Technology
같은 기술이, 걸음과 설비를 읽습니다.
고령자의 보행과 공장의 설비는 달라 보이지만, 데이터로 보면 같습니다. 둘 다 잡음 섞인 시계열 센서 신호이고, 둘 다 현장에서 즉시 판단해야 하며, 둘 다 틀린 값을 내면 신뢰를 잃습니다.
두 사업이 공유하는 것
| AI 헬스케어 | 제조 AX | |
|---|---|---|
| 입력 | 스마트폰 · IMU 가속도/자이로 | 설비 · 공정 센서 |
| 성격 | 잡음 섞인 시계열 | 잡음 섞인 시계열 |
| 제약 | 현장에서 즉시 판단, 네트워크 불안정 | 라인 정지 불가, 지연 허용 안 됨 |
| 리스크 | 틀린 건강 신호는 신뢰를 잃는다 | 틀린 품질 신호는 라인을 멈춘다 |
| 그래서 필요한 것 | 품질 게이트 + 경량 추론 | 품질 게이트 + 경량 추론 |
부트캠프가 헬스케어에서 4년간 만든 것은 보행 알고리즘 하나가 아니라, 센서 데이터를 현장이 신뢰할 수 있는 판단으로 바꾸는 파이프라인이었습니다. 그 파이프라인을 제조 현장으로 옮기고 있습니다.
파이프라인
부트캠프는 이 다섯 단계를 전부 직접 합니다. 어느 한 단계를 외부에 맡기면 나머지가 흔들립니다.
- 01
수집
저전력 다채널 센서 수집. 착용·조작 부담을 최소화합니다.
- 02
전처리
동기화, 구간 분할, 정규화. 장비·위치마다 다른 특성을 보정합니다.
- 03
품질 게이트
기준 미달 데이터를 걸러냅니다. 통과하지 못하면 결과를 내지 않습니다.
- 04
경량 추론
현장 기기에서 바로 판단합니다. 서버 왕복을 기다리지 않습니다.
- 05
검증
공인시험과 현장 실증으로 확인합니다. 내부 수치로 만족하지 않습니다.
품질 게이트 — 값을 만들지 않는다는 원칙
센서 데이터는 지저분합니다. 스마트폰이 주머니에 있는지 손에 있는지, 어르신이 걷다 멈췄는지, 설비가 정상 상태였는지에 따라 같은 신호도 전혀 다른 의미가 됩니다.
많은 시스템이 이 문제를 무시하고 어떻게든 결과를 내려고 합니다. 화면에 숫자가 떠야 완성된 것처럼 보이기 때문입니다. 부트캠프는 반대로 설계했습니다. 품질 기준에 미달하면 결과를 내지 않고 재측정을 안내합니다.
파크골프장 실증 (2026.05~06)
- 98.2%
- 분석 가능률
- 1.8%
- 결측률
- 100%
- 비식별 처리율
품질검수를 거쳐 분석대상을 확정한 결과입니다. 기준에 미달한 데이터는 분리했습니다.
모델은 무겁다고 좋은 게 아닙니다
현장 기기에서 즉시 돌아야 하므로, 문제에 맞는 가장 가벼운 모델을 고릅니다.
- 온디바이스 경량 ML
- Random Forest 등. 낮은 연산으로 현장 기기에서 즉시 추론합니다.
- 딥러닝
- Bi-LSTM 기반 시계열 행동인식. 시간적 맥락이 필요한 문제에 사용합니다.
- 선택 기준
- 정확도만 보지 않습니다. 지연시간, 전력, 현장 기기 사양, 유지보수 난이도를 함께 봅니다.
엣지 아키텍처
네트워크가 끊겨도 현장은 멈추면 안 됩니다. 그래서 계층을 나눴습니다.
- 01
개인 · 설비 센서
신호 수집과 1차 전처리
- 02
현장 엣지 노드
세션 관리 · 품질검사 · 경량 추론 · 임시저장과 동기화
- 03
안내 · 운영 화면
현장에서 바로 읽히는 결과 표시와 운영자 대응
- 04
분석 · 검증 계층
장기 저장 · 모델 관리 · 리포트
2계층이 독립적으로 판단하므로, 상위 계층이 끊겨도 현장은 계속 돌아갑니다.
표준과 계약으로 연결합니다
- AAS · OPC-UA
- 제조 현장의 국제표준 인터페이스로 연동합니다. 설비·시스템이 달라도 데이터가 이어집니다.
- 스키마 계약 기반 설계
- 모듈 간 주고받는 데이터의 형식을 계약으로 고정하고 버전을 관리합니다. 컨소시엄·외주 협업에서 각자 개발해도 통합이 쉽습니다.
- 모듈 분리
- 수집 · 분석 · 전송을 분리해, 한 곳을 고쳐도 나머지를 건드리지 않습니다.
보안 · 개인정보
- 최소 수집
- 식별정보 분리 보관
- 비식별 분석
- AES-256 암호화 전송 · 저장
- 최소권한 접근통제
- 보관 · 파기 절차
연구가 뒷받침합니다
알고리즘은 논문과 특허로, 성능은 공인시험으로 확인했습니다.
- 5편
- 논문
- 6건
- 특허
- 검증
- KTC 공인시험
- 1,000여명
- 누적 인체 데이터
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