센서는 산업 현장의 모든 물리적 거동과 상태 변화를 정밀한 전기 신호로 변환하여 AI와 로봇이 인지하도록 돕는 스마트 팩토리의 ‘감각 기관’입니다. 로드셀, LVDT 등 정밀 센서가 장비의 하중, 미세 변위, 온도, 진동 등을 왜곡 없이 계측해야만 AI 예측 알고리즘이 상황을 학습하고 판단할 수 있는 고품질의 실시간 원천 데이터가 확보됩니다. 이렇게 정제된 데이터는 빅데이터 시스템과 결합하여 설비의 미세 마모나 이상 징후를 미리 감지할 수 있습니다. 또한 로봇 공정의 미세 정렬 오차를 스스로 실시간 보정하여 불량률을 최소화하고 위험 반경 내에 작업자가 들어오지 못하도록 감지하여 알려줌으로써 산업 재해를 방지할 수 있습니다. 이처럼 센서는 물리적 현장을 가상의 디지털 환경과 정밀하게 연결해 줌으로써 예측 정확도를 높이고 가동 중단 상황을 최소화하여 기업의 생산성을 극대화하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

본 교재에서는 기업의 생산 현장과 대학의 교육 현장에서 AI와 로봇의 역할이 급속히 증대되고 있는 가운데, 기계공학 관련 산업 현장에서 가장 많이 사용되는 스트레인 게이지 센서를 이용하여 재료의 물성을 계측하는 방법과 하중 계측 센서인 로드셀을 제작하고 그 성능을 평가하는 방법을 자세히 기술함으로써 독자들이 좀 더 쉽게 센서를 다룰 수 있도록 하였습니다.

본서는 기본적으로 센서와 이로부터 나오는 데이터를 다루기 위해 계측 이론과 통계 이론을 설명하였으며 이론과 연관된 실제 사례를 소개한 후 그 내용을 실습 내용에 포함시켜 실무에 도움이 되도록 구성하였습니다. 1장과 2장에서는 신제품 개발 과정에서 센서의 역할과 활용법을 소개하였고, 3장에서는 센서를 이용하여 측정할 수 있는 재료의 물성치에 대하여 설명하였습니다. 4장에서는 측정과 계측의 차이점에 대하여 설명하였고, 5장에서는 계측 시스템의 기본 구성을 살펴보았고, 6장에서는 여러 가지 계측 방식을 분류하여 설명하였습니다. 7장에서는 센서로부터 얻은 데이터에 대한 통계적 처리 방법을 소개하였고, 8장에서는 감도, 하한계, 분해능, 직선성 등 측정 계기의 특성에 대하여 살펴보았습니다. 9장과 10장에서는 스트레인 게이지 센서와 이를 이용한 휫스톤 브릿지 회로에 대하여 설명하였고, 11장에서는 측정 계기의 가장 대표적인 장비로서 스트레인 미터에 대하여 상세히 살펴보았습니다. 12장에서는 전기회로의 기초에 대하여 설명하였고, 13장에서는 스트레인 게이지를 이용한 인장시험 실습 과정에 대하여 안내하였습니다. 14장과 15장에서는 비평형 휫스톤 브릿지 회로를 구성하여 로드셀을 만드는 원리에 대해 살펴보았고, 16장에서는 변위 센서로서 차동변압기에 대해 살펴보았고, 17장에서는 측정 및 계측 시 발생하는 잡음의 종류와 대책 방안에 대하여 설명하였습니다. 마지막으로 18장에서는 스트레인 게이지를 이용하여 로드셀을 제작한 후 그 성능을 평가하는 실습 내용을 기술하였습니다.

각 장에서는 해당 장에서 배우는 내용의 기초 개념과 원리를 간단히 설명한 뒤 산업 현장에서 사용하고 있는 실제 사례를 소개하였습니다. 그런 다음에는 예제 문제를 통해 학습한 내용을 제대로 이해했는지 확인할 수 있도록 하였으며, 13장과 18장에서는 이론적으로 학습한 인장 시험 및 로드셀 제작 과정을 실습, 검증하는 절차를 소개하였고, 최종적으로 실습 결과를 보고서에 담을 수 있도록 실습보고서 항목을 제공하였습니다.

결과적으로 본 교재는 기계공학도가 산업 현장에서 급속도로 빠르게 적용되고 있는 AI 및 로봇 기술에 대하여 쉽게 학습할 뿐 아니라 가장 기본적인 센서를 이용하여 인장 시험을 수행하고 로드셀 센서를 만들어 그 성능을 평가할 수 있도록 저술되었습니다. 실습 장비는 일반적으로 많이 사용하는 만능재료시험기를 활용하였고, 기업 실무에서 적용할 수 있는 실습을 통해 산업 현장에서 만나는 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 하였습니다.

모쪼록 저자가 저술한 의도에 맞게 본서가 기계공학도 학생들과 재직자들이 센서를 쉽게 이해하고 다룰 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있기를 바랍니다.