반도체 웨이퍼 빈 맵 불량패턴 분류를 위한 다양한 인공지능 알고리즘 적용 및 비교 분석에 관한 연구

강승한; 김우람; 제갈원; 이성현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강승한 (Hanbat National University) 김우람 (Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS)) 제갈원 (Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS)) 이성현 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제29권 제4호

발행연도: 2025.12

수록면: 584 - 591 (8page)

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본 연구에서는 반도체 제조 공정에서의 웨이퍼 불량 패턴 검출을 위해 CNN 기반 및 Vision Transformer(ViT) 기반 알고리즘을 활용하였으며 동일한 학습용 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 분석을 진행하였다. 공개 WM-811K 데이터셋을 기반으로 Accuracy, F1, Precision, Recall을 포함한 총 17개의 지표를 사용하여 웨이퍼 빈 맵 패턴 분류 성능을 평가하였다. 검증 결과, EfficientNetV2-M이 가장 높은 성능을 달성하였으며, Swin-L 또한 상위 모델로 평가되어 향후 연구 및 실제 응용에 대한 기대를 높였다. 본 연구는 지도 학습 기반 구조를 중심으로 최신 딥러닝 모델들의 웨이퍼 불량 검출 성능을 비교하기 위한 객관적인 벤치마크를 제시한다.

#wafer map #defect detection #CNN #Vision Transformer #WM-811K

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