http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다양한 실리콘 웨이퍼 제조를 위한 와이어 전기 방전가공
문희찬,최선호,박성희,장보윤,김준수,한문희,Moon, Hee-chan,Choi, Sun-ho,Park, Sung-hee,Jang, Bo-yun,Kim, Jun-soo,Han, Moon-hee 한국전기전자재료학회 2017 전기전자재료학회논문지 Vol.30 No.5
Wire electrical discharge machining (WEDM) process was evaluated to slice Silicon (Si) for various applications. Specifically, various Si workpieces with various resistances, such as single and multi crystalline Si bricks and wafers were used. As conventional slicing processes, such as slurry-on or diamond-on wire slicing, are based on mechanical abrasions between Si and abrasive, there is a limitation to decrease the wafer thickness as well as kerf-loss. Especially, when the wafer thickness is less than $150{\mu}m$, wafer breakage increases dramatically during the slicing process. Single crystalline P-type Si bricks and wafers were successively sliced with considerable slicing speed regardless of its growth direction. Also, typical defects, such as microcracks, craters, microholes, and debris, were introduced when Si was sliced by electrical discharge. Also, it was found that defect type is also dependent on resistance of Si. Consequently, this study confirmed the feasibility of slicing single crystalline Si by WEDM.
딥 러닝기반 실시간 영상처리를 통한 크랙 탐지 및 개인형 이동수단 주행 보조 시스템 개발
문희찬(Huichan Moon),김민혁(Minheok Kim),용권순(Kwonsoon Yong),한대현(Daehyeon Han),김태운(Taewoon Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
장애인 및 거동이 불편한 고령자를 위한 전동 휠체어, 짧은 이동거리를 편리하게 이동할 수 있는 전동 킥보드 등 전동 모빌리티의 사용이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이와 같은 개인형 이동수단의 확산으로 인해 관련 사고 또한 증가하고 있는데, 특히 고르지 못한 노면으로 인한 사고가 빈번하게 발생한다. 본 논문은 노면 크랙으로 인한 사고 및 주행 중 탑승자에게 가해지는 충격을 감소하여 개인형 이동수단의 안전한 주행을 보조하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 촬영한 노면 사진을 입력 받고, 영상처리 및 CNN 기반의 딥러닝 기술을 활용하여 노면에 존재하는 크랙을 탐지한다. 크랙이 탐지된 경우, 크랙과 전동 모빌리티 기체와의 거리를 계산하고 이를 기반으로 기체의 이동 속도를 제어하여 탑승자에게 가해지는 충격 및 이로 인한 사고를 효과적으로 줄일 수 있다. 제한된 연산 자원을 가진 사물인터넷 기기에서 실시간 주행 보조를 가능케 하기 위해 경량화 된 딥러닝 모델을 사용했으며, 이미지 분할 및 선택적 크랙 탐지 기법을 제안하여 연산 복잡도를 효과적으로 감소시켰다. 실 환경에서 수행한 검증 결과를 통해 제안하는 시스템이 실시간으로 크랙을 탐지하고 주행 속도를 자동으로 제어하여 효과적으로 충격 량을 감소시키는 것을 확인했다.