[논문]스마트 조선소를 위한 사물인터넷 기반 용접 작업장 센서네트워크 구축

김현식; 이기승; 강석근

doi:10.6109/jkiice.2021.25.3.433

스마트 조선소를 위한 사물인터넷 기반 용접 작업장 센서네트워크 구축
Implementation of a Sensor Network in a Welding Workplace Based on IoT for Smart Shipyards 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.3, 2021년, pp.433 - 439

김현식 (Mattron Corp.) , 이기승 (Mattron Corp.) , 강석근 (Department of Semiconductor Engineering, Gyeongsang National University)

초록
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본 논문에서는 사물인터넷을 이용하여 조선소의 작업장 단위로 센서네트워크를 구축하는 방안을 제시한다. 여기서는 조선소에서 가장 흔한 용접 작업장에서 조선블록을 통신매체로 활용하여 작업자의 위치, 용접 진행률, 작업 시간 등의 정보를 LoRa와 전력선통신을 이용하여 서버로 전송한다. 이와 같은 데이터통신을 위하여 유도성 커플러와 복합통신용 모뎀을 제작하여 와이어피더와 핀지그에 설치하여 센서네트워크를 구축하였다. 시험 결과, 제시된 시스템은 약 98% 이상의 데이터 전송 성공률과 작업자 위치 인식 성공률을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 현장에서 발생된 작업 데이터는 실시간 기록과 디스플레이가 가능함을 공정관리시스템 플랫폼을 통하여 확인하였다. 제시된 시스템은 미래형 스마트 조선소 구축을 통한 우리나라 조선산업의 경쟁력 강화를 위한 단초가 될 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a method to implement an IoT-based sensor network for each workplace of a shipyard. Here, at the most common welding workplace in shipyards, the shipbuilding blocks are used as a communication medium to transmit information such as the worker's location, welding progress, and working hour to a server using LoRa and powerline communication. To achieve the data communication, inductive couplers and hybrid modems have been manufactured and installed on wire feeders and pin jigs to establish a sensor network. As a result of field test, the proposed system shows a success rate of data transmission and a rate of successful recognition of worker's location of about 98% or more. In addition, the process management system platform can record and display the work process data generated at the field in real time. The proposed system can be a starting point for enhancing the competitiveness of Korean shipbuilding industry through the establishment of a smart shipyard.

주제어

표/그림 (9)

표 Table. 1 Comparison of the technical specifications of the LoRa and the LTE Cat-M [6]
그림 Fig. 1 Configuration of a communication network based on IoT
그림 Fig. 2 An inductive coupler for pin jigs (a) Shape (b) Insertion loss
그림 Fig. 3 An inductive coupler for feeders (a) Shape (b) Insertion loss
그림 Fig. 4 A MODEM for hybrid communications (a) Block diagram (b) Manufactured PCB
그림 Fig. 5 The system configuration for field tests
표 Table. 2 The success rate of data transmission
표 Table. 3 The rate of successful recognition of worker's location
그림 Fig. 6 Monitoring display of the process management system

AI 본문요약
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문제 정의

특히, 조선소에서 사용되는 와이어피더와 핀지그의 경우 사업장마다 약간의 차이는 있으나 이미 별도의 스펙으로 제작되므로 형상의 변경에 따른 새로운 형상 설계를 시행하는 경우 비용이 크게 증가될 수 있다. 따라서 스마트 조선소 구축을 위한 본 연구에서는 핀지그와 와이어피더용 유도성 커플러를 설계/제작한다.
본 논문에서는 스마트 조선소를 위하여 사물인터넷을 이용하여 작업장 단위로 센서네트워크를 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 그 중 하나의 예로 조선소에서 가장 많이 이루어지는 용접 작업을 대상으로 대형 철강 구조물인 조선블록을 통신매체로 활용하여 작업자의 위치, 용접 진행률, 작업 시간 등의 정보를 LoRa와 전력선 통신을 이용하여 관제시스템인 서버실로 전송한다.
이는 선박 건조과정에내재된 비효율성을 개선함으로써 건조 원가를 낮춰 조선산업의 가격 경쟁력을 상승시키는 요인이 될 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 조선소 용접공정의 스마트화를 위한 맞춤형 사물인터넷 통신네트워크 구축과 이에 필요한 용접모듈의 개발 및 시험결과를 제시한다. 여기서는 용접기-강판블록-핀지그를 매체로 활용하는 블록 매체 통신을 기반으로 LoRa (long range) 통신 기반 조립장 단위 네트워크 구축과 전력선통신 기반 근거리 데이터통신망(local area networks, LAN)을 이용하여 데이터 저장 및 실시간 모니터링시스템을 구현한다.

제안 방법

방안을 제시하였다. 그 중 하나의 예로 조선소에서 가장 많이 이루어지는 용접 작업을 대상으로 대형 철강 구조물인 조선블록을 통신매체로 활용하여 작업자의 위치, 용접 진행률, 작업 시간 등의 정보를 LoRa와 전력선 통신을 이용하여 관제시스템인 서버실로 전송한다. 이와 같은 데이터통신을 달성하기 위하여 유도성 커플러와 복합통신용 모뎀을 제작하여 와이어피더와 핀 지 그에 설치하여 센서네트워크를 구축하였다.
다음으로는 용접 작업자의 위치를 인식하는 시험으로 서로 다른 세 장소에서 용접이 이루어지는 핀지그 ID 를 전송하여 서버에서 위치를 추정하는 시험으로 10분 동안 5.7초의 주기로 104개 또는 105개의 데이터 패킷을 전송한 결과를 표 3에 나타내었다.
핀지그에 전력선통신에서 주로 사용되는 커플러를 설치하고, 이를 복합통신용 모뎀에 연결하여 LoRa 통신이나 무선 근거리통신을 이용하여 용접공정에서 발생되는 데이터를 공정관리시스템으로 전송한다. 또한, 작업자가 소지하는 와이어피더에도 커플러와 복합통신용 모뎀을 연결함으로써 용접기와 작업자의 식별, 작업 시간 및 용접 진행률, 작업 자세 등의 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 서버에 전송한다. 따라서 이와 같은 용접작업장 단위의 통신네트워크를 구성하기 위해서는 와이어 피더와 핀지그용 커플러, 복합통신용 모뎀의 새로운 제작이 필요하다.
여기에는 동축케이블을 위한 BNC 포트와 이에 따른 인터페이스도 실장하였다. 또한, 작업자의 위치 정보를 실시간 전송하는 LoRa 모듈과 함께 재해 또는 재난 상황에서도 전력공급이 이루어지도록 충전용 배터리팩을 설치하여 작업자의 위치 정보를 상시 모니터링할 수 있도록 제작하였다.
위치 인식 모듈이 장착된 와이어피더용 통신장치에서 핀 지그용 통신장치로 전송된 데이터가 LoRa모듈을 통하여 게이트웨이까지 성공적으로 전송되는 시험 결과를 표 2에 나타내었다. 시험에서는 10분 동안 5.7초의 주기로 총 105개의 와이어피더 ID를 데이터 패킷으로 전송하고 서버에 오류 없이 수신된 데이터 패킷의 수를 산술적 비율로 계산한다.
실증시험은 그림 5에 나타낸 시스템을 하나의 단위로 하여 조선소 용접 단위장 5곳에서 진행하였으며, 데이터 전송 성공률과 작업자 위치 인식 성공률을 정량 적 측정지표로 사용하고, 공정관리 플랫폼에 기록되는 실시간 데이터 확인을 정성적 평가지표로 사용하였다. 위치 인식 모듈이 장착된 와이어피더용 통신장치에서 핀 지그용 통신장치로 전송된 데이터가 LoRa모듈을 통하여 게이트웨이까지 성공적으로 전송되는 시험 결과를 표 2에 나타내었다.
이를 위하여 본 논문에서는 조선소 용접공정의 스마트화를 위한 맞춤형 사물인터넷 통신네트워크 구축과 이에 필요한 용접모듈의 개발 및 시험결과를 제시한다. 여기서는 용접기-강판블록-핀지그를 매체로 활용하는 블록 매체 통신을 기반으로 LoRa (long range) 통신 기반 조립장 단위 네트워크 구축과 전력선통신 기반 근거리 데이터통신망(local area networks, LAN)을 이용하여 데이터 저장 및 실시간 모니터링시스템을 구현한다. 특히, LoRa 기반 네트워크는 표 1에 나타낸 바와 같이 상용화된 LTE Cat-M에 비하여 데이터 전송속도가 높지 않고 소비전력이 현저히 낮아 배터리 사용시간이 매우 길어지는 특징이 있다.
주로 사용된다. 여기서는 후자인 비정질 나노 합금을 최적 열처리 공정을 통해 리본 형태로 제작하였으며, 그 무게는 약 2.5 [kg]이다. 그림 2에 제작된 핀지그용 커플러와 삽입손실 측정결과를 나타내었다.
여기에는 동축케이블을 위한 BNC 포트와 이에 따른 인터페이스도 실장하였다. 또한, 작업자의 위치 정보를 실시간 전송하는 LoRa 모듈과 함께 재해 또는 재난 상황에서도 전력공급이 이루어지도록 충전용 배터리팩을 설치하여 작업자의 위치 정보를 상시 모니터링할 수 있도록 제작하였다.
따라서 이는 휴대, 보관, 탈부착이 편리하고 작업에 방해되지 않도록 핀지그용 커플러보다는 훨씬 소형 경량화된 설계가 필요하다. 이를 위하여 피더용 커플러의 자심재료는 Mn-Zn계 페라이트를 이용하고, 운용 주파수대역 1 ~ 10 [MHz]에서 삽입손실은 –5 [dB] 이상이며 비교적 평탄한 특성을 가지도록 설계하였다. 또한, 작업자의 편의를 위하여 무게는 0.
하지만 조선소의 고중량 거대 철판 구조물은 위치가 가변적인 부품으로 전자파의 전달을 방해하는 요인이 되므로 고정된 데이터 획득 장치들과 유선 선로를 이용한 통신네트워크 구성을 어렵게 만드는 원인이 되어 왔다. 이에 따라 본 논문에서는 용접건에 센서를 부착하고 조선블록을 통신매체로 활용하는 사물인터넷 통신과 용접공정에서 발생하는 다양한 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 공정관리시스템에 전달하는 센서네트워크를 구축한다. 이와 같은 조선 블록을 이용한 사물인터넷 기반 통신네트워크의 구성을 그림 1에 개념적으로 나타내었다.
그 중 하나의 예로 조선소에서 가장 많이 이루어지는 용접 작업을 대상으로 대형 철강 구조물인 조선블록을 통신매체로 활용하여 작업자의 위치, 용접 진행률, 작업 시간 등의 정보를 LoRa와 전력선 통신을 이용하여 관제시스템인 서버실로 전송한다. 이와 같은 데이터통신을 달성하기 위하여 유도성 커플러와 복합통신용 모뎀을 제작하여 와이어피더와 핀 지 그에 설치하여 센서네트워크를 구축하였다. 현장시험을 통하여 제시된 시스템은 약 98% 이상의 데이터 전송 성공률과 작업자 위치 인식 성공률을 가지는 것으로 측정되었다.
제시된 센서네트워크에서는 용접 대상인 조선 블록 철판과 이를 지지하는 핀지그를 통신매체로 활용한다. 핀지그에 전력선통신에서 주로 사용되는 커플러를 설치하고, 이를 복합통신용 모뎀에 연결하여 LoRa 통신이나 무선 근거리통신을 이용하여 용접공정에서 발생되는 데이터를 공정관리시스템으로 전송한다.
조선블록을 지지하는 핀지그는 원뿔 형태의 외형을 가지므로 핀지그의 상부에 끼워 고정시킬 수 있도록 원통형으로 제작하였다. 핀지그용 커플러의 치수는 내경× 외경×높이가 105×153×80 [mm]이며, 주요 동작 주파수대역(operational frequency band)은 0.
조선소 용접 단위장에서 발생 가능한 여러가지 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 전원부와 통신부를 내재한 복합통신용 모뎀을 그림 4와 같이 설계 및 제작하였다. 여기에는 동축케이블을 위한 BNC 포트와 이에 따른 인터페이스도 실장하였다.

대상 데이터

스마트 조선소 구축을 위하여 제작된 커플러와 복합통신용 모뎀을 조선블록 용접 단위장에 적용하여 실제적인 운용시험을 경남지역에 소재한 H중공업의 협조 아래 수행하였다. 개발된 사물인터넷 기반 통신네트워크의 시험을 위한 시스템 구성도를 그림 5에 나타내었다.
제작하였다. 핀지그용 커플러의 치수는 내경× 외경×높이가 105×153×80 [mm]이며, 주요 동작 주파수대역(operational frequency band)은 0.1 ~ 10 [MHz] 이다. 그림 2(b)에 나타낸 것처럼 제작된 커플러는 동작 주파수대역에서 비교적 평탄한 삽입손실을 가지는 것을 확인할 수 있다.

성능/효과

정성 평가 결과는 그림 6에 나타내었다. 5곳의 작업장에 분산된 작업자의 용접작업 수행 현황에 대한 데이터들이 실시간으로 모니터링 됨을 확인할 수 있다. 용접 건과 와이어피더에 연결된 커플러를 통하여 전송되는 데이터는 현장의 위치와 작업시작 및 종료 시간을 정확하게 기록한다.
A 위치에서 송신한 104개의 데이터 패킷은 모두 정상적으로 수신되어 100% 성공률을 나타내었으나, B와 C 위치에서 송신된 105개의 데이터 패킷에서는 오류 데이터가 각각 1개씩 발견되어 약 99%의 성공률을 나타내었다. 따라서 표 2의 데이터 전송 성공률과 함께 분석하면 본 연구에서 제시한 스마트 조선소를 위한 작업장 센서 네트워크는 데이터 패킷의 수를 크게 증가시키더라도 최소 95% 이상 성공적인 데이터 전송을 보장할 수 있을 것으로 추정된다.
따라서 데이터 전송 성공률은 약 98% 정도이며, 이는 조선블록을 통신매체로 사용하는 비교적 혹독한 통신환경을 감안하면 매우 높은 성공률인 것으로 판단된다.
LoRa 통신은 매우 넓은 지역에 다수의 작업장이 있는 조선소 등에서 대용량 데이터 전송이 요구되지 않으면서도 장시간 작업이 필요한 산업시설의 사물인터넷 기반 스마트 네트워크를 구성하는데적합한다. 따라서 본 논문에서 제시한 스마트 조선소 구축을 위한 통신네트워크의 구축 방법은 작업자의 현재 위치, 작업의 종류 및 시행 방법, 공정 진행률 등에 대한 실시간 파악과 데이터의 기록 관리가 용이하게 하는 장점이 있다.
따라서 표 2의 데이터 전송 성공률과 함께 분석하면 본 연구에서 제시한 스마트 조선소를 위한 작업장 센서 네트워크는 데이터 패킷의 수를 크게 증가시키더라도 최소 95% 이상 성공적인 데이터 전송을 보장할 수 있을 것으로 추정된다.
현장시험을 통하여 제시된 시스템은 약 98% 이상의 데이터 전송 성공률과 작업자 위치 인식 성공률을 가지는 것으로 측정되었다. 또한, 작업현장에서 발생된 작업공정 데이터는 실시간 기록 및 보관이 가능함을 공정관리시스템 플랫폼을 통하여 확인할 수 있다. 따라서 제시된 시스템은 미래형 스마트 조선소 구축을 통한 조선산업의 경쟁력 강화를 위한 시작점이 될 것으로 사료된다.
용접 건과 와이어피더에 연결된 커플러를 통하여 전송되는 데이터는 현장의 위치와 작업시작 및 종료 시간을 정확하게 기록한다. 또한, 피더용 커플러는 데이터의 종류에 따라 LoRa와 전력선통신을 이용하여 관제 시스템에 데이터를 전송하여 공정관리시스템 플랫폼의 서버에 실시간 저장 관리되고 있음을 확인할 수 있다.
시험 결과 10분 동안 전송된 105개의 데이터 패킷은 모두 수신되었으나, 2개의 패킷에서 오류 데이터가 확인되었다. 따라서 데이터 전송 성공률은 약 98% 정도이며, 이는 조선블록을 통신매체로 사용하는 비교적 혹독한 통신환경을 감안하면 매우 높은 성공률인 것으로 판단된다.
이와 같은 데이터통신을 달성하기 위하여 유도성 커플러와 복합통신용 모뎀을 제작하여 와이어피더와 핀 지 그에 설치하여 센서네트워크를 구축하였다. 현장시험을 통하여 제시된 시스템은 약 98% 이상의 데이터 전송 성공률과 작업자 위치 인식 성공률을 가지는 것으로 측정되었다. 또한, 작업현장에서 발생된 작업공정 데이터는 실시간 기록 및 보관이 가능함을 공정관리시스템 플랫폼을 통하여 확인할 수 있다.

후속연구

또한, 작업현장에서 발생된 작업공정 데이터는 실시간 기록 및 보관이 가능함을 공정관리시스템 플랫폼을 통하여 확인할 수 있다. 따라서 제시된 시스템은 미래형 스마트 조선소 구축을 통한 조선산업의 경쟁력 강화를 위한 시작점이 될 것으로 사료된다.

참고문헌 (8)

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TTA, IT Glossary: Industry 4.0 [Internet]. Available: https://www.tta.or.kr.
KOTRA, From Fostering to Innovation: Chinese Manufacturing 2025 Strategy and Implications, China Investment News, vol. 460, 2015.
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Gyeongsangnam-do, IoT-based Industrial Accident Prediction Monitoring System Development, Regional Innovation Platform Project, Jan. 2021.
LoRa Alliance, What is LoRaWAN Specification [Internet]. Available: https://www.lora-alliance.org.
H. S. Kim, S. H. Park, and S. G. Kang, "Development of communication joint tools for implementing a legacy-line communication system in a train," Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 19, no. 4, pp. 877-887, Apr. 2015.

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H. S. Kim and S. G. Kang, "A powerline-based legacy-line communication system for implementation of a communication network in ship," Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 19, no. 8, pp. 1831-1838, Aug. 2015.

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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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