[논문 리뷰] Parametric Yield Analysis of Mems via Statistical Methods

Shyam Praveen Vudathu, Kishore K. Duganapalli외 3명|ArXiv.org|2007. 11. 21.

Manufacturing Process and Optimization참고 문헌 7인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 MEMS 제조 과정에서 발생하는 공정 변동으로 인한 성능 열화 문제를 해결하기 위해 통계적 방법론을 제안한다. 집적회로 설계에서 유래한 최악의 경우 분석 원리를 응용하여, 통계 모델링과 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 모델 기반 접근법을 도입함으로써, 공정 변동 영향을 정량화함으로써 미세소자에서의 설계 내구성과 신뢰성을 향상시킨다.

ABSTRACT

This paper considers a developing theory on the effects of inevitable process variations during the fabrication of MEMS and other microsystems. The effects on the performance and design yield of the microsystems devices are analyzed and presented. A novel methodology in the design cycle of MEMS and other microsystems is briefly introduced. This paper describes the initial steps of this methodology that is aimed at counteracting the parametric variations in the product cycle of microsystems. It is based on a concept of worst-case analysis that has proven successful in the parent IC technology. Issues ranging from the level of abstraction of the microsystem models to the availability of such models are addressed

연구 동기 및 목표

• MEMS 제조 과정에서 발생하는 매개변수 변동이 장치 성능을 열화시키고 수율을 감소시키는 문제를 해결하기 위해.
• 통계 분석을 MEMS 설계 사이클에 통합하기 위한 체계적인 방법론을 개발하기 위해.
• 집적회로에서 검증된 최악의 경우 분석 기법을 고유한 공정 변동성을 지닌 마이크로시스템에 적응하여 적용하기 위해.
• 매개변수 변동이 시스템 수준 성능에 미치는 영향을 정량화하여 설계 내구성을 향상시키기 위해.
• 공정 변동 하에서 마이크로시스템 행동을 통계적으로 모델링하여 수율을 조기에 예측할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 집적회로 설계에서 유래한 최악의 경우 분석 개념을 MEMS에 적용하여 매개변수 변동 영향을 중점적으로 다룬다.
• 다양한 추상화 수준에서 마이크로시스템 행동의 통계 모델을 개발하여 공정 변동 영향을 포괄한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 매개변수 변동을 시스템 모델을 통해 전파하고 성능 분포를 평가한다.
• 평균, 분산, 수율 확률과 같은 통계 지표를 사용하여 설계 내구성을 평가한다.
• 모델 가용성 및 추상화 수준 고려 사항을 수율 분석 프레임워크에 통합한다.
• DTIP 2006 회의의 사례 연구를 활용하여 방법론을 검증하였으며, 실용적 구현 가능성을 입증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MEMS 제조 과정에서의 공정 변동은 장치 성능과 설계 수율에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 매개변수 변동 하에서 MEMS 수율을 정확히 예측하기 위해 통계 모델링이 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 집적회로 설계에서 검증된 최악의 경우 분석 원리가 더 높은 차원의 매개변수 공간을 지닌 MEMS에 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ4 신뢰할 수 있는 수율 예측을 위해 마이크로시스템에서 어느 정도의 모델 추상화 수준이 충분한가?
• RQ5 통계적 수율 분석은 MEMS 설계 사이클의 조기에 어떻게 통합될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 통계적 방법론은 MEMS 장치의 공정 변동으로 인한 수율 열화를 효과적으로 예측한다.
• 통계 모델과 함께 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하면 성능 분포 및 수율 확률을 정확하게 추정할 수 있다.
• 집적회로에서의 최악의 경우 분석 원리는 마이크로시스템의 복잡성에 적절히 적응함으로써 MEMS로 이식 가능하다.
• 이 방법은 후속 제조 단계에서 발생하는 고비용 실패를 줄이기 위해 조기 설계 평가를 지원한다.
• 모델 추상화 수준과 가용성은 수율 예측의 정확성과 실현 가능성에 영향을 미치는 핵심 요소이다.
• 실제 MEMS 설계 환경에서의 사례 연구를 통해 방법론의 실용적 적용 가능성이 입증되었으며, 산업 현장에서의 적용 가능성을 입증하였다.