논문 리뷰/공부
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A recurrent neural network based health indicator for remaining useful life prediction of bearings논문 리뷰/공부 2021. 7. 8. 12:43
1. Introduction - bearing의 remaining useful life (RUL)을 예측하는 기술을 개발하고 향상시키는 필요성이 증가하고 있음 - bearing의 RUL 예측을 위한 data-driven 방법들의 프레임워크는 일반적으로 3 단계로 구성됨 - 이 중 health indicators (HIs)의 성능이 RUL 예측 정확도에 핵심적인 영향을 미침 - multidimensional statistical feature를 이용한 데이터 fusion을 통해 합성된 HIs는 2개의 문제점이 있음 * 문제점 1. - 많은 기존 통계적 feature들은 범위가 다르기 때문에 HIs의 구성에 동일한 기여를 하지 못함 - 특히 vibration signal의 time domain, freque..
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Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval논문 리뷰/공부 2021. 6. 30. 18:00
1. Introduction - Content-based image retrieval (CBIR)은 image content 분석을 통해 유사한 이미지를 찾는 것을 목표로 함 - CBIR에서 image representation과 계산 비용은 둘 다 중요한 역할 - large database에서 빠른 검색은 더욱 필요성이 증가하고 있음 * CBIR에서 deep CNN을 이용한 사례 - deep CNN : object detection, image classification, segmentation 등 다양한 vision task에서 좋은 성능을 보임 - 이는 deep CNN이 mid-level image representation을 학습하는 능력이 있음을 의미함 - [14] : image retrieva..
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Wafer Map Defect Pattern Classification and Image Retrieval Using Convolutional Neural Network논문 리뷰/공부 2021. 6. 30. 15:33
1. Introduction - 반도체 제조 공정에서 wafer map은 defect pattern을 시각화하고 잠재적인 공정 이슈를 식별하기 위해 사용됨 - 특정 공정 단계가 끝난 후 검사가 이루어지며, 감지된 die 내 불량의 위치에 기반하여 wafer map 생성됨 - wafer map 시각화의 주 목적은 비정상 불량 시그니처를 감시하고 관련된 공정의 문제를 빠르게 해결하기 위함 - 관련된 root cause와 함께 wafer map library가 만들어진다면, wafer 사이의 불량 패턴 유사성은 root cause를 나타내는 좋은 지표가 될 수 있음 * 효과적인 knowledge base를 만들기 위하여 필요한 두 가지 component 1) wafer map defect pattern cla..