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노이즈 결함 추출 장치에 의해 수행되는 파라미터 설정 없이 결함 데이터에서 노이즈 결함(noise defect)을 추출하는 방법에 있어서,복수의 결함들에 대한 데이터를 포함하는 상기 결함 데이터를 획득하는 단계;복수의 이상 값 산출기들 중 어느 하나를 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계;상기 이상 값을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도(frequency histogram)를 생성하는 단계;상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 이용하여, 상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 산출하는 단계; 및상기 유사도에 기초하여, 상기 복수의 결함들 중에서 상기 노이즈 결함을 추출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계는,상기 복수의 이상 값 산출기들 중에서 어느 하나를 랜덤으로 선택하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제2 항에 있어서,상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계는,상기 선택한 이상 값 산출기의 파라미터를 랜덤한 값으로 설정하는 단계를 더 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제3 항에 있어서,상기 복수의 이상 값 산출기들은,AggkNN, CCPOD, COF, DSNOF, FNOF, INFLO, INS, kNN, LDBOD, LDF, LDOF, LIC, LOF, LoOP, NDoT, OF, OOF, POD, RBDA, SOD, VOV, GMMOF, NOF, RDOS, VOS, COPOD 중에서 적어도 둘을 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계는,상기 복수의 이상 값 산출기들 중에서 어느 하나를 랜덤으로 선택하는 제1 단계;상기 선택한 이상 값 산출기를 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 제2 단계; 및상기 제1 단계와 상기 제2 단계를 기 설정된 횟수만큼 반복하는 단계를 포함하고,상기 빈도 주상도(frequency histogram)를 생성하는 단계는,상기 반복을 통해 산출한 상기 복수의 결함들 각각에 대한 이상 값들을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 생성하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계는,상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 정규화하는 단계를 포함하고,상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 생성하는 단계는,상기 정규화된 이상 값을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 생성하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 산출하는 단계는,상기 복수의 결함들 중에서 두 결함을 선택하는 단계; 및상기 두 결함의 빈도 주상도 사이의 차이를 산출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제7 항에 있어서,상기 두 결함의 빈도 주상도 사이의 차이를 산출하는 단계는,상기 두 결함의 빈도 주상도를 이용하여, 상기 두 결함의 계급 별 빈도의 차이를 산출하는 단계; 및상기 계급 별 빈도의 차이의 절대 값을 계급 별로 더하여, 상기 두 결함의 빈도 주상도 차이를 산출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제7 항에 있어서,상기 복수의 결함들 중에서 두 결함을 선택하는 단계와 상기 두 결함의 빈도 주상도 사이의 차이를 산출하는 단계는,상기 복수의 결함들 중에서 서로 다른 두 결함을 선택하는 경우의 수만큼 반복하여 수행되는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 이용하여, 상기 결함 데이터에 대한 유사도 행렬을 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 노이즈 결함을 추출하는 단계는,상기 유사도 행렬에 기초하여, 상기 복수의 결함들 중에서 상기 노이즈 결함을 추출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 노이즈 결함을 추출하는 단계는,스펙트럴 군집법(spectral clustering)을 이용하여, 상기 복수의 결함들을 제1 군집과 제2 군집으로 군집화하는 단계; 및상기 제1 군집과 상기 제2 군집 중에서 크기가 보다 작은 군집에 포함된 결함들을 상기 노이즈 결함으로 추출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법
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노이즈 결함 추출 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리를 제어하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 노이즈 결함 추출 프로그램을 실행하여,복수의 결함들에 대한 데이터를 포함하는 결함 데이터를 획득하고,복수의 이상 값 산출기들 중 어느 하나를 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하고,상기 이상 값을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도(frequency histogram)를 생성하고,상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 이용하여, 상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 산출하고,상기 유사도에 기초하여, 상기 복수의 결함들 중에서 상기 노이즈 결함을 추출하는노이즈 결함 추출 장치
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제12 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 이상 값 산출기들 중에서 어느 하나를 랜덤으로 선택하는노이즈 결함 추출 장치
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제13 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 선택한 이상 값 산출기의 파라미터를 랜덤한 값으로 설정하는노이즈 결함 추출 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,복수의 결함들에 대한 데이터를 포함하는 결함 데이터를 획득하는 단계;복수의 이상 값 산출기들 중 어느 하나를 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계;상기 이상 값을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도(frequency histogram)를 생성하는 단계;상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 이용하여, 상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 산출하는 단계; 및상기 유사도에 기초하여, 상기 복수의 결함들 중에서 노이즈 결함을 추출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,복수의 결함들에 대한 데이터를 포함하는 결함 데이터를 획득하는 단계;복수의 이상 값 산출기들 중 어느 하나를 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각의 이상 값을 산출하는 단계;상기 이상 값을 이용하여, 상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도(frequency histogram)를 생성하는 단계;상기 복수의 결함들 각각에 대한 빈도 주상도를 이용하여, 상기 복수의 결함들 사이의 유사도를 산출하는 단계; 및상기 유사도에 기초하여, 상기 복수의 결함들 중에서 노이즈 결함을 추출하는 단계를 포함하는결함 데이터에서 노이즈 결함을 추출하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
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