구조물의 상태를 조기에 파악하기 위한 구조물 건전도 모니터링 연구와 건물의 정보를 수집하여 에너지를 효율적으로 관리해 주는 건물에너지관리시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 기존 모니터링 시스템 연구가 건설, 센싱, ICT 기술이 융합된 첨단 기술임에도 불구하고 고가의 센서와 전문적인 기술력이 요구되어 적용 범위가 제한된다는 한계를 극복하기 위하여 싱글보드컴퓨터 중 가장 널리 쓰이는 라즈베리파이와 저전력으로 장거리의 통신이 가능한 로라 모듈, 고성능의 보급형 가속도계를 활용하여 장기간으로 건물의 모니터링이 가능한 무선 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 또한 라즈베리파이에 분산처리 알고리즘을 탑재함으로써 실시간으로 취득되는 방대한 양의 가속도 데이터 중 의미있는 데이터만을 취득하였으며 와이파이 통신으로 취득한 전체의 로우데이터와 비교함으로써 본 시스템으로부터 취득된 데이터의 정밀성을 검증하였다.
변전설비 감시제어시스템은 그 목적상 실시간의 대규모 측정정보 취득을 목적으로 한다. 취득정보는 RTU(Remote Terminal Unit)를 통해서 감시제어시스템에 전달된 후 필요에 따라 해당 정보를 요청하는 애플리케이션들에게 다시 전송된다. 현재 감시제어시스템에 널리 사용되는 DNP(Distribute Network Protocol)는 취득포인트 정보와 취득값만 가지고 있으므로 포인트 리스트에 대한 정보가 없는 경우에는 취득한 데이터를 판독할 수 없다. 따라서 감시제어시스템을 구축하기 위해 우선 RTU에 감시 선로정보를 입력하고, 이 정보를 다시 감시제어시스템의 DB에 포인트 정보와 매핑을 수행해야만 한다. 또한, 새로운 애플리케이션에서 취득값을 얻기 위해서는 이들 포인트 정보와 매핑 정보를 가지고 있는 감시제어시스템의 DB에 직접 연결해야만 한다. 본 논문은 공통정보모델과 이를 기반으로 작성된 메시지 교환 표준 인터페이스를 이용하여 감시제어시스템 취득정보의 효과적인 교환이 가능한 메시지 통합버스에 대하여 기술한다.
모바일 매핑시스템은 차량에 CCD카메라와 위치측정장비(GPS/INS, Odometer 등)를 장착하고 도로에서 일정한 거리 또는 시간간격으로 지리 정보 데이터를 획득하는 이동 정보취득 시스템이다. 이러한 모바일 매핑시스템으로부터의 자료가 실시간으로 사용자에게 전달되면, 사용자는 이동국의 위치 및 지리정보 상황을 쉽게 파악할 수 있는 장점이 있다. 실시간 위치정보 제공의 방법은 PDA, 무선모뎀, 핸드폰 그리고 웹 등 여러 가지가 있을 수 있으나, 안정적이고 효율적이며, 경제적인 방법으로 웹을 통한 전송을 생각할 수 있다. 웹을 이용한 실시간 지리정보 전송을 위해서는 먼저 실시간 위치측정이 가능한 모바일 매핑시스템을 이용하여 지리정보를 취득하고 이를 웹을 통하여 전송할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 실시간 위치정보를 취득할 수 있는 GPS/INS 시스템을 이용하여 데이터를 취득한 후 사용자가 모바일 매핑시스템의 실시간 위치정보를 확인할 수 있도록 웹으로 전송하는 플랫폼을 연구하였다.
홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
출어중인 어선들의 실시간 이동위치데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 SSB 모뎀에 의한 데이터통신이 이루어져야 하며, GPS 시각에 동기 되어 정보를 교환하는 통신프로토콜을 연구하여야 한다. 또한 어선들의 운항데이터를 자동으로 수집하기 위해서는 해상정보의 권역화 및 집중화에 대한 연구가 선행되어야 하며, SSB에 의한 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 변복조기와 송수신 제어기 그리고 CPS에 의한 위치정보의 취득에 대하여 연구하여야 한다.
운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 설계하였다. 목표하는 시스템은 현재의 BDC(실린더 하사점) 레벨 데이터 뿐만 아니라 취득한 BDC 레벨 데이터를 시계열 모형으로 예측한 미래값도 보여줄 수 있어야 한다. 이를 위하여 BWM(베어링 마모도 모니터링)의 프로토타입을 제작하고 이 장치로부터 BDC 레벨 데이터를 취득하였다. 이 과정에서 예측한 BDC 레벨과 실측 데이터를 비교해서 시계열 모형을 이용한 마모도 예측 방법이 적용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.
비간섭 전력부하 감시 알고리즘은 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있다. 이런 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 기기의 전력사용 패턴 데이터와 이들 기기의 다양한 조합 전력사용 패턴 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴 데이터 취득시스템 개발방법을 제시하였다. 데이터 취득시스템은 매초마다 개별 전기 기기들의 전력 사용량과 다양한 조합의 시나리오에 따른 전력 사용량을 동시에 측정할 수 있도록 되어 있다. 측정된 데이터는 LTE 망을 통하여 스마트팜 외부에서 원격으로 모니터링이 가능하며, 측정된 데이터는 외부 서버에 저장된다.
IT융합 적용을 위하여 컴퓨터 또는 현장 데이터 취득 유닛과 각 센서노드 간의 데이터 통신망이 필요하고 또한 중앙 제어기와 데이터 전송이 필요하다. 이러한 IT융합 데이터 통신망 구축에는 유선통신이 전송 효율측면에서 안정적이기 때문에 선호된다. 그러나 불가피하게 무선이 필요할 때 IT현장에서 주로 선택되는 무선통신망의 종류별로 특성과 장단점을 비교 분석하였다.
정수된 물을 각 가정으로 공급하기 위한 관로에는 중요 지점에 유량계, 압력계 등의 계측기를 설치하여 실시간으로 감시하고 있다. 계측된 데이터는 무선 또는 유선 통신을 통해 중앙조정실까지 취득이 되나, 간헐적으로 통신 장애가 발생하여 데이터를 취득하지 못하는 경우가 발생한다. 이후 통신망이 복구되더라도 장애 기간의 데이터가 현장에 저장되지 않거나, 혹은 저장이 되었더라도 자동으로 데이터베이스에 데이터를 저장하지 못하고 있는 실정이다. 저비용으로 이를 해결하기 위해 현장에 보편적으로 설치된 PLC와 호환되는 모듈을 개발하여 데이터 로깅, 자동으로 데이터베이스에 데이터를 복구할 수 있도록 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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