개발 배경
중국 디스플레이 Fab의 의뢰를 받아 OES 장비사와 협력하여 플라즈마 밀도 추정 모델 개발
- 플라즈마 밀도는 플라즈마 공정 결과 추정을 위한 주요 매개 변수
- Probe를 활용하여 플라즈마 변수를 측정할 수 있으나, 공정에 영향을 미치기에 사용하기에 부적합
- 설비 파라미터와 OES 데이터를 활용하여 플라즈마 밀도를 추정하고자 함
도입 성과
MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 3.8%로 기존 운영 모델 대비 에러율 약 15%p 개선
- 공정가스별 MAPE 02: 2.9%, AR: 4.5%
- 기존 DNN을 활용한 모델의 MAPE 18% 대비 에러율 15.2%p 개선
적용 기술 및 문제해결 방법
자체 개발한 ‘공정가스별 주요 파장 선별 및 파장의 패턴 인식 기술’을 적용하여 맞춤 모델 개발
- 공정 가스에 따라 2048개 파장 중 주요 파장은 달라지며, 이를 선별하는 기술
- OES 파장의 intensity 값은 시간에 따라 변화하며, raw data를 모두 활용하면 과적합에 빠지게 되고 평균 등의 통계치를 활용하면 정보 손실이 커서 주요 feature를 누락함
- RTM 시계열 패턴 인식 및 feature 추출 기술을 통하여 소량의 데이터로도 특징 학습 가능
참고 이미지
플라즈마 밀도 추정을 위한 데이터 수집과 설계플라즈마 밀도 추정 결과
