반도체 산업에서는 디바이스 제조 비용의 절감과 정밀도 향상을 위한 공장자동화의 한 방향으로 '80년대 후반부터 여러 공정의 반도체 제조장비를 클러스터화 하여 국제적 표준으로 제정하려는 노력이 꾸준히 진행되어 왔다. 반도체 장비의 클러스터 표준화는 제조 메이커가 각기 상이한 장비의 호환성과 상호 운용성을 증대시킴으로 장비 고유의 생산성과 디바이스 제작 능력의 한계를 확장시키고 제조기간과 비용을 크게 절약시킬 수 있다. 본 고에서는 클러스터 툴이라고 하는 반도체 장비의 핵심기술인 클러스터 콘트롤러에서의 모듈간 통신 및 제어 기술을 중심으로 국제적 표준활동의 진행과 기술의 발전방향에 대하여 소개하고자 한다.
본 연구에서는 반도체 제조공정 및 클러스터 장비에 대한 상세히 설명하고 현 팹 레이아웃 및 클러스터 장비 아키텍처상의 문제점을 제시하였다. 또한 현 아키텍처상의 대안으로서 클러스터 장비간의 웨이퍼 이동이 상호 연결된 인라인 EFEM(Equipment Front End Module) 을 통해 이루어지는 ILE (In-Line EFEM) 아키텍처의 개념을 제시하였다. 마지막으로 해당 아키텍처를 실제 적용하여 구현된 파일럿 시스템을 시뮬레이션 을 통해 사이클 타임 관점에서 비교 분석하였다.
표면에 부착된 나노/마이크로 입자는 다양한 분야에서 오염물질로 작용한다. 특히 형상이 미세하고 공정 단계가 복잡한 반도체 및 디스플레이 등의 전자 소자 공정에서 미치는 영향이 크다. 따라서 입자상 오염물질의 제거에 관하여 상용화된 습식 세정 방법이 다양하게 존재하지만 표면 손상, 화학 반응, 부산물, 세정 효율 등 여러 가지 문제점이 있어 새로운 세정 방법이 요구된다. 이에 건식 세정 방법, 그 중에서도 입자의 충돌을 통해 제거하는 방법인 에어로졸 세정, 필렛 세정 등이 개발되었으나 마이크로 크기로 생성되는 입자로 인하여 형상의 손상이 크다. 따라서 본 연구에서는 나노 단위로 기체/고체 혼합물만 생성하여 세정하는 가스 클러스터 세정 방법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 클러스터 세정 장비를 이용한 표면 처리는 충돌에 의한 제거에 기반한다. 따라서 생성 및 가속되는 클러스터로부터 대상으로 전달되는 운동량의 정도가 세정 특성에 영향을 미치며 이는 생성되는 클러스터의 크기에 종속적이다. 생성 클러스터의 크기 분포는 분사 거리, 유량, 분사 각도, 노즐 냉각 온도 등의 변수에 관한 함수이다. 따라서 본 연구에서는 $CO_2$ 클러스터를 이용한 세정 특성을 정의 및 제어하기 위하여 생성되는 클러스터 특성에 관하여 이론적, 수치 해석적, 실험적 연구를 수행하였다. 먼저, $CO_2$의 물리적 특성 및 이를 이용한 특정 크기 오염 물질을 제거하는데 요구되는 임계 클러스터 크기 계산을 이론적으로 구하였다. 이는 오염물질의 부착력과 클러스터의 운동량 전달에 의한 제거력의 비교를 통해 이루어졌다. 두 번째로 클러스터 크기분포를 수치 해석적으로 예측하기 위하여 각 조건에 대하여 유동해석을 수행하고 이를 통해 구해진 노즐 내 기체의 냉각 속도를 GDE (General Dynamic Equation) 계산에 대입하여 구하였다. 마지막으로 PBMS(Particle Beam Mass Spectrometer)를 이용하여 실험적으로 클러스터 크기분포를 각 조건에 대하여 구할 수 있었다. 또한 크기 분포 경향에 대한 간접적 확인을 위하여 포토레지스트가 코팅된 웨이퍼에 클러스터의 충격으로 생성된 크레이터 크기의 경향을 분석하였다. 이와 같은 방법에 의하여 생성되는 클러스터는 노즐의 유량 증가, 온도 상승에 각각 비례하여 작아지는 것을 확인할 수 있었다.
화학 박막 증착용(CVD : Chemical Vapor Deposition) 클러스터 장비는 다양한 공정 경로가 가능하며 물류 흐름이 매우 복잡해질 수 있다. 또한, 공정이 종료된 웨이퍼는 제한 시간 내에 챔버에서 꺼내져야만 한다. 클러스터 장비는 두 개의 팔을 가진 로봇이며, 빈 쪽 팔을 이용하여 공정이 종료된 웨이퍼를 꺼낸 후, 다른 쪽 팔을 이용하여 이전 공정에서 가져온 웨이퍼를 해당 공정에 넣어 주는 스왑(SWAP) 방식으로 운영된다. 이러한 스왑 방식에서는 로봇 작업 순서가 결정되어 진다. 그러나, 로봇의 팔 이외에 임시버퍼가 없고, 각 챔버는 엄격한 체제 시간 제약(Residency Time Constraint)을 가지고 있기 때문에 로봇의 작업 시점의 제어가 필요하다. 본 논문에서는 간단한 Earliest Starting 방식으로 로봇의 작업 시점을 제어한다고 가정했을 때, 스왑 방식을 운용하면서 체제 시간 제약을 만족하는 공정 시간들의 조건을 제시한다. 공정 시간은 엔지니어에 의해 다소 조정이 가능하므로 공정 시간들의 조건은 엔지니어에게 스케줄 가능한 공정 시간을 결정할 수 있도록 지원해 주는 시스템에 활용 가능하다. 또한, 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 CTC(Cluster Tool Controller) 내부의 실시간 스케줄러 구현 방법을 제안한다.
최근 주목받고 있는 그리드 컴퓨팅 연구등에 주요한 요소로서 기대되어지는 고성능 클러스터 시스템들은 주로 과학 기술 응용연구를 위해 사용되어진다. 이러한 종류의 병렬 시스템은 특정 부품들을 사용하는데 그중 네트워크를 구성하는 부품들이 통상의 분산/병렬컴퓨팅에 주요한 역할요소로서 주목을 받아오고 있다. 이 논문에서는 myrinet, Gbit ethernet, Fast ethernet 장비에 대하여 각각 Netpipe, Linpack, NPB 등의 벤치마크를, 성능 실험을 동해 선정한 Pentium IV 1.7Mhz/1Gb Mem 16노드로 구성한 클러스터에 대하여 2종의 컴파일러를 사용하여 테스트하고 그 결과를 분서하였다. 상이한 성능 차를 보이는 장비간의 성능 비교를 통해 2002년 2월 현재 가능한 응용문제가 사용하고 있는 알고리즘에 따른 최적의 클러스터 시스템의 최적 구성을 도출 할 수 있다.
본 연구에서는 고속의개인용 컴퓨터와 초고속 통신장비를 이용한 부산/병렬 계산을 위한 클러스터를 구현하였다. 먼저 16강 PC의 1세대의 클러스터를 구현하여 현재 현업(제주 지방기상처)에서 실시 간으로 운영중이며 1세대 클러스터의 성능 분석을 통하여 효율적으로 성능이 개선된 2CPU의 16PC로 구성된 2세대 클러스터를 구현하였다. 본 연구서는 다른 속도의 CPU및 통신 장비로 구성된 두 가지 형태의클러스터를 실제로 기상 예보를 위하여 사용되는 병렬모델인 MM5 를 이용하여 계산 시간 및 통신에 대한 다양한 분석을 하였다.
본 논문은 혁신클러스터 추진의 전략방향 설정을 위해서 클러스터 현황을 클러스터 분석을 통하여 살펴보았다. 본 논문에서는 광교테크노밸리의 발전단계에 따른 협력현황 파악을 위하여 산학연 협력체계 분석과 진단을 위한 클러스터분석(Cluster Analysis)을 실시하였다. 클러스터 분석결과 광교테크노밸리내 입주기업의 산학연 협력경험은 67.3%로 매우 높은 것으로 나타났다. 대학과, 기업과는 연구개발, 연구기관과는 장비활용 중심으로 협력하고 있었다. 또한, 산학연 협력의 지원정책수요는 협력기관 현황제공, 기술별 정보취득지원 등 다양한 부문에서 협력의 수요가 존재하고 있었다. 이러한 분석결과를 토대로 다음의 전략이 도출되었다. 첫째, 혁신클러스터 발전을 위한 새로운 비전을 조속히 제시하고 단지인근에서 입주기업의 산학연 협력의 활성화를 위한 지원을 추진해야 한다. 둘째, 혁신클러스터 단계별 발전을 위한 통합적인 지원역량 강화가 필요하다. 마지막으로 인근의 타 혁신거점과 정책적 네트워크 구축을 통해서 타 혁신클러스터의 자원과 역량을 활용할 수 있는 지원망 구축이 필요하다.
전산유체역학분야에서의 효율적인 해석을 위해서 병렬처리기법이 널리 사용되고 있다. 병렬처리기법과 함께 최근에는 저가의 리눅스 클러스터 컴퓨터들이 기존의 슈퍼컴퓨터들을 대체하는 추세이다. 리눅스 클러스터 컴퓨터에서 수행되는 해석프로그램의 성능은 클러스터 시스템의 프로세서 성능 뿐 아니라 클러스터 시스템에서 사용되는 네트웍 장비의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 미리넷2000, 기가비트 이더넷, 패스트 이더넷 등 네트웍 장비에 따라서 클러스터 시스템의 성능이 어떻게 달라지는지를 Netpipe, LINPACK, NAS NPB, 그리고 MIPNS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 비교하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전산유체역학 분야에서 사용될 고성능 저비용 리눅스 클러스터 시스템을 구축하는 방법을 제시하고자 하였다.
전산유체역학분야의 고속 연산을 위해서 병렬처리가 보편화되고 있으며 이러한 병렬해석은 주로 클러스터에서 저렴한 비용으로 수행되고 있다. 전산유체역학을 위한 클러스터 컴퓨터에서의 해석프로그램의 성능은 클러스터에 사용되는 프로세서의 성능뿐만 아니라 클러스터 내부의 통신 장비의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 컴퓨터의 구축에 널리 사용되고 있는 Myrinet2000, Gigabit Ethernet, Fast Ethernet 등의 네트웍 장치에 대해서 Netpipe, Linpack, NAS NPB, 그리고 MPINS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 성능을 비교하였다. 이를 통해서 향후 전산유체역학을 위한 클러스터 구축시 최대의 가격대 성능비를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 네트워크 장비를 사용하지 않고 hypercube topology를 기반으로 PC 들을 직접 연결하여 PC 클러스터를 구현하고 그 실용성을 검증한다. Hypercube 방식의 네트워크는 통신 장비를 사용하지 않기 때문에 저렴하고 보다 안정적이며, 네트워크 부하가 적어 높은 성능의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 것으로 알려져 있다. Hypercube 네트워크의 성능을 알아보기 위하여 다양한 성능 분석 툴 및 병렬 프로그램을 통하여 Gigabit 스위치를 사용한 네트워크와 비교/분석 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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