데이터마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측

Abstract

본 논문은 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측을 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 사례를 소개한다. FAB공 정의 복잡성과 생산현장에서 수집되는 방대한 기술데이터로 인해 기존의 통계적 방법이나 엔지니어의 경험적 분석 방법만으로는 미처 파악하지 못하는 수율 저하 요인이 상당 수 존재한다. 본 논문은 먼저,FAB공정을 마친 웨이퍼 에 불량 칩(chip)이 지리적으로 특정 위치에 집중적으로 발생하는 현상을 육안검사 대신 군집분석을 이용하여 데이 터로부터 자동 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 다음으로 연속패턴분석, 분류분석,RBF(Radial Base Function) 기 법을 적용하여 수율 저하의 원인이 되는 문제 장비나 문제 파라미터를 신속,정확하게 파악할 수 있도록 해 줄 뿐 만 아니라 공정 진행 중인 제품의 미래 수율을 예측할 수 있도록 지원하는 방법을 제안한다. 또한 위 기법들을 반 도체 FAB공정을 대상으로 국내 모 반도체 회사에서 정보시스템으로 구현한 Y2R-PLUS (Yield Rapid Ramp-up, Prediction, analysis & Up Support) 시스템을 소개한다.