[논문]DSMC 해석을 통한 유기 재료의 점성도 예측

전성훈; 이응기

DSMC 해석을 통한 유기 재료의 점성도 예측
DSMC Simulation of Prediction of Organic Material Viscosity 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.11 no.1, 2012년, pp.49 - 54

전성훈 (공주대학교 기계자동차공학과) , 이응기 (공주대학교 기계자동차공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

There have been plenty of difficulties because properties of Alq3 are unable to acquire in a process of manufacture of OLED. In this paper it will predict a viscosity of Alq3 through DSMC technique and suggest the way regarding a study to estimate properties of material through the computer simulation. There could generate errors of a simulation process in a vacuum deposition process since the properties of material that is used in a high-degree vacuum environment are not secured. Therefore, we would like to propose the new methods that can not only predict properties of a molecular unit but also raise an accuracy of simulation process by forecasting properties of Alq3.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에는 성막공정에 사용되는 증발원 개발을 위한 예측 시뮬레이션을 이용하여 유기재료인Alq3의 점성도(viscosity)를 예측하여 시뮬레이션의 성능을 향상시키고, 측정이 어려운 유기물의 물성 치를 예측함으로써 분자 단위의 물성 치를 예측하는 새로운 기법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 노즐을 가진 점형(point-type) 증발원의 시뮬레이션을 수행하여 점형 증발원의 실험 데이터와 비교하여 측정이 어려운 Alq3의 점성도를 예측하고자 한다.
점성도 해석을 위해 본 연구에서는 400cc 셀의 실험 데이터를 기준으로 유사한 시뮬레이션의 n값을 추출하기 위해 시뮬레이션의 변수 중 점성도를 제외한 모든 조건을 동일하게 주는 것을 목표로 하였다.

제안 방법

1 × 10−6단위로 16번의 시뮬레이션을 통해 근접한 n값에서의 점성도를 1 × 10−6단위의 점성도를 다시 1 × 10−7 단위로 시뮬레이션을 수행한 후 마지막으로 1 × 10−8 단위의 시뮬레이션을 수행하는 방식으로 시뮬레이션을 반복하였다.
Fig. 2는 실험에 사용된 증착원(Fig. 1)과 동일한 치수로 2차원적인 증착원의 격자(mesh)를 형성하여 DSMC 해석에 필요한 해석 대상을 모델링 하였다.
기존 유기물의 물성치를 참고로 점성도의 예측 범위를 0.5~2.0 × 10−5 g/cm·s를 기준으로 잡고 시뮬레이션을 1 × 10−6 단위로 수행하였다.
사용된 컴퓨터 언어는 포트란 (fortran)이며, 프로그램 초기화를 위한 입자의 속도, 내부에너지를 결정하고, 입자가 시간간격(time step)과 각속도에 맞게 이동하고 그것에 따른, 셀 정보의 색인 (indexing)작업을 하고 분자간 충돌에 대해 매 시간간격(time step) 마다 입자간의 충돌 확률을 계산한다. 또한, 충돌 후 에너지 변화를 결정하는 충돌 샘플링 방법을 사용해 그에 따른 충돌 후 속도를 결정 한다[6].
격자(mesh)생성이 끝나면 유동장 내의 밀도를 계산하기 위해 희박기체 거동해석에서 말한 DSMC 기법을 이용한 코드를 사용한다. 사용된 컴퓨터 언어는 포트란 (fortran)이며, 프로그램 초기화를 위한 입자의 속도, 내부에너지를 결정하고, 입자가 시간간격(time step)과 각속도에 맞게 이동하고 그것에 따른, 셀 정보의 색인 (indexing)작업을 하고 분자간 충돌에 대해 매 시간간격(time step) 마다 입자간의 충돌 확률을 계산한다. 또한, 충돌 후 에너지 변화를 결정하는 충돌 샘플링 방법을 사용해 그에 따른 충돌 후 속도를 결정 한다[6].
시뮬레이션에는 대표 분자 수를 20,000개로 설정 후 시뮬레이션을 반복적으로 수행하였다
DSMC 계산에서 모든 입자 하나하나를 다 계산하는 것은 불가능하므로, 기체 유동 모사를 위해 실제 유동에서 많은 수의 입자를 대표하는 모사 입자를 생성한다. 실제 입자에 가깝도록 적절한 모델을 택하여 이 모사 입자 각각의 위치, 속도, 내부 에너지 등을 부여한다. 그리고 나서 관심 있는 계산 영역에서 이 입자들을 추적해 나간다.
실험 값의 비교를 위한 시뮬레이션을 위해 기존의 확보된 400 cc 증착원을 모델링 하여 시뮬레이션 조건과 실험조건을 동일 하게 되도록 하였다. (Fig.
이를 통해 Alq3 물질의 점성도에 따른 n값을 계산하여 실험에서 도출한 n값과 가장 유사한 점성도를 찾아 실제 점성도를 예측하는 방법을 사용하였다.
점성도 1.50~1.70 × 10 −5 g/cms 범위의 시뮬레이션결과는 1.61~1.62 × 10 −5 g/cms 사이에서 실험값과 가장 유사한 n값을 도출해 낼 수 있었으며(Fig. 10), 보다 정밀도 높은 결과를 위해 점성도를 1.610~1.625 × 10 −5 g/cms 까지 1 × 10-7g/cms 단위로 15번의 경우의 수에 대하여 측정하였다.
점성도 예측을 위해 400cc점 증발원의 실험값과 비교를 하여 점성도를 예측하는 과정을 수행하였다.
점성도에 따른 n값의 변화 시뮬레이션 하였으며, 기존의 실험값과의 비교를 수행하였다.
증착 공정에 있어 많은 공정 조건이 변수가 될 수 있으므로 공정 조건에 사용된 모든 조건을 시뮬레이션 조건과 동일하게 하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 최종적으로 1 × 10−7 g/cm·s 단위까지 시뮬레이션을 반복수행하였다.

대상 데이터

생성된 격자의 총 점의 개수는 1448개이며, 1360개의 격자로 이루어져있으며, 고 진공(10−6 torr) 환경을 기준으로 생성되었다.

이론/모형

격자(mesh)생성이 끝나면 유동장 내의 밀도를 계산하기 위해 희박기체 거동해석에서 말한 DSMC 기법을 이용한 코드를 사용한다. 사용된 컴퓨터 언어는 포트란 (fortran)이며, 프로그램 초기화를 위한 입자의 속도, 내부에너지를 결정하고, 입자가 시간간격(time step)과 각속도에 맞게 이동하고 그것에 따른, 셀 정보의 색인 (indexing)작업을 하고 분자간 충돌에 대해 매 시간간격(time step) 마다 입자간의 충돌 확률을 계산한다.
본 연구는 측정이 어려운 유기재료인 Alq3의 점성도를 예측하기 위해 DSMC 기법을 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
그러므로 희박기체 거동(rarefied gas dynamics)을 활용한 해석 기법이 사용된다. 본 연구에서는 희박 기체의 거동 해석을 위하여 주로 사용되는 DSMC 해석 기법을 적용하였다.
총 50가지의 경우에 대하여 DSMC 기법을 이용 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다(Table 2~3).

성능/효과

OLED 방광층 재료인 Alq3 점성도를 0.5~2.0 × 10−5g/cms 범위에서 1 × 10 −6 g/cms 단위로 15가지 경우의 수에 대하여 반복 시뮬레이션한 결과 실험을 통해 얻은 n값과 가장 유사한 값인 1.9을 얻을 수 있었다.
Table 2와 마찬가지로 시뮬레이션의 n값들을 보면 점성도가 증가할수록 소폭 감소하는 경우도 있었지만 전체적으로 값이 증가하는 것을 확인하였다 (Table 3).
그 결과 점성도가 증가하면 n값의 증가하는 형태의 결과 그래프를 얻을 수 있었으며, 실험 값과 비교를 수행하여 가장 근사치의 유기재료 Alq3의 예측 점성도에 대한 값이1.615 × 10−5 g/cm·s 라는 결과를 도출 할 수 있었다.
또한, 시뮬레이션의 n값들을 보면 점성도가 증가할수록 소폭 감소하는 경우도 있었지만 전체적으로 값이 증가하는 것을 확인하였다 (Table 2).
증발원의 모델링 후 입자의 거동 해석을 통해 유동장 내의 밀도 계산 결과를 얻을 수 있을 수 있으며, 속도벡터(velocity vector), 유선(stream line) 그리고 밀도(density) 분포의 가시적 표현이 가능하다(Fig. 4~ 6)[7].

후속연구

본 연구에서 도출한 데이터를 토대로 시뮬레이션을 반복 수행하며, 공정 조건을 시뮬레이션 조건과 보다 정밀하게 맞춘다면 측정이 어려운 유기재료에 대한 물성을 예측할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다. 따라서 앞으로 해석에 필요한 공정 조건의 정밀한 측정 값이 확보된다면, 개발된 알고리즘을 통해 유기재료의 물성을 예측 할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다.
615 × 10⁻⁵ g/cm·s 라는 결과를 도출 할 수 있었다. 본 연구에서 도출한 데이터를 토대로 시뮬레이션을 반복 수행하며, 공정 조건을 시뮬레이션 조건과 보다 정밀하게 맞춘다면 측정이 어려운 유기재료에 대한 물성을 예측할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다. 따라서 앞으로 해석에 필요한 공정 조건의 정밀한 측정 값이 확보된다면, 개발된 알고리즘을 통해 유기재료의 물성을 예측 할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유기EL 디스플레이의 장점은 무엇인가?	최근에도 많은 평판 디스플레이(FPD flat panel display) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행하고 있으며, 그 중 유기EL 디스플레이는 저 전압 구동, 자기 발광, 경략 박형, 광시야 각, 빠른 응답 등의 장점으로 차세대 디스플레이로 각광받고 있다. 유기 EL 의 발광 원리는 유기물박막에 음극과 양극을 통하여 주입된 전자와 정공이 여기자를 형성하고, 형성된 여기자로부터 빛이 발생되는 형상을 이용하는 것이다.
	진공 공정에서 희박기체 거동을 활용한 해석이 사용되는 이유는 무엇인가?	진공 공정 환경은 고 진공 환경으로서 연속체 역학이 적용되지 않는 영역이다. 그러므로 희박기체 거동 (rarefied gas dynamics)을 활용한 해석 기법이 사용된다.
	유기 EL 의 발광 원리는 무엇인가?	최근에도 많은 평판 디스플레이(FPD flat panel display) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행하고 있으며, 그 중 유기EL 디스플레이는 저 전압 구동, 자기 발광, 경략 박형, 광시야 각, 빠른 응답 등의 장점으로 차세대 디스플레이로 각광받고 있다. 유기 EL 의 발광 원리는 유기물박막에 음극과 양극을 통하여 주입된 전자와 정공이 여기자를 형성하고, 형성된 여기자로부터 빛이 발생되는 형상을 이용하는 것이다. 저 분자 유기EL 디스 플레이의 소자는 다층의 유기 막으로 구성되며, 이러한 박막층(thin-film layers)들은 일반적으로 진공 성막 공정(vacuum evaporation process)에 의하여 형성된다.

참고문헌 (8)

이응기, "유기 EL 디스플레이의 진공 성막 공정의 최적화에 관한 연구," 반도체 및 디스플레이장비학회지, 제 7 권,제 1 호, pp.35-40, 2008

원문보기 상세보기
Sang Chul Lim, Seong Hyun Kim, Hye Yong Chu, Jung Hun Lee, Jeong-Ik Lee, Ji Young Oh, Dojin Kim, Taehyoung Zyung, "New Method of driving OLED with an OTFT," Synthetic Metals, vol.151,pp.197-201, 2005

상세보기
Eungki Lee, "Simulation of the thin-film thickness distribution for an OLED thermal evaporation process," Vacuum, vol. 83, pp.848-852, 2009

상세보기
Bird, G. A. "Monte Carlo Simulation of Gas Flow," Annual Review of Fluid Mechanics, Vol. 10, pp 11-31, 1978

상세보기
Nabu, K., "Direct Simulation Scheme Derived from the Boltzmann Equation," Journal of Physics Society Japan, Vol.49, pp. 2042-2058, 1980

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Baganoff, D and McDonald, J. D. "A Collision-Selection Rule for a Particle Simulation Methods Suited to Vector Computers," Physics of Fluids A, Vol. 2, No. 7, pp. 1248-1259, 1990

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전성훈, 이응기, "유기 EL 성막 공정을 위한 점 증발원의 DSMC 시뮬레이션," 반도체디스플레이기술학회지, 제 9 권, 제 3 호, pp.11-16, 2010

원문보기 상세보기
Donald L. Smith, Thin-Film Deposition, McGraw-Hill, USA, pp.94-99, 1997

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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