Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
연구목적: 아두이노를 이용하여 실시간 대지저항 데이터를 취득할 수 있는 스마트 대지저항 측정장치를 개발하여 낙뢰 등 이상전압으로부터 안전한 설비환경을 구축하는것에 목적이 있다. 연구방법: 본 논문은 아두이노와 전력선 통신(PLC) 체계를 갖춘 대지저항 취득 및 분석 시스템을 개발하여 설계모델과 적용사례를 연구하였다. 경남지역의 풍력발전 단지 내 일부 부지를 테스트 베드로 선정하여 신기술을 적용한 실시간 대지저항 데이터를 취득하였다. 전극배열은 웨너(Wenner) 4전극배열과 슐렘버거(Schlumberger) 전극배열을 혼용한 스마트 전극배열을 채택하였다. 연구결과: 본 기술의 특징은 첫 번째로 스마트 다 전극의 깊이를 각기 다르게 편성해 층간에 특이성을 가지는 지층 구조에도 취득 데이터의 오차범위를 축소하였다. 두 번째로 스마트 접지전극에서 취득한 대지저항 데이터의 정보를 사물인터넷으로 실시간 송·수신이 가능하도록 IT융합 기술을 적용하였다. 마지막으로 규칙적인 관리 체계를 구축하고 Server에 축적된 빅 데이터를 분석하여 다양한 요소들의 변화추이를 확인할 수 있으며, IT융합 환경에 최적의 접지 알고리즘과 접지시스템 설계 모델링이 가능하다. 결론: 본 기술은 4차 산업 시대에 근간이 되는 도시 기반시설에 낙뢰로 인한 서지(Surge)의 피해를 줄이고 최적화된 접지시스템 모델을 설계하여 사용자의 안전과 생명을 보호 할 것이다. 또한 순수 국산 기술력의 지적재산권을 확보하여 포스트 코로나 시대에 팬데믹으로 정체되어있는 우리산업의 일자리 창출과 활기를 불어넣는 효과도 기대된다.
이액형 액상 실리콘 혼합비율은 혼합된 액상 실리콘 원재료를 통해 완성된 제품이 갖추어야하는 고유의 물리적 특성에 더 부합되며 제품 품질에 중요한 요소이기 때문에 주재료와 부재료의 균일한 비율제어는 필요하다. 본 연구에서는 주재료와 부재료 각각의 원재료 이송유량을 확인할 수 있는 디지털 유량계와 유량제어시스템, 압력을 일정하게 유지함과 동시에 원재료 이송을 위한 펌핑 시스템으로 구성 되도록 혼합 비율 제어시스템을 설계 하였다. 또한 시스템과의 유기적인 연동과 혼합비율 제어를 위한 프로그램을 개발 하였다. 개발된 시스템의 검증을 위해 펌핑을 통한 실제 계량된 원재료의 중량과 유량계의 측정값을 비교 하였으며, 혼합 비율 향상 알고리즘의 적용 유무에 따른 테스트 시편을 제작하여 혼합된 재료의 물리적 특성을 측정하였다. 테스트 결과 알고리즘을 적용한 시편의 경우 경도는 46~47 범위, 인장 강도는 9.3MPa~9.5MPa 범위로 기준값에 가까운 측정값을 얻을 수 있었다. 이 결과들은 이액형 실리콘의 혼합 비율을 ${\pm}0.5%$이내의 오차 범위에서 제어됨을 알 수 있었다.
건설기술의 발달을 통하여 재개발 사업, 도로의 지하화, 지하철 증설, 광역철도 등 다양한 공사가 이루어지고 있다. 하지만 이것 때문에 기존에 형성된 도심지와 인근 지역에서의 공사들도 증가함에 따라 주변 인접 건물과 주민들의 피해와 분쟁 사례의 증가는 물론 기존 건축물의 노후화로 인한 안전사고 발생 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 디지털 데이터를 그래픽 프로그램에 적용하여 균열의 생성, 길이와 폭의 증진 등을 사진 촬영 이미지를 통해 비교하여 이에 대한 정도를 수치로 제시하여 균열에 대한 진전을 객관화하고자 하였다. 프로그램 적용을 통하여 기존 현장 조사의 단점으로 언급되던 균열 변화 여부의 주관적 판단에 따른 오류를 해결하였다. 이를 통해 사용 과정에서의 보완 및 개선 사항을 적용한다면 신뢰성이 향상되어 건축물 진단 과정에 보편적으로 사용될 수 있을 것으로 예상한다. 후속 연구로 디지털 그래픽 데이터 프로그램의 추출 알고리즘을 적용하여 전처리 작업에 사람이 개입하지 않는 것과 자체적으로 균열의 길이와 폭을 계산하고, 건축물의 전체적인 변화를 점검할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 판단된다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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