물리 세계·현실 영향Krishnamoorthy 외 (인도·말레이시아·이라크 다기관)2026년 4월 3일

자기지도 다중해상도 학습으로 박막 SEM 결함 형태 표현 학습

자기지도 다중해상도 학습으로 박막 SEM 결함 형태 표현 학습 — 학습에 결함 라벨을 전혀 사용하지 않음. 저자 측정 silhouette 0.50으로 최고이나 실제 클래스 일치도인 NMI는 0.203으로 고전 GLCM 텍스처 특징(0.21~0.29)보다 낮음

왜 중요한가

라벨 0으로 결함 형태를 군집화해 라벨링할 대표 샘플만 고르는 워크플로의 근거. 동시에 내부 군집 지표와 실제 클래스 일치도가 따로 논다는 반례

출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요 논문nature.comhttps://www.nature.com/articles/s41598-026-46947-32026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기