가상현실 용접 훈련을 위한 합성 데이터 객체검출과 확산 기반 용접 비드 추정

Synthetic-Augmented Human Detection and Diffusion-Based Welding Bead Estimation for VR Training

연구 내용

합성·실가상 혼합 데이터로 객체검출 성능을 개선하고 확산 기반 생성모델로 용접 비드를 추정하는 VR 훈련 시뮬레이터를 구현하는 연구

객체 검출은 고품질 학습 데이터에 크게 의존하므로, 합성 데이터의 실효성을 정량적으로 검증하는 접근이 필요합니다. 연구실은 실가상 증강과 합성 데이터 증강을 적용하여 YOLO 기반 human detection 성능을 비교하는 실험을 수행하고, 정밀도와 재현 특성을 함께 고려해 학습 전략을 도출합니다. 또한 용접 훈련에서는 실제 공정 데이터를 가상환경에서 재현하고 피드백을 제공하는 체계가 중요합니다. 조건부 확산 기반 생성모델을 활용하여 용접 비드를 추정하는 모델링을 수행하고, 이를 확장현실 기반 용접 시뮬레이터 구축에 연계합니다. 결과적으로 훈련용 시각 데이터 생성과 품질 추정 모델을 함께 확보하는 차별성이 있습니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 합성 데이터가 객체 검출 학습에 미치는 영향을 확인하기 위해 실가상 증강 데이터셋 구성을 수행하고 YOLO로 Penn-Fudan 기반 학습 실험을 진행했습니다. 이후 데이터 증강이 성능 지표 전반에 미치는 영향을 해석하여 학습 파이프라인을 정리했습니다. 이어 용접 훈련 분야로 확장하여 VR 환경에서 활용 가능한 시뮬레이터 구성을 목표로 용접 비드 추정 문제를 모델링했습니다. 최근에는 조건부 확산 기반 생성모델을 적용해 용접 비드 생성과 추정을 연결하고, XR 훈련 시스템과의 결합을 통해 현장 교육에 적용 가능한 흐름을 구축하는 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

VR 용접 훈련 시뮬레이터
용접 비드 추정
훈련 데이터 생성
용접 품질 예측
가상 작업자 교육
원격 코칭 지원
훈련 성과 평가
기술 표준화 교육 모듈
안전 교육 시나리오
현장 실습 보조