• Journal of the Korean institute of surface engineering
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• v.32 no.1
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• pp.10-20
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• 1999

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.04a
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• pp.165-166
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• 2007

신경망을 이용하여 반구형 유도결합형 플라즈마 장비에 대한 전자온도의 예측모델을 개발하였다. 신경망으로는 Radial Basis Function Network을 이용하였고, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 $2^4$ 전 인자 (Full Factorial) 실험획법을 이용하여 $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터를 수집하였다. 최적화된 전자온도 모델의 예측성능은 0.143 eV이었다. 개발된 모델을 이용하여 공정변수에 따른 예측온도의 영향을 고찰하였다. 소스전력과 압력의 변화에 따른 전자온도의 변화는 작았다. 그러나 $Cl_2$ 유량과 특히 척위치의 증가에 따른 전자온도의 증가는 현저하였으며, 이는 고이온밀도의 형성에 기인하는 것으로 해석되었다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.38 no.12
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• pp.51-60
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• 2009

본 연구에서는 착상 조건 하에서 열교환기 휜의 열전도를 고려하여 휜 표면에서의 착상 거동을 예측하기 위하여 수학적 모델을 제시한다. 이 때, 공기측은 착상 현상에 대한 3차원 유동 변화의 영향을 고려한다. 서리층 두께에 대한 해석 결과는 실험 결과를 최대 10% 오차 내에서 잘 예측한다. 유동에 수직한 방향(z-dir.)의 서리층 두께 성장은 휜의 열전도에 의해 휜 바탕 근처에서 활발하고, 휜 끝으로 갈수록 지수함수적으로 둔화된다. 휜의 열전도를 고려한 경우에 비해 휜의 표면온도가 일정한 조건에서 서리층 두께는 최대 2배, 열전달량은 평군 10% 정도 과대 예측한다. 따라서, 열교환기 휜에서의 착상 거동을 정확하게 예측하기 위해 착상 모델 해석 시 휜의 열전도를 고려해야 한다. 휜의 열전도 고려 유무에 따른 착상 거동의 차이를 보완하기 위해 열전달량에 대한 등가온도를 산출하며, 이를 근거로 무차원 등가 온도 상관식을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1989.11a
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• pp.69-72
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• 1989

구형의 압자를 유리평판 위에 올려 놓고 미끄럼 시험을 할 때 하중이 임계치보다 크면 유리평판 표면에 소위 "semi-circular cone-crack(SCCC)"들이 형성된다. 그리고 이 SCCC형성에 필요한 임계하중은 유리의 강도에 의하여 결정된다. 한편 소석회 유리에서 크기가 작은 이온인 $Na^+$를 큰 이온인 $K^+$로 대치시켜주는 경우 시편표면에 잔류압축응력이 생성되어 강도가 크게 증가한다. 따라서 유리의 내마모성도 이온교환을 하면 크게 향상될 것임을 예측할 수 있다. 본 연구의 목적은 이 예측을 실험적으로 확인하는 것이다. 확인하는 것이다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2007.05a
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• pp.1824-1829
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• 2007

In the present paper, limit pressures for axial surface cracked pipe are proposed, and a reference stress based J estimation method is also provided based on the proposed limit pressure solutions. Employed cracks are assumed to be constant-depth, internal surface cracks, and wide ranges of variables are considered.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2008.11a
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• pp.147-147
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• 2008

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.43-44
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• 2007

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.233-234
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• 2009

증착된 silicon nitride (Sin) 박막의 수명 시간을 예측하는 신경망 모델을 개발하였다. SiN 박막은 플라즈마 화학기상 증착방식을 이용하여 증착되었다. 증착 공정은 통계적인 실험계획표를 이용하여 수행되었고, 신경망 모델의 예측 성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 수명시간은 다른 박막특성 (굴절률, 증착률, 전하밀도)의 영향을 상당히 받았으며, 특히 굴절률과 전하밀도는 높은 증착률에서 증가시킬 때 수명시간을 최대화할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2007.04a
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• pp.45-46
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• 2007

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존이 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.11a
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• pp.213-214
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• 2015

용융 합금의 표면 장력은 도금, 용접등 금속 제조 공정중 큰 영향을 미치는 재료의 물성 중 하나이다. 표면 장력의 측정을 위해 다양한 방법이 개발 되었으며 많은 합금계에 대해 표면 장력값이 온도와 조성의 변화에 대해 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 실험 측정의 어려움, 실용적인 다원계 합금에서의 표면 장력 측정치의 부족으로 인해 전술한 금속 제조 공정에서 나타나는 현상에 대한 해석에 사용하기에 아직 해결해야 할 부분들이 많이 있다. 본 연구에서는 표면 장력이 합금의 Gibbs free energy의 한 부분으로 기술되는 열역학 원리 및 표면 장력이 Gibbs energy 수식 내 표면적에 대응하는 포텐셜 함수로 얻을수 있다는 Pajarre등의 제안에 근거하여 용융합금의 표면 장력을 계산하는 방법을 제시한다. 다양한 열역학 성질과 상태도를 계산하기 위해 개발된 열역학 소프트웨어 및 데이터베이스를 활용하여 2원계-다원계 용융 합금의 표면장력을 계산하고 이를 알려진 실험 자료와 비교하였다. 철강 제품의 표면 도금에 사용되는 용융 아연 합금의 표면 장력을 전술한 방법을 통해 예측하고 그 결과를 토의한다.