[사람 이상은 의사의 진단이 필요하듯, 설비의 이상도 진단이 필요합니다. 설비의 초음파 소음 분석을 통해 실시간 진단 및 고장을 예측합니다.]
슬로건 "AI 기술로 상상을 현실로 만드는 기업"
특허 보유 현황 [출원] 설비 고장 예측 시스템 및 그 방법 (10-2019-0134701) 초음파 대역의 음향 신호를 이용한 설비 고장 예측 시스템 및 그 방법 (10-2019-0147610) 초음파 대역의 음향 신호를 수신하는 다채널 감지 센서를 구비한 설비 고장 예측 시스템 (10-2019-0169199) 초음파 대역의 음향 신호를 이용한 설비 고장 예측 시스템 및 그 방법 (PCT/KR2019/017803) 사출 성형 설비의 고장 예측 시스템 및 방법 (10-2019-0172349) 초음파 대역의 음향 신호를 이용한 설비 고장 예측 시스템 및 그 방법 (PCT-2019-0042US) 센서모듈장치 (10-2020-0110164) 센서의 임계치를 설정하는 방법 (10-2020-0137804) 이상상태 탐지 모델을 생성하는 방법 (10-2020-0141605) 센서 시스템 (10-2020-0143910)
주요 강점 [1] 초음파를 활용한 다양한 적용 범위 - 기존 설비 진단에 활용되는 진동 센서의 경우 회전체만을 대상으로 하므로, 회전체가 아닌 부품이나 설비에서의 활용이 제한적이지만, 음향 신호의 경우 회전체는 물론 비회전체에서 발생하는 각종 고체음과 유체의 흡,배기와 관련된 방사음까지도 수집 가능하므로 그 활용도가 매우 높습니다. - 넓은 범위의 음향 신호를 수집하기 위해 최고사양의 초음파 수집 장치를 자체 개발(Sampling Rate: 최대 1 MHz)하였으며, 기존 시중 제품들과는 월등히 차별화된 성능을 구현하였습니다.
[2] AI 기술을 활용한 수준 높은 고장 예측 알고리즘 - 수집된 초음파 신호의 패턴과 이상 정보를 학습 및 예측할 뿐만 아니라, 온도, 습도, 전류, 진동 등 제조 현장의 상황에 따라 필요한 데이터를 활용하여 예측할 수 있는 고장 예측 AI 알고리즘을 구현하였습니다. - 딥러닝 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)과 CNN(Convolutional Neural Network)를 결합한 독자적인 AI 모델을 구현하여 학습 시간을 단축시키고 성능을 높혔습니다. - 또한, XAI(eXplainable AI)기술을 적용하여 고장의 원인과 판단 기준을 사용자에게 제공할 수 있어 설비의 문제점을 쉽게 조치할 수 있도록 가이드할 수 있습니다.
[3] 다양한 실증 사례와 파트너십을 통한 신뢰도 구축 - H 제철, K플라스틱 등 대기업을 대상으로 실증을 진행하여 기술력을 인정받았습니다. - 산업용 솔루션을 개발하는 다양한 기업과 파트너십을 체결하여 개발 협업 및 영업 네트워크를 구축하고 있습니다. - 최근 더존 홀딩스로부터 투자를 유치하였고, 이를 통해 라이선스 판매 및 영업망을 활용할 수 있어 빠른 시장 확대와 기업 성장이 가능합니다.
연혁
2017. 10 법인 설립 2018. 03 스마트벤처캠퍼스 1기 우수 수료 2019. 10 인천창조경제혁신센터 보육기업 협약 2019. 11 ICT 스마트 디바이스 공모전 최우수상 수상 2020. 02 기업부설연구소 인증 2020. 11 벤처기업 인증 2020. 11 창업활성화유공표창 수상 2021. 04 투자유치(Seed) 2021. 11 기술평가 우수기업(T-4) 선정(NICE) 2022. 09 한솔PNS 오픈 이노베이션 공모전 최우수상 2022. 12 AI 바우처 우수기업 선정 2023. 08 KC인증(WatchBAT-US / 방송통신기자재등의 적합등록) 2023. 12 병역지정업체(전문연구기관) 선정 2023. 12 투자유치 (Pre-A)