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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2002년 춘계학술대회논문집
발행연도
2002.6
수록면
298 - 305 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2003

데이터마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측
백동현 ,  한창희 지능정보연구 2003.06 학술저널

2002

[B2 CRM/Data Mining] 데이터마이닝을 활용한 반도체 수율개선시스템
백동현 ,  남정곤 한국경영과학회 학술대회논문집 2002.06 학술대회자료
데이터마이닝을 활용한 반도체 수율개선시스템
백동현 ,  남정곤 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2002.05 학술대회자료

초록· 키워드

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반도체 공정은 웨이퍼가 투입되어 완제품이 생산되기까지 수 백개의 제조공정을 수 개월에 걸쳐 진행해야 하는 매우 복잡하고 긴 공정으로 구성되어 있다. 대부분의 공정들은 먼지가 철저히 통제되는 클린 룸에서 진행되지만 아주 미세한 먼지 하나도 반도체 칩의 성능과 수율을 저하시키는 요인이 된다. 반도체 칩의 불량은 특정 생산장비에서의 이물질 발생, 생산장비의 잘못된 파라미터 값 설정 등 다양한 요인에 의해 발생될 수 있으며 불량의 원인을 요인별로 파악하여 신속하게 대처하는 것이 수율 개선의 핵심이 된다. 이를 위해 SPC 시스템,MES 그리고 6-시그마 등의 활용을 통한 다양한 수율개선 노력이 있었으나 공정의 복잡성과 대용량의 수집 데이터로 인해 기존의 통계적 방법이나 엔지니어의 경험적 분석방법으로는 미처 파악하지 못하는 수율 저하 요인이 상당 수 존재한다. 본 논문은 군집화/분류, 순차패턴 등의 데이터마이닝 기법과 다차원분석(OLAP) 도구를 활용하여 수율저하의 원인이 되는 문제공정, 문제장비, 그리고 잘못된 파라미터 값 설정 등을 신속하고 정착하게 파악하여 수율 개선을 지원하는 방법을 소개하며, 반도체 Fabrication공정을 대상으로 실제 구현된 수율개선시스템(Y-PLUS)을 설명한다.

목차

Abstract

1. 서론

2. 반도체 제조공정

3. 데이터마이닝과 OLAP

4. Y-PLUS 시스템

5. 결론

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