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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 615 - 625 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.6.615
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Wafer testing is one of the key components of the semiconductor manufacturing process and aims to balance maximum production with the highest quality. However, there is a problem that it is difficult to preemptively respond to the changing environment due to the ultra-fine semiconductor process, the quality risk caused by the production of various products, and the lack of professional engineers. Therefore, in this work, we present a framework for determining the optimal set of wafer test items representing high defect wafer detection rates using machine learning models. The proposed framework applies an effective sampling methodology to solve category imbalances, mostly composed of good chips, and uses ensemble classification models and important feature selection methods to achieve high classification performance in a short time without direct wafer evaluation. We demonstrate the proposed methodology has a meaningful effectiveness on time reduction through classification accuracy and test item reduction using real DRAM chip datasets.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Ali, J., Khan, R., Ahmad, N., and Maqsood, I. (2012), Random forests and decision trees, International Journal of Computer Science Issues, 9(5), 272.
Baek, D. and Han, C. (2003), Application of data mining for improving and predicting yield in wafer fabrication system, Journal of Intelligence and Information Systems, 9(1), 157-177.
Baek, D. and Nam, J. (2002), Semiconductor yield improvement system using the data mining, Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society, 296-303.
Bekkar, M., Djemaa, H. K., and Alitouche, T. A. (2013), Evaluation measures for models assessment over imbalanced data sets, Journal of Information Engineering and Applications, 3(10).
Elkan, C. (2001), The foundations of cost-sensitive learning, International Joint Conference on Artificial Intelligence, 17(1), 973-978.
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