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문제 정의
- 본 논문에서는 반도체 공정 실시간 자동 진단 시스템을 제안하였다. 시스템은 모두 세 개의 단계로 이루어져 있는데, 시스템 초기화 단계, 학습 단계, 예측 단계로 나누어진다.
- 그리고 공정진행 후 테스트 공정의 결과가 올바르지 않다고 판단될 경우 원인 파악이 불가능하며, 공정 진행의 단계별 특성 반영이 전혀 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하고 공정 장치별로 발생되는 파라미터 정보를 실시간으로 감시하여 진단을 내리는 공정 장비 실시간 자동 진단 시스템을 다윰과 같이 제안하고자 한다. 첫째, 공정장비로부터 획득되는 데이터를 실시간으로 감시하여 그 결과를 예측하는 기법을 제안한다.
가설 설정
- 기본적으로 본 시스템에는 파라미터의 개수는 제약이 없으며, 이번 실험에서는 훈련 데이터의 형태 는 총 15단계의 훈련 데이터 군올 사용하였고, 17개의 파라미터를 사용하였고 파라미터별로 유효 단계 정보를 사용하였다. 평가에 사용된 예측 데이터가 실제 계측기로부터 측정된 ACI 값이 없다는 가정 하에 파라미터 데이터만을 사용하여 학습량의 증가에 따른 예즉 ACI 값과 실제 ACI 값의 차이가 어떻게 변화하는지를 평가 방법으로 사용하였다. 실험에 사용된 예측 데이터는 총 7개이며, 실험은 주요 파라미터만을 사용한 경우, 가중치 정보의 변경을 통한 평가, 주요 단계만을 사용한 경우에 대하여 평가하였다.
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