이지혁 학생은 ‘인과적 불변 표현 학습 기반 제조 공정 이상탐지 강건성 향상 연구’를 주제로

약 1년간 연구를 수행하며, 제조 공정의 환경 및 조건 변화에 대응할 수 있는

이상탐지 기술의 강건성 향상을 연구할 예정이다.

이번 연구에서는 인과적 불변 표현 학습을 활용해 제조 공정 데이터의 특성을 분석하고,

환경 변화에 영향을 덜 받는 표현을 학습해 이상탐지 모델의 안정성을 높이는 방안을 연구한다.

연구 수행을 위해 총 1,200만 원의 정부지원 연구비가 지원되며,

제조 공정 데이터 분석과 인공지능 기반 이상탐지 모델 연구 및 성능 검증 등을 진행할 계획이다.

이번 연구를 통해 환경 변화에 따른 이상탐지 성능을 분석하고,

인과적 불변 표현 학습을 활용한 이상탐지 모델의 강건성 향상 가능성을 검토할 예정이다.