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Dyetec 물성 예측 AI 모델 검증

과제 개요​

섬유 소재 전문 기업 Dyetec과의 산학 협력 과제로, 섬유 원재료의 다양한 물성(物性)을 예측하는 AI 모델의 품질 검증 및 테스팅 을 담당합니다.

Dyetec 관련 이미지

연구 목표​

  • 물성 예측 AI 모델의 정확도·신뢰성 평가 기준 수립
  • 다양한 입력 조건(소재 조성, 공정 파라미터)에 따른 모델 강건성 테스팅
  • 데이터 편향 및 과적합 탐지를 위한 자동화 테스트 파이프라인 구축
  • 시뮬레이션 기반 물성 예측 결과 검증 방법론 개발

연구 내용​

AI 모델 테스팅 자동화​

  • 입력 데이터 변형(Mutation)을 통한 모델 민감도 분석
  • 경계값 분석 및 동치 분할 기반 테스트 케이스 설계
  • 모델 출력의 통계적 분포 검증

품질 평가 지표 개발​

  • 도메인 전문 지식과 연계한 물성 허용 오차 기준 정의
  • 예측 신뢰 구간 및 불확실성 정량화
  • A/B 테스팅을 통한 모델 버전 간 성능 비교

데이터 파이프라인 검증​

  • 학습 데이터 품질 검사 자동화
  • 데이터 드리프트(Distribution Shift) 탐지
  • 레이블 일관성 검증

기대 효과​

  • 섬유 산업의 AI 도입 신뢰성 향상
  • 시험 측정 비용 절감 및 개발 주기 단축
  • AI 모델 테스팅 방법론의 타 도메인 확장 적용

협력 기관​

Dyetec — 경북 경산 소재 섬유 기능성 소재 전문 연구기관

과제 문의: 이우진 교수 (woojin@knu.ac.kr)