[논문]유량 데이터 오차율 분석을 통한 최적의 유량데이터 취득방안 제안

김윤하; 최현주

doi:10.11001/jksww.2017.31.3.249

유량 데이터 오차율 분석을 통한 최적의 유량데이터 취득방안 제안
The Propose of Optimal Flow Data Acquisition by Error Rate Analysis of Flow Data 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.31 no.3, 2017년, pp.249 - 256

김윤하 (한국수자원공사 창원권관리단) , 최현주 (경남대학교 교양융합대학 MSC교육부)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, application areas based on M2M (Machine-to-Machine communications) and IoT (Internet of Things) technologies are expanding rapidly. Accordingly, water flow and water quality management improvements are being pursued by applying this technology to water and sewage facilities. Especially, water management will collect and store accurate data based on various ICT technologies, and then will expand its service range to remote meter-reading service using smart metering system. For this, the error in flow rate data transmitting should be minimized to obtain credibility on related additional service system such as real time water flow rate analysis and billing. In this study, we have identified the structural problems in transmitting process and protocol to minimize errors in flow rate data transmission and its handling process which is essential to water supply pipeline management. The result confirmed that data acquisition via communication system is better than via analogue current values and pulse, and for communication method case, applying the industrial standard protocol is better for minimizing errors during data acquisition versus applying user assigned method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

1과 같다.³⁾ 본 연구 는 계측기기의 측정오차를 분석하는 것이 아닌 측정 된 데이터가 전송과정에서 얼마만큼의 오차를 유발하는지를 확인하는데 그 목적이 있다. 때문에 전송가능한 원격지에서 취득 가능한 모든 항목을 수집하도록 태그를 설정하였고 유량계에 로깅된 데이터와의 오차를 확인 할 수 있도록 구성하였다.
따라서 본 연구에서는 유량계의 데이터 취득 구조를 확인해보고 취득과정에서 오차가 발생하는 구조적 문제점을 분석함으로서 가장 신뢰성이 우수한 취득방식이 무엇인지에 대해 제안하고자 한다.
본 연구에서는 유량계의 데이터 취득 과정에서 발생 가능한 데이터 취득 오차를 전송과정과 프로토콜의 구조적인 문제점을 기반으로 확인해 보았다. 유량계 제조사별로 상이한 프로토콜을 사용하여 데이터를 취득하는 방법보다 산업용표준프로토콜을 이용하여 데이터 값들을 별도의 지정된 메모리 영역에서 취득하도록 구성함으로써 TM/TC의 데이터 취득오차를 개선 할 수 있었다.

가설 설정

Modbus는 산업용 표준 데이터통신 프로토콜로 자리 잡고 있으며 Master/Slave 구조로 동작한다. ⁶⁾ Modbus에 연결된 Device는 모두 Network ID를 갖고 Master의 Request에 응답하게 된다. Modbus가 갖는 일반적인 Frame 구조는 Address field와 Function code의 헤더부분과 데이터 그리고 CRC의 테일 부분으로 구성되어 있다.

제안 방법

이러한 프레임 구조에 맞게 Modbus Master의 TM설비에 순시와 적산값을 요청하는 Frame을 만들고 통신 주기를 3초로 설정하였다. Modbus 통신 설정은 2초에 1회 데이터를 요청하여 6개 워드를 읽어 들인 뒤 내부 메모리 1000번지부터 차례로 데이터를 저장하도록 설정하였다.⁹⁾
이후 이력저장 서버의 데이터는 별도의 Application DB로 데이터를 전송한다. 때문에 본 연구에서는 최초 데이터가 수집되어 Time Stamp로 라벨링 되는 이력저장 서버의 데이터를 유량계의 로깅 데이터와 비교하여 전송과정의 오차발생여부를 분석하였다.
그래프 상으로 볼 때 적산 유량의 데이터 취득방식의 오차는 통신으로 취득할 때 많은 오차를 발생시키는 것으로 보였다. 때문에 적산값을 펄스로 취득하는 방식과 통신방식으로 데이터를 취득할 경우 유량계에 로깅된 데이터와 얼마나 많은 오차를 발생하는 가를 분석해 보았다.
³⁾ 본 연구 는 계측기기의 측정오차를 분석하는 것이 아닌 측정 된 데이터가 전송과정에서 얼마만큼의 오차를 유발하는지를 확인하는데 그 목적이 있다. 때문에 전송가능한 원격지에서 취득 가능한 모든 항목을 수집하도록 태그를 설정하였고 유량계에 로깅된 데이터와의 오차를 확인 할 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 유량계에 순시 유량과 적산유량을 로깅(Loging)하도록 하여 기준이 되는 1분 단위 데이터를 생성하였다. 또한 적산(펄스), 아날로그(전류) 및 통신(순시, 적산)값은 상부시스템인 DB에서 1분단위로 저장되도록 하여 기준기의 유량데이터와 취득된 데이터 사이의 편차를 확인 할 수 있도록 하였다. 여기서 유량계의 Local Time을 DB서버와 동기화 시켜 시간에 대한 오차가 최소화 되도록 설정하였고 세부적인 구성은 Fig.
취득된 데이터는 자료를 수집하는 Telemetering 설비와 저장하는 Database를 통해 실시간으로 수집․분 배되어 연계된 시스템(수도연보, 운영일보 등)에 기초 자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유량계에 순시 유량과 적산유량을 로깅(Loging)하도록 하여 기준이 되는 1분 단위 데이터를 생성하였다. 또한 적산(펄스), 아날로그(전류) 및 통신(순시, 적산)값은 상부시스템인 DB에서 1분단위로 저장되도록 하여 기준기의 유량데이터와 취득된 데이터 사이의 편차를 확인 할 수 있도록 하였다.
또한 적산(펄스), 아날로그(전류) 및 통신(순시, 적산)값은 상부시스템인 DB에서 1분단위로 저장되도록 하여 기준기의 유량데이터와 취득된 데이터 사이의 편차를 확인 할 수 있도록 하였다. 여기서 유량계의 Local Time을 DB서버와 동기화 시켜 시간에 대한 오차가 최소화 되도록 설정하였고 세부적인 구성은 Fig. 1과 같다.³⁾ 본 연구 는 계측기기의 측정오차를 분석하는 것이 아닌 측정 된 데이터가 전송과정에서 얼마만큼의 오차를 유발하는지를 확인하는데 그 목적이 있다.
유량계에서 제공하는 프로토콜의 구조적인 문제로 인하여 데이터가 오측되는 빈도를 분석하였다. 유량계 3대의 6일간 데이터(25,920건) 분석을 통해 Table.
이러한 프레임 구조에 맞게 Modbus Master의 TM설비에 순시와 적산값을 요청하는 Frame을 만들고 통신 주기를 3초로 설정하였다. Modbus 통신 설정은 2초에 1회 데이터를 요청하여 6개 워드를 읽어 들인 뒤 내부 메모리 1000번지부터 차례로 데이터를 저장하도록 설정하였다.
DF868 유량계 또한 Function Code를 갖는데 52개의 코드를 갖고 있다. 이중 순시값 Volumetric(4)과 적산 값 +Totals(6)을 요청하도록 PLC 프로그램을 구성하였다.⁸⁾ 특히 Modbus 프로토콜은 Fig.
프로그램에서 수신된 적산값은 부호 없는 32비트 데이터 형식을 적용하여 4,294,967,295까지 표현될 수 있도록 하여 적산값이 초기화 되는 현상이 최소화 되도록 설정하였다.
프로토콜 변경을 통한 데이터 오측율 개선효과를 측정하기 위해 Modbus 통신카드를 사용자지정 프로토콜을 사용하는 유량계 3개소에 설치하고 프로토콜을 Modbus로 변경하였다. 이후 취득되는 유량데이터의 적산값 오차율을 5일간 1분 단위의 데이터 21,600건을 분석하여 Table 3와 같은 결과를 도출하였다.

대상 데이터

본 연구에 사용한 유량계는 G사의 DF868 모델로 유량계는 RS-232를 사용하며 9600bps의 통신 속도로 패리티 없이 데이터 8비트와 1개의 Stop 비트로 프레임이 구성되며 Handshaking은 사용하지 않는다. 프로토콜은 송신요청 Frame을 유량계에 전송하면 유량계의 Data를 송신 프레임에 맞춰 전달하는 구조로 동작하며 데이터를 요청하는 TM은 송신 프레임에서 요청 할 유량계의 Address를 지정하여야 한다.
유량데이터의 통신은 통상 직렬통신 (RS-232C)을 이용하고 있으며 여기서 유량계는 제조 사별로 별도의 통신프로토콜을 보유하고 있고 일부 유량계는 산업용 표준으로 평가되는 Modbus를 지원하고 있다. 본 연구에서는 K-water 반송정수장의 유량계(G사의 DF868)를 대상으로 하였고 유량계의 로깅자료를 기준으로 디지털, 펄스 및 전류신호의 편차를 조사하였다. 조사기간은 유량계의 메모리 크기를 고려 약 7일 이내의 1분 자료 10,080항목의 유량데이터를 분석하였다.
본 연구에서는 K-water 반송정수장의 유량계(G사의 DF868)를 대상으로 하였고 유량계의 로깅자료를 기준으로 디지털, 펄스 및 전류신호의 편차를 조사하였다. 조사기간은 유량계의 메모리 크기를 고려 약 7일 이내의 1분 자료 10,080항목의 유량데이터를 분석하였다.

이론/모형

유량계는 관로상의 중심유속에 대한 물리량을 측정하여 유체의 흐름에 대한 상대적인 크기와 총량을 측정하고 있다. 측정된 데이터는 시간당 유량의 흐름을 나타내는 순시값과 일정기간 유량의 총합을 나타내는 적산값으로 표시되고 전류, Pulse(접점) 및 직렬통신(RS-232/485) 등의 방법을 이용하여 데이터를 전송하고 있다. 취득된 데이터는 자료를 수집하는 Telemetering 설비와 저장하는 Database를 통해 실시간으로 수집․분 배되어 연계된 시스템(수도연보, 운영일보 등)에 기초 자료로 활용되고 있다.

성능/효과

2016년 12월 1일 00:00분부터 2016년 12월 7일 23:59까지의 10,082건의 순시유량 데이터를 분석한 결과 유량계에 저장된 데이터를 기준으로 전류 값은 최대편차 2.48% 및 평균 –0.09%의 오차가 발생하고 있음을 확인하였다.
4) 그러나 표준전류신호 방식 또한 계측기기가 노후화 될수록 도선의 저항과 입출력 단자대의 부식 및 SPD(Surge Protect Device) 노후로 전송선로의 내부저항이 변화함에 따라 유량계변환기 의 시점과 TM/TC 또는 PLC의 입력카드에서 측정된 값에 차이가 발생 하게 된다.
둘째 유량계는 Web 및 SQL 서비스용 API를 지원하도록 지능화 되어야 한다. 지금까지의 데이터 전송은 전송과정에서 각각의 설비에 Time-Stamp로 데이터 시간이 저장 됨에 따라 유량계와의 오차가 발생할 수밖에 없는 구조이다.
특히 오차가 특정 패턴을 나타내고 있어 1분전 데이터의 100%이상의 편차는 제외하도록 TM/TC의 프로그램이 가능하여 데이터 취득 시 전류방식에 비해 정확도와 오차제거 특성이 우수함을 확인하였다. 따라서 통신방식이 아날로그 방식에 비해 데이터취득의 신뢰성을 높이는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
유량계 제조사별로 상이한 프로토콜을 사용하여 데이터를 취득하는 방법보다 산업용표준프로토콜을 이용하여 데이터 값들을 별도의 지정된 메모리 영역에서 취득하도록 구성함으로써 TM/TC의 데이터 취득오차를 개선 할 수 있었다. 또한 아날로그 방식(전류, Pulse) 보 다는 통신을 이용한 데이터 취득 방식이 더 신뢰성이 높고 통신방식의 경우 산업용표준프로토콜을 적용하는 것이 가장 신뢰성이 높은 데이터를 취득하는 방법이 될 수 있음을 확인하였다. 그러나 통신 전송구간에서 왜란이나 Delay 등에 의한 오차를 최소화하기 위해서는 첫째 유량계의 순시, 적산값의 주요데이터를 TM/TC, SCADA, APP 및 DB를 통해 전송되지 않고 IoT 또는 Ethernet 기반의 통신망을 통해 DB로 직접 전송할 수 있도록 유량계는 네트워크 서비스를 지원 해야 한다.
또한 프로토콜을 변경함으로 인해 얻을 수 있는 효과로 Fig. 7에서 보듯 이 프로그램을 또한 크게 간소화(24줄→7줄) 할 수 있었다.
5% 이내로 적은 반면 유량오차가 Positive 및 Negative 대역에 걸쳐 랜덤한 특성을 나타내고 있다. 반면 통신방식은 일정한 패턴의 오차 125건을 제외하면 0.0009%로 전류방식에 비해 100배 이상 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 특히 오차가 특정 패턴을 나타내고 있어 1분전 데이터의 100%이상의 편차는 제외하도록 TM/TC의 프로그램이 가능하여 데이터 취득 시 전류방식에 비해 정확도와 오차제거 특성이 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 유량계의 데이터 취득 과정에서 발생 가능한 데이터 취득 오차를 전송과정과 프로토콜의 구조적인 문제점을 기반으로 확인해 보았다. 유량계 제조사별로 상이한 프로토콜을 사용하여 데이터를 취득하는 방법보다 산업용표준프로토콜을 이용하여 데이터 값들을 별도의 지정된 메모리 영역에서 취득하도록 구성함으로써 TM/TC의 데이터 취득오차를 개선 할 수 있었다. 또한 아날로그 방식(전류, Pulse) 보 다는 통신을 이용한 데이터 취득 방식이 더 신뢰성이 높고 통신방식의 경우 산업용표준프로토콜을 적용하는 것이 가장 신뢰성이 높은 데이터를 취득하는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
0009%로 전류방식에 비해 100배 이상 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 특히 오차가 특정 패턴을 나타내고 있어 1분전 데이터의 100%이상의 편차는 제외하도록 TM/TC의 프로그램이 가능하여 데이터 취득 시 전류방식에 비해 정확도와 오차제거 특성이 우수함을 확인하였다. 따라서 통신방식이 아날로그 방식에 비해 데이터취득의 신뢰성을 높이는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
이후 취득되는 유량데이터의 적산값 오차율을 5일간 1분 단위의 데이터 21,600건을 분석하여 Table 3와 같은 결과를 도출하였다. 프로토콜 변경 후 0.06%로 개선 전 1.46%에 비해 24배 이상의 오측율이 개선되었음을 확인하였다.

후속연구

따라서 유량계의 데이터 취득 및 전송오차 제거를 위한 향후 연구방향은 유량계의 H/W 고도화(IoT 및 Ehternet 지원)와 S/W의 지능화(SQL 지원)를 위한 방향으로 연구가 더 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	K-water의 광역상수도 SWM에는 어떤 기능 개선이 적용 되어있는가?	지금까지의 데이터 전송은 전송과정에서 각각의 설비에 Time-Stamp로 데이터 시간이 저장 됨에 따라 유량계와의 오차가 발생할 수밖에 없는 구조이다. 유량계가 내부에 SQL 기반의 DB를 갖고 있으면 유량계의 Time-Stamp를 기준으로 한 순시/적산 데이터를 저장 하고 상위 DB에서 데이터를 Logging함으로써 전송과정의 Time Sync와 Delay의 오차로부터 자유로워진다. 이러한 기능개선이 적용된 유사한 사례로 K-water의 광역상수도 SWM(Smart Water Metering)시스템이 있다.
	Smart Water City의 목적은?	M2M(Machine-to-Machine communications)과 IoT(Internet of Things) 기술이 활성화 되면서 상하수도 설비에도 이를 활용한 다양한 시도가 진행되고 있다. 특히 한국수자원공사는 수자원의 효율적 활용을 목적으로‘Smart Water City’ 사업을 추진하고 있으며 이는 상하수도설비에 ICT 기술을 적용한 수량․수질 관리개선의 대표적인 사례라 할 수 있다.1) SWC(Smart Water City)는 수돗물의 공급과정에서 지리정보시스템(GIS) 및 현장 계측데이터를 기반으로 수돗물 공급 전 과정을 실시간 모니터링과 분석을 가능하 게 하여 관망관리, 누수감시, 유수율 관리 등 고도화된 부가서비스를 가능하게 하고 있다.
	SWC는 무엇을 가능하게 하는가?	특히 한국수자원공사는 수자원의 효율적 활용을 목적으로‘Smart Water City’ 사업을 추진하고 있으며 이는 상하수도설비에 ICT 기술을 적용한 수량․수질 관리개선의 대표적인 사례라 할 수 있다.1) SWC(Smart Water City)는 수돗물의 공급과정에서 지리정보시스템(GIS) 및 현장 계측데이터를 기반으로 수돗물 공급 전 과정을 실시간 모니터링과 분석을 가능하 게 하여 관망관리, 누수감시, 유수율 관리 등 고도화된 부가서비스를 가능하게 하고 있다. 특히 파주 스마트 시티는 물관리를 위해 ICT 기술을 접목하여 구체화 시킨 시범사례로 평가받고 있다.

참고문헌 (10)

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Yong-min Lee.(2015) A Study on Development of Conversion Software for Controller Without OPC Stack to Communicate With OPC DA Client, Journal of IKEEE, 19(3), pp. 319-326.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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