공개 제한 데모 · 샘플 데이터와 모의 연동만 사용 · 실제 현장 데이터/API/DB/BACnet/Phase 1 코드 미포함

BAS Sensor Intelligence

T-ARCH Phase 2 Baseline Learning Module

건물 자동제어 센서 데이터를 기반으로 시간대·요일·외기온 조건별 정상 운전 범위를 학습하고, 동적 임계값으로 설비 이상을 탐지하는 통계 기반 베이스라인 모듈 데모입니다.

60초 간격 BAS 센서 데이터를 기반으로 정상 패턴을 학습하고 기존 Phase 1 룰 기반 엔진과 연결 가능한 운영 모듈 형태를 보여줍니다.

Project Understanding

공고 이해 요약

현재 Phase 1 룰 기반 탐지 이후, Phase 2에서는 실제 센서 데이터의 정상 분포를 학습해 오탐을 줄이고 이상 탐지 정확도를 높이는 것이 핵심입니다.

Sensor Stream37개 센서 / 60초 간격 수집
Phase 1 Engine기존 룰 기반 탐지 엔진 연동 전제
Phase 2 Baseline시간대·요일별 정상 운전 범위 학습
Dynamic Threshold외기온·운전상태 기반 동적 임계값

Facility SaaS Dashboard

센서 관제 대시보드

전체 센서37개60초 주기
정상32개학습 범위 내
주의4개관찰 필요
이상1개Phase 1 전달
Sensor Listdynamic baseline
센서명현재값학습 정상범위상태설명
AHU-01 Supply Air Temp18.7℃17.5 ~ 20.2℃정상평일 오전 가동 범위 내
CHW Return Temp13.9℃10.8 ~ 13.2℃주의상한 초과, 외기온 보정 후 재확인
Pump-02 Vibration4.8 mm/s0.4 ~ 3.5 mm/s이상IQR 상한 초과, Phase 1 전달 대상
Outdoor Temp27.1℃외부 변수참조동적 임계값 보정 입력

Baseline Learning

베이스라인 학습 화면

각 센서는 동일한 고정 임계값으로 판단하지 않고, 시간대·요일·운전 패턴에 따라 다른 정상 범위를 갖습니다.

학습 데이터 기간최근 30일
수집 간격60초
그룹 기준센서 + 시간대 + 요일
통계 방식Mean / Std / IQR
이상 기준±2σ + IQR 보정
외기온 보정활성화
Learning Resultsample
센서시간대요일평균표준편차IQR 정상범위
AHU-01 Temp09:00~10:00평일18.90.717.6~20.1
CHW Return14:00~15:00평일12.10.610.9~13.2
Pump Vibration24시간전체1.80.40.9~2.7

Time Pattern

시간대·요일별 정상 패턴

같은 센서라도 오전 가동 시간, 오후 부하 시간, 야간 저부하 시간의 정상 범위가 다릅니다. 시간대별 베이스라인을 분리해 오탐을 줄이는 구조입니다.

Outdoor Compensation

외기온 계절성 보정

현재 외기온27.1℃
기준 외기온22.0℃
보정 계수+0.18
기존 정상 상한20.2℃
보정 후 정상 상한21.1℃

냉난방 설비 센서는 외기온 변화에 따라 정상 운전 범위가 달라질 수 있습니다. 환경 조건을 반영해 동적 정상 범위를 생성합니다.

상황고정 임계값보정 방식
외기온 급상승정상 운전도 이상 판단 가능정상 범위 자동 확장
야간 저부하작은 변화 감지 어려움정상 범위 축소
계절 변화오탐 증가계절성 반영

Anomaly Decision

이상탐지 판정 화면

  1. 입력값
  2. 센서 ID 확인
  3. 시간대/요일 확인
  4. 외기온 보정
  5. 기준 범위 조회
  6. 2σ/IQR 이탈 판정
  7. Phase 1 엔진 전달

Pump-02 Vibration

현재값
4.8 mm/s
정상범위
0.9 ~ 2.7 mm/s
이탈 정도
+2.1 초과
판정
이상
원인 후보
진동 증가 / 펌프 부하 이상 / 센서 노이즈 가능성
전달 대상
Phase 1 Rule Engine

Phase 1 Interface

Phase 1 연동 인터페이스

실제 연동 시에는 Phase 1 코드 구조를 확인한 뒤, 입력/출력 인터페이스를 기존 엔진 형식에 맞춰 조정합니다. 공개 데모에서는 구조 이해를 위한 샘플 포맷만 제공합니다.

{
  "sensor_id": "pump_02_vibration",
  "timestamp": "2026-06-09T21:00:00",
  "value": 4.8,
  "outdoor_temp": 27.1,
  "operation_state": "running"
}
{
  "sensor_id": "pump_02_vibration",
  "status": "anomaly",
  "score": 0.92,
  "baseline_range": [0.9, 2.7],
  "current_value": 4.8,
  "reason": "value exceeds dynamic baseline threshold",
  "target_engine": "phase_1_rule_engine"
}

Performance Report

성능 최적화 리포트

센서별 데이터 품질

결측률, 이상치 비율, 노이즈 수준

베이스라인 안정성

평균/분산 변동성과 운전 패턴 안정성

임계값 튜닝 결과

2σ, IQR, 혼합 기준 비교

외기온 보정 효과

보정 전/후 이탈 이벤트 변화

운영 권장값

센서별 파라미터 추천

AHU-01 Supply Air Temp

권장 기준: 시간대별 평균 ±2σ · 외기온 보정 적용 권장 · 데이터 품질 양호 · 오후 부하 시간대 정상범위 확장 필요

Pump-02 Vibration

권장 기준: IQR + 급증 감지 · 외기온 보정 불필요 · 노이즈 주의 · 연속 3회 이상 이탈 시 이상 이벤트 생성 권장

Security Boundary

보안 안내

본 공개 데모는 샘플 데이터와 모의 센서값으로 구성되어 있습니다. 실제 송도 현장 데이터, 클라이언트 소스 코드, DB 구조, API 정보, BACnet/BAS 세부 구성 정보는 포함하지 않습니다.

계약 후 제공되는 실데이터는 제한된 개발 환경에서만 사용하며, 납품 및 검수 완료 후 합의된 기준에 따라 파기 확인 절차를 진행합니다.

공개 데모에서 제외한 항목
  • 실제 현장 데이터
  • 실제 센서명 전체
  • Phase 1 실제 코드 구조
  • DB 스키마 상세
  • BACnet 장비 구성
  • 완전한 알고리즘 코드
  • API 엔드포인트

Download Center

다운로드 센터

baseline_module_overview.pdf베이스라인 모듈 구조 설명 sample_performance_report.pdf센서별 성능 리포트 샘플 parameter_tuning_guide.pdf파라미터 튜닝 가이드 샘플 integration_contract_sample.jsonPhase 1 연동 포맷 샘플