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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 2,271 - 2,274 (4page)
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As the miniaturization of highly integrated semiconductor devices proceeds, the need for accurate control in the semiconductor manufacturing process is increasing. However, current EPD technology cannot provide information on process uniformity and relies on the experience of process engineers, resulting in different human errors due to different equipment—line process results. In this paper, the proposed method performs feature extraction using the spectral data and the EPD time obtained from the spectral spectrometer in advance. This is accomplished by training three machine learning models: the SVM classifier, the Adaboost Ensemble classifier, and the CNN. The performance of the three models is evaluated in terms of accuracy and initial detection time, and it is observed that the performance of CNN is better than the remaining models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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