TIPS 공정에 의한 고분자막 제조기술은 기존의 적정용매가 없어서 분리막 소재로 상용할 수 없었던 결정성 고분자 및 고강도 엔지니어링 플라스틱 등에 대하여 소재의 폭을 넓힐 수 있고 적정 희석제와의 혼합으로 고분자 소재의 용융점을 강화 시킬 수 있어 가공온도의 제약을 어느정도 해결할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 TIPS 공정에 의해 제조되는 고분자 matrix, 혹은 고분자 막의 미세구조는 선택된 고분자와 희석제의 종류 및 상분리 mechanism에 따라 크게 달라지므로 이들 제조 변수의 적절한 조절을 할 수 있다. 본 연구에서는 열유도 상분리 공정과 연신공정을 통해 몇가지 제조변수를 조절하여 미세다공성 중공사막을 제조하였다. 고분자-희석제 용융액의 melt viscosity를 변화시켜 보았고, 희석제의 추출 후 열처리를 하여 이에 따른 영향을 알아보았다. 상분리 속도가 막의 구조 및 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 coagulation bath temperature를 변화시켜 보았으며, 몇가지 종류의 coagulant를 사용하여 막을 제조한 후 성능을 측정해 보았다. 또한 기존의 상업용 막과 성능 및 구조를 비교하여 보았다.
분무성형공정은 급냉응고 및 결정입자 제어에 따른 고품위 소재 개발의 장점과 함께 고밀도 near-net-shape 제품의 제조가 가능한 합금제조기술이다 분무성형체의 미세조직은 적층표면에 도달하는 액적들의 평균 열용량, 즉 고상분율에 의하여 결정되며, 이는 액적의 비행과정에서의 분사가스-액적간의 열전달과 적층표면에서의 열유입과 열유출 속도에 영향을 받는다. 실제 다양한 공정변수들이 복합적으로 미세조직 형성과정에 영향을 미치지만, 균일한 미세조직을 얻기 위하여서는 적층표면에서의 온도와 고상분율을 항상 일정하게 제어하여야만 한다 즉, 적층표면 온도를 분무 성형공정중에 지속적으로 측정하여 이를 공정 제어 시스템에 feedback하여 원하는 적층표면온도를 유지하도록 공정변수를 제어하는 것이 필수적이다. 분무성형에 제조된 성형체는 합금원소의 편석이 없고 미세한 등방성의 결정립으로 이루어진 특징적인 미세조직을 나타낸다 이와 같은 미세조직으로 인하여 분무성형체는 우수한 성형성과 기계가공성을 나타내며, 또한 분무성형-후속가공된 최종 제품은 잉곳주조에 의하여 제조된 것과 비교하여 크게 향상된 기계적 성질을 가진다.
초정밀 박막저항을 제조하기 위하여, 3원계 5lwt%Ni-4lwt%Cr-8wt%Si 합금 타겟(Target)을 가지고 DC/RF 마그네트론 스퍼터를 이용하여 박막 저항을 제조하였고. 낮은 저항온도계수(TCR)를 가지는 박막을 만들기 위해 스퍼터링 제조공정의 변화에 따른 박막의 미세구조와 전기적인 특성을 조사하였다. 스퍼터링 제조공정 변수로써 스퍼터링 Power를 변화시켰고. 제조된 박막은 공기 중에서 400[$^{\circ}C$]까지 열처리하였다. 반응압력을 감소시킴에 따라 TCR값은 감소하였고, 기판온도 및 열처리 온도의 증가에 따라 TCR값도 증가하였다. 또한. 저항온도계수값은 DC와 RF의 변화에 따라 +52, -25(ppm/$^{\circ}C$)의 TCR값을 나타냈다 이와 같은 결과로부터 제조공정을 변화시킴에 따라 면저항 및 저항 온도계수의 제어가 가능함을 알 수 있었다.
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.
건습식방사법에 의한 폴리설폰중공사를 제조함에 있어 여러가지의 방사조건을 변화시켜 이에 따른 중공사의 다양한 구조를 검토하고 이들의 투과특성을 조사하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 인식하고 Polysulfone 중공사막의 제조시 여러가지의 방사조건을 세분하여 방사높이, 방사용액 및 내부응고제의 양의 변화등의 방사변수에 따른 구조 및 투과특성 그리고 내부스킨층만이 존재하는 중공사와 외부스킨층만이 존재하는 중공사를 제조할 수 있는 특정조건을 확립한 후 이들의 상전이공정에 따른 변수를 도입하여 중공사를 제조하여 그 투과성능을 상전이공정과 연결시켜 해석하였다.
본 논문에서는 $0.5\mum$의 최소선폭을 가지는 초고집적 소자제조에 필요한 레지스트 재료의 특성 및 레지스트 공정을 살펴보았다. 일반적인 레지스트 특성변수들 중에서 소자의 고집적화에 따라 중요한 미세형상 정의 및 건식식각에 의한 패턴전사에 관련된 변수들을 깊이 살펴보았다. 미세형상 정의에 필요한 레지스트 특성의 한계는 회절에 의한 분해능 한계 이론을 적용하였고, 패턴전사에 필요한 한계는 반응성 이온식각 과정을 고려하여 유추하였다. 마지막으로 굴곡이 있는 기판 상에서의 초미세 형상 정의를 위한 여러가지 레지스트 공정을 간단하게 비교 검토하였다.
본 연구에서는 자가치료제가 저장된 마이크로캡슐의 제조공법을 소개하였으며 제조공정변수를 달리하여 제조된 마이크로캡슐의 특성을 입도분석기, 광학현미경, TGA 등을 통해 평가하였다. 이때 자가치료용 마이크로캡슐은 요소-포름알데히드 수지로 구성된 박막으로 되어 있으며 마이크로캡슐의 내부에는 자가치료제인 DCPD가 충전되어 있는 경우를 고려하였다. 마이크로캡슐의 제조공정변수로는 (1) 24시간. 40시간. 48시간, 60시간의 EMA copolymer 용해시간, (2) pH3.5, pH4.0, pH4.5의 수소이온농도, (3) 400rpm, 500rpm, 600rpm. 1000rpm의 교반속도, (4) $50^{\circ}$, $55^{\circ}$, $60^{\circ}$의 반응온도 등을 고려하였다. 연구결과에 따르면 마이크로캡슐의 입도분포는 교반속도에 따라 달라지며, EMA copolymer의 용해시간, 수용액에서의 수소이온농도 및 반응온도 등은 마이크로캡슐의 열안정성에 큰 영향을 미친다. 따라서 마이크로캡슐의 내부에 저장된 자가치료제의 증발을 억제할 수 있는 우수한 열안정성을 갖는 마이크로캡슐을 제조하기 위해서는 적절한 제조공정변수가 적용되어야 한다.
본 논문에서는 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 제안하는 모델은 소규모의 제조공정에서 순차 마이닝 의사결정 모델을 적용하여 제조 효율을 높이는 방법이다. 제조 단계 중 제품 제조 과정에서 나타나는 데이터를 입력 변수들로 구성하고, 시간당 제조량과 불량률을 출력 변수로 구성한다. t-검정을 통해 유의수준이 높은 변수만을 사용하여 GSP 알고리즘과 REPTree 알고리즘을 이용한 규칙과 모델을 생성한다. 의미있는 순차 규칙과 의사결정 모델은 정확도, 민감도, 특이성, 예측도를 통해 유의미함을 확인한다. 결과적으로, 실제 제조에 적용한 결과 불량률은 0.38%가 개선되었고, 시간당 제조량은 평균 1.89/h 증가되었다. 이는 소규모 제조 공정에서 데이터 마이닝 분석을 통한 제조 효율을 높이기 위한 의미있는 결과를 나타낸다.
ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
세공 크기가 2.6 ${\mu}m$인 SPG (Shirasu porous glass) 막이 설치된 실험실 규모의 막유화 장치를 사용하여 막유화 에멀젼-겔 공정의 변수 조절을 통해 구형상의 실리카 입자를 제조하였다. 막유화 에멀젼-겔 공정의 변수로는 분산상 압력, 연속상 내 안정제 및 유화제의 농도, $H_2O$/TEOS 비율 및 연속상에 대한 분산상의 비율로 설정하고, 이들 변수가 제조된 실리카 입자의 크기와 분포에 미치는 영향을 검토하였다. 막유화의 공정변수들 중에서 분산상 압력과 연속상에 대한 분산상의 비가 증가할수록 실리카 입자의 크기가 증가하였다. 반면 안정제 및 유화제의 농도, $H_2O$/TEOS 비가 증가할수록 입자의 크기가 감소하였다. 막유화 에멀젼-겔 공정변수의 조절을 통해 최종적으로 평균 입자 크기가 3 ${\mu}m$인 비교적 입도분포가 균일한 구형상의 실리카 입자 제조가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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