기술 인사이트

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.

제조 설비에서 수집된 데이터가 AI 분석 플랫폼으로 모여 생산 지표 차트로 변환되는 제조 데이터 분석 과정 일러스트

제조 데이터 분석이란? AI·빅데이터의 관계와 4가지 분석 방법

제조 데이터 분석의 개념부터 AI와 빅데이터의 관계, 서술·진단·예측·처방적 분석의 차이와 제조 현장 적용 예시까지 설명합니다.

"데이터가 부족합니다"의 진짜 의미: 제조 AI 도입은 문제 정의부터

1억 건의 데이터로도 "부족하다"는 답을 듣는 이유. 제조 AI 도입 전 반드시 확인해야 할 데이터 부족의 3가지 유형과 문제 정의 방법을 설명합니다.