초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
o 대용량 IoT 시계열 데이터의 온디바이스 고속 분석 및 파이프라이닝 기능 개발
- 5G IoT 환경에서 발생하는 대용량 다중 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해, 온디바이스에서 이벤트를 고속으로 복합 분석하고 해석할 수 있는 기술 개발
- 데이터 처리 파이프라이닝 기술을 도입하여 여러 단계의 데이터 처리 작업을 효율적으로 연결하고 병렬처리 기능 강화
o 데이터 스트림 처리 지터 문제 해결 및 동기화 기술 개발
- 시계열 데이터의 높은 정밀도와 낮은 지

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
o 대용량 IoT 시계열 데이터의 온디바이스 고속 분석 및 파이프라이닝 기능 개발
- 5G IoT 환경에서 발생하는 대용량 다중 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해, 온디바이스에서 이벤트를 고속으로 복합 분석하고 해석할 수 있는 기술 개발
- 데이터 처리 파이프라이닝 기술을 도입하여 여러 단계의 데이터 처리 작업을 효율적으로 연결하고 병렬처리 기능 강화
o 데이터 스트림 처리 지터 문제 해결 및 동기화 기술 개발
- 시계열 데이터의 높은 정밀도와 낮은 지연이 필요한 환경에서 TSN (Time Sensitive Network) 기술을 적용하여 온디바이스 스트림 데이터 동기화
- 데이터의 송·수신 및 처리 간의 시간 지연을 최소화하기 위한 정밀 동기화 기술을 개발하여 데이터의 정확성과 일관성 보장
- 다중 시계열 데이터의 시간적 동기화를 고려함으로써 데이터의 통합적인 분석을 가능하게 하는 기술 개발
- 고속으로 발생하는 시계열 데이터의 특성을 고려하여 데이터 동기화 기술을 통한 데이터 일관성 유지 및 처리 성능 최적화
o 실시간 온디바이스 이벤트 복합 분석 기술 개발
- 다중 데이터 소스 간의 연관성을 고려하여 이벤트의 복합적인 패턴을 탐지하고 추출하는 기술 구현
- 데이터의 패턴, 이상치, 트렌드 등을 빠르게 식별하고 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기능 구현
- 이벤트 감지 및 분류 정확도를 향상시키기 위해 머신러닝 기술을 적용하여 시계열 데이터 특성을 최대한 활용
- 다중 시계열 데이터 간의 상호작용을 고려한 이벤트 복합 분석을 통해 확장된 통찰력 제공
o 5G IoT 통합 프레임워크 개발 및 서비스 시나리오 시범 적용
- 모듈 간의 상호 운용성을 보장하고, 확장 가능성을 갖춘 5G IoT 통합 프레임워크를 개발하여 다양한 기술 및 모듈을 효과적으로 통합
- 개발된 통합 프레임워크를 현장에서 시범적으로 적용하여 성능 및 신뢰성 검증
- 실제 다중 시계열 데이터를 활용하여 이벤트 복합 분석 및 동기화 기술을 테스트하고 검증하기 위한 서비스 시나리오 개발
- 다양한 산업 분야에서의 시나리오를 고려하여 특정 산업의 요구사항에 맞게 기술을 최적화하고 향후 적용 가능성 모색

◼ 전체 내용
[1차년도 개발내용]
o 시계열 데이터 온디바이스 고속 이벤트 분석 프레임워크 설계
o 온디바이스 대용량 시계열 데이터의 지능분석ﾠ속도 향상기술 설계
o 데이터 스트림 처리 파이프라인 구성 및 지원 기능 설계
o TSN 표준 프로토콜 설계
o 동기화 기능 테스트 및 공정 디바이스 연동
o PLC 연동기능 설계 및 테스트
o 시계열 데이터 온디바이스 지원 고속 이벤트 분석 플랫폼 구조 설계
o 딥러닝 AI 기반의 지능형 자율 생산 분석 최적화 구조 설계
o 데이터 스트림 처리를 위한 전처리 및 데이터 수집 파이프라인 기술 설계
o 5G IoT 통합 프레임워크 반도체 공장 시범 적용 시나리오 설계
[2차년도 개발내용]
o 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석 개발
o 데이터 스트림 처리 파이프라인 구성 기술 개발
o 동적 데이터 구성이 가능한 서비스 구성 기술
o 운영 데이터 파이프라이닝 결과를 가시화하는 대시보드 프레임워크 개발
o 브라우저 기반 데이터 플로우 가시화
o 데이터 가공을 위한 다양한 종류의 컴포넌트 지원
o 복합 데이터 처리 파이프라인 구성 소프트웨어
o 데이터 동기화 하드웨어 플랫폼 개발
o 데이터 스트림 처리 지터 문제 해결 및 동기화 기술 개발
o 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석 지원 플랫폼 기술 개발
o 5G IoT 스마트 공장 시범 적용을 위한 서비스 시나리오 개발
[3차년도 개발내용]
o 온디바이스 센서 입출력 시스템 및 IoT 플랫폼 연계 기술 개발
o 데이터 스트림 처리 파이프라인 구성 기술 개발
o 온디바이스 지능분석 속도 향상을 위한 플랫폼 연동 실행엔진 기술 개발
o 5G IoT 하드웨어 플랫폼 개발
o 데이터 스트림 처리 지터 문제 해결 및 동기화 기술 개발
o 신속한 시스템 설치 적용이 가능한 무손실 절체 기능 개발
o 온디바이스 고속 이벤트 분석 통합 프레임워크, 플랫폼 고도화
o 온디바이스 연동 딥러닝 기반 생산 데이터 진단/분석 기능 개발
o 원본 데이터 기반 데이터 분석 성능과 온디바이스 파이프라이닝 기반 분석 워크로드 부하 감소 성능 테스트
[4차년도 개발내용]
o 복합 분석을 위한 기능 동적 설정 및 실행 엔진 프레임워크 개발, 적용
o 온디바이스 고속 이벤트 분석 통합 프레임워크 오픈소스 추진
o 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석 엔진 공개 및 확산 추진
o 스마트공장 시범 서비스 구축 및 운영
o 실증현장 적용 및 데이터 수집 성능 향상
o 현장별 5G IoT 기능 최적화
o 5G IoT 하드웨어 플랫폼 개발 및 데이터 동기화 기술 실증 검증
o 온디바이스 고속 이벤트 분석 플랫폼 시범 운전 및 분석 기능 검증
o 온디바이스 연계 유틸리티 및 서비스 검증
o 시범 적용을 위한 서비스 시나리오 적용을 통한 기술 검증

□ 연구개발성과
o 산업용 고정밀 시간동기화 기술을 이용한 데이터 동기화 하드웨어 플랫폼 개발
- 고정밀 시간동기화 기술을 활용하여 실시간 데이터 동기화를 위한 5G IoT 시스템 개발
- 다양한 디바이스 및 센서로부터 발생하는 데이터의 동기화와 지연을 최소화하는 기술을 적용하여 데이터의 신뢰성 및 정확성 향상
- 고성능의 시간 동기화 및 데이터 통신을 지원하는 하드웨어 컴포넌트를 설계하고, 다중 시계열 데이터의 동기화를 보장하는 시스템 구축
- 세계 최고 수준의 정밀한 타이밍 동기화를 제공하여 다양한 센서 및 장비 간의 데이터 통합을 원활하게 진행하며, 실시간 응용 분야에서 성능을 극대화
o 스마트공장 IoT 기반 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석 기술 개발
- 생산 데이터를 효과적으로 수집하고 분석함으로써 생산 프로세스 최적화
- 이벤트 감지 및 분류를 위한 알고리즘 및 모델을 개발하여 다중 시계열 데이터에서의 복합적인 패턴을 효과적으로 분석할 수 있는 기술 제공
- 데이터의 상호 작용과 종속성을 고려하여 이벤트 복합 분석을 강화하고 의미 있는 통찰력을 도출할 수 있는 기술 구현
- 다양한 환경과 요구에 대응하기 위해 동적으로 데이터 구성이 가능한 서비스 제공
- 서비스의 구성 요소들을 필요에 따라 유연하게 조절하고, 동적으로 데이터를 통합하여 새로운 서비스를 구성할 수 있는 기술 구현
o 5G IoT 기반 빅데이터 실시간 복합 분석 프레임워크
- 실시간으로 발생하는 5G IoT 기반의 다중 시계열 빅데이터를 효율적으로 처리하고 다중 데이터 소스의 복합 분석을 수행하기 위한 데이터 스트림 처리 파이프라인 구성 기술 및 프레임워크 개발
- 데이터 흐름의 구조화 및 최적화를 위한 파이프라인 아키텍처를 설계하고, 이를 구현하는데 필요한 소프트웨어 기술 개발
- 여러 종류의 데이터를 신속하게 수집하고 높은 속도로 처리하여 실시간 의사결정에 기여하는 혁신적인 프레임워크 구현
- 다양한 분석 및 시각화 도구를 통해 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 사용자 친화적인 환경 제공
o 5G IoT 스마트공장 시범 적용을 위한 반도체 공정 적용 및 검증
- 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석, 데이터 스트림 처리, 동기화 등을 효과적으로 활용하는 서비스 시나리오를 통해 산업 현장에서의 적용 가능성 확인
- 시범적으로 반도체 공정에서 스마트팩토리 시스템을 도입하고 이를 실증하여 검증
- 세계 최고 수준의 기술을 활용하여 반도체 제조와 관련된 생산 및 공정 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 생산 효율과 품질 최적화
- 국내 스마트공장에서의 성공 사례를 확보하여 추후 확장 및 발전 가능성 마련

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
o 데이터 규격 및 시간 일관성 확보
- 시간 일관성이 있는 데이터 규격 정의 및 개발을 통한 고품질 데이터 보장
- 스마트공장에서 발생하는 다양한 데이터를 표준화된 형식으로 수집하고, 이를 일관성 있게 처리함으로써 데이터의 정확성과 신뢰성 향상
o 클라우드 서비스 개발 및 확장
- 5G IoT 기반의 스마트공장을 지원하는 클라우드 서비스 개발 및 사업화
- 신규 클라우드 플랫폼과의 연동을 통해 스마트공장 확산에 따라 비즈니스를 확대할 수 있는 확장성 확보
- 클라우드 서비스의 안정성, 확장성을 강화하여 다양한 산업분야에 맞춤형으로 제공될 수 있도록 지원
o 기능 모듈 패키지화 및 상용화 추진
- 주요 핵심기능과 기반 기능들을 모듈별로 패키지화하여 제공함으로써 쉽게 활용할 수 있도록 제공
- 이를 통해 실증 공장 대상으로 상용화를 추진하여 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 확인하고 안정성 확보
o 대용량 제조데이터 분석에 적합한 모듈 개발
- 대용량의 제조데이터를 효율적으로 다루기 위한 데이터 수집, 전처리, 분석, 가시화 모듈 제공
- 데이터 전처리를 자동화하고 데이터마이닝, 기계학습 등의 범용적인 기법들을 제조업에 특화된 형태로 서비스 형태로 제공함으로써, 제조 분야에서의 데이터 분석이 용이하도록 지원
o 현장 적용 가능한 서비스 형태의 제공
- 데이터 수집, 전처리, 분석, 가시화 등의 기능을 서비스 형태로 제공하여 기업들이 필요한 기능을 선택적으로 이용할 수 있도록 구현
- 서비스 형태의 제공은 기업들이 자체적으로 데이터 처리 인프라를 구축하지 않고도 효과적으로 빅데이터 기술을 활용할 수 있도록 지원

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 8
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 9
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 11
• 1) (1차년도) 데이터 스트림 처리 파이프라인 구성 기술 및 프레임워크 구조 설계 ... 11
• 2) (2차년도) 다중 시계열 데이터의 이벤트 복합 분석 및 스트림 동기화 기술 개발 ... 26
• 3) (3차년도) 온디바이스 센서 입/출력 시스템 및 IoT 플랫폼 연계 기술 개발 ... 55
• 4) (4차년도) 통합 프레임워크 오픈소스 추진 및 서비스 시나리오 기술 검증 ... 79
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 129
• 1) 연구수행 결과 ... 129
• 2) 목표 달성 수준 ... 153
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 원인분석 ... 154
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 155
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 156
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 157
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 158
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 159
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 160
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 161
• 가. 연구개발기관 전체 사용내역 ... 161
• 나. 주관연구개발기관: 한국전자기술연구원 ... 162
• 다. 공동연구개발기관 1: ㈜우리넷 ... 163
• 라. 공동연구개발기관 2: 위즈코어㈜ ... 164
• 끝페이지 ... 165