PAST

1. 다양한 얼룩 불량 판별 성능 고도화를 위한 딥러닝 기술 개발

직책: 연구 책임자 / 재단: 삼성 디스플레이 / 기간: 2016.03.01~2017.02.28

본 연구개발은 삼성 디스플레이 패널의 검사 이미지 데이터를 활용하여 다양한 클래스 라벨을 가지고 있는 얼룩 불량 판별에 적용 가능한 딥러닝 기술을 개발하고자 한다. 본 기술을 통해 기존의 자동 검사 시스템으로 특징지어질 수 없었던 불량 형태의 이미지 특성을 추출하고, 제품의 불량 여부를 자동적으로 판별하는 것이 목적이다. 딥러닝은 표현을 학습하는 기술로, 대량의 데이터로부터 정보를 효과적으로 추출하고 축약할 수 있는 머신 러닝 기법 중 하나이다. 딥러닝의 구조적 특징 덕분에 매우 복잡한 데이터도 함수로 표현할 수 있게 되었으며, 최근 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 좋은 성능 개선을 보이고 있는 알고리즘이다.

과제의 내용은 보안상 생략한다.


2. 로트 수율 예측 및 先 불량 드랍 WatchCon 시스템 개발

(Development of WatchCon System for Yield Prediction and Pre-drop of Lots)

직책: 연구 책임자 / 재단: 삼성전자 / 기간: 2015.03.01~2016.02.29

본 연구는 TP (Test and Package) 센터에서 현재 운영 중인 이상 발의 시스템 WatchCon에 데이터 마이닝(Data mining) 기술과 빅데이터(Big data) 마이닝 기술의 도입을 통해 기존 수율 관리 및 설비 관리의 한 단계 향상 시키는 것을 목적으로 한다. 수율 모니터링을 위해 수율 데이터에 적용되고 있는 관리도 종류를 확대 적용해 특정 설비 및 공정 파라미터에 적합한 관리도를 제안한다. 그리고 관리도의 성능 극대화를 위해 데이터 마이닝 기반 적응형 모수(parameter) 조절 로직을 개발한다. 또한, 설비 센서로부터 수집된 데이터(설비 파라미터 데이터, 설비 로그 파일 등)를 빅데이터 마이닝 기술을 응용해 온라인 모니터링 함으로써 설비의 이상을 미리 예견하고 최적 시점에 설비의 유지보수를 적용하기 위한 예측정비 로직을 개발한다.
과제에 대한 전반적인 내용은 다음 그림과 같다.

TP

 


3. 제품 수율 향상을 위한 반도체 공정용 페타바이트 이상 빅데이터 처리가 가능한 분석 및 제어 플랫폼 개발

(Development of Big Data(over Peta Byte) based Analysis and Control Platform for Semiconductor Manufacturing Plants)

직책: 연구 책임자 / 재단: 한국산업기술평가관리원(산업자원관리부) / 주관기관 (주)비스텔 / 기간: 2013.06.01~2017.05.31

연구 필요성

최근 반도체 및 디스플레이 개발 산업은 제품의 집적도가 높아져서 더 높은 수준의 품질 관리가 필요하고, 다품종 소량 생산으로 다양한 품질 문제가 발생하고 있으며, 짧아진 제품 생산에 맞추기 위해서는 이러한 품질 문제를 더 빨리 해결할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 분석 기술 및 적용 시스템만으로는 폭발적으로 늘어난 수많은 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 데 한계가 있고, 이를 대체할 수 있는 새로운 기술과 제품이 필요하다.

연구 목적 및 내용

이번 과제를 통해서 본 연구진은 Peta Byte 급 Big Data 처리가 가능한 반도체 산업용 분석/제어 플랫폼을 개발하며, 기존 제어 및 분석 시스템의 Refactoring을 진행한다. 주요 개발 내용으로는 플랫폼 개발, 어플리케이션 개발, 필요 알고리즘 연구 및 개발로 나눌 수 있다. 본 연구진은 이 과정에서 FDC, SPC 등 데이터 마이닝에 필요한 알고리즘을 개발하는 역할을 맡았다.

과제에 대한 전반적인 내용은 다음 그림과 같다.


4. 유도탄 비행간 표적 실시간 재지정 기술 연구

(A Study on the Real-time Target Re-designation Technology in Missile Flight)

직책: 연구 책임자 / 재단: 국방과학연구소(ADD) /  기간: 2016.06.29 ~ 2018.02.15

연구 필요성

대한민국은 대륙과 해양 세력 간 교량적 위치에 있는 전략적으로 중요한 요충지이기 때문에 방공 전력 증강과 무기 자원의 국산화를 위한 지속적인 연구 개발이 필요한 상황이다. 특히 공중 위협은 다른 작전에 비해 빠른 속도로 이루어지는 작전이기 때문에 위험성이 매우 높다. 따라서 다양한 전장 정보로부터 보다 신속하고 유동적인 대응을 위해서는 현 상황 인식을 통해 발사한 유도탄의 표적 재지정을 위한 알고리즘이 반드시 필요하다.

연구 목적 및 내용

본 연구는 방공시스템의 복잡한 공중위협 상황에서 보다 효과적이며 정확한 요격이 이루어지도록 표적 재지정 기술 및 유연한 교전체인 모델을 개발하고자 한다. 세부적으로는 (1)표적 재지정 과정에서의 요구 조건을 도출하고, 도출된 요구조건을 기반으로 (2)유도탄 수준의 표적 재지정 알고리즘을 설계한다. 이를 확장하여 (3)작전통제소 수준의 표적 재지정 알고리즘을 설계하여 교전계획을 동적으로 수립하여 (4)교전체인을 모델링한 후, (5)모형의 신뢰성 및 효과성 검증을 수행한다.

과제에 대한 구체적인 내용은 보안상 생략한다. 과제에 대한 전반적인 내용은 아래 그림과 같다.

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5. 인공지능 기반 작전결심 알고리즘 연구

(A Study on the Tactical Decision Making Algorithm based on the Artificial Intelligence)

직책: 연구 책임자, 재단: 국방과학연구소, 기간: 2014.12.09~2016.07.31

본 연구는 인공지능 기반 작전 결심 지원 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 세 가지 알고리즘(위협평가/무기할당/스케줄링)으로 구성되어 있으며, 자동적으로 알고리즘에 따른 최적화된 파라미터를 도출하도록 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 먼저 무기자원 모델링 기법을 연구하며, 이를 기반으로 위협평가를 수행한다. 이후에 평가된 위협순위에 따라 무기할당 및 스케줄링을 동시에 수행하도록 한다. 다 표적을 대응하기 위해 필요한 경우 알고리즘 병렬처리 기법을 연구한다.

과제에 대한 구체적인 내용은 보안상 생략한다.


 

그 외, 진행했던 프로젝트를 요약하면 아래와 같다.

  • 수율 고도화를 위한 다변량 및 차등적 단변량 FDC 모델 개발, 연구 책임자, 삼성 디스플레이, 2014.03~2016.02
  • Opiniomics: 스마트 사회에서 생동하는 여론 분석 및 예측 (Opiniomics: Analysis and prediction on dynamic public opinion in smart society), 연구 책임자, 연세대학교, 2014.10~2016.09
  • 소비자의 사회 인구 통계학적 특성과 사회연결망을 반영한 가상 시장 모델과 혁신제품 포트폴리오 최적화(Modeling Virtual Markets with Consumers’ Socio-Demographic Properties and Social Network: Application to Product Portfolio Optimization), 연구 책임자, 한국연구재단, 2013.06~2016.05
  • 공정이력 빅데이터를 활용한 불량 설비 / 파라미터 마이닝 방법론, 연구 책임자, 삼성전자, 2014.02~2015.01
  • 빅데이터 여론 분석 프레임워크 (아크로폴리스 3.0) 개발을 위한 사전 연구, 공동 연구원, 한국연구재단, 2014.09~2015.08
  • 소셜 과학 계량학: 사회심리적 연구자 다이나믹스 시뮬레이션(Social scientometrics: social and psychological research dynamics simulation), 연구 책임자, 한국연구재단, 2012.9~2015.8
  • 지식경제 기술혁신사업: 빅데이터 정책기반 구축(Big Data Policy-Based Establishment), 참여연구원, 산업통상자원부, 2013.6~2013.12
  • 소비자 사회 연결망에 근거한 제품 확산 시뮬레이션 및 최적 제품 속성 설계 (Product diffusion simulation and optimal product design based on consumer social network), 연구책임자, 한국과학창의재단, 2012
  • 신제품 확산예측 및 최적화를 위한 대규모 에이전트 기반 분산 시뮬레이션(Large-scale agent based distributed simulation for product diffusion and optimization), 연구책임자, 한국연구재단, 2010.5~2013.4
  • FC-BGA 설비 이상 진단 모델 개발(FC-BGA Equipment fault detection and classification model development), 연구책임자, 삼성전기, 2010
  • 거점별 수요변동성과 상관관계를 고려한 최적 재고 할당 Logic 및 Risk Pooling 방법론의 개발에 관한 연구, 연구책임자, 현대 모비스, 2010.5~2011.12
  • SaaS 기반의 유통 및 물류 협업시스템 개발, 위탁연구책임자, 정보통신산업 진흥원, 2008.10-2009.09
  • 설비 Sensor의 고유 특성에 기반한 Interlock Model 개발, 연구책임자, 삼성전자, 2007
  • 비동기 설비 신호에 대한 실시간 패턴 마이닝 및 인터락 모델링 기술 개발, 위탁연구자, 삼성전자, 2006
  • 실시간 물류 정보를 이용한 중소형 3PL 물류 최적화 정보 시스템(WMS/TMS) 개발, 위탁연구책임자, 산업자원부 공업기반기술과제, 2005.5-2007.4
  • EXTERNAL SUPPLIER DISCOVERY AGENT 개발, 공동연구책임자, 전자거래 진흥원 전자상거래기술개발사업, 2004-2005
  • 공급 사슬망에서 협동적 E-Business를 위한 정보시스템 프레임워크 설계, 연구책임자, 학술진흥재단 신진교수 연구과제, 2002-2003
  • 홀로닉 제조 환경에서 다중 에이전트를 이용한 협동적 제어 알고리즘 개발, 연구책임자, 교내 신진교수지원과제, 2002
  • 지능형 분산 공급 사슬의 조정 정책 연구, 연구책임자, 학술진흥재단 협동연구과제, 2001-2002
  • 포항제철 CRM 프로젝트, 공동연구책임자, 포항제철, 2001-2002
  • 기업집합 환경 하에서의 최적의사결정 알고리즘 개발, 공동연구책임자, 과학재단 특정기초과제, 2000-2002
  • 재고중심의 생산관리 전산시스템 개발, 연구책임자, 과학재단 현장기술지원프로그램, 2000-2001
  • 컴포넌트 워크플로우를 위한 데이터웨어하우스 개발, 공동연구책임자, 과학기술부 핵심 S/W 과제, 1998-1999
  • STEP2000: 객체지향방법론, 공동연구책임자, 과학기술부, 1998-1999
  • 지능형 통합 플랜트정보관리 시스템 Package 개발, 통상산업부 공업기반기술 과제, 위탁 연구책임자, 1998
  • 통합•운용 시스템 개발을 위한 기술개발, 통상산업부 공업기반기술 과제, 선임연구원, 1996-1998
  • 생산계획 및 일정관리 및 외주일정계획관리, 선임연구원, 통상산업부 G-7 과제, 1996-1998
  • 경영관리 S/W중 수주/영업관리 및 구매/ 자재관리 시스템 개발, 선임연구원, 통상산업부 G-7 과제, 1996-1998
  • 수주 생산관리 시스템의 각 기능 모듈 알고리즘 개발 및 구현, 선임연구원, 통상산업부 공업기반기술 과제, 1996-1998
  • 분산객체와 Workflow 기술을 활용한 계층적 제조시스템 개발, 선임연구원, 정보통신부 산학연공동기술 개발사업, 1997-1998
  • 객체 기술과 CORBA를 이용한 분산 제조 메카트로닉스 시스템의 통합•운용 S/W 개발, 선임연구원, 정보통신부 산학연공동기술 개발사업, 1997-1998
  • Collaboration Models for Engineering Tasks Using Parallel Computer, Research Assistant, National Science Foundation, 1992 – 1996