TRIZ를 활용한 반도체 설비 열전달 경로 개선에 대한 연구

심홍균; 송용원; 고수연; 신병철; 서성민; 김중현

doi:http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.07.03

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 심홍균 (SK하이닉스) 송용원 (한국공학대학교) 고수연 (SK하이닉스) 신병철 (SK 하이닉스) 서성민 (SK하이닉스) 김중현 (금오공과대학교)

저널정보: 아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.7

발행연도: 2024.7

수록면: 31 - 42 (12page)

DOI: http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.07.03

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Chat GPT와 AI의 발전과 상용화에 따른 고성능 그래픽 카드와 관련된 산업이 급격히 성장하여, 고 용량 고성능 메모리 반도체 산업은 비약적인 발전을 거듭하고 있다. 관련한 산업이 발달함에 따라, 고성능 반도체의 수요는 증가하고 있다. 고성능 반도체는 사용하는 전력은 낮아야 하며, 속도는 매우 빨라야 한다. 기업은 대량 생산을 위해 매우 얇은 10nm 대의 선 폭을 사용하여 크기는 작고, 매우 빠른 속도로 구동 되지만 저전력을 사용하는 정밀한 제조 공정이 요구된다. 이러한 반도체 제조 장비는 매우 높은 수준의 정밀함을 가져야 하며, 아주 작은 오차가 불량품을 발생시킨다. 기업에서의 정밀함은 기술력의 수준이며, 불량품 발생은 곧 손실 발생을 의미한다. 불량품의 발생을 방지하기 위하여, 반도체 생산 장비는 모두 동일한 상태를 유지하여야 하며, 생산 중에 발생하는 문제는 반드시 근본원인을 제거하여 불량품 발생을 원천적으로 차단하여야 한다. 본 연구에서는 반도체 공정 중 하나인 Etch 공정에서 필수적으로 발생하는 불필요 찌꺼기(Polymer)의 제거를 위해 사용되는 열이라는 인자가 유용한 작용을 하지만, 유해한 인자로도 작용하여 장비가 멈추는 불량 사례를 다루고 있다. 반도체 제조 공정에서의 열 전달 문제는 생산 효율성과 품질에 중대한 영향을 미치므로, 이를 개선하기 위하여 효과적인 접근이 필요하다. 문제를 해결하기 위하여 TRIZ의 원인 결과 분석 방법인 CECA(Cause–effect chain analysis) 분석을 이용하였으며, 모순을 이용하여 임계온도라는 참 원인을 도출하였다. 이를 통한 구체적인 해결안 제시를 위해 물질 장을 도입하여 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방안의 유효성을 검증하였다. 본 연구를 통하여 TRIZ는 최소한의 비용으로 최대의 효과를 도출하고자 하는 기업에서 문제해결에 최적화된 매우 유용한 방식 임이 입증되었으며, 향후 연구에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

ChatGPT, with the advancement and commercialization of Chat GPT and AI, the industry related to high-performance graphics cards has experienced rapid growth, leading to a significant development in the high-capacity, high-performance memory semiconductor industry. As the related industries flourish, the demand for high-performance semiconductors is increasing. High-performance semiconductors must consume low power and operate at very high speeds. Companies require precise manufacturing processes that utilize very thin 10nm line widths to achieve small sizes and fast speeds while using low power for mass production. Such semiconductor manufacturing equipment requires high precision, as even tiny errors can result in defects. Precision in companies signifies technical prowess, and defects directly translate to losses. To prevent defects, semiconductor production equipment must maintain identical conditions, and any issues that arise during production must be addressed at their root cause to prevent defects from occurring. This study addresses the case of defects caused by overheating, a factor that is both beneficial and harmful in removing unnecessary residues (polymers) that occur during the Etch process, a crucial step in semiconductor fabrication. Heat transfer issues in semiconductor manufacturing processes have a significant impact on production efficiency and quality, necessitating effective approaches for improvement. To address the problem, Cause–Effect Chain Analysis (CECA) analysis, a method of cause-effect chain analysis based on TRIZ (Theory of Inventive Problem Solving), was used to identify the root cause of the issue, termed the critical temperature, using contradictions. Material simulation was then conducted by introducing a heat sink to validate the effectiveness of the proposed solution. Through this research, TRIZ has been demonstrated as a beneficial approach optimized for problem-solving in companies seeking to derive maximum effects with minimal costs, and it can serve as foundational material for future research.

#Etch #Polymer #열 #트리즈 #반도체 #참원인 #Etch #Polymer #Heat #TRIZ #Semiconductor #True Cause

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)