반도체 산업은 지속적으로 비약적인 발전을 이루어내면서 점점 고집적회로를 제작하기 위하여 패턴의 미세화가 이루어지게 되었다. 현재 미세 나노패턴의 형성을 위하여 여러층의 하드마스크가 사용되고 있으며, 화학증기증착(CVD)공정을 이용하여 형성한다. 이에 본 연구에서는 스핀공정(spin-on process)이 가능한 유-무기 하이브리드 중합체를 이용한 단일층의 하드마스크를 제작하였는데, 하드마스크 내의 무기계 성분이 감광층 보다 쉽게 식각되는 반면에 하드마스크의 유기계 성분으로 인해 substrate층 보다 덜 식각되었다. 유-무기 하이브리드 중합체를 이용한 하드마스크막의 광학 및 표면 특성을 조사하였고, 감광층과 하드마스크막의 식각비를 비교하여 유-무기소재의 하이브리드중합체에 대한 미세패턴을 형성시킬 수 있는 하드마스크막으로써의 유용성을 확인하였다.
Etch resistance of mask layer on silicon substrate modified by AFM-based Tribo-Nanolithography (TNL) in Aqueous Solution in an aqueous solution was demonstrated. n consists or sequential processes, nano-scratching and wet chemical etching. The simple scratching can form a mask layer on the silicon substrate, which acting as an etching mask. For TNL, a specially designed cantilever with diamond tip, allowing the formation of mask layer on silicon substrate easily by a simple scratching process, has been applied instead of conventional silicon cantilever fur scanning. This study demonstrates how the TNL parameters can affect the etch resistance of mask layer, hence introducing a new process of AFM-based maskless nanolithography in aqueous solution.
국내에서 사용되고 있는 대부분의 화재대피용 방독마스크 정화통은 외국에서 고가에 수입되고 있거나, 국내 제조시는 많은 기술을 외국에 의존하고 있다. 이들 정화통의 충진재는 일산화탄소(CO)를 제거하기 위해 망간(Mn), 구리(Cu)등을 활성탄에 담지시켜 제조한 촉매층과 $SO_2$, HCI 등의 유독가스를 제거하기 위한 제올라이트 등의 흡착층으로 구성되어있다. 그러나 이들 충진재중 CO 제거용 촉매는 상온에서 CO의 제거효율이 낮아 많은 양을 충진해야 하는 어려움이 있다.(중략)
최근 차세대 반도체 메모리 소자로 대두된 magnetic random access memory(MRAM)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 MRAM의 magnetic tunnel junction(MTJ) stack을 구성하는 자성 재료의 건식 식각에 대한 연구에서는 좋은 profile을 얻고, 재층착의 문제를 해결하기 위한 노력이 계속해서 진행되고 있다. 본 연구에서는 photoresist(PR)과 Ti 하드 마스크로 패턴 된 배리어(barrier) 층인 MgO 박막의 식각 특성을 유도결합 플라즈마를 이용한 고밀도 반응성 이온 식각(inductively coupled plasma reactive ion etching-ICPRIE)을 통해서 연구하였다. PR 및 Ti 마스크를 이용한 자성 박막들은 HBr/Ar, HBr/$O_2$/Ar 식각 가스의 농도를 변화시키면서 식각되었다. HBr/Ar 가스를 이용 식각함에 있어서 좋은 식각 조건을 얻기 위한 parameter로서 pressure, bias voltage, rf power를 변화시켰다. 각 조건에서 Ti 하드마스크에 대한 터널 배리어층인 MgO 박막에 selectivity를 조사하였고 식각 profile을 관찰하였다. 식각 속도를 구하기 위해 alpha step(Tencor P-1)이 사용되었고 또한 field emission scanning electron microscopy(FESEM)를 이용하여 식각 profile을 관찰함으로써 최적의 식각 가스와 식각 조건을 찾고자 하였다.
GaN 에피층을 성장에 있어서 가장 문제가 되는 통과 전위를 줄이기 위한 방법 이 여러 가지로 진행되고 있다. 그중에서도 PE(Pendeo Epitaxy) 방법으로 많은 연구가 이루어 졌는데 이경우에 열적인 요인으로 인해 발생하는 스트레스와 마스크 물질로 인하여 그러한 물질들이 서로 반응하거나 성장시 악영향을 끼쳐 결국은 성장되는 GaN층의 결정학적 기울기의 원인이 된다는 것이 밝혀졌다. 따라서 이러한 마스크를 제거하여 PE GaN에서 마스크와 수평으로 자라나는 GaN층사이의 간섭이 사라져서 결정학적 기울기가 감소시킬 수 있게 되었다. 이 연구에서 우리는 위에서 언급했던 마스크를 사용하지 않은 PE GaN의 미세구조적인 특성과 전위들의 거동을 투과전자현미경, 주사 전자현미경 그리고 HRXRD(High Resolution X-Ray diffraction)결과를 이용하여 살펴보았다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
유기 태양전지는 높은 활용성에 비해 태양광 발전 효율이 저조해서 현재까지는 널리 상용화 되고 있지 못하다. 이를 극복하기 위해 유기 태양전지의 ITO 기판 위에 플라즈모닉 효과를 주는 금속을 배열해 태양광발전 효율을 향상시키는 연구가 최근까지 계속 되어 왔다. 나노 사이즈의 작은 금속에서 발생하는 플라즈모닉 효과는 액티브 층(active layer)에 영향을 끼쳐 발전 효율을 증가시킬 수 있다. 나노 크기의 금속의 배열은 양극산화 알루미늄 마스크를 이용해서 증착이 가능하고, 나노 금속 배열의 구조는 양극산화 알루미늄 마스크를 제작할 때 공정조건을 바꾸어 조절할 수 있다. 본 연구에서는 양극산화 알루미늄 마스크의 공정조건을 바꿈으로써 마스크 형태를 조절할 수 있는 점을 이용하여, 유기 태양전지의 효율을 향상시킬 수 있는 금속의 나노 배열의 최적화 구조를 시뮬레이션을 이용해 찾는 연구를 진행하였다.
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.
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열을 효율적으로 추출하기 위한 화상처리 기법과 ART1 기반 RBF 네트워크를 제안하여 균열의 방향성을 인식한다. 본 논문에서 사용된 화상처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위한 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열 영상의 에지를 추출한 후 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 두 차례에 걸쳐 잡음제거를 수행하여 콘크리트 표면 균열 영상으로부터 균열을 추출한다. 본 논문에서는 추출된 균열을 ART1 기반 RBF 네트워크에 적용하여 균열의 방향성(횡방향, 종방향, $-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향)을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART1을 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 적용하여 실험한 결과, 콘크리트 표면 균열 영상에서 효율적으로 균열을 추출할 수 있었고 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크가 추출된 균열의 방향성 인식에 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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