[논문]난류형 클린룸에서 영역분할법을 이용한 오염원 추정에 관한 연구

김동권; 성하금; 한상목; 황영규

doi:10.3795/ksme-b.2015.39.3.253

난류형 클린룸에서 영역분할법을 이용한 오염원 추정에 관한 연구
Zoning Method to Predict Contaminant Sources in Turbulent-Type Cleanroom 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. B. B, v.39 no.3 = no.354, 2015년, pp.253 - 260

김동권 (성균관대학교 기계공학부) , 성하금 (성균관대학교 기계공학부) , 한상목 (한국조선해양기자재시험연구원) , 황영규 (성균관대학교 기계공학부)

초록
AI-Helper

클린룸 내부에서 발생한 오염은 복잡한 공정과 여러 가지 장비에 의해서 더욱 더 복잡한 형태를 나타내며, 다양한 오염 형태로 나타나게 된다. 이러한 경향으로 인해서 클린룸 내부에서 발생한 오염입자를 생산공정에 영향을 주지 않으면서 경제적이고 효율적으로 제어하기 위해서, 오염입자 분포에 대한 상세한 해석이 요구된다. 따라서 이러한 오염제어의 목적으로 오염원 추정법이 개발되었다. 본 논문에서는 기여도를 추정하기 위한 계산 가속화 방법으로 영역분할법을 제안하였다. 이 결과로부터 각 오염원의 오염 발생량을 정량적으로 예측할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Particle contamination in a cleanroom is very complex with a complicated process and several pieces of spreading equipment. Detailed information on the locations of the contamination sources and the path of the contamination is needed for economical and efficient control of the contaminant particles in such a cleanroom. An allocation method was developed to quantitatively predict the contamination generated from the pollution sources. In this paper, we propose a zoning method to accelerate the computation time for estimating the contributions. Our results showed that we can quantitatively estimate the amount of contamination generated from pollution sources.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 단순조합법에서 분해능을 증가시키거나 오염원 수를 증가시키는 것은 계산 시간을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 현실적으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다음 식 (4)와 같이 계산 영역을 분할하는 방법을 제안하였다.
오염원 추정법은 다수의 오염원이 존재하는 클린룸에서 각각의 오염원이 전체 클린룸 청정도에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 본 논문에서는 기여도추정법의 계산 시간 가속화 기법으로 영역분할법을 제시 하였다. 또한 실제 현장 개선에 적용하였으며, 그 결과 다음과 같은 결론을 도출 하였다.
이렇게 구해진 기여도를 오염확산 수치해석 모델에 적용하여 클린룸의 오염농도 분포를 구한다. 이 값을 오염농도 측정값과 비교하여 기여도의 타당성을 검증한다.

가설 설정

또한 수치해석에서는 각 오염발생원을 가정할 때 장비의 작업 영역 또는 장비의 상부 표면을 오염발생원으로 가정한다. 그러나 실제에서는 동일한 장비라 하더라도 오염 발생 위치에 따라서 주위로의 확산 경로가 달라 지므로, 장비에서의 오염 발생 위치도 결과에 영향을 미칠 수 있다.
사용된 난류 모델은 표준 k-ε 을 사용하였으며, 클린룸내부는 온도분포는 등온으로 가정하였다.
표준 입자의 경우 입경이 서브미크론 이하인 경우 입자의 거동은 기류의 흐름과 유사하므로 본 논문에서는 입자의 거동을 가스 확산으로 가정하였다. 각각의 오염원들은 동일한 종류의 오염가스(각각의 오염원에 따라 다른 이름 부여)가 발생되도록 한 다음 각 측정점의 오염농도를 각 가스 종류별로 분석한다.

제안 방법

표준 입자의 경우 입경이 서브미크론 이하인 경우 입자의 거동은 기류의 흐름과 유사하므로 본 논문에서는 입자의 거동을 가스 확산으로 가정하였다. 각각의 오염원들은 동일한 종류의 오염가스(각각의 오염원에 따라 다른 이름 부여)가 발생되도록 한 다음 각 측정점의 오염농도를 각 가스 종류별로 분석한다. 이 결과로부터 각각의 오염발생원이 측정점(실험에서 실측한 지점의 위치)에 미치는 상관계수를 구한다.
개선하고자 하는 클린룸의 오염입자 농도를 측정할 때에는 측정 하고자 하는 영역에 대하여 실측 지점의 위치, 지점 수, 측정 횟수, 측정시간 등을 사전에 충분히 검토한 후 측정한다. 측정하는 오염입자의 농도는 단위체적당 입자 수(개수/ft³)이
그 이후, 기여도가 큰 오염발생원을 대상으로 오염농도 개선방안을 수립하고, 오염확산 수치해석 모델에 적용하여 예상되는 오염농도 개선효과를 예상한다. 검토 결과 개선효과가 확인되면 실제 현장에 적용한다.
즉, 상관계수가 0 에 가까운 영역을 기준으로 영역을 분할할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상관계수 값이 0 인 영역을 참조하여 클린룸을 3 영역(Part1, Part2, Part3)으로 분할하였다. 측정영역 또한 같은 방법으로 분할할 수 있다.
본 논문에서는 기여도추정법의 계산 시간을 단축할 수 있는 계산 가속화 기법으로 영역분할법을 제안하였으며, 실제 클린룸 현장에 적용하여 신뢰성을 검증하였다.^(1,2)
또한 상관관계로부터 오염발생원을 공간상으로 분할할 수 있다. 본 논문에서는 오염발생원을 3 개의 영역으로 구획하였다.
오염원 추정 오차 검토: 현장 실측 결과 및 기류 해석을 통해 구해진 상관계수를 이용하여 각 오염원의 기여도를 추정하였다. 부분집중법, 영역분할법을 모두 적용하여 선정된 오염발생원들의 기여도를 추정하였다.
오염발생원은 35 곳이며, 오염 측정 위치(실제 현장 측정 위치와 동일)는 35 곳이다. 오염 측정 위치는 바닥 면에서부터 1.2m 높이 영역으로 클린룸 전체 면적에 대하여 일정 간격으로 배치한 후, 주요 장비 주위에 추가로 측정 위치를 설정하였다. 오염발생원은 고정된 주요 장비 중 일부를 대상으로 하였으며 오염발생원에서 오염 발생 위치는 공정이 진행되는 영역 또는 장비의 상부 면을 기준으로 하였다.
2m 높이 영역으로 클린룸 전체 면적에 대하여 일정 간격으로 배치한 후, 주요 장비 주위에 추가로 측정 위치를 설정하였다. 오염발생원은 고정된 주요 장비 중 일부를 대상으로 하였으며 오염발생원에서 오염 발생 위치는 공정이 진행되는 영역 또는 장비의 상부 면을 기준으로 하였다. 오염발생원 및 오염 측정 점 위치를 Fig.
오염발생원의 기여도를 수치해석 모델에 입력하여 모델 클린룸의 오염농도를 역으로 구하였다. Fig.
오염원 추정 오차 검토: 현장 실측 결과 및 기류 해석을 통해 구해진 상관계수를 이용하여 각 오염원의 기여도를 추정하였다. 부분집중법, 영역분할법을 모두 적용하여 선정된 오염발생원들의 기여도를 추정하였다.
측정된 오염입자 수는 위치에 따라서 시간에 따른 변동 폭이 적게 측정이 되는 경우도 있었지만 많은 영역, 특히 특정 영역(분진 농도가 높은 영역)은 시간에 따른 변동이 크게 나타났다. 오염원 추정에 사용된 오염농도 측정값은 각 측정점에서 측정된 분진의 크기 별 수량을 적산하여 사용하였다.
이렇게 구한 상관계수를 이용하여 기여도추정법으로 각 오염발생원의 기여도를 구할 수 있다. 이렇게 구해진 기여도를 오염확산 수치해석 모델에 적용하여 클린룸의 오염농도 분포를 구한다. 이 값을 오염농도 측정값과 비교하여 기여도의 타당성을 검증한다.
한편 수치해석에서는 오염발생원(발진 가능성이 있는 장비 또는 설비)을 선정하고 클린룸의 기류 및 오염 확산 해석을 수행한다.

대상 데이터

기여도추정법을 적용하고자 하는 모델 클린룸은 크기가 33m(D) x 45m(L) x 3.8m(H)인 난류형 클린룸이다. 모델 클린룸은 웨이퍼를 연마하는 공정라인으로 각종 연마 장비, 코팅 장비, 왁스 장비, 펌프 등이 설치되어있다.
해석 격자는 사면체 격자로 총 230 만개이다. 오염발생원 주변은 격자를 집중하여 해석의 정확도를 높였다.

성능/효과

(3) 기여도추정법에서 오염발생원을 균등하게 N개의 영역으로 분할하는 영역분할법을 적용하게 되면, 계산 시간은 수치적으로 r^N/N 배 감소한다.
(4) 기여도추정법으로 구한 오염발생원의 기여도를 기반으로 계산된 클린룸의 오염농도를 실제 측정 값과 비교하면, 고 농도 영역(오염농도 값 0.04 이상인 영역)의 측정 지점 별 농도 오차 평균은 33%이고, 측정 지점들의 오염농도를 합한 오염농도의 오차는 3%를 나타낸다.
12 에 나타냈다. 기여도가 높게 나타난 s₁₃, s₁₄, s₃₃ 에서 오염 농도가 높게 나타나며, 주위의 오염농도 또한 높게 나타났다.
측정된 오염입자 수는 위치에 따라서 시간에 따른 변동 폭이 적게 측정이 되는 경우도 있었지만 많은 영역, 특히 특정 영역(분진 농도가 높은 영역)은 시간에 따른 변동이 크게 나타났다. 오염원 추정에 사용된 오염농도 측정값은 각 측정점에서 측정된 분진의 크기 별 수량을 적산하여 사용하였다.

후속연구

그 이후, 기여도가 큰 오염발생원을 대상으로 오염농도 개선방안을 수립하고, 오염확산 수치해석 모델에 적용하여 예상되는 오염농도 개선효과를 예상한다. 검토 결과 개선효과가 확인되면 실제 현장에 적용한다. 앞에서 설명한 기여도추정법의 현장 적용 프로세스를 Fig.
10 에 나타냈다. 기여도가 높을수록 오염발생원의 오염발생량이 많음을 나타내므로 기여도가 큰 오염발생원을 대상으로 청정도 개선 안을 수립해야 할 것이다. 오염발생원들 중에서 기여도가 0.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	클린룸의 제조라인의 특징은?	일반적으로, 클린룸의 제조라인은 여러 공정이 복잡한 구조로 구성되고, 여러 곳의 오염원이 동시에 영향을 미치므로, 단순히 공기 흐름만으로는 주요 오염발생원을 파악하기는 어렵다.
	오염원 추정법이 개발되게 된 배경은?	클린룸 내부에서 발생한 오염은 복잡한 공정과 여러 가지 장비에 의해서 더욱 더 복잡한 형태를 나타내며, 다양한 오염 형태로 나타나게 된다. 이러한 경향으로 인해서 클린룸 내부에서 발생한 오염입자를 생산공정에 영향을 주지 않으면서 경제적이고 효율적으로 제어하기 위해서, 오염입자 분포에 대한 상세한 해석이 요구된다. 따라서 이러한 오염제어의 목적으로 오염원 추정법이 개발되었다.
	ICR의 주요 기능은?	ICR(Industrial Clean Room)의 주요 기능은 제품제조 공정 중에 불량을 야기하는 오염입자를 제어(발생 방지, 신속 제거, 침입 방지 등)하는 것이다.

참고문헌 (8)

Suwa, Y., A., 2004, "Searching Method for Contaminant Source Locations based on the Diffusion Analysis Results obtained by Computer Simulation, " The 21st. Symposium on Aerosol Science & Technology, Japan Association of Aerosol Science & Technology, pp. 99-100.
Hu, S. C., Wu, Y. Y. and Liu, C. J., 1996, "Measurements of Air Flow Characteristics in a Full-Scale Clean Room," Building and Environment, Vol. 31. pp. 119-128.

상세보기
Murakami, S., Kanto, S. and Suyama, Y., 1990, "Numerical Study of Flow and Contaminant Diffusion Fields as Affected by Flow Obstacles in Conventional-Flow-type Cleanrooms," ASHRAE Transactions, Vol. 96. pp. 343-355.
Suwa, Y., Yanagisawa, H. and Nishimura, T., 1992, "A Numerical Study on Airflow Turbulence Behind Pleated Air Filters," In Proceeding of the Future Practice of Contamination Control, London, pp. 23-7.
Fujii, S., Yuasa, K., Arai, Y. and Ohigashi, N., 1992, "Characterization of Airflow Turbulence Behind HEPA Filters," In Proceeding of the Future Practice of Contamination Control, London, pp. 581-584.
Fujita, T., Sueda, A., Hasegawa, K., Kimura, M., Ura, H., Mizunuma, Y., Oosawa, M. and Hayakawa, I., 1992, "Study on Airflow Distribution in a Line Type Cleanroom System," In proceeding of the Future Practice of Contamination Control, London, pp. 37-42.
Murakami, S., Kato, S. and Suyama, Y., 1988, "Numerical and Experimental Study on Turbulent Diffusion Fields in Conventional Flow Type Cleanrooms," ASHRAE Transactions, Vol. 94(2), pp. 469-493.
IES-RP-CC-006-84T, IES., 1984, Recommended practice for testing cleanrooms., Institute of Environmental Science (IES).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증