반도체 공정은 수백개의 프로세스로 이루어지는 복잡하고 정교한 공정으로 반도체 제품이 최종 완성되기까지 제품(Wafer)의 불량 발생을 최소화하고 생산성을 극대화시키는 활동이 매우 중요하다. 이를 위하여 반도체 공장(Fab)에서는 공정 이상을 탐지하고 근본 원인을 찾기 위해 다양한 분석 활동을 수행하는데, 본 세미나에서는 반도체 설비/공정에서의 분석 활동을 분류하고 각 분석 활동에서 활용되는 통계적, 알고리즘적 분석 기술 및 Software 기술의 개요를 소개한다. 또한, 향후 빅데이터 및 인공지능 환경에서 이를 효과적으로 다루기 위한 Software 역량을 제시하고 향후 가능한 협력 방안에 대해 토의해보도록 한다.

1992년 서울대 계산통계학과 학사 1994년 서울대 계산통계학과 석사 2000년 서울대 전산과학과 박사 2000~03년 Pumpkin Networks 근무 (Sunnyvale, CA, USA) 2003년 삼성전자 생산기술연구소 입사 2008년 삼성전자 생산기술연구소 수석연구원 2015년 삼성전자 생산기술연구소 상무