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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안대웅 (하이닉스반도체) 고효헌 (고려대학교) 김지현 (광운대학교) 백준걸 (고려대학교) 김성식 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 산업공학 (IE interfaces) 산업공학 (IE interfaces) 제22권 제3호
발행연도
2009.9
수록면
252 - 262 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

SSVM(Stepwise-Support Vector Machine)을 이용한 반도체 수율 예측
안대웅 ,  고효헌 ,  김지현 외 2명 산업공학 (IE interfaces) 2009.09 학술저널
단계적 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 반도체 제조공정에서의 최종검사 공정 수율 예측 방법론
안대웅 ,  고효헌 ,  백준걸 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2009.05 학술대회자료
단계적 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 반도체 제조공정에서의 최종검사 공정 수율 예측 방법론
안대웅 ,  고효헌 ,  백준걸 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2009.05 학술대회자료

초록· 키워드

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It is crucial to prevent low yields in the semiconductor industry. Since many factors affect variation in yield and they are deeply related, preventing low yield is difficult. There have been substantial researches in the field of yield prediction. Many researchers had used the statistical methods. Many studies have shown that artificial neural network (ANN) achieved better performance than traditional statistical methods. However, despite ANN’s superior performance some problems such as over-fitting and poor explanatory power arise. In order to overcome these limitations, a relatively new machine learning technique, support vector machine (SVM), is introduced to classify the yield. SVM is simple enough to be analyzed mathematically, and it leads to high performances in practical applications. This study presents a new efficient classification methodology, Stepwise-SVM (SSVM), for detecting high and low yields. SSVM is step-by-step adjustment of parameters to be precisely the classification for actual high and low yield lot. The objective of this paper is to examine the feasibility of SVM and SSVM in the yield classification. The experimental results show that SVM and SSVM provides a promising alternative to yield classification for the field data.
#support vector machine #semiconductor yield classification #semiconductor manufacturing process

목차

1. 서론
2. 본론
3. 실험계획 및 결과분석
4. 결론 및 추후연구
참고문헌

참고문헌 (0)

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