역전파 신경망 공정 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리

Euclidean Weight Distance as a Performance Measure for Backpropagation Neural Network Process Model

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용이 되고 있으며, 최근 선형뉴런을 비선형 함수 대신 출력층에 이용하여 모델의 예측정확도를 향상 시킨 바 있다. 본 연구에서는 그 원인을 규명하기 위한 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리(Euclidean Weight Distance)를 제안한다. 이 지표를 이용하여 신경망의 입력층과 은닉층, 그리고 은닉층과 출력층의 웨이트를 감시하였으며, 그 결과 예측정확도의 향상이 이 지표의 감소에 기인하고 있음을 알았다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비로부터 Langmuir Probe 진단 시스템을 이용하여 수집하였다.