# 계측 AI 모니터링

> 계측 장비가 남긴 시계열 기록을 등록하면 추이와 알람을 정리하고, 서버 안의 로컬 AI 가 머신러닝으로 이상 구간을 찾아 장비 상태를 점수로 보여주는 설치형 모니터링 시스템. MintSoft 가 제공한다.

- 소개 페이지: https://sensor-ai.mint-soft.com/
- 문의: https://www.mint-soft.com/contact/

## 핵심 사실

- 설치형이다. 리눅스 서버 한 대에 설치한다. 폐쇄망 설치를 지원한다.
- 로컬 AI 다. 머신러닝 학습과 판정이 설치한 서버의 CPU 에서 돈다. GPU 가 필요 없고, 데이터를 외부 AI 서비스나 클라우드로 보내지 않는다.
- 특정 장비 전용이 아니다. 시간에 따라 값을 남기는 계측 장비의 기록을 측정값, 알람, 설정값 필드로 정의해 등록한다. 처음 받는 기록 형식은 필드 정의를 추가해야 한다.
- 실시간 수집이 아니다. 장비나 수집기가 내보낸 기록 파일(csv, csv.gz)을 등록하면 자동으로 분석한다.

## 모니터링 기능

- 현황판: 점검이 필요한 장비, 상태 분포, 최근 알람과 이상
- 추이 차트(알람·이상 구간 표시), 초 단위 원본, 날짜별 달력, CSV 내보내기
- 알람 구간과 설정 변경 이력
- 비교분석: 장비 사이, 지표 사이, 기간 사이
- 리포트: 일별, 주간, 월별, 연간, 전체 기간. PDF 와 엑셀로 내려받기
- 권한: 최고 관리자, 관리자, 조회 전용

## AI 분석 방식

| 분석 | 방식 | 구분 |
|---|---|---|
| 패턴 이탈 | 오토인코더(신경망) + 시각대 기준선 | 머신러닝 |
| 다변량 이상 | Isolation Forest | 머신러닝 |
| 예측(7일) | 그래디언트 부스팅, 지수평활(ETS), 전주·전일 반복 중 최근 72시간 검증 오차가 가장 작은 모델 | 머신러닝 + 통계 |
| 급변 | 중앙값 기준 편차 | 통계 |
| 값 고정, 데이터 공백 | 규칙 | 규칙 |
| 상태 진단 | 감점 방식의 100점 만점 건강 점수 | 규칙 |
| 장비 비교 | 중앙값 기준 이탈 | 통계 |

모델은 장비마다, 측정 필드마다 따로 학습한다. 분석 기간은 기본 최근 120일이고 최대 400일까지 조정한다.

## 속도와 용량

- 저장: 측정 데이터를 장비별·날짜별로 나눠 압축 저장하고, 분석 전용 엔진으로 필요한 구간만 읽는다
- 측정값(시연용 데이터: 장비 7대, 45일, 5초 간격, 544만 행 / 12코어 PC): 45일 추이 조회 약 0.05초, 544만 행 집계 약 0.1초, 78만 행 파일 적재 약 8초, 장비 1대 AI 분석 약 16초(중앙값)
- 용량: 1초 간격 장비 1대가 1년에 약 0.4GB(약 3,150만 행). 1TB 에 약 2,000 장비·년. 시험 데이터 기준 계산값이다.

## 자주 묻는 질문

### 계측 AI 모니터링은 무엇인가요?

계측 장비가 남긴 시계열 기록을 등록하면 추이와 알람을 정리하고, 서버 안의 로컬 AI 가 머신러닝으로 이상 구간을 찾아 장비 상태를 점수로 보여주는 설치형 모니터링 시스템입니다. 서버 한 대에 설치합니다.

### 어떤 계측 장비에 쓸 수 있나요?

특정 장비 전용이 아닙니다. 레벨, 유량, 압력, 온도처럼 시간에 따라 값을 남기는 계측 장비라면 기록의 각 열을 측정값, 알람, 설정값으로 정의해 등록합니다. 처음 받는 기록 형식은 필드 정의를 한 번 추가해야 합니다.

### 데이터가 외부로 나가나요?

나가지 않습니다. 등록한 파일과 분석 결과는 설치한 서버의 디스크에만 저장되고, 머신러닝 학습과 판정도 그 서버 안에서 돕니다. 외부 AI 서비스나 클라우드로 데이터를 보내지 않으며 폐쇄망에서도 동작합니다.

### 어떤 AI 를 쓰나요? GPU 가 필요한가요?

머신러닝 모델 세 가지를 씁니다. 패턴 이탈은 오토인코더(신경망), 다변량 이상은 Isolation Forest, 예측은 그래디언트 부스팅과 지수평활(ETS) 가운데 검증 오차가 가장 작은 모델입니다. 여기에 통계와 규칙을 함께 씁니다. 모두 서버의 CPU 로 돌고 GPU 는 필요 없습니다.

### 데이터를 얼마나 적재할 수 있나요?

1초 간격으로 기록하는 장비 1대가 1년에 약 0.4GB, 약 3,150만 행을 씁니다. 1TB 디스크에 약 2,000 장비·년을 담을 수 있습니다. 시험 데이터로 잰 값에서 계산한 것이며, 값의 변동이 큰 데이터는 더 많이 씁니다.

### 데이터가 많아져도 빠른가요?

측정 데이터를 장비별·날짜별로 나눠 압축 저장하고 분석 전용 엔진으로 필요한 구간만 읽기 때문에, 조회 시간은 쌓인 전체 양이 아니라 보려는 구간의 크기로 정해집니다. 시연용 데이터에서 544만 행 집계가 0.1초, 45일 추이 조회가 0.05초였습니다(12코어 PC 기준).

### 실시간으로 수집하나요?

아닙니다. 장비에 직접 붙어 값을 받아 오지 않고, 장비나 수집기가 내보낸 기록 파일(csv, csv.gz)을 등록하면 자동으로 분석합니다.

### 설치는 어떻게 하나요?

리눅스 서버 한 대에 설정 파일을 만들고 설치 명령을 한 번 실행합니다. 인터넷이 없는 곳에는 설치 묶음을 파일로 옮겨 설치합니다. 백업과 복원 스크립트가 함께 들어 있습니다.