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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-06 14:55 機械学習を用いたフェールチップ判別における適用識別器と判別確度の決定法 ○柚留木大地・大竹哲史（大分大）・中村芳行（ルネサス エレクトロニクス）  VLD2017-36 DC2017-42 |
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| 抄録 | （和） | 今日，半導体技術の進歩によるLSIの高集積化によりLSIの低価格化が進んでいる． LSIの品質を保ちつつ，テストコストを削減する手法が望まれている． 著者らはこれまでに，この問題に対してクラスタリングとサポートベクタマシン(SVM)などの機械学習技術を用い，テストコスト削減が可能であることを示した． SVMで判別を行う際には，良品と不良品を判別する閾値を決める必要があるが，この値は判別対象データと識別器に依存して変動するため，適切な識別器と判別確度を決定することが課題となっていた． 本稿では，この問題に対してSVMを用いた最適な識別器を決定する手法を提案する． 具体的には，判別対象データを識別器に適用し，良品である確率の分布特徴を用い，特定の閾値で有効に働く識別器を選択する． 提案手法の有効性を，実際のテストデータを用いた実験により評価する． |
| （英） | Today, semiconductor technologies have developed and advance the integration density of LSI circuits. A technique which keeps quality of LSIs and reduces test cost is necessary. We have shown that test cost reduction is possible by using machine learning techniques such as cluster analysis and support vector machine (SVM) for this problem. When performing discrimination by SVM, it is necessary to determine a threshold value for discriminating between good products and defective products. Since the appropriate threshold value fluctuates depending on data to be discriminated and discriminators, determination of an appropriate discriminator to be applied to the data and its discrimination threshold becomes an issue. In this paper, we propose a method to determine an optimal discriminator using SVM for this problem: apply the discrimination target data to a prior discriminator which is proposed in this paper, and select the discriminator that works effectively with a specific threshold value by using the distribution characteristic of the probability of good products. The effectiveness of the proposed method is evaluated by experiments using industrial test data. |
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| キーワード | （和） | データマイニング / サポートベクタマシン / 判別分析 / LSIテスト / / / / |
| （英） | Data mining / support vector machine / discriminant analysis / LSI testing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 274, DC2017-42, pp. 55-60, 2017年11月. | |
| 資料番号 | DC2017-42 | |
| 発行日 | 2017-10-30 (VLD, DC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2017-36 DC2017-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC CPSY RECONF CPM ICD IE IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2017-11-06 - 2017-11-08 |
| 開催地（和） | くまもと県民交流館パレア |
| 開催地（英） | Kumamoto-Kenminkouryukan Parea |
| テーマ（和） | デザインガイア2017 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2017 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2017-11-VLD-DC-CPSY-RECONF-CPM-ICD-IE-SLDM-EMB-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたフェールチップ判別における適用識別器と判別確度の決定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Approach to Selection of Classifiers and their Thresholds for Machine Learning Based Fail Chip Prediction |
| サブタイトル（英） | |
| 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） | サポートベクタマシン / support vector machine |
| キーワード(3)（和/英） | 判別分析 / discriminant analysis |
| キーワード(4)（和/英） | LSIテスト / LSI testing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柚留木 大地 / Daichi Yuruki / ユルキ ダイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大分大学 (略称： 大分大) Oita University (略称： Oita Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 哲史 / Satoshi Ohtake / オオタケ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大分大学 (略称： 大分大) Oita University (略称： Oita Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 芳行 / Yoshiyuki Nakamura / ナカムラ ヨシユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | ルネサス エレクトロニクス株式会社 (略称： ルネサス エレクトロニクス) Renesas Electronics Corporation (略称： Renesas Electronics) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-06 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | VLD2017-36, DC2017-42 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.273(VLD), no.274(DC) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-30 (VLD, DC) |
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