Sensor Hardware
고신뢰성 저전력 센서 하드웨어
차량 부품 설계 경험을 바탕으로 강건한 기구, 이중화 회로, 저전력 통신 구조를 설계합니다. 온도, 습도, 진동, 충격, 전류, 위치 등 현장 데이터를 장기간 안정적으로 수집하는 것이 핵심입니다.
- IP67 수준의 산업/차량 환경 대응
- RF/BLE 기반 저전력 무선 통신
- 모듈형 센서 확장 구조
- SiP 기반 소형화 설계
기술
센서 하드웨어, Edge AI 진단 알고리즘, PHM 시스템 연동까지 현장에서 완결되는 지능형 센서 기술
스마트 센서와 AI로 설비의 상태를 현장에서 판단합니다
뉴로센스는 산업·방산 현장의 온도·진동·충격·전류·위치 데이터를 센서 단에서 수집하고, 저전력 Edge AI로 이상을 탐지합니다. 결과는 PLC·상위 시스템과 연동되어 앱·웹으로 모니터링되며, LLM 자연어 질의로 설비 상태를 바로 확인할 수 있습니다.
검증된 연구개발 기반
산업통상자원부, 중소벤처기업부, 한국가스공사, 국토교통부 등 국책 R&D와 현장 프로젝트를 통해 스마트 센서, 예지보전, 차량 진단, 방산 CBM+ 기술을 고도화하고 있습니다.
40억+
누적 국책 R&D 규모
8,000+
국내 누적 설치 건수
8년+
장기 운용 센서 목표
IP67
산업 현장 적용 구조
기존 방식에서 뉴로센스 방식으로의 전환
원본 데이터 중심 구조를 현장 분석 중심 구조로 변경한 뉴로센스의 새로운 방식
데이터 전송
원본 데이터 전체 전송
특징·상태 정보만 전송
진단
클라우드 분석 대기
현장 즉시 이상 감지
보안/리스크
데이터 집중으로 리스크 증가
현장 분석으로 노출 최소화
운영
사후 확인·수동 대응
예지보전·자동 정비 연계
처리 부담 · 보안 리스크
감소
진단 속도 · 운영 효율
향상
핵심 기술 영역
Edge AI
온디바이스 AI 진단 알고리즘
센서 단말에서 신호를 전처리하고 특징을 추출해 이상 징후를 판단합니다. 클라우드로 원본 데이터를 모두 보내는 대신, 현장에서 의미 있는 상태 정보만 선별합니다.
- FFT, STFT, Order Analysis 기반 신호처리
- Isolation Forest 초기 이상탐지
- Autoencoder 순차 검증
- 경량 LLM 기반 상태 분석 확장
PHM / CBM+
예지보전 및 상위 시스템 연동
진단 결과를 정비, 자재, 관제, 지휘통제 시스템과 연결해 사전 예방 조치로 이어지게 합니다. 방산 분야에서는 미사일 보관·운용 상태 관리까지 확장됩니다.
- 상태 모니터링 및 이력 추적
- 이상 감지 기반 정비 지시
- 자재·재고 관리 시스템 연계
- 방산 CBM+ 운용 시나리오 지원
Operations Intelligence
PLC 연동 모니터링과 LLM 기반 상태 질의
설비 PLC와 연동해 운전 데이터를 실시간으로 수집하고, 앱·웹 대시보드에서 현장 상태를 한눈에 모니터링합니다. 운영자는 LLM에게 설비 상태를 자연어로 질의해 이상 원인과 조치 방향을 바로 확인할 수 있습니다.
- PLC 연동 설비 운전 데이터 수집
- 앱·웹 기반 실시간 모니터링
- LLM 기반 자연어 상태 질의·응답
- 자연어 리포트·알림 자동 생성
적용 기술 시나리오
스마트 팩토리 설비 진단
컨베이어, 압연 설비, 가압펌프 등 생산 설비의 진동·온도·전류 데이터를 분석해 설비 이상과 정비 시점을 예측합니다.
적용 전
- 정기 점검 중심의 사후 정비 운영
- 예측 불가능한 설비 다운타임 발생
- 정비 인력의 경험과 직관에 의존
- 이상 발생 후에야 원인 추적 가능
기술 적용 후
- 진동·온도·전류 실시간 모니터링
- 이상 징후 사전 감지 및 알림
- 데이터 기반 정비 시점 예측
- PLC / IoT 센서 / 카메라 연계 복합 진단 수행
다운타임 감소
정비 비용 절감
설비 수명 연장