플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 제조·건설·시설관리 현장에서 설비 상태를 진단하려면 $5,000~$25,000의 전문 장비(진동분석기, 소음측정기, 열화상카메라 등)가 필요 - 장비 가격 부담으로 중소 사업장은 정기 점검을 하지 못하고, 설비 고장 후 사후 대응 → 수리비가 40배 이상 증가 - 기존 스마트폰 센서 앱은 단순 측정만 제공, 학습·분석·알림 기능 부재 2) 프로젝트 목표 - 스마트폰 센서(가속도계,
프로젝트 성과
단일 프레임워크 기반 13개 서비스 모듈 구축
공통 에지/서버 프레임워크 위에 도메인별 분석 로직만 교체하는 플러그인 구조로, 설비 진동부터 토양 다짐까지 13개 산업 서비스를 빠르게 확장 구축했습니다.
에지 판단 속도 80ms 이하 달성
건설 현장 낙상 감지를 서버 통신 없이 디바이스에서 80ms 이내 판단. 서버 왕복 3초 대비 37배 빠른 실시간 안전 알림을 구현했습니다.
5레이어 보안 시스템 자체 구현
SSRF 방어, 인젝션 스캔(12패턴), PII 자동 삭제, HMAC-SHA256 세션 격리, 패턴 익명화를 에지 에이전트에 내장하여 산업 데이터 보안을 확보했습니다.
FFT 고속 푸리에 변환 자체 구현
Cooley-Tukey FFT를 Go/TypeScript에서 외부 라이브러리 없이 직접 구현. 진동·소음 주파수 분석으로 베어링 결함, 누수, 전기 아크 패턴을 실시간 매칭합니다.
Welford 온라인 학습 엔진 구현
각 장비의 "정상 베이스라인"을 디바이스에서 직접 학습. 서버 없이 오프라인에서도 이상 감지 가능. 핫 버퍼+압축 패턴 2단계 메모리 구조로 효율 관리.
핵심 기능
에지 AI 학습 엔진
Welford 온라인 알고리즘으로 각 장비/환경의 "정상 베이스라인"을 디바이스에서 직접 학습. 서버 연결 없이 오프라인 이상 감지 가능.
진행 단계
아키텍처 설계
2026.02.
2-tier 에지/서버 구조 확정, Go + TypeScript 기술 스택 선정
프로젝트 상세
SenseClaw는 $5,000~$25,000 수준의 전문 산업 장비를 스마트폰 하나로 대체하는 IoT 서비스 플랫폼입니다. 4인 개발팀이 기획부터 설계, 개발, 배포까지 전 과정을 직접 수행했습니다. 에지(스마트폰)에서 실시간 판단하는 Go 에이전트 + 서버에서 심층 분석하는 TypeScript 서버 + Android 앱 + React 랜딩 페이지를 모두 자체 구축한 풀스택 프로젝트입니다. 특
