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임계 영역을 이용한 자동차 IC의 테스트 품질 향상

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글/RON PRESS, A TECHNOLOGY ENABLEMENT DIRECTOR AT MENTOR, A SIEMENS BUSINESS

반도체 업체들이 빠르게 성장하고 있는 자동차용 IC 시장에서 경쟁하려면 설계 흐름 전반에 새로이 나타나고 있는 문제들을 해결해야 한다. DFT 엔지니어는 제로 DPPM(백만 단위당 결함 수)이라는 ISO 26262 목표를 달성하기 위해 셀 인식, 인터커넥트, 셀간 브리지(셀 인접)와 같은 새로운 테스트 패턴 유형을 채택하고 있다. 하지만 적용할 패턴의 유형을 선택하고 커버리지 목표를 설정하는 전통적인 방법으로는 품질, 테스트 시간 및 테스트 비용을 제대로 개선할 수 없다.

각각 고착결함 및 천이결함 모델을 대상으로 하는 정적 패턴과 동적 패턴의 테스트 커버리지 목표는 일반적으로 검출되는 결함의 비율을 기반으로 한다. 이러한 목표는 업체마다 다르며, 적절한 목표를 결정하기 위해서는 수 년간의 양산 불량 데이터가 필요할 때가 많다. 회사가 새로운 결함 모델을 추가해야 할 경우, 그 대상은 완전한 결함 목록을 기반으로 하는 테스트 커버리지와는 전혀 다를 수 있다. 예를 들어, 잠재적인 모든 브리지 결함에 대한 테스트 커버리지를 목표로 한다면 그 대상 목록은 엄청나게 커질 수 있다. 모든 브리지 결함의 99퍼센트까지 감지할 수도 있겠지만, 가장 가능성이 높은 브리지 수백 개를 놓칠 수 있다. DPPM을 낮추기 위해서는 발생 가능성이 가장 높은 브리지의 부분집합을 선택하는 것이 보다 효과적이다.

최근의 방법은 검출된 고장이나 결함의 개수를 고장이나 결함의 총 개수로 나눔으로써 테스트 커버리지 별로 패턴을 선택하는 것이다. 하지만 이렇게 계산된 테스트 커버리지는 개별적인 고장의 제조결함 발생 확률과는 아무런 관련이 없으므로 이 방법으로는 사실상 최적의 패턴 집합을 생성할 수 없다. 이로 인해 테스트 패턴 세트가 지나치게 커지며, 테스트 시간이 필요 이상으로 길어지고, IC 품질 추정의 신뢰도가 저하된다. 이는 오늘날 직면하고 있는 현실적이고도 일반적인 문제로서, 자동차용 IC의 DPPM 요건을 충족시키는 데 있어서 특히 우려되고 있다.

테스트 지표로서의 임계 영역

이 문제에 대한 새로운 접근방법은 업계를 선도하고 있는 반도체 업체들과 긴밀하게 협업해 개발한 것으로서, 물리적 결함 발생 가능성을 토대로 패턴 값 평가치를 측정한다. 패턴에 의해 검출되는 결함과 관련이 있는 총 임계 영역(TCA)을 계산하는 것이다. 즉, 먼저 임계 영역을 토대로 결함 발생 가능성을 알아낸 다음에, 검출된 결함을 고려하여 다양한 패턴 세트를 분류함으로써 가장 효과적으로 적용할 수 있는 패턴을 선택할 수 있는 것이다.

TCA는 패턴이 DPM에 미치는 영향을 평가하기 위한 공통 지표를 제공한다. 이를 이용해 패턴을 분류하거나 정렬하여 가장 낮은 DPPM을 달성할 수 있다. TCA를 사용하면 새로운 결함 모델을 겨냥한 패턴을 혼합해 보다 효과적인 패턴 세트를 만들 수 있다. 이는 원래의 패턴 세트와 동일한 수의 패턴으로도 가능하다. 전체 패턴 세트로부터 이들의 물리적 결함 검출 기능을 토대로 가장 효과적인 패턴을 선택하거나 분류할 수 있다.

임계 영역은 설계 레이아웃 내의 영역으로서, 특정한 물리적 결함이 설계에 고장을 일으킬 수 있는 가능성을 결정한다(그림 1). TCA는 두 커넥터 사이에 있는 단락이나 연결부 개로의 개별적인 임계 영역을 모두 합친 것으로서, 해당 스폿 크기의 발생 확률에 따라 가중치가 부여된다. TCA 커버리지는 단순히 결함 수만을 세는 것이 아니라 결함 발생 가능성을 고려하여 모든 결함 모델에 대해 일관된 측정지표를 제공한다.

[그림 1] 두 네트 사이에 있는 브리지의 총 임계영역 계산 방법

TCA 값은 물리적 레이아웃 정보를 이용해 계산된다. 사용자 정의 결함 모델(UDFM) 파일에는 각 결함 유형(셀 내부, 브리지, 개로, 셀 인접)의 모델이 저장된다. 셀 인식 또는 자동차 등급 ATPG의 사용자라면 UDFM 파일이 친숙할 것이다. UDFM 파일은 테스트 패턴을 생성하기 위해 ATPG 툴에 입력되며, 이를 이용해 레이아웃 인식 및 셀 인식 고장진단 작업을 수행할 수 있다. TCA 결함 데이터가 포함된 UDFM 파일을 ATPG 툴에서 읽으면 이를 패턴에 적용하여 가장 높은 값의 TCA로부터 가장 낮은 값의 TCA에 이르기까지 분류할 수 있다.

TCA 사용시의 특징은 다음과 같다.

• 가장 효과적인 패턴의 선택

• 패턴 유형 및 커버리지 목표 선택

• 새로운 패턴 유형의 효과 확인

• 결함 검출 가능성에 따른 패턴 값 등급화

• 패턴의 자동 분류 및 선택

• ATPG 실행에서 다수의 결함 모델을 대상으로 하여 보다 작은 패턴 세트 생성

칩의 디지털 로직 부분에 있는 모든 결함의 총 임계 영역을 상용 ATPG 툴에서 계산할 수 있게 된 것은 이번이 처음이다. TCA를 사용해 자동차용 IC에 가장 효과적이고 효율적인 테스트 패턴을 작성하면 디바이스가 ISO 26262 품질 지침에 부응하고 시장 경쟁력을 갖추도록 할 수 있다. 

leekh@seminet.co.kr
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