It is almost impossible to secure the reproductibility and stability of a commercial Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensor since it is very difficult to keep the consistency of the manufacturing environment. Thus it is widely known that the general Semiconductor-Oxide Gas Sensors are not appropriate for precise measurement systems. In this paper, the output characteristic analyzer of the various Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors that are used to recognize the air quality within an automobile are proposed and examined. The analyzed output characters in a normal air chamber are grouped by sensor ranks and used to fill out the characteristic table of the Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors. The characteristic table is used to determine the rank of the sensor that is equipped in the current air cleaner system of an automobile. The proposed air control system can also adapt the on-demand operation that recognizes the history of the passenger's manual-control.
The up-to-date business environment for Korean manufacturers is very complex and rapidly changing. Especially, the companies have faced with various changes derived from small quantity batch production, diversification of customer demands, and short life cycles of products. Consequently, the Korean manufacturing companies are in need of more efficient production planning and scheduling techniques. In this paper, the research trend of scheduling techniques is investigated to provide relevant information to researchers in this field. Furthermore, some implications for future researches are presented regarding literatures published in Korea over the last 10 years. This paper presents an entire investigation into Korean research works on scheduling (2,569 papers) that are published from 2007 to 2016. Especially, detailed analysis was carried out in the following three industry : 1) semiconductor, 2) shipbuilding and 3) automobile. In this paper, approaches to scheduling presented in the literature are categorized into the following three categories : 1) application, 2) algorithm, and 3) simulation modeling. First, in the semiconductor industry, scheduling techniques related to semiconductor cleaning processes, photolithography processes, chemical processes, transport and transport equipment have been found to be dominant. Second, the shipbuilding industry is focused on assembly processes, transporter, crane and various existing production management system. On the other hand, the scheduling research of the automobile industry is mainly focused on the vehicle movement routing and procurement supply-chain planning algorithm in terms of logistics. The conclusion of this study are expected to provide many implications for various types of academic and practical follow-up studies related to scheduling in consideration of main characteristics of semiconductor, shipbuilding and automobile industries.
Nowadays, the importance of role of the international standardization keeps increasing substantially. We have already known that international standards have a huge impact on many companies, industries and nations. So far, it has been thought that standardizations are needed after the new products come into the market and are mass-produced in order to encourage the use of the products, systems and services. Standardization will make the products more safe, efficient, and environmentally friendly for the users. However, in these days, a paradigm of the standardization has been changed. International standard becomes a tool for dominating global market and is the most important ingredients of the competitiveness and economic progress of the nation and enterprises. Many countries like Japan, Germany and U.S. use the standardization as an effective method to dominate the market and monopolized the new technologies. Therefore, worldwide competition for the standardization of the new technology become fierce. Korea is leading the technology in semiconductor field. However, activities of international standardization are not sufficient. In order to boost the standardization activities in Korea from industry, academia, and research institute, this paper briefly introduce the international standard organization and some critical issues for next-generation semiconductor memory such as flexible semiconductor, automobile semiconductor and wearable devices.
In this paper, sensor system and inspection algorithm in order to inspect steel balance weight for automobile is described. Steel balance weight is composed of clip and weight, which is joined by press process. The defective one has a gap between clip and weight. To detect whether there is a gap, sensor system is simply configured with laser line projector and USB camera, which make it possible to measure the height difference of clip and weight area. Laser line pattern which is made on the surface of a balance weight is captured by USB camera. In case that USB camera is used in machine vision, barrel distortion caused by wide angle lens makes the captured image distorted. Image warping function is applied to correct the distortion. Simple image processing algorithm is applied to extract the laser line information and whether it is good or not is judged through the extracted information.
In this paper, the system is proposed and implemented to share the part number, the part name, and the vehicle type through the improvement sharing bulletin board for automobile repair and maintenance. And when photos of damage parts are uploaded to the system, the system analyzes it using a deep learning model to analyze whether it is damaged and automatically classify the type of damage. By providing repair and maintenance quotes for a significant part, the system provides economically repaired by providing comparative adjustment information on repair costs to drivers who are particularly concerned about the market prices of parts and maintenance services. Through the existing bulletin board, you can exchange and share information about parts by sharing various information on repair and maintenance. This paper provides in detail the average market price per type of damage during automobile repair and maintenance, helping drivers who do not know the details of parts and maintenance services to receive reasonable quotes by providing price information.
3D printer is the equipment of the system for sequentially layer laminated in the materials. Now 3D printer used in various fields such as, semiconductor, electricity automobile, medical and various types of output method and material. In this paper, we studied about the improvement on warpage due to shrinkage of product from 3D printer of FDM(Fused Deposition Modeling) type, we proposed measures systematically to solve warpage problem using of 6SC(6 Step Creativity) method of practical TRIZ. After experimented with product prototypes experiment, we verified effect about solution.
This paper provides a real-time loading strategy for batch processing machines in which a number of jobs are simultaneously processed as a batch. The batch processing machines can be seen in both manufacturing industries (e.g., semiconductor, automobile and metal working) and service industries (transportation vehicles, mail shipment and theme park). This paper focuses on batch processing machines in semiconductor manufacturing. We present a look-ahead loading strategy for tardiness minimization where future arrivals and due dates are taken into consideration. Simulation tests are performed on the presented strategy and some existing loading heuristics under various production settings with different traffic intensities and forecasting errors. Experimental results show that our strategy provides the performance of good quality.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권4호
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pp.495-502
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2014
Fast recovery diodes (FRDs) were developed using the $p^{{+}{+}}/n^-/n^{{+}{+}}$ epitaxial layers grown by low temperature epitaxy technology. We investigated the effect of electrostatic discharge (ESD) stresses on their electrical and switching properties using current-voltage (I-V) and reverse recovery time analyses. The FRDs presented a high breakdown voltage, >450 V, and a low reverse leakage current, < $10^{-9}$ A. From the temperature dependence of thermal activation energy, the reverse leakage current was dominated by thermal generation-recombination and diffusion, respectively, at low and high temperature regions. By virtue of the abrupt junction and the Pt drive-in for the controlling of carrier lifetime, the soft reverse recovery behavior could be obtained along with a well-controlled reverse recovery time of 21.12 ns. The FRDs exhibited excellent ESD robustness with negligible degradations in the I-V and the reverse recovery characteristics up to ${\pm}5.5$ kV of HBM and ${\pm}3.5$ kV of IEC61000-4-2 shocks. Likewise, transmission line pulse (TLP) analysis reveals that the FRDs can handle the maximum peak pulse current, $I_{pp,max}$, up to 30 A in the forward mode and down to - 24 A in the reverse mode. The robust ESD property can improve the long term reliability of various power applications such as automobile and switching mode power supply.
미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
The automotive industry is developing day by day. Among them, it is very important to prevent accidents while driving. However, despite the importance of developing automobile industry technology, accidents due to road defects increase every year, especially in the rainy season. To this end, we proposed a road defect detection system for road management by converging deep learning and raspberry pi, which show various possibilities. In this paper, we developed a system that visually displays through a map after analyzing the images captured by the Raspberry Pi and the route GPS. The deep learning model trained for this system achieved 96% accuracy. Through this system, it is expected to manage road defects efficiently at a low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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