• 제목/요약/키워드: 마스크 정렬

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광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg grating) 제작과 제작 조건에 따른 특성 향상 (Fabrication optimization of Fiber Bragg gratings)

  • 최보훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.1680-1686
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    • 2010
  • 가우스 광분포를 가지는 248nm 파장의 KrF 엑시머 레이저 빔과 1.072um 주기를 가지는 위상마스크를 이용하여 최저 투과율 파장이 1549.9nm 인 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating)를 제작하였다. 레이저 빔과 마스크 그리고 광섬유의 최적 정렬 과정을 조사하기 위해 평행 정렬 오차와 각 정렬 오차가 조사되었고 또한 엑시머 레이저의 투과 에너지와 발진 주파수의 변화에 따른 영향도 조사되었다. 실험 결과 얻어진 최적 정렬 조건 하에서 제작된 광섬유 격자의 광 투과 스펙트럼 형성 과정을 측정하여 특성이 분석되었고 이 같이 사용된 제작 조건의 안정성을 확인하기 위해 재현성 실험이 수행되었다.

출입 통제에 활용 가능한 딥러닝 기반 마스크 착용 판별 (Deep learning based face mask recognition for access control)

  • 이승호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.395-400
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    • 2020
  • 전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람 간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용 여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.

광전소자 패키징에서 광섬유 정렬을 위한 Si V-groove 형성 (The formation of Si V-groove for optical fiber alignment in optoelectronic devices)

  • 유영석;김영호
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.65-71
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    • 1999
  • 광 패키징에서 광섬유와 광전자소자를 정확히 정렬하기 위한 V-groove의 치수 정밀도에 미치는 마스크 재료와 에칭용액의 영향을 연구하였다. PECVD nitride, LPCVD nitride, thermal oxide($SiO_2$)를 마스크재료로 사용하였고 실리콘을 이방성에칭하는 용액으로 KOH(40wt%)용액과 KOH(40wt%)용액에 IPA를 첨가한 용액을 이용하였다. 마스크재료로는 LPCVD nitride가 가장 좋은 선택적에칭특성을 나타내었으며 사용된 마스크재료 중 thermal oxide가 가장 빠른 속도로 에칭되었다. V-groove의 크기 증가는 마스크충 아래로의 undercutting에 의해 생겼는데 이는 주로 (111)면으로의 에칭 때문이었다. KOH(40wt%)용액에서 (111)면의 에칭속도는 0.034 - 0.037 $\mu\textrm{m}$/min로 마스크재료에 관계없이 거의 일정하였다. IPA를 KOH(40wt%)용액에 첨가하면 (100)면과 (111)면의 에칭속도는 모두 감소하지만 (111)면에 대한 (100)면의 에칭속도비는 증가하였다. 그러므로 이런 용액에서 (111)면으로의 에칭에 의한 undercutting현상은 줄어들었으며 V-groove의 크기를 더 정확하게 조절할 수 있었다.

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노광 장비의 Overlay 능력 개선을 위한 Budget Item 발굴에 대한 연구 (Study on parameters to improve the ability of scanner overlay)

  • 서도현;신장호
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.362-362
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    • 2010
  • 최근 반도체 산업은 지속적인 design rule 감소로 인해 미세 pattern 공정이 요구되고 있으며, 그 중 photo lithography 공정의 scanner overlay margin 확보가 시급하게 되었다. 본 연구는 scanner 장비의 overlay 능력 개선 item 발굴에 관한 연구로서 6개월간 해당 장비에 대해 overlay monitor를 평가하여 scanner의 기계적 요소가 주는 overlay 영향 기인성 최악의 다섯 가지 budget item을 도출하였다. 본 연구를 통해 도출 된 최악의 다섯 가지 budget item(chuck 간 생김 정도 오차, chuck 간편차, chuck 간 mirror 생길 정도 오차, stage 정확성, 마스크 정렬) 성분들을 monitoring 함으로써 overlay 향상에 크게 기여할 것으로 예상한다.

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유기 태양전지 성능 향상을 위한 정렬된 금속 나노 배열 최적화

  • 배규영;임동환;김경식
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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    • pp.410.2-410.2
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    • 2014
  • 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.

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다공성 알루미나 마스크를 이용한 니켈 나노점 구조 제작 (Fabrication of Ni Nanodot Structure Using Porous Alumina Mask)

  • 임수환;김철성;고태준
    • 한국자기학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.126-129
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    • 2013
  • 본 연구에서는 인산 용액 하에서 2차 양극 산화 기법에 의해 제작된 양극 산화 알루미나 막을 마스크로 이용하여 정렬된 니켈 나노점 구조를 제작하였다. $2{\mu}m$ 두께의 얇은 양극 산화 알루미나 막 표면에 평균 279 nm 크기의 기공구조를 형성하였으며 이를 얇은 니켈 박막의 열 증착 시 다공 구조 마스크로 이용하여 정렬된 니켈 나노점 구조를 제작하였다. 형성된 니켈 나노점의 크기는 평균 293 nm의 크기를 가지고 있으며 알루미나 막 표면상의 기공 구조의 형상을 따르고 있음을 볼 수 있었다. 제작된 나노점 구조의 자기적 특성을 상온에서 자기이력곡선의 측정을 통해 살펴보았으며 연속적인 니켈 박막과 비교하였을 때 고립된 나노점 구조로 인하여 자화용이축을 따라 각형비의 감소와 보자력의 증가가 나타남을 관찰할 수 있었다. 본 연구를 통해 양극 산화 막을 마스크로 이용한 박막 증착 과정을 통해 균일한 자기 나노점 구조를 제작할 수 있음을 확인할 수 있었다.

2D 실사 기반 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법 (A Hair-Blending Method of Virtual Hairstyler Based on 2D Photo-Realistic Image)

  • 이형진;곽노윤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.688-690
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    • 2005
  • 본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.

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