TFRC 혼잡제어는 멀티미디어, 인터넷 전화등 실시간성이 강조된 서비스에 적합한 프로토콜이다. 그러나 이러한 TCP-friendly 혼잡제어 알고리즘은 네트워크 혼잡이 심해져 손실률이 커짐에 따라 TCP와의 공정성(fairness)이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 전송률을 결정하는 제어식을 높은 손실률일 때 보정을 해주어야 한다. 본 논문에서는 TFRC 혼잡제어 알고리즘의 전송률 결정에 있어서 중요한 변수인 재전송 타임아웃 값(RTO)의 재 정의를 통하여 전송률을 보정함으로서 공정성 하락을 방지함을 보이고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증한다.
철강 생산라인 중에서도 핵심적인 열간압연 라인의 연속 사상압연 공정을 소개하고 스탠드간에 위치한 루퍼의 각도 제어와 장력제어의 상호 관계를 설명하였다. 또한 압연용 전동기 속도 제어계 특성의 설계법을 보였다. 이와 같은 연속 압연 공정에서는 철판이 여러 압연기에 동시에 물려있는 상태로 운전되므로 인접한 압연기들의 속도 제어 응답성이 동일한 특성을 갖는 것이 필요하다.
이 글에서는 호남정유연구소를 간단히 소개하고 호유연구소가 수행하는 여러 가지 연구분야 중에서 본 학회와 관련이 있는 CIM 관련기술들, 즉 생산계획최적화기술, 공정 최적회기술, 공정제어기술, 공정모사기술, expert system 등에 대해서 산업계의 현황과 기술개발 동향을 소개하였다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
생물공정에서 암모니아 농도를 제거하기 위해 NN 제어기를 개발하였고 기존의 PID 제어기와 비교하였다. 특히, 생물반응기내 암모니아 농도를 온라인 모니터링하기 위해 암모니아-FIA 장치를 사용하였으며, 이 장치의 분석 오차, 분석 시료의 체류 시간 등의 제어 특성에 대한 영향 computer simulation을 통해 비교, 고찰하였다. 또한 computer simulation에 의해 생물공정에 적합한 인공 신경망 제어구조를 고찰하였고, 3-2-1 구조의 NN 제어기가 PID 제어기보다 우수함을 알수 있었다. 3-2-1 구조의 NN 제어기를 이용하여 모사 생물공정 및 yeast 발효공정에서 암모니아 농도를 제어하여 그 특성을 고찰하였다. 본 연구로부터 미생물의 비선형성장 특성을 가진 생물공정에서 기질의 농도를 제어하기 위해서는 3-2-1 구조의 인공 신경망 제어기가 적합함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.
소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.
최근의 생산자동화 분야에는 제품의 다양화, 라이프사이클의 단기화 등의 요구에 대응하기 위하여 유연성, 확장성, 보수성이 높은 공정 적용시스팀의 실현요구가 높아지고 있다. 이 요구에 대응하기 위하여 조립, 검사 등의 공정라인에서는 프로그램이 가능한 PLC, 로보트 등의 단위제어기기를 조합하여 작업스테이션을 구성하고 이들을 반송차 등으로 연결하여 운영하는 사례가 늘어나고 있다. 이러한 자동화의 실현을 가능하게 하기 위하여 대상공정의 단위 제어기기에 따라 라인 운용의 변경 등에 유연하게 대응하고 또한 재기동 조정, 이상처리 등의 지원기능을 보유하기 위한 공정구축의 해석과 제어시스팀의 운용기법이 연구되고 있다. 본고에서는 이러한 생산라인에서의 단위제어기기의 새로운 요구와 공정의 해석을 위하여 C-net와 Grafcet기법과 이의 활용사례를 소개한다.
분무성형공정은 급냉응고 및 결정입자 제어에 따른 고품위 소재 개발의 장점과 함께 고밀도 near-net-shape 제품의 제조가 가능한 합금제조기술이다 분무성형체의 미세조직은 적층표면에 도달하는 액적들의 평균 열용량, 즉 고상분율에 의하여 결정되며, 이는 액적의 비행과정에서의 분사가스-액적간의 열전달과 적층표면에서의 열유입과 열유출 속도에 영향을 받는다. 실제 다양한 공정변수들이 복합적으로 미세조직 형성과정에 영향을 미치지만, 균일한 미세조직을 얻기 위하여서는 적층표면에서의 온도와 고상분율을 항상 일정하게 제어하여야만 한다 즉, 적층표면 온도를 분무 성형공정중에 지속적으로 측정하여 이를 공정 제어 시스템에 feedback하여 원하는 적층표면온도를 유지하도록 공정변수를 제어하는 것이 필수적이다. 분무성형에 제조된 성형체는 합금원소의 편석이 없고 미세한 등방성의 결정립으로 이루어진 특징적인 미세조직을 나타낸다 이와 같은 미세조직으로 인하여 분무성형체는 우수한 성형성과 기계가공성을 나타내며, 또한 분무성형-후속가공된 최종 제품은 잉곳주조에 의하여 제조된 것과 비교하여 크게 향상된 기계적 성질을 가진다.
여러 복합재료 성형공정 중에서, Resin Transfer Molding(RTM)은 부피가 크고 일체형의 고성능 제품을 생산하기에 적합한 공정으로 주목받고 있다. 금형충전 중, 섬유 예비성형품과 금형벽면간의 밀착이 제대로 되지 않아 발생하는 Race-track 현상과 금형재의 섬유예비성형품의 압착, 접힘, 뭉침 등에 의한 섬유부피분율의 불균일성과 같은 예기치 못한 영향이 나타나기도 한다. 이로 인해 유동선단이 불안정해지고, Dry spot 생성에 따른 제품의 기계적 성질이 저하되기도 한다. 본 연구에서는 최적의 조건을 적용한 이상적인 성형공정과 Race-track 현상 및 불균일한 섬유부피분율 등의 조건을 적용한 실제적인 성형 공정간의 실시간비교를 통한 공장변수 조절과 유동선단 제어를 수행함으로써 이러한 결함을 줄이려고 하였다. 이를 위해, 수치해석을 통해 투과율 Map구성과 압력조절 등을 이용한 제어기법의 타당성을 검토하였으며, 실제공정에서 가능한 여러 가지의 결함이 있는 경우에 대하여 제어를 시도하여 만족한 만한 수지의 충전을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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