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[국내논문] 신경망을 이용한 PECVD 공정변수에 따른 SiNx 박막의 특성 예측
Prediction of SiNx Thin Film Properties dependent on PECVD Process Parameter Using Neural Network Modeling 원문보기

한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집 Vol.11, 2010 June 16, 2010년, pp.206 - 206  

김은영 (세종대학교) ,  윤성연 (세종대학교) ,  김병환 (세종대학교) ,  김정 (세종대학교)

초록
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본 연구에서는 신경망을 이용하여 SiN 박막의 특성을 예측하는 모델을 개발하였다. 신경망으로는 일반화된 회귀 신경망 (generalized regression neural network-GRNN)을 이용하였고, GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화 하였다. 개발된 모델을 이용하여 증착률과 굴절률 및 균일도를 공정변수의 함수로 예측하였다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • 증착된 SiNx 막은 PECVD 공정변수에 따라 증착률과 굴절릃 및 균일도 등의 특성이 달라지는데, 이러한 공정변수暑 해석하고 我적의 공정을 찾기 위해 신경망을 이용하여 예측모델으 개발하였다. PECVD SiNx 막의 증착에 이용된 변수와 실험범위는 각각 SiH4 flow rate(73-100 seem), N2 flow rated2000-16000 seem), RF powef(100-200 W), spacing(600-1000 mils) 로 두었고 N너3와 압력은 각각 80 seem과 4 tow로 고정하였다. 총 14회의 실험이 수행되었고 이骨 이용하여 GRNN을 학슪시켰다.
  • 이ot에 할당되어 14개의 이아s로 구성되었다. spread range (SR)는 0.2룰 이용하였으며, 초기해의 기는 100으로 설정하였고, 교배와 蜃연변이 확養묜 각각 0.95와 0.05에 고정하였다. 이상의 조건에서 최적화된 모델의 학습예러는 0.
  • 총 14회의 실험이 수행되었고 이骨 이용하여 GRNN을 학슪시켰다. 모덽의 예측성능을 중진시커기 위해 GA을 적용하여 패턴층의 spread 값을 최적화 하였다,
  • 방법으로 증착된다. 증착된 SiNx 막은 PECVD 공정변수에 따라 증착률과 굴절릃 및 균일도 등의 특성이 달라지는데, 이러한 공정변수暑 해석하고 我적의 공정을 찾기 위해 신경망을 이용하여 예측모델으 개발하였다. PECVD SiNx 막의 증착에 이용된 변수와 실험범위는 각각 SiH4 flow rate(73-100 seem), N2 flow rated2000-16000 seem), RF powef(100-200 W), spacing(600-1000 mils) 로 두었고 N너3와 압력은 각각 80 seem과 4 tow로 고정하였다.
  • PECVD SiNx 막의 증착에 이용된 변수와 실험범위는 각각 SiH4 flow rate(73-100 seem), N2 flow rated2000-16000 seem), RF powef(100-200 W), spacing(600-1000 mils) 로 두었고 N너3와 압력은 각각 80 seem과 4 tow로 고정하였다. 총 14회의 실험이 수행되었고 이骨 이용하여 GRNN을 학슪시켰다. 모덽의 예측성능을 중진시커기 위해 GA을 적용하여 패턴층의 spread 값을 최적화 하였다,

대상 데이터

  • GA의 최적화에서 초기해륿 구성하는 각 chromosomee 주어진 spread ran瞬애서 난수밝생기豊 이용하여 얻어진 값들이 각 이ot에 할당되어 14개의 이아s로 구성되었다. spread range (SR)는 0.
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