The cyclic voltammogram characteristics at the magnetized SrO${\cdot}6Fe_{2}O_{3}$ ceramics/(($10^{-3}$M KCI + p-Si powders) and /(($10^{-4}$M CsNO$_3$ + n-GaAs powders) suspension interfaces have been studied using the microelectrophoresis and the cyclic voltammetric method. The negatively charged ions are specifically absorbed on the virgin and the magnetized SrO${\cdot}6Fe_{2}O_{3}$ ceramics surfaces. The zeta potentials of the p-Si and n-GaAs colloidal semiconductors are + 41mV and -44.8mV, respectively. The magnetization effects act as potential barriers at the magnetized SrO${\cdot}6Fe_{2}O_{3}$ interfaces. The positivelely charged p-Si and the negatively charged n-GaAs colloidal semiconductors act as potential barriers at the virgin SrO${\cdot}6Fe_{2}O_{3}$ interfaces. On the other hand, the charged p-Si and n-GaAs colloidal semiconductors act as potential barrier scavengers at the magnetized SrO${\cdot}6Fe_{2}O_{3}$ interfaces. The magnetization effects and the charged colloidal semiconductor effects are irreversible and interdependent.
A quartz glass crucible is the essential material for manufacturing silicon ingots such as semiconductors and solar cells. Quartz glass crucibles for semiconductors and solar cells are made similar, but differ in surface purity, structure and durability. Recently, ultra high purity synthetic glass crucibles for semiconductors have become more important due to foreign problems. In Korea, it has succeeded in producing 28-inch quartz glass crucibles through the past 10 years. However, 32-inch synthetic quartz glass for the production of silicon ingots for semiconductors is not up to the level of advanced technology, and the technology gap is expected to be 2 to 3 years. In order to overcome these technological gaps and localize synthetic quartz glass ware, close cooperation between production companies and demand companies and localization of synthetic quartz glass powder must also be made. In addition, if government support can be added, faster results can be expected.
최근 Chat GPT와 같은 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술의 급격한 발전에 따라 AI 반도체의 중요성이 강조되고 있다. AI 기술은 빅데이터 처리, 딥 러닝, 알고리즘 등의 요구사항으로 인해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력을 필요로 한다. 그러나 AI 반도체는 대규모 데이터를 처리하는 과정에서 과도한 전력 소비와 데이터 병목현상 문제가 발생한다. 반도체 전공정의 초미세공정이 물리적 한계에 도달함에 따라, AI 반도체의 연산을 위한 최신 패키징 기술이 요구되는 추세이다. 본 고에서는 AI 반도체에 적용가능한 인터포저, TSV, 범핑, Chiplet, 하이브리드 본딩 패키징 기술에 대해서 기술하였다. 이러한 기술들은 AI 반도체의 전력 효율과 연산 속도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
Purpose - Semiconductors are a significant export item for Korea that is expected to continue to contribute significantly to the Korean economy in the future. Thus, the semiconductor industry is a critical component in the 4th Industrial Revolution and is expected to continue growing as the non-face-to-face economy expands as a result of the COVID-19 pandemic. In this context, this paper aims to empirically investigate how semiconductors are imported and exported in Korea from a global supply chain perspective by analysing import and export data at the micro-level. Design/methodology - This study conducts a multifaceted analysis of the global supply chain for semiconductors and related equipment in Korea by examining semiconductor imports and exports by semiconductor type, year, target country, mode of transportation, airport/port, and domestic region, using import/export micro-data. The visualisation, flow analysis, and Bayesian Network methodologies were used to compensate for the limitations of each method. Findings - Korea is a major exporter of semiconductor memory and has the world's highest competitiveness but is relatively weak in the field of system semiconductors. The trade deficit in 'semiconductor equipment and parts' is clearly growing. As a result, continued investment in 'system semiconductors' and 'semiconductor equipment and parts' technology development is necessary to boost exports and ensure a stable supply chain. Originality/value - Few papers on semiconductor trade in Korea have been published from the perspective of the global supply chain or value chain. This study contributes to the literature in this area by focusing on import and export data for the global supply chain of the Korean semiconductor industry using a variety of approaches. It is our hope that the insights gained from this study will aid in the advancement of SCM research.
최근 ChatGPT와 같은 초거대 인공지능 기술이 발달하고 있으며, 다양한 산업 분야 전반에서 인공지능이 활용됨에 따라 인공지능 반도체에 대한 관심이 집중되고 있다. 인공지능 반도체는 인공지능 알고리즘을 위한 연산을위해 설계된 칩을 의미하며, NVIDIA, Tesla, ETRI 등과 같이 국내외 여러 기업에서 인공지능 반도체를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 국내외 인공지능 반도체 9종에 대한 연구 동향을 파악한다. 현재 대부분의 인공지능 반도체는 연산 성능을 향상시키기 위한 시도들이 많이 진행되었으며, 특정 목적을 위한 반도체들 또한 설계되고 있다. 다양한 인공지능 반도체들에 대한 비교를 위해 연산 단위, 연산속도, 전력, 에너지 효율성 등의 측면에서 각 반도체에 대해 분석하고, 현재 존재하는 인공지능 연산을 위한 최적화 방법론에 대해 분석한다. 이를 기반으로 향후 인공지능 반도체의 연구 방향에 대해 제시한다.
본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
Three push-pull organic semiconductors, TPA-$Th_3$-MMN (1), TPA-ThTT-MMN (2), and TPA-ThDTT-MMN (3), comprising a triphenylamine donor and a methylene malononitrile acceptor linked by various ${\pi}$-conjugated thiophene units were synthesized, and the effects of the ${\pi}$-conjugated bridging unit on the photovoltaic characteristics of solution-processed small-molecule organic solar cells based on these semiconductors were investigated. Planar bridging units with extended ${\pi}$-conjugation effectively facilitated intermolecular ${\pi}-{\pi}$ packing interactions in the solid state, resulting in enhanced $J_{sc}$ values of the SMOSCs fabricated with bulk heterojunction films.
III-V족 반도체 GaP GaAs 및 InP의 계단형 pn 접합에서의 항복전압을 위한 해석적 식을 유도하였다. 해석적 항복전압을 위해 각 물질에 대한 이온화계수 파라미터를 이용하여 유효 이온화계수를 추출하였고, 이의 이온화 적분을 통해 얻은 해석적 항복전압 결과는 수치적 결과 및 실험 결과와 10% 오차 범위 이내로 잘 일치하였다.
We report the spectroscopic properties of column-III nitrifies of GaN, GaInN, and AlGaN. The column-III nitride semiconductors are promising materials to realize the current-injection-type blue-and ultraviolet (UV)-light-emitting devices with high performance. To acheive the lasing with low threshold, the devices are must constructed to double heterostructure by succesive epitaxial growth technique, and we must confine the carriers in the potential barrier and optical confinement in wave guide between barrier and active layers has different refractive index. The refractive index of column-III nitride semiconductors, however, are rarely reported. The measured refractive index was 2.9, and the observed characteristic peak near the enrgy gap was analysed using a dielectric function and may due to excitonic contribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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