초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

현대 사회에 들어오면서 산업이 급격하게 발달함에 따라 연구자들에게 주어지는 연구 내용도 빠르게 변화하고 있다. 그 중 화학 산업은 대부분의 모든 산업에 직·간접적으로 관련되어 있을 뿐만 아니라 산업규모 면에서도 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 화학 물질은 우리 생활의 필수품 뿐만 아니라 반도체, 전가기기, 자동차 등에 반드시 필요한 원료 또는 기초소재로 사용되고 있으며, 향후에도 지속적인 성장이 예상되고 있다. 전 세계적으로 8천 8백만 종의 화학물이 개발되어 현재 유통되고 있는 화학물질의 수는 12만여 종에 이르며 매년 2천여 종의 새로운 화학물질이 개발되어 상품화되고 있다. 실제로 화학산업은 지속적인 성장이 예측되며 화학산업의 발전과 화학물질 유통량의 증가는 국가 산업발전에 크게 도움이 되지만, 광범위하게 사용되고 있는 화학물질의 위해에 대한 안전성이 제대로 검증된 것은 일부에 지나지 않는다. 그리고 화재·폭발·누출과 같은 중대 산업사고가 발생하는 경우에 한 번의 사고만으로도 막대한 인적·물적 손실을 초래할 뿐 아니라 환경을 오염시키거나 지역주민들에게 피해를 주는 경우가 많이 있다.
산업이 발달함에 따라 위험은 증가하고 있으며 이를 방지하기 위하여 지속적인 연구실의 ...

현대 사회에 들어오면서 산업이 급격하게 발달함에 따라 연구자들에게 주어지는 연구 내용도 빠르게 변화하고 있다. 그 중 화학 산업은 대부분의 모든 산업에 직·간접적으로 관련되어 있을 뿐만 아니라 산업규모 면에서도 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 화학 물질은 우리 생활의 필수품 뿐만 아니라 반도체, 전가기기, 자동차 등에 반드시 필요한 원료 또는 기초소재로 사용되고 있으며, 향후에도 지속적인 성장이 예상되고 있다. 전 세계적으로 8천 8백만 종의 화학물이 개발되어 현재 유통되고 있는 화학물질의 수는 12만여 종에 이르며 매년 2천여 종의 새로운 화학물질이 개발되어 상품화되고 있다. 실제로 화학산업은 지속적인 성장이 예측되며 화학산업의 발전과 화학물질 유통량의 증가는 국가 산업발전에 크게 도움이 되지만, 광범위하게 사용되고 있는 화학물질의 위해에 대한 안전성이 제대로 검증된 것은 일부에 지나지 않는다. 그리고 화재·폭발·누출과 같은 중대 산업사고가 발생하는 경우에 한 번의 사고만으로도 막대한 인적·물적 손실을 초래할 뿐 아니라 환경을 오염시키거나 지역주민들에게 피해를 주는 경우가 많이 있다.
산업이 발달함에 따라 위험은 증가하고 있으며 이를 방지하기 위하여 지속적인 연구실의 모니터링이 필요하다. 하지만 센서를 통한 모니터링 시스템은 인적 자원에 의존하기 때문에 작업자의 상태에 따라 시스템의 성능이 저하 될 수 있다[8]. 또한 간혹 발생되는 센서의 결함은 가동조건을 잘못 전달하거나 제어시스템을 잘못 수행함으로써 오작동이나 부적절한 제어동작을 발생시킨다. 때문에 주기적으로 체크하고 보정하는 절차를 수행하고 있으나 이 방법은 센서의 오작동에 대해 즉각적인 대처가 불가능하다. 때문에 온라인상에서 지속적으로 오작동을 파악하고 신속하게 대처 할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이는 사고발생을 관리 하고 유지하는 입장에서도 유용할 것이다. 그리고 재난감지 센서 중 가스 센서는 그 특성상 온도와 습도의 영향에 따라 센서의 저항값과 가스감도의 변화가 일어난다, 때문에 환경변화에 따라 오작동되어 가스 감지를 제대로 못하는 경우가 발생할 수 있다. 현재 이러한 영향을 최소화하는 센서의 개발은 연구중이며, 본 논문에서는 현재 전 세계적으로 증가하고 있는 IoT 기술을 접목하여 문제를 해결할 수 있는 방안을 연구하였다.
본 논문에서는 온도 센서, 습도 센서(이하 환경 센서)와 가스 센서가 IoT 센서(스마트 센서)란 기본 전제하에 연구를 진행하였다. 그리고 각 센서에서 데이터를 수집하고 분석하여 가스 센서의 오작동을 감지할 수 있는 연구를 진행하였다. 분석에는 통계분석인 상관회귀분석을 진행하였다. 상관관계 분석을 통하여 가스 센서와 환경 센서의 r 계수(상관관계계수)를 측정하고 이를 통하여 관련성을 파악한다. 그리고 회귀분석을 통하여 가스 센서와 환경 센서 데이터의 회귀식을 도출하고 결정계수를 통해 데이터의 종속성을 확인하고 데이터 밀집도를 파악한다. 그리고 상관회귀분석을 통하여 도출해낸 결과를 바탕으로 가스 센서의 오작동을 감지할 수 있는 의사결정 트리 알고리즘을 설계한다. 이를 통하여 가스 센서의 오작동으로 인한 사건 사고를 방지할 수 있는 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 표본데이터를 설명하는 회귀식의 적합성을 조금 더 높이기 위하여 환경 센서와 가스 센서 데이터의 회귀분석을 실행하였다. 회귀분석 결과 4개의 센서 평균 71.47%로 표본 데이터를 해석할 수 있음을 보여주었다. 온도 센서 데이터의 회귀분석 결과와 비교하였을 때, 2.22% 증가하였으며, 이는 표본 데이터를 해석할 때의 유용성이 소폭 증가하였다는 것을 보여준다. 하지만 이것으로는 가스 센서의 오작동을 완벽하게 감지하기엔 어려움이 있다. 때문에 향후 과제로는 온도 센서뿐만 아니라 습도 센서의 데이터를 같이 이용하여 가스 센서의 오작동을 감지할 수 있는 연구를 진행하고자 한다. 그리고 통합된 데이터의 회귀식을 기반으로 가스 센서 측정 데이터의 정확도를 높이는 알고리즘을 연구한다. 이를 통하여 가스 센서의 오작동으로 인한 오경고가 줄어 들 것이며, 더 나아가 보다 정밀한 가스 감지를 할 수 있을 것으로 예상한다.