전체 파이프라인
실제 CAD 뷰실제 히터값실제 모델 비교STP와 XLS 입력에서 표현별 모델을 거쳐 CAD 위험영역을 비교하는 전체 흐름입니다.
해석 범위: 현재 수치는 18h01 학습 샘플의 약한 라벨 진단입니다. 교차 샘플 일반화와 생산 성능은 측정되지 않았습니다. 입력×기울기는 이 샘플 주변의 국소 반응이며 인과관계를 뜻하지 않습니다.
CNN U-Net + FiLM
6방향 CAD 이미지와 XLS 공정조건을 병목층에서 결합합니다.
FNO2D
다중 시점 형상 필드의 전역 공간 패턴을 푸리에 블록으로 처리합니다.
Dense 3D U-Net + FiLM
32×4×16 표면 복셀과 공정조건으로 3차원 위험 필드를 계산합니다.
MinkowskiEngine Sparse 3D U-Net
403 활성 복셀CPU실제 활성 셀만 계산하고 예측과 입력 반응도를 CAD 좌표계에 되돌립니다.
PointNet
8,192개 CAD 표면점의 공유 MLP 특징과 전역 특징을 결합합니다.
DGCNN
기하 특징 공간에서 k-NN 이웃을 다시 만들며 국부 형상을 학습합니다.
Mesh GNN
11,956개 CAD 노드와 72,176개 방향성 엣지에서 공정조건을 포함한 메시지를 전달합니다.
물리 제약 Risk GNN
공유 그래프 표현에서 위험영역, 런 불량유형, 법선방향 변형을 함께 출력합니다.
UV-Net
실제 B-Rep 면의 8×8 UV 특징과 면 인접 그래프를 결합합니다.
Tabular MLP
히터 결측값을 인접 히터 사이 선형 보간한 뒤 112→64→64→1로 런 단위 값을 냅니다.
18h01 샘플 입력 반응도
입력×기울기국소 진단형상 채널, CAD 위치, 온도·공정 채널에 대한 Risk GNN 출력의 절대 입력×기울기를 함께 보여줍니다.