KR20150142900A

KR20150142900A - 전자빔을 이용한 노광 방법과 그 노광 방법을 이용한 마스크 및 반도체 소자 제조방법

Info

Publication number: KR20150142900A
Application number: KR1020140071485A
Authority: KR
Inventors: 최진; 신인균; 안병섭; 이상희
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2014-06-12
Filing date: 2014-06-12
Publication date: 2015-12-23
Also published as: KR102247563B1; US20150362834A1; US9671686B2

Abstract

본 발명의 기술적 사상은 마스크 데이터 준비(MDP)에 소요되는 시간을 최소화하여 전체 노광 공정을 최적화하고, 또한 멀티-빔 마스크 노광기를 기반으로 하여 인버스 솔루션(inverse solution) 개념을 통해 패턴의 품질을 향상시킬 수 있는 전자빔을 이용한 노광 방법과 그 노광 방법을 이용한 마스크 및 반도체 소자 제조방법을 제공한다. 그 노광 방법은 OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대하여 전자빔 근접 효과에 의한 에러의 보정(PEC)과 노광 공정(exposure process)에 의한 에러의 보정(MPC: Mask Process Correction)을 포함한 복합 보정을 수행하는 단계; 상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기(writing)를 수행하는 단계;를 포함한다.

Description

전자빔을 이용한 노광 방법과 그 노광 방법을 이용한 마스크 및 반도체 소자 제조방법{Exposure method using E-beam, and method for fabricating mask and semiconductor device using the exposure method}

본 발명의 기술적 사상은 마스크 및 반도체 소자 제조방법에 관한 것으로, 특히 전자빔 노광 방법을 이용한 마스크 및 반도체 소자 제조방법에 관한 것이다.

반도체 공정에서, 웨이퍼 등과 같은 반도체 기판 상에 패턴을 형성하기 위하여 마스크를 이용한 리소그라피 공정이 수행될 수 있다. 마스크는 간단하게 정의한다면 투명한 기층 소재 상에 불투명한 재질의 패턴 형상이 형성되어 있는 패턴 전사체라고 말할 수 있다. 마스크의 제조 공정을 간단히 설명하면, 먼저 회로 설계자로부터 마스크 데이터 파일들을 받으면, 마스크 데이터 준비(Mask Data Preparation: MDP)를 수행한다. 마스크 데이터 준비는 예컨대, 분할(fracturing)로 불리는 포맷 변환, 기계식 판독을 위한 바코드, 검사용 표준 마스크 패턴, 잡-덱(job deck) 등의 추가(augmentation), 그리고 자동 및 수동 방식의 검증을 포함할 수 있다. 여기서 잡-덱은 다중 마스크 파일들의 배치정보, 기준 도우즈(dose), 노광 속도나 방식 등의 일련의 지령에 관한 텍스트 파일을 만드는 것을 의미할 수 있다. 마스크 데이터 준비 후, 전공정(FEOL)과 후공정(BEOL)이 수행될 수 있다. 전공정은 예컨대, 마스크에 대한 노광 공정, 화학적 처리 공정 및 계측 공정을 포함할 수 있다. 여기서, 마스크에 대한 노광 공정은 크게 전자빔(E-beam)을 이용하거나 또는 레이저를 이용할 수 있다. 후공정은 결함 검사, 결함 수리, 펠리클 도포 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상이 해결하고자 하는 과제는 전자빔을 이용한 노광 공정에 있어서, 마스크 데이터 준비(MDP)에 소요되는 시간을 최소화하여 전체 노광 공정을 최적화하고, 또한 멀티-빔 마스크 노광기를 기반으로 하여 인버스 솔루션(inverse solution) 개념을 통해 패턴의 품질을 향상시킬 수 있는 노광 방법을 제공하는 데데 있다.

또한, 본 발명의 기술적 사상이 해결하고자 하는 과제는 상기 노광 방법을 이용한 고속 및 고품질의 마스크 제조방법, 그리고 마스크를 이용한 반도체 소자 제조방법을 제공하는 데에 있다.

상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 기술적 사상은 OPC(Optical Proximity Correction)을 통해 얻은 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는 단계; 데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱(job-deck)을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대하여 전자빔(E-beam) 근접 효과에 의한 에러의 보정(PEC: Proximity Effect Correction)과 노광 공정(exposure process)에 의한 에러의 보정(MPC: Mask Process Correction)을 포함한 복합 보정을 수행하는 단계; 상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기(writing)를 수행하는 단계;를 포함하는 전자빔을 이용한 노광 방법(exposure method)을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복합 보정을 수행하는 단계 전에, 분배기(distributor)에 의해 상기 마스크 데이터에 대해 형상(shape) 데이터와 덴서티 데이터로 분할하는 단계를 더 포함하고, 상기 복합 보정을 수행하는 단계는 상기 덴서티 데이터에 대하여 상기 전자빔의 도우즈(dose)를 보정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 도우즈를 보정하는 것은 단기 범위(short-range), 중기 범위(middle-range) 및 장기 범위(long-range)에 대하여 상기 보정 도우즈 맵을 각각 계산 후, 상기 보정 도우즈 맵들을 서로 합칠 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 형상 데이터는 래스터라이제이션(rasterization)을 통해 비트-맵 데이터로 변환되고, 상기 비트-맵 데이터와 보정된 상기 덴서티 데이터가 병합되어 상기 픽셀 데이터가 생성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복합 보정을 수행하는 단계에서, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대하여 도우즈 조절에 의한 대비 향상(Contrast Enhancement by Dose modulation: CED) 기술을 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 CED 기술은 패턴의 중심에 대하여 도우즈를 증가시키는 기술일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 기술을 적용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복합 보정을 수행하는 단계에서, 모델 베이스의 CED 기술과 상기 복합 보정을 포함한 IMT(Inverse Mask Technology) 기술을 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 모델 베이스의 CED 기술은 하기 에러 함수(E)를 이용하여 수행하며,

여기서, Gn(x,y)는 빔(Beam) 데이터, Wn은 빔 데이터에 대한 가중치 인자, 인덱스 n은 샷 정보, M(x,y)는 마스크 모델, F(x,y)는 마스크의 타겟 컨퉈(contour), 그리고 Ith는 인텐서티 문턱값을 의미할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 모델 베이스의 CED 기술은, 상기 에러 함수(E) 및 도우즈 위도(D_lattitude)가 최소화되도록 빔 데이터(Gn(x,y))와 가중 인자(Wn)를 최적화하며, 상기 도우즈 위도는 도우즈의 % 변화에 따른 CD의 변화량(△CD/%dose)으로 정의될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 전자빔 쓰기는, 멀티-빔 마스크 노광기(Multi-Beam Mask Writer: MBMW)를 이용한 그레이 노광(Gray Writing)을 통해 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 하나의 서버로부터 하나의 노광 설비 내로 상기 마스크 데이터가 입력되고, 입력된 상기 마스크 데이터에 대하여, 노광 단위별 포맷 변환을 실시간으로 수행하여 상기 전자빔 쓰기를 수행할 수 있다.

또한, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계; 상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계; 상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계;를 포함하는 전자빔을 이용한 노광 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 CED 기술은 패턴의 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 위치 별로 도우즈(dose)를 향상하거나 하향하는 기술이고, 상기 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식을 적용하고, 상기 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대해서는 중심 부분의 도우즈를 증가시키거나 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식을 적용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 CED 기술은 모델 베이스로 수행하고, 상기 전자빔 쓰기는 MBMW를 이용한 그레이 노광을 통해 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 픽셀 데이터는, 상기 PEC가 수행된 데이터에 대해 래스터라이제이션을 통해 생성할 수 있다.

더 나아가, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대한 PEC과 MPC를 포함한 복합 보정을 수행하는 단계; 상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 및 상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복합 보정을 수행하는 단계 전에, 분배기에 의해 상기 마스크 데이터에 대해 형상 데이터와 덴서티 데이터로 분할하는 단계를 더 포함하고, 상기 복합 보정을 수행하는 단계는 상기 덴서티 데이터에 대하여 상기 전자빔의 도우즈를 보정하여 보정 도우즈 맵을 생성하되, 기 설정된 거리 범위별로 각각의 상기 보정 도우즈 맵을 생성한 후 서로 합쳐서 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 복합 보정을 수행하는 단계에서, 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대하여 패턴의 중심에 대하여 도우즈를 증가시키는 CED 기술을 적용하고, 상기 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 CED 기술을 적용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 하나의 서버로부터 하나의 노광 설비 내로 상기 마스크 데이터가 입력되고, 입력된 상기 마스크 데이터에 대하여, 노광 단위별 포맷 변환을 실시간으로 수행하여 상기 전자빔 쓰기를 수행하되, MBMW를 이용한 그레이 노광으로 상기 전자빔 쓰기를 수행할 수 있다.

또한, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계; 상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계; 상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 및 상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법을 제공한다.

한편, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대한 PEC과 MPC를 포함한 복합 보정을 수행하는 단계; 상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계; 및 상기 마스크를 이용한 리소그라피 공정을 통해 반도체 소자를 형성하는 단계;를 포함하는 반도체 소자 제조방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계; 상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계; 상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계; 상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계; 상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계; 및 상기 마스크를 이용한 리소그라피 공정을 통해 반도체 소자를 형성하는 단계;를 포함하는 반도체 소자 제조방법을 제공한다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 본 실시예의 전자빔을 이용한 노광 방법은 마스크 데이터 준비 단계에서 파일 포맷 변환이나 마스크 프로세스 보정 없이 잡-덱 정도의 기본적인 작업만을 수행하고, 노광 설비 내에서 온-라인 상으로 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 도우즈 보정 방법을 통해 복합적으로 수행함으로써, 전자빔 노광 공정에 소용되는 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다. 그에 따라, 종래 마스크 데이터 준비 단계에서 시간이 과다하게 소요됨으로써, 발생할 수 있는 마스크의 양산성 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

또한, 본 발명의 기술적 사상에 의한 본 실시예의 전자빔을 이용한 노광 방법은 노광 방법은 패턴의 사이즈별로 도우즈 조절을 다르게 적용하는 CED 기술을 이용함으로써, 마스크의 패턴 품질 향상에 기여할 수 있다. 또한, IMT 기술을 통해, 노광 설비 내에서 도우즈 관련 보정을 모델 베이스로 통합적으로 수행함으로써, 정확하고 안정적인 노광 공정을 구현할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 복합 보정 단계를 좀더 구체적으로 보여주는 흐름도이다.
도 3은 도 1의 전자빔을 이용한 노광 방법을 대응하는 마스크 패턴 형상을 통해 개략적으로 보여주는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법에 적용되는 그레이 노광에 대한 개념을 보여주기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법에 적용되는 CED 기술의 개념을 개략적으로 설명하기 위한 패턴 도면이다.
도 7은 도 6의 CED 기술에 대한 시뮬레이션 평가 그래프들이다.
도 8은 도 6의 CED 기술에 대한 효과를 설명하기 위한 패턴 도면들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법에 적용되는 M-CED(모델 베이스 CED) 기술의 개념을 설명하기 위한 그래프이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도들이다.
도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도들이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 개략적인 전자빔을 이용한 노광 시스템에 대한 블럭 구조도이다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 통상의 기술자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.

이하의 설명에서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 연결된다고 기술될 때, 이는 다른 구성 요소와 바로 연결될 수도 있지만, 그 사이에 제3의 구성 요소가 개재될 수도 있다. 유사하게, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 상부에 존재한다고 기술될 때, 이는 다른 구성 요소의 바로 위에 존재할 수도 있고, 그 사이에 제3의 구성 요소가 개재될 수도 있다. 또한, 도면에서 각 구성 요소의 구조나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장되었고, 설명과 관계없는 부분은 생략되었다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다. 한편, 사용되는 용어들은 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 먼저, OPC(Optical Proximity Correction)를 통해 얻은 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다(S110). 일반적으로, MTO는 OPC 단계가 완료된 마스크 디자인 데이터를 넘겨 마스크 제작을 의뢰하는 것을 의미할 수 있다. 따라서, MTO 디자인 데이터는 결국, OPC 단계가 완료된 마스크 디자인 데이터라고 볼 수 있다. 이러한 MTO 디자인 데이터는 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation: EDA) 소프트웨어 등에서 사용되는 그래픽 데이터 포맷을 가질 수 있다. 예컨대, MTO 디자인 데이터는 GDS2(Graphic Data System Ⅱ), OASIS(Open Artwork System Interchange Standard) 등의 데이터 포맷을 가질 수 있다.

한편, OPC 단계에 대하여 간단히 설명하면, 패턴이 미세화됨에 따라 이웃하는 패턴들 간의 영향에 의한 광 근접 현상(Optical Proximity Effect: OPE)이 노광 과정 중에 발생하고, 이를 극복하기 위해서 패턴을 전사하는 마스크 상의 패턴 레이아웃(layout)을 보정하여 OPE 발생을 억제하는 방법을 말한다. 이러한 OPC 기술은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 룰 베이스(rule-based) OPC이고, 다른 하나는 시뮬레이션 베이스 또는 모델 베이스(model-based) OPC이다.

각각의 OPC 기술을 간단히 설명하면 다음과 같다.

룰 베이스 OPC는, 먼저 테스트용 마스크 패턴을 제작하고, 이 테스트용 마스크 패턴을 웨이퍼에 전사하여 테스트용 웨이퍼를 제작한다. 그 후, 웨이퍼 상의 형성된 패턴에 대한 측정 데이터와 테스트용 마스크의 설계 데이터에 기초하여 설계 룰, 즉 마스크 패턴의 설계 데이터에 적용하는 바이어스 데이터를 결정하기 위한 설계 룰을 결정한다. 이러한 설계 룰이 결정되면 설계 룰에 기초하여 마스크 패턴을 보정한다. 보정은 마스크 패턴의 레이아웃 캐드(CAD) 단계에서 행해진다. 룰 베이스 OPC는 설계상 허용되는 모든 패턴에 대하여 테스트 패턴을 측정하고, 또한 프로세스가 변할 때마다 작업을 반복해야 하므로, 시간과 비용이 많이 소비될 수 있다.

모델 베이스 OPC는 미리 준비된 적은 수의 테스트 패턴, 즉 대표 패턴의 측정 결과에 기초하여, 광 근접 효과를 고려한 전사의 프로세스를 표현하는 커널들을 생성하고, 그러한 커널들을 포함한 프로세스 모델을 통해 마스크 패턴의 형상과 웨이퍼에 전사된 패턴의 형상을 차이를 시뮬레이션하여 구하고, 이 시뮬레이션 결과에 따라 마스크 패턴을 보정하게 된다. 이러한 모델 베이스 OPC는 대량의 테스트 패턴을 측정할 필요가 없으므로 시간 및 비용 면에서 유리하나, 패턴들의 밀도(density), 인접 패턴의 형태나 거리 등에 따른 영향을 충실히 반영하기 힘들 수 있다.

MTO 디자인 데이터를 입력받은 후, 데이터 포맷 변환 없이 마스크 데이터 준비(MDP)를 수행한다(S120). 기존에 마스크 데이터 준비는 전술한 바와 같이 포맷 변환, 추가(augmentation), 검증 등의 단계를 포함하였다. 그러나 본 실시예의 노광 방법에서의 마스크 데이터 준비는 포맷 변환을 수행하지 않는다 또한, 검증의 단계도 생략할 수 있다. 그에 따라, 마스크 데이터 준비는 기본적으로 잡-덱 정도의 기본적인 작업만을 포함할 수 있다. 여기서 잡-덱은 다중 마스크 파일들의 배치정보, 기준 도우즈(dose), 노광 속도나 방식 등의 일련의 지령에 관한 텍스트 파일을 만드는 것을 의미할 수 있다. 물론, 기계식 판독을 위한 바코드, 사람이 식별할 수 있는 라벨, 조준 마크, 및 검사용 표준 마스크 패턴 등의 추가는 포함될 수 있다. 이러한 마스크 데이터 준비는 일반적으로 오프-라인(Off-line)으로 수행될 수 있다.

기존의 마스크 데이터 준비 단계에서의 포맷 변환, 즉 분할(fracturing)은 MTO 디자인 데이터를 각 영역별로 분할하여 전자빔 노광기용 포맷으로 변경하는 공정을 의미할 수 있다. 분할에는 예컨대, 크기조절(Scaling), 데이터의 정립(sizing), 데이터의 회전, 패턴 반사, 색상 반전 등의 데이터 조작이 시행될 수 있다.

분할을 통한 변환 과정에서, 설계 데이터로부터 웨이퍼 상의 이미지로의 전달과정 중의 어디에선가 발생할 수 있는 수많은 계통 오차들(systematic errors)에 대한 데이터가 보정될 수 있다. 상기 계통 오차들에 대한 데이터 보정 공정을 마스크 프로세스 보정(Mask Process Correction: MPC)이라고 부르며, 예컨대 임계치수(CD) 조절이라고 부르는 선폭 조절 및 패턴 배치 정밀도를 높이는 작업 등이 포함될 수 있다. 따라서, 분할은 최종 마스크의 품질 향상에 기여할 수 있고 또한 마스크 프로세스 보정을 위해 선행적으로 수행되는 공정일 수 있다. 여기서, 계통 오차들은 노광 공정, 마스크 현상 및 에칭 공정, 그리고 웨이퍼 이미징 공정 등에서 발생하는 왜곡에 의해서 유발될 수 있다.

다만, 분할이나 마스크 프로세스 보정은 오프-라인으로 수행되는 작업이고 과대한 데이터 조작시간과 데이터량 증가를 가져오기 때문에, 노광 공정을 지체시켜 마스크 양산성 향상에 장애 소요로서 작용할 수 있다. 예컨대, 분할과 마스크 프로세스 보정은 일반적으로 1 내지 2일 이상의 시간을 요하는 작업일 수 있다. 최근에 패턴이 미세화됨에 따라 분할과 마스크 프로세스 보정에 더욱더 많은 시간이 소요되는 실정이고, 그에 따라, 분할과 마스크 프로세스 보정은 마스크 양산성에 더욱 큰 문제로 작용할 수 있다.

그러나 본 실시예의 노광 공정에서 포맷 변환, 즉 분할을 수행하지 않기 때문에 수시간 내 또는 1시간 내에 마스크 데이터 준비 단계를 완료할 수 있다. 또한, 포맷 변환이 없이 기본적인 잡-덱 정도만을 수행하므로, 마스크 데이터 준비 완료 후의 마스크 데이터는 MTO 디자인 데이터의 포맷과 동일한 포맷을 유지할 수 있다.

마스크 데이터 준비가 완료된 마스크 데이터에 대하여 데이터 프로세싱을 수행한다(S130). 데이터 프로세싱은 일종의 마스크 데이터에 대한 전처리 과정으로서, 마스크 데이터에 대한 문법 체크, 노광 시간 예측 등을 포함할 수 있다. 한편, 화살표로 도시된 바와 같이 데이터 프로세싱 단계(S130)부터 노광 설비 내의 온-라인(On-line) 상에서 수행될 수 있다. 즉, 상기 마스크 데이터가 노광 설비 내로 입력되어 온-라인 상으로 데이터 프로세싱이 수행될 수 있다. 한편, 전술한 바와 같이 마스크 데이터 준비가 완료된 마스크 데이터는 MTO 디자인 데이터의 포맷과 동일한 포맷을 유지하므로, 노광 설비 내로 입력되는 상기 마스크 데이터 역시 MTO 디자인 데이터의 포맷과 동일한 포맷을 가질 수 있다.

데이터 프로세싱 후, 복합 보정(Complex Correction)을 수행한다(S140). 복합 보정은 전자빔 근접효과, 즉 전자빔의 산란에 의한 에러를 보정하는 공정인 근접 효과 보정(Proximity Effect Correction: PEC)과 노광 공정 중에 발생하는 에러를 보정하는 공정인 마스크 프로세서 보정(MPC)을 복합한 보정 공정으로 볼 수 있다.

좀더 구체적으로 설명하면, 전자빔 노광 공정에서, 전자빔을 생성하기 위해 사용되는 높은 가속전압이 전자들에 높은 운동에너지를 부가함에 따라, 레지스트와 그 아래에 위치한 소재의 원자들과 함께 산란되는 현상이 발생하는데, 이러한 현상을 일반적으로 전자빔 근접효과라고 한다. 이러한 전자빔 근접효과는 두 가우시안 함수로 모델링하거나 또는 경험적으로 결정된 근접함수로 모델링될 수 있고, 그러한 함수들을 기반으로 하여 전자빔 근접 효과에 대한 보정이 가능하다.

전자빔 근접 효과에 의해 발생하는 에러를 보정하기 위하여 가장 일반적으로 사용하는 근접 효과 보정은, 실제 노광시의 도우즈를 변화시켜 산란에 의해 변화된 도우즈를 보상하는 방법이다. 예컨대, 높은 패턴밀도를 갖는 영역은 상대적으로 낮은 도우즈가 할당되고, 상대적으로 고립되고 작은 형상들에는 비교적 높은 도우즈가 할당될 수 있다. 여기서, 도우즈는 전자빔의 조사량을 의미할 수 있다. 한편, 근접 효과 보정은 패턴 형상의 모서리를 수정하거나 패턴 형상의 사이즈를 변경하는 방법을 포함할 수 있다.

이러한 근접 효과 보정은 일반적으로 중기 범위(middle-range) 내지 장기 범위(long-range)에 걸쳐서 수행될 수 있고, 보통 노광 설비 내에서 온-라인으로 수행될 수 있다. 참고로, 단기 범위(short-range), 중기 범위, 장기 범위 등은 전자빔 근접 효과나 노광 공정 등이 미칠 수 있는 범위를 거리별로 구별한 개념으로, 작업자에 따라 다양하게 분류될 수 있다. 예컨대, 100㎚ 이하에서 1㎛ 정도까지를 단기 범위, 1㎛ 정도에서 5㎛ 정도까지를 중기 범위, 그리고 5㎛ 정도에서 30㎛ 정도까지를 장기 범위로 분류할 수 있다. 또 다른 예로서, 10㎚ 정도에서 500㎚ 정도까지를 단기 범위, 500㎚ 정도에서 20㎛ 정도까지를 중기 범위, 그리고 20㎛ 정도에서 10㎜ 정도까지를 장기 범위로 분류할 수도 있다.

마스크 프로세스 보정(MPC)은 전술한 바와 같이 실제 노광 공정 중에 발생하는 에러를 보정하는 공정으로, 여기서 노광 공정은 전자빔 쓰기(Writing), 현상(development), 식각(etching), 베이크(bake) 등을 전반적으로 포함하는 개념일 수 있다.

기존에 마스크 프로세스 보정(MPC)은 마스크 데이터 준비 단계에서 분할과 함께 수행되고, 또한, 도우즈에 대한 보정 방법이 아닌 마스크 데이터에 대한 보정 방법으로 진행될 수 있다. 또한, 마스크 프로세스 보정은 일반적으로 단기 범위 내지 중기 범위에 걸쳐서 수행될 수 있다. 이러한 마스크 프로세스 보정은 근접 효과 보정을 보충하는 기능을 할 수 있다. 예컨대, 주변의 패턴 밀도가 높은 경우에 근접 효과 보정을 하여도 여전히 CD 오차가 발생하고 그러한 오차를 마스크 프로세스 보정을 통해 해결할 수 있다.

기존의 경우 패턴 밀도가 낮거나 패턴의 사이즈가 큰 경우에는 마스크 프로세스 보정이 생략될 수 있다. 그러나 최근에 패턴의 사이즈가 미세하고 패턴의 밀도가 조밀해짐으로써, 마스크 프로세스 보정은 필수적인 공정으로 자리 잡고 있고, 전술한 바와 같이, 분할과 함께 과도하게 많은 시간이 소요되는 공정이 되고 있다.

한편, 최근 실제 노광 공정에 따른 효과도 가우시안 함수로 모델링할 수 있고, 그에 따라 마스크 프로세스 보정도 가우시안 함수를 기반으로 하여, 도우즈를 이용한 보정 방법으로 가능할 수 있다. 그에 따라, 본 실시예의 복합 보정 단계에서 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 함께 복합하여 수행할 수 있다. 또한, 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정 모두가 도우즈 보정 방법을 이용한다는 점을 고려할 때, 복합 보정은 단기 범위, 중기 범위 및 장기 범위의 도우즈 보정을 복합적으로 수행한다는 개념으로도 생각할 수 있다.

이와 같이, 본 실시예의 노광 방법에서는 노광 설비 내에서 복합 보정, 즉 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 함께 온-라인으로 수행함으로써, 기존에 마스크 데이터 준비 단계에서 오프-라인 상으로 마스크 프로세서 보정을 하는 것에 비해서 공정 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 여기서, 노광 설비 내에서 온-라인 상으로 수행한다는 의미는 상기 복합 보정을 수행하도록 개발된 소프트웨어를 이용하여 노광 설비 내에서 복합 보정을 자동으로 수행한다는 의미일 수 있다.

복합 보정과 관련하여 그 구체적인 방법은 도 2의 부분에서 좀더 상세히 기술한다.

복합 보정이 수행된 데이터에 대하여, 픽셀 데이터를 생성하여 저장부(미도시)에 저장한다(S150). 픽셀 데이터는 실제의 노광에 직접 이용되는 데이터로서, 노광 대상이 되는 형상에 대한 데이터와 그 각각에 할당된 도우즈에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 형상에 대한 데이터는 벡터 데이터인 형상 데이터가 래스터라이제이션(rasterization) 등을 통해 변환된 비트-맵(bit-map) 데이터일 수 있다.

픽셀 데이터 저장 후, 저장된 픽셀 데이터를 이용하여 노광, 즉 전자빔 쓰기(Writing)를 수행한다(S160). 여기서, 전자빔 쓰기는 예컨대, 멀티-빔 마스크 노광기(Multi-Beam Mask Writer: MBMW)를 이용한 그레이 노광(Gray Writing) 방식으로 진행할 수 있다. MBMW를 이용한 그레이 노광에 대해서는 도 5의 설명 부분에서 좀더 상세히 기술한다.

전술한 바와 같이, 본 실시예의 전자빔을 이용한 노광 방법은 마스크 데이터 준비 단계에서 파일 포맷 변환이나 마스크 프로세스 보정 없이 잡-덱 정도의 기본적인 작업만을 수행하고, 노광 설비 내에서 온-라인 상으로 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 도우즈 보정 방법을 통해 복합적으로 수행함으로써, 전자빔 노광 공정에 소용되는 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다. 그에 따라, 종래 마스크 데이터 준비 단계에서 시간이 과다하게 소요됨으로써, 발생할 수 있는 마스크의 양산성 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

도 2는 도 1의 복합 보정 단계를 좀더 구체적으로 보여주는 흐름도이다. 설명의 편의를 위해 도 1의 설명 부분에서 이미 설명한 내용은 간단히 설명하거나 생략한다.

도 2를 참조하면, 도 1에서 설명한 바와 같이, MTO 디자인 데이터가 입력되고(S110), 데이터 포맷 변환 없이 마스크 데이터 준비(MDP)가 수행되며(S120), 노광 설비 내에서 데이터 프로세싱이 수행될 수 있다(S130). 이 후, 복합 보정이 수행되는데, 복합 보정 단계(S140)는 다시 여러 단계로 구분될 수 있다. 예컨대, 복합 보정 단계(S140)는 분배기(distributor)에 의한 데이터 분리 단계(S142)에서 비트-맵 데이터와 전체 보정 도우즈 맵을 합치는 단계(S148)까지를 의미할 수 있다. 구체적으로 설명하면,

먼저, 데이터 프로세싱이 수행된 마스크 데이터를 분배기를 통해 형상(shape) 데이터와 덴서티(density) 데이터로 분리한다(S142). 여기서, 형상 데이터는 벡터 데이터이고, 덴서티 데이터는 각 픽셀에 할당된 도우즈에 대한 데이터일 수 있다. 데이터 분리 후, 포맷 변환부(도 17의 220)로 형상 데이터가 입력되고(S143), 보정부(도 17의 230)로 덴서티 데이터가 입력된다(단계 S144).

상기 포맷 변환부에서는 벡터 데이터인 형상 데이터를 래스터라이제이션을 통해 비트-맵(bit-map) 데이터로 변환한다(S145). 래스터라이제이션은 벡터 또는 윤곽선 데이터를 비트-맵 데이터로 바꾸는 과정으로서, 벡터 데이터에서 주사선 순서대로, 즉 위에서부터 아래로, 좌측에서 우측으로 해당되는 픽셀의 위치를 기술하거나, 도형 또는 글자의 비트맵 이미지(점 모양)의 위치나 크기를 기술하는 데이터 구조로 바꾸는 과정이다.

상기 보정부에서는 덴서티 데이터에 대한 도우즈 보정을 수행한다(S146). 여기서, 도우즈 보정은 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 포함할 수 있다. 예컨대, 도우즈 보정은 단기 범위, 중기 범위 및 장기 범위 각각에 대한 보정 도우즈 맵을 계산 후(S146-1, S146-2, S146-3), 각각의 보정 도우즈 맵을 하나로 합쳐(merge) 전체 보정 도우즈 맵을 생성하는 방식으로 수행될 수 있다. 여기서, 중기 범위 및 장기 범위에 대한 도우즈 보정이 기존의 근접 효과 보정에 대응하고, 단기 범위 및 중기 범위에 대한 도우즈 보정이 기존 마스크 프로세스 보정에 대응할 수 있음은 전술한 바와 같다.

비트-맵 데이터로의 변환과 도우즈 보정 후, 비트-맵 데이터와 전체 보정 도우즈 맵을 합친다(S148). 비트-맵 데이터와 전체 보정 도우즈 맵을 합친다는 개념은 비트-맵 데이터 각각의 부분에 도우즈를 할당하는 개념으로, 각각의 픽셀에 도우즈를 입히는 작업으로 생각할 수 있다. 이와 같이 비트-맵 데이터와 전체 보정 도우즈 맵이 합쳐져 픽셀 데이터가 생성될 수 있다.

전술한 바와 같이 픽셀 데이터는 노광 즉, 전자빔 쓰기를 위한 저장부(미도시)에 저장되고(S150), 저장된 픽셀 데이터를 이용하여 노광 설비에서 노광, 즉 전자빔 쓰기를 수행한다(S160).

도 3은 도 1의 전자빔을 이용한 노광 방법을 대응하는 마스크 패턴 형상을 통해 개략적으로 보여주는 개념도이다.

도 3을 참조하면, (A)에서 OPC를 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 패턴 형상으로 보여주고 있다. 이러한 MTO 디자인 데이터는 예컨대, OASIS 파일 포맷 형식에 기반하여 2차원 데이터 값들을 가질 수 있다. 이후, MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 간단한 마스크 데이터 준비가 수행되고, MTO 디자인 데이터와 동일한 포맷 형식을 갖는 마스크 데이터로서 노광 설비 내로 입력될 수 있다. 잡-덱과 같은 작업은 패턴에 대한 데이터를 변환시키는 것이 아니므로 대응하는 패턴 형상에 대한 도면은 생략한다.

(B)에서, 마스크 데이터에 대한 근접 효과 보정(PEC)과 마스크 프로세스 보정(MPC) 등이 수행된다. 그에 따라, 대응하는 패턴 형상들이 도시되어 있다. 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정은 도우즈 보정을 기본으로 하므로 해칭을 달리하여 표현하고 있음을 확인할 수 있다. 한편, 근접 효과 보정이나 마스크 프로세스 보정은 도우즈 보정뿐만이 아니라 패턴의 사이즈 보정이나 형태의 보정을 포함할 수 있다. 그에 따라, (B)에서의 패턴의 전체적인 형상이 (A)에서의 패턴의 형상과 약간 다름을 확인할 수 있다. 한편, (B)에서의 보정 마스크 데이터는 기본적인 디자인 데이터, 사이즈 증감에 대한 데이터, 그리고 도우즈에 대한 데이터를 포함할 수 있다.

(C)는 래스터라이제이션을 통해 형상 데이터로부터 변환된 비트맵 데이터와 앞서 도우즈 보정을 통해 형성된 보정 도우즈 맵이 합쳐서 생성된 픽셀 데이터를 패턴 형상으로 보여주고 있다. 픽셀 데이터는 기본적으로 비트-맵 데이터에 도우즈가 할당된 데이터이므로, (C)의 패턴의 형상은 모든 픽셀들 각각에 도우즈가 입혀진 형태로 나타날 수 있다. 다만, (B)의 패턴의 형상과의 구별을 명확하게 하기 위해 단순히 점들의 소밀 형태로 나타내고 있고, 패턴이 없는 부분은 백색으로 처리하고 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다. 설명의 편의를 위해 도 1 또는 도 2에서 이미 설명한 내용은 간략히 설명하거나 생략한다.

도 4를 참조하면, 먼저, OPC를 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는다(S210). 이 단계는 도 1의 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계(S110)와 동일하므로 더 이상의 설명은 생략한다.

이후, 마스크 데이터 준비(MDP)를 수행한다(S220). 본 실시예에서 마스크 데이터 준비는 잡-덱뿐만 아니라, 포맷 변화, 즉 분할과 데이터 프로세스 보정 등을 포함할 수 있다.

마스크 데이터 준비 완료 후, 도우즈 조절에 의한 대비 향상(Contrast Enhancement by Dose Modulation: CED) 기술을 수행한다. CED 기술은 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 각 위치별 도우즈를 최적화하는 작업을 의미할 수 있다. 즉, CED 기술은 패턴의 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 위치별로 도우즈를 상향하거나 하향하는 기술일 수 있다. 이러한 CED 기술의 적용 방법의 예로, 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대하여 패턴의 중심에 대하여 도우즈를 증가시키거나 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용하고, 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용할 수 있다.

기존의 경우, 도우즈 보정은 일반적으로 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방법이고, 대부분 큰 사이즈의 패턴, 예컨대 100㎚ 이상의 패턴에 대하여 수행하였다. 그러나 100㎚ 미만의 패턴에 대해서는 에지 부분의 도우즈를 증가시키면 오히려 패턴 품질이 떨어지는 문제가 발생할 수 있다. 그에 따라, 본 실시예의 노광 방법에서는 기 설정된 사이즈, 예컨대 100㎚ 정도를 기준으로 패턴에 대한 도우즈 보정에 CED 기술을 적용함으로써, 패턴의 품질 향상에 기여할 수 있다. CED 기술에 대해서는 도 5 내지 도 8에 대한 설명 부분에서 좀더 상세히 기술한다.

물론, 기 설정된 사이즈, 예컨대 100㎚ 이상의 패턴에 대하여는 기존과 같이 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 기술을 적용할 수 있다. 100㎚ 이상의 패턴에 대한 도우즈 보정은 예컨대, 마스크 데이터 준비 단계(S220)에서 마스크 프로세스 보정이나 근접 효과 보정(PEC) 단계(S250)에서 수행할 수 있다.

CED 기술이 수행된 마스크 데이터에 대하여 데이터 프로세싱을 수행한다(S240). 데이터 프로세싱은 노광 설비 내에서 수행되며, 도 1에서 설명한 데이터 프로세싱 단계(S130)와 거의 동일할 수 있다. 이후의 과정은 기존 전자빔 노광 공정과 거의 유사할 수 있다.

예컨대, 근접 효과 보정을 수행하고(S250), 픽셀 데이터를 생성하며(S260), 생성된 픽셀 데이터를 이용하여 전자빔 쓰기를 수행한다(S270). 도 1과 비교할 때, 도 1의 경우, 근접 효과 보정이 마스크 프로세스 보정과 복합하여 함께 수행되었지만, 본 실시예에서는 기존과 같이 마스크 프로세스 보정과 상관없이 수행될 수 있다. 한편, 표시되지 않았지만 픽셀 데이터 생성 전에 래스터라이제이션과 같은 데이터 변환 단계가 포함될 수 있다.

본 실시예의 전자빔을 이용한 노광 방법은 패턴의 사이즈별로 도우즈 보정 방법을 다르게 적용함으로써, 마스크의 패턴 품질 향상에 기여할 수 있다. 구체적으로, 기 설정된 사이즈, 예컨대 100㎚ 미만의 작은 사이즈에 대해서는 중심 부분의 도우즈를 증가시키거나 또는 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용하고, 그 이상의 큰 사이즈에 대해서는 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용함으로써, 마스크의 패턴 품질 향상에 기여할 수 있다. 본 실시예의 전자빔을 이용한 노광 방법은 예컨대, 패턴의 품질이 매우 중요하게 요구되는 고사양의 마스크 또는 반도체 소자에 적용될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법에 적용되는 그레이 노광에 대한 개념을 보여주기 위한 그래프로서, x축은 좌표 위치이고 y축은 전자빔의 인텐서티로 상대적인 값을 나타낸다.

도 5를 참조하면, 일반적으로 전자빔을 이용한 노광 방법은 크게 가변 형상 빔(Variable Shape Beam: VSB) 노광과 MBMW를 이용한 그레이(Gray) 노광으로 구별될 수 있다. 물론, 좀더 세밀하게 구별하면, 래스터(raster) 스캔 노광, 벡터 스캔 노광, 래스터 형상 노광, 셀-투영 노광, 마이크로 칼럼 노광, 임의형상 빔 노광, 래스터 멀티빔 노광, 다중칼럼 셀 리소그라피 노광, 분산형 가변 형상 빔 노광, 다중칼럼 멀티빔 노광 등 다양한 방식으로 구별될 수 있다.

VSB 노광은 가우시안 스팟보다 크기가 큰 형상을 갖춘 빔을 만들어서 마스크 전체 또는 형상의 중요한 부분을 한번에 노출시키는 노광으로서, 기본적으로 광원에서 나온 빔을 2개의 개구부를 통과시키고, 두 개구부 사이에서 빔을 편향 장치를 편향시킴으로써, 빔의 형상과 크기를 조절할 수 있다. 그러나 가변 형상 빔 노광의 경우 맨해튼 형의 패턴은 비교적 쓰기가 용이한 반면, 대각선 형상의 경우에는 형상을 사각형으로 분해할 필요가 있어, 생산성이 현저히 저하된다는 문제가 있다.

한편, MBMW를 이용한 그레이 노광은 단일 빔의 노광이 아닌 복수 개의 빔들의 중첩을 이용하는 방식이기 때문에 개별 빔에 대한 도우즈를 조절함으로써, 전체 패턴의 형상이나 사이즈를 조절하는 것이 용이할 수 있다. 예컨대, MBMW를 이용한 그레이 노광은 기본적으로 소정의 피치로 배치된 복수 개의 홀이 형성된 어퍼처 부재와 그 하부로 배치되고 역시 홀들이 배치된 블랭킹 플레이트를 이용하여, 어퍼처 부재를 통과한 빔들의 도우즈를 블랭킹 플레이트의 블랭킹 편향을 통해 개별적으로 조절이 가능하다. 한편, MBMW를 이용한 그레이 노광은 복수의 개의 전자 빔을 매트릭스 형태, 예컨대 512*512와 같은 구조로 구현함으로써, 기존 대비 고속의 마스크 노광이 가능할 수 있다.

도시된 그래프는 가장 왼쪽의 개별 빔의 인텐서티를 조절함으로써, 전체 빔의 인텐서티를 조절할 수 있음을 보여준다. 구체적으로, 가장 왼쪽의 개별 빔에 가는 실선(a1)과 같이 상대적으로 낮은 인텐서티를 할당함으로써, 전체 빔의 인텐서티의 폭을 가는 실선(a2)과 같이 상대적으로 좁게 할 수 있다. 또한, 가장 왼쪽의 개별 빔에 굵은 실선(c1)과 같이 높은 인텐서티를 할당함으로써, 전체 빔의 인텐서티의 폭을 굵은 실선(c2)과 같이 넓게 할 수 있다.

여기서, y축의 '2' 부분에 걸쳐있는 점선은 인텐서티 문턱값(Ith)을 나타내는 것으로, 실제 노광 공정 시에 패턴 형성에 유효하게 작용할 수 있는 인텐서티의 최소값을 의미할 수 있다. 즉, 그 이하의 인텐서티를 갖는 빔은 노광 공정에서 패턴 형성에 기여할 수 없다. 그에 따라, 인텐서티 문턱값(Ith) 부분에 대응하는 인텐서티의 폭이 패턴의 사이즈에 대응할 수 있다. 결국, MBMW를 이용한 그레이 노광에서 개별 빔의 인텐서티를 조절함으로써, 전체 빔의 인텐서티의 폭, 즉 패턴의 사이즈를 조절할 수 있다.

한편, 표시하지는 않았지만 중간 부분의 개별 인텐서티를 조절함으로써, 전체 빔의 인텐서티의 형태를 조절할 수도 있다. 이와 같이 개별 인텐서티의 조절에 의하여 전체 빔의 인텐서티의 형태를 조절함으로써 패턴의 품질 향상을 도모할 수 있다. 그에 관련해서는 도 6 내지 도 8부분에서 좀더 상세히 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 노광 방법에 적용되는 CED 기술의 개념을 개략적으로 설명하기 위한 패턴 도면이다.

도 6을 참조하면, (A)는 기존 노광 방법에서, 패턴에 대한 도우즈 조절을 통해 패턴의 품질 향상시키는 방법을 보여주는 것으로, 작은 사이즈에 패턴, 예컨대 왼쪽 십자가 패턴에 전체에 대해서는 동일한 도우즈를 할당한다. 이러한 동일한 도우즈 할당에 대한 개념을 1x의 동일 크기를 갖는 막대들로 왼쪽 부분에 표시하고 있다.

한편, 비교적 사이즈가 큰 패턴, 예컨대 십자가 패턴의 하부 쪽과 오른쪽에 걸쳐 배치된 큰 패턴의 경우, 에지 부분에 도우즈를 증가시키는 방법으로 도우즈를 조절한다. 다시 말해서, 중심 부분보다 에지 부분의 도우즈를 상대적으로 높게 할당함으로써, 패턴을 품질 향상을 도모하고 있다. 이러한 에지 부분의 도우즈 증가의 개념을 양쪽이 뾰족하게 높고 중심이 낮은 형상으로 상부 쪽에 표시하고 있다.

이러한 에지 부분의 도우즈 증가에 대한 방법은 일반적으로 모델 베이스로 수행될 수 있다. 물론, 룰 베이스로 수행하는 것을 배제하는 것은 아니다. 한편, 다른 부분에 비해 상대적으로 도우즈를 증가시키는 하나의 방법으로, 예컨대 동일 장소에 반복해서 빔을 조사하는 더블 샷 패터닝 방법이 이용될 수 있다. 물론, 더블 샷 패터닝에 한하지 않고 다른 여러 가지 방법을 통해 특정 부분의 도우즈를 상대적으로 증가시킬 수 있다.

(B)는 본 실시예의 노광 방법에서 적용되는 CED 기술을 통해 패턴의 품질 향상시키는 방법을 보여주는 것으로, 예시된 CED 기술은 기본적으로 미세 사이즈의 패턴, 예컨대, 100㎚ 미만의 패턴에 대하여 중심 부분의 도우즈를 상대적으로 증가시킨다는 개념이다. 도시된 바와 같이 패턴의 폭이 매우 작은 경우에 중심에 높은 도우즈를 할당하고 에지 부분에 낮은 도우즈를 할당함으로써, 패턴의 품질 향상을 도모할 수 있다. 이러한 중심 부분의 도우즈 증가의 개념을 2x로 중앙이 높고 0.25x로 양쪽 부분이 낮은 막대들로 왼쪽 부분에 표시하고 있다. 덧붙여, CED 기술은 예시한 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대하여 중심에 대한 도우즈 증가의 방식뿐만 아니라 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식, 그리고 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대하여 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식 등 다양한 방식으로 패턴 위치별로 도우즈를 상향 또는 하향하는 기술일 수 있다.

이러한 CED 기술은 룰 베이스로 수행할 수 있다. 물론, 모델 베이스로 수행할 수도 있다. 모델 베이스의 CED(Model-based CED: M-CED) 기술이 차후에 설명하는 IMT(Inverse Mask Technology) 기술로서 포함될 수 있다. IMT 기술은 기본적으로 모델 베이스로 하는 PEC, MPC 그리고 M-CED를 합친 개념으로 정의할 수 있다. 경우에 따라, IMT 기술을 M-CED 기술만을 IMT 기술로 정의할 수도 있다.

CED 기술이 적용됨에 따라, 본 실시예의 노광 방법의 간단히 흐름은 MTO 디자인 데이터에 대해, 먼저, 미세 패턴들에 대하여 CED 기술을 통해 도우즈 조절이 되고, 그 뒤에 모델 베이스로 에러 계산 및 에지에 대한 보정 등이 수행되는 식으로 진행될 수 있다. 물론, CED 기술 적용 전에 마스크 데이터 준비 등이 수행됨은 물론이다. 여기서, 마스크 데이터 준비는 도 1에서와 같이 간단한 잡-덱만을 포함하거나 도 4에서와 같이 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱 등 여러 공정을 포함할 수도 있다.

도 7은 도 6의 CED 기술에 대한 시뮬레이션 평가 그래프들로서, (C)의 그래프에서 x축은 CD를 나타내고 단위는 ㎚이며, y축은 도우즈 위도(Dose latitude)이고 단위는 △CD/%dose이다.

도 7을 참조하면, (A)는 V-형의 도우즈 조절을 보여주는 막대 그래프이고, (B)는 A-형의 도우즈 조절을 보여주는 막대 그래프이다. 여기서, d1, 및 d2는 막대 그래프의 높이, 즉 도우즈 크기를 의미할 수 있다.

오른쪽의 (C)의 그래프를 참조하면, A-형의 도우즈 조절의 경우, CD 사이즈가 100㎚ 내지 60㎚에서 도우즈 위도가 낮아지는 것을 확인할 수 있다. 한편, V-형의 도우즈 조절의 경우는 100㎚이상으로 갈수록 도우즈 위도가 낮아지는 것을 알 수 있다. 도우즈 위도는 단위에 나타난 바와 같이, 도우즈의 % 변화에 따른 CD의 변화로 정의되고, 작을수록 우수한 망소 특성을 갖는다. 한편, 그래프 상 도시되지는 않았지만, A-형의 도우즈 조절의 경우 100㎚이상으로 가면서 도우즈 위도가 증가하게 된다.

결국, (C)의 시뮬레이션 평가 그래프는 100㎚ 미만의 사이즈의 패턴에 대해서는 A-형의 도우즈 조절, 즉 중심 부분의 도우즈를 상대적으로 증가시키는 조절을 함으로써 패턴의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 물론, 100㎚ 이상의 사이즈의 패턴에 대해서는 기존과 같이 V-형의 도우즈 조절을 함으로써, 패턴 품질 향상에 기여할 수 있다.

지금까지 A-형 도우즈 조절과 V-형 도우즈 조절에 대해서 설명하였는데, 이에 한하지 않고 M-형이나 플랫(flat)-형의 도우즈 조절 등도 패턴 품질 향상을 위해 적용될 수 있음은 물론이다.

도 8은 도 6의 CED 기술에 대한 효과를 설명하기 위한 패턴 도면들이다.

도 8을 참조하면, (A)는 기존의 방법, 예컨대 플랫-형이나 V-형 도우즈 조절을 적용하여 전자빔 쓰기를 수행한 마스크의 패턴을 보여주고 있다. 도시된 바와 같이 라인 끝단 짧아짐(line end shortening)이 나타나고, LER(Line Edge Roughness)이 증가하며, 또한 최소 해상도(minimum resolution)의 측면에서도 좋지 않을 수 있다. 여기서, 패턴의 끝 부분에 검은 색으로 표시된 부분들이 짧아지는 부분을 나타내고 있는데, 이와 같이 짧아지는 부분이 커질수록 도우즈 마진(margin)은 떨어지게 된다. 즉, 짧아지는 부분이 나타나지 않도록 정확한 도우즈가 필요하다는 의미가 된다.

(B)는 본 실시예의 CED 기술을 적용하여 전자빔 쓰기를 수행한 마스크의 패턴을 보여주고 있는데, 왼쪽이 A-형 도우즈 조절을 한 도우즈 맵을 보여주고 있고, 오른쪽은 그러한 A-형 도우즈 조절을 통해 결과하는 마스크 패턴을 보여주고 있다.

도시된 바와 같이 라인 끝단 짧아짐이 현저하게 감소함을 확인할 수 있다. 즉, 패턴의 끝 부분으로 검은 색 부분이 거의 나타나지 않음을 알 수 있다. 예컨대, 기존의 방법의 경우에 라인 끝단 짧아짐이 10㎚ 정도라면 본 실시예의 CED 기술을 적용함으로써, 3㎚ 정도로 라인 끝단 짧아짐이 현저하게 감소할 수 있다. 또한, CED 기술에 따른 A-형 도우즈 조절을 통해 라인 끝단 짧아짐의 개선뿐만 아니라 LER이나 최소 해상도의 측면에서도 향상 가능함을 확인할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법을 보여주는 흐름도이다. 설명의 편의를 위해 도 1, 도 2, 도 4에서 이미 설명한 내용은 간략히 설명하거나 생략한다.

도 9를 참조하면, 도 1에서와 마찬가지로 먼저, MTO 디자인 데이터를 입력받는다(S110). 그 후, 도 1에서와 마찬가지로 마스크 데이터 준비(MDP)를 수행한다(S320). 즉, 본 실시예의 노광 방법에서도 마스크 데이터 준비는 포맷 변환이나 마스크 프로세스 보정(MPC) 등과 같이 시간이 많이 소요되는 공정은 수행하지 않고 잡-덱 정도의 간단한 공정만을 수행할 수 있다. 이 후, 노광 설비 내에서 데이터 프로세싱을 수행한다(S330)

데이터 프로세싱을 수행 후, 마스크 데이터에 대하여 IMT(Inverse Mask Technology) 기술을 수행한다(S340). IMT 기술은 근접 효과 보정(PEC), 마스크 프로세스 보정(MPC), 및 모델 베이스 CED 기술(M-CED)을 합친 것으로 정의할 수 있다. 본 실시예의 노광 방법에서는 노광 설비 내에서 도우즈 관련 보정을 통합적으로 수행할 수 있다. 한편, 앞서, CED 기술과 관련하여 룰 베이스로 설명하였으나 본 실시예의 IMT 기술에서는 다른 보정들과 마찬가지로 모델 베이스인 M-CED 기술을 기본으로 포함할 수 있다. 그러나 IMT 기술은 사용자에 의해 달리 정의될 수 있다. 예컨대, M-CED 기술만을 IMT 기술이라고 정의할 수도 있다.

전술한 바와 같이 모델 베이스의 경우 일반적으로 대량의 테스트 패턴을 측정할 필요가 없으므로 시간 및 비용 면에서 유리할 수 있다. 따라서, 본 실시예의 IMT 수행 단계에서 도우즈 관련 보정을 모델 베이스로 통합적으로 수행함으로써, 노광 공정을 보다 신속하게 수행할 수 있다.

IMT 기술 수행 단계 이후에는 도 1이나 도 4와 같이 픽셀 데이터를 생성하고(S350), 생성될 픽셀 데이터를 이용하여 전자빔 쓰기를 수행한다(S360). 물론, 본 실시예의 노광 방법에서는 노광 설비 내에서 MPC가 수행되기 때문에, 도 2의 흐름도에서와 같이 분배기에 의해 형상 데이터와 덴서티 데이터로 분리되고, 덴서티 데이터에 대하여 IMT 기술이 수행된 후, 래스터라이제이션을 통해 변환된 비트-맵 데이터와 합쳐짐으로써, 픽셀 데이터가 생성될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 노광 방법에 적용되는 M-CED(모델 베이스 CED) 기술의 개념을 설명하기 위한 그래프이다.

도 10을 참조하면, 도 5 부분에서 설명한 바와 같이 MBMW를 이용하는 경우, 개별 빔의 인텐서티를 조절함으로써, 전체 빔의 인텐서티의 폭과 형태를 조절할 수 있다. 특히, 최외곽의 개별 빔의 인텐서티를 조절하여 전체 빔의 인텐서티 폭을 조절할 수 있음은 전술한 바와 같다. 예컨대 (A) 그래프에서, 가장 오른쪽의 개별 빔(d)의 인텐서티를 크게 하여 전체 빔의 인텐서티의 폭을 크게 하거나 또는 반대로 오른쪽의 개별 빔(d)의 인텐서티를 작게 하여 전체 빔의 인텐서티의 폭을 작게 할 수 있다.

한편, (B)에서 도시한 바와 같이, 최외곽 개별 빔들뿐만 아니라 개별 빔들 각각의 인텐서티를 조절함으로써, 전체 빔의 인텐서티 형태를 조절할 수 있다. (B)의 경우는 중심 부분의 개별 빔들의 인텐서티를 작게 하고 외곽 부분의 개별 빔들의 인텐서티를 크게 함으로써, 전체 빔의 인텐서티를 V-형 도우즈 형태로 할 수 있음을 보여주고 있다.

한편, 타겟 패턴에 대하여 어떤 도우즈 조절을 수행할지 결정해야 하는데, 앞서 설명한 같이 설정된 사이즈 이하에 대해서는 무조건 A-형 도우즈 조절을 적용하고, 그 이상의 사이즈에 대해서는 V-형 도우즈 조절을 수행한다는 식으로의 접근은 다양한 형태의 패턴들과 주변의 패턴 밀도들에 기초하여 예상치 않은 에러들을 유발할 수 있다.

따라서, 각각의 패턴들에 대하여 일정한 함수로 모델링하고, 소정 규칙을 가지고 도우즈 조절을 위한 인자들을 최적화함으로써, 패턴 품질 향상을 위한 도우즈 조절이 결정될 수 있다. 이와 같이 해당 패턴들에 따라 모델링을 통해 도우즈 조절하는 것을 모델 베이스 CED, 즉 M-CED로 정의할 수 있다.

M-CED의 한가지 예로 다음과 같은 에러 함수(E)를 도입하여 도우즈 조절을 결정하는 방법을 간단히 설명한다. 먼저, 에러 함수(E)는 다음 식(1)과 같이 정의될 수 있다.

..... 식(1)

여기서, Gn(x,y)는 빔(Beam) 데이터, Wn은 빔 데이터에 대한 가중치 인자, 인덱스 n은 샷 정보, M(x,y)는 마스크 모델, F(x,y)는 마스크의 타겟 컨퉈(contour), 그리고 Ith는 인텐서티 문턱값을 의미할 수 있다. 또한, 에러 함수(E)의 값이 최소화될 때, 즉, 인텐서티 문턱값(Ith)에서 F(x,y)와 그 뒤의 컨볼루션 적분(ⓧ) 되는 함수의 차이가 최소가 될 때, 도우즈의 마진이 극대화되고, 그에 따라 패턴의 품질이 향상될 수 있다.

결국, 에러 함수(E)가 최소화되도록 개별 빔에 대한 데이터인 Gn(x,y)과 Wn이 최적화됨으로써, 도우즈 조절이 결정될 수 있다. 또한, 에러 함수(E)의 최소화와 더불어 앞서 언급한 도우즈 위도(D_latitude) 역시 최소화되도록 Gn(x,y)과 Wn이 최적화됨으로써, 패턴의 품질이 보다 향상될 수 있다. 덧붙여, 에너지 감소의 측면에서 전체 도우즈의 최소화도 고려 대상이 될 수 있다.

본 실시예에서 에러 함수를 이용하는 것은 한 예시일 뿐 다양한 모델링 함수를 이용하여 적절한 도우즈 조절이 결정될 수 있음은 물론이다. 한편, 형성된 패턴의 결과를 이용하여 도우즈를 조절하지 않고, 미리 함수로 모델링하여 도우즈를 조절한다는 측면에서 인버스라는 용어가 포함될 수 있다.

도 11 내지 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자빔을 이용한 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도들이다. 설명의 편의를 도 1, 도 4 및 도 9에서 이미 설명한 내용은 간단히 설명하거나 생략한다.

도 11을 참조하면, 도 1에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S110 ~ S150)을 진행하고, 전자빔 쓰기를 수행한다(S160). 여기서, 전자빔 쓰기는 픽셀 데이터에 기초하여 전자빔을 마스크 원판에 조사하는 것을 의미할 수 있다. 한편, 전자빔 쓰기는 MBMW를 이용하여 그레이 노광으로 수행할 수 있다.

전자빔 쓰기를 수행한 후, 일련의 공정들을 진행하여 마스크를 형성한다(S180). 일련의 공정들은 예컨대, 현상, 식각, 및 세정 등의 공정을 포함할 수 있다.

참고로, 마스크 원판은 유리나, 용융 실리카와 같은 투명한 기층 상에 크롬과 같은 불투명한 박막이 입혀진 구조를 가질 수 있다. 노광 공전 전에 크롬 상에 식각에 저항이 강한 레지스트막이 코팅되고, 전자빔 쓰기 공정에서 픽셀 데이터에 기초하여 레지스트막에 전자빔이 소정 패턴으로 조사될 수 있다.

현상 공정에서, 레지스트막은 화학적 현상액에 대해서 민감하거나 둔감하게 반응하게 된다. 현상 공정에서 노광된 레지스트 부분을 제거한다면 이를 양성처리라고 부르며, 노광된 레지스트만 남는다면 음성처리라고 부른다.

현상 공정 완료 후 식각 공정에서, 레지스트막에 의해서 덮여져 있지 않은 마스크의 표면들이 식각용 화학제, 즉 식각액에 노출된다. 레지스트막은 식각 공정에 견딜 수 있도록 재질로 이루어져 있으며, 그에 따라 식각용 화학제에 대해서 최소한 하부에 위치한 크롬의 제거비율에 비해 더 낮은 비율로 제거될 수 있다. 액체(습식)나 플라즈마(건식) 화학 작용제를 사용해서 식각을 수행할 수 있다. 식각을 통해서 노출된 크롬의 부분을 제거하고 나면, 마스크에서 남아있는 레지스트들을 모두 제거한다. 이후에 세정 공정이 진행될 수 있다.

한편, 마스크 형성을 위한 일련의 공정에는 계측 공정, 결함 검사나 결함 수리 공정이 포함될 수 있다. 또한, 펠리클(pellicle) 도포 공정이 포함될 수도 있다. 여기서 펠리클 도포 공정은 최종 세척과 검사를 통해서 오염입자나 화학적 얼룩이 없다고 확인이 되면, 마스크 표면을 마스크의 배송 및 마스크의 가용수명 기간 동안 후속적인 오염으로부터 마스크를 보호하기 위해서 펠리클을 부착하는 공정을 의미한다.

도 12를 참조하면, 도 4에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S210 ~ S260)을 진행하고, 전자빔 쓰기를 수행한다(S270). 여기서, 전자빔 쓰기 역시 MBMW를 이용하여 그레이 노광으로 수행할 수 있다. 다시, 일련의 공정들, 예컨대 현상, 식각, 및 세정 공정 등을 진행하여 마스크를 형성한다(S280).

도 13을 참조하면, 도 9에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S310 ~ S350)을 진행하고, 전자빔 쓰기를 수행한다(S360). 여기서, 전자빔 쓰기 역시 MBMW를 이용하여 그레이 노광으로 수행할 수 있다. 다시, 일련의 공정들, 예컨대 현상, 식각, 및 세정 공정 등을 진행하여 마스크를 형성한다(S380).

도 14 내지 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도들이다. 설명의 편의를 도 1, 도 4, 도 9, 그리고 도 11 내지 도 13에서 이미 설명한 내용은 간단히 설명하거나 생략한다.

도 14를 참조하면, 도 11에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S110 ~ S150)을 진행하여 전자빔 쓰기를 수행한다(S160). 이후, 현상, 식각, 및 세정 공정 등의 일련의 공정들을 진행하여 마스크 형성한다(S180).

마스크가 완성되면 완성된 마스크를 이용하여 웨이퍼 등과 같은 반도체 기판 상에 다양한 반도체 공정을 진행하여 반도체 소자를 형성한다(S190). 참고로, 마스크를 이용하는 공정은 리소그라피 공정을 통한 패터닝 공정을 의미하며, 이러한 마스크를 이용한 패터닝 공정을 통해 반도체 기판이나 물질층 상에 원하는 패턴을 형성할 수 있다.

한편, 반도체 공정은 증착 공정, 식각 공정, 이온 공정, 세정 공정 등을 포함할 수 있다. 여기서, 증착 공정은 CVD, 스퍼터링, 스핀 코팅 등 다양한 물질층 형성 공정을 포함할 수 있다. 이온 공정은 이온 주입, 확산, 열처리 등의 공정을 포함할 수 있다. 한편, 반도체 공정은 반도체 소자를 PCB 상에 실장하고 밀봉재로 밀봉하는 패키징 공정을 포함할 수도 있고, 또한 반도체 공정에 반도체 소자나 패키지에 대해 테스트를 하는 테스트 공정이 포함될 수도 있다.

도 15를 참조하면, 도 12에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S210 ~ S260)을 진행하여 전자빔 쓰기를 수행한다(S270). 이후, 현상, 식각, 및 세정 공정 등의 일련의 공정들을 진행하여 마스크 형성한다(S280). 마스크가 완성되면 완성된 마스크를 이용하여 웨이퍼 등과 같은 반도체 기판 상에 다양한 반도체 공정을 진행하여 반도체 소자를 형성한다(S290).

도 16을 참조하면, 도 13에서 설명한 바와 같이 여러 공정 단계들(S310 ~ S350)을 진행하여 전자빔 쓰기를 수행한다(S360). 이후, 현상, 식각, 및 세정 공정 등의 일련의 공정들을 진행하여 마스크 형성한다(S380). 마스크가 완성되면 완성된 마스크를 이용하여 웨이퍼 등과 같은 반도체 기판 상에 다양한 반도체 공정을 진행하여 반도체 소자를 형성한다(S390).

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 개략적인 전자빔을 이용하는 노광 시스템에 대한 블럭 구조도이다.

도 17을 참조하면, 본 실시예에 따른 노광 시스템은 서버(100)와 노광 설비(200)를 포함할 수 있다. 서버(100)는 노광 공정을 진행할 때, 각각의 해당 공정을 수행하는 작업자들이 작성한 데이터들을 입력하는 중앙 컴퓨터와 같은 장치일 수 있다. 예컨대, OPC를 통해 얻은 데이터들 입력될 수 있고, 또한 OPC 완성 후 수행된 MTO 디자인 데이터가 입력될 수 있다. 한편, 오프-라인으로 수행하는 마스크 데이터 준비(MDP)에 의한 데이터들도 서버(100)로 입력될 수 있다.

본 실시예의 노광 시스템에서, 서버(100)로 입력되는 마스크 데이터 준비에 의한 데이터는 포맷 변환, 마스크 프로세스 보정 등과 같은 작업이 수행되지 않은 잡-덱과 같은 간단한 작업만을 수행한 데이터 일 수 있다. 그에 따라, 잡-덱과 같은 간단한 작업만을 포함된 마스크 데이터가 서버(100)에 입력될 수 있다. 한편, 마스크 데이터가 포맷 변환 없이, 간단한 잡-덱만이 수행된 데이터이므로 그 포맷 형식은 MTO 디자인 데이터의 포맷과 동일할 수 있다.

노광 설비(200)는 분배기(210, Distributor), 포맷 변환부(220, Format Conversion Unit), 보정부(230, Correction Unit), 픽셀 데이터 생성부(240, Pixel Data Generation Unit), 및 전자빔 쓰기부(250, Writing Unit)를 포함할 수 있다. 한편, 도시하지는 않았지만, 노광 설비(200)는 데이터 프로세싱부를 더 포함할 수 있다. 데이터 프로세싱부는 노광 설비 내로 입력된 마스크 데이터에 대하여 문법 체크, 노광 시간 예측 등과 같은 전처리 과정을 수행한다.

분배기(210)는 데이터 프로세싱이 수행된 마스크 데이터를 형상 데이터와 덴서티 데이터로 분리한다. 포맷 변환부(220)는 벡터 데이터인 형상 데이터를 래스터라이제이션을 통해 비트-맵(bit-map) 데이터로 변환한다.

보정부(230)는 덴서티 데이터에 대한 도우즈 보정을 수행한다. 구체적으로 보정부(230)는 단기 범위, 중기 범위, 및 장기 범위에 대한 각각의 보정 도우즈 맵을 생성하고 서로 합쳐 전체 보정 도우즈 맵을 생성한다. 이러한 보정부(230)에 의한 도우즈 보정은 기존의 근접 효과 보정과 마스크 프로세스 보정을 통합하는 개념으로서, 또한 둘 다 모델 베이스로 수행될 수 있다. 한편, 보정부(230)는 M-CED 기술에 따른 도우즈 조절을 수행할 수도 있다. 그러한 경우에, 보정부(230)는 IMT 기술을 수행한다고 볼 수 있다.

픽셀 데이터 생성부(240)는 비트-맵 데이터와 전체 보정 도우즈 맵을 합쳐 픽셀 데이터를 생성하여 저장부에 저장한다. 전자빔 쓰기부(250)는 저장된 픽셀 데이터를 이용하여 원판 마스크에 대한 전자빔 쓰기를 수행한다. 여기서 전자빔 쓰기부(250)는 MBMW를 이용하여 그레이 노광 방식으로 전자빔 쓰기를 수행할 수 있다.

한편, 본 실시예의 노광 시스템은 노광 설비로 입력된 상기 마스크 데이터에 대하여, 노광 단위별 포맷 변환을 실시간으로 수행하여 전자빔 쓰기를 수행할 수 있다. 그에 따라, 하나의 서버 당 하나의 노광 설비를 가지고 노광 공정을 실시간으로 신속하게 진행할 수 있다.

덧붙여, 본 실시예의 노광 시스템에서는, 서버로부터 노광 설비로 마스크 데이터 입력되어 노광 공정이 실시간으로 진행되고, 또한 서버와 노광 설비 사이에 실시간으로 데이터들이 전송되기 때문에, 앞서 전술한 오프-라인 작업과 온-라인 작업의 구별은 크게 의미가 없을 수 있다. 다시 말해서, 기존에는 노광 설비로 마스크 데이터가 입력되기 전까지의 작업을 오프-라인 개념으로 보았으나 본 노광 시스템에서는 마스크 데이터들이 서버를 통해 실시간으로 입력되고 또한 서버와 노광 설비 간에 서로 실시간으로 데이터를 전송되므로, 오프-라인을 따로 구별하기가 애매하기 때문일 수 있다.

지금까지, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100: 서버, 200: 노광 설비, 210: 분배기, 220: 포맷 변환부, 230: 보정부, 240; 픽셀 데이터 생성부, 250: 전자빔 쓰기부

Claims

OPC(Optical Proximity Correction)을 통해 얻은 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는 단계;
데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱(job-deck)을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대하여 전자빔(E-beam) 근접 효과에 의한 에러의 보정(PEC: Proximity Effect Correction)과 노광 공정(exposure process)에 의한 에러의 보정(MPC: Mask Process Correction)을 포함한 복합 보정을 수행하는 단계;
상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기(writing)를 수행하는 단계;를 포함하는 전자빔을 이용한 노광 방법(exposure method).
제1 항에 있어서,
상기 복합 보정을 수행하는 단계 전에,
분배기(distributor)에 의해 상기 마스크 데이터에 대해 형상(shape) 데이터와 덴서티 데이터로 분할하는 단계를 더 포함하고,
상기 복합 보정을 수행하는 단계는 상기 덴서티 데이터에 대하여 상기 전자빔의 도우즈(dose)를 보정하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제2 항에 있어서,
상기 도우즈를 보정하는 것은 단기 범위(short-range), 중기 범위(middle-range) 및 장기 범위(long-range)에 대하여 상기 보정 도우즈 맵을 각각 계산 후, 상기 보정 도우즈 맵들을 서로 합치는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제2 항에 있어서,
상기 형상 데이터는 래스터라이제이션(rasterization)을 통해 비트-맵 데이터로 변환되고,
상기 비트-맵 데이터와 보정된 상기 덴서티 데이터가 병합되어 상기 픽셀 데이터가 생성되는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제1 항에 있어서,
상기 복합 보정을 수행하는 단계에서,
기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대하여 도우즈 조절에 의한 대비 향상(Contrast Enhancement by Dose modulation: CED) 기술을 수행하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제5 항에 있어서,
상기 CED 기술은 패턴의 중심에 대하여 도우즈를 증가시키는 기술인 것을 특징을 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제5 항에 있어서,
상기 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 기술을 적용하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제5 항에 있어서,
상기 복합 보정을 수행하는 단계에서,
모델 베이스의 CED 기술과 상기 복합 보정을 포함한 IMT(Inverse Mask Technology) 기술을 수행하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제8 항에 있어서,
상기 모델 베이스의 CED 기술은 하기 에러 함수(E)를 이용하여 수행하며,

여기서, Gn(x,y)는 빔(Beam) 데이터, Wn은 빔 데이터에 대한 가중치 인자, 인덱스 n은 샷 정보, M(x,y)는 마스크 모델, F(x,y)는 마스크의 타겟 컨퉈(contour), 그리고 Ith는 인텐서티 문턱값을 의미하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제9 항에 있어서,
상기 모델 베이스의 CED 기술은, 상기 에러 함수(E) 및 도우즈 위도(D_lattitude)가 최소화되도록 빔 데이터(Gn(x,y))와 가중 인자(Wn)를 최적화하며,
상기 도우즈 위도는 도우즈의 % 변화에 따른 CD의 변화량(△CD/%dose)으로 정의되는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제1 항에 있어서,
상기 전자빔 쓰기는, 멀티-빔 마스크 노광기(Multi-Beam Mask Writer: MBMW)를 이용한 그레이 노광(Gray Writing)을 통해 수행하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제1 항에 있어서,
하나의 서버로부터 하나의 노광 설비 내로 상기 마스크 데이터가 입력되고,
입력된 상기 마스크 데이터에 대하여, 노광 단위별 포맷 변환을 실시간으로 수행하여 상기 전자빔 쓰기를 수행하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계;
상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계;
상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계;
상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계;를 포함하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제13 항에 있어서,
상기 CED 기술은 패턴의 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 위치별로 도우즈를 향상하거나 하향하는 기술이고,
상기 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식을 적용하고,
상기 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대해서는 중심 부분의 도우즈를 증가시키거나 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식을 적용하는 것을 특징을 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
제13 항에 있어서,
상기 CED 기술은 모델 베이스로 수행하고,
상기 전자빔 쓰기는 MBMW를 이용한 그레이 노광을 통해 수행하는 것을 특징으로 하는 전자빔을 이용한 노광 방법.
OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계;
데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대한 PEC과 MPC를 포함한 복합 보정을 수행하는 단계;
상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계;
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 및
상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법.
제16 항에 있어서,
상기 복합 보정을 수행하는 단계 전에,
분배기에 의해 상기 마스크 데이터에 대해 형상 데이터와 덴서티 데이터로 분할하는 단계를 더 포함하고,
상기 복합 보정을 수행하는 단계는 상기 덴서티 데이터에 대하여 상기 전자빔의 도우즈를 보정하여 보정 도우즈 맵을 생성하되, 기 설정된 거리 범위별로 각각의 상기 보정 도우즈 맵을 생성한 후 서로 합쳐서 생성하는 것을 특징으로 하는 마스크 제조방법.
OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계;
상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계;
상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계;
상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계;
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계; 및
상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법.
OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계;
데이터 포맷 변환 없이 상기 MTO 디자인 데이터에 대한 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대한 PEC과 MPC를 포함한 복합 보정을 수행하는 단계;
상기 복합 보정이 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계;
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계;
상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계; 및
상기 마스크를 이용한 리소그라피 공정을 통해 반도체 소자를 형성하는 단계;를 포함하는 반도체 소자 제조방법.
OPC을 통해 얻은 MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계;
상기 MTO 디자인 데이터에 대하여, 데이터 포맷 변환, MPC, 및 잡-덱을 포함한 마스크 데이터를 준비하는 단계;
상기 마스크 데이터에 대하여, 기 설정된 사이즈의 기준에 따라 패턴에 대한 CED 기술을 수행하는 단계;
상기 CED 기술이 적용된 상기 마스크 데이터에 대하여 PEC를 수행하는 단계;
상기 PEC가 수행된 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성하는 단계;
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하는 단계;
상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 타켓 패턴을 구비한 마스크를 형성하는 단계; 및
상기 마스크를 이용한 리소그라피 공정을 통해 반도체 소자를 형성하는 단계;를 포함하는 반도체 소자 제조방법.