반도체 제조공정에서의 투입 변수를 관리하기 위한 Hybrid 데이터마이닝 알고리즘

국문 초록 (Abstract)

정보화 사회와 첨단산업의 발달로 인해 반도체 산업은 모든 산업에 필요한 핵심 산업 중의 하나로 가장 경쟁이 치열한 산업 중에 하나가 되었다. 치열한 경쟁구도 속에서 살아남기 위해서는 생산성향상, 품질향상을 통한 경쟁력 확보가 중요시된다. 현재 반도체 공정에서 실시되는 Statistical Process Control (SPC)를 사용한 output 관리방법은 시간적인 문제뿐 아니라 input 변수의 변동에 대한 즉각적인 대처가 어렵다는 문제점이 존재한다. 이에 본논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 초기 input 관리 방법을 제안하고자 한다. 먼저 First derivative를 계산하여 반도체 데이터를 전처리하고 Support Vector Machine (SVM)을 사용하여 output 결과 예측력 향상을 꾀하였다. 또한 실제 반도체 공정상에서 input 관리의 효율성을 높이기 위해 변수선택 방법을 사용하여 output에 영향을 끼치는 중요 변수를 선택하였다. 실제 데이터 분석을 통해 제안한 방법이 높은 output 예측결과를 얻음을 확인할 수 있었으며 중요변수 선택을 통해 데이터 감소의 필요성을 재차 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 1. 서론
• 2. 반도체 공정 (Semiconductor Process)
• 3. 제안 기법
• 4. 실험 및 결과
• 5. 결론
• 참고문헌