• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.459-462
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• 2021

본 연구는 반도체 제조 공정중 발생하는 센서 데이터를 활용하여 딥러닝기반으로 불량을 예측하는 모델을 제안한다. 반도체 공장에서는 FDC((Fault Detection and Classification)라는 불량을 예측하는 시스템이 있지만, 공정의 복잡도가 높고 센서의 종류가 많아 공정 관리자가 모든 센서의 기준을 설정 및 관리하는데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 공정 설비의 센서 데이터를 딥러닝을 활용하여 학습시켜 센서 기준정보로 임계치를 제공하고, 가공중 발생하는 센서 데이터가 입력되면 정상 여부를 판정하는 모델을 제안한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.109-120
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• 1996

TV 부라운관 유리를 생산하기 위한 용해 공정은 원료의 투입에서부터 유리물이 생성될 때 까지 고온의 화확적 작용을 거친다. 유리몰을 생성하기 위한 여러 가지 조건중에서 용해로 내부에서의 유리몰의 온도 변화 및 이에 따른 제반 공정변수의 조정 설정치(Set-up)는 불량률에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 고온의 밀폐된 환경에서 반응이 진행되므로 공정의 운전 요원들은 그들의 경험을 바탕으로 용해로의 운전상태를 파악하고 운전해 나간다. 본 연구에서는 이러한 경험적 판단에 따른 위험성을 가능한 한 줄이고 용해로의 안정적인 운영을 통하여 불량률을 감소시키기 위하여 용해로 최적 Set-up 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일정 기간 동안의 용해로서 운전 상태와 불량률간의 관계를 신경망 기법을 이용하여 학습한 후에, 이를 이용하여 불량률을 유지하기 위한 Set-up 값을 예측하여 준다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.3
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• pp.419-427
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• 2013

The catalytic converters for automobile exhaust systems are manufactured by inserting a mat-wrapped substrate into a stainless steel can. A residual pressure that is too high will initiate a fracture in the substrate. In contrast, a residual pressure that is too low will fail to hold the substrate in the acceleration or deceleration phase. Both the process capability and mat pressure on the substrate are predicted while considering the effect of the statistical variation in the dimensions of the parts. The validity of the solutions is then confirmed. A program using EXCEL combines a finite element analysis and process capability analysis in one program.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.340-343
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• 1998

자연계의 모든 것은 어떠한 형태로든 변동을 가진다. 이러한 변동을 해석하고 이 변동의 경향을 분석하면 이후의 변동을 예측할 수 있게된다. 그러므로 변동의 분석은 변동의 예측과 나아가 변동의 제어를 가능하게 하는 바탕이 된다. 방적사는 그것의 원료가 되는 섬유의 특성과 제조 공정중의 많은 변동요인 즉, 기계의 결함, 공정 자체의 요소들에 의하여 불균제를 일으키는 변동을 가지게 된다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.10
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• pp.702-714
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• 2020

Stock investment is a personal investment technique that has gathered tremendous interest since the reduction in interest rates and tax exemption. However, it is risky especially for those who do not have expert knowledge on stock volatility. Therefore, it is well understood that accurate stock trend prediction can greatly help stock investment, giving birth to a volume of research work in the field. In order to compare different research works and to optimize hyper-parameters for prediction models, it is required to have an evaluation standard that can accurately assess performances of prediction models. However, little research has been done in the area, and conventionally used methods have been employed repeatedly without being rigorously validated. For this reason, we first analyze performance evaluation of stock trend prediction with respect to performance metrics and data composition, and propose a fair evaluation method based on prediction disparity ratio.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.4 no.1
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• pp.35-45
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• 1992

어미현상의 예측을 위하여 사각단면이 링을 환상압연하는 공정을 3차원 강소성 유 한요소법으로 해석하였다. 환상압연공정의 점진적이고 변형영역이 두롤 사이 근처로 국한되 므로 계산시간을 줄이기 위하여 두롤사이를 통과하는 부분만을 해석하였다. 변형도율의 분 포, 압연력, 구동롤의 토오크, 링과 롤 사이의 접촉면에서의 압력분포 및 변형된 링의 단면 모양을 계산하였다. 압연력, 구동롤의 토오크, 특히 변형된 링의 단면모양, 즉 어미현상은 계 산결과와 실험이 잘 일치하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1807-1808
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광반사분광기(OES)정보와 신경망을 이용해서 개발하였으며, OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석을 세 종류의 분산 (100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 모델의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였다. 제안하는 모델링 방식은 MERIE를 이용한 Oxide 식각공정에 적용하였으며, 개발된 모델은 발표된 이전의 모델에 비해 증진된 예측성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• 2008.11a
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• pp.597-600
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• 2008

Recently, Several Mega project are been performing as a multi-dimensional development project in Korea, but some problem has been revealed about deficiency of the history, experience, and skill. A multi-dimensional development project require the technology which can manage mega project to its specific at the level of program management. predicting schedule and schedule management are the most important for mega project, been performing over several years. This research shows the method of predicting and planning schedule in the early stage as a pre-study on developing a technology of schedule management. First of all, it presents the development of database considering the specific of mega project that can accumulate the history of schedule and search the schedule according to the type of single and multi building. Also it suggests the method of prediction schedule by creating scenarios according to owner requirements and cash flow, affecting schedule management in the early stage, and the shortening possibility of schedule duration using CCPM theory.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.477-480
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• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.4
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• pp.871-877
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• 2008

It is important to investigate the relationship between weld process parameters and weld bead geometry for adaptive arc robot welding. Howeve, it is difficult to predict an exact back-bead owing to gap in process of butt welding. In this paper, the quantitative prediction system to specify the relationship external weld conditions and weld bead geometry was developed to get suitable back-bead in butt welding which is widely applied on industrial field. Multiple regression analysis for the prediction of process parameters was used as the research method. And, the results of the prediction method were compared and analyzed.