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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최이수 (LG에너지솔루션) 윤주호 (한양대학교) 김병훈 (한양대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제49권 제4호
발행연도
2023.8
수록면
330 - 343 (14page)
DOI
10.7232/JKIIE.2023.49.4.330

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

패턴 불균형에 강건한 자가 지도학습을 활용한 웨이퍼 불량 패턴 클러스터링 방법 제안
최이수 ,  윤주호 ,  김병훈 대한산업공학회지 2023.08 학술저널
패턴 불균형에 강건한 자가 지도학습 기반의 웨이퍼 불량 패턴 클러스터링 방법 제안
최이수 산업경영공학과 2023.01 학위논문

2022

자가 지도학습을 이용하여 데이터 불균형을 고려한 웨이퍼 빈 맵 불량 패턴 클러스터링 방법 연구
최이수 ,  김병훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
자가 지도학습을 이용하여 데이터 불균형을 고려한 웨이퍼 빈 맵 불량 패턴 클러스터링 방법 연구
최이수 ,  김병훈 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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This study proposes a wafer defect pattern clustering model that can recognize defect patterns without the class label of the defect patterns. In the first step, noise defects are removed from each wafer bin map (WBM) image using the Depth-First Search (DFS) algorithm to clarify the defect pattern. Next, the defect patterns are clustered using the Dirichlet process, and the clustering results are adjusted by tuning the extracted features based on self-supervised learning. By employing a weighted cross-entropy loss that considers the cluster size, the model becomes robust to the imbalance of cluster sizes during the fine-tuning process. The proposed method can facilitate the identification and resolution of the causes of defects that occur during semiconductor processing.
#Defect pattern clustering #Self-supervised learning #Semiconductor processing #Wafer bin map

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Alawieh, M., Boning, D., and Pan, D. (2020), Wafer Map Defect Patterns Classification using Deep Selective Learning, ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 1-6. google schola Baek, S. H., Lee, C. H., and Kim, S. B. (2020), Detection of a New Pattern of Wafer Bin Maps Using Deep Learning, Korean Journal of Industrial Engineering, 46(3), 326-337. google schola Cui, Y., Jia, M., Lin, T. Y., Song, Y., and Belongie, S. (2019), Class Balanced Loss Based on Effective Number of Samples, Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, 9268-9277. google schola Guo, X., Liu, X., Zhu, E., and Yin, J. (2017), Deep Clustering with Convolutional Autoencoders, International Conference on Neural Information Processing, 373-382. google schola Hansen, M., Nair, V., and Friedman, D. (1997), Monitoring Wafer Map Data from Integrated Circuit Fabrication Processes for Spatially Clustered Defects, Technometrics, 39(3), 241-253. google schola

이 논문의 저자 정보

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