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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.1
- 수록면
- 99 - 109 (11page)
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Negative binomial yield model for semiconductor manufacturing consists of two parameters which are the average number of defects per die and the clustering parameter. Estimating the clustering parameter is quite complex because the parameter has not clear closed form. In this paper, a Bayesian approach using Markov Chain Monte Carlo is proposed to estimate the clustering parameter. To find an appropriate estimation method for the clustering parameter, two typical estimators, the method of moments estimator and the maximum likelihood estimator, and the proposed Bayesian estimator are compared with respect to the mean absolute deviation between the real yield and the estimated yield. Experimental results show that both the proposed Bayesian estimator and the maximum likelihood estimator have excellent performance and the choice of method depends on the purpose of use.
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참고문헌 (17)
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Andrieu, C. / 2003 / An introduction to MCMC for machine learning / Machine Learning 50 : 5 ~ 43
Bae, S. J. / 2007 / Yield prediction via spatial modeling of clustered defect counts across a wafer map / IIE Transactions 39 : 1073 ~ 1083
Congdon, P. / 2005 / Bayesian Models for Categorical Data / Wiley
Cunningham, J. A. / 1990 / The use of evaluation of yield models in integrated circuit manufacturing / IEEE Transactions on Semiconductor Engineering 3 (2) : 60 ~ 71
Geman, S. / 1984 / Stochastic relaxation, Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6 (6) :
Bae, S. J. / 2007 / Yield prediction via spatial modeling of clustered defect counts across a wafer map / IIE Transactions 39 : 1073 ~ 1083
Congdon, P. / 2005 / Bayesian Models for Categorical Data / Wiley
Cunningham, J. A. / 1990 / The use of evaluation of yield models in integrated circuit manufacturing / IEEE Transactions on Semiconductor Engineering 3 (2) : 60 ~ 71
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