![]() |
| 왼쪽부터 이지은 임준호 주연우 홍성민 학생(상명대 제공) |
게재된 논문은 'Temperature Scaling과 LIME을 적용한 CNN기반 웨이퍼 결함 분류 모델의 신뢰도 및 해석 가능성 향상'으로 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 결함에 대한 분류 정확도를 향상시키고 온도 스케일링 기법을 적용해 모델의 예측 신뢰도를 보정했다.
이번 연구는 제조 현장에서 활용이 가능한 '지능형 품질 관리 시스템'의 방향성을 제시한다는 점에서 좋은 평가를 받고 있다.
주연우 학생은 "연구를 시작할 때에는 단순히 '정확도'만 높이는 것을 목표로 했는데, 반도체 스마트 팩토리 현장에서는 판정 결과에 대한 근거를 제시해 신뢰도를 높일 필요가 있었고, LIME과 Grad-CAM으로 결함의 원인을 명확히 시각화하게 됐다"고 했다.
천안=김한준 기자 hjkim7077@
중도일보(www.joongdo.co.kr), 무단전재 및 수집, 재배포 금지
하재원 기자






