AI 와 로봇 연구소

2025년 현재, 제조·품질·보안 현장에서 ‘AI 검사기’는 전통 검사 방식을 대체하기보다 보완하며 정확도·속도·비용을 모두 개선하고 있습니다. 이 글에서는 실제 운영 관점에서 두 방식을 핵심 지표로 정밀 비교하고 선택·도입 로드맵까지 제안합니다. 📋 목차 ✓ 개념·지표 로 이해하는 AI 검사기 vs 전통 검사 ✓ 정확도·정밀도 와 오류 유형 비교 ✓ 속도·비용·확장성 TCO 관점 계산법 ✓ 신뢰성·거버넌스 와 허위결과 방지 전략 ✓ 도입 타이밍 ·하이브리드 운영 로드맵 ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. 우리 현장에서 AI 검사기가 전통 검사보다 ‘더 나은’ 지표는 무엇인가요? A. 반복 작업에서의 재현율(Recall), 처리량(Throughput), 단위 검사 비용은 AI가 우세한 경우가 많습니다. 다만 초기 데이터셋 품질·편향, 허위양성/음성 관리 프로세스가 준비되어야 실효가 납니다. 한눈에 속지 마세요. ‘정확도 99%’보다 중요한 건 재현율·정밀도 균형, 운영비와 오류 비용, 그리고 거버넌스입니다. 아래 비교표와 체크리스트로 우리 팀의 현실에 맞는 선택을 설계해 봅니다. 🤖📊 1. 개념·지표로 이해하는 두 방식의 본질 전통 검사는 규칙·기준치·인간 판독에 기반하고, AI 검사기는 데이터 기반 모델(딥러닝/통계)로 패턴을 학습합니다. 두 방식은 배타적 대체가 아닌 상호보완 관계입니다. 비교 기준은 정확도·정밀도·재현율·F1, 처리시간, 단위비용, 설정/유지 난이도, 설명가능성 등입니다. 1-1. 프로세스 차이와 데이터 흐름 전통: 표준작업서→측정→판정. AI: 데이터 수집→전처리→학습/검증→추론→재학습. A...