Plasma information based virtual metrology (PI-VM) that predicts wafer-to-wafer etch rate variation after wet cleaning of plasma facing parts was developed. As input parameters, plasma information (PI) variables such as electron temperature, fluorine density and hydrogen density were extracted from optical emission spectroscopy (OES) data for etch plasma. The PI-VM model was trained by stepwise variable selection method and multi-linear regression method. The expected etch rate by PI-VM showed high correlation coefficient with measured etch rate from SEM image analysis. The PI-VM model revealed that the root cause of etch rate variation after the wet cleaning was desorption of hydrogen from the cleaned parts as hydrogen combined with fluorine and decreased etchant density and etch rate.
Park, Seolhye;Lee, Juyoung;Jeong, Sangmin;Jang, Yunchang;Ryu, Sangwon;Roh, Hyun-Joon;Kim, Gon-Ho
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.132-132
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2015
Virtual metrology (VM) model based on plasma information (PI) parameter for C4F8 plasma-assisted oxide etching processes is developed to predict and monitor the process results such as an etching rate with improved performance. To apply fault detection and classification (FDC) or advanced process control (APC) models on to the real mass production lines efficiently, high performance VM model is certainly required and principal component regression (PCR) is preferred technique for VM modeling despite this method requires many number of data set to obtain statistically guaranteed accuracy. In this study, as an effective method to include the 'good information' representing parameter into the VM model, PI parameters are introduced and applied for the etch rate prediction. By the adoption of PI parameters of b-, q-factors and surface passivation parameters as PCs into the PCR based VM model, information about the reactions in the plasma volume, surface, and sheath regions can be efficiently included into the VM model; thus, the performance of VM is secured even for insufficient data set provided cases. For mass production data of 350 wafers, developed PI based VM (PI-VM) model was satisfied required prediction accuracy of industry in C4F8 plasma-assisted oxide etching process.
We analyzed how the features in plasma information based virtual metrology (PI-VM) for SiO2 etching depth with variation of 5% contribute to the prediction accuracy, which is previously developed by Jang. As a single feature, the explanatory power to the process results is in the order of plasma information about electron energy distribution function (PIEEDF), equipment, and optical emission spectroscopy (OES) features. In the procedure of stepwise variable selection (SVS), OES features are selected after PIEEDF. Informative vector for developed PI-VM also shows relatively high correlation between OES features and etching depth. This is because the reaction rate of each chemical species that governs the etching depth can be sensitively monitored when OES features are used with PIEEDF. Securing PIEEDF is important for the development of virtual metrology (VM) for prediction of process results. The role of PIEEDF as an independent feature and the ability to monitor variation of plasma thermal state can make other features in the procedure of SVS more sensitive to the process results. It is expected that fault detection and classification (FDC) can be effectively developed by using the PI-VM.
The edge ring placed on the outside of the electrostatic chuck (ESC) is a key component for protecting the ESC and controlling the etching uniformity of the edge of the wafer. Therefore, it is very important to understand the etching phenomenon of edge rings for edge ring management and equipment homeostasis. In this study, a specimen with SiO2 hard mask and underlying Si mold was installed on the edge ring surface and the etching results were measured by varying the edge ring 2MHz RF power. By developing PI-VM model with high prediction accuracy and analyzing the roles of key parameters in the model, we were able to evaluate the effect of plasma and sheath characteristics around the edge ring on edge ring erosion. This analysis method provided information necessary for edge ring maintenance and operation.
Shape changes of hard mask play a key role in the aspect ratio dependent etch (ARDE). For etch process using high density and energy ions, deformation of hard mask shape becomes more severe, and high aspect ratio (HAR) etch profile is distorted. In this study, polygonal geometric model for shape-deformation of amorphous carbon layered hard mask is suggested to control etch profile during the process. Mask shape is modeled with polygonal geometry consisting of trapezoids and rectangles, and it provides dynamic information about angles of facets and etched width and height of remained mask shape, providing important features for real-time HAR etch profiling.
Zheng, Chao;Wu, Yan;Liang, Zhen Hua;Pi, Jin Song;Cheng, Shi Bin;Wei, Wen Zhuo;Liu, Jing Bo;Lu, Li Zhi;Zhang, Hao
Animal Bioscience
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제35권2호
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pp.224-235
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2022
Objective: Cage rearing has critical implications for the laying duck industry because it is convenient for feeding and management. However, caging stress is a type of chronic stress that induces maladaptation. Environmental stress responses have been extensively studied, but no detailed information is available about the comprehensive changes in plasma metabolites at different stages of caging stress in ducks. We designed this experiment to analyze the effects of caging stress on performance parameters and oxidative stress indexes in ducks. Methods: Liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC/MS-MS) was used to determine the changes in metabolites in duck plasma at 5 (CR5), 10 (CR10), and 15 (CR15) days after cage rearing and traditional breeding (TB). The associated pathways of differentially altered metabolites were analyzed using Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) database. Results: The results of this study indicate that caging stress decreased performance parameters, and the plasma total superoxide dismutase levels were increased in the CR10 group compared with the other groups. In addition, 1,431 metabolites were detected. Compared with the TB group, 134, 381, and 190 differentially produced metabolites were identified in the CR5, CR10, and CR15 groups, respectively. The results of principal component analysis (PCA) show that the selected components sufficiently distinguish the TB group and CR10 group. KEGG analysis results revealed that the differentially altered metabolites in duck plasma from the CR5 and TB groups were mainly associated with ovarian steroidogenesis, biosynthesis of unsaturated fatty acids, and phenylalanine metabolism. Conclusion: In this study, the production performance, blood indexes, number of metabolites and PCA were compared to determine effect of the caging stress stage on ducks. We inferred from the experimental results that caging-stressed ducks were in the sensitive phase in the first 5 days after caging, caging for approximately 10 days was an important transition phase, and then the duck continually adapted.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권3호
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pp.135-145
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2011
Accurate process characterization and optimization are the first step for a successful advanced process control (APC), and they should be followed by continuous monitoring and control in order to run manufacturing processes most efficiently. In this paper, process characterization and recipe optimization methods with multiple outputs are presented in high density plasma-chemical vapor deposition (HDP-CVD) silicon dioxide deposition process. Five controllable process variables of Top $SiH_4$, Bottom $SiH_4$, $O_2$, Top RF Power, and Bottom RF Power, and two responses of interest, such as deposition rate and uniformity, are simultaneously considered employing both statistical response surface methodology (RSM) and neural networks (NNs) based genetic algorithm (GA). Statistically, two phases of experimental design was performed, and the established statistical models were optimized using performance index (PI). Artificial intelligently, NN process model with two outputs were established, and recipe synthesis was performed employing GA. Statistical RSM offers minimum numbers of experiment to build regression models and response surface models, but the analysis of the data need to satisfy underlying assumption and statistical data analysis capability. NN based-GA does not require any underlying assumption for data modeling; however, the selection of the input data for the model establishment is important for accurate model construction. Both statistical and artificial intelligent methods suggest competitive characterization and optimization results in HDP-CVD $SiO_2$ deposition process, and the NN based-GA method showed 26% uniformity improvement with 36% less $SiH_4$ gas usage yielding 20.8 ${\AA}/sec$ deposition rate.
Wang, Pi-Chao;Hisamune Kato;Takehiro Inoue;Masatoshi Matsumura;Noriyuki Ishii;Yoshinobu Murakami;Tsukasa Seya
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제7권2호
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pp.67-75
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2002
The human complement receptor type 1 (CR 1, C3 b/C4b receptor) is a polymorphic membrane glycoprotein expressed on human erythrocytes, peripheral leukocytes, plasma and renal glomerular podocytes, which consists of transmembrane and cytoplasmic domains with 30 repeating homologous protein domains known as short consensus repeats (SCR). CR1 has been used as an inhibitor for inflammatory and immune system for the past several years. Recently; it is reported that CRl was found to suppress the hyper-acute rejection in xeno-transplantation and can be used to cure autoimmune diseases. A soluble form of CRl, called sCRl, is a recombinant CRl by cleaving the transmembrane domain at C-terminus and has been expressed in Chinese Hamster Ovary (CHO) cells. Several purification methods for sCR1 from CHO cells have been reported, but most of them require complicated steps at high cost. Moreover, such methods are mostly performed under the pH condition apt to denaturing sCR1 and causes sCRl losing its activity. We here report a rapid and efficient method to purify sCR1 from CHO cell. The new method consists of a two-stage of cell culture by cultivating cells in serum medium followed by serum-free medium, and a two-stage of column purification by means of heparin and gel filtration column chromatography. By using this novel method, sCR1 can be purified in a simple and effective way with high yield and purity, furthermore, the purified sCR1 was confirmed to retain its activity to suppress the complement activation in vivo and ex vivo.
DC saddle-field plasma enhanced chemical vapor deposition(PECVD) 장치를 이용 하여 상온에서 p-type Si(100) 기판위에 hydrogenated amorphous carbon(a-C:H) 박막을 증 착하고 기판의 bias 전압 변화에 따른 박막의 미세구조 변화와 광학적 특성을 연구하였다. 본 실험시 CH4 가스의 유량은 5sccm, 진공조의 $CH_4$ 가스압력은 90mtorr로 일정하게 유지 하였으며 기판의 bias 전압($V_s$)은 0V에서 400V까지 변화시켰다. Rutherford backscattering spectroscopy(RBS)와 elastic recoil detection(ERD) 측정결과 증착된 a-C:H박막의 증착율은 $V_s$=0V에서 $V_s$=400V로 증가함에 따라 45$\AA$/min에서 5$\AA$/min으로 크게 감소하였지만 박막 내의 수소 함유량은 15%에서 52%까지 크게 증가하였다. a-C:H박막내의 수소 함유량이 증 가함에 따라 a-C:H박막은 sp3CH3구조의 polymer like carbon(PLC) 구조로 변환되는 것을 FT-IR로 확인하였으며 Raman 측정 결과 $V_s$=100V와 $V_s$=200V에서 증착한 a-C:H 박막에서 만 C-C결합에 의한 disorder 및 graphite peak를 볼 수 있었다. Photoluminescence(PL) 측 정 결과 $V_s$=200V까지는 기판의 bias 전압이 증가함에 따라 PL세기는 증가하였으나 그 이 상의 인가전압에서는 PL세기가 점점 감소하였다. 특히 $V_s$=200V에서 제작한 a-C:H박막의 PL특성은 상온에서도 눈으로 보일 만큼 우수한 발광 특성을 보였으며, 기판 bias전압이 증 가함에 따라 PL peak 위치가 청색으로 편이하는 경향을 보였다. 이러한 발광 세기의 변화 는 $V_s$=0V부터 $V_s$=200V까지는 기판의 bias전압이 증가함에 따라 상대적으로 박막의 표면에 충돌하는 이온에너지의 감소로 인해 a-C:H박막내에 비발광 중심으로 작용하는 dangling bond가 감소하여 발광의 세기가 증가하였으며 $V_s$=300V이상에서는 박막내의 수소 함유량이 증가함에 따라 dangling bond수는 감소하나 발광 중심으로 작용하는 탄소간의 $\pi$결합을 포 함하는 cluster가 줄어들어 PL세기가 감소한 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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