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# 지능화 캡스톤 프로젝트 #1 - WDI-CNN
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### *(Wafer Map 데이터를 9종류의 Class로 분류하는 CNN 모델 만들기)*
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### 논문
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반도체 제조공정의 불균형 데이터셋에 대한 웨이퍼 불량 식별을 위한 심층 컨볼루션 신경망
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* 번역본
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https://gitea.pinblog.codes/attachments/9b2424f7-7e7d-4ad1-a368-86a523d67504
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* 원본
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https://gitea.pinblog.codes/attachments/9a31bb80-bc0a-4d5a-83b1-4ef0557456ad
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### Dataset
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[Kaggle - WDI Data](https://www.kaggle.com/qingyi/wm811k-wafer-map/code)
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### 수행방법
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* 위 논문을 참고하여 CNN 모델을 구현하고,
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WDI Dataset을 학습하여 9개의 클래스로 분류한다.
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(Center, Donut, Edge-Loc, Edge-Ring, Loc, Near-full, none, Random, Scratch)
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https://gitea.pinblog.codes/CBNU/03_WDI_CNN/releases/tag/info
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### 평가방법
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* 모델의 성능지표(Precision, Recall, Accuracy, F1-Score)를 혼동행렬(Confusion Metrix)로 구현한다.
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