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학술 7 특별구두세션 : PA. 포스터세션 1 ; 데이터마이닝 알고리즘을 이용한 수율 예측 방법론: 반도체 산업 적용사례
남완식 ( Wan Sik Nam ),김성범 ( Seoung Bum Kim ) 한국품질경영학회 2014 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2014 No.2
1. 목적 · 반도체 산업에서 제품 제조 공정 가상계측 변수를 이용하여 데이터마이닝 알고리즘을 사용하여 웨이퍼 수율의 고수율, 저수율을 구분하는 방법론 제시. 2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 · 가상계측 데이터 진처리를 통한 변수선택 및 이상치 탐지. · SMOTE 알고리즘을 통한 데이터 불균형 문제 해결. · 데이터마이닝 분류 기법을 사용한 수율 예측 모델 구축. · 반도체 웨이퍼 수율의 고수율, 저수율 구분 방법론 제시. 3. 연구결과 · 반도체 제조 공정 가상계측 변수를 이용한 웨이퍼 단위 수율 분류 예측 방법론 제시. 4. 실무적 시사점 · 반도체 제품 제조 공정 단계에서 제품의 품질 상태를 고수율, 저수율로 구분함으로써 생산성 향상에 기여 함. 또한 고수율, 저수율로 구분된 제품을 분석하여 최적의 제조 공정 조건을 찾으므로 제조 공정 능력 향상 가능함. 5. 독창성/ 가치 · 반도체 제조 공정 가상계측 변수를 이용한 웨이퍼 단위 제품 수율 예측 방법론 제시. · 품질 경영 관점에서 반도체 제조 공정 가상계측의 또 다른 활용 역할 제시.
반도체 제조 가상계측 공정변수를 이용한 웨이퍼 수율 예측 방법론
남완식(Wan Sik Nam),김성범(Seoung Bum Kim) 대한산업공학회 2014 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2014 No.11
Yield prediction is one of the most important topics in semiconductor manufacturing. Especiall y, for a fast-changing environment of the semiconductor industry, efficient forecasting techniq ues are required. In this study, we propose a procedure to predict wafer yield using classificat ion algorithms. The proposed procedure addresses imbalance problems frequently encountered in semiconductor processes so as to construct reliable prediction models. The effectiveness and applicability of the proposed procedure was demonstrated through a real data from a leading semiconductor industry in South Korea.