LLM 기반의 Data Analysis Agent를 활용하여 노광(Exposure) 및 현상(Developing) 시간이 식각 편차(Etch Bias)에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고, 최적의 선폭(CD) 제어 조건을 도출하는 지능형 공정 최적화 솔루션입니다.
![[서강대학교 러너톤] 반도체 패터닝 공정 데이터 분석 및 Etch Bias 최적화 에이전트 개발](https://media.bkamp.ai/uploads/project_thumbnail/1da7e699-8250-4109-8c21-abaa424d7360/7c2c3312-095d-4971-b213-e5be0ba5fb26.png)
전자공학 졸업 예정입니다. RAG 기반으로 포토 공정에서 나온 공정 데이터를 분석하는 것을 목표로 합니다. -포토 공정 csv 데이터 파일 보유 -Sentaurus TCAD 기반 소자 설계 경험 有 -[Python] CNN 모델링 경험 有
LLM 기반의 Data Analysis Agent를 활용하여 노광(Exposure) 및 현상(Developing) 시간이 식각 편차(Etch Bias)에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고, 최적의 선폭(CD) 제어 조건을 도출하는 지능형 공정 최적화 솔루션입니다.
전자공학 졸업 예정입니다. RAG 기반으로 포토 공정에서 나온 공정 데이터를 분석하는 것을 목표로 합니다. -포토 공정 csv 데이터 파일 보유 -Sentaurus TCAD 기반 소자 설계 경험 有 -[Python] CNN 모델링 경험 有
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.
댓글 0개
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.