연구개발

신호처리⁠·설비 이상감지 연구개발

무선 진동 데이터 수집, 엣지 분석, 설비 상태 판단, 현장 적용

SensCore 기반 설비 상태 분석

다수 센서의 진동 데이터와 기준 상태를 비교하는 이상감지 알고리즘 연구개발

게이트웨이 내부의 신호처리·특징 분석과 상태 지표 산출, 고객사 상위 시스템 연동

무선 진동센서 기반 데이터 수집과 엣지컴퓨팅에서,
현장 데이터로 판단·학습하는 엣지컴퓨팅 고도화로 확장

2024

초기창업패키지 · 연구개발성과

무선 진동센서의 데이터를 현장에서 수집·처리하는 국산 엣지컴퓨팅 게이트웨이 개발. 국내 설비의 통신 환경과 데이터 활용 요구에 맞춘 하드웨어·소프트웨어 구성 및 시제품 제작

현장 데이터 수집·처리: 무선 진동센서 데이터의 취득·저장·분석 모듈을 게이트웨이에 통합해 현장 단위의 데이터 처리 기반 확보
시스템 연동: MQTT·Modbus·TCP/IP 통신과 JSON·CSV·ASCII 데이터 형식 지원으로 고객사 시스템의 입력 조건에 맞춘 연결 구조 구현
현장 적용성: 고객 환경에서 데이터 수집·분석 및 통신 안정성 검증을 통한 시제품 개선

무선 진동센서의 데이터를 게이트웨이에서 처리하고 고객 시스템의 입력 조건에 맞춰 전달하는 구성입니다.

무선 진동센서설비의 진동 측정

USENS 게이트웨이데이터 수집 · 저장 · 신호처리유센스 연구개발 범위

고객 시스템측정 데이터와 처리 결과 활용

통신 MQTT · Modbus · TCP/IP데이터 형식 JSON · CSV · ASCII

고도화

2026년 사업계획 · 개발 목표

엣지 분석 고도화 · 개발 목표

설비 운전 데이터현장 점검 피드백

게이트웨이 내부 처리

신호처리특징 분석기준 상태 비교

운전 조건과 진동 특징의 연계 검토

설비 상태 해석

이상 판단과 결과 설명

검증 결과를 다시 반영

엔지니어 검토, 판단 기준 개선

국산 게이트웨이의 데이터 수집·처리 기반에 설비 상태 판단과 학습 기능을 결합. 현장별 운전 조건과 설비 특성을 반영하는 엣지 분석 구조 및 자체 판단·학습 로직 개발

엣지컴퓨팅 고도화: 장치 내부의 연산·저장·신호처리 구조 개선을 통한 현장 분석 기능 강화와 외부 서버 의존도 저감
Fleet Learning 적용: 다수 설비에서 축적한 운전 데이터와 진단 피드백을 연계해 공통 이상 특성과 설비별 차이를 학습하는 구조 연구
자체 판단·학습 로직 생성: 기준 상태, 진동 특징값, 운전 조건을 반영하는 이상 판단 로직 개발 및 현장 검증 결과에 따른 판단 기준 개선
진단 결과 해석: On-device LLM을 활용한 진단 결과 설명과 질의응답 기능 개발, 엔지니어 피드백을 통한 해석 품질 개선

엣지 분석 고도화 · 개발 목표

01
무선 진동 데이터 수집·엣지컴퓨팅
무선 진동센서 연결, 현장 데이터 수집·저장·신호처리, 게이트웨이 국산화 및 상위 시스템 연동 기반 확보
02
엣지컴퓨팅 고도화·Fleet Learning
다수 설비의 운전 데이터와 현장 피드백을 활용한 학습 구조 적용, 설비별 상태 해석과 자체 판단·학습 로직 개발
03
고객사 현장 검증·확산 전개
데모 테스트와 실제 고객사 현장의 POC를 통한 결과 도출, 적용 조건 정립 및 검증 결과 기반의 확산 전개

연구 방향