대학소식
"웨이퍼 결함, AI로 잡아낸다" 호서대 학부생, ISMP 2025서 입상
형태학적 이미지 처리와 딥러닝 결합한 불량 분류 방식 제안
"실제 제조 현장에 적용 가능한 검사 기술로 발전시킬 것"
권태혁 기자2025.11.27 15:31
올해 ISMP에는 반도체 패키징 분야 국내외 기업과 대학, 연구기관 관계자 800여명이 참여했다. 이들은 강연 44건, 발표 131건, 포스터 발표 143건 등을 통해 최신 기술 동향을 공유했다.
이효기 학생은 '반도체 웨이퍼 맵 불량 분류' 고도화를 목표로 형태학적(Morphological) 이미지 처리 기술과 딥러닝 기반 분석 모델을 결합한 진단 방식을 제안했다.
공개 데이터셋(WM-811K)을 기반으로 검사 과정에서 불량과 무관한 영역을 제거한 뒤 인공지능 분류 모델(U-Net)을 적용, 웨이퍼 불량 패턴을 기존보다 높은 정확도와 성능(F1-score)으로 분류하는 기술을 선보였다.
이효기 학생은 "반도체 공정에서 누적되는 불량 데이터를 보다 신뢰성 있게 분석할 수 있는 방법을 찾기 위해 노력했다"며 "향후 실제 제조 현장에 적용할 수 있는 고도화된 검사 기술로 발전시키고 싶다"고 말했다.
이태원 지도교수는 "이번 수상은 학생의 연구 설계 능력을 국제적으로 인정받은 성과"라며 "우리 반도체공학과는 AI 기반 검사 알고리즘과 첨단 패키징 기술을 아우르는 융합형 교육으로 산업이 요구하는 차세대 엔지니어를 양성하고 있다"고 설명했다.
한편 교육부 '반도체특성화대학'으로 지정된 호서대는 반도체 테스트·패키징은 물론 후공정 전 분야를 포함한 융합 교육체계를 구축했다.
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