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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 225 - 230 (6page)
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As the artificial intelligence market develops, demand for semiconductors also increases. In order to increase the efficiency of the semiconductor production process, anomaly detection technology is needed based on sensor values attached to process machines. In this paper, we propose an anomaly detection system that determines whether there are abnormalities in the values obtained by attaching a sensor to the actual deposition process. The attached sensors include gas, temperature, and pressure sensors. A communication module is designed and made into a database, and the presence or absence of anomalies is determined using the characteristics of multivariate time series data through transformer-based anomaly detection network. An attention module-based transformer network is used in the AI-based anomaly detection network. Through evaluation, we confirmed that the transformer-based anomaly detection network achieves the best performance in terms of accuracy relative to other anomaly detection methods.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. SEMICONDUCTOR DEPOSITION PROCESS
4. PROPOSED SYSTEM
5. EXPERIMENTS & RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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