• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2011.02a
• /
• pp.363-363
• /
• 2011

열분해 반응기 내에서 실리콘 필름을 성장시키는 것은 반도체/디스플레이, 태양전지, 신소재 등 다양한 분야에서 중요한 공정이다. 더욱이 반도체 소자 선폭이 줄어들면서 나노입자의 오염 제어가 더불어 중요해지고 있다. 생산 공정 기술의 집적화에 따라 패턴 사이 거리가 작아지고, 이에 불과 수 십 나노미터크기의 오염입자에 의해서 패턴불량이 발생하고 생산수율을 감소시킨다. 일반적으로 반도체 공정 중 발생한 오염입자는 반응기 내의 가스가 물리/화학적 공정에 의해 핵생성(nucleation)이 일어나 핵(nuclei)이 생성되고, 이 때 표면반응 및 응집(coagulation)에 의해 성장하게 된다. 이에 본 연구에서는 열분해 반응기 내에서 사일렌(SiH4) 가스를 열분해하여 발생되는 실리콘 오염입자의 핵생성과 성장 모델을 정립하고, 생성된 오염입자의 거동과 전달 현상을 이론적으로 고찰하였다. 열분해 반응기와 같은 기상공정(Gas to particle conversion)에서 오염입자가 생성될 때, 그 성질과 크기 등에 물리/화학적 영향을 주는 요소는 전구체/이송기체의 농도 및 유량, 작동 압력, 작동 온도와 반응기 고유 특성 등이 있다. 수치해석의 정당성과 빠른 계산을 위해 단순화시킨 0D 모델인 Batch 반응기와 1D모델인 plug flow 반응기 등에서 SiH4 가스의 열분해 과정시 생성되는 Si cluster를 상용코드인 CHEMKIN 4.1.1을 이용하여 계산하였으며, 2D모델인 Shear flow 반응기로 확장시켜 Si 오염입자가 생성특성을 연구하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.2-18
• /
• 1980

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
• /
• 1995.06a
• /
• pp.215-216
• /
• 1995

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 1998.02a
• /
• pp.116-117
• /
• 1998

• Proceedings of the KGS Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.8-8
• /
• 2004

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.16 no.2
• /
• pp.235-244
• /
• 2015

This study proposes a leaf modeling method that uses feature-based warping for efficient generation of various digital leaves. The proposed method uses warping method, one of image processing application techniques that can control various shapes of leaves in an easy, intuitive way, and generate natural patterns of veins efficiently. First, information on approximated contour is detected from a leaf blade image to identify the shape of a blade. Based on this, control line is automatically calculated to be used for feature-based warping. Then, control line-based warping is conducted to modify forms of leaf blade images in an intuitive way, automatically generating leaves of various shapes. And natural vein patterns are generated by applying a contour-based venation growth algorithm from contour information of the modified leaf blade images. This study performs experiments to verify whether various shape of leaves that comprise plants can be efficiently generated using a sample binary image of a blade. Also, we demonstrate that express the natural growth of leaves by applying warping to the growth of the leaf blade.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.1-23
• /
• 2014

Market forecasting aims to estimate the sales volume of a product or service that is sold to consumers for a specific selling period. From the perspective of the enterprise, accurate market forecasting assists in determining the timing of new product introduction, product design, and establishing production plans and marketing strategies that enable a more efficient decision-making process. Moreover, accurate market forecasting enables governments to efficiently establish a national budget organization. This study aims to generate a market growth curve for ICT (information and communication technology) goods using past time series data; categorize products showing similar growth patterns; understand markets in the industry; and forecast the future outlook of such products. This study suggests the useful and meaningful process (or methodology) to identify the market growth pattern with quantitative growth model and data mining algorithm. The study employs the following methodology. At the first stage, past time series data are collected based on the target products or services of categorized industry. The data, such as the volume of sales and domestic consumption for a specific product or service, are collected from the relevant government ministry, the National Statistical Office, and other relevant government organizations. For collected data that may not be analyzed due to the lack of past data and the alteration of code names, data pre-processing work should be performed. At the second stage of this process, an optimal model for market forecasting should be selected. This model can be varied on the basis of the characteristics of each categorized industry. As this study is focused on the ICT industry, which has more frequent new technology appearances resulting in changes of the market structure, Logistic model, Gompertz model, and Bass model are selected. A hybrid model that combines different models can also be considered. The hybrid model considered for use in this study analyzes the size of the market potential through the Logistic and Gompertz models, and then the figures are used for the Bass model. The third stage of this process is to evaluate which model most accurately explains the data. In order to do this, the parameter should be estimated on the basis of the collected past time series data to generate the models' predictive value and calculate the root-mean squared error (RMSE). The model that shows the lowest average RMSE value for every product type is considered as the best model. At the fourth stage of this process, based on the estimated parameter value generated by the best model, a market growth pattern map is constructed with self-organizing map algorithm. A self-organizing map is learning with market pattern parameters for all products or services as input data, and the products or services are organized into an $N{\times}N$ map. The number of clusters increase from 2 to M, depending on the characteristics of the nodes on the map. The clusters are divided into zones, and the clusters with the ability to provide the most meaningful explanation are selected. Based on the final selection of clusters, the boundaries between the nodes are selected and, ultimately, the market growth pattern map is completed. The last step is to determine the final characteristics of the clusters as well as the market growth curve. The average of the market growth pattern parameters in the clusters is taken to be a representative figure. Using this figure, a growth curve is drawn for each cluster, and their characteristics are analyzed. Also, taking into consideration the product types in each cluster, their characteristics can be qualitatively generated. We expect that the process and system that this paper suggests can be used as a tool for forecasting demand in the ICT and other industries.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2013.02a
• /
• pp.482-482
• /
• 2013

반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 표면 손상, 화학 반응, 부산물, 세정 효율 등 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 가스클러스터 장치를 이용한 세정 특성 평가에 관한 연구를 수행하였다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상을 최소화 하고 상대적으로 높은 효율로 오염입자를 제거하게 된다. 클러스터 세정 장비를 이용한 표면 처리는 충돌에 의한 제거에 기반한다. 따라서 생성 및 가속되는 클러스터로부터 대상으로 전달되는 운동량의 정도가 세정 특성에 영향을 미치며 이는 생성되는 클러스터의 크기에 종속적이다. 생성 클러스터의 크기 분포는 분사 거리, 유량, 분사 각도, 노즐 냉각 온도 등의 변수에 관한 함수이다. 따라서 본 연구에서는 $CO_2$ 클러스터를 이용한 세정 특성을 평가하기 위하여 이러한 변수에 따라서 오염 입자의 종류, 크기에 따른 PRE (particle removal efficiency)를 평가하고 다양한 선폭의 패턴을 이용하여 손상 실험을 수행하였다. 제거 효율에 사용된 입자는 $CeO_2$와 $SiO_2$이며, 각각 30, 50, 100, 300 nm 크기를 정량적으로 오염시킨 쿠폰 웨이퍼를 제조하여 세정 효율을 평가하였다. 정량적 오염에는 SMPS (scanning mobility particle sizer)를 이용한 크기 분류와 정전기적 입자 부착 시스템이 사용되었다. 또한 패턴 붕괴 평가에는 35~180 nm 선폭을 가지는 Poly-Si 패턴을 이용하였다. 실험 결과 클러스터 형성 조건에 따라 상대적으로 낮은 패턴 붕괴에서 95% 이상의 높은 오염입자 제거효율을 전반적으로 보이는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 이론적 계산에 기반하여 세정에 요구되는 클러스터 크기를 가정하고, 이를 통하여 세정에 적용할 경우 높은 기존 세정 방법의 단점을 보완하면서 높은 세정 효율을 가지는 대체 세정 방안으로 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 월간 기계설비
• /
• s.241
• /
• pp.66-72
• /
• 2010

격심한 세계적 사회환경의 변화는 모든 산업분야에서 기존의 패턴을 탈피해 새로운 패러다임으로의 전환을 요구하고 있다. 이제는 이를 어느 정도 충실히 반영해 혁신을 이룰 수 있는가가 국가의 흥망을 좌우하는 중요한 요체가 되었다. 건설 기술의 R&D 분야는 최근의 화두인 친환경녹색성장에 관한 기술경쟁력 강화를 위해 혁신적인 연구 성과물을 내놓고 있다. 본지는 한국토지공사와 주택공사가 합쳐진 LH공사의 토지주택연구원 녹색성장연구실의 연구원들을 만나 기계 설비분야에서 새로운 재료 및 기술 등의 연구 개발과 실용화현황을 들어보았다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.568-574
• /
• 2003

오늘날 급속하게 팽창하는 도시외형과 더불어 도심의 집약적이고 다양한 토지이용 패턴 속에서 계획적인 도시개발을 유도하기 위해서는 도시변화 추세 및 그 상세 정보를 주기적으로 모니터링 할 수 있는 종합적인 도시성장관리시스템이 요구된다 이에 앞서 본 연구에서는 토지이용변화를 바탕으로 한 도시성장 모니터링에 있어서 다중시기 원격탐사자료의 활용성과 그 적용범위를 명확하게 규명함과 동시에 향후 도시성장관리시스템 개발에 필요한 기초 자료를 효과적으로 생성하기 위하여 3단계로 구분하여 연구를 수행하였다. 우선 다중시기 원격탐사자료를 이용한 도시의 외형적 성장을 파악하고, 기존의 토지이용도 및 영상자료를 이용하여 시기별 토지이용도를 생성하고 이를 바탕으로 도시성장과정을 체계적으로 분석하였다. 또한 적용 결과를 통하여 기존자료의 최 신성을 확보하는 한편 막대한 예산을 투자하여 구축된 기존 토지이용자료를 원격탐사자료와 더불어 도시변화/성장 연구에 있어 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.