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문제 정의
- 본 논문에서는 기존 수율관리시스템의 문제점을 개선하기 위해 데이터마이닝 기법과 다차원분석 도구를 활용한 수율 관리 방법을 제안하고 이를 정보 시스템으로 구축한 Y-PLUS (Yield Prediction, anaLysis & Up Support) 시스템을 소개한다. 이 시스템은 군집화, 연속패턴분석, 분류, 신경망 등 데이터마이닝 기법을 적용하여 수율의 원인이 되는 문제 장비나 문제 파라미터를 신속, 정확하게 파악 할 수 있도록 해줄 뿐만 아니라 공정 진행 중인 제품의 미래 수율을 예즉할 수 있도록 지원한다.
- 본 논문은 기존 수율관리시스템의 문제점을 개선하기 위해 데이터마이닝 기법과 다차원분석 도구를 활용한 수율 관리 방법을 제안하고 이를 정보 시스템으로 구축한 Y-PLUS (Yield Prediction, anaLysis & Up Support) 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 군집화, 연속패턴분석, 분류, 신경망 등 데이터마이닝 기법을 적용하여 수율의 원인이 되는 문제 장비나 문제 파라미터를 신속, 정확하게 파악 할 수 있도록 해줄 뿐만 아니라 공정 진행 중인 제품의 미래 수율을 예측할 수 있도록 지원한다.
- 웨이퍼 상에 발생한 특정 Fail category에 대해 지리적으로 가깝게 위치한 것들이 하나의 군집에 포함되도록 군집화시 킨 후, 그 군집이 존재하는 위치에 따라 AUF성 불량 타입을 결정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 군집화를 위해 k-means clustering 알고리즘을 응용한 알고리즘을 개발하였다. Distance measure는 max(|Xi-Xj|,|Yi-Yj|)를 사용하였는데, 여기서 (Xi,Yi)는 칩의 웨이퍼 상의 위치를 나타내는 것으로 좌측 상단에 위치한 칩을 기준점 (0, 0)으로 하여 설정한 상대적 위치이다.
- 본 연구에서는 기존 수율관리시스템의 문제점을 개선하기 위해 데이터마이닝 기법과 다차원분석 (OLAP, on-line analytical processing) 도구를 활용한 수율관리의 방법을 제안하며, 실제적으로 이 방법이 구현된 수율관리시스템을 소개한다.
- 일단, 불량의 원인을 파악하고자 하는 분석그룹이 만들어지면 '원인 장비 탐색'에서는 어떤 장비가 불량을 발생시켰는지와 같이 생산장비 측면에서 불량의 원인을 파악하게 된다. 즉, 분석그룹에 포함된 로트들이 공통적으로 진행한 장비 또는 장비들의 sequence를 발견함으로써 원인이 되는 장비를 찾아내는 것이다.
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