우선 이토록 열정적이고 학구적이신 교수님께 이렇게 쉽고 간편하게 질문을 드릴 수 있어 대단히 영광이라 생각합니다.

이쪽 전공은 아니지만 다른 분야에서 박사까지 한 사람으로 참으로 대단하고 존경스러운 교수님이라 생각합니다.

그럼 사설은 여기까지 하고 질문 드리도록 하겠습니다. 입문한지 얼마 안된 분야라 질문이 다소 모호할 수 있다는 점 양해부탁드립니다.

1. Etcher 설비 RF 회로의 임피던스 매칭은 보통 Reflect power를 피드백해서 VVC의 위치를 조절해 회로의 임피던스를 일치시키는 방식을 사용합니다. 이 때 Matching Impedance 탐색 알고리즘을 보면 (RF 회로의 플라즈마 매칭 탐색 알고리즘은 잘 못찾겠고, WPT(wireless power transfer) 임피던스 매칭에서 주로 나오는 논문들) 유전알고리즘(GA)부터 particle swarm optimization(PSO), fuzzy 알고리즘, Backpropation Neural network 알고리즘 등 다양한 최적화 알고리즘 들이 사용되는데, 이런것들을 plasma 임피던스 매칭시 사용하는 것이 큰 의미가 있을까요?

WPT에서는 모르겠는데 플라즈마 임피던스는 다이나믹하고 빠르게 변하고 매칭 시간이 거진 1ms정도로 알고 있습니다. 이런 상황에서 플라즈마의 임피던스를 빠르게 예측하는 알고리즘을 개선하여 큰 효과를 얻어낼 수 있을까요? 빠르게 알고리즘을 개선한다고 해도 몇 us 정도의 공정 시간을 줄이는 것이 아닌가 합니다.

차라리 VVC를 EVC나 Hybrid 형태로 만들어서 모터를 통한 기계식 제어로 임피던스 매칭하는것보다 전자식으로 캐패시턴스를 조절하는게 에칭 공정 시간을 훨씬 줄일 수 있지 않을까요?

p.s. plasma ignition 임피던스를 대량의 데이터로 학습해서 일일히 튜닝이나 수작업 거치지않고 찾는 연구는 있는것 같습니다. 

2. 임피던스 매칭을 할 때, 보통 LC 직병렬 소자 추가를 통해 허수부만 조절하는데,

실수부를 변경해야하는 경우 단순히 저항소자 R을 추가하여 구성하면 되는건지 궁금합니다.

저항은 실제로 에너지를 소모하고 잡음원이 되기 때문에,

잡음에 민감하고 출력전력에 민감한 매칭단 (ex : 파워앰프 출력단) 에서 저항을 이용하여 매칭하는 것은 위험한 행위라고 알고 있고,

또 사용한 부위에 따라 발진을 잡아주고 회로를 안정화시키는 역할도 한다고 알고 있습니다.

따라서 매칭에서 R 소자를 직접 사용하는 것은 자제하고 꼭 필요한 곳에만 사용을 해야하는데,

plasma 임피던스 매칭에서 이 실수부가 확확 바뀌어 실수부 매칭이 필요한 경우가 생기게 됩니다. 

이럴 때 기존의 L이나 pi, T 회로 대신 R 소자가 추가된 회로를 구성하여 임피던스 매칭을 시행해도 되는 것인지요?

3. 스미스 차트에서 원하는 임피던스 값으로 매칭을 시킬 때, 갈 수 있는 궤적이 다양하게 됩니다.

소자수와 배열을 늘려가면 끝도 없이 많은 경로로 매칭할 수 있는 경우의 수가 나오는데,

이럴 경우 이런 문제를 최적화 알고리즘을 통해 최적화 하는것이 의미가 있는것인지요?

일반적으로 단수가 가능하면 적게, 최소한의 L,C 2단 매칭으로, LPF나 HPF 형태로, 소자값과 대역폭을 고려해서 정하는데,

이렇게 될 경우 사실 거의 궤적 자체는 정해졌다고 보는데,

위의 것들을 constraint로 놓고 어떠한 머신러닝이나 최적화 알고리즘으로 최적의 매칭 궤적을 구하는 것이 큰 의미가 있을까요?

4. 이 질문은 어찌보면 멍청한 질문일 수도 있을것 같습니다..

초기 plasma ignition impedance 와 dynamic 하게 변하는 plasma impedance 두 개 중에 

전자인 초기 plasma ignition impedance를 아는 것이 더 중요한 것인지요?

초기 plasma ignition impedance는 설비마다 조금씩 다르고 여러번의 튜닝으로 찾을 수 있을 것 같은데, 

dynamic 하게 변하는 plasma impedance를 구할 때는 그 순간의 V,I 값으로 알 수도 있지만 기본적으로 너무 빨리 변하다보니 V, I 값을 참고하고 이런저런 플라즈마 상태 변수를 추가한 모델링이나 어떠한 알고리즘을 통해 어느정도 예측한다면 매칭 작업에 많은 도움이 될 수 있는지요?

5. 그리고 이렇게 빨리 변하는 상황에서 모델과 실제값의 에러를 통한 Feedback 제어가 가능할지 여쭙습니다..

마지막으로 고주파로 갈수록 기생성분이 커지는데, 에칭정도의 RF 회로 주파수 대역에서는 어느정도 적당히 모델링하면 되는것인지,

아니면 이러한 기생성분의 nonlinear한 텀을 고려해서 보정하거나 딥러닝 알고리즘을 통한 보정이 의미가 있을지에 대해 질문을 드립니다.

바쁘신 와중에 많은 질문을 드리게 되어 죄송합니다. 교수님께서 시간이 되실 때 가능하신 답변만 해주셔도 정말 많은 도움이 될 것 같습니다.  감사합니다.