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[기획 부문] 건설현장에서 센서 데이터를 활용하기 위한 기획 및 제안
안녕하세요 한국외국어대학교 학생 여러분.
이번 '2023 GBT Hackathon Challenge'에서는 '알고리즘 부문'과 '기획 부문' 모두 수행해야합니다.
아래의 '기획 부문' 문제 내용을 확인하여 해당 게시글에 첨부드린 양식에 따라 작성하여 기한 내 반드시 dacon@dacon.io 메일로 제출해야합니다.
- 예선 기획안 제출 기간 : 2023년 09월 19일 00:00 ~ 2023년 09월 25일 10:00
□ 기획서 양식 : [다운로드 링크]
□ 문제 상황
H회사의 허상무는 회사의 사업범위 확대와 경쟁력 확보를 위해서 AI 기반의 서비스가 필요하다고 생각하고 있다. 여러분은 H회사의 미래기획TF 소속으로서 현장의 센서데이터에서 발생한 데이터를 분석하여 장비를 관리하는 문제를 고민하던 중 허상무를 통해 추가적으로 현장의 인프라를 활용한 신규 AI서비스 기획에 대한 업무를 지시받게 되었다. 여러분은 이제 아래의 사안을 검토한 뒤 회사에 필요한 AI서비스를 기획하고 제안하여야 한다.
□ 문제 설명
1. 배경
- H 회사는 건설 환경을 위한 중장비 인프라 제공업체로, 다양한 중장비들은 건설 작업장 등에서 활동하고 있다.
- 각 중장비는 다양한 센서를 통해 운영 데이터를 수집할 수 있는 환경을 갖추고 있다.
- H 회사는 이 센서 데이터를 활용하여 더 효율적이고 안전한 건설 현장 운영을 목표로 한다.
2. 주요 문제
- 건설 현장의 통신 인프라 제약: 건설 환경에서는 통신 인프라가 제한적이며, 실시간 클라우드 기반의 AI 서비스를 제공하기 어렵다.
- 데이터 처리능력: 중장비에 탑재 가능한 GPU는 일반적인 게이밍 컴퓨팅 환경(GPU 24G)의 수준이며,7~13B 사이즈의 LLM모델을 사용하거나 중장비의 센서, 영상 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 성능을 가진다.
3. 요구 사항
- AI 알고리즘은 중장비의 GPU 인프라에서 원활하게 작동할 수 있어야 한다.
- 센서 데이터의 실시간 분석을 통해, 중장비의 효율, 안전, 유지보수 등의 다양한 피드백을 제공할 수 있는 기능이 필요하다.
- 통신 인프라의 제약을 최소화하면서, 필요한 데이터만을 효율적으로 전송할 수 있는 방법을 모색해야 한다.
4. 참고 사항
- Edge Computing: 중장비에 탑재된 GPU를 최대한 활용하여 현장에서 데이터를 처리하고, 중요한 정보만 중앙 서버나 클라우드로 전송하는 방식을 고려한다.
- 데이터 압축 및 최적화: 통신 인프라의 제약을 극복하기 위해 데이터 압축 기술 및 전송 데이터 최적화를 통해 필요한 정보만을 효율적으로 전송한다.
- 안전 및 예측 유지보수: 센서 데이터 분석을 통해 중장비의 이상 징후를 사전에 파악하고, 예방적인 유지보수나 안전 조치를 권장하는 기능 개발을 고려한다.
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