[산업일보]
STUDER는 10일 스위스 툰(Thun)에 위치한 본사에서 'Sound of STUDER' 컨퍼런스를 개최하는 동시에 우수 연구 업적을 선정‧시상하는 ‘Fritz Studer Award’ 시상식을 진행했다.
올해로 7회째를 맞이한 이 시상식에는 다수 유럽 국가에서 수많은 경쟁을 뚫고 Dr. Emil Sauter(에밀 자우터) 박사의 논문이 수상의 영예를 안았다.
유럽 전체 공과대학을 대상으로 하는 Fritz Studer Award는 올해는 주로 기계산업 분야에 필요한 독창성과 솔루션에 중점을 뒀다. 이번 연구상은 기계산업계의 혁신에 기여하고 기술과학 분야의 인재를 육성하는 데 목적을 두고 평가가 진행됐다.
본 상에서는 혁신적인 기계 개념, 정밀 가공 공작기계용 부품, 대안 소재, 동적 및 열적 특성을 위한 시뮬레이션 모델, 공작기계를 위한 제어 및 센서 콘셉트, 특히 연삭, 하드터닝과 같은 정밀 가공기술에서의 새로운 개발 또는 가공기술에 대한 연구가 주목됐다.
여러 대학의 학사부터 석사, 박사 논문들이 STUDER에 제출됐고, 전문가 심사위원단은 이 논문들을 평가했다. 이들의 심사 기준은 지식의 실현가능성, 혁신성, 학술적 품질, 내용의 정확성 등을 토대로 평가가 진행됐다.
이번에 선정된 에밀 자우터 박사의 논문은 ‘Detection and avoidance of thermal damage for high-performance metal grinding processes using hybrid machine learning models’라는 주제로, 다수 STUDER 관계자 및 심사위원들의 호평을 받았다.
이 논문에서는 메탈 본딩 CBN 공구를 이용한 외경연삭을 위한 혁신적인 상태 모니터링 시스템의 개발이 주로 소개됐다.
이 시스템은 열적 손상을 실시간으로 감지하고 연삭 공구의 남은 수명을 예측하는 기능을 갖추고 있다. 또한, 연삭 공정의 공정 특성을 산출해 공작물의 열적 손상을 정확하게 인식할 수 있다. 에밀 자우터 박사의 논문은 기계 학습 방법이 연삭 기술에서 생산성을 높이고 부품 품질을 향상시킬 수 있음을 입증했다.