Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference (한국전기전자재료학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers (한국전기전자재료학회)
권호 표지

Prediction and Analysis of Charge Density Using Neural Network

신경망을 이용한 전하밀도의 예측과 해석

  • 권상희 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 황보광 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 이규상 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 우형수 (세종대학교, 전자공학과) ;
  • 김병환 (세종대학교, 전자공학과)
  • Published : 2007.11.01
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Abstract

Silicon nitride (SiN) 박막을 플라즈마 응용화학기상법을 이용하여 증착하였다. SiN박막의 전하밀도는 일반화된 회귀 신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 모델링하였다. PECVD 공정은 Box Wilson 실험계획표를 이용하여 수행하였다. $SiH_4$ 유량변화에 따른 온도의 영향은 미미하였다. 그러나, 저 전력에서의 온도증가 (또는 저온에서의 전력의 증가)에 따라 전하밀도는 급격히 상승하였으며, 이는 [N-H]의 증가에 기인하는 것으로 해석되었다. $SiH_4$ 유량의 증가 (또는 고온에서의 전력의 증가)에 따라 전하밀도는 감소하고 있으며, 이는 [Si-H]의 증가에 기인하는 것으로 이해된다.

Keywords