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[국내논문] 플라즈마 증착공정의 최적화된 신경망 모델
Optimized neural network model of plasma deposition process 원문보기

한국전기전자재료학회 2010년도 하계학술대회 논문집 Vol.11, 2010 June 16, 2010년, pp.308 - 308  

성기민 (세종대학교) ,  김병환 (세종대학교)

초록
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실리콘 나이트라이드 박막굴절률과 lifetime을 유전자 알고리즘과 일반화된 회귀 신경망을 이용하여 모델링하였다. 종래의 모델링에서 평가한 Spread Range 범위보다 더 작은 0.04~1.0 범위에서 평가를 수행하였다. 통계적 실험계획법을 적용해서 수집한 데이터가 이용되었다. 평가결과 보다 낮은 spread range에서 보다 우수한 예측모델이 개발될 수 있음을 확인하였다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • 실험은 플라즈마화학기상증착방식을 이용하여 진행되었다. 4종류의 박막특성, 즉 굴절률과 수명시간 (Lifetime)에 관한 모델을 개발하여, 그 성능을 0.04-0.09 (구간 I)와 0.1-1.0 (구간 II)으로 나누어 비교평가하였다.

대상 데이터

  • 0사이에서 변화를 시키며 최적화시켰으며, 이 보다 더 작은 범위에서의 모델 성능을 보고된 바가 없으며, 뽄 연구에서 이兽 고찰한다. 이를 위해 통계적 실험 계획법을 적용하여 수집한 실리콘 나이트라이드 (Silicon nitride) 박막증착데이터를 이용한다. 실험은 플라즈마화학기상증착방식을 이용하여 진행되었다.
  • 모델의 입력변수에는 기판온도, 압력, radio frequency 파워, NH3, &瓦, N?등이 포함되었다. 학습과 테스트 데이터는 총 35개와 12개로 구성되었다. 굴절률의 최소 예측에러는 구간 I와 II에서 각 각 0.

이론/모형

  • 이를 위해 통계적 실험 계획법을 적용하여 수집한 실리콘 나이트라이드 (Silicon nitride) 박막증착데이터를 이용한다. 실험은 플라즈마화학기상증착방식을 이용하여 진행되었다. 4종류의 박막특성, 즉 굴절률과 수명시간 (Lifetime)에 관한 모델을 개발하여, 그 성능을 0.
  • Face-centered Box Wilson 실험계획법을 적용하여 데이터롤 수집하였다. 모델의 입력변수에는 기판온도, 압력, radio frequency 파워, NH3, &瓦, N?등이 포함되었다.
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