대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)
- 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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- Pages.2582-2584
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- 2003
난수발생기를 이용한 뉴런경사 제어와 플라즈마 식각공정 데이터 모델링에의 응용
Neuron gradient control by random generator and application to modeling a plasma etch process data
- Kim, Sung-Mo (Sejong University, Electronic Engineering) ;
- Kim, Byung-Whan (Sejong University, Electronic Engineering)
- 발행 : 2003.07.21
초록
역전파 신경망 (BPNN)은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있다. 뉴런의 활성화 함수는 동일한 값을 가지며, 이로 인해 예측정확도를 증진하는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 난수발생기(Random generator-RG)를 이용하여 뉴런 경사들이 다중값을 가지도록 최적화하였다. 본 기법은 은닉충의 뉴런수의 함수로 고찰하였으며, 종래의 고정된 경사를 갖는 모델과 그 성능을 비교 평가하였다. 평가에 이용된 데이터는 플라즈마 식각 공정데이터이며, 모델에 이용된 응답은 식각률과 프로파일 각이다. 비교결과 종래의 모델에 비해 예측정확도가, 식각률의 경우 19%-43%, 프로파일의 경우 10%-56% 정도 향상하였으며, 이는 제안된 기법이 모델개발에 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
키워드