지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 배성호
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문은 CNN을 이용하여 PCB의 고속 신호 파형 이미지를 분류하는 연구이다. PCB를 생산하고 사용하기 위해서는 PCB에 사용되는 다양한 부품의 안정적인 작동을 위해 시호 무결성 검증을 수행해야 한다. 다만, 이러한 신호 무결성 검증은 전문적인 지식이 필요하고, 전체 공정에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 분석을 위한 자동화 및 업무 간편화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 신호 파형에 대한 검증 및 해석을 진행할 때에는 여러 파라미터와 규격을 이용하여 분석하고 검증되었지만, 본 논문에서는 CNN 모델을 사용하여 신호 파형의 Pass 및 Fail을 분류하는 방법론을 제시한다. 특히, DDR Data 라인의 고속 신호 파형을 순차 모델로 학습하여 신호 파형의 이미지를 통해 학습하여 Pass와 Fail 파형을 분류하는 방법을 연구한다.
목차
국문 초록 ⅳI. 서 론 11.1 연구 배경 11.2 연구 필요성 81.3 연구 목적 9Ⅱ. 배경이론 및 제안 102.1 CNN이란 102.2 제안 구조 122.3 Dataset 14Ⅲ. 실험 내용 및 결과 203.1 실험 Model 203.2 실험 내용 223.3 실험 결과 및 향후 연구 29Ⅳ. 결 론 31참 고 문 헌 32ABSTRACT 34
최근 본 자료
댓글(0)
0