현대 사회는 지식ㆍ정보화를 추구하며 변화하고 있다. 지식ㆍ정보화사회는 개인, 기업 및 사회 모든 주체에 대하여 영상, 음성, 데이터 등의 다양한 정보의 교환을 극대화할 수 있는 인프라를 제공하게 될 것이며 이는 인간생활의 새로운 혁신을 예고하고 있다. 한편 이러한 지식 정보화는 고도의 정보 저장 및 통신기술이 필수적으로 요구되며 현재보다도 더욱 고속, 대용량의 정보처리가 가능한 소자로의 발전을 요구하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재의 반도체 기술은 90nm 이하의 나노기술에 이미 진입하여 물리적인 한계(현재 70nm로 추정)에 근접하고 있다. 이러한 상황에서 소자기술의 고도화를 위해서 기존 소자의 지속적인 축소화 이외의 대안으로 Bottom-Up 나노소자 기술이 90년대 이후 새로운 패러다임으로써 활발히 연구되고 있다. (중략)
In this paper, a method for measuring image pattern widths is proposed using gaussian interpolation, in order to improve inconsistent results coming from the different directions in image patterns. The performance of our method is evaluated using image patterns with 9 directions, and compared with previous methods. It is confirmed that the proposed method gives accurate and consistent width results regardless of pattern directions.
전기차의 자율주행을 위해선 차선 인식과 모터 제어가 필요하다. 카메라로 입력된 영상에 허프 변환을 적용하고, 변환된 이진 이미지에 Enet 및 DeepLabv3+ 구조를 활용한 LaneNet 모델을 적용하여 차선을 학습시키고, Fuzzy 제어 기법을 활용하여 모터의 조향이 원활이 되도록 하였다. 기존의 Rule base 기법에 비하여 차선 인식 정확도가 월등히 향상되었으며, 주행 결과 Real-Time 주행환경 판단에 대한 여지를 남겼다.
반도체 제작 과정에서 증착이나 식각, 회로의 검사 등에서 생겨날 수 있는 미세한 흠집이나 불완전성을 검사하기 위해 광음향 현미경법을 응용하였다. 반도체 표면에서 발생되는 광음향 신호를 측정하여 흠집의 형태와 깊이를 결정함으로써 3차원 영상을 분석하여 그 구조를 밝혔다. 또한 광음향 현미경법을 이용하여 진성 GaAs 반도체의 운반자 운송성질(비방사 벌크재결합 및 비방사 표면재결합)과 열확산도 및 시료 깊이에 따른 3차원 영상을 분석하여 진성 GaAs 반도체 열확산도 측정 시, 빛이 조사되는 표면조건에 따라 광음향신호의 주파수 의존성이 달라짐을 관측하였다. 실험결과 표면상태가 거친 면에서 매끄러운 면으로 갈수록 높은 주파수 의존성을 나타내었다. Si 웨이퍼 위에 임의로 제작되어진 흠집을 만들고 이를 광음향 현미경법으로 측정한 결과 광음향 신호는 변조되는 주파수와 웨이퍼의 열적 특성에 따라 달라지며 이를 통하여 흠집의 형태와 위치 및 크기를 확인하였다. 광음향 현미경은 반도체 소자나 세라믹 물질에 대하여 비파괴 검사와 비파괴 평가에 관한 연구가 가능하며 반도체 공정 과정에서 생겨날 수 있는 시료의 깨짐이나 결함 등을 검사하는데 응용 가능한 분석법임이 증명되었다.
This paper proposes a method utilizing image compression and transmission method for image segmentation in order to reduce the time required in the process of analyzing the image information that has in the image compression process. Many studies of existing with respect to the image segmentation are being studied as a way to split a lot of a particular part in the image. We divide full image into the N equal parts. And it is compressed using the field coding. This will reduce the time-consuming than using the conventional method.
반도체 공정에서 Track In/Out 판단을 위해서 바코드와 RFID(Radio-Frequency IDentification)가 주로 사용되고 있다. 현재 알려진 바코드 인식률은 약 80%로써 재고 유실이 여전히 존재하며 정확성과 신뢰성을 담보하지 못하고 있는 현실이다. 이 연구에서는 20% 정도의 인식되지 않은 부분을 보완하기 위해 바코드를 영상 처리하고 그 내부에 있는 문자들을 인식하는 프로그램을 개발한다. 해당 공정에서 바코드가 제대로 인식이 안 된 경우에는 인식된 문자들을 참고함으로써 공정의 전체 과정을 파악하고 트랙킹할 수 있다. 바코드의 문자 인식을 생산 공정에 맞추어 실시간에 수향하여 필요시 활용함으로써 공정의 정확성과 생산성을 향상에 기여하고자 한다.
24시간/7일 동안 높은 관전압 하에서 높은 프레임 속도로 검사 대상체의 불량을 검사하는 산업용 동영상 엑스레이 디텍터의 중요한 요구사양은 높은 방사선 내구성을 확보하는 것이다. 본 연구는 비정질 실리콘 (a-Si), 다결정 실리콘 (Poly-Si), In-Ga-Zn-O 산화물 (IGZO) 등의 반도체 층을 갖는 다양한 박막트랜지스터를 제작하여 각각의 방사선 내구성을 확인하였다. a-Si TFT 대비 수십 배 높은 전계효과 이동도로 고속 동영상 구현이 가능한 IGZO TFT의 경우, IGZO 반도체 층과 층간절연막 사이에 수소화 처리를 진행할 경우 산업용 요구사양인 10,000 Gy 누선선량까지 엑스레이 영상센서로 적용 가능한 수준 이상으로 전기적 특성의 변화가 없음을 확인하였다. 따라서 수소화한 IGZO TFT는 방사선 내구성을 확보함과 동시에 높은 전계효과 이동도로 동영상 디텍터의 영상센서에 적용 가능한 유일한 소자임을 확인하였다.
본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP, COF의 제품 결함을 영상 처리를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시하고, 신뢰성을 확보 후 실제 검사 공정에 적용하는 방법론을 제시한다. 제안된 방법으로는 TCP, COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득하고, 제품의 생산 과정에서 라인 스캔 카메라를 이용한 실시간 제품 영상을 취득한 후, 그레이 레벨 영상으로 변환하고, 노이즈를 제거하기 위한 다양한 필터를 적용한다. 그리고 기준 영상과 비교하기 위한 이진화와 라벨링을 통해 제품의 불량을 검출하여, 사용자에게 시각적으로 표현해 주게 된다. 마지막으로 TCP, COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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