KR20040080724A - Sputter process simulation method using monte carlo method - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A sputter process simulation method using a Monte-Carlo method is provided to predict topography of a substrate by considering a scattering effect between target atoms and calculating emission distribution of the target atoms. CONSTITUTION: A simulator sets up a processor and performs a reset process(201). The processor performs a calculation process. Each processor calculates information of a target from an input variable(203). Each processor calculates stopping force before an ion implantation process is performed(204). The ion implantation process is performed(205). Each processor calculates tracks of all atoms(206). Each processor calculates a collision phenomenon by using a chain collision algorithm(207). The implanted ion energy is compared with the predetermined energy of the target(208). Ions are implanted when the implanted ion energy is less than the predetermined energy of the target(209). Output results of each processor are formed after the simulation process is completed(210). The output results are transmitted to a central processor(211). The central processor processes the output results and transmits the processed results to a postprocess system(212).

Description

몬테카를로 방식을 이용한 스퍼터 공정 시뮬레이션 방법{SPUTTER PROCESS SIMULATION METHOD USING MONTE CARLO METHOD}SPUTTER PROCESS SIMULATION METHOD USING MONTE CARLO METHOD}

본 발명은 반도체 집적회로 제작에 있어서 금속 박막 증착 공정으로 가장 널리 알려진 방법중의 하나인 스퍼터 증착 공정을 모의 실험하는 것으로서, 효율적인 계산 시간을 위한 알고리즘을 사용하여 스퍼터 타겟 원자의 3차원 거동을 수치 계산하고 타겟에서의 스퍼터율 및 타겟 원자의 3차원 방출 분포 계산하는 시뮬레이터 제작에 관한 것이다.The present invention simulates the sputter deposition process, one of the most widely known methods for metal thin film deposition in semiconductor integrated circuit fabrication, and numerically calculates the three-dimensional behavior of sputter target atoms using an algorithm for efficient computation time. And a three-dimensional emission distribution calculation of the sputter rate at the target and the target atom.

스퍼터 증착 방법은 다양한 물질을 쉽고 효율적으로 증착시킬 수 있다는 장점으로 박막 증착에 있어서 가장 필수적인 방법중의 하나이다. 이러한 스퍼터 공정의 장점 때문에 주요 반도체 공정에서는 스퍼터 공정을 채택하고 있으며, 개선된 스퍼터 리액터 시스템 개발에 박차를 가하고 있다. 그러나, 개발비용과 리스크(risk)를 줄이기 위해서는 실제 라인에 투입하기 이전에 스퍼터 증착 원자의 분포를 모의 실험할 필요가 있다.The sputter deposition method is one of the most essential methods for thin film deposition because it can deposit various materials easily and efficiently. Because of the advantages of the sputter process, major semiconductor processes are adopting the sputter process and are spurring the development of improved sputter reactor systems. However, to reduce development costs and risks, it is necessary to simulate the distribution of sputter deposition atoms prior to putting them on the line.

타겟에서 방출되는 입자의 궤적 및 타겟내에서 입자의 산란 현상은 정확한 스퍼터 증착률을 예측하는데 있어 기본적인 원인을 제공한다. 타겟 원자의 방출 분포를 계산하기 위해서, 많은 연구 기관에서는 해석함수를 사용한 방법을 시도하였다. D. S. Bang은 1995년 IEEE IEDM 국제 학회에서 여현(cosine)함수로 정의된해석함수를 사용함으로써 타겟 원자의 방출 분포를 설명하였다.The trajectory of the particles emitted from the target and the scattering of the particles within the target provide a fundamental reason for predicting accurate sputter deposition rates. In order to calculate the emission distribution of target atoms, many research institutes have attempted to use analytical functions. D. S. Bang described the emission distribution of target atoms by using an analysis function defined by the cosine function at the IEEE IEDM International Conference in 1995.

스퍼터 타겟 원자의 방출 분포를 계산하는 또 다른 방법으로 1995년 IEEE IEDM 국제 학회에서 Y. Yamada가 발표한바있는 분자동력학 방법이 있으며, J. F. Ziegler과 Y. Yamamura는 각각 1984년 Applied Physics 논문 및 1995년 Journal of Vacuum Science Technology 논문에서 몬테카를로 방법을 사용하여 타겟 원자의 스퍼터율(sputter yield) 및 방출 분포를 발표한바 있다.Another method of calculating the emission distribution of sputter target atoms is the molecular dynamics method presented by Y. Yamada at the IEEE IEDM International Conference in 1995, JF Ziegler and Y. Yamamura, respectively, in the 1984 Applied Physics Paper and 1995 Journal. In the article of Vacuum Science Technology, the Monte Carlo method was used to report the sputter yield and emission distribution of target atoms.

그러나, 해석 함수를 이용한 접근 방법은 시뮬레이션의 속도면에선 빠를 수 있으나 물리적인 현상을 기반으로 하는 몬테카를로 방법 및 분자동력학(molecular dynamics) 방법에 비해 결과의 응용성 및 정확성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이하 첨부 도면 제1a도를 참조하여 종래의 해석 함수가 지니는 문제점을 상술하고자 한다.However, the approach using the analytical function may be faster in terms of simulation speed, but has a disadvantage in that the applicability and accuracy of the results are much lower than those of the physical phenomena-based Monte Carlo method and molecular dynamics method. Hereinafter, a problem with a conventional analysis function will be described in detail with reference to FIG. 1A of the accompanying drawings.

즉, 수식에서 타겟 식각 변수(target erosion: Er)와 타겟 방출 변수(target emission: Em)는 실험 데이터에 근거하며 기판과 타겟 사이의 거리(R)과 입사각을 함수로 하는 여현함수와의 조합으로 타겟에서 방출되는 원자들의 분포를 구현한다. 그러나, 이러한 해석 함수는 실험 데이터에 의존하기 때문에 여러 가지 물질에 대한 스퍼터율 및 방출 분포를 구현하기 어려우며, 단순한 여현함수 만으로는 이온의 입사각에 따른 스퍼터 방출 분포를 구현하기 어려운 단점이 있다.That is, in the equation, the target erosion (Er) and the target emission (Em) are based on experimental data and are a combination of the cosine function that functions as a function of the distance (R) and the angle of incidence between the substrate and the target. Implement the distribution of atoms released from the target. However, since these analytical functions depend on experimental data, it is difficult to implement sputter rate and emission distribution for various materials, and it is difficult to realize sputter emission distribution according to the incident angle of ions with only a simple cosine function.

분자동력학 방법은 원자 상호간의 힘에 관계하는 여러 가지 성분들로 입자간의 모든 결합 에너지를 계산하므로 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수있다. 그러나, 분자동력학 방법은 원자간의 충돌 계산에 있어서 주입되는 이온과 모든 타겟 원자의 결합 에너지를 고려하므로 타겟 원자의 개수가 증가함에 따라 시뮬레이션의 속도가 현저히 감소하며, 양의 컴퓨터 메모리를 사용하게 되므로 효율면에서 다른 방법에 비해 크게 뒤떨어진다.Molecular dynamics method calculates all binding energy between particles with various components related to the force between atoms, so that more accurate and reliable result can be obtained. However, the molecular dynamics method takes into account the binding energy of the implanted ions and all target atoms in the collision calculation between atoms, so that the speed of the simulation decreases significantly as the number of target atoms increases, resulting in the use of positive computer memory. It is far behind in other ways.

이에 반해, 몬테카를로 방식은 원자간의 2진 충돌을 가정하여 계산하며, 난수를 이용하여 원자간의 산란을 고려하므로 컴퓨터의 효율면에서나 결과의 정확도면에서 다른 방법에 비하여 우수하며, 가장 널리 사용된다. 그러나, 기존의 몬테카를로 방식에 의한 스퍼터 시뮬레이션 역시 수행 속도은 여전히 큰 문제로 지적되며, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 방법을 개발할 필요가 있다.In contrast, the Monte Carlo method assumes binary collisions between atoms, and considers scattering between atoms using random numbers, which is superior to other methods in terms of computer efficiency and accuracy of results, and is most widely used. However, the existing Monte Carlo method sputter simulation is also pointed out that the speed is still a big problem, it is necessary to develop a method that can solve these problems.

따라서, 본 발명의 제1 목적은 몬테카를로 방법을 사용하여 타겟 원자간의 산란 효과를 고려하고 타겟으로부터 원자의 방출 분포를 계산하여 기판의 토포그래피 형상을 예측할 수 있는 수치해석기를 개발하는데 있다.Accordingly, a first object of the present invention is to develop a numerical analyzer capable of predicting the topographical shape of a substrate by considering the scattering effect between target atoms using the Monte Carlo method and calculating the emission distribution of atoms from the target.

본 발명의 제2 목적은 상기 제1 목적에 부가하여, 물리적 현상에 의거한 종래의 수치 해석 방법에서 큰 문제로 대두되었던 컴퓨터 수행 시간 문제를 줄이기 위해서 새로운 함수의 적용 및 CRAY T3E 슈퍼컴퓨터를 이용한 병렬컴퓨팅 방법을 적용함으로써 사용자에게 빠른 시간안에 결과를 제공하는데 있다.The second object of the present invention, in addition to the first object, is to apply a new function and parallel using a CRAY T3E supercomputer to reduce the computer execution time problem, which is a big problem in the conventional numerical analysis method based on physical phenomena. By applying a computing method, the user is provided with a result in a short time.

본 발명의 제3 목적은 상기 제1 목적에 부가하여, 스퍼터 증착을 포함하여 스퍼터 에칭 공정, 바이어스 스퍼터링 공정, 이온 빔 스퍼터링 시스템 등 여러 가지 공정에 직접 적용 가능한 시뮬레이터를 제작하는데 있다.In addition to the first object, a third object of the present invention is to fabricate a simulator that can be directly applied to various processes including sputter deposition, a sputter etching process, a bias sputtering process, and an ion beam sputtering system.

도1a는 종래의 해석적 방법을 사용하여 나타낸 스퍼터 타겟 원자의 방출 분포도.1A is an emission distribution diagram of sputter target atoms shown using a conventional analytical method.

도2a는 병렬 처리 방법에 의한 스퍼터 시뮬레이터의 흐름도.2A is a flowchart of a sputter simulator by a parallel processing method.

도2b는 입사한 이온과 타겟 원자간의 연쇄 충돌 과정을 나타낸 알고리즘.Figure 2b is an algorithm showing a chain collision process between the incident ions and target atoms.

도2c는 시뮬레이션 수행 시간의 단축을 위한 깊이 제한 함수를 나타내는 그림.2C is a diagram showing a depth limit function for shortening a simulation execution time.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

301 : 충돌을 일으키는 1차적인 충돌 원자(primary knock on atom: PKA)301: primary knock on atom (PKA) causing the collision

302 : 충돌을 받는 2차적인 충돌 원자(secondary knock on atom: SKA)302: secondary knock on atom (SKA)

303 : 원자들의 여러 가지 정보를 저장하기 위한 1차원 배열303: one-dimensional array for storing various information of atoms

401 : 주입 이온401: Implantation Ion

402 : 타겟 원자402: target atom

403 : 시뮬레이션 제한 깊이403 simulation depth limit

404 : 주입되는 이온의 감소 좌표계에서의 에너지404: energy in the reduced coordinate system of implanted ions

405 : 타겟 원자의 screening 길이405: screening length of the target atom

406 : 타겟 원자의 원자 밀도406: atomic density of the target atom

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 계산 시간의 증대를 위해 병렬컴퓨테이션을 적용하는 단계, 타겟의 시뮬레이션 깊이에 제한을 두는 함수를 적용하는 단계, 몬테카를로 방법을 사용하여 원자간의 충돌 산란각을 계산하는 단계, 타겟 내부 원자들의 연쇄 산란 효과(collision cascade)를 계산하는 단계, 타겟에서 방출되는 원자의 분포를 계산하는 단계 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 스퍼터 공정 시뮬레이터의 제작 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention is to apply a parallel computation to increase the computation time, to apply a function that limits the simulation depth of the target, to calculate the collision scattering angle between atoms using the Monte Carlo method And a step of calculating a chain scattering effect of the target internal atoms, a step of calculating a distribution of atoms released from the target.

이하, 본 발명에 따른 스퍼터 공정 시뮬레이터 제작 방법의 바람직한 실시 예를 첨부 도면 제2a도 내지 제2c도를 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of a method for manufacturing a sputter process simulator according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2A to 2C.

제2a도는 몬테카를로 방법을 이용한 병렬 처리 알고리즘을 나타낸다. 초기에 사용자로부터 공정조건을 입력받으면 시뮬레이터는 병렬처리를 위해 사용하고자 하는 프로세서를 설정하고, 초기화시킨다(201). 각각 연산이 할당된 프로세서는 다른 프로세서와 독립적으로 계산을 수행한다. 각각의 프로세서는 주어진 입력 변수(202)로부터 타겟의 물질 정보를 계산(203)하고 이온의 주입 전에 원자의 정지력 계산(204)을 수행한다.Figure 2a shows a parallel processing algorithm using the Monte Carlo method. Upon receiving the process condition from the user initially, the simulator sets up and initializes a processor to be used for parallel processing (201). Processors to which each operation is assigned perform calculations independently of the other processors. Each processor calculates 203 material information of the target from a given input variable 202 and performs an atomic stop force calculation 204 before implantation of ions.

이온이 주입(205)되면 충돌시에 발생하는 모든 원자들의 자취를 계산(206)하고 연쇄 충돌 알고리즘(207)에 의거하여 충돌을 받은 원자가 발생시킬 수 있는 충돌 현상까지 계산한다. 주입된 이온의 에너지는 매 충돌마다 타겟 내부에서 미리 지정된 에너지와 비교(208)하게 되며 만약 이 에너지보다 작게 된다면 이온은 정지한 것으로 정의되고 다른 이온을 주입(209)시킨다. 사용자가 정의한 모든 이온의 시뮬레이션이 완료되면, 각 프로세서의 출력 결과를 형성(210)한 뒤 그 결과를 중앙 프로세서에 전송한다(211). 중앙 프로세서는 전송 받은 데이터를 적절히 처리한 다음 후처리계로 데이터를 전송(212)하여 최종 결과를 도시한다.When ions are implanted (205), the traces of all atoms generated at the time of collision are calculated (206) and based on the chain collision algorithm (207), the collision phenomenon that a collided atom can generate is calculated. The energy of the implanted ions is compared 208 with a predetermined energy inside the target at every collision and if less than this energy is defined as stationary and implanted 209 with other ions. When the simulation of all user-defined ions is completed, an output result of each processor is formed 210, and the result is transmitted to the central processor (211). The central processor properly processes the received data and then transmits the data to the post-processing system 212 to show the final result.

제2b도는 상기 제2a도의 충돌 과정 중 원자간의 연쇄 충돌 효과를 고려하기 위한 알고리즘을 나타낸다. 스퍼터 시뮬레이터의 연쇄충돌 알고리즘은 입사 이온과 충돌하여 생긴 입자(knock-on atom)가 타겟 내에서 멈추거나, 외부로 발산되어 더 이상 계산을 수행할 수 없을 때까지 계속하여 수행한다. 즉, 충돌을 받은 입자는 다른 원자에 충돌을 일으키고 이런 일련의 과정이 연속적으로 수행된다. 이때, 에너지를 가지고 충돌을 일으키는 원자를 1차적인 충돌 원자(primary knock-on atom: PKA)로 정의하고, PKA의 충돌로 에너지를 받은 원자를 2차적인 충돌 원자(secondary knock-on atom: SKA)라 정의하기로 한다.FIG. 2b illustrates an algorithm for considering the effect of chain collision between atoms during the collision process of FIG. 2a. The chain collision algorithm of the sputter simulator is continuously performed until the knock-on atom that has collided with the incident ions stops in the target or is emitted to the outside and can no longer perform calculations. That is, the collided particles collide with other atoms and this series of processes is carried out continuously. In this case, an atom that collides with energy is defined as a primary knock-on atom (PKA), and an atom that is energized by a collision of PKA is a secondary knock-on atom (SKA). To be defined.

이온에 의해서 처음 충돌을 받은 원자는 i=1이란 라벨을 붙여지고, 새로운 원자와의 충돌 후 PKA는 i+1로, SKA는 i로 라벨이 붙여진다. 만일 PKA가 스퍼터 되었거나, 타겟 원자의 격자 에너지 보다 작아져서 더 이상 연쇄충돌을 수행하지 않는다면, 프로그램은 다시 라벨 i로 가서 이전의 과정을 다시 수행하게된다. 이때에, SKA는 PKA가 되어 PKA와 같은 방법으로 계산을 수행하게 된다. 이런 과정 후에 최종적으로 i=0까지 (이온 자신으로) 도달하게 된다. 그 후에 이온은 다음 원자와 충돌을 일으켜 전술한 과정을 다시 수행하게 된다. 이때, 각각의 원자들은 타겟 표면에서의 깊이, 현재의 에너지, 위치, 움직이는 방향에 대한 정보를 가지고 이동한다.Atoms first impacted by ions are labeled i = 1, and after collision with new atoms, PKA is labeled i + 1 and SKA is labeled i. If the PKA is sputtered or less than the lattice energy of the target atom and no longer performs a chain collision, the program will go back to label i and perform the previous process again. At this time, SKA becomes PKA to perform calculation in the same manner as PKA. After this, it finally reaches i = 0 (to the ion itself). The ions then collide with the next atom to perform the above process again. Each atom moves with information about its depth, current energy, location, and direction of movement on the target surface.

스퍼터 시뮬레이션에서 주입된 이온은 정지하고 있는 타겟 원자와 충돌하여에너지를 전달한다. 이때, 정지하고 있던 타겟 원자는 에너지를 받아 다른 타겟 원자로 충돌을 일으키는 과정이 반복되며, 모든 입자들이 타겟내부에서 정지하거나 외부로 방출될 때까지 계속된다. 이러한 일련의 과정에서 시뮬레이션 수행 시간은 전체적인 충돌회수에 비례하여 증가되며 주입되는 이온의 에너지가 클수록 시뮬레이션의 수행 시간은 길어지게 된다.In the sputter simulation, the implanted ions collide with stationary target atoms to transfer energy. At this time, the stationary target atom receives energy and repeats a process of colliding with another target atom, and continues until all particles stop inside or are released to the target. In this series of processes, the simulation execution time increases in proportion to the overall number of collisions, and the larger the energy of implanted ions, the longer the simulation execution time.

그러나, 스퍼터 공정에서는 외부로 방출되어 나오는 입자들의 분포만을 고려하기 때문에 타겟 내부에서의 산란은 중요하지 않으며, 수행 시간의 효율을 위해 적절한 함수를 도입하여 타겟 표면에서의 충돌 과정만을 고려해 주어야 한다.However, in the sputtering process, scattering in the target is not important because only the distribution of particles emitted to the outside is considered, and only the collision process on the target surface should be considered by introducing an appropriate function for efficiency of execution time.

제2c도는 본 발명에서 적용한 입자간의 충돌 깊이 제한 함수를 나타낸 그림으로서, 감소 좌표계에서 주입되는 이온의 에너지(404), 타겟 원자의 screening 길이(405), 타겟의 원자 밀도(406)의 함수로 구현된다. 이러한, 함수의 적용으로 시뮬레이션의 수행 시간은 최대 5배 이상의 감소 효과를 보였다.Figure 2c is a diagram showing the collision depth limit function between the particles applied in the present invention, implemented as a function of the energy 404 of the implanted ion in the reduced coordinate system, the screening length 405 of the target atom, the atomic density of the target 406 do. As a result of the application of the function, the execution time of the simulation was reduced up to 5 times or more.

전술한 내용은 후술할 발명의 특허 청구 범위를 보다 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 개설하였다. 본 발명의 특허 청구 범위를 구성하는 부가적인 특징과 장점들이 이하에서 상술될 것이다. 개시된 본 발명의 개념과 특정 실시 예는 본 발명과 유사 목적을 수행하기 위한 다른 시뮬레이터의 제작이나 수정의 기본으로서 즉시 사용될 수 있음이 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 인식되어야 한다.The foregoing has outlined rather broadly the features and technical advantages of the present invention to better understand the claims of the invention which will be described later. Additional features and advantages that make up the claims of the present invention will be described below. It should be appreciated by those skilled in the art that the conception and specific embodiments of the disclosed subject matter can be used immediately as a basis for the fabrication or modification of other simulators for carrying out similar purposes to the present invention.

즉, 본 발명의 바람직한 제2 실시 예로서, 상기 시뮬레이터에서 제공하는 타겟 원자의 스퍼터율 및 방출 분포는 스퍼터 에칭 공정, 바이어스 스퍼터링 시스템,이온 빔 스퍼터링 시스템 등 여러 가지 공정에 적용하여 결과를 예측할 수 있도록 사용되어질 수 있을 것이다.That is, in the second preferred embodiment of the present invention, the sputter rate and emission distribution of the target atoms provided by the simulator may be applied to various processes such as a sputter etching process, a bias sputtering system, and an ion beam sputtering system to predict a result. Could be used.

또한, 본원 발명의 양호한 제3 실시 예로서, 상기 시뮬레이터의 결과를 바탕으로 표면 진화 시뮬레이터에 입력값을 제공함으로써 스퍼터 공정시 기판의 토포그래피를 예측할 수 있을 것이다.In addition, as a third preferred embodiment of the present invention, it is possible to predict the topography of the substrate during the sputtering process by providing an input to the surface evolution simulator based on the results of the simulator.

본 발명에서 개시된 발명 개념과 실시 예가 본 발명의 동일 목적을 수행하기 위하여 다른 시뮬레이터의 제작이나 수정의 기본으로서 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 사용되어질 수 있을 것이다. 또한, 당해 기술 분야의 숙련된 사람에 의한 그와 같은 수정 또는 변경된 등가 수치해석기는 특허 청구 범위에서 기술한 발명의 사상이나 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변화, 치환 및 변경이 가능하다.The inventive concepts and embodiments disclosed in the present invention may be used by those skilled in the art as a basis for making or modifying other simulators for carrying out the same purposes of the present invention. In addition, such modified or modified equivalent numerical solver by those skilled in the art may be various changes, substitutions and changes without departing from the spirit or scope of the invention described in the claims.

이상과 같이 본 발명에 따른 반도체 공정 시뮬레이터의 제작은 종래의 스퍼터 시뮬레이터가 지니는 문제점을 해결하고 보완해 나가기 위한 것으로서, 본 발명은 물리적인 메카니즘에 바탕을 둔 몬테카를로 방식을 사용하여 원자간의 산란 과정을 계산하고, 효율적인 계산 시간을 위하여 병렬컴퓨팅을 적용함으로써 사용자가 실험에 의존하지 않더라도 손쉽게 스퍼터 공정 결과를 얻을 수 있도록 하는데 있다. 또한, 상기 시뮬레이터에서 제공하는 타겟 원자의 스퍼터율 및 방출 분포는 스퍼터 에칭 공정, 바이어스 스퍼터링 시스템, 이온 빔 스퍼터링 시스템 등 여러 가지 공정에 적용할 수 있는 융통성을 지니고 있다.As described above, the fabrication of the semiconductor process simulator according to the present invention is to solve and supplement the problems of the conventional sputter simulator, and the present invention calculates the scattering process between atoms using the Monte Carlo method based on a physical mechanism. In addition, by applying parallel computing for efficient calculation time, the user can easily obtain the sputter process result without depending on the experiment. In addition, the sputter rate and emission distribution of the target atom provided by the simulator has flexibility that can be applied to various processes such as a sputter etching process, a bias sputtering system, and an ion beam sputtering system.

Claims (2)

계산 시간의 증대를 위해 병렬 컴퓨테이션을 적용하는 단계;Applying parallel computation to increase computation time; 타겟의 시뮬레이션 깊이에 제한을 두는 함수를 적용하는 단계;Applying a function that limits the simulation depth of the target; 몬테카를로 방법을 사용하여 원자간의 충돌 산란각을 계산하는 단계;Calculating the collision scattering angle between atoms using the Monte Carlo method; 타겟 내부 원자들의 연쇄 산란 효과를 계산하는 단계;Calculating chain scattering effects of target internal atoms; 타겟에서 방출되는 원자의 분포를 계산하는 단계를 포함하는 것Calculating the distribution of atoms released from the target 을 특징으로 하는 반도체 스퍼터 공정 시뮬레이터의 제작 방법.Method for producing a semiconductor sputter process simulator, characterized in that. 제1항에 있어서, 타겟 내부의 연쇄 충돌 알고리즘을 사용한 스퍼터 에칭 공정, 바이어스 스퍼터링 공정에 적용할 수 있는 것을 특징으로 하는 반도체 공정 시뮬레이터의 제작 방법.The method for manufacturing a semiconductor process simulator according to claim 1, which can be applied to a sputter etching process and a bias sputtering process using a chain collision algorithm within a target.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100789483B1 (en) * 2004-04-26 2007-12-31 어플라이드 매터리얼스 게엠베하 운트 컴퍼니 카게 Method for coating substrates in inline installations

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KR100789483B1 (en) * 2004-04-26 2007-12-31 어플라이드 매터리얼스 게엠베하 운트 컴퍼니 카게 Method for coating substrates in inline installations

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