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AI 전체검색 결과
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도입사례 게시판 내 결과
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도입배경K금융기관 상품서비스계 고도화 및 마케팅 Hub, 비대면 재구축하면서 관련 시스템 인프라 및 서비스 어플리케이션 등에 대한 시스템 가용성을 확보하고 장애에 대한 사전 감지 및 이상징후 모니터링을 수행하기 위한 시스템 구축의 필요성이 제기되었습니다.도입스토리이상징후 시스템 구축을 통해 AI기술을 활용한 원시데이터 학습 및 AI모델을 생성하여 이를 기반으로 장애에 대한 사전감지 및 전피 기능을 구현하였습니다. 또한 장애 이상 징후를 사전에 감지할 수 있도록 정적 기반의 임계치 관리가 아닌 지속적으로 변화하는 성능 데이터에 대한 …
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도입배경N금융사에서 운영하고 있는 IT인프라 및 서비스 어플리케이션의 복잡도가 증가하고 클라우드 전환에 따른 IT관리 포인트가 증가하면서 장애에 대한 발생 횟수가 늘어하고 운영에 대한 불확실성이 증가하면서 이에 대한 장애 사전감지와 이상징후를 모니터링 할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되었습니다.도입스토리N금융사는 기존 도입되었던 빅데이터 수집도구를 적용하고 장애예측시스템의 핵심인 AI엔진 도입, 적용, 학습, 모델생성, 모니터링 전 과정을 관리하고 통합관제시스템에 수집된 다양한 종류·대용량 데이터의 다각적 통합 분석으로 사전 인지…
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도입배경국내 택배/물류산업의 중요성이 더욱 확대되면서 택배 시장 점유율을 높이기 위해 핵심 역량을 강화하고, 새로운 성장동력을 확보해 줄 수 있는 대전 스마트 메가 허브 터미널을 2024년 1월 오픈했습니다. 본 사업은 메가허브 내 주요 물류설비에 대한 보안, 설비운영, 설비 상태 모니터링 정보에 대한 통합적 관점의 3D 통합관제기술을 제공하기 위해 시작된 사업입니다.도입스토리3D통합관제 기술과 AI영상분석을 활용한 물류센터 내 지능형 관리체계 마련하기 위해 S보안회사와 협력하여 물류 스카나 장비에서 수집되고 있는 각종 물류설비에 …
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도입배경H솔루션 공장(여수 1,2 공장 / 여수 TDI / 울산 1공장) 내 안전 사고 사전 예방을 위한 최고의 환경안전 수준 확보와 Proactive SHE를 지향하는 스마트 통합 방재 시스템을 성공적으로 구축하여 DT기술을 활용한 안전조업활동에 기여하고자 시작된 사업입니다.도입스토리시스템 구축에 앞서 사전 컨설팅을 진행하여 시스템의 구축방향, 기술구조, 운영 프로세스 체계 등을 정립하고 시스템 구축 대상인 여수 1,2 공장(본관, 별관, 옥탄올, 석유수지, 폴리실리콘, PE3) / 여수 TDI 공장 / 울산 1공장 총 8개 SI…
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도입배경철도차량의 정비 및 유지보수는 현장 중심의 사후 유지보수 성격이 강했으나, 이러한 최근의 ICT기술의 발달로 철도차량에 대한 유지보수 패러다임이 시간 개념의 유지보수 (TBM : Time Based Maintenance)가 아닌 데이터 기반 상태 개념의 유지보수 (CBM : Condition Based Maintenance)로 변화되고 있는 추세입니다. 이에 구축한 모니터링 시스템은 RAM기반의 철도차량 유지보수 모니터링 시스템으로써, 철도차량 운행 및 고장관리에 있어 운행상태, 유지보수 점검, 고장 정보 등을 빅데이터 기술…
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도입배경지상 4층 규모로, 축구장 21개 크기인 연면적 14만8천230m², 시간당 12만개의 물량 처리가 가능한 국내 최대 규모의 물류센터인 대전 메가허브 내 투입되는 택배 상품들의 입고, 상차, 하차 과정을 통제하고 관리하기 위한 도크관리시스템(DMS) 구축의 필요성이 제기되었습니다.도입스토리물량이 몰리는 피크 시간대에 입고시간을 조정하고, 차량 대기시간을 단축하기 위한 스마트 도크관리시스템(DMS, Dock Management System)을 구축하여 30분 단위로 차량 운전자에게 입고 가능 시간을 사전에 알려주고, 상품의 상…
導入實績 게시판 내 결과
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導入背景在K金融機構進行商品服務系統優化、建立行銷Hub及重建非面對面服務的過程中，提出了建立系統的需求。此系統旨在確保相關系統基礎設施和服務應用程式的可用性，並執行故障預先偵測和異常徵兆監控。導入故事透過建立異常徵兆系統，運用AI技術對原始資料進行學習並生成AI模型，以此為基礎實現故障的預先偵測和預警功能。此外，為了能夠事先偵測故障的異常徵兆，我們建立了一個異常徵兆偵測系統，該系統不使用靜態的閾值管理，而是利用動態閾值來因應持續變化的效能資料。
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導入背景隨著N金融公司營運的IT基礎設施和服務應用程式複雜度增加，以及轉向雲端後IT管理點增多，故障發生次數增加，營運不確定性上升。因此，需要一個能夠預先偵測故障和監控異常徵兆的系統。導入故事N金融公司應用既有的大數據收集工具，導入故障預測系統核心的AI引擎，管理應用、學習、模型生成、監控全過程。透過整合監控系統收集的各種大量數據進行多角度整合分析，建立了分析預測系統（AIOps），以提升事前認知能力和事後分析能力。
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導入背景隨著韓國國內快遞/物流產業重要性的進一步擴大，為了提高快遞市場佔有率，強化核心競爭力，並確保新的成長動力，我們於2024年1月開設了韓國大田智慧型Mega Hub轉運站。本專案旨在為Mega Hub內主要物流設備提供整合性的3D整合監控技術，涵蓋安全、設備營運和設備狀態監控等資訊。導入故事為了在物流中心內建立利用3D整合監控技術和AI影像分析的智慧型管理體系，我們與S安全公司合作，監控從物流掃描設備收集的各種物流設備狀態。系統設計為當問題發生時，能自動啟動問題設備附近的CCTV影像，使現場作業人員能迅速識別準確情況，從而快速解決問題。
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導入背景本專案旨在為H解決方案工廠（韓國麗水1、2廠 / 韓國麗水TDI / 韓國蔚山1廠）建立最高水準的環境安全標準，以預防安全事故，並成功構建以Proactive SHE為目標的智慧整合防災系統。這個系統運用數位轉型（DT）技術，致力於提升安全營運活動。導入故事在系統建置之前，進行了前期諮詢，確立了系統的建置方向、技術架構和運營流程體系。對系統建置目標—韓國麗水1、2廠（包括本館、別館、辛烷醇、石油樹脂、多晶矽、PE3）/ 韓國麗水TDI 厰/ 韓國蔚山1廠，共計8個SITE—進行了運用數位分身技術的3D建模工作。同時，對工業園區內的火災 / 氣體 / 惡臭偵測 / 密閉空間 / AI影像…