KR102208819B1 - 플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 rf 신호 모니터링 장치 및 시스템 - Google Patents

플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 rf 신호 모니터링 장치 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 RF 신호 모니터링 시스템으로서, 플라즈마 처리장치의 챔버 내에 기판이 배치되는 하부 전극에 연결되어, 상부 전극으로부터 발생되어 기판에 영향을 주는 RF 신호의 특성값을 센싱하도록 구성된 RF 센서, 및 상기 RF 센서와 연결되어, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 이상 또는 변화 여부를 모니터링하도록 구성된 RF 신호 모니터링 장치를 포함하고, 상기 RF 신호 모니터링 장치는, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 특성값을 디스플레이 상에 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 신호 패턴으로 출력하도록 구성된 RF 출력부, 시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 미리 학습된 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 RF 신호 패턴을 검출하고, 검출된 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성된 검출부, 상기 RF 신호 패턴에서 이상 또는 변화가 검출되는 경우, 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 추출하도록 구성된 추출부, 및 상기 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값은 이상 데이터로서 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부를 포함한다.

Description

플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장치 및 시스템{RF SIGNAL MONITORING APPARATUS AND SYSTEM FOR MONIORING AN ARC EVENT GENERATED IN A PLASMA PROCESS}
본 발명은 플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장치 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 딥러닝 기반의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹 기술을 활용하여, 플라즈마 공정 중 웨이퍼에 영향을 주는 RF 신호 패턴의 변화를 추적함으로써, 플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장ㄹ치 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 반도체소자는 실리콘 웨이퍼 상에 제조공정을 반복적으로 진행함으로써 완성되며, 반도체 제조공정은 웨이퍼에 산화, 마스킹, 포토레지스트코팅, 에칭, 확산 및 적층공정 등을 거치고, 이들 공정들의 전,후에서 보조적으로 세척, 건조 및 검사 등을 수행함으로써 이루어진다. 여기서, 에칭공정은 실질적으로 웨이퍼 상에 패턴을 형성시키는 중요한 공정 중 하나로, 미세 패턴 형성에 중요한 역할을 하며, 감광성을 갖는 포토레지스트를 웨이퍼 상에 코팅하고, 패턴을 전사한 후, 플라즈마를 이용하여 그 패턴에 따라 에칭을 수행하여 패턴에 따른 적절한 소자의 물리적 특성을 부여하는 것을 특징으로 한다.
한편, 플라즈마를 이용한 에칭 공정의 원리는 도 1에 개시된다. 도 1은 고밀도 에칭 공정이 이루어지는 고밀도 플라즈마 처리장치(HDP, high density plasma) 중 일례인 TCP(Transformer Coupled Plasma) 장치로서 플라즈마 처리장치(50)의 단면도를 나타낸다. 진공 챔버(chamber)에는 웨이퍼 또는 기판(1)이 정전척에 의해 고정되는 하부 전극이 포함되며, 유전체 창(3)을 통해 분리된 상부 전극 역할을 하는 나선 코일(2)이 고밀도의 낮은 압력을 갖는 플라즈마를 발생시킨다. 플라즈마의 구동을 위해서는 상기 하부 전극에 연결된 제1 RF 전력공급장치(4)와 상기 코일(2)에 연결된 제2 RF 전력공급장치(5)를 통한 RF 전력이 이용되며, 각 전력공급장치에는 임피던스 정합을 위하여, 정합기(matching box)가 각각 연결된다.
그러나, 이러한 RF 전력을 이용함에 따라, 챔버 내의 거의 모든 플라즈마 환경들에서는 아크 현상이 발생될 수 있다. 이와 같은 아크 현상은, 하부(underlying) 재료들의 삭마(ablation), 기판 파손, 및/또는 프로세싱 챔버에 대한 손상을 야기할 수 있으며, 이러한 아크 현상의 이벤트들을 검출하지 못하면, 사용 불가한 반도체 기판들 또는 낮은 수율의 반도체 기판들의 배치(batch)들이 유발되고, 이는 결국 수천만원에 달하는 손실을 유발할 수 있다. 더욱이, 차세대의 초미세 공정에 따른 웨이퍼의 경우 단가가 높으므로, 그 손실은 더욱 커질 수밖에 없다.
한편, 아크 현상의 발생 원인으로는, RF의 디자인, 구동 변수, 벽 및 실드(shield)의 조건, 및 가공 장치의 수명이 연관되어 있는 것으로 조사되고 있으나, 가장 크게는, 장치 내부로 원치않는 파티클 입자가 침투한 경우이거나, 또는 에칭 전 공정에 있어서, 웨이퍼 내에 원치않는 전하가 차징되어, 당해 전하가 플라즈마에 반응하여 아크를 발생시키는 것으로 알려져 있다. 전자의 경우는, 장치의 문제이므로, 장치가 점차 고도화됨에 따라 해결될 수 있으나, 후자의 경우는, 반도체 제조 공정에 있어서의 설계 문제이므로, 다양한 변수에 의해 영향을 받을 수 있다는 점에서 문제가 된다. 즉, 웨이퍼에 차징된 전하로 인한 아킹을 검출하기 위한 방법 및 장치에 대한 필요성이 존재한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, RF 전력원에 의해 공급되는 플라즈마 챔버 내에서 수행되고 있는 플라즈마 공정 중 웨이퍼에 차징된 전하에 의해 발생하는 아크 현상(arc event)을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장치 및 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 목적을 해결하기 위한 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 시스템으로서, 플라즈마 처리장치의 챔버 내에 기판이 배치되는 하부 전극에 연결되어, 상부 전극으로부터 발생되어 기판에 영향을 주는 RF 신호의 특성값을 센싱하도록 구성된 RF 센서, 및 상기 RF 센서와 연결되어, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 이상 또는 변화 여부를 모니터링하도록 구성된 RF 신호 모니터링 장치를 포함하고, 상기 RF 신호 모니터링 장치는, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 특성값을 디스플레이 상에 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 신호 패턴으로 출력하도록 구성된 RF 출력부, 시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 미리 학습된 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 RF 신호 패턴을 검출하고, 검출된 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성된 검출부, 상기 RF 신호 패턴에서 이상 또는 변화가 검출되는 경우, 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 추출하도록 구성된 추출부, 및 상기 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값은 이상 데이터로서 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RF 출력부는 일정 이상의 주파수로 샘플링된 RF 신호의 특성값을 출력하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 일정 이상의 주파수는, 1MHz 이상의 주파수일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 일정 이상의 주파수는, 10MHz 이상의 주파수일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 검출부는, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 시계열 데이터 또는 이미지 데이터 상에서 RF 신호 패턴을 검출하고, 상기 RF 신호 패턴의 검출 위치, 검출 크기, 및 검출 신뢰도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 검출부는, 시계열 데이터 또는 이미지 데이터 상에서 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하면, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 한 패턴 매칭을 통해, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화 지점을 확정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 검출부는, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 한 패턴 매칭을 통해, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RF 신호 모니터링 시스템은, 상기 RF 신호 모니터링 장치와 통신 연결되어, 상기 이상 데이터를 수신하는 외부의 분석 서버를 더 포함하고, 상기 분석 서버는 상기 이상 데이터를 전송받으면, 상기 플라즈마 처리장치의 다른 센서들로부터 전송받은 다른 데이터들과 함께 빅데이터 연관 관계 분석을 통해 상기 이상 데이터의 발생에 대한 원인을 분석하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 RF 신호 모니터링 시스템은, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하여, 플라즈마 공정 전 기판 상에 차징된 전하가 플라즈마와 반응하여 생성되는 아크 현상을 모니터링 할 수 있다.
본 발명의 목적을 해결하기 위한 일 실시예에 따른 플라즈마 처리장치의 챔버 내에 기판이 배치되는 하부 전극에 연결되어 상부 전극으로부터 발생되어 기판에 영향을 주는 RF 신호의 특성값을 센싱하도록 구성된 RF 센서와 연결된 RF 신호 모니터링 장치로서, 상기 RF 신호 모니터링 장치는, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 특성값을 디스플레이 상에 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 신호 패턴으로 출력하도록 구성된 RF 출력부, 시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 미리 학습된 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 RF 신호 패턴을 검출하고, 검출된 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성된 검출부, 및 상기 RF 신호 패턴에서 이상 또는 변화가 검출되는 경우, 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 이상 데이터로서 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부를 포함한다.
본 발명에 따른 플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장치 및 시스템은, 딥러닝 기반의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹 기술을 활용하여, 플라즈마 공정 중 웨이퍼에 영향을 주는 RF 신호의 이상 또는 변화를 추적하도록 구성된다.
이에 따라, 종래에는 웨이퍼 상에 미세 마이크로 아크가 발생한 경우, 고가의 아크 검출기를 통하거나, 또는 플라즈마 공정을 마친 후 작업자가 타들어간 상태의 웨이퍼의 확인을 통해서만, 아크의 발생 여부를 사후에 확인할 수 있었으나, 인공지능 기반한 RF 신호의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹을 통해 RF 신호의 변화를 검출함으로써 정확한 시점에서의 아크의 발생 여부를 인지할 수 있다.
또한, 당해 RF 신호의 이상 데이터는 별도의 DB에 저장되어 관리되고, 해당 데이터는 플라즈마 처리장치에 부착된 다른 센서로부터 획득된 데이터들과 함께 빅데이터 연관 관계 분석을 통하여 아크의 발생에 있어서의 원인 규명을 위한 자료로 사용될 수 있다. 또한, 원인이 규명된 이벤트가 플라즈마 처리장치에 부착된 센서로부터 센싱되는 경우, 사전에 플라즈마 공정을 정지시킴으로써, 아크의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
도 1은 플라즈마를 이용한 에칭 공정의 원리를 설명하기 위한 플라즈마 처리장치의 단면도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 RF 신호 모니터링 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3a 내지 도 3e는 플라즈마 공정 중 아크 현상의 발생없이 정상적으로 웨이퍼 또는 기판이 처리될 때 샘플링된 RF 신호의 예시도들이다.
도 4는 이상 또는 변화가 감지된 샘플링된 RF 신호의 예시도이다.
도 5는 도 2에 도시된 RF 신호 모니터링 장치의 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예로 한정되지 않는다. 또한, 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 동일한 참조번호를 부여한다. 본 명세서에서 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결"되어 있다거나, "접속"되어 있다고 할 때, 이는 양 구성이 "직접적으로" 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 그 사이에 다른 구성이 개재하여 연결되어 있는 경우도 포함하며, 또한, "물리적으로" 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, "기능적 또는 통신적으로" 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 RF 신호 모니터링 시스템(1000)의 구성으로서의 플라즈마 처리장치(50)는 웨이퍼 또는 기판(1)이 배치된 하부 전극과 연결되어, 상부 전극으로부터 발생하여 웨이퍼에 영향을 주는 RF 신호를 센싱하도록 구성된 RF 센서(100)를 포함하는 것을 전제로 한다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 RF 신호 모니터링 시스템(1000)은 상기 RF 센서(100)와 연결되어, 센싱한 신호를 기반으로 RF 신호의 이상 유무를 감지하도록 구성된다.
상기 RF 센서(100)는 입력되는 RF 신호에 대한 특성값, 예를 들어, 전압(Voltage), 전류(Current), 위상(Phase) 등의 정보를 측정하도록 구성될 수 있으며, 또는 전압 또는 전류 중 일부만 측정하도록 구성될 수도 있다. 상기 RF 센서(100)에서 측정된 RF 신호의 특성값은 후술할 RF 신호 모니터링 장치(200)로 전송된다.
상기 RF 센서(100)에 의하여 수집된 데이터는 플라즈마 공정 중인 웨이퍼 또는 기판의 관찰을 위한 하나 또는 그 이상의 통계데이터를 생성하는데 사용되며, 통계데이터는 웨이퍼가 처리되는 동안 아크 현상의 발생을 결정하는데 사용된다. 상기 통계데이터는 아날로그 신호이거나, 아날로그의 원초신호를 전처리(예를 들어, 디지털 변환(ADC))한 결과물이거나, 또는 하나 또는 그 이상의 원초신호의 수학적 조합으로부터 가공된 신호 결과물일 수 있다. 예를 들어, 원초신호의 가공은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transfrom, FFT) 알고리즘(algorithm)을 포함할 수 있다. 다만, 신호의 가공은 어떠한 적절한 방법에 의하여도 수행될 수 있고, 특정 수학적 방법에만 제한되는 것으로 이해되어서는 안된다.
한편, 상기 RF 센서(100)는 상기 플라즈마 처리장치(50)에 일체로 형성되거나, 별도로 설치될 수 있으며, 또는 이와 달리 다른 구성, 예를 들어, 외부로부터 노이즈가 입력되는 것을 방지하기 위한 RF 필터 장치(미도시) 내에 설치될 수도 있다. 설치 위치와 설치 형태는 한정되지 않으며, 후술하는 RF 신호 모니터링 장치에 일체화된 형태일 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능 기반의 RF 신호 모니터링 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 시스템(1000)은 상기 RF 센서(100)를 통해 입력되는 RF 신호를 기초로, 상기 RF 신호의 특성값를 검출하고, 검출된 특성값 분석하도록 구성된 RF 신호 모니터링 장치(200)를 포함한다.
상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 상기 RF 센서(100)와 무선 또는 유선으로 연결되어, 통신을 통해 상기 RF 센서로부터 측정된 RF 신호의 특성값을 수신받는다.
상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 상기 RF 센서(100)로부터 입력되는 상기 RF 신호의 특성값을 출력하도록 구성된 RF 출력부(210)와, 상기 RF 출력부(210)에 출력되는 RF 신호의 특성값에 기초하여, RF 신호의 변화를 검출하는 검출부(230), 상기 검출부(230)에 의해 검출된 이상 데이터를 추출하도록 구성된 추출부(250) 및 상기 추출부(250)에 의해 추출된 이상 데이터를 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부(270)를 포함한다.
상기 RF 출력부(210)는 플라즈마 공정 중 상기 RF 신호의 특성값을 시계열 데이터 또는 이미지 데이터로 실시간으로 출력하도록 구성된다. 예를 들어, 상기 RF 출력부(210)는 디스플레이를 포함하며, 상기 디스플레이 상에 상기 RF 신호의 전압값 또는 전류값을 시간 도메인 상에서, 또는 고속 푸리에 변환을 통해 주파수 도메인 상에서 그래프 형태로 출력하도록 구성될 수 있다. 상기 RF 출력부(210)를 통해 플라즈마 공정 중 RF 센서로에 입력되는 신호의 순간적으로 변동되는 상황이 실시간으로 확인 가능하며, 실시간으로 평균값(Avg)과, 최소값(Min), 최대값(Max), 표준 편차(StDev) 등 통계적 수치가 동시에 산출되어 상기 RF 출력부(210)에 표시될 수 있다.
한편, 상기 RF 출력부(210)는 상기 RF 센서(100)로부터 입력되는 신호를 일정 이상의 주파수로 샘플링한 후, 샘플링된 RF 신호의 특성값을 실시간으로 출력하도록 구성될 수도 있다. 이 경우는, 상기 RF 센서(100)로부터 실시간의 아날로그 신호가 입력되고, 상기 RF 센서(100)와 상기 RF 출력부(210) 사이에서 샘플러(미도시)가 연결되어 일정 이상의 주파수로 전처리(샘플링, 디지털로 변환(ADC))를 행한 후. 처리된 신호의 특성값을 출력부로 제공할 수도 있다. 이 때, 상기 RF 출력부(210)를 통해 출력되는 그래프의 x축은 샘플링된 카운트(count) 정보가 표시될 수 있다. 한편, 본 실시예에서는 샘플러가 RF 센서(100)와 RF 출력부(210 사이에 연결되어 있는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어. RF 센서(100)가 입력되는 신호를 일정 이상의 주파수로 샘플링하여 센싱하거나, 또는 RF 출력부(210)가 입력되는 RF 신호를 일정 이상의 주파수로 출력하도록 구성될 수도 있다.
상기 일정 이상의 주파수는, 1MHz 이상, 바람직하게는 10MHz 이상일 수 있으며, 이는 출력되는 그래프를 기준으로, RF 신호의 이상 또는 변화에 대한 유의미한 데이터를 획득하기 위해서는 짧은 시간 영역에서 나타나는 오실레이션(Oscillation), 스파이크(spike), 램프(ramp) 또는 구분 연속점(piecewise continuous) 등을 검출하기 위함이다.
상기 검출부(230)는 상기 RF 출력부(210)에서 출력되는 실시간의 RF 신호의 특성값 집합인 그래프가 포함된 시계열 데이터 또는 이미지 데이터에 기초하여, RF 신호의 변화를 검출하도록 구성된다. 구체적으로, 상기 검출부(230)는 딥러닝 기반의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹 기술을 이용하여, 상기 출력부 상에 출력되는 RF 신호의 특성값의 패턴 변화를 추적하도록 구성된다. 이하, 도 3 내지 4를 참조하여, 상기 검출부(230)의 동작을 설명한다.
도 3a 내지 도 3e는 플라즈마 공정 중 아크 현상의 발생없이 정상적으로 웨이퍼 또는 기판이 처리될 때 샘플링된 RF 신호의 예시도들이다.
도 4는 이상 또는 변화가 감지된 샘플링된 RF 신호의 예시도이다.
상기 도 3a 내지 도 3e를 참조하면, 정상적인 플라즈마 공정이 진행됨에 있어서, 무작위적으로 샘플링된 RF 신호들은 위상을 달리할 뿐, 진폭 및 주기 등 신호의 특성값에 있어서는 매우 유사한 패턴을 형성하고 있는 것을 알 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 시스템(1000)은 해당 검출된 RF 신호의 유사한 패턴을 객체로 하여, 딥 네트워크를 이용한 추적 기술을 적용함으로써 실시간 처리를 행하고, 객체가 검색되는 영역을 최소화하는 방법, 예를 들어, 그래프가 표시되는 영역을 설정하는 방법 등을 통해 딥 네트워크를 설계하고 트레이닝하여 해당 패턴을 학습시킨 패턴 학습 모델을 적용하여, 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹을 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 패턴 학습의 대상이 되는 RF 신호의 패턴들은 임의의 신호 패턴을 기준으로 동일 위상을 갖도록 시프트한 다수의 신호 패턴 데이터일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않는다.
여기서, 상기 딥 네트워크는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 딥 러닝 알고리즘에 따른 신경 회로망일 수 있으며, 해당 신경 회로망은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers) 및 출력층(Output Layer)으로 구성된다. 여기서의, 상기 딥 네트워크는 DNN 이외의 다른 신경망이 적용될 수도 있으며, 일례로, CNN(Convolution Neural Network)이나 RNN(Recurrent Neural Network)과 같은 신경망이 적용될 수도 있다.
예를 들어, 상기 검출부(230)는 상기 RF 출력부(210)에 RF 신호의 패턴이 표시되는 주기, 예를 들어, 정해진 카운트만큼의 샘플링된 신호들로 구성된 신호 패턴이 출력되는 한 프레임의 시계열 데이터 또는 이미지 당 노출되는 시간과 동기화되어, 해당 시간을 간격으로 객체인 신호 패턴을 자동으로 검출하도록 구성될 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 검출부(230)는 시계열 데이터 또는 이미지 데이터를 기초로 신호의 패턴을 검출하기 때문에, 학습된 시계열 데이터 또는 이미지 데이터와 검출 대상이 되는 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 스케일(scale)이 동일한 것이 바람직하나, 이에 한정되진 않는다. 예를 들어, 상기 검출부(230)는 상기 패턴 학습 모델을 기초로 패턴을 검출함에 있어서, 상기 RF 출력부(210) 상으로 출력되는 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 스케일에 따라 상기 패턴 학습 모델의 스케일을 변환함으로써, 패턴을 검출하도록 구성될 수도 있다.
즉, 상기 검출부(230)는 시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 적용하여 프레임 당 표시되는 시계열 데이터 또는 이미지 상에서 RF 신호의 패턴을 검출하고, 검출되는 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 검출부(230)는 시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 입력된 시계열 데이터 또는 이미지 데이터에 대해 자동으로 RF 신호의 패턴을 검출하도록 구성되며, 검출된 패턴의 위치 정보, 크기 정보, 그리고 검출의 신뢰도 값 등을 기초로 검출되는 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 출력되는 신호 패턴에서 'Over the max level' 또는 'Under the min level'과 같이 신호 패턴의 진폭을 벗어나는 스파이크가 포함된 경우, 상기 검출부(230)는 패턴의 크기에 변화가 있는 것을 감지하여 이상 또는 변화를 검출할 수 있다. 또한, 상기와 같이 신호 패턴의 진폭을 벗어나는 스파이크뿐만 아니라 'In the max level' 및 'In the min level'과 같이 진폭 내의 스파이크가 포함된 경우에도, 상기 검출부(230)는 패턴의 유사도에 기초한 검출의 신뢰도 값이 떨어진 있는 경우, 이상 또는 변화를 검출할 수 있다. 또한, 상기 검출부(230)는 검출된 신호 패턴의 위치 정보에 기초하여, x축으로 일정 거리만큼 이동된 경우는 위상만 달리할 뿐이므로, 이상 또는 변화를 검출하지 않으나, y축으로 일정 거리만큼 이동된 경우는 원치않는 DC 바이어스가 입력된 것이므로, 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성될 수 있다.
상기 추출부(250)는 상기 검출부(230)에 의해 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화가 검출되면, 해당 시계열 데이터 또는 이미지 데이터에서 이상 또는 변화가 검출된 지점을 확정하여, 해당 지점의 시간 정보 및 RF 신호의 특성값을 추출하도록 구성된다.
예를 들어, 상기 추출부(250)는 인공지능에 기반한 패턴 학습 모델을 기초로 한 패턴 매칭을 통해, 신호 패턴 상의 이상 또는 변화가 감지되는 지점의 정보, 예를 들어, 해당 지점의 시간 정보 및 RF 신호의 특성값을 추출하도록 구성된다. 상기 해당 지점의 정보는 이상 데이터로 취급하여 관리된다.
이 때, 상기 추출부(250)는 상기 검출부(230)로부터 검출된 신호 패턴의 위치 정보에 기초하여, 패턴의 위상 시프트를 통해 패턴 매칭을 시킬 수 있다. 예를 들어, 검출된 신호 패턴이 x 축으로 일정 거리만큼 시프트된 경우, 상기 패턴 학습 모델을 해당 거리만큼 시프트시켜 매칭시킬 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 장치(200)는 학습 데이터로서의 다수의 RF 신호의 패턴들이 임의의 신호 패턴을 기준으로 동일 위상을 갖도록 시프트된 것을 전제로 하기 때문에, 상기 추출부(250)에서 패턴 매칭을 위해 위상 시프트를 시키는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 학습 데이터로서의 다수의 RF 신호의 패턴들이 다양한 위상 정보를 포함한 경우, 상기 추출부(250)는 위상 시프트를 할 필요없이 패턴 매칭을 통해 이상 또는 변화가 감지되는 지점의 정보를 추출할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 장치(200)는 검출부(230)에 의해 신호 패턴의 시계열 데이터 또는 이미지 데이터 상에서 이상 또는 변화가 검출되면, 추출부(250)에서 이상 또는 변화가 감지된 지점을 패턴 매칭을 통해 확정하는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 상기 검출부(230)에서 신호 패턴의 이상 또는 변화 감지 후 딥 네트워크에 기반한 패턴 매칭이 수행되어 지점을 확정하거나, 또는 딥 네트워크에 기반한 패턴 매칭을 통해 신호 패턴의 이상 또는 변화 감지와 함께, 감지된 지점이 확정될 수도 있다. 예를 들어, 상기 검출부(230)에서, 입력되는 RF 신호의 시계열 데이터가 딥 네트워크에 기반한 패턴 매칭이 이루어지는 RF 신호의 특성값의 범위를 벗어난 경우, 이상 또는 변화를 감지하여, 해당 RF 신호의 특성값과 함께 해당 지점의 확정할 수 있다.
상기 데이터관리부(270)는 상기 추출부(250)에 의해 추출된 이상 데이터를 별도의 DB에 저장하고 관리하도록 구성되고, 통신을 통해 외부의 분석 서버(미도시)로 해당 이상 데이터를 전송하도록 구성될 수 있다.
상기 분석 서버는 RF 신호의 이상 데이터를 전송받으면, 플라즈마 처리장치의 다른 센서들로부터 전송받은 데이터들과 함께 빅데이터 연관 관계 분석을 통해 아크의 발생, 즉 이상 데이터의 발생에 대한 원인을 분석하도록 구성된다. 이에 따라, 이상 데이터의 발생에 대한 원인이 규명되면, 해당 원인에 대한 데이터는 팹 제어 서버로 전송되거나, 장치별 제어 시스템으로 전송되어, 해당 원인이 규명된 이벤트가 플라즈마 처리장치에 부착된 특정 센서로부터 센싱되는 경우, 사전에 플라즈마 공정을 정지시킴으로써, 아크의 발생을 미연에 방지할 수 있다. 상기 분석 서버(미도시)는 팹(fab) 내의 플라즈마 처리장치 별로 관리하도록 구성된 장치 서버이거나, 또는 팹 내의 모든 플라즈마 처리장치를 관리하도록 구성된 팹 서버일 수 있다. 후자의 경우, 상기 데이터 관리부(270)는 이상 데이터가 발생된 플라즈마 처리장치의 식별 번호 또는 코드와 함께 데이터를 팹 서버에 전송할 수 있다.
또한, 상기 데이터관리부(270)는, 상기 이상 데이터의 관리와 함께, RF 신호의 이상 데이터가 발생된 시점에 실제로 아크가 발생되었는지 여부에 대한 데이터도 이와 매칭시켜 저장하고 관리할 수 있다. 아크 현상은 웨이퍼가 처리되는 동안 검출되는 RF 신호의 이상 또는 변화 정도에 따라, 그 발생 유무가 결정될 수 있기 때문에, 해당 데이터를 통해 아크 현상의 발생 유무를 예측할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 장치의 동작을 상세하게 설명한다.
도 5는 도 2에 도시된 RF 신호 모니터링 장치의 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다.
도 2 내지 도 5를 참조하면, 플라즈마 공정 중 상기 RF 센서(100)로부터 RF 신호가 입력되면(S11), 상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 RF 출력부(210)를 통해 RF 신호 패턴을 출력한다(S13). 이를 통해 플라즈마 공정 중 RF 센서로에 입력되는 신호의 순간적으로 변동되는 상황이 실시간으로 확인된다.
예를 들어, 상기 RF 출력부(210)를 통해 RF 신호 패턴을 출력함에 있어, 상기 RF 센서(100)로부터 입력되는 신호를 일정 이상의 주파수로 샘플링한 후(S12), 샘플링된 RF 신호의 특성값을 출력할 수 있다(S13). 상기 일정 이상의 주파수는, 1MHz 이상, 바람직하게는 10MHz 이상일 수 있으며, 이는 출력되는 그래프를 기준으로, RF 신호의 이상 또는 변화에 대한 유의미한 데이터를 획득하기 위해서는 짧은 시간 영역에서 나타나는 오실레이션(Oscillation), 스파이크(spike), 램프(ramp) 또는 구분 연속점(piecewise continuous) 등을 검출하기 위함이다.
상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 상기 검출부(230)를 통해 상기 RF 출력부(210)에서 출력되는 실시간의 RF 신호의 패턴을 포함한 시계열 데이터 또는 이미지 데이터에 기초하여, RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출한다(S14). 이 때, 상기 검출부(230)는 RF 신호의 유사한 패턴을 객체로 하여, 딥 네트워크를 이용한 추적 기술을 적용함으로써 실시간 처리를 행하고, 객체가 검색되는 영역을 최소화하는 방법, 예를 들어, 그래프가 표시되는 영역을 설정하는 방법 등을 통해 딥 네트워크를 설계하고 트레이닝하여 해당 패턴을 학습시킨 패턴 학습 모델을 적용하여, 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹을 수행하도록 구성된다. 즉, 인공지능에 기반한 패턴 매칭을 통하여 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출한다(S14).
또한, 상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 상기 검출부(230)에 의해 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화가 검출되면(S14), 상기 추출부(250)를 통해 해당 시계열 데이터 또는 이미지 데이터에서 이상 또는 변화가 검출된 지점을 확정하여, 해당 지점의 시간 정보 및 RF 신호의 특성값을 추출한다(S15). 예를 들어, 신호 패턴 상의 이상 또는 변화가 감지되는 지점의 정보, 예를 들어, 해당 지점의 시간 정보 및 RF 신호의 특성값이 추출된다. 상기 해당 지점의 정보는 이상 데이터로 취급하여 관리된다.
이 후, 상기 RF 신호 모니터링 장치(200)는 상기 추출부(250)에 의해 추출된 이상 데이터를 별도의 DB에 저장하고 관리하도록 구성되고, 통신을 통해 외부의 분석 서버로 해당 이상 데이터를 전송한다(S16).
상기 분석 서버는 RF 신호의 이상 데이터를 전송받으면, 해당 플라즈마 처리장치에 연결된 다른 센서들로부터 전송받은 데이터들과 함께 빅데이터 연관 관계 분석을 통해 아크의 발생, 즉 이상 데이터의 발생에 대한 원인을 분석하도록 구성된다. 이에 따라, 원인이 규명된 이벤트가 플라즈마 처리장치에 부착된 특정 센서로부터 센싱되는 경우, 사전에 플라즈마 공정을 정지시킴으로써, 아크의 발생을 미연에 방지할 수 있다.
본 발명에 따른 플라즈마 공정 중 발생하는 아크 현상을 모니터링하기 위한 RF 신호 모니터링 장치 및 시스템은, 딥러닝 기반의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹 기술을 활용하여, 플라즈마 공정 중 웨이퍼에 영향을 주는 RF 신호의 이상 또는 변화를 추적하도록 구성된다.
이에 따라, 종래에는 웨이퍼 상에 미세 마이크로 아크가 발생한 경우, 고가의 아크 검출기를 통하거나, 또는 플라즈마 공정을 마친 후 작업자가 타들어간 상태의 웨이퍼의 확인을 통해서만, 아크의 발생 여부를 사후에 확인할 수 있었으나, 인공지능 기반한 RF 신호의 시계열 데이터 또는 이미지 트래킹을 통해 RF 신호의 변화를 검출함으로써 정확한 시점에서의 아크의 발생 여부를 인지할 수 있다.
본 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 장치(200)의 구성들 중 적어도 하나 및 이들을 제어하기 위한 구성은 하드웨어 구성(hardware component), 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.
하드웨어적인 구현에 의하면, ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), FLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 특히, 상기 검출부(230)는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 상기 RF 신호 모니터링 장치(200)에 탑재될 수도 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있으며, 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 상기 RF 신호 모니터링 장치(200)의 메모리에 저장되고, 별도의 제어부에 의해 실행될 수 있다. 특히, 상기 검출부(230)는 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
본 실시예에 따른 RF 신호 모니터링 시스템(1000)은 플라즈마 처리장치에 설치되는 RF 센서(100)와 RF 신호 모니터링 장치(200)로 구현되는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 상기 RF 신호 모니터링 시스템(1000)은 하나의 단말로서 구현될 수 있으며, 이 때, 상기 단말은 디스플레이를 포함하며, 동시에 영상처리를 행할 수 있는 일련의 단말일 수 있으며, 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player) 중 적어도 하나일 수 있으며, 팹(Fab) 내에 설치된 플라즈마 처리장치를 모니터링 한다는 점에서 러기드 형태의 단말일 수 있다. 또는, 방송 수신 기능뿐만 아니라 유무선 통신 장치 등이 추가되어, 수기 방식의 입력 장치, 터치 스크린 또는 모션(motion) 인식 리모콘 등 보다 사용에 편리한 인터페이스 등을 지원하는 Connected TV일 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 기판
2: 코일
3: 유전체 창
4: 제1 RF 전력공급장치
5: 제2 RF 전력공급장치
50: 플라즈마 처리장치
100: RF 센서
200: RF 신호 모니터링 장치
210: RF 출력부
230: 검출부
250: 추출부
270: 데이터관리부

Claims (10)

  1. RF 신호 모니터링 시스템으로서,
    플라즈마 처리장치의 챔버 내에 기판이 배치되는 하부 전극에 연결되어, 상부 전극으로부터 발생되어 기판에 영향을 주는 RF 신호의 특성값을 센싱하도록 구성된 RF 센서; 및
    상기 RF 센서와 연결되어, 상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 이상 또는 변화 여부를 모니터링하도록 구성된 RF 신호 모니터링 장치를 포함하고,
    상기 RF 신호 모니터링 장치는,
    상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 특성값을 디스플레이 상에 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 신호 패턴으로 출력하도록 구성된 RF 출력부;
    시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 미리 학습된 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 RF 신호 패턴을 검출하고, 검출된 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성된 검출부;
    상기 RF 신호 패턴에서 이상 또는 변화가 검출되는 경우, 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 추출하도록 구성된 추출부; 및
    상기 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 이상 데이터로서 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부를 포함하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 RF 출력부는 일정 이상의 주파수로 샘플링된 RF 신호의 특성값을 출력하도록 구성된 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 일정 이상의 주파수는, 1MHz 이상의 주파수인 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 일정 이상의 주파수는, 10MHz 이상의 주파수인 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 검출부는, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 시계열 데이터 또는 이미지 데이터 상에서 RF 신호 패턴을 검출하고, 상기 RF 신호 패턴의 검출 위치, 검출 크기, 및 검출 신뢰도 중 적어도 하나에 기초하여 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하는 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 검출부는, 시계열 데이터 또는 이미지 데이터 상에서 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하면, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 한 패턴 매칭을 통해, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화 지점을 확정하는 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 검출부는, 상기 RF 신호 패턴 모델을 기초로 한 패턴 매칭을 통해, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하는 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 RF 신호 모니터링 시스템은, 상기 RF 신호 모니터링 장치와 통신 연결되어, 상기 이상 데이터를 수신하는 외부의 분석 서버를 더 포함하고,
    상기 분석 서버는 상기 이상 데이터를 전송받으면, 상기 플라즈마 처리장치의 다른 센서들로부터 전송받은 다른 데이터들과 함께 빅데이터 연관 관계 분석을 통해 상기 이상 데이터의 발생에 대한 원인을 분석하도록 구성된 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 RF 신호 모니터링 시스템은, 상기 RF 신호 패턴의 이상 또는 변화를 검출하여, 플라즈마 공정 전 기판 상에 차징된 전하가 플라즈마와 반응하여 생성되는 아크 현상을 모니터링 하는 것을 특징으로 하는 RF 신호 모니터링 시스템.
  10. 플라즈마 처리장치의 챔버 내에 기판이 배치되는 하부 전극에 연결되어 상부 전극으로부터 발생되어 기판에 영향을 주는 RF 신호의 특성값을 센싱하도록 구성된 RF 센서와 연결된 RF 신호 모니터링 장치로서,
    상기 RF 신호 모니터링 장치는,
    상기 RF 센서로부터 센싱되는 RF 신호의 특성값을 디스플레이 상에 시계열 데이터 또는 이미지 데이터의 신호 패턴으로 출력하도록 구성된 RF 출력부;
    시계열 데이터 또는 이미지 기반의 딥 네트워크를 이용하여 미리 학습된 RF 신호 패턴 모델을 기초로 상기 RF 출력부에 출력되는 RF 신호 패턴을 검출하고, 검출된 신호 패턴에서의 이상 또는 변화를 검출하도록 구성된 검출부; 및
    상기 RF 신호 패턴에서 이상 또는 변화가 검출되는 경우, 이상 또는 변화가 검출된 지점의 RF 신호의 특성값을 이상 데이터로서 저장하고 관리하도록 구성된 데이터관리부를 포함하는 RF 신호 모니터링 장치.
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