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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 한승수
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 명지대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2016
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반도체 제조 공정에서 플라즈마는 전체 공정의 30 %이상 차지한다. 그렇기 때문에 플라즈마 식각 공정에서 식각 종료점 검출과 이상 탐지는 중요한 요소이다. 식각 종료점 검출은 과소식각과 과다식각을 방지하여 경제적 손실 및 시간적 손실을 줄여준다. 그리고 공정 중에 챔버 내에 만들어지는 파티클들이 높은 에너지와 빛을 동반한 비정상적인 전압강하를 생성하는데, 이 에너지는 웨이퍼에 직접적으로 많은 영향을 주기 때문에 이상 탐지를 통해 반드시 검출해야한다. 본 논문에서는 식각 종료점 검출의 성능을 향상시키기 위해서 Optical Emission Spectroscopy (OES) 센서 데이터와 Plasma Impedance Monitoring (PIM) 센서 데이터를 새로 제안하는 의사결정 알고리즘에 모두 적용하여 사용한다. 제안된 식각 종료점 검출 알고리즘은 SiOx 플라즈마 식각에서 식각 종료점을 정확하게 검출한다. 그리고 플라즈마 식각 공정의 이상 탐지 및 분류를 위해서 공정 모니터링 데이터를 Fuzzy model과 random forest에 적용하여 사용하였다. Fuzzy model을 이용하여 매칭 네트워크 데이터를 정규화하고, 이상 탐지 및 분류를 위해 random forest를 이용한다. 제안된 이상 탐지 및 분류 알고리즘은 플라즈마 식각 공정 중에 발생하는 오류를 정확하게 검출한다. 논문에서 이용한 식각 종료점 검출 알고리즘과 이상 탐지 및 분류 알고리즘을 이용하여 플라즈마의 변화를 알 수 있으며 데이터 분석을 통해 플라즈마 식각 공정을 정확하게 진단할 수 있다.
목차
그림목차 ⅰ표목차 ⅱ국문초록 ⅲ제 1 장 서론 1제 2 장 데이터 취득을 위한 배경1. 플라즈마 식각 공정 42. 실험계획법 (Design of Experiment) 63. 이상 탐지 및 분류 74. 식각 종료점 검출 9제 3 장 Random Forest를 이용한 이상 탐지 및 분류1. Fuzzy Model 112. Random Forest 123. Result 13제 4 장 실시간 의사결정 알고리즘을 이용한 종료점 검출1. OES-SNR (OES-Signal to Noise Ratio) 162. Principal Component Analysis (PCA) 183. 선형 회귀 모델을 이용한 eHMM 194. 실시간 의사결정 알고리즘 205. Result 22제 5 장 결론 23참고문헌 24Abstract 25
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