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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.5
- 수록면
- 924 - 931 (8page)
이용수
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전자제품의 소규모화가 대두됨에 따라 반도체산업 역시 각광받고 있다. 반도체 공정과 같은 미세 공정에서 변수의 변동은 완제품의 품질에 직접적인 영향을 미치기 때문에 안정적인 공정관리가 필요하다. 반복되는 공정에서 발생하는 주기 신호의 이상탐지에는 사용 용이성을 갖는 단변량 SPC(Univariate Statistical Process Chart)와 변수간의 상관관계를 고려할수 있는 다변량 (Multivariate) 통계 방법인 Hotelling’s T2 차트가 일반적으로 사용되고 있지만 주기신호 Step 길이에 따른 변동성에 대처할 수 없다. 본 논문에서는 위와 같은 주기신호 관리 방법의 한계를 보안하는 방법으로 Kernel FDA(Kernel Fisher Discriminant Analysis)와 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용한 주기신호 이상탐지 기법을 제시한다. 고차원 특성 공간(Feature space) 내에서 Kernel FDA를 이용하여 최적의 데이터 분류 벡터를 선택한 후 벡터로 사영된 데이터들로부터의 통계치를 특질(Feature)로 추출한다. 신호의 비선형(Non-linearity) 특징이 반영된 특질은 공정의 이상여부를 판단하기 위한 데이터로 사용되며 이를 기반으로 분류기인 인공신경망을 구축하여 신호의 이상여부를 판단한다.
목차
Abstract
1.서론
2.Kernel FDA를 이용한 주기신호 특질추출
3. 인공신경망을 통한 이상탐지
4.실험 및 분석 결과
5. 결과 및 추후 연구
감사의 글
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