투자 제안서: 딥네트워크 - 정밀 미사일 자세제어 솔루션
회사 소개
딥네트워크는 독자적인 AI 기술을 바탕으로 미사일의 정밀한 자세 제어를 목표로 하는 일인 AI 스타트업입니다. 저희는 칼만 필터 알고리즘을 최적화하여, 미사일의 위치, 속도, 각도 등의 상태를 실시간으로 추정하고 보정하는 기술 세부 구현 노하우 파악에 성공했습니다. 이 기술을 통해 미사일의 추력 노즐을 정밀하게 제어하여 안정적인 비행 궤적을 유지할 수 있습니다.
딥네트워크 CEO / 장석원 / 010 3350 6509 / sayhi7@daum.net
시장 분석
- 글로벌 방위산업 시장: 2022년 약 2조 달러 규모로, 2030년까지 연평균 3% 성장할 것으로 예상됩니다.
- 미사일 제어 시스템 시장: 미사일 제어 시스템의 기술적 요구사항이 높아지고 있으며, 저희 솔루션은 이러한 요구를 충족할 수 있습니다.
- 경쟁 분석: Lockheed Martin, Boeing 등의 주요 방위산업체가 있지만, 딥네트워크는 유연한 혁신과 빠른 기술 개발로 경쟁력을 갖추고 있습니다.
기술 개요
- 칼만 필터 알고리즘: 상태 벡터와 측정 벡터를 통합하여 실시간으로 미사일의 자세를 추정하고 보정합니다.
- 9축 센서 통합: ICM20948 센서로부터 가속도와 각속도 데이터를 실시간으로 처리하여 높은 정확도를 구현합니다.
- 실시간 데이터 보정: 센서 데이터의 노이즈를 최소화하고 오차를 보정하여 안정적인 제어를 유지합니다.
주요 성과
- 프로토타입 개발: 칼만 필터와 9축 센서를 통합한 미사일 자세 제어 시스템을 성공적으로 구현 노하우 확보 성공.
- 테스트 및 검증: 다양한 환경에서의 테스트를 통해 높은 정확성과 안정성 확보 준비중.
- 기술 특허: 칼만 필터 기반 미사일 자세 제어 기술 특허 출원 준비 계획 중.
투자 필요성
- 기술 개발: 칼만 필터 알고리즘 고도화 및 실시간 데이터 처리 속도 향상.
- 인프라 확충: 테스트 베드 구축 및 고도화된 테스트 환경 마련.
- 인력 확충: 연구개발 인력 및 전문 엔지니어 채용.
투자 계획
- 투자 금액: 총 30억 원
- 자금 사용 계획:
- 기술 개발 및 고도화: 15억 원
- 인프라 확충: 10억 원
- 인력 채용 및 교육: 5억 원
기대 효과
- 정확한 자세 제어: 미사일의 안정성과 성능을 극대화.
- 시장 경쟁력 강화: 글로벌 방위산업 시장에서 경쟁력 있는 기술 확보.
- 수익 창출: 미사일 제조업체 및 방위 산업과의 협력을 통한 수익 창출.
비즈니스 모델
- 기술 라이선스: 미사일 제조업체와 방위 산업에 기술 노하우 제공.
- 맞춤형 솔루션: 고객 맞춤형 미사일 자세 제어 솔루션 개발 노하우 제공.
- 지속적인 연구개발: 기술 고도화 및 새로운 응용 분야 발굴.
시장 기회
- 방위산업: 군용 미사일의 안정성과 성능 향상을 위한 기술 수요 증가.
- 민간 항공기: 민간 항공기의 안전성 강화를 위한 기술 적용 가능성.
- 무인 항공기: 드론과 같은 무인 항공기 분야에서의 응용 가능성.
파트너십 및 협력
- 미사일 제조업체: 방산 관련 미사일 제조업체와의 협력을 통해 기술 상용화를 위한 투자 유치 준비.
- 연구 기관: 국내외 연구 기관과의 공동 연구 및 개발 준비 중.
- 정부 기관: 방위산업 관련 정부 기관과의 협력 준비 중.
연구개발 계획
- 알고리즘 고도화: 칼만 필터 알고리즘의 성능 향상 및 최적화 준비 중.
- 실시간 데이터 처리: 센서 데이터의 실시간 처리 속도 개선 준비 중.
- 테스트 및 검증: 다양한 환경에서의 테스트를 통해 시스템의 안정성 검증 준비 중.
인력 확충 계획
- 연구개발 인력: 칼만 필터 알고리즘 전문가 및 데이터 과학자 채용 준비 중.
- 전문 엔지니어: 미사일 제어 시스템 개발을 위한 전문 엔지니어 채용 준비 중.
- 교육 및 훈련: 신입 인력의 교육 및 훈련 프로그램 운영 준비 중.
세부 기술 개발 계획
- 예측 단계:
- 데이터 수집: ICM20948 9축 센서를 통해 가속도 및 각속도 데이터를 실시간으로 수집.
- 상태 예측: 칼만 필터의 상태 전이 행렬 A와 제어 입력 행렬 B를 사용하여 미사일의 다음 상태를 예측.
- 오차 공분산 예측: 프로세스 잡음 공분산 행렬 Q를 사용하여 오차 공분산 행렬을 예측.
- 갱신 단계:
- 측정 업데이트: 실제 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 상태를 보정.
- 상태 보정: 보정된 상태를 사용하여 정확한 미사일 궤적을 유지.
- 오차 공분산 업데이트: 보정된 상태의 오차 공분산 행렬을 업데이트.
- 노이즈 모델링 및 보정:
- 노이즈 분석: 센서 데이터의 잡음 특성을 분석하여 노이즈 모델을 생성.
- 보정 알고리즘: 노이즈 모델을 기반으로 데이터 보정 알고리즘을 개발하여 정확도를 향상.
결론
딥네트워크는 독창적이고 혁신적인 미사일 자세제어 솔루션을 개발하였습니다. 투자자 여러분의 지원을 통해 기술을 더욱 고도화하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하여 성공적인 사업 성과를 이루고자 합니다. 감사합니다.