메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김은영 (아주대학교) 장대순 (아주대학교) 박상철 (아주대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2019년 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
3,824 - 3,827 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

반도체 FAB 시뮬레이션을 위한 딥러닝모델과 시뮬레이션 모델의 통합에 관한 연구
김은영 ,  장대순 ,  박상철 한국경영과학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료
반도체 FAB 시뮬레이션을 위한 딥러닝모델과 시뮬레이션 모델의 통합에 관한 연구
김은영 ,  장대순 ,  박상철 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 반도체 FAB 시뮬레이션을 위한 딥러닝 모델과 시뮬레이션 모델의 통합에 관한 연구이다. 반도체의 수요가 증가하면서 반도체의 생산량을 높이려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 그중에서 시뮬레이션은 복잡하고 긴 프로세스로 이루어진 반도체 공정에 대한 연구들 하기에 적합하며 좋은 결과를 위해선 실제와 비슷한 시뮬레이션 모델이 필요하다. 하지만 공정과 물류가 함께 돌아가는 정합성이 높은 시뮬레이션 모델은 무겁고 시간이 오래걸리는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 반도체 물류 모델을 통해 정합성이 높으면서도 가벼운 반도체 시뮬레이션 모델을 제안하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 접근방법
3. 딥러닝 모델 실험 및 평가
4. 결론 및 향후 연구
Reference

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

공정 센서 드리프트 가속화와 불규칙적인 보수 주기가 존재하는 반도체 공정의 FDC를 위한 결합 인공 신경망 모델
김영주 ,  이호엽 ,  김창욱 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019 .04
질화갈륨 전력반도체와 Si CMOS 소자의 단일기판 집적화를 위한 Si(110) CMOS 공정개발
김형탁 전기전자학회논문지 2019 .03
딥 러닝 기반의 SIFT 이미지 특징 추출
이재은 ,  문원준 ,  서영호 외 1명 방송공학회논문지 2019 .03
반도체 웨이퍼 가공 공정의 이상감지 및 분석을 위한 방법론 개발
유준수 ,  박양병 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2018 .11
인공지능반도체 NM500
최기원 전자공학회지 2018 .01

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-325-000670229