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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전남대학교 Chonnam National University |
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연구책임자 | 정영선 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-11 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900025490 |
과제고유번호 | 1711059526 |
사업명 | 개인기초연구(미래부) |
DB 구축일자 | 2020-08-29 |
키워드 | 반도체 웨이퍼.불확실성.웨이블릿.고차원 데이터.기계학습.DRAM. |
연구개요
본 연구에서는 빅데이터 분석을 기반으로 하는 DRAM (Dynamic Random Access Memory) 웨이퍼의 불량 칩 패턴을 탐지/분석할 수 있는 검사 시스템 알고리즘을 개발하고자 한다. 반도체 웨이퍼 데이터를 활용한 기존의 연구들은 주로 플래시 메모리 웨이퍼를 대상으로 이루어졌다. 하지만 모바일 기기의 대량 생산으로 DRAM 웨이퍼의 수요가 급등하며 DRAM 웨이퍼의 검사 시스템 알고리즘 개발이 요구되고 있다. 실제 생산되고 있는 웨이퍼를 살펴보면 하나의 웨이퍼 맵에 여러 개의 불량패턴이 혼재되어 있는 경우
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