(주)쎄트렉아이는 지구관측위성의 주 탑재체로 사용될 고해상도 전자광학카메라, EOS-C Ver.3.0의 FM 개발을 완료하였다. EOS-C Ver.3.0 FM은 STM 열진공 시험 결과를 이용한 설계 최적화를 통해 STM 대비 향상된 열제어 성능을 갖도록 설계되었다. FM 개발 후, 인수(acceptance) 수준의 열진공 시험 수행을 통해 작업도(workmanship) 확인을 완료하였다. 또한 열평형 시험 결과를 이용하여 열-수치 모델에 대한 검증 작업을 수행, 열-수치 모델이 EOS-C Ver.3.0 FM의 실제 열적 특성을 잘 모사하고 있음을 확인하였다.
(주)쎄트렉아이는 지구관측위성의 주 탑재체로 사용될 고해상도 전자광학카메라, EOS-C Ver.3.0을 개발 중이다. EOS-C Ver.3.0은 현재 운용중인 DubaiSat-1의 주 탑재체인 EOS-C Ver.2.0 개발 경험을 바탕으로 능동 열제어 방식과 수동 열제어 방식을 적절하게 혼용하여 보다 향상된 성능을 갖도록 설계되었다. 설계를 바탕으로 STM을 개발하여 인증(qualification) 수준의 열진공 시험을 수행하여 설계 여유(design margin)를 확인하였다. 또한 열평형 시험 결과를 이용하여 열제어계 설계에 사용한 열-수치 모델에 대한 검증 작업을 수행하였으며, 열-수치 모델이 실제 열적 특성을 잘 모사하고 있음을 확인하였다.
열 풍로 공정은 고로 공정에 필요한 고온의 일정량의 공기를 연속적으로 생산하는 공정이다. 제철소 내에서 발생되는 부생가스를 연료로 사용하는 열 풍로 공정은 제선 공정 전체 에너지의 약 $20\%$를 소비하여 대표적인 에너지 소비 공정으로 인식되어 왔다. 그러므로, 열 풍로 열 효율 향상을 통한 에너지 절감 노력이 해석적인 방법과 실험적인 방법을 통해 지속적으로 이루어져 왔다. 조업 중 발생되는 열 전달 현상의 복잡성 그리고 조업 조건 변동에 따른 모델 내 Parameters들의 변화로 인하여 해석적인 방법을 통한 정확한 모델 구축에 많은 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서는 컴퓨터의 발전과 더불어 발전되어온 실험적 모델 중 하나인 신경회로망을 이용, 조업 변수들과 열 효율과의 관계를 나타내는 모델을 구축하고자 한다. 또한 기존 신경 회로망을 이용할 경우, 모델의 성능을 저하시키는 Over-parameterization의 문제점을 극복하기 위하여, 고차원의 조업 데이터를 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 저 차원으로 투영하여 조업 데이터의 특성을 추출, 이를 이용한 열 풍로 열 효율 예측을 위한 신경회로망 모델을 구축하였다. 본 연구를 통하여, 조업 변수들과 열 효율간의 관계를 나타내는 모델을 구축, 열 효율 예측결과를 나타냈으며, 모델의 예측 성능을 평가하기 위하여 다변량 통계적 방법인 Partial Least Square (PLS) 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 소스와 드레인의 구조가 육각형인 FinFET에서 구조 변수 및 핀/핑거 개수 증가에 따른 열 저항 모델을 제안한다. 소자의 크기가 감소하여 발열 효과 및 열 특성의 영향이 커졌으며, 이를 분석하기 위해 소자의 열 저항은 중요한 요소이다. 열 저항 모델은 소자에서 열이 생성되는 열원과 열이 빠져나가는 contact를 설정했으며, 도메인은 열원과 4 부분의 소스, 드레인, 게이트, 서브스트레이트 contact를 통해 나누어진다. 또 각각의 contact 열 저항 모델은 TCAD의 시뮬레이션 결과의 온도 및 열 흐름을 분석하여 해석이 용이한 형태로 세분화하였다. 도메인들은 그 구조에 따라 구조 변수를 통한 적분 및 등각 매핑 방식을 기반으로 모델링하였다. 먼저 싱글 핀으로 열 저항을 분석하여 모델링하였으며, 멀티 핀/핑거의 열 저항 모델의 정확도를 높이기 위해 채널증가에 따른 파라미터의 변화를 적용하였다. 제안한 열 저항 모델은 3D Technology CAD 시뮬레이션을 해석하여 얻은 열 저항 결과와 비교하였으며, 싱글 핀 및 멀티 핀의 전체 열 저항 모델은 3 % 이하의 오차를 얻었다. 제안한 열 저항은 핀/핑거 개수의 증가에 따른 열 저항을 예측할 수 있으며, 발열효과 및 열 특성 분석을 계산하여 회로 특성을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.
본 논문에서는 리튬이온 배터리의 전기적인 특성 실험을 통해 열 해석에 필요한 인자를 추출하고 이를 이용하여 열 해석의 상용 프로그램인 COMSOL과 ANSYS에서 서로 다른 방법으로 열 해석을 진행한다. 두 프로그램의 열 해석을 통해 얻은 데이터와 측정 데이터를 비교분석 한 결과 유사 경향성을 확인하였고, 이를 통해 전기적 열 해석 모델의 신뢰성을 확보한다.
본 연구는 시뮬레이션 방법을 이용한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 가상의 생산 공정 모델로 구현하고, 구현된 모델을 기반으로 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하는 연구이다. 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하기 위해서 공정별로 생성되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터 분석을 통한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석할 수 있는 가상의 생산 공정 모델을 구현하였다. 구현된 모델을 통해 공정 내에서 발생되는 병목현상 파악 및 원인분석, 공정별 사이클 타임, 부품 생산량 등을 산정함으로써 현 공정 분석 및 개선방안을 모색할 수 있어 기업의 생산 공정관리 효율성을 높일 수 있다.
본 연구에서는 고출력 소자로서 각광받고 있는 AlGaN/GaN HEMT 2$\times$100 $\mu\textrm{m}$ 소자(사파이어 기판)에 대해 열 효과가 포함된 대신호 모델링을 수행하였다. 완성된 대신호 모델을 이용하여 9 mm, 15 mm 사이즈 소자로의 스케일링을 통해 전력증폭기를 설계하였으며 제작된 결과와 비교, 해석하였다. 대신호 모델링은 수렴성과 해석 속도면에서 탁월한 장점을 갖는 수식 기반의 경험적 방법을 사용하였다. Pulsed I-V 측정을 통하여 열모델의 가장 중요한 파라미터인 열 시상수 및 열 저항을 추출하였으며 이를 통하여 완벽한 열 모델 제작이 가능하였다. 제작된 전력증폭기 모듈의 측정결과와 비교를 통하여 본 연구에서 제안된 열 모델이 매우 정확함을 확인할 수 있으며 전력증폭기와 같이 큰 사이즈의 소자를 사용해야 하는 회로의 경우에는 열 효과가 포함된 모델을 사용하여 더욱 정확한 모델링 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 에너지 슬래브의 안정성을 검토하기 위해 열-역학적 수치해석 모델을 개발하였다. 먼저, 주거용 건물 지하주차장에 벽체형 에너지 슬래브를 설치한 뒤 현장 열성능 평가시험(Thermal performance test, TPT)을 수행하였다. 이를 기반으로 현장 열성능 평가시험의 열-수리학적 거동을 정교하게 모사할 수 있는 에너지 슬래브의 열-수리학적 수치해석 모델을 개발하였다. 마지막으로, 열-수리학적 모델을 통해 도출된 시간-온도 데이터를 기반으로 에너지 슬래브의 열-역학적 수치해석 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 기반으로 에너지 슬래브의 운용에 따른 열응력을 산정한 결과 최대 5,300kPa의 열응력이 발생하였으며, 이는 에너지 슬래브의 안정적인 운용을 위해 충분한 인장강도가 확보된 시멘트 몰탈 활용이 필요하다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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