댐과 터널 그리고 사면 같은 지반구조물의 정기적인 계측 및 모니터링은 안전성 유지를 위해 필요하다. 국내에서는 드론과 가속도계와 같은 장비를 활용하여 지반구조물에 대한 점검 및 모니터링을 수행한다. 하지만, 드론은 구조물 및 지반 내부의 변화를 파악에 어려움이 있고, 가속도계는 일반적으로 내진 설계나 변형량 측정에만 활용되고 있다. 이에 본 논문은 가속도계를 활용하여 지반 내부 정보를 실시간 또는 정기적으로 계측하기 위해 SASW 시험 활용을 제안하였다. 제안된 방법은 SASW 시험의 해석 기법의 일부분만 활용하여 지반구조물의 강도 및 상태 변화를 추적한다. 이를 위해, SASW를 활용하여 사면, 댐 및 터널과 같은 지반구조물의 안전성을 평가한 사례들을 분석하여 기술의 적합성을 확인하였다. 또한, 현장 적용성을 높이기 위해, 복잡한 해석을 요구하는 전단 속도 프로파일을 도출하는 2차 해석보다는 분산곡선을 도출하는 1차 해석만을 활용하는 방안을 모색하였다. 본 연구에서 제안된 기술을 통해 가속도계를 활용하여 지반구조물의 지속적인 모니터링 및 유지보수가 가능할 것으로 기대된다.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
최근에 무선 센서 네트워크는 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있으며 간단한 환경 모니터링 시스템에서부터 기계, 구조물, 교량, 비행기와 같은 모션 모니터링과 군사, 텔레매틱스와 같은 정보량이 많고 복잡한 시스템에 적용이 시도되고 있다. 따라서 간단한 역할만 수행하면서 저 전력으로 오랜 시간 동안 운용을 목표로 해온 무선 센서 네트워크는 어려운 작업을 수행하도록 요구되고 있다. 일반적으로 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜들은 주기적으로 sleep / wake를 반복하여 필요한 에너지 소비를 줄이며 이를 Duty Cycling이라고 한다. 하지만 이러한 Duty Cycling은 sleep 구간 동안에 전송할 수 없어서 홉(Hop)이 늘어날수록 전송지연이 증가하는 단점이 있다. 이러한 전송지연은 비행기 날개, 군사, 텔레매틱스 등의 복잡한 시스템이나 교통사고위험 감지 경고 시스템과 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 시스템에서 큰 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 수신 구간을 분산 배치 알고리즘(Distributed Duty Cycling, DDC)을 통하여 무선 센서 네트워크 MAC(Media Access Control) 프로토콜에서 발생하는 전송지연을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CC2420DBK를 이용한 필드 테스트를 통해서 검증되었으며 실험 결과를 통해서 DDC 알고리즘을 통해서 전송지연을 크게 줄이고 에너지 소비 또한 감소한다는 것을 확인 할 수 있다.
블록체인 기술은 신뢰모델과 비즈니스 프로세스를 다양한 산업분야에서 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만, 효율성보다는 자율성을 추구한 시스템의 초기단계로 평가되고, 분산원장기술도 기존의 관계형 DB 거래기술에 비해 가격과 도입시간에서의 모니터링 및 점검이 필요하다고 판단된다. 하지만, 국내 외 민간에서는 구체적인 영역에서 블록체인 기술이 적용되어 활성화되고 있고 기록의 불변성, 투명성, 비즈니스 규칙의 자율적인 실행을 특징으로 초기의 과장된 기술이라는 의심에서 벗어나 금융업계는 물론 다양한 산업군에서 이력과 신원, 자격인증과 감사 등에 활용되기 시작했다. 이에, 본 논문에서는 보안 취약점, 규제환경의 미흡, 기술적 공감대 및 공통표준의 미흡 등에서 문제점을 분석하였다. 그리고 블록체인 기술이 갖는 비즈니스적 의미와 가능성을 저작권, 물류, 헬스케어, 환경분야에서의 실제 도입성과 기반의 모니터링을 통해 개념에서 현실 제도권으로 진입되어 산업생태계의 혁신을 이를 것으로 전망하였다.
본 논문에서는 TMO 실시간 객체 모델을 이용하여 실시간 통신 메시지 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 중환자의 실시간 생체정보 전송 시스템을 나타내었다. 또한 분산된 네트워크 시스템에서 TMO 구조를 이용하여 PMS(Patient Monitoring System) 응용 환경에 적용함으로서 실시간 메시지 서비스를 보장하였다. TMO를 이용한 생체정보 파싱 수신 모듈은 PMS의 Central Monitor로부터 수신할 수 있는 Raw Data 형태의 환자의 생체 정보를 HL7(Healthy Level Seven) 프로토콜과 TCP/IP 인터넷 프로토콜을 이용하여 원격적으로 모니터링을 할 수 있는 생체 정보 웹 뷰어 시스템을 개발하였고, 사용자가 사용가능한 데이터로 분석할 수 있도록 설계하였다. TMO 객체 모델을 기반으로 한 실시간 시뮬레이션에서 몇 가지의 TMO 구조의 장점을 가지고 있으며, TMO 객체 모델은 요구 명세서와 설계 사이의 강력한 연관성을 가지고 있다.
한국의 기초과학연구원(IBS) 산하 중이온가속기구축사업단(RISP)은 희귀동위원소가속기시설을 구축하고 있다. 가속기 제어 시스템에 사용하게 될 다양한 장비와 모든 장치들은 이더넷 환경을 통해 연결되기 때문에 통합된 네트워크 기반의 제어 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 하지만 시설의 복잡성으로 인해 네트워크 보안과 장비 응답속도를 충족시켜줄 최적화된 장비 설치 위치를 선정하는 것이 어렵다. 각 장비의 역할에 맞게 최적화된 위치를 찾아내며, 가속기 제어시스템에 사용될 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System) 통합을 위한 초기 연구단계인 본 연구는 이상적인 네트워크 환경에서 네트워크 기반 장비들을 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용한 장비 모니터링에 관한 연구이다. 덧붙여, SNMP와 입자가속기, 천체망원경 그리고 큰 과학 실험에서 사용되는 실시간 분산 제어 시스템인 EPICS의 통합 계획을 논한다.
최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
본 논문은 웹 브라우저 만으로 원격지에 위치한 설비의 모니터링과 제어를 할 수 있고, 서로 다른 시스템간의 호환성과 확장성을 지원할 수 있는 lava 플랫폼을 기반으로 응용 계층인 HTTP 프로토콜의 URL통신을 이용한 인터넷 원격제어 시스템 구축 방법을 제안하였다. 제안한 인터넷 원격제어시스템을 실험하기 위하여 서버 PC와 RS-232 통신방식으로 연결된 $\mu$-Processor를 통한 직류전동기의 속도 및 온도를 모니터링하고 제어하는 실험을 하였다.
본 논문은 최근 데이터 집약형과학분야 연구개발의 비약적인 발전과 관측, 실험, 분석 장비들의 고도화에 따라 생산되는 과학데이터의 빅데이터화, 고부가가치화 등으로 연구 패러다임의 변화가 빅데이터 중심으로 가속되고 있다. 이러한 과학 빅데이터는 ExaByte 급의 대용량으로서 한 곳에서 관리되기보다는 전 세계적으로 분산되어 관리 운영되고 있다. 응용연구자들은 이러한 과학 빅데이터에 대한 초고속 전송/저장/공유에 대한 요구가 높아지고 있으며, 이러한 문제의 해결을 위해 ScienceDMZ 기반의 다양한 고속전송환경이 구축 개발되고 있다. 따라서 본 논문에서는 장러기 빅데이터 전송을 위한 ScienceDMZ의 핵심 기술인 DTN(Data Transfer Node)을 통한 빅데이터의 장거리 전송 시 고대역 네트워크 환경과 시스템 성능에 대한 통합 모니터링 환경을 구축 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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