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센서는 10ms(밀리초) 단위 고속 샘플링으로 수집한 신호를 주파수 영역에서 분석해 바람·동물 등 자연 요인과 실제 침입 행위를 정밀하게 구분한다. AI 기반 학습 모델을 통해 정상·바람·침입 등 세 가지 패턴으로 신호를 판별하며 서버와의 양방향 통신으로 학습 데이터를 지속적으로 업데이트해 환경 변화에도 스스로 최적화할 수 있다. 이를 통해 네트워크 장애 시에도 안정적으로 감지할 수 있는 자가 학습형 보안 시스템을 구현했다.
카티스는 소프트웨어는 물론 하드웨어까지 국산 기술을 중심으로 지능형 경계방호 보안시스템을 개발해 외산 장비 의존도를 줄였다고 설명했다. 더불어 모듈형 설계로 센서 개별 교체가 가능해 유지보수 비용과 시간을 절감했다고 부연했다.
회사 관계자는 “이번 센서는 단순한 감지 장비가 아닌 AI가 스스로 판단하고 학습할 수 있는 보안 플랫폼으로 발전했다”며 “현장 중심의 기술 개발을 통해 국가 중요시설의 안전 수준을 높이고 K-보안 기술의 해외 수출 경쟁력도 강화할 것”이라고 강조했다.

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