| 講演名 | 2017-03-10 フェイルダイ特性を考慮したLSIテスト結果予測の精度向上に関する研究 佐藤 敬済(奈良先端大), 井上 美智子(奈良先端大), |
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| 抄録(和) | LSIは様々なテストを経て, すべてのテストをパスした製品のみを出荷している. しかし, 大量の製品に対して, 数多くのテストを行うことは, 製造コストの半分を占めると言われるほど高いコストがかかる. そこで近年, データマイニング手法を用いて, 前段のテスト計測値から最終的な結果を予測し, テスト工程を省略することで, テストコストを削減する手法が注目されている. 本研究では, LSIのフェイルダイの持つ特性に注目し, テスト結果予測精度を向上する. 具体的には, 機械学習によるLSIテスト結果予測において, フェイルダイをクラスタリングする手法と, ある特定のフェイルダイを抽出するため, 学習結果から特徴的なダイを抽出する手法を組み合わせて用いた. 予測モデルの性能は, ROCカーブに基づく, AUCによって評価する. 本研究では, 提案手法を用いることで, フェイル特性を考慮しない場合と比べて, AUCが0.05向上した. |
| 抄録(英) | Various kinds of tests are applied to LSIs in several satages to ship only fully reliable products.However, a lot of kinds of tests for a lot of products is costly. Test costs is said to be approaching a half of manufacturing cost. Therefore, research on Pass / Fail prediction of final test results by data mining has been conducted. This method reduces test cost by omitting some test processes for a part of products. In this research, we focus on the fail die characteristics and effectively predict Pass/Fail. Specifically, we utilize extraction and clustering methods for fail dies those are sensitive to be predicted for a part of products as fail. We show the AUC is improved by at most 0.05 compared to when not considering the fail die characteristics. |
| キーワード(和) | データマイニング / バーンインテスト / LSIテスト / フェイル特性 / サポートベクターマシン |
| キーワード(英) | data mining / burn-in test / LSI test / fail die characteristics / support vector machine |
| 資料番号 | CPSY2016-144,DC2016-90 |
| 発行日 | 2017-03-02 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY / DC / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2017/3/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 具志川農村環境改善センター |
| 開催地（英） | Kumejima Island |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップETNET2017 |
| テーマ（英） | ETNET20167 |
| 委員長氏名（和） | 中島 康彦(奈良先端大) / 井上 美智子(奈良先端大) / 浜口 清治(島根大) |
| 委員長氏名（英） | Yasuhiko Nakashima(NAIST) / Michiko Inoue(NAIST) / Kiyoharu Hamaguchi(Shimane Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 浩嗣(広島大) / 入江 英嗣(東大) / 福本 聡(首都大東京) |
| 副委員長氏名（英） | Koji Nakano(Hiroshima Univ.) / Hidetsugu Irie(Univ. of Tokyo) / Satoshi Fukumoto(Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 三吉 貴史(富士通研) / 鯉渕 道紘(NII) / 吉村 正義(京都産大) / 金子 晴彦(東工大) / 西出 岳央(東芝) / 高島 康裕(北九州市大) / 許 浩沿(パナソニックセミコンダクタソリューションズ) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Miyoshi(Fujitsu Labs.) / Michihiro Koibuchi(NII) / Masayoshi Yoshimura(Kyoto Sangyo Univ.) / Haruhiko Kaneko(Tokyo Inst. of Tech.) / Takeo Nishide(Toshiba) / Yasuhiro Takashima(Univ. of Kitakyushu) / Ko Kyo(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大川 猛(宇都宮大) / 高前田 伸也(北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Ohkawa(Utsunomiya Univ.) / Shinya Takameda(Hokkaido Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Computer Systems / Technical Committee on Dependable Computing / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フェイルダイ特性を考慮したLSIテスト結果予測の精度向上に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pass/Fail Prediction in LSI Test Considering Fail Die Characteristics. |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データマイニング / data mining |
| キーワード(2)（和/英） | バーンインテスト / burn-in test |
| キーワード(3)（和/英） | LSIテスト / LSI test |
| キーワード(4)（和/英） | フェイル特性 / fail die characteristics |
| キーワード(5)（和/英） | サポートベクターマシン / support vector machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 敬済 / Takazumi Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井上 美智子 / Michiko Inoue |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学(略称：奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 発表年月日 | 2017-03-10 |
| 資料番号 | CPSY2016-144,DC2016-90 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | CPSY-510,DC-511 |
| ページ範囲 | pp.291-296(CPSY), pp.291-296(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-02 (CPSY, DC) |