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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 75 - 91 (17page)
- DOI
- 10.13088/jiis.2024.30.1.075
이용수
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웨이퍼 빈 맵의 결함 패턴은 반도체 제조 공정 과정에서의 불량 정보와 불량 위치 정보를 제공하기 때문에 매우 중요한 정보이다. 현재 WBM 결함 패턴 분류 작업은 현업 엔지니어에 의해 분류되고 있다. 그러나, WBM 분류 작업은 많은 시간과 비용을 요구하는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 준 지도학습을 활용한 연구가 진행되고 있다. 대표적인 연구 방법으로 수도 레이블링을 활용하는 준 지도학습 방법이 있다. 이는 적은 레이블이 존재하는 데이터를 활용하여 지도학습 진행 후, 레이블이 없는 데이터를 활용하여 수도 레이블을 생성한다. 이를 통해 얻은 수도 레이블과 레이블이 존재하는 데이터를 활용하여 모델을 재 학습하는 방법을 수도 레이블링을 활용한 준 지도학습이라 한다. 하지만 수도레이블링을 활용한 준 지도학습의 경우 생성된 수도 레이블에 따라 모델의 성능이 달라진다는 문제점이 있다. 또한 이미지 분야에서 이미지에 증강을 적용 시 이미지의 의미론적 정보를 잃는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 Wafer Interpolation Contrastive Learning(WaICL) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 수도 레이블링을 활용한 준 지도학습 모델과 자가 지도학습의 대조 학습을 결합하여 수도 레이블 의존성 문제를 완화하며, 대조 학습 단계에서 보간법 방법을 사용하여 이미지의 의미론적 정보를 잃는 문제를 완화하였다. 또한 적은 레이블을 활용한 제안 방법론의 실험 결과가 지도학습과 비슷한 성능을 보여 레이블링이 어려운 분야에서 레이블링 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.
목차
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
정주원, 정윤서. (2022). 계층적 군집분석을 이용한 반도체 웨이퍼의 불량 및 불량 패턴 탐지. 응용통계연구, 35(3), 407-419.
Berthelot, D., Carlini, N., Goodfellow, I., Papernot, N., Oliver, A., & Raffel, C. A. (2019). Mixmatch: A holistic approach to semi-supervised learning. In Proceedings of the 33rd International Conference on Neural Information Processing Systems, 5049-5059.
Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020, November). A simple framework for contrastive learning of visual representations. In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 1597-1607.
Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2020). An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. arXiv preprint arXiv:2010.11929.
Grill, J. B., Strub, F., Altché, F., Tallec, C., Richemond, P., Buchatskaya, E., ... & Valko, M. (2020). Bootstrap your own latent-a new approach to self-supervised learning. In Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, 21271-21284.
Berthelot, D., Carlini, N., Goodfellow, I., Papernot, N., Oliver, A., & Raffel, C. A. (2019). Mixmatch: A holistic approach to semi-supervised learning. In Proceedings of the 33rd International Conference on Neural Information Processing Systems, 5049-5059.
Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020, November). A simple framework for contrastive learning of visual representations. In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 1597-1607.
Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2020). An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. arXiv preprint arXiv:2010.11929.
Grill, J. B., Strub, F., Altché, F., Tallec, C., Richemond, P., Buchatskaya, E., ... & Valko, M. (2020). Bootstrap your own latent-a new approach to self-supervised learning. In Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems, 21271-21284.
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