• KSBB Journal
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• v.21 no.1 s.96
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• pp.59-67
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• 2006

2D spectrofluorometer produces many spectral data during fermentation processes. The fluorescence spectra are analyzed using chemometric methods such as principal component analysis (PCA), principal component regression (PCR) and partial least square regression (PLS). Analysis of the spectral data by PCA results in scores and loadings that are visualized in score-loading plots and used to monitor a few fermentation processes by S. cerevisae and recombinant E. coli. Two chemometric models were established to analyze the correlation between fluorescence spectra and process variables using PCR and PLS, and PLS was found to show slightly better calibration and prediction performance than PCR.

• 전기의세계
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• v.48 no.5
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• pp.15-22
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• 1999

• ICROS
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• v.6 no.3
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• pp.34-45
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• 2000

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.272-275
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• 2004

플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.1129-1133
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• 2004

반도체공정 최적화에 소요되는 시간과 경비를 줄이기 위해 신경망 모델이 개발되고 있다. 주로 역전파 신경망을 이용하여 모델이 개발되고 있으며, 본 연구에서는 Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 식각공정 모델을 개발한다. 실험데이터는 유도결합형 플라즈마를 이용한 Silicon Carbide 박막의 식각공정으로부터 수집되었다. 모델개발을 위해 $2^4$ 전인자 (full factorial) 실험계획법이 적용되었으며, 모델에 이용된 식각응답은 식각률과 atomic force microscopy로 측정한 식각표면 거칠기이다. 모델검증을 위해 추가적으로 16번의 실험을 수행하였다. RBFN의 예측성능은 세 학습인자, 즉 뉴런수, width, 초기 웨이트 분포 (initial weight distribution-IWD) 크기에 의해 결정된다. 본 연구에서는 각 학습인자의 영향을 최적화하였으며, IWD의 불규칙성을 고려하여 주어진 학습인자에 대해서 100개의 모델을 발생하고, 이중 최소의 IWD를 갖는 모델을 선택하였다. 최적화한 식각률과 표면거칠기 모델의 RMSE는 각기 26 nm/min과 0.103 nm이었다. 통계적인 회귀모델과 비교하여, 식각률과 표면거칠기 모델은 각기 52%와 24%의 향상된 예측정확도를 보였다. 이로써 RBFN이 플라즈마 공정을 효과적으로 모델링 할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.74-74
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• 1995

생산공정의 합리화를 위한 자동화는 성력화와 공정효율의 극대화 및 제품 품질의 개선 효과를 가져오는 반면 생산유연성의 감소에 따른 다품종 소량생산에는 부적합한 경우가 많다. 특히 공정수가 많은 설비산업에서 다양한 품조의 생산이 요구되는 생산체제는 각각의 품종에 맞는 가공을 위하여 공정하인이 복잡해지고, 이에 따라 중간제품의 이동이 많아지며 실제 공정처리를 위한 시간 보다는 적제 및 이동을 위한 시간이 많이 소요되는 문제가 발생한다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.355-357
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• 2001

TFRC(TCF-friendly Rate Control) 혼잡제어는 연속적인 재생을 필요로 하는 멀티미디어 서비스를 위한 TCP-friendly 알고리즘이다. 이러한 TCP-friendly 알고리즘의 성능을 결정하는 가장 중요한 요인으로 기존 TCP 혼잡제어 알고리즘을 이용하는 트래픽과의 전송대역폭에 대한 공정성(fairness)이다. TFRC 혼잡제어 알고리즘에서는 이러한 공정성을 만족시키기 위하여 TCP를 모델링한 식에 의하여 전송률을 결정한다. 그러나 TFRC 혼잡제어는 혼잡이 심한 네트워크 상황에서는 공정성이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어알고리즘의 전송률 결정방법의 개선을 통하여, 높은 손실률을 보이는 혼잡한 네트워크상황에서 공정성이 떨어지는 문제를 해결한다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.44 no.10
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• pp.56-67
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• 2015

에너지절감의 원리는 공정간 에너지의 균형, 운전 최적화, 그리고 고효율에너지설비 교체이다. 이중 효과가 가장 큰 것은 공정간 에너지 균형을 달성하는 것이며, 그 대표적인 방법이 공정에서 발생하는 미활용에너지를 발굴하여 적절한 변환을 거쳐 다른 공정의 입력으로 재활용하는 것이다. 이를 위해서 기존의 공정을 "에너지 흐름" 중심으로 재해석하고 에너지시스템을 모델링하며 미활용에너지의 재활용 방안을 도출하여 그 성과를 예측할 수 있어야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2006.10a
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• pp.2-3
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• 2006

본 논문에서는 신경망 모델링을 통하여 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 형성에 영향을 주는 다섯 가지 공정 장비 변수와 그에 따른 두 가지 출력 파라미터 Deposition rate과 Uniformity와의 관계를 동시에 고려한 특성결과를 분석하고， 최적의 recipe를 Genetic Algorithm을 통해 제시하였다. 실험계획법을 사용하여， 필요한 실험의 횟수를 최소화 하였으며 그 실험결과를 신경망 모델링을 통하여 입력변수와 출력파라미터의 관계를 3차원의 반응표면 곡선으로 분석하였다. 이 과정을 통해 Deposition rate과 Uniformity을 동시에 고려한 두 출력파라미터를 만족하는 최적의 입력변수 값들을 제시하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.3
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• pp.42-47
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• 2016

The quality of CAD models affects the efficiency of the product development process. However, it seems that CAD modeling education in colleges simply focuses on the creation of CAD models without considering the quality or the applicability of the models. In this paper, we propose educational modeling approaches to help improve the quality and applicability of CAD models. These methods teach students to create models that include a rich set of information, facilitate downstream applications, and are precisely made with the fewest operations. A survey was carried out with students to validate these approaches.