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단결정 잉곳의 표면 그라인딩에서 발생하는 고순도 실리콘 분말 폐기물의 용해 및 품질 평가
문병문(Moon, Byung Moon),김강준(Kim, Gangjune),구현진(Koo, Hyun Jin),신제식(Shin, Je Sik) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.05
태양광산업의 value chain중 up-stream쪽인 고순도 실리콘산업은 셀, 모듈, 시스템 쪽에 비하여 영업 이익률이나 부가가치 측면에서 매우 높은 성장성을 현재 보여주고 있으며 최근 원자력산업의 안전성 문제가 대두됨으로 인하여 태양광수요가 전 세계적으로 증대되는 경향을 나타내어 태양광용 실리콘의 수요가 확대됨과 아울러 spot시장에서의 가격 또한 상승하고 있다. 이런 관점에서 잉곳 및 웨이퍼 가공 중에 발생하는 고순도 실리콘 폐기물의 재활용 이 다시 주목받고 있다. 태양전지 웨이퍼(wafer)용 소재는 6N급 이상의 결정질 실리콘 잉곳(ingot)이 주를 이루며, 고효율의 셀을 제조하기 위해서 단결정 실리콘 잉곳이 많이 사용된다. 실리콘 단결정을 육성하는 방법에는 Floating zone 법, Czochralski 법, Bridgeman 법, CVD 등 매우 다양하다. 이 중 Czochralski 법은 전체 생산량의 대부분을 차지하고 있는 방법으로, 용융액에서 결정을 인상하여 ingot을 제작하는 방법이다. 그러나 대량의 전기에너지를 소비하여 제작되는 고순도의 실리콘 단결정 잉곳은 후 가공공정에서 그 절반 이상이 분말(powder) 및 슬러지(sludge)로 폐기되므로, 자원의 재활용 및 환경오염 측면에서 주요과제가 되고 있다. Czochralski 법으로 제작된 ingot의 경우 그 표면이 매끄럽지 못하여, 웨이퍼 단위의 가공 시 형태가 진원이 될 수 있도록 표면을 미리 연마(grinding)하는데, 이때에도 미세 분말이 다량 발생하게 된다. 본 연구에서는 이러한 고순도 단결정 실리콘 ingot의 연마 가공공정에서 발생한 미세 분말을 용해하여 보았다. 진공 챔버(chamber) 내부에 유도가열 코일과 냉도가니로 구성된 장비를 통해 전자기유도가열을 이용하여 실리콘 분말 폐기물을 용해하고, 그 시편을 ICP-MS 및 비저항 측정을 통해 분말 의 특성을 조사하여 재활용 가능성을 검토해 보았다.
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국내 규석광으로부터 고순도 실리콘 제조를 위한 정련 공정에 관한 연구
문병문(Moon, Byung Moon),김강준(Kim, Gangjune),구현진(Koo, Hyun Jin),박동호(Park, Dong Ho),류태우(Yu, Tae U) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11
2010년 약 19.5 GWp 의 규모로 성장한 태양광 시장의 주요 소재는 실리콘을 이용한 태양전지이며, 고성능 및 고효율 태양전지 시장이 급성장 하였다. 이러한 고품질 태양전지에 사용되는 주요 원료인 9N 급 폴리실리콘은 2008년 4월 265/kg 까지 상승하였으나, 점차 하향안정세에 있으며, 급속한 가격 경쟁을 통해 당분간 장기공급가가 50/kg 이하로 하락할 것으로 전망된다. 이러한 실리콘 제조기술 중 가장 많이 사용되는 기술은 Trichloro-silane (TCS) 또는 Mono-silane (MS)를 사용하는 기상법인 일명 Siemens 공정이다. 이러한 기상법의 경우 12N 이상의 초고품질 실리콘 제조가 가능하나, 대규모의 설비투자(1억원/폴리실리콘 1톤)와 높은 에너지(120 kWh/kg)가 요구된다. 이에 최근 기상법이 아닌 야금학적인 정련법에 대한 기술이 개발되고 있으며, 이는 금속 실리콘을 슬래그 처리, 편석 분리, 응고 급랭, 전자빔, 플라즈마 등을 이용하여 정련하는 공정을 말한다. 야금학적 정련법은 순도 면에서 기상법에 비하여 낮은 단점이 있음에도 불구하고, 여러 장점들로 인해 활발히 연구되며 점차 실용화 되고 있는 매우 유용한 기술이다. 야금학적 정련법의 주요 장점은 기상법에 비해 약 25% 정도의 설비 투자비로 가능하고, 금속 실리콘을 직접 사용하며, 에너지 payback이 짧다. 또한, 산 및 염화실렌을 사용하지 않으므로 환경 문제를 적게 야기하고, 생산설비의 확장성도 매우 높다. 본 연구에서는 국내 규석광을 이용하여 일련의 정련 공정을 거쳐 고순도SG(Solar Grade)급 실리콘을 제조하고자 하였다. 실리콘 용융 환원로를 개발하고 순도를 높이기 위해 슬래그정련법을 이용하였으며, 생산된 3N 급의 금속 실리콘을 비기상법정련 방식인 일방향 응고와 플라즈마 정련 및 전자기유도 용해법을 이용하여 고순도의 실리콘을 제조하였다. 본 연구에서는 상업생산을 개시한 외국의 E사와 비교하여 산침출공정을 거치지 않으므로 실리콘회수율 및 환경부하 절감의 장점을 갖고 있으며 최종 순도 실리콘 6N 이상, 보론 함유량 0.2 ppm 이하를 달성하였으며, 기존 기상법 대비 약 20%의 전력 감소와 약 13%의 금속실리콘 원료 절감 효과가 있었다. 저가/고순도 SG급실리콘의 제조기술 개발은 향후 세계 태양광 시장에 대한 경쟁력을 확보하고, 시장 점유율 상승에 기여할 수 있으며, 산업 확대를 통한 주변 산업으로의 파급 효과가 매우 클 것으로 예상된다.
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경제적인 Si 잉곳 생산을 위한 poly-Si 미세분말의 성형과 용해주조기술
문병문(Moon, Byung-Moon),김봉환(Kim, Bong-Hwan),신제식(Shin, Je-Sik),이상목(Lee, Sang-Mok),박기성(Park, Gi-Seong),김대석(Kim, Dae-Suk),김기영(Kim, Ki-Young) 한국신재생에너지학회 2007 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.06
In this study, the consolidation and casting processes of fine Si powders, by-products of making high purity Poly-Si rods in the current method, were systematically investigated for use as economical solar-grade feedstock. Morphology, size, and contamination type of the poly-Si fine powders were inspected by combined analysis of SEM, particle size analyzer, and FT-IR. Poly-Si powder compacts were tried to fabricate by a consolidation process without a binding agent and then their density ratio and strength were evaluated. Finally, the electrical resistivity of the specimens prepared by an electromagnetic casting method was examined for purity assessment.
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문병현(Byung-Hyun Moon),장인훈(Jang In-Hoon),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20 개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.
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문병현(Byung-Hyun Moon),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2
본 논문에서는 음성 인식 시스템을 이용한 감정 표현 시스템을 실제 엔터테인먼트 로봇의 안면에 부착하여 엔터테인먼트 로봇에서 발생하는 실제 음성에 따라 기쁨, 배고픔, 배부름, 슬픔, 졸림 화남 등의 감정을 Avatar 형식으로 표현하는 시스템을 제안 한다. 본 시스템은 마이크를 통하여 입력받은 엔터테인먼트 로봇의 음성 신호를 저장하게 되고 음성 부분만을 검출한 다음 선형 예측 기법으로 LPC(Linear Predict Coefficient) Cepstrum을 구하고 적절한 Weight를 부여하여 이를 특징벡터로 사용하여 음성 특징을 구한다. Euclidean distance를 이용하여 특징벡터 사이의 거리를 측정할 수 있다. 음성 인식 시스템은 DTW(Dynamic Time Warping)알고리즘을 활용하고, 이를 통하여 특징벡터들의 길이를 비교하게 된다.
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