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애틱은 머신러닝 기반 데이터 분석 프로젝트를 통해 고객의 다양한 문제를 해결해왔습니다.


그 중 많은 부분이, 고객이 보유하고 있는 데이터를 활용한 '현재 상태의 해석'과 '가까운 미래의 결과에 대한 예측' 이었습니다.


우리는 고객이 해결하고자 하는 문제에 대한 인사이트 제공, 

자동화된 기계학습 솔루션의 개발과 지속적인 관리, Digital Transformation 에 대한 방법론 및 교육에 이르기까지 

기업이 보다 영향력 있는 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원할 것입니다.

Attic's

수행 프로젝트

환경 · 2018–2021


하수처리장 COD 예측 모델


K-water · 예측 모델링


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성과 : 미생물 분포 분석 기반 수질 안정화 및 처리량 증대 실현



에너지 · 산업부


바이오가스 플랜트 이상감지


산업기술혁신사업 · 이상 감지


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성과 : 예지적 설비 진단으로 가동률 개선 및 에너지 손실 감소



제조 · 2019–2020


Polymer HDPE 물성 예측


G사 · 예측 모델링


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성과 : 품질 예측 모델 기반 최적 운전조건 도출, 생산량 및 품질 동시 개선



환경 · 2018–2021


하수처리장 COD 예측 모델


K-water · 예측 모델링


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성과 : 미생물 분포 분석 기반 수질 안정화 및 처리량 증대 실현



환경 · 2018–2021


하수처리장 COD 예측 모델


K-water · 예측 모델링


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성과 : 미생물 분포 분석 기반 수질 안정화 및 처리량 증대 실현



환경 · 2018–2021


하수처리장 COD 예측 모델


K-water · 예측 모델링


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성과 : 미생물 분포 분석 기반 수질 안정화 및 처리량 증대 실현



실제 프로젝트 사례

PROJECT 01

이미지 분석을 통한 수처리장 오염물질 응집 공정의 응집도 분석

PROCESS

- 폐수처리장 운영 효율 개선을 위해 응집반응 상태의 판단을 작업자의 경험에서 데이터 기반의 

의사결정 시스템으로 변환


- 폐수의 탁도와 응집 입자의 크기 변화를 이미지 데이터화 하고, 가공 및 분석을 통해 정량적 데이터로 변환할 수 있는 기술 확보

Vision Data

                      - 폐수의 탁도와 응집 입자 데이터 수집을 위해 자체 제작한 수조


                      - 플록의 침강 속도를 모니터링하기 위하여 1초 간격으로 촬영한 이미지

이미지 클릭시 확대됩니다
이미지 클릭시 확대됩니다
RESULT
MONITORING

- 크기 분포의 정량화 결과


- 탐지결과의 성능 측정을 위하여 pvcocotools(v 2.0.6)라이브러리의 COCOeval 패키지를 

사용하여 측정한 mAP(mean Average Precision) 결과는 0.522로 응집 상태의 

안정적인 탐지 및 분석 가능

               - 플록의 이미지로부터 플록의 크기, 개수, 명도, 모양 등의 정량 데이터를 추출하여 

               다양한 통계량을 활용 가능


               - 응집의 지표를 제공함으로써 현재 응집 상태에 대한 실시간 분석이 가능

ADVANTAGE


실시간 응집 상태 분석 및 이상 탐지


머신비전 기반 정량 분석을 통해 응집 반응을 실시간으로 파악하고, 약품 투입 이상 및 설비 이상을 즉시 감지


AI 기반 최적 약품 투입 자동화

 

원수 특성과 계절 변화를 반영하여, 최적의 응집제 투입량을 자동으로 산출 및 제어


예지적 공정 운영으로 사고 예방


사후 탁도 확인이 아닌 공정 초기 단계에서 문제를 예측하여 선제적 대응 가능


데이터 기반 운영으로 효율 및 비용 절감


비정량적·경험 의존 운영에서 벗어나, 과다 약품 투입을 방지하고 운영 효율 극대화

PROJECT 02

다수의 태양광 분산발전소의 발전량 예측 모델링 및 이상 탐지 솔루션 개발

사진 및 내용 수정 필요

PROCESS

- 폐수처리장 운영 효율 개선을 위해 응집반응 상태의 판단을 작업자의 경험에서 데이터 기반의 

의사결정 시스템으로 변환


- 폐수의 탁도와 응집 입자의 크기 변화를 이미지 데이터화 하고, 가공 및 분석을 통해 정량적 데이터로 변환할 수 있는 기술 확보

Vision Data

                      - 폐수의 탁도와 응집 입자 데이터 수집을 위해 자체 제작한 수조


                      - 플록의 침강 속도를 모니터링하기 위하여 1초 간격으로 촬영한 이미지

ADVANTAGE


AI 기반 운영 시스템을 통한 사업 확장 성과


도외 계약 비중 증가 및 신규 프로젝트 확대를 통해, 시장 확장성과 사업 경쟁력 입증


• 도외 계약 비중 10% → 23% 증가


실질적 매출 성장 및 수익 창출

 

태양광 신규 공사 및 RTU 사업 확대를 기반으로 안정적인 매출 성장 달성


• 신규 공사 22건(40억) 및 추가 14건(17억) 확보

• RTU 매출 7억 → 11억 증가


에너지 산업 중심의 사업화 확장


태양광 발전소 대상 발전량 예측 및 이상 탐지 시스템 구축을 통해 사업화 추진



데이터 기반 신사업 진출 (Smart Farm)


기상 데이터 기반 재배 최적화 및 제어 기술을 활용하여 스마트팜 및 해외 시장 확장 가능

PROJECT 03

미생물 이미지 분석을 통한 수처리 이상 감지 예측 모델의 개발

사진에 맞는 설명 수정 필요

PROCESS

- 폐수처리장 운영 효율 개선을 위해 응집반응 상태의 판단을 작업자의 경험에서 데이터 기반의 

의사결정 시스템으로 변환


- 폐수의 탁도와 응집 입자의 크기 변화를 이미지 데이터화 하고, 가공 및 분석을 통해 정량적 데이터로 변환할 수 있는 기술 확보

Vision Data

                      - 폐수의 탁도와 응집 입자 데이터 수집을 위해 자체 제작한 수조


                      - 플록의 침강 속도를 모니터링하기 위하여 1초 간격으로 촬영한 이미지

ADVANTAGE


미생물 기반 폐수처리 공정의 실시간 가시화


기존 박테리아 분석의 한계를 극복하고, 원생·후생동물 기반 분석을 통해 폐수 처리 상태를 실시간으로 파악 가능


AI 기반 공정 이상 탐지 및 최적 제어

 

경험 의존 운전에서 벗어나, 이상 상황 발생 시 미생물 제제 투입량 및 시점을 예측하여 자동 대응 가능


처리 효율 향상 및 운영 비용 절감


공정 안정화 및 최적 운전을 통해 불필요한 약품 사용과 추가 설비 투자 비용 최소화


고속 · 경량화된 분석 시스템 구현


 이미지 최적화 및 CNN 기반 모델 적용으로, 처리 시간 단축과 성능을 동시에 확보하여 실시간 운영 환경에 적용 가능

실제 프로젝트 사례


제조 & 서비스 예측 모델링


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이미지 & 영상 분석


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2nd interview


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