본 연구에서는 반도체 소자 생산 공정 중 발생하는 오염입자에 의해 실시간 오염입자 측정장치인 In-Situ Particle Monitor(ISPM)의 광학창의 오염을 방지하기 위한 모듈 개발에 관한 연구이다. 개발한 광학창 오염방지 모듈은 실시간으로 측정하는 ISPM 내 광학창 표면에 오염입자가 흡착되는 것을 방지하기 위한 장치로 적합한 초음파 모듈 개발이 성공적 연구의 핵심내용이다. 또한 그 효과를 극대화하기 위한 구조적인 최적화도 필요하지만 초음파 힘의 표면 전달효율 향상 기술도 개발이 필요한 핵심 기술이다. 개발된 광학창 오염방지 모듈이 장착된 ISPM은 양산용 증착공정 장비(BPSG 증착장비) 배기구에 설치되었으며, 공정조건 별 오염방지 모듈의 성능과 더불어 ISPM 측정 효율도 함께 검증하였다.
스마트 윈도우는 건물의 에너지 절감을 실현할 수 있는 신소재 건축 자재이며, 상황에 따라 가시광선 투과율(Visible Light Transmittance), 일사획득계수(Solar Heat Gain Coefficient, g-value)를 자유롭게 조절할 수 있는 특징을 가진다. Electrochromic(EC), Suspended Particle Device(SPD), Polymer Dispersed Liquid Crystal(PDLC) 등이 스마트 윈도우에 해당되며 현재 실용화 단계에 있다. 최근 스마트 윈도우의 VLT 및 g-value 조절 기능을 통해 건축물의 에너지를 절감하는 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 일부 유의미한 결과가 도출되고 있다. 하지만, 건축물의 에너지 절감에 대해서 연구의 영역이 제한되어 있고, 실내 환경에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 에너지 절감에만 초점을 맞춘 실내 공간은 충분한 쾌적성이 확보되지 않기 때문에 실내 환경에 대한 고려가 요구된다. 따라서 이 연구에서는 사무공간을 기준으로 채광성능(Daylight Performance) 분석이 수행되었다. 세계 각 국의 친환경 건축인증제도인 LEED, BREEAM, CASBEE, G-SEED의 기준을 통해 스마트 윈도우의 VLT 조절에 따른 채광성능 검토가 이루어졌으며, 쾌적한 실내 채광환경을 유지할 수 있는 스마트 윈도우의 VLT 범위에 대한 고찰이 이루어졌다. 분석을 위해 사용된 스마트 윈도우는 VLT 조절 범위가 가장 넓은 EC가 사용되었다. 분석 결과 한국의 친환경 건축인증제도인 G-SEED의 평균주광률을 충족하기 위한 스마트 윈도우의 최소 VLT는 25% 이상으로 나타났으며, 스마트 윈도우의 VLT 조절은 균제도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, LEED의 실내 최소조도의 기준을 적용할 시 적용되어야 하는 계절 및 향에 대한 스마트 윈도우의 VLT 조절 범위 값이 도출되었다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권3호
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pp.243-251
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2016
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) generally work in complex marine environments. Any fault in AUVs may cause significant losses. Thus, system reliability and automatic fault diagnosis are important. To address the actuator failure of AUVs, a fault diagnosis method based on the Gaussian particle filter is proposed in this study. Six free-space motion equation mathematical models are established in accordance with the actuator configuration of AUVs. The value of the control (moment) loss parameter is adopted on the basis of these models to represent underwater vehicle malfunction, and an actuator failure model is established. An improved Gaussian particle filtering algorithm is proposed and is used to estimate the AUV failure model and motion state. Bayes algorithm is employed to perform robot fault detection. The sliding window method is adopted for fault magnitude estimation. The feasibility and validity of the proposed method are verified through simulation experiments and experimental data.
In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.
Knowledge of airflow characteristics in nasal cavity is essential to understand the physiological and pathological aspects of nasal breathing. Several studies have utilized physical models of the healthy nasal cavity to investigate the relationship between nasal anatomy and airflow. Since the final goal of these works is their contribution to the diagnosisand treatment of nasal diseases, the next step on this topic is naturally studies for disordered nasal cavities. In this paper, as the first application, airflows in the normal and abnormal nasal cavities with adenoid vegetation are investigated experimentally by PIV, and comparisons of both cases are appreciated. Dense CT data and careful treatment of model surface under the ENT doctor's advice provide more sophisticatedcavity model. The CBC PIV algorithm with window offset is used for PIV flow analysis. Average and RMS distributions are obtained for inspirational and expirational nasal airflows. Airflow characteristics that are related with the abnormalities in nasal cavity are presented.
In this paper, we deal with the vehicle routing problem that could establish operational plan of military engineer for survivability support of artillery position construction. We propose VRPTW(vehicle routing problem with time-window) model of special form that considered service level to reflect the characteristics of military operations rather than the logic of economic efficiencies in the objective function. Furthermore we suggest modified particle swarm optimization algorithm for service based vehicle routing problem solution that can be possible to search in complicated and uncertain area and control relation softly between global and local search.
Abrasive jet machining is a well-known process for patterning window glass and mirrors. The technics is now being developed for the production structure with high precision. This paper describes erosion profile modeling of micro abrasive jet machining and compares with other researcher's model.
본 연구에서는 한반도의 청정지역인 제주도 고산과 한라산 1100 고지에서의 입자상 물질을 분석하였다. 입자상 물질을 분석하는 방법 중에 EPMA(Electron Probe X-ray Microanalysis)를 이용한 단일 입자 분석법(Single Particle Analysis)은 개개 입자의 형상과 크기 그리고 화학 조성에 대한 정보를 동시에 제공하기 때문에 개개 입자의 생성, 이동, 반응성, 소멸 그리고 환경에의 영향에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있다. (중략)
도시 대기는 복잡한 성분을 가진 입자상 물질로 이루어져 있는데, 검댕 입자나 비산재(fly ash)등과 같이 일차오염물질과 복잡한 대기 화학반응에 의해 생성되는 이차오염물질이 혼재하고 있기 때문이다. 도시 대기 중의 입자상 물질은 대부분 황산염, 질산염, 암모늄염 입자상 물질과 유기 입자들로 구성되어 있는데, 탄소 입자는 도시의 미세 입자 중 거의 반 정도를 차지한다. (Ro et. el., 2000) 본 연구에서는 서울 대기에서의 입자상 물질에 대한 분석을 EPMA(Electron Probe X-ray Microanalysis)를 이용한 단일 입자 분석법(Single Particle Analysis)을 가지고 행하였다. (중략)
Akjiratikarl, Chananes;Yenradee, Pisal;Drake, Paul R.
Industrial Engineering and Management Systems
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제7권2호
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pp.171-181
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2008
Home care, known also as domiciliary care, is part of the community care service that is a responsibility of the local government authorities in the UK as well as many other countries around the world. The aim is to provide the care and support needed to assist people, particularly older people, people with physical or learning disabilities and people who need assistance due to illness to live as independently as possible in their own homes. It is performed primarily by care workers visiting clients' homes where they provide help with daily activities. This paper is concerned with the dispatching of care workers to clients in an efficient manner. The optimized routine for each care worker determines a schedule to achieve the minimum total cost (in terms of distance traveled) without violating the capacity and time window constraints. A collaborative population-based meta-heuristic called Particle Swarm Optimization (PSO) is applied to solve the problem. A particle is defined as a multi-dimensional point in space which represents the corresponding schedule for care workers and their clients. Each dimension of a particle represents a care activity and the corresponding, allocated care worker. The continuous position value of each dimension determines the care worker to be assigned and also the assignment priority. A heuristic assignment scheme is specially designed to transform the continuous position value to the discrete job schedule. This job schedule represents the potential feasible solution to the problem. The Earliest Start Time Priority with Minimum Distance Assignment (ESTPMDA) technique is developed for generating an initial solution which guides the search direction of the particle. Local improvement procedures (LIP), insertion and swap, are embedded in the PSO algorithm in order to further improve the quality of the solution. The proposed methodology is implemented, tested, and compared with existing solutions for some 'real' problem instances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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