AI 기반 직물 특성과 촉감 예측에 대한 체계적 검토

인공지능(AI)은 직물 품질과 성능 평가에 필수적인 직물 특성과 촉감 예측을 개선함으로써 섬유 산업에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 그러나 AI가 예측한 결과를 실제 섬유 생산에 적용하고 번역하는 데는 여전히 불확실성이 남아 있어 광범위한 채택에 도전 과제가 되고 있습니다. 본 논문은 모델 메커니즘, 데이터셋 다양성, 예측 정확도에 초점을 맞추어 이러한 특성을 예측하기 위한 AI 기반 기술을 체계적으로 검토합니다. 처음에 확인된 899개의 논문 중 39개가 서지 분석과 내용 분석을 통해 심층 분석을 위해 선택되었습니다. 이 검토는 다양한 유형의 직물에 걸쳐 기계 학습, 딥 러닝, 하이브리드 모델을 포함한 다양한 AI 접근 방식을 분류하고 평가합니다. 상당한 진전을 이루었음에도 불구하고 모델 일반화 보장 및 복잡한 직물 행동 관리와 같은 과제가 남아 있습니다. 향후 연구는 보다 견고한 모델 개발, 지속 가능성 통합 및 특성 추출 기술 개선에 초점을 맞추어야 합니다. 이 검토는 문헌의 주요 격차를 강조하고 AI 기반 직물 특성 예측을 향상시키기 위한 실용적인 통찰을 제공합니다. 이는 향후 섬유 혁신을 안내하는 데 기여할 것입니다.