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NTIS 바로가기반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.18 no.4, 2019년, pp.30 - 34
장윤창 (서울대학교 에너지시스템공학부) , 박설혜 (서울대학교 에너지시스템공학부) , 정상민 (서울대학교 에너지시스템공학부) , 유상원 (서울대학교 에너지시스템공학부) , 김곤호 (서울대학교 에너지시스템공학부)
We analyzed how the features in plasma information based virtual metrology (PI-VM) for SiO2 etching depth with variation of 5% contribute to the prediction accuracy, which is previously developed by Jang. As a single feature, the explanatory power to the process results is in the order of plasma inf...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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넓은 의미의 공정 데이터에는 어떠한 것들이 있는가? | 넓은 의미의 공정 데이터에는 데이터 (data), 변수 (variable), 특성 인자 (feature)가 있다. ‘데이터’는 EES에 저장된 장비 및 센서의 원시 정보이고, ‘변수’는 어떠한 세트의 값을 갖는 물리량이며, ‘특성 인자’는 VM의 입력으로 선택된 변수로 정의된다 [7]. | |
최근 반도체 공정에서 미세한 제어를 요구하는 이유는? | 최근 반도체 공정은 CD 감소에 따라 복잡한 공정에서 미세한 제어를 요구한다 [1]. 공정 변동에 따른 제어 응답시간을 단축하기 위해 공정 결과에 대한 주기적인 계측이 필요하다 [2]. | |
가상 계측 기술이란 무엇인가? | 오프라인 계측의 단점은 공정 결과에 대한 가상 계측 기술 (Virtual Metrology, VM)로 보완할 수 있다 [4]. VM은 장비 엔지니어링 시스템 (Equipment Engineering System, EES)에서 실시간으로 수집된 데이터 세트를 입력으로 통계적인 방법론을 이용하여 공정 결과를 예측하는 기술이다 [4-6]. 이미 취득된 데이터를 이용하여 한번 모델을 훈련(training)하면 다음 입력 데이터가 주어졌을 때, 시간 지연이 거의 없이 공정 결과를 예측할 수 있고, 고장 검출 및 분류 알고리즘 (Fault Detection and Classification, FDC) 개발에 대한 단서를 제공할 수 있다는 이점이 있다 [4-6]. |
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