• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권4호
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• pp.792-798
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• 2008

공급 사슬망은 최근 학계와 기업에서 매우 큰 관심사로 떠오르며 그 중요성이 강조되고 있다. 통합적으로 관리하고 조망해야 한다는 필요성에 기반하고 있지만 전체적으로 조망하면서 지속적으로 일어나는 변동성을 어떻게 대응하고 준비해야 하는 가에 대해서는 연구가 상대적으로 활발하지 않았다. 본 논문에서는 공급 사슬망의 동적 특성들에는 어떤 것들이 있는지 살펴 보고 이를 통해 적절한 운영 방식을 찾기 위해 준비하였다. 각각 참여 요소(entity)들이 가지고 있는 변동성이 전체에 어떤 영향을 가지고 있는지 전체 소요 시간(Turn Around Time, TAT) 중심의 방법을 제안하였다. 이를 Monte Carlo Simulation 방법을 통해 7개의 인자들로 구성된 공급 사슬망의 사례를 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• 경영과학
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• 제24권2호
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• pp.81-93
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• 2007

Achieving a target operational availability is more economical and efficient than having many quantities of the weapon system, since the cost of weapon system becomes expensive. The intent of this study is twofold; first, we develop the simulation model to determine the optimal inventory level of the maintenance float while achieving a target operational availability of the Korean-made helicopter. The quantity decision model considers following factors such as a reliability. a turn around time(TAT). a protection level for inventory, and so on. Second, we analyze whether the existence of a lateral transshipment among bases and the reduction of TAT relate to an inventory level and the operational availability. The research result shows that both TAT and lateral transshipment have an effect on reducing the inventory level of the maintenance float and improving an operational availability.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.197-202
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• 2010

목적: 각 검사실에서는 임상의 신속한 검사 결과 보고 요청에 부응하고 검사 결과의 신뢰도 및 효율성을 증가시키기 위해 자동화 장비를 많이 사용한다. 국산 자동화 장비는 기존 자동화 장비의 단점을 개선, 보완하여 폭넓은 수행능을 가진 국산 자동화 장비이다. 본 연구에서 국산 자동화 장비와 기존 자동화 장비와의 상관성 및 분석능력을 평가하여 검사실에서의 결과보고시간 단축에 대한 유용성과 신뢰성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2009년 9월 삼성서울병원에서 갑상선 호르몬 검사(TT3, TSH, FT4)가 의뢰된 환자를 대상으로 저농도에서 고농도 검체 100개씩 국산 자동화 장비와 RIA-mat 280을 사용하여 상관성을 알아보았다. 국산 자동화 장비의 부분별 평가로 첫째, Tip부분은 정확도, 회수율, 검체 간 상호 오염도를 측정하였다. 둘째, Incubator부분은 회전수(RPM)와 회전축 원경(mm)에 따른 최적의 검사반응 조건을 알아보았다. 검체처리 속도를 분석하기 위해 특정기간의 검사결과 보고시간을 조사하였다. 결과: 국산 자동화 장비와 RIA-mat 280의 상관계수($R^2$)는 TT3 0.98, TSH 0.99, FT4 0.92로 좋은 상관관계를 보였다. Tip의 평가로 정밀도 CV 0.38 %(1번 Tip), CV 0.39 %(2번 Tip), 정확도 98.3 %(1번 Tip), 98.6 %(2번 Tip). 검체 간 상호 오염도는 0.01 %(1번 Tip), 0 %(2번 Tip)로 검체 간 상호 오염도가 거의 없었다. Incubator 조건에서 회전수(RPM)와 회전수 원경(mm) 500 RPM의 1.0 mm, 1.5 mm와 600 RPM의 1.0 mm, 1.5 mm 중 600 RPM의 1.0 mm가 최상의 조건임을 알 수 있었다. 기존의 자동화 장비에서 6회/일 시행되던 검사가 최대20회/일로 늘어남으로써 검체 접수에서 결과보고까지 소요시간이 평균 4.20시간에서 평균 2.19시간으로 약 2시간 단축되었다. 결론: 국산 자동화 장비(Gamma Pro) 사용으로 결과보고 시간이 평균 2.19시간으로, 약 2시간 단축되는 결과를 얻었다. 본 기기는 일정시간당 대량 검체 처리능력이 뛰어나고 실용성을 갖춘 효율적인 장비라고 여겨진다. 검사결과 보고 시간 단축으로 인해 응급환자의 신속한 진단과 외래환자의 진료대기시간 단축에 유용할 것이다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.145-148
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• 2014

Purpose: Serum thyroglobulin (Tg) determination has been reported to be a sensitive indicator of persistent or recurrent differentiated thyroid cancer (DTC) after total thyroidetectomy. In patients free of metastasese and recurrences after a complete thyroidectomy and radioiodine removal for DTC, the Tg is usually <1 ng/mL or can no longer be detected even with TSH stimulation. Therefore, report in low Tg levels and selecting criteria for retest is very important. The purpose of this study was to establish selecting criteria for retest which is efficient at reliability improvement and Turn around time (TAT). Materials and Methods: Sera from 137 patients with DTC were divided into two groups as first(<1.0 ng/mL or >4.0 ng/mL) and second(1.0-4.0 ng/mL). In case of group(<1.0 ng/mL) is in patient free of metastases and recurrences, >4.0 ng/ml is low coefficient of variation (CV%) at internal quality control and good linearity at standard curve. Therefore first group began with Delta/Panic check (D/P) and second group surveyed with the latest results. In that the latest results were <1.0 ng/ml, we checked the thyroxin withdrawal. Finally selected specimen retested with raw specimen. Results: In first group, we was able to reduce the retest rate(30.8% to 7.7%). and In second group, 40% to 5%. The total retest rate was 7.3%. Conclusion: If using the selecting criteria for retest, is helpful to accuracy and quickness of the result report.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.83.1-83.1
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• 2013

반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2021

반도체 회로의 미세화로 단위 공정이 증가하면 TAT(turn-around time) 증가에 따른 제조 비용이 늘어난다. 반도체 공정 중 포토 공정은 마스크의 회로를 웨이퍼에 전사하는 공정으로 전사를 담당하는 노광장비의 성능에 의해 회로의 정확성이 결정된다. 이런 정확성을 검증하는 계측공정은 회로의 미세화가 진행될수록 필요성은 증가하나 TAT 증가의 주된 요인으로 최근 기계학습을 사용한 다양한 예측 모형들의 개발로 계측 결과를 예측하는 실험들이 진행되고 있다. 본 논문은 노광장비 센서들의 이상값을 감지하여 분류 후 계측공정을 진행하는 LFDC(Lithography Fault Detection and Classification) 시스템의 문제인 분류 성능이 떨어지는 것을 해결하기 위해 XGBoost를 사용하여 계측공정을 진행하지 않고 노광장비 센서의 이상값을 학습된 학습기를 통해 분류하여 포토 공정을 재진행하거나 다음 공정을 진행하는 방법을 실험하였다. 실험에서 사용된 계측 결과 예측 모형은 89%의 정확도를 확보하였고 반도체 데이터 특성인 심각한 불균형의 데이터에 대해서도 같은 정확도를 얻었다. 이런 결과는 노광장비 센서들의 이상값에 대해 89%는 정상으로 판단하였고 정상으로 판단한 웨이퍼를 실제 계측 시 예측과 같은 결과를 얻었다. 계측 결과 예측 모형을 사용하면 실제 계측을 진행하지 않고 노광장비 센서들의 이상값에 대한 판정을 할 수 있어 TAT 단축으로 제조 비용감소, 계측 장비 부하 감소 및 효율 향상을 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 90%의 성능을 보이는 계측 결과 예측 모형으로 여전히 10%에 대해서는 실제 계측이 필요한 문제에 대해 추후 더 연구가 필요하다.

• 전기학회논문지
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• 제61권9호
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• pp.1330-1335
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• 2012

This paper proposes an automatic measurement sampling method for the semiconductor manufacturing process. The method recommends sampling rates using information of process capability indexes and production scheduling plan within the restricted metrology capacity. In addition, it automatically controls the measurement WIP (Work In Process) using measurement priority values to minimize the measurement risks and optimize the measurement capacity. The proposed sampling method minimizes measurement controls in the semiconductor manufacturing process and improves the fabrication productivity via reducing measurement TAT (Turn Around Time), while guaranteeing the level of process quality.

• 전기학회논문지
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• 제57권4호
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• pp.692-699
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• 2008

Semiconductor research and development(R&D) fabs are very different than production fabs in many ways such as the scales of production, job priority, production methods, and performance measures. Efficient operations of R&D fabs are very important to the development of new product, process stability, high yield, and ultimately company competitiveness. This paper proposes the fab-wide scheduling method for operational optimization of the R&D fabs. Most scheduling systems of semiconductor fabs have only focused on maximizing throughput of each separated areas without considering WIP(works in process) flows of entire fab. In this paper, we proposes the a fab-wide scheduling system which schedules all lots to entire fab equipment at once. We develop the MIP(mixed integer programing) model which allocates the lots to production equipment considering many constraints of all processes and the CP(constraint programming) model which determines the sequences of the lots in the production equipment. The proposed FAB-wide scheduling model is applied to the newly constructed R&D fab. As a result, we have accomplished the system based automated job reservation, decrease of the hot lot delay, increase of the queue time satisfaction, the high throughput by maximizing the batch sizes, decrease of the WIP TAT(Turn Around Time).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-480
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• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.