[기고] '지능형 식각'으로 초혁신적 생산성 향상 구현
[기고] '지능형 식각'으로 초혁신적 생산성 향상 구현
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  • 승인 2021.03.05 18:11
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램리서치 식각 장비 '센스아이'
램리서치 식각 장비 '센스아이'

글: 바히드 바헤디 램리서치 식각 사업부 수석 부사장 

새로운 기술 노드로 전환할 필요 없이 회로 집적도를 높일 수 있다는 점은 반도체 산업의 수직 스케일링을 촉진하는 강력한 원동력이 될 것이다. 그러나 이 방식에는 몇 가지 과제가 있다. 식각 능력과 관련된 문제를 해결하는 것이 주요 과제로 꼽힌다. 

현재 팹에서 양산되는 낸드 소자는 레이어가 90단이 넘는다. 이 때문에 메모리 홀 구조를 식각할 때는 고종횡비(HAR)가 50:1 이상으로 커야 한다.

팹은 옹스트롬 단위의 프로파일을 제어하면서 수 미크론 깊이로 피처(feature)를 식각해야 한다는 뜻이다. 홀을 식각할 때는 기본적으로 이동 제한의 근본적인 문제가 수반된다. 중성과 이온 둘 다 홀 하단에 충분히 도달하지 못할때, 이온 에너지를 늘리면 상단의 마스크가 소멸된다. HAR 식각은 CD 편차, 불완전한 식각, 비틀림 같은 문제가 생기기 때문에 선택적이고 정밀한 식각 능력이 요구된다. 

문제는 여기서 끝나지 않는다. 칩 설계상 각 웨이퍼마다 이러한 홀을 1조개 이상 균일하고, 예측 가능하면서도 동시에 식각해야 한다. 팹에서 매월 140만장의 낸드 웨이퍼를 대량으로 가동해야 할 경우에는 식각 문제가 가중돼 비트당 비용에 큰  영향을 줄 수  있다[그림 1)].

그림 1. 3D 낸드의 비트당 비용 절감 속도 둔화
노드간 비용 절감 곡선은 유지하기가 점점 어려워지고 있다.

사업적 과제

종횡비가 커지는 만큼 필요한 식각 선택비의 요건도 높아지고 있다. 또 임계치수(CD)도 훨씬 더 빠르게 작아지고 있다. 제품을 개발하는 제조업체들은 연구개발(R&D)에서 최대한 빨리 대량 생산으로 전환하기를 원한다. 

3D 낸드의 경우 비트당 비용 문제에도 불구하고 R&D에서 대량 생산까지 걸리는 시간은 늦춰지지 않고 있다. 오히려 제조업체들이 R&D 투자 회수 차원에서 제품을 최대한 일찍 출시하려 하기 때문에 시간이 빨라지는 추세다[그림 2]. 제조업체들은 R&D 유연성을 확보하면서 대량 생산으로 빨리 전환할 수 있는 '조정 가능한 툴'이 필요하다.

또한 식각이 차지하는 비중이 커지면서 이 같은 툴과 관련된 팹 가용 공간 부족도 심해지고 있다. 공간을 늘리는 만큼 비용이 커지기 때문이다. 팹 관리자들은 공간을 최적화하고 툴에서 얻을 수 있는 웨이퍼 수를 최대한 늘리고 싶어한다.

그림 2. 증가하는 문제점 해결에 필요한 식각 혁신제품 R&D에서 대량 생산까지 신속하게 이뤄져야 한다. 제한적인 팹 공간의 운영 현실에는 지금까지 볼 수 없었던  식각의 초혁신이 필요하다.
그림 2. 증가하는 문제점 해결에 필요한 식각 혁신제품 R&D에서 대량 생산까지 신속하게 이뤄져야 한다. 제한적인 팹 공간의 운영 현실에는 지금까지 볼 수 없었던  식각의 초혁신이 필요하다.

문제 해결

해결책은 HAR 구조에 따른 이동 제한을 극복하기 위한 이온 에너지 증대에 있다. 즉, 고 선택비 식각에 맞는 재료 기술을 제공해 구조 상단 근처에서 마스크를 보호하고, 웨이퍼 전체에서 플라즈마 균일도를 확보하는 것이다. 이는 하나의 공간 최적화 패키지로서 R&D에서 생산까지 빠른 전환을 가능하게 해준다. 

예를 들어, 램리서치의 장비 인텔리전스(Equipment Intelligence)의 개념은 자가 인식, 자가 유지보수, 적응력 등 3가지 핵심에 바탕을 둔다. 

자가 인식 툴이라면 척의 유무, 척의 제조 데이터, 척에서의 편차, 척의 캘리브레이션 양호성 여부, 척 캘리브레이션 방법을 실시간으로 알 수 있다. 그러면 램리서치의 사이드라(Hydra) 시스템처럼 척 캘리브레이션을 위해 인력을 투입할 필요가 없어진다.

지능형 장비는 자가 유지보수 기능이다. 유지보수가 필요한 때를 알아내 유지보수 일정을 잡고, 예상치 못한 비가동은 방지하며, 유지보수와 관련된 모든 반복 작업을 자동화할 수 있다. 램리서치는 이 기능을 이미 코르버스(Corvus) R 시스템에 적용해 엣지링의 모니터링과 교체 작업을 진행하고 있다.

적응력 있는 장비는 유입되는 재료의 변동이나 공정 변화에 대응하고, 보정한다. 예를 들어, 램리서치의 LSRa 시스템은 웨이퍼에서 반사되는 광 스펙트럼을 분석해 각 웨이퍼의 식각 종료점을 토대로 인입 상태를 파악할 수 있다. 이런 적응력으로 가변성이 크게 줄어든다.

지능형 식각에 필요한 센스아이

램리서치의 센스아이(Sense.i) 플랫폼[그림 3]은 여러 기능을 하나의 솔루션으로 구현한다. 컴팩트한 고밀도 구조의 플랫폼은 공정 성능을 최고의 생산성으로 구현해 향후 10년간 로직, 메모리 소자 로드맵을 지원한다. 

그림 3. 식각 기술의 미래센스아이는 자가 학습형 지능으로 미래의 산업 요구에 맞게 적응할 수 있다.
그림 3. 식각 기술의 미래센스아이는 자가 학습형 지능으로 미래의 산업 요구에 맞게 적응할 수 있다.

이 플랫폼은 더 큰 공정 윈도우를 제공해 CD와 프로파일 제어를 개선해준다. 소자 스케일링은 보다 잘 지원한다. 플라즈마 균일도 제어를 다시 설계해 가장 균일한 웨이퍼를 만들고 수율은 극대화하는 한편, 이온 에너지 증대로 HAR 식각이 가능해질 뿐 아니라 식각률은 높아지고 웨이퍼 비용은 절감된다.

센스아이라는 명칭은 두 가지 개념을 포함한다. 'Sense'는 장비의 감지 및 모니터링 능력을 최대로 높인다는 의미다. 'ei'는 데이터를 인식해 팹이 장비에서 생산성을 더 높일 수 있게 하는 정보로 변환한다는 측면에서 장비 지능을 의미한다.

센스아이는 데이터 분석이 가능하다. 따라서 칩 제조업체들은 자사 데이터 추세와 패턴을 파악해 장비의 전반적인 성능과 생산성을 최적화할 수 있다.

또 자가 인식 기능이 있어 시스템 감지와 데이터 모니터링 성능을 10배 높여준다. 감지 및 자가 캘리브레이션은 자가 유지보수 기능도 있어 가동 시간을 늘려준다. 가령, 이 플랫폼은 생산 중에 진공을 유지하면서 링 교환을 지원하기 때문에 툴 생산성이 15% 이상 개선된다.

시스템 적응력도 더욱 강화됐다. 팹은 챔버 내부뿐 아니라 팹의 장비 전반에 걸쳐 챔버간, 장비간 성능까지 최적화할 수 있다. 이 플랫폼의 챔버로 적응력은 한 단계 더 높아진다. 처음부터 확장성을 염두에 두고 재설계했기 때문에 제조 요건이 계속 달라지는 상황에서도 램리서치는 차세대 솔루션을 효과적으로 제공할 수 있다.

점유 공간 밀도가 최적화돼 있어서 팹 공간 문제를 해결한다. 동일한 팹 면적에서 웨이퍼를 50% 이상 더 처리할 수 있다. 



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