반도체 제조 공장 Diffusion Furnace 장비의 온도 예측을 위한 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델의 혼합 방법 :Hybrid Method of Physical Based Model And Data-Driven Model (HMPD) for Predicting Temperature of Diffusion Furnace in a semiconductor FAB

이지섭

학위논문

저자정보: 이지섭 (아주대학교, 아주대학교 대학원)

이용 94 피인용 0

검색

초록·키워드

이 논문은 반도체 제조 장비인 Diffusion Furnace의 온도 예측 모델로서 물리적 기반 모델과 데이터 주도 모델의 혼합하는 방법을 제시한다. 예측 모델은 k 시점의 7개 온도 센서와 7개 히터 파워를 예측 변수로 k+△t 시점의 7개의 온도 센서값을 응답 변수로 한다. 그 방법으로 본 연구에서는 물리 기반 모델과 데이터 기반 모델을 혼합한 형태의 새로운 모델을 제안한다. 1) 열역학 1 법칙을 이용한 수식 형태의 모델을 수립하고 2) 수식 형태에 맞추어 센서 데이터에서 특징을 추출하고 회귀 기술을 이용하여 수식의 계수를 추출한다. 이는 기존의 대표적인 블랙박스 모델인 ANN과 비교하여 2가지 차별점을 갖는다. 1) 적은 데이터로 높은 예측 정확도를 갖는 모델 학습이 가능하다. 2) 학습된 모델의 계수들이 물리적 의미를 갖기 때문에 모델의 해석이 가능하다. 제안하는 방법을 사용하여 온도 예측을 한 결과 ANN 대비 정확도가 2.6배 높았다. 예측 모델을 활용하여 가상 실험 환경을 실무에서 활용한 결과, 1hr 공정 시간을 3s 까지 줄여 1200 배 정도 업무 효율 개선이 되었다.

#Predictive Model #Semiconductor Device #Furnace #Data-Driven Model #Physical Based Model

Ⅰ. 서 론 1
1. 반도체 장비 산업 이해 1
2. 연구의 필요성 및 연구 방향 4
3. 논문의 구성 10
Ⅱ. 관련 개념 및 연구 11
1. Control System 11
1.1 Control System 11
1.2 Controller 13
1.3 Plant 15
2. Thermodynamics 18
2.1 열역학 제 1법칙 18
2.2 열전달 19
3. 디지털 트윈 23
3.1 디지털 트윈 개념 및 구분 24
3.2 디지털 트윈 활용 예시 25
Ⅲ. 연구 결과 28
1. 장비 데이터 구성 28
1.1 장비 구조와 센서 데이터 위치 28
1.2 공정 순서 설명 30
2. HMPD 예측 모델링 33
2.1 예측 모델링 스케메틱 33
2.2 열역학 이론 근거 수식 도출 34
2.3 데이터 전처리 36
2.4 모델링 39
2.5 모델 평가 41
3. ANN 예측 모델링 42
3.1 ANN 구조 43
3.2 모델링 및 모델 평가 44
4. 모델 간 정확도 비교 47
5. 실제 활용 사례 48
Ⅳ. 결론 49
참고 문헌 51

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

목차

최근 본 자료 전체보기

댓글(0)