• 한국해양학회지:바다
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• 제24권4호
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• pp.495-508
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• 2019

조석현상이 뚜렷한 연안에서 항해, 연안 구조물 설계, 해양영토 획정, 침수범람 예보 등을 위하여 여러 조위 기준면들(tidal datums)이 사용된다. 우리나라 수로학 분야와 해안공학 분야에서는 수심을 측량하는 기본 수준면(datum level)으로 약최저저조위(ALLW)를 사용하고, 해안선과 안전수직높이(vertical clearances) 기준면으로는 약최고고조위(AHHW)를 사용하고 있다. 그러나 최근에 미국, 호주, 영국을 포함하여 국제적으로는 최저 천문조위(LAT)와 최고 천문조위(HAT)를 기본 수준면과 안전수직높이의 기준면으로 사용하고 있다. 이 연구에서는 서해안과 남해안 9개 조위 관측소에서 19년(1999-2017년) 동안 1시간 간격으로 관측한 해수면 높이 자료를 '19년 벡터평균 분석', '19년 연속 분석', '1년 연속 분석' 방법으로 각각 1분 간격으로 19년간 예측한 조위로부터 LAT와 HAT를 계산하였다. 이 연구에서는 19년 연속 관측자료의 조석 조화분해와 19년 연속 조석 예측에 모두 적합한 UTide 프로그램을 사용하였다. 각 조위 관측소에서 '19년 벡터평균 분석'과 '19년 연속 분석' 방법으로 각각 계산한 LAT 또는 HAT 값들의 차이는 대부분 ±1 cm 미만으로 큰 차이를 보이지 않았으며, 이 두 방법은 서로 거의 일치하는 결과를 생산하였다. 반면에 각 조위 관측소에서 19년간 연속 관측한 자료를 연별로 19개로 나누어 각각 1년 자료씩 조석 조화분해한 후 각각 19년간 조위를 예측한 '1년 연속 분석' 방법은 서로 크게 다른 19개의 LAT와 HAT 값들을 산출하였으며, 그 19개들의 표준편차는 3~7 cm이었다. '1년 연속 분석' 방법으로 구한 이들 값들은 '19년 연속 분석' 방법으로 산출 값과 비교하면 서해안과 남해안에서 LAT는 -16.4~10.7 cm의 차이를 보였으며, HAT는 -8.2~14.3 cm의 차이를 보였다. 계산된 LAT와 HAT를 ALLW와 AHHW와 정량적으로 비교했을 때, 서해안과 남해안에서 LAT는 ALLW보다 평균적으로 46.2 cm 더 낮았으며, HAT는 AHHW보다 평균적으로 33.6 cm 더 높았다. 이러한 차이에 가장 크게 기여하는 분조는 ALLW와 AHHW 계산에 고려되지 않은 진폭이 비교적 큰 S_a와 N₂ 분조이었다. 또한 천해분조가 강하게 발달한 내만에서는 M₄와 MS₄ 분조가 추가적으로 그 차이에 상당히 기여하였다. LAT와 ALLW 간 차이와 HAT와 AHHW 간 차이가 같지 않은 이유는 ALLW와 AHHW를 계산할 때는 주요 4대 분조의 진폭만을 사용하지만 LAT와 HAT를 계산할 때는 실질적으로 67개 분조의 진폭뿐만 아니라 지각도 사용하기 때문이다.

• 기술혁신연구
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• 제26권3호
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• pp.37-68
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• 2018

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.