데이터셋과 실험 설계

출처

MVP는 WM-811K wafer map dataset — 반도체 제조 현장에서 수집된 811,457장의 실제 웨이퍼 맵 — 을 사용한다. 이 데이터셋은 Wu, Jang and Chen, "Wafer Map Failure Pattern Recognition and Similarity Ranking for Large-Scale Data Sets", IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2015 와 함께 공개되었다.

공식 배포처	MIR Lab public datasets (LSWMD.pkl)
널리 쓰이는 미러	Kaggle: WM-811K wafer map
이용 약관	이 프로젝트가 아니라 배포처가 정한다. 재배포하기 전에 내려받은 페이지의 라이선스를 반드시 확인하세요.
이 저장소에 포함된 것	원본 배포판은 이 저장소에 커밋되지 않는다. 데이터셋은 로컬에서 내려받는다. 버전 관리 대상은 파생된 서브셋 인덱스, 그리고 서버 없이 실행되도록 플레이그라운드에 심어 둔 평가 웨이퍼 12장이다 — 다이 18,241개의 좌표와 양불 레이블로, 전체 811,457장 중 약 0.002%에 해당한다.

구현 상태

서브셋 빌더는 python -m nano.subset, 하네스는 python -m nano.benchmark다. 아래에서 recorded at run time이라고 적힌 항목은 이 페이지에서 의도적으로 비워 둔 것이다. 손으로 입력하는 값이 아니라 실행이 만들어 내는 산출물에서 채워진다. 게시된 실행은 로컬 LSWMD.pkl에서 이 빌더가 뽑아 data/subsets/wm811k_eval.json에 기록한 웨이퍼 12장을 사용했다.

데이터셋 사본이 없어도 파이프라인은 생성된 대체 웨이퍼(--synthetic)로 실행된다. 그것은 WM-811K가 아니다. 결과 파일은 dataset.name을 synthetic-wafers로 기록하고 주석을 남기며, 모든 명령은 경고를 출력하고, 이 사이트의 결과 표는 웨이퍼 출처를 함께 표시한다. 정직한 범위를 참고하세요.

웨이퍼 맵의 의미

각 웨이퍼 맵은 다이 그리드 위의 2차원 정수 배열이다.

값	의미	사용 방식
0	웨이퍼 바깥 / 이 그리드 위치에 다이 없음	마스크 처리, 예측하지 않고 측정하지도 않음
1	다이 있음, 양품	실제 값 0.0
2	다이 있음, 불량	실제 값 1.0

따라서 NANO가 재구성하는 양은 웨이퍼 내부 다이 그리드 위의 다이별 이진 불량 지표다. 재구성 오차는 웨이퍼 내부 위치에 대해서만 측정한다.

전처리 규칙

1. 다이 그리드가 최소 사용 가능 크기보다 작은 웨이퍼는 제외한다. 다이가 몇 개뿐인 웨이퍼에서는 희소한 예산이라는 개념 자체가 의미가 없기 때문이다(--min-dies, 기본값 400).
2. 불량 패턴 레이블이 달린 웨이퍼만 남긴다. 그래야 결과를 패턴 종류별로 나누어 볼 수 있다. 이어서 평가 집합은 남은 패턴 클래스들을 라운드 로빈으로 돌며 뽑으므로, 한 클래스가 전체를 차지하지 않는다.
3. 웨이퍼 내부 마스크는 value != 0 으로 만들고 이를 알려진 형상으로 취급한다 — 에이전트는 어떤 그리드 위치에 다이가 있는지 알아도 된다.
4. {1 → 0.0, 2 → 1.0} 으로 매핑하여 실제 필드를 얻는다.
5. 웨이퍼의 크기를 바꾸거나 보간하지 않는다. 공간 구조 자체가 연구 대상 신호다.

핵심 실험 아이디어

우리는 완전한 WM-811K 웨이퍼 맵을 숨겨진 실제로 취급하고, 에이전트에게는 희소한 관측만 노출한다. 의도적으로 편향된 prior(사전 정보)가 시뮬레이션 불일치를 모사하며, 이를 통해 Sim2Real 보정 과정을 알려진 ground truth 기준으로 평가할 수 있다.

이것이 이 실험을 채점 가능하게 만드는 지점이다. 실제 계측에는 비교 대상이 될 웨이퍼 전체가 결코 존재하지 않는다. 여기서는 존재하며, 비교가 공정하게 유지되도록 에이전트에게는 감춘다.

WM-811K 웨이퍼 맵이 숨겨진 실제 필드가 된다. 여기서 편향 prior 생성기가 에이전트가 전 영역에서 보게 될 prior를 만들고, 관측 마스크가 에이전트가 읽을 수 있는 소수의 값을 만든다. 둘 다 에이전트로 들어가고, 에이전트는 예측과 불확실성을 출력한다. 실제와 예측은 오직 평가 하네스 안에서만 만난다.

평가 인덱스 만들기

python -m nano.subset --raw data/raw/LSWMD.pkl --wafers 12 --seed 0

이 명령은 data/subsets/wm811k_eval.json을 쓴다. 웨이퍼 인덱스, 패턴 레이블, 그리드 형상, 다이 개수, 그리고 그것들을 선택한 필터와 시드가 담긴다. 인덱스는 버전 관리되지만, 그것을 만들어 낸 데이터셋은 그렇지 않다. python -m nano.benchmark는 이 인덱스와 로컬 LSWMD.pkl로 동일한 평가 집합을 복원한다.

편향된 prior 만들기

Prior는 구조적으로 틀려 있어야 한다. 시뮬레이션이 틀리는 방식이 바로 그렇기 때문이다. ground truth에 무작위 잡음을 더하는 것은 훨씬 쉬운 문제이며 흥미로운 것을 아무것도 검증하지 못한다. Prior는 실제 필드로부터 다음을 합성하여 생성한다.

• 공간 평활화 — 마스크를 인식하는 가우시안 블러(smoothing_sigma). 실제에 존재하는 미세 구조가 prior에는 없게 된다. 웨이퍼 바깥 위치는 0으로 취급하는 대신 블러에서 제외한다. 그렇지 않으면 엉뚱한 이유로 edge 값이 끌려 내려간다.
• 반경 방향 편향 — 불량을 1 − radial_strength × radius^radial_power로 축소하여, 웨이퍼 edge 쪽으로 갈수록 체계적으로 과소 예측한다. 중심부 측정으로 캘리브레이션된 모델의 전형적인 특징이다.
• 전역 오프셋과 이득 — 웨이퍼 전체에 적용된 캘리브레이션 오차.

편향 파라미터는 nano/prior.py의 BiasParams에 있고, 결정론적이며, 결과 파일의 experiment.prior_bias에 기록되고, 모든 전략 arm에서 동일하다.

초기 관측 마스크 뽑기

초기 마스크는 균일하게가 아니라 중심 편향으로 뽑는다. 문제 페이지에서 설명한 샘플링 편향을 재현하기 위해서다. Random, Grid, NANO를 포함한 모든 전략은 주어진 (wafer, seed) 쌍에 대해 동일한 초기 마스크에서 출발한다. 차이가 나는 것은 추가 측정뿐이다.

연속값 타깃

WM-811K의 라벨은 이진이고, 실제 계측값은 그렇지 않다. 그래서 대체 웨이퍼 출처는 연속값 타깃도 생성할 수 있다. 매끄러운 표면(반경형, 기울기, 안장형, 링, 스팟, 스트라이프)에 다이별 잡음을 더한 것으로, CD·두께·오버레이 맵이 갖는 형태다.

python -m nano.benchmark --synthetic --target continuous --seeds 0 1 2 3 4

파이프라인의 나머지는 그대로다. 같은 prior 생성기, 같은 추정기, 같은 선택 규칙, 같은 예산이다. 달라지는 것은 지표가 말할 수 있는 범위다. 클래스 균형 지표는 균형 잡을 클래스가 없으므로, 연속값 실행은 단순 MAE를 앞세우고 RMSE를 함께 보고하며, 상수 참조는 "불량 없음" 대신 prior의 평균 수준을 예측한다.

계측이 실제로 만들어 내는 종류의 데이터에서 같은 선택 규칙이 통하는지 물을 수 있는 출처는 여기서 이것뿐이다. 답은 팹이 아니라 대체물이 내놓는 것이며, 그 실행이 무엇을 발견했는지는 — 이진 실행과 모순되는 결과 하나를 포함해 — 정직한 범위에 기록되어 있다.

평가 프로토콜

설정	값
평가 웨이퍼	필터링된 서브셋에서 시드로 샘플링, 불량 패턴별 층화 추출 · 실행 시 기록
시드	실행 시 기록
초기 측정 수	실행 시 기록
추가 측정 예산	실행 시 기록
지표	웨이퍼 내부 다이에 대한 재구성 오차, 방향은 결과 파일에 기록
Ground truth 접근	평가 하네스만 접근 에이전트에게 비공개

통상적인 의미의 train/test 분할은 없다. 웨이퍼 전체에 걸쳐 학습되는 것은 아무것도 없다. 각 웨이퍼는 독립적인 능동 측정 에피소드이며, 보고되는 지표는 wafers × seeds 에 대한 분포다. 이는 의도적인 선택이다. 교차 웨이퍼 모델이 가져올 수 있는 이득으로부터 선택 규칙을 분리하기 때문이다.

프록시에 대한 정직한 설명

이 구성은 Sim2Real 자체가 아니라 Sim2Real의 프록시다.

• Prior는 ground truth를 인위적으로 왜곡한 것이지, TCAD, CAE, RCWA 시뮬레이터의 출력이 아니다. 그 안에 물리는 들어 있지 않다.
• WM-811K 레이블은 이진 양품/불량이지, CD, thickness, overlay 같은 연속적인 계측값이 아니다. 실제 계측값은 연속적이고 잡음이 있으며, 추정기는 다른 문제를 마주하게 된다.
• 모든 다이의 측정 비용이 동일하다고 가정하는데, 이는 실제 장비 스케줄링에서는 사실이 아니다.

이 프록시가 실제로 뒷받침하는 것은 이 프로젝트가 던지고 있는 질문이다. 고정된 예산과 편향된 prior가 주어졌을 때, 획득 점수로 측정을 고르는 것이 관례로 고르는 것보다 나은가? 자세한 내용은 정직한 범위에 있다.

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