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저자정보
한이슬 (명지대학교) 홍상진 (명지대학교) 한승수 (명지대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2011년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2011.6
수록면
1,171 - 1,174 (4page)

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In these day, plasma technology has been widely used for semiconductor fabrication in industry. Because the size of open area becomes smaller than before, how to monitor in real-time the end time of plasma etch becomes more difficult. The Optical emission spectroscopy (OES) is still used for endpoint detection (EPD) since years ago. However, the spectral data such of OES is extensive amount of signals. The purpose of this paper is to propose on learning algorithm of support vector machine (SVM) based on principal component analysis (PCA) that can reduce the amount of data of OES.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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