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ISSN : 1229-6783(Print)
ISSN : 2288-1484(Online)
Journal of the Korea Safety Management & Science Vol.26 No.4 pp.51-57
DOI : http://dx.doi.org/10.12812/ksms.2024.26.4.051

Implementation of an Integrated Control System for Micro Drill Bit Sharpeners

Chang-Yong Lee*, Tae-Sung Kim**, Jung-Chul Hwang**, Gyu-Seok Lee***
*Student, Kumoh National Institute of Technology
**Professor, Kumoh National Institute of Technology
***Ph.D, Kumoh National Institute of Technology
Corresponding Author : Tae-Sung Kim, 61, Daehak-ro, Gumi-si, Gyeongsangbuk-do, Republic of Korea, E-mail : tkim@kumoh.ac.kr
December 16, 2024 December 02, 2024 December 19, 2024

Abstract

This study aims to implement an integrated control system for a micro drill bit grinding machine to increase the processing stability and production efficiency of the equipment. The system consists of a WTGM mechanism, an environmental measurement sensor (RMU device), a control server, and a control client, and collects production statistics and alarm information in real time to enable central monitoring and statistical analysis. Through the control system, managers can check data and solve problems anytime and anywhere, thereby increasing the stability and efficiency of the production process. As a result of the experiment, it showed excellent performance in all evaluation items such as alarm occurrence time, notification time, and event operation time through temperature and humidity sensors, and contributed to productivity improvement through immediate response through e-mail and SNS notification. In conclusion, the implemented system optimizes the operating rate and inventory management of the equipment through real-time monitoring and yield analysis, and it is expected to improve system performance as it can be used as learning material for pattern analysis and deep learning algorithms in the future.

마이크로 드릴비트 연마기의 통합 관제시스템 구현

이창용*, 김태성*, 황정철*, 이규석*
*국립금오공과대학교 산업공학과

초록


1. 서 론 

 현재 제조업에서 마이크로 드릴비트는 PCB(인쇄 회로 기판)와 같은 정밀 전자 기기 부품 가공에 필수 도구로 자리 잡고 있다. 최근 모바일 기기의 확산과 전기 자동차의 보급 확대는 반도체 시장의 급격한 성장을 촉진했으며, 이에 따라 PCB(Printed Circuit Board)의 수요가 증가하고 있다[1]. PCB는 전기 부품을 탑재하고 회로를 연결하는 중요한 역할을 담당하며, 특히 고밀도 및 고성능화가 요구되는 전자 제품의 트렌드에 따라 PCB 제조 공정에서는 높은 정밀도의 마이크로 드릴링 기술이 필수적으로 요구되고 있다[2]. 마이크로 드릴비트는 크기가 작고 가격이 비싼 텅스텐으로 만들어져 가공 후 재사용을 위한 반복적인 연마가 필요하다. 이 과정은 생산성과 비용 절감뿐만 아니라 안전성 측면에서도 중요하다. 드릴비트 연마 과정에서 발생하는 미세한 이물질이나 결함은 가공 중인 부품에 손상을 입힐 수 있으며 이는 제품의 품질과 안전성에 심각한 영향을 줄 수 있다[3].
 기존 드릴비트 연마기는 개별적으로 운영되거나 작업자의 경험과 숙련도에 의존한 육안 및 수동 검사로 인해 시간이 소요되고 품질이 일정하지 않는 등의 실시간 모니터링이 어려웠다. 이는 연마기의 성능 저하와 연마 품질 저하로 이어져 생산 공정 전체에 부정적 영향을 끼치고 작업자의 안전과 비용 측면에서도 어려움이 있다[4].
 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 통합관제 시스템을 개발하여 분산 설치된 마이크로 드릴비트 연마기의 동작 및 성능을 중앙에서 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 하여 장애 발생 시 알람 전송으로 신속하게 대응하고자 한다. 또한 알람 이력과 통계 데이터를 저장해 장기적인 분석과 최적화를 지원하며 이를 통해 안전성을 강화하고 생산성을 향상할 수 있도록 한다. 
 본 논문은 다음과 같이 구성한다. 2장은 드릴비트 연마 장치와 관련된 기존 기술 및 연구 동향을 분석 후 통합관제 서버 시스템의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 시스템의 성능 평가한 결과를 나타내어 연구 결과를 기반으로 향후 연구 방향과 발전 가능성을 논의하고자 한다.   
 

2. 이론적 배경 

2.1 마이크로 드릴비트 중요성    

 마이크로 드릴비트는 PCB 제조 공정에서 필수적이며 중요한 역할을 한다. 마이크로 드릴비트는 크기가 작고 비용이 높아, 가공 후 재사용을 위한 반복적인 연마가 필수적이다[5]. 이 과정에서 드릴의 마모 및 이물질 결착은 가공 중인 부품에 손상을 입힐 수 있고 이는 제품의 품질과 안전성에 영향을 끼친다. 마이크로 드릴비트는 일반적으로 직경이 0.1mm에서 0.3mm 사이이다. 드릴비트는 PCB의 미세한 홀을 가공하기 위해 약 2,000회에서 3,000회 사용된 후 연마 과정을 거쳐야 한다. 연마는 총 4차까지 진행되며, 각 단계에서 고품질의 드릴비트를 유지하기 위해 면밀한 검사가 필요하다[6]. 마이크로 드릴비트의 품질을 평가하기 위해 고배율 현미경을 사용하여 외부 형태, 간섭, 간격, 편심 및 플레어 등의 다양한 요소를 분석한다[7]. 연마 후 드릴비트는 워터젯과 로봇 시스템을 융합하여 세척 공정을 거쳐야 하며, 이 과정에서는 자동화된 세척 시스템이 적용되어 인력의 부담을 줄이고 생산성을 높이고[8], 이 과정을 통해 PCB의 품질과 안전성을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 
 
 

2.2 제어 및 모니터링 시스템의 필요성   

 기존 드릴비트 연마 장치는 개별적 운영과 수동적 관리로 인해 실시간 모니터링이 어려웠다. 이에 따라 연마기의 성능이 저하되면 이를 빠르게 감지할 수 없었고, 이는 연마 품질 저하로 이어져 PCB 생산에 어려움을 나타냈으며, 수동 관리 체계로 안전성 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 드릴비트의 재질을 개선하거나 연마 방법을 개선하는 시도가 있었으나, 이러한 접근은 비용이 많이 들거나 시간이 많이 소요된다는 한계가 있었다[9]. 또한 기계 모니터링 시스템은 데이터 수집, 고장 예측 및 유지보수를 위해 센서 기술, 데이터 마이닝, 필터링 및 인공지능 및 자동화를 연구하였으나 데이터 및 고장 예측의 정확성 및 유지보수 비용에 관한 문제가 있었다[10]. 이러한 문제를 해결하기 위해 제어 및 모니터링 시스템이 포함된 통합관제 시스템을 제안한다. 이 시스템은 분산된 연마기의 동작과 성능을 중앙에서 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있으며, 장애 발생 시 즉각적인 알람으로 대응할 수 있다[11]. 또한, 알람 이력과 통계 데이터를 저장하여 장기적인 분석과 최적화를 지원하며, 이를 통해 생산성 향상과 안전성 강화를 도모할 수 있다. 이 통합관제 시스템은 연마기의 성능 저하를 사전에 예측할 수 있도록 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 유지보수 일정을 최적화할 수 있다. 이를 통해 장치의 지속적인 성능 유지가 가능하며, 공정 중단 없이 연속적인 생산이 가능하게 된다[12].   
 

3. 연구 방법 

3.1 시스템 구성도 

 초정밀 드릴비트 연마장비(WTGM : 영문약어 원문명) 통합 관제 시스템은 다수의 장비와 데이터를 중앙에서 효율적으로 관리할 수 있도록 설계된 원격 통합 모니터링 및 제어 시스템이다. 시스템은 [Figure 2]와 같이 WTGM 기구, 환경 측정 센서 및 Remote Monitoring Unit(이하 ‘RMU’라고 한다.) 장치, 관제 서버, 관제 클라이언트로 구성하였으며, 각 구성요소는 상호 네트워크로 연결되어 실시간 자료를 수집하고 관찰한다.   
 
 
 WTGM 기구는 생산 통계 정보와 알람 발생 정보를 실시간으로 수집하여 중앙 서버로 전송하는 역할을 한다. 
 RMU 장치는 WTGM 내의 환경 센서로부터 수집한 온도, 습도 등의 데이터를 서버에 전송하여 작업 환경을 모니터링할 수 있도록 한다.
 통합관제 서버는 WTGM과 RMU에서 수집된 모든 정보를 데이터베이스화하여 저장, 관리하며, 장비의 이상 상황 발생 시 즉각적으로 관리자에게 알람을 통보하는 역할을 하고 관제 클라이언트를 통해 관리자는 중앙에서 실시간으로 각 WTGM의 상태를 모니터링하고, 생산 현황 및 알람 발생 이력 조회를 통해 통계 분석과 최적화 작업을 수행한다. 
 또한, 모바일 관제 시스템을 통해 관리자는 장소에 구애받지 않고 모바일 기기에서 실시간 데이터를 확인하고 관제 업무를 수행하여 문제 발생 시 원격으로 접속하여 설정을 변경하거나 문제를 해결한다. 이에 따라 다양한 지역 및 장소에 설치된 마이크로 드릴비트 연마 장비들의 상태를 중앙에서 통합 관리할 수 있으며 실시간 모니터링, 장비 유지보수 효율성 강화, 생산성 향상 등을 할 수 있고 실시간 알람 전송과 통계 데이터 기반의 장기적인 성능 최적화가 가능해져, 생산 공정의 안정성과 효율성을 높일 수 있다.   
 

3.2 데이터 수집 

 WTGM 및 RMU 장비에서 데이터를 수집하여 장비 성능을 모니터링하고 운영을 최적화하고자 하였다. 이로써 실시간으로 장비 상태를 확인하고, 문제가 발생하면 빠르게 대응할 수 있도록 하며, 데이터 분석을 통해 장비의 수명 연장과 비용 절감 효과 및 공정의 안정성 및 운영 효율성을 높이도록 하였다[13].   
 

3.2.1 WTGM 데이터 수집 및 전송 

 WTGM에서 발생하는 알람은 센서를 통해 저장된 파일을 확인할 수 있으며, 윈도우 INI파일 형식으로 되어 있다. 이 값은 Visual C++의 GetPrivate Profile String 함수를 사용하여 file, section, key 값을 입력하면 해당 문자열 값을 얻을 수 있다. WTGM 제어 프로그램의 모듈들은 데이터를 주고받기 위해 공유메모리 구조를 사용한다. 공유메모리는 stSM으로 접근하고, 관제 시스템은 gl_SMA 객체의 Path와 IO를 통해 gl_SMA Path의 기기 모델명, 사이트 코드, 기기 번호 및 일련번호를 확인하고 IO에서는 생산 통계 및 알람 등의 정보를 확인한다. IO 객체는 stIO 구조체로 구성되며 정보는 long 형 배열로 저장된다. 생산 통계 정보는 배열D에 알람발생 정보는 배열B에 저장된다. 생산 통계는 10진수 주소 체계를 사용하고 알람발생 정보는 편의상 프로그래밍을 위해 16진수 주소 체계를 적용하였다.   
 
 

3.2.2 RMU 데이터 수집 및 전송 

 원격 감시 장치(RMU)는 초정밀 드릴비트 연마 장비의 동작과 성능 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어하기 위한 감시 장치로 WTGM 장비 내부에 설치된 센서(온도, 습도, 저원, 진동, 화재 등)를 통해 RMU가 데이터를 취합하고 저장된 정보를 TCP/IP로 관제 서버에 연동하여 WTGM의 환경정보를 모니터링할 수 있는 시스템이다. 장비 동작 시 미세한 진동이나 환경요인이 제품 품질에 영향을 줄 수 있으므로, 온·습도, 공급 전원, 진동 센서를 설치하여 제품의 품질을 유지하고, 안전성을 확보하도록 한다. 데이터 수집을 위해 C++로 다이얼로그 기반 통신 설정 프로그램을 구현하였다. 
 
 
 프로그램은 사용자가 시리얼, LAN, 오프라인 중 하나의 통신 방식을 선택하여 헤더파일과 통신 방식을 선택하는 다이얼로그 클래스를 선언하고 DDX_Radio 함수를 사용하여 데이터를 교환하도록 하며 BEGIN_MESSAGE_MAP과 END_MESSAGE_MAP 사이에는 메시지 핸들러 함수로 정의하여 SERIAL, LAN, OFFLINE 버튼에 대해 클릭 시 이벤트를 호출하도록 구현하였다. 또한 아날로그 입력으로 수정할 수 있는 컨트롤을 구현하였으며, 센서를 통해 자동으로 입력되는 값을 디지털 형태로 처리하여 데이터를 처리하고 분석하도록 하였다. 또한, WTGM 기기의 센서를 이용하여 환경정보를 측정하고, 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해, Accura API와 OPC를 활용하여 데이터 전송 기능을 구현하였다. 
 

3.3 관제 클라이언트 및 서버 

3.3.1 관제 서버 설정 

 통합관제 서버는 여러 대의 RMU와 TCP/IP 프로토콜을 통해 연동되어 실시간으로 장애 알람을 수신해 관제 클라이언트로 즉시 전달한다. TCP는 데이터 전송 시 신뢰성을 보장하며 전송 순서를 유지하고 오류 발생시 재전송을 한다. 서버는 클라이언트의 요청을 처리하고, 그 결과를 클라이언트에게 전달하는 역할을 한다. 이를 위해 TCP 서버 소켓을 생성하고, 클라이언트 요청을 기다린 후 이를 처리하여 응답을 전송하는 방식으로 동작한다.
 TCP 서버는 단말기로부터 데이터를 수신해 데이터베이스(SQL Server)에 저장하며, 다수의 클라이언트가 동시에 접속할 수 있도록 멀티 스레드 기반으로 설계되었으며, 메인 서버 스레드는 여러 장비와의 연결을 관리하고, 데이터 충돌이나 오류를 방지하기 위해 Mutex를 사용해 스레드 간 동기화를 유지하며 데이터베이스 I/O 작업 중 인터럽트를 방지한다.
 로컬 서버 스레드는 클라이언트와 직접 통신하며 데이터를 수신하고 처리한 후 그 결과를 클라이언트로 전송한다. 또한, 신규 클라이언트와의 연결을 생성하고, 장비 제어 및 센서 알림 설정 등을 수행한다.
 서버는 수신된 데이터를 데이터베이스에 저장한 후, 알람 이력과 다양한 통계 데이터를 기반으로 리포트를 생성할 수 있도록 구성된다. 주요 기능으로는 이메일 알람, SMS 알람, 그리고 OPC 알람의 상·하한값 설정 등이 포함되며, 이를 통해 실시간으로 알람 상황에 대한 통합적인 관리할 수 있다. 
 E-mail 알람 설정은 Configure OPC System 프로그램을 실행하고, 프로그램 메뉴 중 Configure의 Alarm Notification을 선택하여 E-mail 활성화를 체크한 후 송신과 수신 주소를 입력할 이메일을 발송한다. SMS로 알람을 통지하고자 할 때는 윈도우의 실행창을 통해 WTGMS_MsgSender를 시작 프로그램으로 등록하여 알람 발생 시 스마트폰으로 메시지를 수신할 수 있다.
 
 

3.3.2 관제 클라이언트 설정 

 관제 클라이언트는 관리자가 PC를 통해 서버에 접속하여 실시간 장애 알람 정보를 모니터링하고, 장비를 제어하도록 구현하였다. 또한, 데이터베이스에 저장된 알람 정보와 통계 데이터를 조회하여, 이를 바탕으로 리포트를 작성할 수 있도록 구현하였다.
 관제 클라이언트는 로그인 화면, 메인화면, 관제화면, 감시 카메라 및 수율을 분석하는 기능을 포함하며, 환경설정 및 알람통지 설정 및 이력 관리를 할 수 있도록 구성하였다. 이러한 관제 클라이언트에 접속 후 시행하기 위해서는 우선 관리자가 사용할 사용자의 등록 및 승인이 요구된다. 
 메인화면에는 전체 기기 수와 운영 중인 수를 통계 및 색상으로 구분하여 표시하였다. 알람 발생 시 빨강, 통신두절은 노랑, 정상은 녹색과 미가동은 회색으로 구분하였다. 관제 화면은 특정 장비의 세부 사항 가동률, 통신두절, 알람 발생 현황을 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 또한 생산 현황 및 환경정보를 확인하며 원격 접속 및 감시 카메라를 통해 타 장비를 확인할 수 있다. 
 
 
 
 원격접속은 서버와의 연결을 위해 IP 입력창에 등록된 IP를 통해 선택하여 접속을 실행한다. 감시 카메라는 실시간 영상, 재생 설정기능을 포함하며, 화면 장비 리스트 및 실시간 영상을 확인할 수 있다. 또한, 영상녹화를 통해 자료를 수집할 수 있다. 
 수율 분석은 일별, 월별, 연 단위로 구분하여 사용자가 지정한 일자를 기준으로 투입량 대비 양품, 불량품, 재고를 확인하고, 데이터를 저장할 수 있도록 구현하였다. 
 장비의 환경정보를 확인하기 위해 환경조건 항목을 선택하면, 환경정보에 대한 데이터를 실시간으로 확인할 수 있도록 구현하였다. 이 조회된 데이터는 Excel로 변환 후 저장하여 관리할 수 있다.   
 

4. 실험 및 결과 

 구현한 시스템을 평가하기 위해 <Table 3>과 같이 센서 및 관제 시스템 알람 통보, 동작 이벤트 반응시간, 웹 프로그램 구현을 평가항목으로 구성하고 평가 방법을 설정하였다.
 시스템 평가 실험은 WTGM 장비와 개발한 프로그램을 PC에 설치 후 무선으로 연결한 후 시스템을 구동하였다. 
 성능 평가를 위해 장비 구동에 영향이 없는 공간과 통신에 방해가 되지 않는 곳에서 평가를 실행하였다. 평가 결과는 평가항목 전체 양호로 판정되었다.   
 
 
 첫 번째 평가 항목은 온·습도 센서를 통해 신호를 감지 후 WTGM 장비 내부의 환경적 조건이 온도(18℃~22℃)와 습도(50%)가 미충족 시 알람 발생 시간을 측정하는 것이다. <Table 4>는 알람 발생 시 장비 내부에 측정된 온·습도를 나타내었으며 알람 발생 시간이 목표값인 1초 이내에 대하여 10회 측정한 결과를 나타내었다. 측정 결과는 양호로 판단되었다.   
 
 
 두 번째 평가항목은 WTGM 및 RUM 알람이 관제 시스템에 통보되는 시간을 타코 메타의 타이머로 측정하였다. <Table 5>는 알람을 1초 이내로 10회 이상 측정한 결과를 나타내었다.   
 
 
 세 번째 평가항목은 관제 시스템에서 원격제어 시 마이크로드릴비트 장비가 동작하는 시간을 측정하는 것이다. 원격제어로 프로그램의 메뉴 아이콘을 무작위로 실행하여 2초 이내 장비가 동작하는지 확인하였고 20회 이상 측정하여 평균값으로 결과를 도출하였다. 측정결과는 <Table 6>에 나타내었으며 안정적인 결과를 확인할 수 있었다.   
 
 
 네 번째 평가항목은 프로그램의 과부하 없이WTGM 동작 제어, 상태 모니터링, 운행 환경정보를 확인이 정상적으로 이루어지는지 평가하는 것이다. <Table 7>은 WTGM의 동작 제어, 상태 모니터링, 운행 환경정보 확인을 하는 메뉴의 기능을 20회 실행하고 평균값으로 평가한 결과를 나타내고 있다.   
 
 
 평가 결과, 원격제어를 통한 WTGM 장비의 제어는 전회 동작 및 제어를 하였으며 센서 알람은 20회 중 1회를 제외한 나머지는 전회 알람으로 평균 9.5로 나타내었다. 제외한 1회는 1초 이상으로 평가 결과에서 제외하였다. 생산 수율 평가에서는 전회 안정적인 결과를 나타내었으며 카메라 동작과 환경정보 확인에서는 9.0으로 안정적이며 우수한 결과를 나타내었다.   
 

5. 결 론 

 본 연구에서는 마이크로 드릴비트 연마 기기의 통합 관제 시스템을 구현하여, 안정적인 가공과 생산 효율성 증대에 중점을 두었다. 구현된 시스템은 WTGM 기기와 RUM 장치를 연동하여 실시간 데이터 전송과 수집을 가능하게 하였으며, 카메라 연동을 통해 가공된 드릴비트를 실시간으로 모니터링하고 보정할 수 있는 기능을 제공하였다. 이를 통해 작업자의 안전을 보장하고, 작업 자동화로 노동 강도를 낮추었다.
 특히, WTGM 장비의 환경정보를 온습도 센서로 실시간 모니터링하고, 알람 시스템을 통해 오류 발생을 신속히 인지할 수 있었다. 이와 더불어, E-mail 및 SMS 통지를 통해 기기의 에러 발생 시 즉각적인 대처가 가능하였으며, 이로써 생산성 향상에 기여하였다.
 또한, 시스템은 실시간 모니터링을 통해 생산 환경을 효율적으로 관리하며, 생산 일자에 따른 수율 분석을 가능하게 함으로써 기기의 가동률과 재고 관리의 최적화를 도모하였다. 향후 시스템 성능을 더욱 향상시키기 위해 이러한 데이터를 기반으로 한 패턴 분석 및 딥러닝 알고리즘의 학습 자료를 구축하여 예측 유지보수 및 자동화된 오류 진단 기능의 개발을 해야 할 것이다.

Figure

Table

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