[논문]웨이브릿과 X-ray 광전자 분광법을 이용한 반도체 플라즈마 공정 감시 기법

박경영; 김병환

[국내논문] 웨이브릿과 X-ray 광전자 분광법을 이용한 반도체 플라즈마 공정 감시 기법
Monitoring of semiconductor plasma process using wavelet and X-ray photoelectron spectroscopy 원문보기

박경영 (세종대학 전자공학과) , 김병환 (세종대학 전자공학과)

Processing Plasmas are very sensitive to a variation in process parameters, To maintain process quality and device field, plasma malfunction should be tightly monitored with high sensitivity. A new monitoring method is presented and this was accomplished by applying discrete wavelet transformation to X-ray photoelectron spectroscopy. XPS data were collected during a plasma etching of silicon carbide. Various effects of DWT factor on fault sensitivity were optimized experimentally. Compared to raw data, total percent sensitivity for DWT data demonstrated a significantly improved sensitivity to plasma faults induced by bias power.

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문제 정의

화학적 상태는 공정변수의 변화에 따라 복잡하게 변화하며, 플라즈마 고장이 발생할 경우, 보다 미세한 정보를 제공할 수 있는 주용한 측정장치다. si러나 아직까지, XPS를플라즈마 감시를 위해 옹용한 사례는 보고된 바가 없으며, 본 연구에서 이롤 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 XPS 데이터를 플라즈마 감시웅용하기 위한 기법을 소개하였다. XPS 데이터는 플라즈마 SiC 식각공정을 수행한 후 수집하였다.

제안 방법

9 W/cm・K 이다. Cr negative mask를 이용하여 photoresist (PR)를 형성하였다. Magnetron sputtering을 이용하여 패턴된 PR 위에 N박막을 0.
XPS 데이터는 플라즈마 SiC 식각공정을 수행한 후 수집하였다. DWT를 적용하였으며, 두 변환인 자의 영향을 최적화 하였다. 비교를 위해 Raw 데이터에 대해서도 고장민감도를 계산하였으며, 바이어스 전력의 이상으로 인한 모든 종류의 플라즈마 고장에 대해 제안한 방식이 월둥히 중진된 고장민감도를 보였다.
실험 변수로는 바이어스 전력 (Bias Power)를 이용하였다. 바이어스 전력을 50에서 150 W까지 25 W 간격으로 증가하면서 실험을 수행하였다. 나머지 실험변수인 Source Power, Pressure, Gas Ratio는 각각 800 Watt, 9 mTorr, 0.
샘플링 (Sampling)하였다. 변환인자 중, 먼저 DFT의영향을 최적화하기 위해 Scale 변수를 1로 고정하고 DFT을 1에서 8로 중가시키면서, PS와 TPS를 계산하였다. 예로서, DFT=1 에서 계산된 결과가 표 1에 나타나 있다.
6 seem으로 고정하였다. 식각공정 후, 표면의 화학적 상태는 XPS (EscaUb 250)로 측정하였으며, Kinetic Energy의 범위는 686.1-1486.6 eV이었으며 0.1 eV 간격으로 수집하였다.
식각공정은 그림 1에 도시된 유도결합형 플라즈마 식각시스템을 이용하여 수행하였다. 챔버 안에서 발생한 플라즈마는 석영유리에 의해 planar-couplede 코일과 분리된 다원 통 모양의 챔버는 각각 80mml의 반지름과 40mm의 높이를 가진다.
XPS에 은닉되어 있는 플라즈마 고장정보를 고감도 (High Sensitivity)로 표현하기 위해웨이브릿 기법을 적용하였다. 플라즈마 고장은 바이어스 전력을 변화시켜 발생하였으며, 고장 민감도를 원래의 Raw 데이터와 비교하였다.

대상 데이터

DWT 적용을 위해 전체 XPS spectra에서 256개의 데이터를 샘플링 (Sampling)하였다. 변환인자 중, 먼저 DFT의영향을 최적화하기 위해 Scale 변수를 1로 고정하고 DFT을 1에서 8로 중가시키면서, PS와 TPS를 계산하였다.
XPS 데이터는 silicon carbide (SiC)의 플라즈마 식각공정을 수행한 후 수집되었다. XPS에 은닉되어 있는 플라즈마 고장정보를 고감도 (High Sensitivity)로 표현하기 위해웨이브릿 기법을 적용하였다.
기법을 소개하였다. XPS 데이터는 플라즈마 SiC 식각공정을 수행한 후 수집하였다. DWT를 적용하였으며, 두 변환인 자의 영향을 최적화 하였다.
실험 패턴은 방향성의 n-type, 2인치, 4H-SiC 웨이퍼로 제조 하였다.

이론/모형

수행한 후 수집되었다. XPS에 은닉되어 있는 플라즈마 고장정보를 고감도 (High Sensitivity)로 표현하기 위해웨이브릿 기법을 적용하였다. 플라즈마 고장은 바이어스 전력을 변화시켜 발생하였으며, 고장 민감도를 원래의 Raw 데이터와 비교하였다.

성능/효과

2% 증진된 수치이다. 결국 변환인자의 최적화로 고장민감도는 극대화시킬 수 있었으며, 이는 웨이브렡 변환기법이 XPS에 은닉된 플라즈마고장정보를 정량적으로 표현 하는데 매우 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다.
DWT를 적용하였으며, 두 변환인 자의 영향을 최적화 하였다. 비교를 위해 Raw 데이터에 대해서도 고장민감도를 계산하였으며, 바이어스 전력의 이상으로 인한 모든 종류의 플라즈마 고장에 대해 제안한 방식이 월둥히 중진된 고장민감도를 보였다. 이는 제안한 방식이플라즈마 고장의 탐지에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 의미하며, 기존의 Run-to-Run 제어기와 연계하여 공정의 보다 엄격한 제어에 활용할 수 있다.
39%이었다. 이는 DFT를 최적화하여 구한 TPS에 비해 67.9% 민감도가 향상된 수치이며, Raw에 비해서는 130.2% 증진된 수치이다. 결국 변환인자의 최적화로 고장민감도는 극대화시킬 수 있었으며, 이는 웨이브렡 변환기법이 XPS에 은닉된 플라즈마고장정보를 정량적으로 표현 하는데 매우 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다.
비교를 위해 Raw 데이터에 대해서도 고장민감도를 계산하였으며, 바이어스 전력의 이상으로 인한 모든 종류의 플라즈마 고장에 대해 제안한 방식이 월둥히 중진된 고장민감도를 보였다. 이는 제안한 방식이플라즈마 고장의 탐지에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 의미하며, 기존의 Run-to-Run 제어기와 연계하여 공정의 보다 엄격한 제어에 활용할 수 있다. 제안된 기법은 모든 종류의 반도체 센서 데이터에 적용할 수 있는 일반적인 감시기법이며, 따라서 그 효용가치가 매우 높은 감시 기술이다.
이는 제안한 방식이플라즈마 고장의 탐지에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 의미하며, 기존의 Run-to-Run 제어기와 연계하여 공정의 보다 엄격한 제어에 활용할 수 있다. 제안된 기법은 모든 종류의 반도체 센서 데이터에 적용할 수 있는 일반적인 감시기법이며, 따라서 그 효용가치가 매우 높은 감시 기술이다.
(2)를 적용하여 계산된 TPS는 표 1의 마지막 행에 나타나 있다. 표 1에서와 같이 각 바이어스 전력의 변화에 따른 플라즈마 고장에 대해 DWT가 더 높은 PS를 보이고 있으며, 이는 DWT 가 플라즈마 감시에 더 효과적임을 보여 준다, TPS의 측면에서 볼 때, DWT는 Raw에 비해 37%의 증진된 민감도를 보이고 있다.

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