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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전민호 (Jeju National University) 아닐쿠마 (Jeju National University) 김경연 (Jeju National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
36 - 45 (10page)

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본 논문에서는, 시뮬레이션 상에서 반도체 후단 공정의 프로세스를 구현하고 파이프 내부 상황을 모니터링하기 위해 전기 정전용량을 기반으로 한 U-net 모델을 적용하였다. 배관에 부착된 전극에서 측정한 정전용량 값은 U-net 네트워크 모델의 입력 데이터로 사용되며, 모델을 통해 추정한 유전율 분포를 가지고 파이프 단면을 이미지화하였다. 성능 평가를 위해 수치 시뮬레이션 얀에서 U-net 모델, FCNN(Fully-connected neural network) 모델, Newton-Raphson 방법으로 재구성한 이미지를 비교한 결과, U-net이 다른 이미지 복원 방식보다 좋은 복원 성능을 보였다.
#Electrical capacitance #Two-phase flow #U-net #Image reconstruction #Inverse problem

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이미지 복원 방법 및 훈련
Ⅳ. 이미지 복원 결과 및 평가
Ⅴ. 결론
References

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