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[국내논문] HDP-CVD로 증착된 실리콘 산화막 공정조건 최적화를 위한 신경망 모델링
Neural Network Modeling for HDP-CVD Process Optimization of $SiO_2$ Thin Film Deposition 원문보기

한국표면공학회 2006년도 추계학술발표회 초록집, 2006 Oct. 19, 2006년, pp.2 - 3  

박인혜 (명지대학교 전자공학과 및 명지정보통신연구소) ,  유경한 (명지대학교 전자공학과 및 명지정보통신연구소) ,  서동선 (명지대학교 전자공학과 및 명지정보통신연구소) ,  홍상진 (명지대학교 전자공학과 및 명지정보통신연구소)

초록
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본 논문에서는 신경망 모델링을 통하여 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 형성에 영향을 주는 다섯 가지 공정 장비 변수와 그에 따른 두 가지 출력 파라미터 Deposition rate과 Uniformity와의 관계를 동시에 고려한 특성결과를 분석하고, 최적의 recipe를 Genetic Algorithm을 통해 제시하였다. 실험계획법을 사용하여, 필요한 실험의 횟수를 최소화 하였으며 그 실험결과를 신경망 모델링을 통하여 입력변수와 출력파라미터의 관계를 3차원반응표면 곡선으로 분석하였다. 이 과정을 통해 Deposition rate과 Uniformity을 동시에 고려한 두 출력파라미터를 만족하는 최적의 입력변수 값들을 제시하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 공정에 영향을 미치는 입력 변수와 출력파라미터의 상관관계를 고려하여 최적의 recipe 를 신경망을 통해 찾는 방법을 제시하였다. 이러한 목적으로 이미 많이 사용되고 있는 통계적인 방법 외에 신경망이라는 모델링을 이용하여 주요 입.
  • 출력 관계를 명확히 판단하는데 많은 어려움이 있다. 통계적인 방법으로 많은 사람들이 반응 표면 모델을 제시했지만 본 논문에서는 신경망을 이용한 공정 모델 역시 우수한 정확성과 두 가지의 출력변수를 동시에 고려한 최적 조건 제시의 가능을 말하고자 한다[1
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