결함검사는 생산공정에 있어서 상품의 디자인과 함께 매우 중요한 부분으로서, 상품의 경쟁력을 높이는데 필수 불가결한 것이다. 만약, 실시간 결함검출이 상품에 대한 어떤 손상도 없이 할 수 있다면, 품질 및 공정의 효율적 관리와 고비용 인력의 절감을 통하여 생산원가를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 철판과 같은 표면에 결함이 있는 경우 필요한 정보만을 추출할 수 있는 3가지 공간필터법에 대하여 제안하였고, 공간필터의 특성을 통하여 결함검출 시스템을 구성하였다. 그리고, 최적의 표면결함 계측용 공간필터법을 개발하기 위하여 결함의 크기와 형태, 광도의 크기 및 외부 광간섭 그리고 슬리트의 개수와 같은 파라메타의 변화에 따른 측정 성능을 비교 및 분석하였다.
결함허용 시스템은 다양한 형태의 중복을 사용하여 신뢰도를 향상시킬 수 있는 반면, 시스템의 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문은 만족스러운 신뢰도를 갖추면서 추가 비용을 적게 요구하는 결함허용 컴퓨터 시스템의 구조를 결정하기 위한 설계 문제를 정의하고 탐색에 기반을 둔 해결법을 제안한다. 이 때, 탐색 기법이 방문하는 탐색 공간의 크기를 줄이기 위하여 사용되는 세 가지의 유용한 사실을 설명한다. 이를 바탕으로 삼중 모듈 중복(TMR: Triple-Modular-Redundancy), 백업 예비(backup sparing), 그리고 혼합 중복(hybride redundancy) 기법과 같은 결함허용 기법들이 시스템 구조에 적용되었을 때, 탐색 공간을 줄이는 용도로 사용될 수 있는 신뢰도 제약조건을 유도해낸다.
다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에서 결함 포용을 위한 대표적인 기법인 공간 기반 복제 기법(SRBA :Spatial-Replication-Based approach)은 이동 에이전트가 수행 중 중간 연산에 대한 빠른 결과 산출이라는 장점을 가지는 대중화된 결함 포용기법이다. 그러나 공간 기반 복제 기법을 실제 이동 에이전트 기반 컴퓨팅 환경에 적용하는데 있어서 해결되어야 하는 중요한 선결 과제 중의 하나는 단계별로 복제된 이동 에이전트들에 대한 추가 위치 관리비용을 감소시키는 것이다. 본 논문에서는 공간 기반 복제 기법에서 발생하는 불필요한 위치 관리 오버헤드를 줄이기 위해 이동에이전트를 위한 새로운 일치 관리 기법인 SRLM(Spatial Replication Location Management) 프로토콜을 제안한다. 제안된 SRLM 프로토콜은 단계군 구성시 복제된 이동 에이전트를 위한 등록 비용 및 대표 작업자에게 메시지 전달을 보강하며 메시지 전달 비용을 감소시킨다. 또한, 제안된 프로토콜은 단계 군내에서의 대표 작업자의 결함 발생시 새로운 대표 작업자의의 선출로 인한 위치 관리 문제를 해결한다.
본 논문은 레이아웃 수정에 따른 수율차 계산을 위한 새로운 모델을 제안한다. 패턴 사이의 빈 공간의 크기를 늘리거나 줄이는 레이아웃 변경으로 인한 결함 평균치의 차를 구하기 위한 식이 단락 결함과 개방 결함에 대해 제시 되었다. 미세 패턴인 조그를 포함한 구부러진 연결선등을 가지는 복잡한 레이아웃 변경은 패턴을 작은 조각으로 쪼개고 패턴 사이의 공간과 패턴의 폭을 재정의 함으로써 새롭게 모델링 하였다. 이 모델은 레이아웃 변경에 의한 수율 변화와 결함 제한적 수율에 대한 비용함수 모니터링을 쉽게 할 수 있다는 장점을 갖는다.
클러스터 시스템에서 결함이 발생하였을 때, 결함 회복 성능은 매우 중요한 설계 요소가 된다. 단일 입출력 공간(SIOS)을 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템에서, 각 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 저장하는 roll-back 결함회복 기법을 사용하는 경우, 결함 회복 성능은 SIOS가 제공하는 입출력 병렬성과 깊은 관계가 있다. 본 연구에서는 클러스터 시스템의 SIOS 구성에 참여하는 노드 수에 따른 결함 회복 성능을 HPL 벤치마크를 통하여 여러 환경에서 평가하고, 그 결과를 분석하였다. 성능 평가 수행 결과, 클러스터 시스템은 SIOS 구성에 참여하는 노드의 수가 증가할수록 우수한 결함 회복 성능을 보인다. 따라서 SIOS를 결함허용정보 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템을 설계할 경우, SIOS 구성에 참여하는 노드 수가 클러스터 시스템의 결함 회복 성능을 결정하는 데에 중요한 요소가됨을 알 수 있다.
일반적으로 초음파현미경에서 획득한 초음파 영상은 단일 동작주파수를 사용하여 획득하였으며, 분해능은 동작주파수와 초음파변환기에 의해 결정되는 공간주파수 대역에 의하여 제한되어 졌다. 본 연구에서는 초음파현미경에서 동작주파수를 변화시키면서 획득한 영상들을 합성하여 공간주파수의 축 방향 대역을 확장시킨 개선된 고체 내부의 진폭영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 실험에서는 동작주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경 시스템을 구성하였고, 이러한 처리를 위해서는 진폭과 위상영상 데이터가 필요하기 때문에 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있도록 검출기로서 쿼드러춰 검출기를 사용하였다. 시편으로는 알루미늄을 선택하였고, 시료의 표면으로부터 깊이를 다르게 하여 내부에 4개의 원형결함을 제작하였다. 실험결과 단일 주파수를 사용한 경우에는 결함의 형태는 나타났으나, 고체 내부 결함의 깊이와 영상 강도의 변화가 비례하여 나타나지 않는 반면에, 개선된 영상에서는 깊이 변화에 대해서 영상 강도의 변화가 비례하여 출력되었다.
본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.
고체내의 결함을 분석하기 위한 장비로는 대표적으로 DLTS (deep level transient spectroscopy)를 이용하여 깊은 준위 결함의 활성화에너지를 구하는 분석법, 투과전자현미경을 이용한 박막의 결정살창 분석법, photoluminescence나 electroluminescence를 이용하여 광학적인 방법으로 결함을 분석하는 방법, 마지막으로 광전류 측정을 통하여 결함을 분석하는 방법 등이 있다. 이 중에서도 빛에 의해서 증가되는 광전류를 이용한 결함 분석 방법은 과거에는 종종 시행되어 왔으나 최근에는 거의 연구되어지고 있지 않고 있다. 고체 내의 많은 결함들이 빛에만 반응하는 결함도 있으며 전기적인 측정을 통해서만 발견되는 결함이 존재하기 때문에 모든 부분을 다 만족시키는 방법은 찾기가 힘들다고 알려져 있다. 한편, ZnO는 octahedral 구조로 공간이 비어있기 때문에 여러 가지 결함이 존재하는데, 그 중에서 valence band 바로 위 0.3~0.5 eV에 존재하는 결함 준위는 Zn 빈자리에 의한 결함으로 이론적으로만 밝혀졌을 뿐 실험적으로는 현재까지 발견되어지고 있지 않다. 본 연구에서는 광전류를 이용하여 n-ZnO/p-Si과 n-ZnO/p-GaN p-n 접합 다이오드 내의 결함에 대한 연구를 진행하였다. ZnO를 UHV 스퍼터링 방법으로 성장하였으며 ZnO의 결함의 양을 조절하기 위해 박막의 두께와 증착할 때의 기판 속도 등을 조절하였다. 이렇게 성장된 ZnO 기반의 다이오드를 광전류 측정을 이용하여 결함을 분석하였다. 실험결과 420 nm 파장의 빛을 다이오드에 주사하였을 때 광전류가 크게 증가하는 것을 확인하였으며 이것은 이론적으로만 주장되어져 왔던 Zn 빈자리 결함에 의한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함이 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포를 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따르는 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표(Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램(Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
본 논문에서는 불량 하드디스크 드라이브의 수리판정 자동화를 위해 필요한 하드디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 결함의 분포패턴의 분류에 관한 연구 결과를 소개한다. HDD 제조공정에서는 테스트 진행 중 검출된 결함에 관한 정보를 HDD 내부에 기록한다. 불량으로 판별된 HDD는 내부에 기록된 결함의 분포론 관찰한 후, 불량의 종류 및 그에 따른 처리방안을 결정한다. 본 논문에서는 효율적인 결함분포 패턴의 특징추출을 위해, 하드디스크의 물리적 특성에 대한 분석을 바탕으로 극좌표 (Polar Coordinates) 방식으로 표현된 결함 위치 데이터를 직교좌표(Cartesian Coordinates)로 변환한다. 그리고 디스크 상의 두 동심원 사이의 공간을 정해진 회전각별로 등분한 후, 나누어진 구간별로 결함 발생빈도 히스토그램 (Histogram) 분석을 수행하여 결함분포의 패턴을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 설계된 알고리즘은 실제 HDD 제조공정에서 발생한 불량 HDD Set을 대상으로 적용한 결과, 그 효용성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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