연구보고서
| 보고서명 | 딥러닝 기반 플루오로카본 플라즈마의 실리콘 화합물 식각성능 가상계측 기술 개발 |
| 연구책임자 | 권오형 |
| 발행년도 | 2020 |
| 내 용 | (1) 1차년도 - 가시광 파장별 광 세기의 시계열 데이터 측정 장치 구축 및 데이터 수집 - RF 파워 인가 위치 별 RF 신호의 시계열 데이터 측정 장치 구축 및 데이터 수집 - 식각공정조건 별 플루오로카본 플라즈마의 단일소재 실리콘 화합물 식각성능 데이터 수집 (2) 2차년도 - 광 신호 또는 RF 신호 시계열 데이터와 식각성능 데이터를 각각 input과 label로 설정 후 딥러닝 기반 가상계측 모델 구현 - 노드 수, 은닉층 수, 필터 크기 등 하이퍼파라메터의 최적화 수행 및 최고성능 모델 도출 (3) 3차년도 - 광 신호와 RF 신호 시계열 데이터를 혼합한 데이터 세트를 input으로 설정 후 딥러닝을 통해 가상계측 모델 구현 - 하이퍼파라메터의 최적화 수행 및 최고성능 모델 도출 - 복수소재(SiO2, Si3N4)가 동시에 증착된 실리콘 화합물 박막에서 가상계측 모델 정확도 평가 |
| 접수일 | 2023-01-19 |
| 첨부파일 |
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| 구분 | 내용 |
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