Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.435-437
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Research on Semiconductor Equipment Failure Prediction Based on Auto-Encoder Model

Auto-Encoder 모델 기반 반도체 장비 고장 예측 연구

  • Jaehwa Yun (Dept. of Electronic Convergence Engineering, Hoseo University) ;
  • Hye Won Yun (Dept. of Electronic Convergence Engineering, Hoseo University) ;
  • Yeong Jin Kim (Dept. of Electronic Convergence Engineering, Hoseo University) ;
  • Jang Hoo Lee (Dept. of Electronic Convergence Engineering, Hoseo University) ;
  • Guen Jin Ahn (Rain ICT, Co.) ;
  • Sungbum Park (Graduate School of Management of Technology, Hoseo University) ;
  • Byung Seong Bae (Dept. of Semiconductor Engineering, Hoseo University)
  • 윤재화 (호서대학교 전자융합공학부) ;
  • 윤혜원 (호서대학교 전자융합공학부) ;
  • 김영진 (호서대학교 전자융합공학부) ;
  • 이장후 (호서대학교 전자융합공학부) ;
  • 안근진 ((주)시성) ;
  • 박승범 (호서대학교 기술경영전문대학원) ;
  • 배병성 (호서대학교 반도체공학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

반도체 장비는 여러 가지 요인(화재, 부품 고장 및 노후화 등)에 의해 가동이 중지되거나 더 이상 운용할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 반도체 생산 중 장비의 고장은 전체 제조공정을 중단시켜 기업의 생산 원가 비율을 상승시키는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 장비에 온도, 진동, 전력 센서를 부착하고, 각각의 센서에서 실시간으로 수집되는 데이터를 Auto-Encoder 모델로 분석하여 반도체 장비의 고장의 사전 예측 정확도를 향상시켰다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업의 연구결과로수행되었음. This research was supported by Korea Institute for Advancement of Technology (KIAT) grant funded by the Korea Government (Ministry of Education-Ministry of Trade, Industry and Energy)(P0022185, Semiconductor Major Track)

References

  1. Lee, J., Qiu, H., Yu, G., Lin, J. (2007) Rexnord: Technical Services, 'Bearing Data Set', IMS, Univer-sity of Cincinnati, NASA Ames Prognostics Data Repository.
  2. Park, S., Kim, J.W., Lee, C., Lee, J., Gil, H.B. (2012) Local Fault Detection Technique for Steel Cable using Multi-Channel Magnetic Flux Leakage Sensor, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 25(4), pp.287~292.