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[국가R&D연구보고서] 딥러닝 기반 반응성 스퍼터링 질화티탄 조성비 예측, 실시간 모니터링 및 최적 공정제어 가능한 공정 지능화 기술개발
Development of smart process technology of reactive sputtering including predictable TiN composition ratio, real-time process monitoring and optimized process control system based on deep learning method 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
연구책임자 양찬우
참여연구자 이정수 , 송영식 , 서재덕 , 이승엽 , 신상원
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-12
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
과제관리전문기관 한국생산기술연구원
Korea Institute of Industrial Technology
등록번호 TRKO202100008328
과제고유번호 1711124940
사업명 한국생산기술연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2021-08-14
키워드 반응성스퍼터.질화티탄.실시간품질검사.품질예측.공정제어.Reactive Sputter.TiN.Realtime Monitoring.Quality Prediction.Process Control.

초록

□ 연구내용
○ 질화티탄(TiN) 박막의 실시간 비파괴 In situ 전수 품질 모니터링 시스템 구축
- In situ 반사율 검증: 표준 반사율 변환 오차 0.79%p 수준으로 1%p이내 달성
- TiN 반사율을 조성비(N/Ti)로의 변환 정확도 95% 이상 확보(95.6%~96.7%)
○ 디스플레이 패널 제조 양산라인 수준의 TiN 막질 확보
- BOE(Buffered Oxide Etchant) 습식식각속도 10Å/min(양산기준) 이하 달성
○ 반응성 스퍼터링 TiN 박막의 품질 예측 알고리즘

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 기관주요사업 사업계획서 ... 3
  • 연구 요약 ... 4
  • 목차 ... 6
  • 제 1 장 개 요 ... 7
  • 제 1 절 연구개발(지원) 목표 ... 7
  • 제 2 절 연구개발(지원)의 필요성 ... 7
  • 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 범위 ... 9
  • 제 2 장 연구개발(지원) 내용 및 결과 ... 10
  • 제 1 절 연구개발(지원) 추진 체계 ... 10
  • 제 2 절 당해연도 연구개발(지원) 내용 ... 12
  • 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 결과 ... 25
  • 제 3 장 연구성과 활용 시나리오 ... 28
  • 제 1 절 연구성과 활용 시나리오 ... 28
  • 제 4 장 차년도 사업추진계획 ... 29
  • 제 1 절 차년도 사업추진 내용 ... 29
  • 제 2 절 차년도 사업추진 일정 ... 30
  • 제 3 절 차년도 세부 성능지표(Spec) ... 31
  • 끝페이지 ... 35

표/그림 (21)

참고문헌 (25)

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