LED는 기존의 발광원에 비해 훨씬 높은 파워와 효율성으로 인해 최근 들어 각종 조명이나 교통신호 등에서 사용이 급증하고 있다. LED 재료를 위해 지금까지 여러가지가 연구되어 왔는데, 갈륨 질화물 (Gallium Nitride, GaN)에 기반한 시스템이 최근들어 가장 큰 관심을 받고 있다. GaN 방식은 열적으로 매우 안정성이 있고, 1.9 ~ 6.2 eV 범위의 넓은 밴드의 Gap, 그리고 인듐이나 알루미늄과 결합하여 청, 녹, 백색등의 다양한 빛을 발생할 수 있는 장점을 가지고 있다. 예를 들어 청색 LED는 광학 방식의 기록매체에, 백색 LED는 기존의 조명램프의 대체용으로 활용이 가능하다. 이러한 장점 덕분에 GaN기반 LED 시장은 1994년에 최초로 상용화 된 이래 최근 급격한 성장을 보여 왔다. 그러나 GaN은 다른 III~V 타입의 반도체 재료와는 달리 재료가 성장하기 위해 사파이어와 같은 별도의 기판을 필요로 하는 문제가 있다. 이것은 결국 전위발생과 같은 격자의 부조화 같은 문제를 야기하여 결국 LED의 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HVPE(Hydride Vapor Phase Epitaxy) 방법이 개발되었는데, 이 방법은 시간당 100 미크론의 매우 빠른 성장속도로 높은 두께의 레이어를 만드는 장점이 있다. 이렇게 성장된 GaN 레이어는 베이스 기판에서 쉽게 분리되어 활용이 가능하다. 그러나 HVPE 기술은 성장 공정에서 두께를 균일하게 만들도록 제어하는 것이 매우 어렵다는 문제가 있다. 따라서 HVPE 방식에서는 이러한 조건을 만족시키기 위해 반응현상에 대한 물리적 해석을 토대로 공정조건을 정밀하게 설계해야 한다. 이를 위해 최근에 실험 또는 시뮬레이션을 활용하여 이러한 공정조건을 향상시키기 위한 여러 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 연구의 일환으로 반응로에 투입되는 여러 기체의 유량과 존별 주변온도 조건을 입력변수로 하고, 이들이 GaN 성장에 미치는 영향을 분석하였다. HVPE 시스템에서 가장 이상적인 목표는 반응기체가 층류유동을 유지하면서 대부분의 반응이 기판위에서 이뤄지며, 기판위에서 성장되는 재료의 두께가 균일하게 되는 것이다. 입력변수들이 이러한 결과에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하기 위해 전산유체역학(CFD, Computational Fluid Dynamics)을 수행하는 상용코드 FLUENT를 사용하였다. 보다 실제에 가까운 해석을 위해서는 기체간의 화학반응을 포함해야 하나, 해석의 편의와 효율을 위해 본 연구에서는 열 및 유동해석만을 수행하였다. 한편 실제 반응로의 우수성은 성장속도와 두께분포의 균일도를 통해 평가된다. CFD 해석을 통해 이들을 분석하기 위해 기존에 수행한 실험조건을 해석하고 해석결과의 유동패턴/압력분포를 실험결과의 성장속도/두께분포와 비교하고, 이중에서 관련성이 높은 해석결과변수를 우수성 평가에 활용하였다. 기존의 실험결과를 토대로 이러한 중요 결과변수와 함께 이들에 대한 목표값이 도출되고 나면, 입력 공정조건 - 사용기체의 유량과 주변온도 조건 - 에 대해 실험계획(DOE,Design of Experiment)을 수립하고 목표성능을 구현하기 위한 최적설계를 수행할 수 있다. 일반적으로 CFD를 통해 최적의 설계나 공정조건을 탐색하는 작업은 1회의 CFD 계산시간이 매우 오래 소요되기 때문에 쉽지 않다. 그러나 본 연구에서는 CFD와 DOE의 적절한 조합을 통해 적은 수의 해석을 가지고도 원하는 결과를 효율적으로 얻는 것이 가능함을 입증하고자 한다. 본 발표에서는 아직 이러한 연구가 완성되지 않은 시점에서 제반 연구개요를 소개하고 현 시점까지의 연구 결과 및 향후 계획을 소개하고자 한다.
생열귀나무의 번식에 관한 연구로 개갑처리와 GA$_3$의 처리에 따른 발아율 향상에 대한 실험 결과는 다음과 같다. 1. 생열귀나무의 과실의 길이는 13cm, 폭은 0.9cm 였으며, 과실내의 종자수는 89개였다. 종자의 길이는 4.9mm, 폭은 2.87mm였으며 천립중은 7.76g이었다. 자연매장 보다는 15$^{\circ}C$ incubator에서 층적저장한 것이 개갑율 10.5%로 높았고 또한 4$^{\circ}C$ 저온저장후 개갑율도 46.6%로 가장 양호하였다. 2.개갑된 종자의 발아율이 비개갑된 종자에서는 보다 우세하였으며 최적 발아온도는 15$^{\circ}C$임을 알수 있었다. 개갑된 종자에서의 GA3의 효과는 농도처리에 따라 커다란 효과를 보이지 않았으며 개갑된 종자와 비개갑된 종자 모두 200ppm 이상으로 처리하면 오히려 발아율이 감소하는 경향을 나타냈다. 3. GA$_3$의 처리의 효과가 발아적온이나 개갑종류에 따라 뚜렷하지 않은 반면 비성숙된 종자의 상태(비개갑종자)와 발아 불량조건(4$^{\circ}C$, 비개갑종자)에서는 뚜렷이 나타났다.
전류 차단층으로서 AlAs 자연산화층 ($AlO_x$) 을 갖는 InGaAs 양자점 (quantum dot) 구조를 분자선 박막 성장법 (molecular-beam epitaxy)과 습식 산화법 (wet oxidation)을 이용하여 제작하였고, 이들 구조의 열처리에 따른 광학적인 특성 변화를 photoluminescence (PL), PL excitation, 그리고 공간 분해능을 갖는 micro-PL을 이용하여 분석하였다. 습식 산화와 열처리 과정을 통해 intermixing된 InGaAs 양자점 영역에서 PL 특성을 조사한 결과, intermixing 되지 않은 영역보다 높은 에너지에서 완만한 PL peak이 추가적으로 관측되었다. 산화되지 않은 (non-oxided) AlAs 아래에 있는 InGaAs 양자점 영역에서는 약 1.1 eV에서 PL emission이 주로 관측되었으나, $AlO_x$와 $SiN_x$에 의해 intermixing 된 InGaAs 양자점 영역에서는 각각 약 1.16 eV와 $1.18{\sim}1.20$ eV 에서의 PL emission도 함께 관측되었다. 실험 결과, $AlO_x$층이 있는 InGaAs 양자점 영역이 산화 되지 않은 AlAs층이 있는 영역에 비해서 intermixing 효과가 크게 작용함을 알 수 있었다.
This paper presents the use of a simple genetic algorithm for the tuning of a proportional-integral speed controller for an induction motor drive. The influence of population size, generation number and rate of mutation on the convergence of the genetic algorithm is investigated. On Matlab/Simulink environment, this paper proposes an optimal GA-PI controller of indirect vector control for induction motor drive system. The simulation results verify that the system has a more robust to the parameter variation than classical PI controller.
The fundamental transverse mode lasing of a hybrid laser diode is a prerequisite for efficient coupling to a single-mode silicon waveguide, which is necessary for a wavelength-division multiplexing silicon interconnection. We investigate the lasing mode profile for a hybrid laser diode consisting of silicon slab and InP/InGaAsP deep ridge waveguides. When the thickness of the top silicon is 220 nm, the fundamental transverse mode is lasing in spite of the wide waveguide width of $3.7{\mu}m$. The threshold current is 40 mA, and the maximum output power is 5 mW under CW current operation. In the case of a thick top silicon layer (1 ${\mu}m$), the higher modes are lasing. There is no significant difference in the thermal resistance of the two devices.
This paper presents models of fuzzy inference systems that can be built from a set of input-output training data pairs through hybrid structure-parameter learning. Fuzzy inference systems has the difficulty of parameter learning. Here we develop a coding format to determine a fuzzy neural network(FNN) model by chromosome in a genetic algorithm(GA) and present systematic approach to identify the parameters and structure of FNN. The proposed FNN can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions by modifying the connection weights of the networks using the GA and the back-propagation learning algorithm. In order to show effectiveness of it we simulate and compare with conventional methods.
The PBL (Poly-butadiene Latex) production process is a typical batch process. Changes of the reactor characteristics due to the accumulated scaling with the increase of batch cycles require adaptive tuning of the PID controller being used. In this work we propose a tuning method for PID controllers based on the closed-loop identification and the genetic algorithm (GA) and apply it to control the PBL process. An approximated process transfer function for the PBL reactor is obtained from the closed-loop data using a suitable closed-loop identification method. Tuning is performed by GA optimization in which the objective function is given by ITAE for the setpoint change. The proposed tuning method showed good control performance in actual operations.
Recently with growth in the capability of super computers and Parallel computers, shape design optimization is becoming easible for real problems. Also, Computational Fluid Dynamics(CFD) techniques have been improved for higher reliability and higher accuracy. In the shape design optimization, analysis solvers and optimization schemes are essential. In this work, the Roe's 2nd-order Upwind TVD scheme and DADI time march with multigrid were used for the flow solution with the Euler equation and FDM(Finite Differenciation Method), GA(Genetic Algorithm) and Kriging were used for the design optimization. Kriging were applied to 2-D airfoil design optimization and compared with FDM and GA's results. When Kriging is applied to the nonlinear problems, satisfactory results were obtained. From the result design optimization by Kriging method appeared as good as other methods.
Two dimensional turbulent flow simulations on the low Mach number - high Reynolds number flow about the NACA 4412 airfoil are carried out as the airfoil approaches a ground. It has turned out that angle of attack between 2 and 8 degrees is recommended for the airfoil to utilize the benefit of ground effect. For the large angle of attack, the increment of lift due to the ground effect is faded away and negative aerodynamic effect such as destabilizing aspect in static longitudinal stability occurs and the separation point moves to forward as the airfoil approaches a ground.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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