SOFC 발전시스템의 상용화를 위해 선행되어야 할 것은 스택의 안정적 출력 및 신뢰성 확보이다. 이를 이루기 위해서는 스택을 구성하는 구성요소의 신뢰성 있는 규격 및 검수가 필요하다. 즉, 셀, 밀봉재, 분리판 및 집전체로 대변되는 구성요소들이 스택에 장착되었을 때 그 기능을 최대한 발휘하면서도 점진적 또는 급격한 품질저하가 발생되지 말아야 한다. 특히, 셀의 경우 스택의 성능에 직접적인 영향을 미치는 구성요소로서 품질에 대한 명확한 검수기준이 필요하다. SOFC용 셀은 다공성 anode, 치밀한 전해질, 그리고 다공성 cathode로 구성된 세라믹 소결체이다. 이 때 치밀한 전해질에 결함이 내재되어 있거나 물리적 힘에 의해 신규로 발생할 경우, 연료로 사용되는 수소와 공기가 만나는 cross-over가 발생하게 된다. Cross-over는 연료가 소모되는 문제도 있지만 발열로 인한 Hot spot을 형성시켜서 주변과의 온도구배를 유발하고, 이로 인해 고체 전해질의 균열전파를 일으킬 수 있고 나아가 급격한 셀의 파괴를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 SOFC에 사용되는 셀의 형상측정, 물리적 강도 및 결함 검출을 위한 검수기법을 개발하여 스택의 신뢰성 향상과 향후 규격표준화를 위한 기반을 제공하고자, 평판형 셀의 3차원 형상을 정밀하게 측정하는 장치와 일정 면압을 인가하여 특정 형상을 갖고 있는 셀의 물리적 파괴여부를 판단할 수 있는 장치, 그리고 셀의 전해질에 내재된 결함을 검출할 수 있는 장치를 제작하였다. 본 장치들은 $1,000cm^2$급 평판형 셀까지 검수할 수 있도록 고안하여 양산시스템에 접목시킬 수 있도록 고안된 것이다. 본 장치들을 이용한 검수결과, 현재 $700cm^2$급 평판형 셀의 경우 최대 camber가 4mm 이하, 전해질의 He leak rate는 $5{\times}10^{-5}mbar.l/s.cm^2$ 이하라는 검수규격을 본 연구소에서 운전하는 스택에 1차적으로 적용하였으며 현재 검수규격의 신뢰성 및 강화를 위한 연구를 수행 중에 있다.
반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.
고품질 쌀 생산을 위하여 우리나라의 농가 및 미곡종합처리장의 벼 수확후 품질관리 현황 실태를 조사하여 일본, 미국, 중국 둥의 현황과 비교하였다. 중국의 경우 벼 수확은 대부분 인력에 의존하고 있으며, 일본은 산물형 콤바인 그리고 미국은 대형산물 콤바인에 의한 적기수확을 하고 있다. 우리나라의 경우에는 콤바인이 부족하고 벼 수확시기는 콤바인 운영자의 일정에 따라 결정되고 있으며 습논, 소면적 재배 논은 수확이 늦어져 적기 수확이 못되고 있는 실정이다. 한편 일본은 라이스센터, 컨트리엘레베타, 드라이스토아 등의 지원으로 적기 수확이 가능하고 건조기 건조율도 90%이상 2단계 상온 통풍체계로 수분함량 14.5~15.5%를 유지하고 있다. 우리나라를 제외한 일본, 중국, 미국의 저장시설은 대부분 대형저장 사이로에서 품종별, 산지별, 등급별로 구분한 저온저장 시스템을 갖추어 품질을 유지하고 있었다. 또한 도정시설도 고품질 도정시설을 완비하고 있으며 제현이나 정미과정에 색채선별기, 금속검출기, 활성화 장치 및 입형분리기 등을 통하여 불완전미가 제거하는 등 수확후 관리에 철저를 기하고 있다. 쌀의 등급화 및 유통과정를 보면 일본, 중국, 미국 등은 대부분이 품종, 산지 및 등급별로 브랜드화 하여 차별화 된 가격으로 판매되고 있으며 포장지에 쌀에 대한 정보를 최대한 표시하여 소비자가 선택하는데 도움이 되게 하여 유통되고 있다.
소프트웨어 프로세스를 개선하여 소프트웨어의 품질 및 생산성을 높이고 조직의 업무를 효과 적으로 달성할 수 있는 체계적인 프로세스를 수립하고 지속적으로 프로세스를 개선함으로서 프로세스의 수행능력을 향상시키기 위한 접근 방법이 많이 시도되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로세스 개선을 위한 형상관리 활동을 관련 표준에 바탕을 두어 정량적인 평가를 할 수 있는 체크리스트를 작성하였고, 체크리스트를 이용한 형상관리 프로세스 평가 도구를 설계하였다.
본 논문은 계통상의 사고나 다양한 전력변환 장치들의 사용증가로 인한 전력품질의 저하의 계측과 분석에 관한 연구이다. DSP 프로세서를 사용하여 전력품질을 분석하며 분석된 data는 특정 서버에서 관리할 수 있도록 모니터링 전용 프로그램을 구성하여 일정기간 동안의 전력품질을 분석한다. 계측센서를 이용한 data를 제작된 DSP 보드를 통해 실효값으로 계산하고, 전력품질 Indices와 비교 분석하여 특정 서버에 저장하고, 전력품질 저하 대책을 위한 분석 자료로써 활용한다.
최근 산업 및 경제의 급속한 발전으로 컴퓨터를 비롯한 전기 및 전자 장비, 통신기기, 반도체 장비 등 전기적 외란에 민감한 부하 설비의 사용이 급증하면서 전력 품질에 대한 관심이 고조되고 있다. 그 이유는 정밀 부하 장비들이 전압의 순간적 변동에 대하여 민감하여 이 문제로 인하여 파생되는 경제적 피해가 매우 크기 때문에 지속적인 관리가 필요하다. 이러한 문제 중에서 가장 빈번하게 발생하는 순간 전압 강하를 보상하기 위한 장치로 전기 이중 층 커패시터 (EDLC: Electric Double Layer Capacitor)를 에너지 저장장치로 사용한 순간전압강하 보상장치 (DVR: Dynamic Voltage Restorer) 시스템이 개발 되어 적용되고 있다. 본 논문에서는 현재 순간전압강하 보상장치에 사용되는 DVR 시스템에서 주로 사용되는 에너지 저장장치인 EDLC 보다 동일 사이즈 대비 에너지 밀도가 높은 하이브리드 커패시터를 적용하는 연구를 하고자 한다.
"급수장치"라 함은 수도사업자가 일반의 수요자에게 정수를 공급하기 위하여 설치한 배수관으로부터 분기하여 설치된 급수관, 계량기, 저수조, 수도전, 기타 급수에 관련된 기구를 말한다. 우리나라에서는 수도시설의 급수장치의 구조 및 재질에 대해 따로 정한 사항이 없고 수도법 시행령 제18조의2에서 정한바와 같이 일반적인 수도용 자재기준에 따르도록 규정하고 있다. 한편 일본의 경우를 살펴보면 급수장치가 갖추어야 될 구조 및 재질에 관한 사항을 수도법 시행령으로 규정하고 있고 수격한계, 유해물질의 침출성능 및 역류방지 등에 관한 품질특성치를 후생성령으로 정해 수도사업자의 급수의무에 대응하여 공급계약시 수용가의 준수사항을 상세히 규정하고 있다. 우리나라에서도 급수장치가 일반적인 수도용 자재와 구분되어 관리될 필요가 있다고 판단하고 우선 일본의 급수장치의 구조 및 재질에 관한 후생성령을 번안하여 수록하였다.
군수품은 품질 보증을 위해 개발과 양산단계에서 위험 식별을 수행해야 한다. 위험 식별은 부품, 구성품, 계통 등에 대한 고장 요소를 분석하는 것으로, 다양한 신뢰성 기법 중에서 고장 모드 영향 분석(FMEA)을 이용하고 있다. FMEA는 위험 식별 중 고장 요인에 대하여 분석하는 방법으로, 위험도(RPN)를 통해 관리할 수 있다. FMEA는 심각도, 발생도, 검출도가 같은 중요도로 평가되기 때문에 단점을 가진다. 퍼지 FMEA는 FMEA의 단점을 보완하기 위해 퍼지이론을 이용한 것이다. 퍼지 이론은 현상의 불확실한 상태를 표현해주는 방법으로, 정량적인 값을 제공한다. 본 논문에서, 퍼지 FMEA는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 모드에 대한 객관적인 평가를 위해 적용되었다. 착륙장치에 대한 위험도 분석을 위해, 퍼지 규칙과 소속 함수를 구성하였다. 퍼지화 모델은 심각도, 발생도, 검출도의 크리스프(crisp) 값을 이용하였고, 위험도를 도출하였다. 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA 결과는 위험도와 우선순위를 분석할 수 있다. 퍼지 FMEA는 회전익 항공기의 품질 보증 활동에서 기초자료로 활용할 수 있음을 확인하였다.
수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.
우리는 농작물 생산 시 구축되는 각종 전기장치, 릴레이, 컨트롤러, 센서 등을 중앙 집중식으로 관리하는 농장설비 제어 및 데이터관리 플랫폼 (FFCD, Farm Facilities Control and Data Management)을 설계한다. 첫째, PLC 제어를 접목한 설비제어, 둘째, 센서, 컨트롤러 등 다양한 장치의 연결 및 제어, 셋째, 농장 현장의 설비 운영 상황을 실시간으로 모니터링 하고, 넷째, 농산물 생산지표, 품질, 검사 등의 데이터를 축척 할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있는 기반 플랫폼을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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