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사물인터넷 기술을 활용한 실시간 모니터링 시스템을 개발해 유해 가스를 실시간으로 감지하고 신속한 경보를 발령합니다. 시스템은 센서 노드와 중앙 처리 장치 그리고 사용자 인터페이스로 구성되며 클라우드 기반 원격 감시 및 관제 프로그램을 통해 작업 환경과 작업자 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 높은 수준의 데이터 정확성과 짧은 반응 시간을 달성했습니다.
시계열 데이터 세트를 평가하고 모델 갤러리에서 최적의 알고리즘과 최적의 이상 탐지 기술을 자동으로 선택합니다.
여러 신호와 신호 간의 상관 관계를 평가해 데이터 패턴에서의 급격한 변화를 비즈니스에 영향을 주기 전에 찾을 수 있습니다.
공공 및 위험 시설물의 자가 진단과 예측적 유지 관리를 위해 초음파 센서 데이터를 활용한 인공지능 기반 이상 탐지 기술을 제안합니다. 초음파 센서를 통해 수집된 데이터를 분석해 이상 상태를 조기에 감지하고 예측할 수 있도록 순환신경망 기반 오토인코더에 대비 학습 기법과 동적 마진을 적용한 손실 함수를 설계했으며 데이터 증강 기법을 활용해 성능을 향상시켰습니다. 시계열 데이터에 대해 평탄화와 스파이크 그리고 급격한 하락 등 다양한 이상 패턴을 효과적으로 탐지했습니다.
방사선 수치를 실시간으로 모니터링하고 정확하게 매핑하도록 설계된 솔루션이 개발되었습니다.
방사선 감지 드론은 고감도 센서를 탑재해 잠재적인 핵 누출을 포함한 다양한 유형의 방사선을 감지할 수 있습니다.
정밀한 비행 계획과 첨단 분광학의 조합을 통해 작동합니다. 섬광 검출기가 안정화된 짐벌에 장착되어 실시간으로 동위원소를 식별할 수 있으며 이는 자연 배경 방사선과 인공 오염을 구분하는 데 매우 중요한 기능입니다. 기존 환경 조사에서는 데이터 해상도를 희생하면서까지 인력 안전을 확보해야 하는 딜레마에 직면하는 경우가 많았으나 고감도 탐지 기능을 제공하면서 작업팀의 안전을 보장해 이러한 격차를 해소합니다.
유해가스에 따라 색이 변하는 유해가스 감지염료를 촬영해 색 데이터를 생성하는 이미지 센서와 이미지 센서에서 제공되는 색 데이터를 근거로 유해가스의 농도를 계산합니다. 계산된 농도와 기설정된 허용농도를 근거로 알람 처리하며 메인 콘트롤 유닛에서 제공되는 신호를 외부 기기에 전송하고 발광과 알람 그리고 진동 중 어느 하나의 동작을 수행하기 위해 신호를 처리합니다. 복수의 유해가스 감지장치들로부터 유해가스 감지 신호가 제공됨에 따라 유해가스의 농도에 대한 지도나 유해가스의 흐름에 대한 지도의 작성이 가능합니다.
인공지능이 건설현장의 폐쇄회로 텔레비전 영상을 분석해 위험상황을 판별하고 현장에 자동으로 경보 알림을 해주는 시스템입니다.
인공지능은 건설현장 작업자의 위험상황을 분석해 현장관리자에게 문자로 경보 알림을 보내고 관리자는 알림을 받는 즉시 현장에서 신속히 대처할 수 있습니다.
환경시설의 지진피해를 실시간으로 감지하기 위한 사물인터넷 기반 복합 센싱 기술이 개발되었습니다. 비상상황을 대비한 환경시설의 통신 네트워크 기술과 환경시설 지진피해 데이터 수집 및 분석을 위한 통합 플랫폼 기술 그리고 환경시설 지진피해 가시화를 위한 플랫폼 고도화 기술을 구축했습니다. 환경시설 대상 누출 대상 사물인터넷 기반 복합 센싱 플랫폼을 개발하고 환경시설 유해가스 실시간 감지를 위한 사물인터넷 기반 복합 센싱 모듈을 고도화했습니다.
이산화황을 비롯해 암모니아 및 질소산화물 등 오염물질을 측정하며 측정된 데이터는 관제센터 내의 중앙 컴퓨터와 온라인으로 연결되어 실시간으로 오염물질 배출상황 관리 근거로 사용됩니다. 데이터 모니터링 및 성분 분석 등을 통해 이상징후가 발생되면 신속한 대응체계를 구축해 오염사고를 예방하는 도구로 사용하고 배출되는 오염물질이 허용 기준을 초과할 것으로 우려될 경우 자동으로 통보하는 예경보 시스템을 갖추고 있으며 원격제어 시스템을 통해 원격에서 측정기의 정상작동 여부를 확인할 수 있습니다.
다양한 악취의 오염원과 발생 지점 등을 감지하는 사물인터넷 환경 센서를 설치하고 센서를 통해 수집되는 데이터를 실시간으로 스마트시티센터로 전송해 오염상황 파악 및 신속한 환경오염 대응에 활용합니다.
사물인터넷 장치를 사용해 하천 수질과 공장 굴뚝 배출 가스 그리고 미세먼지와 악취 등을 모니터링하는 기술이 도입되고 운영되고 있습니다.
엣지 인공지능 폐쇄회로 텔레비전의 등장으로 오탐지율이 줄어들었으며 영상분석의 효율성도 크게 높아졌습니다. 실시간 분석 기능을 통해 잘못된 경보를 줄이고 실제 위협에만 집중할 수 있게 되었으며 인공지능 폐쇄회로 텔레비전 또는 인공지능 엣지 디바이스에서는 객체인 사람과 차량을 감지할 뿐만 아니라 의상 색깔과 안경 착용 등 세부 특성까지 감지할 수 있습니다. 기존에는 사람의 눈으로 직접 확인해야 했던 작업을 인공지능이 지속적으로 수행하면서 관제 인력의 피로도를 현저히 줄였습니다.
밀폐 공간 실시간 가스 감지 시스템을 구축하고 모바일 기반 작업허가 발급 시스템과 협력사 근로자 위치 관리 시스템을 운영합니다. 현장 안전관리를 더욱 강화하고 있으며 진동 및 온도 등의 설비 데이터 기반 고장 예측 솔루션을 구축해 사고를 사전에 방지하고 있습니다. 드론을 활용한 고소지역 설비 검사와 로봇을 활용한 위험 작업 대체 등을 통해 위험 작업의 로봇 대체 활용을 확대하고 있습니다.
위험 물질 모니터링 인공지능은 지속적으로 고도화될 것으로 전망됩니다. 데이터 분석 기술 발전으로 위험 물질을 사전에 탐지하는 능력이 향상되고 있고 딥러닝 모델이 지속적으로 학습해 탐지 정확도가 높아지고 있습니다. 보안 시스템의 상호 연결성과 통합성을 강화해 보다 포괄적이고 일관된 보안 환경을 제공할 수 있도록 발전할 것이며 드론과 같은 기술과의 통합을 통해 더욱 광범위한 감시 및 분석이 가능해질 것을 의미합니다.
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