본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
본 논문에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해서 생산라인 현장의 상태 감시 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자하며, 효율성을 향상시키기 위해 영상추적필터를 이용한 CCTV 영상추적 기술을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해 기존에 일반적으로 사용되었던 영상모니터링 방식이 아닌 영상추적필터를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 효율적이며, 신뢰성 있는 데이터 전달을 함으로써 PC 기반의 모니터링이 가능하게 한다. 그리고 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 관리자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 제안한 모니터링 시스템에 영상추적필터를 적용한 시뮬레이션을 수행함으로써 성능개선효과를 확인하였으며, 제안한 시스템의 효율성과 유용성을 확인하였다.
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.
본 논문에서는 PC를 통해서만 접근 및 통제가 가능한 기존 모니터링 시스템에 N스크린 기술을 적용하여 태양광 발전 모니터링 시스템을 N-스크린 기반으로 설계 및 구현하였다. 이 시스템의 하드웨어는 태양광 발전 모듈과 인버터 및 중계 서버로 이루어져있으며, 소프트웨어는 다음과 같은 세 가지를 고려하여 구현하였다. 첫째, 다양한 스마트 기기를 지원할 수 있도록 N스크린 기술을 적용하였다. 둘째, 서버에 다수의 단말기가 동시 접속 가능하도록 1:N 통신을 고려하였다. 셋째, 서버와 단말기 사이의 보안 문제도 고려하였다. 최종 구현된 시스템은 작동 운영 평가를 통해서 기술적, 경제적 관점에서 좋은 평가를 받았다. 이 기술은 향후 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 산업, 스마트 농업 등 다양한 분야에서 기존 모니터링 시스템을 대체하게 될 것으로 기대한다.
대도시 대기오염의 대부분이 자동차 배출가스에 의해서 이루어지고 있으며, 세계적으로 환경오염에 대한 규제수준이 점차 강화되고 있어 저공해의 환경 친화적인 자동차의 개발과 보급이 요구되고 있으며, 고유가 시대에서 이미 국내 외에서 개발 양산중인 하이브리드 자동차의 급속한 시장 확대가 예상된다. 하이브리드 자동차에서 전기에너지를 저장하는 배터리는 가장 중요한 구성요소 중 하나이며, 하이브리드 자동차용 배터리(전기에너지를 저장하는 2차 전지)는 순간적으로 에너지를 방출하는 특성 즉 고출력 특성이 일차적으로 요구되며, 자동차 부품으로서의 신뢰성과 내구성이 확보되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 하이브리드 자동차에 장착되는 2차 전지의 충 방전 상태를 안정적으로 모니터링 하는 시스템과 전지의 충 방전 성능을 극대화할 수 있고 충 방전 제어가 가능한 실시간 충 방전 모니터링 시스템을 제안하였다. 논문에서 새롭게 제안한 감지부와 제어부로 구성되는 충 방전 시스템은 하드웨어 및 소프트웨어 모듈과 실시간으로 셀 배터리의 충 방전 상태를 효율적으로 제어할 수 있으며 데이터베이스와 통신모듈을 기반으로 원격제어가 가능한 시스템이다.
군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
치명적인 사고를 막기 위해 드라이버 졸음 (DD)를 검출하는 다양한 최근 방법이 제안되고있다. 본 논문은 운전자의 눈에 폐쇄 속도를 모니터링 할 수 있는 기능을 AdaBoost 기반 물체 검출 알고리즘에 적용한 DD 탐지 시스템 구현에서 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 방법을 제안한다. 소프트웨어 구성 요소는 DD 검출 알고리즘 중에서 필요한 기능성을 완전하게 달성하기 위해 전체적인 제어 및 논리 연산을 구현한다. 반면, 본 연구에서는 DD 검출 알고리즘의 중요한 기능은 처리를 가속화하기 위해 맞춤형 하드웨어 구성 요소를 통해 가속된다. 하드웨어/소프트웨어 아키텍처는 비디오 도터 보드와 알테라 DE2 보드에 구현되었습니다. 제안 된 구현의 성능을 평가하고 몇 가지 최근의 작품을 벤치마킹했다.
본 차량에 장착되는 전자장비의 증가로 인해 교류발전기와 배터리를 이용하여 전기에너지를 공급하고 있으며, 자동차 교류발전기의 수명단축은 교류발전기를 구성하고 있는 부속품들 중에 수명이 한정적이거나, 어떠한 조건에서 사용되느냐에 따라 수명에 영향을 끼치게 된다. 이러한 수명단축의 원인들을 파악하기 위해서는 교류발전기의 전압을 측정하여 분석하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자동차 교류발전기의 수명과 성능을 유지하기 위한 점검 및 정비에 필요한 정밀한 계측 시스템을 개발하였다. PC기반의 모니터링 시스템과 측정데이터를 저장할 수 있는 시스템을 설계하고, LabVIEW SW를 이용하여 계측 시스템을 구동하기 위한 프로그램을 개발하였다. 차동 OP-AMP회로를 이용하여 교류발전기의 발전전압, 여자전압, 램프전압, 배터리 전압, 크랭크 각 센서에 의한 엔진 회전수를 NI DAQ를 통하여 전압을 측정하고 LabVIEW 프로그램을 이용하여 측정데이터를 분석하였다. 기존에 개별적으로 이루어졌던 측정을 5개 채널까지 복합적이고 이동성이 용이한 측정이 가능하였고, 실시간으로 모니터링하며 분석하기 때문에 이상동작 유무 및 고장상태를 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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