2009년 미국에서 처음으로 스마트워터그리드의 개념이 도입된 이후로 국내외 국가 기관뿐만 아니라 민간 기업에서도 스마트워터그리드에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재 스마트워터그리드는 IBM의 진출을 시작으로 Veolia, Suez 등 다국적 물관리 기업들이 사업을 추진 중이다. 국내의 ICT기술과 수자원시스템의 융합을 통하여 용수 수요 공급량을 실시간으로 파악하고 관리하여 수자원의 지역적 시간적 격차를 해소하는 스마트워터그리드 연구가 국내에서도 진행 중이다. 물관리 시장 주도권을 확보하기 위해 글로벌 물기업간 경쟁이 심화되고 있으며, 개별플랫폼을 구축 활용하여 신규기업의 물산업 진출을 가로막고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 국외 물산업 시장 진출을 위하여 통합플랫폼 개발 및 체계적인 데이터 구조 설계가 필요하며, 본 연구는 스마트워터그리드를 운영하기 위해 여러 곳에 분산되어 관리 운영되어지고 있는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위한 체계적인 데이터베이스 구조설계에 대한 연구를 수행하였다. 이에 본 연구에서는 스마트워터그리드 도메인 내에 주력하고 있는 통합데이터베이스 구조를 외부 데이터 마이닝과 연계하여 확장하는 구조로 현실적이고 단기적인 데이터 통합효과를 위해 ETL/데이터웨어하우스방식을 적용하여 데이터 통합을 추진하였다. 지자체간 분산되어 있는 데이터베이스간의 연동은 관련 법제도 및 지자체간 협의 등 다양한 문제가 연루되어 있어 단기적으로는 B2B 데이터 연동방식을 응용하여 구성하였다. 광역 중앙 제어를 위한 통합데이터베이스는 가상DB 방식을 고려하였으며, 이는 지자체별로 구성된 통합DB에 대한 인터페이스 및 Wrapper 플랫폼을 적용하였다. 이 플랫폼간의 연동은 WaterML2.0을 적용함으로써 단기간내 구현이 가능하도록 하고 상호운용성에 문제를 해결하며, 실시간 데이터 연계를 추구하였다. 본 연구를 통해서 궁극적으로는 수자원 및 물관리 데이터의 통합을 위해 해당플랫폼에서 스키마 맵핑, 프로토콜 변환 정합 등을 실시하며, 실시간 데이터 마이닝 및 통합이 가능하도록 구성함으로써 향후 스마트워터그리드의 빅데이터 플랫폼 개발까지 확장해나갈 수 있을 것으로 기대된다.
국가 물관리일원화 이후, 지방하천 관리에 대한 지자체 역할과 권한이 커지고 있으며, 중앙정부의 물관리 수준에 부합하는 데이터관리 체계구축 및 지속적인 품질관리(Quality Control, QC)와 표준화(Standardization) 기술개발이 요구되고 있다. 지자체의 경우 기존의 행정구역별로 분산 관리해오던 물관리 시스템을 유역단위로 전환할 필요가 있으며, 국가하천 구간과 연계한 종합적인 관리가 필요한 실정이다. 서울시의 물관리 시스템은 자치구별로 산재해 있으며, 관리 주체 및 해당 변수에 따라 제공되는 정보가 다르고 하천유역 단위로 분류되어 있지 않다. 따라서, 서울시와 자치구, 중앙정부 및 관련 기관과의 연계성 있는 정보제공을 위한 데이터 플랫폼 구축 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는, 빅데이터, AI 기술을 활용한 물정보의 품질관리 자동화 기술개발과 지속적인 유지관리 및 표준화 정보제공 시스템 구축 기능을 포함하는 서울시 통합물관리 데이터 플랫폼 구축 목표 모델을 제시하였으며, 서울시 물관리 체계와 관련하여 SWAT 분석을 통한 단계별 사업추진 로드맵을 도출하였다. 분석결과, 서울시 통합물관리 플랫폼 구축을 위해서는 유역별 수량-수질 통합 모니터링 및 모델링 기술개발, 빅데이터 기반 물 정보화 플랫폼 구축 기술개발, 지방하천 유역 거버넌스 구축 및 법제도 정비 방안 마련이 요구되며, 관련하여 주요 이슈(3대 핵심전략, 10개 단위과제)를 도출하여 관련 연구과제를 제안하였다. 마지막으로, 서울시 통합물관리 정책 실현을 위해서는 법제도 마련이 시급하며, 서울시 '통합물관리 기본조례' 제정을 통한 기반을 조성할 필요가 있음을 시사하였다. 또한, 다양한 분야 이해관계자 협의체인 '서울시 통합물관리위원회(가칭)'의 거버넌스를 구성하여 운영하는 것이 현실적이며, 한강유역관리 및 지방하천 관리와 관련한 중추적인 역할 수행과 쟁점 논의 등 합리적 합의가 가능할 것으로 기대한다.
최근 항만시설물의 효율적인 관리·운영을 위하여 전 생애주기에 걸친 통합관리 플랫폼 및 성능기반의 유지관리 의사결정체계 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 시설물을 성능의 관점에서 관리·운영하여 시설물의 장수명화와 효율적인 예산집행을 추구하는데 있다. 이를 위해서는 통합 플랫폼과 의사결정체계에서 분석할 충분한 양의 기초 데이터의 확보가 필수적이다. 이에 본 연구는 통합플랫폼 및 의사결정체계 개발의 기초데이터로 필요한 항만시설물 설계 및 유지관리 정보를 확보하기 위하여 현재 해양수산부에서 운영 중인 항만시설물 유지관리시스템(POMS; Port Facility Management System)과의 데이터 연계방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위하여 POMS의 데이터베이스를 분석하였으며 이 중 통합플랫폼과 의사결정체계를 운영하는데 필요한 데이터 항목을 선정하고 이를 관계 전문가의 요구사항과 함께 종합적으로 검토하여 3개 분야의 연계대상을 선정하였다. 연계대상 데이터는 크게 항만과 항만시설물 데이터, 유지관리 데이터, 사용자 데이터로 분류할 수 있다. 각 세부 연계 데이터별로 API 인터페이스 설계서를 작성하였고, POMS의 연계 데이터와 통합플랫폼의 데이터 연계 프레임워크를 정의하였다. POMS와 통합 플랫폼의 데이터 연계는 플랫폼 개발 이후, 운영단계에서 실효성 있는 데이터를 실시간으로 수시 제공받아 통합 플랫폼 운영의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 연구 논문에서는 건물 설비 관리자의 임무로 부여되어 수동적으로 관리되고 있는 주거환경 및 건물환경 관리 시스템에 대한 감시와 점검, 성능 및 고장 진단, 에너지 사용량 관리 시스템을 안드로이드 기반 통합제어 플랫폼을 통하여 관리함으로서 사용자의 접근이 쉽고 개발성 및 확장성에 대한 편의를 제공하도록 구현한다. 그리고 센서기반 스마트 홈 관련 제품은 데이터 교환 방식이 서로 다르기 때문에 이를 통합 할 수 있는 플랫폼을 개발하여 이기종간 네트워크 제품을 쉽고 연결하고 외부 데이터 전송 시 보안처리된 데이터 통신의 통합 작업이 가능하도록 지원하였다.
개별 단위현장으로부터 자동적으로 수신되는 데이터를 수집하여 데이터서버로 통합관리, 현장으로부터 수신되는 모든 데이터에 대해 관리치를 비교하여, 이를 벗어난 데이터가 수신될 경우 즉시 SMS 전송을 하고 상황실에 경고를 하게 된다. Web-EOC 현장 검색 메인화면은 급경사지 주민대피 계측관리 시스템의 계측센서가 설치된 현장을 3차원 지도로 위치 이동하고 개별 현장의 센서 변위 발생 시 해당 현장으로 자동 이동되도록 플랫폼을 설계하였다.
IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 다양한 서비스가 존재하는 스마트시티에 IoT 표준기술을 적용하여, 다양한 센서 및 데이터를 통합 관리할 수 있는 플랫폼 개발에 대해 설명하고자 한다. 플랫폼 개발을 통해 여러 데이터를 통합하여 관리하고, 수집된 데이터를 서비스에 맞춰 가공할 수 있도록 구조를 설계하였다. LwM2M 표준 기술을 기반으로 플랫폼을 설계하여, 다양한 기기를 수용할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
연구목적: 자연재난은 행정안전부가 재난관리 주관기관으로 관리체계가 잘 구성되어 있는 반면에 사회재난은 그 관리가 부처별로 분산되어 있어 통합적인 관점의 관리가 부실한 상태이다. 통합적 관리를 위한 정보체계 구성과 플랫폼 개발을 통하여 지자체 등에서 활용할 수 있게 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법: 각 부처별로 분산된 재난 정보로 사고조사 보고서(비정형 데이터)를 포함한 재난 정보를 통합하고 분석할 수 있는 DB 구축과, 인명 피해 중심의 사회 재난에 대한 위험성 평가를 통한 재난 관리체계를 제공하고, 실시간으로 제공되는 사고 진행에 대한 인명 피해 예측과 사고 원인 추론 체계를 제시한다. 연구결과: 정형 및 비정형 재난 정보를 관리하는 시스템 설계, 인명중심 사회재난 위험성 평가 방법 제시, 그리고 실시간 재난 모니터링을 통하여 분석할 수 있는 체계 설계, 그리고 이를 기반으로 서비스할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 결론: 사회재난 정보를 통합 운영할 수 있는 플랫폼과 사고조사를 통한 인명피해 원인과 위험도를 제시하는 체계를 구축하였다.
본 연구에서는 도시하천관리에 있어 이용되는 데이터를 수집, 정제 및 제공하는 기능을 수행하는 도시하천 통합데이터 플랫폼 개발을 수행하였다. 도시하천 통합데이터 플랫폼은 Open API서비스를 활용하여 다양한 기관에서 제공되는 데이터를 수집하는 기능을 가지고 있으며, 수집된 데이터는 전처리 과정을 통하여 정제되어 데이터베이스에 적재된다. 수집된 데이터는 시각화 시스템을 활용하여 검토 및 분석이 가능하며, 단위 Open API 형태로 제공되므로 도시하천모형에서 이를 조합하여 개별적인 입력자료로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 실시간 데이터에 대한 제공시스템을 개발하여 도시하천모형에 실시간 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 사용자는 데이터의 수집과 전처리, 입력자료 구축에 필요한 시간과 노력을 절감하여 도시하천관리 모형과 시스템의 개발에 있어 효율성과 확장성이 증대될 것으로 판단된다.
국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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