• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
• /
• pp.331-336
• /
• 1989

Under the condition of stable inverse a billinear model predictive control method for SISO and MIMO system with time delay is derived. For processes subject to a bounded disturbance the proposed control method with a classical recursive adaptation algorithm was shown to be stable in the sense of the convergence of parameter estimates and the boundedness of the control error. Several simulation results demonstrate the characteristics of the proposed bilinear model predictive control method.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제46권2호
• /
• pp.233-247
• /
• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제49권5호
• /
• pp.560-564
• /
• 2011

본 연구의 목적은 과산화수소 농축을 위한 투과증발공정의 수학적 모델을 제시하는 것이다. 대상공정은 NASA에서 개발한 것으로 쉘과 멤브레인 튜브들로 구성되어 있다. 쉘과 튜브에는 각각 과산화수소용액과 sweep gas가 향류로 흐른다. 이때 막을 통해 투과증발되는 기체에는 과산화수소보다 물분자가 더 많기 때문에 과산화수소를 농축할 수 있다. 이 공정의 수학적 모델은 투과물의 흡수-확산 메커니즘에 기초한 비선형 편미분 및 대수 방정식, 투과물 플럭스의 온도 의존성에 대한 아레니우스 관계, 그리고 막 모듈 내의 액상 농도와 흐름에 대한 질량 및 운동량 수지식의 형태로 개발하였다. 과산화수소 농축물 농도의 동적 거동은 제안된 모델의 단순화된 형태를 풀어 모사하였고 그 결과값을 NASA 특허에서 보고된 실험자료와 비교하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제62권1호
• /
• pp.44-52
• /
• 2024

복잡한 화학공정을 관리하기 위한 목적으로 도입된 공정안전관리(PSM: process safety management)제도는 그간 화학사고 예방에 기여해 왔으나, 최근에는 그 한계를 드러내고 있다. 최근 중대산업사고가 증가하고 있으며 특히 2020년 이후 비정상 작업에서 중대산업사고가 급증하였다. 효과적인 PSM 운영 방안이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 비선형적이고 복잡한 상호작용을 모형화하여 인적오류 및 사고 발생 과정을 이해하고 예측하는데 유용한 기법인 기능공명분석기법(FRAM: Functional Resonance Analysis Method)을 활용하여 비정상 작업에서 발생한 사고 사례를 분석하고 나아가 일반적인 PSM 비정상 작업 수행 과정에 대한 분석을 수행함으로써, PSM 운영 과정에서 FRAM이 효과적으로 활용될 수 있음을 검토하였다.

• Elastomers and Composites
• /
• 제49권4호
• /
• pp.323-329
• /
• 2014

MIF (Molded-In Foaming) 공법의 발포 거동에 적합한 고분자 기재를 선정하기 위해 SBC (K-resin KK38)와 SBS (KTR 101와 KTR 301)의 유변물성을 측정하였다. SBS의 유변물성 ($G^{\prime}$, $G^{{\prime}{\prime}}$, ${\eta}^*$)은 $155^{\circ}C$와 $170^{\circ}C$의 경우 시간에 따라 유변물성 값의 변화가 거의 없으나, $185^{\circ}C$와 $200^{\circ}C$의 경우에는 시간에 따라 증가하는 것을 볼 수 있었다. 특히, KTR 301의 유변물성 값이 시간에 따라 큰 폭으로 증가하였다. 시간에 따른 유변물성 상승의 정확한 원인을 확인하기 위해 $155^{\circ}C$와 $200^{\circ}C$에서 1800 s 이후의 KTR 301의 비선형 유변물성을 진폭에 대해 측정하였다. $155^{\circ}C$에서는 일반적인 수지와 같은 한 번의 박화(thinning)현상이 관찰되나 $200^{\circ}C$에서는 두 번의 박화현상이 관찰되었고 (Payne effect), 이는 고온에서 SBS가 겔화에 의한 경화가 일어난다고 볼 수 있다. 따라서 이러한 유변물성으로부터 MIF 공법에 요구되는 특성(발포 초기 낮은 점도와 발포 완료 이후 높은 점도)에 적합한 고분자 기재는 SBS KTR 301임을 확인할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제61권4호
• /
• pp.542-549
• /
• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제9권2호
• /
• pp.20-26
• /
• 2017

Process control is crucial in many industries, especially in semiconductor manufacturing. In such large-volume multistage manufacturing systems, a product has to go through a very large number of processing steps with reentrant) before being completed. This manufacturing system has many machines of different types for processing a high mix of products. Each process step has specific quality standards and most of them have nonlinear dynamics due to physical and/or chemical reactions. Moreover, many of the processing steps suffer from drift or disturbance. To assure high stability and yield, on-line quality monitoring of the wafers is required. In this paper we develop a real-time fault detection system on semiconductor manufacturing process. Proposed system is superior to other incremental fault detection system and shows similar performance compared to batch way.

• ETRI Journal
• /
• 제24권3호
• /
• pp.221-225
• /
• 2002

We performed nonlinear transmission measurements and quantum-chemical calculations on dithienothiophene(DTT)-based molecules to gain insight into the effect of acceptor and donor groups on two-photon absorption(TPA) properties. The TPA intensity showed dispersion characteristics of the single-photon absorption spectrum. When the molecules included an asymmetric donor-acceptor pair, the single- and two-photon absorption maximum wavelengths were red-shifted more than when the molecules had a symmetric donor-donor structure. We interpreted this result as indicating that the $S_2$ state plays the dominating role in the absorption process of molecules with a symmetric structure. The experimental TPA ${\delta}$ values at the absorption peak wavelength showed a dependence on the structural variations. We found the self-consistent force-field theory and Hartree-Fock Hamiltonian with single configuration interaction formalism to be valid for evaluating TPA ${\delta}$. Although the quantum-chemical calculations slightly underestimated the experimental ${\delta}$ values obtained from nonlinear trans -mission measurements, they reasonably predicted the dependence of the ${\delta}$ value on the structural variations. We confirmed the role of molecular symmetry by observing that donor-donor substituted structure gave the highest experimental and theoretical TPA ${\delta}$ values and that the donor-acceptor substituted structure showed a greater red-shift in the TPA absorption maximum wavelength. Overall, the theoretical ${\delta}$ values of DTT-based molecules were in the order of $10^{-46}\;cm^4{\cdot}s{\cdot}photon^{-1}$ and are higher than that of AF-50 by nearly two orders of magnitude.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.89.3-89
• /
• 2002

Plasma processing plays a crucial role in fabricating integrated circuits (ICs). Manufacturing ICs in a cost effective way, it is increasingly demanded a computer model that predicts plasma properties to unknown process inputs. Physical models are limited in the prediction accuracy since they are subject to many assumptions. Expensive computation time is another hindrance that prevents their widespread used in manufacturing site. To circumvent these difficulties inherent in physical models, neural networks have been used to learn nonlinear plasma data. A generalized regression neural network (GRNN) [I] is one of the architectures that have been widely used to analyze complex chemical data. I...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
• /
• pp.36-39
• /
• 1996

In chemical processes, measurement errors reduce the credibility of information and cause inconsistency in material and energy balances. Because multicomposition flows and temperature measurements make material and energy balances nonlinear equations, data reconciliation becomes a nonlinear constrained optimization problem. In multicomposition processes, if we follow general optimization procedure, the number of measurement variables is so large that data reconciliation requires much computation time. We propose the decomposition procedure to reduce the computation time without the decrease of accuracy of data reconciliation. Decomposition procedure finds global variables, that can reduce the nonlinearity of constraints, and divides two sub-optimization problems. Once we optimize the global variables at upper level, we can easily optimize the remain variables at tower level, We can obtain the short computational time and the same accuracy as SQP optimization method.