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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.4
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 275 - 282 (8page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.023.003
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As the size of semiconductor devices gradually decreases, it is important to measure and analyze semiconductor devices, to improve the image quality of semiconductors. We use VDSR, one of the Super-Resolution methods to improve the quality of semiconductor devices’ SEM images. VDSR is also a convolutional neural network that can be optimized with various parameters. In this study, a VDSR model for semiconductor devices’ SEM images was optimized using parameters such as depth of layers and amount of training data. Meanwhile, the quantitative evaluation and the qualitative evaluation did not match at the low scale factor. To solve this problem, we proposed an MTF measurement method using the slanted edge for better quantitative evaluation. This method was verified by comparing the results with the PSNR and SSIM index results, which are known as quality indicators. Based on the results, it was confirmed that using the MTF value could be a better approach for the evaluation of SEM images of the semiconductor device than using PSNR and SSIM.
목차
1. 서론
2. CNN을 활용한 SISR
3. 영상 향상 품질 평가를 위한 MTF 측정
4. 실험 및 검증
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Moore, G. E., (1998), Cramming more components onto integrated circuits, Proceedings of the IEEE, 86(1), 82-85.
Lee, H. J., Cho, Y. T., Kim, S., (2021), Unconventional additive manufacturing for multiscale ceramic structures, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 38(9), 639-650.
Park, J. A., Lee, U. S., Kim, B. H., (2020), Micro pin fabrication of tungsten carbide using polycrystalline diamond, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 37(11), 791-796.
Johnson, P. M., Recht, M. P., Knoll, F., (2020), Improving the speed of MRI with artificial intelligence, Seminars in Musculoskeletal Radiology, 12-20.
Jung, J., Na, J., Park, H. K., Park, J. M., Kim, G., Lee, S., Kim, H. S., (2021), Super-resolving material microstructure image via deep learning for microstructure characterization and mechanical behavior analysis, npj Computational Materials, 7(1), 1-11
Lee, H. J., Cho, Y. T., Kim, S., (2021), Unconventional additive manufacturing for multiscale ceramic structures, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 38(9), 639-650.
Park, J. A., Lee, U. S., Kim, B. H., (2020), Micro pin fabrication of tungsten carbide using polycrystalline diamond, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, 37(11), 791-796.
Johnson, P. M., Recht, M. P., Knoll, F., (2020), Improving the speed of MRI with artificial intelligence, Seminars in Musculoskeletal Radiology, 12-20.
Jung, J., Na, J., Park, H. K., Park, J. M., Kim, G., Lee, S., Kim, H. S., (2021), Super-resolving material microstructure image via deep learning for microstructure characterization and mechanical behavior analysis, npj Computational Materials, 7(1), 1-11
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