오늘의 연결을,
내일의 플랫폼으로

도시와 산업을 연결하는 하나의 운영 흐름

쏘우웨이브의 플랫폼은 연결 장비에서 시작해 현장의 데이터 수집, 통신 품질 관리, AI 분석과 통합관제로 이어집니다. 무선 네트워크·IoT·Edge AI를 함께 설계해, 현장마다 다른 요구를 하나의 운영 체계로 연결하는 것이 목표입니다.

도시와 시민

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공공 Wi-Fi를 시민소통의 거점으로 확장합니다. 접속 안내 포털, 정책 정보와 설문, 유동인구 분석에 CCTV·환경 센서·AI POLE을 연계해 행정과 시민 안전에 활용합니다.

산업과 Physical AI

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조선소·항만·제조·물류의 영상, 작업 단말, 로봇·AGV를 연결합니다. 이동 동선과 금속 구조물 환경에 맞춘 무선망에 자원관리와 현장 AI를 더합니다.

재난과 독립 통신

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통신 인프라가 제한된 도서·산악·재난 현장을 위한 연결을 지향합니다. 무선 백홀과 현장 거점, 이동체 중계를 결합하는 독립형 네트워크를 연구합니다.

분산형 지능

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현장 Edge가 영상·센서 데이터를 처리하고 중앙은 다중 거점의 운영과 장기 분석을 담당합니다. 현장 판단과 통합관제를 연결해 서비스 범위를 확장합니다.

연결부터 판단까지, 계층별로 확장합니다

기존 제품의 공급·운영 경험을 기반으로 제어와 지능 계층을 확장합니다. QoS Controller, 이동체 빔 추적과 다지표 링크 전환은 차세대 플랫폼의 개발·연구 항목입니다.

축적한 현장 경험을 다음 기술로 연결합니다

중요한 데이터에 필요한 통신 자원을

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실시간 영상, 로봇의 상태·제어 데이터, 센서 보고와 대용량 파일 전송은 지연과 대역폭 요구가 다릅니다. QoS Controller는 응용 서비스의 중요도와 통신 정책을 무선 자원 배분에 연결해 산업 현장의 품질을 높이는 방향입니다.

APC가 장비의 설정과 상태를 관리한다면, QoS Controller는 서비스별 우선순위와 자원 정책을 무선망에 연결하는 역할을 지향합니다. 시간·주파수 스케줄링과 RU(Resource Unit) 제어의 적용 가능성을 검토해 기존 경쟁 기반 접속에서 발생하는 품질 변동을 줄이고자 합니다.

• 서비스 정책영상·제어·센서 트래픽을 구분하고 지연·대역폭·손실 요구를 정의합니다
• 시간·주파수/RU 제어TDMA/FDMA 기반 제어 개념을 Wi-Fi의 스케줄링·OFDMA 기능과 연결하는 구현 경로를 연구합니다
• 운영 피드백통신 상태와 응용 품질을 함께 관찰하고 정책 조정과 장애 대응에 활용합니다

현장 펌웨어와 복수 통신 경로

넓은 대역폭을 현장의 수용 능력으로

고해상도 카메라와 로봇이 늘어날수록 주파수 자원뿐 아니라 무선부 구성, 백홀, 단말 성능과 응용 트래픽의 설계가 중요해집니다. 160MHz 운영 기반과 차세대 320MHz 기술, 복수 무선부의 트래픽 집성을 단계적으로 검토합니다.

자가망은 현장의 구성 선택권과 운영 유연성을 넓힙니다. 구축 비용과 수용 카메라 수는 동일한 커버리지·영상 품질·운영 범위를 기준으로 프로젝트별로 산정합니다.

고정 백홀의 경험을 이동체 통신으로

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방송·도서·산간의 고정 백홀 경험을 기반으로 드론과 이동체의 장거리 영상·데이터 통신을 연구합니다. 지상국과 이동체 단말, 안테나 추적과 장거리 프로토콜을 함께 설계하는 방향입니다.

이 설계값은 개발 목표의 출발점입니다. 실제 이동체 통신은 링크버짓 외에도 고도와 가시거리, 프레넬 존, 안테나 방향, ACK 왕복지연과 MAC 타이밍, 이동·비행 조건의 영향을 함께 받습니다.

움직임을 따라가는 안테나 연결

이동체가 움직이고 회전하면 지상국과 단말의 상대 방향이 바뀝니다. GNSS 위치와 IMU의 가속도·각속도 등 정보를 활용해 안테나 방향 제어와 링크 상태를 연동하는 능동 추적 기술을 지향합니다.

• 위치지상국과 이동체의 상대 좌표에서 방위각·고각을 산출합니다
• 자세장비의 기울기와 회전 정보를 안테나 방향 보정에 활용합니다
• 추적기계식 구동과 전자식 빔 제어의 구조·속도·오차를 구분해 구현 경로를 검토합니다
• 통신추적 오차와 RSSI·손실·처리량 변화를 함께 확인해 링크 유지 동작을 평가합니다

재난 현장의 영상, 해안·도서 감시, 통신 중계와 교량·발전소·항만 점검 등으로 적용 범위를 넓히고자 합니다. 단말 경량화, 전원과 장착 구조도 통신 성능과 함께 설계합니다.

데이터를 모으고, 현장에서 판단합니다

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센서와 영상 데이터를 현장 가까이에서 처리하고, 다중 거점을 연결해 하나의 운영 흐름으로 확장합니다. SOMA IoT와 DataHub, Edge AI, APC·통합관제를 연결하는 것이 분산형 플랫폼의 방향입니다.

• 수집센서 단말과 게이트웨이가 환경·설비 데이터를 전달하고 무선망이 영상과 현장 단말을 연결합니다
• 현장 분석Edge AI가 영상·센서 이벤트를 처리하고 필요한 결과와 알림을 상위 서비스로 전달합니다
• 통합 운영DataHub와 중앙관제는 여러 현장의 데이터, 장비 상태와 운영 이력을 함께 관리하는 방향입니다
• 서비스 확장시민소통·AI POLE·산업 안전·스마트 광산 등 현장 목적에 맞춘 응용 서비스로 연결합니다

표준화 경험을 플랫폼의 확장성으로

이기종 IoT 환경의 공통 규칙과 다중 엣지의 서비스 연계는 여러 장비·현장이 함께 동작하기 위한 기반입니다. 쏘우웨이브는 ITU-T Y.4503·Y.4616과 RFC 9556 관련 활동 경험을 기술 개발과 플랫폼 연계에 활용합니다.

다중 엣지 연계와 링크 회복력은 현장 자율성과 중앙 운영을 함께 발전시키는 연구 방향입니다. 모델의 현장 정확도, 처리 용량과 지연, 장애 시 동작과 보안을 적용 서비스별로 확인하며 확대합니다.