• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2013.08a
• /
• pp.106.2-106.2
• /
• 2013

본 논문은 반도체 및 평판 디스플레이 생산공정에서 가동되고 있는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지 보수를 위한 pump monitoring system (PMS)의 제품화에 필요한 프로그램의 개발 내용을 소개한다. 본 연구에서 소개하는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법은 PCT 특허 2 건으로 이미 등록된 내용이며, 본 논문은 이들 기법의 실제 구현에서 직면하는 기술적 문제점과 극복 방안을 제시한다. 본 논문에서는 현재 반도체 공정에 사용되고 있는 건식 진공펌프들로부터 측정하는 다중 상태변수들의 조사 결과를 소개한다. 이들 상태변수 측정치들이 갖는 개략적 특성을 통계적 분포함수로 분석한 결과를 우선 보인다. 특히 펌프 구동모터들의 소비 전류신호는 두 평균값에 대한 분포 즉 두 종의 분포함수를, 그리고 온도, purge gas 유량, 배기구 압력 등은 정상적 평균값에 대한 한나의 분포를 보였다. 따라서 구동모터들의 소비전류의 분포 즉 두 상하 수준('low and high' current level)에 따라 batch data를 구분하는 방법의 개발이 필요하였다. 본 연구에서는 step 함수형 eigenvector를 적용하여 소비전류 신호의 상하수준 천이 영역과 방향을 동시에 인식할 수 있는 기법을 개발 적용하였으며, 3300회의 배출가스 부하에 변화에 대한 천이 영역과 방향을 인식에 하나의 실패도 보이지 않음을 확인하였다. 기존의 측정 상태변수에는 회전기계류의 정밀 상태진단 및 예지보수에 핵심적인 기계진동 측정용 진동센서를 포함하고 있지 않은 기술적 문제점이 발견되었다. 기존 진동센서들의 높은 가격 뿐 아니라 진동센서의 출력신호를 저/중/고역 주파수 대역의 실효치로 환산하는 기술적 한계 때문에 진공펌프 상태진단에 아직 사용하고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 진동선서 비용의 저감화 방안뿐 아니라 로터 회전 대역(250Hz 이하 저주파 영역), 베어링 진동 대역(250 Hz~2.5 kHz의 중간 주파수 영역), 그리고 기어 진동 대역(2.5 kHz~10 kHz 주파수 영역)별 실효치를 실 시간 측정할 수 있는 진동측정 모듈의 제품화 모델을 개발하였다. 개발 제품의 성능 뿐 아니라 현장 시험결과를 소개한다. 마지막으로 본 연구팀이 개발한 PCT 특허 2 건에 포함된 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법에 대한 현장 시험결과를 간략히 소개한다.

• Electric Engineers Magazine
• /
• v.265 no.9
• /
• pp.22-29
• /
• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

• Electric Engineers Magazine
• /
• v.267 no.11
• /
• pp.30-34
• /
• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2012.02a
• /
• pp.222-222
• /
• 2012

최근 반도체 시장의 300 mm/450 mm wafer 급 이상의 첨단공정에서는 진공 펌프의 대용량화 및 에너지 절감을 위한 저소비 전력화 요구와 함께 공정 중 진공 펌프의 성능저하 및 이상 징후 발생 감지 혹은 예지 요구 및 예지 보수 기술이 높아지고 있는 추세이다. 이에 현재 경험에 의존하던 진공 펌프의 predictive and preventative maintenance (PPM) 주기 설정 기술이 매우 필요함을 알 수 있다. 본 연구에서는 지식경제부에서 지원하는 산업원천기술개발사업에 참여기관으로 수행하면서 한국표준과학연구원에서 주관기관으로 진행하는 스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발 과제를 통해 (유)우성진공에서 자체 개발하는 저진공 펌프에 적용 예정중인 smart형 PMS에 대해 소개하고자 한다. 진공 환경을 조성하는 핵심장치인 진공 펌프 상태는 진공 공정 환경 조성에 가장 주요한 변수이므로 이에 따른 상태 진단 기술은 진공 공정 제어 정밀도와 공정 신뢰성 확보에 필수적이며, (유)우성진공에서 자체 개발하는 드라이펌프 및 스크류펌프 등 저진공 펌프의 정밀한 실시간 상태진단을 통해 예지 보수 기술 및 신뢰성을 확보하고자 한다.

• Vacuum Magazine
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.31-34
• /
• 2015

This article introduces fundamentals of self-diagnosis and predictive (or preventive) maintenance technologies for dry vacuum pumps. The state variables of dry pumps are addressed, such as the pump and motor body temperatures, consumption currents of main and booster pumps, mechanical vibration, and exhaust pressure, etc. The adaptive parametric models of the state variables of the dry pump are exploited to provide dramatic reduction of data size and computation time for self-diagnosis. Two indicators, the Hotelling's $T^2$ and the sum of squares residuals (Q), are illustrated to be quite effective and successful in diagnosing dry pumps used in the semiconductor processes.

• Electric Engineers Magazine
• /
• v.266 no.10
• /
• pp.16-21
• /
• 2004

최근에는 설비의 이상진후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. <중략>

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.172-174
• /
• 2021

In the existing industry, maintenance was carried out in the form of preventive maintenance such as occurrence of unnecessary idle time due to limited monitoring and maintenance. However, with the advent of the Fourth Industrial Revolution, real-time monitoring is possible in many industries including mining, manufacturing, oil and gas, and commercial agriculture, and it is desired to minimize idle time due to maintenance. In particular, there is a growing interest in predictive maintenance that can reduce costs and maximize operational efficiency by predicting and maintaining a failure before equipment and equipment fail. In this study, we look at the predictive maintenance technology that can verify the abnormal condition of the equipment of the smart factory in advance and monitor the abnormal condition in real time.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.42 no.4
• /
• pp.939-949
• /
• 2017

Prognostics and health management(PHM) is actively utilized by industry as an essential technology focusing on accurately monitoring the health state of a system and predicting the remaining useful life(RUL). An effective PHM is expected to reduce maintenance costs as well as improve safety of system by preventing failure in advance. With these advantages, PHM can be applied to the battery system which is a core element to provide electricity for devices with mobility, since battery faults could lead to operational downtime, performance degradation, and even catastrophic loss of human life by unexpected explosion due to non-linear characteristics of battery. In this paper we mainly review a recent progress on various models for predicting RUL of battery with high accuracy satisfying the given confidence interval level. Moreover, performance evaluation metrics for battery prognostics are presented in detail to show the strength of these metrics compared to the traditional ones used in the existing forecasting applications.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
• /
• 2017.04a
• /
• pp.51-51
• /
• 2017

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2011.08a
• /
• pp.94-94
• /
• 2011

본 논문은 "차세대 반도체용 진공공정의 실시간 측정/진단/제어 기술개발"과제의 제 3 세부과제 "스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발"의 주요 연구 실적을 소개한다. 본 세부과제는 (1)진공펌프 및 배기 시스템의 다중 상태변수 측정 장치 개발, (2)공정별 펌프 상태 및 공정 조건 data base 구축 및 진단 알고리즘 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), (3)공정별 펌프 상태 변수 측정을 통한 자기 진단 기술 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), 그리고 (4)측정/통신 PMS (Pump Monitoring System) 개발(통신속도 56k bps 이상, e-Diagnostics Level 0~1)을 최종 목표로 추진되어 왔다. 첫 번째 주요실적은 진공배기시스템의 다중 상태변수 측정 및 평가 장치를 성공적으로 개발하였다. 본 장치는 현장에서 진공펌프의 배기속도를 3% 이내로 정밀하게 측정할 수 있는 소닉 노즐을 이용한 배기속도 측정 장치 및 기술을 성공적으로 개발 완료하였다. 그리고 측정 가능한 상태변수는 20종에 달하며 이들을 이용하여 진공펌프의 성능인자 15종과 특성치 9종을 종합적으로 평가할 수 있는 능력을 갖추었다. 두 번째 주요실적은 공정별 진공배기시스템의 자기진단 및 예지보수 기수 개발이다. 연구에서 개발된 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술은 이미 학회 논문으로 소개되었으며 본 기법은 기존의 시계열 상태변수를 이용한 기존의 상태진단 기법보다 메모리 소요량을 100배로 줄였으며 그리고 연산양은 10% 이하로 줄인 획기적인 기법이라 할 수 있다. 세 번째 주요실적은 상태변수 측정, 통신, 제어 및 공정적응 기능 통합형(smart) PMS(pumper monitoring system) 개발이다. 본 장치는 CAN통신 기법을 새로이 채택하였으며 한 대의 PC로 64대의 단위 진공펌프들의 운전 상태변수를 실시간으로 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 운전 중인 개별 진공펌프들의 운전 상태진단은 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술을 응적용함으로써 매우 정확한 상태진단을 매 batch마다 수행할 수 있는 기능을 제공한다.