[2026/03/11] 내일배움캠프 3일차 커리어스터디

 

1. 데이터 탐색

Semiconductor Wafer Defect Classification Dataset

https://www.kaggle.com/datasets/meruvakodandasuraj/semiconductor-wafer-defect-classification-dataset

Semiconductor Wafer Defect Classification Dataset

 

 

웨이퍼 번호와 온도, 압력, 가스 유량, 식각 속도, 전압, 전류, 공정 방식을 담고 있는 데이터시트이다

 

2. 문제 정의

1. 오염 및 이물질 (Contamination)

가장 빈번하게 발생하는 문제로, 나노미터 단위의 공정에서는 눈에 보이지 않는 먼지 하나가 회로를 단락(Short)시키거나 단선(Open)시킵니다.

• 파티클(Particles): 공기 중의 먼지, 장비 내부에서 마찰로 인해 발생하는 미세 금속 가루, 작업자의 피부 각질 등이 웨이퍼 표면에 앉아 패턴 형성을 방해합니다.
• 화학적 오염: 세정 공정 후 남은 화학 물질(잔류 PR 등)이나 대기 중의 가스 성분이 박막의 특성을 변질시킵니다.

2. 포토공정 결함 (Photolithography Issues)

회로 패턴을 그리는 노광 공정에서 발생하는 문제들입니다.

• 미정렬 (Misalignment): 하부 층과 상부 층의 회로 패턴이 정확하게 겹치지 않고 어긋나는 현상입니다.
• 초점 불량 (Out of Focus): 렌즈의 초점이 맞지 않아 패턴이 흐릿하게 형성되거나 크기가 변하는 결함입니다.

3. 식각 및 증착 불량 (Etch & Deposition Defects)

물질을 깎거나 쌓는 과정에서 발생하는 물리적/화학적 오류입니다.

• 언더컷(Undercut) 및 과식각: 깎아야 할 부분보다 더 많이 깎여서 회로가 얇아지거나 끊어지는 현상입니다. 반대로 덜 깎이면 잔류물(Scum)이 남게 됩니다.
• 스텝 커버리지(Step Coverage) 불량: 굴곡진 표면에 박막이 고르게 입혀지지 않아 끊어지는 문제입니다.

4. 물리적 손상 및 열적 결함

• 웨이퍼 워피지 (Wafer Warpage): 열처리 과정에서 온도 차이로 인해 웨이퍼가 휘어지는 현상입니다. 이는 후속 공정에서 초점을 맞추기 어렵게 만듭니다.
• 정전기 (ESD): 공정 중 발생하는 정전기가 미세한 회로 소자를 태워버리는 현상입니다.

구분	주요 원인	발생 결과
환경	파티클, 습도, 진동	패턴 단락, 이물질 혼입
화학	식각액 농도, 가스 순도	박막 특성 저하, 부식
기계/광학	스테이지 이동 오차, 렌즈 오염	패턴 어긋남, 치수 불량
열/전기	급격한 온도 변화, 정전기	웨이퍼 휨, 소자 파괴

조사 결과 웨이퍼 공정에서 발생할 수 있는 문제들은 위와 같다.

 

3. 데이터 시트 분석

defective_wafers = wafer_data[wafer_data['defect_label'] == 1]
normal_wafers = wafer_data[wafer_data['defect_label'] == 0]

print("Defective Wafers (first 5 rows):")
print(defective_wafers.head())
print("\nNormal Wafers (first 5 rows):")
print(normal_wafers.head())

데이터 시트에서 defect_label 1인 항목들과 defect_label 0인 항목들을 나누고 어떤 부분에서 문제가 발생했는지 파악해보려고 한다.

 

defect wafer와 noraml wafer의 수치를 봤을때, pressure_torr 즉 압력에서 차이가 남을 확인할 수 있었다.

 

numerical_cols = ['temperature_c', 'pressure_torr', 'gas_flow_sccm', 'etch_rate_nm_min', 'voltage_v', 'current_ma']

print("Statistical characteristics of Defective Wafers:")
print(defective_wafers[numerical_cols].describe().loc[['mean', 'std', '50%']])

print("\nStatistical characteristics of Normal Wafers:")
print(normal_wafers[numerical_cols].describe().loc[['mean', 'std', '50%']])

더 많은 데이터를 보기위해 평균값, 표춘편차, 중간값을 확인해봤다.

 

결함이 있는 웨이퍼와 정상 웨이퍼의 pressure_torr 값의 평균이 확실하게 차이가 남을 확인 할 수 있었다. 이 외에도 온도와 식각 속도의 차이가 유의미하게 존재했다.

 

데이터를 보고 내가 내린 가설은 다음과 같다

1. 웨이퍼 처리 과정에서 pressure_torr 값이 정상 범위보다 낮게 유지될 때 결함이 발생할 가능성이 높다. 그리고 주요 원인일 확률이 매우 높다.

2. 식각 속도가 일반적인 경우 보다 높은 경우 결함이 발생할 가능성이 높다.

3. 온도가 정상 일반적인 경우 보다 높은 경우 결함이 발생할 가능성이 높다.

 

낮은 압력에 의해 증착 두께가 달라졌고 빠른 식각 속도에 의해 원하는 모양보다 더 많이 깎이거나 불규칙한 패턴이 형성되었을 것으로 추측된다.

 

이 문제에 대한 해결 방안으로는

1. pressure_torr

- 웨이퍼 처리 공정 중 pressure_torr가 정상 범위(약 759.80 torr)로 유지될 수 있도록 공정 파라미터와 공정 장비를 재조정한다

- 압력 센서 및 제어 시스템 점검하여 안정적인 압력 유지를 확보한다

- 배관에서 미세한 누설이 발생하여 압력이 낮아질 수 있으므로 누설 여부를 주기적으로 검사한다

2. etch_rate_nm_min

- 새로운 식각 레시피를 개발하거나 기존 레시피를 수정하여 온도와 식각 속도를 제어할 수 있는 방안을 모색한다

- 식각 공정에서 가스 유량을 최적화하여 과도한 식각 속도를 줄인다

3. temperature_c

- 정상 범위(약 450.06 °C)를 벗어나 상승(결함 웨이퍼: 약 470.49 °C)하지 않도록 온도 제어 시스템의 정밀도를 높이고, 공정 중 온도 변화를 실시간으로 모니터링한다

 

아직은 파이썬을 활용한 데이터 분석 능력과 반도체 공정 과정에 대한 지식이 부족하지만, 앞으로 부트캠프를 통해서 실력을 길러 다음번에 심도깊은 분석을 해보도록 하겠다.