KR102549495B1

KR102549495B1 - 공정 제어 시스템 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR102549495B1
Application number: KR1020210021682A
Authority: KR
Inventors: 박경수; 이중형; 김천규; 박형국; 김득중
Original assignee: 주식회사 포스코
Priority date: 2020-02-18
Filing date: 2021-02-18
Publication date: 2023-06-30
Also published as: EP4108806A1; CN115135805A; US20230160071A1; JP2024069272A; JP7448673B2; KR20210105310A; EP4108806A4; JP2023514593A; WO2021167362A1

Abstract

본 발명의 실시 형태에 따른 공정 제어 시스템은, 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 제1 시스템과, 네트워크를 통해 상기 제1 시스템으로부터 상기 내부 결함층의 두께 정보를 수신하고, 상기 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 상기 탄소강 제품에서 상기 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 식각 공정을 제어하는 제2 시스템을 포함하며, 상기 제1 시스템은 상기 제2 시스템이 상기 식각 공정을 제어하는 데에 필요한 연산 모듈을 상기 제2 시스템에 제공하며, 상기 제2 시스템은 상기 제1 시스템이 상기 연산 모듈을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 상기 제1 시스템에 제공한다.

Description

공정 제어 시스템 및 그 동작 방법{SYSTEM FOR CONTROLLING PROCESS AND OPERATING METHOD OF THE SAME}

본 발명은 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층을 제거하는 공정을 제어하기 위한 공정 제어 시스템 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

탄소강 제품을 이용하여 생산되는 자동차용 베어링 쉘 등은 표면에 지속적이고 반복적인 하중을 받을 수 있다. 따라서, 베어링 쉘 등의 생산에 이용되는 탄소강 제품에는 엄격한 표면 품질이 요구된다.

탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층 등은 그 두께를 엄격하게 관리할 필요가 있으며, 식각 공정 등에 의해 내부 결함층을 제거할 수 있다. 식각 공정은 식각 용액과 탄소강 제품을 접촉시켜 내부 결함층을 제거하는 공정일 수 있다.

공개특허공보 제10-2019-0124019호

본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제 중 하나는, 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께에 따라 식각 공정을 제어함으로써, 식각 공정의 효율성 및 생산성 등을 개선할 수 있는 공정 제어 시스템 및 그 동작 방법을 제공하고자 하는 데에 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템은, 식각 공정이 진행되기 전의 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 제1 시스템과, 네트워크를 통해 상기 제1 시스템으로부터 상기 내부 결함층의 두께 정보를 수신하고, 상기 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 상기 탄소강 제품에서 상기 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 상기 식각 공정을 제어하는 제2 시스템을 포함하며, 상기 제1 시스템은 상기 제2 시스템이 상기 식각 공정을 제어하는 데에 필요한 연산 모듈을 상기 제2 시스템에 제공하며, 상기 제2 시스템은 상기 제1 시스템이 상기 연산 모듈을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 상기 제1 시스템에 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템은, 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 적어도 일부를 제거하는 식각 장치의 제어에 필요한 제어 데이터를 저장하는 스토리지와, 상기 제어 데이터에 기초하여 상기 식각 장치를 제어하는 프로세서를 포함하며, 상기 식각 장치를 통과하기 전의 상기 탄소강 제품은 제1 영역 및 상기 제1 영역과 다른 제2 영역을 포함하고, 상기 제1 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께와 상기 제2 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께는 서로 다르며, 상기 제어 데이터는 상기 제1 영역이 상기 식각 장치를 통과하는 제1 이송 속도 및 상기 제2 영역이 상기 식각 장치를 통과하는 제2 이송 속도를 포함하고, 상기 제1 이송 속도와 상기 제2 이송 속도는 서로 다르다.

본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템은, 식각 공정이 진행되기 전의 탄소강 제품의 성분, 냉각 속도, 상분율 및 온도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 연산 모듈을 저장하는 스토리지와, 네트워크에 연결되는 통신부와, 상기 통신부를 통해, 상기 내부 결함층의 적어도 일부를 제거하는 상기 식각 공정을 제어하는 외부 서버에 상기 내부 결함층의 두께 정보 및 상기 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 프로세서를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 탄소강 제품의 길이 방향에서 정의되는 영역들 각각이 식각 용액과 접촉하는 동안, 최적의 제어 데이터에 기초하여 식각 공정을 제어함으로써, 식각 공정의 생산성 및 효율성을 개선할 수 있는 공정 제어 시스템 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 식각 공정이 완료된 산세 탄소강 제품에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께를 측정하고, 측정한 잔여 내부 결함층의 두께를 이용하여 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 학습시킴으로써, 최적화된 제어 데이터에 기초하여 식각 공정을 진행할 수 있다.

본 발명의 다양하면서도 유익한 장점 및 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시예를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판을 간단하게 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 간단하게 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 학습 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 간단하게 나타낸 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 식각 공정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 식각 공정을 설명하기 위해 제공되는 그래프이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 명세서에서 탄소강 제품(carbon steel products)은 철과 탄소의 합금으로 0.01% 내지 2.0%의 탄소를 함유한 제품이며, 대표적으로 열연 제품, 후판 제품, 선재 제품 등을 포함할수 있다. 예컨대, 상기 열연 제품은 슬라브를 열간 압연하여 코일 형태로 권취한 열연 코일 또는 쉬트 형태로 잘라서 만든 열연 강판일 수 있으며, 1mm 내지 25mm의 두께를 가질 수 있다. 상기 후판 제품은 슬라브를 열간 압연하여 판형태로 만든 제품일 수 있으며, 4mm 내지 200mm의 두께를 가질 수 있다. 상기 선재 제품은 빌렛을 열간 상태에서 공형 압연하여 단면이 원형인 코일 형태의 제품일 수 있으며, 3mm 내지 100mm의 단면의 지름을 가질 수 있다.

본 발명의 공정 제어 시스템은 탄소강 제품에 대한 식각 공정이 진행되는 동안 상기 탄소강 제품의 이송 속도를 제어하여 산세 처리된 탄소강 제품(이하, '산세 탄소강 제품'이라 함)을 생산할 수 있으므로, 탄소강 제품의 표면 품질을 향상시킬 수 있다.

이하에서는 열연 강판 또는 상기 열연 강판이 코일 형태로 권취된 열연 코일을 중심으로 본 발명의 기술적 사상을 설명하기로 한다. 다만, 본 발명의 기술적 사상이 열연 강판 또는 열연 코일에 제한되는 것은 아니고, 통상의 기술자가 쉽게 이해할 수 있는 범위 내에서 탄소강 제품 모두에 적용될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세하게 설명한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대한 중복된 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다.

도 1은 열연 강판을 생산하고, 열연 강판을 냉각 및 권취하여 열연 코일을 생산하는 열연 강판 생산 장치를 간단하게 나타낸 도면일 수 있다. 도 1을 참조하면, 가열로에서 가열된 슬래브(slab)를, 조압연기 및 사상압연기(또는 마무리 압연기)를 이용하여 소정의 두께로 압연하는 열간 압연 공정이 진행될 수 있다. 열간 압연 공정을 거쳐 생산된 열연 강판(스트립)은 냉각 구간인 런 아웃 테이블(Run Out Table(ROT)) 냉각대로 옮겨질 수 있다. 열연 강판은 ROT 냉각대에서 분사되는 냉각수에 의해 냉각될 수 있으며, 냉각 온도, 냉각 시간 등은 열연 강판에 요구되는 품질에 따라 결정될 수 있다.

냉각 후 열연 강판은 보관 및/또는 이동의 편의를 위해 권취기에서 코일 형태로 권취될 수 있다. 열연 강판을 코일 형태로 권취한 열연 코일(HC, Hot Coil)은 야드(yard)에 적치되어 공냉된 후 출하되며, 이후 열연 강판에 포함되는 내부 결함층 등을 제거하기 위한 식각 공정이 진행될 수 있다. 일 실시예에서, 도 1을 참조하여 설명한 열연 강판의 제조 공정과, 열연 강판의 내부 결함층 등을 제거하기 위한 식각 공정은, 서로 다른 주체에 의해 진행될 수 있다. 또한 일 실시예에서, 열연 강판의 제조 공정과 열연 강판의 내부 결함층 등을 제거하기 위한 식각 공정이 하나의 주체에 의해 진행될 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열연 강판을 간단하게 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 열연 강판은 길이 방향(X축 방향)을 따라 복수의 영역들로 구분될 수 있다. 일례로, 열연 강판은 길이 방향을 따라 순서대로 배치되는 영역 A, 영역 B, 및 영역 C 등을 포함할 수 있다. 도 2에 도시한 일 실시예에서, 영역 A는 열연 강판에서 가장 먼저 권취되는 영역일 수 있으며, 영역 C는 가장 나중에 권취되는 영역일 수 있다. 영역 B는 길이 방향에서 영역 A와 영역 C 사이에 위치하는 영역일 수 있다.

일 실시예에서, 열연 강판은 표면 결함을 포함할 수 있다. 예를 들어, 표면 결함은 스케일, 내부 결함층 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 스케일은 압연 공정 중에 발생하며 소재의 표면 위에 존재할 수 있다. 내부 결함층은 소재의 표면 아래, 다시 말해 소재 내부에 포함될 수 있으며, 내부 산화층 및/또는 탈탄층을 의미하는 것으로 정의될 수 있다. 내부 산화층은 철(Fe)보다 산소 친화도가 높은 크롬(Cr), 망간(Mn), 실리콘(Si), 아연(Zn), 마그네슘(Mg), 알루미늄(Al) 등의 성분이 모재 내에서 산화를 일으키는 과정에서 발생할 수 있다. 탈탄층은 강중 탄소와 대기 및 스케일의 산소가 결합한 후 가스 형태로 대기 중으로 배출되는 과정에서 발생할 수 있다. 내부 결함의 두께는 열연 강판의 성분, 열연 강판을 열연 코일(HC)로 권취할 때의 온도, 권취 이후 냉각 시간, 열연 강판의 폭과 두께, 길이 등에 따라 달라질 수 있다. 내부 결함층 등의 내부 결함은 열연 강판을 이용하여 생산되는 제품의 내구성을 저하시키는 요인이 될 수 있다.

일례로 권취된 열연 코일(HC)의 온도는 500~700℃ 정도일 수 있으며, 권취 상태의 열연 코일(HC)은 공기에 노출된 상태에서 공냉식으로 냉각될 수 있다. 권취 상태를 갖는 열연 코일(HC)에서 외부에 노출된 영역 A와 영역 C는 상대적으로 빠르게 냉각되는 반면, 외부에 노출되지 않은 영역 B는 상대적으로 천천히 냉각될 수 있다. 따라서, 열연 강판의 영역 B에 포함되는 내부 결함층의 두께는 열연 강판의 영역 A와 영역 C 각각에 포함되는 내부 결함층의 두께보다 더 클 수 있다. 따라서, 열연 강판의 영역들에 따라 내부 결함층의 두께에 편차가 나타날 수 있다. 일례로, 영역 A 및/또는 영역 C에 포함되는 내부 결함층의 두께는 소정의 기준 두께보다 작을 수 있으며, 영역 B에 포함되는 내부 결함층의 두께는 기준 두께보다 클 수 있다.

또한, 열연 강판의 폭 방향에서도 내부 결함층의 두께가 영역들에 따라 다르게 나타날 수 있다. 일례로, 폭 방향에서 열연 강판의 모서리에 인접한 영역들이 상대적으로 빠르게 냉각될 수 있으며, 냉각 속도에 따른 내부 결함층의 두께 차이가 폭 방향에서도 나타날 수 있다.

내부 결함층의 적어도 일부를 제거하기 위한 식각 공정은, 식각 용액에 열연 강판을 접촉시키는 방식으로 진행될 수 있다. 일례로, 식각 탱크에 수용된 식각 용액에 열연 강판을 침지시킨 상태에서 열연 강판을 이송하는 방식으로 식각 공정이 진행될 수 있다. 또는, 식각 탱크 내에서 열연 강판의 표면으로 식각 용액을 분사하거나, 식각 용액에 젖은 브러시 등으로 열연 강판의 표면을 브러싱하는 방식 등으로 식각 공정이 진행될 수도 있다. 식각 공정은 산세 공정, 건식 식각 공정, 습식 식각 공정 중 적어도 하나일 수 있다.

일례로, 식각 공정에서 열연 강판에 포함되는 내부 결함층이 충분히 제거될 수 있도록, 열연 강판의 영역에 관계없이 열연 강판을 식각 용액과 충분히 접촉시켜 식각 공정을 진행할 수 있다. 다만, 상기와 같은 방법은 식각 공정의 시간 및/또는 식각 공정에 투입되는 식각 용액의 증가로 이어져, 생산성 저하를 가져올 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 열연 강판의 길이 방향을 따라 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 계산 및/또는 실측하고, 내부 결함층의 두께 정보에 따라 식각 공정을 최적의 효율성으로 제어할 수 있다. 따라서, 식각 공정의 시간을 단축하고 식각 용액의 사용량을 줄임으로써 생산성을 개선할 수 있다. 또한, 식각 공정을 완료한 산세 강판에서 영역 별로 나타나는 내부 결함층의 두께 편차를 줄일 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 공정 제어 시스템(1)은 열연 강판이 코일 형태로 권취된 열연 코일에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 제1 시스템(SYS1), 및 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 상기 열연 코일이 권출된 상기 열연 강판에서 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 식각 공정을 제어하는 제2 시스템(SYS2)을 포함할 수 있다. 또한 제1 시스템(SYS1)은, 제2 시스템(SYS2)이 식각 공정을 제어하는 데에 필요한 연산 모듈을 제2 시스템(SYS2)에 제공할 수 있다. 또한 제2 시스템(SYS2)은, 제1 시스템(SYS1)이 연산 모듈을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 획득하여 제1 시스템(SYS1)에 제공할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)은 네트워크(30)를 통해 서로 통신할 수 있다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템(1)은, 열연 공정을 진행하는 제1 주체와 식각 공정을 진행하는 제2 주체에 의해 운영될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 주체는 열연 강판을 생산하고 열연 강판을 권취하여 열연 코일을 제조할 수 있고, 제2 주체는 제1 주체로부터 열연 코일을 공급받아 열연 강판의 내부 결함층을 제거하는 식각 공정을 진행할 수 있다. 도 3을 참조하면, 제1 주체에서 제1 시스템(SYS1)이 운용될 수 있으며 상기 제2 주체에서 제2 시스템(SYS2)이 운용될 수 있다. 다만, 실시예들에 따라, 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)이 하나의 주체에 의해 운용될 수도 있다. 이 경우, 네트워크(30)는 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)을 모두 운용하는 주체의 내부 네트워크일 수 있다.

도 3을 참조하면, 제1 시스템(SYS1)은 제1 서버(10)를 포함하며, 제2 시스템(SYS2)은 제2 서버(20)를 포함할 수 있다. 제1 서버(10)와 제2 서버(20)는 네트워크(30)를 통해 통신하며, 제2 시스템(SYS2)은 열연 강판의 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 식각 장치(22)를 제어할 수 있다.

네트워크(30)는 유선 인터넷 네트워크, 무선 인터넷 네트워크, 또는 Wi-Fi(wireless fidelity)와 같은 무선 근거리 통신 네트워크(wireless local area network(WLAN)) 등을 의미할 수 있다. 유선 인터넷 네트워크 또는 상기 무선 인터넷 네트워크는 인터넷 TCP/IP 프로토콜과 그 상위 계층(upper layer)에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Procotol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS (Network Information Service) 등을 제공하는 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 시스템(SYS1)은 열연 공정에서 생산되는 열연 강판의 내부 결함층의 두께 정보를 생성할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은 내부 결함층의 두께 정보를, 네트워크(30)를 통해 제2 시스템(SYS2)에 전송할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은 네트워크(30)를 통해 수신한 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 식각 장치(22)가 진행하는 식각 공정을 제어할 수 있다.

일례로 제1 시스템(SYS1)은 제1 서버(10)를 포함하며, 제1 서버(10)는 연산 모듈(11) 및 연산 모듈(11)을 학습시키는 학습 모델 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 연산 모듈(11)에 의해 내부 결함층의 두께 정보가 생성될 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은 열연 강판의 내부 결함층의 두께를 실측하여 두께 정보를 생성하거나, 또는 열연 강판의 내부 결함층의 두께를 계산하여 두께 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서 제1 시스템(SYS1)은 열연 강판의 성분, 열연 강판의 상분율, 열연 강판의 온도 중 적어도 하나를 이용하여 내부 결함층의 두께를 계산함으로써, 내부 결함층의 두께 정보를 생성할 수 있다.

내부 결함층의 두께 정보는, 열연 강판의 길이 방향에서 정의되는 복수의 영역들 각각에서 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 포함할 수 있다. 따라서, 내부 결함층의 두께 정보는, 열연 강판의 길이 방향을 따라 나타나는 내부 결함층의 두께 분포 등을 포함할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 연산 모듈(11)에 의해 내부 결함층의 두께 관련 정보가 생성될 수 있다. 내부 결함층의 두께 관련 정보는 내부 결함층의 두께 정보가 추출 가능하도록 상기 내부 결함층의 두께 정보를 가공한 모든 형태의 정보를 의미할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)이 내부 결함층의 두께 관련 정보를, 네트워크(30)를 통해 제2 시스템(SYS2)에 전송하면, 제2 시스템(SYS2)은 네트워크(30)를 통해 수신한 내부 결함층의 두께 관련 정보에 포함된 내부 결합층의 두께 정보를 추출하거나 또는 두께 관련 정보로부터 내부 결함층의 두께 정보를 계산하고, 추출 또는 계산한 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 식각 장치(22)가 진행하는 식각 공정을 제어할 수 있다.

제2 시스템(SYS2)의 연산 모듈(21)은, 식각 장치(22)를 제어하는 데에 필요한 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 연산 모듈(21)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성할 수 있다. 제어 데이터는, 식각 공정 동안 식각 장치(22)가 열연 강판을 이송하는 속도, 식각 장치(22)에서 열연 강판에 접촉하는 식각 용액의 농도, 식각 용액의 성분, 식각 용액의 온도, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

제2 시스템(SYS2)의 연산 모듈(21)은 제1 시스템(SYS1)이 저장 및 관리하는 연산 모듈(11) 중 적어도 하나를 수신한 것일 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은 연산 모듈(11) 중에서 식각 장치(22)를 제어하는 데에 필요한 모듈을 제2 시스템(SYS2)에 제공할 수 있다. 일례로, 제1 시스템(SYS1)은 학습 모델(12)을 이용하여 식각 장치(22)를 제어하는 데에 필요한 모듈을 학습시킨 후 제2 시스템(SYS2)에 제공할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은, 네트워크(30)를 통한 전송 방식으로 제2 시스템(SYS2)에 모듈을 제공할 수 있다. 또는 제2 시스템(SYS2)에 작업자가 직접 모듈을 입력, 저장하는 방식으로 제1 시스템(SYS1)에 의해 학습된 모듈이 제2 시스템(SYS2)에 제공될 수도 있다.

제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)이 연산 모듈(11)을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 제1 시스템(SYS1)에 제공할 수 있다. 일례로, 제2 시스템(SYS2)은 식각 장치(22)가 열연 강판에 대한 식각 공정을 완료하여 산세 강판을 생산하면, 산세 강판에 포함된 잔여 내부 결함층의 두께, 및 식각 공정 동안 식각 장치(22)에서 측정한 제어 데이터 중 적어도 하나를 제1 시스템(SYS1)에 제공할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은, 제2 시스템(SYS2)으로부터 수신한 잔여 내부 결함층의 두께, 및 제어 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 연산 모듈(11)을 업데이트할 수 있다. 일례로, 학습 모델(12)이 잔여 내부 결함층의 두께, 및 제어 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 연산 모듈(11)을 학습시킴으로써 연산 모듈(11)이 업데이트될 수 있다.

연산 모듈(11)이 업데이트되면, 제1 시스템(SYS1)은 네트워크(30)를 통해 제2 시스템(SYS2)에 업데이트된 연산 모듈(11) 중 적어도 하나를 전송할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은, 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 연산 모듈(11)을 이용하여, 저장되어 있던 연산 모듈(21)을 업데이트할 수 있다. 일례로, 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 연산 모듈로 기존의 연산 모듈(21)을 덮어쓰기(overwrite)할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 시스템(SYS1)의 연산 모듈(11)은 복수의 연산 모듈들일 수 있다. 연산 모듈(11)은 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 연산 모듈, 및 식각 장치(22)를 제어하기 위한 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈 등을 포함할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은, 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 제2 시스템(SYS2)으로 전송할 수 있다.

학습 모델(12)은 연산 모듈(11)을 최적화할 수 있다. 일례로, 학습 모델(12)은 복수의 연산 모듈들을 학습시키기 위한 복수의 학습 모델들을 포함할 수 있다. 또한 학습 모델(12)은 제2 시스템(SYS2)으로부터 수신한 잔여 내부 결함층의 두께, 및 제어 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 연산 모듈(11)을 학습시켜 최적화할 수 있다. 일 실시예에서, 학습 모델(12)은 연산 모듈(11)이 계산한 잔여 내부 결함층의 두께와, 제2 시스템(SYS2)으로부터 수신한 잔여 내부 결함층의 두께가 서로 일치하거나 또는 그 차이가 소정의 기준값 이하가 되도록 연산 모듈(11)을 학습시킬 수 있다.

연산 모듈(11)은 회로 등의 하드웨어로 구현되거나, 소스 코드 등의 소프트웨어로 구현될 수 있다. 연산 모듈(11)은 입력값을 이용한 소정의 연산을 실행하여 출력값을 생성할 수 있다. 일례로, 학습 모델(12)은 연산 모듈(11)에서 실행되는 연산의 가중치, 계수 등을 조절함으로써 연산 모듈(11)을 학습시킬 수 있다.

실시예들에 따라, 제2 시스템(SYS2)의 제2 서버(20)는 추가 연산 모듈을 더 포함할 수 있다. 추가 연산 모듈은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신하는 연산 모듈(21)과 다른 별도의 연산 모듈일 수 있으며, 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터 중 적어도 일부를 조절하여 식각 장치(22)에 입력할 수 있다. 일례로 추가 연산 모듈은, 식각 장치(22)에 존재하는 기계 오차, 동작 지연 등을 고려하여 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터 중 적어도 일부를 조절하여 식각 장치(22)에 입력할 수 있다. 따라서, 추가 연산 모듈이 제2 서버(20)에 포함되는 경우, 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터와, 식각 장치(22)에 입력되는 제어 데이터가 서로 다를 수 있다.

추가 연산 모듈은, 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터가 식각 장치(22)에 적용될 수 있도록, 제어 데이터의 스케일 단위를 조절하거나, 식각 장치(22)에 입력될 수 있는 데이터 포맷으로 제어 데이터를 변환할 수 있다. 실시예들에 따라, 연산 모듈(21)이 제어 데이터의 스케일 단위 및 데이터 포맷 등을 직접 조절하여 식각 장치(22)로 출력할 수도 있다. 이 경우, 추가 연산 모듈이 제2 서버(20)에 포함되지 않을 수도 있다.

일 실시예에서, 제2 시스템(SYS2)의 연산 모듈(21)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 내부 결함층의 두께 정보를 수신할 수 있다. 두께 정보는, 제1 시스템(SYS1)이 계산 및/또는 실측한 내부 결함층의 두께를 포함할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은 두께 정보를 이용하여, 식각 장치(22)를 제어하기 위한 제어 데이터를 결정할 수 있다. 일 실시예에서 제어 데이터는 식각 장치(22)가 열연 강판을 이송하는 이송 속도, 식각 장치(22)에서 열연 강판과 접촉하는 식각 용액의 농도, 식각 용액의 온도, 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 등을 포함할 수 있다. 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터에 의해 식각 장치(22)가 자동으로 제어될 수 있다.

일례로, 식각 장치(22)에 입력되는 제어 데이터는 열연 강판의 길이 방향을 따라 정의되는 복수의 영역들 각각에 대한 식각 공정을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 열연 강판의 단부와 가까운 일부 영역들에 대한 식각 공정 중 열연 강판의 이송 속도는, 열연 강판의 단부와 먼 다른 일부 영역에 대한 식각 공정 중 열연 강판의 이송 속도와 다를 수 있다. 일례로, 열연 강판의 단부와 가까운 일부 영역들에 대한 식각 공정에서 열연 강판의 이송 속도는, 열연 강판의 단부와 먼 다른 일부 영역들에 대한 식각 공정에서 열연 강판의 이송 속도보다 빠를 수 있다. 일 실시예에서, 식각 공정이 진행되는 동안 열연 강판의 표면에 존재하는 스케일이 함께 제거될 수 있다.

일 실시예에서, 식각 장치(22)에 존재하는 기계 오차 및 제어 데이터를 입출력하는 과정 등에서의 신호 지연 등으로 인해, 연산 모듈(21)이 출력하는 제어 데이터와, 식각 공정 동안 식각 장치(22)에서 실측되는 제어 데이터가 서로 일치하지 않을 수 있다. 식각 장치(22)에 입력되는 제어 데이터 중에서 열연 강판의 이송 속도를 예시로 설명하면, 연산 모듈(21)이 식각 장치(22)에 입력하는 열연 강판의 이송 속도와, 식각 장치(22)가 열연 강판을 이송하는 실제 이송 속도가 일치하지 않을 수 있다. 또한, 식각 장치(23)에 입력되는 제어 데이터 중 식각 용액의 농도 및/또는 식각 용액의 온도는 열연 강판과 식각 용액이 접촉하는 과정에서 변할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는, 기계 오차 및 신호 지연 등을 고려하여 식각 장치(22)를 제어할 수 있다. 일례로, 기계 오차 및 신호 지연 등이 제어 데이터에 반영될 수 있도록, 제2 시스템(SYS2)은 식각 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께, 및 식각 공정을 진행하는 동안 식각 장치(22)에서 측정한 제어 데이터 등의 정보를 획득할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은 획득한 정보를 제1 시스템(SYS1)으로 전송할 수 있다.

제1 시스템(SYS1)의 학습 모델(12)은 제2 시스템(SYS2)이 전송한 정보를 이용하여, 연산 모듈(11) 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다. 연산 모듈(11)에 대한 학습이 완료되면, 제1 시스템(SYS1)은 학습이 완료된 연산 모듈(11) 중 적어도 하나, 예를 들어 식각 장치(22)를 제어하기 위한 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 제2 시스템(SYS2)으로 전송할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 연산 모듈을 이용하여, 미리 저장되어 있던 연산 모듈(21)을 업데이트할 수 있다. 따라서, 제2 시스템(SYS2)의 연산 모듈(21)은 기계 오차와 신호 지연 등을 고려하여 제어 데이터를 생성할 수 있으며, 식각 장치(22)를 더 정확하게 제어할 수 있다.

실시예들에 따라, 제2 시스템(SYS2)이 학습 모델을 포함할 수도 있다. 제2 시스템(SYS2)에 포함되는 학습 모델은, 제1 시스템(SYS1)에 포함되는 학습 모델(12)과 유사한 방식으로 제2 시스템(SYS2)에 포함되는 연산 모듈(21)을 학습시킬 수 있다. 이와 관련하여서는 도 14와 도 15를 참조하여 후술하기로 한다.

또한 제2 시스템(SYS2)이 직접 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 계산하고, 이를 이용하여 식각 공정을 진행할 수도 있다. 이 경우, 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 내부 결함층의 두께를 계산하는 데에 필요한 정보를 수신할 수 있다. 일례로 제1 시스템(SYS1)은 열연 강판의 냉각 속도, 열연 강판의 성분, 열연 강판이 냉각되는 동안 주변의 산소 분압 등의 정보를 수집하여 제2 시스템(SYS2)에 전송할 수 있다. 제2 시스템(SYS2)의 연산 모듈(21)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 변수들을 이용하여 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 예측하고, 식각 장치(22)를 제어할 수 있다.

일 실시예에서, 앞서 설명한 바와 같이, 계산한 내부 결함층의 두께를 이용하여, 식각 공정이 진행되는 동안 열연 강판을 이송하는 이송 속도를 조절할 수 있다. 일례로, 내부 결함층의 두께가 상대적으로 작을 것으로 예측되는 제1 영역이 식각 용액과 접촉하는 동안에는 제1 이송 속도로 열연 강판을 이송할 수 있다. 또한, 내부 결함층의 두께가 상대적으로 클 것으로 예측되는 제2 영역이 식각 용액과 접촉하는 동안에는 제1 이송 속도보다 느린 제2 이송 속도로 열연 강판을 이송할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에에서는, 열연 강판의 내부 결함층을 예측하기 위한 정보를 수집하는 동작, 내부 결함층을 계산하는 동작, 계산한 내부 결함층에 기초하여 식각 장치(22)를 제어하기 위한 제어 데이터를 생성하는 동작, 식각 장치(22)가 식각 공정을 진행하는 동안 수집한 제어 데이터 등을 이용하여 연산 모듈(11, 21)을 다시 학습시키는 동작 등이 두 개의 서로 다른 시스템들(SYS1, SYS2)에 분산시켜 구현할 수 있다. 일례로, 상기 동작들이 필요에 따라 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)에 적절히 분산되어 실행될 수 있다. 일례로, 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)의 성능에 따라 상기 동작들을 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)에 할당함으로써, 시스템들(SYS1, SYS2)의 부하(load)를 효율적으로 관리하고, 전체 시스템(1)을 효과적으로 운영할 수 있다.

예를 들어, 제1 시스템(SYS1)의 성능이 제2 시스템(SYS2)의 성능보다 크게 우수할 경우, 제1 시스템(SYS1)에서 상기 동작의 대부분을 처리하고, 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)이 생성한 제어 데이터를 수신하여 식각 장치(22)를 제어할 수 있다. 제1 시스템(SYS1)과 제2 시스템(SYS2)의 성능이 유사할 경우, 제1 시스템(SYS1)이 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 나타내는 두께 정보를 생성하고, 제2 시스템(SYS2)이 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성할 수 있다. 반면 제1 시스템(SYS1)에 비해 제2 시스템(SYS2)의 성능이 크게 우수하면, 제1 시스템(SYS1)은 내부 결함층의 두께를 계산하는 데에 필요한 열연 강판의 정보를 수집하여 제2 시스템(SYS2)에 전달할 수 있으며, 제2 시스템(SYS2)이 내부 결함층의 두께를 계산하고 제어 데이터를 생성하여 식각 장치(22)를 제어할 수 있다.

제2 시스템(SYS2)이 내부 결함층의 두께를 예측하기 위하여 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신하는 열연 강판의 정보는 열연 강판의 상분율 관련 정보, 열연 강판의 온도 관련 정보, 열연 강판의 성분 관련 정보 등을 포함할 수 있다. 상분율 관련 정보는 상분율 정보가 추출 가능하도록 상기 상분율 정보를 가공한 모든 형태의 정보를 의미할 수 있고, 열연 강판의 온도 관련 정보는 온도 정보가 추출 가능하도록 상기 온도 정보를 가공한 보든 형태의 정보를 의미할 수 있으며, 열연 강판의 성분 관련 정보는 성분 정보가 추출 가능하도록 상기 성분 정보를 가공한 모든 형태의 정보를 의미할 수 있다. 따라서, 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 정보들을 이용하여 열연 강판의 상분율, 온도, 성분 등을 먼저 계산한 후, 이를 이용하여 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 예측할 수 있다.

도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 간단하게 나타낸 블록도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템(40)은 제1 서버(41) 및 열연 강판 생산 장치(45) 등을 포함할 수 있으며, 제1 서버(41)는 열연 강판 생산 장치(45)를 제어 및 관리할 수 있다. 열연 강판 생산 장치(45)는 가열로에서 가열한 슬래브를 압연하여 열연 강판을 생산하고, 열연 강판을 냉각 및 권취하는 장치일 수 있다.

제1 서버(41)는 통신부(42), 스토리지(43), 프로세서(44) 등을 포함할 수 있다. 통신부(42)는 제1 서버(41)와 네트워크를 통신 가능하도록 연결할 수 있다. 스토리지(43)는 제1 서버(41)의 동작 및 열연 강판 생산 장치(45)의 관리 등에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 프로세서(44)는 통신부(42)와 스토리지(43), 및 열연 강판 생산 장치(45) 등을 제어할 수 있다.

일례로, 스토리지(43)는 소정의 연산을 실행하는 연산 모듈을 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 연산 모듈은 열연 강판 생산 장치(45)와 연동되어, 열연 강판 생산 장치(45)로부터 획득한 정보를 이용하여 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성할 수 있다. 또한. 연산 모듈은 통신부(42) 및 네트워크 등을 통해 연결되는 외부 시스템이 식각 장치를 제어하는 데에 필요한 제어 데이터를 생성할 수 있다. 식각 장치는, 열연 강판 생산 장치(45)가 생산한 열연 강판에 포함된 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 장치일 수 있다.

예를 들어 제어 데이터는, 식각 장치가 열연 강판을 이송하는 이송 속도, 식각 장치에서 열연 강판에 접촉하는 식각 용액의 온도와 농도, 성분, 및 촉진제 사용 유무 등을 포함할 수 있다. 일례로 연산 모듈이 생성한 내부 결함층의 두께 정보에서, 열연 강판의 제1 영역은 제1 두께의 내부 결함층을 갖고, 제2 영역은 제1 두께와 다른 제2 두께의 내부 결함층을 가질 수 있다. 제어 데이터는 제1 영역에 대한 식각 공정에서 열연 강판이 이송되는 제1 이송 속도, 및 제2 영역에 대한 식각 공정에서 열연 강판이 이송되는 제2 이송 속도를 포함하며, 제1 이송 속도와 제2 이송 속도는 서로 다를 수 있다. 일례로, 제1 두께가 제2 두께보다 크면, 제1 이송 속도는 제2 이송 속도보다 느릴 수 있다. 따라서, 상대적으로 큰 두께를 갖는 영역에 대해, 충분한 식각 공정이 진행될 수 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)는 연산 모듈을 학습시키는 데에 필요한 학습 모델을 저장할 수 있다. 학습 모델은 프로세서(44)에 의해 실행되며, 프로세서(44)는 학습 모델을 실행하여 연산 모듈을 최적화할 수 있다.

프로세서(44)는 CPU, AP, SoC 등으로 구현될 수 있으며, 스토리지(43)와 통신부(42), 및 열연 강판 생산 장치(45) 등을 제어할 수 있다. 일례로 프로세서(44)는, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈이 생성한 내부 결함층의 두께 정보, 및 상기 외부 시스템이 상기 식각 장치를 제어하는 데에 필요한 제어 데이터 중 적어도 하나를, 상기 외부 시스템에 전송할 수 있다.

프로세서(44)가 상기 외부 시스템에 내부 결함층의 두께 정보를 전송하는 경우, 상기 외부 시스템은 내부 결함층의 두께 정보에 기초하여 식각 장치를 제어하기 위한 제어 데이터를 직접 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(44)는 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을, 스토리지(43)에서 인출하여 상기 외부 시스템에 전송할 수 있다.

한편 프로세서(44)가 상기 외부 시스템에 제어 데이터를 전송하는 경우, 상기 외부 시스템은 수신한 제어 데이터를 이용하여 식각 장치를 제어할 수 있다. 필요에 따라, 제어 데이터의 포맷을 변환하는 등의 부가 작업이 상기 외부 시스템에서 실행될 수 있다. 이 경우, 프로세서(44)는 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을, 상기 외부 시스템에 전송하지 않을 수도 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈은 열연 강판 생산 장치(45)가 열연 강판을 권취하기 이전의 상분율을 계산하는 제1 모듈을 포함할 수 있다. 제1 모듈은 열연 강판의 공정 조건, 예를 들어 열연 강판의 냉각 속도, 열연 강판의 성분, 열연 강판의 초기 온도 중 적어도 하나에 기초하여 상분율을 계산할 수 있다. 스토리지(43)의 학습 모델은, 열연 강판에서 실제로 측정한 상분율과, 제1 모듈이 계산을 통해 예측한 상분율을 비교하여 제1 모듈을 학습시킬 수 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈은 열연 강판의 온도 변화를 계산하는 제2 모듈을 더 포함할 수 있다. 제2 모듈은, 제1 모듈이 계산한 상분율, 열연 강판의 권취 후 경과 시간, 및 열연 강판의 성분 중 적어도 하나를 이용하여 온도 변화를 예측할 수 있다. 학습 모델은, 제2 모듈이 계산한 온도 변화와, 열연 강판에서 실제로 측정한 온도 변화를 비교하여 제2 모듈을 학습시킬 수 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈은 열연 강판에 포함된 내부 결함층의 두께를 계산하는 제3 모듈을 더 포함할 수 있다. 일례로 제3 모듈은, 제2 모듈이 계산한 온도 변화, 열연 강판의 성분, 및 열연 강판 주변의 산소 분압 중 적어도 하나를 이용하여 내부 결함층의 두께를 계산할 수 있다. 학습 모델은, 제3 모듈이 계산을 통해 예측한 내부 결함층의 두께를, 열연 강판으로부터 실측한 내부 결함층의 두께와 비교하여 제3 모듈을 학습시킬 수 있다.

일례로 제3 모듈은, 열연 강판의 길이 방향을 따라 정의되는 복수의 영역들 각각에서 내부 결함층의 두께를 계산할 수 있다. 상기 영역들 중 적어도 일부에서, 내부 결함층의 두께는 서로 다르게 계산될 수 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈은, 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 식각 공정에서 제거되는 내부 결함층의 두께를 계산하는 제4 모듈을 더 포함할 수 있다. 제4 모듈은, 식각 공정을 진행하는 식각 장치를 제어하기 위해 식각 장치에 입력되는 제어 데이터에 기초하여, 식각 공정에서 제거되는 내부 결함층의 두께를 계산할 수 있다.

학습 모델은, 식각 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께를, 제4 모듈이 계산을 통해 예측한 내부 결함층의 두께와 비교하여 제4 모듈을 학습시킬 수 있다. 일례로, 학습 모델은 제3 모듈이 계산한 내부 결함층의 두께와 제4 모듈이 계산한 내부 결함층의 두께의 차이를, 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께와 비교할 수 있다. 제4 모듈을 학습시키기 위해, 제1 서버(41)는 식각 장치를 제어하는 외부 시스템이 산세 강판에서 측정한 잔여 내부 결함층의 두께를 수신할 수 있다.

일 실시예에서, 스토리지(43)에 저장된 연산 모듈은, 외부 시스템이 식각 장치를 제어하는 데에 필요한 제어 데이터를 생성하는 제5 모듈을 더 포함할 수 있다. 제5 모듈이 생성하는 제어 데이터는, 식각 장치가 열연 강판을 이송하는 속도, 식각 장치에서 열연 강판에 접촉하는 식각 용액의 농도, 식각 용액의 성분, 식각 용액의 온도, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

학습 모델이 제5 모듈을 학습시킬 수 있도록, 제1 서버(41)는 식각 장치를 제어하는 외부 시스템으로부터 제어 데이터를 수신할 수 있다. 제1 서버(41)가 외부 시스템으로부터 수신하는 제어 데이터는, 식각 공정 동안 식각 장치로부터 외부 시스템이 실측한 제어 데이터일 수 있다. 학습 모델은, 외부 시스템으로부터 수신한 제어 데이터를 이용하여 제4 모듈이 계산한 내부 결함층의 두께를, 산세 강판으로부터 실측한 잔여 내부 결함층의 두께와 비교하여 제5 모듈을 학습시킬 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 열연 강판 내부 결함층 두께 제어 시스템(100)은 연산 모듈(110)과 학습 모델(120)을 포함할 수 있다. 일례로 연산 모듈(110)은 두께 정보 생성 모듈(111)과 제어 데이터 생성 모듈(112)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서 연산 모듈(110)은 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)을 포함할 수 있으며, 두께 정보 생성 모듈(111)은 제1 내지 제3 모듈(M1-M3)을 포함할 수 있고, 제어 데이터 생성 모듈(112)은 제4 모듈(M4)과 제5 모듈(M5)을 포함할 수 있다. 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)은 회로 등의 하드웨어로 구현되거나, 소스 코드 등의 소프트웨어로 구현될 수 있다.

예를 들어, 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)이 소스 코드 등의 소프트웨어로 구현될 경우, 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5)은 입력 데이터를 이용해서 출력 데이터를 계산하는 연산을 실행할 수 있다. 제1 내지 제5 모듈들(M1-M5) 각각의 연산은 학습 모델(120)에 의해 결정 및 최적화될 수 있다.

학습 모델(120)은 제1 내지 제4 학습 모델(LM1-LM4)과 피드백 학습 모델(LMT)을 포함할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있고, 제2 학습 모델(LM2)은 제2 모듈(M2)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 유사하게, 제3 학습 모델(LM3)은 제3 모듈(M3)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있으며, 제4 학습 모델(LM4)은 제4 모듈(M4)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 피드백 학습 모델(LMT)은 식각 공정이 완료된 후, 제1 내지 제5 모듈(M1-M5) 중 적어도 하나를 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 일 실시예에서, 피드백 학습 모델(LMT)은 제1 내지 제5 모듈(M1-M5)을 동시에 학습시킬 수도 있다.

학습 모델(120)은 편차 보정법이나 강화 학습 등을 이용하여 제1 내지 제5 모듈(M1-M5)을 학습시킬 수 있다. 편차 보정법을 이용하는 경우, 학습 모델(120)은 외부로부터 입력된 측정값과 모듈로부터 출력된 계산값의 오차를 보정해 나가는 방식으로 제1 내지 제5 모듈(M1-M5)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델(120)이 강화 학습을 이용하는 경우, 학습 모델(120)은 DNN(deep neural network)일 수 있으나, 반드시 이와 같은 예시로 한정되는 것은 아니다.

학습 모델(120)이 강화 학습을 이용하여 각 모듈을 학습시키는 일 실시예에 대해서는, 도 6을 참조하여 후술하기로 한다. 이하 도 5을 참조하여 공정 제어 시스템(100)의 초기 학습 방법에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.

일 실시예에서, 제1 모듈(M1)은 열연 강판을 권취하기 이전의 상분율을 계산할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 공정 조건(CD1)과 제1 상분율 값(EPF)을 수신할 수 있다. 제1 상분율 값(EPF)은 제1 공정 조건(CD1) 하에서 실제로 측정한 상변태 분율 또는 상변태량 등을 포함할 수 있다. 제1 공정 조건(CD1)은 열연 강판의 냉각 속도, 열연 강판의 온도, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 제1 공정 조건(CD1)을 제1 모듈(M1)에 입력할 수 있다. 제1 모듈(M1)은 제1 공정 조건(CD1)을 이용하여 열연 강판의 상분율을 계산한 제2 상분율 값(PPF)을 계산할 수 있다. 제1 모듈(M1)이 출력하는 제2 상분율 값(PPF)은, 제1 학습 모델(LM1)에 전달될 수 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)을 비교하여 제1 모듈(M1)을 학습시킬 수 있다. 일례로, 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)이 일치하지 않으면 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)에서 제1 공정 조건(CD1)을 입력 받아 상분율을 계산하는 제1 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)이 일치하도록, 또는 제1 상분율 값(EPF)과 제2 상분율 값(PPF)의 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제1 모듈(M1)의 제1 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다.

제2 학습 모델(LM2)은 제2 공정 조건(CD2), 주변 환경을 나타내는 환경 조건(FV), 및 열연 강판으로부터 측정한 제1 온도 값(ET) 등을 수신할 수 있다. 제2 공정 조건(CD2)은 권취 후 열연 강판의 온도를 측정한 시점, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다. 환경 조건(FV)은 권취 후 열연 강판이 냉각되는 속도에 영향을 주는 주변 환경을 표현하는 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경이 공기이면 환경 조건(FV)의 값은 '1'일 수 있고, 주변 환경이 바람이면 환경 조건(FV)의 값은 '2'일 수 있으며, 주변 환경이 물이면 환경 조건(FV)의 값은 '3'일 수 있다. 제1 온도 값(ET)은 열연 코일의 온도를 실제로 측정한 값을 포함할 수 있다.

제2 모듈(M2)은 제2 학습 모델(LM2)로부터 제2 공정 조건(CD2)과 환경 조건(FV)을 입력받을 수 있다. 일례로 제2 모듈(M2)은 제2 공정 조건(CD2)과 환경 조건(FV)을 이용하여 열연 강판의 온도를 계산할 수 있으며, 열연 강판의 온도를 계산한 제2 온도 값(PT)을 출력할 수 있다. 제2 온도 값(PT)은 열연 강판의 길이 방향에서 정의되는 영역들 각각의 온도를, 권취 후 경과 시간에 따라 계산한 값 등을 포함할 수 있다. 제2 모듈(M2)은 제2 온도 값(PT)을 제2 학습 모델(LM2)로 출력할 수 있다.

제2 학습 모델(LM2)은 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)을 비교하여 제2 모듈(M2)을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)이 일치하지 않거나 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)의 차이가 소정의 값보다 크면, 제2 학습 모델(LM2)은 제2 모듈(M2)에서 제2 온도 값(PT)을 계산하는 제2 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다. 제2 학습 모델(LM2)은 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)이 일치하도록, 또는 제1 온도 값(ET)과 제2 온도 값(PT)의 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제2 모듈(M2)을 학습시킬 수 있다.

제3 학습 모델(LM3)은 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 제2 모듈(M2)의 출력값인 제2 온도 값(PT), 및 열연 강판으로부터 측정한 내부 결함층의 제1 두께(ED) 등을 입력받을 수 있다. 내부 결함층의 제1 두께(ED)는 열연 강판의 내부 결함층의 두께를 실제로 측정한 실측값일 수 있다.

제3 모듈(M3)은 제3 학습 모델(LM3)로부터 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 및 열연 강판의 제2 온도 값(PT)을 입력 데이터로서 수신할 수 있다. 제3 모듈(M3)은 내부 결함층의 제2 두께(PD)를 계산할 수 있다. 제2 두께(ED)는 제3 모듈(M3)이 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP), 및 제2 온도 값(PT) 중 적어도 하나를 이용하여 열연 강판에 존재할 것으로 계산한 내부 결함층의 두께일 수 있다. 제3 모듈(M3)이 출력하는 내부 결함층의 제2 두께(PD)는 제3 학습 모델(LM3)에 전달될 수 있다.

제3 학습 모델(LM3)은 내부 결함층의 제1 두께(ED)와 제2 두께(PD)를 비교하여 제3 모듈(M3)을 학습시킬 수 있다. 일례로, 내부 결함층의 제1 두께(ED)와 제2 두께(PD)가 일치하지 않거나, 그 차이가 소정의 값보다 크면 제3 학습 모델(LM3)은 제3 모듈(M3)에서 내부 결함층의 제2 두께(PD)를 계산하는 제3 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다. 제3 학습 모델(LM3)은 내부 결함층의 실측값인 제1 두께(ED)와 계산값인 제2 두께(PD)가 일치하거나 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제3 모듈(M3)을 학습시킬 수 있다.

제4 학습 모델(LM4)은 열연 강판의 이송 속도(PV), 식각 공정에 이용되는 식각 용액의 특성(AC), 및 식각 장치가 제거한 내부 결함층의 제1 두께(EPA) 등을 수신할 수 있다. 식각 용액의 특성(AC)은 열연 강판과 접촉하는 식각 용액의 농도, 식각 용액의 온도, 식각 용액의 성분, 촉진제의 사용 유무 등을 포함할 수 있다. 열연 강판의 이송 속도(PV)는 열연 강판이 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판이 움직이는 속도를 의미할 수 있다. 내부 결함층의 제1 두께(EPA)는 열연 코일의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC)에 의해 진행된 식각 공정에서 실제로 제거되는 내부 결함층의 두께를 의미할 수 있다.

제4 모듈(M4)은 제4 학습 모델(LM4)로부터 열연 강판의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC)을 입력받을 수 있다. 제4 모듈(M4)은 열연 강판의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC) 중 적어도 하나를 이용하여 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 제4 모듈(M4)은 이송 속도(PV)에 따라 결정되는 식각 시간, 및 식각 용액의 특성(AC)을 입력값으로 입력받고, 상기 입력값을 이용하여 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 연산을 실행할 수 있다. 제4 모듈(M4)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 제4 학습 모델(LM4)로 출력할 수 있다.

제4 학습 모델(LM4)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)와 내부 결함층의 제1 두께(EPA)를 비교하여 제4 모듈(M4)을 학습시킬 수 있다. 예컨대, 내부 결함층의 제1 두께(EPA)와 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)가 일치하지 않거나 그 차이가 소정의 값보다 크면, 제4 학습 모델(LM4)은 제4 모듈(M4)에서 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 제4 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다.

제5 모듈(M5)은 식각 장치를 제어하기 위한 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일례로, 제5 모듈(M5)은 최적화 기법(예를 들어, 황금 분할법 등)을 이용하여 제4 모듈(M4)을 반복해서 호출함으로써 최적의 제어 데이터를 찾을 수 있다. 제5 모듈(M5)은 최적의 제어 데이터를 찾는 최적화 기법을 선택하거나, 최적화 기법을 수정할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 학습 모델을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 학습 모델이 강화 학습을 이용하여 각 모듈을 학습시킬 경우, 학습 모델은 심층 신경망(deep neural network(DNN)) 등으로 구현될 수 있다. 학습 모델은 입력 레이어(IL), 히든 레이어(HL), 및 출력 레이어(OL)를 포함할 수 있다. 일례로, 입력 레이어(IL), 히든 레이어(HL), 및 출력 레이어(OL)에 포함되는 복수의 노드들은 서로 완전 연결형(fully connected)으로 연결될 수 있다. 입력 레이어(IL)는 복수의 입력 노드들(x1-xi)을 포함할 수 있으며, 입력 노드들(x1-xi)의 개수는 입력 데이터의 개수에 대응할 수 있다. 출력 레이어(OL)는 복수의 출력 노드들(y1-yj)을 포함할 수 있으며, 출력 노드들(y1-yj)의 개수는 출력 데이터의 개수에 대응할 수 있다.

히든 레이어(HL)는 제1 내지 제3 히든 레이어들(HL1-HL3)을 포함할 수 있으며, 히든 레이어들(HL1-HL3)의 개수는 다양하게 변형될 수 있다. 일례로 학습 모델(120)은 히든 레이어(HL)에 포함된 히든 노드들 각각의 가중치들을 조절하는 방식으로 학습될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템(200)은 연산 모듈들(210-230)을 포함할 수 있다. 일례로 공정 제어 시스템은, 열연 강판의 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하기 위한 식각 장치를 직접 제어하는 외부 시스템과 네트워크를 통해 연결될 수 있다.

일 실시예에서 연산 모듈들(210-230)은, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 내부 결함층의 두께를 계산하기 위해서는 열연 강판의 길이 방향에 따른 열연 강판의 냉각 속도가 필요할 수 있다. 열연 강판의 권취 이전에 상변태가 완료되지 않은 경우, 권취 후 상변태로 인한 발열이 나타날 수 있다. 따라서, 열연 강판의 권취 이전의 상분율을 고려하여 권취 후 열연 강판의 온도 변화를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 모듈(210)은 제1 공정 조건(CD1)을 이용하여 냉각 시간에 따른 상분율(PPF)을 계산할 수 있다. 제1 공정 조건(CD1)은 열연 강판의 냉각 속도, 열연 강판의 온도, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다.

열연 강판에서는, 냉각 공정 중에 오스테나이트(AUSTENITE)로부터 펄라이트(PEARLITE)로 변하는 상변태가 일어날 수 있으며, 상변태로 인해 온도가 상승하는 변태 발열이 나타날 수 있다. 열연 고탄소강은 느린 펄라이트 변태로 인해 냉각 중에 상변태가 완료되지 않을 수 있으며, 권취 후 열연 강판에서 추가적으로 상변태가 일어날 수 있다. 결과적으로, 열연 강판이 권취 이후 고온의 산화 분위기에 장시간 노출될 수 있으며, 내부 결함층의 두께가 증가할 수 있다.

제2 모듈(220)은 제2 공정 조건(CD2)과 환경 조건(FV) 등을 이용하여 열연 강판의 권취 후 경과 시간에 따른 온도(PT)를 계산할 수 있다. 일례로 제2 모듈(220)은 열연 강판의 길이 방향에 따른 영역들 각각에서 온도(PT)를 계산할 수 있다. 제2 공정 조건(CD2)은 권취 후 열연 강판의 온도를 측정한 시점, 및 열연 강판의 성분 등을 포함할 수 있다.

권취된 열연 강판의 온도를 계산하기 위해서는 상기 설명한 변태 발열도 고려되어야 하므로, 제2 모듈(220)은 제1 모듈(210)로부터 상분율(PPF)을 수신할 수 있다. 상분율(PPF)에 기초하여 권취 시점의 상분율을 알 수 있으며, 귄취 후 열연 강판에서 추가적으로 일어나는 상변태량을 알 수 있다. 따라서, 제2 모듈(220)은 귄취된 열연 강판에서 추가적으로 일어나는 상변태량을 고려하여 열연 강판의 권취 후 경과 시간에 따른 열연 강판의 온도(PT)를 계산할 수 있다. 도 7에 도시한 일 실시예에서 시점 t1은 상변태로 인한 변태 발열이 반영된 온도를 나타낼 수 있다.

제3 모듈(230)은 열연 강판의 성분(ING), 열연 강판 주변의 산소 분압(OPP) 등을 이용하여 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께(PD)를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 제3 모듈(230)은, 열연 강판의 영역들 각각에서 권취 후 경과 시간에 따른 온도(PT)를 제2 모듈(220)로부터 수신하며, 열연 강판의 상기 영역들 각각에서 내부 결함층의 두께(PD)를 계산할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 8을 참조하면, 공정 제어 시스템은 연산 모듈들 중 적어도 일부를 외부 시스템에 전송할 수 있다(S110). 일례로, 연산 모듈들 중 적어도 일부를 외부 시스템에 전송하는 주체는, 열연 강판을 생산하고, 열연 강판을 열연 코일 형태로 권취하는 시스템일 수 있다. 또한, 연산 모듈들 중 적어도 일부를 수신하는 외부 시스템은, 열연 코일을 이송받아 식각 공정을 진행하는 시스템일 수 있다.

외부 시스템은 S110 단계에서 수신한 연산 모듈들을 이용하여 식각 공정을 진행할 수 있다. 일례로 S110 단계에서 외부 시스템에 전송되는 연산 모듈은, 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터를 생성하는 모듈일 수 있다. 공정 제어 시스템은, 식각 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께, 및 식각 공정 동안 식각 장치에서 측정한 제어 데이터 등을 외부 시스템으로부터 수신할 수 있다(S120). 일례로 S120 단계에서 수신하는 제어 데이터는 식각 장치에서 실제로 측정된 값일 수 있으며, 따라서 외부 시스템이 식각 장치를 제어하기 위해 식각 장치에 입력한 값과 다를 수 있다.

공정 제어 시스템은, S120 단계에서 수신한 제어 데이터를 이용하여, 식각 장치가 제거할 것으로 기대되는 내부 결함층의 두께를 계산할 수 있다(S130). 또한 공정 제어 시스템은, S130 단계에서 계산한 내부 결함층의 두께를, S120 단계에서 수신한 잔여 내부 결함층의 두께와 비교하고, 비교 결과에 기초하여 연산 모듈들을 학습시킬 수 있다(S140). 공정 제어 시스템은, 연산 모듈들의 학습에 필요한 학습 모델을 포함할 수 있으며, 학습 모델은 연산 모듈들 중 적어도 하나에서, 연산에 이용되는 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다.

학습이 완료되면 공정 제어 시스템은 연산 모듈들 중 적어도 하나를 외부 시스템에 전송할 수 있다(S150). 외부 시스템은, 공정 제어 시스템으로부터 수신한 연산 모듈을 이용하여 기존에 저장되어 있던 연산 모듈을 덮어쓰는 방식 등으로 업데이트할 수 있다. 따라서, 외부 시스템은 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께 분포를 고려한 최적화된 방식으로 식각 공정을 진행할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템을 간단하게 나타낸 블록도이다.

도 9를 참조하면, 공정 제어 시스템(50)은 제2 서버(51) 및 식각 장치(55) 등을 포함할 수 있으며, 제2 서버(51)는 식각 장치(55)를 제어 및 관리할 수 있다. 식각 장치(55)는 앞서 설명한 열연 강판 생산 장치(45)가 생산하는 열연 코일을 이송받으며, 권취 상태의 열연 코일을 열연 강판 형태로 권출한 후, 열연 강판에 식각 공정을 진행하여 산세 강판을 생산할 수 있다.

식각 장치(55)는 산세 장치, 건식 식각 장치, 및 습식 식각 장치 중 적어도 하나일 수 있다. 식각 장치(55)가 산세 장치일 경우, 열연 강판이 산성의 식각 용액에 침지되는 방식으로 내부 결함층이 제거될 수 있다. 또는, 열연 강판의 표면으로 분사되는 식각 용액에 의해 내부 결함층이 제거되거나, 식각 용액을 묻힌 브러시가 열연 강판의 표면을 브러싱함으로써 내부 결함층이 제거될 수도 있다.

제2 서버(51)는 통신부(52), 스토리지(53), 프로세서(54) 등을 포함할 수 있다. 통신부(52)는 제2 서버(51)와 네트워크를 통신 가능하도록 연결할 수 있으며, 일례로 통신부(52)를 통해 제2 서버(51)가 제1 서버(41)와 통신할 수 있다. 제1 서버(41)는 앞서 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이, 열연 강판 생산 장치(45)를 제어하는 서버일 수 있다. 스토리지(53)는 제2 서버(51)의 동작 및 식각 장치(55)의 제어에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 프로세서(54)는 통신부(52)와 스토리지(53), 및 식각 장치(55) 등을 제어할 수 있다.

일 실시예에서 스토리지(53)는 식각 장치(55)의 제어에 필요한 제어 데이터를 저장할 수 있다. 일례로, 스토리지(53)에 저장된 제어 데이터는, 프로세서(54)가 스토리지(53)에 저장된 연산 모듈을 실행하여 획득한 데이터이거나, 또는 통신부(52)를 통해 연결된 외부 시스템으로부터 수신한 데이터일 수 있다. 일례로 연산 모듈 없이 스토리지(53)에 제어 데이터가 저장되는 경우, 제어 데이터는 열연 강판의 생산을 관리하는 외부 시스템으로부터 전송될 수 있다.

스토리지(53)는, 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 포함할 수 있다. 연산 모듈은 식각 장치(55)에서 진행되는 식각 공정을 제어하기 위한 연산을 실행할 수 있다. 일례로 연산 모듈들은, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께 분포 등을 고려하여, 내부 결함층을 효율적으로 제거하도록 식각 장치(55)를 제어할 수 있는 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에서 스토리지(53)에 저장된 연산 모듈은, 통신부(52)를 통해 외부 시스템으로부터 수신하여 저장되는 연산 모듈일 수 있으며, 외부 시스템은 열연 강판 생산 장치를 제어하는 시스템일 수 있다. 다만 외부 시스템이 반드시 열연 강판 생산 장치를 제어하는 시스템으로 한정되는 것은 아니며, 실시예들에 따라 다양한 외부 시스템으로부터 연산 모듈을 수신할 수 있다.

일례로 연산 모듈은, 제2 서버(51)는 통신부(52)를 통해 수신한 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(54)는 내부 결함층의 두께 정보를 스토리지(53)에 저장된 연산 모듈에 입력하고, 연산 모듈을 실행함으로써 제어 데이터를 획득할 수 있다. 내부 결함층의 두께 정보는, 열연 강판의 길이 방향에 따라 나타나는 내부 결함층의 두께 분포를 포함할 수 있다.

실시예들에 따라, 스토리지(53)에 저장되는 연산 모듈은, 통신부(52)를 통해 수신한 열연 강판의 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성할 수도 있다. 이 경우 연산 모듈은 열연 강판의 상분율, 열연 강판의 온도, 열연 강판의 성분 등을 이용하여 열연 강판에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 계산할 수 있다. 또한 연산 모듈은, 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일례로, 스토리지(53)에 저장되는 연산 모듈은, 두께 정보를 계산하는 두께 정보 생성 모듈, 및 제어 데이터를 생성하는 제어 데이터 생성 모듈을 포함할 수 있다.

제어 데이터는 식각 장치(55)가 열연 강판을 이송하는 이송 속도, 식각 장치(55)에서 열연 강판에 접촉하는 식각 용액의 농도, 상기 식각 용액의 온도, 상기 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일례로 내부 결함층의 두께 정보에서, 열연 강판의 제1 영역 및 제2 영역 각각에서 내부 결함층의 두께가 서로 다르게 나타날 수 있다. 이때, 제1 영역과 제2 영역은 열연 강판의 길이 방향을 따라 서로 다른 위치에서 정의되는 영역들일 수 있다.

제어 데이터에서, 제1 영역이 식각 장치(55)를 통과하며 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판의 제1 이송 속도는, 제2 영역이 식각 장치(55)를 통과하며 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판의 제2 이송 속도와 다를 수 있다. 일례로, 제1 영역의 내부 결함층의 두께가 제2 영역의 내부 결함층의 두께보다 작으면, 제1 이송 속도가 제2 이송 속도보다 빠를 수 있다.

제어 데이터를 생성하는 연산 모듈은, 내부 결함층의 두께에 따라 열연 강판의 이송 속도를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 연산 모듈은 내부 결함층의 두께를 이용한 소정의 연산을 실행하여, 열연 강판의 이송 속도를 결정할 수 있다. 또한 일 실시예에서 연산 모듈은, 소정의 기준 두께와 내부 결함층의 두께를 비교하고, 비교 결과에 따라 열연 강판의 이송 속도를 결정할 수도 있다.

일 실시예에서, 제2 서버(51)는, 연산 모듈을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 식각 장치(55)로부터 획득하고, 식각 장치(55)로부터 획득한 정보를 통신부(52)를 통해 외부 시스템에 피드백할 수 있다. 여기서 외부 시스템은, 연산 모듈을 저장 및 관리하며, 연산 모듈을 업데이트하기 위한 학습 모델을 포함하는 시스템일 수 있다. 연산 모듈을 업데이트하기 위한 학습 모델이 스토리지(53)에 포함되는 경우, 식각 장치(55)로부터 획득한 정보를 이용한 연산 모듈의 업데이트 작업은 제2 서버(51)에서 실행될 수도 있다.

일례로 외부 시스템은, 열연 강판의 생산 과정을 제어하는 시스템일 수 있다. 외부 시스템은 제2 서버(51)로부터 피드백받은 정보를 이용하여 외부 시스템에 저장된 연산 모듈들 중 적어도 일부를 업데이트할 수 있다. 일례로 외부 시스템에 저장된 연산 모듈들 중 적어도 일부에서 연산을 실행하는 데에 적용되는 가중치, 계수 등이 조절될 수 있다.

더하여, 외부 시스템은 업데이트가 완료된 연산 모듈들 중 적어도 하나, 예를 들어 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 제2 서버(51)에 전송할 수 있다. 제2 서버(51)는 외부 시스템으로부터 수신한 새로운 연산 모듈을 이용하여, 스토리지(53)에 저장된 기존의 연산 모듈을 업데이트할 수 있다. 일례로, 제2 서버(51)는 기존의 연산 모듈을 새로운 연산 모듈로 덮어쓰기함으로써 연산 모듈들을 업데이트할 수 있다. 따라서, 식각 장치(55) 및/또는 식각 공정의 대상인 열연 강판의 다양한 조건들에 맞게 최적화된 연산 모듈로 식각 공정을 진행할 수 있으며, 식각 공정의 효율성 및 생산성 등을 개선할 수 있다.

다른 일 실시예에서, 제2 서버(51)는 연산 모듈들을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 식각 장치(55)로부터 획득하고, 식각 장치(55)로부터 획득한 정보를 스토리지(53)에 저장된 연산 모듈을 직접 업데이트할 수 있다. 또한 일례로, 스토리지(53)가 별도의 연산 모듈 없이 식각 장치(55)를 제어하기 위한 제어 데이터만을 저장할 수도 있다. 이 경우, 제2 서버(51)는 식각 장치(55)로부터 획득한, 연산 모듈의 업데이트에 필요한 정보를 외부 시스템에 피드백하고, 외부 시스템에서 업데이트된 연산 모듈이 생성한 새로운 제어 데이터를 수신하여 스토리지(53)에 저장할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면, 공정 제어 시스템(300)은 연산 모듈들(310, 320)을 포함할 수 있다. 일례로, 연산 모듈들(310, 320)은, 식각 장치를 제어하는 공정 제어 시스템(300)에 저장되어 실행되는 모듈들일 수 있다. 또한 연산 모듈들(310, 320)은 공정 제어 시스템(300)과 네트워크를 통해 연결되는 외부 시스템에도 저장될 수 있다.

연산 모듈들(310, 320)은 외부 시스템의 학습 모델에 의해 학습 완료된 상태로 공정 제어 시스템(300)에 전송되어 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 식각 장치를 제어하는 공정 제어 시스템(300)에 저장되어 실행되는 연산 모듈들(310, 320)은, 외부 시스템으로부터 수신한 모듈들일 수 있다. 도 5에 도시한 일 실시예를 예시로 참조하여 설명하면, 도 5에 도시한 연산 모듈(110) 중에서, 제어 데이터 생성 모듈(112)이 연산 모듈들(310, 320)로서 공정 제어 시스템(300)에 전송 및 저장될 수 있다.

공정 제어 시스템(300)은 식각 장치를 제어하기 위한 제어 데이터를 결정할 수 있다. 공정 제어 시스템(300)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 수신할 수 있다. 공정 제어 시스템(300)이 수신하는 내부 결함층의 두께 정보(PD)는, 앞서 도 9를 참조하여 설명한 일 실시예와 유사하게, 열연 강판에 포함될 것으로 계산되는 내부 결함층의 두께일 수 있으며, 열연 강판의 영역들에 따른 내부 결함층의 두께 분포를 포함할 수 있다. 공정 제어 시스템(300)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)에 기초하여 제어 데이터(PPV2)를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 연산 모듈들(310, 320)은 제1 모듈(310)과 제2 모듈(320) 등을 포함할 수 있다. 제2 모듈(320)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 수신할 수 있다. 내부 결함층의 두께 정보(PD)는 열연 강판에 존재할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께로, 실제 열연 강판에 존재하는 내부 결함층의 두께와 정확하게 일치하지 않을 수도 있다. 또한 제2 모듈(320)은 잔여 내부 결함층의 두께 목표값(GD)을 수신할 수 있다. 잔여 내부 결함층은 식각 공정이 완료된 산세 강판에 존재하는 내부 결함층일 수 있다. 일례로, 식각 공정에 의해 내부 결함층을 완전히 제거하고자 하는 경우, 잔여 내부 결함층의 두께 목표값(GD)은 0 일 수 있다. 실시예들에 따라, 잔여 내부 결함층의 두께 목표값(GD)은 0 보다 클 수도 있다. 제2 모듈(320)은 제1 모듈(310)을 주기적으로 호출하여 최적의 제어 데이터(PPV2)를 계산할 수 있다.

제2 모듈(320)은 제어 데이터의 초기값을 제1 모듈(310)로 출력할 수 있다. 제어 데이터의 초기값은 식각 장치에서 식각 용액이 담긴 탱크로부터 계측된 식각 용액의 특성(AC), 및 열연 강판의 이송 속도(PPV1) 등을 포함할 수 있다. 제어 데이터의 초기값은 임의의 값으로 결정되거나, 또는 식각 장치로부터 실시간으로 계측되는 값에 의해 결정될 수 있다. 제어 데이터의 초기값이 임의로 결정되는 경우, 열연 강판 생산 장치를 운용하는 외부 시스템 또는 식각 장치를 운용하는 공정 제어 시스템에 의해 제어 데이터의 초기값이 결정될 수 있다. 제1 모듈(310)은 식각 용액의 특성(AC)과 이송 속도(PPV1) 중 적어도 하나를 이용하여, 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)를 계산할 수 있다.

제2 모듈(320)은 제1 모듈(310)로부터 내부 결함층의 두께(PPA2)를 수신할 수 있다. 제2 모듈(320)은 내부 결함층의 두께(PPA2)에 기초하여 식각 용액의 특성(AC)과 임의로 설정된 이송 속도(PPV1)가 최적의 제어 데이터(PPV2)에 부합하는지 여부를 결정한다. 일례로, 제2 모듈(320)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)의 차이를, 제1 모듈(310)이 계산한 내부 결함층의 두께(PPA2)와 비교할 수 있다. 비교 결과가 일치하지 않으면, 제2 모듈(320)은 식각 용액의 특성(AC) 및 이송 속도(PPV1) 중 적어도 하나를 조절하여 제1 모듈(310)에 입력할 수 있다. 상기와 같은 방식으로, 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)의 차이가 제1 모듈(310)이 계산한 내부 결함층의 두께(PPA2)가 일치하거나, 또는 그 차이가 소정의 값 이하가 될 때까지, 제2 모듈(320)은 식각 용액의 특성(AC) 및 이송 속도(PPV1) 중 적어도 하나를 변경하며 제1 모듈(310)을 호출할 수 있다.

[표 1]은 제2 모듈(320)이 최적의 제어 데이터(PPV2)를 생성하는 방법을 설명하기 위한 표이다. 설명의 편의를 위하여, [표 1]에서 식각 용액의 특성(AC)은 동일한 것으로 가정한다. 제2 모듈(320)은 열연 강판에 존재할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD)의 차이에 기초하여 내부 결함층이 얼마나 제거되어야 하는지를 나타내는 목표 제거 두께(GPA)를 계산할 수 있다.

[표 1]에 정의된 영역 X, 영역 Y, 영역 Z는 열연 강판에서 길이 방향을 따라 서로 다른 위치에 정의되는 영역들일 수 있다. 일례로, 영역 X와 영역 Z는, 영역 Y에 비해 길이 방향에서 열연 강판의 단부와 인접할 수 있다. 다시 말해, 영역 Y는 길이 방향에서 영역 X와 영역 Z 사이에 배치될 수 있다. [표 1]을 참조하면, 제1 영역에서 목표 제거 두께(GPA)는 열연 강판에 존재할 것으로 계산한 내부 결함층의 두께 정보(PD)와 잔여 내부 결함층의 목표 두께(GD) 사이의 차이인 1μm(=3μm-2μm)로 결정될 수 있다.

[표 1]을 참조하면, 제1 모듈(310)은 이송 속도(PPV1)가 15mpm일 때 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)는 2μm 일 수 있다. 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 목표 제거 두께(GPA)보다 크기 때문에, 제2 모듈(320)은 이송 속도(PPV1)를 15mpm보다 빠른 20mpm로 증가시켜 제1 모듈(310)로 출력할 수 있다. 이송 속도(PPV1)가 20mpm일 때 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 제1 모듈(310)에 의해 1μm와 다른 값으로 계산되면, 제2 모듈(320)은 이송 속도(PPV1)를 20mpm과 다른 값으로 다시 변경하여 제1 모듈(310)로 출력할 수 있다. 반면, 이송 속도(PPV1)가 20mpm일 때, 제1 모듈(310)이 계산한 내부 결함층의 두께(PPA2)가 1μm이면, 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)가 목표 제거 두께(GPA)와 일치하므로, 제2 모듈(320)은 열연 강판의 영역 X에 대한 최적의 이송 속도를 20mpm으로 결정할 수 있다.

항목들	영역 X	영역 Y	영역 Z
PD	3μm	10μm	3μm
GD	2μm	2μm	2μm
GPA	1μm	8μm	1μm
PPV1	15mpm	10mpm	15mpm
PPA2	2μm	4μm	2μm
PPV2	20mpm	5mpm	20mpm

mpm = meter per minute

도 10에 도시한 일 실시예에서는 공정 제어 시스템(300)의 연산 모듈들(310, 320)이 제어 데이터를 생성하는 것으로 설명하였으나, 반드시 이와 같은 형태로 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 따라, 공정 제어 시스템(300)과 네트워크를 통해 연결되는 외부 시스템의 연산 모듈들이 제어 데이터를 생성할 수도 있다. 이 경우 공정 제어 시스템(300)은, 외부 시스템이 생성한 제어 데이터를 네트워크를 통해 수신하며, 수신한 제어 데이터를 이용하여 식각 장치를 제어할 수 있다.

따라서, 공정 제어 시스템(300)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)에 기초하여 열연 강판의 이송 속도를 포함하는 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일례로, 열연 강판은 상술한 바와 같이 길이 방향을 따라 정의되는 복수의 영역들에 따라 내부 결함층의 두께가 달라질 수 있다. 일례로, 외부에 노출된 상태로 냉각된 영역들에 포함되는 내부 결함층의 두께는, 외부에 노출되지 않은 채 천천히 냉각된 영역에 포함되는 내부 결함층의 두께보다 더 작을 수 있다.

일례로, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층이 충분히 제거될 수 있도록, 열연 강판의 영역에 관계없이 열연 강판을 식각 용액에 충분히 접촉시켜 식각 공정을 진행할 수 있다. 다만, 상기와 같은 방법은 식각 공정의 시간 및/또는 식각 공정에 투입되는 식각 용액의 증가로 이어져, 생산성 저하를 가져올 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 열연 강판의 길이 방향에 따라 내부 결함층의 두께를 계산하고, 계산한 내부 결함층의 두께 정보에 따라 식각 공정을 최적의 효율성으로 제어할 수 있는 제어 데이터를 계산할 수 있다. 따라서, 식각 공정의 시간을 단축하고 식각 용액의 사용량을 줄임으로써 생산성을 개선할 수 있다. 또한, 식각 공정을 완료한 산세 강판에서 길이 방향 등을 따라 나타나는 내부 결함층의 두께 편차를 줄일 수 있다.

일례로, 열연 강판의 길이 방향에서 내부 결함층의 두께가 미리 설정된 기준 두께(t)보다 작은 영역을 제1 영역, 기준 두께(t)보다 내부 결함층의 두께가 큰 영역을 제2 영역으로 정의할 수 있다. 이 경우, 제1 영역이 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판의 이송 속도는, 제2 영역이 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판의 이송 속도보다 빠를 수 있다. 또는, 별도의 기준 두께(t) 설정 없이, 내부 결함층의 두께를 입력받아 이송 속도를 결정하는 연산에 의해, 제1 영역과 제2 영역 각각에 대한 이송 속도가 결정될 수도 있다.

결과적으로, 제1 영역에 비해 제2 영역이 식각 용액과 더 오래 접촉할 수 있다. 따라서, 식각 공정이 완료된 산세 강판에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께 편차를 최소화할 수 있다.

실시예들에 따라, 기준 두께(t)는 복수로 설정될 수 있다. 일례로, 기준 두께가 두 개(t1, t2)인 경우, 열연 강판은 내부 결함층의 두께에 따라 적어도 3개의 영역들로 구분될 수 있다. 다시 말해, 기준 두께가 n개인 경우, 열연 강판은 n+1개의 영역들로 구분될 수 있다. 기준 두께의 크기들이 수학식 1과 같이 정의되면, 열연 강판에 포함되는 n+1개 영역들 각각이 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판이 이송되는 이송 속도들은 아래의 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.

[수학식 1]

t1 < t2 < t3 < ... < tn

[수학식 2]

제1 영역의 이송 속도 > 제2 영역의 이송 속도 > … > 제n+1 영역의 이송 속도

실시예들에 따라, 열연 강판의 이송 속도 외에 식각률을 조절할 수도 있다. 예를 들어, 상대적으로 내부 결함층의 두께가 작은 영역은 작은 식각률을 갖는 식각 용액과 접촉시키고, 상대적으로 내부 결함층의 두께가 큰 영역은 높은 식각률을 갖는 식각 용액과 접촉시킬 수 있다. 또는 식각 용액을 묻힌 브러시의 면적이나 브러시의 압력 등을 변경하여 식각률을 조절할 수도 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 식각 공정을 설명하기 위한 도면이다. 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 식각 공정을 설명하기 위해 제공되는 그래프이다.

우선 도 12를 참조하면, 식각 장치(500)는 앞서 도 10을 참조하여 설명한 일 실시예 등에 의해 결정된 제어 데이터(PPV2)에 따라 식각 공정을 진행하여 열연 강판(510)의 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거할 수 있다. 도 12를 참조하면, 식각 장치(500)가 식각 공정을 진행하는 동안, 계측기들(MI1, MI2)이 식각 공정이 완료된 산세 강판(520)의 적어도 일부 영역에서 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)가 측정되며, 식각 공정이 실행되는 탱크(TK) 등에서 제어 데이터(EPV)가 수집될 수 있다. 일례로 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)는 복수의 영역들에서 측정될 수 있으며, 따라서 위치 정보(PI)가 함께 수집될 수 있다. 제1 계측기(MI1)가 수집하는 제어 데이터(EPV)는 탱크(TK)를 포함한 식각 장치(500)에서 실제로 측정되는 제어 데이터(EPV)로서, 기계 오차, 신호 지연, 공정 오차 등으로 인해 식각 장치(500)에 입력되는 제어 데이터(PPV2)와 다른 값을 가질 수 있다. 제1 계측기(MI1)는 열연 강판(510)의 이송 속도, 및 탱크(TK)에서 열연 강판(510)과 접촉하는 식각 용액의 특성 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.

도 12를 참조하면, 식각 장치(500)는 코일러(CL), 언코일러(UCL), 탱크(TK), 제1 계측기(MI1), 제2 계측기(MI2) 등을 포함할 수 있다. 언코일러(UCL)는 열연 코일(HC)을 권출한 스트립 형태의 열연 강판(510)을 탱크(TK)로 진입시킬 수 있다. 열연 강판(510)은 탱크(TK)에 수용된 식각 용액을 통과하며 식각 처리될 수 있다. 또는, 열연 강판(510)이 탱크(TK)를 통과하는 동안, 열연 강판(510) 주변에서 분사되는 식각 용액, 및/또는 식각 용액을 묻힌 브러시 등에 의해 열연 강판(510)이 식각 처리될 수도 있다.

식각 공정이 진행되는 동안, 식각 장치(500)는 제어 데이터(PPV2)에 따라 제어될 수 있다. 일례로, 제어 데이터(PPV2)에 따라, 열연 강판(510)의 길이 방향에 따른 영역들 각각에서, 열연 강판(510)의 이송 속도가 달라질 수 있다. 탱크(TK)에 연결된 제1 계측기(MI1)는 식각 장치(500)가 식각 공정을 진행하는 동안 적어도 하나의 측정 시점에서, 제어 데이터(EPV)를 실측할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 기계 오차, 동작 지연 등으로 인해 식각 장치(500)에 입력되는 제어 데이터(PPV2)와 식각 장치(500)로부터 제1 계측기(MI1)가 실측한 제어 데이터(EPV) 중 적어도 일부가 서로 다른 값을 가질 수 있다. 제1 계측기(MI1)는 실측한 제어 데이터(EPV)를 외부 시스템(400)으로 전송할 수 있다.

도 11을 참조하면, 외부 시스템(400)은 연산 모듈들(411-415: 410)을 관리하는 시스템일 수 있으며, 연산 모듈들(410)을 학습시켜 업데이트하기 위한 학습 모델(LMT)을 포함할 수 있다. 일례로, 외부 시스템(400)은 식각 장치(500)에서 제1 계측기(MI1) 및 제2 계측기(MI2)가 수집한 정보를 이용하여 연산 모듈들(410)을 업데이트할 수 있다. 외부 시스템(400)이 업데이트한 연산 모듈들(410)이 생성하는 제어 데이터에 의해 식각 장치(500)를 제어함으로써, 식각 장치(500)를 최적의 상태로 운용할 수 있다.

도 13에 도시한 일 실시예에서, 가로 축은 열연 강판의 길이 방향에 따른 위치를 나타내고, 세로 축은 내부 결함층의 두께(PD)와 이송 속도를 나타낸다. 일례로 내부 결함층의 두께 정보(PD)는 외부 시스템(400)에 포함된 연산 모듈들(410) 중 적어도 일부에 의해, 열연 강판에 존재할 것으로 계산된 값일 수 있다.

도 13을 참조하면, 내부 결함층의 두께(PD)는 영역 X 및 영역 Z에서 보다 영역 Y에서 더 클 것으로 계산될 수 있다. 영역 X, 영역 Y, 영역 Z는 앞서 표 1을 참조하여 설명한 바와 유사하게, 길이 방향을 따라 순서대로 나타나는 영역들일 수 있으며, 영역 X와 영역 Z는 영역 Y에 비해 길이 방향에서 열연 강판의 단부와 더 가까운 영역들일 수 있다. 영역 Y는 영역 X와 영역 Z 사이의 영역일 수 있다.

일 실시예에서, 외부 시스템(400)의 연산 모듈들(410)은 내부 결함층의 두께(PD)로부터 열연 강판에 대한 이송 속도(OPV)를 계산할 수 있다. 이송 속도(OPV)는 식각 장치(500)에 입력되는 제어 데이터(PPV2)에 의해 식각 공정이 진행될 때 열연 강판(510)이 식각 장치(500)에서 실제로 이송되는 속도일 수 있다. 영역 X 및 영역 Z 에서 보다 영역 Y에서 내부 결함층의 두께가 클 것으로 계산 가능하기 때문에, 영역 Y의 내부 결함층이 충분히 제거될 수 있도록, 영역 Y가 식각 용액과 접촉하는 동안 이송 속도(OPV)는 상대적으로 느릴 수 있다.

실제 이송 속도(EPV)는 이송 속도(OPV)에 기초하여 식각 공정을 진행한 식각 장치(500)에서 실제로 측정된 값일 수 있다. 실제 이송 속도(EPV)에는 식각 장치(500)의 오차 및 동작 지연 등의 상황이 반영될 수 있으며, 따라서 제어 데이터(PPV2)에 의해 설정된 이송 속도(OPV)와 다를 수 있다.

예시로서, 내부 결함층을 완전히 제거하기 위하여 제2 영역(D2)에 존재하는 내부 결함층의 두께를 기준으로 이송 속도(TPV)를 균일하게 유지하며 식각 공정을 진행할 수 있다. 다만 이 경우, 식각 공정의 진행 속도가 감소하여 생산성이 저하될 수 있다. 반면, 본 발명의 일 실시예에 따르면 열연 강판의 영역들 각각에 대해 다르게 계산된 이송 속도(OPV)를 적용하여 식각 공정을 진행할 수 있다. 따라서 내부 결함층을 효율적으로 제거하는 것은 물론, 식각 공정의 시간 및 식각 공정에 투입되는 식각 용액의 양을 줄일 수 있다. 따라서, 식각 공정의 생산성을 개선할 수 있다.

다시 도 12를 참조하면, 식각 장치(500)가 코일러(CL)를 이용하여 식각 처리된 산세 강판(520)을 권취하여 산세 코일(PC)로 제조하기 전에, 제2 계측기(MI2)는 산세 강판(520)의 위치 정보(PI)와 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서의 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)를 계측할 수 있다.

실시 예에 따라, 식각 처리된 산세 강판(520)에 적어도 하나의 측정 위치를 지정하고, 측정 위치에서 산세 강판(520)의 일부를 절단하여 시료를 채취할 수 있다. 산세 강판(520)에서 채취한 시료의 단면을 현미경으로 관찰함으로써 잔여 내부 결함층의 두께를 측정할 수 있다. 상기 측정 위치는 산세 강판(520)의 위치 정보(PI)에 해당할 수 있고, 상기 잔여 내부 결함층의 두께는 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서의 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)에 해당할 수 있다.

다시 도 11을 참조하면, 학습 모델(420)은 식각 장치(500)의 제2 계측기(MI2)가 산세 강판(520)의 적어도 하나의 측정 위치에서 계측한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)를 수신할 수 있다. 제5 모듈(415)은 식각 공정이 진행되는 동안 식각 장치(500)로부터 실측한 제어 데이터(EPV)를 수신할 수 있다. 일례로 제5 모듈(415)은 식각 장치(500)를 포함하는 공정 제어 시스템으로부터 네트워크를 통해 실측한 제어 데이터(EPV)를 수신할 수 있다.

제5 모듈(415)은 제4 모듈(414)로 실측한 제어 데이터(EPV)를 출력할 수 있다. 제4 모듈(414)은 실측한 제어 데이터(EPV)에 기초하여 식각 장치(500)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)를 계산할 수 있다. 제5 모듈(415)은 제4 모듈(414)로부터 내부 결함층의 두께(PPA2)를 수신할 수 있다. 제5 모듈(M5)은, 식각 장치(500)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)에 기초하여 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 계산할 수 있다. 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)는 실측한 제어 데이터(EPV)에 따라 식각 공정을 진행한 후, 산세 강판(520)에 남아있을 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께일 수 있다.

학습 모델(LMT)은 제5 모듈(415)로부터 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 수신할 수 있다. 학습 모델(LMT)은, 산세 강판(520)으로부터 실제로 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와, 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 비교할 수 있다. 학습 모델(LMT)은 산세 강판(520)으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)가 일치하거나, 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록, 연산 모듈들(411-415) 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(LMT)은 연산 모듈들(411-415) 전부를 동시에 학습시킬 수도 있고, 특정한 모델만 선택적으로 학습시킬 수도 있다.

실시예들에 따라, 서버와 식각 장치를 포함하는 도 9의 공정 제어 시스템(50)이 학습 모델을 포함할 수도 있다. 도 9의 공정 제어 시스템(50)에 포함되는 학습 모델은 도 9의 공정 제어 시스템(50)에 포함된 연산 모듈을 학습시킬 수 있다. 이하에서는, 도 9의 공정 제어 시스템(50)의 학습 모델이 도 9의 공정 제어 시스템(50)에 포함된 연산 모듈을 학습시키는 방법을 도 14와 도 15를 참조하여 설명하기로 한다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 초기 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 14를 참조하면, 공정 제어 시스템(600)은 연산 모듈(610)과 학습 모델(620)을 포함할 수 있고, 연산 모듈(610)과 학습 모델(620)은 스토리지에 저장될 수 있다. 일례로 연산 모듈(610)은 제어 데이터 생성 모듈일 수 있다. 학습 모델(620)은 제1 학습 모델(LM1)과 피드백 학습 모델(LMT)을 포함할 수 있다. 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)을 초기에 학습시키기 위한 모델일 수 있고, 피드백 학습 모델(LMT)은 식각 공정이 완료된 후, 제1 모듈(M1)과 제2 모듈(M2) 중 적어도 하나를 학습시키기 위한 모델일 수 있다. 일 실시예에서, 피드백 학습 모델(LMT)은 제1 모듈(M1)과 제2 모듈(M2)을 동시에 학습시킬 수도 있다. 또한 실시예들에 따라, 제1 학습 모델(LM1)과 피드백 학습 모델(LMT)의 구분 없이, 하나의 학습 모델이 제1 모듈(M1)과 제2 모듈(M2)의 학습을 모두 실행할 수도 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 열연 강판의 이송 속도(PV), 식각 공정에 이용되는 식각 용액의 특성(AC), 및 식각 장치가 제거한 내부 결함층의 제1 두께 등(EPA)을 수신할 수 있다. 식각 용액의 특성(AC)은 열연 강판과 접촉하는 식각 용액의 농도, 식각 용액의 온도, 식각 용액의 성분, 촉진제의 사용 유무 등을 포함할 수 있다. 열연 강판의 이송 속도(PV)는 열연 강판이 식각 용액과 접촉하는 동안 열연 강판이 움직이는 속도를 의미할 수 있다. 내부 결함층의 제1 두께(EPA)는 열연 코일의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC)에 의해 진행된 식각 공정에서 실제로 제거되는 내부 결함층의 두께를 의미할 수 있다.

제1 모듈(M1)은 제1 학습 모델(LM1)로부터 열연 강판의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC)을 입력받을 수 있다. 제1 모듈(M1)은 열연 강판의 이송 속도(PV)와 식각 용액의 특성(AC) 중 적어도 하나를 이용하여 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 모듈(M1)은 이송 속도(PV)에 따라 결정되는 식각 시간, 및 식각 용액의 특성(AC)을 입력값으로 입력받고, 상기 입력값을 이용하여 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 연산을 실행할 수 있다. 제1 모듈(M1)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 제1 학습 모델(LM1)로 출력할 수 있다.

제1 학습 모델(LM1)은 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)와 내부 결함층의 제1 두께(EPA)를 비교하여 제1 모듈(M1)을 학습시킬 수 있다. 예컨대, 내부 결함층의 제1 두께(EPA)와 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)가 일치하지 않거나 그 차이가 소정의 값보다 크면, 제1 학습 모델(LM1)은 제1 모듈(M1)에서 내부 결함층의 제2 두께(PPA1)를 계산하는 제1 연산의 가중치, 계수 등을 조절할 수 있다.

제2 모듈(M2)은 식각 장치를 제어하기 위한 제어 데이터를 생성할 수 있다. 일례로, 제2 모듈(M2)은 최적화 기법(예를 들어, 황금 분할법 등)을 이용하여 제1 모듈(M1)을 반복해서 호출함으로써 최적의 제어 데이터를 찾을 수 있다. 제2 모듈(M2)은 최적의 제어 데이터를 찾는 최적화 기법을 선택하거나, 최적화 기법을 수정할 수 있다.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템에 포함되는 연산 모듈의 학습 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 15를 참조하면, 공정 제어 시스템(700)은 연산 모듈들(711, 712: 710)을 관리하는 시스템일 수 있으며, 연산 모듈들(710)을 학습시키기 위한 학습 모델(LMT)을 포함할 수 있다. 일례로, 공정 제어 시스템(700)은 식각 장치(500)에서 제1 계측기(MI1) 및 제2 계측기(MI2)가 수집한 정보를 이용하여 연산 모듈들(710)을 학습시킬 수 있다. 학습이 완료된 연산 모듈들(710)이 생성하는 제어 데이터에 의해 식각 장치(500)를 제어함으로써, 식각 장치(500)를 최적의 상태로 운용할 수 있다.

학습 모델(720)은 식각 장치(500)의 제2 계측기(MI2)가 산세 강판(520)의 적어도 하나의 측정 위치에서 계측한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)를 수신할 수 있다. 제2 모듈(712)은 식각 공정이 진행되는 동안 식각 장치(500)로부터 실측한 제어 데이터(EPV)를 수신할 수 있다.

제2 모듈(712)은 제1 모듈(711)로 실측한 제어 데이터(EPV)를 출력할 수 있다. 제1 모듈(711)은 실측한 제어 데이터(EPV)에 기초하여 식각 장치(500)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)를 계산할 수 있다. 제2 모듈(712)은 제1 모듈(711)로부터 내부 결함층의 두께(PPA2)를 수신할 수 있다. 제2 모듈(M2)은, 식각 장치(500)가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께(PPA2)에 기초하여 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 계산할 수 있다. 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)는 실측한 제어 데이터(EPV)에 따라 식각 공정을 진행한 후, 산세 강판(520)에 남아있을 것으로 예상되는 내부 결함층의 두께일 수 있다.

학습 모델(LMT)은 제2 모듈(712)로부터 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 수신할 수 있다. 학습 모델(LMT)은, 산세 강판(520)으로부터 실제로 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와, 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 비교할 수 있다. 학습 모델(LMT)은 산세 강판(520)으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)와 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)가 일치하거나, 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록, 연산 모듈들(711, 712) 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 학습 모델(LMT)은 연산 모듈들(712, 712) 전부를 동시에 학습시킬 수도 있고, 특정한 모델만 선택적으로 학습시킬 수도 있다.

도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 16을 참조하면, 식각 공정을 제어하는 공정 제어 시스템은, 외부 시스템으로부터 연산 모듈을 수신할 수 있다(S210). S210 단계에서 수신하는 연산 모듈은, 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터를 생성할 수 있다. 공정 제어 시스템은, 연산 모듈이 생성한 제어 데이터를 이용하여 식각 공정을 진행할 수 있다(S220). 식각 공정에 의해, 열연 강판에 포함되는 내부 결함층 중 적어도 일부가 제거될 수 있다.

공정 제어 시스템은, 식각 공정을 진행하는 식각 장치에서 실제로 측정한 제어 데이터, 및 식각 공정이 완료된 산세 강판에 포함된 잔여 내부 결함층의 두께를 외부 시스템에 전송할 수 있다(S230). S230 단계에서 외부 시스템에 전송되는 제어 데이터는, 식각 장치로부터 실제 측정한 값일 수 있다. 잔여 내부 결함층의 두께는, 산세 강판의 일부 영역을 시료로 채취하여 현미경으로 검사하는 방식 등으로 측정될 수 있다.

외부 시스템은 S230 단계에서 수신한 제어 데이터와 잔여 내부 결함층의 두께 등을 이용하여 연산 모듈들을 학습시킬 수 있다. 학습이 완료되면, 공정 제어 시스템은 외부 시스템으로부터 학습이 완료된 연산 모듈들 중 적어도 하나를 수신할 수 있다(S240). 공정 제어 시스템은 S240 단계에서 수신한 연산 모듈로, 기존의 연산 모듈을 업데이트할 수 있다(S150). 따라서, 식각 장치 등에서 발생할 수 있는 공정 오차 등을 반영하여 식각 공정을 정확하게 제어할 수 있다.

일례로, 외부 시스템은 열연 강판의 생산 공정을 관리, 제어하는 시스템을 의미할 수 있다. 이는 예시적인 실시예로서 청구범위는 이에 구속되지 않는다.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 공정 제어 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 17을 참조하면, 열연 강판을 제조하는 제1 시스템(SYS1)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 생성할 수 있다(S310). S310 단계에서 생성되는 내부 결함층의 두께 정보(PD)는, 길이 방향에서 정의되는 열연 강판의 영역들 각각에서 측정한 권취 후 경과 시간에 따른 온도, 열연 강판의 성분, 및 열연 강판 주변의 산소 분압 중 적어도 하나에 기초하여 계산한 내부 결함층의 두께일 수 있다. 제1 시스템(SYS1)은 네트워크를 통해 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 제2 시스템(SYS2)으로 전송할 수 있다(S320).

제2 시스템(SYS2)은 내부 결함층의 두께 정보(PD)를 이용하여 열연 강판의 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터(PPV)를 생성할 수 있다(S330). 제2 시스템(SYS2)은 제어 데이터(PPV)에 따라 열연 강판의 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 식각 공정을 진행할 수 있다(S340). 제2 시스템(SYS2)은 식각 공정을 진행하는 동안, 열연 강판의 특정 위치를 가리키는 위치 정보(PI), 위치 정보(PI)에 대응하는 위치에서 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD), 및 제어 데이터(EPV) 등을 획득할 수 있다(S350). S350 단계에서 획득하는 제어 데이터(EPV)는 식각 공정이 진행되는 동안 식각 장치로부터 실측하는 데이터이며, 공정 오차, 신호 지연 등의 다양한 요인에 의해 S330 단계에서 생성된 제어 데이터(PPV)와 일치하지 않을 수 있다. 제2 시스템(SYS2)은 S350 단계에서 획득한 정보를 제1 시스템(SYS1)으로 전송할 수 있다(S360).

제1 시스템(SYS1)은 S360 단계에서 수신한 정보를 이용하여, 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)를 계산할 수 있다(S370). 제1 시스템(SYS1)은 S370 단계에서 계산한 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)와, 적어도 하나의 위치에서 실측한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)를 서로 비교할 수 있다(S380). 제1 시스템(SYS1)은 열연 강판의 특정 위치에서 계산한 잔여 내부 결함층의 예상 두께(PRD)와 측정한 잔여 내부 결함층의 두께(ERD)가 일치하거나, 그 차이가 소정의 값 이하가 되도록 제1 시스템(SYS1)에 포함되는 연산 모듈들 중 적어도 하나를 학습시킬 수 있다(S390).

제1 시스템(SYS1)은 학습된 연산 모듈들 중 적어도 하나를 제2 시스템(SYS2)으로 전송할 수 있다(S400). 제2 시스템(SYS2)은 제1 시스템(SYS1)으로부터 수신한 연산 모듈을 이용하여, 제2 시스템(SYS2)에 미리 저장되어 있던 연산 모듈을 업데이트할 수 있다(S410).

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며 첨부된 청구범위에 의해 한정하고자 한다. 따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.

1; 공정 제어 시스템
10; 제1 서버
11; 연산 모듈
12; 학습 모델
20; 제2 서버
21; 연산 모듈
22; 식각 장치
30; 네트워크

Claims

식각 공정이 진행되기 전의 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 제1 시스템; 및
네트워크를 통해 상기 제1 시스템으로부터 상기 내부 결함층의 두께 정보를 수신하고, 상기 내부 결함층의 두께 정보를 이용하여 상기 탄소강 제품에서 상기 내부 결함층 중 적어도 일부를 제거하는 상기 식각 공정을 제어하는 제2 시스템; 을 포함하며,
상기 제1 시스템은 상기 제2 시스템이 상기 식각 공정을 제어하는 데에 필요한 연산 모듈을 상기 제2 시스템에 제공하며,
상기 제2 시스템은 상기 제1 시스템이 상기 연산 모듈을 업데이트하는 데에 필요한 정보를 상기 제1 시스템에 제공하는 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 시스템은, 상기 식각 공정에서 상기 탄소강 제품의 이송 속도, 상기 식각 공정에서 상기 탄소강 제품과 접촉하는 식각 용액의 농도, 상기 식각 용액의 온도, 상기 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 결정하는 상기 연산 모듈을 상기 제2 시스템에 제공하는 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제2 시스템은, 상기 식각 공정이 완료된 산세 탄소강 제품에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께, 및 상기 식각 공정을 진행하는 식각 장치에서 측정한 제어 데이터 중 적어도 하나를 상기 제1 시스템에 제공하는 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제2 시스템은 상기 식각 공정을 진행하는 식각 장치가 상기 탄소강 제품을 이송하는 이송 속도, 상기 식각 장치에서 상기 탄소강 제품과 접촉하는 식각 용액의 농도, 상기 식각 용액의 온도, 상기 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 조절하여 상기 식각 공정을 제어하는 공정 제어 시스템.
제4항에 있어서,
상기 탄소강 제품은 상기 내부 결함층이 제1 두께를 갖는 제1 영역, 및 상기 내부 결함층이 상기 제1 두께와 다른 제2 두께를 갖는 제2 영역을 포함하며,
상기 제2 시스템은, 상기 제1 영역이 상기 식각 용액과 접촉하는 동안 상기 탄소강 제품을 제1 이송 속도로 이송하고, 상기 제2 영역이 상기 식각 용액과 접촉하는 동안 상기 탄소강 제품을 상기 제1 이송 속도와 다른 제2 이송 속도로 이송하는 공정 제어 시스템.
제5항에 있어서,
상기 제1 두께는 상기 제2 두께보다 작고,
상기 제1 이송 속도는 상기 제2 이송 속도보다 빠른 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 식각 공정은, 산세 공정, 건식 식각 공정, 및 습식 식각 공정 중 적어도 하나인 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 시스템은 상기 연산 모듈, 및 상기 연산 모듈을 학습시키는 학습 모델을 저장하는 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 시스템은, 상기 탄소강 제품에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께를 실측하여 상기 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 공정 제어 시스템.
제9항에 있어서,
상기 제1 시스템은, 상기 탄소강 제품의 길이 방향에서 정의되는 복수의 영역들 각각에서 상기 내부 결함층의 두께를 실측하는 공정 제어 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 시스템은, 상기 탄소강 제품의 상분율, 상기 탄소강 제품의 성분, 및 상기 탄소강 제품의 온도 중 적어도 하나를 이용하여 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 공정 제어 시스템.
제11항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 탄소강 제품의 길이 방향으로 정의되는 복수의 영역들 각각에서 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 공정 제어 시스템.
탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 적어도 일부를 제거하는 식각 장치의 제어에 필요한 제어 데이터를 저장하는 스토리지; 및
상기 제어 데이터에 기초하여 상기 식각 장치를 제어하는 프로세서; 를 포함하며,
상기 식각 장치를 통과하기 전의 상기 탄소강 제품은 제1 영역 및 상기 제1 영역과 다른 제2 영역을 포함하고, 상기 제1 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께와 상기 제2 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께는 서로 다르며,
상기 제어 데이터는 상기 제1 영역이 상기 식각 장치를 통과하는 제1 이송 속도 및 상기 제2 영역이 상기 식각 장치를 통과하는 제2 이송 속도를 포함하고, 상기 제1 이송 속도와 상기 제2 이송 속도는 서로 다른 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
상기 스토리지는 상기 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 저장하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
네트워크에 연결되는 통신부; 를 더 포함하며,
상기 프로세서는, 상기 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈을 상기 통신부를 통해 수신하여 상기 스토리지에 저장하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
네트워크에 연결되는 통신부; 를 더 포함하며,
상기 프로세서는, 상기 통신부를 통해 상기 내부 결함층의 두께 관련 정보를 수신하고, 상기 내부 결함층의 두께 관련 정보를 상기 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈에 입력하여 상기 제어 데이터를 획득하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
네트워크에 연결되는 통신부; 를 더 포함하며,
상기 프로세서는, 상기 통신부를 통해 상기 탄소강 제품의 정보를 수신하고, 상기 탄소강 제품의 정보를 상기 제어 데이터를 생성하는 연산 모듈에 입력하여 상기 제어 데이터를 획득하는 공정 제어 시스템.
제17항에 있어서,
상기 탄소강 제품의 정보는, 상기 탄소강 제품의 상분율 관련 정보, 상기 탄소강 제품의 온도 관련 정보, 및 상기 탄소강 제품의 성분 관련 정보 중 적어도 하나를 포함하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
네트워크에 연결되는 통신부; 를 더 포함하며,
상기 프로세서는, 상기 제어 데이터를 상기 통신부를 통해 수신하여 상기 스토리지에 저장하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
상기 제어 데이터는, 상기 식각 장치에서 상기 탄소강 제품에 접촉하는 식각 용액의 농도, 상기 식각 용액의 온도, 상기 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 더 포함하는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
상기 식각 장치는, 산세 장치, 건식 식각 장치, 및 습식 식각 장치 중 적어도 하나인 공정 제어 시스템
제13항에 있어서,
상기 제1 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께는 상기 제2 영역에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께보다 작고, 상기 제1 이송 속도는 상기 제2 이송 속도보다 빠른 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 탄소강 제품의 이송 속도, 식각 공정에 이용되는 식각 용액의 특성, 및 상기 식각 장치가 제거한 내부 결함층의 제1 두께를 수신하고,
상기 스토리지는 상기 탄소강 제품의 이송 속도와 상기 식각 용액의 특성 중 적어도 하나를 이용하여 상기 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 내부 결함층의 제2 두께를 계산하는 연산 모듈을 포함하고,
상기 프로세서는 상기 내부 결함층의 제2 두께와 상기 내부 결함층의 제1 두께를 비교하여 상기 연산 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제13항에 있어서,
상기 스토리지는, 상기 식각 장치로부터 실측한 제어 데이터를 수신하고, 상기 실측한 제어 데이터에 기초하여 상기 식각 장치가 제거할 것으로 예상되는 잔여 내부 결함층의 예상 두께를 계산하는 연산 모듈을 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 잔여 내부 결함층의 예상 두께를, 식각 공정이 완료된 산세 탄소강 제품으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께와 비교하여 상기 연산 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
식각 공정이 진행되기 전의 탄소강 제품의 성분, 냉각 속도, 상분율 및 온도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 탄소강 제품에 포함되는 내부 결함층의 두께 정보를 생성하는 연산 모듈을 저장하는 스토리지;
네트워크에 연결되는 통신부; 및
상기 통신부를 통해, 상기 내부 결함층의 적어도 일부를 제거하는 상기 식각 공정을 제어하는 외부 서버에 상기 내부 결함층의 두께 정보 및 상기 식각 공정을 제어하기 위한 제어 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 프로세서; 를 포함하는 공정 제어 시스템.
제25항에 있어서,
상기 스토리지는, 상기 연산 모듈을 학습시키는 학습 모델을 저장하는 공정 제어 시스템.
제25항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 탄소강 제품을 권취하기 이전의 상분율을 계산하는 제1 모듈을 포함하는 공정 제어 시스템.
제27항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 탄소강 제품에서 측정한 상분율과, 상기 탄소강 제품의 온도 및 상기 탄소강 제품의 성분 중 적어도 하나로부터 상기 제1 모듈이 계산한 상분율을 비교하여 상기 제1 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제27항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 탄소강 제품의 온도 변화를 계산하는 제2 모듈을 더 포함하는 공정 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 탄소강 제품을 권취하기 이전에 계산한 상분율, 상기 탄소강 제품의 권취 후 경과 시간, 및 상기 탄소강 제품의 성분 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제2 모듈이 계산한 온도 변화를, 상기 탄소강 제품으로부터 측정한 온도 변화와 비교하여 상기 제2 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 탄소강 제품에 포함되는 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 제3 모듈을 더 포함하는 공정 제어 시스템.
제31항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 탄소강 제품의 권취 후 경과 시간에 따라 계산한 온도 변화, 상기 탄소강 제품의 성분, 및 상기 탄소강 제품 주변의 산소 분압 중 적어도 하나를 이용하여 상기 제3 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께를, 상기 탄소강 제품으로부터 측정한 상기 내부 결함층의 두께와 비교하여 상기 제3 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제31항에 있어서,
상기 제3 모듈은, 상기 탄소강 제품의 길이 방향을 따라 구분되는 복수의 영역들 각각에서 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 공정 제어 시스템.
제31항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 제어 데이터에 기초하여, 상기 식각 공정에서 제거되는 상기 내부 결함층의 두께를 계산하는 제4 모듈을 더 포함하는 공정 제어 시스템.
제34항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 식각 공정이 완료된 산세 탄소강 제품에 포함되는 잔여 내부 결함층의 두께와, 상기 제4 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께를 비교하여 상기 제4 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제34항에 있어서,
상기 연산 모듈은, 상기 제어 데이터를 생성하는 제5 모듈을 더 포함하는 공정 제어 시스템.
제36항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 식각 공정을 진행하는 식각 장치로부터 상기 외부 서버가 측정한 상기 제어 데이터를 이용하여 상기 제4 모듈이 계산한 상기 내부 결함층의 두께를, 상기 식각 공정이 완료된 산세 탄소강 제품으로부터 측정한 잔여 내부 결함층의 두께와 비교하여 상기 연산 모듈을 학습시키는 공정 제어 시스템.
제25항에 있어서,
상기 제어 데이터는, 상기 식각 공정에서 상기 탄소강 제품의 이송 속도, 상기 식각 공정에서 상기 탄소강 제품과 접촉하는 식각 용액의 농도, 상기 식각 용액의 온도, 상기 식각 용액의 성분, 및 촉진제 사용 유무 중 적어도 하나를 포함하는 공정 제어 시스템.
제25항에 있어서,
상기 탄소강 제품은 상기 내부 결함층이 제1 두께를 갖는 제1 영역, 및 상기 내부 결함층이 상기 제1 두께와 다른 제2 두께를 갖는 제2 영역을 포함하며,
상기 제어 데이터는 상기 식각 공정에서 상기 제1 영역이 이송되는 제1 이송 속도 및 상기 제2 영역이 이송되는 제2 이송 속도를 포함하고, 상기 제1 이송 속도와 상기 제2 이송 속도는 서로 다른 공정 제어 시스템.
제25항에 있어서,
상기 식각 공정은, 산세 공정, 건식 식각 공정, 및 습식 식각 공정 중 적어도 하나인 공정 제어 시스템.