일반적으로 새로운 SSD(Solide State Drive)를 개발할 때는 이전 세대 제품의 소프트웨어 플랫폼을 재사용하게 된다. 따라서, 이전 세대 제품을 평가할 때 사용했던 동일 테스트 케이스를 이용하여 새로운 제품을 평가하면 여러 가지 이점이 있을 수 있지만, 우선순위 또는 가중치가 고려되지 않음으로 인해 평가 리소스의 사용에 비효율성이 존재하게 된다. 이와 같은 시간적, 공간적인 리소스 낭비에 의한 비효율 발생을 방지하기 위해 새로운 방법을 제안한다. 이전 세대 제품의 평가 데이터 분석을 통해서, 불량을 검출해 낼 수 있는 가장 높은 확률의 테스트 케이스의 조합을 찾아내고, 이를 활용함으로써, 평가에 사용되는 리소스의 낭비를 최소화 시키는 방법이다. 소프트웨어가 재사용될 경우, 플랫폼 코드를 베이스로 두고, 수정 또는 추가되는 모듈의 코드가 플랫폼 코드에 통합되는 특징을 가진다. 이러한 특징 때문에 코드가 통합되는 부분에 이전과 유사한 타입의 불량이 다수 존재하게 되는 것이며, 기존 평가에서 가장 높은 확률의 불량 검출율을 가진 평가 조합을 검증에 적용함으로써 내제되어 있는 불량을 조기에 검출할 수 있게 되는 것이다. 이와 같이, 다음 세대 제품의 불량들을 조기에 검출할 수 있다면, 이는 불량 개선에 드는 비용을 최소화 시킬 수 있다는 것을 의미한다.
공정 중 발생하는 입자는 반도체 생산 수율에 가장 큰 영향을 끼치는 원인으로 파악되며, 생산 수율을 저하시키는 원인 중 70% 가량이 이와 관련된 것으로 알려져 있다. 현재 반도체 공정에서 입자를 계측하는데 사용하는 PWP (Particle per Wafer Pass) 방법은 표준 측정방법으로 널리 쓰이고 있으나, 실시간으로 입자의 양을 측정할 수 없고, Test wafer 사용에 따른 비용증가의 단점이 있어 공정 중에 입자를 실시간으로 측정할 수 있는 대안기술이 필요한 실정이다. ISPM (In-Situ Particle Monitoring)은 레이저 산란방식을 이용한 실시간 입자측정 장비로서 오염원 발생에 대한 즉각적인 대처와 조치가 가능하고 부가적인 추가 비용이 발생하지 않기 때문에 실시간 모니터링 장비가 없는 현재의 반도체 공정에 충분히 적용될 가능성이 있다. 특히 CVD 공정은 반도체 공정의 약 30%를 차지할 만큼 중요한 단계로 생성되는 오염입자 모니터링을 통해 공정 불량 유무를 판단할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 Silane 가스를 이용한 PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition) 공정 중 발생되는 오염입자를 ISPM을 이용하여 실시간으로 측정하였다. 챔버 배기구에 두 가지 타입의 ISPM을 설치하고 공정압력, 유량, 플라즈마 파워를 공정변수로 하여 각각의 조건에서 발생되는 오염입자의 분포 변화를 실시간으로 측정하였으며 결과를 비교 분석하였다.
Poly etch 설비에서 발생하는 dechuck 불량에 의한 Dynamic Alignment(DA) error는 poly etch 설비에서의 고질 적인 문제이다. 발생 원인은 ElectroStatic Chuck(ESC)의 노후화 혹은process plasma에 의한 attack 등으로 ESC와 wafer간 dechucking이 진행될 때 wafer내의 전하가 완전히 discharge되지 못하여 wafer Sticking에 의한 sliding이 발생되며 심해지면 Dynamic Alignment(DA) Error가 발생한다. DA error 발생 되면 particle down으로 wafer는 scrap 되며 DA error가 지속적으로 발생하는 설비는 ESC 교체를 하고 있다. ESC 교체비용도 매우 크며 교체 전까지 설비가 멈추어있는 시간적인 손실이 발생하게 된다. Dechucking을 진행할 때 Wafer에 잔존하는 전하를 제거 하여 Wafer의 sticking을 줄여 DA error를 근원적으로 방지하기 위해 plasma를 이용하여 wafer와 ESC를 하나의 electric circuit으로 연결시키는 방법으로 wafer에 잔존하는 전하를 제거 시키고자 하였다.
자동차 부품생산 시 발생할 수 있는 다양한 결함을 생산 공정 중에 결함을 발견하는 것은 사후 비용절감 부분에서 매우 중요하다. 특히 플라스틱과 같은 사출성형(injection molding) 경우 흠집(scratch) 및 미성형이 빈번하게 발생되어 납기지연에 주 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 LabView 기반의 비젼시스템(vision system)을 활용하여 플라스틱 제품에 발생할 수 있는 다양한 결함을 검출할 수 있는 검출시스템을 개발하고자 한다. 또한 발생된 결함을 DB 화하여 결함 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하고, 불량률을 줄여 생산 공정을 개선하고자 한다.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
본 논문은 가스 절연 차단기를 대체하는 고체 절연체의 성형 시 발생하는 집중 열응력에 의한 고체 절연체의 기계적 특성에 관한 연구 결과이다. 친환경 문제가 대두되고 전기 산업에서 고객은 좀 더 안정적이고 안전한 전기 공급이 필요시 됨에 따라서 고체 절연 개폐기 및 차단기의 수요가 늘어남에 따라 고체 절연체의 생산 불량률이 이슈화가 되고 있다. 특히 성형 시 발생되는 열응력 및 거동으로 인하여 절연체의 균열 및 내부 진공 인터럽터의 파손 등으로 경제적 비용 손실의 문제가 발생하게 되어 집중 응력을 피할 수 있는 합리화 구조에 대한 연구가 진행되었다.
본 논문은 모바일 카메라 화질 개선을 위한 실시간 불량 화소(Dead pixel) 검출 및 보정 시스템에 대해 제안하고 있다. 영상 입력장치인 CIS(CMOS Image Sensor)는 소형화, 저전력, 비용절감의 효과로 각광받고 있다. 하지만 이미지 센서와 결합된 불량 화소 보정 장치에 관한 기존 방법에 있어서, 연속된 불량 화소들을 검출하지 못 하거나, 정상화소임에도 불구하고 불량 화소로 분류하여 영상이 훼손되는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 불량 화소를 핫 픽셀(Hot pixel)과 콜드 픽셀(Cold pixel)로 분류하여, 라인 검출방법과 $5{\times}5$ 창 검출 방법을 순차적으로 처리하여, 불량화소의 특성에 따라 검출 및 보정하는 방법을 제안한다. 라인 검출 알고리즘은 수평 저주파 영역의 불량화소를 검출한다. 그리고 $5{\times}5$창 검출 알고리즘은 수직, 대각 저주파 영역과 고주파 영역에 대한 불량 화소를 검출한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과, 99%의 높은 검출율을 보여주고 있다. 그리고 Verilog-HDL를 사용하여 구현하였고 Synopsys의 Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC library로 합성하였으며, 총 Gate counts는 23K로 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.
최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.
상수도는 도시의 일상생활 및 제반 활동을 유지시키는 중요한 사회기반 시설임에도 불구하고 시설 확대 이외의 종합적 관리 대책이 제시되지 않아 시설 노후화 및 불량으로 인한 낭비 요소가 매우 높다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 상수도의 생산에서 각 수용가에서 사용되는 부분에 대한 다양한 성격의 데이터들을 데이터베이스화 하고 이에 대한 분석 및 평가를 통해 무효수량 발생 원인을 쉽게 찾아 신속하게 대응함으로써 적은 노력으로 유수율을 향상시킬 수 있는 소프트웨어 시스템의 개발을 목표로 한다. 이 논문에서 개발한 유수율 제고 시스템은 상수도 시설에 대한 직접 탐사 이전에 누수 및 무효수량 발생 원인을 정량적으로 분석 평가함으로써 적은 비용으로 유수율 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최근 산업사회의 급속한 환경변화는 근로자의 상병구조에서도 나타나 작업이 단순반복화 되며 다양한 작업공구를 반복적으로 사용하게 되어 작업속도와 작업량이 많아지고 운동부족으로 인한 근력의 약화 등에 의해서 근골격계질환이 급속히 증가하고 있다. 이로 인한 근로자의 삶의 질은 물론 결근에 의한 노동력 손실, 제품불량 증가, 산재보상비용 지출증가 등으로 성장을 둔화시키고 사회$.$경제적으로 문제의 심각성을 더해주고 있다. 최근 노동부가 발표한 산업재해통계를 보면 2002년도 산업재해 중 업무상질병자는 5,417명으로 전년대비 136명 감소하였으나, 이중 직업성 근골격계질 환자(신체부담작업 및 요통)는 1,827명으로 전년대비 193명(11.8%) 증가한 것으로 나타났고, 그 발생양상이 집단적이라는 특성을 갖고 있다. 이처럼 직업성 근골격계질환의 업무상 질병에서 차지하는 비율이 증가추세에 있고 대부분의 선진국에서도 과거에는 각종 화학물질에 의한 직업병이 상위를 차지해 오다가 근래에는 동 질환이 업무상질병의 상당부분 이상으로 차지하고 있다. 미국의 경우 1998년 한해동안 253,300건(64.2%) 발생하였고 이 가운데 자동차 관련업종이 가장 많은 비율을 점유하고 있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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