본 연구의 목적은 가동 시간과 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키는 공정 시스템에서 최종 제품의 수요를 만족하는 공정-저장조 망구조의 최적용량을 결정하는 문제의 해석적인 해를 유도하는 것이다. 여기서 논의되는 공장의 구조는 회분식 공정과 저장조가 병렬 또는 직렬로 연결된 망구조를 구성하고 있다. 생산공정은 다수의 원료물질을 다수의 제품으로 일정 비율로 전환한다. 최종제품의 수요는 주문주기와 물량이 무작위 변동을 일으킨다. 일부 생산공정은 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키며, 오염된 물질은 재생공정이나 폐기과정을 거쳐서 처리된다. 다른 공정들은 모두 가동시간이 무작위로 변한다. 최적화의 목적함수는 총비용을 최소화하는 것인데, 여기서 총비용은 준비비와 재고 유지비 그리고 공정과 저장조의 자본비용으로 구성되어 있다. 새로운 생산 재고 분석도구인 사각파 모형은 무작위 흐름의 상한값과 하한값을 계산하는 도형적 방법을 제공한다. 이 모형의 장점은 공정과 저장조 사이의 무작위 흐름을 사실적으로 묘사하면서도 간단한 해석적인 해를 제공하는데 있다. 결과적으로 계산량이 획기적으로 줄어든다.
본 연구에서는 Au 와 Sn을 rf-magnetron sputter를 이용하여 다층막(multilayer)과 동시증착(Co-sputter)방법으로 스퍼터링하여 기판위에 AuSn 솔더를 형성하였고, 솔더의 조성제어와 특성 분석을 통해 Sn rich AuSn 솔더의 형성 기술에 대하여 연구하였다. AuSn 솔더를 형성하기 앞서 Au와 Sn에 대하여 단일 금속 증착을 하였다. 이를 토대로 AuSn솔더를 증착하기 위한 실험 조건을 확보하였다. 증착변수로는 기판의 온도, rf 전력과 두께 비를 이용하였다. 다층막의 경우, 고온의 기판에서 솔더 합금의 표면거칠기와 조성이 보다 정확하게 제어되었다. 이에 비해 동시증착 솔더는 기판의 온도에 의한 조성의 변화가 거의 없었으나, rf전력에 의해서 조성이 보다 쉽게 제어할 수 있었다. 여기에 더해, 동시 증착 솔더 박막의 대부분은 증착동안에 금속간 화합물로 변화한 것을 알 수 있었다. 화합물의 종류는 XRD로 분석하였다. 형성된 솔더 박막을 플럭스를 이용하지 않고 리드프레임에 접합하여 접합강도를 측정하였다. 다층형의 경우 Au 10wt%의 조건에서 최대 $33(N/mm^2)$ 전단응력을 나타내었으며, 동시증착형은 Au 5wt%에서 $460(N/mm^2)$ 전단응력을 나타내었다.
최근 모바일 응용 제품에 사용되는 반도체 패키지는 고밀도, 초소형 및 다기능을 요구하고 있다. 기존의 웨이퍼 레벨 패키지(wafer level package, WLP)는 fan-in 형태로, I/O 단자가 많은 칩에 사용하기에는 한계가 있다. 따라서 팬 아웃 웨이퍼 레벨 패키지(fan-out wafer level package, FOWLP)가 새로운 기술로 부각되고 있다. FOWLP에서 가장 심각한 문제 중의 하나는 휨(warpage)의 발생으로, 이는 FOWLP의 두께가 기존 패키지에 비하여 얇고, 다이 레벨 패키지 보다 휨의 크기가 매우 크기 때문이다. 휨의 발생은 후속 공정의 수율 및 웨이퍼 핸들링에 영향을 미친다. 본 연구에서는 FOWLP의 휨의 특성과 휨에 영향을 미치는 주요 인자에 대해서 수치해석을 이용하여 분석하였다. 휨을 최소화하기 위하여 여러 종류의 epoxy mold compound (EMC) 및 캐리어 재질을 사용하였을 경우에 대해서 휨의 크기를 비교하였다. 또한 FOWLP의 주요 공정인 EMC 몰딩 후, 그리고 캐리어 분리(detachment) 공정 후의 휨의 크기를 각각 해석하였다. 해석 결과, EMC 몰딩 후에 발생한 휨에 가장 영향을 미치는 인자는 EMC의 CTE이며, EMC의 CTE를 낮추거나 Tg(유리천이온도)를 높임으로서 휨을 감소시킬 수 있다. 캐리어 재질로는 Alloy42 재질이 가장 낮은 휨을 보였으며, 따라서 가격, 산화 문제, 열전달 문제를 고려하여 볼 때 Alloy 42 혹은 SUS 재질이 캐리어로서 적합할 것으로 판단된다.
본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제17권4호
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pp.100-106
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1993
A study on optimizing the friction welding of copper(C1100) to aluminium(A1050) for developing the electrical sleeve was experimentally carried out and also on real-time nondestructive evaluation of the friction weld quality (strength) was accomplished by acoustic emission technique. The results obtained are summarized as the following ; 1) The heating upset $U_1$(mm) or total upset U(mm) tends to increase according to the increase of heating time $t_1$(sec). The relations between $U_1$ and $t_1$ or U and $t_1$are computed as follows when n=2000rpm, $P_1$=4, $P_2$=8kgf/$mm^2$, and $t_2$=6sec. U=1.6$e^{0.39t_1}$$U_1$=3.65$e^{0.25t_1}$. 2) It was notified that the proper welding conditions by considering on both strength with more than 100% joint effieciency and toughness are heating time of 1.5-2.25 sec under n=200rpm, $P_1$=4, $P_2$=8kgf/$mm^2$, $t_2$=6sec. 3) It was confirmed that both AE total counts(N, counts) and the weld tensile strength (${\sigma}$, kgf/$mm^2$) of the welded joints increase as the increase of heating time, respectively, the relations between N and $t_1$, ${\sigma}$ and $t_1$ are computed from data points by regression analysis using the least square method as follows in case of the above proper condition ; N=50108+23917(ln $t_1$)${\sigma}$$=11.85+2.06(ln $t_1$). 4) Both empirical and calcularated equations of relationship between .sigma. and N are very coincident with a high reliability, as the following in case of the above proper welding condition ; Calculated : ${\sigma}$=0.00008N+7.5 Empirical :${\sigma}$= $8.17e^{0.0000072N}$. 5) It was confirmed that the real-time nondestructive weld strength evaluation for friction welding of copper(C1100) to aluminium(A1050) could be possible by acoustic emission technique.
Cyclotrimethylene trinitramine (RDX)은 대표적인 니트라민 계열 고폭 화약으로 충격, 마찰, 열, 정전기 등 비의도적인 자극에 대한 둔감화를 위해 서브마이크론 크기 RDX 입자 제조가 요구되고 있다. 본 연구에서는 drowning-out 결정화에 의한 서브마이크론 RDX 입자 제조 조건을 최적화하기 위하여 RDX 농도, 반용매 온도, 반용매 질량을 독립변수로 설정하였으며 반응 표면 분석법의 일종인 중심합성회전설계에 의한 실험 계획이 수립되었다. 도출된 회귀 모델의 수정 결정계수(adjusted determination coefficient, adj. $R^2$)는 0.9984이며 p 값은 0.01 이하로 유의했다. 회귀 분석에 의해 독립 변수간 자기상관성은 없으며 교호작용 효과가 확인되었다. 중심합성회전설계에 의한 최적화로부터 도출된 최소 평균 입경의 RDX 입자 제조 조건은 RDX 농도 3 wt%, 반용매 온도 $0.2^{\circ}C$, 반용매 질량 266 g이었다. 회귀 모델에서 예측된 RDX 입자의 평균 입경은 $0.53{\mu}m$이며 실제 제조된 RDX 입자의 평균 입경도 $0.53{\mu}m$이었다. X선 회절 분석과 FT-IR 분석으로부터 RDX 입자의 결정형은 ${\alpha}$형이었다.
개념설계 단계에서 개발 공정에 대한 경제적 타당성 분석에 대한 중요성이 대두되고 있으며, 목표 경제성에 부합하는 공정개발을 위한 공정 최적화에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 발전 시스템 분야에서는 전력 단가(Levelized cost of electricity, LCOE)를 예측하여 경제적 효과를 정량적으로 비교 분석하는 평가 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 목표 전력 단가에 부합한 발전 시스템을 설계하기 위해서 요구되는 핵심기기의 설계 조건을 역산출 할 수 있는 플랫폼을 구축하였으며 초임계 이산화탄소 발전 시스템이 석탄 화력에 적용될 경우, 목표 전력 단가(초임계 증기 랭킨 사이클 발전 단가, $ 85.4 /kWh)를 충족하기 위해 요구되는 주요 핵심기기(압축기, 터빈, 열교환기) 등의 설계 지표 기준을 도출하였다. 터빈의 등엔트로피 효율이 86%인 경우, 주압축기 효율은 88% 이상 설계되어야 한다. 만약 터빈의 등엔트로피 효율이 88%로 설계된 경우, 주압축기 효율은 82%까지 완화하여 설계가 가능하다. End seal 부분에서 누설량을 0.24% 수준으로 유지하고, 열교환기의 경우 cold side 출구측 온도가 $92{\sim}97^{\circ}C$, 열용량은 2650 ~ 2680 MWth로 설계한다면 목표 전력단가를 충족시킬 수 있을 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 퍼즐 기반 학습에서 이루어지는 초등정보영재의 컴퓨팅적 문제 해결 접근법을 분석함으로써 퍼즐 기반 학습의 체계적 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 제약조건, 최적화, 확률, 통계, 패턴인식, 전략의 6가지 유형별 교육용 퍼즐을 구성하고 초등정보영재를 대상으로 퍼즐 기반 학습을 수행하였다. 또한 각 퍼즐 유형에 따른 학습자의 문제 해결 접근법을 확인하기 위해 사전 사후검사 결과의 정답률 및 정답자와 오답자의 문제 해결 접근법을 비교 분석하였다. 연구 결과, 각 퍼즐 유형별 빈번한 오류 발생의 원인인 몇 가지 양식 오류와 다양한 직관들을 확인하였으며, 오답자들은 '백트래킹', '동적 프로그래밍', '추상화', '모델링', '문제 축소'와 같은 컴퓨팅적 전략을 적용하지 못함으로 인해 완전한 해법에 도달하지 못한다는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 퍼즐 문제 표현 방식의 개선, 인지적 피드백의 적시 제공, 퍼즐 기반 학습 지원을 위한 웹 기반 시스템 개발 등 퍼즐 기반 학습 개선 방안을 제안하였다.
방향성 결합기의 소멸비 특성 개선을 위해 입사도파로의 접근각도를 조절하는 방안의 가능성과 오차한계를 살펴보았다. 입사도파로의 접근각도가 크면 단순한 모드분석 이론의 틀에 오차를 유발하게 되지만 적절하게 조절하면 오차를 극소화하면서도 입사되는 광모드의 결합계수를 미세 조절함으로써 소멸비를 개선하는 효과가 있었다. 급격한 접근각도의 설정 시에는 비록 그 각도가 작아서 유출모드(leak mode)에 의한 손실이 있기 전이더라도 광모드의 과잉쏠림(field-profile overshooting)에 의해 각종 특성의 열화가 생기기 시작하는 것을 발견하고 그 영향을 분석하였다. 진행 광모드의 변화는 BPM(Beam Propagation Method)으로 전산 모사하였으며, 직선형 및 곡선형의 두 가지 입사도파로 구조에 대해 특성변화를 비교하여 소멸비 특성을 최적화하는 조건을 얻어내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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