01. 반도체 소자를 만드는 공정 process flow 기반으로 반도체 계측 data 를 분석하기 

반도체 공정 분야를 희망하는 분들의 고민 중 하나는 공정 설계와 기술의 차이가 무엇이고, 어떤 직무를 선택해야 하는지에 대한 부분입니다.

Chip 을 만들어가는 process flow 중 FEOL module 의 한 사례를 공부해보고 process flow 를 대하는 공정설계와 공정기술의 서로 다른 시각 차이를 확인해보면서 자신한테 맞는 직무가 무엇인지 구분해보기 바랍니다.

또한 이런 공정과 업무 이해를 기반으로 반도체 엔지니어라면 직무와 상관없이 모두가 다루게 되는 계측 data 시각화 과제를 진행해봅니다. Wafer map 경향 분석, Scattered data fitting, 계측 중심치와 산포값 비교, residue / bridge defect 이 소자에 악영향을 주는 상황 등에 대한 다양한 실제 case 분석을 기반으로 반도체 엔지니어들이 진행하는 data 분석을 직접 수행해봅니다.

(data 분석을 하고 싶지만 파이썬은 못 하시는 분들을 위해 반도체 엔지니어가 많이 활용하는 excel 꿀 tip 동영상 강의 별도 제공)

02. 반도체 소자 특성 값 해석 방법과 공정 평가에 대한 소자 특성 변화 분석

대학 과정에서 고체 물리와 반도체 소자에 대한 과목을 통해 소자의 동작 이론에 대해 배울 수 있지만 실제 소자를 분석하는 것은 이와 다른 문제입니다. 

소자 엔지니어가 되기 위해서는 파라미터에 대한 이해를 기본으로, 소자 특성 raw data 값을 정리해 특성 변화를 분석할 줄 알아야 하며 궁극적으로는 공정 설계 파트에서 진행하는 다양한 소자 개발 목표를 추진할 줄 알아야 합니다.

소자분야 지식이 실제로 어떻게 활용 되는지에 대한 실전 data 분석을 진행해봅니다. Planar device 의 기초적인 소자 parameter 해석방법에서 시작하여 실제 공정설계 팀에서 Teg (Test Element Group) 이라는 패턴 설계를 통해 소자 data 를 추출하는 방식, 마지막으로 진행하는 “공정 조건 평가” 에 따른 소자 특성 차이값을 data 적으로 해석하여 분석 report 만드는 방법에 대해 연습합니다. 

03. 반도체 불량,수율 기초 개념이해와 저수율 원인 해결을 위한 big data 분석

강의를 통해 수율, Failure Analysis 에 대한 기초 개념을 학습하며 불량과 수율 관련 자료를 해석하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 Process window, 산포, 공정 변경점, Sweet spot 에 대해 분석하며 불량을 유발하며 저수율을 야기할 수 있는 risk 를 판단하는 법을 배울 수 있습니다.

Big data 분석을 위해 Chapter 2부터 배운 공정, 소자, 설비, 불량 data 를 수율 data 와 correlation 하고 commonality data 처리를 이용해 저수율의 원인이 되는 원인점을 찾아내는 과제를 수행합니다.

최종적으로 Process integration, 소자, Yield, Failure analysis 를 아우르는 반도체 공정설계 엔지니어로써의 통합 data 분석 능력을 기릅니다.