본 논문에서는 30 Hz의 프레임률로 동작하는 적외선 영상 투사기 (IR scene projector, IRSP)에서 투사되는 적외선 영상의 유효온도 감소를 최소화하기 위해 sub-frame 제어 기법을 적용한 IRSP용 신호입력회로 (read-in integrated circuit, RIIC)를 제안한다. 제안하는 sub-frame 제어 기법은 단위 프레임을 8개의 sub-frame으로 나누어 동일한 영상 데이터를 8회 refresh함으로써 픽셀 내 커패시터에 sampling된 영상 데이터가 유지 기간 동안 MOSFET 스위치를 통한 누설 전류로 인해 손실되는 정도를 감소시킨다. Emitter에서 투사되는 적외선 영상의 높은 유효온도를 위해 전류 구동형 RIIC를 설계하였으며, 외부의 DAC로부터 아날로그 전압 형태의 영상 데이터를 전송 받는다. 시제품 $64{\times}32$ RIIC array 칩은 매그나칩/SK하이닉스 $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS 공정으로 제작되었으며, 출력 가능한 최대 데이터 전류는 $230.3{\mu}A$이다. 이를 $15k{\Omega}$의 저항 값을 갖는 시제품 emitter 소자에 인가할 시 mid-wavelength IR (MWIR) 대역을 기준으로 최대 $366.2^{\circ}C$의 유효온도를 갖는 적외선 영상의 투사가 가능하다.
Liquid phases in ZnO varistors cause more complex phase development and microstructure, which makes the control of electrical properties and reliability more difficult. Therefore, we have investigated 2 mol% $CaCO_3$ doped $ZnO-Co_3O_4-Cr_2O_3-La_2O_3$ (ZCCLCa) bulk ceramics as one of the compositions without liquid phase sintering additive. The results were as follows: when $CaCO_3$ is added to ZCCLCa ($644{\Omega}cm$) acting as a simple ohmic resistor, CaO does not form a secondary phase with ZnO but is mostly distributed in the grain boundary and has excellent varistor characteristics (high nonlinear coefficient ${\alpha}=78$, low leakage current of $0.06{\mu}A/cm^2$, and high insulation resistance of $1{\times}10^{11}{\Omega}cm$). The main defects $Zn_i^{{\cdot}{\cdot}}$ (AS: 0.16 eV, IS & MS: 0.20 eV) and $V_o^{\bullet}$ (AS: 0.29 eV, IS & MS: 0.37 eV) were found, and the grain boundaries had 1.1 eV with electrically single grain boundary. The resistance of each defect and grain boundary decreases exponentially with increasing the measurement temperature. However, the capacitance (0.2 nF) of the grain boundary was ~1/10 lower than that of the two defects (~3.8 nF, ~2.2 nF) and showed a tendency to decrease as the measurement temperature increased. Therefore, ZCCLCa varistors have high sintering temperature of $1,200^{\circ}C$ due to lack of liquid phase additives, but excellent varistor characteristics are exhibited, which means ZCCLCa is a good candidate for realizing chip type or disc type commercial varistor products with excellent performance.
검정곡선을 작성하지않고 빠르게 분석할 수 있는 Siemens SemiQuant(SSQ) 3000 프로그램을 이용하여 여러 가지 형태의 고체 표준물질을 붕소부터 우라늄까지의 전 원소에 대해 신속한 X-선 형광분석을 하고 다양한 시료형태와 시료준비과정에 따른 정확도를 비교하였다. 시료당 75개의 원소분석에 소요되는 시간은 23분이 걸렸으며, 시료의 형태는 분말지질시료, 디스크형태의 금속시편 또는 chip형태의 금속 표준시료를 이용하였다. 분말지질시료는 압력을 가하지 않은 분말시료(loose powder)를 액체시료 측정 컵을 사용하여 mylar foil에 싸서 측정하거나 압력을 가해 펠렛형태로 만들거나 혹은 flux를 가해서 유리 bead시료를 만들거나 하여 여러 가지의 시료처리방법을 비교하였다. 금속시편의 분석결과는 분말지질시료에 비해 비교적 정확한 것으로 나타났다. 시료중의 모든 원소의 농도가 미지인 경우보다 철시편이나 스텐강과 같이 주원소의 농도범위를 대략적으로 알 수 있는 경우는 매질에 대한 매트릭스 효과를 계산해 줄 수 있기 때문에 좀더 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 분말지질시료를 펠렛을 만들어 분석하는 경우와 유리 bead 시료를 만들어 측정하는 경우는 분말시료 그 지체 그대로 mylar foil에 싸서 측정하는 경우보다 시료준비과정이 간단하지 않고 많은 시간이 소요되지만 분석의 정확도는 더 높은 것으로 나타났다. 그러나 붕소나 탄소와 같은 가벼운 원소가 매트릭스로 존재하거나 이들의 분석이 요구되는 경우는 foil이나 헬륨기체에 의한 X-선 흡수 때문에 펠렛을 만들어 분석하는 것이 바람직하며 로듐 컴프턴 선을 이용하여 정확한 매트릭스 보정을 하였는지를 판단하였다.
본 논문에서는 수동형 900MHz RFID 태그 칩용 로직 공정 기반 저면적.저전력 1Kb EEPROM를 설계하였다. 1Kb 셀 배열 (cell array)은 1 워드 (word)의 EEPROM 팬텀 셀 (phantom cell)을 2차원 배열 형태인 (16행 ${\times}$ 16열) ${\times}$ 4블록으로 구성하였으며, 4개의 메모리 블록이 CG (Control Gate)와 TG (Tunnel Gate) 구동회로를 공유하므로 저면적 IP 설계를 하였다. TG 구동회로를 공유하기 위해 소자간의 전압을 신뢰성이 보장되는 5.5V 이내로 유지하면서 동작 모드별 TG 바이어스 전압을 스위칭해 주는 TG 스위치 회로를 제안하였다. 그리고 4 메모리 블록 중 하나의 블록만 활성화하는 partial activation 방식을 사용하므로 읽기 모드에서 전력소모를 줄였다. 그리고 하나의 열 (column)당 연결되는 셀의 수를 줄이므로 읽기 모드에서 BL (Bit-Line)의 스위칭 시간을 빠르게 하여 액세스 시간 (access time)을 줄였다. Tower $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 (32행 ${\times}$ 16열) ${\times}$ 2블록과 (16행 ${\times}$ 16열) ${\times}$ 4블록의 2가지 배열 형태의 1Kb EEPROM IP를 설계하였으며, (16행 ${\times}$ 16열) ${\times}$ 4블록의 IP가 (32행 ${\times}$ 16열) ${\times}$ 2블록의 IP에 비해 레이아웃 면적은 11.9% 줄였으며, 읽기 모드 시 전력소모는 51% 줄였다.
3차원 칩 적층 접합에 사용하기 위한 Cu-Cu 금속 저온 접합 공정을 위하여 접합 온도 및 플라즈마 표면 전처리에 따른 열 압착 접합을 수행 하였다. 4점굽힘시험과 CCD 카메라를 이용하여 Cu 접합부의 정량적인 계면접착에너지를 평가하였다. 접합 온도 $250^{\circ}C$, $300^{\circ}C$, $350^{\circ}C$에서 각각 $1.38{\pm}1.06$(상한값), $7.91{\pm}0.27$(하한값), $10.36{\pm}1.01$(하한값) $J/m^2$으로 접합온도 $300^{\circ}C$ 이상에서 계면접착에너지 5 $J/m^2$ 이상의 값을 얻었다. 접합 온도 $300^{\circ}C$ 이하 낮은 온도에서 접합하기 위해 Cu-Cu 열 압착 접합 전 Ar+$H_2$ 플라즈마로 $200^{\circ}C$에서 2분간 표면 전처리 후 $250^{\circ}C$ 조건에서 열 압착 접합할 경우 계면접착에너지 값이 $6.59${\pm}0.03$(하한값) $J/m^2$로 표면 전 처리하지 않은 시험편에 비해 접합 특성이 크게 증가 하였다.
Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
Jae, Young;Hwang, Eu Dong;Leem, Ah Young;Kang, Beo Deul;Chang, Soo Yun;Kim, Ho Keun;Park, In Kyu;Kim, Song Yee;Kim, Eun Young;Jung, Ji Ye;Kang, Young Ae;Park, Moo Suk;Kim, Young Sam;Kim, Se Kyu;Chang, Joon;Chung, Kyung Soo
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제76권2호
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pp.75-79
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2014
Trichloroethylene (TCE) is a toxic chemical commonly used as a degreasing agent, and it is usually found in a colorless or blue liquid form. TCE has a sweet, chloroform-like odor, and this volatile chlorinated organic chemical can cause toxic hepatitis, neurophysiological disorders, skin disorders, and hypersensitivity syndromes. However, the hypersensitivity pneumonitis (HP) attributed to TCE has rarely been reported. We hereby describe a case of HP associated with TCE in a 29-year-old man who was employed as a lead welder at a computer repair center. He was installing the capacitors on computer chip boards and had been wiped down with TCE. He was admitted to our hospital with complaints of dry coughs, night sweats, and weight losses for the past two months. HP due to TCE exposure was being suspected due to his occupational history, and the results of a video-associated thoracoscopic biopsy confirmed the suspicions. Symptoms have resolved after the steroid pulse therapy and his occupational change. TCE should be taken into consideration as a potential trigger of HP. Early recognition and avoidance of the TCE exposure in the future is important for the treatment of TCE induced HP.
본 논문에서는 이동성이 좋고 경제적이며, 간편하게 일회용 진단칩으로 제작 가능한 스크린 프린팅 한 탄소칩 전극[screen printed carbon electrode (SPCE)] 기반의 전압전류법 나노물질 융합형 바이오센서를 제작하여 폐암 조기진단에 활용 가능한 단백질 표지 인자 중에 하나인 heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A1 (hnRNP A1) 단백질의 농도를 정량 분석하고자 하였다. 먼저 SPCE 표면에 금 나노입자를 전기적으로 증착한 후 크로스링커를 이용하여 hnRNP A1에 특이적으로 결합할 수 있는 바이오리셉터인 DNA 압타머를 고정하였다. Ethanolamine을 블로킹 시약으로 사용하여 압타머와 함께 센서 표면에 고정하여 그 표면을 처리함으로써 비특이적인 생물질의 흡착에 의한 방해 신호를 최소화하고자 하였다. DNA칩과 hnRNP A1 용액을 접촉하여 DNA와 hnRNP A1을 결합시킨 후 alkaline phosphatase (ALP) 효소로 접합한 hnRNP A1 항체(anti-hnRNP A1)을 센서칩 표면으로 주입하여 샌드위치 복합체를 형성하고, 이를 기질인 4-aminophenyl phosphate (APP)와 효소-기질 특이적 산화 반응에 의한 전류 변화를 순환 전압전류법과 시차 펄스전압전류법으로 측정하여 단백질의 농도를 정량적으로 분석하였다. 상기 산화 반응에 의한 피크 전류 변화는 순환전압전류법과 시차 펄스 전압전류법을 사용할 때 -0.05와 -0.17 V (vs. Ag/AgCl) 전위 값에서 각각 일어났다. 개발한 나노바이오센서를 실제 정상인 혈청 시료 분석에 적용 가능함을 보여줌으로써 혈청 한 방울로 폐암의 조기진단 가능성을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 고온 대응 EV (Electric Vehicle) 전력반도체 칩 접합용 Sn-Ni 페이스트의 제조 및 특성 평가 연구가 수행되었다. Sn-Ni 페이스트의 Sn과 Ni 함량에 따른 TLPS (Transient Liquid Phase Sintering) 접합부 미세 조직 변화 관찰 결과, Sn-20Ni (in wt.%)의 경우에는 Ni 분말의 부족, 그리고 Sn-50Ni의 경우에는 Ni 분말의 과다 포함에 따른 Ni 뭉침 현상이 관찰되었다. Sn-30Ni과 Sn-40Ni의 경우에는 TLPS 접합 공정 후 상대적으로 치밀한 접합부 단면 미세 구조 조직을 가짐을 확인하였다. TLPS 접합 공정 후 접합부 시편의 DSC 열 분석 결과로부터 TLPS 접합 공정 반응 동안 Sn과 Ni의 충분한 반응이 일어남을 확인하였으며, 접합 공정 후 접합부에는 Sn이 남아 있지 않음을 확인하였다. 추가적으로 공정 온도 변화에 따른 Sn-30Ni TLPS 접합부의 계면반응 및 기계적 강도 시험이 수행되었다. TLPS 접합 공정 후 접합부는 Ni-Sn 금속간화합물과 반응하고 남은 Ni 분말들로 구성되었으며, 접합 온도가 증가함에 따라 접합부 칩 전단강도는 증가하였다. 솔더링 온도와 유사한 270 ℃의 접합 온도에서 30분 동안의 TLPS 접합 공정 수행 후 약 30 MPa의 높은 칩 전단 강도 값을 얻었다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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