[일인기업 딥네트워크][EUV Source Control System 의 전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘 분석 및 준비중][전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘 적용이 더 큰 노하우]

제가 운영하는 일인기업 딥네트워크는  EUV Source Control System 의 전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘 적용과 관련하여 다음과 같은 것들을 추가로 더 준비가 필요하다고 생각합니다.

전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘의 성능과 정확도를 향상시키기 위해, 다양한 유형과 품질의 전자빔 이미지 데이터를 수집하고, 라벨링하고, 전처리하고, 분석하고, 학습하고, 평가하고, 최적화하는 과정을 반복적으로 수행해야 합니다.
전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘의 적용 범위와 활용도를 넓히기 위해, 다른 공정 단계에서 발생하는 다양한 유형의 결함을 구분하고, 극단적으로 감지하기 어려운 결함 신호와 주위 패턴 및 공정 노이즈를 구분하는 기능을 개발하고, 테스트하고, 검증하고, 배포해야 합니다.
전자빔의 초점 위치를 감지하는 딥러닝 알고리즘의 연구와 개발 결과물을 공유하고, 피드백을 받기 위해, 관련 분야의 학술 논문이나 특허를 작성하고, 발표하고, 출판하고, 등록하고, 참고하고, 인용하고, 활용해야 합니다.

관심을 가지는 기업과 협의해 보고 싶읍니다 ...

딥네트워크  /   장석원   /  HP  010 3350 6509  /  이메일  sayhi7@daum.net