Neural Network Model of Electron Temperature for Hemispherical Inductively Coupled Plasma Equipment

반구형 유도결합플라즈마 장비의 전자온도 신경망 모델

  • 김수연 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 김우석 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 김병환 (세종대학교, 전자공학과)
  • Published : 2007.04.05

Abstract

신경망을 이용하여 반구형 유도결합형 플라즈마 장비에 대한 전자온도의 예측모델을 개발하였다. 신경망으로는 Radial Basis Function Network을 이용하였고, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 $2^4$ 전 인자 (Full Factorial) 실험획법을 이용하여 $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터를 수집하였다. 최적화된 전자온도 모델의 예측성능은 0.143 eV이었다. 개발된 모델을 이용하여 공정변수에 따른 예측온도의 영향을 고찰하였다. 소스전력과 압력의 변화에 따른 전자온도의 변화는 작았다. 그러나 $Cl_2$ 유량과 특히 척위치의 증가에 따른 전자온도의 증가는 현저하였으며, 이는 고이온밀도의 형성에 기인하는 것으로 해석되었다.

Keywords