• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.517-524
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• 2017

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.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.63-69
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• 2020

The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1228-1236
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• 2018

최근 폐어구로 인한 해양 환경오염이 심각하게 대두되고 있으며, ICT 기술의 접목을 통해 어구를 체계적으로 관리함으로서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다. 기존 어구 식별 및 관리를 위한 시스템들은 소유주의 선택에 의해 사용하던 실정으로 보다 통합적이고 국가적인 관제 체계가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 어구에 자동식별 부이를 부착하고, 사물인터넷망을 활용하여 어구의 위치 및 상태정보를 어선, 관리 선박, 육상 관제센터 등으로 전송하여 효과적인 모니터링 및 관리가 가능하도록 하는 체계를 소개하며, 특히 통합 관제 시스템의 개발 및 기능 성능 검증에 관한 내용을 중점적으로 다룬다. 개발하는 시스템은 효율적인 어구 관제를 위하여 전자해도를 기반으로 어구 위치, 상태정보, 유실알람 등을 표시해주는 기능을 한다. 또한, 가상 어구 자동식별 부이 생성 모듈을 개발하고, 이를 기반으로 개발한 시스템의 처리 및 시각화 성능을 테스트하는 것에 관한 내용을 다룬다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.93-102
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• 2017

최근 스마트폰 기기의 공급 확대로 저전력 블루투스(BLE)와 같은 무선통신과 다양한 센서 네트워크의 접근성에 의해 근접한 데이터 정보를 손쉽게 공유하는 사물인터넷(IoT)의 활용빈도가 높아지고 있다. 자동문 역시 2.5m~3m 높이에 설치된 제어부 동작 상태에 의한 고장유무와 원인을 파악하고 관리자에게 신속한 정보를 원격으로 제공하는 응용 프로그램의 개선으로서 BLE 기반의 연구가 가능하다. 현재 자동문 또한 원활한 관리환경을 위해 많은 진화를 추구하고 있는 현실이다. 제안한 시스템은 BLE 모듈를 추가 확장하여 기존 관리의 문제점으로 지적되고 있는 자동문의 정상상태 및 고장증상을 제어부를 통해서 일괄적으로 확인하는 스마트기기의 애플리케이션 구현으로 현장실험을 진행하였다. 본 논문의 결과를 바탕으로 이종기기 간의 데이터 신뢰도를 평가와 기존 자동문의 제어부의 통신모듈의 확장 가능성을 제공하는 기초자료가 되며, 향후 자동문의 제어부가 다 채널로 구성될 경우의 중앙관리 감시체제를 구축하는 계기가 될 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2016

In this paper, the existing domestic HVAC systems, devices TCP / IP does not support the most, thereby, not performed remote management, it is necessary to regularly field service, inefficiency and cost bring a burden. This is through a comparison of the IoT-based primary, real-time protocol of what has become a hot topic recently, to be able to control and real-time monitoring through the CCU device in the HVAC system. Compare for this Internet of Things device for real-time monitoring and control of the XMPP, CoAP, MQTT main real-time protocol is used on. Finally, flexibility, light weight, based on MQTT a two-way messaging protocols with reliable message delivery, implements the protocol on the real-time HVAC system in the cloud platform.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.551-558
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• 2021

IoT와 센서를 기반으로 원격으로 제어할 수 있는 액추에이터 모듈의 지능형 환기 기능을 구현하기 위해, 실내 가스/CO2/습도 온도 및 실내/외 미세먼지 관련 실외 환경을 감지하는 사전 설정된 개수의 데이터를 기반으로 환기 포트를 개폐하기 위한 알고리즘 설계 및 구동 회로를 구성하여 환기창시스템을 구현하였다. 실내공기 순환모듈의 전송데이터관련 센서와 조건이 많아 데이터 저장·관리·분석에 어려움을 겪고 있다. 빅데이터 기술은 실내 공기 순환 시스템에 채택되어야 한다. 원격 모니터링과 원격 무선 제어 화면은 환기구시스템의 상태를 추출하여 관리함으로써 분리 및 작동 조건을 자동화할 수 있도록 구축되었다. 엑츄에이터 및 센서로 구성된 환기창시스템의 제어 및 센싱용 대량의 데이터전송 안정성을 확보하기 위해 MQTT를 적용하고 시스템 오류를 대비하여 운용의 빅데이터 안정적인 전송 보장을 위해 RocketMQ를 활용하여 시스템을 구성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.585-586
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• 2019

본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 안전 실험실 관리 시스템에 대해 연구한다. 이를 위해 시약장 내부 환경을 감지하기 위해 다중센서를 적용한다. 또한 이와 같은 시약장이 다수 설치되어 있는 실험실에 대하여 관리자의 히스토리 분석 기반의 자동제어 알고리즘을 적용한 안전관리 시스템을 연구한다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.34-42
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• 2014

SCADA and DCS that have performed automatic control and monitoring activities increase the productivity of enterprise in industries. In such systems, although their performance had been improved, there are still many deficiencies in predictive maintenance which can foresee the risk of any kinds of accidents. Because the data acquisition systems of main facilities are being distributed throughout the whole plant and therefore, integration of data obtained from the systems is very difficult. Accordingly, techniques that acquire meaningful information from the gathered data through realtime analysis still need to be improved. This paper introduces a developed facility monitoring system which can predict equipment failure and diagnose facility status through big data analysis to improve equipment efficiency and prevent safety accidents.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.121-128
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• 2021

In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.