• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2007

Damascene 공정을 이용하여 80nm급의 trench 패턴 내에 구리 배선 형성을 위해 무전해 구리 도금법을 이용하였다. 화학 반응으로 진행되는 무전해 도금법에 의한 구리이온의 초미세 패턴 내 환원 과정에 구리 이온의 물질 전달과정이 구리 도금층의 표면 특성과 superconformality에 미치는 영향을 살펴보았다. 회전 전극에 고정된 칩의 회전 속도가 증가함에 따라 구리 도금층의 비저항이 감소하고, trench 내 균일 도금성이 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2006년도 추계학술발표대회 및 제11회 신소재 심포지엄
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• pp.29.1-29.1
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• 2006

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.33-38
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• 2014

FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1457-1464
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• 2011

본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 추계학술대회 논문집 Vol.21
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• pp.326-326
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• 2008

갈륨 질화물 (GaN) 기반의 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED)는 최근 디스플레이, 교동신호등, 휴대폰용 키패드의 광원 등에 널리 사용되는 전자소자로, 차세대 조명용 광원으로도 각광받고 있다. 일반적인 수평 구조의 LED에 비해 수직형 구조 LED 는 발광면이 n-GaN 표면 전체이며, 전류 확산 특성이 매우 뛰어남으로 인해 차세대 구조라고 표현되어 진다. 이런 구조에서 활성층 영역에서의 균일한 전류 분포는 전류밀집 현상을 억제하여 결과적으로 광학적 특성을 향상시킨다. 따라서 현재까지도 전류확산에 따른 발광다이오드의 성능향상에 대한 연구가 다각도로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수직형 GaN LED 의 전극 패턴에 따른 활성층 영역에서의 전류밀도 분포에 대해 조사하였다. 전극 패턴의 크기 및 구조 변화에 따른 활성층 영역에서의 전류분포도를 삼차원 회로 모델을 이용하여 분석하였다. 또한 활성층 영역으로 주입되는 전류 밀도의 크기가 내부양자효율에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 활성층 영역에서의 균일한 전류밀도 분포를 갖는 전극구조를 설계하였으며, 각각의 전극구조를 적용한 수직형 GaN LED의 전기/광학적 특성에 대해 전산모사 하였다. 최종적으로, n-GaN 위 전극의 크기 및 구조 변화에 대한 시뮬레이션 결과를 토대로, 균일한 전류분포 및 내부 양자효율 향상을 위한 전극패턴 설계 방침을 제안한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.416-417
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• 2013

최근 질화물계 발광다이오드(light emitting diode, LED) 소자는 핸드폰, 스마트 TV 등의 디스플레이 분야와 실내외조명, 감성조명, 특수조명 등의 조명분야에 그 응용분야가 급속히 확대되고 있다. 이러한 LED 소자는 에너지 절감과 친환경에 장점을 가지고, 가까운 미래에 조명시장을 대체할 것으로 예상된다. 이를 만족하기 위해서는 현재보다 더 높은 효율을 갖는 LED 개발이 요구되어지고 있는 상황이다. 일반적으로 질화물계 LED 소자의 효율은 내부양자 효율, 광추출 효율 등으로 나타낼 수 있다. 내부 양자효율은 성장된 결정의 질의 개선 및 다층의 이종접합 또는 다중양자우물 구조와 같이 활성층의 캐리어 농도를 높이는 접합구조로 설계되어 80% 이상의 효율을 나타낸다. 그러나 광추출 효율은 이에 미치지 못하고 있다. 이는 반도체 재료의 높은 굴절률로 인하여 빛이 외부로 탈출하지 못하고 내부로 반사되거나 물질 안에서 흡수가 일어나기 때문이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구 그룹들은, 표면에 패턴 형성하여 빛의 전반사를 줄여 그 효율을 올리는 연구결과를 보고하고 있다. 대표적인 방법으로는 wet etching, 전자빔 리소그라피, 나노임프린트 리소그라피, 레이저 홀로 리그라피, 나노스피어 리소그라피 등이 사용되고 있다. 이 중, 나노스피어 리소그라피는 폴리스틸렌 혹은 실리카 등과 같은 나노 크기의 bead를 사용하여 반도체 기판 표면에 단일층으로 고르게 코팅한 마스크로 사용하여 패턴을 주는 방법이다. 이 방법의 장점으로는 대면적에 균일한 패턴을 형성할 수 있고, 공정비용이 저렴하여 양산하기에 적합하다는 특징이 있다. 나노스피어 리소그라피를 통해서 표면에 생성된 패턴 모양의 각도에 따라서, 식각되는 깊이에 변화에 따라 실험한 결과들은 있지만, 아직까지 크기가 다른 나노입자들의 마스크 이용하여 형성된 패턴 밀도에 따른 광 추출 효과에 대한 연구가 많이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 크기의 실리카로 패턴을 형성시켜 패턴 밀도에 대한 광추출 효율의 효과에 대해서 조사하였다. 실험 방법으론, DI, 에탄올, TEOS, 암모니아의 순서대로 그 혼합 비율을 조정하여 100, 250, 500 nm 크기의 나노입자를 합성하였고 이것을 질화물계 LED의 표면 위에 단일층으로 스핀코팅 방법을 통해 코팅을 하였다. 그 후 ICP-RIE 방법으로 필라 패턴을 형성하였는데, 그 결과 100 nm SiO2 입자를 이용한 경우 $4.5{\times}10^9$/$cm^2$, 250 nm의 경우 $1.4{\times}10^9$/$cm^2$, 500 nm의 경우 $0.4{\times}10^9$/$cm^2$의 패턴의 밀도를 보여주었다(Fig. 1). 패턴의 밀도에 따라 전계광학적 특성을 확인하여 보았는데, 그 결과는 평평한 표면과 비교하였을 때 100 nm에서 383%, 250 nm에서는 320%, 500 nm에서는 244% 상승하는 결과를 보여주었다(Fig. 2). 이번 실험을 통해서 LED의 광추출 효율은 표면 모양과 깊이 뿐 아니라 밀도가 커질수록 그 효율이 올라간다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.317-317
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• 2010

전자기기의 수요 증가와 함께 기기의 소형화, 고집적화가 요구되어짐에 따라 packaging 기술 개발에서 필요한 소재에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 우수한 절연특성, 낮은 열팽창계수와 낮은 흡습도를 갖고 있으며 무엇보다도 플렉시블하여 3차원 조립이 가능한 LCP가 차세대 기판 부품소재로 많이 거론되고 있다. 그러나 LCP는 구리 동박을 열 압착하여 패턴을 형성하므로 미세 패턴제작이 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 LCP의 열가소성 특성을 이용하여 seed 구리 도금 층을 형성하여 열 압착 후 패턴 도금 법으로 $10{\mu}m$ 이하의 패턴을 형성하였으며 구리층과 LCP 간의 접합강도를 열 압착 온도 별로 측정하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.335-335
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• 2012

높은 효율의 InGaN/GaN 전광소자는 현대 조명 산업에 필수적인 역할을 하고 있다. 전광소자의 효율을 높이는 데에는 여러가지 한계들이 있다. 예를 들면 높은 전류에서의 효율 저하, GaN의 전위결함에 의한 비발광 재결합의 발생 등이 있다. 이러한 한계를 극복하고자 InGaN/GaN 전광소자의 효율을 높이기 위해 사파이어 기판의 표면을 거칠게 바꾸는 방법, 무분극 전광소자, 표면 플라즈몬 등 여러가지 많은 방법들이 개발되고 있다. 본 실험에서는 유기금속화학증착 방법을 이용하여 사파이어 기판위에 Si이 도핑된 n-type GaN를 3.0 um 증착 하였고 그 위에는 9층의 양자 우물 층을 쌓았다. 마지막으로 위층은 Mg 이 도핑된 p-type GaN를 200 nm 증착 하여 소자를 형성하였다. 포토리소그래피 공정과 에칭공정을 통하여 7 um 인 선 패턴을 가진 시료를 완성하였다. 투과 전자 현미경의 측정 결과 맨 위층인 p-GaN의 에칭된 깊이는 175 nm 이였다. 금속박막을 증착하기 위해 열증착 방법으로 금과 은의 박막을 두께를 달리하여 0~40 nm증착 하였다. 금과 은의 두께에 따른 광발광 측정 결과 은(Ag)박막만 40 nm 일 경우 금속박막이 없는 시료보다 광발광 효율이 7배 증가하였고 금 10 nm와 은 30 nm 인 경우에는 3.5배 증가하였다. 또한 패턴의 폭에 따른 광발광 증가를 알아보고 광발광 증가가 일어나기 위한 최적의 패턴조건을 알고자 폭을 5, 10 um 달리하였고, 원자간 힘 현미경과 전자현미경을 이용하여 에칭된 패턴의 폭과 두께를 확인하였다. 본 실험을 통해 금과 은박막에 의한 표면플라즈몬 효과와 광발광 효율증대에 대해 토의할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제14권4호
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• pp.125-136
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• 1992

일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.