Development of an Autonomous Water-Energy Reduction and Operation Platform Based on Pump Station Noise Diagnostic Sensors and Deep Q-Learning Network (DQN)
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(TIPS)
2026년
2420033279
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
위플랫
차상훈
19명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2029.06.30
2.0억원
2.7억원
개발연구
중소기업
대전광역시 유성구
정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
본 연구개발의 최종 목표는 펌프장 및 물에너지 운영시설을 대상으로, 고감도 진동·소음 센서와 DQN(Deep Q-Learning Network) 기반 강화학습 제어 기술, sLLM 기반 Agentic AI 기술을 융합한 물에너지 저감 자율운영 통합 플랫폼을 개발하는 것임. 기존 상수도 및 플랜트 운영은 운전자의 경험과 숙련도, 고정 운전 시나리오 및 사후 ...
본 연구개발은 물에너지 운영시설의 정밀 센싱, 이상 진단, 지식 기반 판단, 최적 제어 및 자율 관제를 통합하기 위한 4개 핵심 기술 모듈 중심으로 수행함. 첫 번째는 배관 엣지 센싱 및 이상 진단 기술 개발임. 플랜트와 펌프장에서 발생하는 누수음, 진동, 캐비테이션, 워터해머, 베어링 마모 등 이상 신호를 감지하기 위해 멀티 공진 주파수 기반 고감도 진동...
본 연구개발 성과는 상수도 펌프장, 정수장, 하수처리장, 발전소, 산업플랜트 및 산업단지 등 물과 에너지가 함께 사용되는 시설에 적용 가능한 AI 기반 자율운영 플랫폼으로 활용할 계획임. 개발 결과물은 진동·소음 센서, 이상 진단 AI 모델, DQN 최적 제어 엔진, 도메인 지식맵, 멀티모달 RAG, 온프레미스 sLLM 및 LangGraph 기반 Agent...