• 제목/요약/키워드: Ion etching

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Engineering of Bi-/Mono-layer Graphene Film Using Reactive Ion Etching

  • Irannejad, M.;Alyalak, W.;Burzhuev, S.;Brzezinski, A.;Yavuz, M.;Cui, B.
    • Transactions on Electrical and Electronic Materials
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    • 제16권4호
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    • pp.169-172
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    • 2015
  • Although, there are several research studies on the engineering of the graphene layers using different etching techniques, there is not any comprehensive study on the effects of using different etching masks in the reactive ion etching (RIE) method on the quality and uniformity of the etched graphene films. This study investigated the effects of using polystyrene and conventional photolithography resist as a etching mask on the engineering of the number of graphene layers, using RIE. The effects were studied using Raman spectroscopy. This analysis indicated that the photo-resist mask is better than the polystyrene mask because of its lower post processing effects on the graphene surface during the RIE process. A single layer graphene was achieved from a bi-layer graphene after 3 s of the RIE process using oxygen plasma, and the bi-layer graphene was successfully etched after 6 s of the RIE process. The bilayer etching time was significantly smaller than reported values for graphene flakes in previous research.

Reactive Ion Etching of NiFe Film with Organic Resist Mask and Metal Mask by Inductively Coupled Plasma

  • Kanazawa, Tomomi;Motoyama, Shin-Ichi;Wakayama, Takayuki;Akinaga, Hiroyuki
    • Journal of Magnetics
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    • 제12권2호
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    • pp.81-83
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    • 2007
  • Etching of NiFe films covered with an organic photo-resist or Ti was successfully performed by an inductively coupled plasma-reactive ion etching (ICP-RIE) system using $CHF_3/O_2/NH_3$ discharges exchanging $CHF_3$ for $CH_4$ gas gradually. Experimental results showed that the organic photo-resist mask can be applied to the NiFe etching. In the case of the Ti metal mask, it was found that the etching-selectivity Ti against NiFe was significantly varied from 7.3 to ${\sim}0$ by changing $CHF_3/CH_4/O_2/NH_3$ to $CH_4/O_2/NH_3$ discharges used in the ICP-RIE system. These results show that the present RIE of NiFe was dominated by a chemical reaction rather than a physical sputtering.

Reactive Ion Etching에 의한 ITO/반도체 및 ITO/BaTiO3 구조의 선택적 에칭 특성 (Selective etching characteristics of ITO/semiconductor and ITO/BaTiO3 structures by reactive ion ethcing)

  • 한일기;이윤희;김회종;이석;오명환;이정일;김선호;강광남;박홍이
    • 전자공학회논문지A
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    • 제32A권1호
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    • pp.152-158
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    • 1995
  • Eteching characteristics of the Indium Tin Oxide (ITO), which is transparent conductor, was investigated with CH4/H2 and Ar as etching gases for the Reactive Ion Etching (RIE). With CH4/H2 for the etching gas, the highly selective etching characteristics for the ITO on GaAs was obtained. It was examined that the dominant etching parameter for the selective etchning of ITO on GaAs structure was the chamber pressure. But, the etching selectivity for ITO on InP was poor eventhough we tried systematic etching. RIE etching conditins using CH4/H2 gas was limited due to the formation of polymer on the substrates. In the case of Ar gas for the reactive gas, the selectivity of ITO on BaTiO3 was above 10. The etch rete of ITO was more sensitive to the etching parameters than that of BaTiO3, which was almost constant with different etching parameters.

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Support Vector Machine을 이용한 Reactive ion Etching의 Run-to-Run 오류검출 및 분석 (Run-to-Run Fault Detection of Reactive Ion Etching Using Support Vector Machine)

  • 박영국;홍상진;한승수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.962-969
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    • 2006
  • 현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 반작용적인 이온 식각 과정(reactive ion etching)에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비정상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단을 위해 사용되었다. 반작용적인 이온 식각도구 데이터는 59개 변수들로 구성된 반도체 공정장비로부터 얻는다. 각각의 변수들은 초당 10개의 데이터로 구성되어있다. 식각 런의 11개의 파라미터에 대한 모델을 만들기 위해 baseline런으로부터 얻은 데이터로 SVM모델을 구성하고 정상 런데이터와 비정상 런데이터로 SVM모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 관리한계를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 관리 한계를 수립하고, 그 관리 한계를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상 런데이터는 0% 오류율이 증명되었다.

The Influence of $O_2$ Gas on the Etch Characteristics of FePt Thin Films in $CH_4/O_2/Ar$ gas

  • Lee, Il-Hoon;Lee, Tea-Young;Chung, Chee-Won
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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    • pp.408-408
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    • 2012
  • It is well known that magnetic random access memory (MRAM) is nonvolatile memory devices using ferromagnetic materials. MRAM has the merits such as fast access time, unlimited read/write endurance and nonvolatility. Although DRAM has many advantages containing high storage density, fast access time and low power consumption, it becomes volatile when the power is turned off. Owing to the attractive advantages of MRAM, MRAM is being spotlighted as an alternative device in the future. MRAM consists of magnetic tunnel junction (MTJ) stack and complementary metal- oxide semiconductor (CMOS). MTJ stacks are composed of various magnetic materials. FePt thin films are used as a pinned layer of MTJ stack. Up to date, an inductively coupled plasma reactive ion etching (ICPRIE) method of MTJ stacks showed better results in terms of etch rate and etch profile than any other methods such as ion milling, chemical assisted ion etching (CAIE), reactive ion etching (RIE). In order to improve etch profiles without redepositon, a better etching process of MTJ stack needs to be developed by using different etch gases and etch parameters. In this research, influences of $O_2$ gas on the etching characteristics of FePt thin films were investigated. FePt thin films were etched using ICPRIE in $CH_4/O_2/Ar$ gas mix. The etch rate and the etch selectivity were investigated in various $O_2$ concentrations. The etch profiles were studied in varying etch parameters such as coil rf power, dc-bias voltage, and gas pressure. TiN was employed as a hard mask. For observation etch profiles, field emission scanning electron microscopy (FESEM) was used.

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Time Series Support Vector Machine을 이용한 Reactive Ion Etching의 오류검출 및 분석 (Fault Detection of Reactive Ion Etching Using Time Series Support Vector Machine)

  • 박영국;한승수;홍상진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.247-250
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    • 2006
  • 현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.

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RIE Damage Remove Etching Process for Solar Cell Surface Texturing Using the TMAH Etching

  • 오정화;공대영;조준환;조찬섭;윤성호;이종현
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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    • pp.584-584
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    • 2012
  • 결정형 실리콘 태양전지 공정 중 표면 texturing 공정은 표면에 요철을 형성시켜 반사되는 빛 손실을 줄여서, 증가된 빛 흡수 양에 의해 단락전류(Isc)를 증가시키는데 그 목적이 있다. 표면 texturing 공정은 습식 식각과 건식 식각에 의한 방법으로 나눌 수 있다. 습식 식각은 KOH, TMAH, HNA 등의 실리콘 식각 용액을 사용하여 공정상의 위험도가 크고, 사용 후 용액의 폐기물에 의한 환경오염 문제가 있다. 건식 식각은 습식 식각과 달리 폐기물의 처리가 없고 미량의 가스를 이용한다. 그리고 다결정 실리콘 웨이퍼처럼 불규칙적인 결정방향에도 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있어서 건식 식각을 이용한 표면 texturing 공정에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 RIE(reactive ion etching)를 이용한 태양전지 texturing 공정이 가장 주목을 받고 있다. 하지만 기존의 RIE를 이용하여 표면 texturing 공정을 하게 되면 500 nm 이하의 needle-like 구조의 표면이 만들어진다. Needle-like 구조의 표면은 전극을 형성할 때에 접촉 면적이 좁기 때문에 adhesion이 좋지 않은 것과 단파장 대역에서 광 손실이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 RIE texturing의 단점을 보완하기 위해 챔버 내부에 metal-mesh를 장착한 후 RIE를 이용하여 $1{\mu}m$의 피라미드 구조를 형성하였고, RIE 공정 시 ion bombardment에 의한 표면 손상을 제거(RIE damage remove etching)하기 위하여 10초간 TMAH(Tetramethyl -ammonium hydroxide, 25 %) 식각 공정을 하였다.

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Reactive Ion Etching을 사용한 Benzocyclobutene Etching의 최적화 (Optimization of Reactive Ion Etching of Benzocyclobutene)

  • 박보현;소대화;홍상진
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2006년도 영호남 합동 학술대회 및 춘계학술대회 논문집 센서 박막 기술교육
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    • pp.140-143
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    • 2006
  • 차세대 반도체 공정을 위한 많은 노력 중 미세가공의 중요성이 날로 증가함에 따라 reactive ion etching (RIE)에 대한 연구 또한 그 중요성이 커지고 있으며, 현재 제조공정 라인에서는 공정상의 오류를 줄이는 노력에 주목하고 있다. 본 논문에서는 RIE 과정에서 etch rate과 uniformity에 영향을 줄 수 있는 요인 4 가지 즉, $CHF_3$, $O_2$ chamber pressure, RF power의 변화에 대해 실험 계획법 (DOE)을 통해 실험을 계획하고, 실험한 후 neural networks. 를 통해 학습함으로서 RIE 공정상의 최적화률 모색하였다.

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Reactive Ion Etching Process Integration on Monocrystalline Silicon Solar Cell for Industrial Production

  • Yoo, Chang Youn;Meemongkolkiat, Vichai;Hong, Keunkee;Kim, Jisun;Lee, Eunjoo;Kim, Dong Seop
    • Current Photovoltaic Research
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    • 제5권4호
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    • pp.105-108
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    • 2017
  • The reactive ion etching (RIE) technology which enables nano-texturatization of surface is applied on monocrystalline silicon solar cell. The additional RIE process on alkalized textured surface further improves the blue response and short circuit current. Such parameter is characterized by surface reflectance and quantum efficiency measurement. By varying the RIE process time and matching the subsequent processes, the absolute efficiency gain of 0.13% is achieved. However, the result indicates potential efficiency gain could be higher due to process integration. The critical etch process time is discussed which minimizes both front surface reflectance and etching damage, considering the challenges of required system throughput in industry.

Neural Network-based Time Series Modeling of Optical Emission Spectroscopy Data for Fault Prediction in Reactive Ion Etching

  • Sang Jeen Hong
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.131-135
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    • 2023
  • Neural network-based time series models called time series neural networks (TSNNs) are trained by the error backpropagation algorithm and used to predict process shifts of parameters such as gas flow, RF power, and chamber pressure in reactive ion etching (RIE). The training data consists of process conditions, as well as principal components (PCs) of optical emission spectroscopy (OES) data collected in-situ. Data are generated during the etching of benzocyclobutene (BCB) in a SF6/O2 plasma. Combinations of baseline and faulty responses for each process parameter are simulated, and a moving average of TSNN predictions successfully identifies process shifts in the recipe parameters for various degrees of faults.

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