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연구기간: 2025.09 ~ 2026.08

(전체 연구기간: 2023.09 ~ 2028.08)

[1. 연구 목표]

본 연구의 종합적 목표는 곧 "빅데이터 애널리틱스를 이용한 품질 설계 및 최적화에 대한 연구"로 규정할 수 있다. 구체적으로는, OHT(Overhead Hoist Transport) 시스템의 다양한 패턴과 형상의 휠들에 대하여 적용할 수 있는 범용모델을 개발하고자 하였다. 본 연구의 핵심 기술적 과제는 이상탐지에서의 도메인 일반화 (Domain Generalization for Anomaly Detection)이다. 단일 모델이 다양한 도메인(휠)에 걸쳐 강건하게 작동하기 위하여, 특정 휠의 고유한 특징에 과적합되지 않고 ‘정상 상태’라는 보편적이고 일반화된 개념을 학습하는 산업용 딥러닝 범용 이상탐지 모델 개발을 목표로 한다.

  - 주행 휠 및 보조 휠에 대한 이상탐지 모델 개발

  - 주행 휠의 희귀 결함 유형에 대응 가능한 하이브리드 데이터 증강 적용

  - 조향, 가이드, 주행, 보조 휠을 단일 모델로 통합

  - 도메인 일반화를 위한 이상탐지 구조 설계

  - 기존 AUROC의 한계를 보완할 수 있는 도메인에 특화된 정밀 평가지표 개발

  - 실제 현장 적용을 통한 정성/정량 성능 평가

  

[2. 연구 내용]

- 주행 휠 및 보조 휠에 대한 이상탐지 모델 개발

  > 테스트베드에서 실제 데이터와 유 사한 데이터 수집

  > 1, 2차년도에 기 개발된 방법론을 적용한 주행 휠 이상탐지 모델 구현

- 모든 휠(조향, 가이드, 주행, 보조)에 적용 가능한 범용 이상탐지 모델 아키텍쳐 설계

  > 도메인 일반화 기법 기반의 범용 모델 설계 및 심화 학습

  > 통합 모델을 통한 포괄적 이상탐지 프로세스 구축 및 적용

- 도메인에 특화된 성능 평가지표 개발 후 실제 현장 적용 및 성능 평가

  > 세분화된 정량적 성능 평가지표 개발

  > 실제 환경에서의 정량적, 정성적 평가