KR101309773B1 - Gas modeling method, gas modeling apparatus, gas detecting method, gas detecting apparatus and recording medium - Google Patents
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Abstract
기체모델링방법, 기체모델링장치, 기체탐지방법, 기체탐지장치 및 기록매체이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치는 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집하는 데이터 수집부, n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 제1 정규화부, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 변동시점 탐색부, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 상기 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 구간 분리부, 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 제2 정규화부 및 상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 모델 형성부를 포함한다.A gas modeling method, a gas modeling device, a gas detecting method, a gas detecting device and a recording medium are disclosed.
Gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention is a data collection unit for collecting the data of the gas concentration generated in the same gas environmental conditions n times, normalizing each of the gas concentration collected n times from the first normal gas concentration to the nth normal gas A first normalization unit for outputting a concentration, a variation point search unit for searching for a variation point at which a change in each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration becomes equal to or more than a reference value, and the first normal gas concentration to the nth A section separator extracting a gas concentration in each of a first time range to an mth time range (m is a natural number of 2 or more) including the time of change from each of the normal gas concentrations, and the first time range to the mth time range A second normalization unit performing a second normalization on the n gas concentrations extracted from each, and n gas concentrations on which the second normalization is performed Setting a representative value, and comprises model form a model for outputting a gas concentration according to the representative value.
Description
본 발명은 기체 모델링 방법, 기체모델링장치, 기체탐지방법, 기체탐지장치 및 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to a gas modeling method, a gas modeling device, a gas detection method, a gas detection device and a recording medium.
실리콘 웨이퍼 제조 공장(FAB : fabrication facility)에서는 다양한 종류의 물질이 사용된다. 이러한 반도체 칩의 제조 과정에서 사용되는 물질은 인체에 유해하거나 폭발성을 가질 수 있으므로 제조 회사는 물질의 관리 및 물질 누출 여부를 확인하여 위하여 기체탐지센서와 같은 다양한 장치를 FAB에 설치한다.Silicon wafer fabrication facilities (FABs) use a variety of materials. Since the materials used in the manufacturing process of the semiconductor chip may be harmful or explosive to the human body, the manufacturing company installs various devices such as a gas detection sensor in the FAB to check the management of the material and to check whether the material leaks.
기체탐지기술에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어지고 있으며, 이와 같은 연구들 중 한국공개특허 10-2006-0008290(이하, 한국공개특허)과 같이 기체의 탐지 여부 및 탐지 위치를 이용하는 연구가 이루어지고 있다.Research on gas detection technology is being conducted in various fields, and among these studies, researches using gas detection status and detection position, such as Korean Patent Publication No. 10-2006-0008290 (hereinafter, Korean Patent Publication), are being conducted. .
그러나 한국공개특허는 기체의 탐지 여부 및 탐지 위치를 이용할 뿐 기체의 성분이나 종류를 구체적으로 파악하기 힘들다. 기체의 성분이나 종류가 구체적으로 파악되지 않으면, 분석용 계측기를 사용하여 기체의 종류나 성분에 대한 추가적인 분석이 필요하여 기체 누출을 막는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 또한 기체의 성분이나 종류가 구체적으로 파악되지 않으면 기체 누출이 발생한 설비나 장치를 알아내기 어려우므로 기체에 대한 적극적이고 종합적인 관리 수단을 제공하기 힘들 수 있다. However, the Korean patent discloses only the detection and location of the gas, and it is difficult to know the composition or type of the gas in detail. If the composition or type of the gas is not specifically identified, further analysis of the type or composition of the gas using an analytical instrument may be time consuming to prevent gas leakage. In addition, if the composition or type of the gas is not specifically identified, it may be difficult to find a facility or apparatus in which a gas leak occurs, and thus, it may be difficult to provide an active and comprehensive management means for the gas.
이에 따라 기체의 누출 여부에 대한 파악뿐만 아니라 누출된 기체가 무엇인지를 판별하기 위한 연구가 진행되고 있다. Accordingly, research is being conducted to determine not only whether gas is leaked but also what is leaked gas.
본 발명은 기체의 성분이나 종류를 구체적으로 파악할 수 있는 기체 모델링 방법, 기체모델링장치, 기체탐지방법, 기체탐지장치 및 기록매체를 제공하기 위한 것이다.The present invention is to provide a gas modeling method, a gas modeling device, a gas detection method, a gas detection device and a recording medium capable of specifically grasp the component or type of the gas.
본 발명의 일측면에 따르면, 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집하는 데이터 수집부, n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 제1 정규화부, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 변동시점 탐색부, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 상기 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 구간 분리부, 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 제2 정규화부 및 상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 모델 형성부를 포함하는 기체모델링장치가 제공될 수 있다.According to one aspect of the invention, the data collection unit for collecting the data of the gas concentration generated in the same gas environmental conditions n times, and outputs the first normal gas concentration to the n-th normal gas concentration by normalizing each of the collected gas concentrations n times A first normalization unit, a change point search unit for searching for a variation point at which the change of each of the first normal gas concentration to the n th normal gas concentration becomes equal to or more than a reference value, and the first normal gas concentration to the n th normal gas concentration A section separator extracting a gas concentration in each of a first time range to an mth time range (m is a natural number of two or more), each of which includes the change time point, from each of the first time range to the mth time range A second normalization unit performing a second normalization on the n gas concentrations and a representative value of the n gas concentrations on which the second normalization is performed And a gas modeling apparatus including a model forming unit for outputting a gas concentration model according to the representative value can be provided.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집하는 단계, 상기 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 단계, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 단계, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 단계, 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 단계 및 상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 상기 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 단계를 포함하는 기체모델링방법이 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, collecting the data of the gas concentration generated in the same gas environmental conditions n times, normalizing each of the n times collected gas concentration to output the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration A step of searching for a change point at which a change in each of the first normal gas concentration to the n th normal gas concentration becomes a reference value or more, and includes a change point from each of the first normal gas concentration to the n th normal gas concentration. Extracting a gas concentration in each of the first to mth time ranges (m is a natural number of two or more), and a second for n gas concentrations extracted in each of the first to mth time ranges Performing a normalization and setting a representative value of the n gas concentrations at which the second normalization is performed and constructing a gas concentration model according to the representative value. A gas modeling method comprising the step of outputting can be provided.
본 발명의 또다른 측면에 따르면, 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집하는 기능, 상기 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 기능, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 기능, 상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 기능, 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 기능, 및 상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 상기 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 기능을 구현하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, a function of collecting the data of the gas concentration generated in the same gas environmental conditions n times, normalizing each of the n times collected gas concentration to output the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration And a change point of time at which the change of each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration becomes a reference value or more, and a change point of time from each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration. Extracting a gas concentration in each of the first time range to the mth time range (m is a natural number of 2 or more), and a method for n gas concentrations extracted in each of the first time range to the mth time range. A function of performing 2 normalizations, and setting a representative value of the n gas concentrations at which the second normalization is performed and according to the representative value. A may be provided with a readable recording medium storing a program for implementing a function of outputting computer.
본 발명의 실시예에 따른 기체모델링방법, 기체모델링장치, 기체탐지방법, 기체탐지장치 및 기록매체는 모델링된 특정 성분의 기체의 특성과 검출된 기체의 특성을 비교함으로써 기체의 성분이나 종류를 파악할 수 있다. Gas modeling method, gas modeling device, gas detection method, gas detection device and recording medium according to an embodiment of the present invention can determine the composition or type of the gas by comparing the characteristics of the gas and the detected gas of the specific modeled component Can be.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치을 나타낸다.
도 2는 기체 환경 조건에서 수집된 기체 농도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치의 데이터 수집부에 의해 수집된 불연속적인 기체 농도가 표시된 그래프를 나타낸다.
도 4는 기체 농도가 정규화된 것을 나타낸다.
도 5는 정규화된 기체 농도의 변동시점을 나타낸다.
도 6은 구간이 분리된 기체 농도를 나타낸다.
도 7은 제2 정규화가 이루어진 각 시간 범위에서의 기체 농도를 나타낸다.
도 8은 제2 정규화가 이루어진 기체 농도를 이용하여 도출된 기체 농도 모델을 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치의 구현예를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링 방법에 대한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치의 구현예를 나타낸다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지방법을 나타낸다.1 shows a gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 shows the gas concentration collected under gaseous environmental conditions.
Figure 3 shows a graph showing the discontinuous gas concentration collected by the data collector of the gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 shows that the gas concentration is normalized.
5 shows the time of fluctuation of normalized gas concentration.
6 shows the gas concentration with the section separated.
7 shows the gas concentrations in each time range in which the second normalization was made.
8 shows a gas concentration model derived using the gas concentration at which the second normalization was made.
9 shows an embodiment of a gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
10 is a flow chart for a gas modeling method according to an embodiment of the present invention.
11 shows a gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
12 shows an embodiment of a gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
13 shows a gas detection method according to an embodiment of the present invention.
이하 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present embodiment, the same designations and the same reference numerals are used for the same components, and further description thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치를 나타낸다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치는 데이터 수집부(110), 제1 정규화부(120), 변동시점 탐색부(130), 구간 분리부(140), 제2 정규화부(150), 및 모델 형성부(160)를 포함한다.1 shows a gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the gas modeling apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention includes a
데이터 수집부(110)는 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집한다. The
기체 농도는 기체탐지센서(170)에 의하여 탐지된 기체의 농도일 수 있다. 이 때 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치는 기체를 탐지하여 탐지된 기체의 농도에 대한 정보를 출력하는 기체탐지센서(170)를 포함할 수 있다.The gas concentration may be the concentration of the gas detected by the
기체탐지센서(170)가 기체 농도에 대한 아날로그 신호를 출력할 경우 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 신호변환부(180)를 더 포함할 수 있다.When the
제1 정규화부(120)는 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력한다. The
변동시점 탐색부(130)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색한다. The variation
구간 분리부(140)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출한다. 하나의 정규 기체 농도로부터 m 개의 시간 범위 각각에서 기체 농도가 추출되므로 기체 농도가 추출되는 횟수는 n*m이 된다. The
이 때, 각 시간 범위는 변동 시점에서 시작하고 인접한 시간 범위들 사이에 소정 시간 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 범위 내지 제4 시간 범위는 변동 시점 t에서 t+30초, t에서 t+40초, t에서 t+50초, 및 t에서 t+60초로 인접한 시간 범위들 사이의 시간 차이는 10 초일 수 있다. 제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위에서의 기체 농도들을 정규화한다. At this time, each time range starts at the time of change and there may be a predetermined time difference between adjacent time ranges. For example, the first to fourth time ranges between adjacent time ranges at t + 30 seconds at t, t + 40 seconds at t, t + 50 seconds at t, and t + 60 seconds at t. The time difference can be 10 seconds. The
제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행한다. The
모델 형성부(160)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력한다.The
본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치의 동작을 도면을 참조하여 상세히 설명한다. Operation of the gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
데이터 수집부(110)는 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집한다. The
즉, 도 2에 도시된 바와 같이, 동일한 기체 환경 조건 하에서 기체 농도의 데이터가 기체탐지센서(170)로부터 n 회 수집된다. 본 발명의 실시예에서 데이터 수집부(110)는 기체 농도의 데이터를 4회 수집할 수 있다. 이 때 도 2의 그래프의 가로축은 시간의 변화를 나타내고, 세로축은 기체 농도의 변화를 나타낸다. That is, as shown in Figure 2, the data of the gas concentration is collected n times from the
기체 환경 조건은 기체탐지센서(170)의 특징, 기체탐지센서(170)의 측정위치, 또는 특정 성분을 지닌 기체의 확산 상태 중 적어도 하나일 수 있다. 예를 들어, 기체탐지센서(170)의 특징은 기체탐지센서(170)가 출력하는 신호의 상한값 및 하한값이나 기체탐지센서(170)의 기체 농도에 대한 민감도일 수 있다. 또한 기체탐지센서(170)의 측정위치는 기체탐지센서(170)가 설치되거나 기체가 확산되는 공간의 특징에 관한 것으로 공간의 밀폐 정도나 기둥과 같은 공간의 시설물 등이 기체 확산에 영향을 미치는 정도일 수 있다. 확산 상태는 특정 성분을 지닌 기체의 확산 속도나 확산 범위일 수 있다. The gas environmental condition may be at least one of a feature of the
이 때 기체 농도는 주기적으로 수집될 수 있다. 따라서 도 3에 도시된 바와 같이, 기체 농도는 시간에 대하여 불연속적일 수 있으며, 데이터 수집부(110)는 불연속적인 기체 농도를 도 2와 같이 연속적으로 변환시킬 수 있다. At this time, the gas concentration may be collected periodically. Therefore, as shown in FIG. 3, the gas concentration may be discontinuous with respect to time, and the
데이터 수집부(110)가 불연속적인 기체 농도를 연속적인 기체 농도로 변환시키는 것은 기체 농도 모델과 실제 기체 농도의 비교를 쉽게 하기 위해서이다. The
제1 정규화부(120)는 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력한다. 기체 농도가 4회 수집될 경우 도 4에 도시된 바와 같이 제1 정규화부(120)는 제1 정규 기체 농도 내지 제4 정규 기체 농도를 출력한다. The
이 때 수집된 기체 농도의 데이터 중 일부는 데이터가 수집되는 기체 환경 조건에서 일어날 가능성이 희박할 수 있다. 예를 들어, 기체탐지센서(170)가 일시적으로 오작동하는 경우 수집된 기체 농도가 비정상적으로 크거나 작을 수 있다. 이와 같은 비정상적인 기체 농도가 기체 농도 모델에 반영될 경우 기체 농도 모델의 신뢰성이 떨어질 수 있다. Some of the data of the gas concentration collected at this time may be unlikely to occur under the gaseous environmental conditions in which the data is collected. For example, when the
따라서 제1 정규화부(120)는 수집된 기체 농도에 대한 정규화를 통하여 일어날 가능성이 희박한 기체 농도가 기체 농도 모델에 반영되지 않도록 하거나 반영되는 정도를 줄일 수 있다. Therefore, the
제1 정규화부(120)는 다음의 수학식 1을 통하여 정규화를 수행할 수 있다.The
[수학식 1][Equation 1]
M_ODOR Data = (ODOR Data - MIN(ODOR Data)) / (최소 표준편차)M_ODOR Data = (ODOR Data-MIN (ODOR Data)) / (Minimum Standard Deviation)
M_ODOR Data : 정규화된 기체 농도M_ODOR Data: Normalized Gas Concentration
ODOR Data : 특정 기간에서의 기체 농도ODOR Data: Gas concentration at specific time period
MIN(ODOR Data) : 특정 기간에서의 기체 농도의 최소값MIN (ODOR Data): Minimum value of gas concentration in a specific period
최소 표준편차 : 특정 기간에서의 연산된 기체 농도의 표준 편차의 최소값
Minimum standard deviation: The minimum value of the standard deviation of the calculated gas concentration over a specific time period
수학식 1에서 특정 기간은 임의로 설정가능한 기간으로 기체 농도가 수집되는 기간일 수도 있고 기체 농도가 수집되는 기간의 일부일 수도 있다. In
수학식 1에서 최소 표준편차는 특정 기간 동안 계산된 표준편차들 중 가장 작은 값일 수 있다. 예를 들어, 특정 기간이 5분이고 제1 정규화부(120)가 1분마다 기체 농도에 대한 표준편차를 계산할 경우, 제1 정규화부(120)는 표준편차를 5회 계산할 수 있다. 이 때 최소 표준편차는 5회 계산된 표준편차들 중 가장 작은 표준편차일 수 있다. In
기체 농도의 표준편차가 작다는 것은 수집된 기체 농도와 기체 농도의 평균값의 차이가 작다는 것을 의미한다. 따라서 최소 표준편차를 이용하여 기체 농도에 대한 정규화가 수행되면 비정상적인 기체 농도가 기체 농도 모델에 반영되지 않거나 반영되는 정도를 줄일 수 있다.Small standard deviation of gas concentration means that the difference between the collected gas concentration and the mean value of the gas concentration is small. Therefore, if the normalization of the gas concentration is performed using the minimum standard deviation, the degree of abnormal gas concentration is not reflected or reflected in the gas concentration model.
이 때 특정 기간이 이후에 설명될 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 중 가장 긴 시간 범위 이상일 수 있으며, 이에 대한 이유는 구간 분리부(140)를 통하여 이후에 상세하게 설명된다. In this case, the specific period may be greater than or equal to the longest time range of the first to m-th time ranges to be described later, and the reason for this will be described later in detail through the
변동시점 탐색부(130)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준값 이상이 되는 변동 시점을 탐색한다. 이 때, 변동시점 탐색부(130)가 기준값 이상이 되는 복수의 변동 시점들을 탐색할 경우 변동시점 탐색부(130)는 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점을 최종 변동 시점으로 설정할 수 있다. The variation
변동시점 탐색부(130)는 다음의 수학식 2 및 수학식 3을 통하여 최종 변동 시점을 탐색할 수 있다. The variation
[수학식 2]&Quot; (2) "
IF ((D1≥0) OR (D2≥0)) & (D3≥A) & (D4≥B) THEN RISE=1IF ((D1≥0) OR (D2≥0)) & (D3≥A) & (D4≥B) THEN RISE = 1
D1 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 탐색시작시점 이전의 제1 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이D1: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the first search before the start of the search
D2 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 제1 탐색시점 이전의 제2 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이D2: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the second search before the first search
D3 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 제2 탐색시점 이전의 제3 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이D3: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the third search before the second search
D4 : 탐색시작시점 의 기체 농도와, 제3 탐색시점 이전의 제4 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이
D4: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the fourth search before the third search
수학식 2는 D1 또는 D2가 0보다 크고, D3가 A보다 크며 D4가 B보다 큰 경우 탐색시작시점에서 기체 농도가 상승 상태에 있음을 나타내며, 이 때 탐색시작시점이 변동 시점이 될 수 있다. 수학식 2에서 A와 B는 기준값일 수 있으며, 기체 환경 조건에 따라 달라질 수 있다. Equation 2 indicates that the gas concentration is in a rising state at the start of the search when D1 or D2 is greater than 0, D3 is greater than A, and D4 is greater than B. At this time, the search start point may be a change point. In Equation 2, A and B may be reference values, and may vary depending on gaseous environmental conditions.
변동시점 탐색부(130)는 수학식 2을 통하여 복수의 변동 시점을 탐색할 수 있다. The variation
예를 들어, 수학식 1에서 특정 기간이 5분이고, 3초마다 기체 농도가 수집되는 경우 변동시점 탐색부(130)는 5분, 4분 57초, 4분 54초, 4분 51초 및 4분 48초를 각각 탐색시작시점, 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정할 수 있다.For example, when the specific period is 5 minutes and the gas concentration is collected every 3 seconds, the change
이와 같이 설정된 상태에서 변동시점 탐색부(130)는 5분, 4분 57초, 4분 54초, 4분 51초 및 4분 48초 각각에서의 기체 농도가 수학식 2를 만족하는 지를 판단한다. In this state, the variation
이어서 4분 57초가 탐색시작시점으로 설정되고 3초 간격으로 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정되어 수학식 2가 만족되는 지가 판단된다.Subsequently, 4 minutes and 57 seconds are set as a search start time, and are set as a first search time, a second search time, a third search time, and a fourth search time at intervals of 3 seconds to determine whether Equation 2 is satisfied.
이와 같은 과정 중에 변동시점 탐색부(130)는 3분, 3분 57초, 3분 54초, 3분 51초, 3분 48초를 각각 탐색시작시점, 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정할 수 있다. 이 때 3분 이후부터 5분 사이의 범위는 수학식 2를 만족하지 않는다고 가정한다. During this process, the change
이와 같이 설정된 상태에서 3분, 2분 57초, 2분 54초, 2분 51초, 2분 48초 각각에서의 기체 농도가 수학식 2를 만족하면 변동시점 탐색부(130)는 탐색 시작 시점 3분을 변동 시점으로 설정할 수 있다.When the gas concentration in each of 3 minutes, 2 minutes 57 seconds, 2 minutes 54 seconds, 2 minutes 51 seconds, and 2 minutes 48 seconds in the state set as described above satisfies Equation 2, the change
다음으로 변동시점 탐색부(130)는 2분 57초, 2분 54초, 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초를 탐색시작시점, 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정할 수 있다. 2분 57초, 2분 54초, 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초 각각에서의 기체 농도가 수학식 2를 만족하면 변동시점 탐색부(130)는 탐색 시작 시점 2분 57초를 변동 시점으로 설정할 수 있다.Next, the change
이어서 변동시점 탐색부(130)는 2분 54초, 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초 및 2분 42초를 탐색시작시점, 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정할 수 있다. 이 때 2분 54초, 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초 및 2분 42초 각각에서의 기체 농도가 수학식 2를 만족하면 변동시점 탐색부(130)는 탐색 시작 시점 2분 54초를 변동 시점으로 설정할 수 있다.Subsequently, the change
변동시점 탐색부(130)는 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초 및 2분 42초 및 1분 39초를 탐색시작시점, 제1 탐색시점, 제2 탐색시점, 제3 탐색시점 및 제4 탐색시점으로 설정할 수 있다. 이 때 2분 51초, 2분 48초 및 2분 45초 및 2분 42초 및 1분 39초 각각에서의 기체 농도가 수학식 2를 만족하지 않으면 변동시점 탐색부(130)는 탐색 시작 시점 2분 51초를 변동 시점으로 설정하지 않는다.The change
결과적으로 변동시점 탐색부(130)는 복수의 변동 시점들 3분, 2분 57초 및 2분 54초를 탐색한다. As a result, the change
이어서 변동시점 탐색부(130)는 탐색된 변동 시점에서의 기체 농도가 수학식 3을 만족하는 지를 판단한다.Then, the variation
[수학식 3]&Quot; (3) "
IF T_(RISE=1) & ((T+a)_(RISE=1) or (T+b)_(RISE=1)) THEN S_RISE=1IF T_ (RISE = 1) & ((T + a) _ (RISE = 1) or (T + b) _ (RISE = 1)) THEN S_RISE = 1
IF T_(S_RISE)=MIN(T_(S_RISE)) THEN S_RISE=1IF T_ (S_RISE) = MIN (T_ (S_RISE)) THEN S_RISE = 1
ELSE S_RISE=0
ELSE S_RISE = 0
T_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 수식1을 만족T_ (RISE = 1):
(T+a)_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 a초 후 수식1을 만족(T + a) _ (RISE = 1):
(T+b)_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 b초 (b>a) 후 수식1을 만족(RISE=1) (T + b) _ (RISE = 1):
T_(S_RISE) : S_RISE=1을 만족하는 상승 시점
T_ (S_RISE): Ascent point that satisfies S_RISE = 1
a와 b가 각각 3초 및 6초이고 변동 시점 T는 앞서 설명된 예에서 탐색된 3분, 2분 57초 및 2분 54초인 경우를 통하여 수학식 3을 설명하도록 하며, 이와 같은 경우는 하나의 예일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다. Equation 3 is explained through a case in which a and b are 3 seconds and 6 seconds, respectively, and the change point T is 3 minutes, 2 minutes 57 seconds, and 2 minutes 54 seconds found in the example described above. This is merely an example of, but is not limited to.
변동 시점들 중 가장 늦은 것은 3분이기 때문에 T가 3분일 때 T+3과 T+6 즉, 3분 3초와 3분 6초는 수학식 2를 만족하지 않는다. Since the latest change point is 3 minutes, T + 3 and T + 6, that is, 3 minutes 3 seconds and 3 minutes 6 seconds when T is 3 minutes, do not satisfy Equation 2.
T가 2분 57초일 때 T+3과 T+6는 각각 3분과 3분 3초이다. 앞서 설명된 바와 같이 제1 탐색시점이 3분인 경우 수학식 2를 만족하므로 3분은 (T+3)_(RISE=1)을 충족한다. 이에 따라 T가 2분 57초일 때 S_RISE=1이 충족된다. When T is 2 minutes and 57 seconds, T + 3 and T + 6 are 3 minutes and 3 minutes and 3 seconds, respectively. As described above, when the first search time is 3 minutes, Equation 2 is satisfied, so 3 minutes satisfy (T + 3) _ (RISE = 1). Accordingly, S_RISE = 1 is satisfied when T is 2 minutes 57 seconds.
T가 2분 54초일 때 T+3과 T+6는 각각 2분 57초와 3분이다. 앞서 설명된 바와 같이 제1 탐색시점이 2분 57초인 경우 수학식 2를 만족하므로 2분 54초는 (T+3)_(RISE=1)을 충족한다. 이에 따라 T가 2분 54초일 때 S_RISE=1이 충족된다.When T is 2 minutes 54 seconds, T + 3 and T + 6 are 2 minutes 57 seconds and 3 minutes, respectively. As described above, when the first search time is 2 minutes 57 seconds, the equation 2 is satisfied, and therefore, 2 minutes 54 seconds satisfies (T + 3) _ (RISE = 1). Thus, when T is 2 minutes 54 seconds, S_RISE = 1 is satisfied.
복수 개의 변동 시점 T(예를 들어, 2분 57초와 2분 54초)이 S_RISE=1을 충족하면 변동시점 탐색부(130)는 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점(예를 들어, 2분 54초)을 최종 변동 시점으로 설정할 수 있다. 이와 같이 변동시점 탐색부(130)는 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점을 최종 변동 시점으로 설정함으로써 기체 누출 등으로 인한 기체의 확산에 빠르게 대응하는 것이 가능하다. When the plurality of change points T (eg, 2 minutes 57 seconds and 2 minutes 54 seconds) satisfy S_RISE = 1, the change
이와 같은 동작을 통하여 변동시점 탐색부(130)는 도 5에 도시된 바와같이 제1 정규 기체 농도 내지 제4 정규 기체 농도 각각에 대한 최종 변동 시점을 설정할 수 있다.Through this operation, the variation
최종 변동 시점이 설정되면, 구간 분리부(140)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출한다. When the final fluctuation time point is set, the
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예의 경우, 구간 분리부(140)는 제1 정규 기체 농도 내지 제4 정규 기체 농도 각각으로부터 제1 시간 범위 내지 제4 시간 범위 각각에서의 기체 농도를 추출할 수 있다. As illustrated in FIG. 6, in the exemplary embodiment of the present invention, the
이 때 복수의 변동 시점들 중 최종 변동 시점은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위의 기준 시점이 될 수 있다. 예를 들어, 제1 시간 범위는 각 정규 기체 농도의 최종 변동 시점에서 30 초까지의 범위, 제2 시간 범위는 각 정규 기체 농도의 최종 변동 시점에서 40 초까지의 범위, 제3 시간 범위는 각 정규 기체 농도의 최종 변동 시점에서 50 초까지의 범위, 및 제4 시간 범위는 각 정규 기체 농도의 최종 변동 시점에서 60 초까지의 범위일 수 있다. In this case, the final change time point of the plurality of change time points may be a reference time point of the first to m-th time range. For example, the first time range may range up to 30 seconds from the last fluctuation of each normal gas concentration, the second time range may range from 40 seconds to the last fluctuation of each normal gas concentration, and the third time range may be The range of up to 50 seconds, and the fourth time range, from the last fluctuation of normal gas concentration may range from 60 seconds at the time of the final fluctuation of each normal gas concentration.
이와 같이 최종 변동 시점이 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위의 기준 시점이 됨으로써 전체 시간 영역에서의 기체 농도에 대한 모델링이 아니라 기체 농도가 상승하는 시간 영역에서의 기체 농도 모델이 도출되어 기체 농도 모델의 도출을 위한 계산량이 줄어들 수 있다. As such, when the final variation point becomes a reference point in the first to m-th time ranges, a gas concentration model is derived in the time domain where the gas concentration rises, rather than modeling the gas concentration in the entire time domain. The amount of calculation for derivation can be reduced.
이와 같은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위는 하나의 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다. The first time range to the mth time range is not limited thereto.
구간 분리부(140)가 서로 다른 시간 범위에서 기체 농도를 추출함으로써 기체의 대기 누출 시간이 일정하지 않고 기체를 배출하는 환경에 적용할 수 있는 기체 농도 모델을 도출할 수 있다. By separating the gas concentration at different time ranges, the
예를 들어, 누출된 기체가 FAB에 머무르는 시간이 일정하지 않을 수 있고, FAB 자체가 누출된 기체를 FAB 외부로 배출할 수 있다. 기체 농도 모델이 하나의 시간 범위에서만 도출되면 기체 농도 모델이 이와 같은 환경에 적용되기 어려울 수 있다. For example, the time the leaked gas stays in the FAB may not be constant, and the FAB itself may discharge the leaked gas out of the FAB. If the gas concentration model is derived only in one time range, it may be difficult to apply the gas concentration model to such an environment.
한편 제1 정규화 과정에서의 특정 기간은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 중 가장 긴 시간 범위보다 클 수 있다고 앞서 언급하였다. 구간 분리부(140)는 제1 정규화가 이루어진 기체 농도로부터 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서의 기체 농도를 추출하는 것이므로 특정 기간은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 중 가장 긴 시간 범위보다 클 수 있다. On the other hand, the specific period in the first normalization process mentioned above may be greater than the longest time range of the first to m-th time range. Since the
도 7에 도시된 바와 같이, 제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 농도들에 대한 제2 정규화를 수행한다. 구간 분리부(140)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위마다 n 개의 기체 농도들을 추출하므로 이들 n 개의 기체 농도들이 서로 다른 단위 크기를 가질 경우 모델 형성부(160)가 기체 농도 모델을 도출하기 어려울 수 있다. As illustrated in FIG. 7, the
따라서 제2 정규화부(150)는 n 개의 기체 농도들의 단위 크기를 표준화하고 표준화된 단위 크기로 기체 농도를 환산할 수 있다. 이 때 제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서의 최대 기체 농도를 단위 크기로 하여 제2 정규화를 수행할 수 있다. Therefore, the
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 제1 시간 범위(최종 변동 시점부터 30초까지의 시간 범위)에서 4개의 기체 농도가 있을 경우, 4개의 기체 농도의 최대값으로 제1 시간 범위에서의 기체 농도를 나눔으로써 제2 정규화를 수행할 수 있다. For example, as shown in FIG. 7, if there are four gas concentrations in the first time range (time range from the time of the last fluctuation to 30 seconds), the maximum value of the four gas concentrations is determined in the first time range. The second normalization can be performed by dividing the gas concentration.
제2 정규화부(150)는 다음의 수학식 4를 통하여 제2 정규화 동작을 수행할 수 있다.The
[수학식 4]&Quot; (4) "
ST_ODOR = (ODOR*100) / MAX(ODOR)ST_ODOR = (ODOR * 100) / MAX (ODOR)
ST_ODOR : 제2 정규화가 이루어진 기체 농도ST_ODOR: Gas concentration with 2nd normalization
ODOR : 특정 시간 범위에서의 기체 농도ODOR: Gas concentration in a specific time range
MAX(ODOR) : 특정 시간 범위에서의 최대 기체 농도
MAX (ODOR): Maximum gas concentration over a specific time range
수학식 4에 대한 설명의 편의를 위하여 도 7의 제1 시간 범위에서 추출된 제1 내지 제4 정규 기체 농도를 이용한다. 제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위(예를 들어, 최종 변동 시점에서 30 초까지의 범위)에서 추출된 n 개(예를 들어, n=4)의 기체 농도들에서의 최대 기체 농도 MAX(ODOR)를 탐색할 수 있다. For convenience of description of Equation 4, first to fourth normal gas concentrations extracted in the first time range of FIG. 7 are used. The
제2 정규화부(150)는 n 개의 제1 시간 범위에서의 기체 농도들을 탐색된 최대 기체 농도 MAX(ODOR)로 나눔으로써 제2 정규화를 수행한다. 이에 따라 n 개의 제1 시간 범위에서의 기체 농도들은 최대 기체 농도, 즉 단위 크기의 0 배 내지 1 배 사이의 값으로 표현될 수 있다. The
제2 정규화부(150)는 제2 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서의 기체 농도에 대해서도 수학식 4를 통하여 제2 정규화를 수행할 수 있으며, 이들 시간 범위들에 대한 제2 정규화 결과가 도 7에 도시되어 있다. The
모델 형성부(160)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정한다. The
본 발명의 실시예에서 대표값은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 평균일 수 있다. 예를 들어 모델 형성부(160)는 제1 시간 범위(예를 들어, 최종 변동 시점에서 30 초까지의 범위)에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 제1 내지 제4 정규 기체 농도를 합하여 4(=n)로 나눔으로써 대표값을 설정할 수 있다. 도 8의 상단에 도시된 그래프들은 이와 같이 계산된 대표값들의 일부를 나타낸다. In an embodiment of the present invention, the representative value may be an average of n gas concentrations extracted from each of the first to m-th time ranges and subjected to the second normalization. For example, the
모델 형성부(160)는 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력할 수 있다. 모델 형성부(160)는 곡선 맞춤 기법(curve fitting)을 통하여 대표값에 근사하는 모델을 출력할 수 있다. 이를 위하여 모델 형성부(160)는 다음의 수학식 5를 통하여 기체 농도 모델을 출력할 수 있다. The
[수학식 5]&Quot; (5) "
Y : 모델 형성부(160)에 의하여 계산된 대표값Y: representative value calculated by the
X1 : 특정 시간 범위에서의 기체 농도 최대값X1: maximum gas concentration in a specific time range
X2 : X1이 일어난 시간X2: time X1 occurred
X3 : 특정 시간 범위의 최대값과 최소값의 차이X3: The difference between the maximum and minimum values of a specific time range
ε : 대표값과의 오차
ε: error from the representative value
이 때 모델 형성부(160)는 X1과 X2를 데이터 수집부(110)에 의하여 수집된 정규화 이전의 기체 농도의 데이터로부터 얻을 수 있다. ε은 X1, X2 및 X3와 해당 성분 모형 계수들(β0, β1,…β11,…β333)의 곱의 합과 대표값 Y 사이의 오차를 나타낸다. 성분 모형 계수들과 오차는 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다. At this time, the
이상에서 설명된 과정을 통하여 모델 형성부(160)는 도 8의 하단에 도시된 각 시간 범위에서의 기체 농도 모델을 도출할 수 있다. 또한 모델 형성부(160)는 기체 농도 모델을 기준으로 하는 신뢰구간을 설정할 수 있다. 신뢰구간은 기체 농도 모델을 기초로 실제 기체 농도를 추정하려고 할 때, 정확도를 나타내는 것으로 신뢰도의 구간을 의미할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 신뢰구간은 기체 농도 모델의 95 % 내지 105% 일 수 있다. Through the above-described process, the
모델 형성부(160)는 기체 환경 조건에 따른 기체 농도 모델을 기체농도모델 데이터베이스에 저장할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치는 외부의 기체농도모델 데이터베이스에 기체 환경 조건에 따른 기체 농도 모델을 저장할 수도 있고, 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치에 포함된 기체농도모델 데이터베이스에 저장할 수도 있다. The
이상에서 설명된 기체모델링장치는 도 9와 같은 컴퓨팅 장치에 의하여 구현될 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치는 메모리(memory)(901), 메모리 컨트롤러(memory controller)(902), 프로세서(processor)(903), 주변 인터페이스(peripheral interface)(904), 입출력 주변장치(input/output peripherals)(905) 및 외부 포트(external port)(906)을 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨팅 장치의 구성요소들은 하나 이상의 통신 버스(communication bus)나 신호 라인(signal line)(907)을 통하여 서로 통신할 수 있다. 이와 같은 컴퓨팅 장치는 도 9에 도시된 것보다 더 적거나 더 많은 구성요소를 가질 수 있다. 도 9에 도시된 컴퓨팅 장치는 하드웨어(hardware), 소프트웨어(hardware) 또는 이들의 조합에 의하여 구현될 수 있다.The gas modeling apparatus described above may be implemented by a computing device as shown in FIG. 9. As shown in FIG. 9, the computing device includes a
메모리(901)는 소프트웨어 구성요소를 저장하며, 소프트웨어 구성요소는 오퍼레이팅 시스템(operating system)(911), 데이터 수집모듈(912), 제1 정규화 모듈(913), 변동시점 탐색모듈(914), 구간분리모듈(915), 제2 정규화 모듈(916), 모델 형성 모듈(917), 및 그래픽 모듈(918)을 포함할 수 있다. 오퍼레이팅 시스템(911)은 일반적인 시스템 태스크(system task)를 제어하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트와 드라이버를 포함할 수 있다. The
프로세서(903)는 데이터 수집모듈(912), 제1 정규화 모듈(913), 변동시점 탐색모듈(914), 구간분리모듈(915), 제2 정규화 모듈(916), 및 모델 형성 모듈(917)을 통하여 앞서 설명된 데이터 수집부(110), 제1 정규화부(120), 변동시점 탐색부(130), 구간 분리부(140), 제2 정규화부(150), 모델 형성부(160)의 동작을 수행할 수 있으며, 이와 같은 동작은 앞서 상세히 설명하였으므로 이에 대한 설명은 생략된다. 또한 프로세서(903)는 그래픽 모듈(918)을 통하여 도 2 내지 도 8에 도시된 그래프를 디스플레이 장치(미도시)를 통하여 출력할 수 있다. The
프로세서(903)가 이와 같은 동작을 수행할 때 필요한 시간 정보를 타이머(908)를 통하여 획득할 수 있다. Time information necessary for the
메모리(901)는 프로세서(903)로부터 원격에 위치하는 스토리지(storage)를 더 포함할 수 있다. 이러한 스토리지는 외부 포트(external port)(906)나 통신 네트워크(미도시)를 통하여 접속가능한 네트워크 부착 스토리지와 같은 것일 수 있다. 이 때 통신 네트워크는 인터넷이나 근거리 통신망(local area network)일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. The
메모리 컨트롤러(902)는 프로세서(903)나 주변 인터페이스(904)와 같은 다른 구성요소들이 메모리(901)에 접속하는 것을 제어할 수 있다. The
주변 인터페이스(904)는 프로세서(903)와 메모리(901)에 입출력 주변장치(905)를 연결시킬 수 있다.
입출력 주변장치(905)로부터 입력된 기체 환경 조건은 프로세서(903)의 제어 하에 메모리(901)의 기체환경조건 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 프로세서(903)는 기체환경조건 데이터베이스로부터 기체 농도 모델을 도출하는 과정에서 필요한 기체환경조건을 읽어내어 이용할 수 있다. The gaseous environmental conditions input from the input / output peripheral 905 may be stored in the gaseous environmental conditions database of the
외부 포트(906)는 외부의 장치를 도 9의 컴퓨팅 장치에 커플링(coupling)하기 위한 것으로 기체탐지센서(170)가 직접 또는 간접적으로 연결될 수 있으며, 이에 따라 기체 농도의 데이터가 데이터 수집 모듈에 의하여 수집될 수 있다.The
이와 같은 컴퓨팅 장치는 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치가 구현될 수 있는 하나의 예시일 뿐이며 이에 한정되는 것은 아니다. Such a computing device is only one example in which a gas modeling device according to an embodiment of the present invention can be implemented, but is not limited thereto.
다음으로 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링방법에 대해 설명한다.Next, a gas modeling method according to an embodiment of the present invention will be described.
지금까지 도 1을 주로 참조하여 기체모델링장치의 내부 구성 및 각 구성부에 대한 기능을 설명하였다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과하며, 해당 구성부의 기능이 세분화되어 복수개의 구성부로 구현되거나, 반대로 여러 구성부의 기능이 하나의 구성부로서 통합되어 기능이 수행될 수 있다. 따라서, 이하 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링방법을 설명하면서 도 1의 기체모델링장치의 구성부를 주체로 하여 설명한다.Up to now, with reference to Figure 1 mainly described the internal configuration of the gas modeling device and the function of each component. However, this is merely an example, and the functions of the constituent parts may be divided into a plurality of constituent parts, or conversely, the functions of the various constituent parts may be integrated as one constituent part to perform the functions. Therefore, hereinafter, the gas modeling method according to an embodiment of the present invention will be described mainly the configuration of the gas modeling apparatus of FIG.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링 방법에 대한 순서도이다. 10 is a flow chart for a gas modeling method according to an embodiment of the present invention.
데이터 수집부(110)는 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집한다(S100). 데이터 수집에 대한 설명은 앞서 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The
제1 정규화부(120)는 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력한다(S110). 제1 정규화에 대한 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다.The
변동시점 탐색부(130)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색한다(S120). 변동 시점 탐색에 대한 설명은 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The variation
구간 분리부(140)는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출한다(S130). 구간 분리에 대한 설명은 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The
제2 정규화부(150)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행한다(S140). 제2 정규화에 대한 설명은 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다.The
모델 형성부(160)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력한다(S150). 기체 농도 모델의 도출에 대한 설명은 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The
이상에서 전술한 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. Gas modeling method according to an embodiment of the present invention described above can be recorded in a computer-readable recording medium implemented as a program.
본 발명의 실시예에 따른 기체모델링 방법을 구현하기 위한 기록매체에 기록되는 프로그램은, 동일한 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 n 회 수집을 실행하는 기능, n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 기능, 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 기능, 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 기능, 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 기능, 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 기능을 실행할 수 있다.A program recorded on a recording medium for implementing a gas modeling method according to an embodiment of the present invention has a function of performing n collection of data of gas concentrations generated under the same gas environmental conditions, and normalizing each gas concentration collected n times. Outputting the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration, and searching for a change point at which the change of each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration becomes equal to or greater than a reference value, and the first normal gas concentration to the first normal gas concentration n A function of extracting gas concentrations in each of the first to m-th time ranges (m is a natural number of two or more) including the time of variation from each of the normal gas concentrations, extracted in each of the first to m-th time ranges. performing a second normalization on the n gas concentrations, extracted from each of the first to mth time ranges, and performing a second normalization A function of setting a representative value of n gas concentrations and outputting a gas concentration model according to the representative value may be performed.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치를 통하여 하나 이상의 기체에 대한 기체 농도 모델이 도출될 수 있다. 예를 들어, FAB에서는 에탄올(ethanol), 신나(thinner), 서로 다른 종류의 접착제들이 사용될 수 있다. 따라서 FAB 안의 공기에는 이들 물질들의 성분이 섞일 수 있다. Through such a gas modeling apparatus according to an embodiment of the present invention can be derived a gas concentration model for one or more gases. For example, ethanol, thinner and different kinds of adhesives may be used in FAB. Therefore, the air in the FAB can mix components of these substances.
다음에 설명될 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 기체의 성분이 무엇인지를 파악하기 위하여 실제로 측정된 기체의 농도를 에탄올의 기체 농도 모델, 신나의 기체 농도 모델 그리고 접착제의 기체 농도 모델과 각각 비교하여 일치도에 따라 측정된 기체의 성분으로 판단할 수 있다. Gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention will be described next to the actual concentration of the gas in order to determine the composition of the gas and the ethanol gas concentration model, thinner gas concentration model and adhesive gas concentration model It can be judged as the component of the gas measured according to the degree of agreement by comparing each.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치를 나타낸다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 기체 체크부(1010), 기체농도 정규화부(1020), 변동시점 탐색부(1030), 구간 분리부(1040), 비교 정규화부(1050), 및 비교 판단부(1060)를 포함한다.11 shows a gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in Figure 10, the gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention
기체 체크부(1010)는 특정 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 수집한다. 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 기체를 탐지하여 탐지된 기체의 농도에 대한 정보를 출력하는 기체탐지센서(1070)를 더 포함할 수 있다. 기체탐지센서(170)는 기체의 탐지가 필요한 공간(예를 들어, FAB)에 설치될 수 있다. 기체탐지센서(1070)가 아날로그 신호를 출력할 경우 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 신호변환부(1080)를 더 포함할 수 있다. The
기체 환경 조건은 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치의 외부에서 입력되거나 기체탐지장치에 포함된 입력부(1090)를 통하여 입력될 수 있다. 예를 들어, 기체탐지장치의 조작자는 설치된 기체탐지센서(170)의 특징이나 기체탐지센서(170)의 측정위치 등을 입력장치를 통하여 입력할 수 있다. The gas environmental conditions may be input from the outside of the gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention or through an
기체 체크부(1010)는 앞서 설명된 기체모델링장치의 데이터 수집부(110)와 비슷하게 불연속적인 기체 농도를 연속적인 기체농도로 변환시킬 수 있다. The
기체농도 정규화부(1020)는 수집된 기체 농도를 정규화하여 정규 기체 농도를 출력한다. 기체탐지장치의 기체농도 정규화부(1020)는 앞서 설명된 수학식 1을 통하여 수집된 기체 농도를 정규 기체 농도로 변환할 수 있다. 수학식 1에 대한 설명은 앞서 상세하게 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The gas
변동시점 탐색부(1030)는 정규 기체 농도의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색한다. 이 때, 변동시점 탐색부(1030)가 기준값 이상이 되는 복수의 변동 시점들을 탐색할 경우 변동시점 탐색부(1030)는 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점을 최종 변동 시점으로 설정할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 비교적 짧은 시간 내에 특정 공간에 누출된 물질을 탐지할 수 있다. The variation
변동시점 탐색부(1030)는 앞서 설명된 수학식 2 및 수학식 3을 통하여 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점을 최종 변동 시점으로 설정할 수 있다. 수학식 2 및 수학식 3에 대해서는 앞서 상세한 설명이 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The variation
구간 분리부(1040)는 정규 기체 농도로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출한다. 이 때 복수의 변동 시점들 중 최종 변동 시점은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위의 기준 시점이 될 수 있다. 한편 제1 정규화 과정에서의 특정 기간은 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 중 가장 긴 시간 범위보다 클 수 있다.The
비교 정규화부(1050)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 기체 농도들을 단위 크기로 표현하는 정규화를 수행한다. The
앞서 설명된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치는 기체농도모델의 형성을 위하여 제2 정규화를 수행한다. 제2 정규화는 최대 기체 농도, 즉, 단위 크기를 이용하여 이루어진다. 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 기체농도모델과 실제 측정된 기체 농도를 비교한다. 이 때 실측된 기체 농도가 기체농도모델의 단위 크기와 다른 별도의 단위 크기로 정규화될 경우, 기체농도모델과 실측된 기체 농도의 비교가 어려울 수 있다. 따라서 비교 정규화부(1050)는 기체농도모델의 단위 크기와 동일한 단위 크기를 이용하여 정규화를 수행할 수 있다.As described above, the gas modeling apparatus according to the embodiment of the present invention performs a second normalization to form a gas concentration model. The second normalization is done using the maximum gas concentration, i.e. unit size. Gas detection device according to an embodiment of the present invention compares the gas concentration model and the actual measured gas concentration. In this case, when the measured gas concentration is normalized to a separate unit size different from the unit size of the gas concentration model, it may be difficult to compare the gas concentration model with the measured gas concentration. Accordingly, the
비교 정규화부(1050)는 앞서 설명된 수학식 4를 통하여 정규화를 수행할 수 있다. 수학식 4가 비교 정규화부(1050)에 의하여 사용될 경우 ST_ODOR은 비교 정규화부(1050)에 의하여 정규화된 기체 농도를, ODOR은 특정 시간 범위에서의 기체 농도를, 그리고 MAX(ODOR)은 기체 농도 모델의 단위 크기를 나타낼 수 있다. 비교 정규화부(1050)는 기체농도모델의 단위 크기를 이용해야 하므로 기체농도모델 데이터베이스에서 기체농도모델을 읽어내어 해당 기체농도모델의 단위 크기를 이용할 수 있다. 이 때 비교 정규화부(1050)는 입력부(1090)로부터 입력된 기체 환경 조건에 해당하는 기체농도모델을 기체농도모델 데이터베이스로부터 읽어낼 수 있다. The
비교 판단부(1060)는 단위 크기로 표현된 기체농도와 기체 환경 조건에 해당하는 기체농도모델 사이의 상관관계를 계산한다. 앞서 설명된 바와 같이 기체농도모델은 신뢰구간을 가지며 단위 크기로 표현된 기체농도가 기체농도모델의 신뢰구간 안에 있는 지의 여부에 따라 상관관계를 계산할 수 있다. The comparison determination unit 1060 calculates a correlation between the gas concentration expressed in unit size and the gas concentration model corresponding to the gas environmental conditions. As described above, the gas concentration model has a confidence interval, and the correlation can be calculated according to whether the gas concentration expressed in unit size is within the confidence interval of the gas concentration model.
비교 판단부(1060)는 단위 크기로 표현된 기체농도를 복수의 기체농도모델과 비교하여 상관관계가 가장 큰 기체농도모델을 도출할 수 있다. 예를 들어, FAB에서 많이 사용되는 물질은 에탄올, 신너 및 서로 다른 종류의 접착제들이므로 비교 판단부(1060)는 특정 기체 환경 조건에 해당되는 에탄올, 신너 및 서로 다른 종류의 접착제들 각각의 기체농도모델과 단위 크기로 표현된 기체농도의 상관관계를 계산하여 상관관계가 가장 큰 기체농도모델을 도출할 수 있다.The comparison determining unit 1060 may derive the gas concentration model having the largest correlation by comparing the gas concentration expressed in unit size with the plurality of gas concentration models. For example, since the materials used in the FAB are ethanol, thinner and different kinds of adhesives, the comparison determination unit 1060 determines the concentration of each of the ethanol, thinner and different kinds of adhesives corresponding to specific gaseous environmental conditions. The correlation between the model and the gas concentration expressed in unit size can be calculated to derive the gas concentration model with the largest correlation.
상관관계가 가장 큰 기체농도모델에 해당되는 물질은 실체 검출된 기체의 성분일 가능성이 가장 크다는 것을 의미하므로 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치는 디스플레이 장치(미도시)에 상관관계가 가장 큰 기체농도모델에 해당되는 물질을 표시함으로써 기체탐지장치의 조작자는 누출된 물질이 무엇인지를 확인할 수 있다.The substance corresponding to the gas concentration model having the largest correlation means that the substance is most likely a component of the gas detected, and thus the gas detection apparatus according to the embodiment of the present invention has the greatest correlation with the display device (not shown). By displaying the substance corresponding to the gas concentration model, the operator of the gas detector can identify the leaked substance.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지장치의 구현예를 나타낸다. 12 shows an embodiment of a gas detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
이상에서 설명된 기체탐지장치는 도 12와 같은 컴퓨팅 장치에 의하여 구현될 수 있다. 도 12에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치는 메모리 (1201), 메모리 컨트롤러 (1202), 프로세서 (1203), 주변 인터페이스 (1204), 입출력 주변장치 (1205) 및 외부 포트 (1206)을 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨팅 장치의 구성요소들은 하나 이상의 통신 버스(communication bus)나 신호 라인(signal line)(1207)을 통하여 서로 통신할 수 있다. 이와 같은 컴퓨팅 장치는 도 12에 도시된 것보다 더 적거나 더 많은 구성요소를 가질 수 있다. 도 12에 도시된 컴퓨팅 장치는 하드웨어(hardware), 소프트웨어(hardware) 또는 이들의 조합에 의하여 구현될 수 있다.The gas detection device described above may be implemented by a computing device as shown in FIG. 12. As shown in FIG. 12, the computing device may include a
메모리(1201)는 소프트웨어 구성요소를 저장하며, 소프트웨어 구성요소는 오퍼레이팅 시스템(operating system)(1211), 기체 체크 모듈(1212), 기체농도 정규화 모듈(1213), 변동시점 탐색모듈(1214), 구간분리모듈(1215), 비교 정규화 모듈(1216), 비교 판단 모듈(1217), 및 그래픽 모듈(1218)을 포함할 수 있다. 오퍼레이팅 시스템(1211)은 일반적인 시스템 태스크(system task)를 제어하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트와 드라이버를 포함할 수 있다. The
프로세서(1203)는 기체 체크 모듈(1212), 기체농도 정규화 모듈(1213), 변동시점 탐색모듈(1214), 구간분리모듈(1215), 비교 정규화 모듈(1216), 비교 판단 모듈(1217)을 통하여 앞서 설명된 기체 체크부(1010), 기체농도 정규화부(1020), 변동시점 탐색부(1030), 구간 분리부(1040), 비교 정규화 모듈(1050), 비교 판단 모듈(1060)의 동작을 수행할 수 있으며, 이와 같은 동작은 앞서 상세히 설명하였으므로 이에 대한 설명은 생략된다. 또한 프로세서(1203)는 그래픽 모듈(1218)을 통하여 도 2 내지 도 8에 도시된 그래프를 디스플레이 장치(미도시)를 통하여 출력할 수 있다. The
프로세서(1203)가 이와 같은 동작을 수행할 때 필요한 시간 정보를 타이머(1208)를 통하여 획득할 수 있다. Time information necessary for the
메모리(1201)는 프로세서(1203)로부터 원격에 위치하는 스토리지(storage)를 더 포함할 수 있다. 이러한 스토리지는 외부 포트(external port)(1206)나 통신 네트워크(미도시)를 통하여 접속가능한 네트워크 부착 스토리지와 같은 것일 수 있다. 이 때 통신 네트워크는 인터넷이나 근거리 통신망(local area network)일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. The
메모리 컨트롤러(1202)는 프로세서(1203)나 주변 인터페이스(1204)와 같은 다른 구성요소들이 메모리(1201)에 접속하는 것을 제어할 수 있다. The
주변 인터페이스(1204)는 프로세서(1203)와 메모리(1201)에 입출력 주변장치(1205)를 연결시킬 수 있다. The
입출력 주변장치(1205)로부터 입력된 기체 환경 조건은 프로세서(1203)의 제어 하에 메모리(1201)의 기체환경조건 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 프로세서(1203)는 기체환경조건 데이터베이스로부터 기체 농도 모델을 도출하는 과정에서 필요한 기체환경조건을 읽어내어 이용할 수 있다. The gaseous environmental conditions input from the input / output peripheral 1205 may be stored in the gaseous environmental condition database of the
외부 포트(1206)는 외부의 장치를 도 12의 컴퓨팅 장치에 커플링(coupling)하기 위한 것으로 기체탐지센서(1070)가 직접 또는 간접적으로 연결될 수 있으며, 이에 따라 기체 농도의 데이터가 데이터 수집 모듈에 의하여 수집될 수 있다.The
이와 같은 컴퓨팅 장치는 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링장치가 구현될 수 있는 하나의 예시일 뿐이며 이에 한정되는 것은 아니다.Such a computing device is only one example in which a gas modeling device according to an embodiment of the present invention can be implemented, but is not limited thereto.
지금까지 도 11을 주로 참조하여 기체탐지장치의 내부 구성 및 각 구성부에 대한 기능을 설명하였다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과하며, 해당 구성부의 기능이 세분화되어 복수개의 구성부로 구현되거나, 반대로 여러 구성부의 기능이 하나의 구성부로서 통합되어 기능이 수행될 수 있다. 따라서, 이하 본 발명의 실시예에 따른 기체모델링방법을 설명하면서 도 11의 기체모델링장치의 구성부를 주체로 하여 설명한다.Up to now, with reference to Figure 11 mainly described the internal configuration of the gas detector and the function of each component. However, this is merely an example, and the functions of the constituent parts may be divided into a plurality of constituent parts, or conversely, the functions of the various constituent parts may be integrated as one constituent part to perform the functions. Therefore, hereinafter, the gas modeling method according to the embodiment of the present invention will be described mainly using the components of the gas modeling apparatus of FIG.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지방법을 나타낸다. 13 shows a gas detection method according to an embodiment of the present invention.
기체 체크부(1010)는 특정 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 수집한다(S200). 기체 농도의 데이터를 수집하는 과정에 대해서는 앞서 상세한 설명이 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다.The
기체농도 정규화부(1020)는 수집된 기체 농도를 정규화하여 정규 기체 농도를 출력한다(S210). 수집된 기체 농도를 정규화하는 과정에 대해서는 앞서 상세한 설명이 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다.The gas
변동시점 탐색부(1030)는 정규 기체 농도의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색한다(S220). 변동 시점을 탐색하는 과정은 앞서 상세하게 설명되었으므로 이에 대한 설명은 생략된다.The variation
구간 분리부(1040)는 정규 기체 농도로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출한다(S230). 복수의 시간 범위 각각에서의 기체 농도를 추출하는 것에 대해서는 앞서 상세하게 설명되었으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The
비교 정규화부(1050)는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 기체 농도들을 단위 크기로 표현하는 정규화를 수행한다. 기체 농도들을 단위 크기로 표현하는 정규화를 수행하는 과정에 대한 설명은 앞서 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The
비교 판단부(1060)는 단위 크기로 표현된 기체농도와 기체 환경 조건에 해당하는 기체농도모델 사이의 상관관계를 계산한다. 단위 크기로 표현된 기체농도와 기체 환경 조건에 해당하는 기체농도모델 사이의 상관관계를 계산하는 과정에 대한 설명은 앞서 이루어졌으므로 이에 대한 설명은 생략된다. The comparison determination unit 1060 calculates a correlation between the gas concentration expressed in unit size and the gas concentration model corresponding to the gas environmental conditions. Since the description of the process of calculating the correlation between the gas concentration expressed in unit size and the gas concentration model corresponding to the gas environmental conditions has been made above, the description thereof is omitted.
이상에서 전술한 본 발명의 실시예에 따른 기체탐지방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. Gas detection method according to an embodiment of the present invention described above may be implemented in a program and recorded on a computer-readable recording medium.
본 발명의 실시예에 따른 기체탐지방법을 구현하기 위한 기록매체에 기록되는 프로그램은, 특정 기체 환경 조건에서 발생한 기체 농도의 데이터를 수집하는 기능, 수집된 기체 농도를 정규화하여 정규 기체 농도를 출력하는 기능, 정규 기체 농도의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 기능, 정규 기체 농도로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 기능, 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 각각에서 추출된 기체 농도들을 단위 크기로 표현하는 정규화를 수행하는 기능, 및 단위 크기로 표현된 기체농도와 기체 환경 조건에 해당하는 기체농도모델 사이의 상관관계를 계산하는 기능을 실행할 수 있다.The program recorded on the recording medium for implementing the gas detection method according to an embodiment of the present invention, the function of collecting the data of the gas concentration generated in a specific gas environmental conditions, normalizing the collected gas concentration to output a regular gas concentration Function, the function of searching for a point of change in which the change in the normal gas concentration becomes above the reference value, and the gas concentration in each of the first to m-th time ranges (m is two or more natural numbers) including the point of change from the normal gas concentration. Between a function of extracting, a function of normalizing expressing the gas concentrations extracted in each of the first to mth time ranges in unit sizes, and a gas concentration model corresponding to the gas concentration expressed in unit sizes and the gaseous environmental conditions. The function to calculate the correlation can be executed.
이상과 같이 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.It will be apparent to those skilled in the art that the present invention can be embodied in other specific forms without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It is obvious to them. Therefore, the above-described embodiments should be regarded as illustrative rather than restrictive, and thus, the present invention is not limited to the above description and may be modified within the scope of the appended claims and their equivalents.
Claims (17)
n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 제1 정규화부;
상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 변동시점 탐색부;
상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 상기 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 구간 분리부;
상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 제2 정규화부; 및
상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 모델 형성부
를 포함하는 기체모델링장치.A data collector configured to collect data of the gas concentration generated n times under the same gas environmental conditions;
a first normalizing unit for normalizing each of the gas concentrations collected n times to output a first normal gas concentration to an nth normal gas concentration;
A change point search unit for searching for a change point at which a change in each of the first normal gas concentration to the n th normal gas concentration becomes equal to or greater than a reference value;
A section separator extracting a gas concentration in each of the first to mth time ranges (m is two or more natural numbers) including the change time point from each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration;
A second normalization unit performing second normalization on n gas concentrations extracted in each of the first to mth time ranges; And
A model forming unit for setting a representative value of the n gas concentrations at which the second normalization is performed and outputting a gas concentration model according to the representative value
Gas modeling device comprising a.
상기 구간 분리부는 n*m 회 기체 농도를 추출하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method of claim 1,
The section separator extracts gas concentration n * m times gas modeling apparatus.
상기 제1 정규화부는
특정 기간에서 연산된 상기 기체 농도의 표준 편차들의 최소값을 이용하여 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method of claim 1,
The first normalization unit
Gas modeling apparatus, characterized in that the normalization is performed using the minimum value of the standard deviation of the gas concentration calculated in a specific period.
상기 제1 정규화부는 다음의 수학식을 통하여 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.
M_ODOR Data = (ODOR Data - MIN(ODOR Data)) / (최소 표준편차)
M_ODOR Data : 정규화된 기체 농도
MIN(ODOR Data) : 특정 기간에서의 기체 농도의 최소값
최소 표준편차 : 특정 기간에서 연산된 기체 농도의 표준 편차의 최소값The method of claim 3,
And the first normalization unit performs normalization through the following equation.
M_ODOR Data = (ODOR Data-MIN (ODOR Data)) / (Minimum Standard Deviation)
M_ODOR Data: Normalized Gas Concentration
MIN (ODOR Data): Minimum value of gas concentration in a specific period
Minimum standard deviation: The minimum value of the standard deviation of the gas concentrations calculated over a specific period of time.
상기 특정 기간은 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 중 가장 긴 시간 범위 이상인 것을 특징으로 하는 기체모델링장치. The method according to claim 3 or 4,
And the specific period is equal to or greater than the longest time range of the first to mth time ranges.
상기 변동시점 탐색부가 기준값 이상이 되는 복수의 변동 시점들을 탐색할 경우 상기 변동시점 탐색부는 상기 복수의 변동 시점들 중 가장 빠른 변동 시점을 최종 변동 시점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.5. The method according to any one of claims 1 to 4,
And the change point search unit sets the earliest change point among the plurality of change points as a final change point when the change point search unit searches for a plurality of change points that are equal to or greater than a reference value.
상기 변동시점 탐색부는 다음의 수학식을 통하여 상기 변동 시점을 탐색하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.
IF ((D1≥0) OR (D2≥0)) & (D3≥A) & (D4≥B) THEN RISE=1
D1 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 탐색시작시점 이전의 제1 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이
D2 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 제1 탐색시점 이전의 제2 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이
D3 : 탐색시작시점의 기체 농도와, 제2 탐색시점 이전의 제3 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이
D4 : 탐색시작시점 의 기체 농도와, 제3 탐색시점 이전의 제4 탐색시점의 기체 농도 사이의 차이The method according to claim 6,
And the variation point search unit searches for the variation point through the following equation.
IF ((D1≥0) OR (D2≥0)) & (D3≥A) & (D4≥B) THEN RISE = 1
D1: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the first search before the start of the search
D2: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the second search before the first search
D3: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the third search before the second search
D4: difference between the gas concentration at the start of the search and the gas concentration at the fourth search before the third search
상기 변동시점 탐색부는 다음의 수학식을 통하여 상기 최종 변동 시점을 탐색하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.
IF T_(RISE=1) & ((T+a)_(RISE=1) or (T+b)_(RISE=1)) THEN S_RISE=1
IF T_(S_RISE)=MIN(T_(S_RISE)) THEN S_RISE=1
ELSE S_RISE=0
T_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 수식1을 만족
(T+a)_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 a초 후 수식1을 만족
(T+b)_(RISE=1) : 변동 시점 T에서 b초 (b>a) 후 수식1을 만족(RISE=1)
T_(S_RISE) : S_RISE=1을 만족하는 상승 시점The method of claim 7, wherein
And the variation point search unit searches for the final variation point through the following equation.
IF T_ (RISE = 1) & ((T + a) _ (RISE = 1) or (T + b) _ (RISE = 1)) THEN S_RISE = 1
IF T_ (S_RISE) = MIN (T_ (S_RISE)) THEN S_RISE = 1
ELSE S_RISE = 0
T_ (RISE = 1): Equation 1 is satisfied at time T
(T + a) _ (RISE = 1): Equation 1 is satisfied after a second at the time of change T
(T + b) _ (RISE = 1): Equation 1 is satisfied after b seconds (b> a) at change time T (RISE = 1)
T_ (S_RISE): Ascent point that satisfies S_RISE = 1
상기 최종 변동 시점은 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위의 기준 시점이 되는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method according to claim 6,
And the final change time point is a reference time point of the first to mth time ranges.
상기 제2 정규화부는 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 농도들의 단위 크기를 표준화하고 표준화된 단위 크기로 기체 농도를 환산하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.5. The method according to any one of claims 1 to 4,
And the second normalizing unit normalizes a unit size of the first normal gas concentration to the n th normal concentrations and converts the gas concentration into a standardized unit size.
상기 제2 정규화부는 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서의 최대 기체 농도를 단위 크기로 하여 제2 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method of claim 10,
And the second normalizing unit performs a second normalization by using a maximum gas concentration in each of the first to m-th time ranges as a unit size.
상기 제2 정규화부는 다음의 수학식을 통하여 제2 정규화 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.
ST_ODOR = (ODOR*100) / MAX(ODOR)
ST_ODOR : 제2 정규화가 이루어진 기체 농도
ODOR : 특정 시간 범위에서의 기체 농도
MAX(ODOR) : 특정 시간 범위에서의 최대 기체 농도The method of claim 10,
And the second normalizer performs a second normalization operation through the following equation.
ST_ODOR = (ODOR * 100) / MAX (ODOR)
ST_ODOR: Gas concentration with 2nd normalization
ODOR: Gas concentration in a specific time range
MAX (ODOR): Maximum gas concentration over a specific time range
상기 대표값은 상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출되어 상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 평균인 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.5. The method according to any one of claims 1 to 4,
And wherein the representative value is an average of n gas concentrations extracted from each of the first time range and the m th time range to perform the second normalization.
상기 모델 형성부는 곡선 맞춤 기법을 통하여 상기 대표값에 근사하는 모델을 출력하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method of claim 13,
The model forming unit outputs a model approximating the representative value through a curve fitting technique.
상기 모델 형성부는 기체 농도 모델을 기준으로 하는 신뢰구간을 설정하는 것을 특징으로 하는 기체모델링장치.The method of claim 13,
The model forming unit gas modeling device, characterized in that for setting the confidence interval based on the gas concentration model.
상기 n 회 수집된 기체 농도 각각을 정규화하여 제1 정규 기체 농도 내지 제n 정규 기체 농도를 출력하는 단계;
상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각의 변화가 기준치 이상이 되는 변동 시점을 탐색하는 단계;
상기 제1 정규 기체 농도 내지 상기 제n 정규 기체 농도 각각으로부터 변동 시점을 포함하는 제1 시간 범위 내지 제m 시간 범위 (m은 2 이상의 자연수) 각각에서의 기체 농도를 추출하는 단계;
상기 제1 시간 범위 내지 상기 제m 시간 범위 각각에서 추출된 n 개의 기체 농도들에 대한 제2 정규화를 수행하는 단계; 및
상기 제2 정규화가 수행된 n 개의 기체 농도들의 대표값을 설정하고 상기 대표값에 따라 기체 농도 모델을 출력하는 단계
를 포함하는 기체모델링방법. Collecting n times of data of the gas concentration generated under the same gaseous environmental conditions;
Normalizing each of the n collected gas concentrations to output a first normal gas concentration to an nth normal gas concentration;
Searching for a change point at which a change in each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration becomes a reference value or more;
Extracting gas concentrations from each of the first normal gas concentration to the nth normal gas concentration in each of a first time range to a mth time range (m is a natural number of two or more) including a time of change;
Performing a second normalization on the n gas concentrations extracted in each of the first to mth time ranges; And
Setting a representative value of the n gas concentrations at which the second normalization is performed and outputting a gas concentration model according to the representative value
Gas modeling method comprising a.
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| KR20060008290A (en) * | 2003-03-06 | 2006-01-26 | 신시내티 테스트 시스템즈, 인코포레이티드 | Method and apparatus for detecting a gas |
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