재유입 다중칩 조립라인을 위한 인공신경망 기반의 다중 목적 함수 디스패치 규칙 선택 기법

허재석; 박종헌

doi:10.14801/jkiit.2019.17.2.1

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 허재석 (서울대학교) 박종헌 (서울대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제2호(JKIIT, Vol.17, No.2)

발행연도: 2019.2

수록면: 1 - 11 (11page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.2.1

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 반도체 제조사들은 고집적, 고성능의 반도체 생산을 위해 다중칩 제품의 생산에 집중하고 있다. 쌓아 올리는 칩의 수가 증가함에 따라, 다중칩 조립라인의 Die Attach 및 Wire Bonding 단계를 반복하는 재유입 흐름이 발생하게 되고 이는 흐름 시간의 증가와 설비가동률 하락을 일으킨다. 본 논문은 흐름 시간을 줄임과 동시에 설비가동률을 향상시킬 수 있는 인공신경망 기반의 규칙 선택 디스패처를 제안한다. 제안된 디스패처는 시뮬레이터에 의해 생성된 다중칩 조립라인 데이터에 따라 각 디스패치 규칙의 선호도를 학습한다. 학습이 완료된 후 디스패처는 디스패치 규칙 중 하나를 선택하여 디스패치 의사결정을 수행하게 된다. 또한, 제안된 디스패처가 성능 및 계산 시간 측면에서 기존 방법들 보다 우수함을 실험결과로 증명하였다.

#re-entrant manufacturing lines #dispatching rules #intentional delay #artificial neural network #flow time #utilization

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

B. S. Chung / 2014 / Setup change scheduling for semiconductor packaging facilities using a genetic algorithm with an operator recommender / IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 27(3):377~387

J. Huh / 2018 / Learning to dispatch operations with intentional delay for re-entrant multiple-chip product assembly lines / Sustainability 10(11):4123~4143

D. Quadt / 2006 / Simulation-based Scheduling of Parallel Wire-bonders with Limited Clamp&Paddles / Proceedings of the 38th Conference on Winter Simulation :1887~1892

C. Pickardt / 2010 / Generating dispatching rules for semiconductor manufacturing to minimize weighted tardiness / Proceedings of the 2010Winter Simulation Conference :2504~2515

L. Li / 2013 / Adaptive dispatching rule for semiconductor wafer fabrication facility / IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 10(2):354~364

이 논문의 저자 정보

허재석

소속기관 한국공학대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 공학 > 산업공학

논문수 21 이용수 2,642

박종헌

소속기관 서울대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 1 이용수 196

이 논문과 함께 이용한 논문

반도체 패키징 라인의 TAT 감소와 설비 가동률 증가를 위한 딥러닝 기반의 디스패칭 기법

허재석 , 임성민 , 박인범 외 5명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2018 .04

거대 인공신경망 처리를 위한 타일 기반 스케일러블 K-인공두뇌 반도체

여준기 , 김찬 , 김현미 외 10명 대한전자공학회 학술대회 2024 .06

거대인공신경망 처리를 위한 프로세서-메모리 융합 반도체

이혁재 전자공학회지 2023 .11

강화학습을 활용한 작업 분할이 가능하고 설비 제약이 존재하는 동종 병렬 시스템의 총 납기 지연 최소화

이성태 , 유우식 대한산업공학회지 2023 .12

총완료시간 최소화를 위한 작업순서 종속 셋업시간과 중첩 대기시간 제약을 갖는 흐름생산라인 스케줄링

이준호 한국경영과학회지 2023 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000433293

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (13)

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)