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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 57 - 60 (4page)
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In recent years, the demand for PCB(Printed Circuit Board) production has surged due to the expansion of coding education and the maker movement. However, the complex process of component placement remains a barrier, especially for non-experts. This study proposes an automated PCB component placement system with an LLM(Large Language Model)-based module for key components like sensors and ICs(Integrated Circuits), and an RL(Reinforcement Learning)-based module for passive components such as resistors and capacitors. By optimizing placement based on electrical properties and routing efficiency, the system enables efficient high-quality PCB designs for users of all experience levels.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 구현
IV. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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