KR101090473B1

KR101090473B1 - 광 근접효과 보정방법

Info

Publication number: KR101090473B1
Application number: KR1020090134661A
Authority: KR
Inventors: 전진혁; 이전규
Original assignee: 주식회사 하이닉스반도체
Priority date: 2009-12-30
Filing date: 2009-12-30
Publication date: 2011-12-06
Also published as: KR20110077959A

Abstract

정확도를 향상시킬 수 있는 광 근접효과 보정방법은, 목표 패턴의 레이아웃을 설계하고 테스트 마스크를 제작하는 단계와, 웨이퍼 노광에 사용되는 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 퓨필 파라미터를 수집하는 단계와, 테스트 마스크를 이용하여 샘플 웨이퍼를 제작하는 단계와, 샘플 웨이퍼의 CD 데이터를 추출하는 단계와, 퓨필의 파라미터를 반영하여 OPC 모델을 생성하는 단계, 및 OPC 모델을 수정하고 OPC된 패턴을 얻는 단계를 포함하여 이루어진다.

광 근접효과 보정, OPC 모델링, 퓨필(pupil), 퓨필 모델링

Description

광 근접효과 보정방법{Method for correcting optical proximity effect }

본 발명은 반도체 소자의 제조방법에 관한 것으로, 특히 정확도가 향상된 관 근접효과 보정방법에 관한 것이다.

일반적으로 리소그라피 공정(lithography process)은 웨이퍼 상에 감광막을 도포한 후 노광 및 현상을 수행하여 원하는 형상의 감광막 패턴을 형성하는 공정으로, 마스크를 필요로 하는 식각 공정이나 이온 주입 공정 이전에 수행된다. 반도체소자가 고집적화됨에 따라 회로를 구성하는 패턴의 크기 및 간격이 점점 감소하고 있기 때문에, 리소그라피 공정에도 많은 개발 및 연구가 이루어지고 있다. 예를 들어, 리소그라피 공정에 사용되는 마스크 설계를 정교하게 해줌으로써 마스크를 통해 나오는 빛의 양을 적절히 조절하고, 새로운 감광제를 개발하고, 고구경(high numerical aperture) 렌즈를 사용하는 스캐너(scanner)를 개발하며, 변형된 마스크를 개발하는 등의 노력에 의해 반도체 제조장치가 가지고 있는 기술적인 한계를 극복하고 있다.

현재 범용으로 이용되고 있는 광원으로는 248nm의 파장을 갖는 KrF 광원을 이용하고 있지만, 193nm의 파장을 갖는 ArF 및 157nm의 파장을 갖는 F2 레이저를 포함하여 더 짧은 파장인 극자외선(EUV)으로 광원이 진화되고 있다. 그러나 반도체소자의 집적도가 증가함에 따라 마스크에 형성된 패턴의 크기가 광원의 파장에 근접하게 되었고, 그 결과 리소그라피 공정에서 빛의 회절 및 간섭에 의한 영향이 크게 증가하고 있다. 특히, 패턴의 모서리 부분에서 패턴이 라운드 모양으로 왜곡된 상이 형성되는 광 근접효과(Optical Proximity Effect; OPE)가 발생한다.

이러한 광 근접효과를 극복하기 위한 기술로서 마스크 패턴의 모양을 고의로 변형하여 패턴 왜곡을 보정하는 광 근접 보정(Optical Proximity Correction; 이하 OPC라 함)을 사용한다. 광 근접 보정(OPC)은 마스크에 형성되는 마스크 패턴에 해상도 이하의 작은 패턴들을 추가하거나 제거하는 방법들을 사용한다. 예를 들어 라인 앤드 처리(line end treatment) 방식은 라인 패턴의 끝 부분이 라운드 모양이 되는 문제를 극복하기 위해 세리프(serif) 패턴 또는 해머 패턴을 추가하는 방법이고, 산란 바 삽입(insertion of scattering bar) 방식은 패턴 밀도에 따른 패턴의 선폭 변화를 최소화하기 위해 목표 패턴(target pattern)의 주변에 분해능 이하의 다수의 산란 바(sub resolution scattering bar)를 추가하는 방법이다.

OPC 프로그램은 접근 방법에 따라 엔지니어의 경험을 몇 가지 룰(rule)로 정리하여 레이아웃을 보정하는 룰 베이스 방법(rule based method)과 리소그라피 시스템의 수학적 모델을 사용하여 레이아웃을 보정하는 모델 베이스 방법(model based method)으로 구분된다.

룰 베이스 OPC는 반복 계산을 하지 않으므로 대형 설계를 빠른 시간 내에 처리할 수 있는 반면 최적의 설계를 기대하기 어렵다는 단점이 있다. 모델 베이스 OPC는 만들어진 모델의 정확도가 높으면 웨이퍼에 구현하고자 하는 패턴의 형태와 크기에 대한 시뮬레이션(simulation) 값과 실제 측정 값 사이의 오차를 줄일 수가 있다. 그러나 모델을 만들기 위해 공정이 안정화되어 있어야 하고, 진행되는 공정이 변경될 때는 OPC 모델의 확인 작업과 새로운 모델의 생성이 요구된다. 또한, 로직 디바이스(logic device)는 반복되는 패턴보다 비 반복적인 패턴이 많아 모든 패턴을 하나의 모델로 맞추기가 어려워진다. OPC 측면에서, 수탁생산사업(Foundry business)에서 많이 사용하는 것이 모델 베이스 OPC이다. 룰 베이스 OPC와 달리 다양한 커스터머(Customer)의 데이터베이스(DB) 또는 레이아웃(Layout)에 OPC를 적용하기 용이하기 때문이다.

도 1은 종래의 모델 베이스 광 근접효과 보정(OPC) 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 먼저 테스트 패턴을 디자인하고, 디자인된 패턴을 마스크기판 상에 구현하여 테스트 마스크를 제작한다(단계 110). 제작된 테스트 마스크를 이용하여 사진 및 식각 공정을 실시하여 샘플 웨이퍼를 제작한다(단계 120). 제작된 샘플 웨이퍼의 패턴 CD 데이터를 수집한다(단계 130). 수집된 샘플 웨이퍼의 CD 데이터에 의거하여 평균적인 하나의 시뮬레이션 모델을 제작하고(단계 140), OPC하고자 하는 패턴과 시뮬레이션(simulation) 모델에 의거하여 OPC를 수행하여 OPC된 패턴을 얻는다(단계 150). 이러한 모델 베이스 OPC는 만들어진 모델의 정확도가 높으면 웨이퍼에 구현하고자 하는 패턴의 형태와 크기에 대한 시뮬레이션 값과 실제 측정 값 사이의 오차를 줄일 수가 있다.

그런데, 종래에는 OPC 모델링 단계(140)에서 실제 웨이퍼 노광에서 사용된 퓨필(pupil)이 아니라 아이디얼(ideal)한 퓨필에 대해 OPC 모델링을 수행하고 있다. 아이디얼한 퓨필은 OPC 모델링시 사용되는 데이터를 추출한 테스트 웨이퍼를 노광하는데 사용된 실제 퓨필과는 차이를 나타내므로 OPC 정확도를 떨어뜨리는 요인이 될 수 있다. 실제 노광 장비에서 로 퓨필(raw pupil)을 추출하여 OPC를 위한 모델링에 사용하기 어려운 이유도 로 퓨필로부터는 실제 퓨필의 파라미터값들을 추출하기 어렵기 때문이다. 따라서, 이러한 경우에도 OPC 모델링에 사용되는 퓨필의 여러 파라미터 값들을 모니터링할 수 없으므로 OPC 모델링에 사용하기 어렵다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 정확도를 향상시킬 수 있는 광 근접효과 보정방법을 제공하는 데 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 따른 광 근접효과 보정방법은, 목표 패턴의 레이아웃을 설계하고 테스트 마스크를 제작하는 단계와, 웨이퍼 노광에 사용되는 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 퓨필 파라미터를 수집하는 단계와, 테스트 마스크를 이용하여 샘플 웨이퍼를 제작하는 단계와, 상기 샘플 웨이퍼의 CD 데이터를 추출하는 단계와, 상기 퓨필의 파라미터를 반영하여 OPC 모델을 생성하는 단계, 및 OPC 모델을 수정하고 OPC된 패턴을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 퓨필 파라미터를 수집하는 단계는, 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil) 이미지를 구하는 단계와, 구해진 로 퓨필(raw pupil) 이미지로부터 모델링된 퓨필 이미지를 구하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 퓨필 파라미터를 수집하는 단계에서, 수집된 파라미터들이 기준 범위를 벗어나면 다른 노광 장비를 선정하거나 장비에 대한 조치를 취하는 것이 바람직하다.

본 발명에 의한 광 근접효과 보정방법에 따르면, 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 모델링된 퓨필을 이용하여 퓨필의 파라미터들을 모니터링한 다음, 그 파라미터 값들을 OPC 모델링에 이용함으로써 OPC 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 보다 많은 퓨필 파라미터를 분석항 OPC 모델링에 적용하므로 OPC의 정확도를 높이는 것은 물론, 노광 장비의 관리를 보다 효과적으로 진행할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명의 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상술하는 실시예들로 인해 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다.

본 발명에서는 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 모델링된 퓨필을 이용하여 퓨필의 파라미터들을 모니터링한 다음, 그 파라미터 값들을 OPC 모델링에 이용함으로써 OPC 정확도를 향상시키는 방법을 제시한다.

도 2는 본 발명에 따른 광 근접 보정 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 광 근접 보정 과정에서 확보한 로(raw) 퓨필 이미지(도 3) 및 모델링된 퓨필 이미지(도 4)를 나타낸 도면들이다.

도 2를 참조하면, 먼저, 웨이퍼 상으로 전사할 목표 패턴의 레이아웃을 설계하고, 설계된 목표 패턴의 레이아웃이 정의된 테스트 마스크를 제작한다(단계 210). 이때, 경우에 따라 목표 패턴의 레이아웃을 설계하는 대신하여 특정한 형상의 테스트 패턴의 레이아웃을 이용할 수도 있다. 테스트 마스크가 제작되면, 웨이 퍼 노광장비 선정을 위하여 퓨필(pupil)을 체크하여 도 3과 같은 로(raw) 퓨필 이미지를 얻는다(단계 220). 이때, 퓨필 측정을 위하여 제작된 특정 마스크를 사용하여 로 퓨필 이미지를 얻을 수 있다.

다음에, 얻어진 로(raw) 퓨필 이미지를 분석 및 모델링하여 퓨필의 각 파라미터들에 대한 데이터와, 도 4에 도시된 것과 같은 모델링된 퓨필 이미지를 확보한다(단계 230). 퓨필 모델링은 퓨필이 원하는 대로 노광장비에서 잘 구현되어 있는지를 분석하기 위한 방법으로, 로 퓨필을 특정 소프트웨어를 이용하여 실제 로(raw) 이미지와 가깝게 모델링하여 여러 퓨필의 파라미터들을 구할 수 있다. 단순히 육안으로만 타겟 퓨필 이미지가 제대로 구현되었는지 알 수 없으므로 세팅된 시그마(sigma), 폴의 폭(pole width), 각도(angle), 타원율(ellipticity), 에지 인텐시티 폭(edge intensity width), 백그라운드 인텐시티 노이즈(background intensity noise) 등의 최대한 많은 파라미터들을 이용하여 수치적으로 잘 구현되었는지 확인하는 것이다. 따라서, 이러한 파라미터들을 수치적으로 알 수 있게 하기 위하여 로 퓨필 이미지를 모델링한다.

퓨필 모델링 및 분석 결과 정해진 기준을 만족하지 못하면 다른 노광 장비를 선정하거나 장비를 튜닝하는 등의 조치를 취하고, 퓨필 모델링 및 분석 결과 정해진 기준을 만족하면 그대로 OPC 과정을 진행하는데, 먼저 테스트 마스크를 사용하여 샘플 웨이퍼를 제작한다(단계 240). 이 과정은 포토레지스트를 웨이퍼 상에 도포한 후 테스트 마스크를 이용하여 노광 및 현상하여 포토레지스트 패턴을 형성하는 방법으로 수행할 수 있다. 샘플 웨이퍼의 패턴은 포토레지스트 패턴일 수 있으 며 경우에 따라서는 포토레지스트 패턴에 의해 식각된 소정의 물질층 패턴일 수 있다.

샘플 웨이퍼를 제작한 다음에는, 샘플 웨이퍼의 패턴에 대한 CD를 측정하여 OPC 모델링에 필요한 데이터를 수집한다(단계 250). 이를 위하여 먼저, 웨이퍼 패턴에 대한 데이터의 개수와 좌표를 설정하는데, 통상 웨이퍼의 필드(field)당 40,000 ∼ 50,000 포인트 정도를 설정하지만 경우에 따라 조정할 할 수 있다. 측정할 CD 데이터의 개수와 좌표 설정이 이루어지면, 웨이퍼 패턴의 CD 데이터를 추출한다. 웨이퍼 패턴의 CD 데이터 추출은 데이터베이스와 패턴의 매칭을 통해 이루어진다. 데이터베이스는 측정 과정에서 비교 기준이 되는 데이터로서, 예컨대 기준으로 설정한 양호한 패턴 이미지의 데이터 또는 목표 패턴 레이아웃의 데이터를 저장하고 있다. 데이터베이스에 저장된 목표 패턴의 레이아웃 데이터와 웨이퍼 패턴에 대해 측정한 데이터를 매칭시켜 CD 측정 데이터를 확보한다.

웨이퍼 패턴에 대한 CD 데이터를 수집한 다음에는, 수집된 CD 데이터를 필요에 따라 필터링하고 그룹핑한다(단계 260). 다음에, 필터링 및 그룹핑된 CD 데이터로부터 원하는 패턴 크기가 만들어지도록 레이아웃의 변화량을 예측하는 OPC 모델링을 수행한다(단계 270). OPC 모델링은 OPC를 수행하기 위한 OPC 시뮬레이션 모델을 설정하는 단계로, 아이디얼한 퓨필 데이터가 아니라 실제 샘플 웨이퍼를 제작한 노광장비에 사용된 퓨필을 모델링한 퓨필 이미지 데이터를 적용한 OPC 모델이 생성될 수 있다. OPC를 위한 모델이 설정되면 이를 이용하여 모델 수정 및 OPC를 수행하여 최종적으로 보정된 패턴을 얻는다(단계 280).

도 5는 실제 노광장비에서 추출한 로 퓨필 이미지(raw pupil image)와 아이디얼 퓨필 이미지(ideal pupil image)를 각각 게이트 라인의 OPC 모델링에 사용한 후 이들 OPC 모델 결과를 이용하여 시뮬레이션했을 때 나온 여러 가지 듀티별 패턴에 대한 OPC 에러의 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.

도면에서 X축은 모니터링 포인트를 나타내고, Y축은 타겟 레이아웃에 대한 OPC 에러를 나타낸다.

도시된 바와 같이, 모델링된 로 퓨필을 이용한 경우(320) 아이디얼한 퓨필의 데이터만 이용한 경우(310)에 비해 평균 에러 값이 향상된 것을 알 수 있다. 또한, 이러한 현상은 폴(pole)과 동일한 방향인 수평 방향에서 더욱 향상된 것을 나타낸다.

이상 본 발명을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형이 가능함은 당연하다.

도 2는 본 발명에 따른 광 근접 보정 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.

도 3 및 도 4는 본 발명의 광 근접 보정 과정에서 확보한 로(raw) 퓨필 이미지 및 모델링된 퓨필 이미지를 나타낸 도면들이다.

도 5는 아이디얼 퓨필 이미지(ideal pupil image)와 노광장비에서 추출한 로 퓨필 이미지(raw pupil image)를 사용한 OPC 모델링 결과를 이용하여 듀티별 패턴에 대한 OPC 에러의 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.

Claims

목표 패턴의 레이아웃을 설계하고 테스트 마스크를 제작하는 단계;

웨이퍼 노광에 사용되는 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 퓨필 파라미터를 수집하는 단계;

상기 테스트 마스크를 이용하여 샘플 웨이퍼를 제작하는 단계;

상기 샘플 웨이퍼의 CD 데이터를 추출하는 단계;

상기 퓨필의 파라미터를 반영하여 OPC 모델을 생성하는 단계; 및

상기 OPC 모델을 수정하고 OPC된 패턴을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광 근접효과 보정방법.
청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제1항에 있어서,

상기 노광 장비의 로 퓨필(raw pupil)을 모델링하고 퓨필 파라미터를 수집하는 단계는,

노광 장비의 로 퓨필(raw pupil) 이미지를 구하는 단계와,

구해진 로 퓨필(raw pupil) 이미지로부터 모델링된 퓨필 이미지를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광 근접효과 보정방법.
청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제1항에 있어서,

상기 퓨필 파라미터를 수집하는 단계에서,

상기 수집된 퓨필 파라미터들의 값이 파라미터별로 설정된 기준 범위를 벗어나면 다른 노광 장비를 선정하거나 장비에 대한 조치를 취하는 것을 특징으로 하는 광 근접효과 보정방법.
청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제1항에 있어서,

상기 퓨필 파라미터는, 시그마(sigma), 폴의 폭(pole width), 각도(angle), 타원율(elipticity), 에지 인텐시티 폭(edge intensity width), 백그라운드 인텐시티 노이즈(back ground intensity noise) 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 광 근접효과 보정방법.