근거리 카메라, 원거리 카메라, 레이더 센서, 공기질 센서를 활용한 데이터 처리 및 분석 rag, LLM

cnn 근거리 카메라, 원거리 카메라, 레이더 센서, 공기질 센서를 활용한 데이터 처리 및 분석: 상세 설명

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1. 입력 데이터 처리

목적: 다양한 센서에서 수집한 데이터를 시스템이 이해할 수 있도록 변환하고, 이를 RAG 시스템에서 활용할 수 있도록 준비합니다.

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입력 데이터 종류와 전처리 방법

1. 비디오 데이터 (근거리/원거리 카메라):
   • 전처리:
     • 카메라로부터 수집한 영상 데이터를 특정 크기(예: 640x480 픽셀)로 축소하거나 자름.
     • 노이즈 제거 필터(예: Gaussian Blur)를 적용하여 분석 정확도를 높임.
   • 특징 추출:
     • 객체 검출 모델(예: YOLOv8)로 작업자, 장애물, 위험 물체 등을 식별.
     • 결과를 텍스트 데이터로 변환(예: "작업자 A가 위험 구역에 있음").
2. 레이더 데이터:
   • 전처리:
     • 레이더로부터 수집된 원시 데이터(거리, 속도, 방향)를 분석 가능한 형식으로 변환.
     • 스캔 데이터를 분할하여 움직이는 객체와 정적 객체를 구분.
   • 특징 추출:
     • 움직임 경로 및 속도를 기반으로 위험 패턴(예: 급격히 접근하는 물체)을 계산.
3. 공기질 센서 데이터:
   • 전처리:
     • PM2.5, CO₂, VOCs 등 수치 데이터를 표준화(정규화)하여 분석에 적합한 범위로 변환.
   • 특징 추출:
     • 공기질 수준을 범주화(예: 양호, 주의, 위험)하여 상황 요약.
4. 오디오 데이터:
   • 전처리:
     • 마이크로부터 수집한 음성 데이터를 오디오 스펙트로그램으로 변환.
     • 배경 소음을 제거하여 유효 신호를 강조.
   • 특징 추출:
     • 특정 소리(예: 비명, 경고음)를 분류 모델로 식별.

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벡터 변환

• 전처리된 데이터를 벡터화(수치형 표현)하여 시스템이 분석할 수 있도록 변환:
  • 텍스트: 텍스트 데이터는 NLP 모델(예: MiniLM)을 사용해 벡터로 변환.
  • 이미지: 이미지 데이터는 CNN 모델로 피쳐 벡터를 생성.
  • 센서 데이터: 레이더, 공기질 데이터는 표준화된 수치 데이터로 직접 벡터화.

결과: "모든 데이터를 수치화된 벡터로 변환하여 다음 단계로 전달."

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2. 벡터 검색

목적: 생성된 벡터를 데이터베이스에 입력하여 과거와 유사한 사례를 찾고, 이를 통해 현재 상황을 이해합니다.

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벡터 검색의 작동 방식

1. 벡터 저장:
   • 과거에 수집된 데이터와 해당 상황의 대응 조치를 미리 벡터 데이터베이스에 저장.
   • 예: "작업자가 넘어짐" -> 벡터로 변환 후 데이터베이스에 저장.
2. 실시간 검색:
   • 입력된 벡터를 벡터 데이터베이스(예: FAISS)에 질의(Query)합니다.
   • 데이터베이스는 "가장 유사한" 벡터를 반환합니다.

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쉽게 설명된 검색 과정

1. 예시 상황:
   • 근거리 카메라가 "작업자가 이상 자세로 구부러져 있음"을 탐지.
   • 레이더가 "빠르게 움직이는 객체"를 감지.
   • 공기질 센서가 "VOCs 농도가 급증"을 보고.
   • 오디오에서 "작업자가 도움 요청" 소리를 감지.
2. 벡터 비교:
   • 이러한 입력 데이터를 하나의 벡터로 결합.
   • 데이터베이스에서 비슷한 상황을 검색:
     • 과거 사례: "작업자가 넘어짐 + 물질 유출 발생 + 구조 요청"이 유사하게 검색됨.
3. 결과:
   • 시스템은 과거 사례를 기반으로 현재 상황을 분석:
     • "작업자가 화학물질 유출로 넘어짐. 즉각적인 구조 필요."

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결론

• 입력 데이터 처리는 다양한 센서 데이터를 전처리하고 벡터화하여 RAG 시스템에 전달하는 단계입니다.
• 벡터 검색은 데이터베이스에서 유사한 사례를 찾아 현재 상황을 분석하고 적합한 대응을 추천하는 과정입니다.

이 과정을 통해 실시간 위험 인식과 상황에 맞는 조치 제공이 가능해집니다.