Challenge

1. 빅데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 사전 PoC 성격의 데이터 분석 프로젝트 2. 분석의 중요성, 경제성을 고려하여 최종 2개의 분석 주제 선별 3. 17,000여개의 약 8TB의 센서데이터를 통해 보일러 공기예열기 가스차압 상승의 주요 인자 분석, 보일러 튜브누출 감지센서를 통해 누출이상탐지 모델 개발

How to

1. 제공받은 센서 raw data 전처리 및 현황분석 2. 공기예열기 가스차압 상승 주요인자 분석을 위해 제조 분야 특성을 살린 Feature Selection 분석 프레임워크를 통해 앙상블 기법의 모델을 통해 주요 인자 도출 3. 튜브 누출 이상 탐지를 위해 ARIMA 통계모형의 한계 파악 및 시계열 분석을 위한 딥러닝 모델 개발 4. 현업 엔지니어의 자문을 통해 도출된 주요인자 검증 5. 시나리오 테스트를 통해 개발된 딥러닝 모델의 성능 및 실제 분석 플랫폼 도입 가능성 검증

Outcome

1. 도출된 주요인자 중 일부는 당해년도 특허출원 진행중인 결과와 일치 2. 빅데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 타당성 제공 

지난 2015년 메르스 발생으로 186명이 감염되었고 그중 38명이 사망하였습니다. 21세기 활발한 국제교류 및 교통의 발달로 감염병 발생이 증가 및 확산되었고, 새로운 질병 발생 가능성이 증

원과 행정자치부, 기상청 등과 협력하여 다양한 공공 빅데이터를 융합 및 연계하고 분석하여 감염병 확산을 예측하고 예방 활동을 지원할 수 있는 시스템 구축 사업에 참가하였습니다.