• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.338-338
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• 2010

공정 중 발생하는 입자는 반도체 생산 수율에 가장 큰 영향을 끼치는 원인으로 파악되며, 생산 수율을 저하시키는 원인 중 70% 가량이 이와 관련된 것으로 알려져 있다. 현재 반도체 공정에서 입자를 계측하는데 사용하는 PWP (Particle per Wafer Pass) 방법은 표준 측정방법으로 널리 쓰이고 있으나, 실시간으로 입자의 양을 측정할 수 없고, Test wafer 사용에 따른 비용증가의 단점이 있어 공정 중에 입자를 실시간으로 측정할 수 있는 대안기술이 필요한 실정이다. ISPM (In-Situ Particle Monitoring)은 레이저 산란방식을 이용한 실시간 입자측정 장비로서 오염원 발생에 대한 즉각적인 대처와 조치가 가능하고 부가적인 추가 비용이 발생하지 않기 때문에 실시간 모니터링 장비가 없는 현재의 반도체 공정에 충분히 적용될 가능성이 있다. 특히 CVD 공정은 반도체 공정의 약 30%를 차지할 만큼 중요한 단계로 생성되는 오염입자 모니터링을 통해 공정 불량 유무를 판단할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 Silane 가스를 이용한 PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition) 공정 중 발생되는 오염입자를 ISPM을 이용하여 실시간으로 측정하였다. 챔버 배기구에 두 가지 타입의 ISPM을 설치하고 공정압력, 유량, 플라즈마 파워를 공정변수로 하여 각각의 조건에서 발생되는 오염입자의 분포 변화를 실시간으로 측정하였으며 결과를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2008.11b
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• pp.140-143
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• 2008

The Operation of high speed train in year 2004 bring about a great change in railroad industry. Especially in railroad construction field we have acquired great Know-how. And up to now we are building up operation skills. But the high speed train system are totally imported, so it is necessary to investigate some of the equipment based on our own environment. In case of Toughened Glass Stem Insulator, we don't have any application case in domestic and limited in abroad. So there must be some characteristic estimation. This paper introduces estimation methode in three different field. First electrical field, Second physical field and finally environment circumstance. In Electrical field, amplitude and number of time for abnormal peak voltage data are collected. And in physical field case, amplitude and trend of vibration in to the insulator are examined. And I circumstance case, possibility of flying gravel and ice clod are investigated. Through this basic data, suitability for Toughened Glass Stem Insulator using in domestic will be accumulated and estimated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.2461-2466
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• 2003

This paper presents a simple sensor fusion algorithm using neural network for navigation of mobile robots with obstacle avoidance and trap recovery. The multiple sensors input sensor data to the input layer of neural network activating the input nodes. The multiple sensors used include optical encoders, ultrasonic sensors, infrared sensors, a magnetic compass sensor, and GPS sensors. The proposed sensor fusion algorithm is combined with the VFH(Vector Field Histogram) algorithm for obstacle avoidance and AGPM(Adaptive Goal Perturbation Method) which sets adaptive virtual goals to escape trap situations. The experiment results show that the proposed low-level fusion algorithm is effective for real-time navigation of mobile robot.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.12 no.6
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• pp.395-403
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• 2017

Image processing for object detection and identification has been studied for supply chain management application with various approaches. Among them, feature pointed detection algorithm is used to track an object or to recognize a position in automated supply chain systems and a depth image based feature point detection is recently highlighted in the application. The result of feature point detection is easily influenced by image noise. Also, the depth image has noise itself and it also affects to the accuracy of the detection results. In order to solve these problems, we propose a novel hybrid filtering mechanism for depth image based feature point detection, it shows better performance compared with conventional hybrid filtering mechanism.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.51-54
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• 2000

This paper describes the fixed-point DSP implementation of a CELP(code-excited linear prediction)-based speech coder. The effective realization methodologies to maximize the utilization of the DSP's architectural features, specifically Parallel movement and pipelining are also presented together with the implementation results targeted for the ITU-T standard G.723.1 using Motorola DSP56309. The operation of the implemented speech coder is verified using the test vectors offered by the standard as well as using the peripheral interface circuits designed for the coder's real-time operation.

• 축산식품과학과 산업
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• v.9 no.1
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• pp.44-57
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• 2020

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.161-164
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• 2007

우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09a
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• pp.423-426
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• 2003

In this paper, we use the modular neural network and recurrent neural network structure to implement the artificial brain information processing. We also select related adaptive learning methods to learn the entirely new input in the existed neural network. With this, a part of information process in brain is implemented as and autonomous and adaptive model by neural network and further more, the entire model for information process in brain can be introduced.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09a
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• pp.694-697
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• 2003

In this paper, we propose modular network to solve difficult and complex problems that are seldom solved with Multi-Layer Neural Network(MLNN). The structure of Modular Neural Network(MNN) in researched by Jacobs and jordan is selected in this paper. Modular network consists of several Expert Networks(EN) and a Gating Network(CN) which is composed of single-layer neural network(SLNN) or multi-layer neural network. We propose modular network structure using Recurrent Neural Network(RNN), since the state of the whole network at a particular time depends on aggregate of previous states as well as on the current input. Finally, we show excellence of the proposed network compared with modular network.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.57.2-57.2
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• 2015

경희대학교 우주과학과 학술동아리 [New K.O.A.L.A]는 학부 학생들의 학술적 관심을 바탕으로 1996년에 결성되었다. 지난 20년 동안, 학생들은 측광 및 분광학적 관측을 중심으로 다양한 프로젝트들을 진행해왔으며, 본 프로젝트는 그 중 하나다. 우리는 2014년 10월에 교내 76cm 반사망원경을 이용하여 W UMa형 접촉쌍성 AB And를 측광 관측했고, 이번에 그 분석 결과들을 발표한다. 마지막으로, 학부 학생들의 입장에서 바라본 '연구'에 대한 고찰 및 애로사항들도 간단히 소개한다.