수십만 건의 데이터, 엑셀 중심 예측
기관별 포맷과 담당자별 처리 방식이 달라 분석 리드타임이 길어지고, 보고서 작성에 주 10~15시간이 소모됩니다.
Climate AI · Hydrology Data · Web Operations
기후 데이터가
쌓이기만 하나요?
RiverAI는 흩어진 환경·수문 데이터를 AI 예측 모델과 운영 시스템으로 연결합니다.
홍수 예측, 수위 분석, 기후 데이터 통합, 현장 운영 시스템까지.
공공기관·엔지니어링
기업·환경 서비스 기업이 실제 운영에 사용할 수
있는 AI/Web 서비스를 구축합니다.
- 6시간
- 선행 예측 예시
- 70%
- 반복 분석 감소
- 수초
- 데이터 검색
Problem
데이터는 있는데 의사결정은 늦어집니다
수위·강우·기상·현장 기록이 서로 다른 시스템에 흩어져 있으면 예측보다 취합과 정리에 시간이 먼저 쓰입니다.
현재 상태만 보여주는 재난 시스템
필요한 질문은 “3시간 뒤 위험한가?”, “어느 지점이 먼저 반응하는가?”입니다. 단순 모니터링만으로는 대응 시간이 부족합니다.
현장과 분리된 운영 기록
사진, 점검 기록, 센서 데이터, 허가 문서가 이어지지 않으면 데이터 추적과 유지관리가 담당자에게 의존하게 됩니다.
Services
AI 모델과 운영 가능한 데이터 시스템을 함께 구축합니다
Prediction Model
AI 기반 기후·수문 예측 모델 구축
수위 예측, 강우 분석, 시계열 AI 모델링, GNN 모델링, 이상 탐지와 이벤트 분석까지 현장 데이터에 맞춰 설계합니다.
- 예측 정확도 개선
- 위험 탐지 시간 단축
- 수동 분석 시간 감소
Data Platform
환경 데이터 통합 플랫폼 구축
센서, 기상 API, 운영 데이터, 점검 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결해 조회·보고·공유 흐름을 단순화합니다.
- 데이터 검색 시간 수분에서 수초로 단축
- 운영 대시보드 단일화
- 부서 간 공유 효율 개선
Field Operations
현장 운영 Web 서비스 구축
점검 시스템, 시설 관리, 사진 관리, 모바일 대응 Web을 Spring Boot, Next.js, PostgreSQL 기반의 운영 가능한 구조로 제공합니다.
- 현장 입력 시간 최대 50% 감소
- 기록 누락과 중복 입력 감소
- 모바일 현장 대응 가능
Animated Flow
데이터가 예측과 운영으로 흐르는 방식
01
수집
센서, 기상 API, 현장 점검 기록을 통합합니다.
02
정제
포맷을 표준화하고 결측·이상 데이터를 검토합니다.
03
예측
시계열·GNN 모델로 위험 지점과 선행 시간을 계산합니다.
04
운영
대시보드, 알림, 모바일 점검 화면으로 실행합니다.