KR20050019231A - 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법 - Google Patents

플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 플라즈마 공정에 대한 이론적 모델을 통해 전산모사를 효율적으로 수행할 수 있도록 한 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법에 관한 것이다. 본 발명은 플라즈마 챔버 내부에서 일어나는 물리/화학적 변화에 대한 기초 이론적 모델의 수치 해석을 통해 플라즈마 챔버를 전산모사하는 시뮬레이터와; 상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 시작이나 종료 등 시뮬레이터의 구동을 제어하는 서버와; 상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 모든 입력 및 출력 데이터를 생성/관리/제어하는 클라이언트를 포함하는 VIP-SEPCAD로 구성된다.
본 발명에 의하면, 플라즈마 및 표면화학반응에 중요한 역할을 하는 화학적 활성종들의 특성을 효율적으로 제어할 수 있어 반도체의 품질 및 생산성을 향상시킬 수 있다. 또한, 플라즈마를 효율적으로 종합 진단/측정할 수 있으며, 플라즈마 챔버의 설계와 공정조건을 최적화 할 수 있다.

Description

플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법{SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING PLASMA PROCESSING CHAMBER}
본 발명은 반도체 제조공정에 있어서 박막의 식각(etching) 및 증착(deposition)에 필수적으로 사용되는 플라즈마(plasma) 공정을 종합적으로 진단하고 최적화하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 플라즈마 공정 중 플라즈마 챔버의 내부에서 일어나는 복잡한 현상들을 이론적으로 규명하고, 이에 근거한 이론적 모델을 통한 전산모사를 수행하여 플라즈마 장비의 설계단계에서부터 미리 성능을 예측할 수 있도록 함으로써 플라즈마 장비의 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있도록 함은 물론 장비의 성능 극대화에 효과적으로 이용될 수 있도록 한 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법에 관한 것이다. 여기서 "전산모사"란 수학적 모델을 사용하여 실제 물질제조공정의 원리를 밝히고 특성을 예측하는 컴퓨터 시뮬레이션(computer simulation)을 의미한다.
플라즈마(plasma)는 환경오염물의 처리에서부터 초박형 디스플레이(Flat Panel Display; FPD)의 표면처리나 플라즈마의 특성을 이용한 디스플레이(Plasma Display Panel; PDP) 등 광범위한 분야에 이용되고 있다. 특히 집적회로(Integrated Circuit; IC) 제조과정 중에서 반도체의 박막처리에 플라즈마 화학기상증착(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition; PECVD) 공정 및 플라즈마 식각(Plasma Etching) 공정과 같은 플라즈마 공정에 필수적으로 사용되고 있으며, 지속적인 회로의 고집적화와 선폭의 초미세화로 인하여 플라즈마 공정을 사용하지 않고는 차세대 반도체의 제조는 불가능하게 되었다. 또한, 차세대 반도체 제조를 위하여 새로이 개발되는 반도체재료의 박막처리와 생산성을 높이기 위한 가공 웨이퍼의 대구경화에 따라 기존의 플라즈마 장비의 개조나 더욱 엄격히 요구되는 공정조건을 만족시킬 수 있는 새로운 플라즈마 장치의 개발이 요구되고 있다.
미국을 비롯한 선진국에서는 이미 차세대 반도체 가공을 위한 플라즈마 장치의 개선 및 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 가공 웨이퍼의 크기는 200mm에서 300mm로 전환되고 있는 추세이며 2010년경에는 450mm 웨이퍼를 사용할 것으로 전망됨에 따라 보다 넓은 웨이퍼 표면을 더욱 균일하게 처리할 수 있는 플라즈마 장치의 개발이 더욱 중요하게 되었다. 이러한 관점에서 플라즈마 장치의 설계와 운전조건의 최적화 및 제어가 상당히 중요하나, 그 동안 선진국에서도 주로 실험적으로 설계되고 통계적으로 최적화되어 많은 시간과 비용이 소요되어 왔으며, 지속적인 공정의 복잡화와 규격의 엄격화에 따라 개발비용도 급증할 것으로 예상된다. 이에 따라 근래에 와서 선진 반도체장비업체에서는 개발 시간과 비용을 절감하기 위하여 개발단계에서부터 장비의 성능을 예측·분석하고 최적화할 수 있도록 실험적 테스트와 이론적 전산모사를 병행하는 추세이며, 반도체 가공에 쓰이는 플라즈마에 대한 기초 이론적 모델 개발과 전산모사에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다.
한편, 국내에서는 반도체 장비의 국산화를 위하여 지난 수년간의 투자로 플라즈마 장비를 생산할 수 있는 기술력은 어느 정도 확보하였다 할 수 있으나, 아직도 경험에 의하여 기존의 장비 성능을 개선하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 앞으로 급격히 발전하는 반도체 기술제조기술의 신속한 응용으로 국가 경쟁력을 확보 및 유지하기 위해서는 저렴한 비용으로 플라즈마 장치의 개발, 설계 및 개조를 신속히 수행하여 장비의 성능을 극대화할 수 있는 이론적 모델이 개발되어야 하고 이에 근거하여 전산모사할 수 있는 시스템이 절실히 필요시 된다.
또한, 반도체 제조공정 중의 플라즈마 식각(Etching)과 플라즈마 화학기상증착(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition; PECVD) 공정은 미립자에 의해 웨이퍼의 표면이 오염되는 문제점이 있다. 특히 플라즈마 내에서 미립자의 유동은 대기 중에 있는 경우와 많은 차이가 있으므로 효과적으로 미립자를 제어하기 위해서는 플라즈마 내에서 미립자의 유동특성에 대한 충분한 연구가 필요하다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 플라즈마에 대한 이론적 모델에 근거하여 전산모사를 수행할 수 있도록 함으로써 플라즈마 공정을 종합적으로 진단할 수 있는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 플라즈마 및 표면화학반응에 중요한 역할을 하는 화학적 활성종들의 특성을 예측하여 이들을 효율적으로 제어할 수 있도록 함으로써 반도체의 품질 및 생산성을 제고할 수 있도록 한 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 필요한 이론적 모델만을 사용하여 전산모사하는 동안 중간결과를 지속적으로 추적하여 분석할 수 있도록 한 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단방법을 제공하는데 있다.
본 발명에서는 이러한 물리/화학적 현상에 대한 기초적인 이론모델을 효율적으로 규명함과 더불어 이를 근거로 하여 전산모사를 수행할 수 있는 환경을 구현하는 VIP-SEPCAD(Virtual Integrated Prototyping - Simulation Environment for Plasma Chamber Analysis and Design; 이하 "VIP-SEPCAD"라 한다.)를 구축하여 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템은 플라즈마 챔버 내부에서 일어나는 물리/화학적 변화에 대한 기초 이론적 모델의 수치 해석을 통해 플라즈마 챔버를 전산모사하는 시뮬레이터와; 상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 시작이나 종료 등 시뮬레이터의 구동을 제어하는 서버와; 상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 모든 입력 및 출력 데이터를 생성/관리/제어하는 클라이언트를 포함하는 VIP-SEPCAD로 구성된다.
또한, 본 발명의 플라즈마 공정 챔버의 진단방법은 플라즈마 공정 챔버의 진단 최적화 시스템을 이용하여, 플라즈마의 특성을 분석하는 단계; 가스 유동 특성을 분석하는 단계; 플라즈마와 가스 유동을 동시에 분석하는 단계; 미립자의 오염을 분석하는 단계; 웨이퍼의 표면을 분석하는 단계를 포함한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 도면을 참조하면서 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 플라즈마 공정 챔버에서 일어나는 현상들과 공정변수간의 상관관계를 나타낸 도면으로, 플라즈마 공정 중 챔버 내부에서 다양한 변수에 의해 플라즈마의 물리/화학적 현상들이 복잡하게 일어남을 보여주고 있다. 플라즈마 공정의 최종 목표는 짧은 공정시간 안에 넓은 웨이퍼 표면을 선택적으로 균일하게 식각/증착하여 요구되어지는 사양에 맞는 트렌치(trench) 형태를 만드는 것이다. 식각/증착되는 트렌치의 형태는 플라즈마 챔버 내부로 유입되는 가스 성분이 높은 에너지를 갖는 플라즈마의 전자와 충돌하여 반응성이 강한 활성종이나 이온들로 분해되어 웨이퍼 표면화학반응에 관여하므로 플라즈마에 의하여 유도된 활성종 분포와 이온의 에너지에 의하여 영향을 받는다. 또한 중성종과 전자와의 충돌에 의하여 유도된 이온들은 전하를 갖기 때문에 다시 플라즈마의 특성에 영향을 미치는 것은 물론 플라즈마의 특성상 양이온은 항상 고체 표면을 때려 에너지가 충분한 경우 미립자가 튀어나오게 할 수 있으며, 활성종들은 반응성이 강하기 때문에 성분의 종류에 따라 기상화학반응에 의하여 미립자를 발생시킬 수도 있다. 특히 플라즈마 안에 존재하게된 미립자들은 전자와 이온들의 유동에 의하여 전하를 띄게 되어 중성가스의 유동은 물론 플라즈마의 특성에 의하여 크게 영향을 받고 웨이퍼 표면을 오염시켜 수율에 나쁜 영향을 미친다. 상기한 플라즈마공정의 최종 목표치를 달성하는데 있어서 지대한 역할을 하는 전자와 이온의 수농도 및 에너지 등을 포함하는 플라즈마의 특성, 플라즈마로부터 유도되는 활성종의 분포를 포함하는 중성종의 반응 및 유동 특성, 그리고 플라즈마 안에서의 미립자 생성 정도와 유동특성들은 전극에 인가하는 전압 및 주파수, 챔버의 압력 및 온도와 형태, 원료가스의 종류 및 조성과 주입속도 등 공정변수에 의하여 결정된다.
도 2는 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템의 구조를 나타낸 구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템은 시뮬레이터(10), 서버(20) 및 클라이언트(30)로 구성되는 VIP-SEPCAD(1)로 이루어진다. 이때, 시뮬레이터(10) 및 서버(20)는 유닉스(Unix) 운영체제에서 구동되도록 하고, 클라이언트(30)는 MS윈도우 운영체제에서 구동되도록 함이 바람직하다.
상기 시뮬레이터(10)는 플라즈마 챔버 내부에서의 다양한 물리/화학적 변화에 대한 기초적 이론을 규명하는 이론적 모델인 다수의 이론모듈(11)을 구비하며, 이론모듈(11)의 이론적 모델을 수치 해석하여 플라즈마 챔버를 전산모사한다. 여기서, 이론적 모델인 이론모듈(11)은 도 3에 나타낸 바와 같이, 전자 및 이온들과 같이 전하를 띄는 성분들의 물리·화학적 현상을 규명하는 모델인 전하종모듈(Charged Species Module : 이하 "CSM"이라 함)과, 플라즈마에서 형성되는 전자장에 관하여 규명하는 모델인 전자장모듈(Electro-Magnetic Module ; 이하 "EMM"이라 함)과, 전하를 띄지 않는 화학종들의 반응 및 유동에 관하여 규명하는 모델인 중성종모듈(Neutral Species Module ; 이하"NSM"이라 함)과, 플라즈마 내에서 미립자의 생성 및 성장에 관하여 규명하는 모델인 미립자생성모듈(Particle Formation Module ; 이하 "PFM" 이라 함)과, 미립자의 유동에 관하여 규명하는 모델인 미립자유동모듈(Particle Transport Module ; 이하 "PTM" 이라 함)과, 웨이퍼 표면에서의 화학종과 이온에 의한 박막 형성 및 식각 현상에 관하여 규명하는 모델인 표면변화모듈(Surface Evolution Module ; 이하 "SEM" 이라 함)으로 구성된다. 이러한 각 모듈의 이론적 모델의 기능에 대해서는 상술하기로 한다.
이때, 상기 각 이론모듈(11)은 사용자가 챔버의 구조 설계 및 운전조건들을 용이하게 입력하고 필요한 모듈만을 사용하여 전산모사하는 동안 중간결과를 지속적으로 추적하며 분석할 수 있도록 그래픽 유저 인터페이스(Graphical User Interface; 이하 "GUI"라 한다)로 통합 구성함이 바람직하다. 이를 위하여 서버(20)와 IPC 통신을 가능하게 하고, 시뮬레이터를 종합적으로 관리하는 기능을 갖는 IPC 라이브러리(12)를 사용한다. 이때, IPC 라이브러리(12)(Inter-Process Communication library)는 서버로부터 시뮬레이션을 위한 상태정보(state data), 구성데이터(configuration data) 및 결과데이터 유형(result data type)을 전송 받아 이에 대한 정보를 저장하고 서버(20)로 전송할 결과데이터 유형을 설정한다. 예를 들어, 상기 상태정보는 "Play/Pause/Stop"과 같이 시뮬레이션 시작/일시 정지/정지의 정보를 나타내고, 구성데이터는 도형 및 조건 정보를 나타내며, 결과데이터 유형은 압력, 온도, 가스/표면 반응속도, 반응 활성종, 전위, 전기장 및 자기장 등 플라즈마 공정에서 중요한 특성 정보를 스트링(string)형태로 저장함을 나타낸다. 여기서, 시뮬레이터(10)는 IPC 라이브러리(12)를 통해 시뮬레이션 정보를 수집하고 데이터를 설정하여 서버(20)로 결과데이터를 전송한다.
상기 서버(20)는 시뮬레이터의 IPC 라이브러리와 IPC 통신방식으로 연결되는 시뮬레이션 통신모듈(21)과 클라이언트와 TCP/IP 통신방식으로 연결되는 서버 통신모듈(22)로 구성된다. 이때, 서버(20)의 시뮬레이션 통신모듈(21)은 전산모사를 위한 시뮬레이터의 구동을 제어하며, 서버 통신모듈(22)은 클라이언트에서 전산모사에 대한 입/출력 데이터를 관리하고 제어할 수 있도록 한다.
상기 클라이언트(30)는 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 모든 입/출력 데이터를 생성/관리/제어하는 것으로, 시뮬레이터(10)를 통한 전산모사의 결과데이터에 대한 분석을 위하여 그래픽 처리를 가능하게 하는 GUI 모듈(31)과 서버와의 데이터 교환을 가능하게 하는 클라이언트 통신모듈(32)로 구성된다.
이때, GUI 모듈(31)은 데이터 입력·데이터 파일관리·결과데이터 열람·결과데이터 그래프 출력·결과데이터 파일관리 등의 기능을 수행한다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 공정압력·원료가스·인가 전압 및 주파수 등의 초기 조건을 정의하는 초기조건 모듈과, 블록을 사용하여 플라즈마 챔버의 크기 및 구조를 그릴 수 있는 챔버 도형 생성(Geometry Drawing) 모듈과, 블록의 특성을 지정하며, 블록 형성 후 선택된 영역을 추출하고 영역의 형태를 지정하는 블록 및 영역 지정 모듈과, 영역 추출 후 각 영역의 라인 선택에 따른 경계조건을 설정하고 경계를 그룹화할 수 있으며 영역라인의 대칭라인을 찾아 분리 후 매개변수를 정의하는 경계 및 그리드 정의 모듈과, 압력·온도·코일 전류·화학적 종 및 가스 상 반응 등의 볼륨조건을 정의하는 볼륨조건 모듈과, 플라즈마 챔버의 전산모사를 위한 이론모듈을 선택하고 시뮬레이터의 실행 조건을 정의하는 시뮬레이션 선택 및 실행조건 모듈과, 플라즈마 챔버의 진단/분석을 위한 분석조건을 선택하는 분석조건 모듈과, 결과데이터에 의한 3차원 그래프를 보여주고 디스플레이된 3차원 그래프를 이미지 파일로 저장하는 3차원 그래프 생성/저장 모듈과, 챔버 도형 정보 및 입력한 모든 정보를 파일로 저장하고 저장된 파일을 불러올 수 있는 도형(geometry) 파일 모듈로 구성된다. 여기서는 편의상 유사군의 형태를 통합하여 설명하였으나 이에 제한되는 것은 아니며, 도 4에서와 같이, 각각의 별도로 구성이 바람직하다 할 수 있다.
상술한 바와 같은 이러한 구성에 의해 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템은 파일(File), 모듈(Module), 도형(Geometry), 조건(Condition), 실행(Execution) 및 분석(Analysis) 등의 클라이언트 메뉴를 구현하고 전산모사를 실행하게 된다. 도 5 내지 도 7은 그 이해를 돕기 위하여 나타낸 예시도면으로, 도 5는 도형 데이터의 입력에 의해 플라즈마 챔버의 내부 구조가 생성됨을 보여주는 도면이고, 도 6은 플라즈마 공정조건과 고려되어야 할 반응메커니즘이나 시뮬레이션 조건 입력 등의 실행조건 데이터를 입력하기 위해 생성되는 화면이며, 도 7은 시뮬레이션 결과데이터에 의하여 숫자 또는 3차원 그래픽 출력되는 결과분석 화면이다.
한편, 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단 시스템을 사용하여 플라즈마 공정 챔버를 종합적으로 진단/분석하는 방법에 대하여 도 8 내지 도 12를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 플라즈마 공정 챔버의 진단 방법은 플라즈마만을 분석하는 방법, 가스 유동만을 분석하는 방법, 플라즈마와 가스 유동을 동시 분석하는 방법, 미립자 오염을 분석하는 방법 및 웨이퍼의 표면을 분석하는 방법 등이 있다. 이러한 상기 방법 중 어느 하나의 분석방법을 선택하여 분석하거나 또는 2개 이상의 분석방법을 조합하여 분석할 수 있다.
도 8은 본 발명의 진단 방법 중 플라즈마만을 분석하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 플라즈마 챔버의 도형을 그린 후, 이론모듈 중에서 사용할 모듈 즉 플라즈마 특성 분석용 CSM을 선택하고, 매개변수를 입력한다. 이때, 공정압력·원료가스·인가 전압 및 주파수 등의 공정조건이 입력된다.
매개변수가 입력되고 전산모사가 실행되면 CSM과 함께 EMM을 동시 사용하여 전산모사를 실행하며, CSM/EMM은 플라즈마의 특성을 분석하고 그 중간 결과를 분석 중에 계속해서 나타낸다.
전산모사 중 계속적으로 분석되는 중간결과가 정상상태로 CSM이 수렴되는가를 확인한 후, CSM이 수렴하지 않았으면 상기 CSM과 EMM을 사용하는 초기단계로 피드백(feedback)하여 반복 수행하도록 하고, CSM이 수렴하였으면 작업을 종료시킨다.
도 9는 본 발명의 진단 방법 중 가스 유동만을 분석하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 플라즈마 챔버 도형을 그린 후, 이론모듈 중에서 중성종 모듈인 NSM을 선택하고, 매개변수를 입력한다. 이때, 공정압력·원료가스 조성 및 유량 등의 공정조건이 입력된다.
NSM을 사용하여 전산모사를 실행하고, 전산모사의 실행 중 NSM을 통해 전하를 띄지 않는 중성종(neutral species)들의 특성을 분석하고 그 중간결과를 계속해서 나타낸다.
전산모사의 실행 중 계속적으로 분석되는 중간결과가 정상상태로 NSM이 수렴되는가를 확인하여 NSM이 수렴하지 않았으면 NSM을 사용히는 초기단계로 피드백하여 반복 수행하도록 하고, NSM이 수렴하였으면 작업을 종료한다.
도 10은 본 발명의 진단 방법 중 플라즈마와 가스 유동을 동시 분석하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 플라즈마 챔버의 도형을 그린 후, CSM 및 NSM 등 사용할 모듈을 선택하고, 매개변수를 입력한다. 이때, 공정압력·원료가스 조성 및 유량·인가 전압 및 주파수 등의 공정조건이 입력된다.
CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하고, 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 별도로 분석하고 그 중간결과를 계속해서 나타낸다.
전산모사 실행 중 계속적으로 분석되는 중간결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인한 후, CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행한다.
CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인한 후, CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 하고, CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 작업을 종료시킨다.
도 11은 본 발명의 진단 방법 중 미립자 오염을 분석하는 방법을 나타낸 흐름도로서, 플라즈마 챔버의 도형을 그린 후, CSM/NSM/PTM/PFM의 사용할 모듈을 선택하고, 매개변수를 입력한다. 이때, 공정압력·원료가스 조성 및 유량·인가 전압 및 주파수 등의 공정조건이 입력된다.
CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하고, 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 별도로 분석하고 그 중간 결과를 계속해서 나타낸다.
전산모사 실행 중 계속적으로 분석되는 중간결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인한 후, CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 한다.
CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인한 후, CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 한다.
CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 미립자 오염 분석용 모듈인 PTM/PFM을 사용하여 전산모사를 실행하고, 전산모사와 함께 PTM/PFM을 통해 시간에 따른 미립자 크기 및 분포 변화에 대하여 분석하고 그 중간결과를 나타낸다(S51).
분석되는 중간 결과가 정상상태로 PTM/PFM이 수렴되는가를 확인한 후, PTM/PFM이 수렴하지 않았으면 상기 PTM/PFM에 의한 전산모사 실행단계로 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 하고, PTM/PFM이 수렴하였으면 작업을 종료시킨다.
도 12는 본 발명의 진단 방법 중 웨이퍼 표면 분석방법을 나타낸 흐름도로서, 플라즈마 챔버 도형을 그린 후, CSM/NSM/SEM의 사용할 모듈을 선택하고, 매개변수를 입력한다. 이때, 공정압력·원료가스 조성 및 유량·인가 전압 및 주파수·가공시간 등의 공정조건이 입력된다.
CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하며, 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 별도로 분석하고 그 중간결과를 계속해서 나타낸다.
분석되는 중간 결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인한 후, CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 상기 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 한다.
CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인한 후, CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 초기 전산모사 실행단계로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 한다.
CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 웨이퍼 표면 분석용 모듈인 SEM을 사용하여 전산모사를 실행하고, SEM을 통해 시간에 따른 웨이퍼의 표면 변화에 대한 분석하고 그 중간결과를 계속적으로 나타낸다.
전산모사 실행 중 공정조건을 입력하는 매개변수 입력단계에서 입력한 가공시간에 도달되었는가를 확인한 후, 지정된 가공시간에 도달하지 않았으면 상기 SEM에 의한 전산모사 실행단계로 피드백하여 반복 작업을 수행하도록 하고, 지정된 가공시간에 도달하였으면 작업을 종료시킨다.
여기서, 도 11 및 도 12에 나타낸 A는 플라즈마 챔버의 도형을 그리고, 사용할 모듈을 선택하는 단계를 나타낸 것이다.
(실시예 1)
본 발명의 실시예 1에서는 다음과 같은 구조와 공정조건을 갖는 아르곤 플라즈마 챔버에 대하여 CSM과 EMM을 사용한 시뮬레이션을 수행하였다.
도 13은 분리된 두 개의 외부 전원(43,44)과 공정조건으로 인가된 용량성의 아르곤 플라즈마 챔버의 구조를 나타낸 도면이다. 아르곤 플라즈마 챔버는 상단과 하단에 동일한 전극 크기로 형성되는 전극이 구비된다. 상기 전극은 절연체를 사이에 두고 접지된 전극(46)과 분리되며 일정의 전극간격(예; 4cm)을 형성한다. 웨이퍼(45)가 놓이지 않는 상단의 제1 전극(40)에는 플라즈마 밀도를 높이기 위하여 높은 전압과 주파수를 인가하고, 웨이퍼(45)가 놓이는 하단의 제2 전극(41)에는 이온 충격 에너지(ion bombardment energy)를 제어할 수 있도록 상대적으로 낮은 전압과 주파수를 인가한다.
이때 운전압력은 70mTorr, 제1 전극의 인가 전압과 주파수는 각각 200V 와 30MHz, 차폐커패시턴스는 500pF 이다.
도 14는 본 발명의 CSM과 EMM을 사용하여 제1 전극과 제2 전극에 각각 다른 주파수와 전압을 동시에 인가하였을 경우의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면으로, 상단과 하단의 전극은 전압을 걸어주는 동력 전극으로 접지되어 있는 플라즈마 챔버의 벽의 표면적보다 상대적으로 작아 인가된 전압과 주파수 그리고 공정압력에 따라 정도의 차이는 있지만 self-DC bias가 걸리게 된다. 도 14(a)에 나타낸 플라즈마 전위 분포를 보면, 30MHz의 주파수로 200V를 걸어주는 제1 전극에 약 -160V의 self-DC bias가 걸렸으며 웨이퍼가 놓이는 제2 전극에는 상대적으로 약한 전압을 인가하여 약 -80V의 self- DC bias가 걸렸음을 보여준다. 동력 전극의 표면적이 접지시킨 전극보다 작을 경우 넓은 면적으로부터 나오는 전자 흐름만큼 같은 양이 좁은 면적으로 나가야 하기 때문에 좁은 면적 쪽에서 전류밀도가 높아져 단위 면적당 과도하게 나가는 전자를 밀어내기 위하여 시뮬레이션 결과와 같이 음(negative)의 self-DC bias가 걸린다. 그러나 플라즈마 전위는 접지된 플라즈마 챔버의 벽보다 높게 유지되므로 음의 self-DC bias가 걸리는 곳의 플라즈마 sheath 영역에서 전위가 급격하게 떨어진다. 따라서 보다 강력한 전장이 생성되어 도 14(b)에 나타난 바와 같이, 전자 온도가 급격하게 증가한다. 또한 높은 전자 온도 때문에 도 14(c)와 같이 이온화 반응도 급격하게 증가한다. 그 결과로 도 14(d)에 나타낸 바와 같이 플라즈마 밀도가 최대가 되는 곳이 두 전극 사이의 중간이 아니라 self-DC bias가 더욱 세게 생기는 쪽으로 치우쳐 비대칭 플라즈마를 형성한다.
여기서, 상단과 하단의 두 전극에 상이한 전압파(voltage wave)를 인가할 때 파(wave)간에 위상차(phase lag)가 존재하는 경우에 대하여 얻어진 플라즈마 공정특성에 관하여 살펴보았다. 이 경우에 제1 전극에 인가하는 전압과 주파수는 고정시키고 제2 전극에 다양한 주파수로 100V를 인가하며, 제1 전극에 걸어준 전압파(voltage wave)와의 위상차(phase lag)를 변화시켰다. 도 15에서 볼 수 있듯이, 다른 특성들 보다 제2 전극에 걸리는 self-DC bias가 많은 영향을 받는 반면에 플라즈마 전위나 초기의 self-DC bias는 거의 변하지 않아 플라즈마 밀도도 많은 영향을 받지 않음을 보여준다. 플라즈마 전위와 self-DC bias 사이의 전위 변화는 근사적으로 웨이퍼의 표면을 때리는 이온 포격 에너지(ion bombardment energy)로 간주할 수 있다.
여기에서 알 수 있듯이, 본 발명은 ion bombardment energy와 플라즈마 밀도를 보다 효과적으로 제어할 수 있는 최적의 공정조건을 찾고 분석하는데 유용하게 사용될 수 있다.
(실시예 2)
본 발명의 실시예 2에서는 반도체공정 중에서 포토레지스트를 식각하거나 산화물 박막을 증착시킬 때 사용되는 산소 플라즈마 챔버에 대하여 플라즈마 분석용 모듈인 CSM 및 EMM과 함께 전자 충돌 반응(electron impact reaction)은 물론 중성(neutral) 간의 화학반응을 동반하며 유동하는 전하를 띄지 않는 중성종(neutral species)들의 특성을 분석하는 NSM을 연계하여 전산모사를 수행하였다.
도 16은 온도 및 압력 분포뿐만 아니라 중성가스의 유동형태와 함께 산소 플라즈마 챔버의 구조를 나타낸 도면으로, 공정조건은 절대온도 323K, 압력 500mTorr, 산소(O2) 공급유량 100sccm 및 운전전압 150V이었다.
본 실시예 2에서는 산소 플라즈마를 발생시키기 위하여 순수한 산소분자가 도 16에 나타낸 챔버 상단의 작은 구멍으로 지속적으로 유입되고 이온화되는 양은 유입되는 산소에 비하여 극히 적으므로 전자의 에너지는 산소분자와의 충돌에 의하여 결정된다고 가정하여 전자에너지 분포함수를 계산하였으며, 이로부터 전자충돌반응에 대한 반응속도상수를 예측하여 사용하였다. 또한 이러한 전자충돌반응 이외에 이온들과 중성종(neutral) 사이의 반응도 같이 고려하여 총 24가지의 전자충돌(electron impact collision)에 의한 반응과 24가지의 이온과 중성종 사이의 반응을 사용하여 전산모사하였다.
도 17 내지 19는 그 결과를 보여주는 도면으로, 이 경우 플라즈마 특성을 도 17을 통해 살펴보면, 양전성 플라즈마의 한 경우인 아르곤 플라즈마와는 달리 양이온 O2 +와 전기적인 중성을 맞추려는 성분이 음이온 O-로 음전성 플라즈마의 특성을 지니고 있음을 보여준다. 또한, 중성종 성분의 밀도분포를 도 18 내지 19를 통해 살펴보면, 산소원자의 metastable들은 상단의 showerhead형 전극에서 유입되는 산소분자로부터 전자충돌반응에 의하여 벌크 플라즈마 영역에서 생성되어 하단의 전극에 도달하기 전에 다른 성분으로 전환되고 있음을 보여주고 있다. 그러나 산소분자의 metastable들은 기저상태(ground state)의 산소원자와 함께 수명이 길어 웨이퍼가 놓이는 하단의 전극에 많은 양이 도달함을 보여주고 있어 중요한 역할을 할 것으로 예측할 수 있다.
(실시예 3)
본 발명의 실시예 3에서는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단 시스템인 VIP-SEPCAD에서 CSM, EMM, NSM 및 PTM을 사용하여 산소 플라즈마 챔버 내에 미립자가 존재할 경우에 대한 시뮬레이션을 수행하여 미립자의 크기에 따른 유동 특성을 조사하였다.
여러 경로를 통하여 미립자가 플라즈마 챔버 내부에 존재한다고 가정하였으며, 다양한 크기의 미립자가 무수하게 많이 존재할 수 있으나 미립자의 크기를 1나노미터에서 1마이크로미터로 제한하고 dp=0.001~0.01㎛, dp=0.01~0.1㎛, dp=0.1~1㎛의 세 그룹으로 나누어 각 경우 당 104개의 미립자가 자유롭게 분포되어 있다는 가정하에 시뮬레이션을 수행하였다.
그 결과를 도 20에 나타내었으며, 도 20은 산소 플라즈마 챔버에서 미립자가 크기에 따라 특정 위치에 축적됨을 나타낸 도면으로, 미립자가 유동하다가 정상 상태에 도달했을 때 플라즈마 챔버 내부에 분포되어 있는 형태를 보여준다. 여기서, 크기가 비교적 큰 미립자들은 중성의 힘에 영향을 많이 받아 공정가스가 빠져나가는 곳으로 따라가다 강력한 전장에 의하여 펌핑 포트(pumping port)로 완전히 빠져나가지 못하고 웨이퍼가 놓이는 전극의 가장자리에서 머무르고 있으며, 크기가 아주 작은 미립자들은 중성항력의 영향을 크게 받지 않음을 나타낸다. 미립자의 크기가 작을수록 열영동력과 브라운 힘의 작용이 상대적으로 증가하여 정전기력과 함께 벌크 플라즈마에 남아있게 된다.
따라서, 플라즈마 챔버 내부에 있을 수 있는 미립자의 문제, 즉 미립자에 의한 웨이퍼 표면의 오염을 분석하여 용이하게 제어할 수 있는 이점을 제공한다.
본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템 및 진단방법은 상술한 바와 같은 구체적인 실시예 및 도면에 의하여 특별히 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 청구범위에 기재된 범위 내에서 이루어지는 설계 변경 및 형상 변경 등은 모두 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 간주한다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단 시스템 및 진단 방법에 의하면, 플라즈마에 대한 이론적 모델 및 이를 연계한 전산모사를 통해 플라즈마 챔버 내부에서 일어나는 다양한 물리/화학적 현상들에 대한 특성을 용이하게 파악/예측할 수 있다.
또한, 사용자가 플라즈마 챔버의 구조 설계 및 운전조건들을 용이하게 입력할 수 있고, 필요한 이론 모델만의 선택으로 전산모사를 실행할 수 있으며 그에 따라 선택적인 특성분석이 가능함은 물론 전산모사하는 동안 중간결과를 지속적으로 추적하여 분석할 수 있는 장점이 있다.
또한, 플라즈마 및 표면화학반응에 중요한 역할을 하는 화학적 활성종들의 특성을 효율적으로 제어할 수 있어 반도체의 품질 및 생산성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 플라즈마를 효율적으로 종합 진단/측정할 수 있으며, 플라즈마 챔버의 설계와 공정조건을 최적화 할 수 있다. 따라서, 플라즈마 장비의 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있고, 장비의 성능을 극대화시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 플라즈마 공정 챔버에서 일어나는 현상들과 공정변수간의 상관관계를 나타낸 도면,
도 2는 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템의 구조를 나타낸 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템의 이론모듈에 대한 구성요소를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명의 클라이언트를 나타낸 상세 구성도,
도 5는 데이터의 입력에 의해 생성되는 플라즈마 챔버의 내부 구조를 나타낸 도면,
도 6은 반응메커니즘이나 시뮬레이션 조건 입력 등의 실행조건 데이터를 입력하기 위해 생성되는 도면,
도 7은 시뮬레이션 결과데이터에 의한 결과분석의 일 예를 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 플라즈마 분석방법을 나타낸 흐름도,
도 9는 본 발명의 가스 유동 분석방법을 나타낸 흐름도,
도 10은 본 발명의 플라즈마 및 가스 유동의 동시 분석방법을 나타낸 흐름도,
도 11은 본 발명의 미립자 오염 분석방법을 나타낸 흐름도,
도 12는 본 발명의 웨이퍼 표면 분석방법을 나타낸 흐름도,
도 13은 세 개의 외부 전극을 갖는 아르곤 플라즈마 챔버의 일 예를 나타낸 구조도,
도 14는 도 13에 나타낸 플라즈마 챔버 내의 플라즈마 특성을 나타낸 도면,
도 15는 도 13에 나타낸 챔버의 두 전극에 상이한 주파수로 전압을 인가하였을 때 두 전극 사이의 위상차에 따른 효과를 나타낸 도면,
도 16은 산소 플라즈마 챔버의 일 예로 온도 및 압력의 분포와 중성가스의 흐름을 함께 나타낸 구조도,
도 17은 도 16에 나타낸 플라즈마 챔버 내에서의 양이온 및 음이온의 수농도 분포를 나타낸 도면,
도 18은 도 16에 나타낸 플라즈마 챔버 내에서의 산소분자의 수농도 분포를 나타낸 도면,
도 19는 도 16에 나타낸 플라즈마 챔버 내에서의 산소원자의 수농도 분포를 나타낸 도면,
도 20은 도 16에 나타낸 플라즈마 챔버 내에서의 오염 미립자의 분포를 나타낸 도면.
< 도면의 주요 부호의 설명 >
1 : 플라즈마 챔버 최적화 진단시스템 10 : 시뮬레이터
11 : 이론모듈 12 : IPC 라이브러리
20 : 서버 21 : 시뮬레이션 통신모듈
22 : 서버 통신모듈 30 : 클라이언트
31 : GUI 모듈 32 : 클라이언트 통신모듈
40 : 제1전극 41 : 제 2전극
42 : 제 1 RF전원 43 : 제 2 RF 전원
44 : 차폐커패시티 45 : 웨이퍼
46 : 접지전극

Claims (14)

  1. 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템에 있어서, 플라즈마 챔버 내부에서 일어나는 물리/화학적 변화에 대한 기초 이론적 모델의 수치 해석을 통해 플라즈마 챔버를 전산모사하는 시뮬레이터와;
    상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 시작이나 종료 등 시뮬레이터의 구동을 제어하는 서버와;
    상기 플라즈마 챔버의 전산모사에 대한 모든 입/출력 데이터를 생성/관리/제어하는 클라이언트를 포함하는 VIP-SEPCAD로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 시뮬레이터는 플라즈마 챔버 내부에서의 다양한 물리/화학적 변화에 대한 기초 이론적 모델을 갖는 다수의 이론모듈과; IPC 통신으로 서버와 데이터를 교환하며, 시뮬레이터를 종합적으로 관리하는 기능의 IPC 라이브러리를 포함하는 것을 특징으로 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 이론모듈은 전하를 띄는 성분들의 물리·화학적 현상에 관한 모델인 CSM과; 플라즈마에서 형성되는 전자장에 관한 모델인 EMM과; 전하를 띄지 않는 화학종들의 반응 및 유동에 관한 모델인 NSM과; 플라즈마 내에서 미립자의 생성 및 성장에 관한 모델인 PFM과; 미립자의 이동에 관한 모델인 PTM과; 웨이퍼 표면에서의 화학종과 이온에 의한 박막 형성 및 식각 현상에 관한 모델인 SEM으로 구성되는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 이론모듈은 유저인터페이스(GUI)로 통합 구성되는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 서버는 IPC 라이브러리와의 IPC 통신으로 전산모사를 위한 시뮬레이터의 구동을 제어하는 시뮬레이션 통신모듈(21)과; TCP/IP 통신으로 클라이언트와 데이터를 교환하며, 클라이언트에서 전산모사에 대한 입/출력 데이터의 관리/제어를 가능하게 하는 서버 통신모듈(22)을 포함하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 클라이언트는 데이터 입력, 데이터 파일관리, 결과데이터 열람, 결과데이터 그래프 출력, 결과데이터 파일관리 등의 기능을 수행하는 GUI 모듈(31)과; 상기 서버(20)와 데이터를 교환하며, 시뮬레이터(10)의 실행을 위한 데이터를 출력하고 시뮬레이터(10)로부터의 결과데이터를 입력받는 클라이언트 통신모듈(32)을 포함하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 GUI 모듈(31)은 공정압력, 원료가스, 인가 전압 및 주파수 등의 초기 조건을 정의하는 초기조건 모듈과; 실린더의 크기를 규정/변경할 수 있고 블록의 추가/삭제/이동/크기변경이 가능한 챔버 도형 생성(Geometry Drawing) 모듈과; 블록의 특성을 지정하며, 블록 형성 후 선택된 영역을 추출하고 영역의 형태를 지정하는 블록 및 영역 지정 모듈과; 영역 추출 후 각 영역의 라인 선택에 따른 경계조건을 설정하고 경계를 그룹화할 수 있으며, 영역라인의 대칭라인을 찾아 분리 후 매개변수를 정의하는 경계 및 그리드 정의 모듈과; 압력, 온도, 코일 전류, 화학적 종 및 가스 상 반응 등의 볼륨조건을 정의하는 볼륨조건 모듈과; 플라즈마 챔버의 전산모사를 위한 이론모듈을 선택하고 시뮬레이터의 실행 조건을 정의하는 시뮬레이션 선택 및 실행조건 모듈과; 플라즈마 챔버의 진단/분석을 위한 분석조건을 선택하는 분석조건 모듈과; 결과데이터에 의한 3차원 그래프를 보여주고, 디스플레이된 3차원 그래프를 이미지 파일로 저장하는 3차원 그래프 생성/저장 모듈과; 챔버 도형 정보 및 입력한 모든 정보를 파일로 저장하고, 저장된 파일을 불러올 수 있는 도형 파일 모듈을 포함하는 것을 특징으로 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템.
  8. 제 1항에 의한 플라즈마 공정 챔버의 최적화 진단시스템을 이용하여, 플라즈마의 특성을 분석하는 단계; 가스 유동 특성을 분석하는 단계; 플라즈마와 가스 유동을 동시에 분석하는 단계; 미립자의 오염을 분석하는 단계; 웨이퍼의 표면을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  9. 제 8항의 진단 방법은 상기 단계 중 어느 하나의 단계를 선택하여 분석하거나 또는 2개 이상의 단계를 조합하여 분석하는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 플라즈마의 특성을 분석하는 단계는 플라즈마 챔버의 도형을 그리는 과정; 사용할 모듈로 CSM을 선택하는 과정; 공정조건의 매개변수를 입력하는 과정; CSM과 EMM을 동시 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 플라즈마의 특성에 대하여 분석하고 중간결과를 나타내는 과정; 중간결과가 정상상태로 CSM이 수렴되는가를 확인하는 과정; CSM이 수렴하지 않았으면 상기 전산모사 실행과정으로 피드백하여 반복 수행하고, CSM이 수렴하였으면 작업을 종료하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  11. 제 8항에 있어서, 상기 가스 유동 특성을 분석하는 단계는 플라즈마 챔버 도형을 그리는 과정; 사용할 모듈로 NSM을 선택하는 과정; 공정조건의 매개변수를 입력하는 과정; NSM을 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사의 실행 중 전하를 띄지 않는 중성 종(neutral species)의 특성에 대하여 분석하고 중간 결과를 나타내는 과정; 중간 결과가 정상상태로 NSM이 수렴되는가를 확인하는 과정; NSM이 수렴하지 않았으면 상기 전산모사 실행과정으로 피드백하여 반복 수행하고, NSM이 수렴하였으면 작업을 종료하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 플라즈마와 가스 유동을 동시에 분석하는 단계는 플라즈마 챔버의 도형을 그리는 과정; 사용할 모듈로 CSM과 NSM을 선택하는 과정; 공정조건의 매개변수를 입력하는 과정; CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 분석하고 중간결과를 나타내는 과정; 중간 결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인하는 과정; CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백되어 반복 작업을 수행하고, CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 작업을 종료하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  13. 제 8항에 있어서, 상기 미립자의 오염을 분석하는 단계는 플라즈마 챔버의 도형을 그리는 과정; 사용할 모듈로 CSM, NSM, PTM 및 PFM을 선택하는 과정; 공정조건의 매개변수를 입력하는 과정; CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 분석하고 중간결과를 나타내는 과정; 중간 결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인하는 과정; CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하는 과정; CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 미립자 오염 분석용 모듈인 PTM/PFM을 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사와 함께 PTM/PFM을 통해 시간에 따른 미립자 크기 및 분포 변화에 대하여 분석하고 중간 결과를 나타내는 과정; 중간 결과가 정상상태로 PTM/PFM이 수렴되는가를 확인하는 과정; PTM/PFM이 수렴하지 않았으면 상기 PTM/PFM에 의한 전산모사 실행과정으로 피드백하여 반복 작업을 수행하고, PTM/PFM이 수렴하였으면 작업을 종료하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
  14. 제 8항에 있어서, 상기 웨이퍼의 표면을 분석하는 단계는 플라즈마 챔버의 도형을 그리는 과정; 사용할 모듈(CSM, NSM, SEM)을 선택하는 과정; 공정조건의 매개변수를 입력하는 과정; CSM/EMM을 동시 사용하고 NSM을 별도로 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사의 실행 중 각 모듈에 따른 특성을 분석하고 중간 결과 나타내는 과정; 중간 결과가 정상상태로 CSM과 NSM이 각각 수렴되는가를 확인하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하지 않았으면 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하는 과정; CSM과 NSM이 수렴하였으면 상호 영향을 계속 미치는지 확인하는 과정; CSM과 NSM이 계속적으로 상호 영향을 미치면 서로 데이터를 교환한 후 상기 전산모사 실행과정으로 각각 피드백하여 반복 작업을 수행하는 과정; CSM과 NSM이 상호 영향을 미치지 않으면 웨이퍼 표면 분석용 모듈인 SEM을 사용하여 전산모사를 실행하는 과정; 전산모사와 함께 SEM을 통해 시간에 따른 웨이퍼의 표면 변화를 분석하고 중간결과를 나타내는 과정; 상기 매개변수 입력과정 중 입력된 가공시간에 도달되었는가를 확인하는 과정; 지정된 가공시간에 도달하지 않았으면 상기 SEM에 의한 전산모사 실행과정으로 피드백하여 반복 작업을 수행하고, 지정된 가공시간에 도달하였으면 작업을 종료하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플라즈마 공정 챔버의 진단방법.
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