한국전기전자재료학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference)
- 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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- Pages.272-275
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- 2004
유전자 알고리즘-응용 역전파 신경망 웨이트 최적화 기법을 이용한 플라즈마 식각 공정 모델링
Modeling of plasma etch process using genetic algorithm optimization of neural network initial weights
- Bae, Jung-Gi (Sejong University, Electronic Engineering) ;
- Kim, Byung-Whan (Sejong University, Electronic Engineering)
- 발행 : 2004.11.11
초록
플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는