• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.92-96
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• 2004

In this paper, polishing method using bonded magnetic abrasive particle has been applied to the micro mold polishing. Through process control using the Run-to-Run control, it tried to form the surface roughness In order to grasp the influence of the surface roughness which is reached by selection of control factor and the factor, a design of experiment was been processed. The study is processed with a purpose of to embody and to maintain the surface roughness of nano scale by the basis of an influence between a control factor and the factors which has been selected in this way. As a result, the result of the process control converged at a target value of surface roughness Ra 10nm and Rmax 50nm

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.22-28
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• 2009

In order to optimize the polishing process, Run to Run control scheme has been applied to the micro mold polishing in this study. Also, to fully understand the effect of parameters on the surface roughness a design of experiment is performed. By linear approximation of main factors such as gap and rotational speed of micro quill, EWMA (Exponential Weighted Moving Average) gradual mode controller is adopted as a optimizing tool. Consequently, the process converged quickly at a target value of surface roughness Ra 10nm and Rmax 50nm, and was hardly affected by unwanted process noises like initial surface quality and wear of magnetic abrasives.

• 대한안전경영과학회지
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• 제7권5호
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• pp.255-273
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• 2005

Overlay parameter control of the semiconductor photolithography process is researched in this paper. Overlay parameters denote the error in superposing the current pattern to the pattern previously created. The reduction of the overlay deviation is one of the key factors in improving the quality of the semiconductor products. The semiconductor process is affected by numerous environment and equipment factors. Through process condition prediction and control, the overlay inaccuracy can be reduced. Generally, three types of process condition change exist; uncontrollable white noise, slowly changing drift, and abrupt condition shift. To effectively control the aforementioned process changes, control scheme using adaptive deadband is proposed. The suggested approach and existing control method are cross evaluated through simulation.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.