본문/내용
1. [화면 속 예측을 설비의 움직임으로 연결하고 싶습니다]
제가 피지컬 AI에 관심을 갖게 된 계기는 AI 모델의 정확도가 높다는 사실만으로는 현실의 문제가 해결되지 않는다는 점을 깨달았기 때문입니다. 처음 AI를 접했을 때에는 데이터를 학습시키고 높은 정확도를 얻는 것이 가장 중요한 목표라고 생각했습니다. 그러나 제조 현장을 가정한 프로젝트를 수행하면서 생각이 달라졌습니다. 분석 결과가 아무리 정교하더라도 센서가 데이터를 안정적으로 수집하지 못하거나, 설비의 제어 장치와 연결되지 않거나, 작업자가 결과를 신뢰하지 못하면 그 모델은 실제 현장에서 사용할 수 없었습니다. 화면에 표시되는 95%의 정확도보다 설비가 이상 징후를 놓치지 않고 안전하게 멈추는 과정이 훨씬 중요할 수 있었습니다.
저는 온도와 진동 데이터를 활용해 설비의 이상 상태를 구분하는 간단한 실습을 진행한 적이 있습니다. 초기에는 정상 데이터와 이상 데이터를 분류하는 모델을 만드는 데 집중했습니다. 전처리 방식을 바꾸고 여러 알고리즘의 성능을 비교하면서 정확도를 높였지만, 새로운 환경에서 수집한 데이터를 입력하자 성능이 크게 떨어졌습니다. 원인을 분…