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머신러닝을 이용한 나노시트 전계효과 트랜지스터의 구조변화에 대한 영향도 분석
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 박건호 | - |
| dc.contributor.author | 김정식 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-26T11:31:01Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-26T11:31:01Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.issn | 2287-5026 | - |
| dc.identifier.issn | 2288-159X | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/5121 | - |
| dc.description.abstract | 본 연구에서는 Gradient boosting model을 이용한 나노시트 전계효과 트랜지스터의 파라미터 변화에 대한 영향도를 분석하였다. T-CAD 시뮬레이션을 이용하여 머신러닝을 학습시키기 위한 데이터를 추출하였다. Gradient boosting model 중에서 XGBoost와 LightGBM 알고리즘의 정확도를 비교하고, 높은 정확도의 알고리즘에 따른 파라미터의 중요도를 분석하였다. 이러한 T-CAD 시뮬레이션과 머신 러닝의 활용을 통해서 반도체 소자의 발전에 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. | - |
| dc.format.extent | 6 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
| dc.title | 머신러닝을 이용한 나노시트 전계효과 트랜지스터의 구조변화에 대한 영향도 분석 | - |
| dc.title.alternative | Study of Geometry Parameter Variation in Nanosheet Field Effect Transistor using Machine-learning Methods | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지, v.58, no.8, pp 43 - 48 | - |
| dc.citation.title | 전자공학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 58 | - |
| dc.citation.number | 8 | - |
| dc.citation.startPage | 43 | - |
| dc.citation.endPage | 48 | - |
| dc.identifier.kciid | ART002745538 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Nanosheet field effect transistor | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Numerical simuation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | T-CAD simulation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Machine learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | XGBoost | - |
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