• Title/Summary/Keyword: 플라즈마 방사

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Neural Network Modeling of Actinometric Optical Emission Spectroscopy Information for Mo nitoring Plasma Process (플라즈마 공정 감시를 위한 Actinometric 광방사분광기 정보의 신경망 모델링)

  • Kwon, Sang-Hee;Bo, Kwang;Lee, Kyu-Sang;Uh, Hyung-Soo;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.177-178
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    • 2007
  • 플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 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 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

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플라즈마를 이용한 고체방사성폐기물 건식제염기 개발

  • 김종화;박승현;백승훈;김용수;전상환
    • Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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    • 2004.06a
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    • pp.243-244
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    • 2004
  • 금속성 방사성폐기물을 제염하는 설비의 조건으로는 제염계수, 2차 폐기물 발생량, 모재의 회수가능성, 작업자의 안전성(원격조정) 등을 고려하여야 한다. 금속성 방사성폐기물의 오염제거 방법으로 습식제염 방법을 손쉽게 생각할 수 있으나 습식제염은 모재로부터 오염 물질을 선택적으로 제염이 불가능하고 강산 용액을 사용하므로 제염후 발생되는 2차 액체폐기물로 인해 최근 그 적용이 제한되고 있다.(중략)

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