📍교육에서 배우는 핵심 흐름 

1. AI모델 학습 기본 이해

AI가 이미지를 인식하고 분류하는 원리 / 데이터 품질이 성능에 미치는 영향

2. 데이터 수집 & 라벨링

실제 현장에서 불량, 정상품 이미지 촬영 / 품질 기준에 맞춰 라벨링 작업

3. 모델 학습 실습

AI학습 툴에 데이터 업로드 / 학습 진행 및 정확도 확인

4. 검수 성능 개선

오분류 사례 분석 / 추가데이터로 재학습 진행 / 최적 성능 달성 후 모델 저장

💻 현업적용 포인트 

• 맞춤화 : 내 제품, 현장에 최적화된 AI모델 완성

• 정확성 : 검수 성능 향상으로 불량률 감소

• 효율성 : 검수 시간 단축 

의류 제조 품질관리 담당자 / AI 봉제검수 시스템 운영자 / 품질 기준을 현장에 맞게 적용하려는 관리자

과정 개요 및 목표 설정

· 오늘 배울 내용: “AI가 봉제 불량을 어떻게 배우고 판정하는지”

· 교육 목표: 모델 학습 원리 이해 + 불량 판정 실습

AI모델 학습 개념 이해 

· AI 학습을 “사람이 불량·정상품을 구분하는 훈련”에 비유

· 데이터(이미지) → 라벨(정상/불량) → 학습 → 판정 과정

· 너무 어려운 수학·코딩 설명은 생략

ChatGPT로 AI원리 설명 받기

· "AI가 불량을 어떻게 찾는지 쉽게 설명해줘" 프롬프트 실습

· AI 설명 내용을 그림과 표로 이해 

AI봉제 검수 시스템 소개

· 카메라로 이미지 수집 → AI 분석 → 판정 출력 흐름

· 불량 예시(실밥 튀어나옴, 재봉선 비뚤어짐, 구김 등) 시각자료

실습① – AI 불량 판정 체험

· 제공된 이미지 파일을 AI 검수 시연 프로그램에 입력

· 정상/불량 판정 결과 확인

· ChatGPT로 “이 불량 원인 설명” 요청

참여 실습② – 간이모델 학습 체험

· 5장 정상 이미지, 5장 불량 이미지 업로드

· 프로그램이 ‘간이 학습’ 후 판정 정확도 확인

· 판정이 틀린 경우 ChatGPT로 이유 분석 요청

AI 판정 결과 해석 방법 및 현장 적용 

· 결과표에서 정상·불량 비율 보기

· 불량 유형별 발생 빈도 파악

· ChatGPT로 개선 아이디어 받기

· 소규모 공정에도 적용가능한 AI검수 방식 / 불량률이 높은 공정 데이터만 선별 학습시키는 법 / 데이터 품질 관리 중요성 

· AI 검수 정확도 상승
· 품질검수 표준 확립
· 불량품 출고 최소화