• Title/Summary/Keyword: 패턴층

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나노 임프린트 리소그래피 기술을 이용한 투명 전극 재료의 직접 나노 패턴 형성 기술

  • Yang, Gi-Yeon;Yun, Gyeong-Min;Lee, Heon
    • Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.51.1-51.1
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    • 2009
  • 나노 임프린트 리소그래피 기술은 마스터 몰드 표면의 나노 패턴을 물리적인 가열, 가압 공정을 통해 기판 위의 고분자 층으로 전사시키는 기술이다. 이 기술은 기존의 노광 기술과는 다르게 직접적인 접촉을 통해 패턴을 형성하기 때문에 기능성 물질의 직접 패턴 형성이 가능한 기술이다. 투명 전극 재료는 다양한 분야으로의 응용이 가능하기 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. ITO는 높은 투과율과 전도성 때문에 대표적인 투명 전극 물질로 사용되고 있다. 본 연구에서는 ITO nano particle solution을 이용하여 thermal 임프린팅 공정을 진행해 ITO nano pattern을 형성하는 연구를 진행하였고 이와 같은 기술을 이용하여 glass와 LED 기판에 ITO nano pillar pattern을 제작하였고 이를 주사 전자 현미경과 UV/vis를 이용하여 형성된 나노 ITO 나노 패턴의 구조와 광학적 특성을 분석하였다.

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Measuring Method of Planar Displacement Referring to The Double Linear Patterns (이중화된 패턴을 참조하는 평면 변위 측정 방법)

  • Park, Sung Jun;Jung, Kwang Suk
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.16 no.7
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    • pp.4405-4410
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    • 2015
  • Two-dimensional displacements are obtained from the sandwiched patterns, which superpose two linearly-periodic patterns orthogonally, respectively. The transparent top pattern is identified by deflection of the laser beam due to a difference of refractivity and the opaque bottom pattern is identified by deviation of the beam intensity due to a difference of reflectance. In the sample setup, the top pattern made up of build-up film is manufactured by UV laser machining and the bottom pattern is manufactured by ultra-precision trench machining and deposition for aluminum plate. The proposed decoding method is verified experimentally using the $10{\mu}m$ equally spaced sample patterns and the devised optical system. The Korea Academia-Industrial cooperation Society.

Enhancement of Light Extraction Efficiency of OLED Using Si3N4 Nano Pattern on Glass Substrate

  • Park, Sang-Jun;Jo, Jung-Yeon;Kim, Yang-Du;Yu, Sang-U;Heo, Ju-Hyeok;Seong, Yeong-Hun
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2014.02a
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    • pp.251.1-251.1
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    • 2014
  • Oraganic Light Emitting Diodes (OLED) 소자의 광추출 효율을 향상시키기 위한 방안으로 나노급 사이즈의 고 굴절률 패턴을 기판의 내부 패턴에 적용하였다. 100 nm 및 300 nm의 직경을 갖는 Si3N4 나노 패턴을 나노 임프린트 리소그래피와 건식 식각 공정을 통하여 OLED의 유리기판에 형성을 하였다. 그리고 Silicon On Glass (SOG) 물질을 패턴이 전사된 기판에 스핀 코팅으로 평탄화 공정을 진행 함으로써 OLED소자의 전기적인 특성이 떨어지는 문제점을 개선하였다. 그러고 나서 Si3N4 나노 패턴이 형성되고 평탄화 공정을 마친 기판상 OLED 소자를 제작하였다. OLED의 발광층에서 발생한 빛은 Si3N4 나노패턴에 의해 산란되어 광 추출 효율을 개선할 수 있다. 본 연구에서 두 가지 종류 100nm, 300nm 높이의 Si3N4 나노패턴으로 높이에 따른 광 추출 효율을 비교하고자 OLED 소자를 제작하였다. 기판에 Si3N4 패턴이 형성된 OLED의 효율은 Si3N4 300nm에서 13.1% 증가하였다.

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A Novel Model, Recurrent Fuzzy Associative Memory, for Recognizing Time-Series Patterns Contained Ambiguity and Its Application (모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 모델 RFAM과 그 응용)

  • Kim, Won;Lee, Joong-Jae;Kim, Gye-Young;Choi, Hyung-Il
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.4
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    • pp.449-456
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    • 2004
  • This paper proposes a novel recognition model, a recurrent fuzzy associative memory(RFAM), for recognizing time-series patterns contained an ambiguity. RFAM is basically extended from FAM(Fuzzy Associative memory) by adding a recurrent layer which can be used to deal with sequential input patterns and to characterize their temporal relations. RFAM provides a Hebbian-style learning method which establishes the degree of association between input and output. The error back-propagation algorithm is also adopted to train the weights of the recurrent layer of RFAM. To evaluate the performance of the proposed model, we applied it to a word boundary detection problem of speech signal.

Structural Design of Differential Evolution-based Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Networks (차분 진화알고리즘 기반 다중 출력 방사형 기저 함수 다항식 신경 회로망 구조 설계)

  • Kim, Wook-Dong;Ma, Chang-Min;Oh, Sung-Kwun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1964-1965
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    • 2011
  • 본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.

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Effect of Space Charge on the PD Pattern or Dielectric barrier Discharge at AC Voltage (교류전압에서 PD 패턴(또는 유전체장벽 효과)에 미치는 공간전하의 영향)

  • 황보승;이동영
    • Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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    • 1998.11a
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    • pp.101-107
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    • 1998
  • 본 논문에서는 최근 국내·외적으로 활발하게 연구되고 있는 고분자 절연재료에 있어서 공간 전하가 전기적 특성에 미치는 영향에 대한 연구로서, 기존에는 보고되지 않았던 새로운 측정시스템과 분석 방법을 제시하였다. 그리고, 이러한 측정시스템을 이용하여 교류전압 하에서 PD 발생시에 절연체 표면에 축적되는 공간전하의 직접적인 관측을 통하여 공간전하와 PD와의 연관성에 대한 규명을 실시하였다. 실험결과로부터 PD 패턴은 방전에 의해 절연체 내부보다는 표면에 축적되는 동적 공간전하와 매우 밀접한 관계를 가지고 있는 것을 알 수 있었으며, 또한 PD 발생시 공기층 전압은 이러한 동적 공간전하에 의해 지배됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 일정전계 이상에서는 공간전하의 축적에 의한 영향으로 PD 크기와 공기층 전압은 더 이상 증가하지 않았다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과는 유전체장벽방전을 이용한 NOx, SOx 등의 공해물질의 분해에 있어서, 현재까지는 분해시스템에 전달되는 전력은 인가전압의 주파수와 크기에 비례하는 것으로 생각해 왔으나, 본 실험결과를 통하여 일정전계 이상에서는 전압상승에 의한 분해 효율의 향상을 기대하기 힘들다는 것을 나타낸다.

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The Reconstruction of Tomographic Images using STAM System (STAM 시스템을 이용한 토모그라픽 영상 복원)

  • Hwang, Ki-Hwan;Kim, Hyun;Kim, Jong-Chan;Jun, Kye-Suk
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.8
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    • pp.88-92
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    • 1998
  • 본 논문에서는 다층구조물에 대한 토모그라픽 영상을 복원하기 위해 기존의 SLAM 시스템에 쿼드러쳐 검출기와 시료회전장치를 부가하여 STAM 시스템을 구성하고 BFP 알 고리즘을 이용하여 영상복원 프로그램을 개발하였다. 본 실험에서는 시료로서 알루미늄을 사용하여 2개 층이 서로 다른 패턴을 갖는 불균질 층을 만들고 그 사이를 물로써 채워진 다 층구조물을 구성하였으며 또한 불균질 층 간격을 각각 8λ, 10λ 그리고 12λ가 되도록 제 작하였다. 이들 시료는 STAM 시스템에서 4중 프로젝션(0°, 90°, 180°, 270°)시켜 토모 그라픽 데이터를 획득하고 이를 영상처리하여 토모그라픽 영상을 복원하였다. 영상분석 결 과, 본 STAM 시스템은 4중 프로젝션시 12λ의 불균질 층 간격에서 높은 분해능의 토모그 라픽 영상을 얻을 수 있었고 각 층에 대한 위치를 결정할 수 있었다.

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Organic insulate printing by gravure offset method for OLED Lighting

  • Lee, Chan-Jae;Ok, Gi-Hun;Yun, Seo-Yeon;Gwak, Min-Gi;Lee, Jeong-No
    • Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.108.1-108.1
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    • 2012
  • 높은 균일도의 대면적 OLED 조명을 만들기 위해서는 보조배선이 필요하다. 이 때 보조배선이 노출되면 보조배선에서 발생하는 누설전류로 인하여 디바이스가 효율적으로 구동이 되지 않는다. 그래서 누설전류를 막기 위하여 절연층을 사용하게 된다. 본 연구에서는 그라비아 오프셋 프린팅 방식으로 절연층을 형성 하였다. 그라비아 오프셋 프린팅 방식은 포토리소그래피 공법에 비해 공정이 간단하여 제작비용이 낮아지고, 친환경적인 이점이 있다. 절연층 재료로는 PVP 유기 절연체를 사용하였다. 이 PVP 유기 절연체는 PVP Poly-4-vinylphenol, Propylene glycol monomethyl ether acetate, 그리고 Poly(melamineco-formaldehyde) metylate 재료들을 적절한 비율로 혼합하여 제작하였다. 제작된 용액은 최대 1840cps의 점도를 가지고 있다. 이 PVP용액으로 인쇄 테스트를 진행하였다. 일반적으로 그라비아 오프셋 프린팅 방식에서는 고점도 재료가 사용되지만, 이 PVP용액은 낮은 점도에서도 프린팅이 잘 되는 것을 확인 할 수 있었다. 재료의 열처리는 $100^{\circ}C$에서 10분 건조 후 $200^{\circ}C$에서 15분의 큐어링을 진행하였다. 인쇄에 사용한 패턴의 선폭은 50um~100um로 구현하였으며, 약 120cps의 점도에서 선폭 및 해상도가 패턴과 가장 유사하게 나타났다. 인쇄 후의 절연층은 최종적으로 약 1um의 두께와 낮은 접촉각을 형성하였다. 누설전류는 전압 20V인가시 0.12pA/$cm^2$의 값을 가진다. 이 결과는 동일 두께의 스핀코팅과 비슷하였다. 우리는 이 결과값을 토대로 보조배선과 PVP 유기 절연층을 그라비아 오프셋 프린팅 방식으로 인쇄 한 OLED 조명을 제작하였다.

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Deposition of Micropattern using The Laser Direct Writing Method with a polymer coating layer (폴리머 코팅층 레이저 직접묘화법을 이용한 미세패턴증착)

  • Lee, Bong-Gu
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.15 no.12
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    • pp.6980-6985
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    • 2014
  • A micro-conductive pattern was fabricated on an insulating substrate ($SiO_2$) surface using a laser direct writing method. In the LIFT process, when the laser beam irradiates a thin metal film, the photon energy is absorbed by the film and converted to thermal energy, and the thermal decomposition reaction produced by the resulting heat conduction forms a deposit on the substrate. The resistivity of the micro-electrodes deposited through LIFT process with and without polymer coating was measured. The results showed that the electric conductivity of the micro-pattern and micro-structure can be increased approximatly two times when the deposited micropattern is fabricated through a LIFT process with a polymer coating, compared to the case without a polymer coating.

Type-2 Fuzzy Neural Networks for Pattern recognition (패턴인식을 위한 Type-2 Fuzzy Neural Networks)

  • Ji, Kwang-Hee;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1869_1870
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Type-2 Fuzzy Neural Networks(T2FNN)를 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. T2FNN은 Fuzzy C-Means(FCM)을 Type-2 Fuzzy C-Means로 확장시킨 것이라 할 수 있으며, Input layer, Fuzzyification layer, Inference layer, Deffuzification layer의 4층 네트워크로 구성된다. interval Type-1 퍼지 집합인 후반부의 연결가중치는 Gradient Descent Method를 이용하여 학습한다. 제안된 RBF 신경회로망은 모의데이터와 패턴인식 성능 평가에 많이 사용되는 machine learning 데이터에 적용하여 패턴 분류기로서의 성능을 평가받는다.

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