반도체형 압력센서를 이용하여 물이나 화학약품 매질의 압력을 측정하기 위해서는 센서를 보호하기 위한 패키징이 필요하다. 스테인레스 봉입형 압력센서는 SUS316으로 패키지 되어있으며 SUS316은 표면이 다량의 크롬과 니켈을 함유하고 있어 내부식성이 강하고 또한 인성 및 응접성이 양호하여 센서를 분리하는 박막으로 널리 사용된다. 그렇지만 SUS316은 강산과 강알칼리 용매에서는 급격히 부식된다. 따라서 내부식성이 우수한 파리렌 막을 SUS316의 표면에 2000A의 Cu막을 증착한 다음에 5㎛ 두께로 처리함으로써 내화학성이 우수한 압력센서를 제작할 수 있었다, 파리렌 막을 코팅하기 전에 봉입형 압력센서의 정확도는 ±0.5%FSO이었고, 코팅 후의 센서도 동일한 특성을 보여주었다.
Recently RFID (Radio Frequency Identification) technology advances in wireless communication technologies are bringing new challenges. But RFID tag packaging technology has been lagging compared to the demand, so this technology is being required to improve reliability. In this paper, reliability comparison among 11 types of most commonly used epoxy molding in electrical/electronic components packaging has been made through analysis of confidentiality using a humidity sensor. Consequently, the variation of moisture penetration time causes has been verified by the changes in molding thickness for 3 types of epoxy, and from the result, the best experimental results were observed in terms of confidentiality. Moreover we have been confirmed the relationship between confidentiality, the molding thickness, and thermal property of epoxy through thermal analysis.
본 논문에서는 메조포러스 백금 전극이 적용된 무효소 혈당센서를 실리콘 기판 위에 제작하여 향후 CMOS 회로와의 집적이 가능하도록 설계하였으며, 초소형 무효소 혈당센서 구조의 최적화를 위하여 동일한 면적에서 여러 가지 구조의 센서를 설계 및 제작을 하고 그 결과를 비교 분석하였다. 제작된 무효소 혈당센서는 3전극시스템으로 구성되고 그 특성은 작동전극과 타 전극사이의 간격에 가장 민감한 변화를 보였다. 최적화된 구조를 갖는 센서는 11.1mM glucose실험에서 12.9${\mu}A$의 응답전류를 얻었으며 이 값은 효소를 사용한 센서와 비교하여도 월등히 큰 응답임을 알 수 있었다. 또한 제작된 센서들은 구조 최적화를 위하여 $9mm^2$로 동일한 크기로 실험을 하였지만, 이 크기는 응답전류가 매우 크므로 더욱더 소형화가 가능함을 알 수 있다.
본 연구에서는 Ag 금속입자가 기능화된 SnO2 나노선을 제작 및 저온 NO2 가스 센싱 특성을 평가하였다. Vapor-liquid-solid 공법을 이용하여 SnO2 나노선을 합성하였고, flame chemical vapour deposition 공법을 이용하여 Ag 금속입자를 SnO2 나노선 표면에 기능화하였다. 합성된 Ag 금속입자가 기능화된 SnO2 나노선을 이용하여 50℃에서 NO2 10 ppm에 대한 가스 센싱 테스트를 진행한 결과, 감응도(Rg/Ra) 1.252를 얻었다. 본 연구를 통하여, 금속입자가 기능화된 나노선을 이용한 저온동작 반도체식 가스센서의 산업 적용을 현실화 할 수 있을 것으로 기대된다.
신체 착용 및 부착이 가능한 웨어러블 기기용 유연 전극은 외력에 대한 기계적/전기적 내구성을 확보하고 동시에, 다양한 기능성을 부여하는 방향으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 Carbon black를 전도성 필러로 적용하여 Carbon/PDMS 기반 유연 복합체를 제조하고 carbon black의 함량에 따른 복합체의 유연전극, 온도 센서 및 히터용 소재로서의 적용 가능성에 대해 고찰해 보았다. Carbon black의 함량 증가에 따른 비저항 감소를 관찰하였고, 반복인장에 따른 전기저항 변화율 실험을 통해 유연전극으로서의 적용 가능성을 확인하였다. 온도 변화에 따른 carbon/PDMS 복합체의 전기적 특성 평가를 통해 온도센서로서 적용이 가능한 정온도계수 특성을 관찰하였고, carbon black 함량에 따라 정온도계수 특성 조절이 가능함을 확인할 수 있었다. 전압 인가에 따른 Carbon/PDMS 복합체의 발열 특성 관찰을 통해 히터용 소재로서의 적용가능성 역시 확인할 수 있었다.
다중 암의 동시 진단 기술에 대한 관심이 전 세계적으로 증가하는 추세이며, 진단 난이도를 낮추기 위해 혈액과 같은 미량의 바이오 유체를 이용하여 질병을 진단하는 미세 유체 소자 기반의 액체 생검 기술이 연구되고 있다. 바이오 유체를 이용하여 형광 영상 등을 통해 분석물질의 농도를 측정하는 광학적 바이오 센싱에 있어 민감도를 향상시키기 위한 기술개발이 필요하다. 본 논문에서는 모세관력에 의한 자가구동 기반의 마이크로 채널의 기하학적 구조와 미세 유체 현상만으로 수동적 자기 혈장 분리 기술과 유체 혼합을 통한 분자 인식 활성화 기능을 구현하는 형광 다중 암 진단 센서 플랫폼 구조를 제안하고 설계하였다. 설계된 센서의 혈장 분리부의 성능에 영향을 미치는 파라미터를 확인하기 위해 채널의 수력학적 직경과 종횡비, 유체의 점도를 변수로 설정하여 딘 와류 형성 여부를 시뮬레이션을 통해 확인하였고 최적의 센서 플랫폼 구조를 제시하였다.
Research in the field of biosensor has enormously increased over the recent years. The metal-oxide semiconductor field effect transistor (MOSFET) type protein sensor offers a lot of potential advantages such as small size and weight, the possibility of automatic packaging at wafer level, on-chip integration of biosensor arrays, and the label-free molecular detection. We fabricated MOSFET protein sensor and proposed the gold-black electrode as the gate metal to improve the response. The experimental results showed that the output voltage of MOSFET protein sensor was varied by concentration of albumin proteins and the gold-black gate increased the response up to maximum 13 % because it has the larger surface area than that of planar-gold gate. It means that the expanded gate allows a larger number of ligands on same area, and makes the more albumin proteins adsorbed on gate receptor.
본 논문에서는 생체 내에 삽입하거나 연속적으로 혈당을 모니터링하기 위하여 제작된 무효소 혈당세서의 바이오 패키징 및 특성 최적화에 관하여 고찰하였다. 3전극을 갖는 동일한 센서구조에서 sensitivity를 최대화하기 위해 평면형 백금전극을 사용한 센서, 메조포러스 구조가 작동전극에 형성된 센서, 메조포러스 구조가 작동전극과 보조전극에 형성된 무효소 혈당센서를 설계, 제작하고 비교하였다. 각각의 센서는 0.009${\mu}A$$mM^{-1}cm^{-2}$, 5.46${\mu}A$$mM^{-1}cm^{-2}$, 7.75${\mu}A$$mM^{-1}cm^{-2}$의 sensitivity를 가졌다. 또한 생체 이식되었을 때 혈액 속에서 글루코스응답을 얻는 데에 있어 방해종인 Ascrobic Acid와 Acetaminophen의 반응을 최소화하고, 혈액 내의 단백질들이 전극에 엉겨 붙는 것을 막기 위해 생체 적합한 물질인 Nafion 을 패키징 멤브레인으로 적용하여 센서를 제작하였다. 이 센서는 0.36${\mu}A$$mM^{-1}cm^{-2}$의 sensitivity를 가졌다.
Onions are a significant crop in Korea, and cultivation is increasing every year along with high demand. Onions are planted in the fall and mainly harvested in June, the rainy season, therefore, physiological changes in onion bulbs during long-term storage might have happened. Onions are stored in cold room and at adequate relative humidity to avoid quality loss. In this study, bio-yield stress and weight loss were measured as the quality parameters of net packaged onions during 10 weeks of storage, and the storage environmental conditions are monitored using sensor networks systems. Quality estimation of net packaged onion during storage was performed using the storage environmental condition data through machine learning approaches. Among the suggested estimation models, support vector regression method showed the best accuracy for the quality estimation of net packaged onions.
MD Saiful Islam;Mi-Jin Kim;Kyo-Mun Ku;Hyo-Young Kim;Kihyun Kim
마이크로전자및패키징학회지
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제31권2호
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pp.45-53
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2024
The maintenance of semiconductor equipment is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. System management is imperative given the anticipated increase in the capacity and complexity of industrial equipment. Ensuring optimal operation of manufacturing processes is essential to maintaining a steady supply of numerous parts. Particularly, monitoring the status of substrate transfer robots, which play a central role in these processes, is crucial. Diagnosing failures of their major components is vital for preventive maintenance. Fault diagnosis methods can be broadly categorized into physics-based and data-driven approaches. This study focuses on data-driven fault diagnosis methods due to the limitations of physics-based approaches. We propose a methodology for data acquisition and preprocessing for robot fault diagnosis. Data is gathered from vibration sensors, and the data preprocessing method is applied to the vibration signals. Subsequently, the dataset is trained using Gradient Tree-based XGBoost machine learning classification algorithms. The effectiveness of the proposed model is validated through performance evaluation metrics, including accuracy, F1 score, and confusion matrix. The XGBoost classifiers achieve an accuracy of approximately 92.76% and an equivalent F1 score. ROC curves indicate exceptional performance in class discrimination, with 100% discrimination for the normal class and 98% discrimination for abnormal classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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