아웃라이어 스크리닝, PAT와 GDBN으로 잠재 불량 거르기

반 전체가 60점에서 80점 사이에 모여 있는데 한 학생만 합격선을 겨우 넘긴 41점을 받았다고 해 봅시다. 합격은 합격이지만, 선생님은 그 학생에게 무슨 일이 있었는지 한 번 더 들여다보고 싶어지죠. 상자 속에서 썩은 사과에 둘러싸여 있던 사과도 겉이 멀쩡해 보여도 손이 잘 가지 않습니다.

반도체 테스트에도 같은 직관을 숫자로 옮긴 방법이 있습니다. 규격은 통과했지만 무리에서 혼자 튀거나 불량 칩들 한가운데 있던 칩을 미리 걸러 내는 아웃라이어 스크리닝이죠. 이 글에서는 대표 기법인 PAT와 GDBN의 원리, 위치 기반의 다른 기법들, 그리고 이 방법이 치르는 대가를 정리합니다.

아웃라이어 스크리닝이 필요한 이유

테스트는 각 측정값이 규격 하한과 상한 사이에 드는지로 합격과 불합격을 가립니다. 문제는 규격 안에 들었더라도 같은 웨이퍼의 다른 칩들과 확연히 다른 값을 보이는 칩이 있다는 점이죠. 예를 들어 대기 전류가 다른 칩보다 몇 배 높지만 규격 상한은 넘지 않는 칩이 그렇습니다.

이런 칩은 내부에 작은 결함을 품고 있을 가능성이 상대적으로 높습니다. 당장은 동작하지만 사용 중 전압과 온도를 받으며 결함이 자라 초기 고장으로 이어질 수 있죠. 흔히 테스트를 통과한 칩은 모두 같은 품질이라는 생각을 하지만, 아웃라이어 스크리닝은 바로 그 생각을 의심하는 데서 출발합니다.

불량률을 100만 개당 몇 개 이하로 관리해야 하는 자동차용 반도체에서는 이 차이가 큽니다. 번인으로 초기 불량을 걸러 내는 방법도 있지만 비용과 시간이 많이 들어, 이미 측정한 테스트 데이터를 통계적으로 다시 읽는 방법이 함께 쓰이죠.

PAT, 분포에서 벗어난 칩 찾기

PAT(Part Average Testing, 부품 평균 테스트)는 규격 한계보다 안쪽에, 실제 칩들의 분포를 기준으로 한 별도의 한계를 하나 더 긋는 방법입니다. 자동차 전자 부품 협의체인 AEC가 AEC-Q001이라는 지침으로 그 절차를 정리해 두었죠.

정적 PAT

정적 PAT(Static PAT)는 여러 로트에서 모은 기준 데이터로 한계를 한 번 정해 두고 일정 기간 그대로 쓰는 방식입니다. 이때 평균과 표준편차 대신 이상값의 영향을 덜 받는 강건 평균(Robust Mean)과 강건 시그마(Robust Sigma)를 쓰는 것이 특징이죠.

1.35로 나누는 이유는 정규분포에서 사분위 범위가 표준편차의 약 1.35배이기 때문입니다. 중앙값과 사분위 범위는 극단값 몇 개가 섞여도 크게 흔들리지 않아, 걸러 내려는 아웃라이어가 한계 계산 자체를 넓혀 버리는 일을 막아 주죠.

동적 PAT

동적 PAT(Dynamic PAT)는 웨이퍼나 로트마다 그 안의 데이터로 한계를 새로 계산합니다. 로트마다 분포의 중심이 조금씩 움직이는 현실을 반영하니, 정적 PAT보다 대개 더 좁은 한계를 얻게 되죠. 다만 동적 한계가 원래 규격 한계를 넘어서도록 넓어지지는 않게 묶어 둡니다.

GDBN, 나쁜 이웃 속의 양품 다이

PAT가 측정값의 크기를 본다면, GDBN(Good Die in Bad Neighborhood)은 웨이퍼 위의 위치를 봅니다. 불량 다이에 둘러싸인 양품 다이를 아웃라이어로 보고 함께 걸러 내는 방법이죠.

근거는 결함이 공간적으로 모여 생기는 경향입니다. 파티클, 스크래치, 국소적인 막 두께 이상은 한 점이 아니라 일정한 영역에 걸쳐 영향을 주니, 그 영역 안의 양품 다이도 테스트로 잡히지 않을 만큼 약한 결함을 품었을 가능성이 높죠. 도입의 썩은 사과 옆 사과와 같은 논리지만, 실제로는 주변 몇 개 다이 중 몇 개가 불량일 때 걸러 낼지를 규칙으로 정해 기계적으로 적용한다는 점이 다릅니다.

위치를 보는 다른 기법들

NNR(Nearest Neighbor Residual)은 한 다이의 측정값을 주변 다이들의 값으로 예측한 값과 비교하는 방법으로 설명할 수 있습니다. 웨이퍼 중심에서 가장자리로 가며 값이 완만하게 변하는 패턴이 있어도, 이웃과 비교하면 그 흐름에서 혼자 벗어난 다이를 찾아낼 수 있죠.

ZPAT(Z-axis PAT)는 한 로트 안의 여러 웨이퍼를 쌓아 놓고 같은 좌표의 다이들을 비교합니다. 특정 위치에서 웨이퍼마다 불량이 반복된다면 장비나 마스크에 원인이 있을 수 있으니, 그 위치의 양품 다이까지 의심하는 방식이죠. 이처럼 측정값 기반과 위치 기반 기법은 서로 다른 아웃라이어를 잡기 때문에 보통 함께 씁니다.

수율 손실과 DPPM 사이의 균형

아웃라이어 스크리닝은 공짜가 아닙니다. 규격을 통과한 칩을 일부러 버리니, 걸러 낸 만큼 수율 손실이 생기죠. 이렇게 버린 칩 중 상당수는 실제로는 멀쩡했을 수도 있습니다.

반대로 기준을 느슨하게 하면 출하 후 고장, 즉 DPPM(Defective Parts Per Million)이 올라갑니다. 그래서 한계 배수나 이웃 규칙은 제품의 용도와 고객 요구에 맞춰 정하고, 걸러 낸 칩을 신뢰성 시험에 넣어 실제로 더 약했는지 확인하며 조정하는 과정이 필요하죠. 어떤 테스트 항목에 적용할지도 중요해서, 결함과 상관이 높은 누설 전류나 대기 전류 같은 항목이 주로 선택됩니다.

스크리닝 기법별 비교 표

구분	보는 것	한계나 규칙을 정하는 방식	주로 잡는 대상
정적 PAT	측정값 분포	여러 로트 기준 데이터, 강건 평균 ± 6 강건 시그마	전체 분포에서 튀는 칩
동적 PAT	측정값 분포	웨이퍼나 로트마다 다시 계산	해당 로트 안에서 튀는 칩
GDBN	웨이퍼 위 위치	주변 불량 다이 수 기준	불량 군집 속 양품 다이
NNR	위치와 측정값	이웃으로 예측한 값과의 차이	완만한 패턴에서 벗어난 다이
ZPAT	웨이퍼 간 같은 좌표	로트 내 좌표별 불량 반복 여부	장비·마스크 기인 위치의 다이

핵심 정리

아웃라이어 스크리닝은 규격은 통과했지만 무리에서 벗어난 칩을 잠재 불량 후보로 보고 미리 걸러 내는 방법입니다. PAT는 강건 통계로 측정값 분포의 바깥을, GDBN과 NNR, ZPAT는 웨이퍼 위 위치 정보를 이용하죠. 그 대가로 수율을 일부 내주므로, 용도에 맞는 기준을 데이터로 다듬는 일이 중요합니다.

합격선을 겨우 넘긴 점수가 실력이 아니라 그날의 운일 수 있듯, 규격 통과가 곧 건강함을 뜻하지는 않습니다. 테스트 데이터를 볼 때 합격 여부만이 아니라 분포의 모양과 웨이퍼 맵을 함께 보는 습관을 들이면 이 기법들의 의미가 훨씬 잘 보입니다.

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