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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 1,887 - 1,895 (9page)
이용수
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기업간의 설계 기술의 격차가 점점 좁혀지고 있는 반도체 산업에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 공정중에 발생하는 웨이퍼 불량을 조기에 발견하여 (early fault detection) 수율을 높이고 원자재 낭비와 공정 설비의 불필요한 가동을 최소화하는 노력이 절실하게 요구된다. 지난 30년간 많은 이상진단(fault diagnosis) 모델이 개발되었으나 어떤 모델이 어떤 공정에 가장 적합하고 각 모델이 적용되기 위해 핵심적인 주의 사항이 무엇인지 상세하게 분석한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문은 현재까지 사용되고 있는 거의 모든 주류 이상진단 알고리즘을 모두 구현해 단계별로 분류하고 그 방법들을 모델로 정의해 각 모델이 어떤 조합 효과를 보이고 나쁜 성능을 보인다면 어떤 원인에 의해 성공적이지 못한 결과를 보였는지 분석한다. 본 연구에서는 이를 위해 반도체 공정에서 에칭 공정을 대상으로 이상 종류 별로 공정 데이터를 시뮬레이션 하고 데이터가 생성되는 과정을 자세히 소개한다. 생성된 데이터는 각 이상진단 모델 별로 성능을 평가하고 장단점을 논하는데 사용된다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이상진단 모델
3. 데이터 생성
4. 통계적 분석
5. 결론
참고문헌
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