KR100722622B1 - 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 기판 회로형성 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 현상, 에칭, 박리만 되던 기존 기판 회로형성 장치에 자동으로 기판 상태를 검사하는 자동광 검사(AOI; Automatic Optical Inspection) 기능과 에칭 인자(factor) 및 에칭값을 자동으로 최적 보정해주는 최적 제어 기능을 추가한 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

또한, 본 발명에 따르면, 최적화된 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 이용하여 기판의 회로를 형성하는 패턴 형성기; 상기 패턴 형성기에서 형성된 회로의 에칭 인자값과 에칭값을 측정하여 출력하는 자동광 검출기; 및 상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 유전-타부 알고리즘을 사용하여 최적화하는 최적 제어기를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 장치가 제공된다.

최적해, 에칭, 에칭인자값, 유전 알고리즘, 타부 알고리즘

Description

지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법{Intelligence DES Machine and method thereof}

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 기판 회로형성 장치의 구성도이다.

도 2는 도 1의 최적 제어기의 내부 블럭 구성도이다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 회로형성 방법의 흐름도이다.

도 4는 도 3의 최적 제어기가 유전-타부 탐색법을 사용하여 최적해를 구하는 과정의 흐름도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100 : 패턴 형성기 110 : 자동광 검출기

120 : 최적 제어기 210 : 전역 최적해 탐색부

220 : 수렴 판정부 230 : 타부 탐색부

본 발명은 기판 회로형성 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 현상, 에칭, 박리만 되던 기존 기판 회로형성 장치에 자동으로 기판 상태를 검사하는 자동광 검사(AOI; Automatic Optical Inspection) 기능과 에칭 인자(factor) 및 에칭값을 자동으로 최적 보정해주는 최적 제어 기능을 추가한 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

전자산업의 급속한 디지털화, 네트워크화, 첨단화로 인하여 인쇄회로기판 기술도 급속도로 진전하고 있다. 현재 전자기기들의 동향이 경박단소화 됨에 따라 전자기기들의 뼈대라고 할 수 있는 인쇄회로기판 기술도 소형화, 경량화, 박형화, 고기능화가 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 인쇄회로기판의 제조공법은 MLB공법에서 빌드업(Build up) 공법으로 변화되어왔다.

한편, 일반적으로 빌드업( Build up) 공법 제조 공정을 구분하면 10여개, 작게는 수 십여개의 공정으로 구분할 수 있다. 따라서, PCB 제조의 신규 투자 시에 작게는 수백억에서 많게는 수 천억원의 투자 비용이 필요하고, 이후에도 유지보수 및 인건비, 운영비의 지출 또한 막대한 금액이 소요된다.

이러한 이유로 초기 PCB시장과는 달리 현대의 PCB 산업은 장치 산업화 되었으며 투자 위험이 가중되어 신규 시장 진입이 점차로 어려워지고 있는 실정이다. 게다가 점점 더 하이 테크(High Tech) 기술이 요구되고 있는 시점에서 세분화 되어 있는 PCB 제조 공정간의 제조 오차로 인하여 시장이 요구하는 기술에의 대응이 점 차로 어려워지고 있다.

따라서 시장의 기술적 요구에 대응할 수 있고, 투자위험 및 신규 시장 대응이 가능한 PCB 제조 기술 개발이 요구된다.

또한, 기존의 설비에서 기판을 제조 할 때에 원하는 사양을 만족하도록 제조하기 위해 선행판 작업을 하고 이 선행판을 보고 작업자가 판단하여 기판을 제조하였다. 그러나 이러한 작업은 숙달된 작업자가 필요할 뿐만이 아니라, 작업자 간의 능력차이에 따라 완성된 기판의 품질이 크게 다르며 정확한 작업이 이루어진다고 할 수는 없다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 현상, 에칭, 박리만 되던 기존 기판 회로형성 장치에 자동광 검사 기능과 에칭 인자(Factor) 및 에칭 값을 자동으로 최적 보정해주는 최적 제어 기능을 추가한 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 최적화된 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 이용하여 기판의 회로를 형성하는 패턴 형성기; 상기 패턴 형성기에서 형성된 회로의 에칭 인자값과 에칭값을 측정하여 출력하는 자동광 검출기; 및 상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 유전-타부 알고리즘을 사용하여 최적화하는 최적 제어기를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 방법은, 자동광 검출기가 패턴 형성기에서 형성된 회로의 에칭 인자값과 에칭값을 측정하여 출력하는 제 1 단계; 최적 제어기가 상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 유전-타부 알고리즘을 사용하여 최적화하는 제 2 단계; 및 상기 패턴 형성기가 최적화된 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 이용하여 기판의 회로를 형성하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

이제, 도 1 이하의 도면을 참조하여 본 발명의 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 기판 회로형성 장치의 구성도이다.

도면을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 기판 회로형성 장치는 패턴 형성기(100), 자동광 검출기(110), 최적 제어기(120)를 포함하고 있다.

패턴 형성기(100)는 기판의 동박에 드라이 필름 등의 감광성 필름을 도포한 후에 형성하고자 하는 회로패턴에 따라 현상, 에칭, 박리하여 회로패턴을 형성하게 되는데, 이때 에칭을 수행할 때 최적 제어기(120)로부터 최적화된 에칭 스피드 및 에칭액의 분사압력에 따라 에칭을 수행한다.

자동광 검출기(110)는 영상 센서와 컴퓨터의 패턴 인식기술을 이용하여 자동으로 기판의 외관을 검사하여 에칭 인자값과 에칭값(엄밀히 말하면 에칭된 회로폭) 을 측정한 후에, 측정된 에칭 인자값과 에칭값을 최적 제어기(120)로 출력한다.

그러면, 최적 제어기(120)는 에칭의 비선형적인 특징-에칭은 에칭액의 농도와 여러가지 요소에 의해서 변하는 비선형성-을 고려하고 비선형 문제에서의 여러 가지 제약조건을 고려하여 최적의 에칭 인자값 및 에칭값을 찾아내고 그에 따른 에칭 스피드 및 에칭액의 분사 압력을 계산하여 패턴 형성기(100)로 출력한다.

특히, 최적 제어기(120)는 최적화 알고리즘으로 전역 최적해 탐색 성능이 우수한 유전 알고리즘과 빠른 수렴특성을 가진 타부 탐색법을 혼합한 유전-타부 알고리즘을 사용한다.

일반적으로 유전 알고리즘은 자연의 진화과정을 모의한 확률적 탐색기법으로 하나의 해가 아닌 해집단을 사용함으로써 빠른 시간에 우수한 해들을 빠르게 찾아 낼 수 있지만 전역 최적해 탐색시간이 비교적 오래 걸리는 단점이 있다.

한편 타부 탐색법은 메모리를 효율적으로 사용하는 경험적인 최적화 기법으로 국부 탐색능력은 뛰어나지만 경험적으로 이루어지기 때문에 초기해에 따라서 전역 최적해에 도달하지 못하거나 계산시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다.

따라서 최적 제어기(120)는 두 알고리즘의 장단점을 상호 보완한 새로운 유전-타부 탐색법을 사용한다. 이러한 유전-타부 탐색법은 전역 최적해 탐색 능력이 우수한 유전 알고리즘을 이용하여 빠른 시간 내에 우수한 해를 탐색하고, 이를 수렴 속도가 빠른 타부 탐색법의 초기해로 설정하여 유전 알고리즘이 탐색한 영역 근방의 최적해 탐색 속도를 개선하여 보다 빨리 전역 최적해로 수렴할 수 있도록 하였다.

도 2는 도 1의 최적 제어기의 내부 블럭 구성도이다.

도면에 도시된 바와 같이, 도 1의 최적 제어기는 전역 최적해 탐색부(210), 수렴 판정부(220), 타부 탐색부(230)를 포함하고 있다.

여기에서, 최적 제어는 제어변수를 통하여 관련된 제약 조건들을 만족시키면서, 기판 제조시 에칭을 수행하는데 있어 고려해야 하는 목적함수를 최적화하는 문제로서 다음 (수학식 1)과 같이 나타낼 수 있다.

(수학식 1)

Minimize f(x, u)

여기에서, x는 상태변수로 에칭 인자값과 에칭값(에칭된 회로폭)이며, u는 제어변수로 에칭 스피드, 에칭 분사 압력을 의미하며, f(·)는 목적 함수이다.

여기에서, 목적 함수는 각 에칭 인자값이 클수록 적합도 값이 커지도록 설정한다.

먼저, 전역 최적해 탐색부(210)은 전역 최적해 탐색 성능이 우수한 유전 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다.

여기에서, 유전알고리즘은 자연의 진화과정을 모의한 최적화 알고리즘으로 확률적인 방법과 개체간의 체계적인 정보교환을 통해 탐색공간을 조사해 나감으로써 가장 적절한 해를 구하는 알고리즘이다.

그러나, 유전 알고리즘은 하나의 해가 아닌 해집단을 동시에 탐색함으로 전 역 탐색성능이 우수한 특징이 있으며 비교적 빠른 시간에 우수한 해들을 빠르게 찾아낼 수 있지만 최적해를 찾는 데는 많은 계산시간이 걸리고 세대가 어느 정도 지나면 더 좋은 해가 도출되지 못하여 조기 수렴하는 단점이 있다.

그리고, 유전알고리즘으로 최적해를 탐색하는데 있어서 해집단의 크기, 스트링길이, 적합도, 교배와 돌연변이 확률 설정 등이 중요한 문제가 된다.

해집단의 크기를 크게 하면 해의 다양성은 증가하지만 계산시간이 상대적으로 늘어나게 되고 크기를 작게 하면 계산시간은 줄어들지만 조기수렴 할 가능성이 있다.

교배와 돌연변이는 탐색공간을 다양하게 이동하는 것을 가능하게 함으로 유전알고리즘의 핵심적 역할을 한다. 특히 교배는 유용한 정보를 유지할 수 있으므로 탐색의 주도적 역할을 하도록 발생확률을 크게 하며, 돌연변이확률을 크게 하면 중요한 정보를 잃을 가능성이 커지므로 작게 설정한다.

한편, 수렴판정부(220)는 전역 최적해 탐색부(210)가 유전 알고리즘 연산을 일정 세대동안 수행하여 구한 해가 개선되지 않을 경우, 타부 탐색부(230)를 구동한다.

그러면, 타부 탐색부(230)는 빠른 수렴특성을 가지는 타부 탐색법을 적용하여 최적해는 찾는다.

여기에서, 타부 탐색법은 메모리를 효율적으로 사용하는 경험적인 최적화 기법으로 전역 최적해 탐색성능은 다소 떨어지지만 다른 최적화 탐색 알고리즘에 비해 빠른 수렴특성을 가지고 있으며, 알고리즘이 단순하여 쉽게 프로그램화 할 수 있다.

그러나, 타부 탐색법은 국부 수렴한 경우 새로운 영역을 탐색하기 위해서는 많은 계산시간이 요구되는 단점이 있다.

그리고, 타부 탐색법의 최적해 탐색성능은 초기해, 이웃해 선정, 타부 리스트의 크기 등의 영향을 받는다. 초기해를 잘못 선정하면 국부 최소값에 수렴할 가능성이 있기 때문에 일반적으로 전문가의 경험 또는 수치적 방법으로 초기해를 선정한다.

이웃해의 정의 및 크기는 대상 문제나 탐색 전략에 따라 달라지는데, 이웃해를 잘못 선정할 경우 불필요한 탐색으로 인해 탐색영역이 증가하고 수행시간이 많이 소요된다.

새로운 이웃해를 탐색하는 동안에는 이전에 탐색한 영역을 다시 탐색하는 것을 방지하기 위해 타부 리스트를 사용한다. 타부 리스트의 크기는 탐색의 진행 방향과 밀접한 관계가 있는데, 타부 리스트의 크기가 크면 이전에 탐색되었던 탐색영역을 탐색하지 않게 함으로써 탐색영역을 다양하게 탐색할 수 있게 된다.

반면에 타부 리스트의 크기가 작으면 한번 탐색했던 영역이라도 재탐색될 확률이 높아 같은 탐색영역을 반복적으로 탐색한다. 따라서 타부 리스트를 적절히 사용함으로써 국부 최적해에 수렴하는 것을 방지할 수 있으며, 탐색영역을 다양하게 또는 한곳을 집중적으로 탐색할 수 있다.

한편, 본 발명과 관련하여 타부 탐색부(230)는 일예로 유전 알고리즘의 각 스트링을 적합도가 우수한 순서대로 정렬한 후, 상위 3개의 해를 타부 탐색의 현재 해로 설정한 후 일정 반복회수 동안 해당 스트링 주변영역에 대한 탐색을 수행한다.

또한, 타부 탐색부(230)는 유전 알고리즘 연산 수행 시에 이전에 탐색한 매 세대별 평균적합도 이하의 스트링이 반복되지 않도록 매 세대마다 유전 알고리즘의 스트링 중 평균적합도 이하의 스트링을 일정 반복회수동안 저장한 후 반복되는 스트링의 적합도를 낮춤으로써 유전 알고리즘의 전역 최적해 탐색성능을 강화시킨다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 지능형 회로형성 방법의 흐름도이다.

도면을 참조하면, 먼저, 자동광 검출기는 영상 센서와 컴퓨터의 패턴 인식기술을 이용하여 자동으로 기판의 외관을 검사하여 에칭 인자값과 에칭값(엄밀히 말하면 에칭된 회로폭)을 측정한 후에, 측정된 에칭 인자값과 에칭값을 최적 제어기로 출력한다(단계 S100).

다음에, 최적 제어기는 에칭의 비선형적인 특징-에칭은 에칭액의 농도와 여러가지 요소에 의해서 변하는 비선형성-을 고려하고 비선형 문제에서의 여러 가지 제약조건을 고려하여 최적의 에칭 인자값 및 에칭값을 찾아내고 그에 따른 에칭 스피드 및 에칭액의 분사 압력을 계산하여 패턴 형성기로 출력한다.

이때, 최적 제어기는 최적화 알고리즘으로 전역 최적해 탐색 성능이 우수한 유전 알고리즘과 빠른 수렴특성을 가진 타부 탐색법을 혼합한 유전-타부 알고리즘을 사용한다.

이후에, 패턴 형성기는 기판의 동박에 드라이 필름 등의 감광성 필름을 도포한 후에 형성하고자 하는 회로패턴에 따라 현상, 에칭, 박리하여 회로패턴을 형성 하게 되는데, 이때 에칭을 수행할 때 최적 제어기로부터 최적화된 에칭 스피드 및 에칭액의 분사압력에 따라 에칭을 수행한다.

도 4는 도 3의 최적 제어기가 유전-타부 탐색법을 사용하여 최적해를 구하는 과정의 흐름도로서, 사용된 유전-타부 탐색법은 유전 알고리즘 연산에 의한 전역 최적해 탐색과정, 유전 알고리즘 연산시 스트링 반복여부 검토과정, 유전 알고리즘 스트링 중 일부에 타부 탐색법의 연산을 적용한 최적해 탐색성능 향상과정으로 구성되어 있으며, 각 과정은 다음과 같고 각 과정의 세부 단계는 흐름도에 나타나 있다.

(1) 유전 알고리즘 연산에 의한 전역 최적해 탐색과정: 유전 알고리즘 연상에 의해 전역 최적해를 탐색한다.

(2) 유전 알고리즘 연산시 매 세대별 평균적합도 이하의 스트링 반복여부 검토과정 : 유전 알고리즘 연산 수행시에 이전에 탐색한 평균적합도 이하의 스트링이 반복되지 않도록 매 세대마다 유전 알고리즘의 스트링 중 평균적합도 이하의 스트링을 일정 반복회수동안 저장한 후 반복되는 스트링에 벌점을 부과하여 적합도를 낮춤으로써 유전 알고리즘의 전역최적해 탐색성능을 강화시켰다

(3) 유전 알고리즘 스트링 중 일부에 타부 탐색법의 연산을 적용한 최적해 탐색속도 향상과정 : 과정 (1), (2)의 유전 알고리즘 연산에서 구한 해가 일정 세대동안 개선되지 않는 경우, 현재 세대의 해집단 중 우수한 해의 주변영역을 집중적으로 탐색하기 위해 유전 알고리즘의 해집단 중 상위 3개의 해집단을 타부 탐색법의 현재 해로 설정하여 타부 탐색법을 일정 반복회수동안 진행함으로써 전체 알 고리즘의 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하였다.

이를 좀더 상세하게 설명하면, 먼저 유전알고리즘에서는 제어변수인 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 각각의 제어변수에 요구되는 정확도에 따라 다른 크기의 염색체를 사용하여 스트링을 구성하였다(단계 S210). 이때 제어변수의 최대 및 최소 한계 제약조건은 스트링의 디코딩 과정에서 자동적으로 만족시켰다.

이후에, 해집단의 중복여부를 판별하여(단계 S212) 해집단이 중복되어 있는 경우에 패널티(Penalty)를 적용하여 해집단의 적합도를 낮추며(S216), 해집단이 중복되어 있지 않은 경우에 접합도 함수를 사용하여 후보해를 평가하는 적합도 평가 과정을 거친다(단계 S214). 적합도 평가에 사용할 적합도 함수는 각 에칭 인자값이 클수록 적합도 값이 커지도록 설정하며, 에칭공정의 운용상의 제약조건들을 적합도 함수에 페널티 항을 두어 제약조건의 위배 정도에 따라 벌점을 부과한다.

여기에서, 적합도 함수를 사용한 후보해의 평가 과정은 다음의 단계 1)~4)와 같다.

1)제어변수를 부호화한다. 계산된 제어변수는 최대 및 최소 한계의 제약 조건을 만족한다.

2)에칭 인자값 및 에칭 값을 구하는 과정을 수행하여 상태변수를 구한다.

3)계통 운용상의 제약조건을 위반하였는지의 여부에 따라, 벌점을 부과한다.

4) 적합도 함수를 사용하여 적합도를 계산한다.

이후에, 유전 알고리즘을 사용하여 최적해를 찾는 유전 알고리즘 연산을 실행하며(단계 S218), 유전 알고리즘의 복제 과정에서는 위에서 언급한 적합도에 비 례하여 복제하는 룰렛휠 방법을 사용하였고, 교배 및 돌연변이 연산을 적용한 후 적합도가 가장 높은 개체를 다음 세대로 복제하는 엘리티즘을 적용하였다.

그러나 이러한 유전 알고리즘은 전역 최적해를 탐색하는 성능은 우수하나 해를 탐색하는 속도가 느리고 국부 탐색능력이 떨어지는 단점이 있다.

따라서 유전 알고리즘의 해가 더 이상 해를 개선하지 못하는 경우에 즉 수렴값을 가지는 경우에 수렴 여부를 판별하여(단계 S220), 수렴한 경우에는 타부 탐색법을 실시하여 해를 개선한다.

즉, 유전 알고리즘의 해가 더 이상 해를 개선하지 못하는 경우에 즉 수렴값을 가지는 경우에 유전알고리즘의 각 스트링을 적합도가 우수한 순서대로 정렬한 후에 상위 3개의 해를 타부 탐색의 현재해로 설정한 후 일정 반복회수 동안 해당 스트링 주변영역에 대한 탐색을 수행한다(단계 S222).

다음에, 타부 탐색법에서 탐색된 해를 평가하여 해가 개선되었으면(단계 S224), 해집단에 추가한후에 (단계 S226), 종료조건을 만족하는지를 판단하여(단계 S28) 종료 조건을 만족하면 종료시키고 만족하지 않으면 해집단 중복 여부를 판별하는 단계 S212부터 반복 수행한다.

그리고, 타부 탐색법에서 탐색된 해를 평가하여 해가 개선되지 않았으면(단계 S224), 종료조건을 만족하는지를 판단하여(단계 S28) 종료 조건을 만족하면 종료시키고 만족하지 않으면 해집단 중복 여부를 판별하는 단계 S212부터 반복 수행한다.

여기에서, 타부 탐색법은 이웃해를 생성하고 평가하여 가장 평가 값이 우수 한 방향으로 탐색하는 기법으로 유전 알고리즘에서 구한 해를 초기해로 설정하고 일정거리 내에서 랜덤하게 이웃해를 생성시켜 탐색을 실시한다.

또한, 타부 탐색법은 생성한 이웃해 중 타부 목록에 포함되지 않으면서 적합도 함수를 만족시키는 방향으로 현재 해를 변경함으로써 탐색을 진행하였다. 이처럼 이웃해를 이용한 타부 탐색법의 탐색방법은 현재해 근방에 대한 집중적인 탐색이 용이하며 전역 최적해 탐색을 위해 탐색영역을 다른 영역으로 옮기기 위한 다양화 전략(diversification)이 도입되면 비교적 우수한 최적해 탐색성능을 나타낼 수 있다. 또한 현재해 주변 영역을 집중적으로 탐색하기 위한 강화 전략(intensification)은 생성한 이웃해가 현재해보다 개선될 경우, 해당 이웃해 진행 방향으로 현재해를 계속 변경시킨다.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 지능형 기판 회로형성 장치 및 그 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 최적 제어된 최적의 값으로 에칭이 가능하게 되어, 보다 정밀한 미세회로 형성이 가능해진다.

또한, 본 발명에 따르면, 에칭 공정과 AOI 검사 공정을 하나의 설비에서 가 능해 짐으로 공정을 삭제 할 수 있어 생산 리드 시간을 감소시킬 수 있으며, 공정 삭제에 따른 원가가 감소되어 가격 경쟁력이 상승하는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 작업자의 능력에 의존하지 않고 작업이 가능하기 때문에 균일한 제품 생산이 가능하며, 자동으로 작업이 진행되므로 작업자의 실수에 의한 손실 비용의 감소를 가져온다.

또한, 본 발명에 따르면, 공정을 영상처리장치를 통해서 데이터화할 수 있으므로 에칭 공정에 대해서 데이터 베이스를 구축할 수 있으며 이를 통해 향후 다른 제품을 개발할 때 참고자료로 유용하게 사용할 수 있는 효과가 있다.

Claims (9)

1. 최적화된 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 이용하여 기판의 회로를 형성하는 패턴 형성기;

   상기 패턴 형성기에서 형성된 회로의 에칭 인자값과 에칭값을 측정하여 출력하는 자동광 검출기; 및

   상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 유전-타부 알고리즘을 사용하여 최적화하는 최적 제어기를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 장치.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 최적 제어기는,

   상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 유전 알고리즘을 사용하여 최적해를 구하는 전역 최적해 탐색부;

   상기 전역 최적해 탐색부에 구한 각 스트링을 적합도가 우수한 순서대로 정렬한 후에 상위 소정개수의 해를 타부 탐색을 수행하는 타부 탐색부; 및

   상기 전역 최적해 탐색부에서 구한 최적해가 수렴하였는지를 판별하여 수렴한 경우에 상기 타부 탐색부를 구동하는 수렴 판정부를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 장치.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 전역 최적해 탐색부는 유전 알고리즘의 수행시에 이전에 탐색한 매 세대별 평균적합도 이하의 스트링이 반복되지 않도록 매 세대마다 유전 알고리즘의 스트링 중 평균 적합도 이하의 스트링을 일정 반복횟수동안 저장한 후 반복되는 스트링의 적합도를 낮추는 것을 특징으로 하는 지능형 기판 회로형성 장치.
4. 자동광 검출기가 패턴 형성기에서 형성된 회로의 에칭 인자값과 에칭값을 측정하여 출력하는 제 1 단계;

   최적 제어기가 상기 자동광 검출기에서 측정된 에칭 인자값과 에칭값에 따라 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 유전-타부 알고리즘을 사용하여 최적화하는 제 2 단계; 및

   상기 패턴 형성기가 최적화된 에칭 스피드와 에칭 분사 압력을 이용하여 기판의 회로를 형성하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 방법.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 제 2 단계는,

   상기 최적 제어기가 유전 알고리즘 연산에 의한 전역 최적해를 탐색하는 제 2-1 단계;

   상기 최적 제어기가 유전 알고리즘 연산시 매 세대별 평균적합도 이하의 스트링 반복여부를 검토하는 제 2-2 단계; 및

   상기 최적 제어기가 유전 알고리즘 스트링 중 일부에 타부 탐색법의 연산을 적용한 최적해를 탐색하는 제 2-3 단계를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 방법.
6. 제 5 항에 있어서

   상기 제 2-2 단계는,

   해집단의 중복여부를 판별하여 해집단이 중복되어 있는 경우에 패널티(Penalty)를 적용하여 해집단의 적합도를 낮추는 단계;

   해집단의 중복여부를 판별하여 해집단이 중복되어 있지 않은 경우에 접합도 함수를 사용하여 후보해를 평가하는 단계; 및

   유전 알고리즘을 사용하여 최적해를 찾는 유전 알고리즘 연산을 실행하는 단계를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 방법.
7. 제 6 항에 있어서,

   상기 유전 알고리즘을 사용하여 최적해를 찾는 유전 알고리즘 연산을 실행하는 단계는 접합도에 비례하여 복제하는 룰렛휠 방법을 사용하고, 교배 및 돌연변이 연산을 적용한 후 적합도가 가장 높은 개체를 다음 세대로 복제하는 엘리티즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 지능형 기판 회로형성 방법.
8. 제 5 항에 있어서,

   상기 제 2-3 단계는,

   유전알고리즘의 각 스트링을 적합도가 우수한 순서대로 정렬한 후에 상위 소정개의 해를 타부 탐색의 현재해로 설정하는 단계;

   일정 반복회수 동안 해당 스트링 주변영역에 대한 탐색을 수행하는 단계;

   타부 탐색법에서 탐색된 해를 평가하여 해가 개선되었으면, 해집단에 추가하는 단계;

   종료조건을 만족하는지를 판단하여 종료 조건을 만족하면 종료시키고 만족하지 않으면 상기 제 2-2 단계부터 반복 수행하는 단계;

   타부 탐색법에서 탐색된 해를 평가하여 해가 개선되지 않았으면, 종료조건을 만족하는지를 판단하는 단계; 및

   종료 조건을 만족하면 종료시키고 만족하지 않으면 상기 제 2-2 단계부터 반복수행하는 단계를 포함하여 이루어진 지능형 기판 회로형성 방법.
9. 제 8 항에 있어서,

   상기 일정 반복회수 동안 해당 스트링 주변영역에 대한 탐색을 수행하는 단계는,

   유전 알고리즘에서 구한 해를 초기해로 설정하고 일정거리 내에서 랜덤하게 이웃해를 생성시켜 탐색을 실시하는 것을 특징으로 하는 지능형 기판 회로형성 방법.

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