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개요PdM 4.0(Predictive Maintenance 4.0)은 IIoT(Industrial Internet of Things)와 AI 기술을 기반으로 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장을 사전에 예측하여 계획적으로 정비하는 차세대 유지보수 전략입니다. 기존의 정기 점검(TBM)이나 사후 수리(RBM) 방식에서 벗어나, 데이터 기반의 정비 자동화 및 운영 최적화를 실현하는 핵심 기술입니다.1. 개념 및 정의PdM 4.0은 IoT 센서, 엣지 디바이스, 클라우드 분석 플랫폼, 머신러닝 알고리즘 등을 활용하여 설비 고장을 사전에 감지하고, 최적의 시점에 정비를 수행할 수 있도록 하는 디지털 트윈 기반 예지 정비 체계입니다.목표: 계획되지 않은 다운타임 최소화 및 유지보수 비용 절감핵심 요소: ..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..

개요스몰 데이터 AI(Small Data AI)는 대규모 학습 데이터가 없는 환경에서도 효율적인 학습과 예측이 가능한 인공지능 기술 및 접근 방식을 의미합니다. 이는 수천만~수억 개의 샘플을 요구하는 기존 딥러닝과 달리, 적은 양의 데이터로도 학습 가능하도록 설계된 경량화된 알고리즘, 전이 학습, 데이터 증강, 메타 러닝 등이 핵심입니다. 산업 현장, 의료, 제조, 특수 환경 등 데이터 확보가 어려운 분야에서 실용성을 인정받고 있으며, LLM 이후의 ‘효율 중심 AI’ 트렌드를 대변하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 스몰 데이터소수의 레이블된 샘플, 수십~수천 개 수준의 제한된 학습 데이터스몰 데이터 AI스몰 데이터를 기반으로도 일반화 능력이 높은 인공지능을 구현하는 기술 및 전략"작은 데이터..