생산 설비의 고장을 사전에 예측하지 못해 갑작스러운 라인 중단이 발생하고, 예방정비 비용도 과도하게 지출됩니다.
공장, 차량, 야외 등 노이즈가 많은 환경에서 수집한 신호 데이터의 품질이 낮아 기존 분석 방법의 정확도가 크게 떨어집니다.
FFT, 웨이블릿 변환 등 신호처리 이론과 딥러닝을 동시에 이해하는 전문 인력을 채용하기가 매우 어렵습니다.
진동, 온도, 전류 센서 데이터를 실시간 분석해 베어링·모터·펌프 등 주요 부품의 잔여 수명을 예측하고 최적 정비 시점을 안내합니다.
Spectral Subtraction, Deep Noise Suppression(DNS) 모델로 SNR을 대폭 개선하고 노이즈 환경에서도 안정적인 신호 분석을 가능하게 합니다.
정상 운영 패턴을 학습한 오토인코더와 LSTM 모델로 센서 데이터의 이상 징후를 조기에 탐지하고 알림을 발송합니다.
다중 화자가 혼재된 음성에서 개별 화자를 분리하고 화자별 STT를 수행합니다. 회의 녹음 자동 기록, 콜센터 품질 분석 등에 활용됩니다.
센서 종류, 샘플링 레이트, 노이즈 환경, 분석 목표를 파악합니다.
FFT, STFT, 멜 스펙트로그램 등 적합한 특성 추출 방법을 설계합니다.
1D CNN, LSTM, Transformer 등 시계열 특화 모델을 학습하고 성능을 검증합니다.
엣지 또는 클라우드 기반 실시간 추론 및 알림 시스템을 구현합니다.
실제 운영 환경에서 시범 운영하며 임계값 조정, 알림 로직 최적화, 오탐지 저감을 반복 개선합니다.
발전용 터빈의 진동 신호를 분석해 베어링 손상, 불균형 등 이상 징후를 3주 전 예측
차량 조립 후 주행 중 소음을 분석해 이상 부품을 자동 진단하는 NVH 검사 시스템
청진기 음향 데이터를 딥러닝으로 분석해 부정맥, 판막 이상 등 심장 질환 의심 소견 탐지
95%
이상 탐지 정확도
산업 현장 실증 기준
3주
고장 사전 예측
평균 예측 선행 시간
40dB
SNR 개선
노이즈 제거 후 신호 품질
1ms
실시간 지연
엣지 디바이스 추론 지연
음성 억양 AI 발음 학습 도구
Cartoon AI 성우 API 제작
RAG 기반 콘텐츠 분석 플랫폼
