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인공지능 기술

환경차 연비개선 인공지능 모델

불필요하게 엔진이 On/Off 되는 연비 비효율 상황 제어를 통한 연비 향상

저속 주행 시 - 엔진(Off), 고속 주행 시 - 엔진(On) / 차량 연비개선 제어 로직 적용(경량화) - 인공지능 모델 -> 차량 임베디드 -> 환경차 인공지능 모델

인공지능 (기계학습) 기술을 활용하여 근미래 운전자 가감속 의지 예측 모델 개발

- 저속 발진 상황시 가감속 예측
- 운전자 및 주행상황별 최적 맞춤 연비 제어 활용

입력 신호 - Navi 정보(교통상황), 전방 차량 정보(ACC), 운전자 주행 정보(APS, BPS) -> 인공지능 모델 설계/학습 - 인공지능 기계학습 (운전 성향, 주행 상황별 운전자 가감속 의지 학습) -(근미래 예측)-> 가감속 예측

이미지인식 품질검사 딥러닝 모델

- 현장 업무 고려 2단계 모델 적용
- 검토 대상 이미지 축소를 통한 작업자 품질검사 집중도 향상

압연기 [ (기존) 철판 표면 품질 검사 시, 결함 의심 사진 코일당 수작업 조회를 통해 판독 ※ 결함 의심 사진에 대한 AI 학습 모델 적용 (POC과제, '17년) ] -> 1단계 : 정상/결합 탐지 모델 [(POC과제 수행 결과) - 철표면 정상/결함 탐지 정확도 향상, - 코일당 결함의심 사진 감소로 업무집중도 향상] -(결함 데이터)-> 2단계 : 결함 유령 분류 모델 [(POC과제 수행 결과) - 결함 유형 분류 정확도 향상, - 회사 내부 결함 유형 분류기준 적용]

대화형플랫폼 솔루션

대화형플랫폼 기술 구성요소 중 STT, NLP/대화관리 영역 내재화 개발

대화형 플랫폼 기술 구성 STT(Speech To Text) ① 음성신호 처리 [음성->텍스트 변환 NPL(자연어처리)/대화관리 ② 자연어 처리 [Text 의미 파악] (- 문장 : Y/N 질문, - 의도 : 일정 확인, - 방식 : 비행기, - 목적지 : 제주 ③ 대화 관리 [해석 후 응답] (3시 비행기 있습니다. 예약할까요?) TTS(Text To Speech) ④ 텍스트→음성 변환(3시 비행기 있습니다. 예약할까요?) 핵심요소 - STT 엔진 - 도메인 학습 DB(음성, Text) - 신호처리 등에 대한 이해 - NLP 엔진 - 학습 DB(언어) - 대화관리 엔진(룰 등) - 학습 DB(지식) - 지속적인 rule 관리