RISS 통합검색 - 학위논문 상세보기

RISS 이용권한
비용 구분	서비스 구분	개인로그인	기관로그인	소셜로그인	무로그인
무료	학위/학술논문	이용가능	이용가능	이용가능	이용가능
해외전자자료	이용가능 ※ 신분, 소속기관 IP에 따라 이용	이용가능	이용불가	이용불가
구독	비구독
24시간 이용	시간대별 이용
유료	국내학술논문	이용가능 ※ 자료제공 업체페이지 로그인 후 이용	이용가능 ※ 소속기관 구독자료 무료	이용가능 ※ 자료제공 업체페이지 로그인 후 이용	이용가능 ※ 자료제공 업체페이지 로그인 후 이용
문헌복사/도서대출	이용가능	이용불가	이용불가	이용불가
해외자료신청	이용가능	이용불가	이용불가	이용불가

RISS 자료 유형별 이용방법
자료유형명	안내
학위논문	학위취득을 위하여 제출된 석•박사 학위논문
학술논문	학술지에 투고된 논문
학술지	연구자의 학술논문을 게재한 잡지
단행본	한 권 한 권이 단독으로 간행되는 서적
연구보고서	연구결과를 보고하기 위해 제출하는 문서

복사/대출 이용방법-국내자료신청
구분	소속기관이용자	일반이용자
신청자료	학술지, 단행본 , 학위논문	단행본	학술지, 단행본 , 학위논문
발송방법	기관전송, 일반우편, 등기우편, 택배, 팩스	택배	등기우편, 택배
평균소요일수	1일~6일	2일~5일	2일~6일
신청비용	기본료 + 장당복사비	1건당 5,340원	기본료 4,670원부터
지불방법	후불	후불	선불
수령지	소속도서관	수령지 직접 기재
수령형태	인쇄물	실물도서	인쇄물
비고	선불 신청 가능	대출참여기관 이용자만 가능

복사/대출 이용방법-해외자료신청
구분	소속기관이용자	일반이용자
신청자료	학술지, 단행본	학술지, 단행본 , 학위논문	학술지, 단행본 , 학위논문
발송방법	Air-mail, EMS	기관전송	E-mail 직접전송
평균소요일수	7일~13일이상	3일~10일이상	3일~15일이상	3일~15일이상
신청비용	우편료(실비) + 장당복사비	기본료 + 장당복사비	기본료 6,000원~ 143,000원	기본료 6,000원~ 143,000원
지불방법	후불	후불	후불	선불
수령지	소속도서관	E-mail 직접전송
수령형태	인쇄물	파일 (pdf, tiff 등)
비고	NII참여기관 이용자만 가능	CALIS 참여기관 이용자만 가능	사서대행으로 신청

RISS 이용권한
이용자 구분	접속 방법	패키지 구독 여부	이용 방법
소속기관 이용자 (학교 소속)	① 교내 접속 ② RISS 로그인	구독하는 경우	24시간 이용
구독하지 않는 경우	오후 4시부터 익일 오전 9시까지 이용 (*ASC, BSC 2종 오후 5시부터 / Onju, LAWnB 2종 오후 6시부터 익일 오전 9시까지 이용)
예외 구독 필수 DB ScienceDirect, Wiley Online Library, JCR, O’Reilly Higher Education, PQDT Global
일반 이용자 (그 외)	① RISS 로그인	학술연구자 신분* (대학생, 대학원생, 교수, 대학직원, 대학사서, 연구원) * My RISS > 내정보 수정 > 소속기관/ 신분 등록 가능	- 24시간 무료 DB(23개 패키지) 이용 가능 - 시간대별(16시~09시) 무료 DB(17개 패키지) 이용 가능
학술연구자 신분이 아닌 경우 (일반회원, 공무원, 교사, 고등학생)	PAO, arXiv, CiNii, DOAJ, OAIster, Persée 이용 가능

자료유형
구분	내용
Academic Journals	연구자의 학술논문을 게재한 잡지
EBOOKs	한 권씩 단독으로 간행되는 서적
Dissertations	학위취득을 위하여 제출된 석•박사 학위논문
Conference materials	학회에서 발행되는 학술 회의자료
Reviews	비평 및 평론
Reports	과제 및 기록물

등재정보
등재구분	내용
SCI	미국 클래리베이트 애널리틱스(Clarivate Analytics)가 구축한 국제학술논문 데이터베이스로(Science Citation Index) 과학기술분야에 높게 평가된 학술지에 기재된 논문
SCIE	SCI확장판 (Science Citation Index Expanded)
SSCI	사회과학논문 인용색인(Social Science Citation Index)
A&HCI	예술 및 인문과학 논문 인용색인(Arts and Humanities Citation Index)
ESCI	기본 요건을 갖추었으나 피인용 영향도가 충분하지 않아 SCIE, SSCI, A&HCI에 아직 등재되지 않은 학술지
SCOPUS	엘스비어(Elsevier)출판사에서 제공하는 데이터베이스로 인용정보를 제공
KCI	한국연구재단에서 운영하는 인용 색인 및 데이터 베이스

반도체 제조공정에서 이미지화 한 웨이퍼 테스트 데이터의 기계 학습을 이용한 패키지 불량 예측 연구

저자 : 최준석

발행사항 : 서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2020

학위논문사항 : 학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 반도체디스플레이공학과 2020. 2

발행연도 : 2020

작성언어 : 한국어

주제어 : Wafer data pre-process ,Wafer Test ,Package Test ,Machine Learning ,CNN

발행국(도시) : 서울

기타서명 : Package fail prediction using machine learning with imaged wafer test data in semiconductor manufacturing

형태사항 : 33 p. : 삽화, 표 ; 30 cm

일반주기명 : 지도교수: 이지형
참고문헌 : p. 30-31

소장기관 :

성균관대학교 삼성학술정보관
성균관대학교 중앙학술정보관

서지정보 열기

원문보기

내보내기

내책장담기

한글로보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)
영어
한국어
번역

The production difficulty of the DRAM devices is rapidly increasing due to integration process complexity and growth of the low power devices such as mobile application. These difficulties also affect product testing and yield analysis. In this study, we propose a precise way of predicting the package level yield using machine learning of imaged wafer data. We found the relationship between the wafer test data and package yield. It covered data pre-processing, feature selection and we verified the relevant data to derive an optimized relationship and the actual production process applied. There are over 200 measurement data in one chip of the wafer.
The conventional way takes a long time since engineers have to investigate and judge the data themselves in order to find the causes of the failure. This leads to significant chip loss as well as man power loss in mass production. It is suggested to image a lot of data through a pre-processing process in this study. It is planning to predict package yields through machine learning of variety of data that is imaged. It is the first attempt to predict package yields through machine learning by imaging wafer data. CNN, which is easy to analyze images, was used as a machine learning tool.

번역결과

한글번역보기는 자동번역 서비스로 원문과 일부 불일치할 수 있으며, 번역물과 관련하여 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.

국문 초록 (Abstract)
한국어
영어
번역

반도체 산업에서 Integration process는 점점 복잡해지고, Mobile application과 같은 저 전력 소자의 성장이 가속화되는 것에 따라 DRAM Device의 생산 난이도는 더욱 급속히 어려워지고 있다. 이와 같은 어려움은 제품을 Test하는 것과 수율 분석 나아가 제품의 양산 화에도 큰 영향을 미친다.
이 연구에서는 이미지화 된 Wafer level test data의 기계 학습을 이용하여 Package Level Test 및 신뢰성 Test 불량을 예측하는 방법을 제안한다. Wafer level test에서 1개의 Chip에는 약 200개 이상의 측정 Data가 존재한다. 기존 방식은 엔지니어가 불량의 원인을 찾기 위해 Data 자체를 조사하고 판단해야 했다. 이는 대량 생산 시 심각한 인력과 시간의 손실을 야기한다.
우리는 Wafer level test data의 전 처리 과정을 통해 많은 양의 data를 이미지화 하고, 이 이미지 기반의 기계 학습을 통해 신뢰성 Test 불량을 예측하였다. 본 연구는 Wafer level test data를 이미지화 한 후 기계 학습을 통해 신뢰성 불량을 예측하려는 첫 번째 시도이다. 기계 학습 tool로는 이미지 내 패턴 분석의 용이성이 높은 CNN을 사용하였다.

번역결과

한글번역보기는 자동번역 서비스로 원문과 일부 불일치할 수 있으며, 번역물과 관련하여 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.

1. 서론 1
2. 반도체 공정 Test 절차 4
2.1 반도체 불량의 유형과 Bath-tub 4
2.2 Wafer level test 8
2.3 Package level test 10
2.4 신뢰성 test 13
2.5 Package 불량 예측을 위한 기존 연구 14
2.6 반도체 불량 분석에 ML을 이용한 기존 연구 16
3. 불량 예측을 위한 방법론 제안 및 검증 20
3.1 Package 불량의 선정 22
3.2 Image generation from wafer level test data 24
3.3 Network selection 26
3.4 Machine learning 정합성 분석 28
4. 결론 29
5. 참고문헌 30
6. ABSTRACT 32

이 자료를 본 이용자가 본 자료

나만을 위한 추천 자료

RISS란?

RISS 개요

우리의 목표

RISS 자료

주제별 최신 인기논문

내추천논문

RISS 이용권한

내 추천논문 이용방법

MYRISS > 내추천논문에서 확인 가능합니다.

1. 관심키워드

2. 관심 학술지

즐겨 찾는 해외 DB를 등록할 수 있습니다.

RISS 자료 유형별 이용방법

1. 학위논문 : 원문보기 무료 이용

2. 국내 학술논문

3. 해외 학술논문

4. 학술지

5. 단행본

6. 연구보고서

복사/대출 이용방법

이용방법

소속기관 이용자

일반 이용자

국내자료신청

해외자료신청

해외전자정보 복사신청

해외전자자료 이용방법

자료유형 안내

등재정보 안내

상세검색

구분	소속기관이용자		일반이용자
구분	복사	대출	복사
신청자료	학술지, 단행본 , 학위논문	단행본	학술지, 단행본 , 학위논문
발송방법	기관전송, 일반우편, 등기우편, 택배, 팩스	택배	등기우편, 택배
평균소요일수	1일~6일	2일~5일	2일~6일
신청비용	기본료 + 장당복사비	1건당 5,340원	기본료 4,670원부터
지불방법	후불	후불	선불
수령지	소속도서관		수령지 직접 기재
수령형태	인쇄물	실물도서	인쇄물
비고	선불 신청 가능	대출참여기관 이용자만 가능

구분	소속기관이용자			일반이용자
구분	NII 일본대학소장자료	CALIS 중국대학소장자료	EDDS 해외논문구매대행	EDDS 해외논문구매대행
신청자료	학술지, 단행본		학술지, 단행본 , 학위논문	학술지, 단행본 , 학위논문
발송방법	Air-mail, EMS	기관전송		E-mail 직접전송
평균소요일수	7일~13일이상	3일~10일이상	3일~15일이상	3일~15일이상
신청비용	우편료(실비) + 장당복사비	기본료 + 장당복사비	기본료 6,000원~ 143,000원	기본료 6,000원~ 143,000원
지불방법	후불	후불	후불	선불
수령지	소속도서관			E-mail 직접전송
수령형태	인쇄물			파일 (pdf, tiff 등)
비고	NII참여기관 이용자만 가능	CALIS 참여기관 이용자만 가능	사서대행으로 신청