AI 생활가전 성능 실증평가 플랫폼

I. 제어시스템 (Control System)

1. 관제 시스템 (Control System)

-관제 제어 프로그램 (Control Program)

  •실시간 모니터링(Real-time monitoring)

  •위치 데이터 실시간 서버 전송(Real-time transmission of location data to the server)

  •AI가전 동선 분석 및 동선 데이터 관리(AI appliance movement analysis and movement data management)

  •지정된 금지 구역을 통한 이탈 감지(Detection of unauthorized zone exits)

  •Time Bomb과 DRM모듈 적용으로 로그 데이터 유출 차단(Prevention of log data leakage with Time Bomb and DRM module application)

-위치추적 시스템 (Position Tracking System -UWB Tag, UWB Anchor, Operating Server)

2. 통합 운영/원격 자동화 시스템(선택가능)  (Integrated Operation/Remote Automation System (Optional))

-실내외 주거환경 모사 시스템 원격제어 플랫폼(Remote control platform for indoor/outdoor residential environment simulation system)

-실내외 주거환경 모사 시스템 API 모듈(API module for indoor/outdoor residential environment simulation system)

  •생체인식률 (온습도, 조도, 미세먼지) 모니터링(Monitoring of biometric recognition rates (temperature, humidity, lighting, fine dust))

  •인체모사 장비 체온, 위치, 경로 등 원격지정(Remote assignment of human simulation equipment's body temperature, location, and path)

  •태양광 일사량, 각도, 제어 스케쥴 원격 제어 (Remote control of solar radiation amount, angle, and control schedule)

  •음성소음 평가 (Noise level evaluation)

  •새집 증후군 유발 물질, 온실가스 발생 농도 측정 및 원격 제어(Measurement and remote control of harmful substances causing Sick House Syndrome and greenhouse gas emissions)

3. 데이터 측정 및 수집 플랫폼(Data Measurement and Collection Platform)

-데이터 서버, 방화벽, 네트워크 스위치 모듈 및 데이터 측정, 수집 프로그램(Data server, firewall, network switch module, and data measurement/collection program)

4. AI 가전제품 원격 위치제어 시스템(Remote Position Control System for AI Appliances)

-  모바일 로봇 (이동속도 0.3~1.2 m/s, 온프라인 매핑 각 1X1 km 이상) (Mobile robot (speed: 0.3 to 1.2 m/s, offline and online mapping for areas over 1x1 km))

II. 시험환경 시스템(Test Environment System)

1. 시험챔버 (Test Chamber)

- 주거유형 (Residential Type) : 

  •전체 크기(주거공간+공조실) (Total size : residential space + air control room) : 13 x7x 4 m(WDH)

  •주거공간(residential space)  : 9 x 6 x 2.4 m(WDH)

  •구성(Configuration) : 실내, 발코니, 복도, 천장, 바닥, 사이드 2면 (Indoor area, balcony, hallway, ceiling, floor, two side walls)

 - 인체모형(이동형) Human Model (Mobile) :

  •속도(Speed) : ~ 1.5 m/s

  •센서(Sensor) : 2D Lidar, IMU, Encoder

2. 시험 모사환경(Test Simulation Environment)

- 가스오염(새집증후군 포함) 발생가스 Gas Pollution (Including Sick House Syndrome):  암모니아, 톨루엔, 아세트알데히드, 초산, 포름알데히드, 이산화탄소 (Ammonia, Toluene, Acetaldehyde, Acetic acid, Formaldehyde, Carbon dioxide)

- Find dust : KCl, A2 Dust, Cigarette smoke

- 조리모사(Cooking Simulation) : 프라이팬 형상 입자 공급, 250 ℃까지 제어(: Frying pan-shaped particle supply, temperature controlled up to 250°C)

- 음성/소음(Noise/Acoustic) : 

  • 출력 음압(Output sound pressure): 106dB

  • 주파수 범위(Frequency range): 35Hz ~ 22kHz

- 실내외 환경(Indoor/Outdoor Environment) :  조도, 태양광, 온도, 습도 등(Lighting, sunlight, temperature, humidity, etc)

- 기타(Other): 사용자 요구 환경(User-specified environmental conditions)

•관제센터에서 주거환경과 실외환경의 장애 및 간섭 요인들을 원격으로 조정, 인공지능 가전기기의 대응능력과 반응의 정확성 평가

•기기의 수명, 환경적 요인에 대한 저항성, 마모에 대한 견고성 등의 요소 확인 가능

•설정의 용이성, 제어의 직관성, AI 시스템의 응답성, 생활형 가전제품의 기능에 대한 전반적인 만족도에 관한 피드백 수집

•데이터 암호화 방법, 액세스 제어, 개인정보 보호 규정 준수 여부 등 사용자 데이터의 적정 보호 여부 확인

•​AI 생활형 가전기기와 다른 기기 및 플랫폼과의 통합, 호환성 평가

•실제 부품의 직접적인 성능 외, 사용자의 안정성, 사용성, 편의성 등에 대한 인사이트 제공, 제품 개선에 활용

•AI 가전 및 모듈의 장애환경 회피, 극복 성능시험, 학습을 지원하기 위하여 인위적 장애 및 간섭 환경 구현

•표준 주택 모형을 도입하여 방, 거실, 화장실 등의 공간을 벽체로 구분하고 실제 환경과 유사한 온습도 환경을 조성

•인공지능 가전의 운전에 영향을 미치는 환경 인자를 적용시킬 수  있도록 확장성 고려 설계

•라이더센서, 카메라, IMU센서, 초음파 센서 등이 포함된 ROS 기반의 모바일 로봇 적용, AI가전의 위치 자유도 확보

•시료의 위치 추적을 위해 UWB 기술을 적용, 넓은 대역폭을 사용하여 매우 짧은 펄스 신호를 전송함으로써 고정밀의 위치 추적 가능

•Remotely adjust obstacles and interference factors in residential and outdoor environments from the control center to evaluate the responsiveness and accuracy of AI home appliances.

•Evaluate factors such as the device’s durability, resistance to environmental factors, and resistance to wear and tear.

•Collect feedback on ease of setup, intuitive control, AI system responsiveness, and overall satisfaction with the functions of household appliances.

•Check whether user data is properly protected, including methods of data encryption, access control, and compliance with personal data protection regulations.

•Evaluate the integration and compatibility of AI household appliances with other devices and platforms.

•Provide insights into user safety, usability, and convenience, in addition to the direct performance of actual components, and use these insights to improve products.

•Implement artificial obstacles and interference environments to test the AI appliance modules' ability to avoid and overcome obstacles, and support learning processes.

•Introduce standard housing models that separate rooms, living rooms, and bathrooms with walls, creating a temperature and humidity environment similar to real-life conditions.

•Design with scalability in mind, allowing the application of environmental factors that affect the operation of AI home appliances.

•Apply ROS-based mobile robots equipped with LiDAR sensors, cameras, IMU sensors, and ultrasonic sensors to ensure positional freedom for AI home appliances.

•Apply UWB technology for sample position tracking, transmitting ultra-short pulse signals across a wide bandwidth to achieve high-precision position tracking.

[평가 항목]

•실내외 주거환경에서 장애 및 간섭 등에 의한 영향 평가

    > 외부환경요인(온도, 습도, 미세먼지, 태양광)

    > 실내 주거 환경 요인(인체 발열, 조도, 냄새, 소음)

•스마트 가전제품의 예측 유지관리 작업에서의 AI 알고리즘 정확성과 효율성 평가

[납기]  협의. 약 4개월 소요

[가격] 별도 견적 문의 요망

[Evaluation Items]

• Impact Assessment of Obstacles and Interference in Indoor/Outdoor Residential Environments

• External environmental factors (temperature, humidity, fine dust, sunlight)
• Indoor residential environmental factors (human body heat, lighting, odors, noise)

• Evaluation of AI Algorithm Accuracy and Efficiency in Predictive Maintenance Operations for Smart Home Appliances

[Delivery Period]

To be discussed. Estimated duration: approximately 4 months.

[Pricing]

Please inquire for a separate quotation.