반도체 에칭 설비의 OES 기반 이상감지는 **플라즈마의 시간-파장 스펙트럼을 정상 상태 모델과 비교**하여, 가스·RF·압력·온도·누설·챔버 상태 변화 등을 공정 중에 탐지하는 FDC 기술입니다. 사용자님처럼 **공정 전 구간 FDC**를 목표로 한다면, `레시피 step 정렬 → 스펙트럼/물리 feature화 → 정상학습 기반 탐지 → 원인 진단(XAI) → RF·압력 등 다센서 융합`의 계층형 구조가 가장 실용적입니다. [1]기술 지형| 기술 축 | 대표 방법 | 장점 | 현장 적용 시 유의점 ||---|---|---|---|| 규칙·통계 기반 | 관리선, z-score, 정상 sigma matching | 빠르고 설명이 쉬움 | Recipe/step/lot 효과를 분리하지 않으면 오경보가 많음 |..
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참고문헌별 **공식 DOI·출판사 페이지·합법적 공개본(있는 경우)** 링크입니다. 특히 [1]은 인용 정보가 다소 부정확하며, 실제 저자는 **J. P. Jordanou et al.가 아니라 E. A. Antonelo et al.**입니다. [2][3]| 번호 | 문헌 | 확인된 링크 ||---|---|---|| [4] | Raissi, Perdikaris, Karniadakis (2019), *Physics-informed neural networks…*, JCP 378, 686–707 | DOI/출판사: [https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045](https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.10.045) · 공개 PDF: [https://fac..
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