• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.991-994
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• 2003

본 논문에서는 수용성 포토레지스트를 이용하여 기존의 패턴 형성 방법을 대신하여 유기 활성층을 리소그라피을 할 수 있도록 하였으며 스핀코팅 방법을 사용하여 대면적 리소그라피를 가능하게 하고 포토 마스크를 사용하여 매우 작은 선폭의 패턴을 형성할 수 있도록 하였다. 그리고 이러한 방법을 이용하여 트랜지스터를 제작하였고 기존의 방법으로 제작한 트랜지스터의 특성과 비교를 해보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.821-825
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• 2004

본 연구는 에치스토퍼를 기존의 방식과 다르게 적용하여 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터의 제조공정을 단순화하고, 박막 트랜지스터의 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량을 줄인다. 본 연구의 수소화 된 비정질 실리콘 박막 트랜지스터는 Inverted Staggered 형태로 게이트 전극이 하부에 있다. 실험 방법은 게이트전극, 절연층 , 전도층, 에치스토퍼 및 포토레지스터층을 연속 증착한다. 스토퍼층을 게이트 전극의 패턴으로 남기고, 그 위에 n+a-Si：H 층 및 NPR(Negative Photo Resister)을 형성시킨다. 상부 게이트 전극과 반대의 패턴으로 NPR층을 패터닝하여 그것을 마스크로 상부 n+a-Si：H 층을 식각하고, 남아있는 NPR층을 제거한다. 그 위에 Cr층을 증착한 후 패터닝하여 소오스-드레인 전극을 위한 Cr층을 형성시켜 박막 트랜지스터를 제조한다. 이렇게 제조하면 기존의 박막 트랜지스터에 비하여 특성은 같고, 제조공정은 줄어들며, 또한 게이트와 소오스-드레인간의 기생용량이 줄어들어 동작속도를 개선시킬 수 있다.

• 한국진공학회지
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• 제22권4호
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• pp.198-203
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• 2013

에너지 수확은 우리주변에 존재하는 버려지는 에너지를 유용한 전기에너지로 변환하는 기술이다. 마찰전기 소자는 접촉을 통한 정전기를 유도하는 원리로 동력학적 에너지를 전기에너지로 전환하는 소자이다. 본 연구에서는 소프트 식각 기술을 활용하여 제작 단계를 최소화한 마찰전기 에너지 수확소자를 개발하고, 그 전기적 특성을 측정하였다. 마찰전기를 통한 발전은 마이크로패턴을 통해 마이크로 거칠기를 가진 알루미늄 층과 PDMS 층 사이에서 발생한다. 이때 PDMS 층의 마이크로 패턴은 마스크리스 식각을 통해 만들어진 알루미늄 층의 마이크로 패턴을 소프트 식각법으로 바로 본뜨는 방식으로 제작되었다. 본 소자는 2 V와 20 nA의 발전 성능을 나타낸다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.230-230
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• 2010

질화갈륨 기반의 III족-질화물 계열의 반도체 물질은 녹색-자외선 영역의 발광다이오드에 응용되어 왔으며 고효율, 고휘도 발광소자의 구현 및 성능 향상을 위해 많은 연구가 진행되었다. 일반적으로 널리 사용되어온 c축 방향으로 성장된 질화갈륨 기반 발광다이오드에서는 활성층의 에너지 밴드구조가 내부전기장에 의해 변형되어 전자와 정공의 재결합 확률이 저하된다. c축 방향으로 형성되는 내부전기장은 축방향으로의 자발적 분극화와 높은 압전 분극 현상에 기인한다. 이와 같은 분극 성장에서의 내부양자효율 저하 현상을 해결하기 위하여 내부 전기장이 존재하지 않는 a축과 m축과 같은 무분극 방향으로의 성장이 집중적으로 연구되고 있다. 현재 사파이어 기판위에서 무분극 성장된 박막은 높은 밀도의 결함이 발생하여 고품위의 발광다이오드 동작에 어려움을 겪고 있다. 최근 결함 밀도를 낮추고 높은 결정성을 갖는 무분극 질화갈륨 박막을 성장하기 위하여 2-단계 성장 방법, 나노구조층 삽입, 산화규소 마스크 패턴 등 다양한 성장 방법들이 연구되어 주목할 만한 연구 결과들이 보고되고 있다. 다양한 성장 방법들에 의해 성장된 박막들은 고유한 특성들을 보이는데, 특히 박막 성장방법에 따라 박막 내부에 형성되는 깊은 준위의 특성들은 발광다이오드의 소자 특성에도 큰 영향을 미치게 되므로 무분극 박막에서의 깊은 준위에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 금속-유기 화학기상증착 방법으로 r면의 사파이어기판 위에 a면의 질화갈륨을 성장시켰다. 고품질의 결정성을 구현하기 위해 저온 핵형성층, 3차원 성장층, 2차원 중간온도 성장층, 2차원 성장층의 4개 버퍼층을 사용하였으며, 질화규소 나노구조층을 삽입함으로써 고품 위의 a면 질화갈륨 박막을 구현하였다. 성장된 a면 질화갈륨 박막에 형성된 깊은 준위들은 접합용량과도분광법을 이용하여 분석되었으며 질화규소 삽입층의 유무에 따른 깊은 준위의 특성 차이에 대한 연구를 수행하였다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2012년도 추계총회 및 학술대회 논문집
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• pp.141-141
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• 2012

고종횡비 10:1 비아를 Si wafer 상에 형성하기 위해 $7{\mu}m$ 직경의 마스크로 포토작업하여 Cr층을 100nm 스퍼터링하여 PR(photo resistor) 대신의 에칭 barrier 막으로 사용하였다. 얼라인, 노광, 현상을 거쳐 Cr에칭, PR 제거후 ICP(inductively coupled plasma) 공정으로 Si deep etching하여 via 직경 $10.16{\mu}m$, 깊이 $102.5{\mu}m$의 고종횡비 비아를 형성하였다. 구리필링도금을 위해서 필수적인 seed layer는 단층 또는 다층의 금속막을 스퍼터링 법으로 형성하였다. 형성된 seed layer 단면을 FE-SEM(Field emission scanning electron microscope)으로 관찰하여 내부에 seed 층의 형성 유무를 확인하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제44권4호
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• pp.399-405
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• 2018

다층 및 다중구획 하이드로젤을 설계하여 4D 마스크팩 적용을 위한 자가접힘 특성분석을 수행하였다. 온도민감성 분자를 하이드로젤에 도입하여 팽창비가 다른 두 층으로 구성된 하이드로젤을 제조하였다. 나아가 팽창비 차이를 조절하여 자가접힘 정도가 다른 삼중구획 하이드로젤을 설계하였다. 상온에서 각각 0.03, 0, $0.03mm^{-1}$의 곡률을 갖는 구획화된 하이드로젤은 피부 온도에서 1.33, 0, $1.33mm^{-1}$의 곡률로 변화하여, 안면 밀착성이 현저히 높아지는 것을 확인하였다. 다층 및 다중구획 하이드로젤 제조 기술은 안면의 부위별 굴곡모양에 따라 자가변환이 가능한 맞춤형 4D 마스크팩 구현에 활용될 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.347-347
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• 2009

결정질 태양전지의 공정에 있어서 호모지니어스(homogeneous)한 구조보다 향상된 변환효율을 얻기 위해 선택적 도핑 방법에 관한 연구가 활발하다. 선택적 도핑 방법이란 에미터(emitter) 층을 $n^{++}$ 영역과 $n^+$ 영역으로 나누어 향상된 전류밀도와 개방전압을 얻기 위한 방법이다. 본 연구에서 제시된 RIE 에치-백 구조는 다수의 선택적 도핑 방법 중 하나이다. 기존의 에치-백 구조는 전면 전극 형성 후 RIE 공정을 수행하기 때문에 전면 전극이 손상되고 RIE 데미지(damage)가 발생되는 문제점이 있었다. 그러나 본 연구에서 제시된 구조는 기존의 에치-백 구조와 달리 RIE 에칭 후 발생된 데미지를 제거하는 추가적인 공정인 질산 패시베이션(nitric acid passivation)이 수행되었다. 또한 본 연구에서 새롭게 제시된 블라킹 마스크 페이스트(blocking mask paste)는 기존의 에치-백 구조에서 발생된 전극 손상 문제를 해결해 주고 있다. 이러한 결과로 호모지니어스 구조보다 향상된 전류밀도 (35.77 mA/$cm^2$), 개방전압 (625 mV), FF (78.01%), 변환효율 (17.43%)를 얻었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.381-381
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• 2013

유기물/무기물 나노복합체를 사용한 비휘발성 메모리 소자는 낮은 공정 가격 및 높은 유연성 때문에 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 나노복합체를 사용한 비휘발성 메모리 소자의 형성 및 전기적 특성에 대한 연구는 많지만, 나노 입자가 포함된 고분자층을 이용한 플렉서블 유기 메모리 소자의 전기적 특성 및 동작 메커니즘에 대한 연구는 미미하다. 이 연구에서는 나노입자와 고분자가 혼합된 나노복합체를 유연성 있는 indium-tin-oxide (ITO)가 코팅된 polyethylene terephthalate (PET) 기판 위에 형성하여 비휘발성 메모리 소자를 제작하여 유연성 있는 기판이 휘어짐에 따른 전기적 특성과 기억 메커니즘을 설명하였다. 나노입자가 포함된 고분자층은 스핀코팅 방법을 이용하여 쉽게 형성한 후, 그 위에 금속 마스크를 사용하여 상부 Al 전극을 형성하였다. Al/나노입자가 포함된 고분자층/ITO/PET 메모리 소자의 전류-전압 (I-v) 특성에서 낮은 전도도와 높은 전도도를 갖고 있는 쌍안정성 동작을 관측할 수 있었다. 같은 조건에서 나노입자가 포함되지 않은 메모리 소자를 제작하여 측정한 I-V 특성은 쌍안정성 동작이 일어나지 않은 것을 관측하였다. 실험적 결과를 바탕으로 나노입자가 쌍안정성을 일으키는 메모리 저장 물질임을 확인할 수 있었다. 유연성 있는 기판의 휘어짐에 따른 I-V 특성과 스트레스에 의한 전도도 상태 유지 능력 측정을 수행하여 기판 휘어짐에 따른 전기적 특성과 안정성이 변화되는 것을 관측하였다. 측정된 I-V와 스트레스에 의한 전도도 상태 유지 능력 측정 결과를 기반으로 기억 메커니즘과 기판의 휘어짐에 따른 안정성을 설명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-503
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.