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학위논문 상세정보

대형 플라즈마의 시각적 모니터링 원문보기
Visual monitoring of large plasma

  • 저자

    이주공

  • 학위수여기관

    세종대학교 일반대학원

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    전자공학과

  • 지도교수

    김병환

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

  • 키워드

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13541090&outLink=K  

  • 초록

    플라즈마는 소자제조를 위한 박막의 증착(Deposition)과 식각(Etching) 공정에 이용된다. 공정 중 플라즈마 상태가 변하면 공정 성능이 저하되고 그 결과 소자 신뢰성이 떨어지게 된다. 이에 플라즈마 변이를 실시간으로 엄격하게 감시하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 PECVD(plasm enhanced chemical vapor deposition)를 이용하여 대형 플라즈마의 상태 변이를 시각적으로 감시하는 기술을 개발한다. 여기에 사용된 가스(gas)는 N₂, O₂, NH₃를 사용하고 소스 파워 502W, 504W, 506W, 508W, 510W, 600W, 700W, 800W 바이어스 파워 10W, 20W, 30W, 40W, 50W, 60W, 70W, 80W, 90W, 100W를 이용한다. 이를 웹-카메라(Web-camera)로 챔버(Chamber) 내에서 나오는 실제 플라즈마 빛 정보를 수집한다. 그리고 촬영한 이미지 영상을 구성하는 입자수의 변화를 프로그래밍을 통해 분석한다. 그리고 또한 정확한 진단을 위하여 OES(Optical Emission Spectroscopy)와 비교해 프로그래밍 데이터의 신뢰성이 있는지 보고 분석가능한지 본다. 그리고 후에 LED를 이용해 데이터 수집이 가능한지도 실험한다. 또 신경망(Neural network)을 적용하여 플라즈마에 촬상한 입자수 패턴을 모델링 한다. 모델링된 신경망의 데이터 값은 실시간 감시를 위해 CUSUM 과 Dampster-shafer 이론을 적용한다. 이로 인해 실시간 감시에 적용되어 공정의 질(Quality)과 성능을 향상시키고 소자의 신뢰성을 유지하도록 한다.


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