인공지능 후속투자 가능성 예측모형 연구

문정훈 , 윤형덕  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 44(총1페이지)

후속투자는 기업이 선행 투자를 유치한 후 계획 사업에 성공하여 다음 단계의 사업 추진에 필요한 자금을 조달하는 것으로, 후속투자 유치 성공은 기업이 선행 투자 유치 당시의 사업 목표를 일정 수준 이상 달성하여 앞으로의 성장 역량을 후속 투자자로부터 인정받았음을 의미한다. 때문에, 선행 투자자의 투자 심사 시점에서, 기업의 향후 후속투자 유치 가능성은 투자 의사 결정에 주요한 평가지표로 작용하게 되고, 후속투자 유치 가능성의 예측 정확도는 선행 투자의 성공에 큰 영향을 준다. 따라서, 본 연구에서는 선행 투자자가 기업의 후속투자 유치 가능성을 정확하고 효율적으로 추정하는데에 도움을 줄 목적으로, 기업의 미래 후속투자 유치 확률을 예측하는 모형을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 모형 개발을 위한 학습 및 평가 데이터는 선행 투자의 심사 시점에 수집 가능한 다...

TAG 스타트업 투자, 후속투자, 머신러닝, 딥러닝

오픈셋 다중 레이블 분류 신경망을 활용한 생산 설비의 알람 유형 분류

김상훈 , 김성범  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 46(총1페이지)

제조 공정에서 생산 설비에 치명적인 결함을 야기할 수 있는 중요 알람은 조기에 예측하는 것이 중요하다. 최근 심층 신경망 기반 분류기의 비약적인 성능 향상으로 인해 제조 공정의 알람 유형 조기 예측에 심층 신경망이 많이 활용되고 있다. 그러나 기존 심층 신경망 분류기는 학습 단계에서 모든 예측 가능한 범주가 학습된다는 닫힌 집합의 가정을 따른다. 이로 인해 학습 데이터에 없는 유형의 범주에 대해 예측할 때에도 학습된 범주 중 하나로 분류하게 된다. 하지만 실제 제조 공정에서 단기간에 설비로부터 가능한 모든 범주의 알람 패턴 데이터를 수집하기는 어렵다. 따라서 학습되지 않은 범주를 알 수 없는 유형으로 식별하기 위해 오픈셋 인식을 적용한 심층 신경망 모형이 필요하다. 또한 생산 설비로부터 수집된 알람 유형 데이터의 경우 동시다발적으로 중요 알람이 발생하므...

TAG 자동차 엔진 설비 공정, 알람 조기 예측, 다중 범주 분류, 범주 불균형

불확실성 인식가능한 베이지안 순환신경망 사용 소프트 센서 개발

이민정 , 김성범  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 47(총1페이지)

딥러닝 모델을 활용한 데이터 기반 소프트 센서는 산업 공정의 주요 변수를 측정하는 데 널리 사용되고 있다． 그러나 공정 진행 중 예상치 못한 상황이 발생하거나 잡음이 있는 데이터가 입력될 경우 소프트 센서가 추정한 값을 신뢰하기 어렵다. 따라서 소프트 센서의 추정값을 얼마나 신뢰할 수 있는지를 나타내는 불확실성 정보를 추정값과 동시에 제공할 수 있다면 모델 추정값의 품질을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 베이지안 순환신경망을 사용하여 불확실성을 인식할 수 있는 소프트 센서를 제안한다. 제안 모델의 우수성 및 적용성은 운전자의 운전 패턴이나 도로 특성에 따라 다양한 상황이 발생할 수 있는 실제 자동차 산업 데이터를 사용하여 입증하였다. 실험을 통해 제안하는 소프트 센서가 예측 성능을 유지하면서 불확실성을 사용한 구간 예측까지 가능함을 보였다. 또한 측정된 불확...

TAG 소프트센서, 베이지안, 순환신경망, 불확실성

교정된 베이지안 기반 심층 신경망을 이용한 안전한 준지도학습 방법론

배진수 , 이민정 , 김성범  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 48(총1페이지)

준지도학습은 레이블이 없는 다량의 데이터를 학습에 활용하는 기계학습　방법론으로, 학습 데이터 수가 부족하여 좋은 성능을 보장하기 어려울 때 사용된다. 전통적인 준지도학습은 레이블이 없는 데이터와 학습 데이터의 분포가 일치할 것이라는 이상적인 가정하에 연구되어 왔다. 하지만, 현실적으로 레이블이 없는 데이터에는 학습 데이터에 존재하지 않았던 데이터들이 포함되어 두 분포가 일치하지 않는 상황이 비일비재하다. 본 연구에서는 레이블이 없는 데이터의 분포와 학습 데이터의 분포가 온전히 일치하지 않는 현실적인 상황에도 안전하게 작동하는 교정된 베이지안 기반 심층심경망을 제안한다. 제안 방법론은 베이지안 심층심경망에서 도출된 잘 교정된 불확실성을 활용하여 레이블이 없는 데이터를 선택 사용함으로써 준지도학습이 수행된다. 우리는 벤치마크 데이터 셋을 사용하여 제안 방법론이 안...

TAG Semi supervised learning, Realistic unlabeled data, Bayesian deep neural network, Well-calibrated

석유화학 공정의 품질 예측 및 공정 최적화를 위한 인공지능 개발 및 실공정 적용

윤기혁 , 김경빈 , 조호진 , 이정혜 , 임치현  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 49(총1페이지)

4차 산업혁명 시대를 맞이하여, 많은 제조 기업들이 빅데이터와 인공지능을 활용한 실시간 공정 품질 관리를 희망하고 있다. 본 발표는 윤활기유 생산 공정의 실시간 품질 예측 및 공정 최적화를 위한 인공지능을 개발하고 실공정에 적용한 연구개발 프로젝트를 소개한다 (SK루브리컨츠 산학협력 프로젝트). 인공지능 활용이 활발히 추진되어 온 반도체, 철강, 자동차 산업 등과 달리, 석유화학 산업의 많은 공정들은 "중간검수가 없는 다단계 연속 공정"이라는 특성상 인공지능 활용이 어려웠다. 본 발표는 이러한 한계 극복을 위해 공정 특징을 반영한 데이터 전처리, 학습 및 최적화 방법론을 어떻게 개발하고 활용하였는지 소개한다. 본 발표는 신뢰할 수 있는 제조 인공지능 개발을 위해서는 공정과 데이터의 특징을 고려한 데이터 전처리 및 학습이 필요하다는 점을 강조함과 동시에...

TAG 인공지능, 데이터분석, 석유화학, 제품품질관리, 공정최적화

Grad-CAM(Gradient-Class Activation Map)을 이용한 웨이퍼 빈 맵 복합 불량 패턴 분해

지영준 , 채선규 , 배석주  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 50(총1페이지)

반도체 제조 공정에서 하나의 반도체 칩은 매우 정교하고 복잡한 공정 과정을 통해 완성된다. 만들어진 칩은 제품의 성능을 보장하기 위해 EDS(Electrical Die Sorting)테스트를 수행하고, 칩의 정상과 불량 여부를 판단하여 표시하는데 이것이 웨이퍼 빈 맵(WBM, Wafer Bin Map)이다. 웨이퍼 빈 맵에 표시된 불량 패턴은 반도체 제조 공정, 설계상 불량의 원인에 대한 중요한 단서가 되므로 패턴의 정확한 감지와 지속적인 추적이 요구된다. 때문에 불량 패턴 감지 및 분류를 위해 기계학습을 이용한 여러 방법이 제안되었고, 최근에는 컴퓨팅 성능의 발달로 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)과 같은 복잡한 구조의 딥러닝 알고리즘을 통해 불량 패턴을 감지하고자 하는 ...

TAG Explainable Intelligence Artificial, Gradient-Class Activation Map, Convolutional Neural Network, Wafer bin map, Mixed defect pattern

고질적인 품질문제 해결을 위한 샤이닌기법 활용 사례

신용균  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 52(총1페이지)

고질적인 품질문제를 해결하기 위하여 기존에 제시된 다양한 품질문제해결 수법이 있지만, 쉽게 현업에 적용이 가능하며 파워풀한 샤이닌 기법의 개요를 설명하고, 이를 활용한 사례를 제시하고자 한다. 샤이닌 기법은 고질적인 품질 문제의 인과관계를 규명하고 해결책을 규명하는 방법으로 과제 상황에 따라 적합한 방법을 구분하여 사용해야 한다. 즉, 샤이닌 기법의 핵심이 되는 내용으로 짝비교방법, 부품추적실험법, 변수추적실험법이 있으며, 실험방법에 있어 기존의 실험계획법과는 다르며-접근절차 및 해석방법의 상당한 차이가 있으며-쉽게 분석이 가능하다. 또한 샤이닌 기법에서는 고품해결의 실마리를 찾기 위하여 최상의 양품과 최악의 불량품 또는 표준조건과 한계조건을 비교하는 방법을 제시하게 된다. 그리고 샤이닌 기법을 효율적으로 활용하기 위하여 고품발생에 영향을 주는 요인들에 대...

TAG 고질적인 품질문제 해결, 샤이닌기법, 짝비교, 부품추적실험, BoB, WoW

발전공정 공정개선을 통한 온실가스 배출량 감소 연구

이재석 , 이진영 , 이인성  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 53(총1페이지)

20세기 들어 대기온도 평균이 0.84℃ 상승되고 온실가스 배출량이 매년 증가하고 있는 추세에서 우리나라는 파리 기후변화협약 이행을 위해 2020년 BAU 대비 온실가스를 37% 감축해야 한다. 발전회사에서는 대부분의 온실가스가 연료에서 기인하는데 현존기술로 연료량을 크게 줄일 수 있는 방법은 없다. 따라서 본 연구에서는 발전설비 공정개선을 통한 효율을 높임으로써 온실가스 배출량을 줄이는 방안에 대해 연구하고 분석하고자 하였다. 연구 결과로 복합화력의 온실가스 배출원 종류와 점유율을 분석한 결과 각 각의 점유율은 가스터빈 99.8%, 증기터빈 0.04%, 보조연돌 0.07%, 제어실 0.005%, 복수기 0.005% 순임을 확인하였다. 연료연소 외에 온실가스 발생 원인은 증기터빈 열량손실, 주제어실 항습기 운전 및 창문 틈새로 인한 열손실, ...

TAG 온실가스, 복합화력, 공정개선

반도체 제조 공정의 군집성 불량 패턴의 원인 설비 탐색 체계

최승현 , 이동희 , 김은수 , 배영목 , 오영찬 , 박종범 , 김광재  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 54(총1페이지)

반도체 웨이퍼를 생산하는 팹 공정은 (wafer fabrication; FAB) 수백 개의 공정 단계로 구성되며 각 공정 단계는 동일한 기능을 수행하는 다수의 설비로 구성되어 있다. 생산된 웨이퍼에서 불량이 발생한 집적 회로 칩들의 위치 정보는 wafer bin map (WBM)의 형태로 기록된다. WBM에는 불량 칩들의 공간적 분포에 따라 다양한 군집성 불량 패턴을 발생할 수 있는데, 반도체 제조 공정의 수율을 향상하기 위해서 군집성 불량 패턴을 야기하는 팹 공정의 결함 설비를 탐색하는 것이 중요하다. 군집성 불량 패턴과 관련한 공정 단위 (공정 단계의 묶음)는 경험적으로 알려져 있으나, 결함 설비를 특정하는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 공정 단계별로 웨이퍼를 작업한 설비를 기록한 공정 이력 데이터와 WBM...

TAG 반도체 제조 공정, 군집성 불량 패턴, 원인 설비 탐색, 결함 설비 탐색 체계

우수의약품 설계기반 품질고도화 체계 구축을 위한 Quality by Design(QbD) 6시그마 제안: L그룹 적용 사례

김강희 , 홍성훈  한국품질경영학회, 한국품질경영학회 춘계학술발표논문집 [2021] 제2021권 55(총1페이지)

우수의약품 품질고도화 (Quality by Design; QbD)는 국제의약품 사용 기술 요구사항 조정위원회(ICH; The International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human use)의 권고사항으로 국내 제약사들이 글로벌 시장에 의약품을 허가 받기 위해서는 지켜야할 의무가 되었다. 사람의 생명을 다루는 의약품은 효과성과 안정성을 보장할 수 있는 고도화된 품질 시스템이 필요하며, 완벽한 GMP(Good Manufacturing Practice)를 위해서는 기업과 소비자를 동시에 만족하게 하는 지속적인 개선과 최적의 생산 조건을 찾는 데 통...

TAG 의약품품질, QbD 6시그마, 품질고도화, 제약산업

1  2  3  4  5  6  7  8  9  10