서울대학교 산업공학과 데이터마이닝연구실 김은지 박사 (지도교수: 조성준)가 2019년 9월 6일 삼성전자 DSR타워에서 열린 ‘서울대학교-삼성전자 2019 산학협력 교류회’에서 ‘반도체 생산설비 데이터 기반 자동 불량 탐지 및 진단’ 이라는 제목의 연구 과제 결과물로 나온 논문으로 ‘최우수논문상’ (상금 500만원)을 수상했다. (논문 제목: Fault Detection and Diagnosis Using Self-Attentive Convolutional Neural Networks for Variable-Length Sensor Data in Semiconductor Manufacturing).  이번 교류회에는 서울대학교-삼성전자 산학협력 프로그램에 참여하는 서울대학교 공과대학 및 자연과학대학 소속 62개 연구실이 참여하여 공정/소재, 소자/MI, 설계, AI, 빅데이터 및 SW 등 다양한 주제의 산학협력 연구성과를 공유했다.  김은지 박사는 조성준 교수의 지도 하에 웨이퍼 별 공정처리 시간 길이가 상이하여 수집된 시계열 길이가 제각각일 때 효과적으로 불량을 탐지하고 진단하기 위한 self-attentive convolutional neural network를 제안했다. 해당 논문은 2019년 8월 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’에 게재되었다.  김은지 박사는 삼성종합기술원 (Samsung Advanced Institute of Technology) 입사 예정이다.