Cloud service has the characteristic that it must be always available and that it must be able to respond immediately to user requests. This study suggests a method for constructing a proactive and autonomous quality and performance management system to meet these characteristics of cloud services. To this end, we identify quantitative measurement factors for cloud service quality and performance management, define a structure for applying a time series framework to cloud service application quality and performance management for proactive management, and then use big data and artificial intelligence for autonomous management. The flow of data processing and the configuration and flow of big data and artificial intelligence platforms were defined to combine intelligent technologies. In addition, the effectiveness was confirmed by applying it to the cloud service quality and performance management system through a case study. Using the methodology presented in this study, it is possible to improve the service management system that has been managed artificially and retrospectively through various convergence. However, since it requires the collection, processing, and processing of various types of data, it also has limitations in that data standardization must be prioritized in each technology and industry.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
Agriculture plays an industrial and economic role, as well as an environmental and ecological conservation role, group harmony and the inheritance of traditional culture. However, no matter how advanced the industry is, the basic food necessary for human life can only be produced through the photosynthesis of plants with natural resources such as the sun, water, and air. The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) predicts that the world's population will increase by another 2 billion people by 2050, and it faces a myriad of complex and diverse factors to consider, including climate change, food security concerns, and global ecosystems and political factors. In particular, in order to solve problems such as increasing productivity and production of agricultural products, improving quality, and saving energy, it is difficult to solve them with traditional farming methods. Recently, with the wind of the 4th industrial revolution, ICT convergence technology and artificial intelligence have been rapidly developing in many fields, but it is also true that the application of new technologies is somewhat delayed due to the unique characteristics of agriculture. However, in recent years, as ICT and artificial intelligence utilization technologies have been developed and applied by many researchers, a revolution is also taking place in agriculture. This paper summarizes the current state of research so far in four categories of agriculture, namely crop cultivation environment management, soil management, pest management, and irrigation management, and smart farm research data that has recently been actively developed around the world.
The storage capacity of 3D-NAND flash memory has been enhanced by the multi-layer dielectrics. The deposition process has become more challenging due to the tight process margin and the demand for accurate process control. To reduce product costs and ensure successful processes, process diagnosis techniques incorporating artificial intelligence (AI) have been adopted in semiconductor manufacturing. Recently there is a growing interest in process diagnosis, and numerous studies have been conducted in this field. For higher model accuracy, various process and sensor data are required, such as optical emission spectroscopy (OES), quadrupole mass spectrometer (QMS), and equipment control state. Among them, OES is usually used for plasma diagnostic. However, OES data can be distorted by viewport contamination, leading to misunderstandings in plasma diagnosis. This issue is particularly emphasized in multi-dielectric deposition processes, such as oxide and nitride (ON) stack. Thus, it is crucial to understand the potential misunderstandings related to OES data distortion due to viewport contamination. This paper explores the potential for misunderstanding OES data due to data distortion in the ON stack process. It suggests the possibility of excessively evaluating process drift through comparisons with a QMS. This understanding can be utilized to develop diagnostic models and identify the effects of viewport contamination in ON stack processes.
차세대 반도체 배선분야에서, Cu박막은 현재의 AI을 대체할 물질로서 대두되고 있으며 CVD에 의한 선택적 증착은 Cu의 patterning과 관련하여 상당한 관심을 일으키고 있다. 본 연구에서는 (hfac)Cu(VTMS)의 유기원료를 사용하여, CVD공정변수, 운반기체, 표면 처리 공정에 따른 SiO$_{2}$, TiN, AI기판에 대한 선택성을조사하였다. 선택성은 저온(15$0^{\circ}C$), 저합(0.3Torr)에서 향상될 수 있었으며, 특히, HMDS in-situ-predosing공정에 의해 더욱 향상될 수 있었다. 모든 경우에 대해, H$_{2}$운반기체가 Ar 보다 짧은 incubation time과 높은 증착 속도가 얻어졌으며, Cu입자들의 크기가 작고 연결상태가 보다 양호하였다. 이는 H$_{2}$경우에 기판표면에 원료가 흡착되어 핵을 형성시키는 위치 (-OH)가 보다 많이 제공되기 때문으로 여겨진다. 이러한 미세구조의 차이는 H$_{2}$경우에 보다 낮은 비저항을 얻게 했다. HMDS in-situ predosing공정에 의한 Cu박막내 불순물 차이는 없었으며 뚜렷한 비저항의 차이도 나타나지 않았다.
고성능 전자제품의 수요가 증가함에 따라 이를 구현하기 위한 고성능 반도체의 수요도 증가하고 있다. 그러나 성능이 높아지고 운용환경이 다양해질수록 전자패키지의 신뢰성이 회로 전체의 성능과 신뢰성에 병목이 되고 있는 상황이다. 이에 전자패키지에 대한 결함검출 및 진단 기술이 주목받고 있는데, IEEE 이종집적화 로드맵에서는 신뢰성 물리 및 인공지능 기술을 융합한 디지털트윈 전략을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 시그널 기반의 전자패키지 결함검출 및 진단 기술을 리뷰하고, 인공지능을 접목한 연구사례를 분석하고자 한다. 더불어 이러한 인공지능 응용 연구의 동향과 전망을 함께 제시한다.
LED는 광학적 특성을 유지하기 위해서는 방열설계가 매우 중요한 문제로 요구된다. 대부분의 반도체 소자의 고장 원인은 85%정도가 열로 인한 것이며 고출력 LED의 인가된 에너지는 20%정도가 광으로 출력되며 나머지 80%정도가 열로 전환된다. 이러한 이유 때문에 LED소자의 신뢰성과 효율 향상을 위한 방열성능의 극대화가 필요하다. 본 연구에서는 AI MCPCB 기판에 기반을 둔 COB Type의 고출력 LED모듈의 구조를 제안 하였으며, LED Chip과 금속base 사이의 절연층 유무의 관점에서의 비교 열 시뮬레이션을 통해 결과를 분석하여 고출력 COB LED모듈의 방열 특성을 최적화 하였다.
The effects of Si addition on the precipitation processes of in Al-Cu-Si alloy films were studied by the transmission electron microscopy. Deposition of an Al-1.5Cu-1.5Si (wt. %) film at $305^{\circ}C$ resulted in formation of fine, uniformly distributed spherical $\theta$-phase particles due to the precipitation of the $\theta$ and Si phase particles during deposition. For deposition at $435^{\circ}C$, fine $\theta$-phase particles precipitated during wafer cooldown, while coarse Si nodules formed at the sublayer interface during deposition. The film susceptibility to corrosion is discussed in relation to the film microstructure and deposition temperature.
Silicon carbide (SiC)는 높은 power 영역과 높은 온도영역에서도 작동 가능한 우수한 반도체 물질이다. 또한 우수한 열적 화학적, 안정성을 가지고 있어 가흑한 조건에서의 소자로써도 사용 가능하다. 현재 SiC 적용분야로는 우수한 전기적, 기계적 성질을 이용한 미세소자(MEMS)와 GaN 와 거의 유사한 격자상수를 가지는 것을 이용한 GaN epitaxial 성장의 기판으로도 사용되어진다. 그러나 SiC 는 기존의 습식식각 용매에 대해 화학적 안정성을 가지고 있기 때문에 전자소자의 제작에 있어서 플라즈마를 이용한 건식식각의 중요성이 대두되어지고 있다. 소자제작에 있어 이러한 건식식각시 식각 단면의 제어, 이온에 의한 낮은 손상 정도, 매끄러운 식각 표면, 그리고 고속의 식각 속도둥이 요구되어진다. 본 실험에서는 식각 속도의 증가와 수직한 식각 단면둥을 획득하기 위하여 SF6 플라즈마에서 Source power, dc bias voltage, 그리고 외부에서 인가되는 자속의 세기를 변화시쳐가며 식각 속도, 식각 마스크와의 식각 션택비, 식각 단면둥과 같은 SiC 의 식각 특성을 관찰하였다. 식각 후 식각 단면은 주사전자 현미경(SEM)을 통해 관찰하였다. 본 실험에서의 가장 높은 식각 속도는 분당 1850n 로써 이때의 공정조건은 1400W 의 inductive power, -600V 의 dc bias voltage, 20G 의 외부자속 세기이었다. 또한, 높은 inductive power 조건과 낮은 dc bias voltage 조건에서 Cu는 $SF_6$ 플라즈마 내에서 식각부산물의 증착으로 인해 SiC 와 무한대의 식각선택비를 보였다. 이러한 Cu 마스크를 사용한 SiC 의 식각에서는 식각 후 수직한 식각 단변을 관찰할 수 있었다. 것올 알 수 있다. 따라서, 기존의 pve 보다 세라믹 기판의 경우가 수분 흡수율이 높아 더 오랫동안 전류를 흐르게 하여 방식성이 개선된 것으로 판단된다.을 통해 경도가 증가한 시편의 경우 석출상의 크기가 5nm 이하로 매우 작고 대체로 기지와 연속적인 계면을 형성하나, 열처리가 진행될수록 석 출상의 크기가 커지고 임계크기 이상에 이르면 연속적인 계면은 거의 발견되지 않고, 대부 분 불연속적이고 확연한 계면을 형성함을 관찰 할 수 있었다. 알루미나(${\alpha}-Al_2O_3$) 기판 위에 증착한 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막은 마찬가지로 (200) 우선 방위를 나타내었으나, 그 입자의 크기가 수십 nm로 고속도강위에 증착한 피막에 비해 상당히 크게 형성되었다. 또한 열처리 후에 AIN의 석출이 진행됨에도 불구하고 경도 증가는 나타나지 않고, 열처리가 진행됨에 따라 경도가 감소하는 양상만을 나타내었다. 결국 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막이 열처리 전후에 보아는 기계적 특성의 변화 양상은 열역학적으로 안정한 Wurzite-AlN의 석출에 따른 것으로 AlN 석출상의 크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에
These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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