제조AI2 스마트 팩토리와 IoT의 결합 – 생산 라인 실시간 최적화 스마트 팩토리와 IoT 융합의 등장 배경과 의의스마트 팩토리와 사물인터넷(IoT)의 결합은 제조업 전반을 디지털로 전환하는 거대한 흐름으로 자리 잡고 있다. 전통적인 공장은 자동화 기계와 작업자 위주로 운영되면서, 공정 데이터가 제한적으로만 수집되고 부분적인 분석만 이뤄지는 데 그치는 경우가 많았다. 이런 방식은 대량생산 시대에는 효율적일 수 있었지만, 제품 수명 주기가 단축되고 다양성이 요구되는 현대 시장에서는 한계에 봉착했다. 동시에 글로벌 경쟁이 치열해지면서 품질 관리와 비용 절감 압박이 크게 늘어났고, 이를 해결하기 위해 정보통신기술(ICT)의 대대적 도입이 불가피해졌다. 스마트 팩토리는 이러한 요구 속에서 탄생한 개념으로, 공장 내 모든 설비와 센서를 인터넷에 연결하여 실시간으로 데이터를 주고받.. 2025. 4. 15. 데이터 부족 상황에서의 소규모 학습 기술 – Few-shot, Zero-shot, One-shot 데이터 부족과 소규모 학습 기술의 중요성 및 등장 배경현대의 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 통해 학습을 진행하며 성능을 높이는 방식으로 발전해왔다. 특히 딥러닝 모델은 대규모의 학습 데이터를 기반으로 우수한 성능을 보이지만, 실제로 산업이나 연구 환경에서는 충분한 양의 데이터를 확보하기 어려운 경우가 많다. 예컨대 희귀 질병의 의료 이미지 데이터나 특수한 산업 환경에서 얻어진 데이터는 수집이 어렵고 비용도 많이 든다. 이처럼 데이터가 부족한 환경에서는 일반적인 머신러닝 기법이 성능을 발휘하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 최근 주목받는 것이 Few-shot learning(소량학습), One-shot learning(단일 예제 학습), Zero-shot learning과 같은 소규모 학습 기술이다. 기.. 2025. 4. 14. 이전 1 다음
