제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
Kumaran, K. Manikanda;Chinnadurai, M.;Manikandan, S.;Murugan, S. Palani;Elakiya, E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2377-2398
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2021
In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.
농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.
최근 어린이 차량의 승하차 과정에서 어린이 안전사고가 발생한다. 차량 인솔 교사가 없는 경우 버스에서 하차하지 않은 어린이의 질식사나 차량 전후방의 사각지대의 어린이 안전사고가 빈번하게 발생한다. 딥러닝 기반의 얼굴인식기술을 스마트 미러에 적용하여 사용자인증의 활용시 안전사고 방지를 위한 서비스가 가능하다. 스마트미러는 어린이를 위한 도우미 역할이 가능하고, 운전기사나 선생님이 미처 발견하지 못해 발생 가능할 사고를 방지할 수 있다. 어린이의 얼굴을 사전에 등록하여 어린이의 승하차시에 사용자인증을 수행하여 누락되지 않고, 버스의 전후방에 근접센서 및 카메라를 통해 안전사고를 미연에 방지할 수 있다. 본 연구는 어린이의 버스 승하차 과정에서 누락여부를 확인하고, 차량 전후방의 사각지대를 줄일 수 있는 시스템을 설계하고, GPS 정보를 활용하여 다양한 서비스가 가능한 안전시스템을 제안한다.
최근 통신 및 센서 기술의 발달로 인해 초연결 시대로 접어들고 있다. 특히, 정보통신기술이 다른 분야의 산업과 융합하면서 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드와 같은 새로운 산업분야들이 등장하고 있다. 이러한 산업들은 소프트웨어에 대한 비중이 높은 산업으로 이에 따라 소프트웨어 인력에 대한 수요가 급증하고 있다. 하지만 대학 교육 과정은 이러한 변화에 적극적인 대응이 부족하고 전통적인 교육과정에서 벗어나지 못해 산업 수요와의 미스매치가 발생하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 4년제 대학의 소프트웨어 교과목을 조사하고 기업 관점에서의 대학의 소프트웨어 과정에 대한 인식을 조사하고자 한다. 또한, 대학과 기업 간의 소프트웨어 교육 과정에 대한 중요도 분석으로 대학의 교과 과정 현장 적합도를 도출하고자 한다. 최종적으로 현장에 적합한 소프트웨어 교육 과정 모델 설계 전략을 제시하고자 한다.
최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.
블루투스4.0은 기존 영역을 확장하고 다양한 용도와 영역으로 확대할 수 있는 사물인터넷에 가장 적합한 기술이다. 본 논문에서는 사물인터넷의 서비스의 한 예로, 블루투스4.0 기술과 WiFi 센서 기술을 이용한 관광안내 시스템을 개발하였다. iBeacon 기반 푸시 서비스는 대부분 iOS 스마트폰에 국한되어 있어 비 iOS 계열의 스마트폰과 iOS 6이하의 스마트폰들은 iBeacon 기반 푸시 서비스를 받을 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 iBeacon과 WiFi 센서를 이용하면 기존 시스템을 유지하면서 보다 많은 관광객들(비 iOS 스마트폰 사용자)에게 서비스를 제공할 수 있다. 서비스를 통하여 관광 정보 뿐만 아니라 그와 연계된 광고 서비스도 제공할 수 있다. 국내에서 사용되는 스마트폰 10종으로 MAC정보 수집에 대한 실험을 진행하였다. 이 실험은 관광객의 행동이력을 추적하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다. 관광지뿐만 아니라 놀이공원, 휴양지 등 사람이 붐비는 곳에 이 시스템을 적용할 경우 사용자 행동 이력에 대한 정보 수집 기능으로 조회를 통한 미아방지 기능, 위험 알림 기능 등 다양한 응용이 가능하다.
오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 Esp8266 모듈과 Node.js, TCP/IP 소켓 통신을 이용하여 소형경량 데이터 통합장치를 설계하였다. 본 장치는 Wifi연결 기능을 지원하는 Esp8266모듈을 사용하여 서버와 클라이언트를 구성하고, TCP/IP의 소켓 통신을 사용하여 양방향 데이터 전송을 지원하도록 구성하였다. 서버는 Node.js 운영체제를 사용하여 구성하고 Mysql을 사용하여 데이터를 통합할 수 있게 하였으며, 네트워크는 홈 네트워크와 같이 공유기를 중심으로 사설 IP를 부여하여 Esp8266이 각각 독립적인 IP를 가지게 설계하였다. 본 장치는 양방향으로 데이터를 전송 할 수 있고, 서버 측에서 각각의 클라이언트 데이터들을 저장할 수 있으며 또한 Wire-Shark를 통해 양방향으로 전송되어지는 데이터의 흐름을 확인할 수 있어서 소형의 실시간 데이터 통합 및 융합 장치로 활용할 수 있다.
환경의 문제는 전세계적으로 인류가 꼭 해결해야 할 문제로 급박하게 다가오고 있다. 특히 우리나라는 중국과의 지정학적인 위치로 인한 대기, 해양 오염의 직접적인 피해를 입고 있으며, 국내적으로도 공기, 물, 토양, 기상 등으로 인한 수많은 오염 가능성에 노출되어 있다. 이런 상황 속에서 국가 환경관련 관리 도메인/서비스(시스템) 간 연계성 단절로 인해 환경오염이나 재해 발생시 신속한 원인 규명 및 상황 대처 능력이 취약하고, 중복 투자 발생 등의 과제를 안고 있다. 스마트 환경재해 관리를 위한 서비스 플랫폼 개발은 국가 차원의 스마트 환경재해 관리 및 환경관련 계측 및 자동측정 데이터의 국가적인 표준 프로토콜 정의를 통하여 융복합적인 스마트 환경관리를 통해 환경재해를 조기에 감지하고, 신종 복합 환경재해를 예측할 수 있는 방안이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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