반도체 FAB 클린룸 설비 배치 최적화 연구
Optimization of Semiconductor FAB Clean Room Layout
- 주제(키워드) 반도체 FAB , Facility Layout Problem
- 주제(DDC) 658.5
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 박상철
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 산업공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035364
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 반도체 FAB 초기 설계 단계에서 구조적 제약만을 활용하여 설비 배 치를 자동으로 생성하는 구조 제약 기반 설비 배치 알고리즘(SEPONE Algorithm)을 제안한다. 초기 단계에서는 공정 종류, 공법, 장비 포트 방향, 공 정 간 선후관계와 같은 운영 정보가 제공되지 않기 때문에, 기둥 위치, Clean Room 경계, Interbay, Intrabay, Service Area와 같은 도면 기반의 구조 정보 만으로 배치 가능 영역을 판단하는 알고리즘 개발이 필요하다. 제안 알고리즘은 기둥 제약과 Chase 최소 이격 기준을 고려한 Positioning Algorithm, Bay 내부에 설비를 배치하는 Nesting Algorithm으로 구성된다. Positioning Algorithm은 LR 및 LRLL 배치 패턴을 조합하여 기둥 간섭과 불필요한 Chase 확장을 최소화하고, Nesting Algorithm은 설비 크기, 서비스 영역, 장애물 위치를 고려하여 Bay 내부의 설비 수용 능력을 극대화한 다. Nesting Algorithm에서는 Greedy, Rule-Based, Genetic Algorithm을 적 용하여 배치 시 공간 활용도를 극대화하는 배치 전략에 대해서 비교, 분석하여 효과를 확인한다. SMAT2022 데이터셋을 활용한 실험 결과, 제안 알고리즘은 기존 Spine Configuration과 동일한 조건에서 약 32%의 면적 효율 개선을 달성하였으며, Intrabay 수는 기존 40개에서 44개로 증가하였다. 이는 Interbay, Intrabay, 설 비 치수, 기둥 간격 등 구조적 조건을 동일하게 유지한 상황에서도 제안 알고리 즘이 구조적 비효율을 효과적으로 제거하고 설비 밀도를 향상시킬 수 있음을 보 여준다. 주제어: 반도체 FAB, Facility Layout Problem (FLP), Unexpected-Area FLP, Multi-Objective Optimization, Simulation
more목차
제1장 서론 1
제1절 배경 1
제2절 기존 연구 3
제3절 문제 정의 6
제2장 방법론 8
제1절 제약 조건 정의 8
1. 구조적 제약 8
2. 설비 제약 13
제2절 제안 방법론 16
1. 방법론 개요 16
2. Positioning Algorithm 18
3. Nesting Algorithm 24
4. Evaluate Layout 28
제3장 실험 31
제1절 Algorithm 비교 실험 31
1. 실험 환경 31
2. 실험 결과 33
3. 실험 결과 해석 35
제2절 Layout 비교 실험 37
1. 실험 환경 37
2. 실험 결과 40
제4장 결론 42
Bibliography 44
Abstract 48
