고려대학교 일반대학원 산업인공지능 연구계획서

1. 지원동기

“현장의 데이터로 문제를 푸는 사람이고 싶습니다”
대학 시절 제가 가장 몰입했던 활동은 캡스톤디자인 프로젝트였습니다. 단순한 개발 과제가 아니라, 현장에서 발생하는 실제 문제를 기술로 해결하는 일이었기에 훨씬 더 생생하게 다가왔습니다. 스마트 팩토리 환경에서 실시간 설비 상태 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 예지보전을 수행하는 시스템을 만드는 프로젝트였는데, 당시에는 센서 데이터를 단순히 시각화하는 수준에서 시작했습니다. 그러나 데이터를 조금 더 자세히 들여다보니 이상치를 탐지하고, 패턴을 파악하는 데서 많은 가능성이 있다는 걸 느꼈고, 자연스럽게 산업 데이터를 해석하고 예측하는 기술에 관심을 갖게 되었습니다.
이후 교내 AI 융합 연구 소모임에서 활동하며, 다양한 형태의 비정형 데이터를 다뤄보게 되었습니다. 그중 가장 기억에 남는 과제는 제조 공정 이미지 데이터를 활용한 결함 탐지 모델 개발이었습니다. 수작업으로 라벨링된 데이터셋이 불균형하다는 문제가 있었고, 단순히 CNN 구조를 적용하는 것만으로는 성능이 일정 수준 이상 향상되지 않았습니다. 이때 오토인코더를 활용한 비지도 학습 방식으로 …