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플라즈마 공정 감시를 위한 Actinometric 광방사분광기 정보의 신경망 모델링
권상희(Sang Hee Kwon),황보광(Bo Kwang),이규상(Lee Kyu Sang),우형수(Hyung Soo Uh),김병환(Byungwhan Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10
플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 중착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마 공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광 방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역 전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주 인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산 (100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 Å/min이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 Å/min이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.