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NTIS 바로가기반도체 제조가 복잡해지고 미세 공정 기술의 어려움이 증가되면서 새로운 종류의 웨이퍼 결함 맵이 출현하고 있다. 웨이퍼 결함 맵의 결함 패턴에 따라 생성 매커니즘이 다르기 때문에 결함의 참원인을 밝히기 위해서는 웨이퍼 맵을 자동으로 분류하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이미 알고 있는 주요 결함 패턴으로 웨이퍼 맵을 분류할 뿐 아니라, 미확인 결함 패턴도 감지해야 하는 오픈 셋 인식 문제를 다룬다. 우리가 제안하는 모델은 웨이퍼 맵의 이미지 분류를 위해 합성곱 신경망을 기본 분류기로 사용하는 일대일 방법의 앙상블 모델이다. 제안 모델은 결함 패턴별로 ...
As semiconductor manufacturing becomes more complicated and the difficulty of
microfabrication technology increases, new types of wafer defect maps are emerging. It is
important to classify the wafer map automatically to reveal the root cause of the defects
because the generation mechani...
저자 | 서민경 |
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학위수여기관 | 연세대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 산업공학과 |
지도교수 | 김창욱 |
발행연도 | 2019 |
총페이지 | viii, 53장 |
키워드 | 웨이퍼 맵 오픈 셋 인식 불량 결점 수 맵 합성곱 신경망 앙상블 지지 가중치 Wafer Map Open Set Recognition Failure Bit Count Map Convolutional Neural Network Ensemble Support Weight |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15302552&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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