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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기현 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제40권 제3호
발행연도
2014.6
수록면
257 - 266 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2015

셀 레벨에서의 OPTICS 기반 특질 추출을 이용한 칩 품질 예측
김기현 産業經營工學科 2015.01 학위논문

2014

셀 레벨에서의 OPTICS 기반 특질 추출을 이용한 칩 품질 예측
김기현 ,  백준걸 대한산업공학회지 2014.06 학술저널

2013

셀 레벨에서의 OPTICS 기반 특질 추출을 이용한 칩 품질 예측
김기현 ,  백준걸 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2013.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The semiconductor manufacturing industry is managed by a number of parameters from the FAB which is the initial step of production to package test which is the final step of production. Various methods for prediction for the quality and yield are required to reduce the production costs caused by a complicated manufacturing process. In order to increase the accuracy of quality prediction, we have to extract the significant features from the large amount of data. In this study, we propose the method for extracting feature from the cell level data of probe test process using OPTICS which is one of the density-based clustering to improve the prediction accuracy of the quality of the assembled chips that will be placed in a package test. Two features extracted by using OPTICS are used as input variables of quality prediction model because of having position information of the cell defect. The package test progress for chips classified to the correct quality grade by performing the improved prediction method is expected to bring the effect of reducing production costs.
#Cell Defect #Cell Level #Feature Extraction #OPTICS #Quality Prediction

목차

1. 서론
2. OPTICS를 이용한 특질 추출
3. 반도체 칩 품질 예측 모델
4. 실험계획 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 안대웅 / 2009 / SSVM(Stepwise-Support Vector Machine)을 이용한 반도체 수율 예측 / 산업공학(IE interfaces) 22 (3) : 252 ~ 262 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김기현 / 2014 / 셀 레벨에서의 OPTICS 기반 특질 추출을 이용한 칩 품질 예측 / 대한산업공학회지 40 (3) : 257 ~ 266 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - Bae, K-J. / 1995 / Technology trend about large memory products test / the magazine of the IEEK 22 (12) : 1420 ~ 1430 google schola 4. [기타자료] - Baek, D.-H. / 2002 / Semiconductor yield improvement system using the data mining / IE interfaces, 2002 single issue : 293 ~ 300 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Chien, C. F. / 2007 / Data mining for yield enhancement in semiconductor manufacturing and an empirical study / Expert Systems with Applications 33 (1) : 192 ~ 198 google schola

이 논문의 저자 정보

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