메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강희종 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제46권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
134 - 142 (9page)
DOI
10.7232/JKIIE.2020.46.2.134

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

반도체 계측 데이터 기반 군집화를 활용한 개선된 품질 예측 방법론
강희종 ,  백준걸 대한산업공학회지 2020.04 학술저널
계측 데이터 군집화 기반 개선된 반도체 품질 예측 실증 연구
강희종 産業經營工學科 2020.01 학위논문

2018

반도체 계측 데이터 기반 군집화를 적용한 개선된 품질 예측
강희종 ,  백준걸 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Various methods have been applied to guarantee and improve the quality of products in the semiconductor manufacturing. However, defects are becoming more various and difficult to control with product diversification and technology advancement. To ensure and improve the quality with productivity, this study predicted the final quality with actual semiconductor manufacturing data generated in each process of various characteristics. To improve the performance with practicality, failure occurrence environment and data characteristics should be considered. As the technology complexity increases, the defect frequently occurs with a same phenomenon but different root cause. Therefore, we proposed the system that divides defect types by characteristics and predict quality with unsupervised learning such as k-means and SOM (Self-Organized Map). The proposed method could provide an individual clue to improvements by clustering characteristics for defects. In addition, it showed verified applicability by improving performance about 4.4%p in AUC (Area Under the ROC Curve) and 6.8%p in partial AUC.
#Quality Prediction #Clustering #k-means #SOM #Semiconductor Manufacturing

목차

1. 서론
2. 군집화 적용 및 품질 예측
3. 데이터 및 성능 척도
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Aho, K., Derryberry, D., and Peterson, T. (2014), Model selection for ecologists : the worldviews of AIC and BIC, Ecological Society of America, Ecology, 95(3), 631-636. google schola Akaike, H. (1974), A New Look at the Statistical Model Identification, IEEE transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723. google schola Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., and Kegelmeyer, W. P. (2002), SMOTE : synthetic minority over-sampling technique, Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321-357. google schola Coughlin, T. (2018), A Solid-State Future, IEEE Consumer Electronics Magazine. google schola Fawcett, T. (2006), An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters, 27, 861-874. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

기계 건강 지표 구축을 위한 재구성 기반 이상 탐지
송승환 ,  황우영 ,  이유진 외 1명 대한산업공학회지 2022 .08
Two Phase Multivariate to Multivariate Time Series Forecasting Using Self-attention Convolutional Autoencoder and Temporal Convolutional Network
Woo Young Hwang ,  Jun-Geol Baek 대한산업공학회지 2022 .08
반도체 수준의 FMEDA 수행 방안
박병규 ,  주백수 ,  이승환 한국자동차공학회논문집 2021 .02
조선어 추측 문법의 심리 지표와 류형 —‘융’의 심리 류형론을 토대로
한향화 중국조선어문 2021 .01
IC 반도체 테스트 소켓용 전도성 니켈기(Ni-Based) 합금제조에 관한 연구
김인호 ,  김경식 ,  이태행 외 1명 한국자기학회지 2020 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-530-000534413