머신러닝 기술을 이용하여 비정상적인 공작기계에서 나타나는 전력(전류) 사용패턴의 이상을 인식하고, 전력 품질 문제 유형을 판별하고, 능동 학습 기반 레이블 효율성을 제고하는 기능 제공

본 기술은 모바일 및 임베디드 보드 환경에서 객체를 검출하고 장면영역을 인식하도록 하는 경량화된 객체/장면 인식 기술이다

ㅇ 어떤 공간, 예를 들면, 집이나 방, 사무실 내에는 여러 가지 전자기기가 있다. 이러한 전자기기를 부하(Load)라고 한다. 각 부하들이 사용하는 전력이나 사용패턴, 동작여부를 파악하여, 불필요한 전력 사용은 없는지, 안전하게 사용하고 있는지, 생활패턴이 어떤지, 전자장비가 노후되지는 않았는지 확인할 수 있다. 정확한 개별 부하의 전력을 모니터링하기 위해서는 각 부하 앞에 전력 또는 전류 센서를 부착하여야 한다. 그러나 비용적인 측면이나 공간적인 측면의 이유로 개별 부하에 전력 센서를 설치하는데 어려움이 있다. ㅇ 본 기술은, 공간의 한 지점에서만 전류를 측정하여, 공간 내의 각 부하들의 동작 여부를 알아낼 수 있는 기술이다. ㅇ 전자장비들은 각각 고유의 전류 패턴을 가지고 있다. 기계학습을 통해 개별 전자장비의 고유 전류 패턴을 학습하고, 2개 이상의 전자장비 조합 사용시 전류 패턴도 학습한다. 이후 학습된 기계학습 모델은 어떤 전자장비들이 가동되고 있는지 예측할 수 있다.

본 기술은 모바일 휴대폰 환경에서 사람 영역을 인식하고 추출하는 경량화된 휴먼 추출 기술이다