내 데이터로 보정하기

쓰는 순서

1. 1내 장비 데이터 탭을 엽니다.
2. 2공정, 재료, 화학을 선택한 뒤 CSV를 업로드합니다(또는 수동으로 입력합니다).
3. 3보정할 측정 지표를 선택하고 업로드를 확인합니다.
4. 4보정된 예측, Δ, 신뢰 구간, 민감도 패널을 검토합니다.
5. 5시간이 지나면서 측정 데이터를 추가하면 모델이 장비를 학습하며 신뢰 구간이 좁아지는 것을 확인할 수 있습니다.

예측은 어떻게 나오나

물리 모델이 출발점 역할을 합니다. 가우시안 프로세스 레이어가 제공한 각 지표에 대해 잔차 — 측정값과 물리 예측 사이의 차이 — 를 학습합니다. 데이터가 있는 곳에서는 보정된 예측이 장비의 실제 거동에 가까워지고, 데이터가 없는 곳에서는 물리 모델 기준값으로 돌아갑니다.

파라미터 패널의 민감도 바는 어떤 공정 조건이 실험 데이터로 뒷받침되고 어떤 것이 물리 모델 추정만으로 남아 있는지 보여줍니다. 공정 공간의 새로운 영역을 커버하는 측정을 추가하면 해당 바가 업데이트됩니다. 가상 조건 입력 패널은 제안 조건이 업로드된 데이터 범위 밖에 있을 때 경고합니다.

측정 건수가 적으면 90 % 신뢰 구간이 넓은데, 이는 실제 불확실성을 반영합니다. 다양한 조건에 걸친 측정을 축적할수록 구간이 좁아집니다. 4건 이상부터 사용 가능한 SPC 관리도를 통해 공정의 드리프트나 이상 변동을 시간 경과에 따라 모니터링할 수 있습니다.

알고 쓰셔야 할 한계

• 업로드된 데이터는 브라우저에만 저장되며 서버로 전송되지 않습니다. 브라우저 데이터를 삭제하면 함께 사라지므로 필요시 종합 보고서를 내보내 두십시오.
• 학습 모델은 화면에 설계 참고용 데모로 표기되어 있습니다 — 보정값은 개선된 추정치로 취급하고 사양서로 사용하지 마십시오.
• 가상 조건 입력 패널은 조건이 업로드된 데이터 범위 밖일 때 경고하지만, 해당 영역의 탐색 자체를 막지는 않습니다.
• 4건 미만일 경우 SPC 관리도를 사용할 수 없으며 신뢰 구간이 넓습니다.

자주 묻는 질문

보정을 시작하려면 측정 데이터가 몇 건 필요한가요?

지표당 2건의 측정부터 보정이 시작됩니다. 이 단계에서는 신뢰 구간이 넓지만, 예측은 이미 장비 쪽으로 이동합니다. SPC 관리도는 4건 이상이 필요합니다.

업로드한 데이터가 서버로 전송되나요?

아닙니다. 화면 안내에 따르면 업로드된 데이터는 브라우저에만 저장되며 서버로 전송되지 않습니다. 브라우저 저장소를 삭제하면 데이터가 사라지므로, 기록이 필요하면 종합 보고서를 내보내 두십시오.

보정 모델은 내부적으로 어떻게 작동하나요?

가우시안 프로세스가 측정값과 물리 모델 예측 사이의 잔차를 학습합니다. 이를 통해 모든 곳에서 물리 모델 기준값을 유지하면서 데이터가 증거를 제공하는 곳에서만 보정합니다. 결과적으로 데이터가 있는 영역에서는 장비 고유의 거동을 추적하고, 없는 영역에서는 물리 모델로 대체됩니다.

다른 기능

• ALD 박막 두께 예측
• 트렌치·비아 단차 피복 예측
• CVD 박막 균일도 맵
• 식각 프로파일 예측
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