Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

Modeling of Charge Density of Thin Film Charge Density by Using Neural Network and Genetic Algorithm

유전자 알고리즘과 일반화된 회귀 신경망을 이용한 박막 전하밀도 예측모델

  • 권상희 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 김병환 (세종대학교, 전자공학과)
  • Published : 2007.07.18
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Abstract

Silicon nitride (SiN) 박막을 플라즈마 응용화학기상법을 이용하여 증착하였다. SiN박막의 전하밀도는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 모델링하였다. PECVD 공정은 Box Wilson 실험계획표를 이용하여 수행하였다. GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (GA)을 이용하여 최적화하였다. 최적화한 GA-GRNN 모델은 종래의 GRNN 모델과 비교하여, 약55%정도의 예측성능의 향상을 보였다.

Keywords