• 대한치과보철학회지
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• 제48권4호
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• pp.287-293
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• 2010

연구 목적: 본 연구는 연마 술식에 따른 polymethyl methacrylate (PMMA)의 표면 거칠기의 차이를 비교하고, 광중합 광택제가 PMMA의 표면 거칠기에 주는 영향과 이후 칫솔질에 의한 거칠기의 변화를 알아보는데 그 목적이 있다. 연구 재료 및 방법: 총 60개의 $10{\times}10{\times}5\;mm$ 크기의PMMA 시편을 만들었다. 중합 방법 (압력 하 중합과 대기압 하 중합)과 표면 연마 방법 (기계적 연마와 화학적 연마)에 따라 대조군을 포함하여 각 10개씩 총 6군으로 나누었다. 기계적 연마는 카바이드 덴처버로 표면 마무리 한 후, 러버 포인트와 퍼미스를 이용하여 하였으며, 화학적 연마는 표면 마무리 후 광중합 광택제 ($Plaquit^{(R)}$; Dreve-Dentamid GMBH)를 도포하여 실시 하였다. 연마가 완료된 후 비 접촉식 3차원적 표면 형상 분석장치인 Accura $2000^{(R)}$으로 표면거칠기를 측정하였으며, 그 3차원적 영상을 얻었다. 그 후 칫솔질에 의한 마모의 영향을 평가하기 위해 초음파 전동 칫솔을 이용하여 각 시편당 칫솔질을 행하고 다시 Accura $2000^{(R)}$에 의한 표면 분석을 시행하였으며, 거칠기의 정도는 Ra 값으로 표시하였다. 연마 후와 칫솔질 후의 표면 거칠기를 비교하기 위한 통계적 분석은 Mann-Whitney test와 t-test를 이용하여 95% 유의수준에서 실시하였다. 결과: 화학적 연마군은 기계적 연마군에 비해 통계적으로 유의한 작은 평균 표면 거칠기 값을 보였으며 (P = .0045), 일반 대기압 하에서 중합시킨 군에서 그 차이가 더 크게 나타났다 (P = .0138). 초음파 전동 칫솔에 의한 모의 칫솔질 후 표면 거칠기는 기계적 연마군을 제외한 모든 군에서 크게 증가하였으며, 칫솔질 후의 표면 거칠기는 각 군에서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론: 비록 칫솔질에 의한 마모의 영향으로 표면 거칠기가 증가하기는 하지만, 화학적 연마가 기계적 연마에 비해 우수한 표면 거칠기를 보인다고 할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권5호
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• pp.59-67
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• 2006

Chemical Mechanical Polishing(CMP) in semiconductor production is characterized its output property by Removal Rate(RR) and Non-Uniformity(NU). Some previous works show that RR is determined by production of pressure and velocity and NU is also largely affected by velocity of flowfield during CMP. This study is about the direct measurement of velocity of slurry during CMP and whole flowfield upon the non-groove pad by Particle Image Velocimetry(PIV). Typical PIV system is modified adequately for inspecting CMP and slurry flowfield is measured by changing both pad rpm and carrier rpm. We performed measurement with giving some variation in the kinds of pad. The results show that the flowfield is majorly determined not by Carrier but by Pad in the case of non-groove pad.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권5호
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• pp.39-39
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• 2003

As the design rules in semiconductor manufacturing process become more and more stringent, the higher degree of planarization of device surface is required for a following lithography process. Also, it is great challenge for chemical mechanical polishing to achieve global planarization of 12” wafer or beyond. To meet such requirements, it is essential to understand the CMP equipment and process itself. In this paper, authors suggest the velocity distribution on the wafer, direction of friction force and the uniformity of velocity distribution of conventional rotary CMP equipment in an analytical method for an intuitive understanding of variation of kinematic variables. To this end, a novel dimensionless variable defined as “kinematic number” is derived. Also, it is shown that the kinematic number could consistently express the velocity distribution and other kinematic characteristics of rotary CMP equipment.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권5호
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• pp.29-38
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• 2003

As the design rules in semiconductor manufacturing process become more and more stringent, the higher degree of planarization of device surface is required for a following lithography process. Also, it is great challenge for chemical mechanical polishing to achieve global planarization of 12” wafer or beyond. To meet such requirements, it is essential to understand the CMP equipment and process itself. In this paper, authors suggest the velocity distribution on the wafer, direction of friction force and the uniformity of velocity distribution of conventional rotary CMP equipment in an analytical method for an intuitive understanding of variation of kinematic variables. To this end, a novel dimensionless variable defined as “kinematic number” is derived. Also, it is shown that the kinematic number could consistently express the velocity distribution and other kinematic characteristics of rotary CMP equipment.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-71
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• 2019

반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.