KR101579448B1 - 불량 샘플의 결함 맵을 이용한 문제 설비 판정 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

불량품으로 구성된 불량 샘플 전체의 결함 맵(defect map)을 이용하여 불량 샘플의 불량품들이 통과했던 설비 중 어떠한 설비가 문제 설비인지 판정하는 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 문제 설비 판정 방법은 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 단계와, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 단계와, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 단계와, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계를 포함한다.

Description

불량 샘플의 결함 맵을 이용한 문제 설비 판정 방법 및 그 장치{Problematic equipment determination method and apparatus thereof using defect map of the faulty products sample}

본 발명은 불량품 발생의 원인이 되는 문제 설비를 판정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 불량품으로 구성된 불량 샘플 전체의 결함 맵(defect map)을 이용하여 불량 샘플의 불량품들이 통과했던 설비 중 어떠한 설비가 문제 설비인지 판정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

다수의 설비를 통과하여 생산되는 생산품에서 불량품이 발생한 경우, 어떠한 설비에서 문제가 발생한 것인지 찾아내는 것은 쉽지 않다. 하나의 설비에 문제가 있다고 하더라도, 그 설비가 항상 불량을 야기하는 것은 아니고, 다수의 불량품이 서로 다른 공정-설비를 통과하여 생산된 것일 수도 있기 때문이다.

복수의 셀(cell)으로 구획되고, 셀 단위로 불량 여부가 판정되는 생산품의 경우, 하나 이상의 불량 셀을 가지고 있는 생산품으로 구성되는 불량 샘플에 대하여 각 셀 위치 별 불량 셀의 개수를 가리키는 샘플 결함 맵(defect map)이 생성되고, 상기 샘플 결함 맵을 육안 검사하는 방식으로 문제 설비를 찾고 있다. 예를 들어, 각 설비 별 설비 결함 맵을 기준치로 사용하고, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵을 분석 엔지니어가 육안 검사하여 유사성을 평가함으로써 문제 설비를 찾는 것이다. 이러한, 기존 방법은 객관적인 지표 없이 분석 엔지니어의 경험에 근거하여 주관적으로 평가하기 때문에, 분석 엔지니어의 숙련도에 따라 그 분석 대상과 결과가 판이하게 달라지는 문제점이 존재한다.

한국 등록 특허 제1187516호

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵과, 각 생산품의 생산 이력 정보를 이용하여 문제 설비를 자동 판정하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵과, 각 생산품의 생산 이력 정보를 이용하여 문제 설비를 자동 판정하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 태양(ASPECT)에 따른 문제 설비 판정 방법은 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 단계와, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 단계와, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 단계와, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 불량 샘플의 생산품 중 적어도 하나는, 상기 불량 샘플의 다른 생산품과 적어도 하나의 서로 다른 설비를 통과하여 생산된 것일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 문제 설비 판정 방법은 샘플 선정 기준을 입력 받아, 생산품 검사 데이터에 포함된 각 생산품들의 검사 결과 정보에서 상기 불량 샘플에 포함될 생산품을 선정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 설비 결함 맵을 생성하는 단계는, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 각각에 대하여 불량률을 연산하는 단계와, 상기 불량률이 기 지정된 기준치를 초과하는 설비에 한하여 상기 설비 결함 맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 이 때, 특정 설비에 대한 상기 불량률은, 상기 불량 샘플 전체의 불량 셀 개수에 대한, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플 내 생산품의 불량 셀 개수의 비율이다.

일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도를 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계는, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 생산품의 각 셀 위치 별 셀 유사도를 연산하되, 상기 셀 유사도는 동일 위치의 셀에 대한 상기 샘플 결함 맵의 불량 셀 개수와 상기 설비 결함 맵의 불량 셀 개수 사이의 비율인 단계와, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계는, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 불량 셀 개수를 기준으로 선정된 관심 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도는 고 불량계 셀, 중 불량계 셀 및 저 불량계 셀 중 하나의 셀 유사도를 이용하여 연산될 수 있다.

고 불량계 셀들의 셀 유사도를 이용하여 상기 맵 유사도가 연산되는 경우, 상기 맵 유사도를 연산하는 단계는, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 셀 개수가 많은 순서로 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계와, 셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계와, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계와, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더하거나 뺌으로써 변형 회귀식을 연산하는 단계와, 상기 선정된 셀을 제외한 셀 중에서, 상기 변형 회귀식을 이용하여 고불량 기준 셀을 선정하는 단계와, 상기 고불량 기준 셀의 불량 셀 개수보다 불량 셀 개수가 같거나 많은 셀 위치를 상기 관심 셀 위치로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

저 불량계 셀들의 셀 유사도를 이용하여 상기 맵 유사도가 연산되는 경우, 상기 맵 유사도를 연산하는 단계는, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 판정 개수가 많은 순서로 중간의 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계와, 셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계와, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계와, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더함으로써 제1 변형 회귀식을 연산하는 단계와, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 뺌으로써 제2 변형 회귀식을 연산하는 단계와, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제1 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제2 기준 셀을 선정하는 단계와, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제2 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제1 기준 셀을 선정하는 단계와, 상기 저불량 제1 기준 셀의 불량 셀 개수와 상기 저불량 제2 기준 셀의 불량 셀 개수 사이의 불량 셀 개수를 가지는 셀 위치 모두를 상기 관심 셀 위치로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

중 불량계 셀은 고 불량계 셀과 저 불량계 셀을 제외한 나머지 셀들이다.

일 실시예에 따르면, 유사도비를 더 연산하여, 상기 유사도비를 기준으로 문제 설비를 판정할 수도 있다. 이 때, 상기 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계는 상기 맵 유사도와 불량 점유율의 비율인 유사도비를 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계와, 상기 연산된 각 설비의 유사도비를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 특정 설비에 대한 상기 불량 점유율은, 상기 샘플 결함 맵의 전체 불량 셀 개수 중에서, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플의 생산품들에 포함된 불량 셀 개수의 비율이다. 다른 실시예에 따르면, 특정 설비에 대한 상기 불량 점유율이 상기 샘플 결함 맵 상의 상기 맵 유사도 연산에 반영되는 관심 셀 위치의 불량 셀 개수 중에서, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플의 생산품들의 상기 관심 셀 위치에 포함된 불량 셀 개수의 비율일 수도 있다.

본 발명의 또 다른 태양에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 과정과, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 과정과, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 과정과, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 과정을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기록한다.

본 발명의 또 다른 태양에 따른 문제 설비 판정 장치는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 샘플 결함 맵 생성부와, 상기 불량 샘플의 생산품 통과 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인, 설비 결함 맵 생성부와, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하고, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 판정부를 포함한다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 불량을 야기하는 문제 설비를 객관적인 방식으로 판정할 수 있는 효과가 있다. 즉, 불량 샘플에 포함된 각 생산품들이 통과한 설비들 별로 생성된 설비 결함 맵과 불량 샘플 전체에 대하여 생성된 샘플 결함 맵을 기 지정된 수학적 방식에 의하여 자동 비교함으로써, 인간의 경험에 의한 주관적 평가를 배제하고 객관적인 기준에 의하여 문제 설비를 판정할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과는 상기 언급된 것으로 한정되지 아니하며, 본 명세서의 기재 사항을 통하여 자명하게 유추될 수 있는 효과가 존재할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 문제 설비 판정 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 결함 맵 생성 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 샘플 결함 맵과 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 고 불량계 셀을 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 저 불량계 셀을 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 샘플 결함 맵과 설비 결함 맵 사이의 유사도비를 연산하는 것을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 문제 설비 판정 시스템의 구성을 나타내는 구성도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문제 설비 판정 장치의 블록 구성도이다.
도 9는 도 8에 도시된 문제 설비 판정 장치의 다른 구성을 나타낸 구성도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

먼저, 본 명세서에서 "설비(equipment)"는 특정 공정 내의 특정 설비를 지칭한다. 즉, 본 명세서에서의 설비는 공정 식별자 및 설비 식별자의 결합으로 식별된다. 예를 들어, 설비 X가 공정 A와 B에서 사용되는 경우, 공정 A의 설비 X와 공정 B의 설비 X는 각각 서로 다른 설비로 취급된다.

또한, 본 명세서에서의 생산품은 셀(cell) 단위로 구획되는 것으로 한정한다. 상기 생산품은, 예를 들어 반도체 웨이퍼(wafer), 디스플레이 글라스(glass) 등일 수 있다.

이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 문제 설비 판정 방법을 설명한다.

먼저, 문제 설비 판정의 대상인 불량 샘플을 선정한다(S100). 상기 불량 샘플은 적어도 하나의 불량 셀을 가지는 생산품으로 구성된다. 상기 생산품에 포함된 각 셀의 불량 여부는 제품 검사 장치에 의하여 판정된다. 상기 불량 샘플의 선정 기준은 공정 관리자 단말로부터 입력될 수 있다. 상기 불량 샘플의 선정 기준은, 예를 들어 불량 식별자 및 그 판정 정보(Good, Reject, 보류 등), 제품명, 검사 데이터 추출 기간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

불량 샘플이 선정되면, 선정 된 불량 샘플에 대한 샘플 결함 맵을 생성한다(S102). 샘플 결함 맵의 생성과 관련하여 잠시 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2에는 3X3으로 배열된 셀을 가지는 글라스(glass) 3장으로 구성된 불량 샘플에 대하여 샘플 결함 맵을 생성하는 과정이 도시되어 있다. 각각의 셀은 고유의 셀 번호에 의하여 식별되고, 각 셀의 불량 여부는 셀 내부에 표시되어 있다. (1은 불량/0은 정상)

상기 불량 샘플의 각 글라스에 포함된 각 셀의 불량 여부는, 제품 검사 장치에 의하여 작성되는 검사 데이터로부터 조회될 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 샘플 결함 맵은 불량 샘플 전체의 각 셀 별 결함 분포를 나타낸다. 예를 들어, 7번 셀에는 글라스#1, 글라스#2, 글라스#3 모두에 불량 셀이 분포하고 있으므로, 샘플 결함 맵의 7번 셀에 해당하는 값은 1+1+1 = 3이 된다. 또한, 8번 셀에는 글라스#1, 글라스#3에 불량 셀이 분포하고 있으므로, 샘플 결함 맵의 8번 셀에 해당하는 값은 1+1 = 2가 된다. 또한, 9번 셀에는 글라스#2에만 불량 셀이 분포하고 있으므로, 샘플 결함 맵의 9번 셀에 해당하는 값은 1이 된다. 즉, 본 명세서의 '샘플 결함 맵'은 각각의 셀 위치 별로 샘플 전체에 몇 개의 불량 셀이 분포하는지를 가리킨다. 상기 샘플 결함 맵이 작성되기 위하여는 동일한 셀 구성을 가지는 생산품들이 불량 샘플에 포함되는 것이 바람직할 것이다.

다시 도 1로 돌아와서 설명한다. 샘플 결함 맵의 생성이 완료되면(S102), 불량 샘플에 포함된 각 생산품의 설비 통과 이력을 생산 이력 정보, 예를 들어 WIP 정보 등에서 수집한다(S104). 그 후 수집된 각 설비에 대하여 설비 결함 맵을 생성한다(S106). 예를 들어, 불량 샘플에 글라스#1, 글라스#2, 글라스#3이 포함되어 있고, 글라스#1이 설비 PHOTO_P1(PHOTO 공정의 P1 설비)과, 설비 DRY_D1(DRY 공정의 D1 설비)를 통과하였고, 글라스#2이 설비 PHOTO_P1(PHOTO 공정의 P1 설비)과, 설비 DRY_D3(DRY 공정의 D3 설비)를 통과하였고, 글라스#3이 설비 PHOTO_P3(PHOTO 공정의 P3 설비)과, 설비 DRY_D1(DRY 공정의 D1 설비)를 통과한 경우, PHOTO_P1, PHOTO_P3, DRY_D1, DRY_D3 각각에 대한 상기 설비 결함 맵이 생성될 수 있다.

즉, 불량 샘플에 포함된 전체 생산품이 한번이라도 통과한 모든 설비에 대하여 상기 설비 결함 맵이 생성될 수 있다.

특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵의 생성 방법은 샘플 전체가 합산되는 것이 아니라, 특정 설비를 통과한 생산품들만이 합산되는 점을 제외하고는 도 2를 참조하여 설명된 샘플 결함 맵의 생성 방법과 동일하다.

예를 들어, 예를 들어, 불량 샘플에 글라스#1, 글라스#2, 글라스#3, 글라스#4가 포함되어 있고, 글라스#1이 설비 PHOTO_P1(PHOTO 공정의 P1 설비)과, 설비 DRY_D1(DRY 공정의 D1 설비)를 통과하였고, 글라스#2이 설비 PHOTO_P1(PHOTO 공정의 P1 설비)과, 설비 DRY_D3(DRY 공정의 D3 설비)를 통과하였고, 글라스#3이 설비 PHOTO_P3(PHOTO 공정의 P3 설비)와, 설비 DRY_D1(DRY 공정의 D1 설비)를 통과하였고, 글라스#4가 설비 PHOTO_P2(PHOTO 공정의 P2 설비)와, 설비 DRY_D3(DRY 공정의 D3 설비)를 통과한 경우, 설비 PHOTO_P1에 대한 설비 샘플 맵은, 글라스#1, 글라스#2의 셀 위치 별 결함 셀 개수가 합산되어 생성될 것이다. 또한, 설비 DRY_D1에 대한 설비 샘플 맵은, 글라스#1, 글라스#3의 셀 위치 별 결함 셀 개수가 합산되어 생성될 것이다.

도 1에는 불량 샘플의 선정(S100) 이후, 샘플 결함 맵이 먼저 생성되고, 각 설비 별 설비 결함 맵이 나중에 생성되는 것으로 도시되어 있으나, 각 설비 별 설비 결함 맵이 먼저 생성되고 이후에 샘플 결함 맵이 생성될 수도 있다.

불량 샘플 전체에 대한 샘플 결함 맵이 생성되고, 불량 샘플에 포함된 전체 생산품이 한번이라도 통과한 모든 설비에 대하여 설비 결함 맵이 생성되면, 각 설비의 설비 결함 맵이 샘플 결함 맵과 비교되어 그 유사도가 평가될 수 있다. 본 발명에 따르면 상기 유사도는 맵 유사도를 기초로 산정될 수 있다. 또한, 상기 맵 유사도는 각 셀 위치 사이의 불량 개수 비율을 의미하는 셀 유사도를 이용하여 산정될 수 있다. 도 3을 참조하여, 상기 맵 유사도를 산정하는 방법을 설명한다.

상기 설명된 바와 같이, 샘플 결함 맵과 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 산정하기 위하여는 각 셀 위치 별 셀 유사도가 미리 산정되어야 한다. 도 3에 도시된 샘플 결함 맵과 특정 장치(PHOTO_P1으로 가정)의 설비 결함 맵을 대상으로 설명한다. 1번 셀의 경우, 샘플 결함 맵 및 설비 결함 맵 모두 불량 셀 개수가 5이다. 이는, 샘플에 포함된 모든 생산품 중 1번 셀이 불량 셀인 생산품이 5개인데, PHOTO_P1을 통과한 모든 불량 샘플 생산품 중 1번 셀이 불량 셀인 생산품 역시 5개라는 의미이다. 특정 셀 위치에 대한 셀 유사도는 "상기 특정 셀 위치에 대한 설비 결함 맵의 불량 셀 개수를 상기 특정 셀 위치에 대한 샘플 결함 맵의 불량 셀 개수로 나눈 값"일 수 있다. 따라서, 1번 셀에 대한 셀 유사도는 5/5 = 1이다. 마찬가지로, 2번 셀에 대한 셀 유사도는 3/5 = 0.6이다.

일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도는 각 셀 위치에 대한 셀 유사도의 평균일 수 있다.

그런데, 모든 셀 위치에 대한 셀 유사도를 반영하여 맵 유사도를 연산하면, 하나의 생산품이 많은 개수의 셀으로 구획될수록 연산에 소요되는 시간/비용이 증가한다. 또한, 전체 셀 위치를 모두 반영하여 맵 유사도를 산정하는 것보다는, 불량 셀 개수가 유사한 셀 위치끼리 셀 유사도를 평균하여 맵 유사도를 산정하는 것이 보다 효과적일 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도는 고 불량계 셀, 중 불량계 셀 및 저 불량계 셀 중 하나의 셀 위치 그룹에 대한 셀 유사도들을 평균하여 상기 맵 유사도를 연산할 수 있다.

이하, 하나의 생산품 내의 셀 위치들을, 불량 셀 개수를 기준으로 하여 고 불량계, 저 불량계, 중 불량계로 구분하는 방법을 설명한다.

먼저, 도 4를 참조하여, 고 불량계의 셀 위치를 선정하는 방법을 설명한다. 도 4에는 각각의 셀 위치가 불량 셀 개수를 기준으로 정렬되는 경우 그 순서를 X축으로 하고, 불량 셀 개수를 Y축으로 하여 각 셀 위치의 불량 셀 개수 순서 별 불량 셀 개수를 그린 그래프이다. X축의 값이 증가할수록 불량 셀 개수 순서가 상위권(불량 셀이 더 많음)인 것으로 해석한다.

제1 단계로, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 셀 개수가 많은 순서로 기 지정된 개수의 셀을 선정한다. 예를 들어, 불량 셀 개수 TOP 10인 셀 위치들이 선정될 수 있다.

제2 단계로, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산한다. 상기 선형 회귀식 연산에는 보간법, 회귀 분석 등 다양한 방법에 사용될 수 있다.

제3 단계로, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차(σ1)를 연산한다.

제4 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더하거나 뺌으로써 변형 회귀식을 연산한다. 도 4에 도시된 바와 같이, "변형 회귀식 = 선형 회귀식 + n*표준편차1(σ1)" 일 수 있다.

제5 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀 중에서, 상기 변형 회귀식을 이용하여 고불량 기준 셀을 선정한다. 예를 들어, 도 4에 도시된 그래프에서 상기 변형 회귀식과 만나는 셀 위치 중, 불량 판정 개수 순서가 가장 높은 셀 위치가 상기 고 불량 기준 셀으로 선정될 수 있다.

제6 단계로, 상기 고불량 기준 셀의 불량 셀 개수보다 불량 셀 개수가 같거나 많은 셀 위치들 모두를 상기 고 불량계 셀 위치로 선정한다.

다음으로, 도 5를 참조하여, 저 불량계의 셀 위치를 선정하는 방법을 설명한다. 도 5에도 도 4와 마찬가지로 각각의 셀 위치가 불량 셀 개수를 기준으로 정렬되는 경우 그 순서를 X축으로 하고, 불량 셀 개수를 Y축으로 하여 각 셀 위치의 불량 셀 개수 순서 별 불량 셀 개수를 그린 그래프이다. X축의 값이 증가할수록 불량 셀 개수 순서가 상위권(불량 셀이 더 많음)인 것으로 해석한다.

제1 단계로, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 판정 개수가 많은 순서로 중간의 기 지정된 개수의 셀을 선정한다.

제2 단계로, 셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산한다. 상기 선형 회귀식 연산에는 보간법, 회귀 분석 등 다양한 방법에 사용될 수 있다.

제3 단계로, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차(σ2)를 연산한다.

제4 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차(σ2)의 기 지정된 배수(n)를 더함으로써 제1 변형 회귀식을 연산한다. 즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 제1 변형 회귀식 = 선형 회귀식 + n*σ2이다.

제5 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차(σ2)의 기 지정된 배수(n)를 뺌으로써 제2 변형 회귀식을 연산한다. 즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 제2 변형 회귀식 = 선형 회귀식 - n*σ2이다.

제6 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제1 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제2 기준 셀을 선정한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 그래프에서 상기 제1 변형 회귀식과 만나는 셀 위치 중, 불량 판정 개수 순서가 가장 높은 셀 위치가 상기 저불량 제2 기준 셀으로 선정될 수 있다.

제7 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제2 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제1 기준 셀을 선정한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 그래프에서 상기 제2 변형 회귀식과 만나는 셀 위치 중, 불량 판정 개수 순서가 가장 낮은 셀 위치가 상기 저불량 제1 기준 셀으로 선정될 수 있다.

제8 단계로, 상기 저불량 제1 기준 셀의 불량 셀 개수와 상기 저불량 제2 기준 셀의 불량 셀 개수 사이의 불량 셀 개수를 가지는 셀 위치 모두를 상기 저불량계 셀 위치로 선정한다.

한편, 중 불량계의 셀 위치는, 고 불량계 및 저 불량계를 제외한 나머지 셀 위치들이다. 이하, 중 불량계의 셀 위치를 선정하기 위한 방법을 설명한다.

제1 단계로, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 셀 개수가 많은 순서로 기 지정된 개수의 셀을 선정한다.

제2 단계로, 셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산한다.

제3 단계로, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산한다.

제4 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더하거나 뺌으로써 변형 회귀식을 연산한다.

제5 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀 중에서, 상기 변형 회귀식을 이용하여 고불량 기준 셀을 선정한다.

제6 단계로, 상기 고불량 기준 셀의 불량 셀 개수보다 불량 셀 개수가 같거나 많은 셀 모두를 고 불량계 셀으로 선정한다.

제7 단계로, 상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 판정 개수가 많은 순서로 중간의 기 지정된 개수의 셀을 선정한다.

제8 단계로, 셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산한다.

제9 단계로, 상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산한다.

제10 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더함으로써 제1 변형 회귀식을 연산한다.

제11 단계로, 상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 뺌으로써 제2 변형 회귀식을 연산한다.

제12 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제1 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제2 기준 셀을 선정한다.

제13 단계로, 상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제2 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제1 기준 셀을 선정한다.

제14 단계로, 상기 저불량 제1 기준 셀의 불량 셀 개수와 상기 저불량 제2 기준 셀의 불량 셀 개수 사이의 불량 셀 개수를 가지는 셀 모두를 저 불량계 셀으로 선정한다.

제15 단계로, 상기 고 불량계 셀과 저 불량계 셀을 제외한 모든 셀 위치를 상기 중 불량계 셀 위치로 선정한다.

이상으로, 고 불량계 셀 위치, 중 불량계 셀 위치, 저 불량계 셀 위치를 각각 선정하는 방법을 설명하였다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도를 산정할 때, 기 지정된 그룹의 셀 위치들을 사용하거나, 공정 관리자 단말으로부터 제공된 데이터에 의하여 지정된 그룹의 셀 위치들을 사용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 맵 유사도를 이용하여 산정된 유사도비를 기준으로 문제 설비가 판정될 수도 있다. 상기 유사도비는 상기 맵 유사도와 불량 점유율의 비율이다. 특정 설비에 대한 상기 불량 점유율은, 상기 샘플 결함 맵의 전체 불량 셀 개수 중에서, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플의 생산품들에 포함된 불량 셀 개수의 비율이다. 유사도비를 기준으로 문제 설비가 판정되는 방법을 도 6을 참조하여 설명한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 상기 유사도비는 고 불량계 셀 위치, 중 불량계 셀 위치, 저 불량계 셀 위치 중 하나에 속하는 셀 위치들의 불량 셀 개수를 이용하여 산정될 수 있다. 도 6에 도시된 셀 위치들이 고 불량계 셀 위치들인 것으로 가정한다.

도 6에는 고불량계 셀 위치들의 불량 셀 개수를 이용하여 산정된 샘플 결함 맵과 설비 1의 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도가 79%인 점이 도시되어 있다. 그런데, 불량 샘플 전체적으로 고불량계 셀 위치들에서 발생된 불량 셀은 총 465개이고, 그 중 설비 1을 통과한 생산품들의 고불량계 셀 위치들에서 발생된 불량 셀은 총 361개로, 상기 불량 점유율은 (361/465)*100 = 78%이다. 따라서, 불량 점유율에 대한 맵 유사도의 비율인 유사도비는 101%이다.

다시 도 1로 돌아와 설명한다. 각 설비에 대한 맵 유사도까지 연산된 후(S108). 상기 맵 유사도를 기준으로 문제 설비가 판정된다(S110). 일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도를 기준으로 판정된 상기 유사도비를 기준으로 문제 설비가 판정될 수 있는 점은 이미 설명한 바와 같다. 일 실시예에 따르면, 상기 맵 유사도 또는 유사도비를 기준으로 그 수치가 높은 설비들이 정렬된 리스트가 생성되거나, 정렬된 순서를 기준으로 상위 N개의 설비가 문제 설비로 판정되거나, 맵 유사도 또는 유사도비 수치를 기준으로 특정 비율을 기준치로 하위 설비들이 문제 설비에서 탈락할 수 있다.

다음으로, 상기 문제 설비 정보가 공정 관리자 단말 등에 출력될 수 있다(S112).

본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 도 1 내지 6을 참조하여 설명된 문제 설비 판정 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기록할 수 있다. 즉, 도 1 내지 6을 참조하여 설명된 문제 설비 판정 방법은 컴퓨터 프로그램을 실행하는 것에 의하여 수행될 수도 있다. 상기 컴퓨터 프로그램은 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 과정과, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 과정과, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 과정과, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 과정을 수행한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문제 설비 판정 시스템의 구성에 대하여 도 7을 참조하여 설명한다.

제품 검사 장치(10)는 하나 이상의 설비를 통과하여 생산된 생산품들에 대하여 결함 존재 여부를 검사한다. 예를 들어, 생산품에 대한 이미지 촬영 및 촬영된 이미지에 대한 이미지 프로세싱을 통하여 각 셀 내의 결함 존재 여부를 판정하고, 상기 판정 결과를 바탕으로 각 셀이 불량 셀인지 여부를 판정할 수 있다. 제품 검사 장치(10)의 검사 수행 결과는 제품 검사 데이터 저장 장치(20)에 저장된다.

문제 설비 판정 장치(100)는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵과, 각 생산품의 생산 이력 정보를 이용하여 문제 설비를 자동 판정한다. 상기 생산 이력 정보는 공정 관리 시스템(미도시)에서 조회될 수 있다. 문제 설비 판정 장치(100)는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하고, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하고, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하고, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정한다.

단말(30)은 문제 설비 판정 장치(100)에 불량 샘플에 포함될 생산품들을 지정하는 불량 샘플 요건 데이터를 송신할 수 있다. 문제 설비 판정 장치(100)는 상기 불량 샘플 요건 데이터에 부합하는 생산품들의 데이터를 제품 검사 데이터 저장 장치(20)로부터 취합하여 상기 불량 샘플을 구성할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 문제 설비 판정 장치(100)는 도 8에 도시된 바와 같이 데이터의 송수신을 담당하는 네트워크 인터페이스(102), 샘플 선정부(104), 샘플 결함 맵 생성부(106), 통과 설비 취합부(108), 설비 결함 맵 생성부(110) 및 판정부(112)를 포함하여 구성될 수 있다.

샘플 결함 맵 생성부(110)는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성한다.

통과 설비 취합부(108)는 상기 불량 샘플의 생산품들이 통과한 설비에 대한 정보를 생산품 검사 데이터에서 취합한다.

설비 결함 맵 생성부(110)는 상기 통과 설비 취합부에 의하여 취합된 불량 샘플의 생산품 통과 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성한다.

판정부(112)는 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하고, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정한다. 판정부(112)는 상기 맵 유사도를 바탕으로 연산된 상기 유사도 비를 기준으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정할 수 있다.

문제 설비 판정 장치(100)는 도 9에 도시된 구성을 가질 수도 있다. 문제 설비 판정 장치(100)는 명령어를 수행하는 프로세서(114), 문제 설비 판정 프로그램 데이터가 저장되는 저장 장치(116), 메모리(115), 외부 장치와의 데이터 송수신을 위한 네트워크 인터페이스(NIC)(117)를 포함할 수 있다.

저장 장치(116)는 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 과정과, 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 과정과, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 과정과, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 과정을 수행하는 컴퓨터 프로그램의 실행 파일 및 라이브러리 들을 저장할 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

제품 검사 장치 10
제품 검사 데이터 저장 장치 20
단말 30
문제 설비 판정 장치 100

Claims (13)

1. 문제 설비 판정 장치가 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 단계;
   상기 문제 설비 판정 장치가 상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 단계;
   상기 문제 설비 판정 장치가 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 단계; 및
   상기 문제 설비 판정 장치가 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계를 포함하되,
   상기 맵 유사도를 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계는,
   상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 생산품의 각 셀 위치 별 셀 유사도를 연산하되, 상기 셀 유사도는 동일 위치의 셀에 대한 상기 샘플 결함 맵의 불량 셀 개수와 상기 설비 결함 맵의 불량 셀 개수 사이의 비율인 단계; 및
   상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계를 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 설비 결함 맵을 생성하는 단계는,
   상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 각각에 대하여 불량률을 연산하는 단계; 및
   상기 불량률이 기 지정된 기준치를 초과하는 설비에 한하여 상기 설비 결함 맵을 생성하는 단계를 포함하되,
   특정 설비에 대한 상기 불량률은, 상기 불량 샘플 전체의 불량 셀 개수에 대한, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플 내 생산품의 불량 셀 개수의 비율인, 문제 설비 판정 방법.
3. 삭제
4. 제1 항에 있어서,
   상기 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계는,
   상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 불량 셀 개수를 기준으로 선정된 관심 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계를 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
5. 제4 항에 있어서,
   상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 불량 셀 개수를 기준으로 선정된 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 단계는,
   상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 셀 개수가 많은 순서로 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계;
   셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더하거나 뺌으로써 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀 중에서, 상기 변형 회귀식을 이용하여 고불량 기준 셀을 선정하는 단계; 및
   상기 고불량 기준 셀의 불량 셀 개수보다 불량 셀 개수가 같거나 많은 셀 위치를 상기 관심 셀 위치로 선정하는 단계를 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
6. 제4 항에 있어서,
   불량 셀 개수를 기준으로 선정된 일부의 셀에 대한 셀 유사도의 평균인 상기 맵 유사도를, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계는,
   상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 판정 개수가 많은 순서로 중간의 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계;
   셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더함으로써 제1 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 뺌으로써 제2 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제1 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제2 기준 셀을 선정하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제2 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제1 기준 셀을 선정하는 단계; 및
   상기 저불량 제1 기준 셀의 불량 셀 개수와 상기 저불량 제2 기준 셀의 불량 셀 개수 사이의 불량 셀 개수를 가지는 셀 위치 모두를 상기 관심 셀 위치로 선정하는 단계를 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
7. 제4 항에 있어서,
   불량 셀 개수를 기준으로 선정된 일부의 셀에 대한 셀 유사도의 평균인 상기 맵 유사도를, 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계는,
   상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 셀 개수가 많은 순서로 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계;
   셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더하거나 뺌으로써 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀 중에서, 상기 변형 회귀식을 이용하여 고불량 기준 셀을 선정하는 단계; 및
   상기 고불량 기준 셀의 불량 셀 개수보다 불량 셀 개수가 같거나 많은 셀 모두를 고 불량계 셀으로 선정하는 단계
   상기 불량 샘플의 각 생산품의 전체 셀 중에서, 불량 판정 개수가 많은 순서로 중간의 기 지정된 개수의 셀을 선정하는 단계;
   셀의 불량 셀 개수의 순서를 X축, 불량 판정 개수를 Y축으로 하여, 상기 선정된 셀들의 선형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀들의 실제 불량 셀 개수와 상기 선형 회귀식에 의한 예측 불량 셀 개수 사이의 차이값을 연산하고, 상기 차이값들의 표준 편차를 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 더함으로써 제1 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선형 회귀식에 상기 표준 편차의 기 지정된 배수를 뺌으로써 제2 변형 회귀식을 연산하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제1 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제2 기준 셀을 선정하는 단계;
   상기 선정된 셀을 제외한 셀들 중, 상기 제2 변형 회귀식을 이용하여 저불량 제1 기준 셀을 선정하는 단계; 및
   상기 저불량 제1 기준 셀의 불량 셀 개수와 상기 저불량 제2 기준 셀의 불량 셀 개수 사이의 불량 셀 개수를 가지는 셀 모두를 저 불량계 셀으로 선정하는 단계; 및
   상기 고 불량계 셀과 저 불량계 셀을 제외한 모든 셀 위치를 상기 관심 셀 위치로 선정하는 단계를 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
8. 제1 항에 있어서,
   상기 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계는,
   상기 맵 유사도와 불량 점유율의 비율인 유사도비를 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 단계; 및
   상기 연산된 각 설비의 유사도비를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 단계를 포함하되,
   특정 설비에 대한 상기 불량 점유율은,
   상기 샘플 결함 맵의 전체 불량 셀 개수 중에서, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플의 생산품들에 포함된 불량 셀 개수의 비율인, 문제 설비 판정 방법.
9. 제8 항에 있어서,
   특정 설비에 대한 상기 불량 점유율은,
   상기 샘플 결함 맵 상의 상기 맵 유사도 연산에 반영되는 관심 셀 위치의 불량 셀 개수 중에서, 상기 특정 설비를 통과한 상기 불량 샘플의 생산품들의 상기 관심 셀 위치에 포함된 불량 셀 개수의 비율인, 문제 설비 판정 방법.
10. 제1 항에 있어서,
    샘플 선정 기준을 입력 받아, 생산품 검사 데이터에 포함된 각 생산품들의 검사 결과 정보에서 상기 불량 샘플에 포함될 생산품을 선정하는 단계를 더 포함하는, 문제 설비 판정 방법.
11. 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 과정과;
    상기 불량 샘플의 각 생산품이 통과한 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인 과정과;
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하는 과정과;
    각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 과정을 수행하되,
    상기 맵 유사도를 상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여 연산하는 과정은,
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 생산품의 각 셀 위치 별 셀 유사도를 연산하되, 상기 셀 유사도는 동일 위치의 셀에 대한 상기 샘플 결함 맵의 불량 셀 개수와 상기 설비 결함 맵의 불량 셀 개수 사이의 비율인 과정; 및
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는 과정을 포함하여 수행하는, 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
12. 복수의 셀(cell)으로 구획된 생산품의 집합인 불량 샘플의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 샘플 결함 맵을 생성하는 샘플 결함 맵 생성부;
    상기 불량 샘플의 생산품 통과 설비 중 적어도 하나에 대하여 설비 결함 맵을 생성하되, 특정 설비에 대한 상기 설비 결함 맵은 상기 불량 샘플의 생산품 중 상기 특정 설비를 통과한 생산품의 각 셀 별 결함 분포를 나타내는 것인, 설비 결함 맵 생성부; 및
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 샘플 결함 맵과 상기 설비 결함 맵 사이의 맵 유사도를 연산하고, 각 설비에 대한 상기 맵 유사도를 바탕으로 상기 불량 샘플에 대한 문제 설비를 판정하는 판정부를 포함하되,
    상기 판정부는,
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 상기 생산품의 각 셀 위치 별 셀 유사도를 연산하되, 상기 셀 유사도는 동일 위치의 셀에 대한 상기 샘플 결함 맵의 불량 셀 개수와 상기 설비 결함 맵의 불량 셀 개수 사이의 비율이며,
    상기 설비 결함 맵이 생성된 각각의 설비에 대하여, 적어도 일부 셀 위치의 셀 유사도들의 평균인 맵 유사도를 연산하는, 문제 설비 판정 장치.
13. 제12 항에 있어서,
    상기 설비는, 공정 식별자 및 설비 식별자의 결합으로 식별되는, 문제 설비 판정 장치.

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