KR100721611B1

KR100721611B1 - 데이터베이스 시스템 구축 방법

Info

Publication number: KR100721611B1
Application number: KR1020050073083A
Authority: KR
Inventors: 김두용; 조현찬; 김광선; 조중근
Original assignee: 김두용; 조현찬; 김광선; 조중근
Priority date: 2005-08-10
Filing date: 2005-08-10
Publication date: 2007-05-25
Also published as: KR20070018409A

Abstract

본 발명은 데이터베이스 구축방법에 관한 것이다. 다수의 공정으로 이루어진 시스템에서 시스템의 특정 공정이 변할 경우에도 해당 공정의 중요한 속성(ATTRIBUTE)들인 속성 A1, A2, …, An을 효과적으로 데이터베이스화 하여, 일관성 있고 논리적인 데이터베이스를 구축하는 방법에 있어서, 데이터베이스를 구축하고자 하는 시스템의 보편적인 주요 특징들을 다수의 엔티티(entity) ENTITY_1, ENTITY_2, …, ENTITY_M로 설정하는 단계; 상기 설정 뒤 ENTITY_1에 대해 다수의 하위 개념의 엔티티들을 ENTITY_1의 속성들에 해당하는 ENTITY_11, ENTITY_12, …, ENTITY_1L로 설정하는 단계; 및 상기 ENTITY_1의 하위 엔티티의 설정 뒤 ENTITY_1에 대해서와 같은 방식으로 ENTITY_2부터 ENTITY_M까지 차례로 각각의 하위 개념의 특성들을 다수개의 속성들로 설정하여 각각 별도의 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하여 이루어지는 것이 본 발명에 따른 데이터베이스 시스템 구축방법의 특징이다.

본 발명을 반도체 약액 공급 장치와 관련된 공정간의 상호 관계를 이용한 최적화된 데이터베이스를 구축하는 경우를 포함하여 여러가지 분야에 적용할 수 있다. 그리고 다수의 공정으로 이루어진 시스템에서 어떤 공정의 변화가 일어나도 종래에 비해 데이터베이스 관리가 용이하고, 각 공정마다 분산되어 있는 데이터베이스를 쉽게 통합할 수 있다. 그리고 중복된 데이터에 의한 메모리 낭비를 최소화할 수 있으며, 데이터의 일관성을 유지하기가 용이하고, 효과적인 데이터 처리가 가능 하여 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 아울러 본 발명에 의하면 효율적 데이터베이스 구성을 통해 전체 시스템 성능 향상에 기여할 수 있으며, 또한, 본 발명에 의해 구축된 데이터베이스는 약액 공급 제어 장치의 실시간 모니터링 시스템을 구축하는데 필요한 데이터베이스로 활용될 수 있다. 또한 본 발명에 의해 구축된 데이터베이스 시스템은 공정 상호간에 유기적인 관계(relation)를 효율적으로 갖고 있는 것이 특징이다.

반도체, 데이터베이스, 약액, 웨이퍼, 엔티티, 세정, 제조공정.

Description

데이터베이스 시스템 구축 방법{A method for building a database system}

도 1은 본 발명에 따른 데이터베이스 시스템 구축 방법의 흐름도이고,

도 2는 도 1의 방법에 따라 구축된 반도체 약액 공급장치를 위한 최적화된 데이터베이스 시스템의 구성 예시도이다.

본 발명은 데이터베이스 시스템 구축 방법에 대한 것이다. 특히 반도체 제조 공정 가운데 하나인 반도체 약액 공급장치를 위한 최적화된 데이터베이스 시스템의 구축에 관한 것이다. 하지만 본 발명의 데이터베이스 시스템 구축 방법은 예시한 반도체 약액 공급장치용 데이터베이스 시스템뿐만 아니라 일반적인 데이터베이스 시스템의 구축에도 적용가능한 기술이다.

일반적으로, 반도체 제조 공정은 재료가 되는 실리콘 웨이퍼의 불순물을 제거하기 위한 전공정과 웨이퍼에 패턴을 형성해 인화, 칩으로 만드는 후공정으로 나누어진다. 이 중 전공정과 관련하여, 최근 IC 회로선폭이 기존 미크론(㎛)에서 나노미터(㎚) 수준으로 전환되고, 웨이퍼 면적이 200㎜에서 300㎜로 확대되는 추세에 따라 반도체 웨이퍼 표면 오염에 따른 수율(yield) 개선이 시급한 과제로 떠오르고 있다.

이에 따라 관련 장비들이 기존의 여러 장의 웨이퍼를 동시에 처리하는 배치타입이 아닌, 한 장씩 처리하는 싱글타입으로 전환하는 추세이고, 현재 차세대 300mm 웨이퍼의 제조장비로서 에칭, 클리닝 및 웨이퍼 재생에 사용되며 웨이퍼의 앞면과 뒷면을 동시에 처리할 수 있는 본체와 약액공급장치로 구성된 제품이 반도체 장비 제조업체들에 의하여 출시되고 있다.

이러한 장비를 사용하는 반도체 공정을 효율적으로 관리하기 위해서는 공정에 필요한 컴퓨터를 설치하여 관련 데이터를 전달받아 공정을 운영하고 필요한 데이터를 수집하여야 한다. 현재 각 공정들 간에 효율적인 데이터 전송을 위해 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 컴퓨터 통신망을 사용하고 있고, 각 반도체 장비는 데이터를 저장하고 관리하기 위해 필요한 공정에 데이터베이스를 구축하고 운영하고 있다.

그러나, 각 공정에서 현재 사용하고 있는 데이터베이스는 공정 상호간에 유기적인 관계(relation)를 효율적으로 갖고 있지 않은 실정이다. 따라서 이러한 유기적인 관계가 부족한 이유로 각각의 다수 개의 독립된 데이터베이스는 컴퓨터 메모리 자원의 낭비를 초래하고 있으며 컴퓨터들이 필요한 데이터를 읽고 쓰는 데이터의 양이 많아질수 있으므로 전체 시스템의 데이터 처리 속도를 저하시킬 수 있다.

또한, 데이터베이스를 구성하는데 각 공정들 사이에 존재하는 관계들을 충분히 고려하여 데이터베이스를 설계하지 못한 까닭으로 데이터베이스에 저장된 데이 터는 단순한 형태의 데이터로서 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 가공하기가 쉽지 않으며 데이터베이스 상호간에 데이터들이 효율적으로 공유되고 있지 못하다.

이렇게 최적화 되지 못한 데이터베이스로 인해 효율적으로 데이터베이스를 관리하기가 매우 어렵게 되어 데이터베이스 내에 존재하는 데이터들의 중복 현상이 나타날 수 있으며 이러한 현상으로 인해 단순한 저장 공간의 낭비 뿐 아니라 반도체 공정 전반에 걸친 프로세스 시간에 좋지 않은 영향을 줄 수 있다.

본 발명은 상기와 같은 종래 데이터베이스 시스템 구축 방법의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서 특정 시스템에 최적화된 데이터베이스를 구축할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히 본 발명은 반도체 약액 공급 장치와 관련된 공정간의 상호 관계를 이용하여 최적화된 데이터베이스를 구축하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 데이터베이스 시스템 구축방법의 흐름도이고, 도 2는 도 1의 방법에 따라 구축된 반도체 약액 공급장치를 위한 최적화된 데이터베이스 시스템의 구성예시도이다.

일반적으로 시스템의 특정 공정이 변할 경우에도 해당 공정의 중요한 속성(ATTRIBUTE)들인 속성 A1, A2, …, An을 효과적으로 데이터베이스화 하여, 일관성 있고 논리적인 데이터베이스를 구축할 필요성이 있다. 따라서 본 발명에서는 이를 위해 먼저 데이터베이스를 구축하고자 하는 특정 시스템의 보편적인 주요 특징들을 엔티티(entity) ENTITY_1, ENTITY_2, …, ENTITY_M로 설정한다(S10).

이후 ENTITY_1의 하위 개념의 엔티티 ENTITY_11, ENTITY_12, …, ENTITY_1L을 설정한다(S20). 즉 이 시스템의 ENTITY_1의 하위 개념의 특성들을 ENTITY_11, ENTITY_12, …, ENTITY_1L와 같은 속성들로 설정하여 데이터베이스에 저장한다. 같은 방식으로 ENTITY_2부터 ENTITY_M까지 차례로 각각의 하위 개념의 특성들을 다수개의 속성들로 설정하여 데이터베이스에 저장한다(S30).

상기 엔티티들의 데이터는 각각 ENTITY_1, ENTITY_2, …, ENTITY_M 데이터의 순서대로 각 엔티티에 대응되는 별도의 독립된 데이터베이스에 저장된다.

이때 상기 상위 ENTITY들인 ENTITY_1, ENTITY_2, …, ENTITY_M을 각각 특정 시스템상의 하나의 공정에 매칭시키는 것이 바람직하며 이때 각 ENTITY 상호간에 유기적인 관계(relation)를 갖도록 구성하는 것이 바람직하다.

이렇게 함으로써 상기 다수 개의 독립된 데이터베이스의 메모리 자원의 낭비를 막을 수 있고, 이로 인해 컴퓨터들이 이들 데이터베이스로부터 필요한 데이터를 읽고 쓰는 데이터의 양이 줄어들므로 전체 데이터베이스 시스템의 데이터 처리 속도가 크게 향상된다.

또한, 본 발명에서는 데이터베이스를 구성할 때 각각의 상위 엔티티 사이에 존재하는 관계들을 충분히 고려하여 데이터베이스를 설계한다. 따라서 각각의 데이터베이스에 저장된 데이터를 가공하여 필요한 정보를 얻는 것이 용이해져서 각 데이터베이스 상호간에 데이터들을 효율적으로 공유할 수 있다.

이처럼 본 발명에서는 데이터베이스가 최적화 되어 데이터베이스를 효율적으 로 관리하기가 쉬우며 또한 데이터베이스 내에 존재하는 데이터들의 중복을 막을 수 있다. 따라서 저장 공간의 낭비를 막을 수 있고 각 엔티티 전반에 걸친 프로세스 시간이 단축된다.

< 바람직한 일 실시예 - 약액 공급 장치용 데이터베이스 구축>

상기한 바와 같은 본 발명의 데이터베이스 구축방법을 반도체 제조 공정에서 사용되는 약액 공급장치용 데이터베이스를 구축하는 데에 적용하는 실시예를 들어 본 발명의 효용성에 대해 설명하기로 한다.

1. ENTITY 설정

데이터베이스에서 약액 공급 장치의 보편적인 특징들을 주요 엔티티로 설정한다. 본 실시예에서 주요 엔티티로서는 약액부분의 CHEMICAL ENTITY, 프로세스부분의 SUPPLY_PROCESS_UNIT ENTITY, 약액분사의 NOZZLE ENTITY를 설정하는 것이 바람직하다. 그 이유는 시스템 공정이 변할 경우에도 약액 공정에서 중요한 속성(ATTRIBUTE)인 온도, 농도, 유량, 압력 등을 효과적으로 데이터베이스화 하며, 일관성 있고 논리적인 데이터베이스를 구축하기 위함이다.

가. CHEMICAL 엔티티

CHEMICAL 엔티티는 약액 공급장치의 공정과 관련하여 최하위 개념의 엔티티로서 약액 공급 장치에 공급되는 각 약액들의 유량, 압력값의 데이터들과 약액들의 특성을 속성들로 설정하고 시간별로 데이터베이스화 하여 저장한다. 다음은 CHEMICAL 엔티티의 속성들을 나타낸다.

(1) EVENT_DATE : 시간별로 들어오는 약액들의 시간

(2) CHEMICAL_NO : 각 약액들의 번호

(3) CHEMICAL_NAME : 각 약액들의 이름

(4) CHEMICAL_KIND : 각 약액들의 종류와 특성

(5) CHEMICAL_PRESSURE : 약액 제어 장치에 들어오는 압력 값

(6) CHEMICAL_FLOW : 약액 제어 장치에 들어오는 유량 값

(7) EXHAUST : 배기 약액 종류. ACID DRAIN, ALKALI DRAIN, 시수 DRAIN이 있음.

(8) SUPPLY_UNIT_NO : SUPPLY_PROCESS_UNIT의 MODULE별 번호

나. SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티

SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티는 SUPPLY_PROCESS_UNIT의 특성과 고유데이터 값, 농도, 온도 데이터를 데이터베이스화 하여 저장한다. 다음은 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티의 속성들을 나타낸다.

(1) EVENT_DATE : 시간별로 들어오는 약액들의 시간

(2) TANK_NO : 현 SUPPLY_PROCESS_UNIT인 TANK의 번호

(3) TANK_NAME : TANK의 이름과 특성

(4) TANK_TEMPERATURE : TANK의 온도 값

(5) TANK_PRESSURE : TANK의 압력 값

(6) TANK_DENSITY : TANK의 농도 값

(7) TANK_RATE : TANK의 농도의 비율

(8) TANK_FLOW : TANK의 유량 값

(9) LINE_NO : TANK에서 OUTPUT되며 공급되어지는 LINE의 번호

다. NOZZLE 엔티티

NOZZLE 엔티티는 각 CHAMBER에서 분사될 때의 온도와 압력 데이터를 데이터베이스화 하여 저장한다. 다음은 NOZZLE 엔티티의 속성들을 나타낸다.

(1) EVENT_DATE : 시간별로 들어오는 약액들의 시간

(2) NOZZLE_NO : 각 NOZZLE의 번호

(3) NOZZLE_NAME : NOZZLE의 이름과 특성

(4) PROCESS_TIME : 분사되어지는 시간

(5) NOZZLE_PRESSURE : NOZZLE에서 분사될 때의 압력 값

(6) NOZZLE_TEMPERATURE : NOZZLE에서 분사될 때의 온도 값

(7) FRONT_NOZZLE_FLOW : FRONT 되어질 때의 유량 값

(8) BACK_NOZZLE_FLOW : BACK 되어질 때의 유량 값

(9) DRAIN : DRAIN 여부

(10) RECYCLE : RECYCLE 여부

(11) PROCESS_UNIT_NO : CHAMBER UNIT의 번호

라. SUPPLY 엔티티

SUPPLY 엔티티는 약액이 SUPPLY_PROCESS_UNIT에 공급되어지기 전의 데이터를 데이터베이스화 하여 저장한다. SUPPLY 엔티티는 CHEMICAL 엔티티와 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티를 SUPPLY_UNIT_NO와 TANK_NO를 통하여 연계시킨다. 시스템 공정에 따라서 모듈이 설정되고 설정된 모듈에 따라 SUPPLY_PROCESS_UNIT의 공정 순서를 설정한다. 다음은 SUPPLY 엔티티의 속성들을 나타낸다.

(1) EVENT_DATE : 시 간별로 들어오는 약액들의 시간

(2) CHEMICAL_NO : CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 각 약액들의 번호

(3) SUPPLY_UNIT_NO : 공정에 따른 SUPPLY_PROCESS_UNIT의 모듈별 번호

(4) SUPPLY_TEMPERATURE : CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 온도 값

(5) SUPPLY_PRESSURE : CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 압력 값

(6) SUPPLY_FLOW : CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 유량 값

(7) TANK_NO : 약액이 SUPPLY_PROCESS_UNIT에 공급되어지는 TANK의 번호

마. LINE 엔티티

LINE 엔티티는 SUPPLY_PROCESS_UNIT 공정부터 NOZZLE 공정의 약액 공급 전까지의 데이터를 데이터베이스화 하여 저장한다. LINE 엔티티는 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티와 NOZZLE 엔티티를 LINE_NO와 NOZZLE_NO를 통하여 연계시킨다. 그리고 각 HEATER의 온도 값과 LINE에서 순환, 분개 여부를 구분지어 데이터베이스화 하여 저 장한다. 다음은 LINE 엔티티의 속성들을 나타낸다.

(1) EVENT_DATE : 시간별로 들어오는 약액들의 시간

(2) LINE_NO : 각 LINE들의 번호

(3) LINE_DRAIN : LINE의 DRAIN의 여부

(4) LINE_NAME : LINE의 이름과 특성

(5) LINE_CYCLE: LINE의 순환여부

(6) LINE_HEATER : 각 HEATER의 온도 값

(7) LINE_PRESSURE : LINE의 압력 값

(8) LINE_TEMPERATURE : LINE의 온도 값

(9) NOZZLE_NO : 약액이 공급되어지는 NOZZLE 번호

상기 엔티티들을 데이터 흐름으로 분석하면 초기 약액 데이터, 공급 약액 데이터, PROCESS 데이터, LINE 데이터, NOZZLE 데이터의 순서로 공정 데이터 흐름이 각 데이터베이스에 저장되는 것을 알 수 있다.

본 발명에 따른 반도체 약액 공급 장치용 데이터베이스에서는 공정 흐름을 데이터 흐름과 일치시켰기 때문에 시스템 효율성과 속도 처리 능력이 향상된다. 그리고 ERROR 체크(경고)로 데이터의 이상 유무를 실시간으로 쉽게 알 수 있다. 이 뿐만 아니라 본 발명에 의해 구축된 데이터베이스에서는 ERROR 경로를 시스템 공정 흐름에 맞추어 빠르고 쉽게 찾아 모니터링 하므로 시스템 성능이 향상된다.

또한 본 발명에서는 공정 흐름에 맞추어 약액 공급 장치의 데이터베이스 엔티티를 구성하여 장치의 종류에 관계없이 일반적으로 사용될 수 있는 엔티티가 사용되었기 때문에 어떠한 약액 공급장치에도 적용될 수 있다.

따라서 이러한 효율적인 데이터베이스에 의해 어떤 공정의 변화가 일어나도 종래에 비해 데이터베이스 관리가 용이하고, 각 공정마다 분산되어 있는 데이터베이스를 쉽게 통합할 수 있다. 그리고 중복된 데이터에 의한 메모리 낭비를 최소화할 수 있으며, 데이터의 일관성을 유지하기가 용이하고, 효과적인 데이터 처리가 가능하여 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 아울러 본 발명에 의하면 효율적 데이터베이스 구성을 통해 전체 시스템 성능 향상에 기여할 수 있으며, 또한, 본 발명에 의해 구축된 데이터베이스는 약액 공급 제어 장치의 실시간 모니터링 시스템을 구축하는데 필요한 데이터베이스로 활용될 수 있다.

또한 본 발명에 의해 구축된 데이터베이스 시스템은 공정 상호간에 유기적인 관계(relation)를 효율적으로 갖고 있다.

Claims

다수의 공정으로 이루어진 시스템에서 시스템의 특정 공정이 변할 경우에도 해당 공정의 중요한 속성(ATTRIBUTE)들인 속성 A1, A2, …, An을 효과적으로 데이터베이스화 하여, 일관성 있고 논리적인 데이터베이스를 구축하는 방법에 있어서,

반도체 제조 공정 중에 사용되는 반도체 약액 공급장치에 대해, 데이터베이스를 구축하고자 하는 반도체 약액 공급장치의 보편적인 주요 특징들을 다수의 엔티티(entity) CHEMICAL 엔티티, SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티, SUPPLY 엔티티, LINE 엔티티 및 NOZZLE 엔티티로 설정하는 단계;

상기 엔티티들 중 어느 하나의 엔티티를 ENTITY_1이라고 할때, ENTITY_1의 속성들에 해당하는 다수의 하위 개념의 엔티티들을 ENTITY_11, ENTITY_12, …, ENTITY_1L로 설정하는 단계; 및

상기 ENTITY_1의 하위 엔티티의 설정 뒤 ENTITY_1에 대해서와 같은 방식으로 나머지 엔티티들에 대해 차례로 각각의 하위 개념의 특성들을 다수개의 속성들로 설정하여 각각 별도의 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하고,

상기 CHEMICAL 엔티티는 반도체 약액 공급 장치에 공급되어지는 각 약액들의 유량, 압력값의 데이터들과 약액들의 특성을 속성들로 설정하고 시간별로 저장하며,

상기 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티는 UNIT의 특성과 고유데이터 값, 농도, 온도 데이터를 저장하고,

상기 NOZZLE 엔티티는 각 CHAMBER에서 분사될 때의 온도와 압력 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 1 항에 있어서, 상기 엔티티들 CHEMICAL 엔티티, SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티, SUPPLY 엔티티, LINE 엔티티 및 NOZZLE 엔티티의 데이터는 각각 CHEMICAL 엔티티, SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티, SUPPLY 엔티티, LINE 엔티티 및 NOZZLE 엔티티 데이터의 순서대로 각 엔티티에 대응되는 별도의 독립된 데이터베이스에 저장되는 것이 특징인, 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 1 항에 있어서, 상기 상위 ENTITY들인 CHEMICAL 엔티티, SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티, SUPPLY 엔티티, LINE 엔티티 및 NOZZLE 엔티티를 각각 상기 반도체 약액 공급장치 상의 다수의 공정들 가운데 하나의 공정에 매칭시키고 이들 각 ENTITY는 상호간에 유기적인 관계(relation)를 갖는 것이 특징인, 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 1 항에 있어서, 상기 각각의 데이터베이스에 저장된 데이터를 가공하여 필요한 정보를 얻는 것이 용이하고 각 데이터베이스 상호간에 데이터들을 효율적으로 공유하기 위해 상기 각각의 상위 엔티티들 CHEMICAL 엔티티, SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티, SUPPLY 엔티티, LINE 엔티티 및 NOZZLE 엔티티 사이에 존재하는 관계들을 반영하여 상기 데이터베이스를 구축하는 것이 특징인, 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 1 항 내지 제 4 항 가운데 어느 한 항에 있어서,

상기 SUPPLY 엔티티는 약액이 SUPPLY_PROCESS_UNIT에 공급되어지기 전의 데이터를 저장하며 CHEMICAL 엔티티와 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티를 연계시키며,

상기 LINE 엔티티는 SUPPLY_PROCESS_UNIT 공정부터 NOZZLE 공정의 약액 공급 전까지의 데이터를 저장하며 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티와 NOZZLE 엔티티를 연계시키는 것이 특징인, 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 5 항에 있어서, 상기 CHEMICAL 엔티티는

시간별로 들어오는 약액들의 시간을 저장하는 EVENT_DATE;

각 약액들의 번호를 나타내는 CHEMICAN_NO;

각 약액들의 이름을 나타내는 CHEMICAL_NAME;

각 약액들의 종류와 특성을 나타내는 CHEMICAL_KIND;

약액 제어 장치에 들어오는 압력 값을 나타내는 CHEMICAL_PRESSURE;

약액 제어 장치에 들어오는 유량 값을 나타내는 CHEMICAL_FLOW;

ACID DRAIN, ALKALI DRAIN, 시수 DRAIN을 포함하는 약액 배기; 및

SUPPLY_PROCESS_UNIT의 MODULE별 번호를 나타내는 SUPPLY_UNIT_NO 속성들로 이루어지며,

상기 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티는,

시간별로 들어오는 약액들의 시간을 저장하는 EVENT_DATE;

현 SUPPLY_PROCESS_UNIT인 TANK의 번호를 나타내는 TANK_NO;

TANK의 이름과 특성을 나타내는 TANK_NAME;

TANK의 온도 값을 나타내는 TANK_TEMPERATURE;

TANK의 압력 값을 나타내는 TANK_PRESSURE;

TANK의 농도 값을 나타내는 TANK_DENSITY;

TANK의 농도의 비율을 나타내는 TANK_RATE;

TANK의 유량 값을 나타내는 TANK_FLOW; 및

TANK에서 OUTPUT되며 공급되어지는 LINE의 번호를 나타내는 LINE_NO 속성들로 이루어지며,

상기 NOZZLE 엔티티는,

시간별로 들어오는 약액들의 시간을 저장하는 EVENT_DATE;

각 NOZZLE의 번호를 나타내는 NOZZLE_NO;

NOZZLE의 이름과 특성을 나타내는 NOZZLE_NAME;

분사되어지는 시간을 나타내는 PROCESS_TIME;

NOZZLE에서 분사될 때의 압력 값을 나타내는 NOZZLE_PRESSURE;

NOZZLE에서 분사될 때의 온도 값을 나타내는 NOZZLE_TEMPERATURE;

FRONT 되어질 때의 유량 값을 나타내는 FRONT_NOZZLE_FLOW;

BACK 되어질 때의 유량 값을 나타내는 BACK_NOZZLE_FLOW;

DRAIN 여부를 나타내는 DRAIN;

RECYCLE 여부를 나타내는 RECYCLE; 및

CHAMBER UNIT의 번호를 나타내는 PROCESS_UNIT_NO 속성들로 이루어지며,

상기 SUPPLY 엔티티는,

시간별로 들어오는 약액들의 시간을 저장하는 EVENT_DATE;

CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 각 약액들의 번호를 나타내는 CHEMICAL_NO;

공정에 따른 SUPPLY_PROCESS_UNIT의 모듈별 번호를 나타내는 SUPPLY_UNIT_NO;

CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 온도 값을 나타내는 SUPPLY_TEMPERATURE;

CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 압력 값을 나타내는 SUPPLY_PRESSURE;

CHEMICAL 엔티티에서 들어오는 약액의 유량 값을 나타내는 SUPPLY_FLOW; 및

약액이 SUPPLY_PROCESS_UNIT에 공급되어지는 TANK의 번호를 나타내는 TANK_NO 속성들로 이루어지며,

상기 LINE 엔티티는,

시간별로 들어오는 약액들의 시간을 저장하는 EVENT_DATE;

각 LINE들의 번호를 나타내는 LINE_NO;

LINE의 DRAIN의 여부를 나타내는 LINE_DRAIN;

LINE의 이름과 특성을 나타내는 LINE_NAME;

LINE의 순환여부를 나타내는 LINE_CYCLE;

각 HEATER의 온도 값을 나타내는 LINE_HEATER;

LINE의 압력 값을 나타내는 LINE_PRESSURE;

LINE의 온도 값을 나타내는 LINE_TEMPERATURE; 및

약액이 공급되어지는 NOZZLE 번호를 나타내는 NOZZLE_NO 속성들로 이루어지는 것이 특징인, 데이터베이스 시스템 구축방법.
제 6 항에 있어서, 상기 SUPPLY 엔티티는 상기 SUPPLY_UNIT_NO와 상기 TANK_NO를 통하여 상기 CHEMICAL 엔티티와 상기 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티를 연계시키고, 상기 LINE 엔티티는 상기 LINE_NO와 상기 NOZZLE_NO를 통하여 상기 SUPPLY_PROCESS_UNIT 엔티티와 상기 NOZZLE 엔티티를 연계시키는 것을 특징으로 하는, 데이터베이스 시스템 구축방법.