LS전선은 전력 및 통신 케이블 분야의 선도 기업으로, 고품질의 케이블 솔루션을 통해 국내외 전력 인프라와 통신망 구축을 지원합니다.
특히, 초고압 해저 케이블에서 높은 기술력을 보유하고 있습니다.
문제 상황
이상 패턴을 찾기 위해 대량의 음성 및 진동 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있었음
케이블 설치 환경의 차이로 인해 각기 다른 노이즈 패턴이 발생함에 따라 이를 분류하고 오탐률을 줄이는 고정밀 모델이 필요
정상 신호와 위험 신호를 명확히 구분하고, 특히 오탐을 줄이기 위한 고도화된 데이터 전처리 및 분석 방법이 요구
해결 전략
ChoRockSoft는 ‘딥러닝 기술을 활용한 지능형 전력/통신 케이블 원격관리 서비스 ’ 프로젝트에서 DAS 센서 데이터를 수집 및 처리하는 프레임워크를 구축하였고, 딥러닝 모델을 통해 데이터에서 잠재적인 위험 요소를 분류하고 케이블 신호 무결성을 관리할 수 있는 원격 자산 관리시스템을 개발하였습니다.
구체적으로 1차 년도에는 테스트베드 환경과 DAS 빅데이터 저장 인프라를 구축하고, 2차 년도에는 예측 모델과 UI/UX 기능을 개선하여 지능형 모니터링을 완성해 단계적으로 목표를 달성해 나갔습니다.
사용 기술
비디오 분류 모델
시계열 이미지 변환 분류 모델
도입 결과
케이블의 상태와 이벤트를 실시간으로 모니터링하는 이상 탐지 시스템을 구현하여 데이터 분석 및 관리의 효율성을 높힘
딥러닝 모델을 통해 다양한 환경에서도 정상 및 이상 패턴을 구분하여 유지보수의 신속성과 정확도를 향상시킴
자동화된 이상 탐지로 비용 절감 효과를 가져오고, 케이블 관리 효율성도 크게 증대
심전도 데이터를 활용해 CNN과 스펙트로그램을 적용한 AI 모델로 부정맥 예측을 수행하며, 다양한 윈도우 크기를 비교 분석하여 정상 및 비정상 예측 확률을 제공