• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.180-185
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• 2000

발전소 등의 대규모 공정 플랜트에서 사용하고 있는 대부분의 상용 제어기는 PID 제어기이며, 온도 루프를 제외한 대부분의 제어루프가 PI 제어기를 채용하고 있다. 제어 시스템의 성능이 제어기 파라미터의 값에 의해 결정되므로, PI 제어기의 튜닝이 중요하다. 한편, 실제 현장에서의 PI 제어기의 튜닝은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 시행착오에 의해서 이루어지고 있으며, 각 제어 루프 제어기 파라미터의 초기값 설정에 어려움을 갖고 있는 실정이다. PI 튜닝 기법이 많이 나와 있지만 시험 신호의 인가 문제로 인해 현장 활용에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 단순한 시험 신호로부터 PI 초기 설정값을 산출할 수 있는 방법에 대해서 알아본다. 또한 발전소에 적용된 국산 분산 제어 시스템을 보면, 대부분 데이터 로깅 시스템으로서만 활용되고 있고, 제어 시스템으로의 활용은 거의 이루어지지 않고 있으며, PID제어기에 대한 구현도 완벽하지 못하여 디지털 PI 제어기의구현 방법에 대한 고찰도 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지탈 PI 제어기를 구현하는데 있어서 필요한 사항들, 즉 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환 기법, 샘플링 주기의 결정 방법, 그리고 그 외에 공정 제어기가 가져야할 기능들에 대해서 언급한다. 그리고나서 PI 튜닝 기법과 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환기법, 샘플링 주기 결정 방법 등에 대해 플랜트 모델을 선정하고 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.44-44
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• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.19 no.37
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• pp.145-152
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• 1996

일반적으로 자동공정계획(CAPP) 시스템에서 사용되는 공정변수의 값들은 한번 적당한 값으로 선택되면 보통 변치 않고 늘 사용된다. 그러나 그것들은 작업상의 여러 조건들에 따라 변하기 마련이다. 이것을 반영하지 않은 공정계획은 정확할 수 가 없다. 본 논문에서는 작업조건 및 환경에 따라 변화하는 공정변수의 값들을 실제의 정확한 값으로 유지하기 위한 방법을 개발하였다. 공정의 성공 여부가 기존의 해당 공정변수의 값들에 반영되어 새로운 값을 구하는 알고리즘이 개발되었다. 한 공정이 선행공정과 얽혀 있는 경우(coupled processes)도 고려되었다. 개발된 알고리즘은 해석적인 방법으로 증명되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.50 no.2
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• pp.264-269
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• 2012

Die slide injection marvelously reduces the cost and time in processing plastic products because they can simplify the conventional process through eliminating additional process. However, this process must resolve some defects like whitening, resin infiltration, blowhole, resin overflow, etc. In this study, the process parameters of the injection molding are optimized by using the finite element method and Taguchi method. The injection molding analysis is simulated by employing the Moldflow insight 2010 code and the 2nd injection is by adopting the Multi-stage injection code. The process parameters are optimized by using the $L_{16}$ orthogonal array and smaller-the-better characteristics of the Taguchi method that was used to produce an airtight container (coolant reservoir tank) from polypropylene (PP) plastic material.rodanwhile, the optimum values are confirmed to be similar in 95% confidence and 5% significance level through analysis of variance (ANOVA). rooreover, new products and old products were compared by mdasuring the dimensional accuracy, resulting in the improvement of dimensional stability more than 5%.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.5 no.4
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• pp.224-231
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• 2012

In this paper, we introduce a fuzzy inference systems based on fuzzy c-means clustering algorithm for fuzzy modeling of nonlinear process. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are determined by the standard least-squares method. And lastly, we evaluate the performance and the nonlinear characteristics using the data widely used in nonlinear process.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.56.1-56.1
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• 2015

RF 마그네트론 스퍼터링법을 이용하여 유리 기판위에 ZnO:Al 박막을 증착하고 열공정에 따른 박막의 구조적, 광학적, 전기적 특성을 연구하였다. 열공정 파라미터로는 공정 온도와 어닐링 온도를 이용하였다. 각각의 열공정 파라미터 변화에 따라 ZnO:Al 박막의 특성이 영향 받음을 확인하였다. 모든 샘플에서(002) 우선 배향성을 보였으며 80% 이상의 투과도 특성을 보였다. 하지만, 열공정에 따라 결정성이 나빠지기도 좋아지기도 하였다. 표면 거칠기는 열공정 종류에 상관없이 온도 증가에 따라 증가하였다. 또한, 투과도도 열공정 종류에 상관없이 온도 증가에 따라 감소함을 보인 반면 광학적 밴드갭은 적색이동 현상을 나타내었다. 적색이동 현상은 Burstein-Moss effect와 관련이 있으며 온도증가에 따라 캐리어 이동도가 감소하여 나타난 현상이다. 열공정에서 따라 비저항이 민감하게 변화하였다. 각각의 열공정에서 온도가 증가함에 따라 비저항이 증가하였고 캐리어 농도와 이동도는 감소함을 보이고 있다. ZnO:Al 박막의 화학적인 상태를 분석한 결과, 열공정 온도에 따라 Al 농도 변화와 불순물 표면 흡착 변화가 발생하였으며 이에 따라캐리어 농도와 이동도의 감소가 나타난 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1865_1866
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• 2009

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.14 no.2
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• pp.43-45
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• 2000

In this study, present a method for extracting the BJT 1/f noise model parameters fabricated by BICMOS process. From the geometric analysis of the Kf, we show that Kf is in inverse proportion to emitter area. And it is extracting that $K=0.8\times10_{-20}, A_f=2, \alpha=1$ values.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07e
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• pp.132-135
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• 2000

본 논문에서는 ADSL 모뎀용 아날로그 Front-end 단에 사용되는 Rx과 Tx단의 연속시간 Gm-C 고역 및 저역 통과 필터를 설계하였다. 설계된 Tx의 아날로그 저역 통과 필터는 차단 주파수, 138kHz의 3차 Elliptic 함수를 이용하였고, Rx에서는 138kHz의 3차 Butterworth 고역 필터와 1.1MHz의 3차 Butterworth 저역 필터를 이용하여 설계하였다. 설계된 모든 필터는 주파수와 이득의 튜닝을 용이하게 하고 잡음특성에 유리한 연속시간 Gm-C 실현 법을 이용하여 구현하였다. Gm-C 실현 법을 이용하기 위하여 선형 특성이 개선된 Gm-C 적분기를 새롭게 설계하여 이용하였다. 설계에 활용된 파라미터는 IDEC에서 제공한 아남의 $0.25{\mu}m$ CMOS 1-poly, 5-metal 공정 파라미터를 이용하였으며, 2.5V의 저전압으로써 회로로 구성하였고 HSPICE를 이용하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.321-324
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.