개요
'90 년대 후반기에 들어서 세계 반도체 시장은 급격한 변화를 겪고 있다. 기존 업체의 대규모 설비 증설과 신규 업체들의 연이은 시장 진입에 의한 DRAM의 공급 과잉으로 더욱 치열한 가격 경쟁을 벌이게 되는 등 위기 의식이 고조되고 있는 현실이다. 이에 따라 반도체 디바이스의 회로 패턴은 미세화, 고집적화가 그리고 생산 현장에 있어서는 보다 높은 생산 수율이 요구되고 있다. 현재 약 440 여개에 이르는 단위 공정을 갖는 16메가 DRAM은 각 생산 공정이 끝나는 즉시 계측 공정을 통하여 엄격한 품질 관리를 실시한다. 이러한 품질관리를 통하여 불량률을 낮추고 높은 수율을 목표로 한다. 현재 반도체 산업현장에서는 이탈이 발생하였을 경우 숙련된 엔지니어의 판단에 전적으로 의존하고 있다. 그러나 현재 우리나라 반도체 생산현장에서 숙련된 엔지니어의 수는 극히 부족한 상태이므로 이들에 의한 이탈처리에는 많은 어려움이 존재한다. 특히 이들의 부재시, 혹은 아직 숙련되지 않은 엔지니어가 이탈처리를 관리할 경우 많은 판단착오를 일으키기 쉽다. 그러므로 이를 방지하기 위하여 전문가 시스템의 도입이 필수적이다. 즉 숙련 엔지니어의 지식을 지식 베이스(Knowledge Base)화하고 이를 바탕으로 Rule을 구성한 후 추론엔진을 구축하면 숙련 엔지니어에 대한 의존도가 낮아지고 이탈처리 관리가 매우 수월하게 된다. 따라서 본 연구에서는 숙련 엔지니어의 지식을 최대한 도출하여 지식 베이스를 구축하고 최적의 Rule을 구성하여 추론 결과가 최대한 숙련 엔지니어의 판단에 근접하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 빠른 이탈처리, 엔지니어의 판단착오 방지, 미숙련 엔지니어의 이탈처리 관리 등의 효과를 얻고 궁극적으로는 높은 수율을 얻고자 한다.
상세 안내
이 기술은 전기·전자 반도체 분야에 속하며, 세부 분류는 기타 반도체입니다. 기술 개발 상태는 기술개발완료이고, 이전 여부는 미이전입니다. 희망 거래방식은 라이센스이며, 이전 조건은 협의 후 결정입니다. 기술 상세 설명은 다음과 같습니다. '90 년대 후반기에 들어서 세계 반도체 시장은 급격한 변화를 겪고 있다. 기존 업체의 대규모 설비 증설과 신규 업체들의 연이은 시장 진입에 의한 DRAM의 공급 과잉으로 더욱 치열한 가격 경쟁을 벌이게 되는 등 위기 의식이 고조되고 있는 현실이다. 이에 따라 반도체 디바이스의 회로 패턴은 미세화, 고집적화가 그리고 생산 현장에 있어서는 보다 높은 생산 수율이 요구되고 있다. 현재 약 440 여개에 이르는 단위 공정을 갖는 16메가 DRAM은 각 생산 공정이 끝나는 즉시 계측 공정을 통하여 엄격한 품질 관리를 실시한다. 이러한 품질관리를 통하여 불량률을 낮추고 높은 수율을 목표로 한다. 현재 반도체 산업현장에서는 이탈이 발생하였을 경우 숙련된 엔지니어의 판단에 전적으로 의존하고 있다. 그러나 현재 우리나라 반도체 생산현장에서 숙련된 엔지니어의 수는 극히 부족한 상태이므로 이들에 의한 이탈처리에는 많은 어려움이 존재한다. 특히 이들의 부재시, 혹은 아직 숙련되지 않은 엔지니어가 이탈처리를 관리할 경우 많은 판단착오를 일으키기 쉽다. 그러므로 이를 방지하기 위하여 전문가 시스템의 도입이 필수적이다. 즉 숙련 엔지니어의 지식을 지식 베이스(Knowledge Base)화하고 이를 바탕으로 Rule을 구성한 후 추론엔진을 구축하면 숙련 엔지니어에 대한 의존도가 낮아지고 이탈처리 관리가 매우 수월하게 된다. 따라서 본 연구에서는 숙련 엔지니어의 지식을 최대한 도출하여 지식 베이스를 구축하고 최적의 Rule을 구성하여 추론 결과가 최대한 숙련 엔지니어의 판단에 근접하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 빠른 이탈처리, 엔지니어의 판단착오 방지, 미숙련 엔지니어의 이탈처리 관리 등의 효과를 얻고 궁극적으로는 높은 수율을 얻고자 한다.
상세 내용
기술 상세설명
'90 년대 후반기에 들어서 세계 반도체 시장은 급격한 변화를 겪고 있다. 기존 업체의 대규모 설비 증설과 신규 업체들의 연이은 시장 진입에 의한 DRAM의 공급 과잉으로 더욱 치열한 가격 경쟁을 벌이게 되는 등 위기 의식이 고조되고 있는 현실이다. 이에 따라 반도체 디바이스의 회로 패턴은 미세화, 고집적화가 그리고 생산 현장에 있어서는 보다 높은 생산 수율이 요구되고 있다. 현재 약 440 여개에 이르는 단위 공정을 갖는 16메가 DRAM은 각 생산 공정이 끝나는 즉시 계측 공정을 통하여 엄격한 품질 관리를 실시한다. 이러한 품질관리를 통하여 불량률을 낮추고 높은 수율을 목표로 한다. 현재 반도체 산업현장에서는 이탈이 발생하였을 경우 숙련된 엔지니어의 판단에 전적으로 의존하고 있다. 그러나 현재 우리나라 반도체 생산현장에서 숙련된 엔지니어의 수는 극히 부족한 상태이므로 이들에 의한 이탈처리에는 많은 어려움이 존재한다. 특히 이들의 부재시, 혹은 아직 숙련되지 않은 엔지니어가 이탈처리를 관리할 경우 많은 판단착오를 일으키기 쉽다. 그러므로 이를 방지하기 위하여 전문가 시스템의 도입이 필수적이다. 즉 숙련 엔지니어의 지식을 지식 베이스(Knowledge Base)화하고 이를 바탕으로 Rule을 구성한 후 추론엔진을 구축하면 숙련 엔지니어에 대한 의존도가 낮아지고 이탈처리 관리가 매우 수월하게 된다. 따라서 본 연구에서는 숙련 엔지니어의 지식을 최대한 도출하여 지식 베이스를 구축하고 최적의 Rule을 구성하여 추론 결과가 최대한 숙련 엔지니어의 판단에 근접하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 빠른 이탈처리, 엔지니어의 판단착오 방지, 미숙련 엔지니어의 이탈처리 관리 등의 효과를 얻고 궁극적으로는 높은 수율을 얻고자 한다.
주요 항목
기술 정보, 이렇게 활용하세요
신기술 도입이나 사업화를 검토하는 중소기업은 이 기술의 분야·이전 조건을 확인해 R&D 부담을 줄이고 기술이전 협력을 추진하는 데 활용할 수 있습니다. 기술 도입·이전·사업화를 검토하는 중소기업이 참고하는 기술 정보입니다. 보유·도입 가능 기술의 분야와 조건을 파악해 R&D·사업화 전략에 활용됩니다.
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자주 묻는 질문
기술시장 거래정보는 어떻게 활용하나요?
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데이터 출처와 신뢰도는 어떻게 되나요?
공공데이터포털(data.go.kr)의 정부·공공기관 원천 데이터를 매일 자동 갱신해 제공합니다. 세부 사항은 원문에서 확인하세요.
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