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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 1,023 - 1,037 (15page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.8.1023
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In this paper, we developed an artificial intelligence(AI)-based model for predicting the extraction current of ion implanter by analyzing various operational conditions. We identified the device conditions that have a high correlation with the extraction current and applied an outlier removal method based on the distribution of these conditions during the preprocessing stage, which improved the learning performance. We performed a customized data preprocessing process based on Linear regression and DBSCAN. Using artificial neural network(ANN) techniques and ensemble methods with data-specific preprocessing techniques, we achieved high accuracy in predicting the extraction current of ion implanter. When applying preprocessing techniques, the R² for the predicted N-ion result was 0.904, whereas the R² (0.724) without applying these techniques was lower. Also, we validated the model’s applicability across various ion species. The value of the extraction current influences the number of ions injected into the ion source per second, thereby affecting the entire ion current. By predicting the extraction current, potential issues with the ion implanter can be identified early, and the operational efficiency of the equipment can be maximized. Through these results, it was confirmed that the possibility of using an ion implanter by incorporating artificial intelligence was confirmed.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
3. 데이터 학습
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
M.I. Current, “Ion Implantation of Advanced Silicon Devices: Past, Present and Future,” Materials Science in Semiconductor Processing, Vol. 62, pp. 13-22, 2017.
J. Heo, S. Lee, J. Park, G. Kang, Y. Yoon, and I. Kang, “Fabrication of Recessed-Gate AlGaN/GaN MOSFETs using TMAH Wet Etching with Cu Ion Implantation,” Results in Physics. Vol. 60, 107701, 2024.
S.T. Picraux and P.S. Peercy, “Ion Implantation of Surfaces,” Scientific American, Vol. 252, No. 3, pp. 102-113, 1985.
S. Yeo, J. Ha, C. Kang, C. Kim, G. Jeon, and Y. Yoon, “Transient Superhydrophilic Surface Modification of Polyimide by Metal Ion Beam Irradiation,” Langmuir, Vol. 40, No. 23, pp. 12200-12206, 2024.
J. Ha, N. Lee, Y. Yoon, S. Lee, Y. Hwang, J. Suk, et al., “Universal Dry Synthesis and Patterning of High-quality and –qurity Graphene Quantum Dots by Ion-beam Assisted Chemical Vapor Deposition,” Carbon, Vol. 186, pp. 28-35, 2022.
J. Heo, S. Lee, J. Park, G. Kang, Y. Yoon, and I. Kang, “Fabrication of Recessed-Gate AlGaN/GaN MOSFETs using TMAH Wet Etching with Cu Ion Implantation,” Results in Physics. Vol. 60, 107701, 2024.
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