JKSPE

Prediction of CMP Material Removal Rate Based on Pad Surface Roughness Using Deep Neural Network
화학적-기계적 평탄화 공정 예측의 디지털 전환을 위한 딥러닝 솔루션 / A Deep Learning Solution for Digital Transformation of Chemical-Mechanical Planarization Process Prediction


정해도/부산대학교




  • 제조 공정의 디지털 전환에 따라 CMP 공정에도 인공지능을 활용한 다양한 연구가 진행되어 왔으나, 대부분의 연구는 제한된 공공 데이터를 사용하여 실제 산업에 적용하는데 한계가 있다.
  • 연마와 동시에 열화가 진행되는 연마 패드의 표면 정보는 CMP 결과의 정밀한 예측을 위해 반드시 고려되어야 한다.
  • 본 연구에서는 패드 표면 상태를 대변하는 영향 인자인 Rpk와 RCA(Real Contact Area)를 인공지능 학습에 활용하였다.
  • 개발한 딥러닝 모델은 높은 정확도로 공정 예측이 가능함을 검증하였으며, 향후 스마트 CMP 시스템 구현을 위한 후속 연구로 활용할 계획이다.
 
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