• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.65-70
• /
• 2022

In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제8권3호
• /
• pp.285-294
• /
• 2003

전라북도 새만금 해역의 조하대 대형저서동물 군집의 모니터링에 적절한 채집기 선정을 위한 연구의 일환으로 2002년 4월에 현장 조사를 수행하였다. 비교 대상 채집기는 반 정량적 채집기인 dredge(type charcot)와 정량적 채집기인 Smith-McIntyre(SM), van Veen grab(VV)이었다. 11개 정점이 설정되었고, 매 정점에서 dredge는 1회, SM과 VV는 3회의 반복 채집(0.1 $m^2$$\times$3)이 이루어졌다. 채집 퇴적물의 부피와 군집 밀도, 생체량 그리고 다양도 지수등의 parameters의 비교는 정량적 채집기에 국한되었다. 퇴적물의 부피는 두 채집기 간 p-value 0.0050(쌍을 이룬 표본의 t-검정)에서 유의한 차이(SM>VV)가 있는 것으로 나타났고 자료에 4th-root변환을 가하면 SM과 Vv에 의한 3개 반복 채집 표본이 모두 정밀도 0.2의 기준을 만족하는 것으로 나타났다. 11개 정점 다양도의 채집기 간 비교에서는 dredge와 VV 간의 상관관계가 다른 pairs의 것에 비해 높은 것으로 나타났다. 우점종의 조성과 순위 비교는 일부 개체군(예를 들어 다모류, Heteromastu filiformis, Aricidea assimilis등)에서 dredge의 것이 나머지 것에 비해 과소 평가의 경향을 나타내었다. 다변량 분석 결과의 채집기 간 일치하는 정도를 추정하기 위하여 유사도 행렬 간 상관관계를 추정하였다. 근소하게 dredge와 VV 간 유사도가 높은 것으로 나타났으나 대체로 높은 일치성을 보였다. 우점종 리스트에서 관찰된 순위와 조성의 차이는 채집기마다 다른 채집 심도의 효과에 기인한 것으로 해석되었다. VV 표본에서의 일부 우점종의 낮은 밀도(SM 표본 대비 평균 50% 수준)도 이러한 관점에서 이해될 수 있었고 이것이 dredge-VV 간 상대적으로 높은 상관관계 또는 유사도의 원인인 것으로 추정되었다. 전반적인 관찰 결과에 근거하였을 때 우량 채집기는 SM이었으나 반드시 높은 자료의 질이 우선시되어야 하는 조건이 아닌 경우에는 다른 채집기를 사용하더라도 생물상의 특성 파악과 구분에는 문제가 없는 것으로 추정되었다.