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학술대회 프로시딩

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KSC 2017

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한글제목(Korean Title) LSTM기반 반도체 제조 데이터 이상탐지
영문제목(English Title) LSTM based Anomaly Detection on semiconductor manufacturing data
저자(Author) 김충겸   강재우   Chunggyeom Kim   Jaewoo Kang  
원문수록처(Citation) VOL 44 NO. 02 PP. 0760 ~ 0762 (2017. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
반도체 공정은 매우 복잡한 제조 공정 중 하나이며 대부분 공정이 자동화 되어 있다. 자동화된 공정을 효율적으로 운영하기 위해 많은 센서들이 사용되며 센서들로부터 실시간으로 많은 양의 데이터가 생성된다. 이러한 다변량 시계열 데이터에 대해 실시간 모니터링 및 이상탐지는 자동화 공정에 필수요소 중 하나 이다. 이상탐지(anomaly detection)는 기계학습의 중요한 분야이며 최근 Deep Neural Network 을 활용한 이상탐지 기법들이 보고되고 있다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 최신 연구기법들을 구현하여 반도체 제조 데이터 이상탐지에 적용해 보고 이러한 방법들이 다변량 시계열 데이터 이상탐지에 적용될 수 있는지 확인하였다. 실험 결과 특징 선택 기법 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
영문내용
(English Abstract)
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