IV characteristic of Langmuir probe is distorted in a RF plasma due to oscillation of plasma potential($V_p$), which makes unaccurate measurements of plasma parameters. Previous RF compensation techniques, such as passive/active compensation, have limitations of complex hardware or plasma perturbation. In this research, it is demonstrated that plasma parameters can be obtained from uncompensated probe using ANN(Artificial Neural Network). Data for ANN are simultaneously measured from uncompensated probe and passive compensation probe in a CCP(Capacitively Coupled Plasma) source. ANN(Artificial Neural Network) are constructed and trained with input of IV characteristic from uncompensated probe and output of plasma parameters from passive compensation probe.
RF 플라즈마에서 발생하는 플라즈마 전위($V_p$)의 요동은 Langmuir Probe의 IV특성을 왜곡하여 정확한 플라즈마 변수를 진단하기 어렵게 한다. 기존의 RF로 인한 왜곡을 보상하는 수동/능동 보상 방법은 복잡한 장비를 필요로 하거나, 플라즈마에 섭동을 주는 등의 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기존의 보상방법 없이 보상하지 않은 프로브 만으로 플라즈마 변수를 진단할 수 있음을 확인한다. 이를 위해, 용량 결합 플라즈마(CCP) 소스를 이용해 보상하지 않은 프로브와 수동 보상 프로브 데이터를 동시에 측정한다. 또한, 보상하지 않은 프로브의 IV 특성을 입력으로 하고 보상한 프로브에서 진단한 플라즈마 변수를 출력하는 인공신경망을 구축하고 학습한다.
