CNC 가공 데이터 기반 AI 자동 검사 모델 개발

본 내용은 " AI 인공지능 데이터 분석) CNC 가공 데이터 학습을 통한 자동 검사 모델 만들기 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.09.23

문서 내 토픽

• 1. CNC 가공 공정 및 문제점

  CNC 시스템을 사용하여 회전하는 작업물을 절삭하는 공정으로 정밀하고 복잡한 형상의 부품을 가공할 수 있습니다. 주요 문제점은 절삭 공구 마모로 인한 가공 정밀도 저하, 설비 셋팅 조건의 영향, 그리고 문제 파악이 늦어져 이미 생산된 제품의 손실이 발생한다는 점입니다. 기존에는 가공 완료 후 외관검사를 통해서만 문제를 파악할 수 있었습니다.

• 2. 머신러닝 모델 학습 및 성능

  XGBoost, LightGBM, CatBoost, RandomForest 등 4가지 머신러닝 모델을 학습했으며, CatBoost와 LightGBM이 100% 정확도를 달성했습니다. 수동 기록 데이터 2개를 제거한 후에도 CatBoost는 100% 정확도를 유지하여 설비 자동 저장 데이터만으로 학습 가능함을 확인했습니다. 트리 기반 알고리즘이 DNN, CNN 등 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보였습니다.

• 3. 딥러닝 모델 성능 분석

  DNN 모델은 99.69% 정확도(Precision: 99.75%, Recall: 99.81%, F1 Score: 99.78%, AUC: 99.99%)를 달성했고, CNN 모델은 99.74% 정확도(Precision: 99.87%, Recall: 99.76%, F1 Score: 99.82%, AUC: 99.99%)를 기록했습니다. 두 모델 모두 초반 과적합이 발생했으나 학습이 잘 진행되었습니다. 로지스틱 회귀는 82.7% 정확도로 성능이 좋지 못했습니다.

• 4. 데이터 분석 및 주요 특성

  32,048개의 데이터(양품: 22,645개, 불량: 9,403개)를 분석했으며, 56가지 특성을 사용했습니다. 주요 특성은 공정 완료 여부(machining_finalized), 클램핑 압력(clamp_pressure), 공구 이동 속도(feedrate)입니다. 클래스별 평균값 차이가 큰 특성이 클래스 결정에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. CNC 가공 공정 및 문제점

  CNC 가공은 현대 제조업의 핵심 기술이지만 여러 도전과제를 안고 있습니다. 공정 중 발생하는 진동, 열 변형, 공구 마모 등은 가공 정밀도를 저하시키는 주요 요인입니다. 특히 복잡한 형상의 부품 가공 시 최적의 절삭 조건 설정이 어렵고, 이는 생산성 저하와 불량률 증가로 이어집니다. 인공지능 기술을 활용한 실시간 모니터링과 예측 유지보수 시스템 도입이 이러한 문제 해결의 핵심이 될 것으로 예상됩니다. 센서 데이터 분석을 통해 공정 이상을 조기에 감지하고 최적 조건을 자동으로 조정하는 스마트 CNC 시스템의 발전이 필요합니다.

• 2. 머신러닝 모델 학습 및 성능

  머신러닝 모델의 성공적인 학습은 고품질의 데이터와 적절한 하이퍼파라미터 튜닝에 크게 의존합니다. 과적합과 과소적합 문제를 균형있게 관리하는 것이 중요하며, 이를 위해 교차 검증과 정규화 기법의 적절한 활용이 필수적입니다. 모델 성능 평가 시 정확도뿐만 아니라 정밀도, 재현율, F1 스코어 등 다양한 지표를 종합적으로 고려해야 합니다. 특히 불균형 데이터셋의 경우 적절한 샘플링 기법 적용이 필요합니다. 실무에서는 모델의 해석 가능성도 중요하므로, 블랙박스 모델보다는 설명 가능한 머신러닝 기법의 활용이 점차 강조되고 있습니다.

• 3. 딥러닝 모델 성능 분석

  딥러닝 모델의 성능 분석은 단순한 정확도 측정을 넘어 다층적인 평가가 필요합니다. 혼동 행렬, ROC 곡선, AUC 값 등을 통해 모델의 강점과 약점을 파악해야 하며, 특히 의료, 금융 등 고위험 분야에서는 모델의 신뢰성과 견고성 검증이 매우 중요합니다. 적대적 예제에 대한 저항성, 분포 변화에 대한 적응성 등도 평가 대상이 됩니다. 또한 계산 효율성과 메모리 사용량도 실제 배포 환경에서는 중요한 성능 지표입니다. 모델 경량화 기법과 양자화 등을 통해 성능 손실을 최소화하면서 효율성을 높이는 연구가 활발히 진행 중입니다.

• 4. 데이터 분석 및 주요 특성

  효과적인 데이터 분석은 데이터의 주요 특성을 정확히 파악하는 것에서 시작됩니다. 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 정규화 등 전처리 과정이 분석 결과의 품질을 크게 좌우합니다. 탐색적 데이터 분석을 통해 변수 간 상관관계, 분포 특성, 시계열 패턴 등을 파악하는 것이 중요합니다. 특성 공학을 통해 모델 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 변수를 생성하고, 불필요한 특성을 제거하는 차원 축소 기법도 필수적입니다. 데이터 시각화는 복잡한 패턴을 직관적으로 이해하는 데 도움이 되며, 통계적 검정을 통해 발견한 패턴의 유의성을 검증하는 과정도 중요합니다.