AI 솔루션
센서 데이터 기반 인공지능 응용 기술
생체·환경·장비 센서 데이터를 실시간으로 분석하는 AI 플랫폼
질병 조기 진단부터 장비 최적 운전까지 — 데이터가 지능이 됩니다
🧬 질병진단 AI
다양한 생체 센서 데이터를 분석해 복수 질환을 동시에 판별하는 딥러닝 기반 진단 기술을 개발·제공합니다.
⚙️ 장비 모니터링 AI
장비의 센서 정보를 실시간 분석하고 AI를 통해 최적의 운전 조건을 자동으로 판별·제어합니다.
📡 엣지 AI 처리
현장 Edge 디바이스에서 실시간 전처리·추론을 수행해 지연 없는 즉각적인 응답을 보장합니다.
🔄 지속 학습 파이프라인
운영 데이터를 지속적으로 축적·재학습하여 시간이 지날수록 정확도가 향상되는 자기 진화형 모델을 구현합니다.
Disease Diagnosis AI
질병진단 AI
생체 센서 데이터(혈압·체온·ECG 등)를 수집·분석하여 여러 가지 질병을 동시에 판별하는 딥러닝 기반 AI 기술을 개발하였습니다.
AI 데이터 흐름 (Data Flow Pipeline)
생체 센서 수집
혈압·체온·ECG
실시간 수집
실시간 수집
›
신호 전처리
노이즈 제거
특징 추출
특징 추출
›
AI 질병 분석
다중 질환 동시
판별 모델 구동
판별 모델 구동
›
진단 보고
위험도 분류
의료진 알림
의료진 알림
›
모델 재학습
진단 결과 축적
정확도 향상
정확도 향상
Core Algorithms
🔍
다중 질환 탐지 로직
- 딥러닝 분류기: 센서 패턴 학습 기반, 심혈관·호흡기 등 복수 질환 동시 판별
- 이상 신호 감지: 정상 범위 이탈 속도 기반 조기 경보 및 긴급도 분류
- 복합 지표 분석: 다변량 생체 데이터 상관관계를 통한 진단 정확도 향상
📈
증상 진행 예측
- 시계열 예측: 생체 지표 변화 추이 분석을 통한 악화 시점 사전 예측
- 위험 회귀 분석: 누적 측정값 기반 임계 초과 시점 추정
- 조기 개입: 불필요한 과잉 진단 방지 및 정밀 처치 지원
⚡
진단 최적화 모델
- 강화학습 기반: 환자 피드백 반영한 진단 경로 자동 최적화
- 개인화 보정: 개인별 기저 수치를 고려한 동적 임계값 조정
- 자원 효율화: 고위험 환자 우선 모니터링으로 의료 자원 최적 배분
Equipment Monitoring AI
장비 모니터링 AI
장비의 센서 정보(진동·온도·전류 등)를 분석하고 AI를 이용한 실시간 모니터링을 통해 장비의 최적 운전 조건을 판별·자동 제어하는 프로그램을 개발하였습니다.
AI 데이터 흐름 (Data Flow Pipeline)
장비 센서 수집
진동·온도·전류
실시간 수집
실시간 수집
›
Edge 전처리
노이즈 제거
데이터 정규화
데이터 정규화
›
AI 이상 감지
고장 예측 및
상태 진단
상태 진단
›
자동 제어
운전 조건 자동
최적화 피드백
최적화 피드백
›
모델 고도화
운전 이력 축적
예측 정밀도 향상
예측 정밀도 향상
Core Algorithms
🔧
이상 탐지 로직
- LSTM-AE: 정상 운전 패턴 학습 기반 재구성 오차 분석 및 이상 탐지
- 진동·전류 분석: 파라미터 이상 상승 속도로 고장 징후 실시간 진단
- 상관관계 탐지: 다변량 센서 데이터 간 비정상 상관 붕괴 감지
⏱
정비 시점 예측
- RUL 예측: 부품 열화 추이 분석을 통한 잔여 수명 및 교체 시점 예측
- 고장 회귀 분석: 누적 운전 데이터 기반 정비 최적 주기 도출
- 예방 정비: 에너지·비용 낭비 방지 및 장비 수명 연장
⚙
운전 최적화 모델
- 강화학습 제어: 실시간 부하·환경 조건 기반 최적 운전 파라미터 자동 결정
- 출력 조정: 효율을 고려한 구동부 출력 가변 제어
- 에너지 최소화: 성능 유지 범위 내 전력 소비 최적화