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효율적인 불량 탐지를 위한 특징 추출 방법

Title
효율적인 불량 탐지를 위한 특징 추출 방법
Other Titles
Feature Extraction for Efficient Fault Detection
Author
박세미
Alternative Author(s)
Park, Saemi
Advisor(s)
강창욱
Issue Date
2019-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
반도체 제조 공정은 매우 정교한 과정으로 이루어져 있으며, 이 과정에서 불량이 발생하면 비용 등에 많은 영향을 준다. 반도체 제조 공정은 복잡하고 방대하며, 수집되는 데이터 역시 매우 많기 때문에 데이터를 분석하고 분류하는데 많은 자원이 필요하다. 본 논문에서는 불량 발생에 영향을 주는 변수를 찾는 기법인 progressive PCA(principal component analysis)를 도입한다. 더 나아가 PCA 모델을 세울 때의 오차를 줄이도록 SPE(squared prediction error)를 최소화하는 목적식을 세우고, 유전 알고리즘을 이용하여 학습시킨다. 즉 지도 학습과 비지도 학습을 결합하여, 분류 성능을 고려한 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 사례 연구로서 반도체 제조 공정에서의 불량 탐지 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고 불량 발생에 영향을 준 변수를 찾아낸다. 제시한 기법을 통해 불량의 원인이 되는 변수를 효율적으로 찾고 데이터 분석에 도움을 줄 것으로 예상한다.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/99308http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000435491
Appears in Collections:
GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > INDUSTRIAL MANAGEMENT ENGINEERING(산업경영공학과) > Theses (Master)
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