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Yield prediction is important to manage semiconductor quality. Many researches with machine learning algorithms such as SVM (support vector machine) are conducted to predict yield precisely. However, yield prediction using SVM is hard because extremely imbalanced and big data are generated by final test procedure in semiconductor manufacturing process. Using SVM algorithm with imbalanced data sometimes cause unnecessary support vectors from major class because of unselected support vectors from minor class. So, decision boundary at target class can be overwhelmed by effect of observations in major class. For this reason, we propose a under-sampling method with minor class based SVM (MCSVM) which overcomes the limitations of ordinary SVM algorithm. MCSVM constructs the model that fixes some of data from minor class as support vectors, and they can be good samples representing the nature of target class. Several experimental studies with using the data sets from UCI and real manufacturing process represent that our proposed method performs better than existing sampling methods.
목차
1. 서론
2. MCSVM (Miner class based SVM)
3. 실험 및 결과분석
4. 결론 및 추후 연구
참고문헌
참고문헌 (31)
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1. [학술지(정기간행물)] - 안대웅 / 2009 / SSVM(Stepwise-Support Vector Machine)을 이용한 반도체 수율 예측 / 산업공학(IE interfaces) 22 (3) : 252 ~ 262
2. [단행본] - Akbani, R. / 2004 / In Machine Learning : ECML 2004 / Springer Berlin Heidelberg : 39 ~ 50
3. [인터넷자원] - Bache, K. / / Machine Learning Repository
4. [학술지(정기간행물)] - 백동현 / 2003 / 데이터마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측 / 지능정보연구 9 (1) : 157 ~ 177
5. [학술지(정기간행물)] - Barandela, R. / 2003 / Strategies for learning in class imbalance problems / Pattern Recognition 36 (3) : 849 ~ 851
2. [단행본] - Akbani, R. / 2004 / In Machine Learning : ECML 2004 / Springer Berlin Heidelberg : 39 ~ 50
3. [인터넷자원] - Bache, K. / / Machine Learning Repository
4. [학술지(정기간행물)] - 백동현 / 2003 / 데이터마이닝을 이용한 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측 / 지능정보연구 9 (1) : 157 ~ 177
5. [학술지(정기간행물)] - Barandela, R. / 2003 / Strategies for learning in class imbalance problems / Pattern Recognition 36 (3) : 849 ~ 851
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