KR102252529B1 - 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

기준값을 1개가 아닌 N개로 설정하여 비교하고, 정상값의 데이터 중 대표할만한 1개의 값을 선택하는 방식 뿐만 아니라 유사도 거리를 최소화하는 새로운 데이터를 생성하는 방식을 통해 데이터의 변화량과 바이어스 모두에 강인한 기준값을 만들어 낼 수 있는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치 및 방법을 제공한다. 상기 기준값 결정 장치는, 정상값으로 판정된 데이터들을 기초로 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 예비 기준값 선정 모듈; 각각의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 유사도 측정 모듈; 및 복수 개의 예비 기준값 및 각각의 예비 기준값에 대한 유사도를 기초로 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용하는 최종 기준값을 생성하는 최종 기준값 생성 모듈을 포함한다.

Description

반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치 및 방법 {Apparatus and method for determining reference value for checking semiconductor manufacturing system}

본 발명은 기준값을 결정하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용되는 기준값을 결정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

반도체 소자는 기판 상에 소정의 패턴을 형성함으로써 제조될 수 있다. 기판 상에 소정의 패턴을 형성할 때에는 증착 공정(depositing process), 사진 공정(lithography process), 식각 공정(etching process) 등 다수의 공정이 반도체 제조 공정에 사용되는 설비 내에서 연속적으로 수행될 수 있다.

한국공개특허 제10-2015-0034484호 (공개일: 2015.04.03.)

반도체 소자를 제조하는 데에 이용되는 반도체 제조 설비의 이상을 감지하는 경우, 한 개의 기준값(reference)에 대해 유사도 거리(similarity distance)를 계산하는 방식을 이용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방식은 데이터의 변화량(variance)이나 바이어스(bias)의 편차 특징에 따라 취약성을 보일 수 있다.

본 발명에서 해결하고자 하는 과제는, 기준값을 1개가 아닌 N개로 설정하여 비교하고, 정상값의 데이터 중 대표할만한 1개의 값을 선택하는 방식 뿐만 아니라 유사도 거리를 최소화하는 새로운 데이터를 생성하는 방식을 통해 데이터의 변화량과 바이어스 모두에 강인한 기준값을 만들어 낼 수 있는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치를 제공하는 것이다.

또한 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는, 기준값을 1개가 아닌 N개로 설정하여 비교하고, 정상값의 데이터 중 대표할만한 1개의 값을 선택하는 방식 뿐만 아니라 유사도 거리를 최소화하는 새로운 데이터를 생성하는 방식을 통해 데이터의 변화량과 바이어스 모두에 강인한 기준값을 만들어 낼 수 있는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치의 일 면(aspect)은, 정상값으로 판정된 데이터들을 기초로 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 예비 기준값 선정 모듈; 각각의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 유사도 측정 모듈; 및 상기 복수 개의 예비 기준값 및 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도를 기초로 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용하는 최종 기준값을 생성하는 최종 기준값 생성 모듈을 포함한다.

상기 예비 기준값 선정 모듈은 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 적어도 하나의 예비 기준값을 선택하며, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 데이터를 예비 기준값으로 선정할 수 있다.

상기 예비 기준값 선정 모듈은 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 예비 기준값을 선택하는 경우, 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 중간값에 해당하는 데이터를 예비 기준값으로 선택하거나, 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 선택된 데이터와 나머지 데이터들과의 유사도 거리(similarity distance)의 평균값이 최소인 데이터를 예비 기준값으로 선택하며, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 값을 예비 기준값으로 선정하는 경우, 정상값으로 판정된 모든 데이터들과의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터를 예비 기준값으로 선정할 수 있다.

상기 기준값 결정 장치는, 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝하는 가중치 튜닝 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 가중치 튜닝 모듈은 센서의 종류에 따라 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝할 수 있다.

상기 가중치 튜닝 모듈은 정상값으로 판정된 데이터들이 변화량이 기준값 이상인 데이터들인 경우, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 예비 기준값에 적용하는 가중치를 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 선택된 예비 기준값에 적용하는 가중치보다 크게 할 수 있다.

상기 최종 기준값 생성 모듈은 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도 및 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 기초로 최종 거리를 산출하며, 상기 최종 거리를 기초로 상기 최종 기준값을 생성할 수 있다.

상기 최종 기준값 생성 모듈은 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도로 상기 각각의 예비 기준값과 정상값으로 판정된 데이터들 간 유사도 거리를 이용할 수 있다.

상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 방법의 일 면은, 정상값으로 판정된 데이터들을 기초로 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 단계; 각각의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 단계; 및 상기 복수 개의 예비 기준값 및 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도를 기초로 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용하는 최종 기준값을 생성하는 단계를 포함한다.

상기 측정하는 단계와 상기 생성하는 단계 사이에, 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝하는 단계를 더 포함할 수 있다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

도 1은 일 실시 형태에 따른 기판 처리 시스템의 구조를 개략적으로 도시한 단면도이다.
도 2는 다른 실시 형태에 따른 기판 처리 시스템의 구조를 개략적으로 도시한 단면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제1 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제2 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제3 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

소자(elements) 또는 층이 다른 소자 또는 층의 "위(on)" 또는 "상(on)"으로 지칭되는 것은 다른 소자 또는 층의 바로 위뿐만 아니라 중간에 다른 층 또는 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 소자가 "직접 위(directly on)" 또는 "바로 위"로 지칭되는 것은 중간에 다른 소자 또는 층을 개재하지 않은 것을 나타낸다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 소자 또는 구성 요소들과 다른 소자 또는 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 소자의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 소자를 뒤집을 경우, 다른 소자의 "아래(below)" 또는 "아래(beneath)"로 기술된 소자는 다른 소자의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 소자는 다른 방향으로도 배향될 수 있고, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

반도체 소자를 제조하는 데에 이용되는 반도체 제조 설비를 점검하는 경우, 한 개의 기준값(reference)에 대해 유사도 거리(similarity distance)를 계산하는 방식을 이용할 수 있다. 이러한 방식은 정상값으로 판정된 여러 데이터들 중에서 중간값에 해당하는 한 개의 데이터를 기준값으로 선정한 후 유사도를 측정할 수 있다. 그런데 상기의 방식은 데이터의 변화량(variance)이나 바이어스(bias)의 편차에 취약한 측면이 있다.

본 발명에서는 데이터의 변화량과 바이어스의 편차에 강인한 기준값을 생성하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 기준값 결정 장치는 기준값을 1개가 아닌 N개로 설정하여 비교하고, 정상값의 데이터 중 대표할만한 1개의 값을 선택하는 방식 뿐만 아니라 유사도 거리를 최소화하는 새로운 데이터를 생성하는 방식을 통해 데이터의 변화량과 바이어스의 편차 모두에 강인한 기준값을 생성할 수 있다. 이하에서는 도면 등을 참조하여 본 발명을 자세하게 설명하기로 한다.

본 실시예에서 반도체 제조 설비는 기판(예를 들어, 웨이퍼(wafer))을 식각(etching) 처리하는 기판 처리 시스템일 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 반도체 제조 설비는 기판을 세정(cleaning) 처리하는 기판 처리 시스템일 수도 있으며, 기판에 대해 사진 공정(lithography process)을 수행하는 기판 처리 시스템인 것도 가능하다.

이하에서는 반도체 제조 설비가 기판을 식각 처리하는 기판 처리 시스템인 경우에 대하여 설명한다.

도 1은 일 실시 형태에 따른 기판 처리 시스템의 구조를 개략적으로 도시한 단면도이다.

도 1에 따르면, 기판 처리 시스템(100)은 하우징(housing; 110), 지지 유닛(120), 플라즈마 생성 유닛(130), 샤워 헤드 유닛(shower head unit; 140), 제1 가스 공급 유닛(150), 제2 가스 공급 유닛(160), 월 라이너(wall liner unit; 170), 배플 유닛(baffle unit; 180) 및 상부 모듈(190)을 포함하여 구성될 수 있다.

기판 처리 시스템(100)은 진공 환경에서 식각 공정(예를 들어, 건식 식각 공정(dry etching process))을 이용하여 기판(W)(예를 들어, 웨이퍼(wafer))을 처리하는 시스템이다. 기판 처리 시스템(100)은 예를 들어, 플라즈마 공정(plasma process)을 이용하여 기판(W)을 처리할 수 있다.

하우징(110)은 플라즈마 공정이 수행되는 공간을 제공하는 것이다. 이러한 하우징(110)은 그 하부에 배기 홀(111)을 구비할 수 있다.

배기 홀(111)은 펌프(112)가 장착된 배기 라인(113)과 연결될 수 있다. 이러한 배기 홀(111)은 배기 라인(113)을 통해 플라즈마 공정 과정에서 발생된 반응 부산물과 하우징(110)의 내부에 잔여하는 가스를 하우징(110)의 외부로 배출할 수 있다. 이 경우, 하우징(110)의 내부 공간은 소정의 압력으로 감압될 수 있다.

하우징(110)은 그 측벽에 개구부(114)가 형성될 수 있다. 개구부(114)는 하우징(110)의 내부로 기판(W)이 출입하는 통로로서 기능할 수 있다. 이러한 개구부(114)는 도어 어셈블리(115)에 의해 개폐되도록 구성될 수 있다.

도어 어셈블리(115)는 외측 도어(115a) 및 도어 구동기(115b)를 포함하여 구성될 수 있다. 외측 도어(115a)는 하우징(110)의 외벽에 제공되는 것이다. 이러한 외측 도어(115a)는 도어 구동기(115b)를 통해 상하 방향(즉, 제3 방향(30))으로 이동될 수 있다. 도어 구동기(115b)는 모터, 유압 실린더, 공압 실린더 등을 이용하여 작동할 수 있다.

지지 유닛(120)은 하우징(110)의 내부 하측 영역에 설치되는 것이다. 이러한 지지 유닛(120)은 정전기력을 이용하여 기판(W)을 지지할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 지지 유닛(120)은 기계적 클램핑(mechanical clamping), 진공(vacuum) 등과 같은 다양한 방식으로 기판(W)을 지지하는 것도 가능하다.

지지 유닛(120)은 정전기력을 이용하여 기판(W)을 지지하는 경우, 베이스(121) 및 정전 척(ESC; Electro-Static Chuck)(122)을 포함하여 구성될 수 있다.

정전 척(122)은 정전기력을 이용하여 그 상부에 안착되는 기판(W)을 지지하는 것이다. 이러한 정전 척(122)은 세라믹 재질로 제공될 수 있으며, 베이스(121) 상에 고정되도록 베이스(121)와 결합될 수 있다.

정전 척(122)은 구동 부재(미도시)를 이용하여 하우징(110)의 내부에서 상하 방향(즉, 제3 방향(30))으로 이동 가능하게 설치될 수도 있다. 정전 척(122)이 이와 같이 상하 방향으로 이동 가능하게 형성되는 경우, 기판(W)을 보다 균일한 플라즈마 분포를 나타내는 영역에 위치시키는 것이 가능해질 수 있다.

링 어셈블리(123)는 정전 척(122)의 테두리를 감싸도록 제공되는 것이다. 이러한 링 어셈블리(123)는 링 형상으로 제공되어, 기판(W)의 테두리 영역을 지지하도록 구성될 수 있다. 링 어셈블리(123)는 포커스 링(focus ring; 123a) 및 절연 링(123b)을 포함하여 구성될 수 있다.

포커스 링(123a)은 절연 링(123b)의 내측에 형성되며, 정전 척(122)을 감싸도록 제공된다. 이러한 포커스 링(123a)은 실리콘 재질로 제공될 수 있으며, 플라즈마를 기판(W)으로 집중시킬 수 있다.

절연 링(123b)은 포커스 링(123a)의 외측에 형성되며, 포커스 링(123a)을 감싸도록 제공된다. 이러한 절연 링(123b)은 쿼츠(quartz) 재질로 제공될 수 있다.

한편, 링 어셈블리(123)는 포커스 링(123a)의 테두리에 밀착 형성되는 에지 링(edge ring)(미도시)을 더 포함할 수 있다. 에지 링은 플라즈마에 의해 정전 척(122)의 측면이 손상되는 것을 방지하기 위해 형성될 수 있다.

제1 가스 공급 유닛(150)은 링 어셈블리(123)의 상부나 정전 척(122)의 테두리 부분에 잔류하는 이물질을 제거하기 위해 제1 가스를 공급하는 것이다. 이러한 제1 가스 공급 유닛(150)은 제1 가스 공급원(151) 및 제1 가스 공급 라인(152)을 포함하여 구성될 수 있다.

제1 가스 공급원(151)은 제1 가스로 질소 가스(N2 gas)를 공급할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 제1 가스 공급원(151)은 다른 가스나 세정제 등을 공급하는 것도 가능하다.

제1 가스 공급 라인(152)은 정전 척(122)과 링 어셈블리(123) 사이에 제공되는 것이다. 제1 가스 공급 라인(152)은 예를 들어, 정전 척(122)과 포커스 링(123a) 사이로 연결되도록 형성될 수 있다.

한편, 제1 가스 공급 라인(152)은 포커스 링(123a)의 내부에 제공되어, 정전 척(122)과 포커스 링(123a) 사이로 연결되도록 절곡되도록 형성되는 것도 가능하다.

가열 부재(124) 및 냉각 부재(125)는 하우징(110)의 내부에서 식각 공정이 진행되고 있을 때에 기판(W)이 공정 온도를 유지할 수 있도록 제공되는 것이다. 가열 부재(124)는 이를 위해 열선으로 제공될 수 있으며, 냉각 부재(125)는 이를 위해 냉매가 흐르는 냉각 라인으로 제공될 수 있다.

가열 부재(124) 및 냉각 부재(125)는 기판(W)이 공정 온도를 유지할 수 있도록 하기 위해 지지 유닛(120)의 내부에 설치될 수 있다. 일례로, 가열 부재(124)는 정전 척(122)의 내부에 설치될 수 있으며, 냉각 부재(125)는 베이스(121)의 내부에 설치될 수 있다.

한편, 냉각 부재(125)는 냉각 장치(chiller; 126)를 이용하여 냉매를 공급받을 수 있다. 냉각 장치(126)는 하우징(110)의 외부에 설치될 수 있다.

플라즈마 생성 유닛(130)은 방전 공간에 잔류하는 가스로부터 플라즈마를 발생시키는 것이다. 여기서, 방전 공간은 하우징(110)의 내부 공간 중에서 지지 유닛(120)의 상부에 위치하는 공간을 의미한다.

플라즈마 생성 유닛(130)은 유도 결합형 플라즈마(ICP; Inductively Coupled Plasma) 소스를 이용하여 하우징(110) 내부의 방전 공간에 플라즈마를 발생시킬 수 있다. 이 경우, 플라즈마 생성 유닛(130)은 상부 모듈(190)에 설치되는 안테나 유닛(antenna unit; 193)을 상부 전극으로 이용하고, 정전 척(122)을 하부 전극으로 이용할 수 있다.

그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 플라즈마 생성 유닛(130)은 용량 결합형 플라즈마(CCP; Capacitively Coupled Plasma) 소스를 이용하여 하우징(110) 내부의 방전 공간에 플라즈마를 발생시키는 것도 가능하다. 이 경우, 플라즈마 생성 유닛(130)은 도 2에 도시된 바와 같이 샤워 헤드(140)를 상부 전극으로 이용하고, 정전 척(122)을 하부 전극으로 이용할 수 있다. 도 2는 다른 실시 형태에 따른 기판 처리 시스템의 구조를 개략적으로 도시한 단면도이다.

다시 도 1을 참조하여 설명한다.

플라즈마 생성 유닛(130)은 상부 전극, 하부 전극, 상부 전원(131) 및 하부 전원(133)을 포함하여 구성될 수 있다.

상부 전원(131)은 상부 전극, 즉 안테나 유닛(193)에 전력을 인가하는 것이다. 이러한 상부 전원(131)은 플라즈마의 특성을 제어하도록 제공될 수 있다. 상부 전원(131)은 예를 들어, 이온 충격 에너지(ion bombardment energy)를 조절하도록 제공될 수 있다.

상부 전원(131)은 도 1에 단일 개 도시되어 있지만, 본 실시예에서 복수 개 구비되는 것도 가능하다. 상부 전원(131)이 복수 개 구비되는 경우, 기판 처리 시스템(100)은 복수 개의 상부 전원과 전기적으로 연결되는 제1 매칭 네트워크(미도시)를 더 포함할 수 있다.

제1 매칭 네트워크는 각각의 상부 전원으로부터 입력되는 상이한 크기의 주파수 전력들을 매칭하여 안테나 유닛(193)에 인가할 수 있다.

한편, 상부 전원(131)과 안테나 유닛(193)을 연결하는 제1 전송 선로(132) 상에는 임피던스 정합을 목적으로 제1 임피던스 정합 회로(미도시)가 마련될 수 있다.

제1 임피던스 정합 회로는 무손실 수동 회로로 작용하여 상부 전원(131)으로부터 안테나 유닛(193)으로 전기 에너지가 효과적으로(즉, 최대로) 전달되도록 할 수 있다.

하부 전원(133)은 하부 전극, 즉 정전 척(122)에 전력을 인가하는 것이다. 이러한 하부 전원(133)은 플라즈마를 발생시키는 플라즈마 소스 역할을 하거나, 상부 전원(131)과 더불어 플라즈마의 특성을 제어하는 역할을 할 수 있다.

하부 전원(133)은 도 1에 단일 개 도시되어 있지만, 상부 전원(131)과 마찬가지로 본 실시예에서 복수 개 구비되는 것도 가능하다. 하부 전원(133)이 복수 개 구비되는 경우, 복수 개의 하부 전원과 전기적으로 연결되는 제2 매칭 네트워크(미도시)를 더 포함할 수 있다.

제2 매칭 네트워크는 각각의 하부 전원으로부터 입력되는 상이한 크기의 주파수 전력들을 매칭하여 정전 척(122)에 인가할 수 있다.

한편, 하부 전원(133)과 정전 척(122)을 연결하는 제2 전송 선로(134) 상에는 임피던스 정합을 목적으로 제2 임피던스 정합 회로(미도시)가 마련될 수 있다.

제2 임피던스 정합 회로는 제1 임피던스 정합 회로와 마찬가지로 무손실 수동 회로로 작용하여 하부 전원(133)으로부터 정전 척(122)으로 전기 에너지가 효과적으로(즉, 최대로) 전달되도록 할 수 있다.

샤워 헤드 유닛(140)은 정전 척(122)과 하우징(110)의 내부에서 상하로 대향되도록 설치될 수 있다. 이러한 샤워 헤드 유닛(140)은 하우징(110)의 내부로 가스를 분사하기 위해 복수 개의 가스 분사 홀(gas feeding hole; 141)을 구비할 수 있으며, 정전 척(122)보다 더 큰 직경을 가지도록 제공될 수 있다.

한편, 샤워 헤드 유닛(140)은 실리콘 재질로 제공되거나, 금속 재질로 제공될 수 있다.

제2 가스 공급 유닛(160)은 샤워 헤드 유닛(140)을 통해 하우징(110)의 내부로 공정 가스(제2 가스)를 공급하는 것이다. 이러한 제2 가스 공급 유닛(160)은 제2 가스 공급원(161) 및 제2 가스 공급 라인(162)을 포함할 수 있다.

제2 가스 공급원(161)은 기판(W)을 처리하는 데에 이용되는 에칭 가스(etching gas)를 공정 가스로 공급하는 것이다. 이러한 제2 가스 공급원(161)은 에칭 가스로 불소(fluorine) 성분을 포함하는 가스(예를 들어, SF6, CF4 등의 가스)를 공급할 수 있다.

제2 가스 공급원(161)은 단일 개 구비되어 에칭 가스를 샤워 헤드 유닛(140)로 공급할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 제2 가스 공급원(161)은 복수 개 구비되어 공정 가스를 샤워 헤드 유닛(140)로 공급하는 것도 가능하다.

제2 가스 공급 라인(162)은 제2 가스 공급원(161)과 샤워 헤드 유닛(140)을 연결하는 것이다. 제2 가스 공급 라인(162)은 제2 가스 공급원(161)을 통해 공급되는 공정 가스를 샤워 헤드 유닛(140)으로 이송하여, 에칭 가스가 하우징(110)의 내부로 유입될 수 있도록 한다.

한편, 샤워 헤드 유닛(140)이 센터 영역(center zone), 미들 영역(middle zone), 에지 영역(edge zone) 등으로 분할되는 경우, 제2 가스 공급 유닛(160)은 샤워 헤드 유닛(140)의 각 영역으로 공정 가스를 공급하기 위해 가스 분배기(미도시)와 가스 분배 라인(미도시)을 더 포함할 수 있다.

가스 분배기는 제2 가스 공급원(161)으로부터 공급되는 공정 가스를 샤워 헤드 유닛(140)의 각 영역으로 분배하는 것이다. 이러한 가스 분배기는 제2 가스 공급 라인(161)을 통해 제2 가스 공급원(161)과 연결될 수 있다.

가스 분배 라인은 가스 분배기와 샤워 헤드 유닛(140)의 각 영역을 연결하는 것이다. 가스 분배 라인은 이를 통해 가스 분배기에 의해 분배된 공정 가스를 샤워 헤드 유닛(140)의 각 영역으로 이송할 수 있다.

한편, 제2 가스 공급 유닛(160)은 증착 가스(deposition gas)를 공급하는 제3 가스 공급원(미도시)을 더 포함하는 것도 가능하다.

제3 가스 공급원은 기판(W) 패턴의 측면을 보호하여 이방성 에칭이 가능해지도록 샤워 헤드 유닛(140)로 공급하는 것이다. 이러한 제3 가스 공급원은 C4F8, C2F4 등의 가스를 증착 가스로 공급할 수 있다.

월 라이너 유닛(170)은 공정 가스가 여기되는 과정에서 발생되는 아크 방전, 기판 처리 공정 중에 발생되는 불순물 등으로부터 하우징(110)의 내측면을 보호하기 위한 것이다. 이러한 월 라이너 유닛(170)은 하우징(110)의 내부에 상부와 하부가 각각 개방된 원통 형상으로 제공될 수 있다.

월 라이너 유닛(170)은 하우징(110)의 내측벽에 인접하도록 제공될 수 있다. 이러한 월 라이너 유닛(170)은 그 상부에 지지 링(171)을 구비할 수 있다. 지지 링(171)은 월 라이너 유닛(170)의 상부에서 외측 방향(즉, 제1 방향(10))으로 돌출 형성되며, 하우징(110)의 상단에 놓여 월 라이너 유닛(170)을 지지할 수 있다.

배플 유닛(180)은 플라즈마의 공정 부산물, 미반응 가스 등을 배기하는 역할을 한다. 이러한 배플 유닛(180)은 하우징(110)의 내측벽과 지지 유닛(120) 사이에 설치될 수 있다.

배플 유닛(180)은 환형의 링 형상으로 제공될 수 있으며, 상하 방향(즉, 제3 방향(30))으로 관통되는 복수 개의 관통 홀을 구비할 수 있다. 배플 유닛(180)은 관통 홀의 개수 및 형상에 따라 공정 가스의 흐름을 제어할 수 있다.

상부 모듈(190)은 하우징(110)의 개방된 상부를 덮도록 설치되는 것이다. 이러한 상부 모듈(190)은 윈도우 부재(191), 안테나 부재(192) 및 안테나 유닛(193)을 포함할 수 있다.

윈도우 부재(191)는 하우징(110)의 내부 공간을 밀폐시키기 위해 하우징(110)의 상부를 덮도록 형성되는 것이다. 이러한 윈도우 부재(191)는 판(예를 들어, 원판) 형상으로 제공될 수 있으며, 절연 물질(예를 들어, 알루미나(Al2O3))을 소재로 하여 형성될 수 있다.

윈도우 부재(191)는 유전체 창(dielectric window)을 포함하여 형성될 수 있다 윈도우 부재(191)는 제2 가스 공급 라인(162)이 삽입되기 위한 통공이 형성될 수 있으며, 하우징(110)의 내부에서 플라즈마 공정이 수행될 때 파티클(particle)의 발생을 억제하기 위해 그 표면에 코팅막이 형성될 수 있다.

안테나 부재(192)는 윈도우 부재(191)의 상부에 설치되는 것으로서, 안테나 유닛(193)이 그 내부에 배치될 수 있도록 소정 크기의 공간이 제공될 수 있다.

안테나 부재(192)는 하부가 개방된 원통 형상으로 형성될 수 있으며, 하우징(110)과 대응되는 직경을 가지도록 제공될 수 있다. 안테나 부재(192)는 윈도우 부재(191)에 탈착 가능하도록 제공될 수 있다.

안테나 유닛(193)은 상부 전극으로 기능하는 것으로서, 폐루프를 형성하도록 제공되는 코일이 장착된 것이다. 이러한 안테나 유닛(193)은 상부 전원(131)으로부터 공급되는 전력을 기초로 하우징(110)의 내부에 자기장 및 전기장을 생성하여, 샤워 헤드 유닛(140)를 통해 하우징(110)의 내부로 유입된 가스를 플라즈마로 여기시키는 기능을 한다.

안테나 유닛(193)은 평판 스파이럴(planar spiral) 형태의 코일을 장착할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 코일의 구조나 크기 등은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변경될 수 있다.

다음으로 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치에 대하여 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

기준값 결정 장치(200)는 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용되는 기준값을 결정하는 것이다. 이러한 기준값 결정 장치(200)는 데이터의 변화량(variance)과 바이어스(bias)의 편차에 강인한 값을 기준값으로 결정할 수 있다. 기준값 결정 장치(200)는 이를 통해 반도체 제조 설비에 대한 이상 감지 정확도를 향상시킬 수 있다.

도 3에 따르면, 기준값 결정 장치(200)는 예비 기준값 선정 모듈(210), 유사도 측정 모듈(220), 가중치 튜닝 모듈(230) 및 최종 기준값 생성 모듈(240)을 포함하여 구성될 수 있다.

기준값 결정 장치(200)는 연산 능력을 갖춘 프로세서가 탑재되는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 이 경우, 기준값 결정 장치(200)는 전원 모듈(미도시) 및 주제어 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.

전원 모듈은 기준값 결정 장치(200)를 구성하는 각각의 모듈 즉, 예비 기준값 선정 모듈(210), 유사도 측정 모듈(220), 가중치 튜닝 모듈(230), 최종 기준값 생성 모듈(240) 등이 작동할 수 있도록 전원을 공급하는 것이다.

주제어 모듈은 기준값 결정 장치(200)를 구성하는 각각의 모듈 즉, 예비 기준값 선정 모듈(210), 유사도 측정 모듈(220), 가중치 튜닝 모듈(230), 최종 기준값 생성 모듈(240) 등의 작동을 제어하는 것이다.

예비 기준값 선정 모듈(210)은 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 것이다. 이러한 예비 기준값 선정 모듈(210)은 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 중에서 예비 기준값을 선정할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 예비 기준값 선정 모듈(210)은 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들을 이용하여 소정의 값을 생성하며, 이 소정의 값을 예비 기준값으로 선정하는 것도 가능하다.

예비 기준값 선정 모듈(210)은 본 실시예에서 다양한 방법을 통해 N개의 예비 기준값을 선정할 수 있다(여기서, N은 2 이상의 자연수).

정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 중에서 예비 기준값을 선정하는 경우, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 예를 들어, 도 4의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들(310) 중에서 중간값에 해당하는 데이터(320)(즉, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들을 정렬하였을 때 중간에 위치하는 데이터)를 제1 예비 기준값으로 선택할 수 있다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제1 예시도이다.

정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 중에서 예비 기준값을 선정하는 경우, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 예를 들어, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 중에서 자신을 제외한 나머지 데이터들과의 유사도 거리(similarity distance)의 평균값이 최소인 데이터를 제2 예비 기준값으로 선택할 수도 있다.

예비 기준값 선정 모듈(210)이 제2 예비 기준값을 선택하는 경우를 예로 들어 설명하면, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들이 {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8}, {9}, {10}인 경우, 이 중에서 데이터 {1}이 선택되면, 데이터 {1}과 이 데이터 {1}을 제외한 나머지 데이터 {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8}, {9}, {10}을 비교하여, 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터를 제2 예비 기준값으로 선택할 수 있다.

즉, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 도 5의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들(310) 중에서 어느 하나의 데이터가 선택되면, 선택된 데이터와 이 선택된 데이터를 제외한 나머지 데이터들과의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터(330)를 제2 예비 기준값으로 선택할 수 있다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제2 예시도이다.

한편, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들을 이용하여 소정의 값을 생성하여 예비 기준값으로 선정하는 경우, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 예를 들어, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 모두(즉, 자신을 포함한 모든 데이터들)와의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터를 생성하여 제3 예비 기준값으로 선정할 수 있다.

예비 기준값 선정 모듈(210)이 제3 예비 기준값을 선택하는 경우를 예로 들어 설명하면, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들이 {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8}, {9}, {10}인 경우, 이 중에서 무작위로 데이터 {5}가 선택되면, 데이터 {5}과 이 데이터 {5}을 포함한 모든 데이터 {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8}, {9}, {10}을 비교하고, 이후 무작위로 데이터 {3}이 선택되면, 데이터 {3}과 이 데이터 {3}을 포함한 모든 데이터 {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}, {7}, {8}, {9}, {10}을 비교하여, 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터를 제3 예비 기준값으로 생성할 수 있다. 상기에서, 무작위로 데이터를 선택하는 것은 2회로 설명하였으나, 본 실시예에서 무작위로 데이터를 선택하는 것은 P회 반복될 수 있다(여기서, P는 1 이상의 자연수).

즉, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 도 6의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들(310) 중에서 어느 하나의 데이터가 선택되면, 선택된 데이터와 이 선택된 데이터를 포함한 모든 데이터들과의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터(340)를 제3 예비 기준값으로 생성할 수 있다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 장치를 구성하는 예비 기준값 선정 모듈의 예비 기준값 선정 방법을 설명하기 위한 제3 예시도이다.

다시 도 3을 참조하여 설명한다.

유사도 측정 모듈(220)은 예비 기준값 선정 모듈(210)에 의해 선정된 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 것이다. 유사도 측정 모듈(220)은 예를 들어, 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 대해 유사도를 측정할 수 있다.

유사도 측정 모듈(220)은 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 경우, 유클리디안 거리(Euclidean distance), 코사인 유사도(Cosine similarity), 자카드 유사도(Jaccard similarity), 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance), 맨허튼 거리(Manhattan distance) 등을 이용할 수 있다.

가중치 튜닝 모듈(230)은 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치를 튜닝(tuning)하는 것이다. 가중치 튜닝 모듈(230)은 예를 들어, 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 적용할 가중치를 튜닝할 수 있다.

가중치 튜닝 모듈(230)은 센서(I/O; Input/Output)의 특징에 따라 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 적용할 가중치를 튜닝할 수 있다. 가중치 튜닝 모듈(230)은 예를 들어, 다음과 같은 절차에 따라 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 적용할 가중치를 튜닝할 수 있다.

먼저, 가중치 튜닝 모듈(230)은 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치를 동일한 기준값으로 결정할 수 있다. 가중치 튜닝 모듈(230)은 예를 들어, 0.5를 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치로 결정할 수 있다.

이후, 가중치 튜닝 모듈(230)은 센서의 특징(예를 들어, 종류)에 따라 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치를 기준값에서 튜닝할 수 있다. 가중치 튜닝 모듈(230)은 예를 들어, 제1 예비 기준값과 제2 예비 기준값을 0.5에서 0.1로 튜닝하고, 제3 예비 기준값을 0.5에서 0.8로 튜닝할 수 있다.

가중치 튜닝 모듈(230)은 센서의 특징에 따라 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 적용할 가중치를 튜닝하는 경우, 예비 기준값을 선정하는 데에 이용되는 데이터들의 특성에 따라 제1 예비 기준값, 제2 예비 기준값, 제3 예비 기준값 등에 적용할 가중치를 튜닝할 수 있다.

가중치 튜닝 모듈(230)은 예를 들어, 예비 기준값을 선정하는 데에 이용되는 데이터들이 변화량(variance)가 큰 데이터(예를 들어, 진동과 관련된 데이터)인 경우, 제3 예비 기준값에 적용할 가중치가 제1 예비 기준값 및 제2 예비 기준값에 적용할 가중치보다 큰 값을 가지도록 제3 예비 기준값에 적용할 가중치를 튜닝할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 가중치 튜닝 모듈(230)은 제1 예비 기준값 및 제2 예비 기준값에 적용할 가중치가 제3 예비 기준값에 적용할 가중치보다 작은 값을 가지도록 제1 예비 기준값 및 제2 예비 기준값에 적용할 가중치를 튜닝하는 것도 가능하다.

최종 기준값 생성 모듈(240)은 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용되는 최종 기준값을 생성하는 것이다. 이러한 최종 기준값 생성 모듈(240)은 최종 거리(distance)를 산출한 후, 이 최종 거리를 소정의 값에 반영하여 최종 기준값을 생성할 수 있다.

최종 기준값 생성 모듈(240)은 최종 거리를 산출하는 경우, 유사도 측정 모듈(220)에 의해 측정된 각각의 예비 기준값의 유사도, 가중치 튜닝 모듈(230)에 의해 튜닝된 각각의 예비 기준값의 가중치 등을 이용하여 최종 거리를 산출할 수 있다. 최종 기준값 생성 모듈(240)은 예를 들어, 다음 수학식 1을 이용하여 가중된 총합(weighted summation)을 최종 거리로 결정할 수 있다.

상기에서, distance는 최종 거리를 의미하며, *는 곱셈 연산을 의미한다. 또한, α_i는 각각의 예비 기준값의 가중치를 의미하며, distance_i는 각각의 예비 기준값과 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 간 유사도 거리(similarity distance)를 의미한다.

한편, 최종 기준값 생성 모듈(240)은 최종 거리가 반영될 소정의 값으로 예비 기준값 선정 모듈(210)에 의해 선정된 복수 개의 예비 기준값 중에서 어느 하나의 예비 기준값을 이용할 수 있다. 그러나 본 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 최종 기준값 생성 모듈(240)은 최종 거리가 반영될 소정의 값으로 사전에 정해진 바 있는 임의의 값을 이용하는 것도 가능하다.

이상 도 3 내지 도 6을 참조하여 기준값 결정 장치(200)에 대하여 설명하였다. 본 실시예에 따른 기준값 결정 장치(200)는 반도체 제조 설비의 이상 감지 정확도를 향상시키기 위한 기준값을 결정하는 것이다. 이러한 기준값 결정 장치(200)는 예비 기준값을 N개 선정한 후, 각각에 대해 유사도를 측정하며, 가중된 총합(weighted summation) 결과를 최종 거리로 설정하여, 결과값의 변화량(variance)을 최소화할 수 있다. 즉, 기준값 결정 장치(200)는 예비 기준값을 1개가 아닌 N개로 설정하여 비교하고, 정상값의 데이터 중 대표할 만한 한 개의 값을 선택하는 방식 뿐만 아니라 유사도 거리를 최소화하는 새로운 데이터를 생성하는 방식을 통해 변화량과 바이어스 모두에 강인한 기준값을 만들어 낼 수 있다.

이상 설명한 기준값 결정 장치(200)의 특징을 다시 한번 정리하여 보면 다음과 같다.

첫째, 기준값 결정 장치(200)는 정상값으로 판정된 여러 데이터들 중에서 다양한 방법에 의해 예비 기준값을 N개 선정한 후 각각에 대해 유사도를 측정할 수 있다.

기준값 결정 장치(200)는 중간에 위치한, 평균값이 중간인 데이터 한 개를 선택하여 얻은 레퍼런스 1(reference 1), 자신을 제외한 나머지 데이터들과의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터 한 개를 선택하여 얻은 레퍼런스 2(reference 2), 모든 데이터와의 유사도 거리의 평균값이 최소가 되도록 새로운 신호(signal) 한 개를 생성하여 얻은 레퍼런스 3(reference 3) 등을 N개의 예비 기준값으로 선정할 수 있다.

둘째, 기준값 결정 장치(200)는 N개의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정한 후, 가중된 총합(weighted summation) 결과를 최종 거리(distance)로 설정할 수 있다. 가중치 총합은 예를 들어, 0.1 * distance 1 + 0.1 * distance 2 + 0.8 * distance 3에 의해 산출될 수 있다.

셋째, 기준값 결정 장치(200)는 센서(IO)의 특징에 따라 예비 기준값에 대한 가중치를 튜닝할 수 있다. 기준값 결정 장치(200)는 예를 들어, 진동 등과 같이 데이터마다 변화량(variance)가 큰 IO인 경우에는 레퍼런스 3의 가중치를 높이는 것이 유리할 수 있다.

기준값 결정 장치(200)는 변화량이 큰 데이터들에 대해서는 레퍼런스 3의 가중치를 높일 수 있다. 파동(wave)이 강한 데이터들에 대해 레퍼런스 1 또는 레퍼런스 2만을 기준값으로 선정할 경우, 유사도 거리는 큰 변화량을 가질 수밖에 없으므로, 레퍼런스 3의 가중치를 높이는 것이 바람직하다.

넷째, 기준값 결정 장치(200)는 여러 예비 가중치의 유사도 거리를 기초로 센서의 특징에 따른 가중된 총합(weighted summation)으로 산출함으로써 결과값에 대한 변화량 감소 효과를 얻을 수 있다.

다음으로 기준값 결정 장치(200)의 기준값 결정 방법에 대하여 설명한다. 기준값 결정 방법은 통상의 알고리즘 형태의 소프트웨어(예를 들어, 프로그램)로 구현될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준값 결정 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다. 이하 설명은 도 3 및 도 7을 참조한다.

먼저, 예비 기준값 선정 모듈(210)은 복수 개의 예비 기준값을 선정한다(S410). 이때 예비 기준값 선정 모듈(210)은 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들 중에서 예비 기준값을 선정할 수 있으며, 정상값으로 판정된 다수 개의 데이터들을 이용하여 소정의 값을 생성하며, 이 소정의 값을 예비 기준값으로 선정할 수 있다.

이후, 유사도 측정 모듈(220)은 예비 기준값 선정 모듈(210)에 의해 선정된 예비 기준값에 대해 유사도를 측정한다(S420).

이후, 가중치 튜닝 모듈(230)은 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치를 튜닝한다(S430). 본 실시예에서 S430 단계는 생략될 수도 있다. 이 경우, 각각의 예비 기준값에 적용할 가중치를 동일한 값으로 설정할 수 있다. 한편, S430 단계는 S420 단계와 동시에 수행되거나, S420 단계보다 먼저 수행되는 것도 가능하다.

이후, 최종 기준값 생성 모듈(240)은 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용되는 최종 기준값을 생성한다(S440).

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 기판 처리 시스템 200: 기준값 결정 장치
210: 예비 기준값 선정 모듈 220: 유사도 측정 모듈
230: 가중치 튜닝 모듈 240: 최종 기준값 생성 모듈

Claims (10)

1. 정상값으로 판정된 데이터들을 기초로 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 예비 기준값 선정 모듈;
   각각의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 유사도 측정 모듈; 및
   상기 복수 개의 예비 기준값 및 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도를 기초로 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용하는 최종 기준값을 생성하는 최종 기준값 생성 모듈을 포함하며,
   상기 예비 기준값 선정 모듈은 복수 개의 예비 기준값 중 적어도 하나의 예비 기준값을, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 데이터로 선택하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 예비 기준값 선정 모듈은 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 예비 기준값을 선택하는 경우, 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 중간값에 해당하는 데이터를 예비 기준값으로 선택하거나, 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 선택된 데이터와 나머지 데이터들과의 유사도 거리(similarity distance)의 평균값이 최소인 데이터를 예비 기준값으로 선택하며,
   정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 데이터를 예비 기준값으로 선정하는 경우, 정상값으로 판정된 모든 데이터들과의 유사도 거리의 평균값이 최소인 데이터를 예비 기준값으로 선정하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝하는 가중치 튜닝 모듈을 더 포함하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 가중치 튜닝 모듈은 센서의 종류에 따라 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
6. 제 4 항에 있어서,
   상기 가중치 튜닝 모듈은 정상값으로 판정된 데이터들이 변화량이 기준값 이상인 데이터들인 경우, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 예비 기준값에 적용하는 가중치를 정상값으로 판정된 데이터들 중에서 선택된 예비 기준값에 적용하는 가중치보다 크게 하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 최종 기준값 생성 모듈은 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도 및 상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 기초로 최종 거리를 산출하며, 상기 최종 거리를 기초로 상기 최종 기준값을 생성하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 최종 기준값 생성 모듈은 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도로 상기 각각의 예비 기준값과 정상값으로 판정된 데이터들 간 유사도 거리를 이용하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 장치.
9. 정상값으로 판정된 데이터들을 기초로 복수 개의 예비 기준값을 선정하는 단계;
   각각의 예비 기준값에 대해 유사도를 측정하는 단계; 및
   상기 복수 개의 예비 기준값 및 상기 각각의 예비 기준값에 대한 유사도를 기초로 반도체 제조 설비를 점검하는 데에 이용하는 최종 기준값을 생성하는 단계를 포함하며,
   상기 선정하는 단계는 복수 개의 예비 기준값 중 적어도 하나의 예비 기준값을, 정상값으로 판정된 데이터들을 이용하여 신규 생성한 데이터로 선택하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 각각의 예비 기준값에 적용하는 가중치를 튜닝하는 단계를 더 포함하는 반도체 제조 설비 점검을 위한 기준값 결정 방법.

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