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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 450 - 454 (5page)
- DOI
- https://doi.org/10.4313/JKEM.2018.31.7.450
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Because of the rapidly changing environment and high uncertainties, the semiconductor industry is in need ofappropriate forecasting technology. In particular, both the cost and time in the test process are increasing because theprocess becomes complicated and there are more factors to consider. In this paper, we propose a prediction model thatpredicts a final “good” or “bad” on the basis of preconditioning test data generated in the semiconductor test process.
The proposed prediction model solves the classification and regression problems that are often dealt with in thesemiconductor process and constructs a reliable prediction model. We also implemented a prediction model throughvarious machine learning algorithms. We compared the performance of the prediction models constructed through eachalgorithm. Actual data of the semiconductor test process was used for accurate prediction model construction andeffective test verification.
목차
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참고문헌 (14)
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REHA UZSOY / 1992 / A REVIEW OF PRODUCTION PLANNING AND SCHEDULING MODELS IN THE SEMICONDUCTOR INDUSTRY PART I: SYSTEM CHARACTERISTICS, PERFORMANCE EVALUATION AND PRODUCTION PLANNING / IIE Transactions 24(4):47~60
Xuejun Fan / 2008 / Interfacial Delamination Mechanisms During Soldering Reflow With Moisture Preconditioning / IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies 31(2):252~259
Varun Chandola / 2009 / Anomaly detection / ACM Computing Surveys 41(3):1~58
C. Chen / 2004 / University of California 110:1
P. Kang / 2006 / Int. Conf. Neural Inf. Process. 4232:837
Xuejun Fan / 2008 / Interfacial Delamination Mechanisms During Soldering Reflow With Moisture Preconditioning / IEEE Transactions on Components and Packaging Technologies 31(2):252~259
Varun Chandola / 2009 / Anomaly detection / ACM Computing Surveys 41(3):1~58
C. Chen / 2004 / University of California 110:1
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