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지능화 캡스톤 - 프로젝트 1. WDI-CNN
-> Wafer Map 데이터를 9개의 클래스로 분류하는 CNN 모델

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지능화 캡스톤 프로젝트 #1 - WDI-CNN

(Wafer Map 데이터를 9종류의 Class로 분류하는 CNN 모델 만들기)


논문

반도체 제조공정의 불균형 데이터셋에 대한 웨이퍼 불량 식별을 위한 심층 컨볼루션 신경망

Dataset

Kaggle - WDI Data


수행방법

  • 위 논문을 참고하여 CNN 모델을 구현하고, WDI Dataset을 학습하여 9개의 클래스(Center, Donut, Edge-Loc, Edge-Ring, Loc, Near-full, none, Random, Scratch)를 분류한다.

평가방법

  • 모델의 성능지표(Precision, Recall, Accuracy, F1-Score)를 혼동행렬(Confusion Metrix)로 구현한다.