• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.41 no.2
• /
• pp.65.1-65.1
• /
• 2016

일반적으로 천체 망원경에 사용되는 반사경은 유리 소재로 제작된다. 그러나 알루미늄을 반사경 소재로 사용하면 광기계구조물과 반사경의 열팽창계수가 유사하여 치수 안정성이 높다는 장점이 있다. 뿐만 아니라 다이아몬드 선삭 기계 (Diamond Turning Machine, DTM)를 이용할 수 있기 때문에 반사경의 가공 시간 및 제작 비용을 절감할 수 있다. 본 연구에서는 알루미늄 합금 (Al6061-T6)을 소재로 구경 150 mm, 초점거리 600 mm인 포물면 반사경을 제작하였다. 우선 DTM을 이용해 알루미늄을 가공하였는데, 이 때 표면 조도와 관련된 고주파 오차 (High Frequency Error, HFE)가 발생한다. 따라서 표면 조도를 향상시키기 위한 추가적인 공정으로써 가공된 표면을 도금한 후 열처리를 하고, 폴리싱과 이중 코팅을 거쳐서 최종 반사경을 얻었다. 각 단계별 공정을 마친 후에는 접촉식 및 광학식 형상 측정 방법으로 표면 측정을 실시하여 이를 분석하였다. 본 발표에서는 각 공정 단계에서의 반사경 표면 분석 결과를 설명할 것이며, 제작된 알루미늄 반사경과 기존의 유리 소재의 반사경을 성능 면에서 비교할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.176.1-176
• /
• 2003

제주지역 양조산업의 산업화 기술 개발의 일환으로 제주지역의 대표적인 전통 좁쌀 약주 제품에 대하여 유통 과정 중에 발생하는 침전 형성을 방지하는 기술을 개발하기 위하여 여과 공정 개선에 관한 연구를 실시하고 개선 방안을 제시하였다. 각종 공극 크기의 유리 막 여과지와 중공사막 카트리지 여과 연구 결과, 이 좁쌀 약주 제품에서 대부분이 침전 형성 가능한 입자들은 1.2$\mu\textrm{m}$여과 매질 공극 크기에 의한 여과에 의하여 제거 되여 보통의 소비에 문제가 되는 침전은 잘 않되는 것으로 조사되었다. 현재 제품 제조 현장에서 사용되고 있는 l$\mu\textrm{m}$ 공극 크기 원통형 정밀 여과기인 경우 이론적으로는 합당하나 여과 매질에 대한 산업 인 공극 크기에 대한 오차 한계인 $\pm$20-30% 때문에 일부제품에서 침전 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 4$^{\circ}C$와 실온을 48시간씩 반복하면서 3개월간 저장 중 유리 막 여과지인 경우는 0.7$\mu\textrm{m}$ 공극크기의 여과에서도 세밀한 관찰에 의하여 침전형성이 관찰되었으나 중공사막인 경우에는 0.45$\mu\textrm{m}$에서도 전연 침전형성이 관찰되지 않았다. 따라서 완벽한 침전 형성 방지를 위해서는 최종 여과공정에 중공사막 여과 시스템 도입이 효과적이며, 설계 기준은 0.45$\mu\textrm{m}$ 공극과 내경 1mm정도의 중공사막을 유효 여과 면적 1$m^2$정도를 가지도록 하는 중공사막 여과 시스템인 경우 여과 능력은 약400ι/hr로 계산되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.5 no.5
• /
• pp.442-446
• /
• 2004

Computer simulation of a swaging manufacturing process is presented in this paper. Commercially available software has been used to develop the simulation algorithm. Based on the experience gained from trial runs, simulation of a tube swaging process has been carried out. The material parameters "n" (strain hardening exponent) and "K" (plastic modulus) are obtained from actual tensile test measurements of the tube material. Two different geometries for the die and the tube have been used in this work and a comparison made. Numerical simulation of the swaging process has been performed using the commercially available HyperMesh(r) for pre-processing, LS-DYNA(r) for analysis and LS-TAURUS(r) for post-processing. Some of the results obtained from this study are compared with those available in the literature.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2010.08a
• /
• pp.45-45
• /
• 2010

반도체 및 디스플레이 산업에 사용되는 진공펌프의 효율이 증대됨에 따른 성능 평가 기술의 향상 과 미세 유량을 조절 및 측정할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 유량 시스템 중 소닉노즐은 기체 유량 측정 표준기로 사용되고 있다. 또한 유량 측정에 있어서 사용상의 편리성, 이동성, 재현성 등 여러 가지의 장점을 가지고 있어 산업 현장에서 많이 사용되고 있다. 본 연구는 소닉노즐을 넓은 유량 범위에서 사용할 수 있도록 소닉노즐의 유출계수 교정을 목적으로 한다. ISO 9300에서 제시한 사양에 맞추어 목 직경 0.03 mm와 0.2 mm 그리고 1.6 mm의 소닉노즐을 제작하였다. 한국표준과학연구원에서 진공용 유량측정 장치로 개발된 정적형 유량계를 이용하여 제작된 3 종의 소닉노즐 유출계수를 확장불확도 3% 이내로 교정하였다. 교정된 소닉노즐의 유량 측정범위는 약 0.6~90, 000 cc/min 범위를 갖는 것으로 나타났으며, 사용유동 조건에 해당되는 레이놀드 수(Reynolds number) 범위는 26~75, 700 으로 확인되었다. 이러한 결과는 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공공정에서 필요한 극 미세 유량의 정밀측정을 가능하게한 새로운 연구결과로 판단된다. 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공펌프의 배기속도 측정결과는 기 구축된 정적법을 이용한 배기속도 측정결과와 3% 이내의 오차범위내로 매우 잘 일치함을 보였다. 교정된 소닉노즐은 향후 반도체 및 디스플레이 공정에 사용되는 다양한 진공펌프들의 배기속도를 현장에서 간단하게 평가할 수 있는 '현장 성능평가 장치'에 활용할 예정이며, 현재 공정현장에서 배기속도 측정에 널리 사용 중인 MFC를 대체할 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.22-28
• /
• 2019

This paper presents the monitoring method of machining error and quality check to improve the productivity of boring manufacturing process. Machining error usually appears as the offset of spatial location of actual cutting path compared to ideal cutting path. In order to monitor an error of workpiece, multiple factors affecting quality of boring, such as distortion of workpiece, clamping error, radial rotation error of the spindle and motion error of machine tools, were took into account. To verify the productive quality, we propose the quality check system. The system based on IT convergence analyzes the process error rate and saves the analyzed data in memory. Also, these play important roles in detecting an inferior production goods and can decrease the production cost and loss of bearing.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.5
• /
• pp.549-556
• /
• 2010

In general, materials that can be used to form elastic pads, such as urethane and rubber, are often used in flexible forming processes by inserting the pads between a blank and flexible die for smoothing the forming surface that is formed by a reconfigurable die. In this study, the effects of the elastic pad on formability in the flexible forming process for sheet metals are investigated by performing numerical simulations. In the simulation, the hyperelastic material model is used, where the urethane elastic pads serve as elastic cushions. Case studies are carried out for elastic materials with different hardness values and thicknesses. The results are used to evaluate formability by comparing the configuration of the deformed blank and its major cross-sectional profiles. It is verified that the elastic pad used in the flexible forming process for sheet materials should be hard and that its thickness should be chosen appropriately.

• Korean Journal of Food Science and Technology
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.325-331
• /
• 1990

The most important factors in the cooking process which is a main process in the sausage manufacture are cooking temperature and relative humidity. In order to design energy efficient processes in cooking, accurate data for the process parameters are necessary. Therefore, texture profiles were analysed and weight losses were measured at different process conditions of the forementioned factors and at different sizes of sausage, The prediction model for the sausage cooking time was then developed by the SPSS computer program The models were developed as a function of cooking temperature, relative humidity and the diameter of sausage by analyszing the scattergram. Then the model obtained could predict the values within 2.5% error. The higher temperature and relative humidity are the less changes of weight during sausage cooking. As the results of measuring physical properties, the values of hardness and cohesiveness at different temperatures and humidities were so much changed, while the values of elasticity and chewiness had little differences.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.191-207
• /
• 2024

Many studies have been conducted to quickly detect out-of-control situations in autocorrelated processes. The most traditionally used method is a residual control chart, which uses residuals calculated from a fitted time series model. However, many procedures for monitoring autocorrelated processes using statistical learning methods have recently been proposed. In this paper, we propose a monitoring procedure using the latent vector of LSTM Autoencoder, a deep learning-based unsupervised learning method. We compare the performance of this procedure with the LSTM Autoencoder procedure based on the reconstruction error, the RNN classification procedure, and the residual charting procedure through simulation studies. Simulation results show that the performance of the proposed procedure and the RNN classification procedure are similar, but the proposed procedure has the advantage of being useful in processes where sufficient out-of-control data cannot be obtained, because it does not require out-of-control data for training.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.37-47
• /
• 1998

This paper proposes a controller design method using the evolutionary computation algorithm and the fuzzy logic to control the wafer temperature in rapid thermal processing. First, we design the feedforward static controller to provide the control powers of the lamps for the given steady state temperature. Second, the feedforward dynamic controller is designed for the additional control powers to achieve a given transient response. These feedforward controllers are implemented by using the fuzzy logic to act as a global nonlinear controller over a wide range of operating points. The parameters of these controllers are optimized by using the evolutionary computation algorithm so that it can be used when the mathematical model is not available. In addition, the feedback error controller is introduced to compensate the feedforward controllers when there exist disturbances and modeling errors. The gain of feedback error controller is also obtained by the evolutionary computation algorithm. Through simulations, we verify the proposed control system can give a satisfactory performance.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.11 no.12
• /
• pp.489-498
• /
• 2022

Recently, the textile industry, which is labor-intensive, is attempting to reduce process costs and optimize quality through artificial intelligence. However, the fiber spinning process has a high cost for data collection and lacks a systematic data collection and processing system, so the amount of accumulated data is small. In addition, data imbalance occurs by preferentially collecting only data with changes in specific variables according to the purpose of fiber spinning, and there is an error even between samples collected under the same fiber spinning conditions due to difference in the measurement environment of physical properties. If these data characteristics are not taken into account and used for AI models, problems such as overfitting and performance degradation may occur. Therefore, in this paper, we propose an outlier handling technique and data augmentation technique considering the characteristics of the spinning process data. And, by comparing it with the existing outlier handling technique and data augmentation technique, it is shown that the proposed technique is more suitable for spinning process data. In addition, by comparing the original data and the data processed with the proposed method to various models, it is shown that the performance of the tensile tenacity and elongation prediction model is improved in the models using the proposed methods compared to the models not using the proposed methods.