[논문]수율향상을 위한 반도체 공정에서의 RRAM (Redundant Random Access Memory) Spare Allocation

한영신

doi:10.9709/jkss.2009.18.4.059

초록
AI-Helper

VLSI(Very Large Scale Integration)와 WSI(Wafer Scale Integration)와 같은 통합기술로 인해 큰 용량의 메모리 대량생산이 가능 하게 된 지금 Redundancy는 메모리 칩의 제조와 결함이 있는 셀을 지닌 디바이스를 치료하는데 광범위하게 사용되어져왔다. 메모리칩의 밀도가 증가함에 따라 결함의 빈도 또한 증가한다. 많은 결함이 있다면 어쩔 수 없겠지만 적은 결함이 발생한 경우에는 해당 다이를 reject 시키는 것 보다는 수선해서 사용하는 것이 메모리생산 업체 입장에서는 보다 효율적이고 원가 절감 차원에서 필수적이다. 이와 같은 이유로 laser repair라는 공정이 필요하고 laser repair공정의 정확한 타깃을 설정하기 위해 redundancy analysis가 필요하게 되었다. CRA시뮬레이션은 기존의 redundancy analysis 알고리즘의 개념에서 벗어나 결함 유형별로 시뮬레이션한 후 RA를 진행함으로써 RA에 소요되는 시간을 절약함으로써 원가 경쟁력 강화를 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This has been possible by integration techniques such as very large scale integration (VLSI) and wafer scale integration (WSI). Redundancy has been extensively used for manufacturing memory chips and to provide repair of these devices in the presence of faulty cells. If there are too many defects, t...

This has been possible by integration techniques such as very large scale integration (VLSI) and wafer scale integration (WSI). Redundancy has been extensively used for manufacturing memory chips and to provide repair of these devices in the presence of faulty cells. If there are too many defects, the momory has to be rejected. But if there are a few defects, it will be more efficient and cost reducing for the company to use it by repairing. Therefore, laser-repair process is nedded for such a reason and redundancy analysis is needed to establish correct target of laser-repair process. The proposed CRA (Correlation Repair Algorithm) simulation, beyond the idea of the conventional redundancy analysis algorithm, aims at reducing the time spent in the process and strengthening cost competitiveness by performing redundancy analysis after simulating each case of defect.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로, 최대의 수율과 최소의 비용을 위한 RA 알고리즘은 제조공정에서 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 반도체 제조공정에서 사용되는 RA알고리즘에 대해 연구하였다. 웨이퍼상태의 테스트에서 RRAM (Redundant Random Access Memory) 을 치료하는데 많은 시도가 있었다.
본 논문에서 제안한 시뮬레이터는 기존의 RA알고리즘 개념에서 벗어나 결함 유형별로 CRA(Correlation Repair Algorithm)를 진행함으로써 RA에 소요되는 시간을 절약함으로써 메모리의 생산비용을 줄일 수 있다는 것을 보여 주는 것이 목적이다.

제안 방법

EDS에서 테스트 시간을 비롯한 RA소요시간은 비용에 직결된다. 그러므로 본 실험결과는 각 디바이스별 크기와 패턴개수에 따라 10,000개의 결함 패턴을 랜덤하게 5, 10, 20개의 군집으로 나누어 CRA알고리즘으로 시뮬레이션 했을 때 수행시간을 실험하였다. 본 실험에서는 디바이스 사이즈가 커지면 데이터베이스 용량이 많아져 군집화 하는 방법을 썼다.
데이터베이스에 저장된 결함 유형과 결함 패턴 유형을 비교하여 CRA를 진행한다. CRA는 수리가 가능하면서 correlation value를 추출한다.
그러므로 본 실험결과는 각 디바이스별 크기와 패턴개수에 따라 10,000개의 결함 패턴을 랜덤하게 5, 10, 20개의 군집으로 나누어 CRA알고리즘으로 시뮬레이션 했을 때 수행시간을 실험하였다. 본 실험에서는 디바이스 사이즈가 커지면 데이터베이스 용량이 많아져 군집화 하는 방법을 썼다. 임의로 선택된 K개의 군집을 중심으로 시작하여 각 결함패턴은 가장 가까운 중심의 군집에 할당된다.
본 연구에서는 샘플 패턴 DB를 10,000개로 하고 그중에 대표 유형을 5, 10, 20가지로 랜덤하게 정하였다. 즉 K-Means 알고리즘 입력에 K = 5, 10, 20이 되고 5, 10, 20개의 클러스터가 출력이 된다.
지금까지 RA는 장비 개발 업체에서 제공하는 경우가 대부분 이었고 각 장비 업체별로 RA알고리즘을 개발하여 제공하여 왔기 때문에 동일한 결함 유형에 분석하는 RA시간이 각 장비 업체 별로 다른 경우가 대부분이었다. 이에 본 실험에서는 랜덤한 10,000개의 결함패턴을 K-means 알고리즘을 사용하여 5, 10, 20개의 군집유형으로 나누어 두고 CRA(Correlation Repair Algorithm)을 시뮬레이션 한다. 개발 환경으로는 Visual C++ / Window XP를 사용했다.
Efficient spare allocation in reconfigurable arrays^[9]에서는 RRAM의 치료를 위해서 새로운 2개의 알고리즘을 제시하였다. 첫 번째 알고리즘은 치료 공정에서 초기에 걸러내는 branch-and-bound 접근방식이고 두 번째 알고리즘은 heuristic 기준을 사용하는 것이다.

성능/효과

기존의 RA 알고리즘은 지수적인 복잡도를 갖거나 필요로 하는 기록인자가 많은 단점을 가지고 있다. 또한 최적의 RA결과를 산출하기위해 여러 번 결함 유형을 분석해야 최적의 해를 얻을 수 가 있었다. 하지만 CRA은 이미 결함 유형을 데이터베이스에 저장해 두고 군집화시켜 유사도가 높은 최적의 RA 결과를 산출하기 때문에 기존 RA 알고리즘의 보완 방법이 될 수 있다.
임의로 선택된 K개의 군집을 중심으로 시작하여 각 결함패턴은 가장 가까운 중심의 군집에 할당된다. 새로운 군집에 할당된 결함패턴들의 새로운 중심을 계산하며 결함패턴들이 다른 군집으로 재 할당 되지 않거나 SE (square-error) 값이 감소하지 않을 때까지 위의 과정 반복하여 선택과정에서 수렴에 많은 시간이 소요되는 것을 개선시킨다. 그림 13은 각 디바이스별 CRA 알고리즘 시뮬레이션 결과를 나타내고 그림 14는 10개의 군집으로 나눈 뒤 CRA알고리즘 시뮬레이션 결과를 나타낸다.

후속연구

기존 RA 알고리즘의 수행속도를 보면 불량 셀의 개수에 의해 민감하게 영향을 받아 불량 셀의 수가 늘어나면 수행속도가 많이 걸리는 반면에 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 단지 패턴의 수와 셀의 사이즈 크기에 따라 영향을 받기 때문에 CRA은 사이즈 크기를 i이라 했을때 O(i)의 시간 복잡도를 가지고, 또한 사이즈 크기를 j 이라 했을 때 O(j)의 시간 복잡도를 가지므로 제안된 CRA의 효율성을 확인 할 수 있었다. 또한 CRA은 모든 결함의 종류를 구별 하는 것이 가능하여 기존보다 효율적인 불량 분석 업무를 진행할 수 있으며 수율 및 품질 향상에 기초가 될 수 있을 것이다. 표 2는 기존 알고리즘과 제안하는 CRA 성능평가를 나타낸 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RA(Redundancy Analysis) 알고리즘이란 무엇인가?	RA(Redundancy Analysis) 알고리즘은 불량 셀을 예비 메모리 셀로 대체하기 위해 필요한 정보를 얻는데 사용되는 알고리즘이다. 그러나 리던던시는 오버헤드 영역과 잠재된 수율의 손실 때문에 다른 형태의 비용을 추가한다.
	RA(Redundancy Analysis) 알고리즘의 단점은 무엇인가?	RA(Redundancy Analysis) 알고리즘은 불량 셀을 예비 메모리 셀로 대체하기 위해 필요한 정보를 얻는데 사용되는 알고리즘이다. 그러나 리던던시는 오버헤드 영역과 잠재된 수율의 손실 때문에 다른 형태의 비용을 추가한다. 그러므로, 최대의 수율과 최소의 비용을 위한 RA 알고리즘은 제조공정에서 매우 중요하다.
	redundancy analysis란 무엇인가?	EDS(Electronic Die Sort)공정에서 웨이퍼 테스트를 마치면 주된 셀의 어느 부분에서 결함이 발생하였는지를 알 수 있다. (즉, 결함의 발생 위치, 행과 열의 주소를 알 수 있음) 이 정보를 바탕으로 redundancy analysis는 다이가 가진 여유 셀을 할당하게 되는데 즉, 디바이스에 발생한 결함을 효율적으로 고치기 위해 디바이스가 가진 여유 셀을 할당하는 과정이 redundancy analysis이다.

참고문헌 (13)

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Kawagoe, T., et al.: 'A built-in self-repair analyzer (CRESTA) for embedded DRAMs'. Proc. 2000 Test Conf., ITC, Atlantic city, NJ, USA, 2000, pp. 567？573
Huang, C.-T., Wu, C.-F., Li, J.-F., and Wu, C.-W.: 'Builtin redundancy analysis for memory yield improvement', IEEE Trans. Reliab., 2003, 52, (4), pp. 386-399

상세보기
Y. Zorian and S. Shoukourian, ''Embedded-Memory Test and Repair: Infrastructure IP for SoC Yield,'' IEEE Design & Test, Vol. 20, No. 3, May-June 2003, pp. 58-66.
R.-F. Huang et al., ''A Simulator for Evaluating Redundancy Analysis Algorithms of Repairable Embedded Memories,'' Proc. IEEE Int'l Workshop Memory Technology, Design and Testing (MTDT 02), IEEE CS Press, 2002, pp. 68-73.
C.-T. Huang et al., ''Built-in Redundancy Analysis for Memory Yield Improvement,'' IEEE Trans. Reliability, Vol. 52, No. 4, Dec. 2003, pp. 386-399.

상세보기
C.-F. Wu et al., ''Fault Simulation and Test Algorithm Generation for Random Access Memories,'' IEEE Trans. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Vol. 21, No. 4, Apr. 2002, pp. 480-490.

상세보기
T.J. Bergfeld, D. Niggemeyer, and E.M. Rudnick, ''Diagnostic Testing of Embedded Memories Using BIST,'' Proc. Design, Automation and Test in Europe Conf. (DATE 00), IEEE CS Press, 2000, pp. 305-309.

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