KR102304629B1 - Method, device and system for providing content for learning of semiconductor process and equipment based on ar and xr - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 AR(Augmented Reality) 및 XR(eXtended Reality)을 기반으로 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠를 제공하는 기술에 관한 것이다.The following embodiments relate to a technology for providing content for learning a semiconductor process and equipment based on Augmented Reality (AR) and eXtended Reality (XR).
직무 및 기술교육에 대한 니즈가 커지고 있다. 현재 평생 직장의 개념이 사라지면서, 사람들이 이직/승진을 위한 직무 및 기술 교육을 많이 찾고 있으며, 특히 취업 준비생의 경우에도 빠르게 변화는 시대에 영어/학점/학교 등의 스펙이 아닌 지원 직무역량에 대한 요구가 많아지고 있다.The need for job and technical training is growing. Currently, as the concept of a lifetime job disappears, people are looking for job and technical education for job change/promotion, and especially for job-seeking students, in a rapidly changing era, it is not the specifications such as English/credits/school, but the support job competency. There is an increasing demand for
온라인 교육 시장의 비율을 보더라도, 43%가 직무 자격증에 대한 강의를 들을 정도로 직무에 대한 교육을 듣고, 이를 증명하고자 하는 니즈가 커지고 있다. 각 직무별로 전문성에 대한 니즈가 증가하고, 전문성을 뽑기 전에 면접에서 평가하거나 그런 장치가 없을 경우는 자격증, 관련 직무경험 등으로 평가를 하는 경향이 생기면서 생긴 현상으로 판단된다.Even if you look at the proportion of the online education market, 43% of them listen to lectures on job qualifications, so the need to listen to job training and prove it is growing. It is judged that this is a phenomenon caused by the increase in the need for professionalism for each job, and the tendency to evaluate in an interview before selecting a specialization or, if there is no such device, to evaluate based on qualifications and related job experience.
한편, 민간 자격증은 직무 역량을 증명해주지 못하고 있다. 이미 많은 민간 자격증들이 있지만, 모든 민간 자격증은 각 협회의 기관이 영리적인 목적으로 만들었으며, 2018년 현재 등록된 자격증만 3만 1천여가지로, 같은 분야에서만 수십개 씩의 자격증이 존재한다. 그리고 자격증이 난무하게 되면서 사실 이직자나 신규 취업자가 가지고 있는 자격증에 대한 공신력과 신뢰가 상당히 많이 무너진 상황이다.On the other hand, private certifications do not prove job competency. There are already many private certifications, but all private certifications were made by the organizations of each association for for-profit purposes, and as of 2018, only 31,000 registered certifications exist, and dozens of certifications exist in the same field. And, as the number of certifications is rampant, in fact, public confidence and trust in the certifications that new hires or new hires have have been greatly damaged.
한편, 단순 온라인 강의만으로는 수업에 대한 효과가 전혀 없다. 특히 첨단기술이 가속화 되면서, 기술분야의 자격증은 단순한 온라인 교육만으로 직무 교육의 실력을 측정 해 볼 수 없으며, 온라인 이론 교육만으로는 첨단기술의 빠른 트렌드를 따라갈 수 없는 실정이 되었다. 실제로 자격증을 따는 많은 기술 과정들은 그 트렌드를 상당히 반영하지 못하여서 몇 년전의 트렌트의 문제를 출제 하는 등의 실정이 일어나고 있다. 이는 가장 강력하게 시장을 구축한 반도체 자격증에서도 나타나고 있다. 반도체가 대한민국의 가장 자랑스럽고 강력한 산업임에도 불구하고 반도체 자격증은 현재 국가 자격증(총 31,000 여개) 중 1개가 있지만 이마저도 공신력이 없어서 폐지될 예정에 있다.On the other hand, a simple online lecture alone has no effect on the class at all. In particular, as advanced technology accelerates, certifications in the technical field cannot measure the skills of job education only with simple online education, and online theoretical education alone cannot keep up with the fast trend of advanced technology. In fact, many technical courses for obtaining certifications do not reflect the trend considerably, so there are situations such as questioning the trend of several years ago. This is also reflected in the semiconductor certification, which has established the strongest market. Although semiconductor is Korea's most proud and powerful industry, semiconductor certification is currently one of the national certifications (about 31,000 in total), but even this is due to be abolished due to lack of public credibility.
한편, 코로나로 인한 실습 교육에 한계가 있다. 코로나로 인해서 언텍트, 온텍트 교육이 빠르게 진화하고 있다. 반도체와 같이 고가의 오프라인 실습은 코로나 사태로 인한 피해를 더욱 입고 있다. 실제로 반도체 Fab의 공정실습의 정원이 15명에서 12명으로 2020년 1월부터 줄어들어서 관리를 하고 있는 상태이다. 이제 첨단기술 교육도 온텍트가 가능하도록 만들어 내야 하는 것이 당면한 교육의 실정이다.On the other hand, there are limits to practical education due to the corona virus. Due to Corona, Untact and Ontek education are rapidly evolving. Expensive offline training like semiconductors is suffering more from the corona crisis. In fact, the number of process internships in the semiconductor Fab has decreased from 15 to 12 from January 2020 and is being managed. Now, it is the current situation of education that high-tech education needs to be made possible for Ontekt.
일실시예에 따르면, 제2 강의에 대한 학습이 필요한 경우, AR 기반 교육을 위해 제1 학생 단말과 AR 기기가 연결되면, 제2 강의에 대한 제2 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 제2 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말로 제공하고, AR 기기에서 제1 학생 단말의 화면에 표시된 제2 학습 콘텐츠를 인식하면, 제2 학습 콘텐츠와 연동되어 AR을 통해 부가적으로 표시될 제2-1 학습 콘텐츠가 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는, AR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to an embodiment, when learning for the second lecture is required, when the first student terminal and the AR device are connected for AR-based education, the second learning content for the second lecture is displayed on the screen of the first student terminal As much as possible, when the second learning content is provided to the first student terminal and the AR device recognizes the second learning content displayed on the screen of the first student terminal, the second learning content is linked with the second learning content to be additionally displayed through AR 2-1 An object of the present invention is to provide a content providing method, apparatus and system for learning AR-based semiconductor process and equipment, which controls so that learning content is displayed on the screen of an AR device.
또한, 일실시예에 따르면, 제3 강의에 대한 학습이 필요한 경우, XR 기반 교육을 위해 제1 학생 단말과 XR 기기가 연결되면, 제3 강의에 대한 제3 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 제3 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말로 제공하고, XR 기기에서 제1 학생 단말의 화면에 표시된 제3 학습 콘텐츠를 인식하면, 제3 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되지 않고 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는, XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.In addition, according to an embodiment, when learning for the third lecture is required, when the first student terminal and the XR device are connected for XR-based education, the third learning content for the third lecture is displayed on the screen of the first student terminal When the third learning content is provided to the first student terminal to be displayed in , and the XR device recognizes the third learning content displayed on the screen of the first student terminal, the third learning content is not displayed on the screen of the first student terminal An object of the present invention is to provide a method, apparatus, and system for providing content for learning XR-based semiconductor processes and equipment, which are controlled to be displayed on the screen of an XR device without the need to.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.
일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는, AR 및 XR을 기반으로 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠를 제공하는 방법에 있어서, 제1 학생 계정으로 로그인된 제1 학생 단말로부터 학습 시작 요청이 수신되면, 상기 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 획득하는 단계; 상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 학습이 완료된 강의가 없는 것으로 확인되면, 제1 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계; 상기 제1 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 상기 제1 강의에 대한 제1 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제1 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계; 상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 상기 제1 강의에 대한 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계; 상기 제2 강의에 대한 학습이 필요한 경우, AR 기반 교육을 위해 상기 제1 학생 단말과 AR 기기가 연결되면, 상기 제2 강의에 대한 제2 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제2 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계; 상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 제2 학습 콘텐츠를 인식하면, 상기 제2 학습 콘텐츠와 연동되어 AR을 통해 부가적으로 표시될 제2-1 학습 콘텐츠가 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 상기 제1 강의 및 상기 제2 강의에 대한 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제3 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계; 상기 제3 강의에 대한 학습이 필요한 경우, XR 기반 교육을 위해 상기 제1 학생 단말과 XR 기기가 연결되면, 상기 제3 강의에 대한 제3 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제3 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계; 및 상기 XR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 제3 학습 콘텐츠를 인식하면, 상기 제3 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되지 않고 상기 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계를 포함하는, AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법이 제공된다.According to an embodiment, in the method of providing content for the learning of semiconductor processes and equipment based on AR and XR, performed by the device, a learning start request is received from the first student terminal logged into the first student account. If received, obtaining the first student's completed lecture details; determining that learning for the first lecture is necessary when it is confirmed that there is no completed lecture as a result of checking the details of the learned lecture; providing the first learning content to the first student terminal so that the first learning content for the first lecture is displayed on the screen of the first student terminal when learning for the first lecture is required; determining that learning for the second lecture is necessary when it is confirmed that the learning of the first lecture is completed as a result of checking the details of the learning completion lecture; When learning for the second lecture is required, when the first student terminal and the AR device are connected for AR-based education, the second learning content for the second lecture is displayed on the screen of the first student terminal, providing the second learning content to the first student terminal; When the AR device recognizes the second learning content displayed on the screen of the first student terminal, the 2-1 learning content to be additionally displayed through AR in conjunction with the second learning content is displayed on the screen of the AR device Controlling to be displayed on the; determining that learning for a third lecture is necessary when it is confirmed that learning of the first lecture and the second lecture is completed as a result of checking the details of the learning completion lecture; When learning for the third lecture is required, when the first student terminal and the XR device are connected for XR-based education, the third learning content for the third lecture is displayed on the screen of the first student terminal, providing the third learning content to the first student terminal; and when the XR device recognizes the third learning content displayed on the screen of the first student terminal, controlling the third learning content to be displayed on the screen of the XR device instead of being displayed on the screen of the first student terminal A method for providing content for learning of AR and XR-based semiconductor processes and equipment is provided, including the steps.
상기 AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법은, 상기 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비의 주요 부품 장비를 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 전체 부품이 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 반도체 장비를 인식하면, 상기 반도체 장비의 주요 부품이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 하나인 제1 부품이 선택되면, 상기 제1 부품에 대한 상세 설명이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 AR 기기의 움직임에 따라 상기 제1 부품이 회전되어 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 반도체 장비의 모든 주요 부품이 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 상기 반도체 장비의 주요 부품이 상기 AR 기기의 화면에서 표시되지 않도록 제어하는 단계; 상기 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비 내부의 가스 흐름을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 외부 형태가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 반도체 장비를 인식하면, 상기 반도체 장비의 내부 및 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 종류 및 양이 변경 설정되면, 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 가스의 종류 및 양에 따라 변경되어 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 및 상기 가스의 모든 종류가 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 상기 반도체 장비의 내부 및 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 AR 기기의 화면에서 표시되지 않도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the AR and XR-based method for providing content for learning of semiconductor processes and equipment, when the second learning content is identified as educational content for learning main components of semiconductor equipment using AR, all parts of the semiconductor equipment are controlling to be displayed on the screen of the first student terminal; when the AR device recognizes the semiconductor device displayed on the screen of the first student terminal, controlling the main components of the semiconductor device to be displayed on the screen of the AR device; When a first part that is one of the main parts of the semiconductor equipment is selected, a detailed description of the first part is controlled to be displayed on the screen of the AR device, and the first part is rotated according to the movement of the AR device controlling to be displayed on the screen of the AR device; controlling the main components of the semiconductor equipment not to be displayed on the screen of the AR device when it is confirmed that all main components of the semiconductor equipment are selected at least once; controlling the external form of the semiconductor equipment to be displayed on the screen of the first student terminal when the second learning content is identified as educational content for learning the gas flow inside the semiconductor equipment using AR; when the AR device recognizes the semiconductor device displayed on the screen of the first student terminal, controlling the inside of the semiconductor device and the flow of gas moving inside the semiconductor device to be displayed on the screen of the AR device; When the type and amount of gas moving inside the semiconductor device are changed and set, the flow of gas moving inside the semiconductor device is changed according to the type and amount of the gas and controlled to be displayed on the screen of the AR device step; and when it is confirmed that all types of the gas have been selected at least once, controlling the flow of gas moving inside the semiconductor equipment and inside the semiconductor equipment not to be displayed on the screen of the AR device. have.
상기 AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법은, 상기 제3 학습 콘텐츠가 XR을 이용한 반도체 장비의 점검을 테스트하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 전체 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제1 색으로 표시되도록 제어하는 단계; 상기 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나인 제1 부품이 선택되면, 상기 제1 부품에 대한 고장 내용이 상기 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 제1 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제2 색으로 표시되도록 제어하는 단계; 상기 제1 부품에 대한 점검이 완료되면, 상기 제1 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제3 색으로 표시되도록 제어하는 단계; 및 상기 반도체 장비의 전체 부품에 대한 점검이 완료되어 상기 제3 색으로 전부 표시되면, 상기 테스트를 완료한 것으로 판단하여, 상기 테스트의 시작부터 완료까지 소요된 점검 시간을 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the AR and XR-based method of providing content for learning of semiconductor processes and equipment, when the third learning content is identified as educational content for testing the inspection of semiconductor equipment using XR, all parts of the semiconductor equipment are converted into the XR controlling the display to be displayed in a first color on the screen of the device; When a first part that is any one of the entire parts of the semiconductor device is selected, the control is performed so that a failure of the first part is displayed on the screen of the XR device, and the first part is displayed as a second part on the screen of the XR device controlling to be displayed in color; controlling the first part to be displayed in a third color on the screen of the XR device when the inspection of the first part is completed; and when the inspection of all parts of the semiconductor equipment is completed and all of them are displayed in the third color, determining that the test has been completed, and measuring the inspection time taken from the start to the completion of the test can
상기 AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법은, 상기 점검 시간을 기초로, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습도를 산출하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제1 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료한 것으로 분석하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료된 것으로 분석되면, 제4 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료하지 못한 것으로 분석하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료되지 못한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제2 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석하는 단계; 상기 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계; 상기 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제3 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제3 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계; 상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계; 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제3 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계; 및 상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for providing content for learning the AR and XR-based semiconductor process and equipment includes: calculating a learning degree for the third learning content based on the inspection time; checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset first reference value; analyzing that learning of the third learning content is completed when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the first reference value; transmitting a learning recommendation message for a fourth learning content to the first student terminal when it is analyzed that learning of the third learning content is completed; analyzing that learning of the third learning content has not been completed when it is confirmed that the learning level of the third learning content is lower than the first reference value; when it is analyzed that the learning of the third learning content is not completed, checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset second reference value; analyzing the learning content as requiring re-learning when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the second reference value; transmitting a learning recommendation message for the third learning content to the first student terminal when it is analyzed that re-learning of the learning content is necessary; when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is lower than the second reference value, analyzing that the learning content needs to be reviewed; when it is analyzed that review of the learning content is necessary, checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset third reference value; analyzing that the second learning content needs to be reviewed when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the third reference value; transmitting a learning recommendation message for the second learning content to the first student terminal when it is analyzed that review of the second learning content is necessary; when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is lower than the third reference value, analyzing that the review of the first learning content is necessary; and when it is analyzed that review of the first learning content is necessary, transmitting a learning recommendation message for the first learning content to the first student terminal.
상기 AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법은, 라이다를 통해 반도체 장비의 표면에 대한 3D 데이터를 획득하고, 카메라를 통해 상기 반도체 장비의 표면에 대한 2D 데이터를 획득하는 단계; 상기 2D 데이터와 상기 3D 데이터의 합집합 영역을 분리하여, 상기 2D 데이터 및 상기 3D 데이터를 병합한 제1 데이터를 추출하는 단계; 상기 제1 데이터를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제1 입력 신호를 제1 인공 신경망에 입력하고, 상기 제1 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제1 출력 신호에 기초하여, 상기 반도체 장비의 표면에 대한 제1 분류 결과를 생성하는 단계; 상기 제1 데이터를 분석하여 상기 반도체 장비의 표면에 발생한 균열을 검출하는 단계; 상기 반도체 장비의 표면에 발생한 균열을 영역별로 확인하여, 미리 설정된 제1 설정값 미만으로 균열이 검출된 정상 영역과 상기 제1 설정값 이상으로 균열이 검출된 손상 영역을 구분하는 단계; 상기 제1 데이터에서 상기 손상 영역을 삭제한 제2 데이터를 추출하는 단계; 상기 제2 데이터를 인코딩 하여 제2 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제2 입력 신호를 제2 인공 신경망에 입력하고, 상기 제2 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제2 출력 신호에 기초하여, 상기 반도체 장비의 표면에 대한 제2 분류 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 분류 결과 및 상기 제2 분류 결과가 동일한 경우, 상기 제1 분류 결과 및 상기 제2 분류 결과 중 어느 하나를 상기 반도체 장비의 표면에 대한 최종 분류 결과로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The AR and XR-based method for providing content for learning semiconductor processes and equipment includes: acquiring 3D data on the surface of the semiconductor equipment through lidar, and acquiring 2D data on the surface of the semiconductor equipment through a camera ; separating the union region of the 2D data and the 3D data, and extracting first data obtained by merging the 2D data and the 3D data; generating a first input signal by encoding the first data; inputting the first input signal to a first artificial neural network, and obtaining a first output signal based on a result of the input of the first artificial neural network; generating a first classification result for the surface of the semiconductor device based on the first output signal; analyzing the first data to detect cracks occurring on the surface of the semiconductor equipment; identifying cracks generated on the surface of the semiconductor equipment for each region, and classifying a normal region in which cracks are detected below a preset first set value and a damaged region in which cracks are detected above the first set value; extracting second data from which the damaged area is deleted from the first data; generating a second input signal by encoding the second data; inputting the second input signal to a second artificial neural network, and obtaining a second output signal based on a result of the input of the second artificial neural network; generating a second classification result for the surface of the semiconductor device based on the second output signal; and when the first classification result and the second classification result are the same, setting any one of the first classification result and the second classification result as a final classification result for the surface of the semiconductor equipment. have.
일실시예에 따르면, 제2 강의에 대한 학습이 필요한 경우, AR 기반 교육을 위해 제1 학생 단말과 AR 기기가 연결되면, 제2 강의에 대한 제2 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 제2 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말로 제공하고, AR 기기에서 제1 학생 단말의 화면에 표시된 제2 학습 콘텐츠를 인식하면, 제2 학습 콘텐츠와 연동되어 AR을 통해 부가적으로 표시될 제2-1 학습 콘텐츠가 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어함으로써, AR을 기반으로 반도체 공정 및 장비에 대한 교육을 진행할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment, when learning for the second lecture is required, when the first student terminal and the AR device are connected for AR-based education, the second learning content for the second lecture is displayed on the screen of the first student terminal As much as possible, when the second learning content is provided to the first student terminal and the AR device recognizes the second learning content displayed on the screen of the first student terminal, the second learning content is linked with the second learning content to be additionally displayed through AR By controlling the 2-1 learning content to be displayed on the screen of the AR device, there is an effect that education on the semiconductor process and equipment can be conducted based on AR.
또한, 일실시예에 따르면, 제3 강의에 대한 학습이 필요한 경우, XR 기반 교육을 위해 제1 학생 단말과 XR 기기가 연결되면, 제3 강의에 대한 제3 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 제3 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말로 제공하고, XR 기기에서 제1 학생 단말의 화면에 표시된 제3 학습 콘텐츠를 인식하면, 제3 학습 콘텐츠가 제1 학생 단말의 화면에 표시되지 않고 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어함으로써, XR을 기반으로 반도체 공정 및 장비에 대한 교육을 진행할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment, when learning for the third lecture is required, when the first student terminal and the XR device are connected for XR-based education, the third learning content for the third lecture is displayed on the screen of the first student terminal When the third learning content is provided to the first student terminal to be displayed in , and the XR device recognizes the third learning content displayed on the screen of the first student terminal, the third learning content is not displayed on the screen of the first student terminal By controlling the display to be displayed on the screen of the XR device without the need to do so, there is an effect that education on semiconductor processes and equipment can be conducted based on XR.
한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 AR을 통한 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 XR을 통한 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 반도체 장비의 주요 부품 장비를 학습하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 반도체 장비 내부의 가스 흐름을 학습하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 반도체 장비의 점검을 테스트하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 학습도에 따라 학습 단계를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 반도체 장비의 표면을 분류하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10는 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일실시예에 따른 인공 신경망을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
2 is a flowchart illustrating a process of providing learning content according to an exemplary embodiment.
3 is a flowchart illustrating a process of providing learning content through AR according to an embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of providing learning content through XR according to an embodiment.
5 is a flowchart for explaining a process of learning equipment of major components of semiconductor equipment according to an exemplary embodiment.
6 is a flowchart illustrating a process of learning a gas flow inside a semiconductor device according to an exemplary embodiment.
7 is a flowchart illustrating a process of testing the inspection of semiconductor equipment according to an exemplary embodiment.
8 is a flowchart illustrating a process of recommending a learning step according to a learning diagram according to an exemplary embodiment.
9 is a flowchart illustrating a process of classifying a surface of a semiconductor device according to an exemplary embodiment.
10 is a diagram for explaining an artificial neural network according to an embodiment.
11 is a diagram for explaining a method of learning an artificial neural network according to an embodiment.
12 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for purposes of illustration only, and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to a specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it should be understood that another component may exist in between.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for description purposes only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In the description of the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products, such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent cars, kiosks, wearable devices, and the like.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 제1 학생 단말(100), 제1 학생 단말(100)과 연결되는 AR 기기(200) 및 XR 기기(300)를 포함할 수 있으며, 제1 학생 단말(100)과 통신망을 통해 서로 통신 가능한 및 장치(400)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the system according to an embodiment may include a
먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, the communication network may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and may be implemented in various forms so that communication between a server and a server and communication between a server and a terminal are performed.
제1 학생 단말(100)은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. 제1 학생 단말(100)은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 제1 학생 단말(100)은 장치(400)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The
제1 학생 단말(100)은 장치(400)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(400)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 제1 학생 단말(100)은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(400)와 연동될 수 있다.The
제1 학생 단말(100)은 장치(400)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션을 등을 통해 장치(400)로 접속할 수 있다.The
AR 기기(200)는 스마트 안경, 스마트폰, 태블릿 등일 수 있으며, 증강 현실(AR : Augmented Reality)을 통해 정보를 표시할 수 있다. 즉, 실제 사물 위에 컴퓨터그래픽(CG)을 통해 정보와 콘텐츠를 표시할 수 있다.The
AR 기기(200)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 객체를 인식하면, AR 기기(200)와 제1 학생 단말(100)은 연동되어 서로 연결될 수 있다. 이때, AR 기기(200)와 제1 학생 단말(100)은 근거리 무선 통신을 통해 서로 연결될 수 있다.When the
예를 들어, AR 기기(200)가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 QR 코드를 촬영하여 인식하면, AR 기기(200)와 제1 학생 단말(100)은 서로 연동되어 연결될 수 있다.For example, when the
XR 기기(300)는 스마트 안경, HMD(Head mounted Display) 등일 수 있으며, 증강 현실 및 가상 현실을 통해 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 투명한 스마트 안경을 통해 증강 현실이 필요할 때에는 투명한 안경 위에 정보를 표시하고, 가상 현실이 필요할 때에는 안경이 불투명해지면서 새로운 가상의 정보를 표시할 수 있다. 즉, XR 기기(300)를 통해, 증강 현실과 가상 현실을 혼합하여 확장된 현실을 창조하는 확장 현실(XR : eXtended Reality)의 제공이 가능하다.The
XR 기기(300)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 객체를 인식하면, XR 기기(300)와 제1 학생 단말(100)은 연동되어 서로 연결될 수 있다. 이때, XR 기기(300)와 제1 학생 단말(100)은 근거리 무선 통신을 통해 서로 연결될 수 있다.When the
장치(400)는 장치(400)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(400)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(400)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 장치(400)는 복수의 학생 단말들과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The
한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 복수의 학생 단말들 중 제1 학생 단말(100)만을 도시하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(400)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.Meanwhile, although only the
일실시예에 따르면, 장치(400)는 반도체 장비 내부에 대한 이해도를 높이기 위해, 상황이나 입력에 따라 콘텐츠를 차별적으로 제공할 수 있다.According to an embodiment, the
장치(400)는 상황 별로 엔지니어 교육을 위한 학습 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 학습 콘텐츠의 제공 시, AR, VR 및 XR을 통해 교육 실습이 이루어지도록 온라인 학습 서비스를 제공할 수 있다.The
AR 반도체 공정 실습을 제공하는데 있어, 장치(400)는 AR을 통해 반도체 공정 실습이 이루어지도록, 8대 공정 주요 장비 Etching 장비 블렌디드 AR 교육 콘텐츠를 제공할 수 있으며, AR 기기(200)를 통해 Etching 장비 또는 이러닝 상에 있는 그림을 인식시키면, 해당 장비의 분해된 부품들이 AR 기기(200)의 화면에 표시되고, 각 부품이 선택되면, 선택된 부품에 대한 상세 설명이 AR 기기(200)의 화면에 표시되거나 소리를 통해 출력될 수 있다.In providing AR semiconductor process practice, the
AR 교육을 제공하는데 있어, 반도체 Etching 장비를 실제로 분해하지 않아도, 그 안에 있는 펌프, Gas Line, 챔버 내부 등을 직접 확인하여 학습이 수행될 수 있도록, 교육을 진행시킬 수 있다.In providing AR education, without actually disassembling the semiconductor etching equipment, the education can be conducted so that learning can be performed by directly checking the pump, gas line, and chamber inside.
또한, AR 교육을 제공하는데 있어, 반도체 Etching 장비 내부의 Gas의 흐름과 진공 잡는 Process에 대해서 확인할 수 있으며, 이를 바탕으로 정확한 장비의 구동 원리를 이해할 수 있도록, 교육을 진행시킬 수 있다.In addition, in providing AR education, you can check the flow of gas and the vacuum grabbing process inside the semiconductor etching equipment, and based on this, you can proceed with the education to understand the exact operation principle of the equipment.
XR 반도체 공정 실습을 제공하는데 있어, 장치(400)는 XR을 통해 반도체 공정 실습이 이루어지도록, 8대 공정 주요 장비 Etching 장비 블렌디드 XR 교육 콘텐츠를 제공할 수 있다.In providing XR semiconductor process practice, the
XR 교육을 제공하는데 있어, 반도체 공정에서의 레서피 변화에 따른 웨이퍼 표면에 식각 되는 정도의 변화에 대한 교육을 통한 파라미터를 이해할 수 있도록, 교육을 진행시킬 수 있으며, 이를 통해, 레서피를 변화해서 경험하기에는 시간적, 비용적인 부분이 어려우나 이를 해결하고 학습 효과를 높일 수 있다.In providing XR education, education can be conducted to understand parameters through education on changes in the degree of etching on the wafer surface according to recipe changes in the semiconductor process, and through this, it is difficult to experience changing recipes It is difficult in terms of time and money, but it can be solved and the learning effect can be increased.
또한, XR 교육을 제공하는데 있어, 알람 상황에 따른 시나리오와 이를 바탕으로 한 해결 솔루션에 대한 XR 시뮬레이션 교육을 진행시킬 수 있으며, 이를 통해, 각 시나리오를 학습하고, 이후에 주요 이슈들에 대해서 빠르게 대응할 수 있다.In addition, in providing XR education, it is possible to proceed with XR simulation education for a scenario according to the alarm situation and a solution based on it. can
또한, XR 교육을 제공하는데 있어, 장비 초기 세팅 과정에 대한 XR 교육을 통해서 장비 주변의 연결부에 대한 학습과 주요 부품에 대한 사용부를 학습하는 교육을 진행시킬 수 있으며, 이를 통해, 장비 초기 세팅의 과정을 경험하는 것은 현업에서도 굉장히 중요한 작업으로 이후 이설 작업 등에 도움이 될 수 있다.In addition, in providing XR education, through XR education on the initial equipment setting process, education for learning about the connection parts around the equipment and learning the use part for main parts can be conducted, and through this, the process of initial equipment setting Experience is very important work in the field, and it can be helpful for later relocation work.
도 2는 일실시예에 따른 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a process of providing learning content according to an exemplary embodiment.
도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 계정으로 로그인된 제1 학생 단말(100)로부터 학습 시작 요청을 수신할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, in step S201 , the
S202 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 계정을 통해 데이터베이스로부터 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 획득할 수 있다.In step S202 , the
일실시예에 따르면, 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 강의는 학습 순서 별로 제1 강의, 제2 강의, 제3 강의, 제4 강의 등이 있을 수 있으며, 제1 학생의 학습 완료 강의 내역에는 제1 학생이 어느 강의까지 수강하여 학습을 완료하였는지에 대한 정보가 포함될 수 있다.According to an embodiment, the lecture for the learning of the semiconductor process and equipment may include a first lecture, a second lecture, a third lecture, a fourth lecture, etc. according to the learning order, and the first student's completed lecture details 1 It may include information on which lectures the student took and completed learning.
예를 들어, 제1 학생이 강의를 아직 수강하지 않은 경우, 제1 학생의 학습 완료 강의 내역은 공란으로 표시되어 아무런 정보를 포함하지 않을 수 있으며, 제1 학생이 제1 강의를 수강한 경우, 제1 학생의 학습 완료 강의 내역은 제1 강의를 포함할 수 있으며, 제1 학생이 제2 강의까지 수강한 경우, 제1 학생의 학습 완료 강의 내역은 제1 강의 및 제2 강의를 포함할 수 있으며, 제1 학생이 제3 강의까지 수강한 경우, 제1 학생의 학습 완료 강의 내역은 제1 강의, 제2 강의 및 제3 강의를 포함할 수 있다.For example, if the first student has not yet taken the lecture, the first student's completed lecture history may be blank and contain no information, and if the first student has taken the first lecture, The first student's completed lecture history may include the first lecture, and if the first student took up to the second lecture, the first student's completed lecture history may include the first lecture and the second lecture. In addition, when the first student has taken up to the third lecture, the completed lecture details of the first student may include the first lecture, the second lecture, and the third lecture.
S203 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 통해, 학습이 완료된 강의가 하나도 없는지 여부를 확인할 수 있다.In step S203 , the
S203 단계에서 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 학습이 완료된 강의가 하나도 없는 것으로 확인되면, S204 단계에서, 장치(400)는 제1 학생에게 제1 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 제1 강의는 이러닝을 통해 진행되는 교육일 수 있다.As a result of checking the history of the first student's learning completion lecture in step S203, if it is confirmed that there is no completed lecture, in step S204, the
S205 단계에서, 장치(400)는 제1 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 제1 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 제1 학생 콘텐츠는 제1 강의에 대한 학습 콘텐츠로, 이러닝을 통해 교육이 진행될 수 있다. 제1 학생 단말(100)로 제공된 제1 학습 콘텐츠는 제1 학생 단말(100)의 화면 상에 표시될 수 있다.In step S205 , when learning for the first lecture is required, the
한편, S203 단계에서 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 학습이 완료된 강의가 하나 이상 있는 것으로 확인되면, S206 단계에서, 장치(400)는 제1 강의만 학습이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.On the other hand, as a result of checking the details of the learning completion lecture of the first student in step S203, if it is confirmed that there are one or more lectures in which the learning is completed, in step S206, the
S206 단계에서 제1 강의에 대해서만 학습이 완료된 것으로 확인되면, S207 단계에서, 장치(400)는 제1 학생에게 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 제2 강의는 AR을 통해 진행되는 교육일 수 있다.When it is confirmed that learning for only the first lecture is completed in step S206 , in step S207 , the
S208 단계에서, 장치(400)는 제2 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 제2 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 제2 학생 콘텐츠는 제2 강의에 대한 학습 콘텐츠로, AR을 기반으로 교육이 진행될 수 있다. 제1 학생 단말(100)로 제공된 제2 학습 콘텐츠는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되면, 제1 학생 단말(100)의 화면 상에 표시될 수 있다.In step S208 , when learning for the second lecture is required, the
한편, S206 단계에서 제1 강의 뿐만 아니라 다른 강의까지 학습이 완료된 것으로 확인되면, S209 단계에서, 장치(400)는 제2 강의까지 학습이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.On the other hand, if it is confirmed in step S206 that learning is completed not only for the first lecture but also for the other lectures, in step S209 , the
S209 단계에서 제2 강의까지 학습이 완료된 것으로 확인되면, S210 단계에서, 장치(400)는 제1 학생에게 제3 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 제3 강의는 XR을 통해 진행되는 교육일 수 있다.If it is confirmed that learning from the second lecture is completed in step S209 , in step S210 , the
S211 단계에서, 장치(400)는 제3 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 제3 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 제3 학생 콘텐츠는 제3 강의에 대한 학습 콘텐츠로, XR을 기반으로 교육이 진행될 수 있다. 제1 학생 단말(100)로 제공된 제3 학습 콘텐츠는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되면, 제1 학생 단말(100)의 화면 상에 표시될 수 있다.In step S211 , when learning for the third lecture is required, the
한편, S209 단계에서 제2 강의 뿐만 아니라 다른 강의까지 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제3 강의까지 학습을 완료한 것으로 파악하여, 장치(400)는 제4 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 제4 강의는 XR을 통해 진행되는 교육일 수 있다.On the other hand, if it is confirmed in step S209 that learning is completed not only for the second lecture but also for the other lectures, it is determined that learning has been completed up to the third lecture, and the
S212 단계에서, 장치(400)는 제4 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 제4 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 제4 학생 콘텐츠는 제4 강의에 대한 학습 콘텐츠로, XR을 기반으로 교육이 진행될 수 있다. 제1 학생 단말(100)로 제공된 제4 학습 콘텐츠는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되면, 제1 학생 단말(100)의 화면 상에 표시될 수 있다.In step S212 , when learning for the fourth lecture is required, the
일실시예에 따르면, 제3 학습 콘텐츠 및 제4 학습 콘텐츠는 XR을 기반으로 교육이 진행되도록 각각 제공될 수 있으며, 시나리오 순서에 따라 제3 학습 콘텐츠가 먼저 제공되고, 추후 제4 학습 콘텐츠가 제공될 수 있다.According to an embodiment, the third learning content and the fourth learning content may be provided so that education is performed based on XR, respectively, and the third learning content is provided first and then the fourth learning content is provided according to the sequence of the scenarios can be
도 3은 일실시예에 따른 AR을 통한 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a process of providing learning content through AR according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 제1 강의에 대해서만 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제1 학생에게 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다.Referring to FIG. 3 , first, in step S301 , the
S302 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 QR 코드와 같은 식별 정보가 더 표시될 수 있으며, AR 기기(200)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 식별 정보를 인식하면, 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)는 연결될 수 있다.In step S302 , the
S303 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S303 , the
S303 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되지 않은 것으로 확인되면, S302 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S303 that the
S303 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결된 것으로 확인되면, S304 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공하여, 제1 학생 단말(100)의 화면에 제2 학습 콘텐츠가 표시되도록 제어할 수 있다.When it is confirmed that the
S305 단계에서, 장치(400)는 AR 기기(200)에서 제2 학습 콘텐츠를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S305 , the
구체적으로, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 제2 학습 콘텐츠가 표시되어 있으며, AR 기기(200)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 제2 학습 콘텐츠를 인식할 수 있으며, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)을 통해 AR 기기(200)에서 제2 학습 콘텐츠를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, the second learning content is displayed on the screen of the
S305 단계에서 제2 학습 콘텐츠를 인식하지 못한 것으로 확인되면, S304 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 제2 학습 콘텐츠가 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined that the second learning content is not recognized in step S305 , the process returns to step S304 , and the
S305 단계에서 제2 학습 콘텐츠를 인식한 것으로 확인되면, S306 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠와 연동되어 AR을 통해 부가적으로 표시될 제2-1 학습 콘텐츠가 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S305 that the second learning content has been recognized, in step S306 , the
예를 들어, 제2 학습 콘텐츠는 반도체 장비의 분해되기 전에 대한 형태를 나타내는 영상으로 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시될 수 있으며, 제2-1 학습 콘텐츠는 반도체 장비의 분해 이후 각각의 부품에 대한 형태를 나타내는 영상으로 AR 기기(200)의 화면에 표시될 수 있다.For example, the second learning content may be displayed on the screen of the
도 4는 일실시예에 따른 XR을 통한 학습 콘텐츠를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a process of providing learning content through XR according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 제2 강의까지 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제1 학생에게 제3 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, in step S401 , the
S402 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 QR 코드와 같은 식별 정보가 더 표시될 수 있으며, XR 기기(300)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 식별 정보를 인식하면, 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)는 연결될 수 있다.In step S402 , the
S403 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S403 , the
S403 단계에서 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되지 않은 것으로 확인되면, S402 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S403 that the
S403 단계에서 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결된 것으로 확인되면, S404 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠를 제1 학생 단말(100)로 제공하여, 제1 학생 단말(100)의 화면에 제3 학습 콘텐츠가 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S403 that the
S405 단계에서, 장치(400)는 XR 기기(300)에서 제3 학습 콘텐츠를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S405 , the
구체적으로, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 제3 학습 콘텐츠가 표시되어 있으며, XR 기기(300)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 제3 학습 콘텐츠를 인식할 수 있으며, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)을 통해 XR 기기(300)에서 제3 학습 콘텐츠를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, the third learning content is displayed on the screen of the
S405 단계에서 제3 학습 콘텐츠를 인식하지 못한 것으로 확인되면, S404 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 제3 학습 콘텐츠가 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined that the third learning content is not recognized in step S405 , the process returns to step S404 , and the
S405 단계에서 제3 학습 콘텐츠를 인식한 것으로 확인되면, S406 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠가 더 이상 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되지 않고 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 즉, XR을 통한 교육을 진행할 때에는 학생의 시야가 XR 기기(300)의 화면에 제한되기 때문에, XR 기기(300)의 화면에만 제3 콘텐츠가 표시될 수 있다.If it is confirmed in step S405 that the third learning content has been recognized, in step S406 , the
도 5는 일실시예에 따른 반도체 장비의 주요 부품 장비를 학습하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다. 5 is a flowchart for explaining a process of learning equipment of major components of semiconductor equipment according to an exemplary embodiment.
도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 제1 강의에 대해서만 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제1 학생에게 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다.Referring to FIG. 5 , first, in step S501 , the
S502 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠가 어느 분야를 학습하기 위한 교육 콘텐츠인지 파악하여, 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비의 주요 부품 장비를 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인될 수 있다.In step S502, the
S503 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.In step S503 , the
S504 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S504 , the
S504 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되지 않은 것으로 확인되면, S503 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S504 that the
S504 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결된 것으로 확인되면, S505 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 전체 부품이 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.When it is confirmed that the
S506 단계에서, 장치(400)는 AR 기기(200)에서 반도체 장비를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S506 , the
구체적으로, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 반도체 장비가 표시되어 있으며, AR 기기(200)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 반도체 장비를 인식할 수 있으며, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)을 통해 AR 기기(200)에서 반도체 장비를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, the semiconductor equipment is displayed on the screen of the
S506 단계에서 반도체 장비를 인식하지 못한 것으로 확인되면, S505 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 반도체 장비의 전체 부품이 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined that the semiconductor equipment is not recognized in step S506 , the process returns to step S505 , and the
S506 단계에서 반도체 장비를 인식한 것으로 확인되면, S507 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 주요 부품이 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that the semiconductor equipment is recognized in step S506 , in step S507 , the
예를 들어, 반도체 장비는 제1 부품, 제2 부품 및 제3 부품으로 구성되고, 반도체 장비의 주요 부품으로 제1 부품이 설정되어 있는 경우, 장치(400)는 제1 부품, 제2 부품 및 제3 부품이 전부 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있으며, AR 기기(200)에서 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 제1 부품, 제2 부품 및 제3 부품 중 어느 하나를 인식하면, 제1 부품이 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.For example, the semiconductor equipment is composed of a first part, a second part, and a third part, and when the first part is set as the main part of the semiconductor equipment, the
S508 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 하나가 선택되었는지 여부를 확인할 수 있다.In operation S508 , the
구체적으로, 반도체 장비의 주요 부품이 AR 기기(200)의 화면에 표시되어 있는데, 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 하나가 선택되면, 장치(400)는 AR 기기(200)와 연결된 제1 학생 단말(100)을 통해, 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 부품을 선택하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, main parts of the semiconductor equipment are displayed on the screen of the
S508 단계에서 반도체 장비의 주요 부품이 선택되지 않은 것으로 확인되면, S507 단계로 되돌아가, 장치(400)는 반도체 장비의 주요 부품이 AR 기기(200)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined that the main component of the semiconductor equipment is not selected in step S508 , the process returns to step S507 , and the
S508 단계에서 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 하나가 선택된 것으로 확인되면, S509 단계에서, 장치(400)는 선택된 부품에 대한 상세 설명이 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 장치(400)는 AR 기기(200)의 움직임에 따라 선택된 부품이 회전되어, AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that any one of the main components of the semiconductor equipment is selected in step S508 , in step S509 , the
S510 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 모든 주요 부품이 한 번 이상 선택되었는지 여부를 확인할 수 있다.In operation S510 , the
S510 단계에서 선택되지 않은 주요 부품이 있는 것으로 확인되면, S507 단계로 되돌아가, 장치(400)는 반도체 장비의 주요 부품이 AR 기기(200)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 선택되지 않은 주요 부품만 AR 기기(200)의 화면에 표시될 수 있다.If it is determined in step S510 that there is an unselected main component, the process returns to step S507 , and the
S510 단계에서 반도체 장비의 모든 주요 부품이 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, S511 단계에서, 장치(400)는 AR 기기(200)의 화면이 대기 화면으로 변경되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that all major components of the semiconductor equipment have been selected at least once in step S510 , in step S511 , the
즉, 장치(400)는 반도체 장비의 모든 주요 부품이 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 반도체 장비의 주요 부품이 더 이상 AR 기기(200)의 화면에서 표시되지 않도록 제어할 수 있다. 이때, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠에 대한 학습을 종료한 것으로 판단하여, 반도체 장비의 전제 부품이 더 이상 제1 학생 단말(100)의 화면에서 표시되지 않도록 제어할 수 있다.That is, when it is confirmed that all major components of the semiconductor equipment are selected at least once, the
상술한 바와 같이, AR을 이용하여 반도체 장비의 주요 부품 장비에 대한 학습을 수행할 수 있으며, AR 기기(200)를 통해 제1 학생 단말(100)에 표시된 이러닝 웹 화면을 촬영하게 되는 경우, AR 기기(200)와 제1 학생 단말(100)이 연결되어, AR 기기(200)의 화면 상에 주요 부품들이 표시될 수 있다. 주요 부품 각각 선택하게 되면, 해당 부품에 대한 설명이 AR 기기(200)의 화면 상에 표시될 수 있으며, AR 기기(200)를 돌려 보면서 각 부품의 형태를 확인할 수 있다. 모든 부품을 선택하였을 때 AR 기기(200)의 화면에 대기 화면으로 변경될 수 있으며, 다기 보기 버튼을 통해 반도체 장비의 주요 장비에 대한 학습이 다시 수행될 수 있다.As described above, learning about major components of semiconductor equipment can be performed using AR, and when the e-learning web screen displayed on the
도 6은 일실시예에 따른 반도체 장비 내부의 가스 흐름을 학습하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a process of learning a gas flow inside a semiconductor device according to an exemplary embodiment.
도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 제1 강의에 대해서만 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제1 학생에게 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다.Referring to Figure 6, first, in step S601, the
S602 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠가 어느 분야를 학습하기 위한 교육 콘텐츠인지 파악하여, 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비 내부의 가스 흐름을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인될 수 있다.In step S602, the
S603 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.In step S603 , the
S604 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S604 , the
S604 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결되지 않은 것으로 확인되면, S603 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S604 that the
S604 단계에서 제1 학생 단말(100)과 AR 기기(200)가 연결된 것으로 확인되면, S605 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 외부 형태가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.When it is confirmed that the
S606 단계에서, 장치(400)는 AR 기기(200)에서 반도체 장비를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S606 , the
구체적으로, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 반도체 장비가 표시되어 있으며, AR 기기(200)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 반도체 장비를 인식할 수 있으며, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)을 통해 AR 기기(200)에서 반도체 장비를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, the semiconductor equipment is displayed on the screen of the
S606 단계에서 반도체 장비를 인식하지 못한 것으로 확인되면, S605 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 반도체 장비의 외부 형태가 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined in step S606 that the semiconductor equipment is not recognized, the process returns to step S605 , and the
S606 단계에서 반도체 장비를 인식한 것으로 확인되면, S607 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 내부와 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that the semiconductor equipment is recognized in step S606, in step S607, the
예를 들어, 장치(400)는 반도체 장비의 외부 형태가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있으며, AR 기기(200)에서 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 반도체 장비 중 일부를 인식하면, 반도체 장비의 내부가 AR 기기(200)의 화면에 표시되고, 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 추가적으로 AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.For example, the
S608 단계에서, 장치(400)는 가스의 종류 및 양이 대한 변경이 설정되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S608 , the
구체적으로, 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 AR 기기(200)의 화면에 표시되어 있는데, 현재 표시되고 있는 가스의 종류 및 양에 대한 변경이 설정되면, 장치(400)는 AR 기기(200)와 연결된 제1 학생 단말(100)을 통해, 가스의 종류 및 양에 대한 변경이 설정되었는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, the flow of gas moving inside the semiconductor equipment is displayed on the screen of the
S608 단계에서 가스의 종류 및 양에 대한 변경이 설정되지 않은 것으로 확인되면, S607 단계로 되돌아가, 장치(400)는 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 AR 기기(200)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S608 that the change in the type and amount of gas is not set, the flow returns to step S607, and the
S608 단계에서 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 종류 및 양이 변경 설정된 것으로 확인되면, S609 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 변경 설정된 가스의 종류 및 양에 따라 변경되도록 처리하여, AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 장치(400)는 AR 기기(200)의 움직임에 따라 가스의 흐름이 변경되어, AR 기기(200)의 화면에 표시되도록 제어할 수도 있다.If it is confirmed in step S608 that the type and amount of gas moving inside the semiconductor equipment is set to be changed, in step S609, the
S610 단계에서, 장치(400)는 반도에 장비의 내부에서 이동할 수 있는 모든 종류의 가스가 한 번 이상 선택되어, 선택된 가스의 흐름이 표시되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S610 , the
S610 단계에서 선택되지 않은 가스가 있는 것으로 확인되면, S607 단계로 되돌아가, 장치(400)는 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 AR 기기(200)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 선택되지 않은 가스의 흐름이 AR 기기(200)의 화면에 표시될 수 있다.If it is confirmed that there is a gas that has not been selected in step S610, the process returns to step S607, and the
S610 단계에서 모든 종류의 가스가 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, S611 단계에서, 장치(400)는 AR 기기(200)의 화면이 대기 화면으로 변경되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S610 that all kinds of gases have been selected at least once, in step S611 , the
즉, 장치(400)는 반도에 장비의 내부에서 이동할 수 있는 모든 종류의 가스가 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 반도체 장비의 내부 및 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 더 이상 AR 기기(200)의 화면에서 표시되지 않도록 제어할 수 있다. 이때, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠에 대한 학습을 종료한 것으로 판단하여, 반도체 장비의 외부 형태가 더 이상 제1 학생 단말(100)의 화면에서 표시되지 않도록 제어할 수 있다.That is, when it is confirmed that all kinds of gases that can move inside the equipment on the peninsula are selected at least once, the
상술한 바와 같이, AR을 이용하여 반도체 장비의 가스 흐름에 대한 학습을 수행할 수 있으며, AR 기기(200)를 통해 제1 학생 단말(100)에 표시된 이러닝 웹 화면을 촬영하게 되는 경우, AR 기기(200)와 제1 학생 단말(100)이 연결되어, AR 기기(200)의 화면 상에 반도체 장비 내부의 가스 흐름이 표시될 수 있다. 가스의 종류를 변경하거나, 가스의 양을 변경하게 되면, 가스의 흐름이 변경 되어서, 실제 반도체 장비 내부에서 어떤 일들이 벌어지는지 알려줄 수 있으며, 각 상황에 따라 강사의 설명이 음성으로 출력될 수 있으며, 가스 흐름 시뮬레이션의 경우 언제든지 그만 보기를 원하는 경우, 종료 버튼을 통해 학습을 종료시킬 수 있다.As described above, learning about the gas flow of semiconductor equipment can be performed using AR, and when the e-learning web screen displayed on the
도 7은 일실시예에 따른 반도체 장비의 점검을 테스트하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a process of testing the inspection of semiconductor equipment according to an exemplary embodiment.
먼저, 학습자 환경 준비를 위해, 학습자가 교육을 진행할 수 있는 XR 기기(300)를 구축해 놓고, 반도체 장비를 한 개 설치해 놓을 수 있다. 이때, 반도체 장비는 아무런 연결이 없이 폐기 처리된 장비도 가능하다. 또한, 반도체 장비 옆에는 반도체 장비 A/S 후에 최종적으로 가스 밸브를 체크할 수 있는 장비를 추가로 구축해 놓을 수 있다.First, in order to prepare the learner environment, the
S701 단계에서, 장치(400)는 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 제2 강의까지 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제1 학생에게 제3 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단할 수 있다.In step S701 , when it is confirmed that learning is completed until the second lecture as a result of checking the details of the first student's completed lecture, the
구체적으로, 학습자 준비 과정을 위해, 학습자는 XR 기기(300)를 착용하고 본인의 프로필을 선택할 수 있으며, 본인의 프로필에는 그동안의 교육 내용이 저장되어 있어, 이를 바탕으로 교육 트레이닝 코스를 추천할 수 있다. 이에 따라, 장치(400)는 학생이 수강한 학습 내용을 바탕으로, 추후 진행될 학습 콘텐츠를 자동으로 선정할 수 있다.Specifically, for the learner preparation process, the learner can wear the
S702 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠가 어느 분야를 테스트하기 위한 교육 콘텐츠인지 파악하여, 제3 학습 콘텐츠가 XR을 이용한 반도체 장비의 점검을 테스트하기 위한 교육 콘텐츠로 확인될 수 있다.In step S702 , the
S703 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.In step S703 , the
S704 단계에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S704 , the
S704 단계에서 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결되지 않은 것으로 확인되면, S703 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300) 간의 연결을 요청하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S704 that the
S704 단계에서 제1 학생 단말(100)과 XR 기기(300)가 연결된 것으로 확인되면, S705 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 점검에 대한 테스트를 안내하는 알림 메시지가 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.When it is confirmed that the
S706 단계에서, 장치(400)는 XR 기기(300)에서 테스트를 안내하는 알림 메시지를 인식하였는지 여부를 여부를 확인할 수 있다.In step S706 , the
구체적으로, 제1 학생 단말(100)의 화면에는 테스트를 안내하는 알림 메시지가 표시되어 있으며, XR 기기(300)가 카메라를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시된 테스트 안내 알림 메시지를 인식할 수 있으며, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)을 통해 XR 기기(300)에서 테스트 안내 알림 메시지를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, a notification message for guiding the test is displayed on the screen of the
S706 단계에서 테스트 안내 알림 메시지를 인식하지 못한 것으로 확인되면, S705 단계로 되돌아가, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)의 화면에 테스트 안내 알림 메시지가 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined that the test guide notification message is not recognized in step S706 , the process returns to step S705 , and the
S706 단계에서 테스트 안내 알림 메시지를 인식한 것으로 확인되면, S707 단계에서, 장치(400)는 테스트를 수락한 것으로 판단하여, 반도체 장비의 전체 부품이 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 반도체 장비의 전체 부품은 제1 색으로 표시될 수 있다.If it is confirmed that the test guide notification message has been recognized in step S706 , in step S707 , the
S708 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나의 부품을 선택할 것을 요청하는 안내 메시지가 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.In operation S708 , the
S709 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나의 부품이 선택되었는지 여부를 확인할 수 있다.In operation S709 , the
구체적으로, 반도체 장비의 전체 부품이 XR 기기(300)의 화면에 표시되어 있는데, 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나가 선택되면, 장치(400)는 XR 기기(300)와 연결된 제1 학생 단말(100)을 통해, 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 부품을 선택하였는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, all parts of the semiconductor equipment are displayed on the screen of the
S709 단계에서 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나가 선택되지 않은 것으로 확인되면, S708 단계로 되돌아가, 장치(400)는 부품 선택 요청 메시지가 XR 기기(300)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S709 that any one of the entire components of the semiconductor equipment is not selected, the process returns to step S708, and the
S709 단계에서 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나가 선택된 것으로 확인되면, S710 단계에서, 장치(400)는 선택된 부품에 대한 고장 내용이 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 선택된 부품은 제2 색으로 표시되고 선택된 부품 이외의 나머지 부품은 제1 색으로 표시될 수 있다.When it is confirmed that any one of all parts of the semiconductor equipment is selected in step S709 , in step S710 , the
S711 단계에서, 장치(400)는 선택된 부품에 대한 점검이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.In step S711 , the
S711 단계에서 선택된 부품에 대한 점검이 완료되지 않은 것으로 확인되면, S710 단계로 되돌아가, 장치(400)는 선택된 부품에 대한 고장 내용이 XR 기기(300)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다.If it is determined in step S711 that the inspection of the selected part is not completed, the process returns to step S710 , and the
S711 단계에서 선택된 부품에 대한 점검이 완료된 것으로 확인되면, S712 단계에서, 선택된 부품에 대한 점검 내용이 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 선택된 부품은 제3 색으로 표시되고 선택된 부품 이외의 나머지 부품은 제1 색으로 표시될 수 있다.When it is confirmed that the inspection of the selected part in step S711 is completed, in step S712 , it is possible to control so that the inspection details for the selected part are displayed on the screen of the
상술한 바와 같이, 제3 학습 콘텐츠를 통해 반도체 장비의 점검에 대한 테스트를 진행할 수 있다. 구체적으로, 학습자 미션 진행 과정에서, 장치(400)는 제1 학생 단말(100)로 미션 시작 알림 메시지를 전송하여, 학습자가 알림 메시지를 확인할 수 있도록 처리하고, 알림 메시지를 확인한 순간부터 시간의 흐름을 측정하여, 문제 해결하는데 걸리는 시간을 파악하는 용도로 시간을 확인할 수 있다.As described above, a test for inspection of semiconductor equipment may be performed through the third learning content. Specifically, in the course of the learner's mission, the
학습자는 제1 학습 콘텐츠를 이용하여 이러닝으로 배웠던 교육 내용을 바탕으로, 반도체 장비 하나하나의 요소(부품)을 점검하기 시작하면, 장치(400)는 학습자가 열어봤던 부품이나, 혹은 점검을 해보았던 것들에 대해서는 체크를 해서, 해당 부분에 학습자가 가까이 가면 해당 부분의 색이 제1 색에서 제2 색으로 변경되어 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.When the learner starts to check the elements (parts) of each semiconductor equipment based on the educational content learned through e-learning using the first learning content, the
펌프가 고장났다는 것을 가정한 시나리오를 통해 제3 학습 콘텐츠가 제공된 경우, 장치(400)는 펌프가 위치한 부분이 선택되었을 때 펌프의 오류 메시지가 표시되어 학습자가 확인할 수 있도록 처리할 수 있으며, 펌프를 리셋하고 초기 세팅을 다시 할 수 있도록 인터페이스를 제공할 수 있다.If the third learning content is provided through a scenario assuming that the pump is broken, the
장치(400)는 펌프에 대한 수리가 끝나면, AR 기능을 이용하여 장비 내부의 운영 상황을 확인하여 정상 상태로 되었는지 체크할 수 있으며, 펌프가 정상 상태로 확인되면, 펌프가 위치한 부분이 제2 색에서 제3 색으로 변경되어 XR 기기(300)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.When the repair of the pump is finished, the
S713 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 전체 부품에 대한 점검이 완료되었는지 여부를 확인할 수 있다.In operation S713 , the
S713 단계에서 반도체 장비의 전체 부품 중 점검되지 않은 부품이 있는 것으로 확인되면, S708 단계로 되돌아가, 장치(400)는 부품 선택 요청 메시지가 XR 기기(300)의 화면에 다시 표시되도록 제어할 수 있다. 이때, 점검되지 않은 부품에 대한 선택을 요청하는 메시지가 표시될 수 있다.If it is confirmed in step S713 that there are unchecked parts among all the parts of the semiconductor equipment, the process returns to step S708, and the
S713 단계에서 반도체 장비의 전체 부품에 대한 점검이 완료되어 반도체 장비의 전체 부품이 제3 색으로 전부 표시되어 있는 것으로 확인되면, S714 단계에서, 장치(400)는 테스트를 완료한 것으로 판단하여, 테스트의 시작부터 완료까지 소요된 점검 시간을 측정할 수 있다.If it is confirmed that all parts of the semiconductor equipment are all displayed in the third color after the inspection of all parts of the semiconductor equipment is completed in step S713, in step S714, the
구체적으로, 학습자 미션 완료 선언을 위해, 장치(400)는 학습자의 점검에 의해서 반도체 장비가 고쳐진 것으로 확인되어, 정상적인 운영이 가능한 장비가 된 경우, 반도체 장비의 점검 완료까지 소요된 시간을 측정하여, 측정된 점검 시간을 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.Specifically, for the learner's mission completion declaration, the
장치(400)는 제1 학생의 점검 시간을 표시하면서, 추가적으로, 다른 사람들에 비해서 얼마의 시간이 걸렸는지를 더 표시하여, 알림 메시지를 통해 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.The
또한, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠를 통해 진행된 테스트와 관련하여, 학습자가 최적의 경로로 어떻게 해야 가장 빠르게 해결을 할 수 있었는지에 대해서 가이드 영상을 추가로 제공하여, 가이드 영상이 제1 학생 단말(100)의 화면에 표시되도록 제어할 수 있다.Also, in relation to the test conducted through the third learning content, the
이후, 학습 종료를 위해, 학습자가 XR 기기(300)를 해제하면, 장치(400)는 학습자의 성적에 대한 정보를 학습자의 이메일로 전송할 수 있다.Thereafter, when the learner releases the
한편, XR 기반의 교육은 교육 대상에 따라 상이한 방식으로 진행될 수 있다.On the other hand, XR-based education may be conducted in different ways depending on the subject of education.
예를 들어, 교육 대상이 기존 재직자인 경우, 펌프 고장 상황으로 교육이 진행될 수 있다. 구체적으로, XR 기기(300)의 착용 후 긴급 메시지와 알람이 울리게 되면, 학습자인 CS 엔지니어는 펌프 고장 상황을 해결해야 한다. 이때, 학습자는 매뉴얼에 따른 여러 가지 해결을 진행하게 되며, 알람 해제 완료 후 시간과 방법에 따라 역량 평가가 수행될 수 있다. 이후, 직무 역량을 현업에 반영하여 CS 프로세스를 개선할 수 있다.For example, if the training target is an existing employee, the training may be conducted in the event of a pump failure. Specifically, when an emergency message and an alarm sound after wearing the
또한, 교육 대상이 신입사원이나 취준생인 경우, 주요 이슈 상황으로 교육이 진행될 수 있다. 구체적으로, XR 기기(300)의 착용 후 긴급 메시지와 알람이 울리게 되면, 미리 설정된 주요 시나리오에 대한 상황이 제시될 수 있다. 이때, 학습자는 매뉴얼에 따른 해결을 진행하게 되며, 알람 해제 완료 후 시간과 방법에 따라 평가가 수행될 수 있다. 이후, 평가 결과에 따른 다음 코스 추천으로 추가적인 교육이 진행될 수 있다.In addition, if the target of the training is a new employee or a trainee, the training may be conducted based on a major issue situation. Specifically, when an emergency message and an alarm sound after wearing the
따라서, 교육 대상에 따라 상이한 교육이 진행되도록 처리할 수 있으며, 각 시나리오를 학습하고, 주요 이슈들에 대해서 빠르게 대응하여 CS의 시간과 고객 만족도를 높일 수 있는 학습 기대 효과가 있다.Therefore, different training can be processed according to the training target, and each scenario is learned, and there is a learning expectation effect that can increase CS time and customer satisfaction by quickly responding to major issues.
도 8은 일실시예에 따른 학습도에 따라 학습 단계를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process of recommending a learning step according to a learning diagram according to an exemplary embodiment.
도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠를 통한 테스트가 완료되면, 테스트의 시작부터 완료까지 소요된 점검 시간을 측정하고, 측정된 점검 시간을 기초로, 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습도를 산출할 수 있다. 이때, 장치(400)는 점검 시간이 길수록 제3 학습 콘텐츠의 학습도를 낮은 값으로 산출하고, 점검 시간이 짧을수록 제3 학습 콘텐츠의 학습도를 높은 값으로 산출할 수 있다.Referring to Figure 8, first, in step S801, when the test through the third learning content is completed, the
S802 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제1 기준치 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준치는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S802 , the
S802 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, S803 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료한 것으로 분석할 수 있다.If it is determined in step S802 that the learning degree of the third learning content is higher than the first reference value, in step S803 , the
S804 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료된 것으로 분석되면, 제3 학습 콘텐츠의 다음 학습 순서인 제4 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 제1 학생 단말(100)로 전송할 수 있다.In step S804 , when it is analyzed that learning of the third learning content is completed, the
한편, S802 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, S805 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료하지 못한 것으로 분석할 수 있다.Meanwhile, if it is determined in step S802 that the learning level of the third learning content is lower than the first reference value, in step S805 , the
S806 단계에서, 장치(400)는 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료되지 못한 것으로 분석되면, 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제2 기준치 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준치는 제1 기준치 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다.In step S806 , if it is analyzed that the learning of the third learning content is not completed, the
S806 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, S807 단계에서, 장치(400)는 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석할 수 있다.If it is confirmed in step S806 that the learning degree of the third learning content is higher than the second reference value, in step S807 , the
S808 단계에서, 장치(400)는 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석되면, 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 제1 학생 단말(100)로 전송할 수 있다.In step S808 , if it is analyzed that re-learning of the learning content is necessary, the
한편, S806 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, S809 단계에서, 장치(400)는 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석할 수 있다.Meanwhile, if it is confirmed in step S806 that the learning degree of the third learning content is lower than the second reference value, in step S809 , the
S810 단계에서, 장치(400)는 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제3 기준치 보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제3 기준치는 제2 기준치 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다.In step S810 , when it is analyzed that review of the learning content is necessary, the
S810 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제3 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, S811 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석할 수 있다.If it is determined in step S810 that the learning degree of the third learning content is higher than the third reference value, in step S811 , the
S812 단계에서, 장치(400)는 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 제3 학습 콘텐츠의 이전 학습 순서인 제2 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 제1 학생 단말(100)로 전송할 수 있다.In step S812 , when it is analyzed that review of the second learning content is necessary, the
한편, S810 단계에서 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 제3 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, S813 단계에서, 장치(400)는 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석할 수 있다.Meanwhile, if it is determined in step S810 that the degree of learning of the third learning content is lower than the third reference value, in step S813 , the
S814 단계에서, 장치(400)는 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 제2 학습 콘텐츠의 이전 학습 순서인 제1 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 제1 학생 단말(100)로 전송할 수 있다.In step S814 , when it is analyzed that review of the first learning content is necessary, the
도 9는 일실시예에 따른 반도체 장비의 표면을 분류하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a process of classifying a surface of a semiconductor device according to an exemplary embodiment.
도 9를 참조하면, 먼저 S901 단계에서, 장치(400)는 라이다를 통해 반도체 장비의 표면에 대한 3D 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 3D 데이터는 반도체 장비의 표면에 대한 3D 이미지이다. 이를 위해, 장치(400)는 라이다가 장착된 기기와 유무선을 통해 연결될 수 있다.Referring to FIG. 9 , first, in step S901 , the
S902 단계에서, 장치(400)는 카메라를 통해 반도체 장비의 표면에 대한 2D 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 2D 데이터는 반도체 장비의 표면에 대한 2D 이미지이다. 이를 위해, 장치(400)는 카메라가 장착된 기기와 유무선을 통해 연결될 수 있다.In step S902 , the
S903 단계에서, 장치(400)는 2D 데이터와 3D 데이터의 합집합 영역을 분리하여, 2D 데이터 및 3D 데이터를 병합한 제1 데이터를 추출할 수 있다.In operation S903 , the
구체적으로, 장치(400)는 2D 데이터와 3D 데이터를 비교하여, 서로 중복되는 합집합 영역을 파악할 수 있으며, 2D 데이터에서 합집합 영역을 분리하고 3D 데이터에서 합집합 영역을 분리하여, 분리된 합집합 영역을 병합하여 제1 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 데이터는 4채널로 구성될 수 있으며, 3채널은 RGB 값을 나타내는 2D 데이터이고, 1채널은 3D 깊이 값을 나타내는 데이터일 수 있다.Specifically, the
장치(400)는 제1 데이터를 인코딩하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다.The
구체적으로, 장치(400)는 제1 데이터의 픽셀을 색 정보로 인코딩하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다. 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 장치(400)는 색 정보를 수치화된 값으로 환산할 수 있으며, 이 값을 포함한 데이터 시트 형태로 제1 데이터를 인코딩할 수 있다.Specifically, the
장치(400)는 제1 입력 신호를 장치(400) 내 미리 학습된 제1 인공 신경망에 입력할 수 있다.The
일실시예에 따른 제1 인공 신경망은 특징 추출 신경망과 분류 신경망으로 구성되어 있으며 특징 추출 신경망은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.The first artificial neural network according to an embodiment is composed of a feature extraction neural network and a classification neural network, and the feature extraction neural network sequentially stacks a convolutional layer and a pooling layer on an input signal. The convolution layer includes a convolution operation, a convolution filter, and an activation function. The calculation of the convolution filter is adjusted according to the matrix size of the target input, but a 9X9 matrix is generally used. The activation function generally uses, but is not limited to, a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function. The pooling layer is a layer that reduces the size of the input matrix, and uses a method of extracting representative values by tying pixels in a specific area. In general, the average value or the maximum value is often used for the calculation of the pooling layer, but is not limited thereto. The operation is performed using a square matrix, usually a 9x9 matrix. The convolutional layer and the pooling layer are repeated alternately until the corresponding input becomes small enough while maintaining the difference.
일실시예에 따르면, 분류 신경망은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있다. 반도체 장비의 표면의 거칠기 단계를 분류를 위한 제1 인공 신경망의 분류 신경망은 5층 이하의 히든 레이어로 구성되며, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 분류 신경망의 출력 레이어 노드는 총 1개이며, 반도체 장비의 표면의 분류에 대한 출력값을 출력 레이어 노드에 출력할 수 있다. 제1 인공 신경망에 대한 자세한 설명은 도 10을 참조하여 후술한다.According to an embodiment, the classification neural network has a hidden layer and an output layer. Classification of the first artificial neural network for classifying the roughness level of the surface of the semiconductor device The neural network consists of five or less hidden layers, and may include a total of 50 or less hidden layer nodes. The activation function of the hidden layer uses a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function, but is not limited thereto. There is a total of one output layer node of the classification neural network, and an output value for the classification of the surface of the semiconductor equipment can be output to the output layer node. A detailed description of the first artificial neural network will be described later with reference to FIG. 10 .
장치(400)는 제1 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득할 수 있다.The
S904 단계에서, 장치(400)는 제1 출력 신호에 기초하여, 반도체 장비의 표면에 대한 제1 분류 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 분류 결과는 반도체 장비의 표면이 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.In operation S904 , the
예를 들어, 장치(400)는 제1 출력 신호의 출력값을 확인한 결과, 출력값이 1인 경우, 반도체 장비의 표면이 1단계에 해당하는 것으로 제1 분류 결과를 생성하고, 출력값이 2인 경우, 반도체 장비의 표면이 2단계에 해당하는 것으로 제1 분류 결과를 생성할 수 있다. 단계가 올라갈수록 반도체 장비의 표면이 더 거칠어진다는 것을 파악할 수 있다.For example, as a result of checking the output value of the first output signal, when the output value is 1, the
S905 단계에서, 장치(400)는 제1 데이터를 분석하여 반도체 장비의 표면에 발생한 균열을 검출할 수 있다. 균열 검출 시에는 이미지 분석을 통해 일정 크기 이상으로 확인된 부분만 반도체 장비의 표면에 발생한 균열로 검출할 수 있다.In step S905 , the
S906 단계에서, 장치(400)는 반도체 장비의 표면에 발생한 균열을 영역별로 확인하여, 정상 영역과 손상 영역을 구분할 수 있다.In operation S906 , the
구체적으로, 장치(400)는 제1 데이터를 제1 영역, 제2 영역 등의 복수의 영역으로 구분하여, 각각의 영역 별로 균열이 몇 개씩 검출되었는지 확인할 수 있으며, 제1 설정값 미만으로 균열이 검출된 영역을 정상 영역으로 구분하고, 제1 설정값 이상으로 균열이 검출된 영역을 손상 영역으로 구분할 수 있다. 이때, 제1 설정값은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.Specifically, the
S907 단계에서, 장치(400)는 제1 데이터에서 손상 영역을 삭제한 제2 데이터를 추출할 수 있다.In operation S907 , the
예를 들어, 제1 데이터에 있는 이미지가 제1 영역, 제2 영역 및 제3 영역으로 구성되어 있는데, 제1 영역은 손상 영역으로 구분되고, 제2 영역 및 제3 영역은 정상 영역으로 구분된 경우, 장치(400)는 제2 영역 및 제3 영역만 포함된 이미지를 제2 데이터로 추출할 수 있다.For example, the image in the first data consists of a first region, a second region, and a third region, wherein the first region is divided into a damaged region, and the second region and the third region are divided into a normal region. In this case, the
장치(400)는 제2 데이터를 인코딩하여 제2 입력 신호를 생성할 수 있다.The
구체적으로, 장치(400)는 제2 데이터의 픽셀을 색 정보로 인코딩하여 제2 입력 신호를 생성할 수 있다. 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 장치(400)는 색 정보를 수치화된 값으로 환산할 수 있으며, 이 값을 포함한 데이터 시트 형태로 제2 데이터를 인코딩할 수 있다.Specifically, the
장치(400)는 제2 입력 신호를 장치(400) 내 미리 학습된 제2 인공 신경망에 입력할 수 있다.The
일실시예에 따른 제2 인공 신경망은 특징 추출 신경망과 분류 신경망으로 구성되어 있으며 특징 추출 신경망은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.The second artificial neural network according to an embodiment is composed of a feature extraction neural network and a classification neural network, and the feature extraction neural network sequentially stacks a convolutional layer and a pooling layer on an input signal. The convolution layer includes a convolution operation, a convolution filter, and an activation function. The calculation of the convolution filter is adjusted according to the matrix size of the target input, but a 9X9 matrix is generally used. The activation function generally uses, but is not limited to, a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function. The pooling layer is a layer that reduces the size of the input matrix, and uses a method of extracting representative values by tying pixels in a specific area. In general, the average value or the maximum value is often used for the calculation of the pooling layer, but is not limited thereto. The operation is performed using a square matrix, usually a 9x9 matrix. The convolutional layer and the pooling layer are repeated alternately until the corresponding input becomes small enough while maintaining the difference.
일실시예에 따르면, 분류 신경망은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있다. 반도체 장비의 표면의 거칠기 단계를 분류를 위한 제2 인공 신경망의 분류 신경망은 5층 이하의 히든 레이어로 구성되며, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 분류 신경망의 출력 레이어 노드는 총 1개이며, 반도체 장비의 표면의 분류에 대한 출력값을 출력 레이어 노드에 출력할 수 있다. 제2 인공 신경망에 대한 자세한 설명은 도 10을 참조하여 후술한다.According to an embodiment, the classification neural network has a hidden layer and an output layer. Classification of the second artificial neural network for classifying the roughness level of the surface of the semiconductor device The neural network consists of five or less hidden layers, and may include a total of 50 or less hidden layer nodes. The activation function of the hidden layer uses a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function, but is not limited thereto. There is a total of one output layer node of the classification neural network, and an output value for the classification of the surface of the semiconductor equipment can be output to the output layer node. A detailed description of the second artificial neural network will be described later with reference to FIG. 10 .
장치(400)는 제2 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득할 수 있다.The
S908 단계에서, 장치(400)는 제2 출력 신호에 기초하여, 반도체 장비의 표면에 대한 제2 분류 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 제2 분류 결과는 반도체 장비의 표면이 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.In operation S908 , the
예를 들어, 장치(400)는 제2 출력 신호의 출력값을 확인한 결과, 출력값이 1인 경우, 반도체 장비의 표면이 1단계에 해당하는 것으로 제2 분류 결과를 생성하고, 출력값이 2인 경우, 반도체 장비의 표면이 2단계에 해당하는 것으로 제2 분류 결과를 생성할 수 있다.For example, as a result of checking the output value of the second output signal, when the output value is 1, the
S909 단계에서, 장치(400)는 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과를 기초로, 반도체 장비의 표면에 대한 최종 분류 결과를 설정할 수 있다.In operation S909 , the
구체적으로, 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과가 동일한 경우, 장치(400)는 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과 중 어느 하나를 반도체 장비의 표면에 대한 최종 분류 결과로 설정할 수 있다.Specifically, when the first classification result and the second classification result are the same, the
도 10는 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.10 is a diagram for explaining an artificial neural network according to an embodiment.
일실시예에 따른 인공 신경망(1000)은 제1 인공 신경망 및 제2 인공 신경망 중 어느 하나일 수 있다. 제1 인공 신경망인 경우, 제1 데이터의 인코딩에 의해 생성된 제1 입력 신호를 입력으로 하여, 반도체 장비의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 출력으로 할 수 있다. 제2 인공 신경망인 경우, 제2 데이터의 인코딩에 의해 생성된 제2 입력 신호를 입력으로 하여, 반도체 장비의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 출력으로 할 수 있다.The artificial
일실시예에 따른 인코딩은 이미지의 픽셀 별 색 정보를 수치화된 데이터 시트 형태로 저장하는 방식으로 이뤄질 수 있는데, 색 정보는 하나의 픽셀이 가지고 있는 RGB 색상, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.Encoding according to an embodiment may be performed by storing color information for each pixel of an image in the form of a digitized data sheet, and the color information includes RGB color, brightness information, saturation information, and depth information of one pixel. can, but is not limited to.
일실시예에 따르면, 인공 신경망(1000)은 특징 추출 신경망(1010)과 분류 신경망(1020)으로 구성되어 있으며, 특징 추출 신경망(1010)은 이미지에서 반도체 장비의 영역과 배경 영역을 분리하는 작업을 수행할 수 있으며, 분류 신경망(1020)은 이미지 내에서 반도체 장비의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지 여부를 파악하는 작업을 수행하도록 할 수 있다.According to one embodiment, the artificial
특징 추출 신경망(1010)이 반도체 장비의 영역과 배경 영역을 구분하는 방법은 이미지를 인코딩한 입력 신호의 데이터 시트로부터 색 정보의 각 값들의 변화가 한 픽셀을 포함하는 8개의 픽셀 중 6개 이상에서 30% 이상의 변화가 생긴 것으로 감지되는 픽셀들의 묶음을 반도체 장비의 영역과 배경 영역의 경계로 삼을 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.The method in which the feature extraction neural network 1010 distinguishes the region of the semiconductor device and the background region is that the change in each value of color information from the data sheet of the input signal encoding the image is determined in 6 or more of 8 pixels including one pixel. A group of pixels detected as having a change of 30% or more may be used as a boundary between the area of the semiconductor device and the background area, but is not limited thereto.
특징 추출 신경망(1010)은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.The feature extraction neural network 1010 proceeds by sequentially stacking a convolutional layer and a pooling layer on the input signal. The convolution layer includes a convolution operation, a convolution filter, and an activation function. The calculation of the convolution filter is adjusted according to the matrix size of the target input, but a 9X9 matrix is generally used. The activation function generally uses, but is not limited to, a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function. The pooling layer is a layer that reduces the size of the input matrix, and uses a method of extracting representative values by tying pixels in a specific area. In general, the average value or the maximum value is often used for the calculation of the pooling layer, but is not limited thereto. The operation is performed using a square matrix, usually a 9x9 matrix. The convolutional layer and the pooling layer are repeated alternately until the corresponding input becomes small enough while maintaining the difference.
분류 신경망(1020)은 특징 추출 신경망(1010)을 통해 배경으로부터 구분된 반도체 장비의 영역의 표면을 확인하고, 미리 정의된 거칠기 단계별 표면 상태와 유사한지 여부를 확인하여, 반도체 장비의 영역의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지 여부를 파악할 수 있다. 거칠기 단계별 표면 상태와 비교하기 위해, 장치(400)의 데이터베이스에 저장된 정보들을 활용할 수 있다.The classification neural network 1020 checks the surface of the region of the semiconductor equipment separated from the background through the feature extraction neural network 1010, and checks whether the surface of the region of the semiconductor equipment is similar to the predefined roughness step surface state, so that the surface of the region of the semiconductor equipment is It is possible to determine which stage of the roughness stage is classified. Information stored in the database of the
분류 신경망(1020)은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있으며, 5층 이하의 히든 레이어로 구성되어, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함하고, 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다.The classification neural network 1020 has a hidden layer and an output layer, and is composed of five or less hidden layers, including a total of 50 or less hidden layer nodes, and the activation function of the hidden layer is a ReLU function and a sigmoid function. and tanh functions, but is not limited thereto.
분류 신경망(1020)는 총 1개의 출력층 노드만 포함할 수 있다.The classification neural network 1020 may include only one output layer node in total.
분류 신경망(1020)의 출력은 반도체 장비의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 출력값으로, 거칠기 단계 중 어느 단계에 해당하는지를 지시할 수 있다. 예를 들어, 출력값이 1인 경, 반도체 장비의 표면이 1단계에 해당하는 것을 지시하고, 출력값이 2인 경우, 반도체 장비의 표면이 2단계에 해당하는 것을 지시할 수 있다.The output of the classification neural network 1020 is an output value of which stage of the roughness stage the surface of the semiconductor equipment is classified into, and may indicate which stage of the roughness stage it corresponds to. For example, when the output value is 1, it may indicate that the surface of the semiconductor equipment corresponds to the first stage, and when the output value is 2, it may indicate that the surface of the semiconductor equipment corresponds to the second stage.
일실시예에 따르면, 인공 신경망(1000)은 사용자가 인공 신경망(1000)에 따른 출력의 문제점 발견 시 사용자에 의해 입력된 수정 정답에 의해 생성되는 제1 학습 신호를 전달받아 학습할 수 있다. 인공 신경망(1000)에 따른 출력의 문제점은 반도체 장비의 표면에 대해 거칠기 단계 중 다른 단계로 분류한 출력값을 출력한 경우를 의미할 수 있다.According to an embodiment, the artificial
일실시예에 따른 제1 학습 신호는 정답과 출력값의 오차를 바탕으로 만들어지며, 경우에 따라 델타를 이용하는 SGD나 배치 방식 혹은 역전파 알고리즘을 따르는 방식을 사용할 수 있다. 인공 신경망(1000)은 제1 학습 신호에 의해 기존의 가중치를 수정해 학습을 수행하며, 경우에 따라 모멘텀을 사용할 수 있다. 오차의 계산에는 비용함수가 사용될 수 있는데, 비용함수로 Cross entropy 함수를 사용할 수 있다. 이하 도 11을 참조하여 인공 신경망(1000)의 학습 내용이 후술된다.The first learning signal according to an embodiment is created based on the error between the correct answer and the output value, and in some cases, SGD using delta, a batch method, or a method following a backpropagation algorithm may be used. The artificial
도 11은 일실시예에 따른 인공 신경망을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.11 is a diagram for explaining a method of learning an artificial neural network according to an embodiment.
일실시예에 따르면, 학습 장치는 인공 신경망(1000)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 장치(400)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.According to an embodiment, the learning apparatus may train the artificial
일실시예에 따르면, 인공 신경망(1000)은 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 제1 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 제1 레이블들은 거칠기 단계별로 등록되어 있는 대표 이미지에 기초하여 정의될 수 있다. 인공 신경망(1000)은 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다. According to an embodiment, the artificial
학습 장치는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 인공 신경망(1000)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 인공 신경망(1000)의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수를 이용할 수 있다.The learning apparatus may train the artificial
학습 장치는 미리 정의된 손실 함수(loss function)을 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 인공 신경망(1000) 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.The learning apparatus may calculate a training error using a predefined loss function. The loss function may be predefined with a label, an output, and a parameter as input variables, where the parameter may be set by weights in the artificial
학습 장치는 역전파(backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 인공 신경망(1000) 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.The learning apparatus may find weights affecting the training error by using a backpropagation technique. Here, the weights are relationships between nodes in the artificial
일실시예에 따르면, 학습 장치는 장치(400)의 데이터베스로부터 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1101)을 획득할 수 있다. 학습 장치는 거칠기 단계별 대표 이미지들(1101)에 각각 미리 레이블링된 정보를 획득할 수 있는데, 거칠기 단계별 대표 이미지들(1101)은 미리 분류된 거칠기 단계에 따라 레이블링될 수 있다.According to an embodiment, the learning apparatus may obtain
일실시예에 따르면, 학습 장치는 1000개의 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1101)을 획득할 수 있으며, 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1101)에 기초하여 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1102)을 생성할 수 있다. 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1102)을 추출하는데는 다양한 방식이 채용될 수 있다.According to an embodiment, the learning apparatus may acquire 1000 labeled training roughness step-by-
일실시예에 따르면, 학습 장치는 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1102)을 인공 신경망(1000)에 적용하여 제1 트레이닝 출력들(1103)을 획득할 수 있다. 학습 장치는 제1 트레이닝 출력들(1103)과 제1 레이블들(1104)에 기초하여 인공 신경망(1000)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 제1 트레이닝 출력들(1103)에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 인공 신경망(1000) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 인공 신경망(1000)을 학습시킬 수 있다.According to an embodiment, the learning apparatus may obtain
도 12는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.12 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.
일실시예에 따른 장치(400)는 프로세서(410) 및 메모리(420)를 포함한다. 프로세서(410)는 도 1 내지 도 11을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 11을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(400)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 11을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.The
메모리(420)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(420)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The
프로세서(410)는 프로그램을 실행하고, 장치(400)를 제어할 수 있다. 프로세서(410)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(420)에 저장될 수 있다. 장치(400)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The
장치(400)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(420)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 메모리(420)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 장치(400)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치(400)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.The
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the apparatus, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (3)
제1 학생 계정으로 로그인된 제1 학생 단말로부터 학습 시작 요청이 수신되면, 상기 제1 학생의 학습 완료 강의 내역을 획득하는 단계;
상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 학습이 완료된 강의가 없는 것으로 확인되면, 제1 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계;
상기 제1 강의에 대한 학습이 필요한 경우, 상기 제1 강의에 대한 제1 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제1 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계;
상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 상기 제1 강의에 대한 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제2 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계;
상기 제2 강의에 대한 학습이 필요한 경우, AR 기반 교육을 위해 상기 제1 학생 단말과 AR 기기가 연결되면, 상기 제2 강의에 대한 제2 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제2 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계;
상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 제2 학습 콘텐츠를 인식하면, 상기 제2 학습 콘텐츠와 연동되어 AR을 통해 부가적으로 표시될 제2-1 학습 콘텐츠가 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 학습 완료 강의 내역을 확인한 결과, 상기 제1 강의 및 상기 제2 강의에 대한 학습이 완료된 것으로 확인되면, 제3 강의에 대한 학습이 필요한 것으로 판단하는 단계;
상기 제3 강의에 대한 학습이 필요한 경우, XR 기반 교육을 위해 상기 제1 학생 단말과 XR 기기가 연결되면, 상기 제3 강의에 대한 제3 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록, 상기 제3 학습 콘텐츠를 상기 제1 학생 단말로 제공하는 단계;
상기 XR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 제3 학습 콘텐츠를 인식하면, 상기 제3 학습 콘텐츠가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되지 않고 상기 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠가 XR을 이용한 반도체 장비의 점검을 테스트하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 전체 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제1 색으로 표시되도록 제어하는 단계;
상기 반도체 장비의 전체 부품 중 어느 하나인 제1 부품이 선택되면, 상기 제1 부품에 대한 고장 내용이 상기 XR 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 제1 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제2 색으로 표시되도록 제어하는 단계;
상기 제1 부품에 대한 점검이 완료되면, 상기 제1 부품이 상기 XR 기기의 화면에서 제3 색으로 표시되도록 제어하는 단계;
상기 반도체 장비의 전체 부품에 대한 점검이 완료되어 상기 제3 색으로 전부 표시되면, 상기 테스트를 완료한 것으로 판단하여, 상기 테스트의 시작부터 완료까지 소요된 점검 시간을 측정하는 단계;
상기 점검 시간을 기초로, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습도를 산출하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제1 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료한 것으로 분석하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료된 것으로 분석되면, 제4 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습을 완료하지 못한 것으로 분석하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습이 완료되지 못한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제2 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석하는 단계;
상기 학습 콘텐츠에 대한 재학습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계;
상기 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 미리 설정된 제3 기준치 보다 높은지 여부를 확인하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제3 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계;
상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제2 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계;
상기 제3 학습 콘텐츠의 학습도가 상기 제3 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석하는 단계; 및
상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 복습이 필요한 것으로 분석되면, 상기 제1 학습 콘텐츠에 대한 학습 추천 메시지를 상기 제1 학생 단말로 전송하는 단계를 포함하는,
AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법.A method of providing content for learning of semiconductor processes and equipment based on AR and XR, performed by an apparatus, the method comprising:
When a learning start request is received from the first student terminal logged in to the first student account, obtaining the completed lecture details of the first student;
determining that learning for the first lecture is necessary when it is confirmed that there is no completed lecture as a result of checking the details of the learned lecture;
providing the first learning content to the first student terminal so that the first learning content for the first lecture is displayed on the screen of the first student terminal when learning for the first lecture is required;
determining that learning for the second lecture is necessary when it is confirmed that the learning of the first lecture is completed as a result of checking the details of the learning completion lecture;
When learning for the second lecture is required, when the first student terminal and the AR device are connected for AR-based education, the second learning content for the second lecture is displayed on the screen of the first student terminal, providing the second learning content to the first student terminal;
When the AR device recognizes the second learning content displayed on the screen of the first student terminal, the 2-1 learning content to be additionally displayed through AR in conjunction with the second learning content is displayed on the screen of the AR device Controlling to be displayed on the;
determining that learning for a third lecture is necessary when it is confirmed that learning of the first lecture and the second lecture is completed as a result of checking the details of the learning completion lecture;
When learning for the third lecture is required, when the first student terminal and the XR device are connected for XR-based education, the third learning content for the third lecture is displayed on the screen of the first student terminal, providing the third learning content to the first student terminal;
When the XR device recognizes the third learning content displayed on the screen of the first student terminal, controlling the third learning content to be displayed on the screen of the XR device instead of being displayed on the screen of the first student terminal ;
controlling all parts of the semiconductor equipment to be displayed in a first color on the screen of the XR device when the third learning content is identified as educational content for testing the inspection of semiconductor equipment using XR;
When a first part that is any one of the entire parts of the semiconductor device is selected, the control is performed so that a failure of the first part is displayed on the screen of the XR device, and the first part is displayed as a second part on the screen of the XR device controlling to be displayed in color;
controlling the first part to be displayed in a third color on the screen of the XR device when the inspection of the first part is completed;
measuring an inspection time taken from start to completion of the test by determining that the test has been completed when the inspection of all components of the semiconductor equipment is completed and displayed in the third color;
calculating a learning degree for the third learning content based on the inspection time;
checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset first reference value;
analyzing that learning of the third learning content is completed when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the first reference value;
transmitting a learning recommendation message for a fourth learning content to the first student terminal when it is analyzed that learning of the third learning content is completed;
analyzing that learning of the third learning content has not been completed when it is confirmed that the learning level of the third learning content is lower than the first reference value;
when it is analyzed that the learning of the third learning content is not completed, checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset second reference value;
analyzing the learning content as requiring re-learning when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the second reference value;
transmitting a learning recommendation message for the third learning content to the first student terminal when it is analyzed that re-learning of the learning content is necessary;
when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is lower than the second reference value, analyzing that the learning content needs to be reviewed;
when it is analyzed that review of the learning content is necessary, checking whether the learning degree of the third learning content is higher than a preset third reference value;
analyzing that the second learning content needs to be reviewed when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is higher than the third reference value;
transmitting a learning recommendation message for the second learning content to the first student terminal when it is analyzed that review of the second learning content is necessary;
when it is confirmed that the learning degree of the third learning content is lower than the third reference value, analyzing that the review of the first learning content is necessary; and
When it is analyzed that review of the first learning content is necessary, transmitting a learning recommendation message for the first learning content to the first student terminal,
A method of providing content for learning of AR and XR-based semiconductor processes and equipment.
상기 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비의 주요 부품 장비를 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 전체 부품이 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 반도체 장비를 인식하면, 상기 반도체 장비의 주요 부품이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 반도체 장비의 주요 부품 중 어느 하나인 제1 부품이 선택되면, 상기 제1 부품에 대한 상세 설명이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하고, 상기 AR 기기의 움직임에 따라 상기 제1 부품이 회전되어 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 반도체 장비의 모든 주요 부품이 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 상기 반도체 장비의 주요 부품이 상기 AR 기기의 화면에서 표시되지 않도록 제어하는 단계;
상기 제2 학습 콘텐츠가 AR을 이용한 반도체 장비 내부의 가스 흐름을 학습하기 위한 교육 콘텐츠로 확인되면, 상기 반도체 장비의 외부 형태가 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 AR 기기에서 상기 제1 학생 단말의 화면에 표시된 상기 반도체 장비를 인식하면, 상기 반도체 장비의 내부 및 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계;
상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 종류 및 양이 변경 설정되면, 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 가스의 종류 및 양에 따라 변경되어 상기 AR 기기의 화면에 표시되도록 제어하는 단계; 및
상기 가스의 모든 종류가 한 번 이상 선택된 것으로 확인되면, 상기 반도체 장비의 내부 및 상기 반도체 장비의 내부에서 이동하는 가스의 흐름이 상기 AR 기기의 화면에서 표시되지 않도록 제어하는 단계를 더 포함하는,
AR 및 XR 기반 반도체 공정 및 장비의 학습을 위한 콘텐츠 제공 방법.According to claim 1,
controlling the entire parts of the semiconductor equipment to be displayed on the screen of the first student terminal when the second learning content is identified as educational content for learning the main components of the semiconductor equipment using AR;
when the AR device recognizes the semiconductor device displayed on the screen of the first student terminal, controlling the main components of the semiconductor device to be displayed on the screen of the AR device;
When a first part that is one of the main parts of the semiconductor equipment is selected, a detailed description of the first part is controlled to be displayed on the screen of the AR device, and the first part is rotated according to the movement of the AR device controlling to be displayed on the screen of the AR device;
controlling the main components of the semiconductor equipment not to be displayed on the screen of the AR device when it is confirmed that all main components of the semiconductor equipment are selected at least once;
controlling the external form of the semiconductor equipment to be displayed on the screen of the first student terminal when the second learning content is identified as educational content for learning the gas flow inside the semiconductor equipment using AR;
when the AR device recognizes the semiconductor device displayed on the screen of the first student terminal, controlling the inside of the semiconductor device and the flow of gas moving inside the semiconductor device to be displayed on the screen of the AR device;
When the type and amount of gas moving inside the semiconductor device are changed and set, the flow of gas moving inside the semiconductor device is changed according to the type and amount of the gas and controlled to be displayed on the screen of the AR device step; and
When it is confirmed that all types of the gas are selected at least once, controlling the flow of gas moving inside the semiconductor equipment and inside the semiconductor equipment not to be displayed on the screen of the AR device,
A method of providing content for learning of AR and XR-based semiconductor processes and equipment.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210043950A KR102304629B1 (en) | 2021-04-05 | 2021-04-05 | Method, device and system for providing content for learning of semiconductor process and equipment based on ar and xr |
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0531962B2 (en) * | 1986-11-14 | 1993-05-13 | Murata Manufacturing Co | |
| KR101480796B1 (en) | 2013-10-31 | 2015-01-09 | (주) 이더 | The apparatus for training a semiconductor maintenance equipment using sub-controller |
| KR20150049949A (en) | 2013-10-31 | 2015-05-08 | (주) 이더 | The apparatus for training a semiconductor maintenance equipment using heating block |
| KR20160094426A (en) | 2013-12-05 | 2016-08-09 | 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 | System and method for learning and/or optimizing manufacturing processes |
| KR102104211B1 (en) * | 2019-10-21 | 2020-04-23 | 박상규 | Multifunctional ar training system and method using multi-curved ui layout |
| KR102093356B1 (en) * | 2019-08-09 | 2020-05-29 | (주)포미트 | Power plant training system using VR |
| KR20200083004A (en) * | 2018-12-31 | 2020-07-08 | 박상규 | Engine room education and training system using virtual reality using the virtual reality implementation system |
| KR102173449B1 (en) | 2020-04-16 | 2020-11-04 | 주식회사 선경 이.엔.아이 | Educational practice device of semiconductor equipment |
-
2021
- 2021-04-05 KR KR1020210043950A patent/KR102304629B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0531962B2 (en) * | 1986-11-14 | 1993-05-13 | Murata Manufacturing Co | |
| KR101480796B1 (en) | 2013-10-31 | 2015-01-09 | (주) 이더 | The apparatus for training a semiconductor maintenance equipment using sub-controller |
| KR20150049949A (en) | 2013-10-31 | 2015-05-08 | (주) 이더 | The apparatus for training a semiconductor maintenance equipment using heating block |
| KR20160094426A (en) | 2013-12-05 | 2016-08-09 | 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 | System and method for learning and/or optimizing manufacturing processes |
| KR20200083004A (en) * | 2018-12-31 | 2020-07-08 | 박상규 | Engine room education and training system using virtual reality using the virtual reality implementation system |
| KR102093356B1 (en) * | 2019-08-09 | 2020-05-29 | (주)포미트 | Power plant training system using VR |
| KR102104211B1 (en) * | 2019-10-21 | 2020-04-23 | 박상규 | Multifunctional ar training system and method using multi-curved ui layout |
| KR102173449B1 (en) | 2020-04-16 | 2020-11-04 | 주식회사 선경 이.엔.아이 | Educational practice device of semiconductor equipment |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |