개요

BruceTS는 Deep Learning을 이용하여 빠르고 정확하게 시계열(Time Series) 데이터를 예측할 수 있는 Customized Service입니다.

BruceTS의 Deep Learning 및 예측 절차

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특징

시계열 데이터 전처리

가공되지 않은 시계열 데이터를 사용된
Deep Learning 모델에 효과적으로 학습할 수 있도록
데이터 전처리를 수행합니다.

미래 현상 예측

실제 실험 없이도
주어진 시계열 데이터만을 이용하여
이후에 발생할 시스템의 현상을 예측할 수 있습니다.

최적의 Deep Learning 방법 적용

시계열 예측에 적합한
최신·최적의 Deep Learning 방법을 적용하여
Deep Learning을 수행합니다.

실무에 쉽게 적용 가능한 CAE 결과 예측 Tool 제공

고객이 실무에서 쉽게 사용할 수 있도록 고객 맞춤 Tool을 제공합니다.
Tool을 실행하고, 예측하고 싶은 설계만 입력하세요.
바로 그 예측 결과를 확인할 수 있습니다.

기대효과

시계열 예측 정확성 향상

보유한 여러가지 패턴의 시계열 데이터를 이용하여
정확하고 신속하게 시계열 예측이 가능합니다.

실무 적용성 향상

고객 맞춤 시계열 예측 Tool을 이용하여 쉽게 실무에서 사용 가능합니다.

적용사례

리튬 이온 배터리의 RUL(Remaining Useful Life) 예측

목표
축적된 리튬 이온 배터리의 State of Health(SOH) 시계열 Data를 바탕으로
Deep Learning을 이용한 리튬 이온 배터리의 SOH 및 RUL 예측

입력데이터
End of Life(EOL)에 도달하지 않은 시계열 Data

BruceTS가 예측하는 결과
· State of Health(SOH)
· Remaining Useful Life(RUL)

Deep Learning Method
TCN(Temporal Convolutional Networks)