프로젝트 소개
본 과제는 소비재 상품 산업, 공급망 관리 및 스마트 공장에서 물건을 자동으로 인식하고 분석하는 인공지능(AI) 기술을 개발하는 연구임. 특히, '확산 기반 최적화 알고리즘'과 '확산 기반 생성 모델'을 활용하여 객체 인식 능력을 혁신하는 것을 목표로 함.
연구 목표는 확산 기반 생성 모델을 통해 기존 데이터 수집의 한계를 극복하고, 확산 기반 최적화 알고리즘을 통해 이미지 학습 능력을 높일 수 있는 제조·유통 AI 비전 솔루션 개발임. 핵심 연구 내용은 기존 스마트 비전의 한계점을 극복하는 신규 모델 개발 및 기존 이미지 생성의 불안정성(Mode Collapse)을 보완하는 Diffusion-Based Generative Model 개발을 통해 생성 AI의 안정성과 신뢰성을 높이는 것임. 또한, 이론적으로 안정성과 전역 수렴성이 증명된 Diffusion-Based Optimization Algorithm을 개발하여 이미지를 학습하고, 이를 통해 개선된 분류 판독 모델을 개발하는 것임. 기대 효과는 Diffusion-Based Generative Model과 Diffusion-Based Optimization Algorithm 개발을 통해 제조 분야에서 미지의 불량 제품 판독 능력 향상 및 불량 이미지 생성과 불량 판정 AI모델 원천 기술 확보임. 본 기술의 국산화와 원천기술 확보를 통해 2030년 국내외 매출 100억 원 달성, 총 7명의 고용 창출, 그리고 기존 룰 기반 비전 검사 장비에 대한 무역수지 개선 효과가 기대됨.