센서별로 수집된 개별적인 환경 데이터를 정상적인 상황에서의 패턴과 비교하여 비정상적으로 이동하는 시점과 반복되는 기간을 복합적으로 판단하는 AI 모델을 적용, 화재 발생 전 이상 패턴 감지

화재감지 주요 특징

1. 센서 데이터의 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하고 이상 패턴 감지
2. 개별 설치된 센서 위치(Floor, Zone, Rack, Cabinet)에 맞춘 정상 운영 범위 학습하고 임계치(Threshold) 자동 계산
3. 정적인 설정값 기준의 알람이 아닌, 환경 센서 데이터를 통합 분석하여 설정된 기준으로 오탐지 알람 최소화

화재감지 시스템 아키텍처

• IoT Manager

  전체 Edge의 구성, 운영 설정과 함께 센서 IoT 빅데이터 관리하여 장기간의 센서 데이터 Trend 분석 및 고객사 환경에 최적화된 ML 모델 관리를 위한 중앙 통합 IoT 관리 Manager 제공합니다.

• Edge & Device Sensor

  생산 현장 및 재해가 발생 가능한 현장 전반에서 환경 IoT를 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 IoT 데이터 관리 Edge를 적용하고, Edge를 통한 무선 통신 지원으로 현장이나 대상 지역의 유선 네트워크 제약에 상관없이 모든 규모에서 설비, 데이터, 애플리케이션 및 수집 분석 인프라를 제공합니다.

화재감시 주요 화면

화재감시 Dashboard

IDC 층별 센서 설치 구역별 상태 정보 및 화재 알람 팝업

화재 알람

학습된 AI 모델기반으로 화재발생 가능성 측정 및 알람 상세

1. 센서 항목 선택
2. 센서 수집 위치(디바이스) 선택
3. 등급별 알람