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반도체 제조 공정은 대표적인 다단계 공정으로, 높은 수율 유지를 위해 엄격한 공정 모니터링이 요구된다. 제조사들은 계측을 통해 공정 안정성과 제품 품질을 보장하고자 하지만, 시간 및 비용 제약으로 인해 전수계측은 현실적으로 어렵다. 이를 보완하기 위해 일부 제품만 실계측을 수행하고 나머지는 가상계측 (Virtual Metrology; VM)으로 대체하는 방식이 널리 활용된다. 기존 VM 모델은 다양한 공정 데이터를 활용하여 특정 스텝의 계측값을 예측하나 계측 데이터 내 실측값과 가상계측값의 혼재, 그리고 다단계 공정 특성상 필연적으로 발생하는 누적 예측 오차를 간과한 채 단순 전처리에만 의존한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 입력 데이터 품질이 VM 성능에 결정적임을 전제로 하여 각 변수의 신뢰도에 기반해 기여도를 조절하는 강건한 VM 프레임워크를 제안한다. 제안된 모델은 합성 데이터 및 반도체 현업 데이터 실험에서 다수의 베이스라인 대비 우수한 예측 강건성을 입증하였다.