AI 기반 안전관리 기술의 혁신을 위해
지속적인 연구개발과 특허 출원을 진행하고 있습니다.
다중 센서 데이터를 D-S 증거이론으로 결합하여 동적 위험도 지수(RI)를 산출합니다. 단일 센서 한계를 극복하고, 정상/주의/경고/위험 4단계로 자동 분류합니다.
적용 제품: Expert-GAS, Manager
EPA ISC3 기반 가우시안 확산 모델로 유해가스 이동 경로와 농도 분포를 예측합니다. Pasquill-Gifford A-F 대기 안정도 분류를 적용합니다.
적용 제품: Expert-GAS
92.7% mAP50 정확도로 안전모, 안전조끼, 보안경, 장갑, 마스크, 안전화 6종을 실시간 자동 감지합니다. Construction-PPE 모델을 적용합니다.
적용 제품: Manager, TBM
99.86% 정확도의 ArcFace 알고리즘으로 작업자를 자동 인식합니다. ONNX 런타임 기반 GPU 가속과 생체 감지(눈 깜빡임)를 지원합니다.
적용 제품: Manager, TBM
Dempster-Shafer 증거이론과 퍼지논리를 결합하여 온도/습도/연기 데이터를 분석합니다. 적응형 학습으로 환경 변화에 자동 대응합니다.
적용 제품: Manager
블록체인 유사 구조의 SHA-256 해시체인으로 안전교육 기록, 전자서명, 센서 데이터의 위변조를 방지합니다. 법적 증빙력을 확보합니다.
적용 제품: Manager, TBM, Center
AI 얼굴인식 및 안전장구 감지 기술을 활용한 통합 안전관리 시스템. 안전교육 관리 및 해시체인 기반 데이터 무결성 검증 기능을 포함합니다.
밀폐공간 실내공기질 모니터링과 AI 기반 위험 예측을 통한 실시간 경보 및 자동 출입 관리 시스템입니다.
밀폐공간 작업 안전관리, 안전보건교육 실시, 작업환경측정, 보호구 착용 기록 등 법적 요건을 충족합니다.
안전보건관리체계 구축, 재해 예방 조치 기록, 안전교육 이수 증빙, 위변조 방지 기록 관리를 지원합니다.
화학물질의 유해성/위험성 분류 및 표시에 관한 세계조화시스템(GHS)을 준수합니다.
| 분야 | 기술 | 적용 |
|---|---|---|
| AI 객체 감지 | YOLOv10x / YOLOv11 (Ultralytics) | Manager, TBM |
| 얼굴인식 | InsightFace ArcFace + ONNX Runtime | Manager, TBM |
| 위험도 분석 | Dempster-Shafer 증거이론 + NumPy | Expert-GAS, Manager |
| 확산 모델 | EPA ISC3 Gaussian Plume/Puff | Expert-GAS |
| 3D 시각화 | Three.js 디지털 트윈 | Expert-GAS |
| 프론트엔드 | React 19 + TypeScript + Tailwind CSS | Expert-GAS |
| 백엔드 | Django 5.1 + DRF + Channels (WebSocket) | Expert-GAS |
| 데이터베이스 | TimescaleDB (PostgreSQL 17) + SQLite + Redis | 전체 |
| 데스크톱 (Linux) | Python 3.8~3.13 + Tkinter/PyQt5 | Manager, TBM, MSDS, Sensor |
| 데스크톱 (Windows) | C# 12 / .NET 8 + WPF + MaterialDesign | Manager(W), TBM(W) |
| 데스크톱 (macOS) | SwiftUI 5.10 / Avalonia .NET 10 | TBM(W) |
| GPU 가속 | CUDA (Linux) / DirectML (Windows) | Manager, TBM |
| 음성 합성 | Microsoft Neural TTS / Edge TTS / gTTS | Manager, MSDS |
| 보안 | SHA-256 해시체인, JWT, HMAC-SHA256, TLS/SSL | 전체 |
| IoT 하드웨어 | Raspberry Pi 4B + 7인치 터치스크린 | Sensor |
