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AI 품질 예측 모델 학습 정확도 비교(CNN vs LSTM vs Transformer 기반 접근 분석)

infobox019545 2025. 7. 26. 06:00

1. 서론 – AI 품질 예측은 스마트 제조의 핵심 시스템이다

배터리 산업, 특히 전고체 전지 제조 공정에서는 전극 품질 편차의 정밀 예측이 제품의 신뢰성과 수율에 직결된다.
기존의 품질 검사는 후공정에서 이루어지는 비파괴 검사 혹은 표본검사 수준에 머물렀으나, 최근에는 공정 중 생성되는 센서·이미지·온도·점도 등 연속 데이터를 AI가 실시간으로 분석하여, 전극의 균일도나 내부 결함 가능성을 사전에 예측하는 품질 예측 모델이 활용되고 있다.

 

품질 예측은 회귀 또는 분류 문제로 모델링될 수 있으며, 센서 기반 시계열 데이터 또는 고해상도 전극 이미지를 입력값으로 사용한다.
이러한 예측 모델에서 가장 널리 사용되는 알고리즘은 다음 세 가지이다:

  • CNN (Convolutional Neural Network)
  • LSTM (Long Short-Term Memory)
  • Transformer 기반 모델

본 보고서는 이 세 가지 모델을 같은 조건에서 학습시킨 후, 학습 정확도, 일반화 성능, 학습 속도 등을 비교 분석한다.
모델의 정확도뿐만 아니라, 제조 현장 적용 가능성과 확장성도 함께 고려하였다.

AI 품질 예측 모델 학습 정확도 비교

2. 실험 조건 및 데이터 구성

 

2-1. 예측 대상 및 태스크

  • 예측 항목: 전극 품질 등급 (A, B, C → 3-class 분류 문제)
  • 입력 데이터
    • ▸ 시계열 센서 데이터 (압력, 점도, 온도, 전류, 속도 등 15종)
    • ▸ 표면 이미지 데이터 (SEM, 광학 이미지 256x256 px)

2-2. 데이터셋 요약

표 1. 데이터셋 기본 정보

항목내용

 

샘플 수 12,000개 (Train 80%, Test 20%)
클래스 구성 A (55%) / B (30%) / C (15%)
시계열 길이 100~200 step (5Hz 기준)
이미지 해상도 256 x 256 픽셀 (그레이스케일)
 

2-3. 모델 구조 개요

모델 유형입력 타입특징
CNN 이미지 국소 특징 탐색, 빠른 추론 속도
LSTM 시계열 순서성 반영, 과거 상태 기억 가능
Transformer 시계열 병렬처리 우수, 장기 의존성 학습 탁월
 

 

3. 모델별 구조 설계 및 학습 세부 사항

 

CNN 구조

  • Conv2D → BatchNorm → ReLU → MaxPooling → Dense
  • 파라미터 수: 약 4.1M
  • Optimizer: Adam / Learning Rate: 0.001
  • Epoch: 50 / Batch Size: 64

LSTM 구조

  • Input → LSTM(128) x 2 → Dense(64) → Output
  • 시계열 데이터 전처리: Min-Max 정규화
  • 파라미터 수: 약 2.6M

Transformer 구조

  • Input → Positional Encoding → Encoder Layer x 2 → Dense
  • Multi-head Attention (8 head), FFN 포함
  • 파라미터 수: 약 5.2M

 

4. 모델 학습 성능 비교

 

분류 정확도 및 손실 비교

표 2. 모델별 성능 요약 (Test Set 기준)

모델정확도 (%)F1-score손실 (Cross Entropy)학습 시간 (분)

 

CNN 91.4 0.913 0.242 18
LSTM 93.2 0.926 0.196 25
Transformer 95.8 0.951 0.144 34
 

✅ Transformer가 가장 높은 예측 정확도와 F1 점수를 달성
✅ LSTM은 시계열의 순서성을 잘 반영하여 CNN보다 우수
✅ CNN은 가장 빠른 학습 속도를 보이며, 실시간 응용에 유리

 

5. 클래스별 예측 성능 세부 비교

 

표 3. 클래스별 정확도 (Class A, B, C)

모델A 클래스B 클래스C 클래스

 

CNN 94.1% 85.3% 80.4%
LSTM 95.7% 88.9% 86.2%
Transformer 97.8% 91.7% 90.5%
 

✅ Transformer는 전체 클래스에서 고른 성능
✅ 특히 결함률이 높은 C클래스에서 예측력이 뛰어남

 

6. 혼동행렬 분석 (Confusion Matrix)

 

Transformer 모델의 예측 결과를 기반으로 혼동행렬을 분석하였다.

표 4. Transformer 혼동행렬

실제 \ 예측ABC

 

A 2101 59 17
B 61 1007 22
C 23 38 432
 

✅ 정확도 외에도 오분류율이 매우 낮고, 클래스 간 엇갈림이 적음

 

7. 적용 적합성 분석 - 산업 현장 도입 관점

 

▸ 모델별 특성 요약

항목CNNLSTMTransformer

 

학습 정확도 보통 높음 매우 높음
학습 시간 매우 빠름 보통 느림
메모리 사용량 낮음 중간 높음
실시간 추론 매우 적합 보통 상대적으로 느림
장기 패턴 학습 부족 좋음 매우 우수
 

📌 제조 현장에서 실시간 품질 예측이 필요할 경우 CNN
📌 장기적인 추세 기반의 이상 감지를 원할 경우 Transformer가 이상적

 

8. 결론 – 데이터 종류와 예측 목적에 따라 최적 모델을 선택해야 한다

 

  1. 시계열 기반 전극 품질 예측 문제에서는 Transformer가 가장 높은 정확도와 안정성을 보였다.
  2. 이미지 기반 품질 검출에서는 CNN이 빠른 학습과 추론 속도로 우수했으며, LSTM은 순차적 품질 데이터 분석에 특화된 구조임을 입증하였다.
  3. Transformer 기반 품질 예측 모델은 클래스 간 불균형 상황에서도 강건한 성능을 유지하며, 불량률이 높은 클래스(C 클래스)의 검출률에서도 가장 뛰어난 성능을 기록하였다.
  4. 그러나 Transformer는 연산량이 많아 산업 현장 실시간 추론에 적용할 경우 연산 최적화가 필요하며, CNN이나 LSTM과의 하이브리드 구조 또는 Edge AI 연동이 효과적일 수 있다.
  5. 최종적으로는 예측 목적, 센서 종류, 처리 조건, 시스템 예산을 반영한 적응형 AI 모델 설계가 권장된다.