98년말 동일제지에 도입 설치된 Condebelt 설비는 세계 최초의 대형생산설비로 국제적 인 관심을 모으고 있다. 이러한 첨단 Condebelt 기술의 국산화를 위해서는 국내 원료 특성 에 적합하도록 공정최적화가 요청된다. 본 연구에서는 KOCC를 원료로 이용한 라이너지를 C Conde belt를 이용하여 생산할 경우 주요 공정변수에 따른 물성 변화를 평가하고, 이를 통하 여 Condebelt 공정을 최적화하고자 실험실용 파일로트 건조기를 이용하여 Condebelt 공정의 주요 변수가 지질에 미치는 영향을 검토하였다. 실험용 Condebelt 건조장치의 상부플레이트는 18WC까지, 하부플레이트는 냉각수를 이용 하여 40-80'C까지 조절이 가능하도록 설계하였으며, 유압을 이용하여 압체 압력과 시간을 변화시킬 수 있도록 하였다. 구축된 실험장치를 이용하여 Conde belt 공정의 주요 변수인 온도, 압력, 압체시간, 유입 지필의 건조도 변화에 따른 라이너지의 물성 변화를 평가하고 이를 실린더 건조된 종이의 물성과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 검토된 모든 건조조건에서 Conde belt 건조된 종이가 실린더 건조 된 종이보다 높은 강도를 나타내었으며, 투기저항성과 광택도 역시 향상되었다. 투기저항성 과 광택도는 강도적 성질과 달리 유입지 건조도가 높을수록, 상부플레이트의 온도가 높을수 록 그 효과가 저하되었다. 일반적으로 KOCC를 원료로한 라이너지를 Conde belt로 제조할 경우 상부 고온챔버의 온도를 160'C, 압체압력을 5 bar로 조절하는 것이 가장 좋을 것으로 판단되었다. 원료펄프의 조성에 따른 Condebelt 공정의 건조효과를 연구한 결과 모든 펄프에서 공히 C Condebelt 건조방법이 실린더 건조방법에 비하여 물성 향상 효과가 있는 것으로 나타났으 며, 그 효과는 펼프의 리그닌 함량이 높을수록 크게 나타났다. 또 Condebelt의 물성개선 특 성을 이용한 원료비 절감 가능성을 평가하기 위해 AOCC와 KOCC를 이용하여 단층지와 이 층지를 제조하고 물성을 비교평가하였다. 그 결과 Condebelt를 이용하면 KOCC의 비율을 증가시키더라도 AOCC만을 이용하여 실린더 건조한 종이보다 우수한 물성을 얻을 수 있었다. 이러한 연구를 통하여 Condebelt 공정이 국내 저급원료로 제조된 종이의 강도 저하를 극복할 수 있는 기술임을 확인하였다.
본 연구에서는 CFUBMS (Closed Field Unbalanced Magnetron Sputtering) 방법을 사용하여 TiN 박막을 합성하는 과정에서 TiN 박막의 색상을 결정하는 공정변수(질소량, Substrate Bias, Target power, 합성 온도)의 영향에 관하여 연구하였다. 합성된 박막은 UV-vis spectrophotometer, AFM, XRD를 통하여 특성을 분석하였다. 공정변수 가운데 Target power의 변화와 합성온도의 변화는 합성된 박막의 색 변화에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면에 질소량의 변화와 Substrate bias 변화에 따라서는 색의 변화가 크게 나타났으며, 박막의 격자상수 차이로 인한 격자 간격에 차이가 생겨서 박막의 색이 붉은 갈색으로 변화게 됨을 확인 할 수 있었다. 한편 변수의 크기가 증가함에 따라 RMS가 증가하면서 $L{\ast}(brightness)$이 감소하게 되고 합성된 박막의 색은 노란색에서 붉은색으로 변화되는 결과를 확인할 수 있었다.
$SF_6$와 $NF_3$는 디스플레이 장치의 제조공정 중 $SiN_x$박막을 건식식각공정에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 이 두 가스에 대한 건식식각의 특성을 관찰하기 위해서 CCP-RIE를 이용하여 가스와 산소의 유량비($SF_6$/$O_2$>, $NF_3$/$O_2$), 압력, 전력 비(13.56 MHz/2 MHz)를 변화시키는 다양한 공정조건하에서 실험을 진행하였다. 이 실험에서 $NF_3$를 이용한 $SiN_x$ 박막 건식식각률이 $SF_6$를 이용한 건식식각률보다 모든 공정 조건하에서 높게 나타났다. 불소원자의 OES 강도와 V/I probe 를 이용하여 건식식각률과 비례하는 상관관계 변수를 발견하였고 이를 플라즈마 변수와 관련하여 해석하였다.
용접공정 해석을 위한 접근방법중에서 우선적으로 결정해야할 사항으로는 비선형적인 요소와 복잡한 물리현상들을 실제적으로 해석하기위한 측정변수의 선정과 이러한 변수를 사용하여 물리적인 현상을 적절히 표현할 수 있는 알고리즘의 개발 등 을 들 수 있다. 최근까지의 연구결과를 바탕으로 해서 측정변수들의 예를 들면 용접 전류(welding current), 아크전압(arc voltage), 음향신호(acoustic signal), 아크 광(arc light) 그리고 온도(temperature)등이 있다. 용접공정을 분석하기 위한 알고 리즘으로는 확률론적 접근(statistical approach), 다양한 실험치를 이용한 인공지능 적 접근(artificial intelligence approach) 그리고 경험치를 바탕으로 인덱스(index) 을 선정하여 이를 직접 사용하는 방법 및 인공지능과 결합된 형태를 이용하는 방법등 이 있다. 또한 용접공정의 특성을 분석하기 위해서는 크게 금속이행모드(metal transfer mode), 아크의 안정성(arc stability) 그리고 용접품질(weld quality) 등을 판별할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 용접공정 분석과 관련된 최근까지의 연구동향 및 용접신호의 특성을 좀더 심도있게 분석하기 위해 구축해야 할 필수 요건 등을 소개하고자 하며 이를 사용자가 손쉽게 이용할 수 있는 사용자 인터페이스 프로그램을 개괄적으로 설명하고자 한다.
TIPS 공정에 의한 고분자막 제조기술은 기존의 적정용매가 없어서 분리막 소재로 상용할 수 없었던 결정성 고분자 및 고강도 엔지니어링 플라스틱 등에 대하여 소재의 폭을 넓힐 수 있고 적정 희석제와의 혼합으로 고분자 소재의 용융점을 강화 시킬 수 있어 가공온도의 제약을 어느정도 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 TIPS 공정에 의해 제조되는 고분자 matrix, 혹은 고분자 막의 미세구조는 선택된 고분자와 희석제의 종류 및 상분리 mechanism에 따라 크게 달라지므로 이들 제조 변수의 적절한 조절을 할 수 있다. 본 연구에서는 열유도 상분리 공정과 연신공정을 통해 몇가지 제조변수를 조절하여 미세다공성 중공사막을 제조하였다. 고분자-희석제 용융액의 melt viscosity를 변화시켜 보았고, 희석제의 추출 후 열처리를 하여 이에 따른 영향을 알아보았다. 상분리 속도가 막의 구조 및 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 coagulation bath temperature를 변화시켜 보았으며, 몇가지 종류의 coagulant를 사용하여 막을 제조한 후 성능을 측정해 보았다. 또한 기존의 상업용 막과 성능 및 구조를 비교하여 보았다.
pH 공정은 비선형이며, 입력흐름의 성분과 농도가 바뀜에 따라 비선형성이 급격히 바뀌는 적응제어가 요구되는 공정이다. 최근 이 공정에 대한 모델링 기법이 확립되고, 매우 작은 수의 변수를 갖는 parameterization이 제안되어 간단한 형태의 우수한 적응제어법이 구성되어 있다. 그러나 estimation의 windup은 선형 시스템의 적응제어법에서와 마찬가지로 큰 문제점으로 남아있다. 본 고에서는 pH 공정의 적응제어법을 간략히 살펴보았으며 좀 더 견실하고 우수한 성능을 주는 방법을 위하여 두 가지 제안을 하였다. 한 제안은 기존의 변수 estimation의 목적함수가 제어기 성능에 직접적이지 못한 것을 바로 잡으려는 것이다. 새로 제안한 것을 적응제어에 바로 이용하는데 아직 걸림돌이 몇몇 남아 있어 연구가 요구되고 있다. 또 한 제안은 estimation windup을 해결하려는 것으로 pH 공정 특성상 나타나는 것으로 바로 pH 공정 적응제어에 이용될 수 있다.
대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.
공비점이 존재하거나 상대휘발도 차이가 적은 2성분 혼합물은 단일 증류탑으로 분리하기 어렵다. 이때 혼합물에서 분리가 어려운 영역을 투과증발막을 사용하여 분리하면 효율적인 공정을 설계할 수 있다. 본 연구에서는 물-유기용매 혼합물을 분리하기 위한 증류-투과증발막 혼성공정을 제시하고, 물-초산 혼합물과 물-에탄올 혼합물의 분리공정을 각각 모사하였다. 증류탑 상부 흐름이 친수성 막을 통과하여 물을 높은 순도로 분리하는 공정을 모사하였다. 실험과 문헌에서 얻은 친수성 막의 투과도를 토대로 막 모델을 만들어 막 면적을 계산하였다. 제시한 공정의 최적화를 위해, 목적함수를 연간 총 비용으로 정하고 주요 설계 변수들을 최적화 변수로 하여 최적화 문제를 구성하였다. 또한, 혼성공정의 각 최적화 변수의 변화에 따른 목적함수 값의 변화 추세를 나타내고 최적화 변수를 최적점에 가까운 값으로 쉽게 추측할 수 있는 방법을 제안하였다.
주석함유 2차 공정 부산물인 양극 슬라임내의 금속을 회수하기 위하여 탄소환원반응을 통해 금속 회수에 미치는 공정변수의 영향을 조사하였다. 열역학 모델링과 금속환원 실험결과, 환원 온도와 고체 환원제인 코크스(cokes)에 공정 변수에 따라 금속으로 환원이 될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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