Modeling of pulsed ion energy imapct on SiN surface roughness using a neural network

신경망을 이용한 펄스드 이온에너지의 SiN 표면 거칠기에의 영향 모델링

본 연구에서는 이온에너지와 박막 표면 거칠기와의 관계를 신경망을 이용하여 모델링하였다. Pulsed 플라즈마 증착장비를 이용하여 상온에서 실리콘 나이트라이드 (SiN)을 증착하였다. 바이어스 전력과 duty ratio는 각각 $40{\sim}100W$와 $30{\sim}90%$로 변화하였다. 이온에너지 정보는 비침투식 이온에너지 분석시스템을 이용하여 수집하였다. 신경망의 성능은 유전자알고리즘을 이용하여 최적화시켰다. 최적화한 모델은 이온에너지의 영향을 고찰하였다. 모델로부터 고 이온 에너지는 저 이온에너지가 높은 조건에서 증가시킬 때에 표면 거칠기를 보다 작게 한다는 것을 알 수 있었다.