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 설계
플라즈마 밀도 추정 결과

EHM

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반도체 설비의 이상을 실시간으로 탐지하고, 공정 결과를 예측하는 등 반도체 산업의 공정과 설비 문제해결에 최적화된 딥러닝 솔루션입니다. 양산 설비를 실시간으로 모든 파라미터 분석이 가능하여 미세 변화와 경시변화를 탐지하고 불량의 원인까지 추적할 수 있습니다.

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