규모가 커야만 하고 최고의 효율을 내야만이 살아남는 경쟁이 심한 반도체 산업에서 최근 화학 부문과 연마 산업에서 적합한 Processing 기술을 도입하였다. Process Near Infrared (NIR) spectroscopy는 믿을 수 있는 데이터를 내주며 해석하기 쉬운 데이터를 매우 빠르고 실시간으로 분석할 수 있게 한다. 그러므로 Processing 분야에서 엔지니어, 전문분석가 뿐만 아니라 Operator까지 프로세스를 미세 조정할 수 있도록 하여 높은 생산 수율을 유지하면서 효율적으로 분석을 할 수 있도록 도와준다.

Antaris MX (Thermo Scientific社, USA)는 실시간 데이터 분석이 가능하며 샘플 전처리 없이 바로 측정할 수 있고, 동시에 Multi-point 분석이 가능하다는 장점이 있다. 장비와 샘플 사이의 거리가 있더라도 Fiber optic(약 1~10meter)을 연결할 수 있으며, 이는 클린룸이나 Operator의 안전이 필요한 장소에서의 Process를 실시간으로 관찰할 수 있는 매우 편리한 장비이다.

[Figure1. Antaris MX Process Analyzer & Fiber Optics]

컴퓨터 산업의 기본은 컴퓨터 칩이다. 연구자들은 계속해서 실리콘 표면 위에 더 빠르게 더 작은 회로를 올리기 위한 기술을 개발해 왔으며, 이에 대해 Cleaning & Etching Process가 더욱 중요하게 되었다. 대부분의 웨이퍼 제조자들은 이러한 기능을 수행하기 위해 Wet Chemical Cleaning을 사용한다. Etching 전이든 후든 Cleaning 단계의 성공은 비용과 사이클 타임, Batch 당 웨이퍼의 생산량에 크게 영향을 미친다.

Chemical Cleaning 반응이나 용액의 증발에 의하여 매우 중요한 화학적 변화를 초래하기 때문에 생산하는 동안 Bath 내를 항상 일정한 조건으로 유지해 주는 것이 최적의 Bath 조건을 지키는 가장 좋은 방법이다. 현재 사용되고 있는 온라인 전도도 측정 방법은 특성을 알아내기에 매우 효과 있는 방법이지만, 한꺼번에 용액 내의 여러 구성요소들에 대한 정보를 알아낼 수 없기 때문에 Multi-component에 대하여 동시에 실시간 분석이 가능한 Process NIR의 사용은 매우 유용하게 사용될 수 있다.

		Antaris MX Process NIR Analyzer
		2-6 meter length fiber optic cable
		Teflon flow cell
		Cleaning Bath

[Figure2. Process NIR Feasibility Testing Diagram
- Semiconductor Application]

[Table1. Cleaning/Etching Bath types studied]

Six different bath solutions were studied in separate experiments. They are listed in Table1.

실험은 NIR Spectroscopy가 자동화 Cleaning & Etching Bath의 지속적인 작동에 적합하게 분석이 가능한지 가능성을 볼 수 있도록 디자인 되었다. 가장 중요한 도전은 Bath 조건이 일정하게 유지되는지를 확인하는 것이고, 사이클 타임을 줄이고 재 작업을 최소화 하는 것이다. 더불어, 정확한 분석으로 인해 화합물의 낭비를 줄이고 값비싼 초고순도의 화합물의 효율적인 사용을 가능하게 하는 것이다.

이제까지는 Bath를 모니터링하기 위해서 2가지의 적당히 효율적인 분석기술이 사용 되어져 왔다. 그 중 하나는 전도도 측정기를 사용하는 것인데, 이는 여러 개의 구성요소를 한번에 정확하게 모니터링 하지 못하는 단점이 있다. 다른 하나는 샘플을 채취하여 실험실에서 측정하는 것이다. 이 결과는 매우 정확하지만 분석에 지연시간이 있으므로 현실적으로 좋은 대안이 되지는 못하였다. 그에 반해, Process NIR은 논리적인 해결방안을 제공하고 있다.

화학적 Cleaning과 Etching 반응에 대해 평가하기 위해 여섯 개의 용액 Bath가 선택되었다. 이 실험은 초기에 정량분석을 위한 검량곡선을 그리기 위해 각각 Bath에 구성요소의 농도를 각각 다르게 조절하여 테스트를 한다. 후에 Bath내의 화합물의 혼합이 균형을 유지하기 되면 시간 간격을 두고 4번씩 Spectrum을 얻는다. 이 다변수의 데이터를 분석하기 위하여 Chemometric Software인 Thermo사의 TQ Software를 사용한다. 각각의 실험에 대하여, Spectrum들은 PLS 방법으로 검량곡선을 만들고, 예측 치는 실험실에서 측정된 농도 값을 넣어준다. 이러한 통계적인 분석은 검량곡선과 실제 데이터 결과에서 모두 좋은 값을 보여준다.