AI 시설관리 SaaS 통계 기반 베이스라인 학습 모듈 및 최적화 개발

[프로젝트 개요]
건물 자동제어 시스템 실시간 센서 데이터를 기반으로 설비 이상을 자동 탐지하는 AI 시설관리 SaaS T-ARCH를 개발 중입니다. 규칙 기반 고장탐지(Phase 1)가 완료된 상태이며, 다음 단계인 통계 기반 베이스라인 학습 모듈(Phase 2) 개발 및 모델 최적화를 함께할 파트너를 찾습니다.

[프로젝트 배경 및 목표]
현재 송도 복합건물 현장에서 37개 센서의 실데이터가 60초 간격으로 수집되고 있습니다. 기존 룰 기반 탐지 엔진에 더해, 실제 데이터의 통계적 분포를 정밀하게 학습하여 시간대별, 요일별 정상 운전 범위를 도출하고 정교한 계절성 보정 및 동적 임계값을 적용하여 이상 탐지의 정확도를 극대화하는 core/baseline.py 모듈을 신규 작성하고 최적화하는 것이 목표입니다.

[과업 범위]