주인자 분석을 통한 지폐 스택부 최적 설계

Abstract

요지 ATM은 고객과 인터페이스 역할을 하는 상부 Display와, 키패드와 같은 주 변 기기들과 하부의 BRM(Bill Recycle Machine)으로 구성되어 있다. 이러한 BRM은 기존의 출금기와 달리 입출금이 동시에 진행되며, 지폐를 환류시키는 기능을 탑재하여 ATM의 운영 효율을 높일 수 있도록 설계된 모듈이다. 따라 서, BRM의 성능은 ATM의 가동률에 직접적인 영향을 주고 이러한 BRM의 성 능을 높이기 위해 주요 기술인 지폐 분리와 지폐 스택의 성능과 관련된 인자 들의 최적화가 필요하다. 특히 지폐 스택부는 동기화 센서가 지폐를 감지하여 일정 지연시간(Delay time) 후에 스택 시트가 구동하고 지폐가 진입부에 올라오 면 스택 시트가 지폐를 스택 위치까지 이동시키는 메커니즘으로 구동된다. 이 러한 복잡한 메커니즘으로 구동하는 스택부의 특성으로 인해 스택 성능과 관 련된 잠재 인자들이 다수인 관계로 이러한 인자들을 최적화 하는데 많은 시간 과 비용이 소요되는 문제가 있다. 본 연구에서는 실험계획법에 주성분 분석(PCA)을 도입하여 새로운 방법 론을 제안함으로써 이러한 문제를 개선하고자 한다. PCA의 적용을 통해 고차 원 데이터에서 중요한 특성을 식별하고, 변수들 간의 관계를 분석하여 스택 부정렬과 관련된 주요 인자들을 효과적으로 선별하는데 중점을 두었다. 이를 통해 기존에 여러 인자들을 축소하는 일부의 실험을 생략하여 전체 실험 횟수 와 비용을 현저히 줄일 수 있었다. 뿐만 아니라, 기존의 절차대로 실험계획법 을 진행하여 선정한 인자들과 PCA를 통해 도출한 인자들에 대한 최적화 를 진행한 후 검증 테스트를 실시하여 비교함으로써 본 연구에서 제안한 새로운 방법론의 성능을 검증하였다. 결론적으로, 본 연구는 실험계획법에 주성분 분석을 도입하여 기존의 실 vi 험 방법에 비해 실험 횟수를 약 46.7% 줄이면서 성능은 약 33% 향상 시킬 수 있었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 진행한 실험 과정이 효율적일 뿐만 아니라 실험 결과도 우수함을 입증하였다. 본 연구는 특히 제조업 중 기기와 같이 직접 실험을 통해 성능 최적화를 진행 할 수 있는 분야에서 실험계획 방 법론에 대한 새로운 방향을 제시하여 비용과 시간의 효율성 측면에서 실용적 발전을 이루었다고 할 수 있다|Abstract Optimal Design of Bill Stacking Unit Through Principal Component Analysis Jongseong Park Dept. of Automotive Engineering (Automotive-Computer Convergence) Graduate School of Hanyang University This study proposes a novel methodology by incorporating principal component analysis (PCA) into experimental design, aiming to address the time and cost-intensive optimization process associated with the Bill Recycle Machine (BRM) in Automated Teller Machines (ATMs). Unlike conventional cash dispensers, the BRM, a key component of ATMs, is designed for both cash deposit and withdrawal. It enhances ATM operational efficiency by recycling banknotes. Optimizing factors related to banknote separation and stack performance is critical for the BRM's efficiency, directly influencing the ATM's operational rate. Particularly, the banknote stacker, driven by a complex mechanism where a synchronized sensor detects the banknote and activates the stack sheet after a delay, requires optimization of numerous underlying factors. By applying PCA to experimental design, this study effectively identifies critical factors related to stack misalignment, enabling the selection of principal variables from high-dimensional data. This approach significantly reduces the number of experiments and associated costs by eliminating several experiments that traditionally would have been necessary. Furthermore, a comparative analysis was conducted between the factors selected through traditional experimental design methods and those identified via PCA, followed by optimization and validation tests, confirming the effectiveness of the proposed 42 methodology. Conclusively, the integration of PCA in experimental design reduced the number of experiments by approximately 46.7% while enhancing performance by about 33%. This outcome demonstrates not only the efficiency of the experimental process but also the superiority of the results. This study provides a new direction in experimental design methodology, particularly beneficial in manufacturing sectors like machinery, where direct experimentation is crucial for performance optimization. The proposed approach marks a practical advancement in terms of cost and time efficiency.