건설현장에서 가장 빈번하게 발생하는 추락사고는 작업자의 부주의와 안전장구의 불량으로 발생한다. 추락사고 예방을 위해 의무적으로 착용해야 하는 종래의 안전대는 수동적인 방식이기 때문에 사고 예방에 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 일환으로서 종래의 하네스식 안전대에 상황인식센서와 USN 등 ICT융합기술을 접목한 새로운 안전대시스템 개발 방안을 마련하였다.
본 논문에서는 전기설비의 전기적 접속부 또는 전기배선 등에서 발생하는 이상발열을 감지하는 방법에 대해 알아보고, 분전함에서의 발열상태를 실시간으로 모니터링하는 전력설비 진단시스템에 사용되고 있는 광온도센서에 대하여 동작특성을 실험, 분석하였다. 광온도센서의 동작특성 실험을 위한 열원으로는 Black Body와 Hot Plate를 사용하였으며 각각에서의 열원의 온도변화에 따른 광온도센서 출력전압값을 측정, 분석하였다. 그리고 분전함내 차단기 단자에서의 체결불량으로 인한 이상발열 감지 실험을 기존의 발열 감지방법인 열전대와 적외선 열화상장치를 이용하여 실시하였고, 광온도센서를 이용해 실시하여 결과를 비교 분석하였다. 실험결과, 광온도센서의 이상발열 감지능력이 유사함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과는 향후 RFID형 광온도센서를 이용한 전력설비 진단시스템의 현장 적용에 있어 기본 자료가 될 것으로 기대된다.
플립칩과 같은 정밀한 전자부품을 일반적인 표면실장방법에 의해 고속으로 장착 시킬 경우에는 칩의 표면이 PCB 실장면에 닿는 순간 접촉력(Contact Force)이 크게 발생한다. 과도한 접촉력에 의해 솔더 볼의 표면에 크랙이 가거나 솔더 볼이 변형되어 좁은 피치 내에서 인접해 있는 솔더 볼이 서로 붙는다든지, 또한 리드가 손상된다든지 하는 등과 같은 현상이 발생하여 표면 실장 불량의 원인이 될 가능성이 높아진다. 또한, 유연한 재질로 구성된 PCB 실장면에 과도한 힘을 가할 시에는 실장면의 국부적인 탄성변형이 발생하여 칩의 장착위치가 변경되어 정확한 위치에의 장착이 어렵게 된다. 따라서 CSP 나 플립 칩과 같은 고정도 칩을 고속으로 정확한 위치에 실장하기 위해서는 칩을 장착할 때 플립칩과 실장면의 자세를 평형상태로 제어할 필요가 있으며, 특히 발생하는 충격을 감소시키기 위한 충격 제어와 충돌 후 일정한 접촉력 유지를 할 수 있는 힘 제어가 필수적임을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상기와 같은 자세제어 및 힘제어를 요구하는 플립 칩 장착을 위한 엑츄에이터와 거리/힘 센서 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템의 효율성을 입증하기 위해 다양한 환경에서 성능시험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 시스템의 만족할 만한 실험결과를 보여주었다.
이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트할 때에는 테스트 기기마다 화소값을 비교하는 방법, 결함을 수치화하는 방법, 불량을 판별하는 방법이 천차만별로 다르기 때문에 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트하는 장비는 테스트 대상 기기의 종류에 따라 따로따로 셋업되어야 한다. 일반적으로 테스트 내용은 표준화된 형식이 아니라 임의 형식의 기술문서로 전달되기 때문에 테스트 대상 기기에 맞추어 수작업으로 테스트 프로그램을 개발하기 위해 매우 많은 시간과 노력이 필요하며 오류의 위험성도 높다. 본 논문에서는 하나의 프로그램으로 현재 사용되는 테스트를 거의 모두 수용할 수 있도록 다양한 영상 취득 테스트를 단일 프레임워크로 표현하는 표준화된 기술 방법을 제안한다.
습도는 대기중에 분포되어있는 물 분자의 양으로 사람이 살아가는데 있어 막대한 영향을 주는 환경적 요소중 하나이다. 산업적 가스의 순도에 막대한 영향을 끼치기도 하고, 반도체 산업에서 불량률과도 밀접한 관련이 있다. 또한, 식품학이나 기상학, 농사와도 밀접한 관련이 있어서 습도를 측정하는 것은 중요시 되고 있다. 이를 위해서 많은 물질들이 사용되고, 연구되었다. 산화 구리, 산화 아연, 산화 납 등의 산화금속 물질들이나 전도성 고분자, 실리콘 기반의 물질들이 주로 사용되고 있는데, 그 중 산화 금속이 쉬운 합성 방법과 낮은 단가, 명확한 작동 원리로 인해 널리 사용되고 있다. 산화 아연의 경우 넓은 direct band gap energy와 우수한 내화학성으로 인해 주로 사용되는데 그 중 1차원 물질인 nanowire의 경우 비등성 구조와 높은 비표면적을 갖는 특성으로 인해 산화 아연의 nanowire 구조가 많이 사용된다. 본 연구에서는 열처리 공정을 이용하여 산화아연의 nanowire 구조를 합성하였고, 합성된 nanowire는 양쪽의 미세전극을 직접적으로 연결하여 간편한 방식으로 소형 소자를 만들 수 있다는 장점이 있다. 열처리 공정 이전에 전기도금 방식을 이용하여 아연층을 증착 하였다. 전기도금 조건은 0.1 M의 염화 아연과 1 M의 염화 칼륨으로 구성된 용액에 -1.1 V를 인가하였다. 합성된 아연층은 열처리 공정에 의해 산화아연의 nanowire 구조체로 변환되고, SEM (scanning electron microscope)를 통해 표면 형상을 관찰 하였고, XRD (X-ray diffraction)을 통해 미세구조를 확인하였다. -1 V부터 1 V 범위의 전압을 흘려주어 형성된 소자의 전기적 특성을 확인하였고, 1 V를 인가하였을 때, 습도 변화에 따른 센서 소자의 저항변화를 통해 습도 센서로서의 특성을 확인 하였다.
본 연구는 다양한 어셈블리 부품의 용접부 내부결함을 검사하기 위한 초음파 탐상 장비 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 초음파 탐상을 위하여 시스템의 모션제어 S/W, 초음파 송수신기 제어, 결함 판정 기준 설정 등의 계측 S/W 등이 설계되었으며, 양품과 불량품의 비교분석을 하기 위하여 용접결함 불량품 샘플워크 등도 제작되었다. 이와 같은 구성으로 이루어진 시스템을 통하여 어셈블리 부품 용접부의 결함 위치 및 깊이에 대한 자동검사 기능을 수행할 수 있었으며, 종전에 전문가에 의해 이루어졌던 용접부의 내부결함에 대한 판단을 시스템이 수행하도록 하였다.
반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1117-1128
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2015
오늘날 ICT기술의 눈부신 발전으로 많은 부분에 정보화와 자동화가 이루어져 있으며, 제조업에서도 경쟁우위를 확보하기 위해 설계, 생산 공정의 자동화와 정보시스템을 도입하고 있다. 그러나 정보화 투자 여력이 없는 영세 중소제조 기업의 경우 생산현장에서 정보화의 힘이 미치지 못하고 있으며, 작업자의 경험과 수기데이터에 의존하여 생산 공정을 관리하고 있는 실정이다. 수기데이터로 관리되고 있는 제조공정에서는 불량 발생 시 불량원인을 명확히 밝혀내는데 한계가 있다. 본 연구에서는 수기데이터로 관리되고 있는 중소제조 자동차 부품 가공공정에 대하여, 수기데이터를 수집, 향후 센서데이터를 활용할 수 있도록 중소 제조 맞춤형 분석시스템을 구축하고, 중요도가 큰 일부 공정에 대하여 품질에 영향을 미치는 핵심요인을 4M관점에서 분석하였다. 분석결과, 호기별 불량수량에는 유의한 차이가 없었으며, 원자재, 생산수량, 작업자간 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다.
전자기 유도 방식의 투명 전자 패턴을 이용한 입력장치의 안정적 생산을 위해서는 생산 공정에서 미리 패턴 검사가 필요한 실정이다. 손터치용 정전용량 패턴의 검사 방법은 다양하게 제시 되어왔으나, 투명 전자기 유도 방식의 패턴 검사방법은 관련 기술 자료를 찾기 힘든 실정이다. 본 연구에서는 메탈 메쉬형 패턴으로 제작된 융합형 전자기유도 센서의 검사방법을 개발하기 위하여, 측정 센서에서 노출된 FPCB 커넥터 부분만의 측정으로 센서 내부의 안테나 임피던스를 측정하기 위한 새로운 측정알고리즘과 측정 방법을 제안하였다. 제안된 검사방법은 자체 개발된 윈도우 운영프로그램으로 제어되는 컴퓨터의 명령에 따라 미리 설정된 특정 채널 간의 루프를 형성하는 마이크로프로세서로 구성된 제어 보드, 특정 채널 간의 임피던스를 고정밀도로 측정하는 LCR 메터 그리고 측정결과를 컴퓨터로 전송하는 통신 시스템으로 구성하였다. 제안된 시스템을 설계 제작하여 자동으로 설정된 채널 간의 측정을 수행하였으며, 9개의 시편에 대하여 임피던스를 실제 측정한 결과와 제안된 시스템으로 측정한 결과, 실제 제품에 사용되는 센서의 기능 불량을 검출할 수 있는 성능을 보임을 알 수 있었다.
스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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