발전 설비 이상 징후 선제 예측
예측 유지보수(Predictive Maintenance) AI 알고리즘을 통해 에너지 발전 설비 및 계측제어시스템(MMIS)의 방대한 시계열 데이터를 실시간 분석하고, 결함 및 이상 징후를 사전에 완벽히 포착합니다.


원자력 발전 및 차세대 에너지 인프라의 안전성과 운영 효율성을 극대화하는 지능형 시스템을 개발합니다.
예측 유지보수(Predictive Maintenance) AI 알고리즘을 통해 에너지 발전 설비 및 계측제어시스템(MMIS)의 방대한 시계열 데이터를 실시간 분석하고, 결함 및 이상 징후를 사전에 완벽히 포착합니다.
안전과 직결된 에너지 플랜트 환경에서 AI가 도출한 예측 결과의 근거와 도출 과정을 운영자가 투명하게 이해하고 검증할 수 있는 신뢰성 높은 아키텍처를 설계합니다.

차세대 배터리 시스템(ESS/BMS) 및 고영향 자율주행 모빌리티의 신뢰성을 보장하는 핵심 AI 모델을 구축합니다.
배터리 관리 시스템(BMS) 내에서 배터리의 열화 상태(SOH)와 충전 상태(SOC)를 정밀하게 예측하고, 충·방전 데이터 기반의 밸런싱 최적화 AI 모델을 개발하여 배터리 수명을 극대화하고 화재 위험을 차단합니다.
실시간 영상 분석 및 센서 데이터 융합 기술을 활용하여 미래 모빌리티가 급변하는 가혹한 실제 주행 환경에서도 편향 없이 견고하고 안전하게 동작하도록 최적의 파이프라인을 구축합니다.

최신 기술 프레임워크와 철저한 보안을 바탕으로 안전하고 지속 가능한 AI 운영 환경을 제공합니다.
최신 AI 프레임워크를 기반으로 데이터 수집부터 모델 학습, 현장 배포 및 실시간 성능 모니터링까지 전 과정을 자동화하여 운영 중에도 최적의 성능을 유지합니다.
AI 모델 개발 단계에서 사용되는 오픈소스 라이브러리의 구조 분석(SBOM 추출) 및 보안 위협(CVE/NVD 실시간 동기화)을 선제적으로 차단하여 원전 및 보안 시설망에서도 안심하고 사용할 수 있는 시큐어 코딩(Secure Coding)을 실천합니다.