엔지닉 반도체 데이터 분석 3기 1일차

반도체에서 사용되는 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보고자 엔지닉에서 주관하는 반도체 데이터 분석 스터디에 참여했다. 기본적인 내용은 고등학교 때 배운 통계 부분이고, 추가적인 용어와 사용방법에 대해 알아봤다.

학습 내용

wafer를 검사할 때 성질이 바뀔 수 있으므로, 표본집단을 통해 반도체 데이터 분석을 진행한다.

또한 모든 wafer를 검사하는 것은 시간, 비용적으로 비효율적이다.

이후 중심 위치, 산포에 대한 용어들에 알아봤다.

이때 산포를 통해 불량품을 검수한다. 3시그마 내에 있을 확률이 약 99%인데, 이는 우리가 생각하기보다 높은 확률이다. 반도체에서는 6시그마 이내, 즉 5억개 내에 1개 정도의 불량품이 있도록 설계하는 것을 목표로 한다.

마지막으로 모집단이 아닌 표준집단을 분석할 때 사용되는 용어와 수식에 대해 알아봤다.