[논문]MEMS 센서 기반 지반진동 정보 크라우드소싱 수집시스템 개발 현황

이상호; 권지회; 류동우

doi:10.7474/tus.2018.28.6.547

MEMS 센서 기반 지반진동 정보 크라우드소싱 수집시스템 개발 현황
Development Status of Crowdsourced Ground Vibration Data Collection System Based on Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) Sensor 원문보기

터널과 지하공간: 한국암반공학회지 = Tunnel and underground space, v.28 no.6, 2018년, pp.547 - 554

이상호 (한국지질자원연구원 지오플랫폼연구본부) , 권지회 (한국지질자원연구원 지오플랫폼연구본부) , 류동우 (한국지질자원연구원 지오플랫폼연구본부)

초록
AI-Helper

크라우드소싱을 활용한 센서 자료 수집은 기존의 방식으로 얻기 어려운 고밀도 지반 진동 정보의 수집이 가능하다. 본 연구에서는 스마트폰과 같은 소형 전자기기에 탑재된 MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템을 개발하였으며, 이를 위한 기반 체계 설계 및 클라이언트와 서버에 대한 구현을 수행하였다. 해당 시스템은 Android 기반의 스마트폰이나 Android Things 기반의 고정식 장비를 통해 진동 데이터를 신속히 수집하면서 하드웨어의 전력 및 데이터 사용량을 최소화할 수 있도록 설계되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Using crowdsourced sensor data collection technique, it is possible to collect high-density ground vibration data which is difficult to obtain by conventional methods. In this study, we have developed a crowdsourced ground vibration data collection system using MEMS sensors mounted on small electronic devices including smartphones, and implemented client and server based on the proposed infrastructure system design. The system is designed to gather vibration data quickly through Android-based smartphones or fixed devices based on Android Things, minimizing the usage of resource like power usage and data transmission traffic of the hardware.

주제어

표/그림 (4)

그림 Fig. 1. Overall server-client data flow diagram of proposed data collection system
그림 Fig. 2. Data and message handling procedure during ground vibration event
그림 Fig. 3. Result of battery voltage measurement with sensor activated for 2 hours in every 8 hours
표 Table 1. Comparison of major functionalities between MyShake, Earthquake Network (EN) and proposed system

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 스마트폰 등의 전자기기에 탑재된 MEMS 가속도계 및 Android Things 기반의 고정형 장비를 통한 크라우드소싱 기반의 지반 진동 수집 체계를 제안하고 이를 시범 구현하였다. 개발된 체계는 다중 방식의 클라이언트 및 수집 기법과 자원 사용최적화를 위한 구조적인 설계를 통해 활용성 및 효율성을 최대화하고자 하였다.
이와 같은 응답은 지진을 경험한 적이 있는 사람들을 대상으로도 마찬가지였으므로, 이는 많은 사람들이 기존에 국가가 제공하는 것 이외의 조기 경보에 대한 필요성을 크게 느끼지 못하거나, 별도의 앱 등을 설치하면서까지 해당 서비스를 이용할 의사가 적음을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 자원 사용의 최적화 및 다양한 활용 기반의 마련을 통해 참여도를 높일 수 있는 체계를 개발하고자 하였다.
본 연구에서는 상시 모니터링을 수행하되 이상값이 발생하는 경우 해당 이상 구간의 최대값 및 발생 위치 등의 기초 자료만을 우선적으로 서버에 보고하도록 하였다. 서버에서는 수신된 해당 진동이 단일 장비의 진동인지에 대한 여부를 분석하여 최소한의 지역적 범위를 갖는 진동임이 파악되면 전체 자료를 클라이언트에 요청한다.
본 연구에서는 스마트폰 등의 전자기기에 탑재된 MEMS 가속도계 및 Android Things 기반의 고정형 장비를 통한 크라우드소싱 기반의 지반 진동 수집 체계를 제안하고 이를 시범 구현하였다. 개발된 체계는 다중 방식의 클라이언트 및 수집 기법과 자원 사용최적화를 위한 구조적인 설계를 통해 활용성 및 효율성을 최대화하고자 하였다.
본 연구에서는 이러한 장점들을 활용하여 스마트폰 및 고정식 장비 기반의 크라우드소싱 지반 진동 자료 수집 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 전체 시스템 구조에 대한 설계 및 하드웨어 자원 사용과 자료 수집의 효율화를 위한 수집 체계를 개발하였으며, 시스템을 구성하는 서버와 클라이언트에 대한 시범 구현을 수행하였다.
, 2016a) 및 Earthquake Network(Finazzi, 2016)만이 출시 및 상용화되어 있다. 양 사례 모두 스마트폰으로부터 수집된 자료들을 기반으로 한 지진 조기 경보(EEW, Earthquake Early Warning)를 목적으로 하고 있으며, 사용자들로부터 수집된 정보를 이용하여 조기 경보를 수행함으로써 참여에 대한 보상을 제공하는 방식을 갖는다. MyShake의 경우 아직 조기 경보는 이루어지지 않고 있으나 실제 배포를 통한 자료 수집을 통해 6개월간 200건 이상의 지진을 감지하여 크라우드소싱 기반 지반진동 수집 체계의 효용성을 입증한 바 있으며(Kong et al.

가설 설정

본 연구에서 개발하고자 하는 시스템은 분산된 장비로부터 진동 자료를 실시간으로 취득하여 서버로 취합하되, 취득을 위한 하드웨어는 고정식 장비와 이동식 장비(스마트폰)로 구분된다. 고정식 장비는 생활 또는 활동 공간 내 콘센트 등의 전원과 Wi-Fi 무선네트워크에 대한 항시 연결 및 물리적 고정을 가정하였으며, 이동식 장비는 Android 기반의 휴대용 기기를 대상으로 하여 양 장비 모두 원격으로 소프트웨어를 전달함으로써 활용할 수 있다. 이동식 장비의 경우 고정식 장비와 달리 각 장비에서 소모되는 전력 및 데이터 전송량을 최소화하여야 할 필요가 있으므로, 수집 체계는 다중의 클라이언트가 서버에 접속하는 일반적 체계를 따르되 REST(Representational State Transfer) 기반의 데이터 전달 방식과 소켓 기반 연결을 통해 항시 연결을 유지하는 형태를 병용하도록 설계하였다(Fig.

제안 방법

또한 실시간으로 수집된 자료를 분석 등에 활용하기 위해서는 자료의 취득 속도와 잡음 수준 등의 특성이 균질할수록 이상적이나, 본 시스템의 경우 특정 OS의 설치 요건을 만족하는 모든 장비의 접속이 가능하므로 클라이언트가 설치된 하드웨어 모델 등의기반 정보를 함께 수집할 필요가 있다. 그러나 특정 사용자를 구별할 수 있는 고유 정보를 수집할 경우 해당 정보가 개인정보화되어 장비 추적 등의 오용 가능성이 있으므로, 별도의 사용자 정보를 수집하지 않고 하드웨어 및 운영체제에 대한 기본 정보만 수집하도록 하였다. 수집된 이상값 및 위치 정보는 단순 기반 정보로만 이루어진 클라이언트 식별 정보와 데이터베이스에서 논리적으로 연결되도록 하여 사용자 간 구별을 불가능하도록 하면서도 분석 시 특정 하드웨어 또는 센서 자료만을 선별 가능하도록 구성하였다.
클라이언트는 이동형 및 고정형으로 구분되며, Android OS를 기반으로 개발하되 고정식 장비는 IoT를 위해 특화된 Android Things 운영체제를 기반으로 개발하였다. 두 종류의 클라이언트는 거의 유사한 운영체제를 기반으로 하여 대부분의 코드를 공유하나, 고정식 장비는 스마트폰 등과 다르게 I2C(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface) 등의 개방된 인터페이스를 통해 다양한 센서의 시험 및 적용이 가능하므로 기존의 Java 또는 C++ 기반의 드라이버를 탑재할 수 있도록 센서 관련 부분을 특화하여 개발하였다.
해당 단계가 완료되면 즉시 모니터링 단계에 진입하며, 이후 약 2초의 샘플 데이터를 취득하여 취득 데이터의 이상을 확인한다. 모니터링은 센서를 활성화시킴에 따라 전력 사용량의 상승을 초래하므로 전체 실행시간 중 일정 비율로만 활성화하도록 설계하였으며, 일정 주기로 하드웨어 상태를 점검하여 배터리 상태 등에 따라 활성화를 차단하도록 하여 전력 사용량을 최소화할 수 있도록 개발하였다. 센서가 활성화된 상태에서는 지속적으로 최근 취득값들에 대한 표준편차를 계산하며, 해당 값이 안정 상태의 표준값을 초과할 경우 이상값이 발생한 것으로 간주하여 CNN(Convolution Neural Network)을 통한 지반 진동 여부 판별을 수행하고, 임시 파일 구성 및 보고 단계를 시작하도록 개발하였다.
본 시스템에서 서버는 클라이언트로부터 전송된 자료를 수집하여 분석/기록하고, 필요에 따라 센서의 진동 구간 자료를 요청하도록 한다. 이에 따라 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) REST 서버 프로그램과 소켓 서버 프로그램을 각각 구성하여 상황에 따른 작업을 수행할 수 있도록 하였다.
본 연구에서 개발하고자 하는 시스템은 분산된 장비로부터 진동 자료를 실시간으로 취득하여 서버로 취합하되, 취득을 위한 하드웨어는 고정식 장비와 이동식 장비(스마트폰)로 구분된다. 고정식 장비는 생활 또는 활동 공간 내 콘센트 등의 전원과 Wi-Fi 무선네트워크에 대한 항시 연결 및 물리적 고정을 가정하였으며, 이동식 장비는 Android 기반의 휴대용 기기를 대상으로 하여 양 장비 모두 원격으로 소프트웨어를 전달함으로써 활용할 수 있다.
모니터링은 센서를 활성화시킴에 따라 전력 사용량의 상승을 초래하므로 전체 실행시간 중 일정 비율로만 활성화하도록 설계하였으며, 일정 주기로 하드웨어 상태를 점검하여 배터리 상태 등에 따라 활성화를 차단하도록 하여 전력 사용량을 최소화할 수 있도록 개발하였다. 센서가 활성화된 상태에서는 지속적으로 최근 취득값들에 대한 표준편차를 계산하며, 해당 값이 안정 상태의 표준값을 초과할 경우 이상값이 발생한 것으로 간주하여 CNN(Convolution Neural Network)을 통한 지반 진동 여부 판별을 수행하고, 임시 파일 구성 및 보고 단계를 시작하도록 개발하였다. CNN은 일정 크기의 자료를 신경망에 공급하는 전처리부 이외에convolutional layer, pooling layer 및 fully-connected layer를 통해 최종적으로 Softmax layer를 통해 분류가 이루어지도록 설계하였으며(Krizhevsky et al.
소켓 서버는 Node.js 기반으로 구현되었으며, 접속 시 지속적인 연결을 통해 실시간 센서 출력값의 전체 수집이 가능하도록 개발하였다. 이러한 기능을 활용하면 지반 진동 자료의 수집뿐 아니라 추가 환경 센서를 이용한 생활공간 정보의 실시간 모니터링 및 조회가 가능하므로, 참여자가 고정식 장비를 적절한 주변 환경에 위치시키도록 하는 동기를 부여함과 동시에 이를 조회할 수 있는 클라이언트 소프트웨어 등을 통해 활용 및 보상 구조를 다양화할 수 있다.
그러나 특정 사용자를 구별할 수 있는 고유 정보를 수집할 경우 해당 정보가 개인정보화되어 장비 추적 등의 오용 가능성이 있으므로, 별도의 사용자 정보를 수집하지 않고 하드웨어 및 운영체제에 대한 기본 정보만 수집하도록 하였다. 수집된 이상값 및 위치 정보는 단순 기반 정보로만 이루어진 클라이언트 식별 정보와 데이터베이스에서 논리적으로 연결되도록 하여 사용자 간 구별을 불가능하도록 하면서도 분석 시 특정 하드웨어 또는 센서 자료만을 선별 가능하도록 구성하였다.
고정식 장비는 생활 또는 활동 공간 내 콘센트 등의 전원과 Wi-Fi 무선네트워크에 대한 항시 연결 및 물리적 고정을 가정하였으며, 이동식 장비는 Android 기반의 휴대용 기기를 대상으로 하여 양 장비 모두 원격으로 소프트웨어를 전달함으로써 활용할 수 있다. 이동식 장비의 경우 고정식 장비와 달리 각 장비에서 소모되는 전력 및 데이터 전송량을 최소화하여야 할 필요가 있으므로, 수집 체계는 다중의 클라이언트가 서버에 접속하는 일반적 체계를 따르되 REST(Representational State Transfer) 기반의 데이터 전달 방식과 소켓 기반 연결을 통해 항시 연결을 유지하는 형태를 병용하도록 설계하였다(Fig. 1).
본 연구에서는 이러한 장점들을 활용하여 스마트폰 및 고정식 장비 기반의 크라우드소싱 지반 진동 자료 수집 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 전체 시스템 구조에 대한 설계 및 하드웨어 자원 사용과 자료 수집의 효율화를 위한 수집 체계를 개발하였으며, 시스템을 구성하는 서버와 클라이언트에 대한 시범 구현을 수행하였다.
, 2012). 이상값을 보고한 이후의 정기적인 통신에서 서버로부터 전체 자료의 요청이 수신되면 임시 저장된 자료를서버로 송신하게 되며, 이때 자료의 송수신은 기존 사례와 마찬가지로 Wi-Fi 연결을 통해서만 전송이 되도록 하여 셀룰러망을 통한자료 전송량을 최소화하도록 하였다(Fig. 2).
본 시스템에서 서버는 클라이언트로부터 전송된 자료를 수집하여 분석/기록하고, 필요에 따라 센서의 진동 구간 자료를 요청하도록 한다. 이에 따라 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) REST 서버 프로그램과 소켓 서버 프로그램을 각각 구성하여 상황에 따른 작업을 수행할 수 있도록 하였다.
클라이언트 소프트웨어는 크게 (1)하드웨어 상태를 점검하고 활성화 계획을 담당하는 모듈, (2)통신 모듈, (3)센서 취득 자료를 분석 및 처리하는 모듈, (4)센서 하드웨어와 통신하여 데이터를 취득하는 모듈이 이들을 총괄하는 모니터링 객체와 결합되는 방식으로 개발하였다(Fig. 1). 해당 모듈들은 백그라운드 서비스에 탑재되어 실행되며, 사용자 인터페이스와는 이와 별개로 필요시에만 구동되므로 화면의 차단 등과 관계없이 지속적인 모니터링이 가능하다.
클라이언트는 이동형 및 고정형으로 구분되며, Android OS를 기반으로 개발하되 고정식 장비는 IoT를 위해 특화된 Android Things 운영체제를 기반으로 개발하였다. 두 종류의 클라이언트는 거의 유사한 운영체제를 기반으로 하여 대부분의 코드를 공유하나, 고정식 장비는 스마트폰 등과 다르게 I2C(Inter-Integrated Circuit), SPI(Serial Peripheral Interface) 등의 개방된 인터페이스를 통해 다양한 센서의 시험 및 적용이 가능하므로 기존의 Java 또는 C++ 기반의 드라이버를 탑재할 수 있도록 센서 관련 부분을 특화하여 개발하였다.
HTTP 서버는 PHP(Hypertext Preprocessor) 프로그램을 기반으로 REST 메시지를 처리하며, 초기 접속 정보 및 진동 발생 시의 개략적인 정보를 실시간 수신하여 처리한다. 클라이언트에서 전송되는 이상값 정보나 서버로부터의 자료 전송 요청과 같은 통신에서는 지속적인 연결이 불필요하며 단일 전송에서 많은 자료를 전송하지 않으므로, 이러한 통신을 위하여 API(Application Programming Interface)를 개발하여 필요 시 접속하는 형태로 구성하였다.

성능/효과

, 2016a), 자체 시험 결과 센서의 지속적 사용이 장비의 전체 전력 사용량을 크게 증가시키는 것으로 확인되었다. 시험 소프트웨어 이외의 앱 및 서비스가 실행되지 않은 Nexus 5X를 대상으로 배터리 전압이 4345 mV(100%)에서 4080 mV(약80%)까지 저하되는 시간을 측정하였을 때, MyShake는 평균 7.91시간이 소요되었으며, 본 연구에서 개발한 소프트웨어는 상시 활성화를 기준으로 평균 6.33시간이 소요되었다. 백그라운드 서비스를 유지하되 센서가 활성화되지 않도록 설정하였을 경우에는 33.

후속연구

3의 결과와 일치한다. 따라서 본 연구와 같이 휴대용 장비에 탑재된 센서정보를 지속적으로 수집하기 위한 소프트웨어에서는 보다 적극적인 전력 사용량 절감 기능의 탑재가 요구되며, 이를 위해서는 연산부하를 포함한 세부적인 최적화가 필요하다. 이외에 본 연구에서 개발 중인 시스템과 기존 개발 사례 간의 기능적 차이점을 Table 1에 정리하였다.
, 2016a), 이러한 유휴 자원들은 향후에도 지속적으로 확장될 것으로 기대되는 통신 환경 및 다양한 환경 센서들과의 결합을 통해 다양한 신규 정보들을 창출할 수 있다. 따라서 이들을 활용할 수 있는 기반 기술의 지속적인 개발을 통해 관련 분야에서 활용 가능한 기반 플랫폼을 구성할 계획이다.
또한 실시간으로 수집된 자료를 분석 등에 활용하기 위해서는 자료의 취득 속도와 잡음 수준 등의 특성이 균질할수록 이상적이나, 본 시스템의 경우 특정 OS의 설치 요건을 만족하는 모든 장비의 접속이 가능하므로 클라이언트가 설치된 하드웨어 모델 등의기반 정보를 함께 수집할 필요가 있다. 그러나 특정 사용자를 구별할 수 있는 고유 정보를 수집할 경우 해당 정보가 개인정보화되어 장비 추적 등의 오용 가능성이 있으므로, 별도의 사용자 정보를 수집하지 않고 하드웨어 및 운영체제에 대한 기본 정보만 수집하도록 하였다.
, 2016a). 또한 이동식 장비와 달리 단일 종류의 센서로만 구성이 가능하며, 특정 자세에 고정된 상태에서의 장기 모니터링이 가능하므로 상대적으로 균질한 고품질 자료의 취득을 기대할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템은 어떻게 설계되었는가?	본 연구에서는 스마트폰과 같은 소형 전자기기에 탑재된 MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템을 개발하였으며, 이를 위한 기반 체계 설계 및 클라이언트와 서버에 대한 구현을 수행하였다. 해당 시스템은 Android 기반의 스마트폰이나 Android Things 기반의 고정식 장비를 통해 진동 데이터를 신속히 수집하면서 하드웨어의 전력 및 데이터 사용량을 최소화할 수 있도록 설계되었다.
	고밀도로 측정된 지반 진동 자료는 어디에서 활용할 수 있는가?	, 2017). 고밀도로 측정된 지반 진동 자료는 조기 경보, 국지적 지반 해석이나 구조물의 피해 산정 등의 다양한 분야에서 활용이 가능하나(D'Alessandro et al., 2014, Feng et al.
	크라우드소싱 방식의 자료 수집 기법이란 무엇인가?	, 2011). 특히 크라우드소싱(crowdsourcing) 방식의 자료 수집 기법은 참여자가 자발적으로 소프트웨어를 설치하여 이에 따른 보상을 얻도록 하는 방법으로서, 참여자가 동의하는 한 지속적으로 센서로부터 값을 취득 가능하므로 기존의 방법으로 얻기 어려운 자료를 취득할 수 있다(Cartwright, 2016).

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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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