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1. 3-5족 Compound Semiconductor LED, LED에서 질화물 반도체를 쓰는 이유와 한계점 이번 포스팅에서는 3-5족 Compound Semiconductor LED에 대해서 설명해 드리겠습니다.  저번 Intro 시간에서 재결합 시 Energy Bandgap에 해당되는 에너지의 빛이 방출된다는 사실을 알았습니다. 소재의 조성을 조절하여 Energy Bandgap을 바꿔 원하는 색깔의 빛을 내는 소자를 얻을 수 있습니다.식은 다음과 같습니다. Si LED?1.12eV의 Si 소재를 PN junction을 통해 Diode를 만들면 1107nm의 적외선 빛이 방출됩니다하지만 Si과 같은 4족 소재들은 파수가 다른 Indirect Bandgap이기 때문에 열 또한 발생하여 수명이 급격하게 줄게 됩니다.Indirect Bandgap 특성을 가진 4족 소재는 LED로 사용할 수 없습니다.  Compou.. 2023. 1. 23.
Diode I-V 특성 (Python을 이용한 실험 값 데이터 분석 프로젝트, 반도체 업무 자동화, 반도체 데이터 분석) EL 장비를 통해 LED 샘플의 L-I-V 값들을 엑셀 파일로 추출하였습니다. 위 데이터를 Origin 프로그램을 통해 이쁘게 plot 할 수 있습니다. 다만 다음과 같은 불편함이 발생했습니다. 데이터 해석은 수작업으로 진행을 해야 합니다. 대량의 데이터 확인 시, 시간이 많이 소모됩니다. 위 불편함을 해결하기 위해, 다음과 같은 프로그램을 제작했습니다. 1) 프로그램 상에서 자동으로 측정 데이터 해석 2) Batch식으로 진행, 대량 데이터 확인 용이 파이썬을 이용하여 측정 데이터를 시각화, 분석, 업무 자동화까지 진행하였습니다. 이에 실험에 있어 빠른 일처리 및 입맛에 맞게 Chip을 필터링하기 위해 위 프로젝트를 진행하였습니다. * Tkinter, Matplotlib, Pandas, math를 사용.. 2023. 1. 23.
Matplotlib) 데이터 시각화 8편, 여러가지 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import numpy as np matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 여러 그래프 df = pd.read_excel('score.xlsx') df['학년'] = [3,3,2,1,1,3,2,2] #2x2개의 plots을 보여줌 fig, axis = plt.subplots(2,2,figsize = (15,10)) fig.suptitle('여러 그래프') axis[0,0.. 2023. 1. 17.
Matplotlib) 데이터 시각화 7편, 산점도 그래프 나도코딩 유튜브를 참고하여 코드를 만들었습니다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import numpy as np matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 산점도 그래프 df = pd.read_excel('score.xlsx') df['학년'] = [3,3,2,1,1,3,2,2] sizes = df['학년'] *500 #1학년 500 2학년 1000 3학년 1500 #c로 학년 나누고 cmap으로 학년.. 2023. 1. 17.
Matploblib) 데이터 시각화 6편, 원 그래프, 도넛 모양 원 그래프 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! plt.plot(x,y)를 통해 꺾은선 그래프를 그렸습니다. plt.bar(x,y)를 통해 막대그래프를 그렸습니다. 원 그래프를 그리는 실습을 진행하겠습니다. 1. 원 차트 그리기 # 원 그래프 values = [30,25,20,13,10,2] labels = ['python','java','javascript','c','c++','etc'] plt.pie(values,labels=labels,autopct = '%.1f%%',startangle = 90, counterclock=False) #autopct : 백분율 계산해줌 plt.show() explode 함수를 적용하면 좀 더 강조 효과를 낼 수 있습니다. # 원 그래프 values = [30,25,20,13.. 2023. 1. 17.
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