반도체 제조 공정에서 전기 다이 선별(Electrical Die Sorting, EDS)은 웨이퍼 위의 각 칩에 대해 품질을 평가하기 위해 사용되는 후공정이다. EDS 시험의 결과는 웨이퍼 빈 맵(Wafer Bin Map, WBM)으로 시각화되며, 결함이 있는 웨이퍼를 식별하는 것과 같은 품질 관리 목적에 활용된다. 최근에는 웨이퍼의 결함을 식별하기 위한 유력한 접근으로 딥러닝이 부상하였다. 그러나 반도체 산업에서의 결함에 관한 데이터는 여전히 부족하다. 본 논문에서는 라벨이 없는 데이터에 대해 삼중항 손실(triplet loss)을 활용하는 준지도 학습 방법인 TripletMatch를 제안한다. 제안된 방법은 FixMatch 프레임워크를 확장하고, 결정 경계를 완화하기 위해 Mixup을 고려한다. 실험 결과는 TripletMatch가 다양한 최근 딥러닝 기반 방법 및 손실 함수들에 비해 우수함을 보여준다.

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