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학술대회자료
저자정보
김보배 (숭실대학교) 최준규 (숭실대학교) 홍승모 (숭실대학교) 임성빈 (숭실대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,947 - 1,950 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

플라즈마 식각에서 NCPs 기반의 종점 탐지
김보배 ,  최준규 ,  홍승모 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

2020

플라즈마 식각에서 기계학습 기반의 종점 탐지
김보배 ,  임성빈 ,  유건욱 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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In plasma etching, it is important to find the semiconductor etch endpoints. The feature data were prepared in three ways from the Optical Emission Spectroscopy (OES) data obtained during the plasma etching process (full wave dataset, Minus 16 Wave dataset, and 16-Wave dataset). They are applied for training the model which employs Neural Circuit Policies (NCPs). The advantage of applying NCPs is that one can train the model with a relatively small number of parameters. As a result of learning, it is observed that extracting and learning a large number of wavelengths, even though it seems meaningless, is better than extracting and learning several wavelengths with a large intensity.

목차

Abstract
I. 서론
II. 데이터
Ⅲ. 딥러닝 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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