네트워크 케이블의 생산 공정에서 표준 커넥터 내부 와이어 쌍(wire pairs)의 정확한 색상 순서를 보장하는 것은 케이블의 최종 성능에 결정적인 역할을 합니다. 색상 배치 오류나 순서 오류는 결함 제품으로 이어져 상당한 비용을 발생시킬 수 있기 때문입니다. 디지털 현미경을 통한 육안 검사에 기반한 전통적인 검사 방식은 일반적으로 시간이 많이 소요되고 지루하며, 인적 오류(human error)가 발생하기 쉽습니다. 본 연구에서는 패치 코드(patch cords) 내 와이어의 위치를 식별하고 정확한 색상 순서를 검증하기 위해 YOLO (You Only Look Once) 객체 탐지 모델의 12번째 버전을 기반으로 한 지능형 시스템을 개발했습니다. 사용된 데이터셋은 네트워크 커넥터의 현미경 뷰에서 촬영된 2,500장의 이미지로 구성되었으며, 이는 학습(training)용 70%, 검증(validation)용 15%, 테스트(testing)용 15%로 나누어졌습니다. 단일 단계 아키텍처(single-stage architecture)와 학습 중 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 활용하는 제안된 모델은 약 98%의 정밀도(precision)로 매우 정확한 와이어 탐지를 달성했습니다. 또한, 전체 평균 정확도(mean accuracy), 분류 정밀도(classification precision), 재현율(recall)은 각각 약 95%, 99%, 98%를 기록했습니다. 이러한 결과는 본 시스템이 사람의 개입 없이도 생산 라인에서 와이어 색상 순서의 정확성을 신뢰할 수 있고 실시간으로 검증할 수 있음을 보여주며, 이를 통해 인적 오류를 줄이고 제조 공정의 효율성을 높일 수 있음을 입증합니다.