• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.603-608
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• 2018

전압 인가식 제전방식이 반도체나 디스플레이 산업에는 가장 많이 사용되고 있지만, 방전에 의한 주변 미세 먼지의 흡착 및 전극핀의 오염으로 불량 발생의 원인을 제공하므로, 주기적인 관리 비용이 발생하게 된다. 전극핀의 오염 문제는 코로나 방전으로 인하여, 주변 공기의 미세한 입자를 축적함으로 생성된다. Fuzz ball의 생성은 전극핀의 마모를 촉진 시키고, 또한 정전기 제거 장치의 성능을 저하시킨다. 오염물 제거 방법은 수동 브러쉬 및 자동 브러쉬를 이용하여 기계적인 세척 방법이 효과적이지만, 추가적인 기계부품이나 사용자의 관리를 요구한다. 일부의 경우에는 이미터에 축척된 오염물이 웨이퍼나 제품에 전이될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 제전기의 외부로 돌출되는 전극핀을 없애고, 이온탱크 내부에 위치한 텡스텐 전극선을 이용하여 주위 기체 분자를 직접 이온화할 수 있는 청정 환경에 적합한 정전기 제거 장치를 개발하였다. 한국기계연구원에서 시험인증한 결과, 오염 입자는 평균 $0.7572particles/ft^3$이고, 제전 시간은 2초 이하 이며, 잔류 전위는 7.6V로 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.243-246
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• 1994

In this paper, a self-learning fuzzy controller is designed with a fuzzy approximation of an inverse model. The aim of an identification is to find an input command which is control of a system output. It is intuitional and easy to use a classical adaptive inverse modeling method for the identification, but it is difficult and complex to implement it. This problem can be solved with a fuzzy approximation of an inverse modeling. The fuzzy logic effectively represents the complex phenomena of the real world. Also fuzzy system could be represented by the neural network that is useful for a learning structure. The rule of a fuzzy inverse model is modified by the gradient descent method. The goal is to be obtained that makes the design of fuzzy controller less complex, and then this self-learning fuzz controller can be used for nonlinear dynamic system. We have applied this scheme to a nonlinear Ball and Beam system.