반도체 공정을 연구실에서 경험하면서 가장 힘들었던 점은.. 처음 랩에 들어갔을 때의 공기.. 장비 돌아가는 소음.. 그 모든게 낯설었다. 실제로 연구실 팹이나 랩 은 외부의 오염된 공기가 들어오지 못하도록, 랩 내부가 고기압으로 기본적으로 설정되어있다고 한다. 그래서 처음 들어가는 사람들은 머리아픔을 호소 할 수 있다고 한다 (하이포 하면서 들음)
특히 CVD(Chemical Vapor Deposition) 공정은 온도, 압력, Gas Flow, Precursor 공급, Purge sequence 등 여러 변수가 동시에 작용하기 때문에, 박막이 성장된 이후에는 반드시 계측 데이터를 통해 결과를 해석해야 한다.
나는 반도체 소자 연구실에서 2D 소재 기반 CVD 공정과 후속 분석을 경험했다.
실험에서는 SiO₂/Si substrate 위에 2D TMDC 계열 박막을 성장시키는 과정을 관찰하고, 이후 Raman spectroscopy와 PL(Photoluminescence) 데이터를 정리하며 공정 조건과 소재 특성 사이의 관계를 이해하고자 했다.
1. CVD 공정이란?
CVD는 기체 상태의 반응 물질을 챔버 내부로 공급하고, 고온 환경에서 기판 표면에 박막을 형성하는 증착 공정이다.
핵심은 원하는 물질을 기판 표면에서 반응이 안정적으로 일어나도록 공정 환경을 제어하는 데 있다.
따라서 CVD 공정에서는 다음과 같은 변수가 중요하다.
- Temperature
- Pressure
- Gas Flow
- Precursor 공급 조건
- Carrier Gas
- Purge Sequence
- Growth Time
- Cooling Condition
이 변수들은 각각 독립적으로 작용하는 것이 아니라 서로 연결되어 있다. 예를 들어 온도가 충분히 높더라도 precursor 공급이 불안정하면 박막 균일도가 떨어질 수 있고, purge가 적절하지 않으면 이전 공정의 잔류 물질이 결과에 영향을 줄 수 있다.
공정은 레시피를 입력하는 작업이 아니라, 변수 간 균형을 설계하는 과정이다..
2. 2D TMDC 소재와 CVD의 연결
내가 맡게 된 실험 의 연구 주제는 MoS₂, WS₂와 같은 2D TMDC(Transition Metal Dichalcogenide) 계열 소재와 관련이 깊었다.
TMDC는 일반적으로 MX₂ 구조를 가지며, 여기서 M은 Mo 또는 W 같은 transition metal, X는 S 또는 Se 같은 chalcogen 원소를 의미한다.
2D TMDC가 주목받는 이유는 원자층 수준의 얇은 구조, 높은 surface-to-volume ratio, 조절 가능한 전기적·광학적 특성 때문이다.
특히 MoS₂나 WS₂는 층 수, 결함, grain boundary, 표면 functionalization에 따라 전기적 특성과 sensing 성능이 달라질 수 있다.
이러한 소재는 mechanical exfoliation으로도 얻을 수 있지만, 실제 응용을 고려하면 wafer-scale 성장과 재현성이 중요해진다. 이 관점에서 CVD는 2D TMDC 소재를 대면적으로 성장시킬 수 있는 핵심 공정 중 하나라고 이해했다.
3. 실험에서 중요하게 본 공정 포인트
CVD 실험을 보며 가장 중요하다고 느낀 부분은 “공정 전 준비”였다.
실제 박막 성장 결과는 공정이 시작된 순간에만 결정되는 것이 아니라, 그 이전의 substrate cleaning, chamber 상태, base pressure, precursor 안정화, gas line purge 과정의 영향을 함께 받는다.
특히 3-zone furnace 구조에서는 각 zone의 온도 조건과 sample 위치가 중요하다.
같은 물질을 사용하더라도 기판이 놓인 위치와 온도 분포에 따라 nucleation density, grain size, film uniformity가 달라질 수 있기 때문이다.
또한 CVD 공정에서는 gas flow와 pressure를 안정적으로 유지하는 것이 중요하다.
Carrier gas는 precursor를 chamber 내부로 운반하는 역할을 하고, purge gas는 잔류 gas나 부산물을 제거해 공정 재현성을 높이는 데 기여한다.
이 경험을 통해 공정 엔지니어에게 필요한 역량은 “어떤 변수가 결과에 영향을 주는지 추적하는 사고방식”이라는 점을 배웠다.
4. Raman spectroscopy로 확인한 것
CVD 이후에는 Raman spectroscopy를 통해 박막의 진동 모드를 확인했다.
Raman 분석에서는 소재 고유의 peak 위치와 peak 간격을 통해 박막이 제대로 성장되었는지, 층 수가 어느 정도인지, strain이나 doping effect가 있는지 등을 추정할 수 있다.
예를 들어 MoS₂의 경우 대표적으로 E²g mode와 A₁g mode가 관찰된다.
E²g mode는 in-plane vibration, A₁g mode는 out-of-plane vibration과 관련되어 있으며, 두 peak의 위치와 간격은 MoS₂의 layer number를 판단하는 데 중요한 지표가 된다.
논문에서는 CVD-grown MoS₂ thin film에서 Raman peak가 약 384.4 cm⁻¹와 404.6 cm⁻¹ 부근에 나타났고, 두 peak 간격이 약 20 cm⁻¹일 때 monolayer MoS₂ 형성을 판단하는 근거로 활용되었다.
이 부분을 보며 Raman 데이터는 단순 그래프가 아니라, 박막의 구조적 특성을 읽어내는 “공정 결과 해석 도구”라는 것을 체감했다.
5. PL 데이터로 확인한 것
PL(Photoluminescence) 분석은 소재의 optical property를 확인하는 데 사용된다.
특히 monolayer TMDC는 direct bandgap 특성을 가지기 때문에, PL peak는 소재의 층 수와 전자 구조를 판단하는 데 중요한 정보를 제공한다.
MoS₂의 경우 monolayer에서 강한 exciton peak가 나타날 수 있고, WS₂ 역시 PL peak를 통해 monolayer 형성을 보조적으로 확인할 수 있다.
데이터를 정리하며 중요하게 본 부분은 peak position, intensity, FWHM이었다.
Peak position은 bandgap이나 doping 변화와 연결될 수 있고, intensity와 FWHM은 소재 품질, 결함, 균일도 등을 해석하는 데 활용될 수 있다.
즉, PL 데이터는 CVD 공정으로 형성된 소재가 어떤 optical quality를 가지는지 판단하는 지표라고 이해했다.
6. Raman/PL 데이터 분석을 자동화해 본 경험
실험 데이터를 정리하면서 느낀 어려움은 측정 데이터가 많아질수록 peak position, intensity, FWHM 등을 일관된 기준으로 비교하기 어렵다는 점이었다.
그래서 나는 Raman/PL 데이터를 더 체계적으로 확인할 수 있도록 분석 대시보드 형태의 도구를 만들어 보았다.
https://github.com/yoontf0/tmd-fab-analytics
라이브 데모 : https://tmd-fab-analytics.streamlit.app/
TMD Fab Analytics
dashboard
tmd-fab-analytics.streamlit.app
해당 프로젝트에서는 Raman/PL spectrum 데이터를 불러오고, peak fitting과 주요 지표 추출을 통해 샘플 간 차이를 비교할 수 있도록 구성했다.
이를 통해 단일 그래프를 눈으로만 확인하는 것이 아니라, 여러 측정 지점을 정량적으로 비교하며 공정 조건과 소재 특성의 관계를 더 명확히 볼 수 있었다.
이 경험은 저에게 공정 데이터 분석의 중요성을 알려주었다.
반도체 공정에서는 “잘 만들어졌다”는 감각적 판단보다, 계측 데이터를 기반으로 공정 결과를 설명하는 능력이 중요하다는 것을 배웠다.
7. 이 경험을 통해 배운 점
이번 CVD 경험을 통해.. 세 가지를 배웠다.
첫째, 공정은 변수의 조합이다.
온도, 압력, gas flow, precursor 조건, purge sequence는 각각 따로 존재하는 값이 아니라 박막 성장 결과를 함께 결정하는 요소였다.
둘째, 계측은 공정의 언어다.
CVD 이후 Raman과 PL 데이터를 분석하면서, 공정 결과를 설명하기 위해서는 계측 데이터를 읽고 해석하는 능력이 필요하다는 것을 느꼈다.
셋째, 데이터 분석은 공정 이해를 확장한다.
Raman/PL 데이터를 자동화된 방식으로 정리해 보면서, 공정 경험과 데이터 분석 역량이 연결될 수 있음을 배웠다.
결국 CVD 공정에서 중요한 것은 공정 조건이 소재 특성으로 이어지는 과정을 이해하고, 그 결과를 데이터로 설명하는 능력이라고 생각한다.
8. 앞으로의 관심 방향
앞으로는 CVD, ALD, Lithography 같은 공정 경험을 단편적으로 정리하는 데서 나아가, 공정 변수와 계측 결과를 연결하는 방식에 더 관심을 두고 공부하고 싶다.
특히 반도체 산업에서는 공정 미세화가 진행될수록 계측과 데이터 분석의 중요성이 커지고 있다.
박막 두께, 결함, grain boundary, doping, strain, uniformity 같은 요소들은 모두 소자의 성능과 신뢰성에 영향을 줄 수 있기 때문이다.
이 경험을 바탕으로 반도체 공정을 “외워야 하는 이론”이 아니라, 실제 데이터와 연결되는 시스템으로 이해하고자 한다.
그리고 앞으로도 어려운 공정 개념을 제 언어로 정리하고, 콘텐츠와 데이터 분석으로 풀어내는 연습을 이어가고 싶다.
Keyword 정리
- CVD: Chemical Vapor Deposition
- TMDC: Transition Metal Dichalcogenide
- MoS₂: Molybdenum Disulfide
- WS₂: Tungsten Disulfide
- Raman Spectroscopy
- Photoluminescence, PL
- Peak Position
- FWHM
- Grain Boundary
- Precursor
- Carrier Gas
- Purge
- Process Parameter
- Metrology
- Process-Data Analysis
한 줄 회고
CVD 공정 경험을 통해, 반도체 공정은 장비를 다루는 작업을 넘어 공정 변수와 계측 데이터를 연결해 소재 특성을 해석하는 과정이라는 것을 배웠다.
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2D TMDC는 높은 surface-to-volume ratio, 결함 및 grain boundary에 따른 표면 반응성, charge transfer 기반 sensing 가능성 때문에 biosensing platform으로 연구되고 있다.
MoS₂ CVD 합성 및 Raman/PL 분석에서는 SiO₂/Si substrate cleaning, CVD growth, Raman peak, PL exciton peak 등이 박막 특성 확인에 활용된다.
Raman/PL 변화는 2D TMDC 표면의 charge transfer와 소재 특성 변화를 해석하는 데 활용될 수 있다.
3-zone CVD 공정은 precursor vapor, chamber vent, sample loading, vacuum, recipe, reactant/precursor exposure, sample recovery의 큰 흐름으로 진행된다.