고휘도 고효율 백색 LED (lighting emitting diode)가 차세대 조명광원으로 급부상하고 있다. 백색 LED를 생산하기 위한 공정에서 MOCVD (유기금속화학증착)장비를 이용한 에피웨이퍼공정은 에피층과 기판의 격자상수 차이와 열팽창계수차이로 인하여 생성되는 에피결함의 문제로 기판과 GaN 박막층 사이에 완충작용을 해줄 수 있는 버퍼층 (Buffer layer)을 만든다. 그 위에 InGaN/GaN MQW (Multi Quantum Well)공정을 하여 고휘도 고효율 백색 LED를 구현 할 수 있다. 이 공정에서 기판의 온도가 불균일해지면 wafer 파장 균일도가 나빠지므로 백색 LED의 yield가 떨어진다. 균일한 기판 온도를 갖기 위한 조건으로 기판과 induction heater의 간격, 가스의 흐름, 기판의 회전, 유도가열코일의 디자인 등이 장비의 설계 요소이다. 본 연구에서는 유도가열방식의 유도가열히터를 이용하여 기판과 히터의 간격에 차이에 따른 기판 균일도 측정했고, 회전에 의한 기판의 온도분포와 자기장분포의 실험적 결과를 상용화 유체역학 코드인 CFD-ACE+의 모델링 결과와 비교 했다. 또한 가스의 inlet위치에 따른 기판의 온도 균일도를 측정하였다. 본 연구에서 사용된 가열원은 유도가열히터 (Viewtong, VT-180C2)를 사용했고, 가열된 흑연판 표면의 온도를 2차원적으로 평가하기 위하여 적외선 열화상 카메라 (Fluke, Ti-10)를 이용하여 온도를 측정했다. 와전류에 의한 흑연판의 가열 현상을 누출 전계의 분포로 확인하기 위하여 Tektronix사의 A6302 probe와 TM502A amplifier를 사용했다. 흑연판 위에 1 cm2 간격으로 211곳에서 유도 전류를 측정했다. 유도전류는 벡터양이므로 $E{\theta}$를 측정했으며, 이때의 측정 방향은 흑연판의 원주방향이다. 또한 자기장에 의한 유도전류의 분포를 확인하기 위하여 KANETEC사의 TM-501을 이용하여 흑연판 중심으로부터 10 mm 간격으로 자기장을 측정 했다. 저항 가열 히터를 통하여 대류에 의한 온도 균일도를 평가한 결과 gap이 3 mm일때, 평균 온도 $166.5^{\circ}C$에서 불균일도 6.5%를 얻었으며, 회전에 의한 온도 균일도 측정 결과는 2.5 RPM일 때 평균온도 $163^{\circ}C$에서 5.5%의 불균일도를 확인했다. 또한 CFD-ACE+를 이용한 모델링 결과 자기장의 분포는 중심이 높은 분포를 나타냄을 확인했고, 기판의 온도분포는 중심으로부터 55 mm되는 곳에서 300 W/m3로 가장 높은 분포를 나타냈다. 가스 inlet 위치를 흑연판 중심으로 수직, 수평 방향으로 흘려주었을 때의 불균일도는 각각 10.5%, 8.0%로 수평 방향으로 가스를 흘려주었을 때 2.5% 온도 균일도 향상을 확인했다.
This paper shows the application of artificial intelligence technique such as polynomial neural network in modeling and identification of sequencing batch reactor (SBR). A wastewater treatment process for nitrogen removal in the SBR is presented. Simulation results have shown that the nonlinear process can be modeled reasonably well by the Present scheme which is simple but efficient.
새로운 공작기계나 절삭공구의 설계 및 개선을 위하여 절삭 공정 중 발생되는 절삭력 성분을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 절삭 과정에서 절삭력 정보의 중요성은 그동안 공작기계 분야에서 익히 강조되어 왔다. 특히 주 절삭력 정보는 공구 파손을 예측하고 마모를 감지하여 그 밖의 다른 오동작을 검출해 내는 것에 있어서 매우 중요한 것으로 잘 알려져 있다. 최근 공작기계 강성 및 성능의 향상, 고속절삭용 공구의 발전, 금형 산업의 생산성과 정밀도 향상의 요구로 머시닝센터를 중심으로 고속가공에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. (중략)
본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.
미곡종합처리장(米穀綜合處理場)의 곡물 건조 및 저장시설의 적정 설계를 위해서 시뮬레이션 모델링이 요구되었다. 이에 곡물 건조 및 저장시설인 곡물 사일로 시스템을 설계하기 위해서 SLAMSYSTEM을 이용한 시뮬레이션 모델을 개발(開發)하였다. 곡물 사일로 시스템은 반입(搬入)장치, 조선(粗選)장치, 계량(計量)장치, 건조용(乾燥用) 사일로, 저장용(貯藏用) 사일로 그리고 이송장치들로 구성되었으며 이들 장치와 시스템의 공정들이 네트웍(network)과 프로세스(process) 중심의 시뮬레이션 모델로 표현(表現)되어 분석(分析)되었다. 이 시뮬레이션 모델로 1) 각 공정에서의 원료 처리시간 및 대기시간 그리고 병목현상, 2) 각 기계 및 장치들의 활용도(活用度) 및 이용상태(利用狀態), 3) 물벼의 처리용량 및 건조조건에 따른 건조시간과 건조에 소요되는 에너지 그리고 건조중 발생되는 열손실(熱損失), 4) 반입에서부터 저장에 도달할 때까지의 총 처리시간 및 처리량 등을 분석하였다. 이러한 시뮬레이션 결과 자료를 기초로 하여 각 기계 및 장치의 종류(種類)와 용량(容量) 및 크기를 결정하여 곡물 사일로 시스템을 설계(設計)하였다. 그리고 시뮬레이션에 의해 설계된 사일로 시스템이 실제로 전북 남원에 설치(設置)되었다.
공정열교환기는 초고온가스로로부터 생성된 $950^{\circ}C$ 정도의 초고온 열을 대량의 수소를 생산하기 위한 화학반응공정으로 전달하는데 필요한 핵심기기이다. Hastelloy-X 로 제작된 소형 공정열교환기 시제품이 한국원자력연구원에 있는 소형가스루프에서 성능시험이 계획되어 있다. 본 연구에서는 소형가스루프 시험조건하에서 소형 공정열교환기 시제품의 고온 구조건전성을 사전에 평가하기 위한 작업의 일환으로 소형 공정열교환기 시제품에 대한 고온 구조해석 모델링, 거시적 열 해석 및 탄 소성구조 해석을 수행하고 그 결과들을 정리한 것이다. 해석 결과는 공정열교환기 수정 시제품 성능시험장치 설계에 반영할 것이다.
본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계하고 모델을 최적화하기 위하여 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하였다. 즉, 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 모델의 파라미터들을 PSO 알고리즘을 이용하여 동정한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층에서의 활성함수로서 일반적으로 많이 사용되어지는 가우시안 커널함수를 사용한다. 더 나아가 모델의 최적화를 위하여 각 커널함수의 중심값은 HCM 클러스터링에 기반을 두어 중심값을 결정하고, PSO 알고리즘을 통하여 가우시안 커널함수의 분포상수, 은닉층에서의 노드 수 그리고 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.
공정과 공사비는 건설 프로젝트의 관리에 있어서 매우 중요한 두 가지 요소로써, 그동안 이들을 통합 관리하려는 노력이 많이 이루어져 왔으나 국내의 국가계약법에 따른 내역체계의 한계점과 내역 및 WBS 표준화 작업의 미흡으로 인해 실제 시행에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 최신관리기법인 BIM의 객체기반 3D 모델링 정보를 이용하여 비용과 일정정보를 연계하여 관리하는 방안을 제시하였다. 먼저 프로젝트 구성정보를 비용, 일정, 구조물의 부위별 구성요소로 나누고 각 구성정보에 의한 분류체계의 특징을 분석하였고, 국내의 내역중심 관리체계와 전체적인 관리 시스템 상의 한계를 감안하여 제약조건을 절정하고 작업분류체계(WBS)를 통한 일정정보를 중심으로 비용과 3D 모델링의 부위별 객체들을 연계하는 방안을 제시하였다. 제시된 방안의 검증을 위하여 대림산업에서 시공중인 청풍대교 현장에 대하여 사례연구를 실시하였으며, 이를 통하여 일정변화에 따른 시각화 및 비용예측 등의 기대효과를 확인하고 한계점 및 향후 추가 연구사항들을 가늠해볼 수 있었다.
기존의 자동차 생산라인의 경우 샤시를 중심으로 양측에 일렬로 배치된 로봇들이 작업을 진행하기 때문에 길고 넓은 공장 부지가 필요하다. 하지만 일렬이 아닌 이열 삼열로 로봇을 배치하여 작업을 진행할 수 있다면, 생산 공장 부지를 최대 절반이하로 줄일 수 있고, 생산 설비를 보다 적은 면적에 설치함으로 로봇 구동 에너지 또한 감소시킬 수 있다. 하지만, 이와 같이 좁은 공간에서 다양한 작업을 수행하려면 여러 작업 기구 장착이 가능한 모듈형 로봇과 원거리에서도 작업이 가능한 가늘고 긴 형태의 로봇 매니퓰레이터를 개발해야만 한다. 이때 로봇을 가상의 공간에서 사전에 모델링해서 가장 최적의 로봇 형태에 대한 성능 평가를 진행할 수 있다면 로봇 개발시 개발 시간의 단축과 개발 비용을 획기적으로 줄일 수 있는데 이러한 평가 작업에 CAE기법들이 활용된다. 특히 로봇의 동역학적 거동 특성을 분석하기 위해서는 다물체 동역학 기법이 활용되는데, 이때 기존 모델링 기술보다 더 효과적이고 좋은 결과를 얻을 수 있는 효율적인 로봇 동해석 모델링 기술에 대하여 연구 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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