• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.86-91
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• 2006

본 연구는 M사의 제조공정에서 얻어진 대 용량 데이터를 사용하여 실리콘 웨이퍼의 중요 품질특성 중 하나인 Warp 불량원인을 분석한 사례이다. 이론적으로는 많은 양의 데이터를 확보하고 있을 경우 검출력의 향상으로 공정의 미세한 변화를 보다 민감하게 탐지할 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 현실적으로는 불필요한 정보 혹은 많은 잡음 요인들의 개입으로 인하여 공정에 대한 올바른 이해가 더 어려울 수도 있다. 본 연구는 공정에 대한 경험과 기술적인 지식을 활용하여 분석의 기본 방향을 설정하고 많은 양의 데이터를 체계적으로 분석한 후 분석 결과를 실질적인 측면에서 재검토하여 의미 있는 결과를 도출하는 순서로 진행되었다. 데이터 분석의 과정 및 결과는 공정의 자동화로 수많은 데이터가 실시간으로 기록되는 상황에서 잡음요인들로 인한 영향을 배제하고 핵심요인에 의한 영향을 파악하는데 참고할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.132-134
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• 1999

통계적 공정관리(SPC)에 있어서 신속하고 정확한 공정분석은 품질과 생산성에 중대한 영향을 미치므로 정확한 공정 데이터의 수집, 빠른 데이터의 응답, 각 업무에 적당한 사용자 분석도구를 제공하는 분석하는 요구된다. 본 논문에서는 기존 SPC 환경에 WOLAP과 자바 기술을 기반으로 하여 다차원 구조로 데이터를 저장하여 빠른 분석 데이터 응답을 제공하고, 자바 애플릿 사용자 분석도구를 구현하여 사용과 관리가 용이하도록 하여 신속하고 정확한 분석과 개선 조치가 가능한 시스템을 설계하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.3
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• pp.441-448
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• 2023

The quality of the casting process generates the largest source of defects in the manufacturing process, so its management is a key factor in productivity and quality evaluation. Based on the results of factor analysis, correlation analysis, and regression analysis with process data, this study aims to optimize the machine learning model to reduce the defect rate and verify the data suitability for smart factories.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.41-51
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• 2016

Big data is an emerging issue as large data which was impossible to be processed in the past is possible to be handled with the development of information and communication technology. Manufacturing is the most promising field that big data is applied such that there are abundant data available. It is important to improve an efficiency of manufacturing process for quality control and production efficiency because the processes from production design, sales, productions and so on are mixed intricately. This study proposes big data cloud service for manufacturing analysis using a big data technology and a process mining technique. It is expected for manufacturing corporations to improve a manufacturing process and reduced the cost by applying the proposed service. The service provides various analyses including manufacturing analysis and manufacturing duration analysis. Big data cloud service has been implemented and it has been validated by conducting a case study.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.25-26
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• 2022

플라즈마 공정장비 지능화를 이루기 위해서는 플라즈마 공정장비에서 플라즈마를 생성하는 다양한 조건 값에 따라 변화되는 플라즈마의 상태 값이 필요하며 이러한 데이터를 수집하기 위해 여러 종류의 측정 센서를 사용한다. 측정 센서에서 생산된 데이터를 이용하여 다양한 분석 기법을 사용하여 플라즈마 생성 조건 및 센서 데이터의 주요한 특징점 간의 관계성을 파악함으로써 플라즈마 공정장비의 상태를 진단할 수 있다. 이를 위해 플라즈마 공정장비에서 생산된 데이터를 기반으로 다양한 데이터 분석 연구를 통한 데이터간의 연관성을 보여주도록 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.393-402
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• 2015

Data visualization technology helps people easily understand various data and its analysis result, so usefulness of it is expected in the real industrial manufacturing sites. The large amount of data which is occurred at the manufacturing sites is able to fulfill very important roll to improve the manufacturing process. In this paper, we propose an information visualization for the manufacturing process optimization based on design of experimental and data analysis. The manufacturing process may be improved and be reduced cause of faulty by providing the easy-process analysis to understand the operation site through the information visualization of data analysis result.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.83.1-83.1
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• 2013

반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.958-961
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• 2015

코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경영에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 R과 실험계획법을 이용하여 코팅제 배합 공정을 분석하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.286-289
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• 2004

본 연구는 U사의 SMD Wave Soldering 공정을 최적화하기 위해 납땜에 관련된 PCB의 여러 계수형 특성들을 종합하여 계량화한 후 분석한 사례이다. SMD Wave Soldering 공정은 PCB 불량의 80% 이상을 결정하는 중요 공정으로 SMD 작업 불량으로 인한 재작업 등 각종 문제점들을 내포하고 있다. 그러나 검사 결과 미납, 냉납, 과납, 쇼트 등의 발생 건수 형태의 계수형 데이터가 집계되어 이를 체계적으로 분석하여 공정을 개선하는데 어려움이 있어 불량 유형별로 보다 세분화된 평가표를 작성하여 먼저 데이터를 계량화한 후 이를 기초로 공정 개선을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.678-679
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• 2024

그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 실세계 그래프 데이터에 대한 다양한 다운스트림 작업들에서 우수한 성능을 보여 왔다. 그러나, 최근 연구는 GNN 의 예측 결과가 데이터 내 특정 집단에 대한 차별을 내포할 수 있음을 지적했다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 공정성을 고려할 수 있는 GNN 방법들이 설계되어 오고 있으나, 아직 실세계 그래프 데이터가 공정성 관점에서 어떠한 특성을 가지고 있는지에 대한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 공정성 평가 지표를 활용하여 실세계 그래프 데이터의 공정성을 비교 분석한다. 실험 결과, 실세계 그래프 데이터들은 도메인 혹은 평가 지표에 따라 다른 특성을 가진다는 것을 확인하였다.