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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전남대학교 Chonnam National University |
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연구책임자 | 정영선 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200013198 |
과제고유번호 | 1711139173 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-18 |
키워드 | 반도체 웨이퍼.불량패턴.분류 방법론.센서 데이터.기계학습.Semiconductor Wafer.Defect Pattern.Classification Method.Sensor Data.Machine Learning. |
ㅇ 연구개요
본 연구에서는 불확실한 데이터 기반 다중 FBT(fail bit test)을 활용하여 반도체 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 웨이퍼의 불량 칩 패턴을 탐지/분석할 수 있는 방법론을 개발하였다. 또한, 다양한 응용분야에서 수집한 센서 데이터를 활용하여 시스템의 이상여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였다. 세부적으로 1) 불확실한 데이터 변수 간의 상관관계를 고려하는 나이프 베이즈 분류모형을 개발함. 또한 다중 센서 데이터 기반 화재 조기 경보 시스템을 위한 방법론 개발함; 2) 노름
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