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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국생산기술연구원 Korea Institute of Industrial Technology |
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연구책임자 | 김동일 |
참여연구자 | 윤주성 , 구정인 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-02 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800036483 |
과제고유번호 | 1711063178 |
사업명 | 한국생산기술연구원연구운영비지원 |
DB 구축일자 | 2018-08-04 |
키워드 | 데이터마이닝.머신러닝.딥러닝.학습 복잡도.준지도 학습.제조 품질 예측.원인 분석.Data mining.machine learning.deep learning.training complexity.semi-supervised learning.manufacturing quality prediction.cause analysis. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800036483 |
연구내용
○ 효율적 학습 패턴 선택 알고리즘 개발
- 2-EMPS 알고리즘을 통한 이범주 문제의 학습 복잡도 감소
- 1-EMPS 알고리즘을 통한 단일범주 문제의 학습 복잡도 감소
○ 공정 품질 예측 및 원인 분석 방법론 개발, 실제 제조 적용
- 반도체 공정(Photolithography)에 대한 품질 예측 알고리즘 적용
- 자동차 부품 공정(SMT)에 대한 품질 예측 방법론 개발 및 적용
- 자동차 부품 공정(SMT)에 대한 원인 분석 방법론 개발 및 적용
○ 딥러닝을 활용한 품질 예측
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