Activities

AI 기반 예지보전 기술개발을 위한 ATE의 고속 인터페이스 구조 분석

• ATE에서 DUT에 이르기까지의 고속 전송 데이터가 인가되는 부품 및 인터페이스 구조를 식별

ATE의 고속 인터페이스 구조를 위한 회로적 모델링

• Field simulator를 활용하여 실측 전송 채널과 동일한 SI simulation model 설계

(S-parameter를 통해 두 모델의 정합성 검증)

• 각 부품 및 인터페이스별로 추출된 전기적 특성(S-parameter)을 실제 장비의 구성에 맞게 통합된 채널로 모델링 개발

• 모델링의 정합성 향상을 위해 실측과 Simulation의 각 전기적 특성을 도출하여 비교 분석 후 모델링 parameter 보완

실시간 신호 품질 저하의 원인 부품/인터페이스 식별 기술 개발

• 회로적 모델링을 활용하여 simulation을 통해 신호의 품질/왜곡 상태를 확인할 수 있는 전기적 data 추출

• 다양한 고장 조건을 Simulation하여 신호품질저하와 고장간 인과관계분석

• 인과관계 분석 DB를 학습한 인공지능을 활용하여 신호 품질 저하의 원인 부품/인터페이스 식별 기술 개발

AI 기반 예지보전 기술개발을 위한 ATE의 고속 인터페이스 구조 분석

• Test head를 모사한 module을 구성하는 핵심부품 및 interface 구조를 식별하고 신호 data의 전송 과정 분석

테스트 장비의 오동작 예측

• 수냉식 관을 연결하는 커플러의 액체 leak, probe tip의 손상/변형/오염 등의 결함 유형 분류를 위해 진동/온도/습도 등 다양한 타겟 센서 선정 및 실험 환경 구축

• Module 센서 data를 활용하여 부품의 결함 유형을 예측하는 알고리즘 개발

(실제 test head data 적용 및 예측 정확도 평가)

테스트 장비의 실시간 수명 예측

• 의사결정에 활용할 수 있는 통합 예지보전 프로세스 PdM 개발을 위해 aging 실험을 통해 변동하는 센서 data 수집 및 분석

• Test Head Module의 센서 data를 활용하여 오동작 원인에 따른 module의 수명 예측 알고리즘 개발

• AI 기반 예지보전 기술 시스템 최적화 및 통합