본 연구에서는 화학 기계 연마(CMP) 공정 중 발생하는 다양한 영역대의 신호를 분석하기 위하여 음향 방출 센서(AE)를 이용하였다. 특히 음향 방출 센서는 공정 중 발생하는 기계적 소음을 전기적 신호로 변환하기 용이하며, 특히 고주파 영역대의 신호를 감지하기에 용이하다. 그래서 본 연구에서는 CMP 장비에 음향 방출 센서를 부착하여 CMP 공정 중 발생하는 신호를 동시에 획득하였다. 본 음향 방출 모니터링 시스템은 CMP 공정 조건 변화 및 패드, 슬러리, 웨이퍼와 같은 소모재의 변화에 따른 신호분석을 하기 위해 제작 되었다. 본 연구에서는 산화막 웨이퍼와 구리막 웨이퍼에 본 시스템을 적용하였다. 음향 방출 센서로 획득한 신호로 Raw 신호 분석, 주파수 분석, 진폭 분석을 통해서 CMP 공정중 발생하는 현상을 분석하였다. 최종적으로 다양한 대역폭의 신호를 음향 방출 센서로 획득하여 CMP 공정 모니터링이 가능함을 확인하고자 하였다.
반도체 공정 및 디스플레이 공정에서 발생하는 오염입자는 공정 불량을 일으키는 가장 큰 원인 중의 하나이며, 수십 나노에서 수 백 나노의 크기를 갖는다. 최근 디스플레이 및 반도체 산업이 발전함에 따라 회로의 선폭이 점차 감소하고 있으며 오염입자의 임계 직경(critical diameter) 또한 작아지고 있다. 현재 반도체 및 디스플레이 산업에서 사용되는 측정방법은 레이저를 이용하여 공정 후 표면에 남아있는 오염입자를 측정하는 ex-situ 방법이 주를 이루고 있다. Ex-situ 방법을 이용한 오염입자의 제어는 웨이퍼 전체를 측정할 수 없을 뿐만 아니라 실시간 측정이 불가능하기 때문에 공정 모니터링 장비로 사용이 어려우며 오염입자와 공정 간의 상관관계 파악에도 많은 제약이 따르게 된다. 이에 따라 저압에서 in-situ 방법을 이용한 실시간 오염입자 측정 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 저압 환경에서 실시간으로 입자를 모니터링 할 수 있는 장비를 입자의 광 산란 원리를 이용하여 개발하였으며, 산란 신호를 입자크기로 변환하는 신호 분석 알고리즘 연구를 수행하였다. 빛이 입자와 충돌하게 되면 산란 및 흡수 현상이 발생하게 되는데 이 때 발생하는 산란 및 흡수량과 입자 크기와의 연관성이 Gustav Mie에 의해서 밝혀졌으며, 현재까지 광을 이용한 입자 크기 분석 장치의 기본 원리로 사용되고 있다. 하지만, Mie 이론은 단일입자가 일정한 강도를 가진 광을 통과할 경우인 이상적인 조건에서 적용이 가능하고 실제 조건에서는 광이 가우시안 분포를 가지며 광 집속에 의해서 광 강도가 위치에 따라 변하기 때문에 이러한 조건을 가지는 광을 입자가 통과할 때 발생하는 산란량은 단순히 Mie 이론에 의해서 계산하는 것이 불가능 하다. 본 연구에서는 이러한 현상을 입자 측정의 불확정성 이라고 규정하고 입자가 특정한 위치를 통과할 확률을 이용하여 신호를 분석하는 알고리즘을 개발 및 연구를 수행하였다.
자동차 산업은 전 세계적으로 매출액이 1조 달러가 넘고 1천만 명 이상을 고용하고 있는 세계최대 제조업으로서, 약 2만 여개의 부품으로 완성되는 복합적 성격의 대표적인 산업이며 자동차 조립공정은 도장된 차체에 약 3천여 종의 내장, 계기판, 시트, 유리, 엔진, 트랜스미션, 차축 등의 유닛(Unit)을 조립하는 노동집약적 공정으로, 타 공정에 비해 자동화 비율이 가장 낮은 특징을 가지고 있다. 또한, 현재의 자동차 조립공정은 작업자의 조립작업에 대한 실시간 모니터링이 이루어지고 있지 못한 실정으로, 작업자의 작업 공구위치 측정시스템의 도입을 통해 공구의 위치를 실시간으로 파악하고 분석하여 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 자동차 제조공정에서 발생할 수 있는 불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업자의 작업공구 위치 측정 시스템의 도입을 통해 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크하고, 제조공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있는 실시간 공구 위치추적 시스템의 구성을 위하여 UWB(Ultra Wide Band) 무선측위를 활용한 공구의 실시간 위치추적시스템을 개발하고 그 효용성을 증명하고자 한다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
명시적인 자원 할당과 스케줄링에 의해 QoS를 제공 할 수 있는 방안으로 RSVP가 제안되었으나 내부 구조 변경이나 확장성의 문제를 내포하고 있다. 그래서 IETF에서는 차등 서비스(Differentiated Service)를 이용하여 서비스 영역을 확장하려는 연구가 활발히 진행중이다. DiffServ는 확장성을 고려하여 RSVP와 같은 개별 flow에 대한 QoS 제공이 아닌 flow들의 집합(aggregated)으로 차등적인 서비스를 제공하는 방법이다. 본 논문에서는 aggregated flow로 서비스를 제공할 때 불특정 flow에 대한 QoS 손실을 막기 위해 Token Bucket Meter 처리 전에 사전 모니터링에 의해 자원공유의 공정성과 처리 속도를 향상시킬 수 있는 TC(Traffic Conditioner)를 설계, 구현하여 다수 subnetwork에서의 flow가 자원을 공정하게 공유함을 결과로 보였다.
본 연구에서는 2차원 형광스펙트럼의 PCA 분석을 통하여 발효 공정을 모니터링하고 PCR과 PLS과 같은 다변량 분석기법을 이용하여 공정을 모델링하였다. 재조합 대장균 E. coli 와 효모 S.cerevisiae의 발효 공정 중에 얻어진 많은 양의 2차원 형광스펙트럼 자료는 우선 PCA를 통해 축소된다. 그리고 PCA에서 주성분점수와 적재 산점도는 발효 공정의 정성적 경향을 묘사하기 위해 사용되었다. 또한, PCR과 PLS는 2차원 형광스펙트럼의 분석을 위해 사용되었으며 PLS모델이 보정과 예측 능력에서 PCR모델보다 조금 더 우수한 성능을 나타냈다. 따라서 2차원 형광스펙트럼 자료를 이용하여 생물공정을 모델링 하고자 할 때는 PCR 방법보다는 PLS 방법을 사용하는 것이 유리할 것이다.
반도체 제조공정의 발달로 칩의 성능은 더욱 향상되었으나 회로가 미세해지고 복잡해져 동작 환경에 의한 회로의 노화가 가속화 될 수 있다. 회로의 노화는 성능 저하로 나타나며, 결과적으로 시스템 오류를 발생 시킬 수 있다. 고신뢰 시스템에서는, 노화로 인한 오류가 큰 재난으로 이어질 수 있으므로, 사고를 예방하기 위한 오류 발생 예측 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 회로의 정상동작 중에 성능 저하를 감지하여 오류를 예측 할 수 있는 모니터링 기법을 제시한다. 모니터링을 위한 별도의 회로를 추가하지 않고 경계 스캔 셀과 TAP 제어기를 재활용한 IEEE 1149.1 경계 스캔 기반의 온-라인 성능 저하 모니터링 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 성능 저하 모니터링 기법을 검증한다.
본 연구에서는 국내 석회석 노천 광산시설이나 현장에서 배출되는 광산 미세먼지의 특징과 이를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 방안에 대해 관련 문헌 검토 및 전략을 제시하였다. 광산에서는 채굴된 광석의 파쇄와 운송 등의 공정에서 많은 양의 광산 먼지들이 발생한다. 광석에서 인위적으로 광산먼지를 생성시키는 실험를 통해 제시된 배출계수 및 관련 경험식으로 광산 시설 또는 운송 과정에서의 PM 배출량을 추정할 수 있다. 광산 PM 분산의 효과적인 모니터링을 위해 본 연구는 광산 현장의 주요 PM 배출원 주변에 여러 개의 저가 센서를 갖춘 모니터링 네트워크를 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 시범적으로 국내 2곳의 석회석 광산 현장을 선정하여 저가의 PM 센서와 LTE(Long-Term Evolution) 데이터 통신을 통한 모니터링 네트워크를 설치하였다. 모니터링 예비 운전 결과 모니터링 기간에 따 PM 데이터는 통상적인 PM 분산 패턴을 보여주었다. 먼지 입도를 감안한 확산모델링을 PM 분산 패턴을 대략적으로 정량화할 수 있다. 또한 먼지 확산 추정을 위해서는 현장의 기상 및 지형 조건 이외에도 먼지 입도에 따른 거동을 반영한 확산 모델식을 이용하여야 한다.
화력발전소에서 장치 이상이나 열화로 인해 발전효율이 저하될 때 운전자가 이를 감지하고 적시에 조처를 취할 수 있도록 지원하는 성능관리시스템은 무엇보다도 발전효율을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 공정용 증기 또는 난방용열(이하 공정용 증기로 단일화 표기)과 전기를 동시에 생산하는 열병합발전에 대해 지금까지 다수의 발전효율 모델들이 제안되었는데, 대부분 공정용 증기의 가치를 제대로 평가하지 못해 발전효율을 정확하게 예측하지 못했다. 본 연구에서는 발전효율 예측 모델의 계수를 조업 데이터를 통해 결정하고, 공정용 증기의 전기 환산효율(ECE, Electricity Conversion Efficiency) 모델을 적용함으로써 공정용 증기의 가치를 정확하게 평가할 수 있도록 하였다. 본 방법을 열병합발전의 설계 데이터에 적용하여 발전부하에 대한 발전효율의 추세선을 구한 결과 R2가 99.91%로 회귀 수준이 매우 높았다. 본 결과로부터 조업 데이터를 이용한 ECE 모델 계수 결정 방법이 발전효율을 정확하게 예측하여 열병합발전에 대한 성능 모니터링에 적합함을 확인할 수 있었다.
실시간 공정 감시 체계는 공정에서 발생된 이상상황을 조기에 감지하도록 설계된다. 공정 감시를 위해 패턴 인식과 머신 러닝 분야에서 비선형 방법론을 비롯한 다양한 방법들이 사용되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 데이터의 불균형이 존재하는 공정으로부터 얻은 데이터에 기반한 공정 감시 모델을 제시한다. 정상 조업영역의 과거 데이터는 쉽게 얻을 수 있지만 특정 이상 상황에 대한 이상 데이터는 상대적으로 많지 않다. 이러한 상황에서는 필터링 방법의 활용이 공정 감시 성능 향상에 도움이 될 수 있는데 이는 데이터 모델링에 필요 없는 데이터 산포를 제거하거나 필터링함으로써 달성된다. 본 연구에서는 다양한 선형 및 비선형 방법에 기반한 모니터링 모델들의 감시 성능을 회분식 공정 데이터를 활용하여 비교 검증하였으며 이를 통해 향상된 감시 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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