초록 ▼

□ 연구개요
딥러닝을 이용하여 고차원 복잡한 데이터를 학습하고 전문가 지식을 융합하여 전통적 통계적 공정관리 기법의 한계를 극복하고 해석이 불가능한 기존 인공지능 기술의 단점을 보완함. 실제 공정의 물리적 구조와 전문가의 의견을 반영하여 데이터 기반 모델의 시스템에 대한 통찰이 부족하다는 한계점을 보완함.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 연구 목표대비 연구결과는 다음과 같음.
첫째, 고차원 센서 데이터 간 복잡한 상관관계 분석 및 특징 추출을 위해 딥러닝을 이용한 공정관리 모델 개발 달성을 위해 먼

□ 연구개요
딥러닝을 이용하여 고차원 복잡한 데이터를 학습하고 전문가 지식을 융합하여 전통적 통계적 공정관리 기법의 한계를 극복하고 해석이 불가능한 기존 인공지능 기술의 단점을 보완함. 실제 공정의 물리적 구조와 전문가의 의견을 반영하여 데이터 기반 모델의 시스템에 대한 통찰이 부족하다는 한계점을 보완함.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 연구 목표대비 연구결과는 다음과 같음.
첫째, 고차원 센서 데이터 간 복잡한 상관관계 분석 및 특징 추출을 위해 딥러닝을 이용한 공정관리 모델 개발 달성을 위해 먼저, 시계열적 상관관계와 고차원 데이터에 존재하는 비선형적인 복잡한 상관관계를 모델링 할 수 있는 준지도학습 모델 개발을 수행함. 또한, 효과적인 특징 추출이 가능한 Ladder Capsule Network을 개발함.
둘째, 고차원 센서데이터와 전문가 지식을 함께 활용하는 예측 모델 개발을 위해 심층 가우시안 프로세스를 이용한 고차원 시계열 데이터의 비정상성을 고려하는 예측모델 개발과 반도체 공정에서 생성되는 고차원 데이터의 결함 패턴에 대한 분류, 군집화 모델 개발을 진행함.
셋째, 고차원 공정 데이터와 공정 환경 정보를 고려한 공정 이상 탐지 모델 개발달성을 위해 설비의 세팅 값 및 온도, 습도와 같은 공정 환경 정보를 활용하여 높은 이상 탐지 성능을 달성했으며, 공정 품질에 영향을 줄 수 있는 공정 진행 정보의 군집화 결과를 비교함으로써 실제 반도체 제조 공정에서 이상 탐지에 활용할 수 있는 현실적인 군집화 모델을 개발할 수 있었음. 마지막으로, 이상 진단 데이터가 한정적으로 수집될 수 있는 제조 공정의 현실적인 상황을 반영하여 적은 양의 데이터 환경에서 고차원 이미지 데이터 분류와 비정상 데이터 탐지에 효과적인 방법을 개발함.
넷째, 딥러닝 기반 모델의 이상 예측 결과의 불확실성/신뢰도를 정량화하는 방법 개발이라는 목표달성을 위해 보조 분류기를 활용한 클래스 불균형 데이터의 학습모델의 개발을 했으며 심층 생성 모델에서의 비정상 데이터 탐지를 위한 알고리즘을 개발함.
마지막으로, 통합 공정 관리 소프트웨어 모듈 개발 및 실제 제조 현장 적용을 위해 실제 공정 데이터인 웨이퍼 양·불량 데이터, 타이어 제조 설비 데이터 등을 사용하여 공정 예측 및 이상 탐지 성능을 검증함. 이때 고차원 공정 데이터뿐만 아니라 제조 설비 설정값 및 공정 환경 정보 등을 활용하는 것의 성능향상에 기여하는지를 확인함.

□ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구에서 개발한 인공지능 기반 통계적 공정관리 기법은 통계학적 연구관점에서는 고차원적이고 상관관계가 복잡한 데이터를 처리하기 어려운 전통적 통계적 공정관리 기법을 발전시킴으로써 기여함. 또한, 단순히 데이터에 기반한 통계 모델 뿐만 아니라 실무자의 오랜 경험과 지식을 유기적으로 결합하는 본 연구는 오랜 시간 연구된 전통적인 물리 모델들과 최근 집중적인 관심을 받으며 연구되는 데이터 중심 접근 방식 모델들을 결합하는 융합연구로 학문적 기여가 큼. 마지막으로, 본 연구에서 개발하고자 하는 통합적인 통계 모델은 복잡한 공정에서 수집되는 방대한양의 데이터를 효과적으로 수집 및 처리 가능하게 함으로써 실제 공정에 적용할 경우 스마트 공장 전체에 최적화되어 탁월한 품질 관리수준에 도달하게 하고 실무자의 경험과 축적된 지식을 데이터를 기반으로 하는 인공지능 기법에 통계적으로 반영하여 산업현장에 연속성 있게 적용될 수 있는 실용적인 모델을 개발함.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과 (연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 1) 학문적 측면 ... 12
• 2) 기술적 측면 ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 14
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 15
• 끝페이지 ... 29