OES 데이터 분석 Tool 개발

직책 : 연구 책임자

기간 : 2018. 05. ~ 2018.09.

연구 필요성

Etch 장비로부터 방출되는 Plasma를 OES 분광기를 통해 파장 별로 구분하는 데이터를 OES 데이터라 한다. 과거에는 이를 방대한 크기를 이유로 사용할 수 없었지만 OES 데이터는 FDC 데이터에 비해 공정상태를 더 직접적으로 대변하기 때문에 좋은 품질의 데이터라고 볼 수 있다. 이러한 OES 데이터를 W2W 공정 제어에 활용하면 공정의 상태가 변화하는 drift 현상 등 다양한 공정 변화에 대응할 수 있다. 본 연구는 OES 기반 VM(Virtual Metrology)를 이용해 FDC를 활용했을 때보다 더 정확한 계측치를 예측하는 것을 목표로 한다.

연구 목적 및 내용

OES 데이터 기반 VM 시스템은 특성 추출 단계와 예측 모델링 단계로 구성된다. 특성 추출 단계에서는 노이즈 필터링을 거친 후 다양한 파장들을 대표할 수 있는 특성을 추출한다. 이후 계측치를 정확히 예측할 수 있는 다양한 기계학습 기법을 비교하고 검증하는 과정을 거친다.