공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.
본 논문에서는 MP2P(Mobile Peer-to-Peer) 네트워크 환경에서 이동하는 피어들을 대상으로 실시간으로 질의 결과를 갱신하는 연속적인 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 피어와 근접한 k개의 피어를 효율적으로 모니터링하기 위하여 모니터링 영역(monitoring region)을 생성하여 배포한다. 모니터링 영역은 주변 피어들의 이동 벡터를 이용하여 특정 시간 범위 내에서 최소 k개의 질의 결과를 보장하기 위해 만들어진 영역이다. 제안하는 기법은 주변 피어들의 벡터를 이용하여 Monitoring Region을 계산하기 때문에 유지 시간을 증가시켜 모니터링 영역의 무효화에 따른 질의 재수행 비용을 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
스마트 헬스케어 기술의 발전과 웨어러블 디바이스의 증가로 인해 최근 WBN을 활용한 원격지 건강정보 모니터링 시스템이 제시되고 있다. 그러나 네트워크를 통해 전송되는 환자 개인의 건강기록에 대한 보호가 필요하며, 허가되지 않은 정보의 수집으로 인한 환자의 개인 식별정보나 건강기록이 노출되지 않도록 환자의 프라이버시도 반드시 보호되어야 한다. 이를 위해 Yang 등은 암호기술의 키 격리 기법을 적용한 원격 건강정보 모니터링 시스템의 익명 인증기법을 제안하였다. 그러나 이들의 기법은 키 격리 기법을 잘못 구성하여 다른 사용자의 개인키 위조 가능성 문제를 가지고 있으며, 헬스케어 서비스 제공자에게 사용자의 식별정보가 그대로 노출되어 익명성을 보장하지 못한다. 이에 본 논문은 Yang 등의 기법의 보안상의 문제점을 지적하고, 이를 개선한 건강정보 모니터링 시스템의 익명인증 기법을 제안한다.
본 논문에서는 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 거더교에 적합한 하이브리드 손상 모니터링 체계를 제안하였다. PSC 거더교의 주된 손상유형으로 텐던의 긴장력 감소와 콘크리트 거더의 휨 강성 저하를 고려하였다. 제안된 하이브리드 체계는 손상경보, 손상분류 및 손상평가와 같이 크게 3단계로 구성하였다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 손상유형이 긴장력 감소인지 휨 강성 저하인지를 분류한다. 세 번째 단계에서는 손상유형에 적합한 손상평가기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 손상유형이 휨 강성 저하인 경우에서는 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였고, 손상유형이 긴장력 감소인 경우에서는 고유진동수기반 긴장력 추정 기법을 적용하였다. 모형 PSC 거더 실험을 통해 제안된 하이브리드 손상모니터링 체계의 유용성을 평가하였다.
본 논문은 구조물의 변형과 거동의 모니터링에 GPS 측위기술의 적용가능성을 제시한다. 첫번째 부분은 GPS관측의 반복재현성(repeatability)에 대한 정량적 연구로서 기준망내 기준점들간의 기선벡터를 반복적으로 측정함에 있어서 동일한 결과가 얻어질 수 있는가를 구명하고자 하였으며, 두번째 부분은 한 점당 몇 분이내의 관측시간이 소요되는 kinematic GPS측량의 변형 모니터링 수행성을 평가하고자 하였다. 흙댐을 대상으로 계절 및 수위정도에 따라 총 4차에 걸쳐 모니터링 시험망에 대한 관측을 수행하였다. 기준망은 static 방식으로 관측하였고, 모니터링 점들에 대해서는 kinematic방식은 물론 static 및 rapid-static방식으로 각각 관측을 행하여 종래의 측량기법으로 얻어진 결과와 비교하였다. 기준점들간의 기선벡터 관측에서 평균 7 mm 이내의 3차원 기선벡터의 반복재현성을 성취할 수 있었으며, 기준망들의 폐합오차는 4∼27 ppm를 나타내었다. kinematic 접근법은 종래의 측량기법에 비하여 기준점들과 모니터링 점들간의 경사거리에서 34 m의 차를 나타내었고, 높이에서는 4∼8 mm의 차를 나타내었다. kinematic GPS 측량기법은 5 m정도의 측정능력을 지닌 종래의 측량기법에 의한 변형 모니터링의 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
개별차량의 주행궤적을 모니터링하고 개별차량의 위험운전행태를 검지하여 도로의 안전성을 평가하고 분석하는 것은 사고의 원인 분석 및 예방의 시작이라 할 수 있다. 최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 취득을 가능하도록 하였다. 이러한 발달된 기술력을 통해 사고 이력자료를 이용할 수밖에 없던 과거와 달리 개별차량의 주행궤적자료를 실시간으로 가공하여 교통상황과 정보를 바로 수집할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 환경을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 주행자료 수집 및 차량-차량간, 차량-인프라간 무선통신이 가능한 차량 내 센서로부터 수집되는 자료를 이용하여 위험운전이벤트를 검지하였다. V2X 통신을 통해 생성된 위험운전 정보를 교통관리센터로 전달하고 도로의 위험도를 산출함으로써 실시간 유비쿼터스 환경에서의 교통안전 모니터링을 통해 도로의 안전성을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 실제 테스트베드에 구현되어 테스트 중에 있으며, 실제 구현된 교통안전 모니터링의 적용 사례 및 활용방안에 대하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 제시한 교통안전 모니터링 기법은 도로의 전반적인 안전성을 검토함으로써 교통류 관리전략 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것이며 교통안전증진을 위한 다양한 정책개발 및 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 물체를 에너지 효율적으로 추적하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 것은 물체의 이동에 따라 동적으로 클러스터링을 구성해 나가는 방법이다. 물체의 이동에 따라 클러스터를 구성한 후 클러스터 내부에서는 모든 센서 노드들이 연속적으로 물체를 모니터링하거나 혹은 일반적인 스케줄링 기법을 사용하여 에너지 소모를 분산시킨다. 이런 스케줄링 기법들은 환경 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되고 있기 때문에 이동하는 물체를 추적하는 응용에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체의 이동경로를 따른 동적 클러스터링 환경에서 물체의 이동 정보를 고려한 클러스터 내부에서의 스케줄링 기법을 제안함으로써 이동하는 물체에 대한 missing-rate를 최소화하는 동시에 에너지 소모를 최대한 줄임으로써 전체 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키고자 한다. 시뮬레이션 결과가 증명하는 바와 같이 제안한 방안은 보다 낮은 에너지 소모와 missing-rate를 달성하였다.
본 연구에서는 진동기반 자기회귀모델을 이용하여 항만케이슨의 지반-구조 경계부 손상모니터링을 수행하였다. 이를 위해, 첫째, 케이슨 구조물의 지반-구조 경계부 손상모니터링을 위한 기법으로써 진동기반 자기회귀모델을 선정하였다. 둘째, 케이슨의 유한요소해석을 통하여 지반-구조 경계부 모니터링을 위한 진동기반 자기회귀모델 기법을 수치적으로 검증하였다. 마지막으로, 모형케이슨의 진동실험을 통해 진동기반 자기회귀모델 기법의 케이슨 지반-구조 경계부 손상 모니터링의 적용성을 검증하였다.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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