스마트 팩토리를 위한 모니터링 시스템 구현
Implementation of Monitoring System for Smart Factory
윤 재 현 · 정 종 문 · 고 봉 진
창원대학교 전자공학과
Jae-Hyeon Yoon · Jong-Mun Jung · Bong-Jin Ko
Dept. of Electronic Eng., Changwon National University, Gyeongsangnam-do, 51140, Korea
[요 약]
4차 산업혁명의 일부인 스마트공장의 구축을 위해서는 작업 환경 및 생산 기기에 대한 데이터를 수집하여 이를 분석하고 피드 백 함으로써 일어날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하여야 하며, 이를 위해서는 작업 환경 및 생산 기기의 상태를 모니터링하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 장거리 저전력 무선 통신 기술인 LoRa를 이용하여 작업 환경 및 생산 기 기의 센서 데이터를 수집하여 Mobile과 PC용 모니터링 시스템을 구현하였다. Mobile 기기에서는 실시간으로 생산 환경 및 진동 데이터를 볼 수 있으며, PC 모니터링 프로그램에서는 센서 데이터를 그래프로 표현하여 표준 편차 및 데이터의 변동사항을 확인 할 수 있게 프로그램 하였다. 구축된 시스템을 이용하여 생산 환경의 온습도 및 대기압 등의 데이터를 기록하고 생산 기기의 진동 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다.
[Abstract]
For the construction of smart factory that are part of the Fourth Industrial Revolution, data from the production environments and production machines should be collected, analyzed, and feedback should be given to predict when failures take place or parts should be replaced. For this purpose, a system that monitors the production environments and the status of the production machines are required. In this paper, the monitoring system for mobile devices and PC is implemented by collecting environmental data from production sites and sensor data of production machine using LoRa, a low-power wireless communication technology. On the mobile devices, production environments and vibration data can be displayed in real time. In PC monitoring program, sensor data can be displayed graphically to check standard deviation and data variation. The implemented system is used to collect data such as temperature, humidity, and atmospheric pressure of the production environment, and vibration data of production machines.
Key word: Monitoring system, LoRa, Temperature/Humidity sensor, Acceleration(vibration) sensor, Smart factory.
https://doi.org/10.12673/jant.2018.22.5.485
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Received 10 October 2018; Revised 15 October 2018 Accepted (Publication) 24 October 2018 (30 October 2018)
*Corresponding Author : Bong-Jin Ko Tel : +82-55-213-3654
E-mail : [email protected]
Ⅰ. 서 론
IoT가 산업 전반에 영향을 미치면서 스마트 그리드, 스마트 홈, 스마트 카 등이 속속 등장하고 있다. 그 중 스마트 팩토리는 독일, 미국, 일본 등 경제 강국들이 제조업 중심의 정책 방향과 투자 계획을 발표하면서 중요성이 점차 높아지고 있다[1].
이에 한국 정부 역시 스마트 팩토리 보급을 위해 2020 년까 지 스마트공장을 1 만 개까지 확산시킬 계획이라고 밝힌 바 있 다. 스마트 팩토리란 제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 과정을 정보 통신 기술로 통합, 최소 비용, 시간으로 고객 맞춤 형 제품을 생산하는 미래형 공장이다. 제조 공장의 데이터를 최 적화해 사람에 의한 변동 요소를 최소화하고, 실시간 모니터링 으로 공장의 상태를 파악할 수 있다. 생산 자동화 시스템은 단 위 공정들로만 자동화 최적화가 이루어지는 반면에, 스마트 팩 토리는 전후 공정 간에 데이터를 자유롭게 연계할 수 있어 총체 적인 관점에서 최적화가 이루어진다[1],[2].
한국전자통신연구원의 조사에 따르면, 스마트 팩토리는 기 본적으로 전용 서버와 전산망을 갖추고 있어야 하지만 이를 갖 추고 있는 중소기업은 드물다[3]. 또한, 스마트 팩토리로 전환 된 후에도 전산관리가 미숙하면 전산 상의 문제로 일부분의 문 제가 공장 전체에 영향을 줄 수도 있다. 따라서 전산 관리가 회 사의 중요한 업무가 된다. 이런 비용과 인력 문제는 중소기업이 스마트 팩토리의 구축을 결정하는데 부담스러워 할 수 밖에 없 는 부분이다. 그리고 중소기업의 많은 공정은 경험과 숙달에 의 존하는 경우가 많은데, 장비를 사용하는 경우에도 한 공정에 3~5 작업이 필요하다면 1~2 작업만 장비가 하고 나머지는 수작 업을 하는 경우가 많다[3]. 수작업을 자동화하고 센서를 통해 정렬의 정확도, 접합 강도 또는 저항 등을 데이터로 수록하지 않으면 수작업에 의존하는 공정은 스마트 팩토리의 유용성을 떨어지게 한다[4].
따라서 환경, 산업용 기기들을 센싱하여 데이터로 기록하는 과정이 필수적인데, 이러한 센싱 과정을 무선센서 네트워크로 구축한다면 비용, 인력 문제를 해결 할 수 있다.
본 논문에서는 실제적으로 기업에 적용 가능하며, 비용 및 인력문제를 해결할 수 있도록 설치가 설치 및 관리가 편리한 LoRa 모듈을 이용한 작업 환경 및 생산 기기의 진동 데이터의 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다.
Ⅱ. 시스템 구성
공장에서 모니터링 시스템을 구현하기 위해서는 유선보다 는 무선으로 시스템을 구성하는 것이 센서 들과 모니터링 시스 템 간의 거리에 대한 제한을 받지 않고 설치 비용이 저렴하게 센서 들을 설치할 수 있다.
따라서 본 논문에서는 모니터링시스템과 센서 간의 통신에 저전력 장거리 무선통신인 LoRa기술을 적용하였다.
그림 1. 시스템 구성도
Fig. 1. System configuration diagram.
LoRa란 Long Range의 약어로서 대규모 저 전력 장거리 무선 통신을 특징으로 한다. 본 논문에 적용한 LoRa는 전력 소모가 매우 적기 때문에 장시간의 배터리 수명을 가지며 통신 가능거 리는 도심지역에서는 2~15 km, Line of Sight가 확보된 지역에 서 30 km, 지하는 1~2 km, 실내에서는 2~3 km 이다. 그리고 대 역폭은 125 kHz, 최대 송신전력은 14 dBm이며 수신감도가 최 대 –137 dBm이 되도록 대역확산 방식으로 설계되어 있다. 주 파수 대역은 902 MHz ~ 958 MHz로 ISM밴드에서 동작하여 고 대역의 주파수에 비해 상대적으로 회절성이 높아 장애물이 많 은 생활, 산업 환경에서 널리 활용 할 수 있다[5],[6].
생산 기기의 고장 진단을 위해서는 기기 뿐만 아니라 다양 한 환경 요인들도 모니터링 할 필요가 있다.
이를 위해 본 논문에서는 직접적인 기계의 진동을 감지하는 가속도 센서와 함께 기계 의 주변 환경 요인을 모니터링 하는 온도, 습도, 대기압 센서를 이용하여 전체 시스템을 구성하였 다. 전체 시스템의 구성도는 그림 1과 같다. 그림 1에서와 같 이 온도, 습도, 대기압 등의 환경 데이터를 LoRa 모듈을 이용 하여 모니터링 시스템으로 보내면 모니터링 시스템에 연결된 LoRa 모듈을 통해 수신하고 이를 저장 및 분석한다.
또한 공작기기에 부착된 진동(가속도) 센서 들을 이용하여 공작기기의 진동을 센싱하여 이를 지속적으로 모니터링 시스 템에 전송한다. 모니터링 시스템에서는 수신된 진동 데이터 값 들을 그래프로 표현하여 표준편차 및 데이터의 변동사항을 확 인 할 수 있다.
2-1 LoRa의 기본 구성
그림 2에 LoRa 모듈의 구조를 나타내었다. 그림에서처럼 호
그림 2. LoRa 모듈 구조 Fig. 2. LoRa module structure.
스트 CPU와 UART 통신으로 상호 연결할 수 있으며, UART Serial Interface 기반으로 최적화된 text command /response 인 터페이스를 제공한다. 이 인터페이스를 이용하여 호스트는 모 듈 설정을 할 수 있으며, 무선 데이터 전송 및 수신을 할 수 있 다.
무선 데이터 전송 시 적용된 MAC 프로토콜은 IEEE802.15.
4e MAC 기반으로 구현되어 있어, LoRa를 사용한 저 전력 장 거리 양방향 통신이 가능하게 한다. 또한, 1 대 1 혹은 1 대 n 접 속을 위한 Connectivity 설정이 가능하며, 이 설정 값은 모듈 내 의 지정된 별도의 Flash 영역에 저장이 되어 전원 on/off 시에도 설정이 유지된다.
2-2 환경센서
MEMS 기반 센서(온습도, 기압, 조도/근접, 자이로) 및 UART 인터페이스를 이용하여 GPS 정보 및 센서 정보를 호스 트에 전달할 수 있다. 호스트는 UART 인터페이스를 사용하여 모듈에 명령어를 전달하며, 모듈은 이 명령을 수신하여 설정을 적용하고 그 결과를 호스트에 전달한다.
자이로 센서는 MMA8452Q 3축 가속도계 센서를 사용하였 고, 그리고 Output Data Rates (ODR)가 1.56 Hz to 800 Hz의 범 위를 갖는다.
또한 온습도 센서로는 HTU20D를 사용하였고, -40 ℃ ~ 125
℃까지 측정가능하다. 마지막으로 기압 센서로는 MS5437를 사 용하였으며, 1 kPa ~ 200 kPa 까지 측정가능하며, 고도 분해능 은 13 cm이다.
Ⅲ. 모니터링 시스템 설계 및 구현
3-1 송신부
그림 3에서와 같이 모니터링이 필요한 환경에 수신기를 부 착하여 사용할 수 있도록 케이스를 제작하고, 용도와 송신모델 명을 부착하였다. 따라서 환경 모니터링이 필요한 공간에 편하 게 사용할 수 있다.
통신 가능거리는 도심 지역에서는 2 ~ 15 km, Line of Sight가
그림 3. 송신기 Fig. 3. Transmitter.
표 1. 거리에 따른 수신 전력
Table 1. Received power for distance.
Distance
[m] 2 4 8 10 20 30
Received
power[dBm] -22.1 -26.7 -28.9 -35.2 -42.6 -45.0
확보된 지역에서 30 km, 지하는 1 ~ 2 km, 실내에서는 2 ~ 3 km 라고 하지만, 표 1은 실제 실내에서 측정했을 때 수신전력 값으 로서 측정 환경에 따라 수신 전력의 감쇠 폭이 일정하지 않고 불규칙하게 수신되기 때문에, 안정적으로 데이터를 수신하기 위해서는 실내 채널 환경에 따른 송신 및 수신 안테나의 위치, 데이터 전송 속도 등의 조정이 필요하다.
3-2 수신부
1) Mobile Monitoring System
그림 4에서와 같이 안드로이드를 내장하고 있는 모바일 기 기와 수신기를 연결시켜 실시간으로 모니터링 할 수 있는 어플 리케이션을 구현하였다. 온도, 습도, 대기압, 자이로 센서 들의
그림 4. 모바일 기기 및 수신기 Fig. 4. Mobile device and receiver.
그림 5. 모바일 모니터링 어플리케이션 Fig. 5. Mobile monitoring application.
값을 받아올 수 있으며, 최대 5개의 서로 다른 수신기의 센서 값들을 받아 올 수 있게 프로그램 하였다.
모바일 모니터링 어플리케이션은 그림 5에서와 같이 별다른 절차 없이 수신기를 모바일 기기에 연결만 하면 자동으로 각 송신기의 센서 데이터의 정보를 받아올 수 있게 설정하였으며, 원하는 시간 간격으로 갱신할 수 있도록 구성하였다. 그리고 송신 LoRa ID, 수신 받은 날짜 및 시간도 표시 되도록 하였다.
2) PC Monitoring System
그림 6의 PC 모니터링 프로그램은 이 프로그램이 실행되는 PC가 있는 곳인 Monitoring room에서 COM Port로 센서를 연결 시켜 직렬통신(Serial Communication)으로 센서 데이터를 받으 면서 작동된다. 그림의 왼쪽 하단부에 온도, 습도 및 기압을 표 시하였으며, 그림 오른쪽에는 2 개의 자이로 센서의 값을 그
그림 6. PC 모니터링 프로그램 Fig. 6. PC monitoring program.
(a) 온, 습도, 기압 데이터 (b) 진동 데이터
그림 7. excel로 저장된 데이터 Fig. 7. Saved excel data.
래프로 나타내었다. 그리고 각 축의 그래프 앞에 각 축의 측정 데이터의 표준 편차를 계산하여 실시간으로 표시하고 비정상 적인 기계의 움직임을 감지할 수 있게 하였다.
또한 모니터링 프로그램을 켜고 연결하는 순간 자동으로 excel 파일로 지정된 경로에 저장되도록 프로그램 하였다.
이를 이용하여 진동 데이터 및 온도, 습도, 대기압 정보를 자 동으로 수집하고 기록할 수 있도록 하였다. 그림 7의 (a)에 엑 셀로 기록된 데이터를 보면 A 열에는 날짜 및 시간을 나타내었 고, B, C, D 열에는 온, 습도 및 기압 데이터를 기록하였고 , (b) 에는 역시 B 열에 날짜 및 시간을 나타내었고, C, D, E 열에 x, y, z 축의 진동 데이터 값을 나타내었다.
Ⅳ. 검토 및 결론
본 논문에서는 산업 현장에서의 온도, 습도, 기압 등의 작업 환경 및 생산 기기에 대한 진동 데이터를 수집할 수 있는 모니 터링 시스템을 구현 하였다. IEEE802.15.4e 기반 LoRA 모듈과 MEMS 기반 센서(온도, 습도, 기압, 자이로)를 이용하여, 센서 정보들을 컴퓨터와 Mobile 기기에 전달하도록 설계하였다.
Mobile 기기에서는 수신기와 연동하여 생산 환경 및 진동 데이터를 실시간으로 모니터링 할 수 있게 하였으며, PC 모니 터링 프로그램에서는 각 센서 데이터들을 수치와 그래프로 표 현하여 표준 편차 및 데이터의 변동 사항을 확인 할 수 있게 프 로그램 하였다. 또한 엑셀 파일로 자동으로 기록 및 저장 되어 생산 환경을 지속적으로 모니터링 할 수 있게 하였다.
따라서 구현된 시스템은 생산 환경 및 생산 기기에 대한 데 이터를 수집하고 이를 분석, 피드백 함으로써 일어 날 수 있는 고장이나 부품의 교체 시점 등을 예측하는데 기초 기술로 활용 될 수 있을 것이다.
Acknowledgments
이 논문은 2017~2018년도 창원대학교 자율연구과제 연구 비 지원으로 수행된 연구결과 임.
References
[1] S. K. Cha, “Standardization trend and system structure of smart factory with IoT/M2M,” The Journal of Korea Institute of Communication Sciences, Vol. 32, No. 5, pp.
36-41, Apr. 2015.
[2] Y. N. Chae, C. G. Kim, H. R. Ko and W. S. Kim, “An architecture for managing faulty sensing data on low cost sensing devices over manufacturing equipments,” Korea Information Processing Society, Vol. 7, No. 3, pp.
113~120, Dec. 2017.
[3] Smart factory and process change needed for small and medium business, [Internet]. Available: http://www.kidd.
co.kr/news/189418
[4] H. B. Na, H. S. Son, J. W. Seo and I. K. Hwang,“A study on process / facility methodology for SME smart factory,”
Journal of the Korean Institute of Plant Engineering, Vol.
23, No. 1, Mar. 2018.
[5] Changes in the telecommunications industry–why use LoRa technology? [Internet]. Available: https://netmanias.com /ko/post/blog/12512/iot-lora/shift-in-the-telecom-industry -why-to-use-lora-technology
[6] Y. D. You and Y. S. Lee, “The design and implementation for smart IoT device and application solution based on long-range wireless network technology,” in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communication and Information Sciences, Jeju: Korea, pp. 105-106, June 2015.
윤 재 현 (Jae-Hyeon Yoon) 2018년 2월 : 창원대학교 전자공학과 (공학사) 2018년 3월~현재 : 창원대학교 전자공학과 석사과정
※ 관심분야 : 무선모니터링시스템 , 스마트 팩토리
정 종 문(Jong-Mun Jeong) 2014 창원대학교 정보통신공학과 공학사
2016 창원대학교 친환경해양플랜트FEED공학전공 공학석사 현재 창원대학교 친환경해양플랜트FEED공학전공 대학원 박사과정
※ 관심분야 : 네트워크 보안, 사용자 인증, 사물인터넷
고 봉 진 (Bong-Jin Ko)
1994년 ~ 1996년 : 인하공업전문대학 통신과 조교수 1996년 ~ 현재 : 창원대학교 전자공학과 교수
※ 관심분야 : 재난통신, 이동통신, Smart Factory
