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한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.15, No.1
발행연도
2008.3
수록면
243 - 260 (18page)

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To prevent low yields in the semiconductor industry is crucial to the success of that industry. However, to prevent low yields is difficult because of too many factors to affect yield variation and their complex relation in the semiconductor manufacturing process. This study presents a new efficient detection methodology for detecting abnormal yields including high and low yields, which can forecast the yield level of a production unit (namely a lot) based on yield-related feature variables' behaviors. In the methodology, we use C5.0 to identify the yield-related feature variables that are the combination of correlated process variables associated with yield, use SOM (Self-Organizing Map) neural networks to extract and classify significant patterns of past abnormal yield lots and finally use C5.0 to generate classification rules for detecting abnormal yield lot. We illustrate the effectiveness of our methodology using a semiconductor manufacturing company’s field data.
#Abnormal Yield #C5.0 #Self-Organizing Map #Semiconductor Manufacturing Process

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 수율 특성변수 기반의 이상수율 Lot 검출
4. 실험적 연구
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (17)

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1. [단행본] - 배도선 / 1996 / 최신 통계적 품질관리 / 영지문화사 google schola 2. [학술대회논문] - 백동현 / 2002 / 반도체 일관가공 공정의 수율개선 및 예측을 위한 데이터마이닝 기 법과 OLAP의 활용 / 한국경영정보학회 춘계학술대회 google schola 3. [학위논문] - 이영수 / 1997 / Production planning in semiconductor wafer fabrication considering variable cycle times / 석사 / 포항공과 대학교 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Ciciani, B. / 1991 / A Markov Chain-Based Yield Formula for VLSI Fault-Tolerant Chips / IEEE Transactions on Computer-Aided Design 10 (2) : 252 ~ 259 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Crosier, R.B. / 1988 / Multivariate Generalizations of Cumulative Sum Quality-control Schemes / Technometrics 30 : 539 ~ 549 google schola

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