본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.
현대의 컴팩트 반도체 소자들은 정확한 품질검사를 위해 비파괴, 고분해능의 검사 장비가 요구되고 있다. 검사 장비 중 고분해능 적외선 대물렌즈와 적외선 센서로 구성된 초정밀 열영상 현미경은 반도체 내부의 결함에서 발생되는 국소적 열원의 위치와 깊이 정보를 얻는데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 위 상잠금기법이 적용된 적외선열영상 현미경을 이용하여 다층구조로 된 반도체 소자 내부 열원의 위치와 깊이 정보에 대해 분석하였다. 시편은 내부에 3개의 열원을 포함한 TSV(through silicon via technology) 기반 4단 적층구조로서 측정 표면으로부터 열원의 깊이는 $240{\mu}m$이다. 본 실험에서는 위상잠금기법을 통해 시편 내부열원의 위치와 깊이를 정확히 찾을 수 있는 초점면 위치, 노출시간 그리고 위상잠금주파수 등 최적의 조건을 찾고 그 조건에서 적외선 대물렌즈와 시편의 거리 변화에 따른 위상 변이와 깊이 정보에 대한 영향을 알아보았다. 이와 같은 반도체 내부결함에 의한 열원의 위치와 깊이 분석에 대한 연구는 품질검사용 열영상 분석장비 개발에 큰 도움을 줄 것으로 예상한다.
본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 이용해 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 피크의 평균과 분산을 이용해 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 주성분 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 통해 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 이차 판별 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 이를 통해 결함을 분류할 수 있음을 실험을 통해 보였다.
위상잠금 적외선열화상기법을 이용하여 치과용 복합레진 수복재의 내부 홀 결함 크기에 따른 검출 가능성을 연구하였다 위상잠금 주파수 조건을 다르게 하며 진폭과 위상영상을 분석하였다. 진폭 이미지 분석을 통해 직경 2 mm 이상의 결함 검출이 가능함을 알았으며 0.05 Hz 부근에서 결함부의 구별이 뚜렷하고 선명한 이미지를 획득할 수 있었다. 진폭 대비차는 결함부의 직경 크기에 비례하였다. 위상 이미지 분석 결과 0.3-0.5 Hz 부근에서 최적의 대조 영상을 보였으며 0.006 Hz 에서는 반대 명암의 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있었다. 진폭 분석보다 위상 분석에서 결함부 크기가 작은 시편의 검출 가능성이 더 높았다.
소프트웨어 규모가 대형화 됨에 따라 개발에 소요되는 시간과 인력도 대형화 되고 있으며, 또한 원하는 수준의 소프트웨어 품질을 얻기 위해 필요한 테스트 비용도 점점 더 증가하고 있다. 소프트웨어 프로젝트 개발 과정에서 품질 관리를 위해 다양한 결함 제거 기법들이 사용되고 있으나, 이러한 결함제거 기법과 결함 제거 시간이 전체 일정에 미치는 영향은 아직까지 체계적으로 분석되지 못하고 있다. 본 논문에서는 일정한 소프트웨어 품질 수준을 달성하기 위해 소요되는 시간을 소프트웨어 개발 일정 관리에 반영한 새로운 일정관리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 CMU의 PSP/TSP (Personal Software Process/Team Software Process)를 적용하는 개발 과정에서 수집된 결함 정보, 결함 제거 시간, 평균 결함 제거시간 및 단계별 결함 제거율을 사용하여 일정 지연 여부를 실시간으로 추적할 수 있도록 하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 품질 달성에 필요한 작업량을 일정 관리 측정체계와 동일한 측정체계에서 사용할 수 있도록 하는 품질 지수(Quality Value)를 새로 제안한다. 본 연구의 결과는 일정과 품질을 분리하여 관리하는 기존의 일정 관리 방법을 보완하여 프로젝트 관리자를 비롯한 모든 관계자가 품질 관리의 중요성을 인식하고 품질 저하 문제를 사전에 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 전단위상 위상잠금 적외선열화상기술을 이용한 금속재료 시편의 내부결함을 평가하는 방법에 대한 연구 결과이다. 특히, STS304와 Cu-Zn 시편에 대한 비파괴시험 및 평가는 종래에는 적정한 실험 조건하에서 주로 시행됨에 따라 결항의 형태나 존재를 알 수 없는 상황에서는 최적실험조건을 찾는 일은 오랜 시간이 걸리는 단점이 있었다. 본 연구에서는 위상잠금방볍과 전단위상검출방법을 활용하여 60 MHz 신호로 설정된 가열 조건에서 결함의 위치 및 크기를 평가하였다. 전단위상분포는 시편 내부결함의 크기와 위치를 정량적으로 결정하기 위하여 최대, 최소, 영점을 이용하는 방법이다. 연구 결과로써 인공결함을 갖는 STS 304와 Cu7-Zn3 시험편에 대하여 제안된 기법의 적용을 검증하였으며, 결함평가에 영향을 주는 인자를 추출하고 그 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.
소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.
본 고는 적외선 열화상의 개념과 적외선열화상 측정윈리 및 카메라 셋팅을 기술하고 적외선열화강(IRT)에 의한 비파괴검사(NDT)의 활용 및 비파괴검사의 진단에 대하여 살펴보았다. 적외선 열화상은 주어진 표면을 따라 온도에 관련된 열패턴의 평가를 통한 정기적인 비접촉, 비파괴 시험의 수행으로 초기에 장비 고장의 예방이 가능하다. 진단 활용으로서, 열적으로 가열된 내부결함이 있는 블록에 대하여 적외선열화상을 이용한 열화상 패턴을 비파괴 기법으로 평가하고, 결함과 열화상패턴간의 특성을 분석하여 열화상 평가 기법에 대하여 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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