표제지

국문 요약

목차

제1장 서론 12

제1절 연구배경 및 목적 12

제2장 이론적 배경 및 선행연구 고찰 15

제1절 생산관리 15

1. 생산관리 개념 15

2. 생산관리에서 스케쥴링의 역할 19

3. 반도체 산업 및 스케쥴링 대한 선행연구 고찰 22

제2절 인공지능과 머신러닝 26

1. 지도 학습(Supervised Learning) 26

2. 비지도 학습(Unsupervised Learning) 27

3. 강화 학습(Reinforcement Learning) 29

제3절 데이터 정규화 31

1. Standard Scaler 31

2. Minmax Scaler 31

3. Max-abs Scaler 31

4. Robust Scaler 32

5. Uniform quantile Scaler 32

6. GS-quantile Scaler 32

7. L2 norm Scaler 33

제3장 연구 방법 34

제1절 연구 문제 및 제안 방법 34

제2절 분석 대상 및 자료수집 방법 38

제3절 분석 대상 및 자료수집 41

제4장 데이터 현황 및 데이터 전처리 42

제1절 스케쥴 로그 데이터 현황 42

제2절 데이터 클리닝 44

1. 데이터 파싱(Parsing) 44

2. 피쳐 선택(Feature selection) 44

제5장 실험 및 결과 분석 46

제1절 상관관계 분석 46

제2절 비지도 학습 48

1. 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) 48

제3절 K-Means 군집화와 의사결정 트리 통한 연합 학습 50

1. K-Means 군집화 50

2. 의사 결정 트리 52

제6장 결론 및 제한점 55

제1절 연구 결과와 요약 55

제2절 연구의 제한점 및 향후 연구방향 56

참고문헌 59

Abstract 64

〈표 1〉 생산관리의 핵심 요소와 활동 17

〈표 2〉 스케쥴링의 주요 분야와 예시 20

〈표 3〉 연구 절차 및 방법 39

〈표 4〉 스케쥴 가중치 파라메터별 상관관계 47

〈표 5〉 K-Means Clustering, 실루엣 스코어 51

〈표 6〉 K-Means Clustering, DBI 51

〈표 7〉 K-Means Clustering, optimal K(distortion elbow method) 51

〈그림 1〉 제품종류와 생산량에 따른 생산방식 변화 25

〈그림 2〉 기간 1(1992∼1996)과 기간 6(2017∼2019) 사이의 대량 맞춤형 생산 연구 패러다임변화 25

〈그림 3〉 반도체 생산관리 흐름도 35

〈그림 4〉 Area 별 스케쥴 된 Job 트랜잭션 43

〈그림 5〉 Area 별 스케쥴 분포 43

〈그림 6〉 정규화 방법론별 Scree Plot 49

〈그림 7〉 의사결정 트리 52