※ Undercut 카드의 ± 값은 ExtraTrees 500개 tree 의 예측 분산입니다. blind test 에서
실제 |오차| 와 상관 0.730, 2σ 커버리지 97.8 % 로 확인된 상대적 불확실성 지표이며,
통계적으로 보정된 신뢰구간은 아닙니다.
※ Selectivity 와 PR Loss 는 H₂ 조성에 따른 PR 식각속도를 적용한 문헌 기반 현상학적
계산이며 AI 학습 결과가 아닙니다. 상대 비교용으로만 사용하세요.
식각 형상
예측된 CD10~CD95 로 재구성한 단면 (TCAD 원본 material interface 아님)
SiO₂
Si
Photoresist
식각 영역
음영 = 모델 분산 ±1σ. 세로 점선 = Mask Opening 400 nm, 초록 띠 = 상·중부 CD 관리 윈도우(400±30 nm).
Process Window
Bias · Target Depth 고정, H₂ × Pressure 평면에서 Spec 만족 영역
색상 = 선택 지표 등고선, 흐린 영역 = Spec 미달, 초록 경계선 안쪽 = 전 Spec 동시 만족. ★ = 현재 조건.
각 인자를 학습범위 전 구간으로 혼자 움직였을 때의 반응(OFAT). 가로축은 정규화(0=최소, 1=최대), 세로 점선 = 현재 조건 위치.
막대 = 전 구간 sweep 시 지표 변화폭. 어느 인자가 지배적인지 보여줍니다.
후보 Recipe 탐색
학습범위 안에서 6,000개 조건을 즉시 계산해 Spec 통과 후보를 정렬
사이드바 Spec 을 바꾸고 다시 탐색해 보세요.
상세 공정 결과
예측값 · 파생지표 전체
모델 검증 결과 · 적용 범위 · 한계 (반드시 읽어주세요)
미사용 30 Recipe blind test 성능
해석 시 주의사항
- Undercut R² 0.620 — 이 프로젝트의 목적이 Undercut 저감인데 정작 예측력이 가장 낮습니다. 평균값으로 찍는 것 대비 MAE 3.45 → 1.67 nm 로 2.1배 개선한 수준입니다. Etch Rate 의 R² 0.9965 와 같은 급으로 읽으면 안 됩니다.
- 깊게 팔수록 오차가 커집니다 — CD10 MAE 가 1.02 nm(t=1.0 min) → 3.80 (t=2.0) → 5.23 nm(t=2.5) 로 증가합니다. 원인은 학습 Recipe 140개 중 40개에만 깊이 3수준이 들어가 있는 데이터 구조입니다. 화면의 불확실성 ± 값이 이 구간에서 같이 커집니다.
- Sidewall Angle R² 0.975 는 상당 부분 깊이가 만든 숫자입니다 — 정의상 깊게 팔수록 수직에 가까워지고(깊이 상관 0.868), 같은 깊이에서 Recipe 를 구분하는 능력은 R² 0.957(t=1.0) → 0.615(t=2.5) 로 떨어집니다.
- CD95 Spec — 바닥 CD 는 Taper 때문에 항상 마스크보다 작습니다. CD10~CD95 전체에 400±30 nm 대칭 윈도우를 적용하면 정상적인 TCAD 결과의 60 % 가 불량 처리되어, 상·중부는 대칭 윈도우, 바닥은 하한(≥345 nm) 방식으로 분리했습니다.
- PR · Selectivity — AI 가 학습한 값이 아니라 문헌 경향(H₂ 0/5/10 % → PR 50/47.5/45 nm/min)을 반영한 현상학적 계산입니다.
데이터 출처와 범위
- ATHENA + ELITE RIE 기반 TCAD 가상공정 데이터이며 실제 Fab 데이터가 아닙니다. 실제 Chamber 상태, Plasma chemistry, Wafer loading 등은 반영되어 있지 않습니다.
- Recipe → TCAD 파라미터 Mapping 은 실험 calibration 이 아니라 실제 식각에서 기대되는 물리적 경향을 반영한 현상학적 Mapping 입니다.
- LHS 로 생성한 200 Recipe 를 Recipe 단위로 Train 140 / Validation 30 / Test 30 분리 (동일 Recipe 의 다른 깊이가 학습·검증에 동시 포함되는 누수 차단).
- 입력 범위: H₂ 0~10 %, Pressure 30~100 mTorr, Bias 50~200 W, Depth 180~680 nm. 범위 밖 외삽은 신뢰하지 않습니다.
이 웹 데모가 예측을 만드는 방식
- Etch Rate — Polynomial2 + Ridge 를 계수로 풀어 브라우저에서 직접 계산합니다. sklearn 과 완전히 동일한 값입니다 (검증 최대편차 0.00e+00).
- Profile CD — ExtraTrees 는 닫힌 식이 없어 13⁴ = 28,561 격자로 샘플링한 뒤 4차원 선형보간합니다. 보간 오차는 – 로, 모델 자체 오차(2.90 nm)의 약 11 % 수준입니다.
- 따라서 이 페이지는 Python·scikit-learn 설치 없이 동작하지만, 숫자는 원본 모델과 사실상 동일합니다. 전체 정밀도가 필요하면 저장소의 Streamlit 앱을 실행하세요.