본 논문은 사출성형 제품에 존재하는 여러 가지의 패턴의 결함을 신경회로망을 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 룩업테이블을 이용하였고, 기존의 이미지 비교에 의한 방법을 지양하여 결함분류를 위한 신경회로망의 학습표본을 위한 특징점을 추출하고 결함추출과 분류알고리즘을 제안하였다. 총 500개의 사출성형 제품의 패턴에 대하여 신경회로망의 학습을 통하여 약 3%의 제품의 패턴에서 결함을 검출하였고 패턴의 직경에 대한 불량으로 대부분 분류되었다. 제안된 시스템을 이용한 결함 검출 방법은 사출성형 제품의 미세한 패턴을 검출하는 데 시간과 경비를 줄일 수 있는 효과적인 대안으로 기대한다.
본 연구는 많은 기업들이 SCM의 중요성을 인식하고 도입하여 활용을 하고 있는 정보시스템의 발전 단계에서 공급사슬에 참여하고 있는 기업이 어떻게 SCM을 활용하고 있는지에 초점을 둔 연구라 할 수 있다. 기존 연구에서 도출한 SCM 활용 목적에 대한 설문 항목을 중심으로 기업이 활용하고 있는 SCM 활용 패턴을 도출하였다. 군집 분석 방법을 활용하여 집단에 특성을 배정하여 동일 집단에 속한 대상의 유사성을 갖게 함으로써 집단 간의 차이를 명확하게 하였다. 군집 분석 결과 효율성을 추구 형, 군집, Business process 정확성 추구형 집단과 환경 변화 대응 추구형 군집으로 패턴을 나눌 수 있었다. 응답 기업을 Miles와 Snow의 전략유형으로 분류하여 응답 기업의 전략 유형을 판별한 결과 분석자형 40.6%, 방어자형 15.1%, 공격자형 37.2%, 반응자형 6.9%로 조사되었다. 위에서 유형화한 SCM의 활용 패턴과 전략유형을 Matrix화하여 가설인 SCM 활용 패턴과 전략유형의 적합도와 SCM 성과 만족도와의 관계를 검증하였다. 연구를 수행한 결과 기업이 SCM을 활용할 때, SCM 활용 패턴 및 전략 유형에 따라 SCM 성과 만족도가 다르게 나타난다는 것을 알 수 가 있다.
최근의 모바일 기기들이 다양한 진동 패턴을 제공하면서 모바일 기기에서의 촉감 제공과 관련된 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서는 특정 메시지를 추상적인 진동 패턴으로 상징화 시킬 뿐 현실적인 촉감 제공에 관한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 보다 현실적인 촉감 제공을 위한 진동 패턴에 대해 논의하고, 압전 액츄에이터를 사용하여 스크롤 상황을 그대로 표현할 수 있는 진동 패턴을 제작하였다. 그리고 스크롤 상황을 표현하는 여러 가지 진동 패턴과 진동의 이동 시간에 따라 느낌 평가 및 스크롤 방향에 대한 인식률 평가를 실시하였다. 평가 결과 12 가지의 스크롤 방향에 대해 80% 이상의 인식률을 보였고, 여러 가지 스크롤 패턴 형태와 스크롤 진동의 이동 시간에 따라 다양한 스크롤 촉감을 가질 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 통해 앞으로 모바일 기기에서 좀 더 현실적인 촉감 제공이 가능할 것으로 기대된다.
3족 질화물계 물질은 발광다이오드와 같은 광전자소자적용에 있어서 매우 우수한물 질이다.일반적으로, GaN 에피 성장에 있어서 저온 중간층을 삽입한 2 단계 성장 방법은 낮은 결함밀도와 균일한 표면을 얻기 위해 도입된 기술이다. 특히 AlN 중간층은 GaN 중간층과 비교하였을 때 결정성뿐만 아니라 높은 온도에서의 열적안정성, GaN 기반의 자외선 검출기서의빛 흡수 감소 등의 장점을 가지고 있다. 또한 패턴 사파이어 기판위 GaN 에피 성장은 측면성장 효과를 통해 결함 밀도 감소와 광 추출 효율을 향상시키는 것으로 알려져 있다.또한 열응력으로 인한 기판의 휨 현상은 박막성장중 기판의 온도 분포를 불균일하게 만드는 원인이 되며 이는 결국 박막 조성 및 결정성의 열화를 유도하게 되고 최종적으로 소자특성을 떨어 뜨리는 원인이 되는데 AlN 중간층의 도입으로 이것을 완화시킬 수 있는 효과가 있다. 하지만, AlN 중간층이 패턴된 기판 위에 성장시킨 GaN 에피층에 미치는 영향은 명확하지 않다. 본 연구팀은 일반적인 c-plane 사파이어 기판과 플라즈마 건식 에칭을 통한 렌즈 모양의 패턴된 사파이어 기판을 이용해서 AlN 중간층과 GaN 에피층을 유기금속 화학기상증착법으로 성장하였다. 특히, 렌즈 모양의 패턴된 사파이어 기판은 패턴 모양과 패턴 밀도가 성장에 미치는 영향을 연구하기 위해 두가지 패턴의 사파이어 기판을 이용하였다. AlN 중간층 두께를 조절함으로써 최적화된 GaN 에피층을 90분까지 4단계로 시간 변화를 주어 성장 양상을 관찰한 결과, GaN 에피박막의 성장은 패턴 기판의 trench 부분에서 시작하여 기판의 패턴부분을 덮는 측면 성장을 보이고있다. 또한 TEM과 CL을 통해 GaN 에피박막의 관통 전위를 분석해 본 결과 측면 성장과정에서 성장 방향을 따라 옆으로 휘게 됨으로 표면까지 도달하는 결정결함의 수가 획기적으로 줄어드는 것을 확인함으로써 고품질의 GaN 에피층을 성장시킬 수 있었다. 그리고 패턴밀도가 높고 모양이 볼록할수록 측면 성장 효과로 인한 결정성 향상과 난반사 증가를 통한 임계각 증가로 광추출 효율이 향상 되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 최적화된 AlN 중간층을 이용하여 패턴 기판위에서 고품질의 GaN 에피층을 성장시킬 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권3호
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pp.251-257
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2017
본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 퓨리에 변환을 이용한 주기적인 셀 패턴 제거에 기반한 결함검출 방법을 제안한다. 셀 영상은 결함검출을 어렵게 하는 주기적인 셀 패턴을 포함하므로 패턴 제거가 중요하다. 먼저 셀 영상에 대해 퓨리에 변환을 이용하여 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼에서 큰 값의 계수는 셀 패턴에 관련된 계수이므로 적응적 필터를 이용하여 큰 값의 계수를 제거한다. 그리고 필터링된 스펙트럼을 역 퓨리에 변환을 이용하여 셀 패턴이 제거된 영상을 얻는다. 다음으로 셀 패턴이 제거된 영상에서 STD 방법으로 결함을 검출한다. TFT-LCD 셀 영상에 대해 제안 방법의 타당성을 검증한 결과, 제안 방법이 우수한 결함검출 성능을 가짐을 확인하였다.
고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.
본 논문은 고속으로 생산되는 제품의 영상을 캡쳐한 후 영상처리 기법 중 에지 추출 알고리즘을 응용하여 조명에 투과된 제품의 에지를 추출 및 필터링 하는 방법으로 결함 검출 시스템을 설계한다. 소형의 임베디드 기기에 패턴 매칭 영상처리 기법을 이용하여 결함을 검출하고 패턴의 비 매칭 정도를 기준점에 따라 정상 또는 불량 판정을 할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 탑재하였고, 어플리케이션의 불량 판정 알고리즘으로는 NGC (Normalized GrayScale Corelation) 기법을 사용하였고 검출 판정 결과 적절한 판정값을 입력하는 것으로 기준 패턴과 형상이 다른 대상의 불량을 판정한다.
제지 제조 산업은 대규모 설비가 요구되는 장치산업으로서 생산 설비의 자동화가 꼭 요구된다. 특히 제조공정의 효율성을 얻기 위해서는 제지 제조 공정 중에서 발생하는 지절의 결함을 효과적으로 검출하고 이를 분류하는 효율적인 요소 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 제지 제조 공정 방식의 문제점을 제시하고, 이를 효과적으로 개선하기 위하여 국부 이진 패턴 분석에 의한 지절 결함 검출 시스템을 제안하고 구현된 결과를 제시한다. 제안한 시스템은 제지 지절 결함에 대해 국부 이진 패턴 분석법을 이용하여 분류하고 이를 인식하는 방식으로 구성된다. 제안된 시스템은 에지형과 영역형 결함으로 지절 결함으로 분류하고, 현장 시스템에 설치되어 안정적인 결과를 보임이 검증되었다.
본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.
반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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