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품질보증에서 군수품의 성적서 관리는 주요한 업무이다. 하지만, 항공기와 같은 복잡한 무기체계의 경우 단순한 볼트, 너트부터 전자식 레이더, 열상 카메라 등 약 20만 개의 도면으로 구성되어 확인해야 할 품질데이터가 방대하다고 볼 수 있다. 이에 딥러닝 기법을 활용하여 치수 성적서의 합/불 판정을 자동으로 수행하고자 연구를 진행했다. 숫자나 글자를 인식하는 OCR 기능을 딥러닝을 구현하는 연구는 활발히 진행되어 많은 모델이 존재하지만, 그 데이터의 합격과 불합격을 논리적으로 판단하는 딥러닝 모델은 연구가 진행되지 않았다. 이에 점근적인 접근을 통해 1개, 3개, 6개의 변수를 가진 성적서를 판단하는 딥러닝 모델을 구현하였으며, 그 결과를 분석하여 N개의 치수에 적용할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 시험 결과로 99% 이상의 정확도를 획득하였으며, 동일한 판단 기준을 가진 구성품에 계속 적용할 수 있음을 확인했다. 해당 딥러닝 모델을 발전시킬 경우 모든 치수성적서에 대해 합/불 판단을 자동으로 수행할 수 있으며, 품질데이터의 관리에 획기적으로 기여할 것으로 판단된다.