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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      신경망과 측광기를 이용한 플라즈마 감시 = Plasma monitoring using neural network and spectrophotometer

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      https://www.riss.kr/link?id=A82431841

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      국문 초록 (Abstract)

      플라즈마는 공정 조건에 따라 다양한 빛을 발산하는데 플라즈마 공정의 질(Quality)과 장비 생산성을 향상시키기 위한 감시에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 바이어스 전력의 이상에 따른 플...

      플라즈마는 공정 조건에 따라 다양한 빛을 발산하는데 플라즈마 공정의 질(Quality)과 장비 생산성을 향상시키기 위한 감시에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 바이어스 전력의 이상에 따른 플라즈마 고장을 실시간으로 탐지하는 기법을 보고한다. 바이어스 전력은 40-48W 범위에서 변화시키면서, 플라즈마 칼라의 변이를 수집하였다. 수집된 색 정보 데이터 중, 색온도 데이터를 신경망에 적용해서 모델을 개발하여 플라즈마 감시에 활용하였다. 모델의 예측치를 CUSUM 제어차트에 전달하여 고장 Belief를 발생하였다. 모델을 이용한 CUSUM 감시 성능은 그렇지 않은 경우 보다 더 우수한 감시 성능을 보였다. 이는 신경망 모델과 CUSUM의 결합은 비정상 플라즈마를 더 정확하게 탐지할 수 있음을 의미한다.

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