모든 장비는 지속적인 사용에 의해 공정의 생산성과 경제성은 감소한다. 그러므로 일정 시점에서는 공정평균이동 문제라는 설비에 대한 예방보전이 필요하다. 설비의 보전시기를 결정함에 있어, 우리는 기존 연구에서 부분적으로 진행되어 온 보전모형들을 확장하고 통합함으로써 다양한 상황이 발생하는 생산 현장을 반영한 보전모형을 제시하고자 한다. 이를 구현하기 위해 제품규격은 상하한의 양쪽을 설정했으며, 적합품에 대해 품질손실함수를 도입했다. 마모수준에 대한 공정분산은 상수가 아닌 함수로 설정했으며, 특히 제품생산량과 보전비용에 있어서는 마모수준에 대한 함수를 개발하여 적용했다. 이로써 본 연구는 현장의 다양한 공정에 대부분 적용할 수 있는 보전모형이 될 것으로 생각한다. 추후 연구에서는 보전모형을 구성하는 부적합비용, 품질손실비용, 보전비용에 더하여 제품판매로 인한 수익 항목을 추가한 전체 수익 최대화 문제로 전개할 수 있을 것이며, 크게는 본 연구의 모형에 고장률을 도입한 보전모형으로의 확장도 생각해 볼 수 있을 것이다.
본 논문은 강화입자가 균일하게 분산된 금속 복합재료의 제조와 반용융 성형을 위한 재가열에 관한 연구결과이다. 강화재 크기의 종류에 따른 금속복합재료를 제조하기 위하여 전자기식 교반과 기계식 교반을 동시에 이용한 복합 교반법을 사용하였다. 복합 교반법에 의하여 제조된 금속복합재료의 분산 상태를 조사하였다. 복합재료를 제조하기 위한 전자기식 교반법과 기계식 교반법을 겸용으로 한 공정이 소개되었다. 금속복합재료의 반용융성형을 위해서, 금속복합재료의 빌렛과 코일표면사이의 길이, 코일의 지름과 빌렛사이의 길이로 구성된 함수로 최적의 코일을 설계하여 빌렛을 재가열하였다. 복합재료의 반용융 성형시에 필요한 재가열 공정 인자인 가열시간과 온도변화의 관계를 조사하였다. 재가열중 강화재의 분산상태가 온도변화에 미치는 영향에 대하여 검토하였다.
본 논문에서는 Hard 분산 분할 방법을 이용하는 추론 시스템을 소개하고 비선형 공정을 모델링한다. 이를 위해 입력 공간을 분산 형태로 분할하고 소속 정도가 0 또는 1을 갖는 Hard 분할 방법을 이용한다. 제안한 방법은 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 구현되며, 초기 중심값에 민감한 단점을 보완하기 위해 LBG 알고리즘을 적용하여 이진 분할에 의한 초기 중심값을 이용한다. Hard 분산 분할된 입력 공간은 규칙 기반의 시스템 모델링에서 규칙을 형성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 공정을 모델링한 후 특성을 평가한다.
플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.
레드머드(Red mud)는 보오크사이트 원광석으로부터 수산화알루미늄($Al(OH)_3$) 및 산화알루미늄($Al_2O_3$)을 제조하는 공정에서 발생되는 산업부산물로 Bayer Process를 통하여 함수율 50%의 슬러지 상태로 국내에서 연간 약 30만톤이 발생되고 있다. 본 논문에서는 함수율 50%의 레드머드 슬러지를 가열 공정없이 건설산업 현장에 사용할 수 있도록 적정 혼합수 및 첨가제를 사용하여 액상화하고 점도, 입도, 침전지수와 같은 분산특성을 검토하였다. 본 논문의 범위에 한정하여 액상화 레드머드의 안정적인 분산을 위해서는 초기 점도를 2000cP에서 8000cP을 적용하고 목표 침전지수를 20%이하로 설정하는 것이 타당할 것으로 사료된다.
콜로이드 분산의 상거동 및 동적 운동 및 형성되는 침적체의 구조와 물성은 전산실험법으로 조사되었다. 다양한 물성과 공정조건들은 Peclet수를 사용하여 조사될 수 있다. 형성된 구조는 구조인자 및 반경방향 분포함수로서, 물성은 계면의 궤적선도를 사용하여 조사되었다. 침적체의 형성 조건과 구조가 조사되었으며 침적시간과 높이에 따른 구조와 물성이 조사되었다. 침적체가 결정구조를 갖는 최적 Peclet수의 범위가 있으며 결정화와 관련된 현상들은 공정조건에 크게 좌우됨을 알 수 있다. 현 방법과 결과들은 고밀도 침적체의 제조시 세라믹 미분체 공정을 설계하는데 사용될 수 있다.
To analyze the dynamic characteristics of the bundle drawing process, we employed a Random Phase Spectrum method to generate stochastic test signals that had a given autocorrelation function. And the spectra of the dynamics of the process outputs were obtained, based on the dynamic model of the bundle drawing process. Results showed that the RPS method was very effective to generate stochastic signals that had an exponential function form. The drawing process had the traits that there existed a special frequency range, incurring the process resonance.
Mo-Cu 합금은 고강도이고 우수한 열전도성 및 전기전도성를 가지는 특성이 있어 현재 방열소재, 반도체 부품, 자동차 부품 등 여러 응용분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 서로 고용성이 없는 Mo-Cu 합금을 제조하기 위해서 Mo, Cu 분말을 PBM (Planetary Ball Milling) 방법을 이용하여 제조 하였으며, 제조된 분말은 SPS (Spark Plasma Sintering) 공정을 이용하여 소결체를 제조하였다. Mo-Cu의 조성 변화는 Cu의 함유량을 각각 5at%Cu, 10at%Cu, 20at%Cu로 조절하여 수행하였으며, PBM 의 공정 변수로 회전수(RPM), 볼과 분말의 비율, 분산제의 양, 볼밀 시간, 분위기 변화를 주어 최적조건을 얻기 위한 실험을 진행하였다. PBM 방법을 이용하여 제조한 분말은 PSA (Particle Size Analysis)에 의해 분말의 크기를 측정하고 EDS(Energy Disperse X-ray Spectrometer) 분석에 의해 조성을 확인하였으며, XRD (X-Ray Diffraction) 분석에 의해 Cu peak이 사라지는 조건을 PBM의 최적조건으로 잡고 실험을 진행하였다. 소결체를 고밀도화하기 위해 소결공정을 SPS 방식으로 하였으며 소결체의 경도, 내마모성, 마찰계수 일함수 등을 분석하기 위해 소결체의 크기를 직경 30 mm 및 두께 5 mm로 설계하였고, 소결 공정 변수로 소결온도를 각각 $900^{\circ}C$, $1000^{\circ}C$, $1100^{\circ}C$, 소결압력을 50MPa, 60MPa, 70MPa, 유지시간을 0분, 10분, 20분으로 차이를 주어, 소결체의 밀도차이와 물성차이를 분석하였다. 그 결과 PBM의 최적조건으로는 5at%Cu 에서는 10h, 10at%Cu, 20at%Cu 에서는 20h의 최적의 밀링 시간을 확인하였고, 다른 공정 변수의 최적조건으로는 회전수 300RPM, 10:1의 볼과 분말 비, 분산제 4wt%, Ar 분위기라는 조건을 얻을 수 있었다. 각각의 공정변수 변화에 따른 소결체 최적밀도 달성조건, 소결체 물성 및 전기적 특성 등의 상관관계에 관하여 보고한다.
화학공장은 수많은 장치들로 구성되어 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 특히 분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)이나 공정 정보 시스템(Process Information System, PIS) 등을 설치하여 매분 또는 매초 단위로 공정 데이터를 얻고 있다. 화학공장의 경우, 데이터들의 방대한 양 뿐 만 아니라 데이터들간의 상호 연관성이 크고 재순환이나 화학 반응 등으로 인하여 막대한 계산량 및 비선형성을 지니기 때문에 효과적 분석에 곤란한 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 함수연결연상 신경망을 이용하여 입력변수들을 확장함으로써 신경망의 비선형성 표현능력과 학습능력이 뛰어난 프로그램의 개발에 주안점을 두고 있다. REFA (Real Time Fault Analyzer)는 실시간으로 공정정보를 입력받은 후 입력값을 PC로 매핑하고, 이를 다시 역으로 매핑하여 입력값을 예측하여 공정을 감시하는 시스템으로 개발되었으며, Tennessee Eastman 공정에 적용해 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 통계적 파라미터 불확실성을 포함한 시변 선형 불확정 시스템에 대한 강인 칼만필터링 문제를 고려한다. 최소자승 관점에서 정의된 공칭 칼만필터링 문제의 목적함수를 파라미터 불확실성의 통계적 특성을 이용하여 가용한 측정행렬의 함수로 표현하고, 이로부터 근사화된 선형공간 위로의 사교사영으로 해를 도출할 수 있음을 보인다. 최종적으로 벡터 최소자승 추정기법을 동일하게 적용하여, 순환강인 칼만필터식을 유도하고, 유도된 강인 칼만필터 식이 최근 제안된 강인 최소자승 추정식에 공정잡음 및 측정잡음 분산을 반영한 보완된 형태임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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