In the manufacturing processes of semiconductor, test process is important for quality of products. In the manufacturing process of dynamic memory, memory test is more important. So, automatic test equipment(ATE) is used necessarily. But, according to increase of speed of dynamic memory operation, the rapid test equipment is needed. Impedance matching between ATE and dynamic memory is expected to be an important problem for making a rapid test equipment over 1Gbps. According to increase of speed, inner impedance of ATE also works on important parameter for test. This paper is about the method that is for impedance matching of inner impedance and coaxial cable occurring in manufacturing of ATE. We proved effects of inner impedance by electric theory and verified the method of impedance matching using computer simulation.
With miniaturization of semiconductor, the manufacturing process become more complex, and undetected small changes in the state of the equipment have unexpectedly changed the process results. Fault detection classification (FDC) system that conducts more active data analysis is feasible to achieve more precise manufacturing process control with advanced machine learning method. However, applying machine learning, especially in supervised learning criteria, requires an arduous data labeling process for the construction of machine learning data. In this paper, we propose a semi-supervised learning to minimize the data labeling work for the data preprocessing. We employed equipment status variable identification (SVID) data and optical emission spectroscopy data (OES) in silicon etch with SF6/O2/Ar gas mixture, and the result shows as high as 95.2% of labeling accuracy with the suggested semi-supervised learning algorithm.
현재 반도체 산업은 200mm 웨이퍼에서 300mm 웨이퍼 공정으로 기술이 변화하고 있다. 300mm 웨이퍼 제조업체들은 Fabrication Line (FAB Line) 자동화를 비용절감 실현의 방책으로 사용하고 있다. 또한 기술의 확산, 시장 경쟁력의 격화 등으로 생산성 향상에 의한 원가절감이 반도체 산업 성장의 근본요인이 되고 있다. 대부분의 반도체 업체들은 생산성을 높이기 위해 average cycle time을 줄이는데 총력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 average cycle time을 줄이는 데 중점을 두고, 300mm 반도체 제조공정을 시뮬레이션 하였다.
The growth of semiconductor industry attracted to researchers like design, facility technique and making small size chip areas. But nowadays, cause of technology extension and oversupply and price down, yield improvement is the most important point on growth. This paper describes the computer mode]ing technique as the solutions to analyze the problem, to formalize the semiconductor manufacturing process and to build advanced manufacturing environments. The computer models are built referring an existing 8' wafer production line in Korea.
반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.
The objective of this study is to replace labor intensive forging processes by an automated system. For achieving it, an exclusive mechanism that consists of a positioner, an arm, and a hanger is configured to handle hot forging objects. Also, a structural analysis is applied to the horizontal motion unit, which is the most highly loaded, in order to verify its validity. In addition, its possibility is also verified through identifying the performance of the proposed system before applying it to sites. As a result, the major characteristic items, such as positioning accuracy, material diameter, object traveling weight, product failure rate, and forging process rate, in this system are perfectly verified for applying it to manufacturing sites.
본 연구에서는 저내압 반도체 공정으로 제작 가능한 교류 구동 LED 드라이버 IC를 설계하여, 그 성능들에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 교류 220V에서 직접 구동하기 위한 드라이버 IC를 제작하기 위하여 500V 이상의 항복전압을 만족하는 반도체 제조공정이 필요하다. 고내압 반도체 제조공정은 일반적인 저내압 반도체 공정보다 매우 높은 제조비용을 요구한다. 따라서 낮은 내압의 소자를 구현하는 반도체 공정기술로도 제작할 수 있도록 LED 드라이버 IC를 직렬로 설계하였다. 이는 입력전압이 고전압이라도 각 LED 블록마다 전압이 나누어 인가되는 것을 가능하게 한다. LED 조명회로는 220V에서 96%의 역률을 나타내고 있다. pnp 트랜지스터를 이용한 역률 개선 회로에서는 99.7%의 아주 높은 역률을 얻을 수 있으며, 입력전압의 변동과 관계없이 매우 안정된 동작을 보여주었다.
The use of metals such as aluminum and titanium and the related industrial facilities have been continuously increasing to meet the requirements of the improvement of high-tech products due to the development of industry, and explosion of metal dust. Semiconductor process Metal dust is essential, but research is insufficient. The purpose of this study is to identify risk by analyzing the quantitative risk such as maximum explosion pressure and minimum explosion concentration applied international test standard in order to select the semiconductor process facilities handling dust and to predict possible risk of accidents.
Process gases with vapor or liquid phase as well as gas phase may experience alteration in itself or be contaminated in the fluid pipe to the process chamber. And thus it result in as particles or defects on the substrates in semiconductor, LCD, LED manufacturing. Purifiers and filters are used for control of contamination. However, none of detection device is available in the delivery line. In this paper, we propose simple device with lighting and sensing in order to predict contamination of the fluid or the tube wall. For some general purpose gases, it showed constant voltage output regardless of the flow rates. But, the smoke and the moisture in the air lowered the figure due to its concentration. Numerical values for several solid and liquid media were obtained. And, the operating temperature tendency was investigated.
This paper presents a method using finite element analysis and topology optimization to address the issue of overdesign in pressure-explosion proof enclosure doors for semiconductor manufacturing processes. The design conducted in this paper focuses on the pattern design of the enclosure door and its fixation components. The process consists of a solid-filled model, a topology optimization model, and a post-processing model. By applying environmental conditions to each model and comparing the maximum displacement, maximum equivalent stress, and weight values, it was confirmed that a reduction of about 13% in weight is achievable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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