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.
Jo, Yong-Cheol;Jo, Hyeon-Chan;Kim, Jong-Won;Jang, Ryang;Jeon, Heung-Tae
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.157-160
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2008
Multi-Spinner 장비는 반도체 제조공정과정 중 Photo공정에서 노광(Exposure)공정을 제외한 PR 형성공정 및 현상(Development)을 수행하는 복합적인 장비이다. 이 복합적인 Multi-Spinner 장비의 각 수행 과정에서는 웨이퍼를 이동 작업하는데 있어서 이동경로를 최적 스케줄링 한다면 반도체 생산량 향상에 크게 도움이 된다. Multi-Spinner 장비내의 각 공정과정들은 PR 형성공정 및 현상 공정 순서에 맞게 순차적으로 진행되며, 이 과정들을 위해 이송 로봇이 순차적으로 웨이퍼를 이동하며, 이 과정에서 일정의 대기시간이 발생하게 된다. 대기시간을 줄이기 위해 C/S 유닛에 담겨 있는 수십 장의 웨이퍼들을 다음 공정으로 이송 시 이동경로의 최적 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 스케줄링 문제를 풀기 위해 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)을 이용한 최적 스케줄링 방법을 제안한다.
In this paper, the methodology of life-cycle assessment was applied to an ethanol production process based on catalytic reaction. The environmental performance of the process was quantified and compared with that of the fermentation process. The purpose of the assessment was to develop design guidelines for the environmentally better ethanol production. The assessment was carried only on the stages of raw material acquisition through ethanol manufacture since it was assumed that ethanol from two processes had the same environmental impacts through its use and discard. The inventory analysis of the catalytic process resulted in that carbon dioxide from methanol production was the major environmental impact. The impact assessment showed that the fermentation process was environmentally better than the catalytic one. Suggestions for environmental improvement of the catalytic process were prepared based on the assessment results.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.79-82
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2001
생산품을 제조하는 과정에서 처리 시간에 따른 제조 기계를 최적의 수로 결정함으로서 공정 과정에서 비효율적인 제조 기계의 활용 비율을 줄일 수 있으며, 이는 공정 과정의 비용을 최소화할 수 있는 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 핸드폰에 사용되는 여러 가지 모델의 배터리를 생산하는 공장의 작업 과정을 조사하고, 일정하기 않은 처리 시간과 작업에 필요한 제조 기계를 조사하였다. 이를 인공 신경망(ANN)의 역전파 알고리즘을 이용하여 생산현장에서 효율적인 처리 시간과 공정 과정에서 생산에 적합한 기계의 수를 최적화시키는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.74-76
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2012
반도체 공정은 웨이퍼를 제작할 때 오류가 발생할 경우 웨이퍼 전체를 사용하지 못하는 손실이 발생한다. 이로 인해 반도체 공정제어 소프트웨어는 높은 품질을 요구하고 있다. 반도체 공정제어 소프트웨어를 위한 테스트의 중요성도 높아졌다. 하지만 반도체 공정제어 공정제어 소프트웨어 테스트는 대상이 되는 프로그램에 따라 테스트 스크립트의 변화가 많다. 이로 인해 테스트 스크립트 작성의 비용이 높으며, 이미 작성된 스크립트의 재사용이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 반도체 공정제어 소프트웨어를 위한 테스트 스크립트 생성과정과 생성된 스크립트의 재사용성을 높이기 위한 색인방법을 제안한다. 제안한 스크립트 생성과정은 반도체 공정제어에서 사용하는 일반적인 테스트 과정을 기반으로 스크립트 생성의 복잡도를 줄일 수 있다. 소프트웨어에 존재하는 함수의 수정으로 인한 스크립트 재사용성 불가 문제를 해결하기 위해 함수에 대한 정보를 색인하여 기존 스크립트의 재사용성을 높인다.
Although different disposal routes of waste-activated sludge are possible, anaerobic digestion plays an important role for its abilities to further transform organic matter into methane. The potential of using methane as energy source has long been widely recognised and the present paper extensively reviews the principles of anaerobic digestion, the process parameters and hydrolysis. Hydrolysis is recognised as rate-limiting step in the complex digestion process. To accelerate the digestion and enhance the production of biogas, various pre-treatments can be used to improve the rate-limiting hydrolysis. These treatments include mechanical, thermal, chemical and biological interventions to the feedstock. All pre-treatments result in a lysis or disintegration of sludge cells, thus releasing and solubilizing intracellular material into the water phase and transforming refractory organic material into biodegradable species. The reader will finally be guided to extensive discussion for anaerobic digestion processes.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.241-243
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2003
일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.421-421
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2021
도시화, 산업화로 인해 하수처리장 유입하수 내 질소 농도가 증가하면서 그에 따른 부영양화 발생, 수생태계에 독성을 미치는 등의 악영향 또한 증가하게 되었다. 하수 내 고농도 질소를 처리하기 위해 1990년 초 연구가 시작되어 현재 보편적으로 사용되고 있는 생물학적 질소 제거 공정은 산소공급과 외부탄소원 보충 과정에서 상당한 비용이 소요된다. 이와 같은 문제점이 대두됨에 따라 고도의 질소 제거 공정이 요구되면서, 경제적으로 개선이 이루어져 기존의 질산화·탈질 공정보다 효율적인 혐기성 암모늄 산화 공정(ANaerobic AMMonium OXidation, ANAMMOX)이 제안되었다. ANAMMOX 공정은 혐기성 조건 아래 전자공여체와 전자수용체로써 암모니아성 질소와 아질산성 질소를 이용해 질소가스 형태로 질소를 제거하는 공정이다. 질산화·탈질 공정과 비교했을 때, 폭기과정에서의 산소요구량 감소, 외부탄소원 불필요, 질소 제거 과정 단축 등의 장점을 가진다. 본 연구는 수처리공정에서의 ANAMMOX 공정의 적용 가능성을 확인하고, 암모니아성 질소대비 아질산성 질소 비율에 따른 Mainstream ANAMMOX 공정의 효율 비교를 통해 공정의 안정성과 높은 제거효율을 확보할 수 있는 NH4+ 대비 NO2- 비율을 도출하는데 목적이 있다. 실험실 규모의 Mainstream ANAMMOX 반응조에 적용한 비율은 선행연구를 비롯한 화학양론식에서 제시된 비율을 바탕으로 산정하였다. 1.00부터 1.30의 전체적인 비율을 Initial과 Advanced 2개의 구간으로 나누어 운전한 결과, 각 구간의 NH4+ 제거효율은 각각 58~86%, 94~99%였다. NH4+ 대비 NO2- 비율이 증가함에 따라 공정의 안정성이 확보되고, NH4+ 및 총질소(TN) 제거효율이 증가하는 경향이 나타났다. 본 연구의 결과는 수처리공정에서의 안정적인 ANAMMOX 공정 적용을 유도하고, ANAMMOX 공정의 성능개선을 도모하는 연구의 기초로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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