Three dimensional (3D) packaging is a next-generation packaging technology that vertically stacks chips such as memory devices. The necessity of 3D packaging is driven by the increasing demand for smaller, high-performance electronic devices (HPC, AI, HBM). Also, it facilitates innovative applications across another fields. With growing demand for high-performance devices, companies of semiconductor fields are trying advanced packaging techniques, including 2.5D and 3D packaging, MR-MUF, and hybrid bonding. These techniques are essential for achieving higher chip integration, but challenges in mass production and fine-pitch bump connectivity persist. Advanced bonding technologies are important for advancing the semiconductor industry. In this review, it was described 3D packaging technologies for chip integration including mass reflow, thermal compression bonding, laser assisted bonding, hybrid bonding.
Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.
LC and polymer miscibility in HPDLC has been studied in terms of solubility parameter. It was found that better grating formation and diffraction efficiency were obtained when the difference in solubility parameters between polymer and LC is greater.
Characteristics of Al cathode films deposited by using specially designed twin target sputter (TTS) system were investigated. It was found that Al cathode films prepared by TTS were amorphous structure with nanocrystallines due to low substrate temperature and OLEDs fabricated using TTS system have low leakage current density at reverse bias because of effective confinement of energetic particles during sputtering process.
We developed novel molecular dynamics and quantum chemical molecular dynamics simulators for the design of MgO protecting layer in plasma display panel. These simulators were applied to the investigations on the destruction processes of the MgO protecting layer as well as the evaluation of its second electron emission ability. From the simulation results, we successfully proposed new guidelines for MgO protecting layer with high durability and high second electron emission ability.
Currently, micro LEDs (Light Emitting Diode) are attracting attention in the lighting field along with next-generation displays and have advantages such as high luminance, operating speed, energy efficiency, and long-term driving. It is predicted to bring new innovations in smartphones, televisions, and wearable electronic devices. These micro displays are self-luminous displays that emit light by themselves by being implemented as pixels composed of micrometer-sized LED devices. The main manufacturing processes can be divided into crystal growth, patterning and etching, chip separation and transfer, bonding and wiring, panel assembly and encapsulation, inspection, and quality management. Recently, this technology has developed at a rapid pace, and companies are expanding their investments in these fields. According to recent market research results, the micro LED display market is expected to continue to grow, and the main development direction of development can be summarized as manufacturing process improvement, material innovation, and driving technology development. It is believed that commercialization will accelerate through these studies and lead to innovation in the display industry with high performance and various application possibilities.
The green emitting phosphors of the Field Emission Display(FED), Al codoped ZnGa$_{2}$O$_{4}$:Mn, were synthesized and sintered at high temperature. From X-ray diffraction measurements, it was confirmed that poly crystalline ZnGa$_{2}$O$_{4}$ and ZnAI$_{2}$O$_{4}$ solid solution coexist in Al codoped ZnGa$_{2}$O$_{4}$:Mn. Photoluminescence spectra of Al codoped ZnGa$_{2}$O$_{4}$:Mn show that the main peak position is shifted from 504 nm to 513 nm with the increase of Al concentration. The brightness was improved with the amount of Al dopant. It showed the maximum value at the doping level of 0.03 mole and then, it degraded rapidly. These results are due to the superposition of emission from . ZnGa$_{2}$O$_{4}$:Mn and ZnAI$_{2}$O$_{4}$:Mn.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.211-213
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2022
Images in the textbooks influence the learning process. Students often see pictures before reading the text and these pictures can enhance the power of imagination of the students. The findings of some researches show that the images in textbooks can increase students' creativity. However, when learning major subjects, reading a textbook or looking at a picture alone may not be enough to understand the topics and completely realize the concepts. Studies show that viewers remember 95% of a message when watching a video than reading a text. If we can combine textbooks and videos, this teaching method is fantastic. The "TEXT + IMAGE + VIDEO (Animation)" concept could be more beneficial than ordinary ones. We tried to give our solution by using machine learning Image Classification. This paper covers the features, approaches and detailed objectives of our project. For now, we have developed the prototype of this project as a web app and it only works when accessed via smartphone. Once you have accessed the web app through your smartphone, the web app asks for access to use the camera. Suppose you bring your smartphone's camera closer to the picture in the textbook. It will then display the video related to the photo below.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.03a
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pp.16-21
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2008
Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1477-1485
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2021
Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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