NEWPOWER PLASMA · RPS / PROCESS ENGINEERING

Plasma EngineerProcess · Equipment · Diagnostics

이현주

Plasma Engineer

출생1997년

경력2023.12 ~ 재직 중

학력한양대학교 대학원 재학

이메일outlord@naver.com

전화번호010-3662-0436

INTRODUCTION

1
Plasma Process는 Gas precursor의 특성부터 Plasma 내 반응, Radical과 Ion의 생성 및 제어, 그리고 Wafer 위에서의 최종 결과까지 연결하여 이해해야 한다고 생각합니다.
2
원하는 결과가 나오지 않을 경우에는 공정 결과를 기반으로 원인을 분석하고, Gas와 Plasma의 반응을 다시 예측하여 Process Recipe를 최적화할 수 있어야 합니다.
3
저는 이러한 과정에 대한 이해와 경험을 바탕으로, Plasma 현상을 공정 결과로 연결하고 문제를 해결할 수 있는 Plasma Process Engineer가 되고자 합니다.

Plasma Diagnostics — QMS(RGA)·FTIR·OES를 이용한 Gas 분해 진단과 Octiv R/X·Reflected Power, Ferrite Core 온도, Ignition/Ramping, Etch 결과를 함께 보며 RPS 상태를 다각도로 판단합니다.
Cleaning — NF₃/O₂ Remote Plasma에서 분해율과 Gas Transport·Wall Recombination을 평가하고, Cleaning 성능과 Chamber/RPS 코팅 보호 사이의 Trade-off를 고려해 조건을 최적화했습니다.
Deposition — PPS 기반 CNT 파우더 공급 셋업을 직접 구축하고 Pressure·H₂ 희석비·Ar Carrier를 최적화해 CNT 표면에 약 4 nm Si Nodular 구조를 성장시켰으며 TEM으로 확인했습니다.
Etching — Ion Bias 없는 RPS 환경에서 Borosilicate Glass의 Laser Micro-crack 선택 식각을 개발했습니다. 400 kHz 연속 방전 + NF₃ Gas Pulsing/N₂ Blow Cycle로 500 μm 기판 양면 관통, Top 개구부 50 μm, 선택비 약 5.5:1을 구현했습니다.

핵심 보유 스킬

공정 / 장비

RPS Diagnosis Plasma Cleaning Deposition Radical-based Etching RF System Evaluation (R/X · Reflected Power) 13.56 MHz / 400 kHz Plasma Operation Vacuum Conductance / Gas Transport Pump / Scrubber / MFC

계측 / 데이터

SEM/TEM Image Analysis QMS (RGA) FTIR OES Ellipsometer Oscilloscope Octiv V/I Sensor He Leak Detector Python / Pandas COMSOL (Particle Flow) SolidWorks (3D Modeling)

PLASMA ENGINEER TRACK

MEMS 기반 H₂ 검출 가스 센서 개발(졸업논문) → 두산모빌리티이노베이션(수소 연료전지 성능평가) → 뉴파워프라즈마(RPS·공정기술) → 한양대학교 Plasma Electronics Lab

3F · Process Engineer

고객사 Troubleshooting 과정에서 Source–Equipment–Process 데이터를 함께 보고 원인 후보를 분리합니다. Gas 분해율, RF 상태, 온도, 점화 안정성, Wafer 결과를 교차 확인해 Root Cause를 좁히는 데이터 기반 문제 해결 경험을 보유하고 있습니다.

2F · FAB (Cleanroom)

NF₃/O₂ Cleaning, SiH₄/H₂ 기반 CNT 표면 Si Nodular Deposition, NF₃/N₂ 기반 Glass TGV Cyclic Etching까지 공정 목적에 맞춰 Recipe를 설계·검증합니다.

1F · Sub-Fab (Return Plenum)

Pump·Scrubber·Gas·배관 인프라를 직접 관리하며 PM을 수행합니다. 배관 직경·길이에 따른 Conductance 특성을 반영해 Gas Transport 저항과 F Radical Wall Recombination 영향을 줄이는 방향으로 배관 구조를 개선했습니다.

뉴파워프라즈마 재직 중 아래 칩메이커·장비사와 직접 미팅하며 트러블슈팅을 진행했습니다.

삼성전자 TEL Lam 삼성디스플레이 TES AMAT

주요경력

뉴파워프라즈마 · 중앙평가센터

공정기술엔지니어

2023.12.11 — 재직 중

RPS(Remote Plasma System) 제품의 Gas Decomposition·Electrical·Thermal·Stability·Process Result를 진단하고, 고객사 이슈 재현 및 Cleaning·Etching·Deposition Recipe 개발을 담당하고 있습니다. Pump·Scrubber·Gas Line 등 유틸리티를 직접 관리하며 QMS(RGA)·FTIR·OES·Oscilloscope·Ellipsometer 데이터를 기반으로 Source–Equipment–Process를 연결해 Troubleshooting합니다.

Etching

NF₃ / N₂ / O₂ Plasma

Ion Bias 없는 RPS에서 Borosilicate Glass의 Laser Micro-crack을 F Radical로 선택 식각
400 kHz 방전은 유지하고 NF₃만 ON/OFF하는 Gas-pulsed Cycle 적용 — Etch 5 s / N₂ Blow 10 s × 40
500 μm 기판 양면 관통, Top 개구부 50 μm, 선택비 약 5.5:1 구현

자세히 보기 → Cleaning

NF₃ / O₂ Plasma

QMS(RGA)·FTIR Cross-check로 NF₃ 분해율을 정량화하고 OES로 Plasma 상태 변화 확인
Gas Flow·Pressure·Ar 첨가 조건에 따른 NF₃ Dissociation 및 Radical 관련 신호의 상대 변화를 비교
Cleaning 성능과 Chamber Wall/RPS Coating 손상 리스크를 함께 고려해 Recipe 조건 최적화

자세히 보기 → Deposition

SiH₄ / H₂ Plasma

PPS 기반 CNT Powder 공급 셋업을 Gas Line과 연동해 직접 설계·구축
300 mTorr, SiH₄:H₂ = 1:15, Ar Carrier 10 slm을 중심으로 Pressure·희석비·이송 조건 최적화
CNT 표면에 약 4 nm Si 입자의 Nodular(포도송이형) 성장을 구현하고 TEM으로 검증

자세히 보기 →

#Plasma #RPS #Cleaning #Deposition #Etching #SelectiveEtching #Troubleshooting #FTIR #RGA #OES #Oscilloscope

Etching · NF₃ / N₂ / O₂ Plasma(2026.07.20 ~ 2026.08.31)

Borosilicate Glass의 Laser Micro-crack 영역을 Ion Bias 없는 Remote Plasma의 F Radical로 선택 식각하는 TGV Recipe 개발
Glass 내 Na·Al 계열 비휘발성 반응 생성물에 의한 Micro-masking 가능성을 고려해 연속 식각 대신 Etch/Blow를 시간적으로 분리
400 kHz 연속 방전을 유지하면서 NF₃만 ON/OFF하는 Gas-pulsed 방식 적용: Etch 5 s → N₂ Blow 10 s를 1 Cycle로 하여 총 40 Cycle
거리 15 cm·200℃ 조건에서 NF₃ 1.5 → 3 slm으로 조정해 깊이 증가에 따른 F Radical 수송 손실을 보완
결과: 500 μm Glass를 양면 식각해 관통, Top 개구부 50 μm·모래시계 Profile 구현, 정상부 대비 선택비 약 5.5:1 확보

Cleaning · NF₃ / O₂ Plasma(2023.12.11 ~ 2024.06.01)

QMS(RGA)와 FTIR을 서로 다른 원리의 계측기로 활용해 NF₃ ON/OFF 신호를 교차 검증하고, 분해율 = 1 − (NF₃ ON / NF₃ OFF) 기준으로 Dissociation을 정량 평가
Gas Flow·Pressure·Ar 첨가 조건에 따른 NF₃ 분해율과 OES Emission 변화를 비교해 Plasma Chemistry 변화의 상대 경향을 분석
Source에서 생성된 F Radical이 배관/Chamber를 거쳐 Wafer에 도달하는 과정에서 Transport 및 Wall Recombination이 Process Result에 미치는 영향을 함께 평가
전 공정 Gas와 Chamber 상태를 고려해 Cleaning 시간·유량을 조정하고, 과도한 조건이 Wall/RPS Coating 손상과 Particle을 유발할 수 있다는 Trade-off를 반영
NF₃ 분해 성능 저하 이슈 발생 시 Gas·Electrical·Thermal·Coating 변수를 분리해 원인을 검증하고 재현 가능한 평가 조건을 정립

Deposition · SiH₄ / H₂ Plasma(2026.02.01 ~ 2026.08.01)

초기 목표였던 CNT 내부 1–2 nm 기공 내 Si 성장은 목표 입자 크기와 기공 크기의 물리적 한계 때문에 어렵다고 판단하고, CNT 표면 Nodular 성장으로 목표를 전환
PPS(Plasma Pre-treatment System) 기반 Powder 공급 셋업을 Gas Line과 연동해 직접 설계·구축하고, 반응 후 Powder는 하류 Trap으로 포집
SiH₄ 단독 조건의 과도한 Gas-phase Reaction과 표면 코팅 경향을 줄이기 위해 H₂ 희석 조건을 적용하고 Pressure·Gas Ratio를 최적화
주요 조건: 300 mTorr, SiH₄:H₂ = 1:15, Ar Carrier 10 slm — Powder 이송과 체류시간의 균형을 맞추며 약 4 nm 수준의 Si 입자 성장을 제어
결과: CNT 줄기에 약 4 nm Si 입자가 Nodular(포도송이형) 형태로 분산 성장한 것을 TEM으로 확인

서브프로젝트

CUSTOMER TROUBLESHOOTING

1. S사 Plasma Source 분해 성능 저하 이슈 해결(2025.04.07 ~ 2025.09.01)

S사 공정 라인에 도입된 Plasma Source의 분해 성능 저하 이슈를 해결하는 과정에서 고객사의 니즈를 파악하고, 유관 부서와의 협업을 주도하여 제품 재납품을 성공시켰습니다. 고객사는 빠른 원인 규명과 대처를 요구했고, 사내에서는 원인을 두고 부서 간 이견이 갈렸습니다. 저는 한쪽 의견에 치우치기보다 고객사가 납득할 수 있는 객관적 데이터 확보에 집중하며 다음 프로세스를 주도했습니다.

Generator 출력단에서 Octiv Sensor로 임피던스 R·X를 측정하고 Reflected Power를 함께 확인 — R≈40 Ω, X≈+5 Ω, 반사전력≈1.5%로 Matching/전력 전달 상태에 큰 이상이 없음을 확인
Ferrite Core에 TC를 부착해 온도를 모니터링하고 관리 범위 내임을 확인하여 Thermal 요인을 원인 후보에서 배제
O₂ Passivation 유무만 변경해 NF₃ 분해율 회복 여부를 비교하고 Coating 열화 가설을 검증

Matching과 Thermal 요인을 데이터로 배제한 뒤 O₂ Passivation 적용 시 NF₃ 분해율이 회복되는 것을 확인해 RPS 내부 Coating 열화가 주요 원인임을 검증했습니다. 이후 Anodizing → PEO 개선안과 Recipe 보완책을 고객 기술 미팅에서 제시하고 Etch Rate 개선을 확인하여 재납품을 완료했습니다. 문제를 한 번에 단정하기보다 변수를 순차적으로 제거해 Root Cause를 좁힌 사례입니다.

RF System Evaluation Root Cause Analysis 고객사 기술 미팅 재납품 성공

PROCESS STANDARDIZATION

2. Chamber 특성 정립 및 Etch 평가 표준화(2024.02.01 ~ 2024.03.02)

목표: 4″ SiO₂ Wafer 기준으로 NF₃ 1–8 slm·RPS 3종을 반복 평가해 Chamber 고유 편향과 재현성 기준을 정립
90회 이상 반복 평가를 수행해 Pump-side 유동 편향을 Wafer Map 12-Point로 확인하고, 구조 변경이 어려운 편향을 Chamber 고유 특성으로 문서화
Seasoning/Aging과 Dummy Wafer를 적용해 Wall 상태를 안정화하고, Pressure·Temperature·Power 등 평가 조건을 표준화
Ellipsometer로 박막 두께 편차를 측정하고, Wafer Map 기반 12-Point 측정을 통해 Uniformity를 정량적으로 확인
표준 공정 평가 매뉴얼(SOP)을 제작·배포하여 시료 장착부터 세정·계측까지 전 과정을 정량화하고 팀 내 공유
결과: 식각 전후 두께 기준 평가 편차를 ±100 Å 이내로 표준화하고, SOP를 통해 상대 비교 기준과 재현 가능한 평가 절차를 확립

Etch Evaluation Standardization Ellipsometer SOP DOE / Aging Reproducibility

VACUUM ENGINEERING

3. Vacuum Line Conductance 개선(2024.03.01 ~ 2024.04.01)

NF₃ Plasma 분해 효율 평가 과정에서 FTIR·QMS 간 데이터 불일치의 원인을 Sampling/배관 조건까지 포함해 검토했습니다. 배관 직경·길이에 따른 Conductance 변화(C∝D³/L의 molecular-flow 근사)를 참고해 100 cm 이상의 1/4″ Line을 주요 저항 요소로 판단하고, 배관 구조를 개선해 Gas Transport 저항과 F Radical의 Wall Recombination 영향을 줄였습니다. 그 결과 계측 위치에 따른 편차를 줄이고 반복 평가의 재현성을 높였습니다.

진공공학 FTIR / QMS 설비 구조 개선

GRADUATE RESEARCH

4. Reverse-Structure (Face-down) Plasma Chamber 연구(2026.04.01 ~ 진행중)

한양대학교 Plasma Electronics Lab · Particle Contamination 저감 연구 · 논문 작성 중

Wafer를 상부 Electrode에 Face-down으로 장착해 Gravity 방향을 이용하여 Particle의 Wafer 접근을 억제하는 Reverse 구조 제안
Custom Particle Canister와 Gas/Exhaust Line을 구성하고 Effective Exhaust Conductance를 조절해 반복 가능한 Particle Injection 환경 구축
ICP 100–300 W 조건을 Sweep하며 부하 변화에 따라 매 조건 Re-matching 후 점화, Oscilloscope의 Reflected Power로 Particle 유입 시 Plasma Disturbance를 비교
Face-up/Face-down 모두 전기적 Disturbance는 관찰됐지만, Surface Replica Tape·SEM에서는 Reverse 구조의 Wafer 표면 Particle 부착이 억제된 것을 확인
COMSOL Multiphysics Particle Flow/Trajectory 해석으로 Reverse 구조에서 Particle이 Face-down Wafer에 접근하지 않는 경향을 확인
실험과 Simulation을 함께 사용해 구조 변경이 Particle Contamination에 미치는 영향을 검증 중이며, 일반화 가능한 설계 조건은 논문에서 추가 정리 중

Plasma Chamber Particle Reduction COMSOL Particle Flow Hanyang University

PYTHON · PANDAS

5. Python/Pandas 기반 공정 Data 자동화(2026.05.10 ~ 2026.05.13)

부서별로 상이한 Excel 공정 평가 데이터를 표준화된 데이터베이스로 자동 변환하는 Tool을 개발했습니다. 다양한 양식에서 Power, Pressure, Gas, Dissociation Ratio 등 핵심 공정 Parameter를 자동 추출·정규화하고, Parameter별 Trend Graph까지 자동 생성하여 데이터 정리 및 분석 효율을 향상시켰습니다.

Python Pandas Excel 자동화