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insight - 반도체 제조
고해상도 EUVL 기반 반도체 결함 검사 개선을 위한 SEMI-SuperYOLO-NAS 기반 접근법
본 연구는 SEMI-SuperYOLO-NAS 프레임워크를 제안하여 저해상도 SEM 이미지를 활용한 고효율 나노스케일 결함 검사를 달성하고자 한다. 이를 통해 이미징 도구의 처리량을 약 8배 향상시킬 수 있다.
반도체 웨이퍼의 기계 학습 기반 결함 분류에 대한 관찰 및 실험적 통찰
본 논문은 반도체 제조 과정에서 웨이퍼 결함을 식별하기 위한 기계 학습 분류 기법의 종합적인 검토를 제공한다. 다양한 기계 학습 기법의 장단점과 잠재적 활용 방안을 자세히 분석하고, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시한다.
반도체 스마트 제조에서 수율 향상을 위한 적응형 모델링을 갖춘 설명 가능한 AutoML(xAutoML)
본 연구는 반도체 스마트 제조에서 수율 향상을 위해 도메인 지식 기반 기능 추출, 모델 독립적 핵심 기능 선택, 이상치 탐지 및 결함 분류를 통합한 설명 가능한 자동 기계 학습(xAutoML) 기술을 제안한다.