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컴퓨팅 장치에 의해 실행되는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 방법으로서, 반도체 검사 장치 또는 센서로부터 불량 발생 시점을 예측하기 위한 데이터를 수집하는 단계; 수집된 데이터로부터 입력변수를 도출하여 머신러닝을 수행할 학습모델을 설계하는 단계; 설계된 학습모델에 데이터들을 입력하여 불량 발생 시점을 예측하기 위한 학습을 수행하는 단계; 학습 수행결과에 대한 정확도를 분석하여 상기 학습모델의 변수를 조정하는 단계; 및상기 학습모델을 기반으로, 반도체 검사 장치 또는 센서로부터 데이터를 입력받아, 불량 유형별 불량 발생 시점을 확률로 예측하여 시각화하는 단계를 포함하고,상기 입력변수를 도출하여 머신러닝을 수행할 학습모델을 설계하는 단계는, XGBoost 알고리즘에 기반하여 가중치(weight), 이득(gain), 대상의 수(coverage)에 따른 변수의 상대적 중요도를 계산하고, 계산 결과에 기초하여 입력변수를 도출하고, SHAP 게임 이론적 접근 방식을 통해 각 변수의 SHAP 값(value)와 특징 값(Feature value)을 산출하고, 상기 특징값에 기초하여 변수에 미치는 영향도를 검증하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 학습모델을 설계하기 이전에, 상기 수집된 데이터로부터 널(null)값을 보정하고, 정규화한 후, 데이터 형 변환하여 전처리를 수행하는 단계를 더 포함하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 데이터를 수집하는 단계는, 나이파이(NiFi)를 사용하여 Iot 데이터를 실시간 수집하고 ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 통해 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 학습모델의 변수를 조정하는 단계는,그리드서치 기법에 기초하여 변수의 최적 조합을 찾아 상기 학습모델의 변수를 조정하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 방법
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머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치로서, 반도체 검사 장치 또는 센서로부터 불량 발생 시점을 예측하기 위한 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 수집된 데이터로부터 입력변수를 도출하여 머신러닝을 수행할 학습모델을 설계하는 학습모델 설계부; 설계된 학습모델에 데이터들을 입력하여 불량 발생 시점을 예측하기 위한 학습을 수행하는 학습부; 학습 수행결과에 대한 정확도를 분석하여 상기 학습모델의 변수를 조정하는 모델 튜닝부; 및상기 학습모델을 기반으로, 반도체 검사 장치 또는 센서로부터 데이터를 입력받아, 불량 유형별 불량 발생 시점을 확률로 예측하여 시각화하는 시각화부를 포함하고,상기 학습모델 설계부는, XGBoost 알고리즘에 기반하여 가중치(weight), 이득(gain), 대상의 수(coverage)에 따른 변수의 상대적 중요도를 계산하고, 계산 결과에 기초하여 입력변수를 도출하고, SHAP 게임 이론적 접근 방식을 통해 각 변수의 SHAP 값(value)와 특징 값(Feature value)을 산출하고, 상기 특징값에 기초하여 변수에 미치는 영향도를 검증하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치
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제6항에 있어서, 상기 학습모델을 설계하기 이전에, 상기 수집된 데이터로부터 널(null)값을 보정하고, 정규화한 후, 형변환하여 전처리를 수행하는 데이터 전처리부를 더 포함하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치
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제6항에 있어서, 상기 데이터를 수집부는, 나이파이(NiFi)를 사용하여 Iot 데이터를 실시간 수집하고 ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 통해 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치
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제6항에 있어서, 상기 모델 튜닝부는,그리드서치 기법에 기초하여 변수의 최적 조합을 찾아 상기 학습모델의 변수를 조정하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치
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제10항에 있어서, 상기 모델 튜닝부는,그리드 서치 기법에 기초하여 서치된 변수를 적용한 학습모델의 예측결과를 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 머신러닝에 기초한 반도체 불량 시점 예측 장치
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