샘플 데이터 - KION AI 팹서비스

🔬

100

등록 장비 수

🏢

협력 기관

📂

장비 카테고리

🧪

60+

지원 재료

장비 데이터 (Equipment)

kion_equipment.json 0 / 100

ChromaDB에 저장된 장비 데이터입니다. 각 장비는 벡터화되어 의미 기반 검색에 사용됩니다.

ID	장비명	카테고리	웨이퍼	재료	온도	기관

필터 룰 (Filter Rules)

filter_rules.json

Query Parser에서 사용자 입력을 정규화하는 데 사용하는 매핑 규칙입니다.

📏 유효 웨이퍼 크기

`2 inch`	`3 inch`	`4 inch`
`6 inch`	`8 inch`	`12 inch`

🔄 mm → inch 변환

`50mm`	→	`2 inch`
`75mm`	→	`3 inch`
`100mm`	→	`4 inch`
`150mm`	→	`6 inch`
`200mm`	→	`8 inch`
`300mm`	→	`12 inch`

🔵 실리콘 계열

`si, silicon, 실리콘`	→	`Si`
`sio2, 산화막`	→	`SiO2`
`sinx, sin, 질화막`	→	`SiNx`
`poly, polysilicon`	→	`poly-Si`
`sic, 탄화규소`	→	`SiC`

🟢 III-V 화합물

`gan, 질화갈륨`	→	`GaN`
`gaas, 갈륨비소`	→	`GaAs`
`inp, 인화인듐`	→	`InP`
`aln, 질화알루미늄`	→	`AlN`
`algan`	→	`AlGaN`

🟡 금속

`al, aluminum, 알루미늄`	→	`Al`
`cu, copper, 구리`	→	`Cu`
`ti, titanium, 티타늄`	→	`Ti`
`w, tungsten, 텅스텐`	→	`W`
`au, gold, 금`	→	`Au`

⚪ 기타 재료

`sapphire, 사파이어`	→	`sapphire`
`quartz, 석영`	→	`quartz`
`glass, 유리`	→	`glass`
`photoresist, pr`	→	`photoresist`

📦 증착 (Deposition)

`cvd, pecvd, lpcvd`	→	`증착`
`mocvd, mbe, epitax`	→	`증착`
`ald, pvd, sputter`	→	`증착`
`evapor, 에피`	→	`증착`

🔍 분석 (Analysis)

`sem, tem, afm`	→	`분석`
`xrd, xps, sims`	→	`분석`
`fib, 현미경`	→	`분석`

⚡ 식각 (Etching)

`etch, 식각`	→	`식각`
`rie, icp, drie`	→	`식각`

🔥 열처리 (Thermal)

`anneal, rta, rtp`	→	`열처리`
`furnace, 확산로`	→	`열처리`
`oxidation, 산화`	→	`열처리`

📷 리소그래피

`litho, 리소`	→	`리소그래피`
`stepper, aligner`	→	`리소그래피`
`e-beam, ebl, 노광`	→	`리소그래피`

🧹 기타 공정

`clean, wet, asher`	→	`세정`
`coat, spin`	→	`코팅`
`bond, dicing`	→	`패키징`
`implant, 이온주입`	→	`이온주입`

🏢 기관 매핑

`나노종합, 대전`	→	`나노종합기술원`
`한국나노, 수원`	→	`한국나노기술원`
`나노융합, 포항`	→	`나노융합기술원`
`광주나노, 광주`	→	`광주나노기술집적센터`
`서울대`	→	`서울대반도체공동연구소`

📍 기관별 장비 수

기관	장비 수
나노종합기술원	32개
한국나노기술원	28개
나노융합기술원	18개
광주나노기술집적센터	15개
서울대반도체공동연구소	7개

JSON 데이터 구조

Schema

📄 장비 데이터 스키마

{
  "equipment_id": "KION-XXX",
  "name": "장비명",
  "name_en": "English Name",
  "model": "모델명",
  "manufacturer": "제조사",
  "category": "카테고리",
  "part": "Front-end/Back-end/분석",
  "wafer_sizes": ["4 inch", "6 inch"],
  "materials": ["Si", "GaN", ...],
  "temp_min": 20,
  "temp_max": 400,
  "description": "상세 설명",
  "tags": ["태그1", "태그2"],
  "institution": "기관명",
  "location": "위치",
  "contact": "담당자",
  "phone": "연락처",
  "reservation_url": "예약 URL"
}

📝 벡터화 대상 필드

필드	용도
`name + name_en`	장비명 매칭
`description`	의미 기반 검색
`tags`	키워드 매칭
`materials`	재료 필터링

→ 위 필드들을 결합하여 nomic-embed-text로 벡터화 후 ChromaDB에 저장