본 프로젝트는 제조 공정에서 사용되는 환경 인자 및 설정 인자를 활용하여 공정 결과를 예측하는 예측 AI 모델 개발을 목표로 한다. 세부 목표는 ① 공정 인자 정보 기반 공정 결과 예측 알고리즘 개발, ② 공정 장비 예열 판정 분류 알고리즘 개발 두 가지로 나눌 수 있다.

본 프로젝트의 첫 번째 목표는 노광 공정 배경에서 계측되는 환경 인자와 설비 담당자가 직접 설정하는 설정 인자에 의해 글래스 규격 좌표를 나타내는 공정 결과 값(Overlay_X, Overlay_Y)을 정확히 예측하는 예측 알고리즘 개발하는 것이다. 인자들이 변화함에 따라 노광 공정 결과 글래스의 규격 좌표가 정확한 규격 좌표와 일치하지 않는 문제가 존재하는데, 예측 알고리즘을 통해 다양한 인자들과 공정 결과 값의 인과 관계 규명을 목표로 한다. 사용된 데이터의 경우 차수별(4~10차)로 수집되고, 차수의 특성 상 차수별 입력 및 출력 데이터에 약간의 차이가 존재한다. 실험의 경우 특정 한 차수의 데이터를 테스트 할 때, 해당 차수를 제외한 나머지 차수 데이터로 학습된 모델을 사용한다. 그리고 방대한 데이터 수집이 어려운 환경을 반영하여 회귀 문제에 적합한 데이터 증강 방식으로 학습 데이터를 충분히 확보하고, 머신러닝 방법론을 적용하여 공정 결과 값을 예측하였다.

본 프로젝트의 두 번째 목표는 실제 공정 시작 이전 공정 장비의 예열 완료 상태 여부를 정확히 분류하는 분류 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 공정에 들어가기 이전, 시험 글래스(Dummy Glass)를 도메인 전문가의 경험을 기반으로 약 10장 정도 투입하여 공정 장비를 예열시킨다. 하지만 10장이라는 시험 글래스의 수는 어디까지나 전문가의 경험에 의존하고, 실제로 10장 이전에 예열이 완료된다면 불필요한 시험 글래스의 사용을 줄일 수 있다. 따라서 본 프로젝트는 예열 완료 판정을 정확하게 분류하는 모델을 개발하고, 실제 레이블링이 되어있지 않은 시험 글래스에 Inference 실험을 통해 실제로 10장의 시험 글래스가 필요한지 여부에 대한 해석을 진행하였다. 제공받은 데이터로 실험을 진행한 결과, 약 7장의 시험 글래스에 대한 작업을 마치면 예열이 완료되고, 3장의 시험 글래스는 불필요한 것으로 나타났다.