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저자정보
신윤경 (한국기술교육대학교) 길준혁 (한국기술교육대학교) 이나영 (한국기술교육대학교) 배장원 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2023년 춘계 공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
374 - 380 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥러닝을 활용한 반도체 제조 공정의 주요 인자 분석
신윤경 ,  길준혁 ,  이나영 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
딥러닝을 활용한 반도체 제조 공정의 주요 인자 분석
신윤경 ,  길준혁 ,  이나영 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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4차 산업혁명 이후 빅데이터는 제조 현장 대부분의 과정에서 활용 및 처리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 제조 수율 개선을 위해 반도체 제작 공정 데이터를 분석한다. 공정 데이터는 반도체 공저에서 실시간으로 확보되는 분석에 부적합한 형태의 데이터에서 주요 인자 분석에 적합한 형태로 전처리가 완료된 데이터를 이용한다.
전처리된 데이터를 회귀 분석하고, 딥러닝 기반의 예측 모델링을 구축하여 반도체 제조 공정에서 불량률을 낮추는데 중요한 인자를 분석하였다. 예측 모델의 성능 판단을 위해 각각 MAPE와 F1 score를 측정하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 반도체 공정의 주요 인자 분석
4. 모델 평가
5. 결론
References

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