We investigated the In-based ohmic contacts on Nitrogen-face (N-face) n-type GaN, as well as Ga-face n-type GaN, for InGaN-based vertical Light Emitting Diodes (LEDs). For this purpose, we fabricated Circular Transfer Length Method (CTLM) patterns on the N-face n-GaN that were prepared by using a laser-lift off method, as well as on the Ga-face n-GaN that were prepared by using a dry etching method. Then, In/transparent conducting oxide (TCO) and In/TiW schemes were deposited on the CTLM in order for low resistance ohmic contacts to form. The In/TCO scheme on the Ga-face n-GaN showed high specific contact resistance, while the minimum specific contact resistance was only 3${\times}$10$^{-2}$$\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 300${^{\circ}C}$, which can be attributed to the high sheet resistance of the TCO layer. In contrast, the In/TiW scheme on the Ga-face n-GaN produced low specific contact resistance of 2.1${\times}$10$^{5}$$\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 500${^{\circ}C}$ for 1 min. In addition, the In/TiW scheme on the N-face n-GaN also resulted in a low specific contact resistance of 2.2${\times}$10$^{-4}$$\Omega$-cm$^{2}$ after annealing at 300${^{\circ}C}$. These results suggest that both the Ga-face n-GaN and N-face n-GaN.
매트릭스 조직구조에 대한 실무적 관심이 높지만 사례 및 실증연구는 아직 매우 부족한 편이이다. 본 연구의 목적은 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 문제점을 파악하고 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 또, 매트릭스 조직의 문제점에 대한 직급별 인식차이가 있는지 살펴보고 팀별 인식차이가 있는지도 살펴보고자 한다. 본 연구에서 H사 연구원들을 대상으로 정성적 설문조사를 통해 밝혀낸 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 문제점은 다음과 같다. 연구원들은 차세대 반도체 개발을 위해 높은 전문성 있는 멤버를 참여시킨 매트릭스 조직구조가 필요함에 공감하고 있으며 프로젝트 참여 및 성공의지가 강하다는 것을 알 수 있었다. 하지만, 장비 및 인력이 부족하고 프로젝트 관리자는 물론 프로젝트 구성원들 모두 업무량이 많다는 것에 동의하고 있었다. 개방형 설문에서 연구자들은 '프로젝트관리자 권한 미약', '커뮤니케이션 및 팀워크 문제', '업무우선순위 불명확', '보상제도', '연구인력 및 장비부족'을 지적하였다. 반도체 산업의 매트릭스 조직구조의 강점과 약점으로부터 이를 해결하기 위한 개선방안도 도출하였다.
본 연구에서는 단순 침전법으로 제조한 CdS 및 CdZnS/ZnO 광촉매를 이용하여 가시광선하에서 로다민 B, 메틸 오렌지 및 메틸렌 블루 등에 대한 광분해 반응 연구를 수행하였다. 특히 염료와 광촉매의 물리화학적 성질이 전체 광촉매 반응의 반응 경로에 미치는 영향에 대해 중점을 두고 검토하였다. X선 회절분석법, UV-vis 확산반사 분광법 그리고 X선 광전자 분광분석법 등을 이용하여 제조된 촉매들의 물리화학적 특성을 분석하였다. CdS 및 CdZnS/ZnO 광촉매 모두 자외선뿐만 아니라 가시광선 영역에 있어서도 우수한 광흡수 특성을 나타내었다. 메틸 오렌지의 경우에는 CdS 및 CdZnS/ZnO 각각의 광촉매 상에서 동일한 반응기구를 통해 반응이 진행되는 반면, 로다민 B 및 메틸렌 블루는 각각의 광촉매 상에서 서로 다른 반응 경로를 통해 광분해 반응이 진행되는 것으로 나타났다. 특히 메틸렌 블루의 광분해 반응을 보면, CdZnS/ZnO 광촉매 상에서는 주로 단일분자 형태로 전체 반응이 진행되지만, CdS 상에서는 반응 초기부터 이량체를 형성하였다. 이와 같은 결과들은 CdS 및 CdZnS/ZnO 각각의 반도체 광촉매들의 전도대의 띠끝 전위 차이와 염료들의 흡착 특성 차이에 기인한 것으로 판단된다.
포스트 코로나 시대의 수요 변화와 급변하는 물류 환경 속에서 콜드체인 물류 섹터의 중요성이 부각되고 연관 산업도 빠르게 성장하고 있다. 콜드체인의 범위는 식품에만 한정되지 않고 의약품, 반도체, 화훼 등 다양한 분야로 확장되고 있으며, 최근에는 백신 보관과 수송에 대한 수요가 급증하고 있다. 수요 증가에 기인한 국내 저온시설 및 관련 시설 신설과 개보수 급증 현상은 장기적 관점에서는 콜드체인 연관 산업이 향후 포화상태에 이르러 성장 둔화로 이어질 수 있다. 이에 대비하여 AI, 블록체인, IT 기술과 연계한 콜드체인 인프라 구축에 대한 노하우 축적, 한국의 선진국 진입과 방역 우수국가 등의 이점을 활용하여 잠재적 틈새시장인 유엔 조달시장 진출을 고려해 볼만 하다. 유엔 조달시장에서 콜드체인 시장은 저개발 국가를 중심으로 수요가 증가하고 있고, 지속 성장세를 전망한다. 본 논문에서는 국내 콜드체인 연관기업의 역량을 분석하고 국내외 콜드체인 물류 시장 동향, 해외시장 진출 현황을 조사하고 전문가 심층 설문조사를 실시하여 국내 콜드체인 산업의 유엔 조달시장 진출 전략을 제시하였다.
초광역대 반도체인 β-Ga2O3은 고전력 반도체 소재에 대한 유망한 응용으로 인해 큰 주목을 받고 있다. 5가지 다른 다형 중 가장 안정적인 상인 β-Ga2O3는 4.9 eV의 넓은 밴드갭과 8 MV/cm의 높은 항복 전계를 갖는다. 또한, 이는 용융 소스로부터 성장될 수 있어 전력반도체용 SiC, GaN 및 다이아몬드와 같은 다른 와이드 밴드갭 반도체보다 더 높은 성장률과 더 낮은 제조 비용으로 성장이 가능하다. 이 연구에서 β-Ga2O3 단결정 성장은 EFG(edge-defined film-fed growth) 방법에 의해 성장되었다. 성장 방향과 주면을 각각 β-Ga2O3 결정의 [010] 방향과 (100)면으로 성장하였다. Raman 분석의 스펙트럼으로 β-Ga2O3 잉곳의 결정상과 불순물을 확인하였고, 고해상도 X선 회절(HRXRD)을 이용하여 결정 품질과 결정 방향을 분석하였다. 또한 EFG 방법으로 성장한 β-Ga2O3 리본형태의 잉곳을 각 위치별로 결정 품질과 다양한 특성을 체계적으로 분석하였다.
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
백두산은 남한과 600km 이상 떨어져 있어, 백두산 화산 분화로 인해 남한에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 화산성 재해는 화산재에 국한될 것으로 판단된다. 화산재의 침적으로 인한 피해뿐만 아니라 미세먼지(PM10)의 형태로 유입되어 영향을 미치는 부분이 있을 것으로 보이며, 제조업 중심의 산업구조를 가진 우리나라로서는 산업부문에 대한 피해액을 예측하여 대비할 필요가 있다. 한편, 최근 황사 및 미세먼지 농도의 증가로 인한 여러 가지 피해를 산출하고자 하는 시도들이 발표되고는 있지만 화산재로 인한 산업분야 피해액을 산출하려는 연구는 극히 드물다. 본 연구는 황사 및 미세먼지 피해사례를 분석함으로써, 백두산 분화로 인한 화산재 확산 시에 피해가 발생될 것으로 예상되는 업종을 선정하고, 화산재로 인한 PM10 농도 확산 시나리오를 활용하여 예상되는 피해액을 산출하였다. 다양한 산업분야 중 특히 항공, 초정밀(전자, 반도체), 유통, 조선, 자동차, 레저, 유리, 낙농 등의 산업에 피해가 예상되는 것으로 나타났으며, 이 중 자동차산업과 조선산업에 대한 피해를 산정한 결과 6시간의 조업중단으로 인해 발생하는 피해액은 464억 9,238만원으로 계산되었다.
연구에서는 실리카/티타니아 코어/쉘(STCS) 물질을 기반으로 환원 및 에칭을 통해 근적외선 반사율을 향상시킬 수 있는 라이다 반사형 중공구조 검은색(B-HST) 물질을 제조하였다. 또한, 에칭 폐액을 수거 및 재활용하여 합성한 실리카(e-SiO2) 물질을 반도체 에폭시 몰딩 컴파운드용(EMC) 필러 소재로서 응용하였다. 상세히는, 연속적인 졸-겔법, 환원법 및 초음파법을 통해 제조한 B-HST 물질은 높은 NIR 반사율(31.1%)과 실제 검은색 페인트와 유사한 명도(L*=13.2)를 나타내었으며, 이를 통해 성공적으로 라이다에 인식될 수 있는 소재가 제조되었음을 확인하였다. 추가적으로, B-HST 물질의 합성 과정에서 코어 실리카를 에칭하여 추출한 실라놀 전구체를 포함하는 에칭 폐액을 수거한 뒤, 졸-겔법을 통해 균일한 필러용 실리카로 합성하였으며, 에폭시 고분자 및 카본블랙과의 혼합을 통해 반도체 패키지용 소재인 EMC로 제조하였다. 실험으로 제조된 EMC는 상용화된 EMC 제품과 유사한 물리적-화학적 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 물질의 합성과 효과적인 재활용법의 설계를 통하여 4차 산업시대에 부합하는 고부가 가치 소재들인 자율주행차 차량용 검은색 물질과 반도체용 EMC 물질들을 성공적으로 제조하고 미래 산업에서의 응용 가능성에 대해 제시하였다.
본 연구에서는 SiC 기반의 1200V급 전력 MOSFET을 최적 설계하기 위하여 공정 및 설계 파라미터를 변화시키면서 실험을 수행한 후, 필수적인 전기적 특성을 도출하였다. 그리고 최종적으로 설계하고자 하는 트렌치 게이트형 SiC 전력 MOSFET 소자의 우수성을 확보하기 위하여 플래너 게이트 SiC 전력 MOSFET을 같은 조건하에 설계하여 전기적인 특성을 도출하여 트렌치 게이트형 SiC 전력 MOSFET 소자와 비교 분석을 하였다. 비교 분석한 결과, 항복전압을 그대로 유지한 상태에서 온 저항은 각각 플래너게이트 전력 MOSFET은 1,840mΩ, 트렌치 게이트 전력 MOSFET는 40mΩ으로 약 40배 이상 우수한 특성을 도출하였다. 온 저항은 에너지 효율에 직접적인 영향을 끼치는 바 에너지 효율에 있어 우수한 결과를 도출한 것으로 판단되었다. 본 실험을 통해 최적화된 소자는 1200V급에 일반적으로 사용되었던 IGBT소자를 충분히 대체 가능한 것으로 판단되었다.
반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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