[논문]오픈소스 기반 해양환경 모니터링 시스템

박선; 차병래; 김종원

오픈소스 기반 해양환경 모니터링 시스템
Marine Environment Monitoring System based Open Source 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.6 no.3, 2017년, pp.75 - 82

박선 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부) , 차병래 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부) , 김종원 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부)

초록
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최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양관련 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 해양환경을 분석하고 이해하기 위해서는 지속적으로 해양환경 자료를 수집해야 하나 국내 해양환경 모니터링에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문은 오픈소스 기반의 해양환경 감시 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계하여 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 또한 수집되는 데이터를 시각화함으로써 해양 자료를 분석하는데 이용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the marine monitoring technology is actively being studied since the sea is a rich repository of natural resources that is taken notice in the world. In particular, the marine environment data should be collected continuously in order to understand and analyze the marine environment, however the study of automatic monitoring of marine environment in Korea is not enough. In this paper, we proposed the marine environment monitoring system based on open source. The proposed system can be designed as a scale out system using Hadoop based time series database which it can easily process the increasing collection data by a scale out computer resources. It can also be used to analyze marine data by visualizing collected data.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 국내 해양환경 모니터링 시스템에 대한 제한적인 연구를 향상시키기 위하여 오픈소스 기반의 해양환경 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 국내의 해양환경 정보를 수집 및 감시할 수 있는 모니터링 기능과 수집된 정보를 분석하는데 이용할 수 있다.
본 논문은 오픈소스 기반의 해양환경 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 LoRa를 이용하여 저 전력으로 해양환경 정보 수집이 가능하며, 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계되어 컴퓨팅 노드의 추가가 용이하고, 수집된 해양환경 자료를 시각화 하여서 해양환경 정보를 분석할 수 있다.
본 논문은 해양환경 데이터 수집 및 수집 자료의 시각화를 통한 해양환경 정보를 분석할 수 있도록 지원하는 해양환경 모니터링 시스템을 제안한다. 그림 1은 제안 시스템의 개념도로 그림1(1)의 Marine μBoxes와 그림1(2)의 Marine IoT-Cloud Hub로 구성된다.

제안 방법

LoRa Communication Module은 Marine μBox 소프트웨어 모듈로부터 해양환경 데이터를 전송받거나, 전송오류 발생시 데이터의 재전송을 요청하도록 설계하였다.
0[13]을 cluster node 1에 설치하였다. OpenTSDB의 시계열 데몬(TSD; Time Series Daemon)을 이용하여서 수집된 해양환경 데이터를 HBase에 시계열 데이터로 저장한다.
Buffering Marine Data Module은 전송받은 해양환경 데이터를 cluster node 전송하기 위하여 임시로 저장하는 모듈이다. RoLa 게이트웨이의 Arduino 모듈과 RoLa 게이트웨이의 OpenWRT 모듈 간에 브리지를 연결하여 OpenWRT의 메모리에 해양환경 데이터를 임시로 저장하도록 설계하였다. Buffering Marine Data Module은 lua 스크립트를 이용하여 구현하였다.
Buffering Marine Data Module은 lua 스크립트를 이용하여 구현하였다. Storing Marine Data Module에서는 OpenWR에 임시로 저장된 해양환경 데이터를 cluster node의 OpenTSDB에 전송하여 시계열 데이터로 저장하도록 설계하였다. Storing Marine Data Module은 bash 셀 스크립트로 구현하였다.
3[10]을 4개의 cluster node에 설치하여 클러스터링된 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 하였다. cluster node 2 (active)와 node 3 (standby)의 2개 node에 NameNode를 설치하여 고가용성(HA; hight availability)을 지원하도록 하였다. NameNode는 분산된 데이터 블록들을 하나로 통합된 논리적 디스크 볼륨으로 볼 수 있도록 한다.
이를 위해서 본 절에서는 Marine μBox의 하드웨어와 소프트웨어 모듈들을 설계 및 구현하였다.
Marine IoT-Cloud Hub는 Marine μBox들로부터 수집된 해양환경 자료를 전달받아서 시계열 데이터로 저장하고 시각화한다. 이를 위해서 본 절에서는 Marine IoT-Cloud Hub의 하드웨어와 오픈소스 기반의 소프트웨어 모듈을 설계 및 구현하였다.
본 논문은 오픈소스 기반의 해양환경 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 LoRa를 이용하여 저 전력으로 해양환경 정보 수집이 가능하며, 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계되어 컴퓨팅 노드의 추가가 용이하고, 수집된 해양환경 자료를 시각화 하여서 해양환경 정보를 분석할 수 있다. 본 논문에서는 설계된 해양환경 모니터링 시스템의 테스트를 위하여 단지 2개의 센서로부터 수집되는 3개의 센싱 데이터만을 다루고 있다.
제안 시스템의 운영 테스트는 Marine μBox의 수집된 데이터의 시각화 부분과 Marine IoT-Cloud Hub의 각 cluster node 들의 cpu의 사용량에 대하여 1분 및 5분 단위로 측정하여 시각화에 대하여 테스트 한다.
첫 번째 Marine μBox (node 1)는 Marine IoT-Cloud Hub에서 2m 떨어진 같은 연구실에 위치하며 두 번째 Marine μBox (node 4)는 Marine IoT-Cloud Hub부터 30m 떨어진 다른 연구실에 위치한 실내 환경 정보를 측정하였다.

대상 데이터

cluster node는 인텔 i3 CPU기반 PC (Personal Computer) 4대로 구성되며, 각 cluster node의 세부 하드웨어 명세서는 표 2와 같다. LoRa 게이트웨이는 Dragino사의 LG01-P[20]를 사용하였으며, 하드웨어 세부 명세서는 표 3과 같다.
Marine μBox 소프트웨어 모듈은 그림 3(1)의 Sensing Marine Data Module과 그림 3(2)의 RoLa Communication Module로 구성되며, Arduino Mega 2560 상에서 실행된다. Sensing Marine Data Module은 해양 센서들로부터 해양환경 데이터를 수집한다. LoRa Communication Module은 수집된 해양환경 데이터를 Marine IoT-Cloud Hub의 LoRa 게이트웨이에 전송하며, 데이터 전송 이상 유무를 처리한다.
그림 2(1)은 LoRa 통신모듈인 Dragino사의 LoRa Arduino Shield[15]로 수집된 센서 데이터를 LoRa 게이트웨이에 전달하는데 이용된다. 본 논문에서 그림 2(1)의 LoRa 주파수는 국내에 할당된 주파수대역중 920.9MHz로 설정하였다.
제안 시스템은 LoRa를 이용하여 저 전력으로 해양환경 정보 수집이 가능하며, 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계되어 컴퓨팅 노드의 추가가 용이하고, 수집된 해양환경 자료를 시각화 하여서 해양환경 정보를 분석할 수 있다. 본 논문에서는 설계된 해양환경 모니터링 시스템의 테스트를 위하여 단지 2개의 센서로부터 수집되는 3개의 센싱 데이터만을 다루고 있다. 추후에는 제안된 모니터링 시스템의 실환경 테스트를 위한 다양한 센서의 추가와 패킹에 대한 연구를 진행할 예정이며, 실시간으로 수집되는 자료를 분석 할 수 있는 패스트 데이터 처리에 대한 연구를 진행할 예정이다.
그림 7(1)과 같이 2개의 Marine μ Box로 구성하였으며, 각각의 Marine μBox는 2개의 센서를 통하여 온도, 습도, 수온 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 그림 7(2)의 Marine IoT-Cloud Hub에 OpenTSDB의 시계열 데이터로 저장되고, Grafan를 통하여 시각화하여 그래프로 보여준다.

성능/효과

첫째, 제안한 시스템은 LoRa (Long Range)를 이용하여 통신 모듈로 구성하여 저 전력으로 해양환경 정보를 수집할 수 있으며, 태양광 패널과 보조배터리를 이용 시 급격한 해양환경변화에서도 지속적으로 작동할 수 있다. 둘째, 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계되어 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 마지막으로 수집된 해양환경 자료를 시각화하여서 보여줌으로써 해양환경 정보 분석에 이용할 수 있다.
3 ～ 5 kbps이며, 가시거리가 확보된 환경에서 최대 21km까지 전파가 도달하는 등 통신 거리가 넓고, 전력 소모가 적어 단말 배터리 수명이 수년간 유지되는 장점을 가지고 있다. 또한, 많은 AP(access point)와 중계기가 필요없이 인프라 구축비용을 낮출 수 있으며, 3/4G 셀룰라 네트워크에 비해 비용효율성과 높은 확장 가능성을 제공한다. 국내에서는 SK가 LoRa망을 전국적으로 설치하여 IoT 서비스를 제공하고 있다.
제안 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 제안한 시스템은 LoRa (Long Range)를 이용하여 통신 모듈로 구성하여 저 전력으로 해양환경 정보를 수집할 수 있으며, 태양광 패널과 보조배터리를 이용 시 급격한 해양환경변화에서도 지속적으로 작동할 수 있다. 둘째, 하둡(Hadoop)기반의 시계열 데이터베이스를 이용하여 스케일 아웃(Scale out) 시스템으로 설계되어 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다.

후속연구

본 논문은 국내 해양환경 모니터링 시스템에 대한 제한적인 연구를 향상시키기 위하여 오픈소스 기반의 해양환경 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 국내의 해양환경 정보를 수집 및 감시할 수 있는 모니터링 기능과 수집된 정보를 분석하는데 이용할 수 있다.
본 논문에서는 설계된 해양환경 모니터링 시스템의 테스트를 위하여 단지 2개의 센서로부터 수집되는 3개의 센싱 데이터만을 다루고 있다. 추후에는 제안된 모니터링 시스템의 실환경 테스트를 위한 다양한 센서의 추가와 패킹에 대한 연구를 진행할 예정이며, 실시간으로 수집되는 자료를 분석 할 수 있는 패스트 데이터 처리에 대한 연구를 진행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	LoRa란?	LoRa는 Long Range의 약어로서 대규모 저 전력 장거리 무선 통신 기술로 대기전력이 적고 모듈 가격이 저렴하다. LoRa는 별도의 기지국이나 중계 장비 없이 기기에 칩세트를 올려 저전력으로 소규모 데이터를 주고받을 수 있다.
	HBase는 어디에서 동작 하는가?	HBase는 Hadoop 플랫폼 기반으로 운영되는 공개 비관계형 분산 데이터 베이스 시스템이다. 아파치 소프트웨어 재단의 Hadoop 프로젝트 일부로서 개발되었으며 Hadoop의 분산 파일 시스템인 HDFS위에서 동작을 한다. 대량의 흩어져 있는 데이터 저장을 위한 무정지 방법을 제공하는 구글의 빅테이블과 비슷한 기능을 제공한다.
	Hadoop이란?	Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform)은 아파치 오픈소스 프로젝트로 대량의 자료를 처리할 수 있도록 컴퓨팅 자원을 클러스터링 하여 분산 응용 프로그램이 클러스터에서 동작할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. Hadoop은 분산 파일 시스템인 HDFS (Hadoop Distributed File System)에 데이터를 저장하고, 분산처리 시스템이 맵리듀스 (MapReduce)를 이용하여 대용량의 자료를 처리할 수 있다.

참고문헌 (20)

J. Tateson, C. Roadknight, A. Gonzales, T. Khan, S. Fitz, I. Henning, N. Boyd, C. Vincent, and I. Marshall, "Real World Issues in Deploying a Wireless Sensor Network for Oceanography," In proceeding of REALWSN, Jun, 2005.
윤남열, 남궁정일, 박현문, 박수현, 김창화, "해양 적응형 무선센서네트워크 기반의 수중 환경 모니터링 시스템", Journal of Korea Multimedia Society, vol. 13, no. 1. 122-132쪽, Jan. 2010.

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윤강호, "우리나라의 해양 기상/환경 모니터링 분야 기술현황 및 전망", 대한환경공학학회지 제30권, 제2호, 128-135쪽, 2008.
유영호, 강용수, 이원부, "해양환경모니터링을 위한 표류부이 개발", 한국마린엔지니어링학회지 제33권 제5호, 705-712쪽, 2009.

원문보기 상세보기
이운현, 김시문, 권혁진, 김정창, "해양관측 부이시스템을 위한 게이트웨이 설계", 한국통신학회 2016년도 동계종합학술발표회, 199-200쪽, 2016.
국립수한과학원, "http://www.nifs.go.kr", 2017.
박선, 김철원, 이성로, "해양환경 모니터링 및 분석 시스템의 모델", 한국정보통신학회논문지, 제16권 제10호, 2113-2120쪽, 2012.

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박선, 차병래, 김종원, "소프트웨어 중심 융합형 해양장치에 대한 요구 분석 및 개념 설계", 2017년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집, 133-133쪽, 2017.
LoRa, https://en.wikipedia.org/wiki/LPWAN, 2017.
Apache Hadoop, https://hadoop.apache.org/, 2017.
Apache Zookeeper, https://zookeeper.apache.org/, 2017.
Apache Hbase, http://hbase.apache.org/, 2017.
OpenTSDB, http://opentsdb.net/, 2017.
Grafana, http://docs.grafana.org/, 2017.
Arduino Mega 2560, https://store.arduino.cc/usa/arduino-mega-2560-rev3, 2017.
LoRa Shield, http://www.dragino.com/products/lora/item/108-lora-gps-shield.html, 2017.
DHT11 Sensor, http://www.micropik.com/PDF/dht11.pdf, 2017.
DS18B20 Sensor, https://datasheets.maximintegrated.com/en/ds/DS18B20.pdf, 2017.
Mi Powerbank 20000, http://files.xiaomi-mi.com/files/power_bank_20000/powerbank20000-en.pdf, 2017.
LG01-P LoRa Gateway, http://www.dragino.com/products/lora/item/117-lg01-p.html, 2017.

저자의 다른 논문 :

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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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