불확실성을 반영하는 인공지능 모델 기반 공구 마모 정도를 예측하는 전자 장치에 있어서,공구 마모 센서 모듈 및프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 공구 마모 센서 모듈을 통하여, 특정 공구의 공구 마모 데이터를 수집하고,상기 공구 마모 데이터에 Kalman 필터를 적용하여, 노이즈 제거 공구 마모 데이터를 생성하고,상기 노이즈 제거 공구 마모 데이터를 공구 마모 예측 모델에 입력하여, 특정 시간 이후의 상기 특정 공구의 마모 정도를 출력하도록 설정된,전자 장치.

제 1항에 있어서,상기 공구 마모 예측 모델은,복수개의 시간 각각에 대응되는 복수개의 공구의 마모 정도를 학습 데이터로 사용하는,전자 장치.

제 1항에 있어서,상기 공구 마모 예측 모델은,Density output 구조 및 Bayesian neural network 구조를 포함하는,전자 장치.

제 1항에 있어서,상기 공구 마모 예측 모델은,상기 Density output 구조를 통하여, Aleatoric uncertainty를 반영하고,상기 Bayesian neural network 구조를 통하여, Epistemic uncertainty를 반영하여,상기 노이즈 제거 공구 마모 데이터를 기반으로, 특정 시간 이후의 상기 특정 공구의 마모 정도를 출력하는,전자 장치.

불확실성을 반영하는 인공지능 모델 기반 공구 마모 정도를 예측하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서,상기 전자 장치의 공구 마모 센서 모듈을 통하여, 특정 공구의 공구 마모 데이터를 수집하는 단계,상기 공구 마모 데이터에 Kalman 필터를 적용하여, 노이즈 제거 공구 마모 데이터를 생성하는 단계 및,상기 노이즈 제거 공구 마모 데이터를 공구 마모 예측 모델에 입력하여, 특정 시간 이후의 상기 특정 공구의 마모 정도를 출력하는 단계;를포함하는,전자 장치의 동작 방법.