레벨: 중급
Donald McCormack, JMP 기술 활성화 엔지니어, SAS
Hadley Myers, SAS의 JMP 시스템 엔지니어
Christian Kaufmann, 수석 과학자, 태양광 발전용 박막 및 나노기술 역량 센터
Muhammad Saif Ullah, 파키스탄 핵 과학 기술 연구소 연구원
Tobias Bertram, 박사후 연구원, PVcomB
Rutger Schlatmann, 응용과학대학 교수
연속 측정 범위에서 수집된 데이터는 일반적으로 요약 통계 집합으로 표현되며, 이는 실수 값 연속 관계에 대한 대용어입니다. 예측 변수와 응답을 연결하는 표준 모델링 기술을 통해 복잡한 프로세스를 이해하려는 시도는 이러한 대용어에 의해 발생하는 추상화로 인해 복잡해집니다. 이는 중요한 기능을 생략할 위험이 있으며 시간적 또는 스펙트럼 종속적 결론을 도출할 수 있는 능력이 없습니다. 이러한 예는 반도체 및 태양광 제조에서 많이 발견되며, 이러한 분야에서의 발전은 전압, 파장, 온도, 스퍼터링 깊이, 자기장 강도, 회절 각도 등을 포함한 모든 물리적 현상의 연속적인 스윕을 포함하는 측정 및 계측 기술에서 얻은 지식에 크게 의존합니다. JMP Pro의 기능적 데이터 탐색기는 연속 데이터에서 스칼라를 추출하여 어떻게든 데이터의 기능적 측면을 유지하는 후속 모델링 단계에서 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 프레젠테이션에서는 태양광 장치 연구에 FDE를 사용하여 이전에는 알려지지 않았고 기존 분석 방법을 사용하여 발견할 수 없었던 통찰력을 밝힌 사용 사례를 살펴봅니다.
