01고해상도 데이터 취득 및 신호 처리 역량
기존의 단순 실효값(RMS) 위주 관측에서 벗어나, 하드웨어 레벨에서부터 차별화된 데이터 접근 방식을 보유하고 있습니다.
- ·Raw Waveform 분석: 고속 샘플링(ADC)을 통해 전기 파형의 미세한 왜곡까지 포착하는 원천 기술.
- ·신호 정제 기술: 저역통과필터(LPF) 및 절연 증폭기 설계를 통해 계통 노이즈를 제거하고 순수 신호만을 추출하는 물리적 설계 능력.
- ·시계열 빅데이터 관리: 100대 이상의 장비에서 쏟아지는 대규모 데이터를 장기적으로 저장하고 분석할 수 있는 DB 아키텍처 설계 능력.
02도메인 특화 특징 추출(Feature Engineering) 기술
전기공학과 AI를 결합하여 데이터의 의미를 해석하는 '도메인 지식 기반의 분석' 역량이 매우 뛰어납니다.
- ·고조파 및 아크 감지: FFT(고속 푸리에 변환)를 통해 특정 차수별 고조파와 아크 노이즈를 분석, 하드웨어 분해 없이도 결함 원인(절연 열화, 접속 불량 등)을 특정하는 능력.
- ·환경 변수 상관관계 모델링: 온도·습도와 같은 외부 변수가 전기적 수치(누설 전류 등)에 미치는 영향을 수치화하여, 기상 변화에 의한 오경보를 필터링하는 고도의 로직 보유.
03하이브리드 AI 모델링 및 예지 진단(PHM) 역량
단순히 "고장이다/아니다"를 판단하는 것을 넘어, 미래의 상태를 예측하는 PHM(Prognostics and Health Management) 기술력을 갖추고 있습니다.
- ·Hybrid 딥러닝 아키텍처: 파형의 형상을 분석하는 CNN과 시간적 추세를 분석하는 LSTM을 결합하여 진단 정확도를 극대화.
- ·RUL(잔여 수명) 예측: 현재의 열화 추세를 외삽(Extrapolation)하여 차단기 동작이나 고장 시점을 정량적으로 예측하는 알고리즘.
- ·비지도 학습 기반 이상 탐지: Autoencoder 등을 활용해 학습되지 않은 새로운 유형의 고장 징후까지 포착하는 유연한 AI 엔진.
04사용자 중심의 의사결정 지원 역량
기술적 분석 결과를 현장 관리자가 즉각적으로 활용할 수 있는 서비스 형태로 변환하는 역량입니다.
- ·진단 근거(Evidence) 시각화: AI의 판단 결과에 대한 근거 파형을 제시하여 관리자의 신뢰도를 확보하는 UI/UX 기술.
- ·Actionable Insight 제공: 단순 알람을 넘어 "냉각팬 점검" 등 구체적인 유지보수 가이드를 자동 생성하는 폐루프(Closed-loop) 시스템 구축 능력.
"하드웨어 설계부터 AI 기반 예지 보전까지 수직 계열화된 기술력을 바탕으로, 전기차 충전 인프라의 신뢰성을 보장하는 '지능형 전력 진단 전문 기업'으로서 독보적인 위치를 점하고 있습니다."