저자 : 김호형
김호형
이정훈
박재영
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저자 : 황태진
김호형
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- 세부분야산업용 인공지능, GUI 소프트웨어 제작, 지능형 공정기술, 나노소재 화학적 합성법
저자 소개
산업용 인공지능 적용기술 연구중.
인공지능 및 공정제어를 위한 GUI 소프트웨어 제작.
지능형 공정기술 개발.
나노소재 화학적 합성법 연구
학력 / 경력 정보
- 1998-1991서울대학교 공과대학 무기재료공학 석사
- 1991-1993포항공대 재료공학 석사
- 2003-2007독일 Uni. Saarlandes 재료공학 박사
활동내역
저자 : 이정훈
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저자 : 박재영
김호형
이정훈
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- 전문분야뿌리기술, 습식표면처리, 나노구조, 반도체
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상세 보기
- KITECH 생산기술 전문지 > 지능화뿌리기술
- Volume 2(4); 2025
- Article
지능화뿌리기술 2025;2(4):89-94. Published online: Oct, 1, 2025
제조업 AItomation - [2] 비전인식기술과 전통생산공정의 결합
- 김호형* , 이정훈** , 박재영*** , 황태진****, †
김호형
이정훈
박재영
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김호형
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이정훈
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박재영
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* 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 신산업부품화연구부문 / 선임연구원 / khh0524@kitech.re.kr
** 한국생산기술연구원 제조AI연구센터 / 기술원 / kokonut@kitech.re.kr
*** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 지역산업혁신부문(성장동력) / 수석연구원 / redolpin@kitech.re.kr
**** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 신산업부품화연구부문 / 수석연구원 / greathtj@kitech.re.kr / 교신저자
초록
본 연구는 인공지능 비전 인식 기술을 활용하여 제조 공정의 효율성과 신뢰성을 향상시키는 방안을 제시하고, 이를 장갑 생산 공정의 핵심 단계인 염수 담금 공정에 성공적으로 적용했다. 자동 사진 촬영 장치를 통한 데이터 수집과 YOLOv8 기반의 이미지 분류 모델을 통해 몰드의 상태를 정확하게 판단하고 공압 설비를 자동으로 제어함으로써, 기존 육안 검사의 한계를 극복하고 생산성 및 품질 안정화를 달성했다. 특히, 이것은 현장 작업자가 AI 전문 지식 없이도 자동촬영학습 시스템에 의하여 수집한 데이터와 이를 이용한 학습으로 얻어진 모델을 이용한 결과로, 본 시스템은 제조 현장의 AI 기술 도입 장벽을 낮추고, AI 전문가 의존성으로 인해 지능형 자동화 확산이 더디게 진행되는 문제를 해결하는 데 기여할 수 있음을 확인했다.
키워드 인공지능, 비전인식, YOLO, 장갑제조
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