KR20160002074A - 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법은, 측정 대상의 기판의 물질 샘플을 준비하는 단계; 기판 물성 측정을 위해 기판에 제작된 안테나를 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들을 측정하는 단계; 미리 설정한 안테나 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들을 계산하는 단계; 상기 측정 및 계산에 의해 각각 얻어진 두 분산 파라미터들을 오차 최소화를 위한 최적화 알고리즘(프로세스)을 통해 비교/분석하는 단계; 및 비교/분석을 바탕으로 상기 물질 샘플의 물질 상수를 추출하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 지능적으로 선택된 데이터 포인트를 기반으로 최적화 변수와 에러 함수 사이에서 포괄적인 최소값을 찾아냄으로써 데이터 수집 및 계산 노력을 줄일 수 있고, 이에 따라 복잡한 비선형 문제들을 해결하여 물성 측정의 정밀도를 높일 수 있다.

Description

안테나를 이용한 기판 물성 측정방법{Method for measuring properties of substrate using antenna}
본 발명은 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법에 관한 것으로서, 특히 측정 데이터와 시뮬레이션 데이터를 최적화 알고리즘을 통해 비교/분석함으로써 기판의 물질 파라미터들을 효율적으로 추정할 수 있는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법에 관한 것이다.
안테나 공진 주파수, 대역폭, 효율, 및 물리적인 크기와 같은 안테나 성능 지수들은 기판 물질 파라미터들에 의해 크게 영향을 받기 때문에 안테나를 설계하기에 앞서 기판 물질 파라미터들을 안다는 것은 중요하다. 많은 경우들에 있어서, 기판의 비유전율(relative permittivity:εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)는 기판의 제조업체에 의해 제공되며, 안테나 엔지니어는 적절한 안테나 설계를 수행하기 위해 그러한 기판의 비유전율 및 손실 탄젠트를 참조한다.
하지만, 최근에 새로운 물질들이 급속하게 사용되고 있고, 또한 그 물질들의 파라미터들이 종종 명확하게 확인되지 않고 있다. 예를 들면, 착용형 안테나들은 낮은 제조비용과 편안한 착용감을 위한 기판으로서 규격품 소재 또는 발포성 물질들을 채용하고 있다. 그러나, 그러한 발포성 물질들의 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)는 쉽게 얻을 수 없고 측정이 용이하지 않다. 그런 점에서, 새로운 기판 물질을 특정화하기 위한 맞춤형 방식이 요구되고 있다.
가장 광범위하게 사용되는 기판 특정화 기술은 전송 라인 방식이다. 이 방식에서 분산 파라미터들(S-parameters)이 기판상에 인쇄된 마이크로스트립 라인들을 따라 우선 측정된다. 그런 다음, 물질 파라미터들이 기본 전송라인 이론으로부터 파생된 폐쇄형 방정식들을 이용하여 추출된다. 이러한 방정식들에서 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)는 마이크로스트립 라인에 따른 이상적인 횡전자파 모드 전파 (propagation)의 가정 하에 S-파라미터의 용어로 표현된다. 따라서, 전송 라인 방식에서의 정밀도는 횡전자파 모드 이외의 더 높은 차원 모드가 전파할 시 심하게 저하될 수 있다. 게다가, 마이크로스트립 라인의 반개방형 구조는 손실 탄젠트(tanδ) 결과를 오도할 수 있는 불가피한 방사 손실을 수반한다.
제한적인 폐쇄형 방정식에 대한 대안으로, 측정된 데이터를 한 세트의 시뮬레이션 데이터와 비교함으로써 물질 파라미터들을 추정하는 새로운 접근방식들이 있다. 더 구체적으로 설명하면, 측정된 안테나 성능 지수는 시뮬레이션 모델에서 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 변경함으로써 획득된 한 세트의 시뮬레이션 성능 지수와 비교된다. 한편, 최적화 도구가 둘 사이의 차이점을 최소화하는 값을 찾아내기 위하여 사용된다. 효율적인 최적화 기술 중의 하나는 대리 기반의 최적화(surrogate-based optimization: SBO)이다. 이 기술은 지능적으로 선택된 데이터 포인트에 기반하여 포괄적인 최소치를 최적화 변수와 에러(error) 함수 사이에 위치시킨다. 따라서, 이 기술은 더 적은 데이터 수집 및 계산 노력으로 복잡한 비선형 문제를 해결할 수 있다. 안테나 기판의 특정화를 위해, 에러 함수가 안테나 성능 지수로 만들어질 수 있다. 예를 들면, 안테나의 고주파 특성과 관련하여 안테나 반사계수의 크기, 방사 효율이 이용된다.
그러나, 종래 SBO 방식은 안테나 반사계수, 방사 효율 등을 이용하므로 이들을 측정 혹은 테스트하기 위한 별도의 장비와 기구를 필요로 하며, 이에 따라 작업이 번거롭고 비용이 수반되는 문제가 있다.
한국 공개특허 제10-2005-0083943호(2005.08.26 공개) 한국 공개특허 제10-2008-0070856호(2008.07.31 공개)
본 발명은 상기와 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 측정 데이터와 시뮬레이션 데이터를 두 데이터 간의 오차를 최소화하는 최적화 알고리즘을 통해 비교/분석함으로써, 기판의 물질 파라미터들을 효율적으로 추정할 수 있는, 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법은,
a) 측정 대상의 기판의 물질 샘플을 준비하는 단계;
b) 기판 물성 측정을 위해 기판에 제작된 안테나를 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들(S-parameters)을 측정하는 단계;
c) 미리 설정한 안테나 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들을 계산하는 단계;
d) 상기 측정 및 계산에 의해 각각 얻어진 두 분산 파라미터들을 오차 최소화를 위한 최적화 알고리즘(프로세스)을 통해 비교/분석하는 단계; 및
e) 상기 비교/분석을 바탕으로 상기 물질 샘플의 물질 상수를 추출하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 단계 b)에서의 상기 분산 파라미터들(S-parameters)은 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 기판의 물성 측정을 위해 사용되는 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)을 포함할 수 있다.
또한, 상기 단계 c)에서 상기 안테나 시뮬레이션 모델로는 기판에 형성된 마이크로스트립 패치 안테나가 사용될 수 있다.
이때, 상기 마이크로스트립 패치 안테나는 특정 주파수에 공진하도록 설계될 수 있다.
또한, 상기 단계 d)에서 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은, 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)의 조합으로 이루어진 적어도 하나의 에러 함수를 바탕으로, 에러 함수 최소값을 정밀하게 위치시키기 위한 크리깅(kriging) 모델을 생성하기 위하여 대리 기반의 최적화(surrogate-based optimization: SBO) 알고리즘을 사용할 수 있다.
또한, 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 그 시작 단계에서, 복수의 최초 서치 포인트를 계산하기 위해 LHD(Latin Hypercube Design)를 사용할 수 있다.
또한, 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 첫 번째 크리깅 모델의 생성 후, 다음 서치 포인트를 업데이트 하기 위해 적응 샘플링 계획 프로세스를 사용할 수 있다.
이때, 상기 적응 샘플링 계획 프로세스는 업데이트할 데이터 샘플이 더 이상 남아있지 않을 때까지 계속 수행된다.
또한, 상기 단계 e)에서 상기 물질 상수는 기판의 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 포함할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 지능적으로 선택된 데이터 포인트를 기반으로 최적화 변수와 에러 함수 사이에서 포괄적인 최소값을 찾아냄으로써 데이터 수집 및 계산 노력을 줄일 수 있고, 이에 따라 복잡한 비선형 문제들을 해결하여 물성 측정의 정밀도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도.
도 2는 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법과 관련된 기판 특정화 과정을 개요적으로 보여주는 도면.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 구현을 위해 채용되는 안테나 시뮬레이션 모델로서의 기준 안테나의 구조를 보여주는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 방법의 구현을 위해 도입되는 에러 함수와 관련하여 샘플의 수에 대한 최소 에러 함수값의 변화를 보여주는 도면.
도 5는 본 발명에 따른 방법에 의해 추출된 물성 상수를 측정에 의해 입증하기 위하여 제작된 안테나의 구조를 보여주는 도면.
도 6은 본 발명의 방법과 관련하여 시뮬레이션 및 측정에 의해 각각 획득된 반사계수의 특성을 보여주는 도면.
도 7은 본 발명의 방법과 관련하여 4개의 서로 다른 에러 함수를 이용한 시뮬레이션 안테나의 최적화 결과를 특성 곡선 형태로 보여주는 도면.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법에 따라, 먼저 측정 대상의 기판의 물질 샘플을 준비한다(단계 S101).
그런 후, 기판 물성 측정을 위해 기판에 제작된 안테나(이에 대해서는 뒤에서 다시 자세히 설명함)를 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들(scattering parameters: S-parameters)을 측정한다(단계 S102). 여기서, 이와 같은 분산 파라미터들은 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 기판의 물성 측정을 위해 사용되는 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)을 포함할 수 있다.
이상에 의해 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들의 측정이 완료되면, 미리 설정한 안테나 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들을 계산한다(단계 S103). 여기서, 상기 안테나 시뮬레이션 모델로는 기판에 형성된 마이크로스트립 패치 안테나가 사용될 수 있다. 이때, 마이크로스트립 패치 안테나는 특정 주파수에서 공진하도록 설계될 수 있다.
이렇게 하여 상기 물질 샘플에 대한 분산 파라미터들의 측정 및 계산이 완료되면, 그 측정 및 계산에 의해 각각 얻어진 두 분산 파라미터들을 오차 최소화를 위한 최적화 알고리즘(프로세스)을 통해 비교/분석한다(단계 S104). 여기서, 이와 같은 최적화 알고리즘(프로세스)은, 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)의 조합으로 이루어진 적어도 하나의 에러 함수를 바탕으로, 에러 함수 최소값을 정밀하게 위치시키기 위한 크리깅(kriging) 모델을 생성하기 위하여 대리 기반의 최적화(surrogate-based optimization: SBO) 알고리즘을 사용할 수 있다.
또한, 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 그 시작 단계에서, 복수의 최초 서치 포인트를 계산하기 위해 LHD(Latin Hypercube Design)를 사용할 수 있다.
또한, 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 첫 번째 크리깅 모델의 생성 후, 다음 서치 포인트를 업데이트 하기 위해 적응 샘플링 계획 프로세스를 사용할 수 있다.
이때, 상기 적응 샘플링 계획 프로세스는 업데이트할 데이터 샘플이 더 이상 남아있지 않을 때까지 계속 수행된다.
이상에 의해 분산 파라미터들에 대한 최적화 알고리즘(프로세스)을 통한 비교/분석이 완료되면, 그 비교/분석을 바탕으로 상기 물질 샘플의 물질 상수를 추출한다(단계 S105). 여기서, 상기 물질 상수는 기판의 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 포함할 수 있다.
그러면, 이하에서는 이상과 같은 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법과 관련하여 좀 더 구체적으로 상세히 설명해 보기로 한다.
<기판 특정화 프로세스>
먼저, 본 발명의 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법과 관련한 기판 특정화 프로세스에 대하여 설명해 보기로 한다.
기판의 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 변경하는 것은 안테나 임피던스(Z) 및 대역폭(BW)에 영향을 미친다. 이것은 그러한 안테나 성능지수로부터 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 결정하는 역문제로 유도된다.
도 2는 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법과 관련된 기판 특정화 과정을 개요적으로 보여주는 도면이다. 하나의 전파 시뮬레이션 툴이 서로 다른 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 할당함으로써 안테나 임피던스(Z) 및 대역폭(BW)의 세트를 수집하기 위해 사용된다. 이러한 시뮬레이션 데이터는 SBO(surrogate-based optimization) 기술을 통해 에러 함수에서 측정 데이터와 비교된다. 본 발명에서는 모든 샘플 포인트의 크리깅 모델(kriging model)을 생성하여, 에러 함수를 최소화하는 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 찾기 위하여, MATLAB Surrogate Modeling(SUMO) 툴박스를 사용한다. 결과로 얻어진 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트 (tanδ)는 측정된 안테나의 기판 특성에 상응한다.
1. 시뮬레이션 모델
본 발명의 방법을 입증하기 위하여, 기준 안테나의 시뮬레이션 데이터를 측정된 데이터로 간주하는 것에 의해 하나의 시뮬레이션을 수행하였다.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 구현을 위해 채용되는 안테나 시뮬레이션 모델로서의 기준 안테나의 구조를 보여주는 도면이다.
도 3을 참조하면, 안테나 시뮬레이션 모델로서의 기준 안테나(310)는 도시된 바와 같이 기판(300)에 소정 형상의 기하학적 구조를 가지도록 형성된다. 이와 같은 기준 안테나(310)는 마이크로스트립 패치 안테나일 수 있다. 또한, 이러한 기준 안테나는 [표 1]에서와 같이 주어진 파라미터들로 모델링되었다.
<안테나 모델의 제원>
L
(mm)		 W
(mm)		 xf
(mm)		 si
(mm)		 wf
(mm)		 t
(mm)		 h
(mm)
26.2 32.3 7.7 1 6 0.08 1.524
또한, 상기 기준 안테나(310)는 2.985GHz에서 공진 주파수를 가지도록 설계되었다. 도전성 패치 및 그라운드는 5.8× 108 의 도전율을 갖는 동종의 구리 포일로 구성될 수 있다. 이때, 안테나 기판(300)은 비유전율(εr) = 3.66 및 손실 탄젠트(tanδ)= 0.0031의 값을 갖는 고주파 라미네이트(RO4350B)로 구성될 수 있다.
안테나(310)의 임피던스(Z)와 대역폭(BW) 세트는 동일 모델을 사용하지만, εr ∈[3.2, 4.2] 및 tanδ∈[0.0001, 0.025]의 범위에서 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 각각 변경시키는 것에 의해 수집된다. 각 샘플에 대하여, 주파수 f는 f∈[1.5GHz, 3.5GHz](101개의 주파수 포인트를 가짐)의 테스트 주파수 범위를 통해 Z(f)를 수집하고, 대역폭 BW는 안테나 반사 계수가 -6dB 이하의 부분 대역폭으로 정의된다.
2. 에러 함수(Error Function)
에러 함수는 시뮬레이션 데이터와 기준 데이터 간의 오차를 의미하며, 이러한 점에서 그것은 정밀도 및 계산 효율을 개선하도록 세심하게 설계되어야 한다. 총 4개의 서로 다른 에러 함수가 본 발명과 관련하여 테스트된다. 그들 모두는 다음과 같이 MSE(Mean Squared Error)의 형태로 Z와 BW의 조합물로 구성된다.
Figure pat00001
여기서, n은 101로 주어진 주파수 포인트이고, Ri, Xi, BW는 기준(시뮬레이션) 안테나의 레지스턴스, 리액턴스, 대역폭을 각각 의미하며,
Figure pat00002
는 기준 안테나의 레지스턴스, 리액턴스, 대역폭을 각각 의미한다. MSE4는 R과 BW의 조합으로 구성된다. 이러한 경우에 있어서, 가중 계수 a1 및 a2가 두 개의 서로 다른 파라미터 사이의 비율을 유지하도록 포함된다.
3. 대리-기반 최적화(Surrogate-Based Optimization: SBO)
데이터 샘플 획득 및 에러 함수 구성을 바탕으로, 에러 함수 최소값을 정밀하게 위치시키기 위한 크리깅(kriging) 모델을 생성하기 위하여 SUMO(Surrogate Modeling) 툴박스가 사용된다.
툴박스에 대한 입력은 시뮬레이션 데이터 세트이다. 이러한 데이터는 단일 분산 데이터 파일로 배열된다. 예를 들면, 총 6개의 칼럼(column) 매트릭스가 입력 파일에 포함된다. 처음의 두 개의 매트릭스는 최적화 변수(εr, tanδ)에 대한 것이고, 다음의 4개의 매트릭스는 에러 함수(MSE1∼MSE4)에 관한 것이다.
최적화 프로세스의 시작에 있어서, LHD(Latin Hypercube Design)가 총 14개의 최초 서치 포인트를 계산하기 위해 사용된다. 바로 그 첫 번째 크리깅 모델이 이를 바탕으로 생성된다. 후속으로, EI(Expected Improvement)로 지칭되는 적응 샘플링 계획이 다음 서치 포인트를 업데이트하기 위해 사용된다. EI 프로세스는 업데이트할 데이터 샘플이 더 이상 남아있지 않을 때까지 계속된다.
본 발명과 관련된 시뮬레이션에서는 40개의 샘플이면 안테나 특정화 프로세스를 위해 충분한 것으로 확인되었다. 샘플의 수에 대한 최소 에러 함수값의 변화에 대한 하나의 플롯이 도 4에 도시되어 있다. 도 4는 샘플수 20으로부터 시작해서, EI 기준이 빠르게 전체적인 최적치의 영역에 위치하는 것을 보여준다. 대략 35 샘플수로부터는 특정화 결과에 있어서 어떠한 변화도 보여주지 않는다. 즉, 에러 함수값의 변화가 없다.
<측정에 의한 입증>
본 발명의 방법은 다양한 동축-급전 마이크로스트립 안테나에 대하여 입증된다. 안테나는 전단계와 일치될 필요는 없기 때문에, 동축 급전을 갖는 서로 다른 안테나가 사용된다. 이러한 방식의 급전은 측정을 더 쉽게 한다.
도 5에 도시된 바와 같이, FR4와 펠트(felt)로 제조된 기판(500)을 갖는 총 3개의 안테나(510)가 제작되었다. 그들의 제원과 공진 주파수는 [표 2]에서 보여주는 바와 같다. FR4는 4.4의 유전율과 0.018의 손실 탄젠트를 갖는 반면에, 펠트는 1.3의 유전율과 0.02의 손실 탄젠트를 갖는다. 이러한 값들은 제조사에 의해 제공되고 특정화 결과를 입증하기 위해 사용될 수 있다. 도 5는 [표 2]로 주어진 값을 바탕으로 제작된 안테나의 구조를 보여주는 도면이다.
<제작된 안테나의 제원>
안테나
기판		 fr(GHz) t(mm) h(mm) W(mm) L(mm) xf(mm) yf(mm)
FR4 2.44 0.018 2.4 38 28 6 W/2
Felt1 4.37 0.018 2.4 38 28 6 W/2
Felt2 2.59 0.018 4.8 58.28 48.84 7 W/2
각 제작된 안테나(510)의 반사계수 데이터는, 에러 함수를 구성하기 위해, 동일 구조를 갖는 모델 안테나로부터 획득된 시뮬레이션 데이터 세트와 함께 VNA(Vector Network Analyzer)에 의해 측정된다. 그런 후, 앞의 <기판 특정화 프로세스>에서 논의된 바와 같은 동일한 SBO 기술이 기판의 물성(특성)을 얻기 위해 사용된다.
도 6은 주파수 범위 2GHz∼8GHz에서 펠트1 기판을 갖는 안테나의 시뮬레이션된 그리고 측정된 반사계수를 보여준다. 각 반사계수 데이터는 도시된 바와 같은 넓은 주파수 범위 내에 하나 이상의 공진 포인트를 가지며, 경험을 통해 볼 때 전체 범위가 MSE(Mean Squared Error)의 계산에 취해지는 경우 특정화 결과는 정확하지 않다. 그러므로, 오직 반사계수의 모든 제1 공진 주파수를 포함하는 더 짧은 범위가 에러 함수를 계산함에 있어서 고려된다. 예를 들면, 도 6에 도시된 경우에 있어서는 3, 5 GHz를 들 수 있다. 이러한 범위는 또한 2개의 다른 안테나의 경우에 있어서 구별하기에 충분히 명확하며, 플롯에서 시각적으로 보는 것에 의해 선택될 수 있다.
<결과 및 논의>
1. 시뮬레이션 안테나에 대한 특정화 결과
도 7의 (a)∼(d)는 MSE1,2,3 및 4를 이용한 시뮬레이션 안테나의 최적화 결과를 보여준다. [표 3]은 그 결과를 요약해 놓은 것이다. 도 7의 (a) 및 (b)에서 안테나 임피던스의 오직 R과 X로부터 구축된 크리깅 모델들은 유사한 분포를 갖는 것으로 보일 수 있다. 그들은 유전율(εr) 축을 따라서는 분명한 골짜기를 갖지만, tanδ축을 따라서는 분명한 골짜기를 갖지 않는다. 이것은 R 및 X가 유전율에 있어서의 변경에 민감하기 때문에, R 및 X가 기판의 유전율을 계산하기에 적합한 안테나 성능 지수임을 의미한다. 그렇지만, 그들(R 및 X)은 민감도 부족으로 인해 "tanδ"를 계산하기에는 적합하지 않다.
<시뮬레이션 안테나의 특정화 결과>
REF MSE1 MSE2 MSE3 MSE4
εr 3.66 3.656 3.658 3.733 3.631
tanδ 0.0031 0.007 0.007 0.002 0.002
도 7의 (c)는 오직 BW가 에러 함수(즉, MSE3)에 사용된 경우에 생성된 크리깅 모델을 보여준다. 전자와는 반대로, 분명한 골짜기가 tanδ축을 따라 보이며, 이는 BW가 유전율 보다는 tanδ에 있어서의 변경에 더 민감하다는 것을 의미한다.
이러한 관찰로부터 R과 BW로 구성된 MSE4가 유전율(εr)과 "tanδ"를 동시에 계산하기에 유용하다는 것을 예상할 수 있다. 이것은 도 7의 (d)에서 입증된다. 도시된 바와 같이, 유일한 포괄적인 최적치는 주어진 값인 εr = 3.66 및 tanδ= 0.031에 가까운 εr = 3.631 및 tanδ= 0.002의 값을 갖는 평면에 위치된다.
2. 제작된 안테나에 대한 결과 입증
[표 4]는 각 제작된 안테나의 특정화 결과를 보여주며, 여기에서 오직 MSE4만 사용된다. 결과값들은 제조사에 의해 제공된 기준값과 비교하여 우수한 정밀도를 가짐을 입증한다.
<제작된 안테나의 특정화 결과>
Models REF 특정화 결과
εr tanδ εr tanδ
FR4
Felt1
Felt2		 4.4
1.3
1.3		 0.018
0.02
0.02		 4.445
1.242
1.136		 0.017
0.018
0.029
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 방법과 관련하여 4개의 서로 다른 에러 함수가 평가되었고, 결과들은 R과 BW로 구성된 에러 함수가 높은 정밀도를 갖는 기판 유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 회복할 수 있음을 보여준다.
따라서, 본 발명의 방법은 종래의 특정화 방식과 비교하여, 안테나 기판의 원위치 특정화를 허용한다. 즉, 특정화는 제작된 안테나 상에서 바로 수행될 수 있으며, 따라서 추가적인 테스트 기구를 준비할 필요가 없다.
또한, 본 발명의 방법은 안테나의 방사 효율을 획득할 필요가 없기 때문에, 기존의 SBO 특정화 기술에 비해 더욱 편리하다.
이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법은 지능적으로 선택된 데이터 포인트를 기반으로 최적화 변수와 에러 함수 사이에서 포괄적인 최소값을 찾아냄으로써 데이터 수집 및 계산 노력을 줄일 수 있고, 이에 따라 복잡한 비선형 문제들을 해결하여 물성 측정의 정밀도를 높일 수 있다.
이상, 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
300,500...기판 310.510...안테나

Claims (9)

  1. a) 측정 대상의 기판의 물질 샘플을 준비하는 단계;
    b) 기판 물성 측정을 위해 기판에 제작된 안테나를 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들(S-parameters)을 측정하는 단계;
    c) 미리 설정한 안테나 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 물질 샘플의 분산 파라미터들을 계산하는 단계;
    d) 상기 측정 및 계산에 의해 각각 얻어진 두 분산 파라미터들을 오차 최소화를 위한 최적화 알고리즘(프로세스)을 통해 비교/분석하는 단계; 및
    e) 상기 비교/분석을 바탕으로 상기 물질 샘플의 물질 상수를 추출하는 단계를 포함하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계 b)에서의 상기 분산 파라미터들(S-parameters)은 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 기판의 물성 측정을 위해 사용되는 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)을 포함하는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단계 c)에서 상기 안테나 시뮬레이션 모델로는 기판에 형성된 마이크로스트립 패치 안테나인 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 마이크로스트립 패치 안테나는 특정 주파수에 공진하도록 구성된 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단계 d)에서 상기 최적화 알고리즘(프로세스)은, 기판의 안테나 임피던스(impedance: Z)와 테스트 주파수의 대역폭(bandwidth: BW)의 조합으로 이루어진 적어도 하나의 에러 함수를 바탕으로, 에러 함수 최소값을 정밀하게 위치시키기 위한 크리깅 모델을 생성하기 위하여 SUMO(Surrogate Modeling) 툴박스를 사용하는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 그 시작 단계에서, 복수의 최초 서치 포인트를 계산하기 위해 LHD(Latin Hypercube Design)를 사용하는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 최적화 알고리즘(프로세스)은 첫 번째 크리깅 모델의 생성 후, 다음 서치 포인트를 업데이트하기 위해 적응 샘플링 계획 프로세스를 사용하는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 적응 샘플링 계획 프로세스는 업데이트할 데이터 샘플이 더 이상 남아있지 않을 때까지 계속 수행되는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 단계 e)에서 상기 물질 상수는 기판의 비유전율(εr) 및 손실 탄젠트(tanδ)를 포함하는 것을 특징으로 하는 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법.
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