Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.341-344
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Real-time plasma condition estimate model based on Optical Emission Spectroscopy (OES) datafor semiconductor processing

반도체공정을 위한 OES 데이터 기반 실시간 플라즈마 상태예측 모형

  • Hee Jin Jung (Supercomputing Application Center, Division of National Supercompting, Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Jin Seung Ryu (Center of Development for Supercomputing Technology, Division of National Supercompting, Korea Institute of Science and Technology Information)
  • 정희진 (한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅본부 슈퍼컴퓨팅응용센터) ;
  • 유진승 (한국과학기술정보연구원 국가슈퍼컴퓨팅본부 슈퍼컴퓨팅기술개발센터)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

건식 반도체 공정에서 저온플라즈마를 일정한 상태로 유지하는 것은 반도체 공정의 효율을 높이기 위해서 매우 중요한 문제이다. 그러나 저온플라즈마 반응로를 진공상태로 유지해야하기 때문에 플라즈마의 상태를 예측하는 작업은 매우 어렵다. 본 연구에서는 OES 센서에서 수집된 데이터를 이용하여 플라즈마의 상태를 예측하는 모형을 개발하였다. 질소가스를 이용한 플라즈마 반응로에서 15개의 서로 다른 플라즈마를 생성하여 OES 데이터를 수집하였고 15개 플라즈마의 상태를 분류할 수 있는 Gaussian Mixture Model(GMM)을 개발하였다. 총 7,296개 파장에서 측정된 분광강도(intensity)를 주성분분석(Pricipal Component Analysis)를 통해 2개의 주성분으로 차원 축소하여 GMM 모형을 개발하엿다. 모형의 정확도는 약 81.72%으로 플라즈마의 OES데이터에 대한 해석력은 뛰어났다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2020년 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 국가과학기술연구회 2020년도 미래선도형 융합연구단사업 (No. CRC-20-01-NFRI)에서 지원을 받아 수행된 연구임.