화재 발생 시 많은 인명 및 재산피해가 발생하는 물류시설의 경우 이러한 화재안전성 강화가 필요하며 이를 위해서는 현장조사를 기반으로 하는 기초데이터 수집과 2D CAD및 적재 3D 모델링 데이터 구축 등 종합적인 화재안전 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 물류시설 화재안전성 강화를 위해 필요한 기반데이터를 제공하기 위하여 현장조사 데이터를 기반으로 화재안전 DB를 구축하였다. 20개소 이상의 물류시설 현장 데이터를 조사한 결과 유지관리상태가 양호하거나 다소 미흡한 실태를 파악하였다. 이러한 현장 조사 데이터를 기반으로 화재안전정보를 도면화하고 이를 3D 모델링을 통한 데이터셋을 구축하여 화재안전관리 기술개발에 필요한 데이터를 수집 및 가공하여 제공하였으며, 이를 통해 향후 물류시설의 화재 안전성 및 위험도 관리 기술 개발을 위해 적극 활용할 예정이다
제품의 사용환경에서의 고장데이터는 일반적으로 보증기간 동안 발생하는 클레임을 처리하거나 A/S를 하는 과정에서 얻어지게 되는데 이러한 현장데이터를 적절한 방법으로 분석하여 제품의 신뢰도에 대한 올바른 정보를 얻고 품질개선에 활용하는 것은 기업에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용현장 데이터의 수집방법 연구와 현장 데이터의 신뢰성 분석 방법의 연구 흐름을 살펴보고 이후 사용현장데이터의 신뢰성 분석 방법연구에 도움을 주는 것이 목적이다.
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.
일반적인 산업현장에서의 빅 데이터 활용을 위해서는 먼저 산업현장의 설비, 공정, 환경 등에서 수집되는 정형화된 빅 데이터를 처리 및 저장하고, 비정형 데이터인 경우 비구조적 데이터로 저장하거나 정형 데이터로 변환하여 데이터베이스에 저장하여야 한다. 이러한 데이터베이스의 기본이 되는 데이터를 수집하기 위하여 본 논문에서는 산업현장의 계측정보, 환경 정보 등을 융합, 활용할 수 있는 개방형 IoT 표준기반의 빅데이터 수집 방안을 연구한다. 본 논문에서 제안된 빅 데이터 수집을 위한 플랫폼은 실시간 센싱 정보를 처리하기 위해 산업현장의 빅 데이터의 수집, 가공, 저장이 가능하며, 저장된 산업현장의 데이터를 활용 목적에 맞게 데이터를 처리 및 분석하는 다양한 빅 데이터 기술들을 적용할 수 있다.
최근 건설 현장의 안전사고 비율은 전체 산업에서 가장 높은 비중을 차지한다. 인공지능 기술을 건설 현장에 접목하기 위해서는 기초 학습 자료로 활용될 수 있는 데이터셋 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 실제 현장 확보를 통해 원천 데이터를 수집하였으며, 토목 현장에서 주로 운용되고 있는 주요 건설장비 객체를 선정하고 약 9만장의 정지영상 데이터셋 가공을 통해 최적의 학습 데이터셋 구축을 완료하였다. 또한, 객체 인식분야의 대표적인 모델인 YOLO를 활용하여 구축된 데이터의 검증 작업을 수행하였고 90 % 근접한 검출 성능을 확인해 데이터 신뢰성을 확보하였다. 본 연구에서 사용되는 학습 데이터셋은 공공데이터포털에서 활용 가능하도록 공개를 완료하였다. 본 데이터셋은 향후 건설안전 분야의 객체 인식 기술의 건설현장 적용을 위한 기반 데이터로 활용 가능하리라 판단된다.
오늘날 BI(Business Intelligence)시스템 다차원 데이터를 다루는 많은 방법들이 제안되어 TB 이상의 데이터를 다룰 수 있다. 하지만 IT 전문가 및 IT에 대한 투자여력이 충분하지 않은 중소 제조 기업들은 발 맞춰가기 힘들다. 또한 생산관리시스템(MES)을 미 도입한 기업이 대다수이고, 존재하는 현장데이터의 대부분도 수기데이터 또는 Excel 데이터로 보관 되어 있어, 수작업에 의한 데이터 분석과 의사결정을 수행한다. 이로 인해, 불량 요인 파악이나 이상 현상 파악이 불분명하기 때문에 데이터 분석에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 중소제조기업의 경쟁력 강화를 위하여 제조 기업현장에서 사용되는 데이터를 자동으로 수집하여 정제 및 처리하여 저장이 가능하도록 하는 빅 데이터 분석 시스템 모델을 개발하였다. 이 분석 시스템 모델은 ERP, MIS 등에 존재하는 데이터들이 각 시스템의 DB 기능을 활용하여 데이터를 추출하고 정제하여 수집하는 ETL(Extract Transform Loading)과정을 통한다. 현장에서 비정형으로 기록되고 있는 정보들(ex. Excel)은 ODE(Office Data Excavation)모듈을 통해 문서의 패턴을 자동으로 인식하고 정형화된 정보로서 추출, 정제되어 수집된다. 저장된 데이터는 오픈소스 데이터 시각화 라이브러리인 D3.js를 이용하여 다양한 chart들을 통한 강력한 시각효과를 제공함으로써, 정보간의 연관 관계 및 다차원 분석의 기반을 마련하여 의사결정체계를 효과적으로 지원한다. 또한, 높은 가격에 형성되어 있는 빅데이터 솔루션을 대신해 오픈소스 Spago BI를 이용하여 경제적인 빅 데이터 솔루션을 제공한다. 본 연구의 기대효과로는 첫째, 현장 데이터 중심의 효과적인 의사결정 기반을 마련할 수 있다. 둘째, 통합 데이터 기반의 연관/다차원 분석으로 경영 효율성이 향상된다. 마지막으로, 중소 제조기업 환경에 적합한 분석 시스템을 구축함으로써 경쟁력과 생산력을 강화한다.
제품의 신뢰도 데이터는 새로운 제품의 개발, 제품의 신뢰도 개선, 최적 번인기간의 결정, 보증정책의 결정, 예방교체 또는 정비/수리정책의 결정 등 제품의 수명주기동안의 각종 활동에 필요한 중요한 정보를 제공한다. 여기서는 IEC 300-3-2 의 현장 신뢰성 데이터의 수집에 관한 내용을 중심으로 현장에서 가동되는 아이템의 신뢰도, 가용도, 보전도 및 정비지원과 관련한 데이터의 수집에 관한 지침을 소개하고, 데이터의 수집, 표현, 분석 및 결과와 관련된 주제들을 간단히 살펴본다.
신재생에너지 발전, 스마트팜 통합관제 등 현장데이터의 모니터링 시스템은 PC, 서버 기반에서 모바일 퍼스트 중심으로 발전하고 있으며, IoT 기술의 발전으로 다양한 무선통신 및 응용 서비스들이 출현하였다. 저전력 광역통신망은 저전력, 저용량, 저속 데이터 전송에 최적화된 서비스로 현장에서 수집된 데이터는 지정 저장 서버나 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로 전송되며, 이를 통해 데이터 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 단일 디바이스로 현장 데이터를 수집하고 저전력 광역통신망을 이용하여 무선통신 사업자 클라우드 데이터 플랫폼으로 전송하는 IoT 중계기와 이를 활용한 현장 모니터링 앱을 설계 및 구현하였다. 이를 활용하면 보다 모니터링 시스템 구성이 간단하고, 구축 및 운영 비용이 저렴하며 효과적인 데이터 축적이 가능하다.
다품종 소량 생산으로 제조 업체의 전산 업무 관리가 매우 복잡해지고 있고, 전산 시스템이 급속히 변하며 환경이 복잡해지고 있으며. 전산에 입력해야 할 데이터들은 많아지고 있다 그래서 제조 업체의 근태 및 입출고 전표, 작업 일보 데이터를 사람이 일일이 입력하기엔 많은 전산 단말기와 용량이 큰 시스템을 요구하고 있으며, 현장 데이터의 실시간 처리 및 확인이 어려운 상태이다. 본 논문에서 제안된 P.O.P(Point Of Production) 단말기를 이용한 생산통신관리 시스템은 제조 업체 현장에 P.O.P 단말기를 설치하여 현장에서 일어나는 모든 입출고 및 생산 데이터를 생산 시점에서 입력 할 수 있는 기능을 가진 시스템을 설계하고 구현한다.
데이터 시각화 기술은 다양한 데이터와 그 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줌으로써 제조현장과 같은 실제 산업현장에서도 그 유용성이 기대되고 있다. 제조현장에서 발생하는 대량의 데이터는 제조 기술의 표준화를 위한 기반 데이터가 될 수 있으며 제조공정의 개선을 위하여 매우 중요한 역할을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험계획법과 데이터 분석 기반의 제조공정 최적화를 위한 정보 시각화 방법을 제안한다. 데이터 분석 결과의 정보 시각화를 통하여 작업 현장에 이해하기 쉬운 분석 결과를 제공함으로써 다양한 불량원인을 감소시키고 제조공정을 개선시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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