솔루션
도시 경계 모니터링부터 배출원 저감 운영까지, 목적에 맞는 솔루션을 선택하세요.
솔루션
감지에서 저감까지, 현장에 맞는 솔루션을 선택하세요.
OdorGuard AI Boundary
수동적 민원 대응에서 데이터 기반의 선제적 도시 환경 관리로
OdorGuard AI Boundary는 측정에서 판단, 대응, 그리고 학습까지 이어지는 선순환 구조를 구축하여, 산재된 센서 데이터를 실질적인 도시 관리 역량으로 전환합니다.
지금 이런 상황이신가요?
민원은 쌓이는데, 어디서 오는지 모릅니다
신고가 들어온 후에야 움직이는 사후 대응 구조로는 원인 시설을 특정하기 어렵고, 같은 민원이 반복됩니다.
데이터는 있는데, 활용이 안 됩니다
단순 임계치 초과만으로는 상황을 오판하기 쉽습니다. 순간적인 피크인지, 실제 문제인지 판별할 기준이 없습니다.
정책 근거를 만들기가 어렵습니다
시설 개선 예산 편성이나 효과 보고에 정량적 근거가 필요하지만, 지금의 데이터로는 그 근거를 만들 수 없습니다.
'순간 값'이 아닌 '사건(Event)' 중심으로
실시간 악취 데이터는 노이즈와 순간적인 피크가 많아, 단순 임계치 초과만으로는 상황을 오판하기 쉽습니다. OdorGuard AI는 세 가지 조건을 모두 충족할 때만 유의미한 사건으로 정의하여 오경보를 최소화합니다.
설정된 기준값을 넘는 농도가 감지됩니다.
최소 5~10분 이상 연속으로 유지됩니다.
1시간 내 재발 시 동일한 사건으로 묶어 분석합니다.
5가지 KPI로 악취를 정량화합니다
단순한 수치 기록을 넘어, 다섯 가지 관점에서 악취 현상을 다각도로 측정합니다.
일·주·월별 임계치 초과 시간 비율. 얼마나 자주 발생하는가?
정의된 이벤트의 총 횟수. 주민 체감과 가장 유사한 지표.
개별 이벤트의 평균·최대 지속 시간. 짧고 굵은가, 길고 은은한가?
이벤트 기간 동안 (값-임계치)의 총합. 전체적으로 얼마나 심했는가?
동시에 반응한 센서 지점의 수. 얼마나 넓게 퍼졌는가?
운영의 핵심: 통합 대시보드
지도, 이벤트 타임라인, 풍향 정보를 한 화면에 배치해 운영자가 빠르게 상황을 파악할 수 있도록 설계합니다.
- 지도 기반 악취 모니터링: 센서 위치·현재 값·점검 필요 상태
- 이벤트 타임라인: 위치·발생 시간·Peak value(OU/m³)
- 실시간 풍향: 풍속·풍향 및 풍향 장미 차트
데이터로 이야기하기
냄새의 이동과 핫스팟 시각화
동영상형 지도로 Plume 이동 경로를 추적하고, 50개 지점 데이터를 공간 보간해 핫스팟을 면으로 표현합니다.
- 동영상형 지도: '지난 24시간' 타임 슬라이더로 이동 경로 추적
- 핫스팟 지도: IDW/Kriging 공간보간으로 문제 지역 직관적 인지
분석: 패턴을 넘어 원인을 찾아서
3단계 분석 + 데이터 품질 우선
패턴 탐지 → 원인 후보 도출 → 검증·특정. 분석 신뢰도는 데이터 품질에서 시작됩니다.
- 1단계 패턴 탐지 / 2단계 원인 후보 도출 / 3단계 검증 및 특정
- 1순위: 데이터 품질(QA/QC)·보정 자동화, 결측/이상치 탐지·기상 보정·정기 교정
실전 분석 기법
시간과 바람에서 단서 찾기
요일×시간대 히트맵으로 반복 패턴을 식별하고, CPF/극좌표로 유력한 오염원 방향을 제시합니다.
- 시간 패턴: 요일×시간대 히트맵
- 풍향 결합 분석: CPF로 상류(Upwind) 오염원 방향 제시
분석의 확장
발생원 추정 및 미래 예측
확산 모델로 후보 발생원 기여도를 시뮬레이션하고, ML로 1~3시간 후 악취 위험도를 예측합니다.
- 발생원 추정: 풍향 기반 후보 압축 → 필요 시 모델링 검증
- 단기 예측: 관심/주의/경계 등급으로 선제 조치 유도
작동 방식
악취·기상 데이터를 실시간 수집합니다.
단순 수치가 아닌 사건(Event) 단위로 상황을 인지하고, 풍향 결합 분석으로 원인 후보를 압축합니다.
표준 운영 절차(SOP)에 따라 현장 출동, 정책 수립, 대시민 소통까지 자동으로 지원합니다.
대응 결과를 피드백하여 전체 시스템의 판단 정확도를 지속적으로 개선합니다.
핵심 기능
도시 지도, 이벤트 타임라인, 풍향 정보를 한 화면에서 확인합니다.
센서 상태와 결측·이상치를 확인해 데이터 신뢰도를 유지합니다.
시간대별 확산 경로를 타임 슬라이더로 확인합니다.
측정값을 공간적으로 요약해 문제 구간을 직관적으로 파악합니다.
유의미한 이벤트만 묶어 경보하고, 대응에 필요한 정보로 정리합니다.
요일·시간대별 패턴을 요약해 취약 시간대를 찾습니다.
풍향과 이벤트를 함께 보며 원인 후보를 좁힐 수 있습니다.
현장 체크리스트와 사후 정리(요약/리포트) 작성을 지원합니다.
기대 효과
선제적 현장 대응
실시간 경보와 민원 데이터 자동 매칭으로, 민원이 오기 전에 이상을 감지하고 신속히 대응합니다.
정량적 정책 근거
5가지 KPI 기반 분석으로 악취 원인 우선순위를 도출하고, 시설 개선 전후 효과를 숫자로 증명합니다.
투명한 시민 소통
내부 분석용과 대시민 공개용 정보를 분리 제공하여, 신뢰도 높은 환경 정보를 공유합니다.
어떻게 활용하실 건가요?
같은 데이터를 어떤 목적으로 쓰느냐에 따라 활용 방식이 달라집니다.
- 실시간 경보 기반 현장 출동 트리거
- 민원(콜/앱)과 센서 이벤트 자동 매칭으로 '증거 묶음' 생성
- 민원 다발 지역의 센서 재배치 근거 확보
- 반복 패턴(요일/시간/기상) 분석으로 원인 후보군 압축
- 사업장 지도와 중첩하여 우선 단속·개선 순위 도출
- 시설 개선 전/후 정량적 KPI 비교로 정책 효과 평가
- 내부용(정밀 분석)과 공개용(단순 현황) 정보 분리 제공
- 현재 상태, 추세, 최근 주요 이벤트 중심으로 구성
- 시민 체감과 연결되는 투명한 환경 정보 공유
적용 분야
악취 민원의 정량적 근거 확보와 원인 시설 단속 우선순위 결정.
산단 내 다수 사업장의 배출 패턴 감시 및 사후 분석.
폐기물 처리장, 축산 단지 주변 주민의 체감 환경 보호.
도시 전체 대기 환경 인텔리전스 데이터 구축 및 통합 관리.
제공 산출물
실시간 모니터링 및 이벤트·분석 기능을 제공하는 운영 화면.
주요 이벤트의 확산 경로를 공유용 자료로 정리합니다.
월간·분기 단위의 추세 및 핵심 지표 요약 보고서.
주요 이벤트별 발생·대응·조치 이력을 정리한 문서.
도입 절차
'사건(Event)' 기준 확정, 5가지 핵심 KPI(빈도·횟수·지속·강도·공간) 설정.
운영자용 통합 대시보드(지도+타임라인+풍향) 1차 구축 및 실운영 시작.
센서 상태 자동 모니터링, 결측·이상치 탐지 등 데이터 품질(QA/QC) 체계 구축.
풍향 결합 분석(CPF/극좌표 플롯)을 통한 원인 후보군 압축 프로세스 정립.
민원·시설 운영 데이터 통합, 필요 시 확산 모델 및 예측 기능 확장.
OdorGuard AI Source
배출구를 스마트하게 제어하다
OdorGuard AI Source는 배출구 악취 농도와 설비 상태를 실시간으로 분석하여 최적의 세척 시점을 자동으로 판단하는 AI 기반 저감 설비 관리 솔루션입니다.
왜 기존 운영 방식은 비효율적인가?
주기 기반 수동 세척 운영
고정된 주기에만 세척을 수행해 실제 오염도와 무관하게 리소스가 소모됩니다. 작업자 경험에 의존한 운영 방식입니다.
설비 오염도 실시간 확인 불가
언제 성능이 떨어질지 알 수 없어, 문제가 나타난 뒤에야 대응하게 됩니다. 사전 예방이 어렵습니다.
과도한 세척으로 유지 비용 증가
불필요한 세척이 반복되면 에너지·자원 낭비와 유지관리 비용이 늘어납니다.
AI 기반 세척 스케줄 최적화
OdorGuard AI Source는 단순 기준 초과 방식이 아닌 데이터 학습 기반 분석으로 불필요한 세척을 줄입니다.
배출구 악취 농도와 설비 데이터를 실시간으로 수집합니다.
농도 변화 패턴과 오염도 추세를 AI가 분석합니다.
최적의 세척 타이밍을 자동으로 예측합니다.
세척 시점에 자동 알림 발송 또는 세척 실행으로 이어집니다.
검증된 수치로 말합니다
상태 등급 분류 및 세척 필요 시점 예측 정확도
엣지-클라우드 하이브리드로 보장되는 모니터링 연속성
설비 이상 감지부터 담당자 알림까지의 최대 지연 시간
3-Tier 아키텍처
현장 센서·엣지에서 수집한 데이터가 통신·플랫폼을 거쳐 클라우드에서 저장·분석되고, 웹·모바일로 모니터링·제어됩니다.
- Tier 1 현장: 센서, 엣지 컨트롤러/IoT 게이트웨이, 로컬 HMI
- Tier 2 통신·플랫폼: 5G/MQTT, 멀티사이트, 서버/클라우드
- Tier 3 사용자: 웹 포털, 모바일 앱, Open API
실시간 통합 모니터링
모든 저감 모듈의 핵심 지표를 한 화면에서 파악하고, 임계값 초과 시 즉시 경보로 선제 대응할 수 있습니다.
- 주요 지표: 운전 상태, PM·VOC·차압·전력 소비
- Site Overview: 다수 사이트 설비 현황·성과 지표
- 경보: 설비 이상·세척 필요 시 SMS
AI 기반 예측
Fouling Index로 최적 세척 시점 예측
차압·팬 전력·배출농도의 복합 추세로 설비 오염도를 정량 지수화하고, 4단계 분류·세척 시점 예측으로 사전 대응합니다.
- Fouling Index: 주의/세척 필요 임계점 시각화
- 4단계 자동 분류: 정상·주의·세척 필요·긴급점검
- 세척 시점 예측: 날짜·가동시간 기준 미리 알림
지능형 제어
오염지수·비피크 시간을 종합해 자동 세척을 실행하고, 웹/앱에서 즉시 세척·모드(강/약) 선택이 가능합니다. 안전 인터락 통합.
- 자동 스케줄링: [오염지수 > 임계값] AND [비피크] → 자동 세척
- 원격 수동 제어: 세척 시작·예약·긴급 정지, 모드 선택
- 안전: 팬 제어, 배수 밸브 연동, 도어 개방 시 비상 정지
유지관리 지원 및 분석
세척·고장·교체 이력을 자동 기록하고, 장기 추이 분석·월간/분기 보고서 자동 생성으로 규제·LCC를 지원합니다.
- 이력 자동화: 체크리스트·사진/메모 첨부
- 장기 성능: 에너지·PM 제거 효율 등 핵심 지표
- 자동 보고서: 월간/분기, 규제 대응·LCC
실증 계획
실제 현장 성능 검증
총 6개소에서 6개월 이상 장기 운전 데이터를 수집하고, 기존 방식 vs 지능형 운전을 성능·에너지·유지관리 비용으로 정량 비교합니다.
- 대상: 단체급식소 2, 직화구이 2, 커피 로스팅 2
- 기간: 6개월 이상
- 방법: 시간 기반 vs 지능형 운전 정량 검증
주요 기능
배출구 악취 농도와 설비 상태를 실시간으로 확인합니다.
오염도 추세를 바탕으로 세척 필요 시점을 판단하고 알림을 제공합니다.
웹/앱에서 수동 세척 실행 및 스케줄 조정이 가능합니다.
세척·가동 스케줄을 설정하고 변경 이력을 관리합니다.
현장 점검 시 상태 확인과 알림 수신을 지원합니다.
세척 중 팬 자동 제어, 배수 밸브 연동, 도어 개방 시 비상 정지 등 안전 중심 설계.
세척·점검 이력을 기록하고, 핵심 지표를 리포트로 확인합니다.
네트워크 장애 시에도 엣지 컨트롤러가 자율적으로 핵심 제어를 수행합니다.
기대 효과
유지 비용 절감
불필요한 세척을 줄여 에너지·자원 낭비를 최소화하고 운영 비용을 절감합니다.
안정적인 설비 운영
실시간 진단과 최적 세척 시점 예측으로 설비 가용성과 성능을 유지합니다.
데이터 기반 스마트 관리 체계 구축
운영 이력과 리포트를 활용해 지속적으로 개선되는 관리 체계를 구축합니다.
성공을 보장하는 4대 핵심 기술
20/50/100 CMM 모듈 및 다양한 배출원에 공통 적용 가능한 표준 데이터 구조. 새로운 현장 추가가 쉽습니다.
실제 현장 데이터로 학습하고 지속적으로 고도화되는 ML 모델을 통해 예측 정확도를 극대화합니다.
네트워크 장애 시에도 엣지 컨트롤러가 핵심 제어와 안전 기능을 자율적으로 수행합니다.
통신 구간 암호화(TLS), 사용자 역할 기반 권한 관리 등 강력한 보안 체계로 데이터를 보호합니다.
적용 분야
조리 중 발생하는 PM·유분 저감 장치의 세척 최적화 및 효율 관리.
배기 덕트와 저감기 내부의 점착성 유분 자동 관리.
연속 공정에서 악취·미세먼지 제어 안정성 확보.
규제 준수와 비용 절감이 동시에 요구되는 산업 현장.
제공 산출물
전체 설비 현황과 오염도/세척 관련 지표를 보는 운영 대시보드.
현장 점검 시 상태 확인과 알림 수신을 지원합니다.
월간·분기 운영 지표와 유지관리 이력을 요약한 보고서.
설비 이상 또는 세척 필요 시 알림을 제공합니다.
도입 절차
설비 환경 분석, 오염 특성 파악, 표준 데이터 모델 설계 및 IoT 게이트웨이 설치.
초기 운전 데이터 수집으로 Fouling Index 기준선 설정, 세척 이력과의 상관관계 학습.
예측 알고리즘 정밀화 완료, 자동 세척 제어 및 월간 운영 보고서 생성 적용.
OdorGuard AI Source는 단순 모니터링 시스템이 아닌 배출구 상태를 실시간으로 진단하고 제어하는 지능형 운영 플랫폼입니다.
지금, 배출구 운영을 데이터 기반으로 전환하십시오.