텍스트 마이닝 기법을 이용한 반도체 생산 시 발생하는 이벤트 데이터와 수율의 연관성 분석

Abstract

반도체 수율(yield)은 생산하는 라인의 생산 효율성 지표이며, 회사 수익에 밀접하게 관련되어 있는 지표이다. 하나의 제품을 라인에서 생산 시, 기존 수율 대비 수율 저하 현상이 발생할 경우 문제의 원인을 빠르게 찾아 조치를 취하는 것이 반도체 회사들의 경쟁력 중에 가장 중요한 항목이라고 판단되고 있다. 지금까지 엔지니어들은 이러한 현상(수율 저하)이 발생할 경우, 아래와 같은 방법으로 문제의 원인을 찾아왔다. 첫째 라인 내에서 발생한 설비 계측 값과 수율 과의 상관관계 분석, 둘째 생산 과정 도중 계측기로부터 측정한 계측 데이터와 수율 과의 연관성 분석, 셋째 공통된 문제 설비를 도출해내는 공통성 (commonality) 분석 등을 수행하여 왔다. 하지만 위의 방법들 모두 정형화(Structured)되어 있는 데이터로부터 문제의 원인을 찾아내는 방법이었고, 엔지니어들은 전산 시스템의 도움을 통해 빠른 시간 내에 문제를 해결할 수 있었다. 그러나 위에 설명한 방법들로서 문제의 원인을 찾지 못할 경우 여러 가지 추가적 분석 작업을 수행하게 되는데 그 중 하나가 MES (Manufacturing Execution System) 내에 존재하는 생산 랏 (lot) 이벤트 정보를 수작업으로 분류 및 분석하는 것이었다. 생산 랏 이벤트 정보는 라인에서 웨이퍼 생산 시 특이 사항이 발생될 경우 해당 랏의 문제점과 조치행위를 저장한 정보이다. 이 데이터는 텍스트 정보로서 시스템 상에 기록되며, 텍스트 데이터의 특징 상 비정형적(unstructured) 구조를 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 그 동안 시스템 적으로 데이터베이스 化 할 수가 없었고 따라서 엔지니어들이 이러한 이벤트 정보를 분석하기 위해 많은 시간을 소요하였다. 그러므로 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝의 방법론을 도입하여 반도체 생산라인 내에서 발생하는 이벤트 정보를 전처리(preprocessing) 하고 텍스트 정보와 수율 과의 연관성을 분석 시도하는 것이었다. 이 연구를 통해 기존에는 텍스트 정보로 저장되어 활용되기 힘들었던 이벤트 데이터를 정량적으로 구조화 할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 반도체 라인 내에서 이러한 분석 기법 을 활용하여 수율 안정성에 기여할 수 있음을 확인하였다.