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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 48 - 52 (5page)
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Virtual metrology, which is one of APC techniques, is a method to predict characteristics of manufactured films using machine learning with saving time and resources. As the photoresist is no longer a mask material for use in high aspect ratios as the CD is reduced, hard mask is introduced to solve such problems. Among many types of hard mask materials, amorphous carbon layer(ACL) is widely investigated due to its advantages of high etch selectivity than conventional photoresist, high optical transmittance, easy deposition process, and removability by oxygen plasma. In this study, VM using different machine learning algorithms is applied to predict the thickness of ACL and trained models are evaluated which model shows best prediction performance. ACL specimens are deposited by plasma enhanced chemical vapor deposition(PECVD) with four different process parameters(Pressure, RF power, $C_3H_6$ gas flow, $N_2$ gas flow). Gradient boosting regression(GBR) algorithm, random forest regression(RFR) algorithm, and neural network(NN) are selected for modeling. The model using gradient boosting algorithm shows most proper performance with higher R-squared value. A model for predicting the thickness of the ACL film within the abovementioned conditions has been successfully constructed.
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Chen, W.C. / 2007 / The implementation of neural network for semiconductor PECVD process / Expert Systems with Applications 32(4):1148~1153
Terzi, M. / 2017 / Deep learning for virtual metrology:Modeling with optical emission spectroscopy data / 2017Proc. IEEE 3rd Int. Forum Res. Technol. Soc. Ind. :1~6
Kim, H.-C. / 2003 / Development of Virtual Integrated Prototyping Simulation Environment for Plasma Chamber Analysis and Design(VIP-SEPCAD) / Journal of the Korean Society of Semiconductor Equipment Technology 2(4):9~12
Hong, S. / 2003 / Neural network modeling of reactive ion etching using optical emission spectroscopy data / IEEE Trans. Semi. Manufac. 16(4):598~608
Kim, B. / 2005 / Use of neural network to model the deposition rate of PECVD-silicon nitride films / Plasma Sources Science and Technology 14(1):83~88
Terzi, M. / 2017 / Deep learning for virtual metrology:Modeling with optical emission spectroscopy data / 2017Proc. IEEE 3rd Int. Forum Res. Technol. Soc. Ind. :1~6
Kim, H.-C. / 2003 / Development of Virtual Integrated Prototyping Simulation Environment for Plasma Chamber Analysis and Design(VIP-SEPCAD) / Journal of the Korean Society of Semiconductor Equipment Technology 2(4):9~12
Hong, S. / 2003 / Neural network modeling of reactive ion etching using optical emission spectroscopy data / IEEE Trans. Semi. Manufac. 16(4):598~608
Kim, B. / 2005 / Use of neural network to model the deposition rate of PECVD-silicon nitride films / Plasma Sources Science and Technology 14(1):83~88
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