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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 白埈杰
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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Process control is essential to operate the semiconductor process efficiently. This paper consider fault classification of semiconductor based cyclic signal for process control. In general, process signal usually take the different pattern depending on some different cause of fault. If faults can be classified by cause of faults, it could improve the process control through a definite and rapid diagnosis. One of the most important thing is a finding definite diagnosis in fault classification, even-though it is classified several times. This paper proposes the method that one-class classifier classify fault causes as each classes. Hotelling T2 chart, kNNDD((k-Nearest Neighbor Data Description), Distance based Novelty Detection are used to perform the one-class classifier. PCA(Principal Component Analysis) is also used to reduce the data dimension because the length of process signal is too long generally. In experiment, it generates the data based real signal patterns from semiconductor process. The objective of this experiment is to compare between the proposed method, SVM(Support Vector Machine) and Neural Network. Most of the experiments'' results show that proposed method using Distance based Novelty Detection has a good performance in classification and diagnosis problems.
목차
제 1 장 서 론1.1 연구의 배경 및 목적1.2 논문의 구성제 2 장 단일 클래스 분류 알고리즘2.1 Hotelling‘s 관리도2.2 k-Nearest Neighbor Data Description2.3 Distance based Novelty Detection제 3 장 제안 방법3.1 주성분 분석을 이용한 특징추출3.2 단일 클래스 분류 기반 이상 분류 기법제 4 장 실험 및 결과분석4.1 실험 설계4.2 실험 결과제 5 장 결론 및 추후 연구[참고 문헌]
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