심화프로젝트 마무리 발표 피드백

 1. 팀 작업 방식 및 모델링 수행에 대한 긍정 평가

• 팀원들이 역할을 잘 나눠서 진행한 점을 높게 평가함.
•  (로지스틱/가설 검정–A, 머신러닝 모델–B·C, 임포턴스 분석–C)
• 모델링을 여러 개 돌린 만큼 “공 들인 게 보인다”는 칭찬.

 2. 발표가 너무 길고 ‘핵심이 흐려진다’는 지적

• 결과가 너무 많다, 정보량이 과다하다.
• 공장장이나 실무자가 들으면 “그래서 뭘 해야 하는데?” 라는 질문이 나온다.
• 현재 발표는 **“6개의 결함(Y 변수)을 모두 동일 비중으로 다룬 탐색적 분석 수준”**으로 보인다는 의견.

 3. 우선순위가 없다는 문제

• 6개 결함(Pastry, Z/K Scratch, Stains, Dirtiness, Bumps)에 대해
•  모두 모델링했지만 무엇을 먼저 해결해야 하는지 기준이 없다.
• 실제 제조 현장은 무한한 시간과 리소스가 없기 때문에
•  가장 위험하고 비용 손실이 큰 결함을 우선순위로 분석해야 함.

 4. 우선순위를 정하는 기준 제안

1. 후공정으로 복구 가능한가?
2. 비용/품질 손실이 큰가?
3. 제어 난이도가 높은가?

→ 이 3가지를 기준으로 6개 결함의 “우선순위 테이블”을 만들면
 발표 방향이 훨씬 명확해진다는 조언

• Pastry는 다른 결함들과 상관관계가 많아
•  이 결함을 해결하면 여러 문제가 같이 개선될 가능성이 있음.
• 실제 제조 관점에서도 구조적 결함은 복구가 어렵기 때문에
•  우선순위 1순위가 될 가능성이 높다고 보았음.

 6. 데이터 적합성 관련 아쉬운 부분 (추가 피드백)

• 전체 결함의 **클래스 비율(불균형)**을 처음부터 보여주었다면
•  낮은 성능(예: Pastry, Bumps)의 원인을 설명하기 더 좋았을 것.
• 멀티라벨 데이터인데,
•  ‘한 행에 여러 결함이 동시에 존재한다’는 설명이 PPT에 부족함.
• 모델링을 멀티라벨로 했는지, 결함별로 따로 했는지
•  최종 방식 설명이 부족했다는 지적 → 이후 팀원이 설명함.

 7. 장점 및 칭찬 포인트

• 통계, 가설, 검정 등 통계적 해석 능력이 매우 좋았다.
• 시각화, PPT 디자인 모두 완성도가 높고 보기 좋았다.
• 일주일이라는 짧은 시간에 정말 많이 분석한 것이 보인다.
• 발표 구조도 보고서 수준이라 매우 좋다는 칭찬.

 최종 총평

• 분석은 훌륭하나, “우선순위 미정 → 방향성 부족”이 가장 큰 문제
• 다음 단계에서는
•  “가장 중요한 결함 1~2개에 집중 → 해결 전략 제시”
•  방향으로 발표를 축약하는 것이 바람직함.
• 실제 활용 가능성과 메시지가 크게 강화될 것이라는 조언.