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김규진 (포항공과대학교) 김경준 (포항공과대학교) 전치혁 (포항공과대학교) 정일교 (삼성전자)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2017년 대한산업공학회 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2017.11
수록면
1,729 - 1,736 (8page)

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반도체 제조 공정에서 품질과 연관된 설비의 중요인자 정보는 엔지니어에게 매우 유용하며 모든 설비 분석 과정에 기초가 된다. 이력 데이터로부터 설비의 중요인자를 판단하기 위해서는 온도, 압력과 같은 설비의 이력 데이터와 후속의 계측치로 구성된 다량의 데이터가 필요하다. 그런데 연구개발 단계에서는 설비의 이력 데이터가 충분하지 않을 뿐더러 설비 데이터에 결측치가 존재할 수 있고, 계측치가 많지 않을 수 있어 충분한 데이터 준비가 쉽지 않다. 본 연구에서는 준지도 학습법(Semi-supervised Learning)과 Lasso, PLS-VIP 방법에기반한 변수 선택 방법을 제안하고 실제 연구 개발 단계에서의 반도체 설비 이력 데이터에 적용한 사례를 보인다.
#Variable Selection #Semiconductor Manufacturing #Lasso #PLS #Semi-supervised Learning

목차

초록
1. 서론
2. 문헌조사
3. 데이터 소개
4. 방법론
5. 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌

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