AI 알고리즘 설계·개발

쌓여 있던 현장 데이터에서 학습에 쓸 특성을 정의하고 전처리 코드를 먼저 만들었습니다. 그 위에 반복 패턴을 분류·판단하는 알고리즘 초기 모델을 설계하고 정확도를 검증했습니다.

적용 분야 — 센서·계측값처럼 현장에서 누적되는 데이터를 기준으로 불량·유형·이상 여부를 자동 판별하고 싶은 제조·건설 현장의 AI 도입 초기 단계에 적용할 수 있는 방식입니다.

• 01학습용 데이터 특성 정의 및 전처리
• 02분류·판단 로직의 알고리즘 모델링
• 03결과 정확도 검증 및 파라미터 튜닝

사람이 하나씩 보고 판단하던 현장 데이터 분류를 프로그램으로 처리할 방법이 필요했습니다.

초기 모델이 검증 단계를 통과했고, 이후 운영 시스템 개발의 출발점으로 쓰였습니다.

• 01알고리즘 모델 및 학습 코드
• 02정확도 검증 리포트
• 03후속 시스템 적용을 위한 인터페이스 명세