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학술저널
저자정보
안래경 (Ajou University) 이석원 (Ajou University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제30권 제2호(통권 제251호)
발행연도
2025.2
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.9708/jksci.2025.30.02.001

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반도체 생산관리는 제품 복잡도의 증가에 따라 어려워지고 있지만, 현장 스케줄링은 효율적이지 않다는 문제가 제기되고 있다. 생산 환경의 복잡성과 다양한 변수들로 인해 기존의 스케줄링 방식은 실시간으로 변화하는 생산 조건에 효과적으로 대응하기 어렵고, 이로 인해 최적의 생산성과 품질을 달성하는 데 한계가 있다. 이에 따라 생산 전문가들은 생산 방향과 운영 상태를 파악할 수 있는 솔루션을 요구하고 있다. 필자는 현업의 요구사항을 바탕으로 실제 반도체 Fab의 로그 데이터를 머신 러닝을 통해 분석하여 스케줄에 영향을 미치는 의사결정 요소를 파악하고 시각화 할 수 있는 솔루션에 대해 연구하였다. 이는 향후 스케줄러의 방향성을 제시하여 Autonomous Fab을 구축하는데 기반을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
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목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Data Engineering
Ⅴ. Experiment Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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