신경망과 전문가 시스템을 결합한 플라즈마 장비 센서정보 융합

본 연구에서는 플라즈마 상태를 조기에 예측하는 기법을 개발하였다. 본 기법은 신경망 시계열 모델, CUSUM 제어 차트, 그리고 Dempster Schafer 전문가 시스템을 결합하여 개발하였다. 시계열 모델은 과거와 미래정보의 조합을 통해 그 예측성능을 최적화하였다. 본 기법은 소자제조업체에서 가동중인 PECVD 장비에서 수집된 센서정보에 적용하여 평가하였으며, 플라즈마의 정상과 고장 상태를 조기에 정확히 예측할 수 있었다. 소자제조업체에서 본 기법을 적용할 때, 장비 생산성과 소자수율의 증진에 기여할 수 있다.