WO2024075909A1 - 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법 - Google Patents

기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법 Download PDF

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이규철
서원우
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    • C30B25/00—Single-crystal growth by chemical reaction of reactive gases, e.g. chemical vapour-deposition growth
    • C30B25/02—Epitaxial-layer growth
    • C30B25/14—Feed and outlet means for the gases; Modifying the flow of the reactive gases
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C30—CRYSTAL GROWTH
    • C30B—SINGLE-CRYSTAL GROWTH; UNIDIRECTIONAL SOLIDIFICATION OF EUTECTIC MATERIAL OR UNIDIRECTIONAL DEMIXING OF EUTECTOID MATERIAL; REFINING BY ZONE-MELTING OF MATERIAL; PRODUCTION OF A HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; SINGLE CRYSTALS OR HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; AFTER-TREATMENT OF SINGLE CRYSTALS OR A HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; APPARATUS THEREFOR
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    • C30B—SINGLE-CRYSTAL GROWTH; UNIDIRECTIONAL SOLIDIFICATION OF EUTECTIC MATERIAL OR UNIDIRECTIONAL DEMIXING OF EUTECTOID MATERIAL; REFINING BY ZONE-MELTING OF MATERIAL; PRODUCTION OF A HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; SINGLE CRYSTALS OR HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; AFTER-TREATMENT OF SINGLE CRYSTALS OR A HOMOGENEOUS POLYCRYSTALLINE MATERIAL WITH DEFINED STRUCTURE; APPARATUS THEREFOR
    • C30B35/00—Apparatus not otherwise provided for, specially adapted for the growth, production or after-treatment of single crystals or of a homogeneous polycrystalline material with defined structure
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    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/21—Polarisation-affecting properties
    • G01N21/211—Ellipsometry

Definitions

  • the present invention relates to a thin film deposition system/device and a thin film deposition method, and more specifically, to a thin film deposition system/device and a thin film deposition method to which machine learning is applied.
  • two-dimensional materials such as graphene, transition metal chalcogenide (TMD), and hexagonal-boron nitride (h-BN) have new and excellent physical properties that are not observed in general materials. It can play an important role in manufacturing flexible devices and optical devices, and has recently been receiving a lot of attention in the fields of semiconductor/electronic devices and optical devices.
  • technology for manufacturing two-dimensional materials with excellent crystallinity and high purity is essential.
  • various methods can be used. Several raw materials can be changed into the form of liquid, gas, beam, etc. and reacted in vacuum, and through this, they can be reacted on the substrate.
  • Two-dimensional materials can be synthesized and grown.
  • the process of optimizing process variables related to the production of these two-dimensional materials has the problem of being quite inefficient and cost- and time-consuming.
  • the technical problem to be achieved by the present invention is to optimize the manufacturing conditions (process conditions) of thin films such as two-dimensional materials, and to achieve automation that can easily grow high-quality thin films in an automated manner by applying machine learning methods.
  • the aim is to provide a thin film deposition system and thin film deposition method.
  • the present invention is disposed in a chamber for thin film deposition, and includes a substrate holder on which a substrate on which the thin film is to be deposited is placed; a temperature control device that controls the temperature of the substrate placed on the substrate holder; a raw material supply device for supplying raw materials for deposition of the thin film to the substrate disposed in the substrate holder; an analysis device for analyzing physical properties of the thin film deposited on the substrate; a removal device configured to remove the thin film from the substrate; and connected to the temperature control device, the raw material supply device, the analysis device, and the removal device, processing data obtained from the analysis device and machine learning the correlation between process variables for thin film deposition and physical properties of the thin film.
  • control device having a processor capable of learning, wherein the control device uses at least one of the removal device and the temperature control device when the physical properties of the thin film analyzed by the analysis device are below a given reference level.
  • An automated thin film deposition system using machine learning is provided that removes the thin film from the substrate and deposits a new thin film on the substrate by changing the process variables.
  • the thin film may include a two-dimensional material.
  • the removal device may be configured to generate at least one of plasma, laser, ion beam, and etching gas, and the removal device may be configured to generate at least one of the plasma, laser, ion beam, and etching gas, and the removal device may be configured to generate at least one of the plasma, laser, ion beam, and etching gas. It may be configured to remove the thin film from the substrate.
  • the raw material supply device may be provided in plural numbers.
  • the analysis device includes an analysis source generator that generates an analysis source for analyzing the physical properties of the thin film; And it may include an analysis data acquisition unit that acquires data corresponding to the physical properties of the thin film.
  • the analysis source generator may be configured to generate at least one of an electron beam, an X-ray, and a laser as the analysis source, and the analysis data acquisition unit may include at least one of a fluorescence screen, a camera, and an It can be configured to include one.
  • the analysis device includes scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), reflection high-energy electron diffraction (RHEED), low-energy electron diffraction (LEED), ellipsometry, and X-ray diffraction (XRD). It may be configured to analyze the physical properties of the thin film using at least one of the following.
  • the control device may be configured to terminate the thin film deposition when the physical properties of the thin film analyzed by the analysis device are equal to or higher than the reference level.
  • the thin film deposition system deposits a thin film using any one of evaporation deposition, metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), molecular beam epitaxy (MBE), pulsed laser deposition (PLD), and sputtering deposition. It may be configured to deposit.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition any one of evaporation deposition, metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), molecular beam epitaxy (MBE), pulsed laser deposition (PLD), and sputtering deposition. It may be configured to deposit.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition sputtering deposition
  • depositing a thin film on a substrate placed in a chamber for thin film deposition Analyzing the physical properties of the thin film while the substrate is placed in the chamber; determining whether the physical properties of the thin film have reached a given reference level; When it is determined that the physical properties of the thin film are below the reference level, removing the thin film from the substrate while the substrate is placed in the chamber; And a step of depositing a new thin film on the substrate under the changed process conditions by changing the process variables for the thin film deposition using a machine learning method that learns the correlation between the process variables for the thin film deposition and the physical properties of the thin film.
  • An automated thin film deposition method including machine learning is provided.
  • the thin film may include a two-dimensional material.
  • Removing the thin film from the substrate may include irradiating or supplying at least one of plasma, laser, ion beam, and etching gas to the thin film; and raising the temperature of the substrate to a critical temperature or higher. It may include at least one of:
  • Analyzing the physical properties of the thin film while the substrate is placed in the chamber includes irradiating or supplying a source for analysis to the thin film; And it may include acquiring data corresponding to the physical properties of the thin film obtained by the analysis source.
  • the analysis source may include at least one of an electron beam, an X-ray, and a laser, and the step of acquiring the data may be configured to use at least one of a fluorescence screen, a camera, and an X-ray detector.
  • the step of analyzing the physical properties of the thin film includes scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), reflection high-energy electron diffraction (RHEED), low-energy electron diffraction (LEED), ellipsometry, and XRD ( It may be configured to use at least one of X-ray diffraction.
  • the thin film deposition may be terminated.
  • the thin film deposition method includes depositing the thin film until the physical properties of the thin film reach the reference level or higher, analyzing the physical properties of the thin film, and determining whether the physical properties of the thin film have reached the reference level. , the steps of removing the thin film and depositing the new thin film may be performed repeatedly.
  • the thin film deposition method uses any one of evaporation deposition, metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), molecular beam epitaxy (MBE), pulsed laser deposition (PLD), and sputtering deposition to form a thin film. can be deposited.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition sputtering deposition
  • the thin film deposition method may be performed by an automated thin film deposition system to which machine learning is applied, and the thin film deposition system is provided in the chamber, including a substrate holder on which the substrate is placed; a temperature control device that controls the temperature of the substrate placed on the substrate holder; a raw material supply device for supplying raw materials for deposition of the thin film to the substrate disposed in the substrate holder; an analysis device for analyzing physical properties of the thin film deposited on the substrate; a removal device configured to remove the thin film from the substrate; and connected to the temperature control device, the raw material supply device, the analysis device, and the removal device, processing data obtained from the analysis device and machine learning the correlation between process variables for thin film deposition and physical properties of the thin film. It may include a control device having a processor capable of learning.
  • automated thin film deposition in optimizing the manufacturing conditions (process conditions) of thin films such as two-dimensional materials, automated thin film deposition can easily grow high-quality thin films in an automated manner by applying machine learning methods.
  • the system and thin film deposition method can be implemented.
  • the automated thin film deposition system and thin film deposition method according to embodiments of the present invention not only manufactures two-dimensional material thin films, but also produces high quality various nanomaterials, semiconductor materials, and biomaterials that can be physically/chemically synthesized and grown. It can be usefully applied in growing and optimizing the growth conditions.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an automated thin film deposition system using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a flowchart illustrating an automated thin film deposition method using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an artificial neural network model of a processor that can be applied to an automated thin film deposition system and thin film deposition method using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • connection used in this specification not only means that certain members are directly connected, but also includes indirectly connected members with other members interposed between them.
  • a member when a member is said to be located “on” another member in the present specification, this includes not only the case where a member is in contact with another member, but also the case where another member exists between the two members.
  • the term “and/or” includes any one and all combinations of one or more of the listed items.
  • terms such as “about” and “substantially” used in the specification herein are used in the sense of a range or close to the numerical value or degree, taking into account unique manufacturing and material tolerances, and to aid understanding of the present application. Precise or absolute figures provided for this purpose are used to prevent infringers from taking unfair advantage of the stated disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an automated thin film deposition system using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • an automated thin film deposition system using machine learning may include a chamber 10 for thin film deposition.
  • Raw materials e.g., precursor materials, etc.
  • a substrate 1 on which a thin film (not shown) can be deposited (grown) may be placed.
  • the chamber 10 may be a type of compartment or may have a structure similar to a compartment.
  • the thin film deposition system is provided in the chamber 10, and is provided with a substrate holder 20 on which the substrate 1 on which the thin film is to be deposited is placed, and a temperature for controlling the temperature of the substrate 1 placed on the substrate holder 20. It may include an adjustment device (30).
  • the substrate holder 20 may be referred to as a ‘substrate mounting unit’.
  • At least a portion of the temperature control device 30 may be provided within the substrate holder 20 or may be disposed in contact with the substrate holder 20 .
  • the temperature control device 30 may serve to maintain the temperature of the substrate 1 at a predetermined temperature during deposition (growth) of the thin film, and when removing the already manufactured thin film, heat the thin film to a high temperature to perform an evaporation method. It may also play a role in removing it.
  • the temperature control device 30 may be referred to as a 'heating device' or a 'substrate heating device'.
  • the thin film deposition system may include a raw material supply device 40 that supplies raw materials for deposition (growth) of the thin film to the substrate 1 placed on the substrate holder 20.
  • the raw material supply device 40 may be disposed within the chamber 10 .
  • the raw material supply device 40 may be provided singly or in plural pieces.
  • a plurality of raw material supply devices 40 may be used.
  • two raw material supply devices 40 are shown, but this is an example and the number of raw material supply devices 40 may vary.
  • Reference number 40a may be a first raw material supply device, and 40b may be a second raw material supply device.
  • the first raw material supply device 40a and the second material supply device 40b may be arranged to be spaced apart from each other and may be arranged approximately symmetrically around the substrate 1.
  • the raw material supply device 40 may be, for example, an evaporator (i.e., an evaporator) that can supply raw materials to the substrate 1 in a gas or molecular beam state.
  • the raw material supply device 40 can be referred to as a raw material evaporation device.
  • the raw material supply method of the raw material supply device 40 may vary.
  • the raw material supply device 40 supplies raw materials in a gaseous state, supplies raw materials in the form of a molecular beam from an effusion cell, or sputters a target to convert the target into a gas or plasma state. It may be configured to supply changed raw materials, or to irradiate a laser to a target and supply raw materials changed into a gas or plasma state from the target by the laser.
  • the raw material supply method of the raw material supply device 40 may vary.
  • the thin film deposition system may include an analysis device 50 for analyzing the physical properties of the thin film deposited on the substrate 1.
  • the analysis device 50 may include an analysis source generator 51 that generates an analysis source for analyzing the physical properties of the thin film, and an analysis data acquisition unit 52 that acquires data corresponding to the physical properties of the thin film.
  • the data can be derived by the analysis source irradiated or supplied to the thin film. After the analysis source is irradiated or supplied to the thin film and goes through a process such as diffraction, reflection or transmission in the thin film, By observing or detecting the analysis source that has gone through this process in a predetermined manner, data corresponding to the physical properties of the thin film can be acquired.
  • the analysis source generator 51 may be configured to generate at least one of an electron beam, an X-ray, and a laser as the analysis source.
  • the analysis data acquisition unit 52 may be configured to include at least one of a fluorescence screen, a camera, and an X-ray detector.
  • the electron beam is irradiated to the thin film, the electron beam passing through or reflected from the thin film is received and imaged by the fluorescent screen, and then captured by the camera to obtain analysis data in the form of an image. can do.
  • the X-rays may be irradiated to the thin film and the diffraction pattern of the
  • the analysis device 50 can analyze the physical properties of the deposited thin film without destroying it, and can be used during the deposition process within the deposition chamber 10 or when one batch of deposition is completed. Additionally, a method of collecting analysis data in the form of an image or data set may be applied to the analysis device 50.
  • the analysis device 50 observes/measures the surface or crystal structure of the thin film using an electron microscope such as scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM), or reflects high-reflection (RHEED)
  • SEM scanning electron microscopy
  • TEM transmission electron microscopy
  • RHEED high-reflection
  • a method of confirming the crystal structure and crystallinity of the surface of the thin film by electron diffraction methods such as energy electron diffraction (LEED) and low-energy electron diffraction (LEED), and the dielectric properties of the surface of the thin film by ellipsometry.
  • a method of confirming the crystalline characteristics of the thin film using an XRD (X-ray diffraction) method can be used.
  • the analysis device 50 may use at least two of the above methods together.
  • the analysis device 50 may be configured to analyze the physical properties of the thin film using at least one of various analysis methods including SEM, TEM, RHEED, LEED, ellipsometry, XRD, etc.
  • the analysis device 50 may also be referred to as a ‘physical property measurement device.’
  • At least a portion of the analysis source generator 51 may be disposed within the chamber 10 .
  • all or most of the analysis source generator 51 may be disposed within the chamber 10 .
  • At least a portion of the analysis data acquisition unit 52 may be disposed within the chamber 10 . All or most of the analysis data acquisition unit 52 may be disposed within the chamber 10 . In some cases, at least a portion of the analysis data acquisition unit 52 may be disposed outside the chamber 10.
  • the analysis data acquisition unit 52 may be disposed on the outside of the chamber 10 in contact with or adjacent to the outer surface of the chamber 10. In this case, the analysis data acquisition unit 52 may be placed in contact with or adjacent to the chamber ( 10)
  • the outer surface (outer wall) may be a transparent window or be transparent.
  • the thin film deposition system may include a removal device 60 (ie, a thin film removal device) configured to remove the deposited thin film from the substrate 1 .
  • the removal device 60 may be configured to generate at least one of a plasma, a laser, an ion beam, and an etching gas, and may be configured to generate at least one of the plasma, a laser, an ion beam, and an etching gas.
  • the thin film can be removed from the substrate 1 disposed in the chamber 10.
  • the removal device 60 can remove the thin film deposited on the substrate 1 by heating, cutting, or chemically treating it. Low-quality thin films can be easily removed from the chamber 10 using an automated method using the removal device 60 .
  • the thin film deposition system may include a control device 70 connected to a temperature control device 30, a raw material supply device 40, an analysis device 50, and a removal device 60. Additionally, the control device 70 may be electrically connected to the main components of the chamber 10 (eg, pressure control unit, vacuum control unit, gas inlet, gas outlet, etc.).
  • the control device 70 is a processor capable of processing data obtained from the analysis device 50 and learning the correlation between process variables for thin film deposition and physical properties of the thin film through machine learning. processor) can be provided.
  • the processor can input process variables into each part of the thin film deposition system, and processes the data collected from the analysis device 50 to calculate the correlation between the process variables and the physical properties of the thin film using a machine learning method. .
  • the control device 70 determines whether the physical properties of the thin film analyzed by the analysis device 50 have reached a given reference level, and if the physical properties of the thin film are below the reference level, the removal device It may be configured to remove the thin film from the substrate 1 using at least one of the 60 and the temperature control device 30 and deposit a new thin film on the substrate 1 by changing the process variables.
  • the thin film deposition system deposits the thin film until the physical properties of the thin film reach or exceed the reference level, analyze the physical properties of the thin film, and determine whether the physical properties of the thin film have reached the reference level.
  • the process of making a decision, removing the thin film, and depositing a new thin film can be repeatedly performed.
  • the control device 70 may terminate the thin film deposition.
  • the control device 70 can operate the thin film deposition system so that the user can take out the substrate 1 and the high-quality thin film formed on its surface. Additionally, the control device 70 may provide the user with changes in process variables and changes in the physical properties of the thin film during the process of repeatedly depositing and removing the thin film.
  • the thin film deposition system receives given process variables (temperature for preparing raw materials, substrate temperature, growth time, speed, pressure, etc.) and performs growth accordingly.
  • process variables temperature for preparing raw materials, substrate temperature, growth time, speed, pressure, etc.
  • a material can be automatically grown on the surface of the substrate 1.
  • the analysis device 50 e.g., various analysis devices using electron ray diffraction, When transmitted from , the physical properties (quality) of the grown thin film (material) can be judged (evaluated) based on classification and data processing capabilities obtained through machine learning.
  • thin film deposition (growth) can be terminated and the user can collect samples (i.e., substrate and thin film), and if the physical properties or quality do not reach the desired level, If it is determined that this is not possible, the deposited thin film (material) is removed using at least one of the removal device 60 and the temperature control device 30 while the substrate 1 is placed in the chamber 10 to remove the substrate 1. can be restored to its initial state or a state corresponding thereto, and new thin film deposition (growth) can be performed by changing process variables according to judgment based on data stored in the processor.
  • the user can completely (or almost completely) automatically perform all the processes necessary to obtain the intended high quality thin film through one (series of) processes using the system according to this embodiment.
  • the thin film deposition process can be easily understood systematically and multifacetedly.
  • the thin film may be, for example, a two-dimensional material (2D material) or include a two-dimensional material.
  • Two-dimensional materials are single-layer or half-layer solids in which atoms form a certain crystal structure.
  • the two-dimensional material may be a conductor, semiconductor, or insulator.
  • the two-dimensional material may include, for example, graphene, transition metal chalcogenide (TMD), hexagonal-boron nitride (h-BN), etc.
  • TMD transition metal chalcogenide
  • h-BN hexagonal-boron nitride
  • graphene is a single-layer (monatomic layer) structure in which carbon atoms form a hexagonal structure.
  • the two-dimensional material may have a single-layer structure (two-dimensional planar structure) or a structure in which the single-layer structure (two-dimensional planar structure) is repeatedly stacked. Even if the single-layer structure is repeatedly stacked, the properties of the two-dimensional material can be maintained.
  • two-dimensional materials can be defined as materials whose density of states (DOS) follows quantum well behavior. Since the density of states (DOS) can follow quantum well behavior even in a material in which a plurality of two-dimensional unit material layers are stacked (up to about 100 layers), from this point of view, the single layer structure (2 A structure in which two-dimensional flat structures are repeatedly stacked can also be called a 'two-dimensional material'.
  • 2D materials exhibit new and excellent physical properties that are not observed in general materials, and can play an important role in manufacturing flexible devices, transparent devices, optical devices, etc., and are used in many fields such as semiconductor/electronic devices and optical devices. It is attracting attention. In manufacturing devices with excellent performance or observing new scientific phenomena, technology for manufacturing two-dimensional materials with excellent crystallinity and high purity is essential.
  • the thin film deposition system according to an embodiment of the present invention can be usefully used to optimize the thin film manufacturing process of two-dimensional materials. In particular, in the case of a two-dimensional material thin film, it can be easily removed using the removal device 60 and/or the temperature control device 30 without damaging the substrate 1, thereby retaining the original state of the substrate 1. It can be advantageous to optimize the thin film manufacturing process in an automated manner while maintaining the characteristics.
  • the thin film is not limited to a two-dimensional material and can be changed in various ways.
  • the thin film can be easily removed without damaging the substrate 1, so the present invention can be applied to materials other than two-dimensional materials. Examples may be applied. Therefore, the thin film deposition system according to an embodiment of the present invention not only manufactures a two-dimensional material thin film, but also grows various nanomaterials, semiconductor materials, and biomaterials that can be physically/chemically synthesized and grown, and grows them with high quality. It can be usefully applied in optimizing conditions.
  • the thin film may include various metals, ceramics, biomaterials, etc. Additionally, in an embodiment of the present invention, the thin film may be a single material, but may also be a material having a heterogeneous structure.
  • the substrate 1 used in the embodiment of the present invention is, for example, silicon (Si), silicon germanium (SiGe), germanium (Ge), silicon carbide (SiC), sapphire, etc. It can be included.
  • the substrate 1 may be a wafer or a piece of wafer separated from the wafer.
  • the material of the substrate 1 is not limited to the above and may vary in various ways.
  • the substrate 1 to which appropriate pretreatment has been applied can be inserted into the chamber 10 by the user directly or through a mechanized device.
  • the interior of the chamber 10 may be maintained in a vacuum state, for example, and may be designed so that the prepared substrate 1 and the thin film (material) deposited thereon are not deteriorated by oxygen or moisture in the air.
  • a thin film deposition system may be configured to deposit a thin film using various deposition methods.
  • the thin film deposition system includes any one of evaporation deposition, metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), molecular beam epitaxy (MBE), pulsed laser deposition (PLD), and sputtering deposition. It can be configured to deposit a thin film using.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition It can be configured to deposit a thin film using.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition sputtering deposition. It can be configured to deposit a thin film using.
  • MFC mass flow controller
  • the intensity of the raw material beam can be adjusted by connecting the temperature controller of the effusion cell to the thin film deposition system.
  • control device 70 including the processor responsible for processing and control can be built based on a personal computer (PC) that includes an interface that can connect various devices.
  • PC personal computer
  • various devices can be connected to the control device (70) without any particular restrictions such as the type or manufacturer of the device to be connected. ) can be used by connecting to .
  • evaporative deposition, MOCVD, MBE, PLD, and sputtering deposition are mainly described, but the thin film deposition system may be configured to use other deposition methods.
  • the thin film deposition system in a bottom-up deposition method is shown and described, but the thin film deposition system according to the embodiment may be configured in a top-down deposition method or a horizontal deposition method. Additionally, the configuration of the thin film deposition system may vary.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an automated thin film deposition method using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • the automated thin film deposition method to which machine learning is applied can be performed using the automated thin film deposition system described with reference to FIG. 1. Accordingly, the automated thin film deposition system and related contents described in FIG. 1 can all be applied to the automated thin film deposition method of FIG. 2.
  • an automated thin film deposition method using machine learning may include a start and substrate mounting step 100.
  • the substrate on which the thin film will be deposited may be loaded into the chamber for thin film deposition.
  • a substrate to which appropriate pretreatment has been applied can be inserted into the chamber directly by the user or through a mechanized device.
  • the interior of the chamber may be maintained in a vacuum state, for example, and may be designed so that the prepared substrate and the thin film (material) to be deposited thereon are not deteriorated by oxygen or moisture in the air.
  • the substrate may include, for example, silicon (Si), silicon germanium (SiGe), germanium (Ge), silicon carbide (SiC), sapphire, etc.
  • the substrate may be a wafer or a piece of wafer separate from the wafer.
  • the material of the substrate is not limited to the above and may vary in various ways.
  • the initial thin film deposition step 110 may be performed according to conditions (recipe) 105 stored within the thin film deposition system.
  • the stored conditions 105 may include various process conditions such as process temperature, flow rate (raw material flow rate), pressure, deposition rate, and time conditions.
  • the stored condition 105 may be an optimal result obtained according to previous learning data, or may be set as an initial condition specified by the user.
  • the thin film deposition step 110 may be performed using a temperature control device 30, a raw material supply device 40, etc. within the chamber 10 described in FIG. 1 .
  • the physical properties of the thin film can be analyzed while the substrate is placed in the chamber. This can be referred to as the physical property analysis step (120).
  • Physical property analysis (measurement) can be performed while thin film growth is in progress or after thin film growth is complete.
  • the physical property analysis step 120 may include irradiating or supplying an analysis source to the thin film and acquiring data corresponding to the physical properties of the thin film obtained by the analysis source.
  • the source for analysis may include at least one of an electron beam, an X-ray, and a laser, and the step of acquiring the data may be configured to use at least one of a fluorescence screen, a camera, and an X-ray detector. .
  • the data may have the form of a microscope image or a diffraction pattern.
  • the physical property analysis step 120 includes scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), reflection high-energy electron diffraction (RHEED), low-energy electron diffraction (LEED), ellipsometry, and It may be configured to use at least one of XRD (X-ray diffraction).
  • SEM scanning electron microscopy
  • TEM transmission electron microscopy
  • RHEED reflection high-energy electron diffraction
  • LEED low-energy electron diffraction
  • ellipsometry X-ray diffraction
  • the physical property analysis step 120 may be performed using the analysis device 50 described in FIG. 1 , and all content described in FIG. 1 with respect to the analysis device 50 may be equally applied to FIG. 2 .
  • the physical property determination step 130 it can be determined whether the physical properties of the thin film have reached a given reference level. This may be referred to as the physical property determination step 130.
  • the data acquired in the physical property analysis step 120 may be transmitted to the processor, and the processor may determine/evaluate the physical properties of the thin film (material) from the acquired data based on already stored data.
  • the physical property determination step 130 may be performed by the control device 70 described in FIG. 1 .
  • the thin film may be removed from the substrate while the substrate is placed in the chamber.
  • the thin film removal step 140 includes at least one of irradiating or supplying at least one of plasma, laser, ion beam, and etching gas to the thin film and raising the temperature of the substrate to a critical temperature or higher. can do.
  • the thin film is removed using at least one of plasma, laser, ion beam, and etching gas, and/or the thin film is heated by raising the temperature of the substrate to a critical temperature or higher. It can be removed by processing.
  • the thin film removal step 140 may be performed using at least one of the removal device 60 and the temperature control device 30 described in FIG. 1. This thin film removal step 140 may be performed within the chamber 10 of FIG. 1 .
  • the process variables for the thin film deposition are changed using a machine learning method that learns the correlation between the process variables for the thin film deposition and the physical properties of the thin film (step 150), and the changed process conditions are applied to the substrate.
  • a new thin film can be deposited (step 110). Based on the difference between the thin film grown just before and the material with the target physical properties, new process conditions that modify the initially given conditions, that is, the stored conditions 105, can be transmitted to the device units, and the growth of a new thin film can proceed.
  • Reference number 150 may be referred to as a 'process variable control step', and the thin film deposition step 110 connected to the process variable control step 150 may be referred to as a 'new thin film deposition step'.
  • the process variable control step 150 and the new thin film deposition step 110 may be controlled and performed by the control device 70 described in FIG. 1.
  • the thin film deposition method includes a thin film deposition step 110, a physical property analysis step 120, a physical property determination step 130, and thin film removal until the physical properties of the thin film reach or exceed the reference level (target level).
  • Step 140, process variable control step 150, and new thin film deposition step 110 may be repeatedly and automatically performed. After removing the low-quality thin film deposited in an appropriate manner within the chamber, controlling the process variables using a machine learning method, the process of depositing a new thin film under changed process conditions is repeated (theoretically infinitely repeatable). Therefore, thin film manufacturing conditions can be optimized in an automated manner very easily without the user having to repeatedly load the substrate or manually change the process conditions.
  • the thin film deposition may be terminated (step 200).
  • the control device (70 in FIG. 1) may operate the thin film deposition system so that the user can take out the substrate and the high-quality thin film formed on its surface. Additionally, the control device (70 in FIG. 1) can provide the user with changes in process variables and changes in thin film physical properties during the process of repeatedly depositing and removing thin films.
  • the thin film may be, for example, a two-dimensional material or include it.
  • the thin film deposition method according to an embodiment of the present invention can be usefully used to optimize the thin film manufacturing process of two-dimensional materials.
  • two-dimensional material thin films since they can be easily removed without damaging the substrate, it can be advantageous to optimize the thin film manufacturing process in an automated manner while maintaining the original characteristics of the substrate.
  • the thin film is not limited to a two-dimensional material and can be changed in various ways.
  • the thin film can be easily removed without damaging the substrate, so embodiments of the present invention can be applied to materials other than two-dimensional materials. It can be applied. Therefore, the thin film deposition method according to an embodiment of the present invention not only produces a two-dimensional material thin film, but also grows various nanomaterials, semiconductor materials, and biomaterials that can be physically/chemically synthesized and grown with high quality, and the growth thereof. It can be usefully applied in optimizing conditions.
  • the thin film may include various metals, ceramics, biomaterials, etc.
  • the thin film deposition method may be configured to deposit a thin film using various deposition methods.
  • the thin film deposition method includes any one of evaporation deposition, metal-organic chemical vapor deposition (MOCVD), molecular beam epitaxy (MBE), pulsed laser deposition (PLD), and sputtering deposition. It can be configured to deposit a thin film using.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition It can be configured to deposit a thin film using.
  • MOCVD metal-organic chemical vapor deposition
  • MBE molecular beam epitaxy
  • PLD pulsed laser deposition
  • sputtering deposition sputtering deposition. It can be configured to deposit a thin film using.
  • MFC mass flow controller
  • the intensity of the raw material beam can be adjusted by connecting the temperature controller of the effusion cell to the thin film deposition system.
  • process variables can be controlled computationally, such as controlling the thin film deposition rate by adjusting the voltage applied to the target raw material.
  • evaporative deposition, MOCVD, MBE, PLD, and sputtering deposition are mainly described, but the thin film deposition method may be configured to use other deposition methods.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an artificial neural network model of a processor that can be applied to an automated thin film deposition system and thin film deposition method using machine learning according to an embodiment of the present invention.
  • a processor that can be applied to the thin film deposition system and thin film deposition method uses an artificial neural network to determine the correlation between process variables for thin film deposition and the physical properties of the thin film using a machine learning method. You can learn, evaluate the physical properties of thin films, or control process variables.
  • the artificial neural network may include an input layer 310, a hidden layer 320, and an output layer 330, and the hidden layer 320 may be composed of a plurality of layers.
  • Process condition data, physical property data of the thin film, etc. may be input to the input layer 310, and evaluation results of the physical properties of the thin film, process condition change/control data, etc. may be output through the output layer 330.
  • the artificial neural network can be implemented using synaptic elements, neuron elements, etc.
  • the artificial neural network and its role described with reference to FIG. 3 are merely examples, and the functions and roles of the artificial neural network can be expanded in various ways.
  • machine learning methods can be applied to easily grow high-quality thin films in an automated manner.
  • a thin film deposition system and thin film deposition method can be implemented.
  • the automated thin film deposition system and thin film deposition method according to embodiments of the present invention not only manufactures two-dimensional material thin films, but also produces high quality various nanomaterials, semiconductor materials, and biomaterials that can be physically/chemically synthesized and grown. It can be usefully applied in growing and optimizing the growth conditions.
  • a control device and process system that can grow high-quality thin films unmanned and automatically under optimal conditions by linking process variables, physical property measurement, thin film removal, and thin film deposition based on machine learning can be implemented.
  • Various thin films can be grown with high quality using the precursor materials and growth devices introduced into the system, and the physical properties of the thin film, including the crystal structure, can be immediately identified in the same space during the thin film growth process.
  • Measurement results can be analyzed using machine learning. As you learn, you can accumulate data corresponding to the growth conditions and results of the material and provide feedback to grow materials with better physical properties.
  • the system has the ability to remove low-quality thin films that have already grown and restore the substrate to its original state through high-energy sources such as laser, plasma, ion beam, heat, and etching gas, so that a high-quality thin film can be obtained after inserting the materials.
  • high-energy sources such as laser, plasma, ion beam, heat, and etching gas
  • the supplementary process through physical property measurement and machine learning performed in the same space as the process process can be widely applied not only to the research stage of manufacturing new types of materials and structures, but also to industrial companies that must produce high-performance devices by minimizing defect rates. It is expected that it will be possible.
  • the thin film deposition system and thin film deposition method according to embodiments of the present invention may use a feedback method to control/change process variables using at least one of various methods including machine learning.

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Abstract

기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법에 관해 개시되어 있다. 개시된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템은 박막 증착을 위한 챔버 내에 배치된 것으로, 상기 박막이 증착될 기판이 배치되는 기판 홀더, 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판의 온도를 조절하는 온도 조절 장치, 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판으로 상기 박막의 증착을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치, 상기 기판에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치, 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치, 및 상기 온도 조절 장치, 상기 원료 공급 장치, 상기 분석 장치 및 상기 제거 장치에 연결된 것으로, 상기 분석 장치로부터 얻어진 데이터를 처리하고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습으로 학습할 수 있는 프로세서를 구비하는 제어 장치를 포함할 수 있다.

Description

기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법
본 발명은 박막 증착 시스템/장치 및 박막 증착 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기계학습이 적용된 박막 증착 시스템/장치 및 박막 증착 방법에 관한 것이다.
반도체 공정 등에 필요한 고품질의 박막을 제조하기 위해서는, 원료 물질의 양, 비율, 공정 온도, 증착 시간과 속도 등 다양한 변수에 대한 체계적이고 동시적인 모니터링이 필요하며, 제조된 박막을 다양한 분석법으로 평가하여 공정 변수를 변화시키는 최적화 과정이 요구된다. 그러나, 이 과정에서 많은 비용과 재료가 소모될 뿐 아니라 연구자(개발자)가 지속적으로 재료와 기판을 공급/탑재하고 박막을 분석하고 변수를 조절해야 하는 과정이 필요하므로 상당히 비효율적이다.
한편, 그래핀(graphene), TMD(transition metal chalcogenide), h-BN(hexagonal-boron nitride)과 같은 2차원 물질(two-dimensional material)(2D material)은 일반적인 물질에서는 관찰되지 않는 새롭고 우수한 물성을 나타내고, 유연한 소자나 광 소자 등을 제조하는데 중요한 역할을 할 수 있는바, 최근 들어 반도체/전자 소자, 광 소자 분야 등에서 많은 주목을 받고 있다. 뛰어난 성능의 소자를 제조하거나 새로운 과학적 현상을 관측하는데 있어, 결정성이 우수하고 순도가 높은 2차원 물질을 제조하는 기술은 필수적으로 요구된다. 균일하고 우수한 결정성의 2차원 물질을 제조하기 위해서는 다양한 방법이 사용될 수 있는데, 몇 가지의 원료 물질을 액체, 기체, 빔(beam) 등의 형태로 바꾸어 진공 중에서 반응시킬 수 있고, 이를 통해, 기판 상에 2차원 물질을 합성하여 성장시킬 수 있다. 그러나, 이러한 2차원 물질의 제조와 관련된 공정 변수를 최적화하는 과정은, 앞서 언급한 바와 같이, 상당히 비효율적이고 비용과 시간의 소모가 크다는 문제가 있다.
따라서, 상기한 비효율성의 문제를 해결하고, 2차원 물질과 같은 박막의 제조 조건(공정 조건)을 최적화함에 있어서, 고품질의 박막을 최적의 조건으로 무인, 자동으로 성장시킬 수 있는 제어 장치 및 공정 시스템의 개발이 요구된다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 2차원 물질과 같은 박막의 제조 조건(공정 조건)을 최적화함에 있어서, 기계학습(machine learning) 방식을 적용하여 고품질의 박막을 자동화 방식으로 용이하게 성장시킬 수 있는 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 박막 증착을 위한 챔버 내에 배치된 것으로, 상기 박막이 증착될 기판이 배치되는 기판 홀더; 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판의 온도를 조절하는 온도 조절 장치; 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판으로 상기 박막의 증착을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치; 상기 기판에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치; 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치; 및 상기 온도 조절 장치, 상기 원료 공급 장치, 상기 분석 장치 및 상기 제거 장치에 연결된 것으로, 상기 분석 장치로부터 얻어진 데이터를 처리하고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습으로 학습할 수 있는 프로세서를 구비하는 제어 장치를 포함하고, 상기 제어 장치는 상기 분석 장치에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨 미만인 경우, 상기 제거 장치 및 상기 온도 조절 장치 중 적어도 하나를 이용해서 상기 기판에서 상기 박막을 제거하고, 상기 공정 변수를 변화시켜 상기 기판 상에 새로운 박막을 증착하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템이 제공된다.
상기 박막은 2차원 물질(two-dimensional material)을 포함할 수 있다.
상기 제거 장치는 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 발생하도록 구성될 수 있고, 상기 플라즈마, 레이저, 이온 빔 및 식각 가스 중 적어도 하나를 이용해서 상기 챔버 내에 배치된 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하도록 구성될 수 있다.
상기 원료 공급 장치는 복수 개로 구비될 수 있다.
상기 분석 장치는 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석용 소스를 발생시키는 분석 소스 발생부; 및 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 분석 데이터 취득부를 포함할 수 있다.
상기 분석 소스 발생부는 상기 분석용 소스로서 전자 빔(electron beam), X-선, 및 레이저 중 적어도 하나를 발생하도록 구성될 수 있고, 상기 분석 데이터 취득부는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 분석 장치는 SEM(scanning electron microscopy), TEM(transmission electron microscopy), RHEED(reflection high-energy electron diffraction), LEED(low-energy electron diffraction), 타원계측법(ellipsometry) 및 XRD(X-ray diffraction) 중 적어도 하나를 이용해서 상기 박막의 물성을 분석하도록 구성될 수 있다.
상기 제어 장치는 상기 분석 장치에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상인 경우, 상기 박막 증착을 종료하도록 구성될 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 박막 증착을 위한 챔버 내에 배치된 기판에 박막을 증착하는 단계; 상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 박막의 물성을 분석하는 단계; 상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계; 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 미만으로 판단된 경우, 상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하는 단계; 및 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 학습하는 기계학습 방식을 활용하여 상기 박막 증착을 위한 공정 변수를 변화시켜 변화된 공정 조건으로 상기 기판에 새로운 박막을 증착하는 단계를 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법이 제공된다.
상기 박막은 2차원 물질(two-dimensional material)을 포함할 수 있다.
상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하는 단계는 상기 박막에 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 조사하거나 공급하는 단계; 및 상기 기판의 온도를 임계 온도 이상으로 승온하는 단계; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 박막의 물성을 분석하는 단계는 상기 박막에 분석용 소스를 조사하거나 공급하는 단계; 및 상기 분석용 소스에 의해 얻어지는 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 분석용 소스는 전자 빔, X-선, 레이저 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 데이터를 취득하는 단계는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 이용하도록 구성될 수 있다.
상기 박막의 물성을 분석하는 단계는 SEM(scanning electron microscopy), TEM(transmission electron microscopy), RHEED(reflection high-energy electron diffraction), LEED(low-energy electron diffraction), 타원계측법(ellipsometry) 및 XRD(X-ray diffraction) 중 적어도 하나를 이용하도록 구성될 수 있다.
상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계에서 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상으로 판단된 경우, 상기 박막 증착을 종료할 수 있다.
상기 박막 증착 방법은 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상이 될 때까지 상기 박막을 증착하는 단계, 상기 박막의 물성을 분석하는 단계, 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계, 상기 박막을 제거하는 단계 및 상기 새로운 박막을 증착하는 단계를 반복해서 수행할 수 있다.
상기 박막 증착 방법은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착할 수 있다.
상기 박막 증착 방법은 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템에 의해 수행될 수 있고, 상기 박막 증착 시스템은 상기 챔버 내에 구비된 것으로, 상기 기판이 배치되는 기판 홀더; 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판의 온도를 조절하는 온도 조절 장치; 상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판으로 상기 박막의 증착을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치; 상기 기판에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치; 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치; 및 상기 온도 조절 장치, 상기 원료 공급 장치, 상기 분석 장치 및 상기 제거 장치에 연결된 것으로, 상기 분석 장치로부터 얻어진 데이터를 처리하고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습으로 학습할 수 있는 프로세서를 구비하는 제어 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 2차원 물질과 같은 박막의 제조 조건(공정 조건)을 최적화함에 있어서, 기계학습 방식을 적용하여 고품질의 박막을 자동화 방식으로 용이하게 성장시킬 수 있는 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 구현할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 이용하면, 증착 챔버 내에서 기제조된 저품질의 박막을 자동화 방식으로 분해/제거하고, 기계학습의 피드백(feedback)을 통해 새로운 공정 조건으로 개선된 품질의 박막을 새로 증착하는 과정을 반복함으로써, 연구자(개발자)가 박막 증착 과정에 매번(일일이) 관여하는 일 없이, 주어진 재료와 분석 장치(박막 분석 장치) 및 제거 장치(박막 제거 장치) 등을 활용해서 자동화 방식에 따라 최적(또는 고품위)의 박막을 효율적으로 제조할 수 있고, 박막 제조 공정을 최적화할 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 이용하면, 박막에 대한 분석의 결과에 따라 저품질의 박막을 기판으로부터 정확하게 제거하여 기판을 초기 상태 또는 그와 대응하는 상태로 복구시킬 수 있고, 주어진 재료와 기판으로부터 목표하는 물성의 박막을 얻기 위해, 연구자(개발자)의 일체의 조작(샘플의 반복적인 투입과 제거, 측정 결과의 입력과 주관적인 판단에 따른 변인 통제 등) 없이, 반복적인 박막(물질) 성장과 학습 과정을 자동으로 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법은 2차원 물질 박막의 제조 뿐만 아니라, 물리/화학적으로 합성 및 성장시킬 수 있는 다양한 나노 재료, 반도체 재료, 바이오 재료 등을 고품질로 성장하고, 그 성장 조건을 최적화하는데 있어서 유용하게 적용될 수 있다.
그러나, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법을 예시적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법에 적용될 수 있는 프로세서의 인공 신경망 모델을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
이하에서 설명할 본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 명확하게 설명하기 위하여 제공되는 것이고, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용되는 단수 형태의 용어는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprise)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어는 언급한 형상, 단계, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 단계, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 또한, 본 명세서에서 사용된 "연결"이라는 용어는 어떤 부재들이 직접적으로 연결된 것을 의미할 뿐만 아니라, 부재들 사이에 다른 부재가 더 개재되어 간접적으로 연결된 것까지 포함하는 개념이다.
아울러, 본원 명세서에서 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다. 본 명세서에서 사용된 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 또한, 본원 명세서에서 사용되는 "약", "실질적으로" 등의 정도의 용어는 고유한 제조 및 물질 허용 오차를 감안하여, 그 수치나 정도의 범주 또는 이에 근접한 의미로 사용되고, 본원의 이해를 돕기 위해 제공된 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다. 첨부된 도면에 도시된 영역이나 파트들의 사이즈나 두께는 명세서의 명확성 및 설명의 편의성을 위해 다소 과장되어 있을 수 있다. 상세한 설명 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템(이하, 박막 증착 시스템)은 박막 증착을 위한 챔버(10)를 포함할 수 있다. 챔버(10) 내에 성장(증착)시키고자 하는 물질의 원료(예컨대, 전구체 물질 등)가 투입될 수 있고, 박막(미도시)이 증착(성장)될 수 있는 기판(1)이 배치될 수 있다. 챔버(10)는 일종의 격실이거나 격실과 유사한 구조를 가질 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 챔버(10) 내에 구비된 것으로 상기 박막이 증착될 기판(1)이 배치되는 기판 홀더(20) 및 기판 홀더(20)에 배치된 기판(1)의 온도를 조절하기 위한 온도 조절 장치(30)를 포함할 수 있다. 기판 홀더(20)는 '기판 탑재부'라고 지칭할 수 있다. 온도 조절 장치(30)의 적어도 일부는 기판 홀더(20) 내에 구비되거나 기판 홀더(20)와 접촉하여 배치될 수 있다. 온도 조절 장치(30)는 상기 박막의 증착(성장)시 기판(1)의 온도를 소정의 온도로 유지해주는 역할을 할 수 있고, 기제조된 박막의 제거시 상기 박막을 고온으로 가열하여 증발 방식으로 제거하는 역할을 할 수도 있다. 온도 조절 장치(30)는 '히팅 장치' 또는 '기판 히팅 장치'라고 할 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 기판 홀더(20)에 배치된 기판(1)으로 상기 박막의 증착(성장)을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치(40)를 포함할 수 있다. 원료 공급 장치(40)는 챔버(10) 내에 배치될 수 있다. 원료 공급 장치(40)는 단수 또는 복수 개로 구비될 수 있다. 서로 다른 복수의 원료를 사용해서 화합물 형태의 박막을 증착하는 경우, 복수의 원료 공급 장치(40)가 사용될 수 있다. 여기서는, 두 개의 원료 공급 장치(40)가 도시되었지만, 이는 예시적인 것이고, 원료 공급 장치(40)의 개수는 달라질 수 있다. 참조번호 40a는 제 1 원료 공급 장치일 수 있고, 40b는 제 2 원료 공급 장치일 수 있다. 제 1 원료 공급 장치(40a)와 제 2 원료 공급 장치(40b)는 서로 이격하여 배치될 수 있고, 기판(1)을 중심으로 대략 대칭적으로 배치될 수 있다.
원료 공급 장치(40)는, 예컨대, 원료를 기체나 분자 빔(molecular beam) 상태로 만들어 기판(1)을 향해 공급할 수 있는 증발 장치(즉, evaporator)일 수 있다. 이 경우, 원료 공급 장치(40)는 원료 증발 장치라고 할 수 있다. 그러나, 원료 공급 장치(40)의 원료 공급 방식은 다양하게 변화될 수 있다. 예를 들어, 원료 공급 장치(40)는 기상 상태의 원료를 공급하거나, 분출셀(effusion cell)로부터 원료를 분자 빔 형태로 공급하거나, 타겟을 스퍼터링(sputtering)하여 상기 타겟으로부터 기체나 플라즈마 상태로 변화된 원료를 공급하거나, 타겟에 레이저를 조사하여 상기 타겟으로부터 레이저에 의해 기체나 플라즈마 상태로 변화된 원료를 공급하도록 구성될 수도 있다. 그 밖에도 원료 공급 장치(40)의 원료 공급 방식은 다양하게 변화될 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 기판(1)에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치(50)를 포함할 수 있다. 분석 장치(50는 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석용 소스를 발생시키는 분석 소스 발생부(51) 및 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 분석 데이터 취득부(52)를 포함할 수 있다. 상기 데이터는 상기 박막에 조사 내지 공급된 상기 분석용 소스에 의해 도출될 수 있다. 상기 분석용 소스가 상기 박막에 조사 내지 공급되고, 상기 박막에서 회절, 반사 또는 투과 등의 과정을 거친 후, 이러한 과정을 거친 상기 분석용 소스를 소정 방식으로 관측 내지 검출함으로써 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득할 수 있다.
예를 들어, 분석 소스 발생부(51)는 상기 분석용 소스로서 전자 빔(electron beam), X-선 및 레이저 중 적어도 하나를 발생하도록 구성될 수 있다. 또한, 분석 데이터 취득부(52)는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다. 구체적인 예로, 상기 전자 빔을 상기 박막에 조사하고, 상기 박막을 통과하거나 상기 박막에서 반사된 상기 전자 빔을 상기 형광 스크린으로 수신하여 이미지화한 후, 이를 상기 카메라로 촬영함으로써 이미지 형태의 분석 데이터를 취득할 수 있다. 또는, 상기 X-선을 상기 박막에 조사하고, 상기 박막에 의한 상기 X-선의 회절 패턴을 상기 X-선 검출기로 검출함으로써 그에 대응하는 분석 데이터를 취득할 수 있다. 그러나, 이는 예시적인 것이고, 분석 장치(50)의 구체적인 분석 방식은 다양하게 변화될 수 있다.
분석 장치(50)는 증착된 박막을 파괴하지 않으면서 그 물성을 분석할 수 있고, 증착이 이루어지는 챔버(10) 내에서 증착 과정 도중에 사용되거나 1회분의 증착이 완료된 시점에 사용될 수 있다. 또한, 분석 장치(50)에는 이미지 형태나 데이터 셋 형태로 분석 데이터를 수집할 수 있는 방법이 적용될 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(50)는 SEM(scanning electron microscopy) 및 TEM(transmission electron microscopy) 등과 같은 전자 현미경을 이용하여 상기 박막의 표면이나 결정 구조를 관찰/측정하는 방식이나, RHEED(reflection high-energy electron diffraction) 및 LEED(low-energy electron diffraction) 등과 같은 전자 회절법으로 상기 박막의 표면의 결정 구조 및 결정성을 확인하는 방법, 타원계측법(ellipsometry)으로 상기 박막의 표면의 유전 특성을 확인하는 방법, XRD(X-ray diffraction) 방식으로 상기 박막의 결정 특성을 확인하는 방법 등을 이용할 수 있다. 경우에 따라, 분석 장치(50)는 상기한 방법 중 적어도 두 개를 함께 이용할 수도 있다. 따라서, 분석 장치(50)는 SEM, TEM, RHEED, LEED, ellipsometry, XRD 등으로 구성된 다양한 분석 방식 중 적어도 하나를 이용해서 상기 박막의 물성을 분석하도록 구성될 수 있다. 분석 장치(50)는 '물성 측정 장치'라고 지칭할 수도 있다.
분석 소스 발생부(51)의 적어도 일부는 챔버(10) 내에 배치될 수 있다. 예를 들어, 분석 소스 발생부(51)의 전체 또는 대부분이 챔버(10) 내에 배치될 수 있다. 분석 데이터 취득부(52)의 적어도 일부는 챔버(10) 내에 배치될 수 있다. 분석 데이터 취득부(52)의 전체 또는 대부분이 챔버(10) 내에 배치될 수 있다. 경우에 따라, 분석 데이터 취득부(52)의 적어도 일부는 챔버(10) 외측에 배치될 수도 있다. 분석 데이터 취득부(52)는 챔버(10)의 외측에서 챔버(10)의 외면에 접촉하거나 그에 인접하도록 배치될 수 있고, 이때, 분석 데이터 취득부(52)가 접촉하거나 인접하여 배치된 챔버(10)의 외면부(외벽부)는 투명창이거나 투명할 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 기판(1)으로부터 상기 증착된 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치(60)(즉, 박막 제거 장치)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제거 장치(60)는 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 발생하도록 구성될 수 있고, 상기 플라즈마, 레이저, 이온 빔 및 식각 가스 중 적어도 하나를 이용해서 챔버(10) 내에 배치된 기판(1)으로부터 상기 박막을 제거할 수 있다. 제거 장치(60)는 기판(1)에 증착된 상기 박막을 가열하거나 깎아내거나 화학적으로 처리하는 방식으로 제거할 수 있다. 제거 장치(60)를 이용해서 저품질의 박막을 챔버(10) 내에서 자동화 방식에 따라 용이하게 제거할 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 온도 조절 장치(30), 원료 공급 장치(40), 분석 장치(50) 및 제거 장치(60)에 연결된 제어 장치(70)를 포함할 수 있다. 또한, 제어 장치(70)는 챔버(10)의 주요 구성부(예를 들어, 압력 조절부, 진공 조절부, 가스 주입구, 가스 배출부 등)와도 전기적으로 연결될 수 있다. 제어 장치(70)는 분석 장치(50)로부터 얻어진 데이터를 처리할 수 있고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계 등을 기계학습(machine learning)으로 학습할 수 있는 프로세서(processor)를 구비할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 박막 증착 시스템의 각 부분에 공정 변수를 입력해줄 수 있으며, 분석 장치(50)로부터 수집한 데이터를 처리하여 공정 변수와 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습 방식으로 연산할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 제어 장치(70)는 분석 장치(50)에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨에 도달했는지를 판단하여 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 미만인 경우, 제거 장치(60) 및 온도 조절 장치(30) 중 적어도 하나를 이용해서 기판(1)에서 상기 박막을 제거하고, 상기 공정 변수를 변화시켜 기판(1) 상에 새로운 박막을 증착하도록 구성될 수 있다.
상기 박막 증착 시스템은 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달하거나 그 이상이 될 때까지, 상기 박막을 증착하고, 상기 박막의 물성을 분석하고, 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하고, 상기 박막을 제거하고, 새로운 박막을 증착하는 과정을 반복해서 수행할 수 있다. 제어 장치(70)는 분석 장치(50)에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달하거나 그 이상이 되었다고 판단된 경우, 상기 박막 증착을 종료할 수 있다. 이때, 제어 장치(70)는 기판(1)과 그 표면에 형성된 고품위의 박막을 사용자가 반출할 수 있도록 상기 박막 증착 시스템을 동작시킬 수 있다. 또한, 제어 장치(70)는 박막을 반복해서 증착하고 제거하는 과정에서의 공정 변수의 변화 및 박막 물성의 변화를 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 박막 증착(성장)의 과정에서, 박막 증착 시스템은 주어진 공정 변수(원료들을 준비하는 온도, 기판 온도, 성장 시간, 속도, 압력 등)를 입력받아 그에 따른 성장을 수행할 수 있으며, 그 결과로 기판(1)의 표면에 물질(박막)을 자동으로 성장시킬 수 있다. 공정 과정과 동시에 분석 장치(50)(예컨대, 전자 선 회절, X-선 회절, 전자 현미경 등을 이용한 다양한 분석 장치)가 박막의 물성을 측정할 수 있고, 그 결과를 제어 장치(70)의 프로세서에서 송신하면, 기계학습을 통해 얻은 분류 및 데이터 처리 능력을 바탕으로 성장한 박막(물질)의 물성(품질)을 판단(평가)할 수 있다. 이때, 물성이나 품질이 원하는 수준에 도달한 것으로 판단하면, 박막 증착(성장)을 종료하고 사용자가 샘플(즉, 기판과 박막)을 수집할 수 있도록 할 수 있고, 물성이나 품질이 원하는 수준에 미치지 못하는 것으로 판단하면, 기판(1)이 챔버(10) 내에 배치된 상태에서 제거 장치(60) 및 온도 조절 장치(30) 중 적어도 하나를 이용해서 증착된 박막(물질)을 제거하여 기판(1)을 초기 상태 또는 그와 대응하는 상태로 복구시킬 수 있고, 상기 프로세서에 저장된 데이터를 기반으로 한 판단에 따라 공정 변수를 변화시켜 새롭게 박막 증착(성장)을 진행할 수 있다.
이러한 과정을 통해 사용자는 의도하는 높은 품질의 박막을 얻는데 필요한 모든 과정을 본 실시예에 따른 시스템을 이용한 한 차례의(일련의) 공정을 통해서 완전히(혹은, 거의 완전히) 자동으로 수행할 수 있으며. 공정 변수의 변화에 따라 발생하는 물성의 변화에 대한 데이터를 끊임 없이 수집하고 자료화시킴으로써, 박막 증착 공정을 체계적으로 그리고 다면적으로 용이하게 파악할 수 있다.
상기한 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 시스템에서 상기한 박막은, 예를 들어, 2차원 물질(two-dimensional material)(2D material)이거나 2차원 물질을 포함할 수 있다. 2차원 물질은 원자들이 소정의 결정 구조를 이루고 있는 단층(single-layer) 또는 반층(half-layer)의 고체이다. 상기 2차원 물질은 도전체, 반도체 또는 절연체일 수 있다. 상기 2차원 물질은, 예를 들어, 그래핀(graphene), TMD(transition metal chalcogenide), h-BN(hexagonal-boron nitride) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 그래핀은 탄소 원자들이 육방정계(hexagonal) 구조를 이루고 있는 단층(단원자층) 구조물이다. 상기 2차원 물질은 단층 구조(2차원 평면 구조)를 갖거나, 상기 단층 구조(2차원 평면 구조)가 반복 적층된 구조를 가질 수도 있다. 상기 단층 구조가 반복 적층되더라도, 2차원 물질의 특성은 유지될 수 있다. 전자 구조적으로, 2차원 물질은 상태 밀도(density of state)(DOS)가 양자 우물 거동(quantum well behavior)을 따르는 물질로 정의될 수 있다. 복수의 2차원 단위 물질층이 적층된(약 100층 이하로 적층된) 물질에서도 상태 밀도(DOS)가 양자 우물 거동(quantum well behavior)을 따를 수 있기 때문에, 이런 관점에서, 상기 단층 구조(2차원 평면 구조)가 반복 적층된 구조도 '2차원 물질'이라고 할 수 있다.
2차원 물질(2D material)은 일반적인 물질에서는 관찰되지 않는 새롭고 우수한 물성을 나타내고, 유연한 소자나 투명 소자, 광 소자 등을 제조하는데 중요한 역할을 할 수 있는바, 반도체/전자 소자, 광 소자 분야 등에서 많은 주목을 받고 있다. 뛰어난 성능의 소자를 제조하거나 새로운 과학적 현상을 관측하는데 있어, 결정성이 우수하고 순도가 높은 2차원 물질을 제조하는 기술은 필수적으로 요구된다. 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 시스템은 2차원 물질의 박막 제조 공정을 최적화하는데 유용하게 활용될 수 있다. 특히, 2차원 물질 박막의 경우, 기판(1)에 손상을 주지 않으면서 제거 장치(60) 및/또는 온도 조절 장치(30)를 이용해서 용이하게 제거할 수 있기 때문에, 기판(1)의 본래 특성을 유지하면서 자동화 방식으로 박막 제조 공정을 최적화하는데 유리할 수 있다.
그러나, 본 발명의 실시예에서 상기 박막은 2차원 물질로 한정되지 않고, 다양하게 변화될 수 있다. 특히, 박막의 두께를 얇게 하고, 기판(1)의 종류를 적절히 선택할 경우, 기판(1)에 대한 손상 없이 박막을 용이하게 제거할 수 있기 때문에, 2차원 물질이 아닌 다른 물질에 대해서도 본 발명의 실시예가 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 시스템은 2차원 물질 박막의 제조 뿐만 아니라, 물리/화학적으로 합성 및 성장시킬 수 있는 다양한 나노 재료, 반도체 재료, 바이오 재료 등을 고품질로 성장하고, 그 성장 조건을 최적화하는데 있어서 유용하게 적용될 수 있다. 상기한 박막은 다양한 금속, 세라믹, 바이오 물질 등을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서 상기 박막은 단일한 물질일 수도 있지만, 이종 구조를 갖는 물질일 수도 있다.
부가적으로, 본 발명의 실시예에서 사용하는 기판(1)은, 예를 들어, 실리콘(Si), 실리콘 게르마늄(SiGe), 게르마늄(Ge), 실리콘 카바이드(SiC), 사파이어(sapphire) 등을 포함할 수 있다. 기판(1)은 웨이퍼이거나 웨이퍼에서 분리된 웨이퍼 조각일 수도 있다. 그러나, 기판(1)의 물질은 전술한 바에 한정되지 않고, 다양하게 변화될 수 있다. 박막 증착을 시작하기 전, 적절한 전처리가 가해진 기판(1)을 사용자가 직접 혹은 기계화된 장치를 통해 챔버(10) 내부로 투입할 수 있다. 챔버(10) 내부는, 예를 들어, 진공 상태로 유지될 수 있고, 준비된 기판(1)과 그 위에서 증착되는 박막(물질)이 공기 중의 산소나 수분에 의해 변질되지 않도록 설계될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 시스템은 다양한 증착 방식을 이용해서 박막을 증착하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 박막 증착 시스템은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착하도록 구성될 수 있다. MOCVD를 이용할 경우, MFC(mass flow controller)를 상기 박막 증착 시스템에 연결하여 박막 증착을 위해 공급하는 기체 원료의 유량을 조절할 수 있다. MBE를 이용할 경우, 분출셀(effusion cell)의 온도 조절기를 상기 박막 증착 시스템에 연결하여 원료 빔의 세기를 조절할 수 있다. 스퍼터링 증착을 이용할 경우, 타겟 원료에 가해지는 전압을 조절하여 박막 증착 속도를 조절하는 등 공정 변수를 전산적 방식으로 조절할 수 있다. 이때, 처리와 제어를 담당하는 상기 프로세서를 포함하는 제어 장치(70)는 다양한 장치를 연결할 수 있는 인터페이스(interface)가 포함된 PC(personal computer)를 기반으로 하여 구축할 수 있다. 이 경우, USB(universal serial bus)나 RS-232(recommended standard-232) 등의 범용적 통신 방식을 이용해서, 연결하고자 하는 장치의 종류나 제조사 등에 별다른 제약을 받지 않고 다양한 장치를 제어 장치(70)에 연결하여 사용할 수 있다. 여기서는, 증발 증착, MOCVD, MBE, PLD 및 스퍼터링 증착에 대해서 주로 설명하였지만, 상기 박막 증착 시스템은 그 밖에 다른 증착 방식을 이용하도록 구성될 수도 있다.
또한, 도 1의 실시예에서는 상향식 증착 방식으로 박막 증착 시스템을 구성한 경우를 도시하고 설명하였지만, 실시예에 따른 박막 증착 시스템은 하향식 증착 방식으로 구성되거나 또는 수평식 증착 방식으로 구성될 수도 있다. 그 밖에도, 상기 박막 증착 시스템의 구성은 다양하게 변화될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법을 예시적으로 설명하기 위한 순서도이다. 상기 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법은 도 1을 참조하여 설명한 자동화된 박막 증착 시스템을 이용해서 수행될 수 있다. 따라서, 도 1에서 설명한 자동화된 박막 증착 시스템 및 관련 내용은 모두 도 2의 자동화된 박막 증착 방법에 적용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법(이하, 박막 증착 방법)은 시작 및 기판 탑재 단계(100)를 포함할 수 있다. 이때, 박막 증착을 위한 챔버 내에 박막이 증착될 기판이 탑재(loading)될 수 있다. 박막 증착을 시작하기 전, 적절한 전처리가 가해진 기판을 사용자가 직접 혹은 기계화된 장치를 통해 상기 챔버 내부로 투입할 수 있다. 상기 챔버의 내부는, 예를 들어, 진공 상태로 유지될 수 있고, 준비된 기판과 그 위에서 증착될 박막(물질)이 공기 중의 산소나 수분에 의해 변질되지 않도록 설계될 수 있다. 상기 기판은, 예를 들어, 실리콘(Si), 실리콘 게르마늄(SiGe), 게르마늄(Ge), 실리콘 카바이드(SiC), 사파이어(sapphire) 등을 포함할 수 있다. 상기 기판은 웨이퍼이거나 웨이퍼에서 분리된 웨이퍼 조각일 수도 있다. 그러나, 상기 기판의 물질은 전술한 바에 한정되지 않고, 다양하게 변화될 수 있다.
다음으로, 상기 챔버 내에 배치된 상기 기판에 박막을 증착할 수 있다. 이는 박막 증착 단계(110)라 할 수 있다. 최초의 박막 증착 단계(110)는 상기 박막 증착 시스템 내에 저장된 조건(제법)(105)에 따라서 이루어질 수 있다. 상기 저장된 조건(105)은 공정 온도, 유량(원료 유량), 압력, 증착 속도, 시간 조건 등 다양한 공정 조건을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 저장된 조건(105)은 이전의 학습 데이터에 따라 얻어진 최적의 결과이거나, 사용자가 지정하는 초기 조건으로 설정될 수 있다. 박막 증착 단계(110)는 도 1에서 설명한 챔버(10) 내에서 온도 조절 장치(30), 원료 공급 장치(40) 등을 이용해서 수행될 수 있다.
상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 박막의 물성을 분석할 수 있다. 이는 물성 분석 단계(120)라고 할 수 있다. 박막 성장이 진행되는 동안 혹은 박막 성장이 완료된 후에 물성 분석(측정)이 이루어질 수 있다. 물성 분석 단계(120)는 상기 박막에 분석용 소스를 조사하거나 공급하는 단계 및 상기 분석용 소스에 의해 얻어지는 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 분석용 소스는 전자 빔, X-선 및 레이저 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 데이터를 취득하는 단계는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 이용하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 데이터는 현미경 이미지 또는 회절 패턴 등의 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 물성 분석 단계(120)는 SEM(scanning electron microscopy), TEM(transmission electron microscopy), RHEED(reflection high-energy electron diffraction), LEED(low-energy electron diffraction), 타원계측법(ellipsometry) 및 XRD(X-ray diffraction) 중 적어도 하나를 이용하도록 구성될 수 있다. 물성 분석 단계(120)는 도 1에서 설명한 분석 장치(50)를 이용해서 수행될 수 있고, 분석 장치(50)와 관련해서 도 1에서 설명한 모든 내용이 도 2에도 동일하게 적용될 수 있다.
그런 다음, 상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단할 수 있다. 이는 물성 판단 단계(130)라고 지칭할 수 있다. 상기한 물성 분석 단계(120)에서 취득된 데이터가 프로세서로 전달될 수 있고, 상기 프로세서는 이미 저장된 데이터를 바탕으로 상기 취득된 데이터로부터 상기 박막(물질)의 물성을 판단/평가할 수 있다. 물성 판단 단계(130)는 도 1에서 설명한 제어 장치(70)에 의해 수행될 수 있다.
물성 판단 단계(130)에서 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 미만으로 판단된 경우, 상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있다. 이는 박막 제거 단계(140)라고 할 수 있다. 박막 제거 단계(140)는 상기 박막에 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 조사하거나 공급하는 단계 및 상기 기판의 온도를 임계 온도 이상으로 승온하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다시 말해, 박막 제거 단계(140)에서 플라즈마, 레이저, 이온 빔 및 식각 가스 중 적어도 하나를 이용해서 상기 박막을 제거하거나, 및/또는, 상기 기판의 온도를 임계 온도 이상으로 승온하여 상기 박막을 가열 처리하는 방식으로 제거할 수 있다. 박막 제거 단계(140)는 도 1에서 설명한 제거 장치(60) 및 온도 조절 장치(30) 중 적어도 하나를 이용해서 수행될 수 있다. 이러한 박막 제거 단계(140)는 도 1의 챔버(10) 내에서 이루어질 수 있다.
다음으로, 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 학습하는 기계학습 방식을 활용하여 상기 박막 증착을 위한 공정 변수를 변화시키고(150 단계), 변화된 공정 조건으로 상기 기판에 새로운 박막을 증착할 수 있다(110 단계). 직전에 성장한 박막과 목표하는 물성의 물질 간의 차이를 바탕으로 초기에 주어진 조건, 즉, 저장된 조건(105)을 수정한 새로운 공정 조건을 장치부들에 전송할 수 있고, 새로운 박막의 성장을 진행할 수 있다. 참조번호 150은 '공정 변수 제어 단계'라고 할 수 있고, 공정 변수 제어 단계(150)에 연결된 박막 증착 단계(110)는 '새로운 박막 증착 단계'라고 할 수 있다. 공정 변수 제어 단계(150) 및 새로운 박막 증착 단계(110)는 도 1에서 설명한 제어 장치(70)에 의해 제어되고 수행될 수 있다.
상기 박막 증착 방법은 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨(목표 레벨)에 도달하거나 그 이상이 될 때까지, 박막 증착 단계(110), 물성 분석 단계(120), 물성 판단 단계(130), 박막 제거 단계(140), 공정 변수 제어 단계(150) 및 새로운 박막 증착 단계(110)를 반복해서 자동으로 수행할 수 있다. 상기 챔버 내에서 적절한 방식으로 기증착된 저품질의 박막을 제거한 후, 기계학습 방식으로 공정 변수를 제어한 후, 변화된 공정 조건으로 새로운 박막을 증착하는 과정을 반복해서(이론적으로 무한히 반복가능) 수행할 수 있기 때문에, 사용자가 기판을 반복해서 탑재하거나 공정 조건을 수동으로 변화시키는 등의 작업 없이, 매우 용이하게 자동화 방식으로 박막 제조 조건을 최적화할 수 있다.
물성 판단 단계(130)에서 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상으로 판단된 경우, 상기 박막 증착을 종료할 수 있다(200 단계). 종료 단계(200)에서 상기 제어 장치(도 1의 70)는 기판과 그 표면에 형성된 고품위의 박막을 사용자가 반출할 수 있도록 상기 박막 증착 시스템을 동작시킬 수 있다. 또한, 상기 제어 장치(도 1의 70)는 박막을 반복해서 증착하고 제거하는 과정에서의 공정 변수의 변화 및 박막 물성의 변화를 사용자에게 제공할 수 있다.
상기한 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 방법에서 상기 박막은, 예를 들어, 2차원 물질이거나 이를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 방법은 2차원 물질의 박막 제조 공정을 최적화하는데 유용하게 활용될 수 있다. 특히, 2차원 물질 박막의 경우, 기판 손상 없이 용이하게 제거될 수 있기 때문에, 기판의 본래 특성을 유지하면서 자동화 방식으로 박막 제조 공정을 최적화하는데 유리할 수 있다.
그러나, 본 발명의 실시예에서 상기 박막은 2차원 물질로 한정되지 않고, 다양하게 변화될 수 있다. 특히, 박막의 두께를 얇게 하고, 기판의 종류 및 박막 제거 방식을 적절히 선택할 경우, 기판에 대한 손상 없이 박막을 용이하게 제거할 수 있기 때문에, 2차원 물질이 아닌 다른 물질에 대해서도 본 발명의 실시예가 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 방법은 2차원 물질 박막의 제조 뿐만 아니라, 물리/화학적으로 합성 및 성장시킬 수 있는 다양한 나노 재료, 반도체 재료, 바이오 재료 등을 고품질로 성장하고, 그 성장 조건을 최적화하는데 있어서 유용하게 적용될 수 있다. 상기한 박막은 다양한 금속, 세라믹, 바이오 물질 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 방법은 다양한 증착 방식을 이용해서 박막을 증착하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 박막 증착 방법은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착하도록 구성될 수 있다. MOCVD를 이용할 경우, MFC(mass flow controller)를 상기 박막 증착 시스템에 연결하여 박막 증착을 위해 공급하는 기체 원료의 유량을 조절할 수 있다. MBE를 이용할 경우, 분출셀(effusion cell)의 온도 조절기를 상기 박막 증착 시스템에 연결하여 원료 빔의 세기를 조절할 수 있다. 스퍼터링 증착을 이용할 경우, 타겟 원료에 가해지는 전압을 조절하여 박막 증착 속도를 조절하는 등 공정 변수를 전산적 방식으로 조절할 수 있다. 여기서는, 증발 증착, MOCVD, MBE, PLD 및 스퍼터링 증착에 대해서 주로 설명하였지만, 상기 박막 증착 방법은 그 밖에 다른 증착 방식을 이용하도록 구성될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법에 적용될 수 있는 프로세서의 인공 신경망 모델을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법에 적용될 수 있는 프로세서는 인공 신경망을 이용해서 박막 증착을 위한 공정 변수와 박막의 물성 사이의 상관 관계 등을 기계학습 방식으로 학습할 수 있고, 박막의 물성을 평가하거나 공정 변수를 제어할 수 있다. 상기 인공 신경망은 입력층(310), 히든층(320) 및 출력층(330)을 포함할 수 있고, 히든층(320)은 복수의 층으로 구성될 수 있다. 입력층(310)으로 공정 조건 데이터, 박막의 물성 데이터 등이 입력될 수 있고, 출력층(330)을 통해 박막의 물성에 대한 평가 결과, 공정 조건 변경/제어 데이터 등이 출력될 수 있다. 상기 인공 신경망은 시냅스 소자 및 뉴런 소자 등을 이용해서 구현될 수 있다. 그러나, 도 3을 참조하여 설명한 인공 신경망 및 그 역할은 예시적인 것에 불과하고, 인공 신경망의 기능 및 역할 등은 다양하게 확장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예들에 따르면, 2차원 물질과 같은 박막의 제조 조건(공정 조건)을 최적화함에 있어서, 기계학습 방식을 적용하여 고품질의 박막을 자동화 방식으로 용이하게 성장시킬 수 있는 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 구현할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 이용하면, 증착 챔버 내에서 기제조된 저품질의 박막을 자동화 방식으로 분해/제거하고, 기계학습의 피드백(feedback)을 통해 새로운 공정 조건으로 개선된 품질의 박막을 새로 증착하는 과정을 반복함으로써, 연구자(개발자)가 박막 증착 과정에 매번(일일이) 관여하는 일 없이, 주어진 재료와 분석 장치(박막 분석 장치) 및 제거 장치(박막 제거 장치) 등을 활용해서 자동화 방식에 따라 최적(또는 고품위)의 박막을 효율적으로 제조할 수 있고, 박막 제조 공정을 최적화할 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법을 이용하면, 박막에 대한 분석의 결과에 따라 저품질의 박막을 기판으로부터 정확하게 제거하여 기판을 초기 상태 또는 그와 대응하는 상태로 복구시킬 수 있고, 주어진 재료와 기판으로부터 목표하는 물성의 박막을 얻기 위해, 연구자(개발자)의 일체의 조작(샘플의 반복적인 투입과 제거, 측정 결과의 입력과 주관적인 판단에 따른 변인 통제 등) 없이, 반복적인 박막(물질) 성장과 학습 과정을 자동으로 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법은 2차원 물질 박막의 제조 뿐만 아니라, 물리/화학적으로 합성 및 성장시킬 수 있는 다양한 나노 재료, 반도체 재료, 바이오 재료 등을 고품질로 성장하고, 그 성장 조건을 최적화하는데 있어서 유용하게 적용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 기계학습을 기반으로 공정 변수, 물성 측정, 박막 제거, 박막 증착을 연동하여 고품질의 박막을 최적의 조건으로 무인, 자동으로 성장시킬 수 있는 제어 장치 및 공정 시스템을 구현할 수 있다. 시스템 내에 투입된 전구체 물질과 성장 장치를 이용해 다양한 박막을 높은 품질로 성장시킬 수 있고, 박막 성장 과정과 동시에 같은 공간 안에서 결정 구조를 비롯한 박막의 물성을 즉시 파악할 수 있으며, 기계학습으로서 측정 결과를 분석, 학습함에 따라 물질의 성장 조건과 그 결과에 대응하는 데이터를 축적하고 더 뛰어난 물성을 갖는 물질을 성장시키는데 피드백(feedback) 할 수 있다. 이때 시스템은 레이저, 플라스마, 이온 빔, 열, 식각 가스 등의 고에너지 원을 통해 이미 성장한 저품질의 박막을 제거하고 기판을 원상 복구시키는 능력을 갖추고 있어서 재료를 투입한 후 높은 품질의 박막을 얻기까지의 전 과정을 한 번에 자동으로 효율적으로 수행할 수 있다.
공정 과정과 같은 공간에서 수행되는 물성 측정 및 기계학습을 통한 보완 과정은 새로운 형태의 물질과 구조를 제조하는 연구 단계 뿐만 아니라 불량률을 최소화하여 높은 성능의 소자를 제작해야만 하는 산업체에 이르기까지 광범위하게 적용될 수 있을 것으로 전망된다.
부가적으로, 전술한 설명에서는 주로 기계학습을 이용한 피드백 방식으로 공정 변수를 제어하는 것에 대해서 설명하였지만, 경우에 따라서는, 기계학습이 아닌 다른 방법을 적용한 피드백 방식을 적용할 수도 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들에 따른 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법은 기계학습을 포함한 다양한 방법 중 적어도 어느 하나로 공정 변수를 제어/변화시키는 피드백 방식을 이용할 수 있다.
본 명세서에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 실시예에 따른 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템 및 박막 증착 방법이, 본 발명의 기술적 사상이 벗어나지 않는 범위 내에서, 다양하게 치환, 변경 및 변형될 수 있음을 알 수 있을 것이다. 때문에 발명의 범위는 설명된 실시예에 의하여 정하여 질 것이 아니고 특허 청구범위에 기재된 기술적 사상에 의해 정하여져야 한다.

Claims (19)

  1. 박막 증착을 위한 챔버 내에 배치된 것으로, 상기 박막이 증착될 기판이 배치되는 기판 홀더;
    상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판의 온도를 조절하는 온도 조절 장치;
    상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판으로 상기 박막의 증착을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치;
    상기 기판에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치;
    상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치; 및
    상기 온도 조절 장치, 상기 원료 공급 장치, 상기 분석 장치 및 상기 제거 장치에 연결된 것으로, 상기 분석 장치로부터 얻어진 데이터를 처리하고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습으로 학습할 수 있는 프로세서를 구비하는 제어 장치를 포함하고,
    상기 제어 장치는 상기 분석 장치에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨 미만인 경우, 상기 제거 장치 및 상기 온도 조절 장치 중 적어도 하나를 이용해서 상기 기판에서 상기 박막을 제거하고, 상기 공정 변수를 변화시켜 상기 기판 상에 새로운 박막을 증착하도록 구성된,
    기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 박막은 2차원 물질(two-dimensional material)을 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제거 장치는 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 발생하도록 구성되고, 상기 플라즈마, 레이저, 이온 빔 및 식각 가스 중 적어도 하나를 이용해서 상기 챔버 내에 배치된 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 원료 공급 장치는 복수 개로 구비된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 분석 장치는,
    상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석용 소스를 발생시키는 분석 소스 발생부; 및
    상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 분석 데이터 취득부를 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 분석 소스 발생부는 상기 분석용 소스로서 전자 빔(electron beam) 및 X-선, 레이저 중 적어도 하나를 발생하도록 구성되고,
    상기 분석 데이터 취득부는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 포함하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석 장치는 SEM(scanning electron microscopy), TEM(transmission electron microscopy), RHEED(reflection high-energy electron diffraction), LEED(low-energy electron diffraction), 타원계측법(ellipsometry) 및 XRD(X-ray diffraction) 중 적어도 하나를 이용해서 상기 박막의 물성을 분석하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어 장치는 상기 분석 장치에 의해 분석된 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상인 경우, 상기 박막 증착을 종료하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 박막 증착 시스템은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템.
  10. 박막 증착을 위한 챔버 내에 배치된 기판에 박막을 증착하는 단계;
    상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 박막의 물성을 분석하는 단계;
    상기 박막의 물성이 주어진 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 미만으로 판단된 경우, 상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하는 단계; 및
    상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 학습하는 기계학습 방식을 활용하여 상기 박막 증착을 위한 공정 변수를 변화시켜 변화된 공정 조건으로 상기 기판에 새로운 박막을 증착하는 단계를 포함하는,
    기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막은 2차원 물질(two-dimensional material)을 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 기판으로부터 상기 박막을 제거하는 단계는,
    상기 박막에 플라즈마, 레이저, 이온 빔(ion beam) 및 식각 가스 중 적어도 하나를 조사하거나 공급하는 단계; 및
    상기 기판의 온도를 임계 온도 이상으로 승온하는 단계; 중 적어도 하나를 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  13. 제 10 항에 있어서, 상기 기판이 상기 챔버 내에 배치된 상태에서 상기 박막의 물성을 분석하는 단계는,
    상기 박막에 분석용 소스를 조사하거나 공급하는 단계; 및
    상기 분석용 소스에 의해 얻어지는 상기 박막의 물성에 대응하는 데이터를 취득하는 단계를 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 분석용 소스는 전자 빔, X-선 및 레이저 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 데이터를 취득하는 단계는 형광 스크린, 카메라 및 X-선 검출기 중 적어도 하나를 이용하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막의 물성을 분석하는 단계는 SEM(scanning electron microscopy), TEM(transmission electron microscopy), RHEED(reflection high-energy electron diffraction), LEED(low-energy electron diffraction), 타원계측법(ellipsometry) 및 XRD(X-ray diffraction) 중 적어도 하나를 이용하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계에서 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상으로 판단된 경우, 상기 박막 증착을 종료하도록 구성된 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막 증착 방법은 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨 이상이 될 때까지 상기 박막을 증착하는 단계, 상기 박막의 물성을 분석하는 단계, 상기 박막의 물성이 상기 기준 레벨에 도달했는지 여부를 판단하는 단계, 상기 박막을 제거하는 단계 및 상기 새로운 박막을 증착하는 단계를 반복해서 수행하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막 증착 방법은 증발 증착(evaporation deposition), MOCVD(metal-organic chemical vapor deposition), MBE(molecular beam epitaxy), PLD(pulsed laser deposition) 및 스퍼터링 증착(sputtering deposition) 중 어느 하나를 이용해서 박막을 증착하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
  19. 제 10 항에 있어서,
    상기 박막 증착 방법은 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 시스템에 의해 수행되고,
    상기 박막 증착 시스템은,
    상기 챔버 내에 구비된 것으로, 상기 기판이 배치되는 기판 홀더;
    상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판의 온도를 조절하는 온도 조절 장치;
    상기 기판 홀더에 배치된 상기 기판으로 상기 박막의 증착을 위한 원료를 공급하는 원료 공급 장치;
    상기 기판에 증착된 상기 박막의 물성을 분석하기 위한 분석 장치;
    상기 기판으로부터 상기 박막을 제거할 수 있도록 구성된 제거 장치; 및
    상기 온도 조절 장치, 상기 원료 공급 장치, 상기 분석 장치 및 상기 제거 장치에 연결된 것으로, 상기 분석 장치로부터 얻어진 데이터를 처리하고 상기 박막 증착을 위한 공정 변수와 상기 박막의 물성 사이의 상관 관계를 기계학습으로 학습할 수 있는 프로세서를 구비하는 제어 장치를 포함하는 기계학습이 적용된 자동화된 박막 증착 방법.
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