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Deep learning-based vision systems are widely used in manufacturing for defect inspection and process monitoring, but their performance can drop sharply under rare visual disturbances such as sudden illumination changes, occlusions, and pose variations that were not seen during training. Since collecting and labeling data that covers all such real-world conditions is costly and risks production downtime, this paper proposes a framework that combines digital-twin-based domain expansion with test-time adaptation. A Segment-Guided Network (SGN) is trained on image–mask pairs generated from a high-fidelity Unity-based simulation in which lighting factors are systematically controlled, and at test time the segmentation model is stably adapted using semantic self-supervisory signals produced by SGN, without additional labels. Experiments on a robot manipulator dataset and an in-house digital twin dataset under various domain shift conditions show that the proposed method improves Dice scores by up to 27.47 percentage points over a source-only baseline and by up to 25.05 percentage points over other test-time adaptation methods, demonstrating robust visual perception and reliability in manufacturing environments under rare compound disturbances while minimizing labeling cost and production downtime.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
디지털 트윈 기반 테스트 시점 적응을 통한 산업 AI 모델의 신뢰성 향상 = Enhancing the reliability of industrial AI models through digital twin-based test time adaptation 윤준석 p. 325-330
임베디드 기반 스마트온실 인공지능 환경 제어 신뢰성 및 범용성 연구 = A study on the reliability and versatility of embedded-based smart greenhouse artificial intelligent environmental control 정유석, 배효준, 이현병, 홍영신, 김태현, 이재수, 이창우, 정환석, 최인찬 p. 331-339
SAC 전이학습 기법을 적용한 SDV 에너지 효율 연구 = SDV energy efficiency study using SAC transfer learning techniques 이지환, 최정아, 강종구 p. 341-352
LiDAR 기반 로봇 시스템에서 정확한 SLAM을 위한 Panoptic 스캔 컨텍스트 기반 루프 Closure 탐지 알고리즘 = Panoptic scan context descriptor-based loop closure detection algorithm for accurate SLAM in LiDAR-based robot systems 한은희, Louise Tan, 이헌철 p. 353-360
로봇 매니퓰레이터를 위한 공유 Q-러닝 기반 반복적 제어기 설계 방법 = Shared Q-learning based iterative controller design for robot manipulators 조현서, 한승용 p. 361-369
딥러닝 기반 오염 영상 분류와 시맨틱 분할 모델을 활용한 자율주행 지속성 향상용 통합시스템 = Integrated system with deep learning-based contaminated image classifier and semantic segmentation model for enhancing autonomous driving persistence 김신희, 정승원, 신주석 p. 371-379
Energy-efficient intelligent routing for software-defined wireless sensor networks using adaptive reinforcement learning Sun Beibei, Daniel Godfrey Majengo p. 381-390
듀얼 코어 MCU를 이용한 능동 진동 제어기 개발 = Development of an active vibration controller using a dual-core MCU 정익주 p. 391-398
FPGA와 확장칼만필터를 이용한 실시간 온도 측정 방법 = Real-time temperature measurement method using FPGA and extended Kalman filter 최원석, 정보라, 이민수, 김해림 p. 399-407
ATmega MCU 타입을 위한 AVR-GCC 기반 임베디드 타스크 스케줄러 = A lightweight embedded task scheduler for ATmega-typed MCUs based-on AVR-GCC 이형봉, 권기현 p. 409-415

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