프로젝트
내용: Virtual Metrology PoC
기간: 2023.09 ~ 2023.12
담당: 리서치 및 모델링
성과
- 특허 1
- 시계열 데이터를 임베딩하기 위한 장치 및 그 방법, 10-2023-0195079
상세업무
- 시계열 임베딩 방법론 연구
- 자연어 처리 방법론을 통한 시계열 임베딩 방법에 관한 연구
- 임베딩된 시계열을 바탕으로 시계열을 클러스터링하기 위한 방법에 관한 연구
- 시계열 분할 방법에 관한 연구
- 시계열을 up/down/steady로 labeling하는 방법에 관한 연구
- 공정을 스텝 단위가 아닌 의미 단위로 분할하는 방법에 대한 연구
획득역량
- 특허 작성 역량
- 자연어 임베딩 방법론(Doc2Vec)을 시계열 적용
- 계산시간 단축을 위한 numba 활용 역량
- 고객만족을 위한 커뮤니케이션 역량
내용: 실시간 공정제어가 가능한 원자층 식각 장비 개발
기간: 2022.08 ~ 2023.12
성과
- 데이터 파이프라인 구축을 통한 전처리 효율화 달성 (Airflow)
- 과제지표 달성
- 딥러닝 기반 불량탐지로 탐지 정확도 약 99.7% 달성
- 딥러닝 기반 원자층 식각량 예측 정확도 약 97% 달성
- 실시간 공정제어 로직 구축
- Adaptive model update를 통한 약 84% 비용 절감
- 논문 1
- Deep Learning-Based Virtual Metrology in Multivariate Time Series, DOI: 10.1109/ICPHM57936.2023.10194015 (2저자)
- 특허 3
- 식각 깊이를 예측하기 위한 장치 및 그 방법, 10-2023-0069638
- 식각 깊이를 제어하기 위한 장치 및 그 방법, 10-2023-0102646
- 장비 편차를 고려한 식각 깊이 제어 장치 및 그 방법, 10-2023-0102645
상세업무
- Deep Learning 기반 설명가능한 Virtual Metrology 관련 기술 연구 개발
- 기존 로직은 다른 연구자가 개발한 상태로 ML/DL 실험 진행
- 데이터 기반 공정제어 관련 기술 연구 개발
- 윈도우 단위의 신뢰구간을 이용한 공정제어 로직 개발
- 데이터 특성을 이용한 공정제어 로직 개발
- 전이학습 관련 기술 연구 개발
- 동일 장비에서 발생하는 장비편차를 해결하기 위한 시계열 전이학습 방법론 연구
- 데이터 파이프라인 구축
획득역량
- 프로젝트 리드 역량
- 논문 및 특허 작성 역량
- TTA 인증 준비 역량
- 고객사와 커뮤니케이션 역량