2026
RVOS 관제 — 대시보드, 라이브 맵, 다국어 방송 (1/3)
RVOS 관제 — 대시보드, 라이브 맵, 다국어 방송 (2/3)
RVOS 관제 — 대시보드, 라이브 맵, 다국어 방송 (3/3)
SMART FIELD · SAFETY2026.09 ~진행 중

RVOS 5G 통합 관제 플랫폼

㈜건암

여러 공사장에 흩어진 무선 방송·경보 장치(RVOS)를 한 화면에서 보고, 방송하고, 경보를 처리하는 관제 플랫폼을 만듭니다.

주요 내용
  • 대시보드 · 지도 기반 라이브 맵 · 장치 상태와 출력 제어
  • 실시간 PTT · 12개 언어 TTS 방송 · 사이렌 · 예약 방송
  • 카메라 멀티뷰 · 알람 규칙 · 점검 리포트, 4단계 권한
  • Raspberry Pi CM5 기반 장치 제어부 · 5G/Wi-Fi 전환 설계
.NET 9 BlazorLeafletMQTTTTSRaspberry Pi CM5
통합 포털 앱 — 홈(학생증·시간표), 공지, AI 상담 화면
WEB · MOBILE APP2026.09

한경국립대 통합 포털 앱 시안

한경국립대학교

학생증·시간표·공지·학사·AI 상담을 한 앱으로 모은 통합 포털의 동작 시안을 만들어, 개발 방향을 화면으로 제시했습니다.

주요 내용
  • 모바일 학생증 · 주간 시간표 · 공지 · 수강신청 · 성적
  • 학칙 · 수강 규정 기반 AI 상담 도우미
  • 설치형 웹앱(PWA) — 홈 화면에 설치, 정적 파일로 배포
  • 역할 전환(학생 · 교원 · 직원 · 관리자)으로 권한별 화면 확인
Blazor WebAssemblyPWAAI Chat
확장 공유 임베딩 기반 다중 사용자 시맨틱 송수신 흐름도
R&D SERVICE · SEMANTIC2026.08 ~진행 중

시맨틱 통신 연구 용역

중앙대학교 산학협력단

중앙대 지능형네트워크연구실과 AI 기반 다중 사용자 시맨틱 통신 기술을 설계하고 검증합니다.

주요 내용
  • 확장 공유 임베딩 기반 다중 사용자 시맨틱 다중화
  • 의미 관련도 기반 임베딩 분할 다중 접속(EDMA)
  • 텍스트 · 이미지 임베딩 기반 성능 검증, 특허 2건 공동 출원
AI-NativeSemantic Comm.Transformer
관련 기술
시맨틱 통신
MANUFACTURING · FPC2026.05

FPC AI 비전 검사 · 부품 추적 시스템

삼기㈜ · CM인싸이트㈜ 협업

FPC 검사 라인에 스마트폰 검사기와 BLE 컨베이어를 붙여, 불량 판정과 부품 코드 판독·이력 저장을 한 번에 처리합니다.

주요 내용
  • 스마트폰 NPU 실시간 YOLO26 검출 — 모델별 부품 상태 판정
  • QR · Data Matrix 판독으로 FPC 코드 인식 후 서버 업로드
  • ESP32 BLE 로 컨베이어 감속 · 정지, 검사 위치 자동 정렬
  • 사내 NAS 원본 저장 + 클라우드 검색 웹, 전극 현미경 검사 보조
ONNX · QNNYOLO26ML KitESP32 BLENASBlazor
특허 출원
10-2026-0081586
MANUFACTURING · FPC

FPC AI 비전 검사 · 부품 추적 시스템

SYSTEM 시스템 구성

FPC AI 컨베이어 시스템 구성도 — 스마트폰, 컨베이어, ESP32 모터 드라이버
스마트폰 검사기 · 컨베이어 · ESP32 BLE 모터 제어
AcuVis 앱 — 검출 → 코드 판독 → 서버 업로드

FLOW 검사 흐름

  1. 01
    투입 · 감속컨베이어 · BLE 제어
  2. 02
    AI 검출YOLO26 · NPU
  3. 03
    코드 판독QR · Data Matrix
  4. 04
    이력 저장 · 검색NAS 원본 · 클라우드 웹

DATA 데이터 구조

  • 무거운 원본은 사내 NAS 에만 두고, 썸네일과 메타데이터만 클라우드로 올린다 — 검색은 빠르게, 원본은 누를 때만.
  • 인터넷이 끊기면 NAS 가 큐에 쌓았다가 다시 보낸다.
  • FPC 코드 · 검사 일시 · 결과로 검색하고, 결과 이미지는 한꺼번에 내려받을 수 있다.
SMART FARM · WSN2026.05운영 중

양계장 AIoT 환경 모니터링

DIT · CM인싸이트㈜ 협업

계사의 온도·습도·CO₂·암모니아·조도 센서와 카메라 6대를 묶어, 어디서든 보고 이상이 생기면 바로 알리는 시스템을 구축했습니다.

주요 내용
  • 아날로그·암모니아·무선 로거 센서 — Modbus 수집, InfluxDB 저장
  • IP 카메라 6대 — WebRTC/HLS 실시간 보기 · RAID 24시간 녹화
  • 도면 기반 2D 라이브맵 · 3D 뷰, 센서 그래프 · 영상/CSV 내려받기
  • 임계값 경보 → HK Push 앱 알림, 역할별 외부 열람 권한
ModbusInfluxDBMediaMTXBlazorDocker
관련 기술
2D/3D 관제
특허 출원
10-2026-0096389
SMART FARM · WSN

양계장 AIoT 환경 모니터링

SCREENS 모니터링 화면

2D 라이브맵 — 계사 도면 위 카메라와 센서 값
2D 라이브맵 — 도면 위 카메라 · 센서 위치와 현재 값
센서 그래프와 카메라 영상
센서 추이 그래프 · 카메라 영상

SENSORS 수집 구성

환경CO₂ · 조도 · 온습도
가스NH₃ 암모니아
무선 로거6 대
카메라6 대 · 24h
  • ADAM 모듈(4–20mA)과 암모니아 센서(RS485 → Modbus TCP 게이트웨이)를 5초 주기로 읽어 InfluxDB 에 쌓는다.
  • 구역별 무선 로거가 온도·습도를 보태고, 카메라는 RAID 에 24시간 녹화한다.
  • 재부팅해도 스스로 복구되도록 컨테이너로 운영한다. 외부에서는 역할별로 볼 수 있는 화면이 다르다.
2025
MANUFACTURING · BATTERY PARTS2025.04

AI 비전 검사기 · AI 비전 치수 검사기

예선테크㈜

2차 전지 부품 라인에 결함 검사기(AI Detector)와 비접촉 치수 측정기(AI Ruler)를 개발·납품하고, HawkAI 플랫폼으로 운영합니다.

주요 내용
  • AI Detector — 구멍 누락·색상 차이 판정, 정확도 ≥ 99% · Takt ≤ 400ms
  • AI Ruler — 직선 길이·곡선 반지름 ±0.15mm, 50/200MP 이중 모드
  • Jetson 엣지형 · 스마트폰 경량형 두 가지 구성, 합·불 이송 경로 안내
  • HawkAI — 라벨링 · 증강 · 학습 · OTA 배포 · 통계
YOLOFaster R-CNNJetson Orin NanoGalaxy S25 Ultra
MANUFACTURING · BATTERY PARTS

AI 비전 검사기 · AI 비전 치수 검사기

01 / DETECTOR AI Detector — 실시간 AI 비전 결함 검사

Type I — Jetson Orin Nano + 터치 모니터 엣지 디바이스
TYPE I · EDGE DEVICE Jetson Orin Nano + 터치 모니터 40 TOPS 엣지 디바이스로 라인에서 즉시 추론. 5MP 웹캠 + 15.8" 터치 UI.
Type II — 스마트폰 + 거치대 검사 구성
TYPE II · MOBILE 스마트폰 경량화 (앱 + 거치대) 거치대만 있으면 어떤 라인에도 즉시 배치. 모델은 서버에서 자동 다운로드.
검사 결과 정상 — 초록 박스, 오른쪽 이동 안내
PASS 정상 — 초록 박스 → 오른쪽 이동 합·불 자동 판정 후 이동 경로를 작업자에게 즉시 안내.
검사 결과 불량 — 빨간 박스, 왼쪽 이동 안내
FAIL 불량 — 빨간 박스 → 왼쪽 이동 오이송 시 즉시 알람. 정확도 ≥ 99%, Takt time ≤ 400ms.
정확도 ≥ 99%
Takt Time ≤ 400ms
판정 기준 구멍·색상
합·불 처리 이동 경로 분기
TYPE I · EDGE DEVICE

Edge Device + Webcam

NVIDIA Jetson Orin Nano (40 TOPS) + 5MP 웹캠 + 15.8" 터치 모니터 구성. Ubuntu 22.04 LTS + JetPack 6.0. 외관 W370 × D310 × H480 mm.

  • 6-core ARM CPU + 1024-core Ampere GPU
  • 8GB / 4GB LPDDR5, MicroSD 256GB
  • QHD 5MP 자동 노출/화이트밸런스
TYPE II · MOBILE

Smartphone + 거치대

스마트폰 앱으로 동일한 검사 흐름을 경량화. 거치대만 있으면 어떤 라인에도 즉시 배치 가능합니다.

  • Type I 동등 검사 흐름
  • 서버에서 모델 다운로드 / 자동 업데이트
  • 이송 라인 옆 임시 검사대 구성

검사 결과 UX

PASS 정상 초록색 박스 → 오른쪽 이동
FAIL 불량 빨간색 박스 → 왼쪽 이동
ALARM 오이송 잘못된 방향 시 즉시 알람

02 / RULER AI Ruler — 비접촉 고정밀 치수 측정

Jig + Backlight + Vacuum Chuck + 모니터
JIG Backlight + Vacuum Chuck 작업면 470×250 mm², LED 15~25W 조도 가변, 진공 흡착 평탄 고정.
모니터 + 스마트폰 정렬 화면
PREVIEW 모니터 + 스마트폰 정렬 외관(Blob) 자동 정렬 + ±1.5° 이내 미세 조정으로 측정 준비 완료.
치수 측정 결과 — 50MP / 200MP 재측정
RESULT 치수 측정 결과 (PASS / FAIL) 50MP 모드는 속도, 200MP 모드는 정밀. 한 화면에서 즉시 재측정.
측정 오차 ± 0.15mm
FOV 420×200mm²
검사 사이클 ≤ 4s
해상도 50/200MP
JIG

Backlight + Vacuum Chuck

작업면 470 × 250 mm², LED 15~25W 조도 가변, 평탄 고정용 진공 표면. 외관 W555 × D355 × H355 mm.

  • 측정 대상의 외관(Blob) 자동 정렬
  • ±1.5° 이내 정밀 정렬
  • Galaxy S25 Ultra 50MP / 200MP 후면 카메라
FLOW

측정 → 판정 → 저장

모델 선택 → 프리뷰 정렬 → 외관 검사 → 외부 카메라 자동 촬영 → 치수 측정 → 결과 저장 / 업로드. 60초 미동작 시 자동 정지.

  • 50MP 모드: 속도 / 안정성 우선
  • 200MP 모드: 고해상도 정밀 측정
  • EXIF + JSON 이력 자동 저장
2024
ROBOT · IMMERSIVE CONTROL2024.08

시맨틱 통신 기반 몰입형 로봇 관제

이루온㈜

여러 카메라와 엣지 기기가 협력해 사람의 3D 자세를 실시간으로 추정하고, 웹에서 3D로 재생해 로봇 관제에 활용합니다.

주요 내용
  • Unity 가상 실험 환경에서 다시점 카메라 영상 생성
  • 엔드 디바이스 2D 자세 추정 → 엣지 서버 삼각측량 3D 복원
  • WebGL 클라이언트 실시간 3D 재생, 지연 · 오차(MPJPE) 표시
UnityYOLOv8-PoseWebGL.NET
2023
ICT로봇공학전공 홈페이지와 AIoT Lab 홈페이지 (1/2)
ICT로봇공학전공 홈페이지와 AIoT Lab 홈페이지 (2/2)
WEB PLATFORM2023 ~운영 중

학과 · 연구실 웹 시스템

한경국립대학교

ICT로봇공학전공 홈페이지와 캡스톤 디자인 관리 시스템, AIoT Lab 홈페이지와 논문 관리 시스템을 개발해 운영합니다.

주요 내용
  • 캡스톤 디자인 과제 · 졸업작품 관리, 회원 권한 요청
  • 논문 · 특허 · 연구 · 개발 이력 관리, 사진 · 게시판
  • 관리 화면에서 요청하면 AI 에이전트가 고치는 자동 수정 · 배포(2026)
  • 연구실 카메라 · 온도 · 습도 · 조도 모니터링
BlazorMariaDBDockerNginx
2022
AI CCTV 안전 모니터링 — 다중 디바이스 엣지 추론 화면
SAFETY · AI CCTV2022.03

AI CCTV 플랫폼 공동 개발

브이터치㈜

CCTV와 컴퓨팅 박스에 AI 모델을 배포해 화재·연기·낙상·인원 등 안전 이슈를 현장에서 바로 감지합니다.

주요 내용
  • 화재 · 연기 검출 — 에스엘 공장
  • 낙상 검출 — 대전 노인병원
  • 얼굴 · 인원 검출 — 대전 오월드
  • 군집 객체 검출 — 평택 해군본부
Real-timeEdge AIYOLO알람 자동화
2021
학습데이터 관리 — 모델별 데이터셋과 라벨 목록 (1/2)
학습데이터 관리 — 모델별 데이터셋과 라벨 목록 (2/2)
DATA · TRAINING SET2021.05

AI 딥러닝 학습데이터 구축

스마트랩스㈜

비전 AI 모델 학습에 쓰일 영상 데이터를 수집·정제하고 라벨링해 학습데이터셋으로 구축했습니다.

LabelingDatasetData Cleansing

비슷한 과제를 준비하고 계신가요?
현장 조건을 알려 주시면 방법을 제안드립니다.

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