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.
실시간 공정 감시 체계는 공정에서 발생된 이상상황을 조기에 감지하도록 설계된다. 공정 감시를 위해 패턴 인식과 머신 러닝 분야에서 비선형 방법론을 비롯한 다양한 방법들이 사용되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 데이터의 불균형이 존재하는 공정으로부터 얻은 데이터에 기반한 공정 감시 모델을 제시한다. 정상 조업영역의 과거 데이터는 쉽게 얻을 수 있지만 특정 이상 상황에 대한 이상 데이터는 상대적으로 많지 않다. 이러한 상황에서는 필터링 방법의 활용이 공정 감시 성능 향상에 도움이 될 수 있는데 이는 데이터 모델링에 필요 없는 데이터 산포를 제거하거나 필터링함으로써 달성된다. 본 연구에서는 다양한 선형 및 비선형 방법에 기반한 모니터링 모델들의 감시 성능을 회분식 공정 데이터를 활용하여 비교 검증하였으며 이를 통해 향상된 감시 성능을 얻을 수 있었다.
화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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