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(선략)
특히 이 기술은 별도 복잡한 개발 없이 기존 AI에 끼워 넣는 추가 부품처럼 쉽게 결합할 수 있어 실용성이 높아 사용 중인 AI 기술에 구애받지 않고 간단한 추가만으로 즉시 적용 가능하다.
연구팀은 변화가 발생한 4종류의 센서 데이터를 사용한 실험결과 기존 방법 대비 정확도를 최대 9.42% 향상시켰다.
특히 공정이 바뀌어 불량 발생 패턴 차이가 큰 경우에서도 AI가 이를 스스로 보정해 판별하는 성능개선 효과가 나타났다.
이는 스마트팩토리의 주요 장점인 다품종 소량생산 환경에 더욱 효과적이다.
이 교수는 “이 기술은 제조업뿐 아니라 센서 기반 모니터링이 필요한 모든 분야에 적용할 수 있을 것”이라며 “헬스케어 분야는 착용기기 종류가 바뀌어도 정확한 건강 모니터링이 가능하고, 스마트시티에서는 센서 교체나 환경 변화 시에도 안정적인 서비스를 제공할 것으로 기대된다”고 설명했다.
(후략)
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출처 : 쿠키뉴스