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논문 기본 정보
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- 학술저널
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- 2002.1
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In this paper, neural networks are used to build models of oxide film etched in CHF3/CF4 with a magnetically enhanced reactive ion etcher(MERIE). A statistical 24-1 experimental design plus one center point was used to characterize relationships between process factors and etch responses. The factors that were varied include radio frequence(rf) power, pressure, CHF3 and CF4 flow rates. Resultant 9 experiments were used to train neural networks and trained networks were subsequently tested on its appropriateness using additionally conducted 8 experiments. A total of 17 experiments were thus conducted for this modeling. The etch responses modeled are dc bias voltage, etch rata and etch uniformity. A qualitative, good agreement was obtained between predicted and observed behaviors.
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