배치 계량은 제품 제조, 연구, 개발 및 취급 과정에서 흔히 사용되는 방식입니다. 개별 부품을 일일이 세는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적인 과정이지만, 배치 계량을 통해 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 배치 계량의 주요 단점은 허용 오차와 노이즈 누적으로 인해 추정 수량에 오차가 발생할 가능성이 있다는 점입니다.
본 발표에서 소개하는 방법론은 몬테카를로 시뮬레이션과 선형 판별 분석이라는 지도 학습 모델링 기법을 활용하여 위험을 정량화함으로써 이러한 위험을 직접적으로 해결하고 완화하는 것을 목표로 합니다. 최종 모델은 가중치를 기반으로 각 배치와 관련된 특정 위험도를 사용자에게 알려주고 오분류 가능성을 줄이는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 본 발표에서는 방법론 적용 지침과 적용 과정에서 발생할 수 있는 특정 문제에 대한 해결 방안을 사례 연구를 통해 제시하고, 방법론의 이점을 명확히 보여줍니다.
