최근 AI 기술의 발전으로 반도체 불량 검사에도 AI를 도입하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 불량 데이터 확보에 있어서 한계가 존재하게 된다. 본 연구에서는 수학적 모델링을 기반으로 한 이미지에 실제 X선 이미지 스타일을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 이를 위하여 VGG19 심층 신경망을 기반으로 한 Neural Style Transfer (NST) 을 활용하여 이미지 변환을 시도하였다. NST의 경우 기존의 생성형 모델 (StyleGAN) 대비 학습에 필요한 데이터가 현저히 적어도 학습이 된다는 장점을 가지고 있어 우리의 목적에 적합하다고 판단되었다. NST의 Hyper parameter인 contentweight (), styleweight () 등의 값을 수정하여 영상 이미지를 변환하였다. 본 연구를 통해 우리는 원본 이미지의 구조적 정보 (content) 를 보존하면서도 참조 이미지의 특성 (Style) 을 성공적으로 이식이 가능하다는 것을 보여주었다.
Kang et al. (Sat,) studied this question.