• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.112-112
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• 2012

최근 선진국의 산업구조는 반도체, 디스플레이, IT 제품 등 고부가가치 산업으로 재편되고 있으며, 이에 따라 핵심 공정장비인 고진공펌프의 수요가 급격히 증대하고 있다. 고용량/대면적/초정밀 제품을 지향하는 개발추세에 따라 핵심 공정 장비로서 크라이오펌프의 활용도가 크게 증가하며 LCD 분야 등과 같이 수소분자와 물 분자 등의 배기가 중요한 응용분야에 크라이오펌프의 수요가 대부분을 차지하고 있다. 또한 도래하는 한미FTA 체결에 따라 반도체, IT, 디스플레이 제조 장비용 고진공펌프의 수입이 급증할 것으로 예상되어 국내 진공업체에서도 크라이오펌프의 개발이 진행되고 있다. 국내에서는 크라이오펌프 뿐만 아니라 핵심부품인 극저온 냉동기에 대한 기반 기술이 낙후되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 지식경제부 지원 사업인 제조기반산업원천기술개발사업에 참여기관으로 수행하여 한국기계연구원과 급속 재생형 저진동 크라이오펌프의 기술개발을 통해 전량 수입하는 고진공 펌프인 크라이오펌프를 국산화를 도모 하고자 한다. 또한, 맥동관 냉동기는 기계적 구동부가 없어 구조가 간단하여 운전이나 보수가 용이하고, 장시간 운전에 신뢰성이 높으며 제조비용이 저렴하다. 이에 (유)우성진공에서는 연구 개발을 통해 상용화 단계에 있는 맥동관 냉동기 크라이오펌프를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Crystallographic Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.38-39
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• 2002

Spectroscopic ellipsometer(SE)는 박막의 두께, 굴절률, 흡수율, 에너지 갭, 결정상태, 밀도, 표면 및 계면의 거칠기 등에 관한 유용한 정보들을 제공한다. (1-3) SE는 빛을 탐침으로 사용하기 때문에 비파괴적이고 비접촉식 박막물성 측정방법이며 편광변화에 대한 상대적 물리량을 측정함으로써 정밀도와 재연성이 매우 높은 장점들을 갖고 있다. 따라서 SE는 반도체 메모리 소자, 평판 디스플레이, DVD와 CD와 같은 데이터 저장장치 등을 제작하는 공정에서 박막에 관련된 공정계측장비로 사용되고 있다. 특히, 최근의 차세대 반도체 소자 개발에 관한 연구 등(4-6)에서는 수 nm 두께의 다양한 초박막들에 관한 물성연구가 주관심사이기 때문에 최고의 성능을 갖는 계측장비와 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 그림과 같은 편광자(polarizer)-시료(sample)-검광자(analyzer)로 구성된 PSA구조의 표준기용 rotating-analyzer SE를 제작하게 되었다. 현재까지 개발된 ellipsometer의 수많은 종류들 중에서 null 형, rotating element 형, 그리고 phase modulation 형이 가장 많이 사용되고 있다. 여기서 element란 polarizer, analyzer, 또는 compensator와 같은 광 부품들을 지칭하는데 이 중 하나 또는 둘을 회전시키기 때문에 그 종류 또한 매우 많다. 이들 중에서 회전검광자형 ellipsometer는 입사각 정렬이 우수하고, 파장에 무관한 편광기만 사용하므로 비교적 넓은 광량자 에너지영역에서 정확도 높은 데이터를 얻을 수 있기 때문에 박막 상수의 정밀측정에 가장 적합하다. 특히, 본 연구에서 제작된 ellipsometer에는 간섭계 장치, polarizer tracking,(2) zone average,(1) 그리고 low-pass filter 등을 사용함으로써 측정오차를 최대한 줄이는 노력을 하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.188.2-188.2
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• 2012

인공위성의 성능을 최대화 하고 긴 운용 수명을 확보하기 위해 부품들의 온도를 특정 범위로 유지 시키는 것은 매우 중요며 이를 위한 온도 모니터링 시스템은 필수적이다. 온도 모니터링 방법은 온도에 따라 저항이 변하는 Thermistor를 이용하는 방법과 출력 전류가 변하는 반도체 센서(AD590)를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. Thermistor의 경우 매우 정밀하게 온도를 모니터링 할 수 있지만 넓은 측정 범위에 대해서는 비선형성 가진다는 단점을 가진다. 이에 반해 반도체 센서의 경우 오차가 크지만 넓은 측정 범위에 대해서도 선형성을 가진다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 특정 구간에 대해서 정밀한 온도 모니터링이 필요한 곳에 적용되는 Thermistor를 이용한 온도 모니터링 시스템의 측정 Mechanism에 대해서 고찰한다. 측정 Mechanism의 고찰은 온도에 따른 이산화 된 출력을 내주기 위해 사용되는 Thermistor, Current Source, A/D Converter 등의 하드웨어 적인 부분뿐만 아니라 출력된 값을 이용해 물리적인 온도로 변환시키는데 사용되는 Gain Offset, Calibration Curve 등의 소프트웨어 적인 부분도 포함한다. 또한 하드웨어와 소프트웨어적인 설계 변수를 조절함으로서 온도 모니터링 시스템의 측정범위를 개선하는 방안에 대해 고찰한다. 이렇게 본 논문에서 고찰한 Thermistor를 이용한 저궤도 위성용 온도 모니터링 시스템의 측정범위 개선 방안은 추후 인공위성에 적용되는 온도 모니터링 시스템의 설계에 Design Guide Line을 제시할 것이라고 판단한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.484-493
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• 2004

A new lightwave locking technique which can be used in tuning the wavelength of a local laser diode to the reference wavelength is presented in this paper. The optical frequency from the reference laser source and the optical frequency from the local slave VCO laser are heterodyned on a optical receiver, resulting in the 1.5GHz RF signal corresponding to the difference frequency between two input optical signals. The difference frequency is locked to the reference 1.5GHz oscillator source in off-set frequency locking loop. Using the commercialized microwave components, frequency difference detector can be easily established to lock the lightwave. The optical frequency of 1.55um laser diode which keeps the frequency off-set of 1.5GHz is locked to the input reference optical signal with the locking range of 320MHz.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.196.1-196.1
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• 2013

반도체의 device design rule이 shrink 됨에 따라 공정이 난이도가 높아지고 이에 따른 관리가 어려워지고 있다. 특히 미세 particle에 대한 제어의 필요성은 보다 커졌다. 진공 chamber 발생하는 미세 particle의 주요 원인으로는 공정 중 발생한 polymer, chamber 내 부품의 식각 및 스퍼터링에 의한 부산물 등이 있다. Plasma 공정 도중 발생한 particle은 plasma 내 전자에 의해 대전되어 음의 전하량을 가지게 된다. 음의 전하량을 가진 particle은 plasma와 wafer의 경계면에서 형성되는 sheath 때문에 wafer에 도달하지 못하고 plasma 내에 부유하게 된다. 이러한 particle은 plasma가 꺼지게 되면 sheath가 사라지면서 wafer에 도달하게 되고 wafer의 오염을 유발하게 되고 생산 수율을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 이유로 최근 plasma 공정에서는 공정 중 발생하는 부유성 particle에 대한 관리가 중요해졌다. 이를 관리하기 위해 plasma를 끄기 전 부유성 particle을 제거하는 방안을 고안하고 평가를 진행하였다. 공정이 끝나고 plasma가 꺼지기 전 plasma를 유지하여 부유성 particle이 wafer에 도달하지 못하는 상태에서 gas purge를 실시한다. 이러한 과정 후 plasma를 끄게 되면 부유성 particle이 wafer에 도달하는 것을 감소시키게 된다. 이번 평가를 통해 부유성 particle에 대해서 대략 20%의 감소 효과를 볼 수 있었다. 이를 토대로 향후 조건 최적화 후 적용 시 particle 감소뿐 만 아니라 수율 향상에도 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.17 no.1
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• pp.27-34
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• 2018

Industrially, die-casting products are formed through casting, and so the methods to inspect the defects inside them are very restrictive. External inspection methods including visual inspection, sampling judgment, etc. enables researchers to inspect possible external defects, but x-ray inspection equipment has been generally used to inspect internal ones. Recently, they have been also applying three-dimensional internal inspections using CT equipment. However, they have their own limitations in applying to the use of industrial inspection due to limited detection size and long calculation time. To overcome the above problems, this paper has suggested a method to inspect internal defects by comparing the CAD data of the product to be inspected with the 3D data of the CT image. In this paper, we proposed a method for fast and accurate inspection in three dimensions by applying x-ray inspection to find internal defects in industrial parts such as aluminum die casting products. To show the effectiveness of the proposed method, a series of experiments have been carried out.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.3
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• pp.6-10
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• 2021

Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.28-28
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• 2011

우리나라의 주력산업인 반도체 및 디스플레이의 경우 그 생산 설비의 1/3이상이 진공 장비이며 진공 공정을 통해 만들어진다. 이들 산업 분야에서는 우리나라가 세계 최고의 생산 기술을 가지고 있으므로 자체적인 기술 개발 확보가 중요하다. 최근에는 기존에 개발되어 있는 장비의 성능을 뛰어넘어야 하는 공정 기술력이 요구되면서, 진공 공정 기술 개발이 매우 중요한 이슈가 되었다. 반도체나 디스플레이 산업 등 기존 주력산업의 전후방 산업의 경쟁력 강화 측면에서뿐 아니라 태양전지, LED 등 진공기술을 이용한 신성장 동력 산업의 생산 시스템 경쟁력 확보 측면에서도 진공 공정 기술 개발 중요성은 매우 크다. 지금까지 양산에 적용되는 증착, 식각, 확산 등 진공 공정 운영은, 사전 시험을 통해 얻은 최적 공정의 입력 파라미터들을 정해 놓고 그대로 공정을 진행한 뒤, 생산되어 나오는 제품의 상태를 사후 측정하여 공정 이상 여부를 점검하고 미세 조정하는 형태로 진행되고 있다. 실질적으로 현재 진행 중인 진공 공정에 대한 직접적인 정보가 없으므로 공정 중 발생되는 문제들에 대한 대처는 그 공정이 끝난 후에 이루어지는 상황이다. 공정 미세화 및 대구경화에 따라 기존의 wafer to wafer 제어 개념 보다 발전된 개념으로 센서 기반 실시간 공정 진단 제어 기술의 필요성이 대두되었으며 이를 위한 오류 인식 및 예지기술 (Fault Detection & Classification, FDC) 그리고 이 정보를 이용한 첨단 제어 기술(Advanced Process Control, APC)을 개발하는 노력들이 시작되었다. 한국표준과학연구원에서는 수요기업인 대기업과 장비업체, 센서 개발 중소기업 및 학교 연구소와 공동으로 진공 공정 실시간 측정 진단 제어와 관련된 연구를 하고 있다. 진공 공정 환경측정 기술, 플라즈마 상태 측정 기술, 진공 공정 중 발생하는 오염입자 측정 원천 기술 개발과 이를 구현하기 위한 센서 개발, 화학 증착 소스 및 진공 공정 부품용 소재에 대한 평가 플랫폼 구축, 배기 시스템 진단기술 개발 등 현재 진행되고 있는 기술 개발 내용과 동향을 소개한다. 진공 공정 실시간 측정 기술이 확보되면 차세대 반도체 제작에 필요한 정밀 공정 제어가 가능해지고, 공정 이상에 바로 대응 혹은 예방 할 수 있으며, 여유분으로 필요 이상으로 투입되던 자원(대기시간, 투입 재료, 대체용 장비)을 절감하는 등 생산성을 향상을 기대할 수 있다. 또한 진공 환경에서 이루어지는 박막 증착, 식각 공정 과정에 대한 이해가 높아지고, 공정을 개발하고 최적화하는데 유용한 정보를 제공할 수 있으므로, 기존 장비와 차별화된 경쟁력을 가진 고품위 진공 장비 및 부품 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.6
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• pp.160-166
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• 2018

The worldwide semi-conductor market has been growing for a long time. Manufacturing lines of semi-conductors need to handle several types of toxic gases. In particular, they need to be controlled accurately in real time. This type of toxic gas control system consists of many different kinds of parts, e.g., fittings, valves, tubes, filters, and regulators. These parts obviously need to be manufactured precisely and be corrosion resistant because they have to control high pressure gases for long periods without any leakage. For this, surface machining and hardening technologies of the metal block and metal gasket need to be studied. This type of study depends on various factors, such as geometric shapes, part materials, surface hardening method, and gas pressures. This paper presents strong concerns on a series of simulation processes regarding the differences between the inlet and outlet pressures considering several different fluid velocity, tube diameters, and V-angles. Indeed, this study will very helpful to determine the important design factors as well as precisely manufacture these parts. The EP (Electrolytic Polishing) process was used to obtain cleaner surfaces, and hardness tests were carried out after the EP process.

• Journal of Technology Innovation
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• v.26 no.3
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• pp.37-68
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• 2018

Since the 20th century, automobiles, which are the most common means of transportation, have been evolving as the use of electronic control devices and automotive semiconductors increases dramatically. Automotive semiconductors are a key component in automotive electronic control devices and are used to provide stability, efficiency of fuel use, and stability of operation to consumers. For example, automotive semiconductors include engines control, technologies for managing electric motors, transmission control units, hybrid vehicle control, start/stop systems, electronic motor control, automotive radar and LIDAR, smart head lamps, head-up displays, lane keeping systems. As such, semiconductors are being applied to almost all electronic control devices that make up an automobile, and they are creating more effects than simply combining mechanical devices. Since automotive semiconductors have a high data rate basically, a microprocessor unit is being used instead of a micro control unit. For example, semiconductors based on ARM processors are being used in telematics, audio/video multi-medias and navigation. Automotive semiconductors require characteristics such as high reliability, durability and long-term supply, considering the period of use of the automobile for more than 10 years. The reliability of automotive semiconductors is directly linked to the safety of automobiles. The semiconductor industry uses JEDEC and AEC standards to evaluate the reliability of automotive semiconductors. In addition, the life expectancy of the product is estimated at the early stage of development and at the early stage of mass production by using the reliability test method and results that are presented as standard in the automobile industry. However, there are limitations in predicting the failure rate caused by various parameters such as customer's various conditions of use and usage time. To overcome these limitations, much research has been done in academia and industry. Among them, researches using data mining techniques have been carried out in many semiconductor fields, but application and research on automotive semiconductors have not yet been studied. In this regard, this study investigates the relationship between data generated during semiconductor assembly and package test process by using data mining technique, and uses data mining technique suitable for predicting potential failure rate using customer bad data.