【 청년일보 】 날이 더워지고 있는 요즘, 에어컨이나 냉장고와 같이 더위를 식혀줄 수 있는 제품 사용 비율이 점점 높아지고 있다. 이에 문득 이러한 제품들이 무더운 여름에 고장이 나면 어떡하나 하고 걱정이 됐다. 만약 이러한 제품들의 잔여 수명(Remaining Useful life, RUL)을 미리 알 수만 있다면, 고장 날 걱정 없이 여름을 보낼 수 있을 것이다. 우리는 이것을 인공지능을 통해 어느 정도 알아낼 수 있다. 특히 최근 공장에서 사용되는 산업 설비의 예지 보전(Predictive Maintenance, PdM)을 위해 인공지능이 사용되는 추세이다. 여기서 예지 보전(PdM)이란 반도체 공장 등에서 사용되는 산업 설비의 이상을 사전에 예측해 이를 바탕으로 산업 설비를 보수하는 것을 의미한다. 즉, 해당 산업 설비가 언제 고장 날지를 예측해 미리 예방하는 솔루션이다. 만약 앞서 설명한 예지 보전을 수행하지 않는다면 어떻게 될까? 이러한 경우, 산업 설비의 고장으로 인해 정지된 이후에서나 보수를 수행하게 되므로 공장 가동 중단으로 인한 큰 손해가 발생한다. 그럼 예지 보전은 어떻게 이루어지는지 알아보자. 기존에는 조건 기반으로 제품의 이상을 탐지함
【 청년일보 】 만약 반도체 공정에서 비정상적인 행동이 감지된다면 어떻게 될까? 당연한 말이지만 해당 행동이 치명적인 경우, 생산량 감소와 품질 하락 등의 문제가 동반된다. 우리는 이를 빠르게 감지하고 해결하기 위해 다양한 통계적, 소프트웨어 기법들을 활용한다. 이때, 다양한 기법 중 머신러닝을 활용한 '이상탐지' 방법론에 대해 알아보고자 한다. 이상탐지(Anomaly Detection)란 정상적인 데이터의 패턴을 학습한 모델을 이용해 새로운 데이터를 분석하고, 해당 데이터가 정상적인 패턴과 일치하지 않을 경우 이를 이상 데이터로 간주하는 방법론이다. 이는 효율적인 데이터 분석과 모니터링이 가능하다는 이점이 있다. 따라서 반도체 제조 과정에서 생성되는 수많은 센서를 활용해 이상 상황을 빠르게 파악하고, 조치를 취할 수 있어 반도체 산업에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 먼저, 이상탐지는 우리가 흔히 알고 있는 이상치(Outlier)와는 다른 개념이다. 이상치는 데이터 집합 내의 특이한 값으로서 이상 데이터라고는 할 수 없다. 예를 들어, 어떤 도시의 인구 통계 자료를 분석할 때 대다수의 인구가 20대와 30대인 경우, 100세 이상의 노인이 이상치일 수는
【 청년일보 】 "내가 투자한 종목이 오를까, 내려갈까? 내일 비가 올까, 안 올까?" 우리는 이처럼 미래를 알 수만 있다면 좋을 것 같은 불확실한 세상 속에서 살고 있다. 앞서 예시로 든 주식에 대해 생각해보자. 사람들은 보통 주식 투자를 할 때 그 종목에 대한 주가 패턴과 현재 동향을 반영해 투자한다. 하지만 이러한 정성적인 방식으로 투자한 주식이 예측한대로 흘러갈 때도 있지만 그러지 않을 때도 있다. 이때 데이터 분석은 보다 정답에 가까운 예측이 가능하다. 그렇다면 어떻게 데이터를 통해 미래를 예측할 수 있는 것일까? 데이터의 예측은 과거의 자료를 바탕으로 유사하거나 통계적으로 발생할 확률이 높은 것을 예측한다. 예를 들어 사람이 길을 걸어가면 어떠한 길을 걸어갔는지 발자국이 알려주듯 데이터는 그러한 역할이 돼준다. 그리고 우리는 그 발자국을 통해 그 사람의 다음 행적을 유추해볼 수 있다. 이것이 바로 데이터 분석을 통한 예측이며 예측 목적에 따라 기법이 다르다. 판매량, 호감도, 증가율, 수요량 등 예측 시점의 정확한 수치를 예측하는 수치형 예측, 업·다운, 매수·매도, 호감·비호감 등 예측 시점의 범주를 예측하는 범주형 예측이 있다. 이러한 데이터
【 청년일보 】 반도체는 현재 우리나라의 수많은 수출 품목 중 1위를 차지하고 있다. 이는 반도체 산업이 왜 중요한가를 보여주는 중요한 지표라고 할 수 있다. 반도체는 미세회로로 구성되기 때문에 공정 중 어느 한 부분의 결함이나 문제점이 발생하면 제품에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 과거에는 100개를 생산하면 99개 이상은 정상동작을 할 정도로 높은 집적도와 완성도 높은 공정을 보여줬지만, 최근 비용 절감과 전력 효율을 위해 한 웨이퍼에 많은 칩을 넣으면서 잦은 불량이 발생하고 있다. 그만큼 반도체의 품질은 점점 중요해지고 있다는 것이다. 이때 우리는 결함이 없는 합격품의 비율인 ‘수율’을 따지게 되는데, 반도체에서의 ‘수율’은 웨이퍼 한 장에 설계된 칩(IC)의 최대 개수 대비 생산된 칩들 중 정상 작동하는 칩의 개수를 백분율로 나타낸 것으로 불량률의 반대말이다. 즉, 투입한 수 대비 제조되어 나온 양품의 비율을 ‘수율’이라고 할 수 있다. 수율이 높을수록 생산성이 향상됨을 의미하므로 최근 반도체 산업에서는 수율을 높이는 것이 이슈가 되고 있다. 반도체 불량은 공정 과정에서 유입되는 불순물이나, 다양한 공정 방법을 이용해서 반도체를 원하는 패턴대로 깎다
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