본 연구는 자기조직화신경망을 도입하여 기존에 제시된 속성가중치를 사용하는 사례기반추론의 예측 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 사례기반추론의 사례 library에 저장된 사례중에서 예측대상 사례와 유사한 사례를 자기조직화신경망을 사용하여 추출하여 Shin et al.이 제시한 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법을 적용한다. 본 연구에서 제시한 방법을 국내 반도체 제조기업의 수율 및 공정변수 데이터에 적용하여 수율 예측 정확도를 평가하였다. 평가결과, 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법보다 본 연구에서 제시한 자기조직화신경망 기반의 속성가중치를 사용하는 사례기반추론 방법의 예측 정확도가 높았고 특별히 활동성 가중치를 가지는 방법이 예측 정확도가 가장 높았다.