[테크월드=방제일 기자] 카이스트 대학 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 삼차원 낸드플래시 메모리(이하 3D-NAND)의 비파괴적인 검사를 위해 광학 측정법과 머신러닝을 사용한 다층 두께 측정기술을 개발했다. 이 기술은 200층 이상의 초고밀도 3D-NAND 소자 공정 과정에서 전수검사 방법으로 사용돼 공정의 효율을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.
3D-NAND 메모리는 수백층의 메모리 셀이 적층돼 있는 메모리 반도체로, 기존의 평면형 플래시 메모리와 비교해 저장용량과 에너지 효율이 매우 우수해 개인용 USB부터 서버 시스템까지 다양하게 사용되고 있다.
기존에는 수직으로 적층된 반도체 셀들의 두께를 측정하기 위해 전자현미경을 사용했다. 하지만 전자현미경을 사용한 방법은 샘플의 단면을 이미징하기 위해 샘플을 절단해야 하고 비용도 많이 들기 때문에, 전수검사로서는 적합하지 않은 문제가 있었다.
연구팀은 반도체 다층 구조가 초고속 광학 시스템에 자주 사용되는 유전체 거울의 구조와 유사하다는 점에 착안해, 유전체 거울의 분석에 활용되는 광학 스펙트럼 측정법을 반도체 다층 구조에도 적용했다.
연구팀은 엘립소미터(ellipsometer)와 스펙트로포토미터(spectrophotometer)를 이용한 반도체 다층 샘플의 스펙트럼 측정과 머신러닝 알고리즘을 활용해 200층이 넘는 반도체 물질의 각 층 두께를 1.6 옹스트롬 (1Å = 1미터의 100억 분의 1)의 평균제곱근오차로 예측할 수 있는 방법을 개발했다. 이 기술은 삼차원 반도체 소자의 검수 공정, 적층 공정, 그리고 식각 공정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 또한 시뮬레이션 스펙트럼 데이터를 생성해 개별 층의 두께 불량을 검출할 수 있는 머신러닝 학습법도 개발했다. 그 결과 반도체 물질 적층 시 목표로 설정한 두께보다 약 50Å만큼 얇게 제작된 샘플들을 정상 범주의 샘플들로부터 성공적으로 분리할 수 있었다. 연구팀이 개발한 불량샘플 검출법은 시뮬레이션 데이터를 활용하기 때문에 큰 비용이 들지 않으며, 공정의 초기에 발견될 수 있는 불량 샘플들을 효과적으로 검출할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 글로벌 IT 기업들의 서버 시스템에 대한 수요가 늘어나고 높은 저장용량을 가진 스마트 기기들이 개발됨에 따라, 초고밀도, 초고효율을 갖는 3D-NAND 메모리가 반도체 시장에서 각광받고 있다. 이번 연구 결과는 다양한 삼차원 반도체 소자들의 비파괴적인 검수를 위해 활용될 수 있다.
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