본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

Analysis of LPC Data for Wafer Yield Improvement using a Combined Data Mining and Visualization Technique

Sun, Tien-Lung   Tsai, Chih-Cheng  
  • 초록

    Yield analysis and improvement is critical for IC manufacturing companies to reduce cost and remain competitive in the market. This paper uses a combined data mining and data visualization technique to extract useful information from data collected from a quality engineering engagement during IC manufacturing process called Lot In-line Process Control (LPC). The yield rates of lots are first classified into two categories: high and low, according to a threshold recommended by customers. Then a binary decision tree is generated from the input LPC data to find features that classify a subset of lots into the same class. Although rules collected from decision trees generated under different parameter settings provide useful guidelines to analyze the causing factors of low-yielding wafers, it is not easy to examine large number of rules represented in text or tabular format. To solve the rule interpretation problem, we display rules as polygonal lines in a N-dimensional data visualization scheme called parallel coordinates. The visual image enables users to quickly spot patterns that are difficult to be found by text reading. The combined data mining and data visualization approach provides process engineers a more subjective basis to study the causing factors of low-yielding wafers, in contrast to the more objective basis originally employed such as the domain knowledge and past experiences.


  • 주제어

    IC manufacturing .   data mining .   decision tree .   data visualization .   parallel coordinates.  

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • 원문이 없습니다.
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기