raw 데이터 분석 활동 관련 문의 드립니다.

안녕하세요 멘티님~ 반도체 공정 데이터는 보안 문제로 실제 기업 데이터가 공개되는 경우가 거의 없기 때문에 공개 데이터셋을 활용하는 것이 현실적입니다. 대표적으로 Kaggle의 데이터가 많이 활용되며, 불량 예측이나 이상 탐지 프로젝트를 진행하기에 적합합니다. 중요한 것은 어떤 데이터를 쓰느냐보다 실제 공정 엔지니어의 관점으로 접근하는 것입니다. 결측치 처리와 데이터 전처리, 이상치 탐지, 주요 변수 분석, 수율 저하 원인 도출, 개선 방안 제안까지 이어지는 흐름으로 프로젝트를 구성하면 직무 연관성이 높아집니다. Python의 Pandas와 Scikit learn, XGBoost 등을 활용해 모델 성능뿐 아니라 변수 중요도와 원인 분석까지 포함하면 공정기술이나 양산기술 직무에서도 충분히 어필할 수 있는 프로젝트가 될 것입니다.

안녕하세요. 반도체 Raw 데이터를 활용해 수율 개선 및 설비 이상 감지를 연구하는 소모임은 실무 감각을 익히기에 매우 좋은 주제입니다. 실제 반도체 팹 데이터는 보안 문제로 대중에 공개되기 어렵지만, 학계 및 산업계에서 연구용으로 제공하는 대표 공개 데이터셋을 활용하면 풍부한 실습이 가능합니다. 가장 대표적인 데이터셋으로는 500개 이상의 센서 피처와 불량 여부 라벨로 구성된 SECOM 데이터셋이 있으며, 이는 수율 예측과 피처 선택 스터디에 적합합니다. 웨이퍼 불량 패턴을 이미지 형태로 분류하는 WM-811K 데이터셋은 CNN 등 딥러닝 기반의 공간 분석 모델을 학습하기에 좋구요. 또한 PHM 2016 및 ST-AWFD 데이터셋을 이용하면 설비 센서의 시계열 데이터를 바탕으로 예지보전과 이상 징후 감지 모델을 구현할 수 있습니다. 해서 성공적인 프로젝트 운영을 위해서는 단순한 AI 알고리즘 적용을 넘어, 반도체 제조 현장의 데이터 특성을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 극심한 불량률 불균형, 수백 개 센서로 인한 고차원 데이터 구조, 설비 노후화나, 메인터넌스에 따른 데이터 변동등의 실제 난관을 극복하는 경험을 쌓는 것을 추천합니다.