IoT 실시간 모니터링 및 딥러닝 위험 예지 시스템 개발

분야: 개발 / 웹, PC프로그램, 기타 / 관제ㆍ모니터링, 데이터 분석ㆍBI, 머신러닝ㆍ딥러닝 참여 기간: 2024.06 ~ 2024.06 (참여율 100%) 관련 기술: Deep Learning, Python [프로젝트 개요] 이 프로젝트는 IoT 센서에서 실시간으로 데이터를 수집하고, 대시보드를 통해 시각화하여 관리자에게 데이터를 제공하는 시스템입니다. 온도, 습도, 풍속, 팬 속도, 차압 등 주요 센서 데이터를 실시간으로 모니터링하며, 이상 데이터 발생 시 담당자에게 경고를 전송합니다. 수집된 데이터는 Python의 NeuralForecast 라이브러리를 통해 딥러닝으로 분석되고, 향후 발생 가능한 위험 요소를 예측하여 사용자에게 시각적으로 제공합니다. [주요 기능] 1. 실시간 데이터 모니터링 및 시각화 - IoT 센서로부터 수집한 데이터를 RESTful API와 JSON 형식으로 처리하여 실시간 대시보드에 전달 - JavaScript와 Chart.js를 활용해 그래프와 표 형태로 직관적이고 효율적인 데이터 시각화 구현 2. 이상 데이터 알림 시스템 - 이상 데이터 발생 시 담당자에게 경고 알림을 전송하여 신속한 대응을 지원 - 실시간 모니터링과 경고 시스템을 통해 문제 발생을 빠르게 인지하고 대응 가능 3. 딥러닝 기반 위험 예지 분석 - NeuralForecast 라이브러리의 N-HITS, TFT 등 딥러닝 모델을 활용하여 수집된 시계열 데이터를 분석하고, 발생 가능한 위험 요소를 예측 - 예측된 위험 요소를 대시보드에서 시각적으로 제공하여 사용자에게 사전 대응을 지원 [기술 스택] 프론트엔드: JavaScript, Chart.js / 백엔드: PHP, MySQL / 데이터 처리: RESTful API, JSON / 딥러닝: Python NeuralForecast / 서버: Ubuntu Linux 자체 서버 [프로젝트 팀 구성 및 개발 기간] 팀 구성: 특급 개발자 1명 / 개발 기간: 1주 [성과 및 특징] - RESTful API를 통한 실시간 데이터 처리로 안정성과 확장성을 강화 - NeuralForecast의 딥러닝 모델로 IoT 데이터를 분석하여 잠재적 위험 요소 예측 및 예방 조치 지원 - 실시간 대시보드와 경고 시스템으로 관리자 접근성과 대응 속도 향상