설명 가능한 AI 기반 스마트 제조 품질 모니터링
제조 분야에서 인공지능(AI)은 자동 검사, 예측 유지보수, 상태 모니터링 등에 활발히 활용되고 있습니다. 그러나 많은 AI 모델의 불투명한 '블랙박스' 특성은 산업 현장의 신뢰, 수용, 규제 준수에 큰 걸림돌이 됩니다. 본 연구는 AI 모델의 성능 최적화나 비교보다는, 제조 분야에 배포된 AI 시스템의 내부 추론 과정을 체계적으로 해석하고 설명하기 위해 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 탐구합니다. 이를 위해 설명 가능성 중심의 통합 프레임워크를 제안하고, 이종 데이터 양식과 학습 패러다임을 포함하는…