DEVOCEAN

제조 현장에서 안전 사고가 발생하면 장비 가동 손실 뿐만 아니라 인적 피해가 발생합니다. 그렇기 때문에 사고의 사전 인지 및 예방은 무엇보다 중요합니다. 이에 저희는 산업안전 분야에서 제한적인 Resouce로 효율적인 안전 환경 관리을 할 수 있도록 인공지능과의 융합을 검토하였습니다. 이 프로젝트를 통해 더욱 효율적이고 안전한 작업 환경을 운영할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었고, 사고감지, 작업자 사전인지 등의 영역에서 시스템을 구축했습니다. 이번 발표에서는 데이터 수집, 모델링, 사용자 니즈를 고려한 시스템 디자인까지 진행한 내용에 대하여 공유드리겠습니다.

■ 발표자 소개

오상헌 (SK하이닉스)

AI를 활용한 실제 제조업 문제 해결 기법을 전공했습니다. 2011년부터 현재까지 반도체 제조 환경에서 나오는 다양한 Big Data와 동고동락 중에 있습니다. 현재는 반도체 제품 개발 / P&T / 경영 데이터에서 양질의 데이터 및 Solution을 도출하는 조직을 맡고 있습니다.

이전에는 어려웠던 데이터 간의 연결 및 AI 활용이 이제는 우리의 업무 공간에서 특별한 제약 없이 수행할 수 있는 것에 변화를 느끼고 있습니다. 이러한 혁신적인 기술을 통하여 반도체 제조와 관련 업무에 대한 자동화가 머지않아 우리 곁에 올 것으로 기대합니다.

최재주 (SK하이닉스)

SK하이닉스의 반도체 공정에서 나오는 다양한 데이터들을 연계하여 숨겨진 정보나 현상을 파헤쳐 가며 5년 째 반도체 세계를 탐험하고 있습니다. 반도체 공정과 같은 상상조차 어려운 복잡한 환경에서 생성되는 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 일은 매우 흥미있다고 매일 최면을 걸며(?) 일을 하고 있습니다.

현재는 제조 부문과 비제조 부문에서 나오는 데이터를 양질화하고 현장의 문제에 맞는 솔루션을 만들어 현장의 모습을 조금 더 숫자로 표현해 보려고 노력 중에 있습니다. 앞으로 이루어질 반도체 공정의 스마트 팩토리 실현에 조금이나마 기여를 하고자 하는게 저의 목표입니다.

김현아 (SK하이닉스)

2019년부터 SK하이닉스에서 근무하며 공정, 장비에서 쏟아져 나오는 데이터 분석을 위한 데이터 처리, 시스템 개발 업무를 주로 하고 있습니다. 분석 팀원들, 협업 팀원들과 함께 시스템을 조금 더 괜찮게 만들어가는 과정이 회사 다니면서 가장 의미 있는 일이 아닐까 라고 생각합니다.

모두에게 완벽한 분석과 서비스는 없다고 생각하기에, 이전보다 더 나은 시스템을 만들어가는 것이 저의 목표입니다.