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저자정보
강유진 (전남대학교) 오준석 (전남대학교) 서은솔 (전남대학교) 박석민 (인하대학교) 이영우 (인하대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
3,053 - 3,059 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.3053

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반도체 메모리 기술의 지속적인 발전은 메모리 칩의 저장 용량을 크게 증가시켰지만, 동시에 제조 및 테스트 비용 증가, 소형화 및 고집적화로 인한 결함 발생 확률 증가와 같은 여러 문제를 초래했다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해, 전기 다이 분류 (EDS) 공정에서는 불량 셀을 예비 셀로 대체하는 RA(Redundancy Analysis) 알고리즘을 사용한다. 그러나 기존의 C 언어 기반 RA 프로세스는 칩의 복잡성이 증가함에 따라 테스트 시간이 길어지고 비용이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자, 과거 수리 데이터를 기반으로 합성곱 신경망(CNN)을 활용해 실패 비트맵을 학습하는 딥러닝 기반 수리 예측 모델을 제시하고, RA 알고리즘의 딥러닝 적용 가능성을 확인하였다.
#반도체 메모리 #RA 알고리즘 #딥러닝 #합성곱 신경망(CNN) #전기적 다이 분류 #Memory Devices #RA Algorithm #Deep Learning #Convolutional Neural Networks #Electrical Die Sorting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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