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윤태환 (광운대학교) 박재현 (광운대학교) 박현호 (광운대학교) 이상헌 (광운대학교) 정한울 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
167 - 170 (4page)

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In this paper, machine learning based failure boundary training for yield estimation of embedded memory is proposed. The proposed approach can improve the previous failure boundary based method in aspect of efficient boundary searching strategy, it is implemented with SVM. The demonstration is performed with 7nm FinFET technology, ASAP7 PDK is used. In comparison with BMC, the proposed method estimates the failure probability with 6.89% relative error, but can reduce the computational cost 150 times. In addition, when estimate extremely low probability, the required training data for failure boundary doesn’t increased.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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