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KCI Accredited Journals KCI 등재지
KCI Impact Factor 0.54
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KCI Accredited Journals KCI 등재지
KCI Impact Factor 0.54
Journal of the Microelectronics and Packaging Society 2021;28(4):63-67. Published online: Mar, 18, 2022
DOI : 10.6117/kmeps.2021.28.4.063
이번 논문에선 육안으로 확인하기 어려운 곳에 남아있는 불씨들을 효율적으로 감지하기 위해 CO2와 온도 변 화를 감지하는 기능을 탑재한 잔불 감지용 IoT 모듈을 개발하여 이를 보호하는 패키지를 유한요소해석을 사용하여 최적 화하였다. 개발된 모듈은 불씨의 특성을 고려하여 저전력 원거리 통신이 가능한 LoRa 기술을 적용하여 제작하였다. 제 작된 모듈을 보호하기 위한 패키지 디자인을 고안하여 낙하 시 발생하는 응력에 대해 비교 분석하였다. 그 결과, Model C에서 가장 작은 응력이 발생하였다. 또한 패키지의 모듈 장착부분에 응력 집중이 예측된 타 모델들과 달리 날개 부분에 서 응력이 집중 현상이 예측되어 내부 모듈을 보호하기에 적합하다 판단해 이를 적용한 패키지를 제작하였다.
In order to detect fires that may not be visible to the naked eye, an IoT module that uses changes in Carbon dioxide (CO2) levels and temperature to effectively identify ambers (dying flames) was developed. Finite element analysis was then used to optimize the packaging for this module. Given the nature of ambers, the low power long range LoRa (Long Range) technology was used in the development of this module. To protect the module, a number of packages were designed, and comparative analysis performed on the stress generated when they fall. The results of which show that Model C showed the lowest stress. In addition, unlike other models in which stress concentration was predicted in the module mounting part of the package, in this model the stress concentration phenomenon was predicted in the wing part. It was therefore determined that this approach is ideal for protecting the internal module, and a package to which this was applied was manufactured.
Keywords IoT, 잔불감지, FEM, Drop Test, Stress