• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.43-53
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• 2015

본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.105-113
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• 2014

현재 공용중인 대부분의 시설물들은 다양한 센서로 구성된 계측시스템을 구축하고 있으며, 시스템에서 계측된 응답 데이터 분석을 통해 구조물의 건전성을 평가하고 있다. 건전성 평가 과정에서 적용하는 계측데이터의 계측관리기준은 일반적으로 공용 초기에 설정된 것으로, 시공회사 또는 설계회사 소속의 전문가들이 설계기준을 바탕으로 혹은 구조해석을 통해 설정하고 있다. 하지만 실 계측데이터에 적용하기 위해서는 이와 같이 설정되는 계측관리기준의 검증이 필요하며, 일부 연구자들은 교량의 관리를 위해 실 계측데이터에 계측관리기준을 적용하여 타당성을 검증하는 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 통계적 접근방법을 활용하여 기설정된 계측관리기준을 검토하고, 체계적인 계측관리기준 재설정 방안을 제시하였다. 또한 구조물의 실 계측 데이터에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권6호
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• pp.34-44
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• 2012

댐에는 다양한 계측기들이 설치되어 있으며, 계측되는 데이터는 댐의 유지관리 및 안전을 위해 사용된다. 따라서 신뢰성 있는 계측결과들의 획득이 중요하다. 본 논문에서는 댐체 매설 계측기 (또는 계측데이터)의 신뢰성을 평가할 수 있는 수정된 상관함수를 이용한 새로운 데이터 처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 인공 계측 데이터와 실제 댐에서 수행된 계측 데이터에 대해 적용 검토 하였으며, 이를 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.55-56
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• 2017

본 논문에서는 작물재배에 대한 전문지식이 없는 초심자를 위하여 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터를 취득하는 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 도시농업의 증가와 정밀 고소득 장물에 대한 수요가 증가되고 있어 이에 필요한 작물의 재배자료에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스로 구축에 관한 연구를 진행하고자 한다. 작물 재배 데이터의 취득은 작물 데이터를 취득하는 계측 및 제어부와 계측데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기초로 작물재배 데이터를 처리하는 서버부분으로 구성되며, 계측 및 제어부에서 재배환경의 온도, 습도, 그리고 광량, 수분공급시기, 영양분 투입 데이터를 계측하여 일정 시간마다 서버로 저장한다. 따라서 본 논문에서 구축하고자 하는 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터는 최적의 작물 생장환경을 지속적으로 제공하여 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.19-19
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• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.380-380
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• 2020

가뭄 피해 극복을 위한 인공 함양지 통합관리시스템의 일부로써 지표수-지하수 연계 특성 분석용 의사결정을 전달하는 인공지능 스마트 계측기의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나 실용성과 효율성을 동시에 갖춘 계측기는 시장에 출시되지 않았다. 기존의 계측기는 단순 측정이 목적이었으며 분석을 위해서는 일정 기간 직접 계측하여 분석하거나, 계측데이터를 원격 망을 통하여 서버로 전송하고 관리자가 데이터를 해석하는 방식을 취하였다. 또한, 수질 계측과 수질의 미소 변동성을 동시에 계측하여 수질 변화상태를 판단 할 수 있는 수질 계측기는 상품화되지 않아 다목적 수질 분석에 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계점이 기존의 지하수 수질 계측기로는 불가능한 수중 라돈을 채수 없이 계측 가능하도록 하고, 순간 수질 변화 및 수질 변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 라돈, 전도도, 수위, 수온 및 필름형 pH 센서를 개발하여 적용한 다항목 계측기로 통합하는 연구가 필요한 이유이다. 개발한 계측기는 빅데이터 기반의 지능형 수질 변동성 분석 알고리즘을 내장하고 수직 깊이 방향의 다중심도 계측이 가능하도록 핵심적인 통신 연결성을 확보하였고 다양한 수질에서 견딜 수 있으며 특히 인공함양에서 발생하는 철, 망간에 부식되지 않는 재질을 이용하여 설계한 '지표수-지하수 연계 특성 분석용 다심도 및 인공지능 스마트 계측장치'이다. 본 장치는 기존 지하수 수질 계측기에서는 불가능하였던 순간 수위변화 및 수위변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 초당 측정 샘플링 주파수(10Hz)를 높인 계측회로를 개발하여 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1779-1780
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• 2006

오늘날 대부분의 감시 시스템은 유선에 의한 계측 시스템을 사용하고 있다. 하지만, 유선 감시 시스템은 흩어져 있는 많은 지점의 데이터를 측정하기 어렵고, 초기 설치시나 변경 시에 많은 비용이 소요된다. 우리나라에는 다수의 통신 기지국이 설치되어 있어, 무선 통신망의 구축이 잘 되어 있기 때문에 무선 통신망을 계측 시스템에 적용할 경우 이용하기 용이하고 계측 된 데이터를 송수신시 소모되는 비용 또한 저렴하다. 때문에, 넓게 분포되어 있는 지점의 데이터 측정에는 무선 통신망을 이용하는 것이 유선 계측 시스템의 여러 단점들을 보완할 수 있어 시스템 구성 및 관리에 유리하다. 무선 감시 시스템은 넘게 분포된 불특정 지점의 데이터를 측정할 수 있으며, 무선 통신에 기본적으로 사용되는 시간 정보를 이용하여 여러 계측기의 데이터를 동시에 측정할 수 있다. 또한 센서에서 데이터를 메인 서버로 전송하는 동작 이외에 메인 서버의 명령으로 센서에서 데이터를 취득하여 메인 서버로 재전송할 수 있는 양방향 통신의 구축 또한 용이하다. 본 논문에서는 CDMA 모듈을 통한 무선 통신을 이용하여 여러 지점의 데이터를 동시에 계측할 수 있는 양방향 통신 시스템 구축에 관하여 연구한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.221-232
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• 2021

유지관리에 활용되는 계측 센서들은 교통 수단 통행 및 강우와 같은 다양한 환경적인 요인에 지속적으로 노출됨으로써 손망실 가능성이 점차 증가하게 된다. 관련 연구에 따르면, 국내 지하철 터널 유지관리 계측 센서는 설치 후 약 5~6년이 경과한 상태에서 평균 14.2~14.8%의 손망실율을 보이고, 국외의 경우에는 동일 기준 약 13.9%로 국내외 평균 15%의 유지관리 계측 센서가 5~6년이 지난 후 정상적인 계측 값을 제공하지 못한다는 것을 알 수 있다. 원활한 유지관리를 위해서는 손망실 계측 센서에 대한 보수 및 교체를 통해 해당 계측 데이터를 확보해야 하지만, 일부 손망실된 계측 센서의 경우에는 설치 후 매립되어 유지보수 비용에 단순한 장비 구입만이 아닌 재시공까지 포함되는 등 계측 센서 보수에는 많은 시간 및 비용이 소요되고 이로 인한 지속적인 데이터 손실이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 손망실 계측 센서의 보수 및 교체 기간 동안 일시적으로 손실되는 데이터를 추정치로서 보완하여 끊김 없는 인프라 유지관리를 지원할 수 있는 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.599-606
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• 2022

공용 중 강교량의 피로 평가에 활용할 수 있는 현장계측 데이터에는 대표적으로 변형률 계측과 Brigde Weight-In-motion (BWIM)이 있다. AASHTO The Manual For Bridge Evaluation에 따라, 대상 교량에서 계측된 데이터로부터 피로 상세에 가해지는 유효응력범위 및 반복응력 횟수를 추정할 수 있다. 추정된 유효응력범위와 반복응력 횟수를 통해 피로 손상 누적에 의한 신뢰도분석을 수행할 수 있다. 하지만 현장계측 데이터로부터 유효응력범위 및 응력범위 반복횟수를 추정하는 절차가 평가규정에 구체적으로 제시되어 있지 않고, 계측 데이터의 종류 또는 처리방법에 따른 피로 평가결과의 차이를 정량적으로 비교한 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공용 중 교량에서 동시에 계측한 변형률계 및 BWIM 데이터를 활용하여 피로 신뢰도평가를 수행하여, 활용되는 현장계측 데이터의 종류에 따른 평가결과의 차이에 대해 정량적으로 검토하였다. 이때, BWIM 데이터를 활용한 피로 신뢰도평가 시 구조해석모델의 정밀성이 평가결과에 미치는 영향을 검토하기 위해 평가 대상 교량의 뼈대요소 해석모델과 Shell-Solid 해석모델을 구축하였다. 또한, BWIM 데이터로부터 유효응력범위와 반복응력 횟수를 추정하기 위한 두 종류의 데이터 처리 방법을 정의하였으며, 이로 인한 피로 신뢰도 차이 역시 검토하였다.