1. AI 기반 고장예측기술
1. 기술 내용
당사는 W시 상하수도 설비시스템 고장 모니터링 경험과 지식을 기반으로 산업자동화기기에서 매우 많이 활용되는 전동모터의 실시간 고장예측 서비스를 위해 전동모터의 고장부위별(베어링, 전선, 축 등) 정확한 고장예측 및 진단결과를 제공할 수 있는 AI기반의 고장예측 기술을 개발 IoT 진동센서 활용을 통한 시공간적 제약을 해결, 매우 정확하고 신속한 고장예측 결과를 제공
2. 기술 특징
당사에서 다양한 전동모터에 대한 정상/비정상 학습데이터를 직접 구축하고, 이를 통한 학습 수행(약 10만 건의 데이터 확보) Bagging 방식의 의사결정 트리와 Boosting 방식의 분류 예측을 수행하여 정확도와 AUC를 함께 검증하고, 여러 개의 복합 AI 모델 활용, 앙상블 학습을 수행 딥러닝 기반 고장예측은 주로 CNN과 RNN을 사용 알고리즘을 기반으로 특정 기간의 데이터에 대하여 고장 유형을 분류하는 앙상블 모델을 구축
3. 활용분야
수처리 분야: 상하수도 처리를 위한 펌프시스템의 고장예측 빌딩제어분야: 빌딩 내 수처리를 위한 전동펌프 시스템의 고장예측, 빌딩 내 엘리베이터 및 에스컬레이터 등의 빌딩설비의 고장예측 공기조화기 시스템: 전동모터가 사용되는 공기정화기 시스템의 고장예측 공장자동화분야: 컨베이어 시스템 등의 물류 자동화 시스템의 고장예측
공공하수처리장 Bigdata 분석기술
1. 기술 내용
당사는 W시 공공하수처리장의 수질안정화 및 공정효율 최적화를 위해 다년간 공정감시 모니터링을 통한 데이터 분석기술의 Know-how를 통해 최근 공공하수처리장의 수질 및 공정 빅데이터 분석기술을 개발 공공하수처리장의 주요 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석기술을 활용한 운영 지능화, 예지보전, 에너지관리 최적화 시스템 구축을 지원
2. 기술 특징
다년간 경험기반 공정별 수질 및 운영 데이터 연관분석 모델 적용 이상 방류수질 기반의 공정효율 및 유입수질 패턴 분석 수행 공정별 특성(운영조건, 공법요소 등)이 반영된 방류수질 예측모형 적용 외부환경 데이터(외부온도, 습도, 강우량) 연계를 통한 분석 정확도 제고 공정별 실시간 설비고장 및 수질 이상상황 예측 지원
3. 활용분야
공공하수처리장 방류수질 예측을 통한 운영효율화 지원 공정별 처리효율 예측을 통한 처리효율 향상 방안 도출 공정설비별 에너지 사용 효율화 공정별 최적운영 시나리오 설계를 통한 운영 효율화
