반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
대전시는 올해 1,262억원을 들여 시민 삶의 질과 도시 경쟁력을 높이기 위한 스마트도시 조성 사업을 추진한다고 17일 밝혔다. 시는 지능형 서비스 향유도시 구현을 위해 편리하게 이용하는 교통, 신속하게 대응하는 재난 안전, 스마트한 경제·산업 활력 기반 조성, 쾌적하게 관리되는 환경, 모두에게 열려 있는 행정 등 5개 분야 37개 세부과제를 벌여 나간다. 데이터가 흐르는 도시, 촘촘한 인적·물적 연결 도시, 인공지능 기반 도시 등 3개 분야 23개 과제를 통해 데이터(D)·네트워크(N)·인공지능(A) 기반도 마련한다. 메타버스 기반 융합 클러스터 조성, 제조 AI 플랫폼과 지능형 재난 예측 플랫폼 구축, 데이터 안심구역 설치·운영, 민생경제 빅데이터 오픈랩 구축, 스마트 건축물 인증제 도입, 스마트 박물관·도서관 구축 등도 추진할 계획이다. 정재용 과학산업국장은 "올해는 제2대덕연구단지 조성, 중원신산업벨트 구축 등 대통령 당선인 공약과 연계해 기업성장과 시민편의가 조화되는 스마트도시로 도약할 호기"라며 "시민들이 성과를 본격적으로 체감할 수 있도록 하겠다"고 말했다. 헬로티 김진희 기자 |
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