AI 기반 EUV Mask FCDU 예측 Modeling 개발
SK Hynix
2025.07 ~ 2026.02
Vision
Anomaly Detection
Problem
- EUV 공정에서 마스크 CD 편차가 품질 저하의 주요 원인
- 기존 검증 방식은 높은 비용과 긴 TAT 요구
- 반복 제작 및 측정 과정으로 생산 효율 저하
- 사전 예측 기반 품질 관리 필요
Methodology & Results
- U-Net 기반 모델 설계 및 패치 단위 학습 적용
- Position map, FiLM, SPADE로 공정 및 공간 정보 반영
- Soft-Ratio 기반 가중 샘플링으로 학습 효율 개선
- 테스트 R²를 0.19 → 0.59로 향상
- 상관계수 0.79 달성 및 사전 품질 예측 가능성 입증