• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.227-228
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• 2009

플라즈마 공정 중에 플라즈마는 공정조건에 따라 다양한 빛을 발산하며, 이를 플라즈마 감시에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 반도체 공정 중에서 발생하는 플라즈마의 색상 정보 (X, Y, Tc)를 수집했다. 그리고 공정 조건 중 소스파워와 바이어스파워의 값을 다양하게 변화시키면서 색 정보의 민감도를 비교, 분석하였다. 소스와 바이어스 파워의 변화에 대해 색 정보는 반대의 경향을 보였다. 또한 소스 파워의 경우 X, 그리고 바이어스 파워의 경우 Tc가 효과적인 감시 변수임을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1992.10a
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• pp.364-369
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• 1992

본 논문에서는 연속 공정자동화를 위한 시스템 제어장치 중 공정의 제반운영 및 제어상태를 감시하기 위하여 공정상태를 나타내는 여러가지의 data를 그래픽 모니터상에 graphics로 표시해 주는 User Interface System인 Operator Terminal의 설계 및 구현을 다룬다. 이를 위하여 Operator Terminal은 출력장치로 VGA board와 color monitor, 입력장치로는 mouse와 function keyboard, 통신을 위한 RS232C serial port를 갖는 IBM-PC AT급의 mother board로 구성된다. 또한 program 저장은 상위 computer의 HDD를 이용한다. 그래픽 편집 및 모니터링을 위한 software는 한글 MS Windows 환경에서 구현한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.1
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• pp.11-18
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• 2010

Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the vibration signal of the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features for TCM. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating the parameters of beta probability distribution based on method of moments. The performance of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.29
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• pp.35-44
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• 1998

공정거래위원회는 지난 ''97년 12월 29일 1998년도에 적용될 시장지배적사업자로 128개 품목의 311개 사업자(순사업자:188개)를 지정하고 ''98년 1월 1일부터 시행에 들어갔다. ''98년도에는 ''97년도 지정품목 및 사업자 중 13개 품목, 50개 사업자가 신규로 지정된 반면 14개 품목, 45개 사업자가 지정제외되어 지난해인 ''97년도에 비해 시장지배적사업자는 5개 증가한 반면, 시장지배적품목은 1개가 감소하였다. 이번에 공정위가 시장지배적품목 및 사업자의 변동상황을 분석한 결과, ''98년도에 신규로 시장지배적품목으로 지정된 품목은 주로 매출액의 증가에 따른 자연증가가 많았던 반면, 지정제외품목은 대부분 시장집중도 완화에 기인하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시장지배적품목으로 계속 지정된 품목의 경우에도 사업자간의 시장점유율 순위와 상위 3사가 변동한 품목이 $32.3\%$에 달한 것으로 나타나 전반적으로 시장경쟁이 촉진되고 있는 것으로 분석되었다. 시장지배적품목의 시장집중도의 경우에는 1사 지배품목의 수와 3사 지배품목 중 $90\%$ 이상의 고집중품목의 수가 감소한 것으로 나타났다. 공정위는 앞으로 시장지배적사업자에 대하여는 최근의 경제상황을 감안하여 물가와 민생안정에 역점을 두고 공정거래법을 집행해 나갈 계획으로 있다. 이를 위해 가격남용, 출고조절, 공동행위 등 물가안정을 저해하는 시장지배적사업자의 법위반행위에 대한 감시를 강화하고, 특히 휘발유, 맥주, 라면 등 물가와 서민생활에 큰 영향을 미치는 독과점품목에 대하여 철저히 감시할 계획이며, 독과점시장 구조개선시책의 일환으로 ''96년부터 추진하고 있는 26개 우선개선대상품목의 경쟁촉진방안을 적극적으로 추진할 계획으로 있다고 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.20-25
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• 1994

절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.20-31
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• 1994

FMS(Flesible Manufacturing System), FMX(Flexible Manufacturing Cell)와 같은 유연 생산시스템 뿐만 아니고 공장자동화(FA)의 최하위 단위인 절삭가공 공작기계에 대한 무인화의 실현은 머지않은 장래에 완성될 IMS(Intelligent Manufacturing System)시스템이 구축에 있어서 최대의 걸림돌이 되고 있다. 전통적인 생산시스템에서는 경험을 가진 작업자에 의해 절삭공정이 감시되어지며, 만약 이상이 발생했을 때에는 그 상태에 따른 적절한 조치를 즉시 취할 수 있었다. 그러나 급속도로 연구가 진행되는 무인생산 시스템에서는 이러한 작업자의 역할이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어 시스템으로 대체되어야 한다. 이러한감시활동 중에서도 공구마모 및 파단의 검출은 효율적인 공구교환정책, 가공물의 품위유지 및 공구와 공작기계의 보호를 위해서 가장 중요한 부분으로 취급되고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.215-215
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• 2022

현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2011.05a
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• pp.89-90
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• 2011

플라즈마 공정 중에 발생하는 플라즈마 누설은 챔버 압력의 변화를 초래하여 증착 또는 식각 중인 박막패턴을 손상시킨다. 따라서 플라즈마 누설을 실시간으로 탐지하는 것이 요구되며, 본 연구에서는 광방사분광기 (Optical emisison spectroscopy), 신경망, 그리고 제어차트를 결합한 플라즈마 누설의 인-시츄 탐지기술을 보고한다. 비교평가 결과 소수의 라디칼 정보를 감시하는 것보다 신경망 모델로부터의 예측정보를 이용할 때 보다 증진된 누설탐지 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.389-394
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• 2002

1) HTST공정에 적합한 공정감시 및 제어알고리즘을 개발하였고, 일련의 모든 프로그램은 G언어의 일종인 Labview 5.1을 사용하였다. 프로그램상에는 온도, 압력, 유량을 표시하는 아날로그 및 디지털 창을 마련하여 장치내부의 상태를 쉽게 파악학 수 있도록 하였다. 2) 살균온도를 9$0^{\circ}C$로 설정하였을 때 온도제어 오차는 0.05$^{\circ}C$였으며 이것은 Negiz와 Cinar(1995)의 온도제어 오차 0.22$^{\circ}C$보다 정밀한 제어가 이루어짐을 알 수 있었다. 3), 운전중 원료의 과살균을 방지하지 하기 위해 각 각의 경우에 스팀온도를 제어하였고 목표온도까지 가열하기 위한 각 유량과 초기온도별 스팀온도를 구하였다. 4) 본 연구의 이 후 과제로는 유량의 변화에 따른 홀딩튜브의 길이와 살균시간의 상관관계를 규명하여 실제 HTST공정에 적용될 수 있는 수학적 모델링을 구현해야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1855-1856
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• 2008

본 연구에서는 공정 중에 민감하게 반응하는 플라즈마로부터 수집되는 이온에너지 분포(IED : Ion Energy Distribution)와 시계열 신경망 모델링을 결합한 플라즈마 감시 기술을 개발하였다. NIEA(Non-invasive ion analyzer)를 이용하여 IED를 측정하였으며, 모델링에 사용된 신경망은 자기 상관 시계열 신경망(A-NTS : Auto-Correlated Neural Time-Series)이다. 모델 개발을 위한 학습과 테스트 데이터로는 Duty ratio 100%에서 수집한 IED를 이용하였으며, 개발된 모델의 감시 성능은 60%에서 수집된 IED로 평가하였다. 학습인자 k와 m의 범위는 각각 1-3 으로 총 9종류의 (k, m) 조합에 대해서 모델 성능을 평가하였다. 신경망 은닉층 뉴런수는 2-9의 범위에서 최적화하였다. 최적화된 모델은 (2, 3)과 뉴런수 2에서 구해졌으며, 0.335의 예측 에러를 보였다. 60% IED 데이터로 평가한 결과 플라즈마 고장에의 민감도는 62% 이상이었다. 이는 IED의 A-NTS 모델이 플라즈마 고장의 감시에 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.