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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성돈 (홍익대학교 대학원 산업공학과)
저널정보
한국경영공학회 한국경영공학회지 한국경영공학회지 제25권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
55 - 61 (7page)

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Purpose This paper was studied to confirm the possibility of classifying the thickness shape of the electrolyte thin film coating in the width direction using several supervised learning methods. Methods In order to evaluate the coating uniformity, data on the shape of the coating thickness was collected through online non-destructive thickness measurement. After defining classes for coating patterns in the width direction through exploratory analysis, supervised learning algorithms such as Random Forest, SVM, KNN, GNB, and MLP were used to evaluate and compare the accuracy of the models. Results In the case of Random Forest, SVM, KNN, and GNB algorithms, classification into 5 classes has higher accuracy than those classified into 9 classes. The MLP algorithm showed higher classification accuracy in 9 classes than in 5 classes. It was confirmed that the classification accuracy can be achieved more than 80% by adjusting the classification classConclusion The results illustrate that it is possible to classify the shape of the electrolyte thin film coating thickness in the width direction through supervised learning.
#Electrolyte thin-film Coating #Coating Thickness Uniformity #Supervised Learning #Accuracy

목차

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