제조 공정에서는 다수의 제어조건들이 관리되고 동시에 최적의 공정상태가 유지되어야 한다. KAMP에서 공개한 열처리 공정 데이터를 사용하여 모델 성능을 비교한 결과, 기존 KAMP에서 제시한 회귀모형보다 KNN 기반 모형이 가장 우수한 성능을 보였고 예측오차는 약 29% 감소되고, 최적 레시피를 통한 불량률은 0.000651% 낮게 예측되었다. 제조 분야에서 다양한 머신러닝 방법들이 활용 가능하며, 머신러닝 방법을 포함하여 대상 데이터에 대한 이해와 해석이 선행적으로 요구된다. 이를 위해, 본 고에서 다양한 머신러닝 모형들을 소개하고, 이들 머신러닝 기반의 최적 공정 레시피를 추천하였다.

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