CNN 기반 웨이퍼 결함 분류 모델 신뢰도·해석 가능성 향상 연구 성과
  • ▲ 상명대 시스템반도체공학과 이지은(왼쪽부터),임준호,주연우,홍성민 학생.ⓒ상명대
    ▲ 상명대 시스템반도체공학과 이지은(왼쪽부터),임준호,주연우,홍성민 학생.ⓒ상명대
    상명대학교(총장 김종희)는 공과대학 시스템반도체공학과 4학년 이지은, 임준호, 주연우, 홍성민 학생이 참여한 연구논문이 SCIE급 국제저명학술지 Micromachines에 게재됐다고 12일 밝혔다.

    게재된 논문 제목은 “Temperature Scaling과 LIME을 적용한 CNN기반 웨이퍼 결함 분류 모델의 신뢰도 및 해석 가능성 향상(Enhancing Confidence and Interpretability of a CNN-Based Wafer Defect Classification Model Using Temperature Scaling and LIME)”으로, 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 결함 분류 정확도를 높이고 예측 결과의 신뢰도를 개선한 연구다.

    연구팀은 온도 스케일링(Temperature Scaling) 기법을 활용해 인공지능 모델의 예측 신뢰도를 보정하고, LIME과 Grad-CAM 등 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 적용해 모델의 판단 근거를 시각적으로 제시할 수 있도록 개선했다.

    예를 들어, 반도체 생산 현장에서 ‘스크래치 결함’으로 판정된 경우, 단순한 결과값뿐 아니라 결정 과정과 근거를 시각화해 엔지니어가 교차 검증 및 신뢰성 평가를 수행할 수 있도록 구현했다.

    이번 연구는 제조 현장에서 실질적으로 활용 가능한 ‘지능형 품질 관리 시스템’의 방향성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받고 있다.

    연구에 참여한 주연우 학생은 “초기에는 단순히 정확도 향상을 목표로 했지만, 실제 산업 현장에서는 결과의 신뢰성과 근거 제시가 필수적임을 깨달았다”며 “LIME과 Grad-CAM을 통해 결함 원인을 명확히 시각화할 수 있었다”고 소감을 밝혔다.

    지도교수인 이종환 시스템반도체공학과 교수는 “학생들의 열정과 끈기, 진지한 연구 태도가 좋은 성과로 이어졌다”며 “이번 경험이 학생들의 연구 역량 강화와 진로 성장의 밑거름이 되길 바란다”고 말했다.