데이터 분석의 기본 목적은 예측과 해석에 있습니다.

기업이 수행하는 다양한 업무 프로세스에서의 Pain Points 를 해결하기 위해 문제의 원인과 해결 방법을 찾아 고객에게 제시해 주며, 생산성과 품질을 높이고 비용을 절감하기 위한 분석 모델링 및 모델 기반의 프로세스 최적화도 현재 여러 영역에서 진행하고 있습니다.

이를 위해 Machine Learning / Deep Learning 알고리즘을 지속적으로 연구하고 적용하여 수치화된 정량적 데이터 뿐 아니라 이미지/영상 데이터,  음성/텍스트 데이터 등과 같은 비정형 데이터를 활용한 분석을 통하여 고객에게 의미있는 Insights 를 제공하고 있습니다. 

애틱은 데이터에서 얻은 Insight 를 통해 고객이 비즈니스를 보다 잘 이해할 수 있을 뿐 아니라 이를 통해 더 나은 기회를 창출하고 경쟁의 우위를 확보할 수 있도록 최대한 지원할 것입니다.

애틱은 환경, 안전, Healthcare 등의 영역에서의 문제를 개선하는데 노력하는 Social Venture 입니다.

공장에서 배출되는 배기가스의 NOx나 SOx 의 농도를 예측하여 Alarm 을 주거나, 이들의 배출량을 감소시킬 수 있는 최적 운전 조건을 찾아내는 프로젝트나, 수질과 관련해서도 화학적/생물학적 프로세스를 거친 후의 방류수 수질을 예측하거나 또는 운영 효율이나 에너지 절감의 관점에서 최적 운전 조건을 제시하는 분석과제도 진행하고 있습니다.

에너지 분야에서는 바이오가스 플랜트 / 폐수 처리장 등의 운영 효율을 개선하기 위한 AI 기반의 운전 최적화 모델링을 진행하였으며, 태양광 분산 발전소의 발전량 예측 모델 및 효율적인 유지 보수를 위한 사전 이상 진단 모델 등을 개발하여 현장에 적용하고 있습니다. 

이러한 결과를 통해, 경험 기반의 운전 방식에서  보다 정확하고 안정적이며 효율적인 운전이 가능하도록 할 수 있을 것입니다.

설비 고장 예측을 통한 예지 정비, 시스템의 이상 감지 및 신뢰성 예측 등을 포함하는 Risk Analysis 는 애틱이 매우 관심을 갖는 연구 분야 중 하나입니다.

정상 구간의 데이터로부터 reference set 이 만들어 지고 이를 기반으로 각 특성치에 대한 모델링을 진행합니다.  

실시간 데이터 값에 대한 추정값의 오차 분포를 통해 이상 상황을 예측할 수 있으며 설비로 부터 측정되는 다양한 데이터의 특성을 깊이 이해하여 모델에 적용하는 것이 매우 중요합니다.

분석 모델의 결과를 활용하여 프로세스 개선의 효과를 얻기 위해서는 이를 시스템으로 만들어 현장에 적용해야 합니다.

애틱은 고객이 사용하게 될 자동화된 기계 학습 솔루션의 개발부터 효과적인 운영 관리에 이르기까지 데이터 중심으로의 Transform을 시작하는 모든 영역에서 고객을 지원합니다.

솔루션 구축에 있어서는 고객의 니즈를 정확히 파악하여 보다 향상된 UX를 제공하며, 원하는 기능을 신속하게 개발할 수 있는 머신러닝 파이프라인 모듈을 개발하였습니다.