기술 소개 및 인증

INTRODUCTION

기업소개

공기질을 개선하기 위한

융합소개기술과 인공지능의 만남

Multi Layer Media

먼지의 크기에 따라 단계적으로 포집이 가능한 삼층 입체

여과층을 구현하였습니다. 큰 먼지부터 작은 먼지까지

순차적으로 여과되며 입자 포집 성능을 극대화하여 핵심

여과층의 먼지의 막힘을 방지하고 수명을 향상시킵니다.

Electret Melt-Blown Media

고전압의 정전기력을 섬유에 인가함으로써, 초미세먼지를

필터 섬유로 유도하여 공기의 저항은 최소화하고 미세먼지

포집 성능을 극대화한 필터 기술입니다.

Nano Web Media

0.1㎛ 크기 수준의 바이러스까지 물리적으로 차단할 수 있는

100나노급 여과층으로 부유 세균부터 바이러스까지 차단할 수

있는 고성능 필터 기술입니다. 소수성의 폴리머를 활용하여

거미줄 형태로 방사되기 때문에 수분에 영향을 받지 않는

성능으로 높은 신뢰성을 가지고 있습니다.

Deep Learning Technology

머신러닝의 한층 더 개선된 딥러닝을 활용하여 공기질의 예측과 관련된 비선형적 요소들의 연관성을 학습하여 신경망을

고도화하고 높은 정확도로 공기질 변화를 예측합니다.

Air Quality Data Base

국내외 다양한 실내 공기질 데이터 베이스를 지속적으로

확보함으로써, 자사의 공기질 시뮬레이션 기술을 고도화하고

예측 정확도를 향상시키고 있습니다.

인증 및 특허

공기질을 개선하기 위한

융합소개기술과 인공지능의 만남

먼지의 크기에 따라 단계적으로 포집이 가능한 삼층 입체 여과층을 구현하였습니다.

큰 먼지부터 작은 먼지까지 순차적으로 여과되며 입자 포집 성능을 극대화하여

핵심 여과층의 먼지의 막힘을 방지하고 수명을 향상시킵니다.

고전압의 정전기력을 섬유에 인가함으로써, 초미세먼지를 필터 섬유로 유도하여

공기의 저항은 최소화하고 미세먼지 포집 성능을 극대화한 필터 기술입니다.

0.1㎛ 크기 수준의 바이러스까지 물리적으로 차단할 수 있는 100나노급 여과층으로

부유 세균부터 바이러스까지 차단할 수 있는 고성능 필터 기술입니다.

소수성의 폴리머를 활용하여 거미줄 형태로 방사되기 때문에 수분에 영향을 받지 않는

성능으로 높은 신뢰성을 가지고 있습니다.

Deep Learning Technology



머신러닝의 한층 더 개선된 기술인 딥러닝을 활용하여 공기질의 예측과 관련된

비선형적 요소들의 연관성을 학습하여 신경망을 고도화하고 높은 정확도로

공기질 변화를 예측합니다.


Air Quality Data Base



국내외 다양한 실내 공기질 데이터 베이스를 지속적으로 확보함으로써,

자사의 공기질 시뮬레이션 기술을 고도화하고 예측 정확도를 향상시키고 있습니다.


인증 및 특허


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