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Software and Algorithms

1. Physics-based – 물리적 구조와 현상 기반의 소프트웨어

환경 및 부하 정의:
- 엣지시스템이 작동하는 환경(온도, 습도, 충격 등)과 가해지는 부하(진동, 충격, 하중 등)를 물리적 모델로 정의.

구성요소의 물리적 동작 분석:
- 각 구성요소(모터, 배터리, 센서)의 물리적 성능과 동작 원리를 시뮬레이션하여, 예상되는 문제를 사전에 예측.

건전성 모니터링 및 예측:
- 물리적 현상을 기반으로 구성요소의 잔여 수명과 상태를 예측하여, 시스템이 언제 교체되거나 점검이 필요한지 사전에 파악.

2. AI-based – 데이터 기반 인공지능 알고리즘

데이터 수집 및 가공:
- 엣지시스템이 운영되는 환경에서 실시간 데이터(온도, 진동, 전력 소모량 등)를 수집하고 이를 가공하여 분석에 활용.

AI 기반 상태 분석:
- 인공지능 알고리즘을 통해 현재 시스템 상태를 분석하고, 예상되는 문제를 사전에 식별.
- 예: 배터리의 에너지 소모 패턴을 분석하여 배터리 수명 예측 및 교체 시기 제안.

장기적 데이터 학습:
- 장기간에 걸쳐 축적된 데이터는 더 정밀한 예측 모델을 구축하고, 임무 수행 중 발생할 수 있는 변수들을 고려한 시뮬레이션에 활용.

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