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저자정보
김선우 (서울과학기술대학교) 최유진 (서울과학기술대학교) 남재원 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
277 - 281 (5page)

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As AI technology advances, the demand for high-capacity NAND flash memory has increased. Predicting defects is crucial for ensuring a stable supply of products. However, as the complexity of NAND structures grows, the variability in process parameters increases, making it impractical to measure every process due to the significant time and resources required. To address this challenge, we designed a system that machine learning for defect detection while incorporating engineers' decision-making. Using TCAD simulations, we extracted data and applied a tree model to predict z-interference phenomena in 3D NAND flash. Additionally, we utilized SHAP (Shapley Additive exPlanations) from explainable AI to support data-driven decision-making within the system.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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