• Title/Summary/Keyword: 표면 모델링

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Modeling of pulsed ion energy imapct on SiN surface roughness using a neural network (신경망을 이용한 펄스드 이온에너지의 SiN 표면 거칠기에의 영향 모델링)

  • Lee, Hwa-Jun;Kim, Byeong-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.237-238
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    • 2009
  • 본 연구에서는 이온에너지와 박막 표면 거칠기와의 관계를 신경망을 이용하여 모델링하였다. Pulsed 플라즈마 증착장비를 이용하여 상온에서 실리콘 나이트라이드 (SiN)을 증착하였다. 바이어스 전력과 duty ratio는 각각 $40{\sim}100W$$30{\sim}90%$로 변화하였다. 이온에너지 정보는 비침투식 이온에너지 분석시스템을 이용하여 수집하였다. 신경망의 성능은 유전자알고리즘을 이용하여 최적화시켰다. 최적화한 모델은 이온에너지의 영향을 고찰하였다. 모델로부터 고 이온 에너지는 저 이온에너지가 높은 조건에서 증가시킬 때에 표면 거칠기를 보다 작게 한다는 것을 알 수 있었다.

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Study on Experimental Modeling and Estimation of Roughness of Nanoscale Lapping Surface Based on Laser Scattering Patterns (레이저산란패턴 기반 나노 래핑 표면 거칠기의 실험적 모델링 및 추정에 관한 연구)

  • Hong, Yeon-Ki;Kim, Gyung-Bum
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.35 no.1
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    • pp.107-114
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    • 2011
  • In this study, a correlation between the roughness of nanoscale lapping surface and its laser scattering pattern has been identified experimentally. The characteristics of laser scattering on a reflected surface are investigated, and a laser scattering mechanism is newly designed by adopting the dark-field method. Laser scattering patterns resulting from nanoscale lapping shape are in the shape of crossed irregular lattice. In addition, optimum laser scattering images are obtained by the design of experiment, and the roughness of nanoscale lapping surface is estimated using regression analysis certain useful features of the laser scattering patterns. The results of fifty experiments on three types of nanoscale lapping surfaces show that the roughness of nanoscale lapping surfaces can be accurately estimated by the proposed mathematical modeling method.

Numerical modeling of defects nucleation in the liquid crystal devices with inhomogeneous surface (액정 디스플레이 소자 내에서의 불균일한 표면에 의한 결점의 발생과 모델링)

  • Lee Gi-dong;Kang Bongsoon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.8
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    • pp.1793-1798
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    • 2005
  • We model the nucleation and motion of defects in the liquid crystal display device with inhomogeneous surface by using fast Q-tensor method, which can calculate scalar order parameter S and nucleation of the defect in the liquid crystal director field. In order to model the defect, homeotropic aligned liquid crystal cell with step inhomogeneous electrode which has a height of $1{\mu}m$ is used. From the simulation, we can observe the nucleation and line of the defect from surface inhomogeneity and the experiment is performed for confirmation.

3-D Data Modeling from Shading (영상로부터의 효과적인 3차원 데이터 모델링 방안)

  • 안은영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.186-190
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    • 2002
  • 영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.

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Lagrangian observation and modelling of sea surface wind-induced drift(skin drift) (해양 표면취송류(skin drift)의 라그랑쥐 측류 및 모델링)

  • Lee Moonjin;Kang Yong Q.
    • Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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    • v.3 no.2
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    • pp.11-17
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    • 2000
  • The drift and movement of oil slick in the sea are closely related to the flows at the sea surface (at 0m depth) because specific gravity of an oil is lighter than that of sea water. As an effort toward a development of realistic model for oil spill drift on the sea surface, a study on sea surface wind-induced drift (skin drift) at 4 coastal regions of Korea was carried out. In this study, skin drifts were inferred from difference between the flow at the sea surface and that in underwater (at 1.5m depth). The average speed of skin drift in our experiments was 2.9% of wind speeds and the average direction of skin drift to wind was deflected to the right by 18.6°. The results of this experiment were used in the modelling of the skin drift as a prompt response of time-variable wind. The modelled skin drift, which corresponds to observed wind, successfully reproduced the observed trajectories of sea surface flows.

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A Study on a 3D Modeling for surface Inspection of a Moving Object (비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3D 모델링 기술에 관한 연구)

  • Ye, Soo-Young;Yi, Young-Youl;Nam, Ki-Gon
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.8 no.1
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    • pp.15-21
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    • 2007
  • We propose a 3D modeling method for surface inspection of non-constant velocity moving object. 1'lie laser lines reflect tile surface curvature. We can acquire 3D surface information by analyzing projected laser lines on object. In this paper, we use multi-line laser to improve the single stripe method and high speed of single frame. Binarization and edge extraction of frame image were proposed for robust laser each line extraction. A new labeling method was used for laser line labeling. We acquired some feature points for image matching from the frame data and juxtaposed the frames data to obtain a 3D shape image. We verified the superiority of proposed method by applying it to inspect container's damages.

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Study on the Physical Properties of Cu-Zn-Sn Alloy by Organic Additives (유기물 첨가제에 따른 Cu-Zn-Sn 합금 도금층 물성 연구)

  • Lee, Ju-Yeol;Lee, Sang-Yeol;Park, Sang-Eon
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.147-147
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    • 2008
  • 역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

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기판인가전압에 따른 HfN 박막의 결정화 변화

  • Lee, Jin-Hui;Park, Hwan-Jin;Ju, Dae-Hyeon;Choe, Jong-In;Park, Ji-Hye;Cheon, Hui-Gon
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.43-44
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    • 2007
  • 역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.

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Modeling of plasma chamber leaks using wavelet neural network (웨이브릿 신경망을 이용한 플라즈마 챔버 누출 모델링)

  • Gwon, Sang-Hui;Kim, Byeong-Hwan;Park, Byeong-Chan;Woo, Bong-Ju
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.225-226
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    • 2009
  • 본 연구에서는 신경망과 웨이브릿을 결합하여 플라즈마 챔버의 누출을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 플라즈마 데이터는 광반사분광기 (Optical Emission Spectroscopy-OES)를 이용하여 측정하였으며, 이를 시계열 신경망을 이용하여 모델링하였다. 이산치 웨이브릿 (Discrete Wavelet Transformation)은 OES 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 개발된 웨이브릿 신경망 모델은 47개의 데이터 sets을 이용하여 평가하였으며, 누출상태를 효과적으로 탐지할 수 있었다.

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