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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,972 - 2,976 (5page)
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In this paper, we propose a yield prediction method using design data and processing data. Key factors that affect the yield include the product"s unique characteristics (e.g. design) and their impact on the manufacturing process. Because the data of the two factors are static data and dynamic (time series) data, respectively, multi-modal learning is necessary. Additionally, it is an environment in which perfect control cannot be achieved during the production process, and if production continues, the yield will inevitably show average and variance. Therefore, the yield prediction problem should not be considered as a single numerical prediction, but rather as a problem of predicting production results at various points in time (i.e. multi-horizon) when production continues in the future, and using these to predict distribution. (i.e. multi-horizon forecasting) So, the proposed method was composed of learning multi-modal data and multi-horizon forecasting, and ultimately predict the distribution of the yield.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 생산 제품 및 수율 특성
Ⅲ. 제안하는 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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