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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박병훈 (동아대학교) 이현섭 (동아대학교)
저널정보
한국트라이볼로지학회 Tribology and Lubricants Tribology and Lubricants 제38권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
152 - 161 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2024

CMP 패드 컨디셔닝에서 딥러닝을 활용한 컨디셔너 스윙에 따른 패드 마모 프로파일에 관한 연구
박병훈 ,  황해성 ,  이현섭 Tribology and Lubricants 2024.04 학술저널

2022

인공신경망을 활용한 CMP 컨디셔닝 시스템 설계 변수에 따른 컨디셔닝 밀도의 불균일도 분석
박병훈 ,  이현섭 Tribology and Lubricants 2022.08 학술저널
패드 마모 균일성 향상을 위한 CMP 컨디셔닝 시스템 설계 변수 연구
박병훈 ,  박범영 ,  전언찬 외 1명 Tribology and Lubricants 2022.02 학술저널

2021

CMP 컨디셔닝 시스템 설계변수에 따른 패드 마모 프로파일 연구
박병훈 ,  이현섭 한국트라이볼로지학회 학술대회 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Chemical mechanical planarization (CMP) is a technology that planarizes the surfaces of semiconductor devices using chemical reaction and mechanical material removal, and it is an essential process in manufacturing highly integrated semiconductors. In the CMP process, a conditioning process using a diamond conditioner is applied to remove by-products generated during processing and ensure the surface roughness of the CMP pad. In previous studies, prediction of pad wear by CMP conditioning has depended on numerical analysis studies based on mathematical simulation. In this study, using an artificial neural network, the ratio of conditioner coverage to the distance between centers in the conditioning system is input, and the average conditioning density, standard deviation, nonuniformity (NU), and conditioning density distribution are trained as targets. The result of training seems to predict the target data well, although the average conditioning density, standard deviation, and NU in the contact area of wafer and pad and all areas of the pad have some errors. In addition, in the case of NU, the prediction calculated from the training results of the average conditioning density and standard deviation can reduce the error of training compared with the results predicted through training. The results of training on the conditioning density profile generally follow the target data well, confirming that the shape of the conditioning density profile can be predicted.
#Chemical mechanical planarization(화학적기계적 평탄화) #Pad conditioning(패드 컨디셔닝) #Design ariables(설계 변수) #Conditioning simulation(컨디셔닝 시뮬레이션) #Artificial neural network(인공신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법 및 내용
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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