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인공신경망을 기반으로 하는 실시간 공정 진단을 위한 장치 및 이를 위한 방법

  • 기술번호 : KST2023007395
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 공정 진단을 위한 장치는 공정 장비의 공정 조건을 나타내는 공정 조건 정보 및 공정 장비에 의한 공정에 의해 생성되는 부산물의 정보를 나타내는 부산물 정보를 수신하면, 상기 공정 조건 정보 혹은 상기 부산물 정보를 정규화하여 입력벡터를 생성하는 데이터처리모듈과, 학습된 예측모델을 통해 상기 입력벡터를 분석하여 공정 품질을 예측하는 예측모듈을 포함한다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G05B 13/04 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G05B 23/0294(2013.01) G05B 23/0283(2013.01) G05B 23/0243(2013.01) G05B 13/048(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220024804 (2022.02.25)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0127475 (2023.09.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.25)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김형근 경기도 용인시 수지구
2 김슬기 경기도 용인시 기흥구
3 김현미 서울특별시 서초구
4 윤성호 경기도 군포시 번영로***번길 * 무궁화아파트 *
5 조진우 서울시 성동구
6 이세준 경기도 용인시 수지구
7 전준혁 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0213622-71
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.09.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0050226-29
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2023.03.14 수리 (Accepted) 4-1-2023-5062703-94
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2023.03.20 수리 (Accepted) 4-1-2023-5067768-12
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번호 청구항
1 1
공정 진단을 위한 장치에 있어서, 공정 장비의 공정 조건을 나타내는 공정 조건 정보 및 공정 장비에 의한 공정에 의해 생성되는 부산물의 정보를 나타내는 부산물 정보를 수신하면, 상기 공정 조건 정보 혹은 상기 부산물 정보를 정규화하여 입력벡터를 생성하는 데이터처리모듈; 및 학습된 예측모델을 통해 상기 입력벡터를 분석하여 공정 품질을 예측하는 예측모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 예측모델은 복수의 입력망, 연결계층, 연산망 및 출력계층을 포함하며, 상기 입력망은 적어도 하나의 입력계층을 포함하며, 적어도 하나의 덴스계층을 더 포함하고, 상기 연산망은 하나 이상의 덴스계층을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 입력망의 입력계층은 상기 공정 조건 정보 및 상기 부산물 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력벡터를 입력받고, 상기 입력망의 덴스계층은 상기 입력벡터에 대한 연산을 수행하여 입력연산벡터를 산출하고, 상기 연결계층은 상기 입력연산벡터를 입력받아 하나의 입력연산벡터열을 출력하고, 상기 연산망의 덴스계층은 상기 입력연산벡터열에 대한 연산을 통해 출력연산벡터를 산출하고, 상기 출력계층은 출력연산벡터에 대한 연산을 통해 출력벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 장치
4 4
제1항에 있어서, 공정 품질이 알려진 공정의 공정 조건 정보 및 부산물 정보를 포함하는 학습용 입력벡터 및 상기 알려진 공정의 공정 품질을 나타내는 레이블을 포함하는 학습 데이터를 마련하고, 상기 학습용 입력벡터를 학습이 완료되지 않은 예측모델에 입력하여 예측모델이 학습용 입력벡터에 대해 학습이 완료되지 않은 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 학습용 출력벡터를 산출하면, 손실함수를 이용하여 학습용 출력벡터와 레이블과의 차이를 나타내는 손실이 최소가 되도록 예측모델의 가중치를 수정하는 최적화를 수행하는 학습모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 장치
5 5
공정 진단을 위한 방법에 있어서, 데이터처리모듈이 공정 장비의 공정 조건을 나타내는 공정 조건 정보 및 공정 장비에 의한 공정에 의해 생성되는 부산물의 정보를 나타내는 부산물 정보를 수신하는 단계; 데이터처리모듈이 상기 공정 조건 정보 혹은 상기 부산물 정보를 정규화하여 입력벡터를 생성하는 단계; 예측모듈이 학습된 예측모델을 통해 상기 입력벡터를 분석하여 공정 품질을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 공정 품질을 예측하는 단계는 상기 예측모델의 입력망의 입력계층이 상기 공정 조건 정보 및 상기 부산물 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력벡터를 입력받는 단계; 상기 입력망의 덴스계층이 상기 입력벡터에 대한 연산을 수행하여 입력연산벡터를 산출하는 단계; 상기 예측모델의 연결계층이 상기 입력연산벡터를 입력받아 하나의 입력연산벡터열을 출력하는 단계; 상기 예측모델의 연산망의 덴스계층이 상기 입력연산벡터열에 대한 연산을 통해 출력연산벡터를 산출하는 단계; 상기 예측모델의 출력계층이 상기 출력연산벡터에 대한 연산을 통해 출력벡터를 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 부산물 정보를 수신하는 단계 전, 학습모듈이 공정 품질이 알려진 공정의 공정 조건 정보 및 부산물 정보를 포함하는 학습용 입력벡터 및 상기 알려진 공정의 공정 품질을 나타내는 레이블을 포함하는 학습 데이터를 마련하는 단계; 상기 학습모듈이 상기 학습용 입력벡터를 학습이 완료되지 않은 예측모델에 입력하는 단계; 상기 예측모델이 학습용 입력벡터에 대해 학습이 완료되지 않은 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 학습용 출력벡터를 산출하는 단계; 및 상기 학습모듈이 손실함수를 이용하여 학습용 출력벡터와 레이블과의 차이를 나타내는 손실이 최소가 되도록 예측모델의 가중치를 수정하는 최적화를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 진단을 위한 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자기술연구원 원천기술개발사업 (C) 5nm급 이하 반도체 노광 공정용 EUV 투과 소재 기술 개발