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최근 반도체 구조의 폭, 물성 등 정량적으로 Monitoring하는 계측 분야가 반도체 구조가 미세화, 복잡화되면서 더욱 중요해지고 있으며,
이 분야에 AI 알고리즘을 개발하고자 하는 시도가 반도체 제조사에서 다양하게 이루어지고 있습니다.
대표적인 반도체 계측 방식은 상부에서 촬영한 (Top-down) SEM (주사 전자 현미경, Scanning Electron Microscope) 영상을 활용하는 것으로, 구조별 2차원 정보인 폭/두께 계측으로 한정되어 사용되어 있으며, 현재 깊이를 계측하기 위해서 OCD (Optical Critical Dimension), TEM (Transmission Electron Microscope) 영상 등을 활용하고 있습니다.
주제2. 전자현미경(SEM) 이미지로부터 깊이를 예측하는 AI 알고리즘 개발
Top-down으로 취득한 SEM 영상으로부터 깊이 (Depth, 깊을수록 작은 값)를 예측
대학생/대학원생 (개인 또는 팀 단위, 팀 최대 3명)
대회 시작
팀 병합 마감
대회 종료
코드 제출 마감
코드 심사
최종 발표
최근 반도체 구조의 폭, 물성 등 정량적으로 Monitoring하는 계측 분야가 반도체 구조가 미세화, 복잡화되면서 더욱 중요해지고 있으며,
이 분야에 AI 알고리즘을 개발하고자 하는 시도가 반도체 제조사에서 다양하게 이루어지고 있습니다.
대표적인 반도체 계측 방식은 상부에서 촬영한 (Top-down) SEM (주사 전자 현미경, Scanning Electron Microscope) 영상을 활용하는 것으로, 구조별 2차원 정보인 폭/두께 계측으로 한정되어 사용되어 있으며, 현재 깊이를 계측하기 위해서 OCD (Optical Critical Dimension), TEM (Transmission Electron Microscope) 영상 등을 활용하고 있습니다.
주제2. 전자현미경(SEM) 이미지로부터 깊이를 예측하는 AI 알고리즘 개발
Top-down으로 취득한 SEM 영상으로부터 깊이 (Depth, 깊을수록 작은 값)를 예측
대학생/대학원생 (개인 또는 팀 단위, 팀 최대 3명)
08.08
대회 시작09.15
팀 병합 마감09.16
대회 종료09.21
코드 제출 마감10.05
코드 심사10.07
최종 발표