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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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최근 반도체 시장은 국제간의 극심한 경쟁으로 개발 및 생산 기간의 단축을 요구하고 있어 나노 구조체 제어기술이 세계적으로 이슈가 되고 있다. 반도체 공정은 화학반응에 의한 형상 변화를 이용하여 나노급 구조물을 형성시키는 단계로 이루어져 있으며, 나노급 구조물을 형성하는데 가장 중요한 공정은 식각 공정으로 미세한 제어기술을 요구하고 있다.
이러한 나노급(nano-scale) 구조물 형성의 문제점은 복잡한 과학 현상으로 인하여 반복적 시행착오를 거쳐 기술을 개발하는데 있다. 따라서 크기가 점차 감소함에 따라 이상적인 식각(etch)의 구현이 어렵다.
문제 해결을 위하여 전산해석을 통해 비용을 절약 할 수 있지만 전산해석 과정에서도 식각 공정을 예측하기 위하여 복잡한 화학반응을 풀 때 발생하는 시간적인 문제는 여전히 존재 한다.
식각 공정을 전산해석 할 때 많은 시간을 필요로 하는 부분은 플럭스(flux)를 계산하는 과정으로 플럭스는 식각 비율을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 일반적으로 플럭스를 계산하는 방법은 크게 확률 기반의 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법과 수치적으로 계산(Determination)하는 분석적 방법이 존재 한다.
본 논문에서는 건식 식각 공정의 전산해석 과정에서 필요한 플럭스를 효율적으로 계산하는 방법인 스캔 방법을 제안 했다. 스캔 방법은 연산이 가능한 영역을 스캔하고 해당 영역에 한 하여 수치적으로 계산하는 것으로 확률 기반의 몬테카를로 방법과 수치적 계산 기반의 분석적 방법의 장점을 가지는 중간적인 방법이다.
제안하고 있는 스캔 방법은 몬테카를로 방법, 분석적 방법과 비교하여 다음과 같은 조건을 목표로 한다.
첫 째, 각 소스(source)에서 최소 만 번 이상 입자를 분산(distribution)하여 전산해석한 몬테카를로 방법보다 빠른 속도를 유지하고 정확도가 높은 플럭스를 계산 한다.
둘 째, 분석적 방법과 유사한 정확도를 가지면서 단점을 보완하여 선형적인 플럭스 계산 시간을 갖는다. (분석적 방법은 전산해석 영역의 홀의 깊이에 따라 계산 시간이 기하급수적으로 증가 한다. )
셋 째, 복잡하지 않은 계산 방법으로 병렬화를 적용하는데 용이 하다.
본 논문에서는 제시한 세 가지 목표를 기준으로 제안된 스캔 방법을 동일한 조건으로 몬테카를로 방법과 분석적 방법을 이용하여 전산 해석한 결과와 비교 하였고 그 결과 몬테카를로 방법보다 2배 이상 빠르고 경우에 따라 분석적 방법보다 2~4배 이상 빠른 결과를 얻었다. 또한, 입자의 분산 조건(가우시안 분포 일 경우 σ수치의 변화)에 따라서도 몬테카를로 방법보다는 정확하고 분석적 방법과는 유사한 정확도를 보여 줬다.
마지막으로 OpenMP를 이용한 병렬화 전산해석을 통한 비교에서도 병렬화를 하지 않았을 때와 동일한 결과를 얻어 반도체 식각 공정의 특수성을 고려 할 때 효율적인 방법임을 검증 하였다.
이러한 나노급(nano-scale) 구조물 형성의 문제점은 복잡한 과학 현상으로 인하여 반복적 시행착오를 거쳐 기술을 개발하는데 있다. 따라서 크기가 점차 감소함에 따라 이상적인 식각(etch)의 구현이 어렵다.
문제 해결을 위하여 전산해석을 통해 비용을 절약 할 수 있지만 전산해석 과정에서도 식각 공정을 예측하기 위하여 복잡한 화학반응을 풀 때 발생하는 시간적인 문제는 여전히 존재 한다.
식각 공정을 전산해석 할 때 많은 시간을 필요로 하는 부분은 플럭스(flux)를 계산하는 과정으로 플럭스는 식각 비율을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 일반적으로 플럭스를 계산하는 방법은 크게 확률 기반의 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법과 수치적으로 계산(Determination)하는 분석적 방법이 존재 한다.
본 논문에서는 건식 식각 공정의 전산해석 과정에서 필요한 플럭스를 효율적으로 계산하는 방법인 스캔 방법을 제안 했다. 스캔 방법은 연산이 가능한 영역을 스캔하고 해당 영역에 한 하여 수치적으로 계산하는 것으로 확률 기반의 몬테카를로 방법과 수치적 계산 기반의 분석적 방법의 장점을 가지는 중간적인 방법이다.
제안하고 있는 스캔 방법은 몬테카를로 방법, 분석적 방법과 비교하여 다음과 같은 조건을 목표로 한다.
첫 째, 각 소스(source)에서 최소 만 번 이상 입자를 분산(distribution)하여 전산해석한 몬테카를로 방법보다 빠른 속도를 유지하고 정확도가 높은 플럭스를 계산 한다.
둘 째, 분석적 방법과 유사한 정확도를 가지면서 단점을 보완하여 선형적인 플럭스 계산 시간을 갖는다. (분석적 방법은 전산해석 영역의 홀의 깊이에 따라 계산 시간이 기하급수적으로 증가 한다. )
셋 째, 복잡하지 않은 계산 방법으로 병렬화를 적용하는데 용이 하다.
본 논문에서는 제시한 세 가지 목표를 기준으로 제안된 스캔 방법을 동일한 조건으로 몬테카를로 방법과 분석적 방법을 이용하여 전산 해석한 결과와 비교 하였고 그 결과 몬테카를로 방법보다 2배 이상 빠르고 경우에 따라 분석적 방법보다 2~4배 이상 빠른 결과를 얻었다. 또한, 입자의 분산 조건(가우시안 분포 일 경우 σ수치의 변화)에 따라서도 몬테카를로 방법보다는 정확하고 분석적 방법과는 유사한 정확도를 보여 줬다.
마지막으로 OpenMP를 이용한 병렬화 전산해석을 통한 비교에서도 병렬화를 하지 않았을 때와 동일한 결과를 얻어 반도체 식각 공정의 특수성을 고려 할 때 효율적인 방법임을 검증 하였다.
목차
1 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 31.3 연구 목표 71.4 논문 구성 82 이론적 배경 92.1 반도체 제작 과정 92.2 웨이퍼(Wafer) 가공 공정 112.3 식각의 종류 132.4 식각 공정 시뮬레이션 163 스캔을 통한 플럭스 계산 183.1 2차원 프로파일의 플럭스 계산 203.1.1 연산 가능한 셀의 검색 203.1.2 소스와 셀의 관계 정보 추출 253.1.3 플럭스 계산 273.1.4 반사 면을 이용한 플럭스 계산 293.2 3차원 프로파일의 플럭스 계산 313.2.1 2차원 플럭스 계산의 확장 313.2.2 3차원 반사 면의 적용 324 실험 344.1 실험 환경 344.2 실험 조건 364.2.1 평면의 크기에 따른 실험 조건 364.2.2 홀의 깊이에 따른 실험 조건 374.2.3 소스의 위치 조건 384.3 σ에 따른 소스의 분산 414.4 실험 결과 444.4.1 결과 그래프 444.4.2 3차원 결과 494.4.3 OpenMP를 이용한 병렬화 실험 결과 544.5 플럭스 계산 방법들의 장단점 비교 585 결론 및 향후 연구 605.1 결론 605.2 향후 연구 62[Appendix] 시뮬레이션 실험 코드 64참고문헌 77
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