본 과제는 극저온 플라즈마 식각 공정에서의 복잡한 반응 메커니즘을 정량적으로 분석하고, 이를 기반으로 공정 조건을 예측·제어할 수 있는 AI 기반 디지털 트윈 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 한다. ML 포스필드 기반 시뮬레이션과 센서 데이터 기반 AI 예측 모델을 통합하여 공정 반응을 정밀 해석하고, 자율 최적화가 가능한 디지털 트윈 제어 시스템을 구현함으...

본 과제는 극저온 플라즈마 식각 공정에서의 복잡한 반응 메커니즘을 정량적으로 분석하고, 이를 기반으로 공정 조건을 예측·제어할 수 있는 AI 기반 디지털 트윈 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 한다. ML 포스필드 기반 시뮬레이션과 센서 데이터 기반 AI 예측 모델을 통합하여 공정 반응을 정밀 해석하고, 자율 최적화가 가능한 디지털 트윈 제어 시스템을 구현함으...

본 연구는 차세대 반도체 제조공정의 핵심인 극저온 식각 공정을 대상으로, 물리 기반 멀티스케일 시뮬레이션과 생성형 AI 기술을 융합한 가상 공정 플랫폼(Virtual Process Platform)을 구축하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 통해 플라즈마 장비 및 공정 변수 변화에 따른 공정 특성과 성능 한계를 정밀하게 예측·평가하고, 나아가 공정 설계의 효...

본 연구의 최종 목표는 차세대 DRAM 구동용 고성능·고신뢰성 산화물 반도체 TFT 소자 기술을 확보하는 것이다. 특히 실리콘 한계를 극복할 수 있는 수직(Vertical) 구조 옥사이드 TFT와 탑게이트(Top-gate) 구조 옥사이드 TFT를 개발하여, DRAM 소자의 3차원 적층 및 초고집적화를 뒷받침할 핵심 기술을 달성하고자 한다. 이를 위해 산화물...