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최신의 반도체 공정은 매우 복잡한 건축물에 비유할 수 있는데요. 복잡한 건축물이 무너지지 않고 견고하게 서있기 위해서는 건축물의 각 구성 요소들, 즉 건축물의 빔과 기둥과 같은 요소들의 크기와 상대 위치가 안정적으로 자리 잡아야 하죠. 반도체도 마찬가지로 공정을 통해 구조 패턴들의 크기와 각기 다른 층의 구성 요소들 간의 상대 거리 등의 관계들을 정밀하게 제어해야 불량이 생기지 않는데 그러기 위해서는 이를 입체적으로 살펴볼 필요성이 있습니다. 반도체 구조를 한눈에 알아보기 위해 기존에 측정된 이미지를 재활용 하여 vision AI 기술과 머신 러닝 기술을 결합시켜 반도체 구조를 재조합하거나 분해해 보고 어떻게 개선할 수 있는지 알아내는 플랫폼을 고안하였습니다. ESG value 개선 뿐 아니라, 반도체의 생산성 개선에도 기여할 수 있는 All-in-one 산포 분석 시스템을 소개해드립니다. [발표자 소개] 지태권 (SK하이닉스) 2004년 미국 유학 길에 올라 최신의 반도체 기술을 공부하였습니다. 기계공학 박사를 마치고 10여년간 실리콘벨리의 여러 반도체 기업을 경험하면서 반도체 구조의 제어에 대한 노하우를 쌓았고, 실리콘벨리 라는 환경에 있다 보니 자연스레 최신의 머신 러닝, 딥 러닝 기술을 공부하고 응용해보게 되었습니다. 살던 집 옆에 바로 테슬라 공장이 있었는데 주식을 왜 안 샀을까요? ㅜㅜ 스마트 팩토리와 머신 러닝을 활용하여 반도체 분야를 획기적으로 개선하기 위한 꿈을 고국에서 실현하고자 지난 2018년에 하이닉스에 수석연구원으로 조인하였습니다. 지금은 photo 공정내 요소기술 개발에 참여하고 있으며 개발 언어로는 주로 python을 사용하고 있습니다. 취미는 투자인데 stock prediction 알고리즘을 개발하여 활용하는 것입니다. 요즘 같은 시장에는 예측도 잘 안 먹히네요. ㅠㅠ