KR20050029762A - Ｃｂｅｄ를 이용한 재료의 구조 분석 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전자빔을 시료의 일 부위에 수렴시켜 디스크형 회절 패턴을 얻음으로써 시료의 응력 분포 등의 구조 정보를 분석할 수 있는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 관한 것이다. (가) 상기 회절 패턴으로부터 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계; (나) 검출된 상기 실험 HOLZ 라인을 모델로 하여 TEM 실험 조건 및 재료의 구조 상수 값을 변화시켜 이론 HOLZ 라인을 검출하는 단계; 및 (다) 상기 이론 HOLZ 라인들과 상기 실험 HOLZ 라인을 비교하여 상기 재료의 구조 상수값을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 관한 것이다.
종래 소정 재료의 미소 부위의 결정 구조나 응력 분포를 측정하는 방법으로는 Raman 법 또는 X-ray 회절(X-ray Diffraction : XRD)법 등이 사용되어 왔다. X-ray 회절법은 도 1a에 나타낸 바와 같이, 대상 시료(12)에 대해 수직에 가까운 각도로 거의 평행한 X-ray(11)를 조사한다. 이에 따라 스펏 패턴(spot pattern)(13)을 얻을 수 있으며, 이 스펏 패턴(13)으로부터 결정면을 분류하는 정보를 얻을 수 있다. 이러한 X-ray 회절법은 측정 시편 준비나 그 측정 밥법이 비교적 간단하기 때문에 가장 널리 사용되고 있다. 그러나, 이러한 X-ray 회절법은 측정원으로 X-ray를 사용하기 때문에 그 분해능이 수십 마이크론이 되며, 그 이하의 미소 영역의 분석에 어려움이 있다.
물질의 미세 조직 분석을 위해 최근에는 TEM(Transmission Electron Microscope : 투과 전자 현미경)을 이용한 전자 회절법이 널리 사용되고 있다. 그중, 시료의 나노미터 단위의 미소 영역의 결정 구조, 결함 분포등을 측정할 수 있는 CBED(Conversant Beam Electron Diffraction :수렴성 전자빔 회절)가 각광을 받고 있다. CBED란 TEM(Transmission Electron Microscope : 투과 전자 현미경)을 이용한 물질의 미세 구조 분석법이다. 도 1b에 나타낸 바와 같이, 전자빔(14)을 대상 시료(12)의 일부위에 대해 수렴각을 가지도록 조사하여 디스크형 회절 무늬 패턴(15)을 얻는 방법으로, 시료(12)의 두꺼운 부위에서 동력학적인 회절을 통하여 3차원적인 회절을 관찰할 수 있다. 이에 따라, 결정상수와 격자의 대칭성을 알 수 있어서 점군과 공간군의 결정이 가능해지고, 시편의 두께도 정확하게 측정할 수 있다. CBED는 공간 분해능이 매우 뛰어나 30nm 정도의 미세한 조직의 결정구조, 격자상수 및 격자결함등을 정밀하게 측정할 수 있는 장점이 있다.
CDED법으로 얻은 디스크상의 회절 패턴(15)중에는 시료(12)의 결정면으로 부터 전자빔의 회절에 의해 생겨난 HOLZ 라인(Higher Order Laue Zone line)(16)이 관찰된다. 이러한 HOLZ 라인(16)에 의해 결정 격자 상수 및 시료 응력 분포에 관한 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어, 시료(12)의 격자 상수 a를 결정하기 위해서는 시료(12)의 일부위(17)에 수렴성 전자빔(14)을 조사하고 이에 따라 생겨난 디스크 형상의 패턴(15)에서 HLOZ 라인(16)을 얻는다. 그리고, a값 변화에 따른 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻은 HOLZ 라인을 비교한다. 이 두가지 HOLZ 라인이 일치되는 a 값이 상기 시료의 국부적인 부위의 격자 상수 값이 되는 것이다.
그러나, 상기와 같은 종래에 사용되어 온 CBED의 키네메틱(kinematic) 시뮬레이션의 경우 다이나믹(dynamic) 효과를 고려하지 않기 때문에 정확도가 낮은 단점이 있다. 또한, 키네메틱 시뮬레이션을 적용하는 방법으로 2가지가 사용되어 왔으나, 다음과 같은 문제점이 있다.
1. 실험에서 얻어진 HOLZ 라인들의 교차점(crossing point)들의 차이를 시각적으로 비교하는 방법은 시료의 격자 상수(a, b, c, alpha, beta 및 gamma) 즉, 결정 격자를 변화시킬 수 있는 자유도가 1 개일 때만 적용가능하다. 그러나, 대부분의 경우 격자 상수 2 ~ 3개 정도가 동시에 변하므로 그 적용이 어렵다.
2. 최근 출시된 상업적 프로그램은 자동 피팅(fitting)으로 격자 상수 6개 중에 여러 개를 변화시키면서 최적 값을 찾을 수 있는 장점이 있다. 그러나, HOLZ 라인들을 실험에 의해 얻어진 패턴에서 추출하여 그 이론 값과 비교를 할 경우, HOLZ 라인들의 교차점(crossing point)만을 고려하므로 만약 HOLZ 라인을 재대로 추출하지 못했을 경우에는 오차가 매우 커지는 문제점이 있다. 그리고, HOLZ 라인을 추출하는 방법에 있어서도 도 2에 나타낸 바와 같이, 전 구간에 걸친 직선 만을 가정하면서 소수의 직선(14개)만을 고려하고 있다. 이 경우, 시료 두께에 따라 변하며, 시편이 두꺼울수록 많은 보정이 필요한 다이나믹 효과를 고려하지 못하게 되므로 실재 HOLZ 라인과의 차이가 심각하게 발생하는 문제점이 있다.
본 발명에서는 상기 문제점을 해결하기 위하여, 재료의 미소 부위의 결정 결함 등의 격자 구조를 분석하는 경우, TEM의 CBED 회절 패턴을 이용하여 대상 시료의 나노 미터 영역의 국소 부위에서의 격자 상수, 결정 결함 및 응력 분포 등의 다양한 정보를 매우 정확하게 측정할 수 있는 미세 구조 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히, 반도체 공정 중에 발생하는 물리적 특성 변화를 초기 단계에서 정확하게 밝혀 낼 수 있는 재료의 미세 구조 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에서는 상기 목적을 달성하기 위하여,
(가) 상기 회절 패턴으로부터 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계;
(나) 검출된 상기 실험 HOLZ 라인을 모델로 하여 TEM 실험 조건 및 재료의 구조 상수 값을 변화시켜 이론 HOLZ 라인을 검출하는 단계; 및
(다) 상기 이론 HOLZ 라인들과 상기 실험 HOLZ 라인을 비교하여 상기 재료의 구조 상수 값을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 (가) 단계는 상기 회절 패턴의 영상 전처리 단계;
상기 전처리된 회절 패턴의 영상으로 부터 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계; 및
상기 실험 HOLZ 라인을 보정하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 회절 패턴의 영상 전처리 단계는 상기 회절 패턴의 영상 내에 존재하는 각종 잡음 성분을 감쇄시키기 위한 영상 잡음 필터링 단계; 및
검출 대상인 상기 실험 HOLZ 라인의 대비를 향상시키는 영상 대비 개선 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계는 상기 회절 패턴 영상의 각 화소에 대해 하프 변환을 실시하여 1차 실험 HOLZ 라인들을 검출하는 단계; 및
상기 하프 변환에 의해 검출된 1차 실험 HOLZ 라인들을 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인과 비교하여 유사도가 높은 경우에 2차 실험 HOLZ 라인으로 선택하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 실험 HOLZ 라인을 보정하는 단계는 스네이크 알고리즘을 이용하여 상기 회절 패턴 영상에서 실험 HOLZ 라인에 해당하는 부위의 화소의 일정량을 선택하여 제어점으로 정의하고 그 초기 위치를 결정하는 단계; 및
상기 제어점의 위치를 수정하여 상기 실험 HOLZ 라인을 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인에 접근시킴으로써, 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인의 위치 정보를 추출하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 (나)단계는 실험 조건 및 재료의 결정 구조 상수를 초기화 하는 단계;
상기 실험 조건 및 재료의 결정 구조 상수를 변화시키면서, 상기 실험 HOLZ 라인과 대응되는 이론 HOLZ 라인이 생성될 수 있는 실험 조건 및 결정 구조 상수의 최적값을 추출하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 (나) 단계는 Bloch 시뮬레이션에 의한 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 (다) 단계는 상기 실험 HOLZ 라인과 이론 HOLZ 라인이 포함된 회절 패턴 영상의 대응되는 화소를 비교하는 단계; 및
상기 동일한 위치 정보를 가지는 화소의 갯수가 최대 값을 가지도록 상기 이론 HOLZ 라인이 포함된 회절 패턴을 결정하는 실험 조건 및 재료의 구조 상수를 변화시키는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명은 (가) CBED 라인 검출 프로세스, 즉 응력 분석에 이용되는 실험 CBED의 HOLZ 라인을 검출하는 단계, (나) 상기 HOLZ 라인들의 위치에 대한 다이나믹 시뮬레이션을 이용하여 이론 CBED HOLZ 라인을 검출하는 단계 및 (다) 상기 HOLZ 라인들의 교차가 많이 일어나는 부분 주위 패턴의 모든 화소에서의 교차 상호 관계를 정량적으로 분석하는 단계의 3단계로 이루어진다. 상기 (가) 단계에 의해, 분석하고자 하는 시료의 디스크형 회절 도형에서 HOLZ 라인을 검출하고, 상기 (나) 단계에 의해 상기 검출된 HOLZ 라인의 위치를 기준으로 하여 HOLZ 라인 검출 조건(기하구조 및 구조상수)을 이론적으로 결정한다. 그리고, (다) 단계에서는 상기 (가) 단계에서 나타난 실험적인 HOLZ 라인의 위치값과 상기 (나) 단계에서 나타난 이론적인 HOLZ 라인의 위치값을 상호 비교하여 최종적인 HOLZ 라인을 결정한다. 이에 따라 시료의 측정 부위의 결정 격자 상수 및 응력 분포등의 구조 정보에 관해 분석할 수 있게 된다. 이를 위해 도 3에 나타낸 바와 같은 장치를 구성한다. 즉, TEM(31)의 CBED 법으로 형성시킨 디스크형의 패턴을 영상 기억 장치(32)를 통하여 디스플레이(33)를 포함하는 계산기(34)를 통해 분석하게 된다.
이하, (가) 단계 즉, 응력 분석에 이용되는 실험 CBED의 HOLZ 라인을 검출하는 단계에 대해 보다 상세히 설명한다. TEM에 의해 분석하고자 하는 시편의 일부위에 대해 전자빔을 수렴시키면 디스크 형태의 수렴성 빔 전자 회절 패턴을 얻을 수 있다. 이러한 디스크 상의 패턴은 전자빔이 통과하는 시편의 일부위의 결정 구조, 응력 분포에 관한 정보를 담고 있으며, 이 정보를 담고 있는 HOLZ 라인을 보다 정확하고 효율적으로 검출하는 것이 상기 (가) 단계의 목적이다.
도 4를 참조하면, (가) 단계는 크게, 영상 전처리 단계, 후보 라인 검출 단계 및 후보 라인 보정 단계로 이루어진다. 영상 전처리 단계는 이후 단계에서의 처리 성능 향상을 목적으로 입력된 영상에 존재하는 각종 영상 잡음 성분을 제거하거나 화질을 개선하는 것을 목적으로 한다. 후보 직선 검출 단계는 상기 영상 전처리 단계를 거친 화질이 개선된 영상 내에 존재하는 각종 라인들을 대상으로 HOLZ 라인으로 판단되는 것을 검출하는 것을 목적으로 한다. 그리고, 후보 직선 보정 단계는 검출된 후보 라인들이 보다 정확한 위치값을 가진 HOLZ 라인들로 만들기 위해 보정하는 것을 목적으로 한다.
영상 전처리 단계에 대해 보다 상세히 설명하면 다음과 같다. 시료의 일부위에 대해 수렴성 전자빔을 조사하여 얻어진 디스크형의 패턴은 실험자의 시각에 의존하면 쉽게 HOLZ 라인 검출이 가능하지만, 많은 데이타를 처리하고 분석하기 위해서는 컴퓨터에 의존할 수 밖에 없다. 그러나, 디스플레이에 나타나는 영상은 실험 당시의 조명 조건, 촬영 장비 또는 실험 조건 등의 다양한 영상 환경에 의한 노이즈 발생등 심각한 화질 열화가 발생할 수 있다. 대표적으로는 영상내에 검출하고자 하는 라인 자체의 영상 대비(contrast)가 영상에 따라, 또는 동일한 영상이라도 영역에 따른 편차가 심각하게 나타나므로 라인을 검출하기 위해서는 사전 전처리가 필요하다. 이를 위해, 본 발명에서는 2가지 과정을 거친다.
먼저, 영상 내에 존재하는 각종 잡음 성분을 제거하거나 감소시키는 영상 잡음 필터링을 실시하는데, 구체적으로는 HOLZ 라인의 영상 특성을 잔존시키고, 영상 잡음 성분만을 제거 하기 위해 에지 보존 필터링(edge-preserving filtering) 방법을 적용한다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. CBED 회절 영상은 디스플레이를 통해 시각적으로 나타난다. 이때, 디스플레이 화면은 수많은 화소로 이루어져 있다. 이러한 각각의 화소들에 대해 에지 연산을 수행하여 에지 방향을 결정한 뒤, 그 방향에 대해 잡음 저감 필터링을 적용하는 것이다. 즉, 초기의 디스크 형 회절 영상을 살펴보면, 라인으로 인식될 수 있는 부분의 화소들과 그 외의 화소들 사이의 명도가 차이가 난다.
예를 들어, 디스플레이를 가로 방향으로 명암에 대한 그래프를 그리면, 라인으로 인식될 수 있는 부분의 화소와 그 외 부분간의 명암의 차이가 확연히 틀리므로 기울기가 매우 커지는 에지 부분이 생기게 된다. 이러한 부분의 화소의 영상 특징은 보존하면서, 기타 영상 잡음으로 인식되는 부분의 영상 특징은 저감시키게 되는 것이다. 이러한 에지 보존 필터링 방법에는 여러 가지가 있을 수 있으며, 구체적인 방법은 실험 조건에 따라 선별될 수 있다.
영상 잡음 필터링을 실시한 뒤에 영상 대비를 향상시키는 과정을 실시한다. 즉, 이는 영상 잡음 필터링에 의해 노이즈를 감소시킨 영상에서 HOLZ 라인 부위와 기타 부위 사이의 대비를 향상시키기 위한 것이다. 본 발명에서는 예를 들어 히스토그램 동등화(histogram equalization) 과정을 실시한다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 먼저, 가능한 모든 영상 밝기 값에 해당하는 입력 영상의 화소의 갯수를 결정하여 영상 밝기에 대한 히스토그램을 얻는다. 다음으로, 특정 밝기 범위에 대해서만 화소의 분포가 집중될 때에는 이를 가능한 최대 밝기 분포로 확대시켜 줌으로써 입력 영상의 대비의 향상을 얻을 수 있다. 상기 히스토그램 동등화 과정과 같은 전역적(global)인 방법 외에 각각의 화소에 대해 대비(contrast)의 향상을 꾀하는 지역적 동등화(local equalization) 과정을 적용하는 것도 가능하다. 이와 같은 과정을 거치게 되면, 보다 균일하면서도 보다 향상된 대비를 지니는 CBED HOLZ 라인의 영상을 얻을 수 있다.
다음으로, 후보 직선 검출 단계에 대해 보다 상세히 설명하고자 한다. 여기서는, 상기 영상 전처리 과정을 CBED HOLZ 라인 영상으로 부터, 완전하지는 않으나, 근사적으로 HOLZ 라인을 나타내는 후보 라인들을 검출하는 것으로 하프 변환(Hough transform) 및 후보 라인 필터링 단계를 포함한다.
하프 변환법을 설명하면 다음과 같다. 각각의 화소에서의 에지 크기가 주어진 문턱(threshold)치 보다 큰 경우, 그 화소의 위치 정보를 직선의 패러메타 (parameta) 영역으로 변환시킨다. 이와 같은 과정을 디스플레이의 모든 화소에 대해 반복적으로 적용함으로써 최종적으로 일정 문턱치보다 큰 누적합에 해당하는 직선들을 1차적으로 검출할 수 있다. 여기서 1차적으로 검출되는 라인의 수를 늘이기 위해서 그 문턱치를 가능한 낮게 설정한다. 상기 문턱치는 실험 조건, 시료의 종류에 따라 경험적으로 조절하는 것이 가능하다. 즉, CBED 화면 상에 동일 라인 상에 위치한 것으로 인식될 수 있는 화소들의 위치 정보를 취합하여, 이들이 동일 직선상에 위치하는 것으로 가정하는 것이다. 직선은 그 성질상 x-y 좌표계에서 원점으로부터의 거리 및 그 직선과 수직인 직선중 원점을 통과하는 직선이 x축과 이루는 각도의 두개의 값으로 표현될 수 있다. 상기 값을 기준으로 새로운 좌표계를 설정하면, x-y 좌표계의 직선은 하나의 점으로 표현이 된다. 이렇게 표현된 점이 일정 문턱치 보다 큰 누적합을 가지게 되면, 이를 1차 후보 라인으로 인식하게 되는 것이다.
다음으로, 후보 라인 필터링에 대해 설명한다. 후보 라인 필터링은 하프 변환에 의해 검출된 1차 후보 라인에 대해 실제 CBED HOLZ 라인과 매칭이 되는 것만 선별하기 위해서 실시한다. 이를 위해, 1차 후보 라인 각각에 대해 해당하는 화소들의 에지 방향 정보를 취합하여 실제 CBED HOLZ 라인의 방향 정보와 유사한 것만 선별적으로 필터링하여, 2차 후보 라인을 얻을 수 있다. 이때의 유사도는 실험 조건 및 시료에 따라 선별적으로 정의될 수 있다. 본 발명에 있어서, 상기 후보 라인 필터링 과정은 생략이 가능한 선택적인 것이다.
2차 후보 라인을 검출하게 되면 실제 CBED HOLZ 라인과의 오차를 줄이기 위해 후보 라인 보정을 실시한다. 검출하고자 하는 실제의 CBED HOLZ 라인은 2차 후보 라인과 정확히 일치하지 않는 변형된 형상을 가지고 있다. 왜냐하면, 후보 라인의 검출하는 과정에서 살펴볼 수 있듯이, 후보 라인은 직선 형상을 가정하고 있으며, 실제의 CBED HOLZ 라인은 곡선 또는 곡률을 지닌 부위를 포함하는 경우가 많아 완전히 일치하지는 않기 때문이다. 따라서, 검출된 후보 라인을 실제의 CBED HOLZ 라인에 접근시키기 위한 작업이 필요하다. 이를 위해서 본 발명에서는 컴퓨터 비젼(computer vision) 분야에서 널리 사용되고 있는 스네이크(snake) 알고리즘을 적용한다. 스네이크란 구성 단위인 제어점 간에 적용되는 내부 변형 에너지 (internal deformation energy)와 입력 영상의 에지 특성에 의해 스네이크의 각 제어점에 적용되는 외부 포텐셜 에너지(external potential energy)의 통합 에너지를 최소화하는 영상 알고리즘이다. 본 발명의 적용 원리를 상술하면 다음과 같다. 즉, 미리 정의된 스네이크 제어점 사이의 기하학적 변형에 대한 구속 특성을 벗어나지 않는 조건 하에서, 스네이크가 주어진 초기 위치, 예를 들어 후보 라인의 위치로 부터 출발하여, 그 근처에 존재하는 타겟 에지, 예를 들어 실제 CBED HOLZ 라인에 시간이 지남에 따라 자동적으로 달라 붙게 된다.
이러한 후보 라인 보정 과정은 상세하게는 2 단계로 나눌 수 있다. 먼저, 제어점들의 초기 위치를 지정하는 스네이크 위치 초기화 단계이다. 즉, 주어진 각각의 후보 라인들에서 선정될 제어점 수량 및 그 제어점들의 초기 위치를 결정한다. 다음으로, 후보 라인들을 초기 위치로부터 시작하여, 미리 정의된 스네이크 에너지를 단위 시간에 걸쳐 반복적으로 최소화하면서 제어점 위치를 반복적으로 계산한다. 이러한 계산을 통하여, 실제의 CBED HOLZ 라인에 접근시킬 수 있으며, 결국 실제의 CBED HOLZ 라인에 매우 접근한 형태의 라인을 검출할 수 있게 된다. 결과적으로 검출된 실험 CBED HOLZ 라인은 직선형 또는 곡선형을 나타내게 된다.
이러한 과정을 거치게 되면 (가) 단계. 즉 실험 CBED HOLZ 라인을 검출하는 단계를 마치게 된다. 즉, 실험으로 얻어진 CBED 회절 패턴에서의 HOLZ 라인을 매우 정확도가 높게 검출한 것이다.
다음으로 (나) 단계, 즉 상기 검출된 실험 CBED HOLZ 라인들의 위치에 대한 다이나믹 시뮬레이션을 이용하는 과정을 실시한다. 이 단계에서는 상기 검출된 CBED HOLZ 라인들 각각의 위치 값, 즉 실험으로 얻어진 CBED HOLZ 라인 정보를 이용하여 이론적인 기하 구조 및 구조 상수를 추출하게 된다. 여기서의 기하 구조는 TEM 촬영 조건, 즉 CBED 회절 패턴을 얻기 위한 TEM의 촬영 조건들을 의미하며, 구조 상수는 분석 대상 시료의 격자 상수(a, b, c, alpha, beta, gamma)를 의미한다. 실험 조건을 다시 추출하는 이유는 상기 (가) 단계의 실험시 정확히 알 수 없었던 실험 변수들(예를 들어, 시편의 기울어진 각도 등)이 존재하기 때문에 이를 실험 결과로 부터 밝혀내기 위함이다.
도 5를 참조하여 (나) 단계를 보다 상세히 설명한다. 먼저, CBED 빔 방향(reference point), pattern rotation, camera length 등의 실험 조건의 대략적인 초기 값 및 분석 대상 시료의 격자 상수 초기 값을 결정한다. 다음으로, 상기 결정된 기하 구조 및 격자 상수의 초기 값으로부터 얻어질 수 있는 CBED HOLZ 라인에 대해 다이나믹 효과를 고려한 Bloch 시뮬레이션을 실시한다. 이 경우 주로 사용되는 것으로 공지된 상기 Bloch 시뮬레이션과 Multi-slice 시뮬레이션등이 있으나, 본 발명에서는 Bloch 시뮬레이션이 바람직하다. 상기 (가) 단계에서 얻어진 실험적인 CBED HOLZ 라인과 비슷한 형태의 CBED HOLZ 라인이 얻어질 수 있도록 상기 실험 조건들, 즉 기하 구조와 시료의 구조 상수들을 조금씩 변화시키며 실시한다. 이 과정에서는 상기 실험 조건 및 구조 상수의 초기값으로 얻어지는 이론 CBED HOLZ라인들을 상기 (가) 단계에서 얻은 실험 CBED HOLZ 라인들에 접근하도록 실험 조건과 구조 상수를 최적화하는 것이다. 이때, (가) 단계에서 얻어진 실험에 의한 모든 CBED HOLZ 라인을 기준으로 할 수 있으나, 보다 빠른 출력을 얻기 위해, CBED HOLZ 라인의 갯수에 대한 한계 설정을 할 수 있다. 이와 같은 과정을 거쳐서, 다이나믹 효과를 고려한 이론 CBED HOLZ 라인을 얻을 수 있다. 이는 다시 말해, 상기 (가) 단계에서 얻어진 실험 CBED HOLZ 라인 패턴을 형성시킬 수 있는 실험 조건 및 구조 상수를 얻게 되었음을 의미한다.
다음으로 (다) 단계, 즉 상기 HOLZ 라인들의 교차가 많이 일어나는 부분 주위 패턴의 모든 화소에서의 교차 상호 관계를 정량적으로 분석하는 단계에 대해 설명한다. 상기 (가) 단계에 의해 실험 CBED HOLZ 라인을 얻을 수 있으며, 상기 (나) 단계에 의해, 상기 (가) 단계에서 얻어진 실험 CBED HOLZ 라인 패턴을 형성시킬 수 있는 기하 구조 및 구조 상수를 얻을 수 있다. 이와 같이 (가) 단계에서 얻어진 실험 CBED HOLZ 라인과 (나) 단계에서 얻어진 이론 CBED HOLZ 라인을 상호 비교를 한다. 이와 같이, 실험 CBED HOLZ 라인과 이론 CBED HOLZ 라인 영상을 화소 단위로 비교한 예를 도 6에 나타내었다. 디스플레이 화면의 화소에 대해, 특히 패턴의 교차가 많이 일어나는 위치의 화소들을 상호 비교를 한다. 예를 들어, 만약 대응되는 실험 CBED HOLZ 라인과 이론 CBED HOLZ 라인에서 각 화소의 위치 정보가 동일하면 1로 설정하고, 서로 다른 위치에 있으면 0으로 설정한다. 그리하여, 동일한 위치 정보를 가지는 화소의 개수, 즉 출력된 값을 최대로 할 수 있는 기하 구조 및 구조 상수를 찾게 된다. 이 과정을 반복함으로써, 실험 CBED HOLZ 라인을 형성시키는 시편의 기하 구조 및 구조 상수를 보다 정확하게 알 수 있다.
상기 과정을 거쳐 최종적으로 결정된 구조 상수는 대상 시료에 전자빔이 수렴된 일 부위의 격자 상수를 의미한다. 이러한 격자 상수를 이용하여, 시료의 소정 부위의 결정 결함, 응력 분포 등을 계산할 수 있게 된다. 특히, 이러한 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법은 나노미터 단위의 미소 소자의 구조 상수를 측정하여 존재하는 응력 분포를 알 수 있으므로 이를 공정 단계별로 활용된다.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명에 의하면, TEM의 CBED 회절 패턴을 이용하여 대상 시료의 나노 미터 영역의 국소 부위에서의 격자 상수, 결정 결함 및 응력 분포 등의 다양한 정보를 0.05%의 오차 범위 이내로 매우 정확하게 측정할 수 있다. 특히, 반도체 공정중에 발생하는 물리적 특성 변화를 초기 단계에서 정확하게 밝혀 낼 수 있게 됨으로써, 공정 초기에 내재되어 있는 결함을 미리 밝혀 내어 예방할 수 있어 반도체 소자 수율을 높일 수 있음은 물론, 데이타 유지 시간을 향상시킬 수 있는 새로운 물질을 찾는 역할을 할 수 있다.
예를 들어, 현재 연구 개발되고 있는 STI(Shallow Trench Isolation)공정에서 재료의 응력 분포는 leakage current 특성에 직접 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 실제 leakage failure를 알게 되기까지는 STI 공정으로 부터 소자를 완성한 후, 약 3개월 뒤에 가능해지기 때문에, 초기 단계에서의 응력 측정 기술이 절실히 요구된다. 따라서, STI 공정에 본 발명과 같은 재료의 구조 분석 방법을 도입하여 초기에 반도체 소자의 결정 구조 및 응력 분포 등을 측정하도록 설계 가능하다.
도 1a는 X-ray 회절(X-ray Diffraction : XRD)법을 이용하여 대상 재료의 회절 패턴을 얻는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1b는 TEM(Transmission Electron Microscope : 투과 전자 현미경)의 CBED(Conversant Beam Electron Diffraction :수렴성 전자빔 회절)를 이용하여 대상 재료의 회절 패턴을 얻는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 종래 기술에 TEM의 CBED를 이용하여 HOLZ 라인들을 추출한 것을 나타낸 사진이다.
도 3은 본 발명에 의한 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 사용되는 장치를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 의한 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 있어서, 실험 HOLZ 라인을 추출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 의한 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 있어서, 실험 HOLZ 라인에 대응되는 이론 HOLZ 라인 패턴을 형성시키기 위한 실험 조건 및 재료의 구조 상수의 최적 값을 추출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 의한 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 있어서, 실험 HOLZ 라인 및 이론 HOLZ 라인을 비교하는 패턴 매칭을 나타낸 도면이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
11... X-ray 12... 시료
13... 스펏 패턴 14... 전자빔
15... 디스크형 패턴 16... HOLZ 라인
17... 수렴성 전자빔이 조사되는 시편 부위
31... TEM 32... 영상 기억 장치
33... 디스플레이 34... 계산기
Claims (9)
- 전자빔을 시료의 일부위에 수렴시켜 디스크형 회절 패턴을 얻음으로써 시료의 응력 분포 등의 구조 정보를 분석할 수 있는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법에 있어서,(가) 회절 패턴으로부터 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계;(나) 검출된 상기 실험 HOLZ 라인을 모델로 하여 TEM 실험 조건 및 재료의 구조 상수 값을 변화시켜 이론 HOLZ 라인을 검출하는 단계; 및(다) 상기 이론 HOLZ 라인들과 상기 실험 HOLZ 라인을 비교하여 상기 재료의 구조 상수 값을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 (가) 단계는 상기 회절 패턴의 영상 전처리 단계;상기 전처리된 회절 패턴의 영상으로 부터 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계; 및상기 실험 HOLZ 라인을 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 2항에 있어서,상기 회절 패턴의 영상 전처리 단계는 상기 회절 패턴의 영상 내에 존재하는 각종 잡음 성분을 감쇄시키기 위한 영상 잡음 필터링 단계; 및검출 대상인 상기 실험 HOLZ 라인의 대비를 향상시키는 영상 대비 개선 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 2항에 있어서,상기 실험 HOLZ 라인을 검출하는 단계는 상기 회절 패턴 영상의 각 화소에 대해 하프 변환을 실시하여 1차 실험 HOLZ 라인들을 검출하는 단계; 및상기 하프 변환에 의해 검출된 1차 실험 HOLZ 라인들을 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인과 비교하여 유사도가 높은 경우에 2차 실험 HOLZ 라인으로 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 2항에 있어서,상기 실험 HOLZ 라인을 보정하는 단계는 스네이크 알고리즘을 이용하여 상기 회절 패턴 영상에서 실험 HOLZ 라인에 해당하는 부위의 화소의 일정량을 선택하여 제어점으로 정의하고 그 초기 위치를 결정하는 단계; 및상기 제어점의 위치를 수정하여 상기 실험 HOLZ 라인을 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인에 접근시킴으로써, 상기 회절 패턴의 대응되는 HOLZ 라인의 위치 정보를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 (나)단계는 실험 조건 및 재료의 결정 구조 상수 값을 초기화 하는 단계;상기 실험 조건 및 재료의 결정 구조 상수를 변화시키면서, 상기 실험 HOLZ 라인과 대응되는 이론 HOLZ 라인이 생성될 수 있는 실험 조건 및 결정 구조 상수의 최적값을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 6항에 있어서,상기 (나) 단계는 Bloch 시뮬레이션에 의한 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 (다) 단계는 상기 실험 HOLZ 라인과 이론 HOLZ 라인이 포함된 회절 패턴 영상의 대응되는 화소를 비교하는 단계; 및상기 동일한 위치 정보를 가지는 화소의 개수가 최대 값을 가지도록 상기 이론 HOLZ 라인이 포함된 회절 패턴을 결정하는 실험 조건 및 재료의 구조 상수를 변화시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
- 제 1항에 있어서,(라) 상기 결정된 구조 상수 값을 이용하여 재료의 응력 분포를 측정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 TEM의 CBED를 이용한 재료의 구조 분석 방법.
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|---|---|---|---|---|
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Families Citing this family (10)
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| CN111369616B (zh) * | 2020-02-03 | 2022-07-15 | 西安交通大学 | 基于贝叶斯学习的汇聚束电子衍射图样对称性检测方法 |
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Family Cites Families (2)
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10727025B2 (en) | 2018-07-10 | 2020-07-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method of analyzing a crystal defect |
| WO2023068632A1 (ko) * | 2021-10-18 | 2023-04-27 | 라이트비전 주식회사 | 딥러닝을 이용하여 가상 tem sadp 영상과 실제 tem sadp 영상을 상호 변환시키는 회절 패턴 영상 변환 시스템 및 방법 |
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