• The Korean Journal of Rheology
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• v.10 no.2
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• pp.113-120
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• 1998

사출성형공정은 대표적인 고분자 가공공정으로 그 복잡한 특성으로 인하여 공정변 수를 최적화하는 것을 주로 경험에 의존해 왔다. 본 연구에서는 사출성형공정의 보압과정 중에 보압의 이력을 최적화하여 제품각 부분의 부피수축율차이를 최소가 되게 하는 최적화 시스템을 개발하였다. 최적화 알고리즘으로는 GA방법을 사용하였으며 본 연구에서 제안한 최적화 시스템으로 보압과정의 최적화를 수행한 결과 부피수축율의 차이가 현저히 감소하는 것을 알수 있었다. 특히 SA방법을 사용하는 경우 초기의 최적화 속도가 GA를 사용하는 경 우에 비해서 뛰어남을 알수 있었다. 또한 충전과정과 보압과정을 함께 최적화하여 보압과정 만 최적화한 결과와 비교하여 보았다.

• The Microorganisms and Industry
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• v.16 no.2
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• pp.22-25
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• 1990

1970년대의 유전자재조합 및 세포융합 기술개발에 의하여 insulin, interferon 등의 많은 의약품이 개발되고 있으며, 최근에는 아미노산, 효소 등 정밀 화학 제품의 개발, 석유화학 대체공정의 개발, 환경 보존에의 응용, 대체에너지의 개발등을 목표로 많은 연구가 수행되고 있어 생물공학의 분야가 계속 영역을 넓혀가고 있다. 실험실에서 개발한 생물공학의 연구결과를 실용화하기 위하여는 경제성있는 생물 공정기술이 뒷받침되어야 하는데 이러한 생물공정 기술 중에서 핵심이 되는 부분의 하나가 생물반응기 기술이라고 하겠다. 우수한 생물반응기를 설계하고 경제적으로 운전하기 위해서는 공정연구및 개발단계에서 최적화 및 제어에 대한 개념을 포함시켜야하며, 실제 조업을 하는 경우에도 제품 품질의 균일성, 에너지 및 자원의 절약, 운전실수의 방지및 안전을 목적으로 조업조건을 최적화하고 제어하여야한다. 또한 접종상태 및 생물반응 조건의 사소한 차이에도 원하는 제품의 생합성이 다륵 변화하므로 생물공정을 monitoring하여 사소한 변화라도 공정의 최적화및 제어전략에 반영되도록 하여야 한다. 본고에서는 생물반응기의 최적화 및 제어기술에 대하여 몇가지 예를 들어 그 필요성과 최근의 연구동향을 간단히 소개하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.138-138
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• 2011

GTL(Gas to Liquid) 합성유 생산 공정은 크게 합성가스 개질공정(reformer), FT 반응공정, upgrading 공정으로 구성된다. 본 연구에서는 FT 반응기에 유입되는 합성가스의 생산공정인 개질공정 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 기존에 HYSYS 공정 모사 tool로 구현한 개질공정 모델에 dynamic simulation을 적용하여 공정 운전 시간 변화에 따른 온도/압력/조성의 일정범위 별 생산 가스의 성분비를 모사하고자 한다. Dynamic 공정 시뮬레이션은 모사 대상 공정의 운전 시간 별 결과값 변화를 산출할 수 있는 방법으로 기존 정상상태(steady-state) 시뮬레이션에 비해 현실 공정의 운전 변수를 보다 더 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 시뮬레이션은 1bpd급 GTL 파일럿 플랜트의 설계 자료를 근거로 수행되었으며, 향후 운전 데이터를 feedback하여 최적의 운전 매뉴얼 도출자료로 활용코자 한다. 아울러, 다음의 시간 변화별 모사 결과 데이터들을 산출하고 공정의 최적운전 조건을 분석하고자 한다. - 시간에 따른 공정의 온도/압력 변화, 이에 연동되는 반응기 출구의 1) $H_2$/CO 비율, 2) $CH_4$ conversion, 3) $CO_2$ conversion 본 연구의 결과 데이터를 1bpd급 GTL 플랜트 내 합성가스 개질공정의 운전조건 최적화에 적용코자 하며, 이는 개질반응기의 안정적인 연속운전을 통한 GTL 통합공정의 운전 효율향상에 기여 가능하리라 기대된다. 향후 개질공정의 후단공정인 FT 합성공정 시뮬레이션 과업과 연계하여 GTL 통합공정 시뮬레이션 및 최적화에 따른 실증 규모의 스케일업 기반 데이터를 마련할 수 있을 것이다.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.939-941
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• 2019

단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.219-222
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• 2003

본 논문에서는 주어진 자동화 시스템에 대하여 Critical Path 기법을 적용한 최적화 연구를 수행하였다. 탄약 운반 자동화 시스템에 대하여 공정순서와 시간개념이 들어간 Timed Petri-Net을 이용한 이산사건 공정모델을 구축하였으며, 이를 기초로 초기조건 및 제약조건을 고려하여 제악탐색기법을 이용하여 Critical Path를 찾고 여유 공정을 산출항으로써 공정 시간 최적화를 수행하였다.

• ICROS
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• v.10 no.3
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• pp.13-16
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• 2004

화학산업계에서 원료는 여러 단계의 화학 공정을 거쳐서 우리가 원하는 제품으로 만들어지게 된다. 이들 공정들은 크게 반응 공정과 분리 공정으로 나뉘어질 수 있으며 대부분 반응이 이루어진 후 분리를 행하는 방식으로 공정이 구성되어 왔다. 또한 많은 경우에 전체적인 수율을 증가시키기 위하여 미반응물 혹은 중간체를 다시 재 순환시키게 된다. 화학공정구조를 최적화하는 방법으로서. 반응과 분리가 하나의 공정에서 동시에 이루어지는 반응-분리 동시 공정은 종종 화학공정의 투자 및 조업비용을 현격히 줄인 수 있는 기회를 제공한다.(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.641-644
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• 2018

열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.207-207
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• 2009

Aspen plus는 Aspentech사에서 개발한 공정모사용 프로그램으로서 다양한 화학종의 열역학적 자료를 기반으로 공정설계, 공정최적화, 공정모니터링 등 공정개발에 활용되고 있다. 연료개질기는 수증기 개질반응, 수성가스전이반응, 선택적화학반응으로 구성된 소규모 수소생산공정에 해당된다. 따라서 Aspen 전산모사를 통해 다양한 조건에서의 운전결과를 모사하여 개질기에 미치는 영향을 분석함으로써 운전조건을 최적화 할 수 있다. 연료개질기의 성능에 영향을 미치는 주요인자는 주로 수증기개질 촉매층 출구온도 및 수증기/탄소 비이다. 수증기개질 촉매층의 출구온도를 $660{\sim}740^{\circ}C$로 변화시키면서 개질가스의 조성, 카본 전환율, 개질효율 등을 비교 분석하였다. 또한 수증기/탄소 비를 3~5의 범위에서 변화시키면서 영향을 살펴보았다. 수증기개질 촉매층의 온도가 높을수록 수소생산량이 증가에 따른 효율 증가가 나타났으며 수증기/탄소 비가 증가할 경우에도 개질효율에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 하지만 실제 개질기의 운전에서는 소재의 제약에 따라 운전 온도에 제약이 있으며 수증기/탄소비의 증가 역시 개질기의 부피 증가로 이어지는 단점이 있다는 것을 고려해야 한다. 따라서 반응기 재질, 크기, 운전온도와 개질효율과의 상관관계를 파악하여 개질기의 특성을 최적화 하여야 한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.153-161
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• 1995

건식 제련법에 의한 자용제련 공정에 대하여 공정비용을 최소화시키고 최적 조업조건을 제시할 수 있는 최적화 모델을 개발하였다. 본 모델은 Outokumpu 공정을 기본으로 하여 물질 및 에너지 수지식과 비용 방정식을 포함하였으며 주어진 공정조건에서 공업용 산소량, 탄화수소 연료량, 원료 정광의 구리함량, matte의 구리함량 및 전기료 등이 공정비용에 미치는 영향을 계산할 수 있었다. 모델에 의한 계산결과 25% 구리정광을 원료로 하여 자용제련을 할 경우 matte의 최적 구리함량은 65%, 산화용 가스의 최적 산소함량은 53.4%, 최소 공정비용은 $9.22/ton정광이었다.