There are several factors causing re-work in CMP process such as improper polish time calculation by operator, removal rate decline of the polisher, unstable in-suit pad conditioning, slurry supply module problem and wafer carrier rotation inconsistency. And conclusively those fundimental reason for the re-work rate increasement is mainly from the cycle time delay between wafer polish and post measurement. Therefore, Wafer thickness measurement in wet condition could be able to remove those improper process conditions which may happen during the process in comparison with the conventional dried wafer measurement system and it can be able to reduce the CMP process cycle time. CMP scrap reduction by overpolish, re-work rate reduction, thickness control efficiency also can be easily achieved. CMP Equipment manufacturer also trying to develop integrated system which has multi-head & platen, cleaner, pre & post thickness measure and even control the polish time from the calculated removal rate of each polishing head by software. CMP re-work problem such as over & under polish by target thickness may result in the cycle time delay. By reducing those inefficient factors during the process and establish of the automatic process control, CLC system need to be adopted to maximize the process performance. Wafer to Wafer Polish Time Feed Back Control by measuring the wafer right after the polish shorten the polish time calculation for the next wafer and it lead to the perfect Post CMP target thickness control capability. By Monitoring all of the processed the wafer, CMP process will also be stabilize itself.
통신, 센서, 인공지능 등의 기술 발전으로 인해 스마트 팩토리 구축이 진행되고 있다. 스마트 팩토리는 기존의 자동화 공정에서 생산되는 데이터를 대상으로 기계 학습과 같은 지능화 기술을 활용해 효율적인 공정 제어를 목표로 한다. 스마트 팩토리로의 구축으로 인해 생산성이 높아지지만 비용도 높아진다. 따라서 소규모 업체들은 스마트 팩토리로 단계별 전환이 효율적이다. CNC 절단기 기반의 소규모 스마트 팩토리 구축을 위해서 본 논문에서는 기존 제조 장비의 데이터를 수집, 모니터링 및 제어할 수 있는 원격 제어 시스템을 제안한다. 원격 제어 시스템의 구조 및 설계와 효율적인 센싱 데이터 전송 방법 등을 제시하였다. 실현 가능성을 검증하기 위해 CNC 절단 장비를 대상으로 시스템을 구현하였고 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 모니터링 웹 페이지 접속시간을 측정하였고, 구현된 시스템이 사용 가능한 수준이라는 것을 확인하였다.
Stereo Vision System에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 HookBlock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo Vision System의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 여러 Vision 센서 중 레이저 센서를 이용하여 작업 공간상에 있는 판재류와 코일류의 경계부분을 인식한다. 다음으로 인식한 물체의 경계를 이용하여 3차원 공간상의 위치 좌표를 추출하여 무인크레인에 이동해야할 위치 좌표를 전달한다. 본 연구에서는, 첫 번째 레이저 센서를 이용한 물체의 경계 추출, 두 번째 레이저 센서의 z축 기울기 각 추출, 세 번째 인식한 경계를 이용하여 물체의 2차원 위치좌표 추출, 네 번째 레이저 센서를 이용하여 판재와 코일의 판별, 다섯 번째 물체 판별의 결과에 따른 판재 와 코일의 3차원 위치좌표 추출을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
컨테이너 터미널의 자동화는 항만 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 글로벌 선진항만은 컨테이너 터미널 자동화를 통해 경쟁력을 강화하는 추세이다. 자동화 터미널의 필수 이송 장비인 AGV의 운영 효율화는 자동화 터미널의 생산성을 제고할 수 있다. 자동화 컨테이너 터미널에서의 AGV 운영은 기존 컨테이너 터미널의 이송 장비 운영과는 다르게, 지정된 경로에 따라 주행하는 등 자동화 시스템을 기반으로 운영되어 작업부하 및 교착, 충돌 등과 같은 문제들을 고려하여야 한다. 이러한 요소들을 방지하고 AGV 운영 효율화를 지향하기 위해서는 보다 정교한 모델이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 터미널 내 AGV 주행경로 및 작업 배정 상황을 고려한 AGV 스케줄링 모형을 제안한다. 해당 모형은 교착 상황에 대한 문제를 예방하고 AGV 대수 및 작업 개수 변경으로 다양한 Case를 생성해 AGV 주행상황을 만들어 알고리즘과 최적해 분석을 통해 제안한 알고리즘을 평가한다.
최근 건설분야에 적용될 수 있는 자동화 시스템 개발을 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 자동화 기술 적용시 효과가 높은 공종 중에서 건설기계의 의존도가 높고, 건축 및 토목공사에서 기본 공종인 토공을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 공사현장의 모델을 구축하여 자동화 시스템이 토공계획을 수립할 수 있는 기술과 단일 건설장비가 주어진 정보와 환경을 인지하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이 개발되었다. 자동화 토공시스템이 현장에 적용되기 위해서 해결되어야 할 문제들이 여전히 많이 있지만, 그중에서 중요한 한 가지가는 다수 및 다종의 건설장비들이 협업작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 제공해야만 하는 것이다. 본 연구에서는 사람들의 협업시스템과 의사결정 방법을 모방한 건설시공 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 시스템 개발을 위하여 인공지능 분야에서 사용하고 있는 멀티에이전트 개념을 적용하였다. 멀티에이전트 기반 시스템 개발을 위하여 에이전트의 구성과 기능을 제안하고 있으며, 에이전트간 협업 및 중재를 위한 프레임워크를 제시하였다. 그리고 투입되는 건설장비인 다수의 굴삭기와 다짐장비의 효율적인 진로계획과 협업작업시 간섭효과의 최소화 및 중복작업 방지를 위한 방안도 제시하였다. 아직은 이론적인 개념을 제시하고 있는 단계로 가상 시뮬레이션에 의하여 효과를 검증하고 있으나, 추후에는 물리적인 시스템의 구축을 통하여 현장에 적용하기 위한 실증연구를 수행해야 할 것이다.
본 논문은 컨테이너터미널의 야드에서 무인으로 하역작업을 수행하는 자동화 크레인(ATC; Automatic Transfer Crane) 에서 신속하고 효율적으로 작업 대상인 컨테이너화물의 컬러 영상 이미지내의 컨테이너번호를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 부산의 신선대부두 게이트에는 정부의 연구개발사업인 "지능형 항만물류시스템 기술 개발"에 의해 컨테이너번호 인식시스템이 설치되어 있다. 수출컨테이너화물을 자동으로 인식하기 위해 게이트에 터널식 구조물 내 카메라를 설치하여 컨테이너번호를 인식하는 방식이다. 그러나 컨테이너터미널에 자동화장비가 도입되고 작업의 무인화가 점진적으로 이루어짐에 따라 야드의 자동화크레인에서 작업 대상의 확인을 위한 컨테이너번호 인식시스템을 필요로 한다. 따라서 게이트와는 달리 햇빛, 비, 눈, 그림자 등 영상을 통한 문자인식의 방해요소가 많은 야드의 자동화크레인에서는 그에 맞는 컨테이너번호 인식시스템이 필요하다. 본 논문에서는 카메라, 조명, 센서 등 하드웨어 요소들의 변경과 주변 환경의 밝기차 등을 조절하여 번호를 인식하는 알고리즘 등 소프트웨어 요소들의 변화를 통해 태양광이나 하역장비 아래에 짙게 드리워지는 그림자 문제 등을 해결하고 인식시간의 단축과 인식률을 높이는 결과를 도출하였다.
반도체 Photo Resist (PR) 자동화 장비는 여러 인화성 물질을 혼합하여 사용하며, 인화성 물질이 공정 중 누출되는 경우 다양한 사고로 이어질 수 있어 위험성 평가가 필요하다. 본 연구는 PR 자동화 장비에서 사용되는 Acetone, PGMEA의 누출 빈도와 이러한 누출이 화재 사고로 이어질 수 있는 빈도를 빈도분석 방법을 통해 분석하였으며, 현 설비의 추가적인 위험성 경감 조치의 필요성을 평가하였다. IOGP의 공정 누출 데이터와 점화 확률 데이터를 기반으로 누출 빈도 및 점화 확률을 도출하였으며, 이를 조합하여 실제 화재 사고의 빈도를 분석하였다. 반도체 PR 공정 중에 발생할 수 있는 물질 누출에 대한 빈도는 7.30E-03/year이며, 화재 사고는 물질이 누출되었을 때 인화점 이상의 상태로 존재하는 Acetone에 의해 발생할 수 있으며, 빈도는 1.24E-05/year의 수준으로 계산되었다. UK HSE에서 제시하는 자료에 따르면, 1.24E-05/year의 빈도로 발생하는 주요 사고에 대해서는 7명 이내의 사망자를 발생시킬 때 위험성 경감을 위한 추가 조치가 필요 없는 수준 "Broadly Acceptable" 이라고 정의하고 있어, 2인 1조로 운영되는 공정의 특성상 별도의 위험성 경감 조치가 요구되지 않는다.
디지털변전소는 전력망 지능화를 위해 감시, 계측, 제어·보호, 운전 등 변전소를 구성하는 전력설비 기능과 통신방식을 국제표준인 IEC61850 기반으로 디지털화한 변전소를 말한다. 지능화된 운영시스템을 기반으로 효율적인 전력설비의 감시제어가 가능하며, 사고 발생 시 자동 복구 기능과 원격제어가 가능해 신속한 전력 장애 복구가 가능하다. 디지털 기술의 발달과 친환경 신재생에너지 및 전기차의 도입이 확대 되면서 직류 배전시스템의 보급이 확대될 전망이다. MVDC는 기존 송전계통에 적용되는 HVDC와 수용가에서의 LVDC 사이의 전압 레벨 및 전송용량을 갖는 직류 선로를 활용한 시스템이다. 대부분의 전력설비들이 교류 중심인 기존변전소의 기존 선로를 직류 선로로 변환하면 송전 손실 감소 및 더 큰 전류 용량이 확보된다. 디지털변전소의 프로세스 버스는 베이 레벨과 프로세스 레벨의 설치된 장치 간을 연결하는 이더넷스위치 등의 통신장비로 구성된 통신네트워크이다. 기존 디지털변전소에 MVDC 연계를 위해 프로세스 레벨을 교류부와 직류부로 나누어 두 개의 버스로 구성을 하였고 감시, 제어만 아니라 진단 IED와 연계되어 종합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안하였다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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