0. Abstract 기존 접근 방식 한계 대량의 센서데이터에서 adaptively extract the efective feature하기 어려움 고장을 정확하게 감지 어려움 고장 진단에 대한 원인 제공 어려움 MTS-CNN (fault detection & diagnosis) (다중 시계열 컨볼루션 신경망) : 반도체 제조에서의 고장 검출과 진단 장점/차별점 과적합 방지 : sliding window + data augmentation → 하위 시계열 생성 CNN-pooling layer : 장비 센서의 주요 feature학습 diagnosis layer : 각 센서의 중요성 확인가능 각 고장과 다른 센서 간의 관계를 식별하고 고장 진단을 위한 유용한 정보 제공 가능 1. Introduction 반도체..
