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문제 정의
- 본 논문에서는 정전기 센서로부터 입력된 데이터를 통계적으로 처리하여 폭발의 위험성이 예측되면 경고신호를 휴대폰을 통해 공장 관리자에게 경고 메시지를 보내는 정전기 모니터링 임베디드 시스템을 개발한다. II장에서는 본 논문에서 개발한 정전기 모니터링 시스템의 전체 구성을 설명하고, m 장에서는 정전기예측시스템에 사용될 가변 가중치(wei앙it factor)를 가지는 LSR(least square regression) 기반 예즉 알고리즘을 기 술 한다.
- 본 논문에서는 정전기에 의한 폭발을 방지하기 위한 정전기 모니터링 시스템을 개발하였다. 정전기 모니터링 시스템은 정전기 예측 시스템과 경고 메시지 전 송 시스템으로 구성된다.
- 본 논문에서는 측정된 데이터에 가중치를 부여하여 데이터의 크기가 변화하는 형태에 따라 연산에 사용될 데이터의 수를 선택하여 미래의 값을 예측하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 측정된 데이터를 모두 사용하지 않고 최근에 측정된 일부의 데이터만을 사용하여 데이터의 급격한 변화를 추적할 수 있는 방법이다.
- 본 논문에서는 현재 많이 보급되어 있는 모바일 서 비스를 응용하여 그림 4와 같은 MN를 개발한다.
- 본 논문은 석유화학제품 생산 공장에서 정전기로 인하여 발생할 수 있는 폭발을 사전에 방지하기 위한 정전기 모니터링 임베디드 시스템을 개발하는 것으로 그림 1 과 같이 점선 안에 있는 정 전기 예측 시스템(electrostatic prediction system: EPS)과 경고 메시지 전송 시스템 (message transmission system: MTS)으로 구성된다.
- 정전기의 특성과 EPS의 하드웨어 사양 제 한조건 때문에 본 연구에서는 정전기 예측 과정에서 메모리의 사용을 최 소로 하고, 정확도보다는 연산 시간이 빠른 최 소제곱 선형회귀분석을 기반으로 하는 알고리즘을 개발한다 [11].
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