연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.
사물인터넷 기반의 센서네트워크는 저렴한 비용으로 효율적으로 교량 등의 시설물 유지관리에 적용할 수 있는 한 방안이다. 본 연구에서는 사물인터넷 통신의 하나인, LoRa LPWAN 기반으로 교량 구조건전성모니터링을 위한 시스템을 개발하기 위해서 케이블 장력 모니터링을 위한 센서보드, 기존 계측 센서들과 함께 센서네트워크를 구축하기 위한 DAQ 보드, 데이터들 처리하고 LoRa 통신을 위한 스마트센서노드를 설계 및 제작하였으며 모니터링을 위한 센서네트워크를 구축하였다. 또한 본 시스템의 성능검증을 위해 영광대교에 Test Bed를 구축하여 교량 구조건전성 모니터링을 위한 센서네트워크에 적용가능성 여부를 살펴보았다. Test Bed 검증 결과 LoRa LPWAN 기반 센서네트워크는 데이터 전송률, 정확도, 경제성면에서 교량 구조 건전성 모니터링의 기술 중에 하나로 적용될 수 있으며, 향후 교량구조물 뿐만 아니라 다양한 공공기반 시설물에 유지관리를 위한 시스템으로 보급될 수 있기를 기대한다.
연구목적: 본 논문은 자가발전기반을 통한 항만구조물의 건전성 모니터링 시스템 개발에 대한 기초연구이다. 연구방법: 자가발전 시스템 개발 및 해수용 광섬유(FBG)센서 개발로 항만구조물 건전성 모니터링 시스템 구축에 대한 기초연구 데이터를 제공한다. 연구결과: 일조량 시뮬레이션 분석을 통해 국내환경에서 4-5시간의 일조량 확보가 가능하며, 이를 통해 해수적용이 가능한 광섬유센서의 Raw 데이터를 수집하는 광분배기(인트로게이터), 수집된 데이터를 연산하는 MCU와 무선 통신기능이 탑재된 IoT 모듈, 모니터링 서버부로 송신하는 Gateway로 구성된 장치에 대한 전원공급이 가능한 시스템을 구축하였다. 결론: 광섬유(FBG)센서를 통한 항만구조물의 직접적인 거동에 대한 센싱 모니터링 구축과 이를 위한 자가발전시스템 적용의 가능성을 확인하였다.
스마트 팩토리나 산업용 IoT에서는 공장 내 모든 기기와 장비가 인터넷으로 연결되어 모니터링 됨으로써, 장비나 기기가 고장 나기 전에 예지보전을 통해 설비의 다운타임을 줄이고, 생산성과 가용성을 높일 수 있다. 공장내 주요 설비의 이상 상태는 온도의 이상 상승, 진동과 소음의 변화를 수반하여 나타나게 되므로, 좁은 공간에 쉽게 설치하여 설비의 진동상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 초소형 스마트 디바이스 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 WiFi 기능이 있는 초소형 마이크로컨트롤러와 MEMS 가속도 센서를 이용하여 스마트 펙토리의 이상 고장 예지 및 건전성 관리를 위한 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 분석하였다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 빠른 속도로 발전하고 있는 IoT 기술은 다양한 센서의 무선화를 가능하게 하였으며 많은 분야에서 응용연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 철도현장의 경우 수 km에 이르는 교량, 터널 등 계측사이트의 규모가 매우 방대한 특징으로 인해, 보편적으로 활용되는 전기식 센서의 경우 원거리 계측으로 인한 신호 잡음 문제, 전철화에 따른 고전압 환경에 기인한 전자기파 간섭 문제로 계측에 어려움이 있다. 이를 극복하고자, 전기식 센서를 대체하기 위한 광섬유 센서 연구가 많이 수행되었으나, 센서 종류의 다양성 부족 등이 현장 적용의 한계로 작용하고 있는 실정이다. 이런 현장의 상황을 토대로, 전기식 센서와 광섬유 센서를 동시에 사용할 수 있으며 IoT 기술을 통해 무선 데이터 통신이 가능한 하이브리드 계측시스템이 개발되었다. 본 연구에서는, 선행연구를 통해 개발된 하이브리드 계측시스템의 다양한 계측현장 적용성을 평가하기 위해 4가지 형태의 계측환경을 모사하여 실시간 계측 실험을 수행하였다. 실험결과, 전기식 및 광학식 센서 모두 높은 추종성을 보이며 원격지에서 실시간으로 계측이 가능하였으며, 본 계측시스템이 50개의 센서를 동시에 2.5kHz의 샘플링으로 계측할 경우에도 적용 가능한 수준임을 확인하였다. 향후, IoT 기반 하이브리드 계측시스템의 다양한 현장 적용을 통해 실시간 건전성 모니터링 기술 기반의 구조안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.
근래 국내에서는 기후변화로 인한 국지성 호우가 점점 늘어나는 추세로 급격한 하천 수위상승 및 유량 증가로 인해 지속적으로 홍수피해가 발생하고 있으며, 이를 예방하기 위한 실시간 자료수집의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 사회적 환경을 고려하여 우리는 물 순환에 관한 자료를 실시간으로 수집하고 홍수예보를 위한 수문조사시설을 설치하여 운영하고 있으나, 대부분 하천과 인접한 곳에 설치되는 시설 특성상 시스템 오류, 전원 이상 발생 등 다양한 요인으로 발생하는 자료 결측·손실에 즉각적인 조치가 어려운 실정이다. 이에, 현장 기반 시설의 안정적인 운영을 통한 연속성 있는 자료 제공을 위해 수문조사시설 중 하천 내 설치된 유량측정시스템에 ICT·사물인터넷(IoT, Internet of Things)을 적용하여 현장 환경-정보 등 언택트(non-contact) 모니터링을 통해 실시간 점검을 수행하였다. 그 결과 2022년 기준 총 508회(현장점검 358회) 점검 중 150회 원격점검을 수행하였고, 이중 74회 즉각 점검 및 복구 조치가 이루어져 점검 시간 단축을 통한 자료 결측 최소화, 현장점검 최소화를 통해 효율적인 시설 운영이 가능하도록 하였다. 또한, 점검을 위해 현장 이동 시 발생하는 이산화탄소 배출량 저감으로 탄소중립 효과도 나타낼 수 있었다. 코로나바이러스감염증-19 이후 사회환경 패러다임 전환에 따라 비대면 활성화, 탄소중립, 안전하고 건전한 사회환경 조성 등과 같이 대면 위주로 운영되는 현장 시설의 관리 방향 또한 사회적 상황을 고려하여 효율적인 시설물 운영, 예산 절감, 자료의 연속성 확보 등을 위해 적극적인 운영 방향의 전환이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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