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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김은영 (아주대학교) 장대순 (아주대학교) 박상철 (아주대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
3,824 - 3,827 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 연구는 반도체 FAB 시뮬레이션을 위한 딥러닝 모델과 시뮬레이션 모델의 통합에 관한 연구이다. 반도체의 수요가 증가하면서 반도체의 생산량을 높이려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 그중에서 시뮬레이션은 복잡하고 긴 프로세스로 이루어진 반도체 공정에 대한 연구들 하기에 적합하며 좋은 결과를 위해선 실제와 비슷한 시뮬레이션 모델이 필요하다. 하지만 공정과 물류가 함께 돌아가는 정합성이 높은 시뮬레이션 모델은 무겁고 시간이 오래걸리는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 반도체 물류 모델을 통해 정합성이 높으면서도 가벼운 반도체 시뮬레이션 모델을 제안하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 접근방법
3. 딥러닝 모델 실험 및 평가
4. 결론 및 향후 연구
Reference

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