Low-k 공정의 1st Wafer Effect 메커니즘 및 제어 방법에 대한 연구
A Study on 1st Wafer Effect of Low-k process and its control method
- 주제(키워드) 1st wafer effect , Low-k 박막 , IMD , 두께 산포 , 반도체 제조
- 주제(DDC) 621
- 발행기관 아주대학교 IT융합대학원
- 지도교수 오일권
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 IT융합대학원 IT융합공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035602
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
목차
제1장 연구 배경 1
제1절 반도체 제조 기술의 흐름 및 지향점 1
제2절 메탈 절연막의 요구 조건 및 기술의 흐름 5
제2장 Low-k 공정 개요 및 공정 관리 7
제1절 Low-k 공정의 구성과 특징 7
제2절 Low-k 공정의 두께와 수율 상관성 12
제3장 1st wafer effect의 메커니즘 및 원인 분석 17
제1절 1st wafer effect의 정의 17
제2절 1st wafer effect의 주요 원인 및 기존 연구 21
제3절 PECVD SiCOH Growth 메커니즘과 온도 의존성 26
제4절 상대적 온도 불균형 모델의 도입 27
제4장 실험 개요 및 case별 분석 29
제1절 양산 공정에서의 1st wafer effect 관찰 29
제2절 Case 분류 및 마라톤 평가 31
제3절 온도 불균형 모델의 해석 35
제4절 ISD와의 상관성 분석 및 제안 40
제5장 제어 방법 제안 및 평가 43
제1절 Case별 pre-conditioning recipe 그룹화 43
제2절 Pre-conditioning recipe 최적화 45
제3절 평가 결과 및 통계적 검증 48
(1) Thick → Target Case 48
(2) Thin → Target Case 48
(3) Long Idle → Target Case 49
제6장 결 론 55
제1절 연구의 주요 성과 요약 55
제2절 학문적 및 산업적 의의 57
(1) Low-k PECVD 공정의 1st Wafer Effect 메커니즘 규명 57
(2) 열적·화학적 비평형을 통합한 물리 모델 제시 57
(3) 양산 공정 데이터 기반의 정량적 검증 57
(4) AI/Adaptive Control로의 확장 가능성 제시 57
제3절 학문적 의의 및 새로운 모델 제시 58
(1) 열전달 모델의 정밀화 58
(2) AI 기반 Adaptive Recipe Control 구현 58
(3) 타 공정으로의 일반화 58
(4) 장비-재료 통합 최적화 59
제4절 결론 60
참고문헌 61
제2언어 초록 64

