• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.15 no.26
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• pp.119-124
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• 1992

본 논문은 장치산업에서 적용되는 다변량 EWMA 공정제어와 통계적 공정감시 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합시스템은 자동공정제어(APC)의 예측, 조정기능과 통계적 정정감시(SPM)의 이상점 발견 및 제거등의 각각의 장점을 이용하였다. 기존의 다변량 EWMA연구는 데이타간의 독립성을 가정하였으나 본 논문은 데이타간의 종속적인 형태인 IMA(1,1)모델을 대상으로 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.7
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• pp.374-379
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• 2016

On-line process monitoring schemes are designed to give early warnings of process faults. In the artificial intelligence and machine learning fields, reliable approaches have been utilized, such as kernel-based nonlinear techniques. This work presents a kernel-based empirical monitoring scheme with a small sample problem. The measurement data of normal operations are easy to collect, whereas special events or faults data are difficult to collect. In such situations, noise filtering techniques can be helpful in enhancing the process monitoring performance. This can be achieved by the preprocessing of raw process data and eliminating unwanted variations of data. In this work, the performance of several monitoring schemes was demonstrated using three-dimensional batch process data. The results showed that the monitoring performance was improved significantly in terms of the detection success rate.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.1 no.1
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• pp.27-32
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• 1997

Continual monitoring of abnormal operating conditions i a key issue in maintaining high product quality and safe operation, since the undetected process abnormality may lead to the undesirable operations, finally producing low quality products, or breakdown of equipment. The statistical projection method recently highlighted has the advantage of easily building reference model with the historical measurement data in the statistically in-control state and not requiring any detailed mathematical model or knowledge-base of process. As the complexity of process increases, however, we have more measurement variables and recycle streams. This situation may not only result in the frequent occurrence of process Perturbation, but make it difficult to pinpoint trouble-making causes or at most assignable source unit due to the confusing candidates. Consequently, an ad hoc skill to monitor and diagnose in plat-wide scale is needed. In this paper, we propose a hierarchical plant-wide monitoring methodology based on hierarchical decomposition and principal component analysis for handling the complexity and interactions among process units. This have the effect of preventing special events in a specific sub-block from propagating to other sub-blocks or at least delaying the transfer of undesired state, and so make it possible to quickly detect and diagnose the process malfunctions. To prove the performance of the proposed methodology, we simulate the Tennessee Eastman benchmark process which is operated continuously with 41 measurement variables of five major units. Simulation results have shown that the proposed methodology offers a fast and reliable monitoring and diagnosis for a large scale chemical plant.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.227-228
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• 2009

플라즈마 공정 중에 플라즈마는 공정조건에 따라 다양한 빛을 발산하며, 이를 플라즈마 감시에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 반도체 공정 중에서 발생하는 플라즈마의 색상 정보 (X, Y, Tc)를 수집했다. 그리고 공정 조건 중 소스파워와 바이어스파워의 값을 다양하게 변화시키면서 색 정보의 민감도를 비교, 분석하였다. 소스와 바이어스 파워의 변화에 대해 색 정보는 반대의 경향을 보였다. 또한 소스 파워의 경우 X, 그리고 바이어스 파워의 경우 Tc가 효과적인 감시 변수임을 확인하였다.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.126
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• pp.6-11
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• 2006

공정경쟁문화의 확산을 위한 자율준수프로그램(CP)이 상당한 효과를 거두고 있지만 이는 기업의 자발적인 참여를 전제로 하는 점에서 그 정착에는 한계가 있다고 생각된다. 보다 본격적으로 CP를 뿌리내리게 하기 위해서는 각 기업내에서 CP를 운용하고 관리하는 책임자를 법정할 필요가 있다고 하겠다. 이러한 의미에서 금융권에서 시행되고 있는 「준법감시인」과 유사한 「공정감시인」(fair officer)제도를 도입하는 방안을 제시하고자 한다.

• ETRI Journal
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• v.10 no.4
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• pp.60-68
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• 1988

반도체 제조분야에서는 소자의 고집적화와 특수용도 IC의 수요증대, 제조기술의 급속한 발전과 제조업체간 경쟁심화 등으로 복잡한 제조공정의 합리적인 관리와 고가의 공정장비 이용률 증대, 수율 및 생산성 향상을 위하여 제조공정 자동화가 활발하게 추진되고 있다. 본고는 반도체공정 자동화용 통신규격인 SECS 프로토콜을 이용하여 단위공정 장비를 상위 제어 시스팀에서 원격 감시제어하기 위한 시스팀 설계 방법에 관하여 기술한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07a
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• pp.383-385
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• 2002

2001년 4월 전력도매전력시장의 출범과 함께 공정경쟁을 확보하기 위한 시장감시기능의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 전력은 현대 생활의 필수품으로 공급의 안정성이 크게 중요시되고 있으며, 생산과 수송 구매에 있어서 기술적 특성이 일반상품과 크게 달라, 시장감시의 역할이 더욱 크게 평가되고 있어서 이를 수행하기 위한 기술적 어려움이 문제로 제기되고 있다. 전력시장에서의 공정경쟁 화보를 위해서는 시장지배력 및 이의 행사여부, 담합행위, 법령 및 규칙의 준수여부 등이 감시되어야 하고, 전력시장가격의 이상 급등락 등 이상현상에 대안 원인규명 등의 시장감시기능이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 아직 초보단계에 머무르고 있는 전력시장의 감시기능을 소개하고, 변화하는 전력시장에서의 시장감시기능에 대한 관심을 제고하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.460-461
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. 평가결과, 설계변수의 조합에 대하여 감시 성능이 크게 달랐지만, 각 센서 정보의 감시 성능을 증진시키는 설계변수의 조합이 있었음을 확인하였으며, 이는 각 종 다양한 센서정보별 CUSUM 제어 차트의 설계가 필요함을 의미한다. 연구에서는 Raw 데이터 대비 성능 분석을 위해 CUSUM 제어 차트의 설계변수를 변수인 d와 ${\Theta}$값의 변화를 주어 다수의 (d, ${\Theta}$)의 조합에 따른 감시 성능을 평가하였으며, 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 750 W, 압력이 15 mTorr, Ar 유량이 50 seem일 때 수집하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1992.10a
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• pp.364-369
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• 1992

본 논문에서는 연속 공정자동화를 위한 시스템 제어장치 중 공정의 제반운영 및 제어상태를 감시하기 위하여 공정상태를 나타내는 여러가지의 data를 그래픽 모니터상에 graphics로 표시해 주는 User Interface System인 Operator Terminal의 설계 및 구현을 다룬다. 이를 위하여 Operator Terminal은 출력장치로 VGA board와 color monitor, 입력장치로는 mouse와 function keyboard, 통신을 위한 RS232C serial port를 갖는 IBM-PC AT급의 mother board로 구성된다. 또한 program 저장은 상위 computer의 HDD를 이용한다. 그래픽 편집 및 모니터링을 위한 software는 한글 MS Windows 환경에서 구현한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.572-584
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• 1995

공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.