플라즈마 공정장비 지능화를 이루기 위해서는 플라즈마 공정장비에서 플라즈마를 생성하는 다양한 조건 값에 따라 변화되는 플라즈마의 상태 값이 필요하며 이러한 데이터를 수집하기 위해 여러 종류의 측정 센서를 사용한다. 측정 센서에서 생산된 데이터를 이용하여 다양한 분석 기법을 사용하여 플라즈마 생성 조건 및 센서 데이터의 주요한 특징점 간의 관계성을 파악함으로써 플라즈마 공정장비의 상태를 진단할 수 있다. 이를 위해 플라즈마 공정장비에서 생산된 데이터를 기반으로 다양한 데이터 분석 연구를 통한 데이터간의 연관성을 보여주도록 한다.
발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.
다양한 산업분야에서 자기장 센서 기술들을 응용한 제품들이 상용화되면서, 자기장 센서 데이터의 분석 및 처리방법이 중요하게 되었다. 자기장 센서는 사용하기에는 간편하고 설치에 용이하지만, 자석에 의해 생성되는 복잡한 자기력선 때문에 데이터 처리가 복잡하고, 특히 움직이는 대상에 대해서는 데이터 분석이 거의 불가능할 정도로 복잡하다. 기존의 자기장을 응용한 장비들은 자석이 움직이지 못하게 고정을 하거나, 고가의 장비들을 구입하여 데이터를 처리하는 방식을 사용하고 있다. 따라서, 자기장 센서를 사용하는 장비는 정확한 데이터를 수집하기 위해 수많은 연구가 필요하고, 고가의 장비들이 요구하게 되었다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위해서, 소형의 영구 자석과 GMR 센서를 사용하여 손목 재활훈련이나 운동량을 측정하기 위해서 데이터를 처리하는 방법에 대해서 논의를 한다. 특히, 손목 재활훈련에서 발생되는 자기장 센서의 비선형적인 데이터 분석을 하고, 이런 분석을 통해서 데이터를 처리함에 있어서 고가의 장비를 사용하지 않고도 최대의 효과를 낼 수 있는 지능형 알고리즘과 같은 퍼지논리 방법을 제시하고 다른 알고리즘들과 비교하였다.
배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.
반도체 검사장비의 제어 및 모니터링을 위해서 zigbee를 사용하여 센서네트워크를 구성하였다. 그러나 일반적인 센서네트워크와는 달리 반도체 검사장비는 검사데이터 중 긴급한 조치를 요하는 데이터가 발생할 경우 다른 어떤 데이터에 비해 우선적으로 관리서버에 데이터를 전송하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 우선순위 및 긴급 데이터전송을 위한 MAC 프로토콜 설계하고 이를 제안하려한다.
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.
본 논문은 지하철 역사의 쾌적한 환경 유지를 위한 USN 기반의 환경 모니터링 시스템에 관한 내용을 수록하고 있다. 개발된 시스템은 통합 센서 장비 기반의 센서 필드, 측정된 센서 장비의 데이터를 수집, 분석, 저장하는 미들웨어, 수집된 데이터를 사용자에게 서비스하는 로컬 및 웹 기반 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 환경 측정을 위해 온/습도, 미세먼지 센서와 선로의 청결 유지 관리를 위한 물탱크의 수위 레벨 센서를 기본적인 실험환경으로 구성하였고, 기존 설치된 센서와의 연동을 위한 4~20mA의 아날로그 센서와 지그비(Zigbee) 기반 센서 네트워크 장비인 Telos-b를 연동한 장치로 구성하여 현장에 기 구축된 센서의 재사용이 가능하도록 하였다. 미들웨어는 멀티 홉 센서 네트워크를 통한 데이터 수집과, 수집된 데이터를 분석, 저장하는 기능을 내장하였고, 모니터링 시스템은 상황실을 위한 로컬 모니터링과 원격지에서의 웹 기반 모니터링을 지원한다. 본 논문에서 제안하는 미들웨어와 모니터링 시스템은 컴포넌트 형태로 구성되어 개발된 센서의 종류가 변경되거나 응용 프로그램의 목적이 변경되어도 재사용할 수 있는 장점을 가진다. 개발된 시스템은 기존의 PLC 기반의 시스템과 비교하였을 때, 센서 장치의 이동성과 시스템의 분산 환경을 지원하고 미들웨어에서 지원하는 데이터 수집 및 관리 기능은 각종 통계자료로 활용이 가능하다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
현재 IT 기술의 발전에 힘입어 선박 내에 발생하는 전자 데이터를 통해 선박 제어, 자율 운항, 상황 발생 시 정보 제공 등의 기능을 할 수 있는 전자 운항 선박이 등장하였다. 국내 선박용 항해 통신 장비 업체들에서 제작된 장비들은 NMEA 0183 표준 규격을 따르고 있다. 그러나, 이러한 표준규격 내에서의 저속의 데이터 전송으로 인한 향후 NMEA-2000에서의 멀티미디어 전송 및 USN 장비 호환을 위해서는 보다 효율적인 전송 처리 방안이 필요하며, 나아가 이더넷을 기반으로 하는 선박 제어가 필요로 하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 저속과 고속 데이터 전송시에 보다 효율적인 전송 방안을 고려하여야 하며, 또한 그러한 방안이 기존의 선박 전자 장비와 원활히 연동될 수 있도록 고려하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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