결함 (Defect)

결함의 정의와 분류

결함은 ‘회로의 정상 동작 또는 신뢰성에 영향을 미치는 모든 잘못된 부분’이다.

어떤 결함은 회로 단락·단선처럼 즉각적인 fail을 만들고, 어떤 결함은 평소엔 동작하지만 신뢰성 시험에서 fail로 드러난다.

어떤 결함은 통계적으로 작은 영향만 미치는 ‘잡음’ 수준일 수도 있다.

결함을 다룰 때는 늘 ‘위치·종류·시점·영향’의 네 축을 함께 본다.

결함의 종류: 입자·패턴·결정·전기적

종류는 크게 네 가지로 나뉜다.

첫째, 입자 결함이다.

클린룸 입자, 챔버 부산물, 슬러리 잔류, 약액 입자, 인적 핸들링에 의한 외부 입자가 표면에 떨어져 패턴을 막거나 단락시킨다.

둘째, 패턴 결함이다.

포토 결함(PR 잔류, 미스얼라인, 풀백, 브릿지), 식각 결함(언더에치, 노치, 풋), 증착 결함(보이드, 핀홀, 박리), CMP 결함(디싱, 에로전, 스크래치)이 여기에 속한다.

셋째, 결정 결함이다.

전위(dislocation), 적층 결함(stacking fault), 침입형/치환형 불순물, 산소 침전(oxide precipitate)처럼 실리콘 자체의 결정에 생기는 결함이다.

넷째, 전기적 결함이다.

직접 패턴 결함은 없지만 누설·문턱 전압·신뢰성 측면에서 비정상인 디바이스가 여기에 해당한다.

검사·분류·root cause 흐름

검사·분류·root cause의 흐름은 결함 관리의 표준이다.

먼저 광학 검사 장비로 웨이퍼 전체를 빠르게 스캔해 ‘결함 후보’ 위치를 모은다.

다음에 SEM 인스펙션 장비가 그 위치를 자동으로 찾아가 고배율로 결함의 모양을 확인한다.

자동 분류기(ADC, Automatic Defect Classification)가 결함을 카테고리(입자·패턴·결정·미정)로 분류한다.

분류 정확도가 떨어지면 사람이 직접 검토(MR, Manual Review)한다.

같은 결함 카테고리가 일정 수 이상 발견되면 root cause 조사가 시작된다.

어떤 공정 단계에서, 어떤 장비에서, 어떤 시점에 결함이 생겼는지를 공정 이력·SPC 차트와 결합해 추적한다.

killer defect와 비치명 결함

‘killer defect’와 ‘비치명 결함’의 구분은 매우 중요하다.

같은 입자 결함이라도 메탈 라인 위에 떨어졌는지, 절연막 위에 떨어졌는지에 따라 영향이 다르다. killer defect는 즉각 fail로 이어지는 결함이고, 비치명 결함은 동작에는 영향이 없거나 거의 없다.

결함 관리는 ‘모든 결함을 줄이는 것’이 아니라, killer가 될 가능성이 높은 결함을 우선적으로 잡는 것이다.

이를 위해 결함의 위치와 회로 설계 정보를 결합한 ‘디자인 인 인스펙션(Design-in inspection)’이 활용된다.

결함과 수율의 관계

결함과 수율의 관계는 통계적이다.

결함 밀도(D0)와 다이 면적이 정해지면 수율을 예측할 수 있다.

결함 밀도를 줄이면 수율이 늘고, 다이 면적이 커지면 수율이 빠르게 떨어진다.

수율 엔지니어는 결함 밀도를 분류별·공정 단계별로 분해해, ‘어디를 더 개선하면 수율이 가장 빨리 오를까’를 판단한다.

첨단 노드의 결함 도전

첨단 노드의 결함 도전은 ‘작아지는 결함과 좁아지는 마진’이다.

노드가 미세화될수록 같은 입자도 더 큰 영향을 미친다. 5nm 이하 노드에서는 1nm 수준의 패턴 가장자리 거칠기(LER)도 결함 후보가 된다.

광학 검사 장비의 해상도가 결함 검출 한계를 결정하기 때문에, e-beam 검사·고해상도 광학 검사·딥러닝 기반 분류가 결합된다.

또 첨단 패키징(HBM, CoWoS, 하이브리드 본딩)에서는 본딩 인터페이스의 미세 결함이 패키지 수율에 결정적인데, 이를 위한 비파괴 검사(SAM, X-ray, 적외선 현미경) 장비도 함께 발전 중이다.

결함은 사라지지 않는다. ‘0결함’은 양산 라인에서 비현실적이며, ‘결함 밀도를 충분히 낮게 유지하면서 빠르게 root cause를 잡는 것’이 현실적인 목표다.

그래서 결함 데이터는 단순한 fail 보고가 아니라, 양산 라인의 건강 상태를 나타내는 ‘맥박’과 같다.