최근 생산성 향상을 위해 용접 자동화가 실용 분야, 특히 GMAW 공정에서 활발히 진행되고있다. 그러 나, 현 수준의 용접 자동화는 완전 자동화에는 이르지 못하고 단지 주어진 용접 조건과 용접 경로로 용 접을 실행하는 로보트 시스템의 채용으로 인간의 작업을 대체하는 정도이다. 이와 같은 로보트 시스템 을 이용한 자동화에 있어서는 예기치못한 공정의 변동에 대처하기 위한 공정 중 용접질 모니터링이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이 목적으로 표면의 다점 온도를 측정하여 이 중 한점의 온도와 이점 이점 부근의 온도 구배로써 용융지 크기 추정 지수를 구성하였다. 이 지수는 온도 변수들과 대응 용융지 크기 간에 다중 회귀 방법을 이용하여 최소 추정 오차가 발생하도록 설정된 수학적 모델이다. 제안된 지 수의 추정 성능을 평가하기 위해 용접 열전도 모델로 부터 얻은 용융지 크기와 표면 온도분포 data를 이용 하여 일련의 시뮬레이션 연구를 실시하였다. 이 과정에서 지수 구성 온도 변수들의 차수가 추정 성능에 미치는 영향과 온도 측정 위치에 따른 추정 성능의 민감도를 추정 오차와 오차 분산을 통해 분석하고, 지수를 사용하였을 때의 추정성능을 한점 온도를 이용하는 경우와 비교 평가하였다.
사후경과시간(PMI)을 추정하기 위하여 사용되고 있는 유효적산온도(ADD)를 계산하는데 있어서 가장 중요한 요인 중 하나는 바로 사건 현장의 대기 온도를 최대한 정확하게 추정하는 것이다. 지금까지 사건 현장의 대기 온도를 추정하는 방법으로는 사건이 일어난 현장 근처의 기상청 온도를 그대로 적용하거나, 보정 온도를 고려하여 사용하거나, 주변 기상청 온도와 사건 현장 대기 온도의 선형 회귀분석을 통해 과거 일정기간 동안의 현장 대기 온도를 추정하였다. 이 때, 온도 추정 방법에 따라 온도 추정값이 달라질 수 있으며, 측정 조건이나 온도에 영향을 줄 수 있는 풍량, 풍속, 습도, 강우량 등 환경 요인에 따라서도 추정값의 정확도가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내의 환경 요인 및 측정 조건들을 대상으로 보다 다양한 온도 추정 방법들에 적용하여 과거 일정기간 동안의 현장 대기온도를 추정하고, 이렇게 추정된 온도와 실제 온도와의 비교를 통하여 국내 온도 추정에 미치는 영향을 연구하고자 한다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
인버터에 사용되는 전력용 반도체 소자의 정션 온도는 모듈의 보호 및 수명 예측에 중요한 영향을 미친다. 온도를 추정하기 위해 제조사에서 제공되는 데이터 시트로부터 피라미터를 찾아 입력하게 되는데, 온도, 전류 및 $R_g$ 저항 등의 요인에 의해 이 파라미터가 변경된다. 본 논문은 온도 추정 과정에서 사용되는 파라미터에 온도에 따라 변동되는 성분을 선형화하여 추가하여 현재 온도에 맞는 파라미터를 계산해 낼 수 있는 방법에 관한 것으로 데이터 시트로부터 미리 계산된 계수 값을 이용하여 수식적으로 온도 의존성을 반영할 수 있다.이를 이용하여 부하 전류, 스위칭 주파수, DC Link 전압 등의 변동에 따라 정션 온도를 실시간으로 추정하였으며, iGBT 의 상단에 온도 센서를 부착하여 추정결과를 검증하였다. 본 방법을 통해 파라미터의 온도 의존성을 수식적으로 반영할 수 있으므로 파라미터를 저장하는 인버터의 데이터 저장 공간을 최소화 할 수 있다.
본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 온도 변화를 인공신경망을 통해 예측 및 추정하는 방법을 제시한다. 고정자와 회전자의 온도와 속도, 토크를 입력으로 하여 다음 샘플링 주기까지의 온도 변화를 출력하는 인공 신경망이 제시되었다. 여러 운전점에서 수집된 온도 데이터를 사용하여 훈련된 신경망은 임의의 온도를 시작 온도로 설정하고 출력인 온도 변화를 적분하여 현재의 온도를 추정한다. 제시된 방식은 시뮬레이션을 통해 검증되었고 훈련에 사용되지 않았던 운전경로에 대해 항상 $2^{\circ}C$ 이하의 추정 오차 성능을 보였다.
Hyperthermia를 사용하여 종양세포를 치료하는데 있어서 시간에 따른 동적 온도분포를 추정하 고 또, 그 온도분포에 관계하는 인자들이 동적 온도특성에 미치는 영향을 살펴보는 것은 실제 치료시에 정확한 온도제어를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 몸속 10cm 깊이에 존재하는 원통형 종양모 델을 설정하고 초음파 동심환 변환기로 열을 집속시켰을 때 동적 온도분포 추정을 위해서 2차원 유한요 소법과 유한차분법을 이용하였다. 결과로서, 동적 온도분포에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 혈류량이었 고, 추출된 동적 온도분포 특성값을 가지고 간단한 ON/OFF 온도제어에 적용할 수 있음을 보였다.
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
냉장실의 온도분포의 추정은 냉장고의 과냉현상 방지, 운전효율 향상을 위해 필요할 뿐만이 아니라 최근 많은 제품에서 제공하고 있는 집중냉각기능을 실현하는데 있어서도 필수 불가결한 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 냉장실내 온도분포추정에 있어서의 문제점을 개관하고, 온도분포추정을 위한 퍼지불감대(Fuzzy Dead Zone)를 갖는 퍼지동정모델(Fuzzy Identification Model)을 제안한다. 또한, 얻어진 모델을 이용하여 냉장실내 온도센서의 최적위치에 관하여 고찰한다.
콘크리트의 강도발현을 양생온도와 재령의 함수로 나타내는 적산온도 방법은 시멘트 콘크리트의 강도추정에 폭넓게 사용되어 왔다. 본 연구에서는 열경화성인 불포화 폴리에스터 수지를 결합재로 한 경량 폴리머 모르터를 대상으로 하여 적산온도법에 의한 초기강도 추정방법을 구명하였다. 폴리머 모르터의 압축강도는 가사시간 및 강도발현성에 영향을 미치는 촉매 및 촉진제 첨가량을 변화시켜 실험하였으며, 또한 적산온도 이론식에 사용되는 기준온도를 산출하였다. 적산온도는 추정된 기준온도를 적용시킨 적산온도 이론식에의해 산출하였으며 경량폴리머 모르터의 압축강도는 적산온도-압축강도의 관계로부터 추정할 수 있었다. 이 연구에서 얻어진 적산온도법에 의한 경량 폴리머 모르터의 강도추정식은 열경화성 수지를 이용한 각종 폴리머 모르터나 콘크리트에도 적용가능할 것으로 판단된다.
3-5 ${\mu}m$ 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 $0.485{\pm}1.552$ K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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