최근 텔레비젼 화면의 선명도에 대한 일반적인 요구가 높아져서 통신 방식에 있어서도 고품위 텔레비젼(HDD TV)방식의 개발이 진행되고 있다. 선명도의 요망이 높아짐에 따라 CRT(텔레비젼 수상관)의 해상도를 향상시킬 것이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 고온의 프레스 성형공정을 도입하여 정확한 형태로 인바 재료 섀도우마스크를 성형하여 고화질의 CRT를 얻을수 있도록 성형 공정을 확립하고 이를 위한 금형 시스템을 개발하는 데 있다. 본 연구에서는 인바 섀도우 마스크의 열간 재료시험을 통해 온도에 따른 물성 공정을 장대칭단면에 대해 강점소성 유한 요소법을 이용하여 해석하였다
본 연구에서는 고분자 플라스틱 부품의 친환경 외장성형공법인 Insert Film 사출성형공법중 첫 번째 공정인 진공성형공정에서 진공금형의 표면온도 균일화 기술에 대해 연구를 수행하였다. 진공금형의 온도분포 균일화를 위한 금형설계 및 설계된 금형에 대한 온도분포 평가를 위한 ANSYS를 이용한 유한요소열해석을 수행하였으며, 이때 정상상태 및 과도상태를 함께 평가하였다. 설계 결과를 바탕으로 금형을 제작하였으며, 생산성을 고려하여 4캐비티로 제작된 금형에 대해 금형표면의 온도분포 평가실험을 수행하였다. 또한 금형내 캐비티 온도센서 및 제어시스템을 설치하여 진공금형표면 온도분포가 항상 일정하게 유지될 수 있도록 금형시스템을 개발하였다. 결과적으로 일정한 온도범위의 금형표면온도제어가 가능하였다.
고속 전자기 성형 (EMF) 과정은 로렌츠 힘과 자기장의 에너지를 기반으로 한다. EMF의 장점은 향상된 성형성, 주름 감소 및 비접촉 성형 등이 있다. 본 연구에서는 전자기 성형을 통한 알루미늄 파이프의 온도에 따른 성형성을 분석하기 위해 전자기-구조 연동해석을 수행하였으며, 온도가 증가함에 따라 전기저항이 커지므로 인해 자속 밀도는 감소하고, 응력-변형률 곡선에서 온도가 높아질수록 유동 응력이 낮아지므로 변형량은 상대적으로 증가함을 확인할 수 있었다.
최근 고품질 제품 생산을 위한 방법으로 센서를 이용한 사출공정모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 마이크로 금형, 광학용 금형 및 구조가 복잡한 금형에는 센서 설치가 어렵기 때문에, 공정 모니터링 시스템이 적용되기 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 금형과 사출성형기 노즐의 압력 을 측정하여 공정 모니터링 데이터의 정량적 지수를 정의하고, 성형품 중량에 대한 상관분석을 수행하여 노즐에 설치된 압력센서의 공정모니터링 적용성을 알아보았다. 또한 공정모니터링 데이터를 분석하여 다단사출속도, 보압 및 제한 사출 압력의 영향에 따른 사출성형기의 공정 제어 특성도 알아보았다.
적응형 송신 빔 성형 방식에서 순방향 채널 정보의 전달은 시스템 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 다양한 귀환 채널 정보의 오류에 따른 시스템의 성능 연구는 귀환 채널 설계 및 귀환 정보의 정확한 전달을 위한 전송 기술 연구를 위해 요구된다. 이 논문에서는 이동국의 수신 신호 대 간섭과 잡음비 (SINR)를 최대화하는 적응형 빔성형 방식을 적용한 CDMA 시스템을 구성하구 송신 안테나 수 및 귀환 지연에 따른 시스템 성능을 연구한다. 특히 채널의 공간 상관 및 시간 상관 특성에 따라 귀환 지연이 여러 개의 송신 안테나를 갖는 적응형 송신 빔 성형시스템의 성능에 미치는 영향을 주파수 비선택적 페이딩 채널 및 다중경로 페이딩 채널에서 모의 실험을 통해 연구한다. 모의 실험 결과는 시스템 성능이 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 통계적 특성이 공간적으로 서로 독립적일 때 안테나 수가 증가할수록 귀환 지연에 더욱 크게 영향을 받는 것을 보여준다. 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 공간 상관 특성이 매우 높을 경우, 다중 경로 페이딩 환경에서는 귀환 지연에 의한 성능 저하는 약 0.1dB 이하로 매우 적음을 보여준다.
본 논문은 사출성형 제품에 존재하는 여러 가지의 패턴의 결함을 신경회로망을 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 룩업테이블을 이용하였고, 기존의 이미지 비교에 의한 방법을 지양하여 결함분류를 위한 신경회로망의 학습표본을 위한 특징점을 추출하고 결함추출과 분류알고리즘을 제안하였다. 총 500개의 사출성형 제품의 패턴에 대하여 신경회로망의 학습을 통하여 약 3%의 제품의 패턴에서 결함을 검출하였고 패턴의 직경에 대한 불량으로 대부분 분류되었다. 제안된 시스템을 이용한 결함 검출 방법은 사출성형 제품의 미세한 패턴을 검출하는 데 시간과 경비를 줄일 수 있는 효과적인 대안으로 기대한다.
부호분할다중접속(CDMA: Code Division Multiple Access) 시스템의 역방향링크에서 수신 빔 성형 기법을 사용할 경우, 빔 성형 이득을 얻는 반면 전력 제어에 의해 불충분한 파일롯 전력으로 인해 채널 추정이 부정확해진다. 이 논문에서는 상관된 단일-입력 다중-출력(SIMO: Single-Input Multiple-Output) 채널에서 불충분한 파일롯 전력으로 인한 문제를 해결하기 위한 수신 빔 성형 방식을 제안하고자 한다. 제안된 복합형 빔 성형 방식(hybrid beamformer)은 수신 안테나들을 그룹 지어서, 각 그룹 당 수신 빔 방향(DOA: Direction-of-Arrival) 기반의 빔 성형 후에, 그룹별 출력을 최대 비 결합(MRC: Maxim Ratio Combining)하는 방식으로, 공간적으로 상관된 SIMO 채널의 디버시티 이득을 얻으면서 더 정확한 채널추정과 간섭제거 효과를 제공한다. 배열 안테나의 수가 여섯 개 이상인 경우, 복합형 빔 성형 방식은 빔 수신 각 범위(AOS: Angle-of-Spread)가 30°이하에서 일반적인 MRC 빔 성형 방식보다 더 좋은 성능을 보인다.
사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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