보고서 정보
주관연구기관 |
부산대학교 Busan National University |
연구책임자 |
정상화
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2018-07 |
과제시작연도 |
2016 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO202000007447 |
과제고유번호 |
1711043547 |
사업명 |
개인연구지원 |
DB 구축일자 |
2020-09-19
|
키워드 |
해양플랜트.재난 예측/대응.안전 모니터링.동적/분산 스케줄링.동적/분산 라우팅 기법.복합 이벤트 처리.분산 CEP.센싱 빅데이터.Offshore Platform.Disaster Prediction/Response.Safety Monitoring.IEEE 802.15.4e.Dynamic/Distributed Scheduling.Dynamic/Distributed Routing.Complex Event Processing.Distributed CEP.Sensing Big Data.
|
초록
▼
□ 연구의 목적 및 내용
해양플랜트는 화재/폭발시 피해의 정도가 매우 크므로 재난에 대한 정밀한 예측과 신속한 대응이 요구된다. 최근 센싱 빅데이터를 분석하여 재난을 예측하고 대응하는 기술이 활발히 개발되고 있으나 수집되는 데이터의 양이 점점 증가함에 따라 데이터 폭증을 일으켜 해양플랜트 센서 네트워크의 지연 시간이 증가하고 시의성을 만족하지 못하는 문제가 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 상황적응적 해양플랜트 센서 네트워크 아키텍처의 설계와 동적/분산 스케줄링 및 라우팅 기법의 개발을 통해 데이터 폭증 현상을
□ 연구의 목적 및 내용
해양플랜트는 화재/폭발시 피해의 정도가 매우 크므로 재난에 대한 정밀한 예측과 신속한 대응이 요구된다. 최근 센싱 빅데이터를 분석하여 재난을 예측하고 대응하는 기술이 활발히 개발되고 있으나 수집되는 데이터의 양이 점점 증가함에 따라 데이터 폭증을 일으켜 해양플랜트 센서 네트워크의 지연 시간이 증가하고 시의성을 만족하지 못하는 문제가 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 상황적응적 해양플랜트 센서 네트워크 아키텍처의 설계와 동적/분산 스케줄링 및 라우팅 기법의 개발을 통해 데이터 폭증 현상을 해결하고 시의성 있는 센서 데이터 전달 구조가 필요하다. 또한 CEP(Complex Event Processing) 기술을 적용하여 신속하고 정확하게 재난을 예측하고 대응해야한다. 본 과제의 구체적인 연구 목표는 다음과 같다.
◆ 해양플랜트 IoT 폭증 데이터 실시간 처리를 위한 네트워크 기술 연구
- 동적 스케줄링에 기반한 상황적응적 센서 네트워크 아키텍처 연구
- 해양플랜트 IoT 센서 네트워크 혼잡 완화를 통해 시의성을 확보하는 동적/분산 라우팅 기법 연구
- 신속한 재난 예측/대응을 위한 In-Network Processing 기반 분산 CEP 기술 연구
□ 연구결과
본 연구를 통해 해양플랜트와 같은 산업 설비에서 IoT 폭증 데이터가 발생하는 상황을 전제하여 데이터의 실시간 처리를 위한 다양한 네트워크 기술을 연구하였다. 특히 해양플랜트 설비의 네트워크는 안전 문제와 직결되어 있기 때문에, 높은 신뢰성뿐만 아니라 낮은 지연시간을 갖는 시의성 높은 네트워크가 필수적이다. 이에 산업용 저전력 무선 네트워크 IEEE 802.15.4e 표준에 기반하여 상황 적응적 네트워크 아키텍처를 설계하고, 산업 무선 네트워크의 높은 신뢰성과 낮은 지연시간을 제공할 수 있는 동적/분산 스케줄링 및 라우팅 기법을 개발하였다. 또한, IoT 센서 네트워크에서 수집된 정보를 실시간 처리하여 해양플랜트의 재난 상황에 신속하게 대응할 수 있는 In-network processing 기반 분산 CEP 기법을 개발하였다.
◆ 1차년도 < 동적 스케줄링에 기반한 상황적응적 센서 네트워크 아키텍처 연구 >에서는 해양플랜트의 안전을 위협하는 화재/가스 폭발 등 위험 상황 시, 센싱 데이터 폭증 문제 해결과 중요 데이터 및 제어 신호의 시의성 확보할 수 있는, IEEE 802.15.4e 표준에 기반한 상황 적응적 네트워크 제어 기법, 동적 스케줄링, 분산 스케줄링 기법을 연구하였음. 본 연구를 통해 논문 6편(SCI 2편, 논문지 2편, 학술발표 2편) 및 특허 출원 2건의 실적을 달성함
◆ 2차년도 < 해양플랜트 IoT 센서 네트워크 혼잡 완화를 통해 시의성을 확보하는 동적/분산 라우팅 기법 연구 >에서는 폭증 데이터로 인한 네트워크 혼잡을 해소하고 시의성을 만족시키기 위한 해양플랜트 IoT 센서 네트워크의 동적/분산 라우팅 기법을 연구하였음. 본 연구를 통해 논문 4편(SCI 1편, 논문지 2편, 학술발표 1편) 및 특허 출원 2건, 등록 1건의 실적을 달성함
◆ 3차년도 < 신속한 재난 예측/대응을 위한 In-Network Processing 기반 분산 CEP 기법 연구 >에서는 신속하고 정밀한 이상 징후의 예측을 통해 재난을 미연에 방지하고 재난 상황 대응을 위한 In-Network Processing 기반 분산 CEP 기술을 연구하였음. 본 연구를 통해 논문 5편(SCI 3편(심사중 1편), 논문지 2편) 및 특허 출원 2건, 등록 1건, 국제 특허 출원 1건의 실적을 달성함
□ 연구결과의 활용계획
◆ 해양플랜트 세계시장은 2030년까지 3배 이상 성장할 것으로 전망되며, 심해용 해양플랜트의 비중이 높아지고 있으므로 세계최고의 조선 역량과 IT 기술을 보유한 우리나라가 해양플랜트 시장을 선도할 수 있을 것으로 보임
◆ 특히 해양플랜트의 안전/유지보수/관리 등을 위한 IT 융합 기술의 비중이 높아질 것으로 예측되므로 본 연구에서 개발하는 해양플랜트 안전 시스템 및 네트워크 기술의 적용을 통해 해양플랜트 IT 기술 고도화에 기여
◆ 상황적응적 네트워크 기술 및 라우팅 기술의 개발을 통해 산업 무선 센서 네트워크 기술의 국산화 및 외산 기술에 의한 시장 잠식을 극복할 수 있고, 국가 경쟁력을 확보할 수 있음
◆ 센싱 빅데이터 기반의 재난 예측 및 대응 기술은 플랜트의 안전 강화는 물론 플랜트 내 장비 유지 보수에 있어서도, 무조건 적인 교체로 인한 경제적 손실을 막는 데 기여할 것으로 기대되며, 적절한 시기에 유지 보수함으로써 안전성과 경제성을 동시에 만족시킬 것으로 기대됨
◆ 개발된 산업용 무선 네트워크 기술은 해양플랜트 뿐 아니라 일반 산업 플랜트에서도 활용될 수 있으며, 스마트 팩토리, 제조 IoT의 다양한 응용 서비스를 실현하기 위해 필요한 핵심기술임
◆ 개발된 산업용 무선 네트워크 기술을 활용, 산업 플랜트 테스트베드를 구축하여 네트워크의 성능을 실증하고 CEP 기술을 활용할 수 있는 응용 서비스와 연계할 계획임
(출처 : 연구결과 요약문 4p)
Abstract
▼
□ Purpose& contents
The research objectives of this proposal are as follows:
◆ Research on network technology for real-time processing of offshore platform IoT big data
- Dynamic scheduling based situation adaptive sensor network architecture
- Dynamic/distributed routing technologies to
□ Purpose& contents
The research objectives of this proposal are as follows:
◆ Research on network technology for real-time processing of offshore platform IoT big data
- Dynamic scheduling based situation adaptive sensor network architecture
- Dynamic/distributed routing technologies to ensure timelineness through the congestion relief of sensor network
- In-network processing-based distributed CEP technologies for disaster prediction/response
□ Result
In this research, We study the computer networking technologies for processing IoT explosive data in real time. To predict and cope with the offshore plant disaster, it is necessary for the network to have not only reliability but also adaptivity that involves a short delay time.
◆ In the research of the first year, < a study of the situation-adaptive sensor network architecture based on dynamic scheduling >, when dangerous situations such as a conflagration, a gas explosion, etc. occur, we research the situation-adaptive network control technique based on Hybrid CSMA/TDMA MAC, dynamic scheduling and distributed scheduling technique to solve explosive sensor data problem and have adaptivity that is for the important data and the control signal.
◆ In the research of the second year, < a study of the dynamic/distributed routing technique that has adaptivity through alleviating the IoT sensor network congestion of the offshore platform >, we research the dynamic/distributed routing technique for the offshore platform IoT sensor networks to solve the network congestion that is caused by the explosive data and have adaptivity.
◆ In the research of the third year, < a study of the distributed CEP technique based on In-Network Processing for the predicting/coping with the disaster promptly >, We research the distributed CEP technique based on In-Network Processing to prevent the disaster in advance and cope with the disaster through the quick and accurate symptom prediction.
□ Expected Contribution
◆ The world market of the offshore plant is expected to grow three times more until 2030 and because the status of offshore plant for deepwater is rising, Korea which has the greatest shipbuilding capabilities and information technology in the world seems to be able to lead the offshore plant market.
◆ Especially, because IT fusion technology for the safety, maintenance, management, etc. of the offshore plant is expected to be of great importance, this research can contribute to IT acceleration of the offshore plant through the application of the offshore plant safety system and networking technology which are developed in this research.
◆ By applying the real time processing technology of IoT sensing big data to the disaster monitoring system of the onshore plant or petrochemical plant, this research can solve the national social difficult problem.
◆ Through developing the situation-adaptive network and routing technique, we can localize the industrial wireless sensor network technology, overcome the encroachment of the market, and secure national competitiveness.
◆ The disaster prediction/handling technology based on sensing big data is expected to contribute to not only strengthening the safety of the plant but also preventing the economic losses due to the unconditional replacements in terms of the maintenance for the equipment in the plant and satisfy stability and economic feasibility by maintaining at the appropriate time.
(출처 : SUMMARY 5p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 목차 ... 2
- 연구계획 요약문 ... 3
- 연구결과 요약문 ... 4
- 한글요약문 ... 4
- SUMMARY ... 5
- 연구내용 및 결과 ... 6
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
- 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8
- 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 9
- 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 24
- 5. 연구결과의 활용계획 ... 25
- 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 26
- 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 28
- 8. 참고문헌 ... 28
- 9. 연구성과 ... 29
- 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 33
- 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 33
- 12. 기타사항 ... 34
- 별첨1. 대 표 연 구 실 적 ... 35
- 별첨2. 세부 목표 관련 증빙 ... 48
- 끝페이지 ... 81
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.