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제품 정보
Highly imbalanced data를 핸들링하는 AI기반 품질예측
| Date | 2018.08-2019.08 |
|---|---|
| Funding | 삼성전자 |
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연구목표
- 반도체 EDS 공정 데이터를 활용하여 수백 PPM 단위의 불량을 탐지하는 분류 모형 개발
- 불량-양품의 비율이 극도로 불균형을 이루는 상황에서 해석 가능한 불량 탐지 모형 학습 절차 제시
연구결과
- 데이터 불균형 정도에 따른 데이터 분석 절차 (샘플링방법, 이상치제거방법, 분류기학습방법 등에 대한 가이드라인 정립)
- Bayesian Imbalance Impact Index (BI3)를 활용한 불균형 분류 문제의 난이도 파악 방법
- Random Sphere Covering 방법에 기반한 극도의 불균형 데이터 분류 방법
- GAN (Generative Adversarial Networks) 방법에 기반한 극도의 불균형 데이터 분류 방법
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