산업분야에서 자동화 시스템은 제품의 설계, 생산 공정의 제어, 장애 처리, 품질검사 등과 관련된 처리 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 이러한 자동화 시스템에서 감시 및 제어에 대한 처리 과정을 기술하는 언어를 흐름 제어 언어라 한다. 현재 사용되고 있는 흐름 제어 언어는 문자 기반의 IL, ST와 그래픽 기반의 FBD, SFC, LD가 있다. 일반적으로 감시 제어 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어를 2종류 이하로 제한하고 있고, 동일한 시스템 환경에서는 언어의 혼용을 통한 통합 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 특성을 분석하고 기존 시스템 환경에서 언어 작성 및 처리 과정에 대하여 분석하고, 언어의 통합 처리를 위하여 고급언어 형태의 ST를 확장한 EST 언어를 제안하였다. 이러한 연구를 기초로 그래픽 언어인 FBD, LD, SFC를 통합 처리하여 EST로 변환하는 그래픽 언어 편집기와 EST를 저급언어인 교로 변환하는 EST-IL변환기를 구현하였다. 이러한 편집기 및 변환기를 통한 교 기반의 시스템 구현 및 실험 결과는 흐름 제어 언어의 통합 처리 방안을 제시한 것이다.
전통안동식혜의 제조법을 계승 보존하고 제조 공정 및 상품성을 높여 보다 우수한 가공식품으로 개발할 목적으로 안동식혜의 발효에 관여하는 젖산균과 효모를 분리한 균주를 이용하여 안동 식혜를 제조하여 숙성 및 저장 과정 중 성분과 품질의 변화를 조사하였다. 전통안동식혜로부터 분리동정된 균주는 젖산 균주로써 L. bulgaricus LBS 47, L. acidophilus LAS 10 및 Lacto. lactis LLS 56의 3 균주와 효모 S. cerevisiae SCS 5의 한 균주를 분리하여 단독 및 혼합 균주를 start로 사용하여 숙성시킨 후 관능검사를 한 결과 LBS와 SCS 균주를 혼합배양하였을 때 가장 좋았다.
우리 고유의 장맛을 상업적으로 대량 제조하기 위하여 기존에 사용되었던 Asp. oryzae와 전통장류에서 분리한 Bacillus 5균종을 이용하여 제조한 된장의 품질특성을 조사하였다. 숙성기간동안 미생물은 15일 후 1 log cycle 정도 감소하였으나 그 이후는 거의 일정하였고, pH는 초기 $6.0{\sim}7.0$에서 $5.95{\sim}6.28$로 감소하였다. 아미노태 질소는 점차적으로 증가하여 초기의 $1.4{\sim}1.6$배로 증가하였다. 수분과 조단백은 시료간의 큰 차이를 보이지 않았으나 환원당, 유기산, isoflavone함량에는 시료간에 큰 차이를 나타냈다. 환원당은 B. licheniformis F2138, B. stearothermophilus F2342가 다른 시료에 비해 함량이 있고, isoflavones은 B. licheniformis F2358, B. subtilis F2362시료가 함량이 높았다. 유기산은 B. licheniformis F2382 시료가 가장 많았고, 유기산 종류별로는 citrate함량이 다른 유기산에 비해 현저히 높았으며 fumarate는 미량으로 검출되었다. 관능검사에서 전체적인 맛과 선호도는 B. licheniformis F2382가 좋은 것으로 나타났다. 위와 같은 결과를 산업적 된장제조에 적용하여 공정과정을 개선한다면 전통 장맛과 기능성에 보다 근접하는 개량식 된장 제조가 가능할 것으로 사료된다.
스마트 팩토리에서는 최적의 생산 환경을 위해 모든 공정 과정의 실시간 모니터링과 분석이 요구된다. 모든 생산과정이 자동으로 이루어질 수 있게 만들기 위해서는 다양한 센서 데이터를 수집하기 위한 모니터링 장치가 필요하다. 이렇게 수집한 데이터들을 저장 및 분석함으로써 기계나 장비에 대한 이상 징후가 있는지를 파악할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리를 위한 생산 환경 모니터링 시스템과 계측 값 자동 저장시스템을 통합한 통합 모니터링 시스템을 구현 하였다. 계측 값 자동 저장 시스템을 이용하여 어느 장소에서든 계측값의 오기없이 간편하게 신뢰성 있는 검사를 수행할 수 있고, Lora를 이용한 생산 환경 모니터링 시스템을 통해 온도, 습도, 대기압 등 생산 환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있다.
반도체 와이어 본딩(wire-bonding) 조립공정에 사용되는 검사용 다중배치 현미경 광학계를 설계하였다. 2배와 6배에 공통으로 사용되는 대물부를 통과한 광선은 광분할 프리즘으로 둘로 나뉘고 각각의 결상부에 의하여 물체의 주변부는 2배, 물체의 중심부는 6배로 결상하게 한다. 이 때 리드프레임의 와이어 구조 때문에 $\pm$3 mm의 높이차가 있어서 대물부에서 물체까지의 거리가 서로 다르다. 이러한 단차에 ,의해 물체거리가 바뀌더라도 동일한 결상 배율로 선명하게 관찰하기 위해 결상부를 기계 보정식 줌 렌즈와 같이 비선형 궤적으로 이동시켜야 한다. 이 궤적을 구하기 위해 가우스 괄호를 사용해 비선형 연립방정식을 세우고 풀었다. 또한 각 렌즈 군의 굴절능과 군간 간격을 구하는 군별 기초 설계는 등가렌즈에 대한 3차 수차 이론을 사용하였으며, 최종적으로 최적화 기법을 통하여 이러한 현미경 광학계를 얻었다.
양배추 분말을 첨가한 건강 기능성 식빵을 제조하기 위해 밀가루에 양배추 분말을 2.5%~10% 첨가하여 반죽에 대한 물성, 제빵적성 및 관능적 특성을 조사하였다. 첨가한 양배추 분말의 양이 증가할수록 식빵의 색도는 L값은 유의적으로 저하하였고, a값과 b값은 양배추의 첨가량에 따라 증가하는 경향을 나타내었다(p<0.05). 양배추 분말의 첨가에 의해 반죽의 pH값과 제조한 빵의 무게는 증가하였고, 빵의 부피와 비용적 및 굽기 손실률은 감소하였다. 양배추 분말을 첨가하는 양을 증가시킬수록 경도는 유의적으로 증가하였으며, 관능검사 결과 전체적인 기호도에서는 대조구와 2.5%, 5.0% 첨가구 간에는 유의적 차이는 없었으나 맛에서 대조구의 기호도가 다소 높은 것으로 나타났다(p<0.05) 이상의 결과에서 양배추 분말을 제빵공정에 첨가하는 것은 빵의 색, 부피 등 식빵의 물리화학적 특성의 변화를 가져오는 문제점이 있었다. 그러나 대조구와 비교했을 때 식빵 제조시 양배추를 5%까지 첨가하는 것은 관능적 특성에는 의미 있는 영향을 주지 않았다.
자외선보다 파장이 짧은 X-선은 투과력이 매우 좋아 산업 분야 및 의료분야에 융합되어 많이 사용되고 있다. 특히 산업분야에서는 비파괴 검사 장비인 x-ray를 이용하여 금속과 같은 제품의 생산 과정에서 발생할 수 있는 금속 내부의 이물질에 검출에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있는 실정이다. X-ray 영상 이미지를 디지털 방식으로 획득하는 DR(Digital Radiography) 방사선 촬영 방식의 확산으로 디텍터의 사용이 활발해지고 있으나 내부의 센서 잡음 및 감도에 따라 이물질 검출이 불가능한 경우도 발생하고 있다. 금속 제품을 생산할 경우 이물질의 혼입으로 생산 제품의 불량률이 높아질 수 있기에 정확한 검출이 필요하다. 이에 본 논문에서는 금속 내부의 이물질과 같은 결함 검출의 효율을 향상시키기 위하여 획득한 X-ray 이미지의 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 금속 제품 생산 공정의 불량 검출에 적용하면 제품 결함의 검출을 정확하고 신속하게 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
복합 소재는 금속보다 가벼운 특성을 가져 경량화가 필수인 항공 산업에 널리 사용되고 있다. 하지만 복합소재는 생산 공정 중 내부 보이드 형성, 접착제 혼합 불량, 미접착 부분 발생 등 결함 요소가 발생할 수 있고, 저 에너지 충격에 의한 미세균열 및 층간분리가 발생할 위험이 있다. 그러므로 구조물 손상검사가 필수적으로 요구된다. 이에 FBG를 이용한 구조 건전성 모니터링이 주목받고 있다. FBG는 기존의 전기적 센서에 비해 전기적 노이즈 영향을 받지 않고 부식에 강하며 멀티플렉싱이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 FBG를 계측하는 인터로게이터는 대형 구조물 계측을 전제로 만들었기 때문에 가격이 고가이며, 크기가 큰 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 광 스위치와 WDM필터, LTF를 이용해 무인항공기나 소형항공기에 사용할 수 있도록 저가형 인터로게이터를 설계하여, 기존의 고가 인터로게이터와 비교를 진행하였다.
이온 농도 분극 현상은 전기투석, 전기화학 전지에서 일어나는 기초 이동 현상일 뿐만 아니라, 생체 물질 전처리용 농축 장치의 핵심 기작으로 활용된다. 외부 인가 전압에 의해 발생한 이온 농도 분극 현상은 분석 물질의 농축에 필요한 국소적으로 증폭된 전기장을 통해 물질의 농축을 가능케 한다. 그러나 기존의 농축 기작은 농축의 평형 지점이 불분명하며, 농축 플러그의 유체역학적 불안정성의 두가지 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는, 이온 농도 분극 기반의 농축 기작의 한계점을 해결하기 위해 막다른 미세유로와 양이온 교환막을 사용한 농축 방법을 연구하였다. 막다른 미세유로의 공간 제약적 구조를 통해 유체역학적 안정성을 확보할 수 있으며, 분석 물질의 농축 지점이 이온 공핍 영역의 충격 전단과 일치함을 수치적으로 확인하였다. 또한 농축 공정의 핵심 인자로써 인가 전압과 미세유로의 체적 전하 농도를 변화시켜가며, 농축 물질의 전기동역학적 거동을 연구하였다. 본 연구의 결과는 현장 진단 검사(point-of-care)와 같은 초단시간의 농축을 필요로 하는 미세유체역학 장치에 유효한 기작으로 사용될 수 있을 것이다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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