DEVOCEAN

"불량이요? 척 보면 알 수 있죠. 안 가르쳐 줘도 신속 정확하게!"

AI 기술의 발전과 함께 Industrial Anomaly Detection 분야는 최근 급격하게 성장하고 있습니다. 특히 불량이 잘 발생하지 않는 양산 환경에서 불균형한 데이터를 바탕으로 유용하게 활용할 수 있는 Anomaly Detection 방법에 대해 소개하며, 실제 불량 영역을 검출하는 Segmentation 단계까지 나아가기 위하여 비지도 학습 및 준지도 학습을 통해 효율적으로 뛰어난 이상 탐지 성능을 확보하고, Ensemble Model을 통해 강건한 성능을 유지할 수 있는 노하우를 공유하며, 이를 활용하여 Wafer 표면의 불량을 실시간으로 탐지하는 시스템을 구축한 사례를 소개합니다.

■ 발표자 소개

조국일 (SK하이닉스)

12년 전 SK hynix에서 공정 엔지니어로 시작해 IT 개발자를 거쳐 현재 Data Scientist로서 AI Solution 개발을 담당하고 있습니다.

Data Science는 도메인 지식, IT 개발 역량, 데이터 분석 역량을 모두 갖추게 되었을 때 빛을 발한다고 생각하여 과거의 경험을 살려 지금까지 열심히 달려왔습니다.

그 과정에서 특허도 써보고, 해커톤 및 다수의 데이터 분석 경진대회에서 수상의 기쁨을 누릴 수 있었으며, Data Science 학위 취득 및 최우수 논문 선정의 영광을 안을 수 있었습니다.

비단 개인의 역량 향상으로 끝나는 것이 아니라 배우고 익힌 것들을 실무에 적용하여 일하는 방식의 혁신을 추구함으로써 품질 개선 우수 사례 선정 및 AI/DT Excellence 조직 선정의 성과를 거둘 수 있었습니다.

이러한 경험과 역량을 인정 받아 Digital Master로 선정되어 Digital 멘토와 Data 분석 전문 컨설턴트로 활동 중이며, 개인 및 팀 단위의 난제 해결을 지원하고 Digital 역량 전파에 앞장서고 있습니다.