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저자정보
임도연 (중앙대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
902 - 906 (5page)

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반도체 공정에서 효율성을 높이고자 하는 시도는 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 UCI-SECOM 데이터에 전처리 및 스케일링을 적용하고, GridSearchCV를 통해 최적의 하이퍼 파라미터를 찾은 뒤, 이진 분류의 대표적인 5가지 모델로 학습시켰다. 이후 오차 행렬 기반의 평가 지표들을 통해 결과를 분석한 결과, GridSearchCV를 적용한 것이 더 높은 결과를 보이고 그 중 SVM 모델로 학습시킨 결과가 가장 뛰어남을 확인했다.
#shape recovery #shape from focus #artificial nural ntwork #depth estimation #focus measure

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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