[논문]수율 향상을 위한 반도체 공정에서의 불량 유형 자동 분류

한영신; 최성윤; 김상진; 황미영; 이칠기

수율 향상을 위한 반도체 공정에서의 불량 유형 자동 분류
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한영신 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과) , 최성윤 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과) , 김상진 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과) , 황미영 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과) , 이칠기 (성균관대학교 정보통신공학부 컴퓨터공학과)

Yield enhancement in semiconductor fabrication is important. Even though DRAM yield loss may be attributed to many problems, the existence of defects on the wafer is one of the main causes. When the defects on the wafer form patterns, it is usually an indication for the identification of equipment problems or process variations. In this paper describes the techniques to automatically classify a failure pattern using a fail bit map.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

EDS 테스트의 목적은 웨이퍼를 구성하는 있는 각 칩의 양, 불량 선별과 불량 칩 중에서 수리 가능한 칩의 재생을 위한 것이며 또한 FAB의 이상 Lot의 조기 피드백을 위하고 불량칩의 조기 제거로 조립의 패키징 비용 및 PKG(Package)검사 라인의 테스트 비용을 절감하기 위한 것이다.
반도체 제조공정에 있어 불량분석은 EDS 테스트 결과 발생하는 칩의 불량 데이터를 분석하여 공정상 발생하는 결함을 관찰하고 제거하기 위해 수행된다. 따라서, EDS 테스트 결과 발생되는 data는 매우 중요한 의미를 갖는다.
따라서, 디바이스에 맞게 Fail 특성을 정의하고 fail유형에 따라 웨이퍼를 분류하여 FAB 에서 발생한 불량 원인을 찾을 수 있도록 하는 일련의 작업을 자동화할 수 있다면 기존보다 효율적인 불량분석 업무를 진행할 수 있으며 수율 및 품질 향상에 기초가 될 수 있을 것이다. 이를 위한 방법으로 본 연구에서는 칩의 fail 유형을 정의하고 자동으로 유형을 분류하는 SVM알고리즘을 제시하고 자동적인 분석을 위한 환경 구축 방안을 제시하고자 한다.

제안 방법

0으로 구현했다. EDS 웨이퍼테스트 완료 후 fail bit map 파일과 웨이퍼 파일이 생성되면 기존에 잘 알려진 200여종의 Fail Pattern 유형을 학습하고 고속인식 알고리즘인 SVM 분류기를 이용하여 식별한다. 인식된 결과와 출력은 Topi ID, Top3 ID 들 간의 Correlation 값을 줄력하고 새로운 패턴이 자동 추가 등록하게 된다.

후속연구

따라서, 디바이스에 맞게 Fail 특성을 정의하고 fail유형에 따라 웨이퍼를 분류하여 FAB 에서 발생한 불량 원인을 찾을 수 있도록 하는 일련의 작업을 자동화할 수 있다면 기존보다 효율적인 불량분석 업무를 진행할 수 있으며 수율 및 품질 향상에 기초가 될 수 있을 것이다. 이를 위한 방법으로 본 연구에서는 칩의 fail 유형을 정의하고 자동으로 유형을 분류하는 SVM알고리즘을 제시하고 자동적인 분석을 위한 환경 구축 방안을 제시하고자 한다.
인식된 결과와 출력은 Topi ID, Top3 ID 들 간의 Correlation 값을 줄력하고 새로운 패턴이 자동 추가 등록하게 된다. 엔지니어는 저장된 결과를 통하여 연계분석이 가능하며 불량 유형을 자동 summary 하여 효율적인 불량분석 업무를 수행할 수 있고 동일 불량 유형을 신속하게 찾아 FAB 연계분석 및 불량지수 관리가 용이해져 고수율 확보 및 수율 안정화에 기여할 수 있을 것이다.

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