KR20060134799A - 결정 박막의 제조 방법 - Google Patents

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닛토덴코 가부시키가이샤
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Abstract

본 발명은, 결정 박막을 제조하기 위해 사용되는 미리 설정된 물리적 특성을 갖는 결정 박막(TCFs)을 얻기 위한 액정계의 기술 및 조성을 선택적으로 최적화하도록 구성된 방법을 제공한다.

Description

결정 박막의 제조 방법{METHOD OF MANUFACTURING THIN CRYSTAL FILMS}
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 방법 공정을 나타내는 플로우차트이다.
도 2는 캐스케이드 결정화 프로세스(Cascade Crystallization Process)를 나타내는 블록 개략도를 나타낸다.
도 3은 심플렉스(simplex)에 투영된 근사 함수의 실시예를 나타낸다.
도 4는 심플렉스에 투영된 근사 함수의 실시예를 나타낸다.
본 발명은 다양하게 응용되는 분자적 질서가 있는 유기물질을 얻는 것을 목적으로 하는 분자공학의 분야에 관한 것이다. 가능한 응용으로는, 표시장치, 광학전자기기 및 다양한 광학소자 등을 들 수 있다.
다수의 유기색소 분자의 특별한 특징은, 초분자 액정 중간상(mesophase)을 형성하는 성능이다. 유기색소의 중간상은 말초 관능기를 포함하여, 특정 구조, 상태도, 광학적 성질 및 용해성능을 특징으로 한다[J.-M. Lehn, 초분자화학(뉴욕, 1998)].
리오트로픽(lyotropic) 액정을 형성할 수 있는 이색성 염료를 사용함으로써, 고도의 광학이방성을 갖는 이방성막을 얻을 수 있다. 이러한 막은, E-타입 편광자의 특성을 나타내며, 그들은 초분자 복합체의 광흡수 특색과 관련이 있으며, 광흡수가 중요하지 않은 스펙트럼 영역에서, 지연제(위상시프트 디바이스)로서 작용한다. 이들 이방성막의 위상지연 특성은, 그들의 복굴절, 즉, 기판상으로의 액정 용액의 도포방향 및 수직방향에서 측정된 굴절률의 차이에 관계된다. 강한 (내광성) 색소분자에 기초하여 액정계로부터 형성된 막은 높은 열적 안정성 및 내광성을 특징으로 한다. 이와 같은 이방성 결정막(이하, 결정 박막(TCFs)이라고 함)은, 옵티바(Optiva) 기술에 의거하여 개발된 방법에 의해 얻을 수 있으며, [P. Lazarev 및 M. Paukshto, 제7회 국제 강습회 "디스플레이, 재료 및 성분"(2000년 11월 29일∼12월 1일, 일본 고베, 1159-1160p)] 및 미국 공개 특허 출원 2003/0154909에 일반적으로 기재되어 있으며, 그 개시내용 전체가 이 명세서에 통합되어 있다. 이 방법은 일반적으로 캐스케이드 결정화 프로세스(Cascade Crystallization Process)라 불리며, 다양한 기술공정을 포함하는 일련의 공정에 의해 특징지워진다.
이러한 막을 위한 기재(base material)의 선택은, 요구된 광학전기적 특성에 따라 결정된다. 다른 필요조건으로서, 분자중의 공역 방향환의 π 공액결합이 전개되어 있는 계의 존재, 및 분자평면에 존재하고 방향족 결합계에 들어가는 그룹(예컨대, 아민, 페놀, 케톤 등)의 존재가 있다. 분자 및/또는 그들 분자의 단편(fragment)은, 평평한 구조를 가지며, 안정된 리오트로픽 액정상을 형성할 수 있다. 이러한 기재는, 미국특허 5,739,296 및 6,174,394에 나타나 있으며, 그 개시내용 전체가 이 명세서에 통합되어 있다.
이러한 유기화합물은, 적절한 용매에 녹을 때, 계의 운동단위를 구성하는 초분자 복합체로 분자가 응집되는 콜로이드계(리오트로픽 액정 용액)를 형성한다. 이 액정상은, 본질적으로 계의 규칙적인 상태의 전구물질이며, 상기 전구물질로부터 초분자 복합체의 다음의 배향이 형성되고 용매가 제거되는 사이에, 고체광학적 이방성 결정막(즉, TCF)이 형성된다. 이 막에서, 분자들은 그들 평면이 서로 평행하고 층의 적어도 일부에서 3차원 결정을 형성하도록 정렬된다. 상기 막두께는, 통상 1㎛를 초과하지 않는다. 소망하는 광학전기적 특성을 갖는 막을 얻기 위해, 용액 중에서 결합초분자 복합체를 형성할 수 있는 혼합 콜로이드계를 사용하는 것이 가능하다. 용매의 제거시에, 이러한 계는 일반적인 3차원 결정 구조를 형성한다.
다양하게 응용하기 위해서는, 상이한 광학 전기적 특성을 갖는 막이 필요하다. 캐스케이드 결정화 프로세스는 다단계 공정이기 때문에, TCFs의 최종 특성에 영향을 미치는 다수의 기술적 파라미터에 의존한다. 미리 설정된 특성을 갖는 TCFs를 얻기 위해, 이들 기술적 파라미터의 최적화를 필요로 한다. 본 발명은 이 과제의 해결을 목적으로 한다.
본 발명은, 결정 박막을 제조하기 위해 사용되는, 미리 설정된 물리적 특성을 갖는 TCFs를 얻기 위한 액정계의 기술 및 조성을 선택적으로 최적화하기 위해 구성된 방법을 제공한다. 결정 박막을 제조하기 위해, 캐스케이드 결정화 프로세스를 사용하는 것이 바람직하다.
일실시형태에 있어서, 본 발명의 방법은,
(a) 다수의 TCFs를 제조하는 단계로서, 유기화합물의 초기 혼합물이 모든 막에서 동일하며, 상기 유기화합물의 혼합물의 백분율 조성이 막마다 변화하는 단계;
(b) 상기 막의 각각에 대해 하나 이상의 물리적 특성을 측정하는 단계;
(c) 유기화합물의 백분율에 의존하여, 이들 물리적 특성의 근사함수의 형태로, 상기 물리적 특성의 표시를 선택하는 단계;
(d) 상기 근사함수의 극값들(extrema)을 결정하는 단계;
(e) 결정된 극값들의 안정성을 시험하고, 상기 극값들 중 하나의 극값을 선택하는 단계; 및
(f) 상기 물리적 특성에 대한 선택된 극값에 대응하는 조성을 가지는 TCF를 제조하는 단계를 포함한다.
다른 형태에서, 본 발명은 미리 설정된 물리적 특성을 가지며, 표준의 시판되는 액정 혼합물로부터 제조된 TCFs를 제공한다.
본 발명의 다른 형태에서, 컴퓨터상에서 실행될 때,
캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 제조된 다수의 결정 박막 중 적어도 하나의 물리적 특성을 측정하는 명령으로서, 캐스케이드 결정화 프로세스 파라미터가 기술공정에 관련되어 있는 명령;
상기 기술공정의 파라미터에 의존하여, 상기 물리적 특성의 근사함수의 형태로 상기 물리적 특성의 표시를 선택하는 명령;
상기 근사함수의 극값들을 결정하는 명령;
결정된 극값들의 안정성을 시험하는 명령; 및
상기 결정 박막의 제조에서 사용되는 상기 극값들 중 하나의 극값을 선택하는 명령을
수행하는 소프트웨어 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 제공한다.
본 발명의 목적 및 이점은, 아래에 제공되는 발명의 상세한 설명 및 첨부된 청구항을 도면을 참조하여 읽음으로써 명백해질 것이다.
(실시형태)
본 발명은, 결정 박막을 제조하기 위한 캐스케이드 결정화 프로세스를 사용하여, 미리 설정된 물리적 특성을 갖는 TCFs를 얻기 위한 액정계의 기술 및 조성을 선택적으로 최적화하도록 구성된 방법을 제공한다.
상기 캐스케이드 결정화 프로세스는, 다양한 기술공정을 포함하는 다음의 일련의 주요 공정에 의해 특징지워진다.
(i) 콜로이드계(액정 용액)의 형성.
(ii) 동시 또는 연속의 외부배향 동작에서의 기판상으로의 이 계의 도포.
(iii) 용매의 제거 및 TCF의 형성.
이 프로세스는, 또한 미국 특허 제6,174,394호 및 제5,739,296호, 및 PCT특허출원 PCT/US02/03800, 공개번호 WO02/063660에 상세하여 기재되어 있으며, 모든 개시는, 그 개시내용 전체가 이 명세서에 통합되어 있다. 이 방법에 의해 제작된 TCFs는, 광축 중 하나에 따라 약 3.1Å∼3.7Å의 결정중의 원자간격을 나타낸다. 그것은, 예컨대 X선회절 등의 표준적인 방법에 의해 용이하게 확정된다. 상기 캐스케이드 결정화 프로세스는, 다수의 상호관계가 있는 기술공정을 포함하며, 각각은 TCF-최종생성물의 특성에 대체로 현저하게 영향을 미친다. 최적화 순서는, 개별적인 기술공정의 가장 중요한 파라미터에 관하여 행할 수 있으며, 또한 기술적 프로세스 전체의 모든 파라미터를 포함하고 있어도 좋다. 최적화 파라미터의 선택은 TCFs의 요구되는 특성에 의존한다.
본 발명의 방법의 일실시형태가 도 1의 플로우차트에 나타나 있다. 상기 방법은 일반적으로 이하와 같이 실행된다. 단계 10에서, 기술적 파라미터를 확립한다. 단계 20에서, TCF의 물리적 특성을 측정한다. 단계 30에서, 근사함수의 타입 및 시각화의 심플렉스(simplex)를 선택한다. 단계 40에서, 근사함수를 산출한다. 단계 50에서, 최적화를 위한 초기값 및 TCF의 소망하는 물리적 특성을 결정한다. 다음으로, 단계 60에서, n차원 공간의 근사함수의 극값을 결정한다. 단계 70에서, 결정된 극값의 안정성을 시험한다. 결정된 극값이 안정되어 있지 않은 경우, 상기 방법을 단계 40부터 재차 실행한다. 상기 결정된 극값이 안정되어 있는 경우, 단계 80에서, 선택된 극값에 상당하는 기술적 파라미터로 TCF를 제조한다. 최후에, 단계 90에서, 제조된 TCF의 물리적 특성이 소망하는 특성에 상당하는지의 여부를 결정한다. 그 결과가 긍정(Yes)이면, 상기 방법을 종료한다. 그 결과가 부정(No)이면, 상기 방법을 단계 30부터 재차 실행한다.
이하, 본 발명의 방법을 보다 상세하게 기재한다. 개시된 방법은, 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 얻어진 TCFs의 측정된 물리적 특성, 및 TCF의 제조에 사용되는 초기의 액정계의 특성을 포함하는 프로세스에 상당하는 기술적 파라미터를 포함하는 데이터베이스를 작성하는 것을 포함한다. 상기 파라미터는 기술공정의 파라미터의 어떤 작용 간격내에서 변화하여도 좋다. 데이터베이스를 작성하기 위해 사용되는 측정의 수는 다음의 근사를 위해 충분해야만 하며, 당업자는, 일반적으로 제조막의 얻어진 특성의 정확성이 기술공정에서 측정된 파라미터의 정확성과 비슷하거나 또는 거의 동일한 것을 확인할 것이다.
초기의 액정계의 모든 특성, 개개의 기술공정의 모든 파라미터 및 TCFs의 모든 요구된 물리적 특성(선택된 물리적 특성)을 포함하여, 데이터베이스는 완성될 수 있다(포괄적). 초기의 액정계의 특성으로는, 조성, 성분의 농도, 첨가물의 타입 및 농도 등을 들 수 있다. TCFs의 선택된 물리적 특성으로는, 광학(콘트라스트, 이방성 계수, 흡수 스펙트럼 등), 전기적(전도성, 전도성의 이방성, 밴드갭(bandgap) 폭 등), 및 자기를 들 수 있다.
상기 캐스케이드 결정화 프로세스의 상이한 단계에서, 다음의 기술공정이 다음의 파라미터에 의해 특징지워진다.
(i) 콜로이드계(액정 용액)의 형성의 단계에서의 액정계의 화학조성, 성분의 농도, 온도, 첨가물, 용매 등.
(ii) 기판상으로 이 계를 도포하는 단계에서의 점성, 도포속도, 도포장치의 기하학적 배치 등.
(iii) 다음의 외부배향동작의 단계에서의, 기계적 전단(기계적 배향을 위함)의 양과 속도, 전계강도 및 방향(전자기 배향을 위함) 등.
(iv) 용매 제거 단계에서의 용매의 건조 속도, 습도 및 온도 등.
이 리스트는, 검토되어, 기술공정의 파라미터의 완전한 리스트와 같이 의도되는 것은 아니며, 그것은 이들 파라미터의 가장 전형적인 예를 나타낸다.
상기 데이터베이스를 부분적인 것으로 작성할 수 있으며, 즉, TCFs의 개별적으로 요구되는 특성, 초기의 액정계(예컨대, 유기성분의 백분율)의 일부 특성, 및/또는 기술적 프로세스의 가장 중요한 파라미터를 포함한다. 이러한 부분적인 데이터베이스는, 편광막, 디스플레이용 복굴절막 등의 특정용도를 위해 의도되는 TCFs의 최적화를 위해 사용할 수 있다.
상기 데이터베이스는, 또한 파라미터 x(μ), 예컨대 유기화합물의 백분율, 기술공정의 일부의 파라미터 등으로, 선택된 물리적 특성 y(μ)의 의존을 반영하는 근사함수에 의해 나타내지는 모델을 포함한다. 일반적인 경우, 몇몇 선택된 물리적 특성에 대하여 동시에 최적화를 행할 수 있으므로, 근사함수는 벡터이다.
상기 근사는, 특히 다항식 보간 또는 방사기저함수(RBFs; radial basis functions)를 사용하여, 다양한 방법에 의해 행할 수 있다. 상기 RBF 근사순서의 가장 매력적인 특성은, 선형방법에 의해 근사함수를 구성하는 가능성이다. RBF 적합점은, 미리 세트되어 있거나(요컨대, 규칙적인 그리드(grid)상에 배치됨), 또는 데이터 준비과정(예컨대, 클러스터화(clusterization) 순서를 사용하여)에서 결정할 수 있다. 이 상황에서, 분산은 알려져 있지 않은 근사 파라미터의 2차함수이며, 그것은 수치모델을 보다 단순화하고, 계산 루틴을 간략화한다. 최소자승법에 의해 분산의 최소화 문제를 해결함으로써, 또는 하강의 일부 방법을 사용함으로써, 광범위의 최소점이 존재하는 것을 발견할 수 있다.
이와 같이, 실험데이터의 근사는 입출력 파라미터(요소)
Figure 112006040209690-PAT00001
의 세트 P내에서 관계를 확립하는, 함수
Figure 112006040209690-PAT00002
(1)
를 구성하는 것을 목적으로 한다. 실제로는, 어떤 접근함수
Figure 112006040209690-PAT00003
에 의해 이 미지(未知)의 함수f(x)가 근사되고, 그것은 데이터의 이용가능체를 사용하여 구성된다. 함수
Figure 112006040209690-PAT00004
를 기재하기 위해 사용되는 데이터(세트 P)의 양에 의존하여, 보간조건(1)은 정확하게 또는 근사적으로 만족할 수 있다. 후자의 경우, 상기 순서는, 예컨대 정확한 값으로부터의 근사함수의 평균자승 편차를 나타내는 오차함수를 최소한으로 하는 것을 목적으로 한다.
Figure 112006040209690-PAT00005
(2)
방사기저 벡터 함수를 정하는 식은, 이하와 같다.
Figure 112006040209690-PAT00006
(3)
식중에서,
Figure 112006040209690-PAT00007
이고, W는 실험데이터를 사용하여 결정되는 함수의 가중치(weighting) 계수이다. 배경의 설명은, 또한 M. Kirby, 기하학적 데이터 분석(뉴욕, 2001년)에 기재되어 있으며, 이 명세서에 통합되어 있다.
상기 최적화가 TCFs의 어떤 선택된 물리적 특성에 관하여 행해질 경우, 상기 근사함수는 스칼라이며, 각각
Figure 112006040209690-PAT00008
의 조건(3)에서 하기
Figure 112006040209690-PAT00009
(식중, μ=1…P이다)을 얻는다. 이들 조건을 일차방정식의 계의 형태로 기재하면, 이하의 식을 얻는다.
Figure 112006040209690-PAT00010
(식중,
Figure 112006040209690-PAT00011
)
보다 간략하게는,
Figure 112006040209690-PAT00012
(4)
(식중, Φ 는 이하에 정의되는 보간 매트릭스(interpolation matrix)이다.
Figure 112006040209690-PAT00013
(5)
여기서, 벡터 W=(w1, w2, … wNc)T 및 f=(f(1), f(2),…, f(P))T로 정의된다.
RBFs를 구비한 근사는, RBF타입 및 이들 함수의 수 등의 모델의 특성을 설정하고, RBFs의 위치를 결정하는 1세트의 적합점(중심){Cm}을 특정하고, 중량{Wm}을 정의하는 것을 필요로 한다. 이들 특성의 각각은, 모델화된 데이터의 복잡성 및 타입에 의존한다. 여기서, 주요 과제는, RBFs의 타입 및 그들의 파라미터를 결정하며, 중량을 정의하고, 적합점(중심)을 선택하는 것이다.
근사는 다양한 타입의 RBFs를 사용하여 행할 수 있다. 이들 중 일부를 표 1에 나타낸다.
φ(ξ) 타입 로컬/글로벌 파라미터
exp(-ξ2/r2) 가우스 분포 로컬 r
ξ 선형 글로벌 없음
ξ3 입방체 글로벌 없음
ξ2lnξ 박판 스플라인 글로벌 없음
(ξ2+r2)1/2 복수의 이차함수 글로벌 r
(ξ2+r2)-1/2 역이차함수 로컬 r
RBF 타입의 선택은 약간 곤란한 과제를 나타낸다. 주요 문제는, 로컬 또는 글로벌 함수 φ (ξ)를 선택하고, 유리(遊離) 파라미터를 선택하는 것이다. 이들 파라미터는, 비선형 최적화에 의해 결정되거나, 또는 임의로 설정할 수 있다.
캐스케이드 결정화 프로세스의 최적화를 위해 대부분의 적합한 함수는, 이하의 타입인 것이 실험적으로 확립되었다.
Figure 112006040209690-PAT00014
이 식에서 RBFs는 로컬 표시를 제공하고, 그들 유효반경은 모든 RBFs에 공급통이거나, 또는 이들 함수의 각각에 대해 결정되는 파라미터 r에 의해 결정된다.
유클리드 놈(Euclidean norm)의 경우, RBFs가 이하의 식으로 표시된다.
Figure 112006040209690-PAT00015
지수의 배수특성을 사용하여, 다음의 식으로 진행할 수 있다.
Figure 112006040209690-PAT00016
가우스의 RBF는, 함수의 중심 주변의 제한된 「유효범위」에 의해 특징지워지고, 그것은 반경 r에 비례한다. 감도의 이 범위밖에서, 총계로의 각각 개별의 RBF의 기여도는 작다. 가우스의 RBF의 이 부분적 특징은, 이 범위 외측의 데이터의 제공에 별로 영향을 미치지 않으며, 중심 주변의 좁은 부근에 한정되는 각 RBF에 영향을 미치는 매우 유효한 특징이다.
가중치 계수를 결정하는 문제는, 선형대수식의 과잉결정계를 위한 최소자승법의 문제로 축소된다.
Figure 112006040209690-PAT00017
(6)
일반적인 경우, 이 계는 해법을 가지고 있지 않거나, 또는 무한수의 해법을 가진다. 그것은 분산을 최소한으로 하는 일반방정식의 그러한 계의 통상의 해법을 나타내는 통상의 실행이다.
Figure 112006040209690-PAT00018
(7)
그 해법은, 오른쪽의 부정확하게 공지된 벡터를 위한 통상의 해법을 얻는 순서의 규칙화에 의해 나타내질 수 있다.
다양한 방법은, 측정공간에서, 상술한 중심(RBF 적합점)을 선택하기 위해 사용된다. 그러한 점은 규칙적인 그리드 상에 배치될 수 있으며, 무작위로 분산되고, 또는 클러스터화 알고리즘 또는 비선형 최적화 순서를 사용하여 정의할 수 있다.
근사함수를 구성한 후, 이 함수의 극값은 최대화 순서에 의한 측정공간에서 결정된다. 본 발명의 방법은 스칼라 근사함수의 각각의 극치점을 발견함으로써, 캐스케이드 결정화 프로세스에 사용되는 일부 파라미터를 선택적으로 결정하여 최적화하고, 그후 평형점이 내시(Nash) 또는 파레토(Pareto)에 의해 결정된다. 모든 (또는, 적어도 하나 선택된) 극값은 안정성에 대하여 분석된다. 이 목적을 위해, 모든 물리적 특성의 부가적 측정이, 용인(容認)되는 기술적 파라미터를 갖는 동일한 액정계로부터 얻어진 막에 대하여 수행된다. 데이터베이스에 포함되는 이들 측정 결과가 근사함수의 선택된 최대의 위치를 변경하지 않는 경우, 이 최대는 안정되어 있다고 생각된다. 그러나, 선택된 최대 위치가 변경을 나타낼 경우, 일부 연속되는 반복을 행하여 수정된 근사함수를 산출하고, 또한 정확한 극값을 결정할 수 있다. 일단 최적화순서가 종료되면, 캐스케이드 결정화 프로세스에 의한 TCFs의 다음 제조는, 상술한 바와 같이 결정된 기술적 파라미터를 사용하여 적절한 액정계를 가공처리함으로써 실행된다.
소망하는 물리적 특성을 갖는 TCFs를 얻기 위해, TCFs의 모든 배치(batch)를 위해 재생된 화학적 화합물의 적절히 선택된 조성을 갖는 액정계를 사용하는 것이 필요하다.
콜로이드계의 시판 배치(batch)는 화합물의 표준 조성을 가진다. 개개의 특별한 경우의 최적 조성을 갖는 계를 얻기 위해, 어떤 비율로 시판되는 콜로이드계를 혼합하는 것이 필요하다. 표준혼합물의 질량 또는 체적 분율은 통상 실험적으로 결정되며, 또는 어떤 모델에 기초하여 계산된다. 혼합의 프로세스가 추가되는 조건에서만 그러한 계산은 가능하며, 그것에 따라 성분간의 화학적 또는 다른 상호작용은 없다. 상술한 적용에서 사용되는 대부분의 액정계는 혼합에서의 추가성을 나타낸다.
문제해결에 대한 당연한 제한은 이하와 같다.
·초기 혼합물의 모든 성분은 표준계에 포함되어 있어야만 한다.
·임의의 성분의 분율(fraction)은 구간(0,1)내에 있어야만 한다.
·모든 성분의 분율의 합계는 균일해야만 한다.
본 발명의 방법에 따르면, 알고리즘을 개발하고 있고, 소망하는 조성을 갖는 혼합물을 얻기 위해 혼합되는 표준첨가계의 분율을 결정하기 위해 상당하는 소프트웨어 코드를 쓰고 있다. 본 발명의 방법의 단계 및 시사를 전제로 하여, 소프트웨어는 그 방법을 실행하는 당업자에 의해 쓰여질 수 있다.
M 표준계가 n성분을 포함하며 어떤 조성의 n-성분 혼합물을 구할 경우, 일반적인 방정식은 다음의 형태로 쓰여질 수 있다.
Figure 112006040209690-PAT00019
(식중 (a11, …, am1)은 제1 표준혼합물 등에 있어서의 상당하는 성분(x1, …, xm)의 분율이며, (f1, …, fn)은 소망하는 (최적) 혼합물에 있어서의 상당하는 성분의 분율이고,
Figure 112006040209690-PAT00020
는 확률행렬이다.)
표준계의 수가 많을수록, 소망하는 최종 혼합물의 가능한 품질은 높다. 또한, 다양한 표준계 중의 성분의 분율이 전구간 (0,1)을 커버할 필요가 있다.
일차방정식의 상기 계의 해법은, (∥x∥의 최적화로) ∥Ax-f∥의 최소화에 의해 얻어진다.
실험
이하에 기재되는 실시예는 설명을 목적으로 나타낸 것뿐이며, 하등 본 발명의 범위를 제한하려는 의도는 없다.
실시예 1. TCF 콘트라스트의 최적화
TCF의 제조에 이용되는 초분자 재료는, 수용성 개질된 유기 블루(B), 바이올렛(V) 및 레드(R) 염료에 기초하고 있으며, 이들은 인단트론의 술폰화의 생성물 및 페릴렌테트라카르복실산 및 나프탈렌테트라카르복실산의 디벤즈이미다졸 유도체이다. 개개의 염료는 이들 혼합물과 마찬가지로, LLC 재료의 준비에 사용할 수 있다. 폴리에틸렌테레프탈레이트(PET) 막상에 LLC 재료의 직접 퇴적에 의해 시험용 TCF 편광자의 샘플을 제조하였다.
다양한 성분(도 2 참조)을 용기(1, 2 및 3)으로부터 믹서용기(4)로 보내고, TCF의 제조용 조성을 준비하였다. 이 혼합물을 특별한 채널을 통해 도포장치에 공급하였다. 필요로 되는 편광자막의 두께에 의존하는 와이어 사이즈로, 마이어 권선형 로드(5)에 의해, 상기 도료를 도포하였다. 상기 혼합물을 롤투롤(roll-to-roll)법을 사용하여 PET막(6)상에 퇴적하였다. 일정한 액상 도료 7∼15㎛ 두께는, 수성 용매의 증발에 의해 100∼900nm의 두꺼운 편광자를 얻기 위해 제공된다.
TCF편광자의 측정된 광 및 색 특성은, 평행하게 배향되고, 편광자 및 분석기(각각 Tpar 및 Tper)의 편광축 및 편광자의 색좌표에 수직인 샘플의 광전달이다. 다음의 파라미터가 산출되었다.
(i) 비편광광을 위한 단일의 편광자의 전달
Figure 112006040209690-PAT00021
(ii) 2개의 평행한 편광자의 전달
Figure 112006040209690-PAT00022
(iii) 2개의 교차하는 편광자의 전달
Figure 112006040209690-PAT00023
(iv) 콘트라스트비
Figure 112006040209690-PAT00024
최적화를 위한 TCFs의 물리적 특성은 콘트라스트비(CR)이었다. 상기 최적화 파라미터는 개질된 유기 블루 염료의 성분의 백분율 함유량이었다. 이 조성은 디-, 트리- 및 테트라술포 유도체, 트리술포클로라이드 유도체 등(11가지 성분까지)를 포함하여도 좋다. 따라서, 백분율 B-염료 조성의 11-차원 공간에서 CR 함수를 최적화하였다.
초기의 데이터베이스는 TCFs의 물리적 파라미터의 400을 초과하는 측정의 결과를 포함하며, 상기 혼합물의 백분율 조성이 막마다 다르다. 상기 최적화 순서는 근사함수 및 그 파라미터의 선택, 초평면(hyperplane)을 갖는 함수부분에 대한 초기점 및 시각화의 심플렉스를 기초로 한다.
주어진 경우에는, 최고 적절한 근사함수가 이하와 같다.
Figure 112006040209690-PAT00025
이 함수는 상술한 실험 데이터베이스 및 본 명세서에 기재된 바와 같은 방법 단계를 행하는 옵티바사에 의해 개발된 프로그램 패키지를 사용하여 구성되었다. 상기 근사함수를 시각화하고, 이 함수의 극값을 초평면과의 교차를 위해 결정하였다. 상기 부분의 그래프 표시는, 심플렉스(3차원 공간에서의 표면을 나타냄)상의 표면으로서 이것에 계속하였다. 이 심플렉스의 좌표는 디-, 트리- 및 테트라술포 유도체의 농도이었다. 초평면을 구성하기 위한 초기점은 최적화를 위해 선택된 물리적 파라미터의 최대 실험값에 상당하는 점의 근방에서 선택되었다.
도 3은 10.7%의 테트라-술포 유도체, 34.6%의 트리-술포 유도체 및 22.5%의 디-술포 유도체를 포함하는 B 염료 조성물에 상당하는 점에서, 초평면을 갖는 함수의 결과로서 생성되는 부분을 나타낸다.
n차원 공간의 근사함수의 극값을 결정하기 위한 초기조건은, 상술한 3차원 표면에서의 임의의 점(7)(도 3)에 의해 표시되었다. 상기 최적화 순서는, 초기의 근사함수의 극값에 상당하는 최대점(8)을 생성하였다. 제안된 알고리즘의 다음 단계는, 앞 단계에서 얻어진 최대점에서, 초평면에 의한 근사함수의 새로운 부분으로의 경과이다. 이 부분(심플렉스 상에서 표면을 나타냄)을 도 4에 나타낸다.
이와 같이 결정된 상기 극값이 안정되어 있는 경우(요컨대, 초기조건에 의존하여), 최적화(최대화) 순서를 종료할 수 있으며, 만일 극값이 불안정하면, 부가적인 반복을 수행해야만 한다.
이 실시예에 있어서, 콘트라스트 함수 CR의 최대값에 상당하는 점(8)은, 테트라술포 유도체 16.6%, 트리술포 유도체 39.1%, 디술포 유도체 13.8%, 및 기타 성분 30.5%의 좌표(백분율 B-염료 조성)를 가진다. 이러한 조성을 가지는 TCF의 콘트라스트비는 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 얻어지며, CR=162이고, 이 파라미터는 모든 실험에서 안정되게 재생되었다.
본 발명에 의하면, 상이한 광학 전기적 특성을 갖는 막을 제공한다.
또한, 본 발명에 의하면, 캐스케이드 결정화 프로세스는 다단계 공정이기 때문에, TCFs의 최종 특성에 영향을 미치는 다수의 기술적 파라미터에 의존하는데, 이들 기술적 파라미터의 최적화를 가능하게 하여, 미리 설정된 특성을 갖는 TCFs를 얻을 수 있다.

Claims (13)

  1. 유기화합물의 혼합물로부터 캐스케이드 결정화 프로세스(Cascade Crystallization Process)에 의해, 적어도 하나의 소망하는 물리적 특성을 가지는 결정 박막을 제조하는 방법으로서,
    (a) 유기화합물의 혼합물로부터 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 다수의 결정 박막을 제조하는 단계로서, 상기 혼합물 중의 유기화합물은 상기 모든 막에서 동일하며, 상기 혼합물의 백분율 조성은 막마다 상이한 단계;
    (b) 상기 제조된 막의 각각에 대해 상기 적어도 하나의 물리적 특성을 측정하는 단계;
    (c) 상기 유기화합물의 혼합물의 백분율 조성에 의존하여, 상기 물리적 특성의 근사함수의 형태로, 상기 적어도 하나의 물리적 특성의 표시를 선택하는 단계;
    (d) 상기 근사함수의 극값들(extrema)을 결정하는 단계;
    (e) 결정된 극값들의 안정성을 시험하고, 상기 극값들 중 하나의 극값 및 상기 혼합물의 대응하는 조성을 선택하는 단계; 및
    (f) 상기 소망하는 물리적 특성을 갖는 결정 박막을 제조하는 단계를 포함하며,
    상기 선택된 극값에 대응하는 조성은, 상기 물리적 특성을 갖는 막을 제조하기 위한 유기화합물의 혼합물에 사용되는 결정 박막의 제조 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 막 제조의 단계 이전에, 상기 단계 (a) ∼ (e)를 복수회 반복하는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 캐스케이드 결정화 프로세스는, 리오트로픽(lyotropic) 액정의 막으로의 도포, 상기 리오트로픽 액정막에 대한 외부 배향동작, 및 용매의 제거의 기술공정을 포함하고, 상기 기술공정의 각각은 적어도 하나의 특성 파라미터를 갖는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 기술공정의 적어도 하나의 특성 파라미터는 제조된 막마다 다르며, 유기화합물의 혼합물의 백분율 및 기술공정의 파라미터에 의존하여 적어도 하나의 물리적 특성의 근사함수의 형태로 표시되는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 기술공정의 특성 파라미터는, 리오트로픽 액정의 화학조성, 그 농도, 온도 및 점성, 상기 리오트로픽 액정의 도포속도, 외부배향동작의 강도와 방향, 및 용매의 제거속도로 이루어진 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제 조 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    리오트로픽 액정은, 상기 유기화합물의 분자로 구성되는 봉형상 초분자에 의해 형성되는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 봉형상 초분자는 주요 광축 중 하나의 방향에서 3.4±0.3Å의 분자간 간격을 갖는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 유기화합물의 적어도 하나는, 공역 π계(conjugated π-system) 결합을 갖는 다환식 유기화합물인 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 다환식 유기화합물은 헤테로고리(heterocycle)를 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 근사함수는 다항식 보간(polynomial interpolation) 또는 방사기저 함 수(radial basis function)를 포함하는 것을 특징으로 하는 결정 박막의 제조 방법.
  11. 유기화합물의 혼합물로부터 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해, 적어도 하나의 소망하는 물리적 특성을 가지는 결정 박막을 제조하는 방법으로서,
    상기 캐스케이드 결정화 프로세스는, 리오트로픽 액정의 막으로의 도포, 상기 리오트로픽 액정막에 대한 외부배향 동작 및 용매의 제거의 기술공정을 포함하고, 기술공정의 각각은, 적어도 하나의 파라미터를 가지며,
    (a) 상기 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 다수의 결정 박막을 제조하는 단계로서, 상기 유기화합물의 혼합물은 제조된 모든 막에서 동일하며, 상기 기술공정의 파라미터는 제조된 막마다 상이한 단계;
    (b) 상기 막의 각각에 대해 상기 물리적 특성을 측정하는 단계;
    (c) 상기 기술공정의 파라미터에 의존하여, 상기 물리적 특성의 근사함수의 형태로, 상기 물리적 특성의 표시를 선택하는 단계;
    (d) 상기 근사함수의 극값들을 결정하는 단계;
    (e) 결정된 극값들의 안정성을 시험하고, 상기 극값들 중 하나의 극값을 선택하는 단계; 및
    (e) 상기 물리적 특성을 위한 선택된 극값에 대응하는 기술공정의 선택된 파라미터를 사용하여, 소망하는 물리적 특성의 결정 박막을 제조하는 단계를 포함하는 결정 박막의 제조 방법.
  12. 하나 이상의 소망하는 물리적 특성을 갖는 결정 박막을 제조하기 위한 특정 파라미터를 갖는 유기화합물의 혼합물을 선택하는 방법으로서,
    (a) 캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 다수의 결정 박막을 제조하는 단계로서, 상기 유기화합물의 혼합물은 제조된 모든 막에서 동일하며, 상기 파라미터는 제조된 막마다 상이한 단계;
    (b) 상기 막의 각각에 대해 상기 물리적 특성을 측정하는 단계;
    (c) 상기 파라미터에 의존하여, 상기 물리적 특성의 근사함수의 형태로, 상기 물리적 특성의 표시를 선택하는 단계;
    (d) 상기 근사함수의 극값들을 결정하는 단계;
    (e) 결정된 극값들의 안정성을 시험하는 단계; 및
    (f) 상기 극값들 중 하나의 극값을 선택하는 단계를 포함하며,
    상기 선택된 극값은 소망하는 물리적 특성을 갖는 결정 박막을 제조하기 위한 특성 파라미터에 대응되는, 특정 파라미터를 갖는 유기화합물의 혼합물을 선택하는 방법.
  13. 컴퓨터상에서 실행될 때,
    캐스케이드 결정화 프로세스에 의해 제조된 다수의 결정 박막의 적어도 하나의 물리적 특성을 측정하는 명령으로서, 상기 캐스케이드 결정화 프로세스의 파라미터가 기술공정에 관련되는 명령;
    상기 기술공정의 파라미터에 의존하여, 상기 물리적 특성의 근사함수의 형태로 상기 물리적 특성의 표시를 선택하는 명령;
    상기 근사함수의 극값들을 결정하는 명령;
    결정된 극값들의 안정성을 시험하는 명령; 및
    상기 결정 박막의 제조에 사용될 상기 극값들 중 하나의 극값을 선택하는 명령을, 수행하는 소프트웨어 프로그램을 포함하는 컴퓨터로 판독 가능한 매체.
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