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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 1,213 - 1,221 (9page)
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반도체 제조업은 제품의 초기 단계인 FAB 공정부터 출하 직전인 패키지(Package) 테스트 공정까지 수많은 파라미터에 의해 관리되고 많은 생산비용을 소비하는 산업이다. 복잡한 제조 공정에 의해 발생하는 생산비용을 절감하기 위해 제품의 품질 예측을 통한 제조 단계 최적화 및 테스트 시간을 단축하는 다양한 방법이 요구되고 있다. 품질 예측 정확도를 높이기 위해서는 방대한 데이터에서의 핵심 인자 추출이 필요하다. 본 연구는 프로브(Probe) 테스트 공정을 통과하여 조립된 칩(Chip)의 품질 예측 정확도 향상을 위해 셀 레벨(Cell Level) 데이터에 대해 밀도 기반 클러스터링(Density-based Clustering) 기법의 하나인 OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure)를 이용한 특질 추출(Feature Extraction) 방법을 제안한다. 정확한 품질 등급으로 분류된 칩들은 다원화된 최적화 제조 공정으로 진행되며 이는 생산비용의 절감 효과를 가져다줄 것으로 예상한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. OPTICS를 이용한 특질 추출
3. 반도체 칩 품질 예측 모
4. 실험계획 및 결과
5. 결론
Reference
참고문헌 (0)
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