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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제4호
발행연도
2004.7
수록면
390 - 395 (6page)

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반도체 공정은 많은 단위 공정으로 이루어진 복잡하고 동적인 공정이다. 그 중 에칭공정은 반도체 생산에서 중요한 공정 중 하나이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝과 지식 획득을 통한 의사지원시스템으로 생산성과 수율을 높일 수 있는 시스템을 구성하고자 하였다. 제안된 방법은 퍼지 논리와 신경망으로 구성되는데, 신경망으로 에칭공정의 품질을 나타내는 품질에 대한 결과를 예측하고, 예측된 결과를 퍼지 추론 시스템으로 분류하는 과정으로 수행된다. 퍼지 논리에 사용된 규칙은 전문가의 지식에 기반하여 도출되거나 데이터로부터 도출된다. 본 시스템을 통해 공정의 최적 조건을 찾아 효율을 높이는 것이 본 연구의 주요 목표이다.
#Neural network #fuzzy logic #decision support system #data mining

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Experimental Results
4. Simulation Results
5. Conclusions
References

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - / 1999. / Knowledge Management Handbook google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Data Mining Techniques google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / The neural network model RuleNet and its application to mobile robot navigation. 85 : 287 ~ 303 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997 / A simple but powerful heuristic method for generating fuzzy rules from numerical data. 86 : 251 ~ 270 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1994. / Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning. World Scientific Pub Co. google schola

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