용접 공정은 우주 항공 산업 분야에서 금속 구조물의 확실한 기밀 보장을 위해 필수적인 매우 중요한 공정 중의 하나로서 특히 새로이 개발되는 비강도가 높은 신소재의 경우일수록 그 재료에 대한 용접성이 주요 해결 과제이다. 용접 공정에서 모재는 국부적으로 용융 온도 이상으로 가열되었다가 급히 냉각되기 때문에 열 사이클은 용접부의 크기, 형상 및 용접 공정에 따라 큰 차이를 보이며, 제품 품질에 큰 영향을 끼치고 있다는 것은 널리 알려진 사실이다.
인쇄공정의 최후 공정을 책임지는 제책과 후가공업계는 인쇄업계와 떨어질 수 없는 전통적인 파트너다. 더욱이 고부가가치의 실현이 인쇄업계의 절대적인 과제가 된 만큼 제책 및 후가공 공정의 책임은 더욱 커졌다. 특히, 인쇄의 소량화가 가속화되고 디지털인쇄로 인쇄업의 무게중심이 이동함에 따라 후가공 공정도 변화를 맞이하게 됐다. 인쇄사의 시점에서 본다면, 제책사와 새로운 파트너십을 맺는 방법을 새롭게 생각하는 것이라고 할 수 있다. 앞으로는 제책사와 어떤 방식으로든 강력한 파트너십을 맺을 필요가 있을 것이다.
두개의 다른 고상이 동시에 액상으로부터 응고되는 공정합금에 일방향응고를 적용함에 따라 응고방향으로 규칙적으로 잘 배열된 복합재료를 만들 수 있다. 이렇게 방향성을 가지고 응고된 공정조직은 여러 가지 기계적, 전기적, 자기적 특수분야에 이용될 수 있다. 그런데 공정조직의 상간격은 재료의 기계적, 물리적 성질과 밀접한 관계를 가지며 응고속도, 온도기울기와 같은 일방향응고의 변수에 따라 결정된다. 그래서 본 연구에서는 금속합금계와 유사한 섬유상 공정조직을 보이는 NaNO$_3$-NaCl계를 이용하여 공정조직의 미세구조와 일방향응고 변수와의 관계를 조사하였다. 또한 액상으로부터 시간에 따른 냉각곡선으로부터 공정온도와 공정조성부근의 부분상태도를 구하였다. 그리고 응고녹도(V)에 따른 섬유상간격(λ$_{E}$ )의 실험적 관계식을 두가지의 온도기울기에 대하여 구하여 금속재료의 결과식과 비교, 검토하였다.
현재 반도체 산업에서는 디바이스의 고 집적화, 고 수율을 목적으로 패턴의 미세화 및 웨이퍼의 대면적화와 같은 이슈가 크게 부각되고 있다. 다중 패터닝(multiple patterning) 기술을 통하여 고 집적 패턴을 구현이 가능해졌으며, 이와 같은 상황에서 각 패턴의 임계치수(critical dimension) 변화는 패턴의 위치 및 품질에 큰 영향을 끼치기 때문에 포토마스크의 임계치수 균일도(critical dimension uniformity, CDU)가 제작 공정에서 주요 파라미터로 인식되고 있다. 반도체 광 리소그래피 공정에서 크롬(Cr) 박막은 사용되는 포토 마스크의 재료로 널리 사용되고 있으며, 이러한 포토마스크는 fused silica, chrome, PR의 박막 층으로 이루어져 있다. 포토마스크의 패턴은 플라즈마 식각 장비를 이용하여 형성하게 되므로, 식각 공정의 플라즈마 균일도를 계측하고 관리 하는 것은 공정 결과물 관리에 필수적이며 전체 반도체 공정 수율에도 큰 영향을 미친다. 흔히, 포토마스크 임계치수는 플라즈마 공정에서의 라디칼 농도 및 식각 선택비에 의해 크게 영향을 받는 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 Cr 포토마스크 에칭 공정에서의 Cl2/O2 공정 플라즈마에 대해 O2 가스 주입량에 따른 식각 선택비(etch selectivity) 변화를 계측하여 선택비 제어를 통한 Cr 포토마스크 임계치수 균일도 향상을 실험적으로 입증하였다. 연구에서 사용한 플라즈마 계측 방법인 발광분광법(OES)과 optical actinometry의 적합성을 확인하기 위해서 Cl2 가스 주입량에 따른 actinometer 기체(Ar)에 대한 atomic Cl 농도비를 계측하였고, actinometry 이론에 근거하여 linear regression error 1.9%을 보였다. 다음으로, O2 가스 주입비에 따른 Cr 및 PR의 식각률(etch rate)을 계측함으로써 식각 선택비(etch selectivity)의 변화율이 적은 O2 가스 농도 범위(8-14%)를 확인하였고, 이 구간에서 임계치수 균일도가 가장 좋을 것으로 예상할 수 있었다. (그림 1) 또한, spatially resolvable optical emission spectrometer(SROES)를 사용하여 플라즈마 챔버 내부의 O atom 및 Cl radical의 공간 농도 분포를 확인하였다. 포토마스크의 임계치수 균일도(CDU)는 챔버 내부의 식각 선택비의 변화율에 강하게 영향을 받을 것으로 예상하였고, 이를 입증하기 위해 각각 다른 O2 농도 환경에서 포토마스크 임계치수 값을 확인하였다. (표1) O2 11%에서 측정된 임계치수 균일도는 1.3nm, 그 외의 O2 가스 주입량에 대해서는 임계치수 균일도 ~1.7nm의 범위를 보이며, 이는 25% 임계치수 균일도 향상을 의미함을 보인다.
CI(G)S계 태양전지는 화합물 반도체로서, 우수한 광 전류 변환 효율을 보이며, 광조사 등에 의한 열화가 없어 유망한 태양전지로 인정받고 있다. CI(G)S계 태양전지를 구성하는 흡수층을 제조하는 방법은 진공 기반의 공증착법 및 스퍼터-셀렌화법이 대표적이며, 액상의 전구체 물질을 도포하고 이를 고온 열처리하는 용액공정법도 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 진공 증착법은 고효율의 흡수층을 제조할 수 있고 상용화에 적합한 방법이다. 그러나 고가의 진공 장비를 이용하는 진공증착법은 원가 절감 관점에서 한계를 지니고 있어, 미래의 저가 공정 실현을 위해 용액 기반 흡수층 제조법도 다양한 접근법으로 연구되고 있으며 현재까지는 진공공정에 비해 상대적으로 낮은 변환효율이 큰 문제점으로 인식되고 있다. 용액 공정에서 전구체 물질의 코팅법으로는 spray법, spin coating법, drop-casting법, doctor-blade법 등이 있으며, 이들 중 양산 공정에 실용화되기 가장 적합한 것으로 보이는 방법으로는, 화합물 나노입자 페이스트를 기재 상에 doctor blade 법으로 코팅한 후에 이를 열처리하여 흡수층을 제조하는 방법을 들 수 있다. 이러한 방법은 균일한 흡수층을 저비용으로 제조할 수 있는 장점은 있지만, 전구체로 사용하는 화합물 나노입자들이 화학적 및 열적으로 매우 안정한 물질이므로, 최종 흡수층에서 큰 결정을 얻기 어렵고, 그 결과 효율이 낮아지는 단점이 있다. 따라서, 치밀하고 조대한 grain 형성을 위하여 CISe 균일한 나노입자를 합성하고 셀레늄을 포함하는 용액을 추가로 도포하여 열처리 공정에서 Se의 손실을 막아 입자를 성장시키는 방법과 In-Se 균일한 나노입자를 합성한 후 Cu, Se이 포함된 용액을 도포하여 코어-쉘 (InSe/CuSe)을 제작하고 이를 Se 분위기하 열처리 하여 흡수층의 결정성을 증진시키고자 하였다. 또한 다양한 방법으로 제작한 CuInSe2 나노입자로 잉크를 제작하여 닥터블레이드 공정을 적용하여 박막을 제작하고 소자 적용성을 평가하였다.
현대 정치에서 매스미디어의 영향력이 확대됨에 따라 방송의 공정성이 중요하게 논의되고 있다. 기존의 연구는 대부분 기계적 공정성만을 추구하는 경향이 있어 이번 연구에서는 정량적 자료와 정성적 자료를 함께 비교하기 위해 AHP 분석방법을 통한 분석을 시도했다. 연구 결과 1계층의 평가항목 중 내용적 균형의 가중치가 상대적으로 높게 나타났으며, 형식적 균형에서는 보도의 순서가 내용적 균형에서는 보도제목이 가장 큰 중요도를 차지하는 지표로 나타났다. 각 방송사별 편향성 비교에서는 MBC가 편향성이 가장 크고 다음이 KBS, SBS순서로 나타났다. 이번 연구는 기존의 공정성 관련 연구가 형식적 분석에 그쳤던 것에 반해 정량적 자료와 정성적인 자료를 하나의 분석틀에서 계량화 하고 이의 정도를 상호 비교할 수 있었다는데 의미가 있다고 할 수 있다.
반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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