설비 유지보수 비용 절감을 통해 운영 효율성 높여
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신기술은 다양한 운용조건에서의 전자파 스펙트럼, 주파수, 발생빈도 등 전자파 발생 패턴과 스펙트럼 패턴을 학습해 기존 온도, 습도, 압력, 진동, 소음 측정만으로는 감지가 어려웠던 고장 징후를 초기 단계에서 발견 가능한 기술이다.
이 기술은 발전소나 반도체 공정 등 시스템 이상에 따른 손실이 큰 산업 분야나 의료지원 시스템처럼 높은 신뢰도를 요구하는 분야에 이용해 장비의 이상 징후를 초기에 감지할 수 있다. ㈜에이치시티는 설비 유지보수 비용을 절감해 운영 효율성을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
또 기술은 대상 설비나 시스템의 모니터링 과정에서 수집한 빅데이터를 머신러닝 학습 데이터로 이용해 지속적인 진화가 가능하기 때문에 장기간 운용에 따른 데이터 축적에 비례해 시간이 지날수록 더욱 정교한 감시가 가능하다.
허봉재 ㈜에이치시티 대표는 "이번 기술 출원을 통해 전자파 기반의 설비 감시 기술 분야에서 선도적인 위치를 확보하고 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대한다"며 "앞으로도 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석과 결합해 예측 유지보수 시스템을 더욱 고도화하여 다양한 산업 분야에서 더 안전하고 효율적인 운영을 지원하겠다"고 말했다.