Lee, Junsoo;Kim, Kang Hyun;Cha, Seung Hyun;Koo, Choongwan
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.485-492
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2020
Information on the energy consumption of buildings that can be obtained through conventional methods is limited. Therefore, this study aims to develop a model that can support decision making about building facility management through digital transformation technologies. Through the IoT sensor, the building's energy data and indoor air quality data are collected, and the monitored data is visualized through the ELK Stack and produced as a dashboard. In addition, the target building is photographed with a 360-degree camera and maps using a tool to create a 360-degree tour. Using such digital transformation technologies, users of buildings can obtain various information in real time without visiting buildings directly. This can lead to changes in actions or actions for building management, supporting facility management decisions, and consequently reducing building energy consumption.
본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.
최근 기후변화와 집중호우, 도시배수체계의 한계로 인해 도시침수가 빈번하게 일어나고 있으며 이에 따른 인적·물적 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 기후변화 보고서에 따르면 우리나라 강우량은 21세기 후반까지 증가할 것으로 예측되고 있어 도시 침수 피해를 사전에 예측하고 피해 규모를 감소시키기 위한 위기 대응 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 효율적이고 정확한 도시침수 상황관리를 가능하게 하기 위해 센서 계측 기술, IoT, 빅데이터 등의 최신 기술을 적용한 도시침수 모니터링 시스템을 설계하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 스마트 레인센서, 스마트 지표 침수계측센서, 스마트 지표하 침수계측센서 등 다양한 종류의 센서와 연동되어 있으며 시스템에서 계측 데이터를 감시, 분석, 통계할 수 있어 효율적인 재난관리 대응이 가능하다. 또한, 도시침수 모니터링 시스템은 재난상황 발생 시 사전에 침수예상지역을 분석하고 대피계획 및 시점을 제공함으로써 인명피해를 줄이고 급작스런 홍수에 대비할 수 있다.
사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 센싱은 사물인터넷과 관련된 다양한 응용에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, 그 중요성은 인공지능의 발전과 더불어 점점 증가하고 있다. 그러므로 스마트 센서의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 할 수 있을 것이다. 그러나 스마트 센서 관련 대부분의 연구는 특정 응용 목적, 예를 들면 보안, 에너지 절약, 감시 등에 집중되고 있으며, 미래에 필요할 다양한 유형의 스마트 센서를 효율적으로 구성하는 방법에 관한 연구는 드믄 실정이다. 본 논문에서는 스마트 센서의 효율적 구성을 위한 계층구조를 가진 컴포넌트 기반의 스마트 센서 프레임워크가 제안되고, 스마트 홈으로의 응용이 설계, 구현된다. 제안된 방법은 가까운 미래에 등장할 다양한 유형의 스마트 센서를, 제안된 소프트웨어 프레임워크 상에서 필요한 컴포넌트의 설계 및 개발을 통해 구성 가능하다는 것을 보여주고 있다. 또한 계층 구조를 가지고 있으므로 내부 혹은 외부 계층의 삽입을 통해 스마트 센서의 구성을 확대시킬 수도 있으며, 특히 외부 장치 계층과의 연결을 통해 사물인터넷 응용 서비스의 설계 시, 내부 혹은 외부 모듈별 독립적인 설계가 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 사용하여 소규모 스마트 홈 시스템이 설계 구현되었으며, 외부의 서버와 연결되어 다수의 스마트 홈을 수용, 관리할 수 있는 홈 클라우드까지 설계 구현되었다. 각 계층의 컴포넌트들을 개발, 추가함으로써, 스마트 카, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등, 그 응용의 폭을 효율적으로 확대할 수 있을 것이다.
전자 어구 실명제는 '풍요로운 어장' 조성과 해양 환경 보호를 실행할 수 있는 주요 정책 중 하나이다. 또한 어구 자동식별 시스템은 LPWA 등의 통신과 멀티 센싱 기술을 활용하여 위 정책을 실현할 수 있는 해양 IoT 서비스 중 하나이다. 어구 자동식별 시스템은 해상에 부유하고 있는 전자 부이로부터 어구의 위치 및 유실 정보를 수집하고 어민이나 육상 관제국에게 제공한다. 어구 자동식별 시스템을 구성하는 전자 어구와 통신 장치들을 개발하였다. 본 논문에서는 전자 어구와 어선에 설치되는 무선 노드 사이의 통신 거리 측정과 전자 어구의 위치 정보 오차 측정 내용 및 결과에 대해 살펴본다. 측정 결과 통신 결과 목표치인 30 km의 2배인 62 km 거리에서 LOS 통신이 가능한 것을 확인하였고, 위치 오차는 목표치인 CEP 5 m 보다 적은 1 m의 결과를 얻었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 어구 자동식별 시스템의 서비스 영역과 정확도가 더욱 신장될 것으로 기대된다.
최근 급속한 인구 고령화로 인해 뇌졸중의 발생빈도가 증대되고 있으며, 후천적 장애의 주요 발생요인이 되고 있다. 본 연구는 뇌졸중의 후유증으로 인한 장애를 극복하기 위한 재활 과정에서 사용되는 보조장비인 체위제어용 자세변환기에 관한 것이다. 본 논문에서는 국내와 일본의 자세변환기 용품을 조사하여 기능과 용도에 따라 분류와 비교를 수행하였고, 와상체위를 제어하기 위해 스마트 고기능 자세변환 시스템의 설계방식을 제안하였다. 이는 욕창방지 튜브와 체위 경사동작 튜브를 통합한 매트리스 동작을 갖도록 고안된 것이다. 또한 스마트 기능을 추가하여 현재 기기 상태의 모니터링과 기본자세변경, 교대부양 및 체위제어의 무선 기능의 수행이 가능하도록 설계하였다. 시스템제어 하드웨어는 3개의 주요부, 즉 센서 검출부, 모터구동 제어부, 블루투스(Bluetooth) 통신을 위한 시스템제어부로 구성되어 있다. 결과로서, 본 연구에 의해 설계된 시스템이 최근 인터넷 정보화 기술의 적용분야인 IoT(Internet of Things) 기술이 접목된 고기능 스마트 자세변환장치로 실용화 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 해양사고 시 인체 인양정보를 모니터링하는 시스템을 구현한다. 모니터링 시스템은 수중환경 정보를 송신하는 인양기구제어기를 통하여 초음파 통신을 수행하며, 수상에서는 관제센터 또는 모선까지 10 km내 GPS 정보를 제공하기 위해 LoRa 통신을 수행한다. 수중 인양제어기는 공압 센서, 자이로 센서 및 온도센서 정보를 전송한다. 수중조건은 수심 10m 마다 수압 1기압씩 높아지고, 기구의 공기양은 육상에 비해서 1/2씩 줄어드는 환경에서 60 kg 수중 마네킹을 모델을 사용한다. 인양기구 SMB(Surface Marker Buoy)에 38g의 CO2 카트리지 1개를 사용하여 10 sec 이내에 수면 상승 조건을 기반으로 인양기구 출수 시험을 한다. 수중 통신은 수심 40m에서 100m까지 2,400bps 초음파 센서를 이용하여 데이터 전송환경을 구성한다. 모니터링 신호는 수심, 수온, 방향각 등을 수면 위의 구조요원에게 제공함으로써 인양작업자의 안전과 안전한 인체 구조를 목표로 한다.
본 TPMS는 타이어의 공기압을 측정하여 운전자에게 현재 타이어의 상태를 알려주는 차량용 전장 시스템이다. TPMS 센서는 소형화, 경량화, 저가격성, 저전력을 위해서 단방향 통신을 사용한다. TPMS 센서 정보의 전송 주기는 운전자에게 제공하는 서비스의 질을 나타내는데, 최적의 전송 주기를 결정하기 위해서 프레임 충돌 확률과 생존 시간(Life time)에 대해서 분석하여야 한다. 본 논문에서는 정상모드와 경고모드가 존재하는 저전력 운영 TPMS에서 벤 다이어그램을 이용한 충돌 확률 모델을 설계하였고, 정상모드 전송 주기 대 경고모드 전송 주기에 대한 비율(n)에 따라 생존 시간과 충돌 확률을 분석하였다. 타이어 교체 시기를 5년, 7년으로 가정하고, 생존시간과 충동 확률을 이용하여 최적화하였을 때, 5년에서 $T_{nP}=31$ 초, $T_{wP}$는 2.4초이고, 7년에서 $T_{nP}=71$초, $T_{wP}$는 2.5초가 된다.
디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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