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딥러닝 솔루션 Beyond Learning을 통해 실 운용환경의 한계를 넘다

1. 통합 모니터링 및 로그 분석 시스템
  • 신규 클러스터 구축을 통한 서비스 모니터링, 이상감지 알림, 분석 자료 리포팅 자동화를 통해 운용 효율성을 높입니다.
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<네트워크점검 체크리스트 툴 개발(2019)>

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<전차종 검증관리/비교분석 툴 개발(2018)>

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<네트워크 시각화 툴 개발(2016)>

2. 딥러닝 기반 제동장치 최적화 시스템
  • 딥러닝기반의 파라미터 최적화 시스템을 통해 실 운용환경의 한계를 극복합니다.
(1) 학습 데이터 생성 (2) 딥러닝 학습 (3) 결과예측 및 최적화
  • 상용 CARSIM 시뮬레이터를 활용하여 학습데이터 생성 및 저장 프로세스 자동화
  • 스케쥴러 및 연동 API 개발하여 학습데이터 생성기간 최소화
  • 최신 딥러닝 학습 방법(ReLU, DropOut, Batch Normalization 등)을 이용하여 충분히 깊은 Network로 모델링, Overfitting현상없이 학습이 가능하도록 함(Accuracy 90% 이상)
  • 학습된 분류 모델을 이용, 신속한 결과 데이터 예측
  • 학습된 모델을 이용할 수 있다면 Genetic Algorithm과 같은 방법으로 파라미터 최적화
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3. 딥러닝 기반 차량인식 시스템 개발
  • Heat Map 기반의 차량인식, 촬영사진 질감인식을 통한 Fake판독, 딥러닝 알고리즘을 적용한 파손식별 등 다양한 확장성을 보유하고 있습니다.
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딥러닝 기반 차량인식 데모