역기구학 (Inverse Kinematics, IK)은 로봇의 동작 계획 (motion planning) 및 제어에서 결정적인 역할을 합니다. 로봇 매니퓰레이터 (manipulator)의 IK 솔루션은 기하학적 (geometric), 대수적 (algebraic) 또는 Jacobian 방법과 같은 전통적인 방식으로 수행될 수 있지만, 이러한 방식에는 단점이 있습니다. 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANNs)은 일반화 능력 (generalization ability)과 계산 효율성 (computational efficiency) 덕분에 IK 솔루션을 근사화하기 위한 유망한 대안이 되었습니다. 이 접근 방식은 기본적으로 IK 문제의 솔루션을 위해 기록된 말단 장치 (end effector)의 샘플을 소량만 학습시킵니다. 그러나 근본적인 질문이 남아 있습니다: 신뢰할 수 있고 정확한 IK 예측을 달성하기 위해 얼마나 많은 학습 샘플이 충분한가? 본 연구는 학습 데이터셋의 크기와 ANN 기반 IK 솔버 (solver)의 정확도 사이의 관계를 규명하는 수학적 프레임워크를 조사합니다. 관절 위치 쌍 (joint-position pairs)을 다양한 양으로 생성하여 피드포워드 신경망 (feedforward neural networks)을 학습시키고, 이들의 정확도, 수렴성 (convergence) 및 일반화 능력 (generalization capability)을 평가하기 위해 관절형 로봇 매니퓰레이터를 사용합니다. 결과에 따르면, 125개보다 많은 학습 샘플은 모델 효율성 향상에 기여하지 않았으며, 이는 샘플 크기에 따른 근사 정확도 (approximation accuracy)를 다루는 비교 가능한 척도와 일치하며, 데이터 효율성에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다. 본 연구는 실제 로봇 응용 분야를 위해 계산 비용과 모델 정확도 사이의 균형을 맞추고, ANN 솔루션의 데이터 크기 (data sizing)를 최적화하기 위한 실질적인 지침을 제공합니다.