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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양학진 (동양미래대학교) 김성근 (호서대학교) 조중근 (포톤)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.31 No.10
발행연도
2014.10
수록면
947 - 954 (8page)

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Performance of next generation susceptor is affected by temperature uniformity in order to produce reliably large-sized flat panel display. In this paper, we propose a learning estimation model of susceptor to predict and appropriately assess the temperature uniformity. Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs) are compared for the suitability of the learning estimation model. It is proved that SVMs provides more suitable verification of uniformity modeling than ANNs during each stage of temperature variations. Practical procedure for uniformity estimation of susceptor temperature was developed using the SVMs prediction algorithm.
#Artificial Neural Networks (신경 회로망) #Support Vector Machines (서포트 벡터 머신) #Susceptor (서셉터) #Temperature Uniformity (온도 균일도) #Verification Algorithm (검증 알고리즘)

목차

1. 서론
2. 추정 알고리즘
3. 균일도 검증 과정 및 비교결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Kim, S. K. / 2014 / Development of High Performance Susceptor for Manufacturing of Display google schola 양학진 / 2010 / 손 동작을 모사하기 위한 신경회로망과 커널 회귀의 모델링 비교 연구 / 대한기계학회논문집 A 34(4):399~405 dbpia Yang, H. J. / 2010 / Design of Wafer Handling Robot Using Kernel Regression and Neural Network / Proc. of KSME Spring Conference :67~68 google schola Hines, J. W. / 2008 / Technical Review of On-line Monitoring Techniques for Performance Assessment Volume 2 : Theoretical Issues / U.S.NRC, Document ID:NUREG/CR-6895 google schola Yang, H. J. / 2010 / Verification of Wafer Handler Design Using Support Vector Machines and Neural Network / Proc. of KSME Autumn Conference :765~766 google schola

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