Prion-ViT: Prions에서 영감을 받은 비전 트랜스포머를 이용한 스펙클그램을 통한 온도 예측

광섬유 스펙클그램 센서(Fiber Specklegram Sensor, FSS)는 높은 온도 감도로 인해 환경 모니터링에 필수적이지만, 복잡한 데이터가 예측 모델에 도전 과제를 제시합니다. 본 연구에서는 생물학적 프리온 기억 메커니즘에서 영감을 받은 Prion-ViT라는 프리온 기반 비전 트랜스포머 모델을 소개합니다. Prion-ViT는 지속적인 기억 상태를 활용하여 층 간의 주요 특성을 유지하고 전파함으로써 장기 의존성 모델링과 온도 예측 정확도를 향상시키는데 초점을 맞추고 있습니다. 이 모델은 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)를 0.71°C까지 줄여, ResNet, Inception Net V2, 그리고 표준 비전 트랜스포머와 같은 모델들을 능가합니다. 또한 본 논문에서는 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기술을 다루며, 주의력과 중요성 맵을 통해 스펙클그램의 주요 영역이 예측에 어떻게 기여하는지를 시각적으로 해석하는 관점을 제공합니다.