스마트 모니터링 시스템

센서 → 게이트웨이 → 네트워크 → 클라이언트
End-to-End 실시간 감시 시스템을 설계하고 구축합니다.

End-to-End 아키텍처

모든 레이어를 직접 설계하고 구현합니다

LAYER 1

센서단 (Edge)

현장의 물리적 데이터를 수집하는 최전방. 다양한 센서와 태그로 온도, 압력, 유량, 진동, 위치 등을 측정합니다.

RF 태그/센서

무선 센서 노드

아날로그/디지털 센서

배터리 최적화

스스로 검사하고, 대화로 운영하고, 승인으로 자라는 시스템

보여주고 제어하는 모니터링에서 한 단계 더 나아갑니다.

검사를 나중에 붙이지 않습니다. 개발할 때 자가 검사(QA/QC)와 FAQ를 함께 심습니다.

코드 검사는 정해진 질문까지만 답합니다. 사람의 질문은 정해져 있지 않습니다.

GPU 한 장이면 로컬 LLM이 검사 리포트를 근거로 사람과 대화하듯 운영을 돕습니다.

운영 중 대화는 관리자 승인을 거쳐 시스템 지식이 됩니다. 쓸수록 자랍니다.

개발 단계검사를 나중에 붙이지 않습니다

기능 코드

기능 하나를 만들 때마다

＋

자가 검사 (QA/QC)

신호등 🟢🟡🔴⚪ 을 함께 심는다 · 계층 3

＋

FAQ 사전 준비

자주 나올 질문·답을 미리 담는다 · 계층 4

→

출고

첫날부터 '기본 대화' 준비 완료

운영 단계사람과 대화하듯, 그리고 쓸수록 자란다

자가검사 리포트

수치·판정의 정본

로컬 LLM 대화

GPU 한 장, 외부 서버 없음. 리포트를 근거로 해설·처방

기록

좋은 대화를 기록함에 (오퍼레이터·개발자)

관리자 승인

사람이 문지기. 승인한 것만 자란다

시스템 지식

다음 답변의 근거로 즉시 반영, 근거 표기로 증명

다음 답변의 근거

지식은 다시 대화의 근거가 됩니다. 같은 질문의 답이 승인 한 번으로 달라집니다. 재학습·파인튜닝이 아니라 승인된 문서가 자라는 것이라 즉시 반영·되돌리기·추적이 됩니다. 사람의 일이 "들여다보기"에서 "결정하기"로 올라갑니다.

수치와 판정은 리포트가 정본이고, AI는 해설을 맡습니다.
근거 없는 수치는 답하지 않고 "문서에 없음"이라고 말합니다. (실측 확인된 동작)
AI가 마음대로 배우지 않습니다. 관리자가 승인한 것만 지식이 됩니다.

계층 3 (코드 QA/QC) 만 있을 때

· 정해 둔 검사·정해 둔 질문에만 답한다
· "왜?" "그래서 어떻게?" 를 물으면 침묵
· 새 질문마다 개발자가 코드를 또 짜야 한다

계층 4 (로컬 LLM) 를 얹으면

· 사람의 자유로운 질문에 대화로 대응
· 리포트가 근거. 없는 수치는 "문서에 없음"이라 답함 (환각 방지)
· 역할 분담 : 숫자·판정 = 계층 3 · 해설·상담 = 계층 4

성장 로드맵QA/QC 도 같이 자랍니다. 단, 관리자 승인 아래

✓ 지금

판정 합의 : "이건 테스트용이라 정상" 합의 → 승인 → 검사 옆 (N판, 날짜) 표시. 원본 영구 보존, 수정은 새 판, 판정은 불변.

▶ 다음

검사 기준값을 코드 밖 문서로. 임계값 조정에 재빌드가 필요 없어집니다.

▶▶ 그 다음

대화에서 새 검사 규칙이 태어납니다. LLM 이 초안 → 관리자 승인 → 검사 추가. 판정은 언제나 결정적 코드가 맡습니다.

지금 본 검사(계층 3)와 대화(계층 4)가 놓이는 자리 : 아래 4계층 스택

지금까지의 방식

센서

게이트웨이

서버 / 대시보드

사람이 보고 판단

데이터를 모아 보여주는 것까지가 시스템의 일이고, 해석과 판단은 사람 몫이었습니다. 사람이 자리를 비우면 시스템은 침묵합니다.

앞으로의 방식계층 3 · 4 · 1차 개발 완료

💬 사용자(비전문가) : "지금 왜 느려졌지?", "어젯밤 데이터 요약해줘"

시스템 : 자신의 QA/QC 결과를 근거로 대화로 답변

그 위 단계
해석까지 시스템이 수행
(NCDTech 구현 영역)

계층 4 · 대화형 LLM 리포팅

1차 개발 완료 · 데모 적용 중 (지식 확장 중)

시스템의 지식 문서를 LLM이 읽고 답하는 문서 기반 대화(RAG 기본), 주문형 학습(LoRA) · 기밀 권한분리는 옵션

로컬 LLM · 온디바이스/온프레미스 (Ollama 등)외부 LLM API같은 인터페이스 겸용 : 보안 현장=로컬 / 비용 효율=API

▲ 구조화된 자가점검 리포트

계층 3 · 자율 QA/QC 리포트

1차 개발 완료 · 자사 시뮬레이터 적용

각 기능 · 동작을 검증 가능한 단위로 설계, 단계마다 스스로 점검하고 리포트 생성 (양산 시험성적서 문화를 코드 단위로)

▲ 추론 결과 · 주행 데이터

계층 2 · 신경망 엣지

물리엔진 시뮬레이션 8단계 검증 완료

다중 IMU · 분산 MCU 위의 신경망 추론, 자율주행 로봇 적용 (단계별 영상 보유)

▲ 실시간 계측 · 제어 데이터

기존 영역
수집 · 경보까지, 해석은 사람 몫

계층 1 · 스마트 모니터링/제어

기반 · 24년 임베디드

MCU · 무선(BLE/RF) · 양산 대응 · 다중 노드, 실시간 계측과 제어

시스템이 단계마다 스스로 검증 리포트를 만들고, 오퍼레이터는 LLM과 대화하며 상황을 파악합니다.
사람의 일이 "들여다보기"에서 "결정하기"로 올라갑니다.

SELF QA/QC · LIVE SCREENS

셀프 QA/QC 리포트 + AI 대화

스스로 검사하고, AI와 대화로 원인을 확인하고, 관리자 승인을 거쳐 지식으로 쌓입니다.
오퍼레이터 보기부터 개발자 보기, 관리자 승인, 3D 미리보기까지 실물 화면 8장입니다 (1차 개발 완료 · 지식 확장 중).
화면을 클릭하면 그 자리에서 커지고, 다시 클릭하면 돌아옵니다.