Sparse Bayesian long short-term memory networks for computationally efficient stochastic modeling of plasma etch processes

저자

Damdae Park, Sangwon Ryu, Gon‐Ho Kim, 이종민 (Jong Min Lee)

연구주제

Control Systems and Identification

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(전기/전자 > 반도체장비 > 반도체장비용 핵심부품/제조장비)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

플라즈마 식각 semiconductor manufacturing stochastic process modeling

bayesian neural network 장단기 메모리 신경망(LSTM)

키워드 (OpenAlex)

stochastic neural networks Bayesian neural networks process control semiconductor manufacturing

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2022	차세대 에너지 통합형 인력양성사업단	교육부	4단계두뇌한국21사업(R&D)	서울대학	–