독거노인의 집안 일상생활 활동 데이터를 기반으로 우울증 여부를 조기에 알아챌 수 있는 AI 헬스케어 솔루션

AI healthcare solution that detects depression early based on the activities of daily living of the elderly living alone

움직임 감지 센서와 같은 신체 비접촉식 센서 활용

집안 공간을 구별하는 벽마다 움직임 감지 센서를 설치하여 집안 일상생활 활동 데이터를 취득합니다. 집안 공간 이동정보, 거주시간 등의 데이터를 취득합니다.

우울증 여부를 조기에 알아챌 수 있는 AI 모델

전문가에 의해 우울증 진단을 받은 사람들을 대상으로 집안에 센서를 설치하고 대상자의 일상생활 데이터를 장기간 수집한 후 행동 패턴을 분석, 머신러닝 학습법으로 AI 모델을 개발하였습니다.

클라우드 연계 서비스

보호 필요 대상자 리스트를 관리하고 지자체 또는 복지기관과 연계하여 의료 상담 등의 지원 서비스를 제공할 수 있습니다.

전력신호 분석을 이용한 머신러닝 기반의 설비이상진단 및 모니터링 시스템

Machine learning-based abnormality diagnosis and monitoring system using power signal analysis

센서 데이터 분석을 통한 생산성 향상, 비용 절감을 통한 기업경쟁력 향상

• 모터나 드릴비트 등의 생산 장비의 마모를 사전에 모니터링하여 생산과정에서의 결함을 최소화하고 사전에 보수함으로써 유지보수 비용의 10~40%를 절감할 수 있습니다.
• 불량품이 제작된 환경요인을 분석하여 불량률 감소, 생산성이 향상됩니다.

노동력 감소와 첨단 기술의 빠른 발전에 맞는 설비관리 필요

• 사물인터넷과 인공지능, 빅데이터 분석 등 첨단 기술을 공장과 기계에 융합하면 설비 가동률을 최고로 끌어올리고, 동시에 최상의 상태를 유지하도록 관리가 가능합니다.
• 설비에서 고장이 발생하면 다수의 안전에 위험을 초래할 수 있으며, 파급 효과로 기업에 막대한 경제적 손실을 발생시킬 수 있어 안전 경영에 필요한 시스템입니다.