고효율과 높은 전력밀도를 갖는 LLC 공진컨버터를 플라즈마 공정용 DC 전원장치로 사용하기 위해서는 공정의 특성상 출력 Filter 커패시턴스 값을 작게 설정해야 한다. 이때, 기존의 LLC 공진컨버터와 다른 동작특성을 보이게 되는데, 본 논문에서는 플라즈마 공정용 LLC 공진컨버터에서 출력 Capacitor를 고려한 LLCC 공진 컨버터의 특성 및 변화를 분석하였으며 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
3D 프린팅 기술에 있어서, 각각의 기술들은 고품질의 출력물을 얻기 위해서는 최적화해야 할 다양한 인자들을 가지고 있다. FDM (fused deposition modeling) 방식의 3D 프린터 또한 최적화해야 할 다수의 인자들이 있다. 그 중에서도 노즐 온도와 노즐 이송 속도는 가장 기본이 되는 인자라고 할 수 있다. 안정적인 출력이 가능한 두 인자의 조합을 찾는 것은 FDM 장비를 이용한 출력에 있어서 가장 먼저 선행되어야 할 일이다. 본 연구에서는 다양한 두 인자 조합에 따라 단일 라인 출력을 수행하였고, 얻어진 출력 결과물을 평가를 통하여 안정적인 출력이 가능한 범위를 선정하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 통하여 평가한 안정적 조건 범위들을 동일 범위 조건 아래에서 다층 단일 라인 출력을 통하여 검증하였다. 그 결과, 단일 라인과 다층 단일 라인 출력이 동일한 안정적 범위를 보이고 있음을 확인 할 수 있었다. 이는 본 논문에서 제안한 단일 라인 평가법을 다층 출력의 안정성을 그대로 반영할 수 있음을 보여 준다. 이상의 결과들로 볼 때, 제안한 방법은 간단한 실험과 측정 방법을 이용하여 손쉽게 수행 될 수 있다는 점과 공정 변수들의 최적화를 위한 기본 데이터를 제공한다는 점에서도 그 의미를 찾을 수 있었다.
본 연구에서는 고출력, 고휘도를 위해서 개발되고 있는 수직형 LED소자의 광출력향상을 위한 나노 패터닝 공정을 진행하였다. 수직형 LED는 기존 측면형 LED에 비해서 열방출 특성이 우수하고 대면적 칩으로 제작이 가능하기 때문에 높은 광출력이 필요한 조명 분야로의 적용이 가능하다. 하지만 수직형 LED 역시 기존 측면형 LED와 마찬가지로 질화갈륨 및 외부 공기와의 계면에서 전반사가 심하기 때문에 광추출효율이 낮은 문제점이 있으며 이를 해결하는 것이 큰 이슈가 되고 있다. 이를 해결하기 위해서 광결정 패턴을 LED 소자에 형성하여 광추출효율을 향상시키려는 연구가 활발히 진행되고 있으나 아직까지 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 형성할 수 있는 기술 개발이 미진한 상황이다. 본 연구에서는 유연 고분자 몰드를 이용한 대면적 나노 임프린팅 및 나노 프린팅 기술을 통해서 2 inch 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 전사하는 공정을 진행하였다. 구체적으로는 나노임프린트 및 건식식각 공정을 통해서 수직형 LED의 n형 질화갈륨 층에 높은 가로세로비의 광결정 패턴을 형성하였으며 이를 통해서 약 40% 정도의 광출력이 향상되었다. 또한 고 굴절률의 산화아연 나노 패턴 형성공정을 대면적 LED 기판에 시도하였다.
고전적인 선형 제어와 가변 구조 제어를 융합한 방식에서 가상 공정(nominal plant)을 적응 관측기로 대체하여 실제 공정의 출력과 가상 공정의 출력 간의 오차가 계속 잔존하게 되는 문제를 해결하였다. 적응 관측기로서는 지수 함수적으로 수렴하는 적응 관측기를 사용하였으므로, 실제 공정의 출력에 적응 관측기의 출력이 빠르게 수렴하여 오차가 잔존하지 않게 되어 제어 시스템의 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.679-690
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2011
통계적 공정관리 (statistical process control; SPC)와 자동공정관리 (automatic process control; APC)는 공정의 품질을 향상시키기 위하여 가장 널리 사용하는 방법이다. 이 두 종류의 관리절차는 서로 독립적으로 적용되고 연구되어져 왔지만, 현대의 생산 공정은 공정 자체가 복잡하고 혼합된 양상을 나타내기 때문에 두 관리절차를 병행하여 사용함으로써 관리효과를 증대시킬 수 있게 된다. 이와 같이 수정과 탐지를 동시에 사용하여 공정을 좀 더 효율적으로 관리하고자 하는 절차를 통합 공정관리 (integrated process control; IPC)라고 한다. IPC의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 이러한 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생했는지 관리도를 통하여 이를 탐지하는 것이다. APC로 조정된 공정을 관리할 경우 일반적으로 출력변수를 관리통계량으로 사용하고 있으나, 입력변수를 관리통계량으로 사용하는 연구 결과들도 있다. 이 논문에서는 누적이동평균(integrated moving average; IMA) (1,1) 잡음모형과 최소평균제곱오차 (minimum mean square error; MMSE) 수정을 가정할 경우, 출력변수, 입력변수, 그리고 출력변수와 입력변수의 정보를 모두 이용하는, 즉 출력과 입력변수의 차이변수를 사용하는 절차의 효율을 비교하고 있다.
SNU-ISRC 0.25$\mu\textrm{m}$ pHEMT 표준 공정을 사용하여 Ka-band에서 동작하는 0.2W급 MMIC CPW 전력증폭기를 설계, 제작하였다. 기존의 MMIC 공정에서 사용되는 마이크로스트립 전송선 대신 CPW 전송선을 사용함으로써 보다 간단하고 저가의 공정이 가능하였다. 전력증폭기의 설계에서는 보다 넓은 주파수 대역에서 원하는 출력전력을 얻기 위해서 출력단을 Wilkinson coupler를 사용하였는데, 일반적으로 Wilkinson coupler에 사용되는 50Ω 특성임피던스 전송선 대신에 25Ω 특성임피던스 전송선을 사용하여 좋은 출력단 전력 정합과 출력 반사손실을 동시에 얻을 수 있었다. 제작된 전력증폭기의 측정결과, 주파수 27GHz에서 출력전력 23.4dBm과 Power-added Efficiency 21.7%의 결과를 보였다.
현재 질화물 계 발광다이오드는 액정소자의 백라이트유닛, 모바일폰, 차량용램프, 교통신호등 등 다양한 장치의 광원으로 사용되고 있으며, 그 응용분야는 앞으로도 크게 확대되는 추세에 있다. 이는 발광다이오드의 저전력, 장수명, 친환경적인 장점에 의한 것으로, 일반 조명용 광원으로 사용하기 위한 기술개발이 활발히 진행 중이다. 하지만 질화물 계 발광다이오드를 미래의 조명용 광원으로 사용하기 위해서는 광출력이 보다 향상되어야 한다. 발광다이오드의 광출력을 저하시키는 요인으로는 다양한 문제점이 있지만 특히 낮은 광추출특성으로인한 광출력저하 문제를 해결해야 한다. 본 연구에서는 질화물 계 발광다이오드의 광추출특성을 향상시키기 위해서 나노임프린트 리소그래피 공정을 도입하였다. UV 나노임프린트 리소그래피 공정을 통해서 p형 질화갈륨 및 인듐주석산화물 투명전극 층에 sub-micron 급 광결정패턴을 형성하였으며, 광루미네선스와 전기루미네선스 측정을 통하여 광결정패턴으로 인한 광출력 특성을 분석하였다.
자동차 산업에서 차체를 성형하는 프레스 금형 산업은 꾸준히 증가하고 있는 자동차 생산대수와 함께 성장해가고 있으며, 자동차 산업의 국제 경쟁이 심해지고 소비자들의 요구가 다양해짐에 따라 신제품 개발주기에 발맞추어 금형의 제작에도 단납기 및 비용절감을 위한 노력과 제품의 품질 향상을 위해 신기술, 신공법이 적용되고 있다. 한편 자동차 차체를 제작하는 프레스 금형가공은 박판소재를 원하는 형상으로 제작하는 공정으로써, 프레스의 상 하 운동을 이용하여 강판을 성형한다. 이러한 금형의 형태는 곧 자동차 차체 제품의 형태를 완성하므로 제품을 성형하는 도중에 금형과 소재의 마찰에 의해 금형의 마모나 마멸이 발생하여 제품의 품질을 저하시킬 우려가 있다. 따라서 금형의 내마모성 및 수명을 향상시키기 위한 방안들 중 표면경화처리가 행해지고 있으며, 그중 공정 속도가 빠르고 국부적인 열처리가 가능한 레이저 표면처리 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 이러한 금형의 성질을 향상시키기 위해 고출력 다이오드 레이저를 이용하여 프레스 금형공정 중 드로잉(drawing) 공정에의 적용을 위한 표면경화처리를 실시하였다. 최대출력 4.0kW의 다이오드 레이저를 사용하였으며, 6축 외팔보 로봇에 열처리용 광학계를 장착하여 열처리를 실시하였다. 또한 광학계 부근에는 적외선 온도센서가 부착되어있어 열처리시 시험편의 표면온도를 실시간으로 측정할 수 있도록 구성되어져있다. 시험편은 금형재료용 구상흑연 주철인 FCD550 소재를 사용하였으며, 공정변수에 따른 열처리 특성을 파악하고, 그 경화특성을 평가하였다. 실험 결과, FCD550 소재의 표면 열처리시 레이저 출력 3.5kW, 빔 이송속도 3mm/sec에서 최적의 열처리 특성을 나타내었으며, 이때의 최고 경도는 930Hv을 나타내며 모재에 비해 경도가 3배 정도 상승하는 우수한 경화특성을 보였다.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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