디지털 트윈과
AI 에이전트의 융합 생태계 구축
목적에 최적화된 센서로 현장 데이터를 취득하고, 자체 AI 모델로 정밀 분석·예측까지 제공합니다.
단순 촬영을 넘어 의사결정에 필요한 인사이트를 직접 도출합니다.
무인항공기(UAV) 활용 디지털 트윈 공간 정보 구축
드론 데이터 연동형 디지털 트윈 환경 구축합니다.
고정밀 공간정보 구축
RTK 기반 cm급 정확도로 전국 단위 정사영상 및 3D 모델을 신속 취득. 기존 항공측량 대비 비용·시간을 대폭 절감합니다.
- DSM / DTM 자동 생성
- GSD 1.0cm급의 고해상도 데이터
- 등고선 및 3D 지형 기복 데이터 레이어 생성
작물 생육 상태 분석
다중분광으로 NDVI·NDRE·NDWI를 동시 산출해 작물 생육 상태를 정밀 진단합니다.
- 작물 건강도 진단
- 병해충 예찰 구역 자동 탐지
- 예상 수확량 사전 예측
LiDAR 기반 고정밀 지형 분석 및 3D 모델링
고밀도 포인트 클라우드를 활용하여 수풀이나 식생을 투과한 순수 지반고를 추출하고, 대상지의 정확한 체적 산정 및 구조물 3D 모델링을 수행합니다.
- 식생 투과형 DEM 생성
- 절토·성토 토공량 자동 산정
- 고정밀 구조물 및 건물 3D 모델링
열화상 및 다중센서 기반 재난안전·환경 모니터링
고해상도 열화상 센서와 특화 장비를 활용하여 산업 시설의 결함을 진단하고, 산불 및 대기·수질 환경 오염을 조기에 탐지하여 광범위한 지역을 실시간으로 감시합니다.
- 태양광 패널 정밀 열화 진단
- 지능형 산불 및 화재 예찰
- 광역 대기·수질 환경 감시
핵심 예측값을 자동 도출하는 지능형 솔루션
현장 데이터가 누적될수록 모델 정확도가 지속 향상되는 구조입니다.
딥러닝 기반 AI 작물 분류 및 생육 예측
다중분광 및 초분광 영상 데이터에 최적화된 최신 딥러닝 세그멘테이션 모델을 적용하여, 복잡한 지형에서도 작물의 종류를 정밀하게 자동 식별하고 생장 패턴을 예측합니다.
다중센서 결합형 머신러닝 수확량 예측 모델
LiDAR의 3차원 구조 정보(식생 높이·체적)와 다중분광의 활력도 데이터를 결합한 멀티모달(Multi-modal) 알고리즘을 통해, 수확 시기와 예상 수확량을 정량적으로 시뮬레이션합니다.
인공지능 기반 이상 징후 및 결함 자동 탐지
고해상도 열화상 영상에 나타나는 열 패턴을 합성곱 신경망(CNN) 모델로 실시간 분석하여, 산업 시설물 및 주요 인프라 내부의 미세 결함과 열화 상태를 인간 전문가 수준으로 자동 분류하고 유지보수 리포트를 생성합니다.
AI 기반 시계열 변화 탐지 및 이상 징후 예측
동일 지역에서 주기적으로 취득한 시계열 공간 데이터를 딥러닝 모델이 비교·분석하여 지표면, 식생 상태, 구조물의 미세한 변형을 추적하고 재난 위험을 선제적으로 예찰합니다.
고객 데이터 기반 맞춤형 AI 모델 및 정부 R&D·용역 협력
국가 연구개발(R&D) 과제, 정부 지원 사업 및 다각적인 지자체·공공 용역을 성공적으로 수행하고 있습니다.
