Electronics

Membrane

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Business problem
Nitrocellulose membrane의 wicking 성능은 제조 공정과 환경 조건에 영향을 받습니다.
따라서, Membrane IOT는 UMBTR의 증기 유도 상분리(VIPS) 및 비용매 유도 상분리(NIPS) 공정 챔버에 필요한 막의 두께, 롤러의 회전 속도, 습도 및 온도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 뉴놉에 개발 의뢰하였습니다.



Our Solution
본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 Membrane Recipe와 기계 제어 데이터만으로 Membrane Wicking rate를 예측했습니다. 4년간 57억 원 이상 소요되는 아날로그 방식 레시피가 아닌 Recipe Generation AI Algorithm을 통해 뉴놉에서는 단 5분 만에 연구개발이 가능하도록 하였고, 논문도 작성하였습니다.

IT Powered Business Solutions

We build professional software and AI solutions for complex business problems.


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Nitrocellulose membrane의 wicking 성능은 제조 공정과 환경 조건에 영향을 받습니다.
따라서, Membrane IOT는 UMBTR의 증기 유도 상분리(VIPS) 및 비용매 유도 상분리(NIPS) 공정 챔버에 필요한 막의 두께, 롤러의 회전 속도, 습도 및 온도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 뉴놉에 개발 의뢰하였습니다.



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본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 Membrane Recipe와 기계 제어 데이터만으로 Membrane Wicking rate를 예측했습니다. 4년간 57억 원 이상 소요되는 아날로그 방식 레시피가 아닌 Recipe Generation AI Algorithm을 통해 뉴놉에서는 단 5분 만에 연구개발이 가능하도록 하였고, 논문도 작성하였습니다.

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Nitrocellulose membrane의 wicking 성능은 제조 공정과 환경 조건에 영향을 받습니다.
따라서, Membrane IOT는 UMBTR의 증기 유도 상분리(VIPS) 및 비용매 유도 상분리(NIPS) 공정 챔버에 필요한 막의 두께, 롤러의 회전 속도, 습도 및 온도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 뉴놉에 개발 의뢰하였습니다.



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본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 Membrane Recipe와 기계 제어 데이터만으로 Membrane Wicking rate를 예측했습니다. 4년간 57억 원 이상 소요되는 아날로그 방식 레시피가 아닌 Recipe Generation AI Algorithm을 통해 뉴놉에서는 단 5분 만에 연구개발이 가능하도록 하였고, 논문도 작성하였습니다.