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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 白埈杰
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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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.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 OPTICS를 이용한 특질 추출 82.1 셀 결점(Cell Defect) 82.2 OPTICS 10제 3 장 반도체 칩 품질 예측 모델 153.1 품질 예측 흐름도 153.2 데이터 전처리 173.3 특질 추출 193.4 예측 모델 20제 4 장 실험 계획 및 결과 224.1 실험 데이터 224.2 실험 성능 평가 234.3 실험 결과 25제 5 장 결론 및 추후 연구 30[참고 문헌] 32
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