ZnO-SiO₂-Si구조의 SAW 필터에 관한 연구

고봉균 漢陽大學校 大學院 1993 국내석사

CZ 실리콘에서 산소 석출 현상에 대한 모델링 및 해석

고봉균 漢陽大學校 大學院 1999 국내박사

CZ(Czochralski) 결정 성장 방법으로 만들어진 실리콘 웨이퍼에는 다량의 산소를 포함하게 된다. 이것은 CZ 성장 시스템에서 실리콘 용융액을 담고 있는 실리카 반응기 벽면으로부터 고온으로 인해 산소가 녹아 들어가기 때문이다. 이렇게 함입된 산소는 약 농도를 갖게 되어 이후의 반도체 소자 공정에 있어서 막대한 영향을 미치게 된다. 이러한 산소 농도는 소자 공정을 위해 가해지는 온도들(~1200℃까지)에서의 산소의 용해도보다도 훨씬 많게 되어 과포화 상태를 이루게 되며, 이러한 공정 온도에서 석출 현상(precipitation)을 일으키게 된다. 이러한 산소 석출물들이 소자가 형성되는 표면 근처에 형성되면 결함으로 작용하게 되므로 소자의 전기적인 성능을 저하시키게 된다. 하지만 벌크 영역에서 형성되면 금속 불순물을 게더링하는 작용을 하므로 소자들의 성능을 향상시키게 되는 점을 이용하여 IG(intrinsic gettering)을 하게 된다. 본 논문은 첫번째로, 결정 성장시 산소의 함입 메카니즘과 실리콘 결정 내에서 산소 석출물의 형성에 중점을 두어 산소의 성질 및 역할에 대하여 고찰하였다. 두 번째로, 이러한 석출 현상을 이론적으로 접근하였다. CZ 방법으로 성장된 실리콘에서 열처리 공정에서 생성되는 산소 석출물의 성장 및 감소에 대한 현상을 물리적으로 모델링하고 이를 수치해석 방법을 이용하여 시뮬레이션을 행하였다. 먼저, 깁스 에너지를 이용하여 상변환 이론에 근거를 둔 산소 석출물의 성장 및 감소에 대한 정의를 하였으며, 확산 제한 성장 법칙(Diffusion Limited Growth Law)과 DBET(Detailed Balance Equlibrium Theory)를 이용하여 새롭게 성장률과 감소율을 유도하였고, 유도한 수식을 CREs와 FPE이 결합된 식에 적용하였다. 또한 좀 더 정확한 해석을 위하여 표면에서의 조건, 즉 분위기 가스의 영향을 고려할 수 있도록 산소 분위기에서는 산화막 성장 모델과 산소의 용해도 증가의 영향을 도입하였다. 산화막 성장 모델과 결합된 격자간 실리콘 및 공위의 주입 및 재결합 모델을 통하여 표면에서의 산소 석출 현상을 보다 정확히 해석할 수가 있었다. 수치 해석을 통하여 여러 가지 경우의 실험결과와 비교함으로써 본 모델의 타당성 및 유용함을 입증하였다. 세 번째로, 이온 주입시 발생하는 산소 축적 현상을 해석하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 초기 격자간 산소 농도를 달리한 웨이퍼에 MeV 이상의 고에너지로 불순물을 주입하고 2단계 열처리를 거쳤을 때 산소 축적 현상 및 불순물의 확산에 미치는 영향을 실험적으로 고찰하였다. 2단계 열처리를 거친 후 SIMS로 관찰된 산소 농도 분포로부터 부근에서 산소의 축적(pileup)이 일어남을 볼 수 있었다. 붕소의 경우 낮은 산소 농도일때 산소의 축적 위치가 표면쪽으로 이동하였다. 인의 경우는 산소의 축적 위치가 변하지 않는데 이것은 도펀트 불순물이 2차 결함에 포획되고 불순물 질량이 2차 결함의 이동에 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 또한 SIMS로 관찰된 도펀트 불순물의 농도 분포로부터 벌크 방향으로의 확산이 증가됨을 알 수 있다. 이것은 산소 석출이 증가함에 따라 격자간 실리콘 원자가 증가하여 불순물의 확산을 증가시킨 것으로 판단된다. 그리고 불순물도 산소 석출에 영향을 주어 자신의 확산에 영향을 끼침도 알 수 있다. 이러한 결과 볼 때 산소는 실리콘 웨이퍼내에서 결함들뿐만 아니라 다른 불순물과도 복잡한 상호 작용을 일으킴을 알 수 있다. 실험 결과를 토대로 이러한 현상을 해석할 수 있는 모델을 1차적인 모델을 제안하였으며 차후에 수치해석을 수행할 예정이다.

사업장의 온실가스 정보를 활용한 SLCA(Simplified Life Cycle Assessment) 방법론 개발 : 섬유원단 염색 공정

고봉균 건국대학교 대학원 2022 국내박사

전 세계적으로 기후변화 문제가 단순 에너지 저감 이행을 넘어 탄소중립 국면으로 접어들면서 기업에 대한 글로벌 규제와 ESG 및 지속가능성에 대한 성과평가가 강화되었다. 이에 따라 기업의 경영활동에 변화가 생기면서 국내ㆍ외에서는 소재, 제품 혹은 사업장에 대한 환경성 정보 공개 요구가 증가하고 있으며, 기업 자체적으로 구축한 환경성 정보가 시장에서 경쟁력을 갖춘 구매요소로 부상하고 있다. 특히 글로벌 의류, 신발 등 섬유‧패션 브랜드는 생산 공급망에 대한 환경성을 포함하는 지속가능성 성과평가 기준 Tool을 통해서 공급망에 대한 관리를 지속적으로 강화시키고 있다. 아울러, 염색ㆍ가공공정은 에너지가 많이 소비되는 대표적인 전처리 단계이며 주요 온실가스 배출군으로 다양한 글로벌 규제 대상으로부터 집중적인 관심을 받고 있다. 특히 온실가스 배출에 대해서는 사업장에서 배출되는 총량뿐만 아니라 제품(원단)단위 배출량에 대한 정보 역시 중요한 관심사항이므로 생산기업은 두 가지 관점에서의 대응이 필수적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 전과정평가 기법(LCA, Life Cycle Assessment)을 통하여 사업장의 배출 온실가스 총량을 정량화, 간소화(Simplified)하여 최종 원단생산에 대한 온실가스 배출량을 산정할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. As the global climate change issue has gone beyond simple implementation of energy reduction and has joined a carbon-neutral phase, global regulations on companies and performance evaluation on ESG and sustainability have been strengthened. Accordingly, as the business activities of companies change, the demand for disclosure of environmental information on materials, products, or workplaces at home and abroad is increasing. In particular, textile and fashion brands such as global apparel and footwear are continuously reinforcing their supply chain management through the sustainability performance evaluation criteria tool that includes environmental characteristics for their production and supply chains. The whole process of textile and fashion products can be classified into raw material production and processing, fabric production, distribution, use, and disposal.

Ising 네트워크 모형을 이용한 금융시장 변화 예측 : 경제물리학적 관점으로

고봉균 서울대학교 2016 국내박사

금융시장은 시장 참여자들이 금융상품을 거래하고 자금 융통이 일어나는 곳이다. 즉, 시장 참여자들이 금융시장에서 행한 행위들이 산업 전반에 융통되는 자금을 공급하고 경제성장을 촉진시키게 된다. 하지만 이러한 금융시장에 형성되었던 거품이 무너져 내리면서 금융위기가 발생하면 시장 참여자들은 큰 손실을 입고 투자에 소극적인 태도를 취할 수 있다. 이로 인해 경제성장은 더뎌지게 되고 시장 참여자뿐만 아니라 일반 사람들에게까지 피해가 전가될 수 있다. 따라서 시장 참여자들이 행하는 행위들이 금융시장에 미치는 영향에 대하여 이해하고 일부 비합리적 투자자(Noise trader)들에 의해 발생할 수 있는 금융거품의 붕괴로 인한 금융위기를 조금이나마 미연에 방지하고 그 대책을 마련할 수 있다면 금융시장의 안전성에 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 시장 참여자들이 이루고 있는 네트워크를 구체적으로 형상화하여 모형에 반영하고 금융상품별로 다르게 나타날 수 있는 가격 민감도(Price sensitivity)를 고려한 비선형 모형(Non-linear model)을 제시했다. 또한 이 비선형 모형(Non-linear model)을 통해 시뮬레이션 한 시계열이 실제 금융시계열의 확률분포의 특성을 잘 나타내고 있는지 점검했다. 그리고 마지막으로 앞서 사용한 물리학적 모형을 사용하여 주가에 새로운 매개변수를 추가한 로그 주기 함수(Log-periodic function)를 적합시켜 얻은 매개변수들 값의 패턴으로 금융위기가 발생할 수 있는 가능성을 나타내는 경고 지수(Alarm index)를 도출하였다. 본 논문에서 진행했던 연구 결과에 대해 정리해보면 다음과 같다. 우선 금융시장 내 구성원들인 시장 참여자들의 네트워크에 관해 다루었다. 기존에 많이 사용되어 왔던 2차원 격자형태의 네트워크부터 인접한 시장 참여자들의 숫자를 다르도록 프랙탈(Fractal) 구조를 사용한 네트워크와 금융시장의 계층구조라는 특성을 반영하여 본 연구에서 제시한 네트워크에 이징 동역학(Ising dynamics)를 적용하였다. 그리고 전체적인 시스템이 나타내고 있는 평균적인 포지션과 각 시장 참여자들이 나타내고 있는 포지션이 어떻게 분포하고 있는지 살펴봤다. 3개의 네트워크 모두 평균 포지션이 0근처의 값을 가질 때, 같은 포지션을 가진 시장 참여자들이 군집(Cluster)을 이루면서 분포되어 있는 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 시장 참여자들이 군집(Cluster)을 이루면서 뭉쳐있는 분포 때문에 각 시장 참여자가 의견을 교환하는 사람들은 대부분 같은 포지션을 나타내고 따라서 스스로 포지션 변경을 잘 하지 않는 현상을 보였다. 이러한 결과는 군집의 숫자와 포지션을 변경할 평균적인 확률에서도 확인할 수 있었다. 평균 포지션이 0근처이면 군집의 숫자는 줄어들고 하나의 군집크기는 늘어났다. 또한 포지션을 변경할 확률은 줄어들었다. 전체 시스템이 정적인 상태를 보였다. 반면 0에서 멀리 떨어진 값을 가질 때, 반대 포지션을 가진 시장 참여자들이 서로 섞여 있었고 전체 군집의 수는 늘어났지만 하나의 군집 크기는 줄어들었다. 이러한 분포에서는 각 시장 참여자가 의견교환을 하는 사람들이 반대 포지션인 경우가 많기 때문에 그 시장 참여자가 포지션 변경할 확률이 높아지고 결국 전체 시스템이 변동성이 심한 모습을 보였다. 이렇게 3가지 네트워크에서 동일하게 나타나는 현상도 있는 반면, 차이점 또한 존재했다. 서로 의견을 교환하는 인접한 시장 참여자의 평균적인 숫자가 증가할수록 모두 같은 포지션을 가진 군집(Cluster)을 이루기 어려웠고 매개변수 설정을 적절하게 해줄 필요가 있었다. 두 번째로, 앞서 사용한 금융시장 네트워크를 기초로 하여 금융 상품별 가격 민감도(Price sensitivity)를 고려한 비선형 이징 모형(Non-linear Ising model)을 사용한 자산 가격 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 우선, 금융상품별로 가격 민감도(Price sensitivity)를 반영한 비선형 이징 모형(Non-linear Ising model)의 두 매개변수를 변경하면서 여러 종류의 시계열을 시뮬레이션 하였다. 이렇게 생성한 시계열은 기하브라운운동(Geometric Brownian motion)을 사용하여 시뮬레이션 한 시계열보다 실제 여러 국가별 주가지수의 멱법칙 지수부 값과 더 가까운 것을 확인하였다. 또한 기존의 이징 모형(Ising model)은 주가 시계열 분석에는 적합하지만 CDS스프레드를 분석하기에는 부적합한 모습을 보였다. 하지만 비선형 이징 모형(Non-linear Ising model)의 경우, 매개변수의 값을 변경하면서 시뮬레이션 함으로써 여러 종류의 금융상품의 시계열을 모두 포괄할 수 있음을 알았다. 마지막으로 KOSPI지수에 이징 동역학(Isign dynamics)을 기초로 한 로그 주기 함수(Log-periodic function)를 적합시켜 얻은 매개변수 값들의 패턴을 식별하여 시장 붕괴(Market crash)의 발생 가능성을 지수화 했다. 한국의 금융위기는 버블이 형성되는 시간과 발생 원인에 따라 국내 금융위기와 글로벌 금융위기로 구분될 수 있었고 이에 적합 기간(Fitting period)의 길이를 새로운 매개변수로 추가했고 국내 금융위기를 예측할 때에는 국내 금융위기를 학습하도록 하고 글로벌 금융위기를 예측할 때에는 글로벌 금융위기를 학습하도록 하였다. 에러 다이어그램(Error diagram)을 통해 기존의 모형에 비해 한국 주식시장의 특성을 반영한 경우 향상된 성능을 확인할 수 있었다.

음악전공 대학생의 완벽주의와 연주 몰입의 관계 : 연주 동기와 연주 불안의 매개효과

고봉균 경상국립대학교 대학원 2024 국내석사

음악가에게 있어 연주에 대한 태도는 자신의 커리어에 중요한 영향을 미친다. 하지만 기존 연구는 연주 태도 중 연주에 부정적인 영향을 주는 연주 불안에 대해 이루어 진 것이 많았고 긍정심리학적 관점에서 연주에 몰입함으로써 긍정적인 영향을 주는 방식에 주목하는 시도가 필요해 보이지만 선행 연구가 부족하였다. 음악에서 몰입은 연주에 주의력과 편암함을 유지시키고 즐거움과 성취감을 준다고 한다. 따라서 음악가의 기질적인 부분이 음악에서 성취하고 싶은 것에 대한 내·외적 동기에 영향을 주고, 내·외적 동기는 연주 불안과 연주 몰입과 어떤 관계를 가지는지 구조적인 문제를 밝히는데 집중하고자 한다. 본 연구에서는 완벽주의를 긍정적 완벽주의와 부정적 완벽주의로 나누어 살펴보면서도 이 둘을 합친 전체 완벽주의는 어떻게 관계를 가지는지를 살펴보았다. 연구 대상은 전국 대학의 음악 전공자로 하였다. 특히 선행연구에서 여러 가지 어려움으로 전국적인 조사를 하지 못한 점을 보완하여 전국에 있는 음악전공 대학생에 대한 조사를 실시하였다. 구체적인 연구 문제와 가설은 다음과 같다. [연구문제 1] 음악전공 대학생의 완벽주의, 연주 동기, 연주 불안과 연주 몰입 간의 관계는 어떠한가? 가설 1-1. 전체 완벽주의는 연주 동기, 연주 불안, 연주 몰입과 유의미한 상관이 있을 것이다. 가설 1-2. 긍정적 완벽주의는 연주 동기, 연주 불안, 연주 몰입과 유의미한 상관이 있을 것이다. 가설 1-3. 부정적 완벽주의는 연주 동기, 연주 불안, 연주 몰입과 유의미한 상관이 있을 것이다. 가설 1-4. 연주 동기와 연주 불안은 부적 상관이 있을 것이다. 가설 1-5. 연주 동기와 연주 몰입은 정적 상관이 있을 것이다. 가설 1-6. 연주 불안과 연주 몰입은 부적 상관이 있을 것이다. [연구문제 2] 음악전공 대학생의 완벽주의와 연주 몰입의 관계에서 연주 동기와 연주 불안은 어떤 효과가 있을 것인가? 가설 2-1. 전체 완벽주의와 연주 몰입의 관계에서 연주 동기와 연주 불안은 이중매개효과가 있을 것이다. 가설 2-2. 긍정적 완벽주의와 연주 몰입의 관계에서 연주 동기와 연주 불안은 이중매개효과가 있을 것이다. 가설 2-3. 부정적 완벽주의와 연주 몰입의 관계에서 연주 동기와 연주 불안은 이중매개효과가 있을 것이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전체 완벽주의와 완벽주의 하위 요소 중 긍정적 완벽주의는 연주 동기, 연주 불안, 연주 몰입과 유의미한 상관을 나타내었다. 하지만 부정적 완벽주의는 연주 불안을 제외하고는 유의미한 관계를 보이지 못했다. 전체 완벽주의와 완벽주의 하위 요소 중 긍정적 완벽주의는 연주 불안과의 관계에서 차이를 보였는데 완벽주의 전체는 정적 상관을 보였고 긍정적 완벽주의는 부적 상관을 보였다. 둘째, 전체 완벽주의와 완벽주의의 하위 요소인 긍정적 완벽주의는 둘 모두 연주 몰입과의 관계에서 연주 동기와 연주 불안과 이중매개효과를 나타내었다. 그러나 긍정적 완벽주의는 이중매개효과에서 연주 동기가 매개되는 경우 연주 불안으로 가는 효과가 사라진다는 점을 확인하였다. 본 연구는 그간 완벽주의와 몰입간의 관계에서 결과가 상이했던 부분에 대해 탐색적으로 살펴 봄으로써 후속 연구에 도움을 주고자 하였다. 다음으로 완벽주의와 연주 몰입과의 관계에서 각종 변수가 어떤 과정을 통해 영향을 주고 받는지에 대한 경로를 제시하였다. 그럼으로 인해 상담과정에서 적절한 개입을 시도할 수 있는 함의를 제공한 의의가 있다.

변분 오토인코더를 활용한 제조 실행 시스템(MES) 오작동 탐지

고봉균 고려대학교 대학원 2020 국내석사

In order to cope with a rapidly changing manufacturing environment, we constantly improve the functions of the manufacturing execution system (MES) and change the master data of the system from time to time during plant operation. However, this is a way to increase manufacturing efficiency and can also cause unexpected system malfunctions. Therefore, an anomaly detection system that can detect a malfunction of MES is needed. This paper analyzes MES log file to detect a system malfunction. A log file consisting of categorical data is converted into numerical data using Word2Vec and learn from the variable Autoencoder to determine if a system is malfunctioning. Experimental results using a log file generated by a semiconductor MES simulator show that the proposed method has excellent system malfunction detection performance.