• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.15 no.26
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• pp.119-124
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• 1992

본 논문은 장치산업에서 적용되는 다변량 EWMA 공정제어와 통계적 공정감시 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합시스템은 자동공정제어(APC)의 예측, 조정기능과 통계적 정정감시(SPM)의 이상점 발견 및 제거등의 각각의 장점을 이용하였다. 기존의 다변량 EWMA연구는 데이타간의 독립성을 가정하였으나 본 논문은 데이타간의 종속적인 형태인 IMA(1,1)모델을 대상으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.411-414
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• 1995

Statistical Process Control (SPC) is a set of methodologies for signaling the presence of undesired sources of variation in manufacturing processes. Expert System in SPC can serve as a valuable tool to automate the analysis and interpretation of control charts. In this paper we put forward a method of successful application of Expert System to SPC in manufacturing process.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.47-57
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• 2010

There have been many problems to apply SPC(Statistical Process Control) which is a traditional process control technology to the process of multi-product, small-sized production because a machine in the process manufactures small numbers, but various kinds of products. Therefore, we need the new process control system that can flexibly control the process by setting up the SPEC rules and the KNOWHOW rules. The SPEC rule contains the combination of diverse conditions to specify the characteristics of various products. The KNOWHOW rule is based on engineers' know-how. The study suggests the Rule-base Process Control that can be optimized to the multi-product, small-sized production. It was validated in the process of semiconductor production.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.10
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• pp.103-112
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• 1998

The evolution of semiconductor manufacturing technology has accelerated the reduction of device dimensions and the increase of integrated circuit density. In order to improve yield within a short turn around time and maintain it at high level, a system that can rapidly determine problematic processing steps is needed. The statistical process control detects abnormal process variation of key parameters. Expert systems in SPC can serve as a valuable tool to automate the analysis and interpretation of control charts. A set of IF-THEN rules was used to formalize knowledge base of special causes. This research proposes a strategy to apply expert system to SPC in semiconductor manufacturing. In analysis, the expert system accomplishes the instability detection of process parameter, In diagnosis, an engineer is supported by process analyzer program. An example has been used to demonstrate the expert system and the process analyzer.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.45 no.1
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• pp.32-38
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• 2007

A batch Process has a multi-way data structure that consists of batch-time-variable axis, so the statistical modeling of a batch process is a difficult and challenging issue to the process engineers. In this study, We applied a statistical process control technique to the general batch process data, and implemented a fault-detection and Statistical process control system that was able to detect, identify and diagnose the fault. Semiconductor etch process and semi-batch styrene-butadiene rubber process data are used to case study. Before the modeling, we pre-processed the data using the multi-way unfolding technique to decompose the data structure. Multivariate regression techniques like support vector regression and partial least squares were used to identify the relation between the process variables and process condition. Finally, we constructed the root mean squared error chart and variable contribution chart to diagnose the faults.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.303-308
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• 1998

SMART 계측제어계통 측정신호의 신뢰성을 높이기 위한 실시간 신호검증알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 선행고장검출행렬, 아날로그 신호용 다중성 기법, 접촉신호용 논리표 알고리듬, 주파수 신호용 다중성 기법 그리고 아날로그 센서 경증을 위한 통계적 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 선행고장검출행렬은 측정 신호 중에서 고장의 가능성이 있는 신호를 추출하여 선정된 신호만을 적절한 알고리듬으로 검증하도록 함으로써 전체적인 수행시간을 감소시킨다. 아날로그 신호검증 모듈은 아날로그 측정신호에 대한 물리적/해석적 다중성에 입각하여 고장신호의 크기, 위치를 검출하며, 접촉신호 검증 모듈은 접촉신호들간의 논리값을 비교하여 발생 불가능한 논리값을 가지는 신호를 고장신호로 검출한다. 주파수신호는 아날로그 신호와 유사한 기법을 구현하였으며, 통계적 모듈은 아날로그 센서 자체의 물리적 건전성을 검사하는 모듈이다. 현재 SMART의 설계가 확정되어 있지 않으므로 개발된 신호검증알고리듬을 시험하기 위해서 여러 주요 공정변수가 표현되는 상용 원자로의 냉각재계통을 대상으로 검증 알고리듬을 구현하였으며, 운전모사기로 모사된 신호를 이용하여 개발된 신호검증알고리듬을 시험하였다. 시험결과 각 모듈별로 적절히 고장을 검출함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.389-392
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• 2005

차세대 반도체 공정을 위한 많은 노력 중 Reactive Ion Etching(RIE)에 대한 연구의 중요성은 계속되고 있으며, 현재 제조공정 라인에서는 공정상의 오류를 줄이는 노력에 주목 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 반도체 제조 장비에서 발생하는 실시간 데이터에 대해 신경망을 이용하여 각 장비파라미터의 허용범위를 검출하고, 제안된 방법의 성능평가를 위하여, 생산라인에서 수립된 데이터를 활용하였다. 기존의 통계적 공정제어(SPC) 제서 지시되는 방법이 아닌 신경망 모델을 통하여 random variability를 고려한 control limit을 제시한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.414-416
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• 2007

6 시그마 기법은 Define 단계부터 현상에 대한 수치화를 강조하고 있어, Data의 중요성을 어떤 다른 개선활동 보다도 강조하고 있다. 그러나 현장에서 개선활동 수행시에 가장 큰 문제점은 결과지표인 Y에 대한 측정을 통한 수치화는 가능하지만 -현실적으로도 관리를 하고 있고- 제어인자인 Xs인자에 대한 수치화는 상당한 어려움을 겪고 있다. 그 이유는 가장 큰 경우가 조건변경에 의한 실험을 통해 Data를 수집하려면 상당한 불량의 발생을 감수해야 하고 그로 인한 피해를 중소기업 입장에서 감수하고 실험을 감행하는것이 쉽지 않을 것이다. 따라서 실제 현장 개선에서는 불량을 최소한 줄이기 위해서 제어인자인 Xs인자의 변동을 최소화 하다 보니 X인자의 변화에 따른 Y인자의 변동을 알 수 없어 실제로는 유의한 영향을 줌에도 불구하고 통계적인 결론에만 집착하다 보면 잘못된 판정으로 인해 실제 개선이 되지 않는 경우가 허다하다. 이 논문에서는 6 시그마 활동시 문제가 되는 통계적 기법 적용시 현실과 Data 분석의 결과가 일치하지 않을 때 현실적 판단방법을 적용하여 실질적 개선을 하는 방법과 Xs인자의 작은 변화를 감지할 수 있는 통계적 기법의 적용을 통하여 실제 개선을 할 수 있는 사례를 제시하고자 한다.

• Convergence Security Journal
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• v.12 no.6
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• pp.85-92
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• 2012

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. It is shown that it is possible to do asymptotic likelihood inference for software reliability models based on infinite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). For someone making a decision about when to market software, the conditional failure rate is an important variables. The finite failure model are used in a wide variety of practical situations. Their use in characterization problems, detection of outliers, linear estimation, study of system reliability, life-testing, survival analysis, data compression and many other fields can be seen from the many study. Statistical Process Control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and there by contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, we proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of log Poission, log-linear and Parto distribution.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.6
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• pp.483-490
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• 2015

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. It is shown that it is possible to do likelihood inference for software reliability models based on finite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). For someone making a decision about when to market software, the conditional failure rate is an important variables. The infinite failure model are used in a wide variety of practical situations. Their use in characterization problems, detection of outlier, linear estimation, study of system reliability, life-testing, survival analysis, data compression and many other fields can be seen from the many study. Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of Musa-Okumo and Power law type property.