• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.311-313
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• 2020

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 시야각은 매우 중요한 특성이다. 시야각에 따라 홀로그램을 볼 수 있는 영역이 결정되며 시야각을 넘어가게 되면 재구성된 오브젝트가 잘려 보이게 된다. CGH의 최대 시야각은 회절 격자 방정식에 의해 결정이 되며, 해당 수식에 따르면 홀로그램 재생 장치인 공간 광 변조기(SLM)의 픽셀 피치에 반비례한다. SLM의 픽셀 피치를 줄이는 것은 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 본 논문에서는 고해상도 랜덤 바이너리 위상 마스크를 SLM에 부착하여 CGH의 시야각을 확장하는 방법을 제안한다. CGH를 계산하는데 자주 사용되는 반복 푸리에 변환 알고리즘(IFTA)에 위상 평균화 단계를 도입하여 SLM과 위상 마스크간의 픽셀 크기 및 개수의 차이를 극복하였다. 또한 스칼라 회절 이론을 바탕으로 한 홀로그램 시뮬레이션에 제안한 방법을 적용 후 가상 눈 모델을 도입하여 두 개의 물체로 이루어진 홀로그램을 재구성하고 여러 각도에서 관찰하여 시야각이 향상되는것을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.29-29
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• 2009

현재 고집적 비휘발성 메모리 소자로는 MRAM (Magnetic Random Access Memory)과 PRAM (Phase Magnetic Random Access Memory)이 활발하게 미국과 일본, 한국 등에서 다양한 연구가 진행되어 오고 있다. 이 중에서 MRAM은 DRAM과 비슷한 10 ns의 빠른 읽기/쓰기 속도와 비휘발성 특성을 가지고 있으며, 전하를 저장할 커패시터가 필요 없고, 두 개의 자성충에 약 10 mA 정도의 전류를 가하면 그때 발생하는 약 10 Oe의 자장을 개개의 비트를 write하고, read 시에는 각 비트의 자기저항을 측정함으로써 데이터를 저장하고 읽을 있으므로, 고집적화가 가능성하다 [1]. 현재 우수한 박막 재료가 개발 되었으나, 고집적 MRAM 소자의 양산에는 해결 하여야 하는 문제점이 있다. 특히 다층 박막으로 구성되어 있으므로 식각 공정의 개발이 필수적이다. 지금까지 MRAM 재료의 식각은 주로 Ion milling, ICP, ECR등의 플라즈마 장치를 되었고, 식각 가스로는 할로겐 기체와 금속카보닐 형성을 위한 Co/$NH_3$와 $Ch_3OH$ 기체가 이용되고 있다. 그러나 할로겐 계열의 기체를 사용할 경우, 식각 부산물들의 높은 끓는점 때문에 식각 부산물이 박막의 표면에서 열적 탈착에 의하여 제거되지 않기 때문에 높은 에너지를 가지는 이온의 도움에 의한 식각이 필요하다. 또한 Cl 계열의 기체를 사용할 경우, 식각 공정 후, 시료가 대기에 노출되면 대기 중의 수분과 식각 부산물이 결합하여 부식 현상이 발생하게 된다. 그러므로 이를 방지하기 위한 추가 공정이 요구된다. 최근에는 부식 현상이 없고, MTJ 상부에 사용되는 Ta 또는 Ti Hard mask와의 높은 선택비를 가지는 $CH_3OH$ 또는 CO/$NH_3$가 사용되고 있다. 하부 박막에 따른 식각 특성에 연구와 다층의 박막의 식각 공정에 발생에 관한 발표는 거의 없다. MRAM을 양산에 적용하기 위하여서는 Main etch 공정에서 빠른 식각 공정이 필요하고, Over etch 공정에서 하부박막에 대한 높은 선택비가 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 식각 변수에 따른 플라즈마 측정과 표면 반응을 비교하여 각 공정의 식각 메커니즘을 규명하고, Main Etch 공정에서는 $Cl_2$/Ar 또는 $BCl_3$/Ar 가스를 이용하여 식각 실험을 수행하고, Over etch 공정에는 낮은 Ta 박막 식각 속도를 가지는 $Ch_4/O_2$/Ar 또는 $Ch_3OH$/Ar 가스를 이용하고자 한다. 플라즈마 내의 식각종과 Ta 박막과의 반응을 XPS와 AES를 이용하여 분석하고, 식각 공정 변수에 따른 식각 속도, 식각 선택비와 식각 프로파일 변화를 SEM을 이용하여 관찰한다.