기술 인사이트

[제조 AI 도입 전 검증 ②] 제조 AI PoC, 무엇을 어떻게 검증할까요?

제조 AI 사전 검증이 실제로 어떻게 진행되는지 단계별로 안내합니다. 각 단계에서 무엇을 확인하는지, 고객이 준비할 것은 무엇인지, 결과 리포트에는 어떤 내용이 담기는지 정리했습니다.

[제조 AI 사전 검증 ①] 우리 공정에도 AI가 될까? — 도입 전에 확인할 5가지와, 확인이 먼저인 이유

우리 공정 데이터로 AI 적용이 가능할까요? 본 구축 전에 소량의 데이터로 가능성과 한계를 확인하는 제조 AI 사전 검증 프로그램을 소개합니다.

[RISA ②] 일반 CCTV와 AI 지능형 CCTV는 무엇이 다를까요? 기록에서 실시간 위험 감지로

일반 CCTV와 AI 지능형 CCTV의 가장 큰 차이는 영상을 기록하는 데서 그치 지 않고, 위험 상황을 실시간으로 분석해 담당자에게 알려준다는 점입니다. 공장 안전관리에서 두 방식의 역할과 차이를 알아봅니다.

[RISA ①] 중대재해처벌법 대응, CCTV 기록은 어디까지 활용될 수 있을까요?

중대재해처벌법 대응에서 CCTV 영상은 사고 경위 확인, 위험요인 분석, 대응 이력 관리와 수사·재판의 보완 자료로 활용될 수 있습니다. 다만 CCTV 기록만으로 안전보건 확보의무 이행이 증명되지는 않으며, 개인정보 보호 절차도 함께 준수해야 합니다.

AI 바우처 지원사업이란? 경쟁률과 선정률을 높이는 5가지 전략

바우처 지원사업의 예산·지원금·경쟁률부터, 장관상 수상 공급기업 RTM이 정리한 선정 전략 5가지까지 한 번에 확인하세요.

반도체 계측이란? 공정 제어(Feedback·Feedforward)까지 한 번에 이해하기

반도체 계측의 개념과 L2L·W2W 계측의 차이, Feedback·Feedforward 공정 제어의 원리를 운전 비유로 쉽게 설명합니다.

시계열 데이터란? 이미지 데이터와의 차이와 제조 공정 활용법

시계열 데이터의 정의와 분류(단변량·다변량, 메트릭·이벤트), 이미지 데이터와의 차이, 제조 공정에서의 활용 방법까지 정리했습니다.

제조 AI 도입, 데이터가 얼마나 필요할까? 실제 사례 3가지로 보는 기준

"케이스마다 다르다"는 답 대신, 반도체 현장의 실제 사례 3가지로 AI 도입에 필요한 데이터의 양과 질의 기준을 정리했습니다.

딥러닝 머신비전이란? 룰 기반 검사와의 차이와 도입 판단 기준

머신비전의 개념부터 룰 기반 검사의 한계, 딥러닝 머신비전과의 차이, 도입이 필요한 3가지 신호까지 제조 현장 관점에서 설명합니다.