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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,313 - 1,320 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0177
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As research and development in artificial intelligence continue to expand, the demand for semiconductor devices is also increasing. The growth of semiconductor production depends on the quality of materials and their variations owing to temperature and pressure changes. To ensure careful production and minimize losses, sensors are integrated into the deposition process machinery to monitor these metrics in real-time. We propose a real-time monitoring and anomaly detection system that includes a management module capable of acquiring multi-sensor measurements during the deposition process, which stores the data in a database, and detects anomalies using deep learning techniques. Through experiments, we evaluate the performance of the deep learning anomaly detection network and demonstrate that the proposed method outperforms other detection methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 반도체 증착 공정
III. 이상 감지 네트워크에 관한 기존 연구
IV. 반도체 증착 공정에서의 이상 감지 시스템
V. 실험 및 고찰
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
D. Ha, J. Koo, D. Park, and C. Han, “APC technique and fault detection and classification system in semiconductor manufacturing process,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 9, pp. 875-880, 2015.
H. Cho and S. Park, “Research on fan motor abnormality diagnosis method for chamber type semiconductor manufacturing equipment based on artificial intelligence algorithm,” Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 30, no. 1, pp. 159-177, 2024.
M. Chae, M. Ha, and T. Park, “LSTM based forecasting and evaluation of sensor signals containing anomaly data,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 12, pp. 1060-1066, 2023.
D. Park, Y. Hoshi, and C. C. Kemp, “A multimodal anomaly detector for robot-assisted feeding using an lstm-based variational autoencoder,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 3, pp. 1544-1551. 2018.
J. Xu, H. Wu, J. Wang, and M. Long, “Anomaly transformer: Time series anomaly detection with association discrepancy,” arXiv preprint arXiv:2110.02642, 2021.
H. Cho and S. Park, “Research on fan motor abnormality diagnosis method for chamber type semiconductor manufacturing equipment based on artificial intelligence algorithm,” Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 30, no. 1, pp. 159-177, 2024.
M. Chae, M. Ha, and T. Park, “LSTM based forecasting and evaluation of sensor signals containing anomaly data,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 12, pp. 1060-1066, 2023.
D. Park, Y. Hoshi, and C. C. Kemp, “A multimodal anomaly detector for robot-assisted feeding using an lstm-based variational autoencoder,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 3, pp. 1544-1551. 2018.
J. Xu, H. Wu, J. Wang, and M. Long, “Anomaly transformer: Time series anomaly detection with association discrepancy,” arXiv preprint arXiv:2110.02642, 2021.
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