데이터 수집 및 분석(DCAT) - Physical AI

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데이터 수집 및 분석 (DCAT)

대규모 데이터의 수집·분석·평가를 자동화하여, AI 기반 정량적 검증과 검증 효율 향상을 동시에
지원하는 플랫폼

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고객 니즈

대규모 데이터 관리의 복잡성 증가
Cloud, NAS 등 다양한 저장소에 분산된 데이터로 인한 통합 관리 및 접근 효율 저하
데이터 시각화 및 분석 환경 부족
센서 및 신호 데이터를 직관적으로 탐색, 통합 분석할 수 있는 환경 미흡
수작업 중심의 데이터 평가 및 검증
평가, 검증, 데이터 큐레이션 과정의 반복 작업으로 시간 및 비용 증가
AI 데이터 활용 및 자동화 체계 부족
사용자 보유 데이터 활용 데이터셋 구축/분석/ 운영까지 연계된 자동화 및 MLOps 환경 부재

핵심 기능

대규모 데이터 관리
- Cloud/NAS 기반 데이터 통합 관리 및 고속 접근 지원
데이터 시각화
- 센서·신호 데이터를 직관적으로 탐색하는 통합 뷰 제공
조건 기반 분석
- 데이터 기반 쿼리, 스크립트 조건 정의 분석, 평가 수행, AI 데이터셋 구축 자동화
정량적 분석결과 제공
- 테스트/분석 결과 보고서 자동 생성 MLOps 연동 AI 데이터셋 활용

도입 효과

데이터 기반 정량적 평가 가능
주관적 판단이 아닌 객관적 기준으로 검증 수행
검증 공수 절감 및 자동화
전수 검사 및 분석 자동화로 생산성 향상
결함 탐지 정확도 향상
데이터 기반 자동 탐색으로 누락 없는 검증 수행
End-to-End 검증 프로세스 통합
수집 → 분석 → 평가 → 보고까지 자동화

적용 사례

Case
자율주행 실도로 평가 자동화 사례 (Euro NCAP 기반)

대상

ADAS/자율주행 차량 실도로 주행 데이터

상황

실도로 주행 데이터 기반 시나리오 검증 시 주관적 판단에 의존한 평가 및 분석 공수 증가

도구적용

주행 데이터 수집 및 시나리오 기반 자동 분석 수행 & PASS/FAIL 자동 판정 및 이슈 자동 검출 적용

결과

정량적 평가 기반 검증 체계 구축 및 검증 효율 향상
Case
로봇 시뮬레이션 검증 자동화 사례 (산업 로봇 / 5G 실증 환경)

대상

5G 기반 제조 로봇 시뮬레이션 데이터

상황

시뮬레이션 기반 검증 시 결과 판정 및 데이터 분석 수작업 의존

도구적용

시뮬레이션 데이터 수집 및 자동 분석 수행 & 조건 기반 평가 및 자동 판정 적용

결과

검증 자동화 구현 및 분석 효율성 향상
Case
자율주행 국가 표준 검증 사례 (중국 GBT)

대상

자율주행 국가 표준 시나리오 시험 데이터

상황

표준 시나리오 기반 평가 시 정량적 기준에 따른 결과 판정 및 점수 산정 필요

도구적용

표준 시나리오 기반 자동 분석 및 필터 적용 & PASS/FAIL 자동 판정 및 점수 산정 수행

결과

국가 표준 기반 자동 검증 체계 구축 및 평가 신뢰성 확보
Case
자율주행 시뮬레이션 시험 평가 사례 (군 / M&S 환경)

대상

자율주행 무기체계 시뮬레이션 시험 데이터

상황

시뮬레이션 기반 시험 결과의 정량적 평가 및 검증 자동화 필요

도구적용

데이터 수집 → 분석 → 자동 판정 → 리포트 생성까지 End-to-End 자동화 검증 수행

결과

검증 전 과정 자동화 및 데이터 기반 신뢰성 확보

지원 범위 및 환경

OS 환경	Windows 10 이상
개발 환경	.NET Framework, Visual C++
데이터 수집	CAN, Lidar, Camera, GPS, IMU 등
통신	UDP, TCP, Ethernet / 시뮬레이션 및 실차 환경 지원, AI 및 데이터 분석 기능 내장