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'''가상센서'''는 공장에서 온도, 유량, 압력과 같은 물리적 센서가 만들어낸 데이터를 머신러닝 알고리즘과 결합해 제품의 품질이나 환경오염물질 농도와 같은 이차적인 성질을 예측하는 소프트웨어 센서기술이다.  
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'''가상센서'''(Virtual Sensor)는 공장에서 온도, 유량, 압력과 같은 물리적 센서가 만들어낸 데이터를 머신러닝 알고리즘과 결합해 제품의 품질이나 환경오염물질 농도와 같은 이차적인 성질을 예측하는 소프트웨어 센서기술이다.  
 
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가상센서는 AI의 활성화와 함께 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 공장에서 말하는 가상센서란 온도, 유량, 압력, 암페어와 같은 물리적인 센서가 만들어낸 데이터를 결합하여 제품 품질이나 환경 오염물질 농도, 또는 공정 상태와 같은 새로운 값을 예측하는 가상적인 소프트웨어 센서이다. 공장 운전 데이터와 실험값 간의 패턴을 머신러닝 알고리즘으로 파악하여 공장 운전에 필요한 2차적 성질을 예측한다. 가상센서는 고정식 온라인 하드웨어 분석기를 대체하거나, 분석기의 활용도를 높이는데 적용된다. 인더스트리4.0 기술 개발을 촉진하기 위해서 하드웨어 센서 기술, IoT, 빅데이터 등의 IT/DT 기술 등과 병행하여 가상센서와 같은 가상물리시스템(Cyber Physical System) 개념의 소프트웨어적 기술 확보가 필요하다. 가상센서는 가상 물리 시스템의 구성요소로서 이를 이용하여 간단하게 제어 시스템을 구성할 수 있다. 시스템은 운전 데이터를 수집하는 인터페이스, 제어점을 도출하는 소프트웨어 및 컴퓨터, 제어 시스템이나 운전자에게 결과를 출력하는 인터페이스로 구성된다.<ref name="네블">자동제어계측, 〈[https://m.blog.naver.com/controlinstrument/221773841362 머신러닝 기법의 가상센서 계측 및 제어 솔루션 PTOP-Sensor™ ]〉, 《네이버 블로그》, 2020-01-16</ref>
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가상센서 시스템은 공장의 실시간 데이터 저장 장치(Data Historian)로 부터 운전 데이터를 수집한 후, 데이터의 전처리, 계측센서의 고장진단, 가상센서 머신러닝, 제어점 도출 순서로 알고리즘을 실행하고, 결과를 자동 제어 시스템이나 운전자용 HMI에 출력하는 과정으로 진행된다. 단, PTOP-Sensor™는 가상센서 예측값 뿐만 아니라 공장을 어떻게 제어할 것인가의 가이던스를 제공하는 기능이 추가되어 있다. 시스템의 실행 단계와 내용은 일반적인 공장 모니터링 시스템과 유사하며, 미국의 테네시 대학에서 제시한 실시간 모니터링 시스템 가이드에 따른다.<ref name="네블"></ref> 
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==가상센서 장치==
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가상센서 장치는 어플리케이션이 센서의 정보를 사용하고자 할 때, 동일한 형태를 가진 센서 장치들을 하나로 묶어 단일 센서 군으로 표현하고 이 센서 군을 하나의 가상센서 장치로 나타내는 방법이다. 여기서 설명한 동일한 형태란, 센서의 종류에 따라 센서를 구분하는 것을 뜻한다. 예를 들면, 센서의 형태를 빛 센서, 온도 센서, 톤 센서 등으로 구분하는 것이다. 따라서, 가상센서 장치는 동일한 센서 형태를 가진 센서를 하나의 장치로 표현할 수 있다. 센서 장치를 가상센서 장치로 표현하는 방법의 장점은 총 네 가지가 있다. 첫 번째는 실제 센서 네트워크 상에 수십, 수백개의 다량의 센서 장치들이 놓여져 있을 때, 모든 센서 장치를 어플리케이션이 각각 관리하는 것은 매우 비효율적이므로 가상센서 장치를 통해 단일화된 접근방법을 제공할 수 있다는 것이다. 두 번째 장점은 어플리케이션은 센서장치의 하드웨어 특성이나 센서 네트워크의 형식에 구애받지 않고 센서 미들웨어가 제공하는 메시지를 통해 센서장치의 이용이 가능하다는 것이다. 세 번째 장점은 다수의 센싱 데이터를 필요로 하거나, 다수의 데이터에 특정한 처리나 가공을 필요로 할 때, 가상센서 장치에서 제공하는 기능으로 사용이 가능하다는 것이다. 마지막 장점은 새로 추가되는 센서 장치나 기능은 어플리케이션에 적용할 필요 없이 센서 미들웨어가 제공하는 가상센서 장치에서 제공할 수 있다.<ref>박찬용·권오영·박준희, 〈[https://www.koreascience.or.kr/article/CFKO200533239324394.pdf 가상 센서 장치를 이용한 센서 미들웨어 설계]〉, 《KISTI》, 2005-11</ref>
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2021년 12월 6일 (월) 17:33 판

가상센서(Virtual Sensor)는 공장에서 온도, 유량, 압력과 같은 물리적 센서가 만들어낸 데이터를 머신러닝 알고리즘과 결합해 제품의 품질이나 환경오염물질 농도와 같은 이차적인 성질을 예측하는 소프트웨어 센서기술이다.

개요

가상센서는 AI의 활성화와 함께 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 공장에서 말하는 가상센서란 온도, 유량, 압력, 암페어와 같은 물리적인 센서가 만들어낸 데이터를 결합하여 제품 품질이나 환경 오염물질 농도, 또는 공정 상태와 같은 새로운 값을 예측하는 가상적인 소프트웨어 센서이다. 공장 운전 데이터와 실험값 간의 패턴을 머신러닝 알고리즘으로 파악하여 공장 운전에 필요한 2차적 성질을 예측한다. 가상센서는 고정식 온라인 하드웨어 분석기를 대체하거나, 분석기의 활용도를 높이는데 적용된다. 인더스트리4.0 기술 개발을 촉진하기 위해서 하드웨어 센서 기술, IoT, 빅데이터 등의 IT/DT 기술 등과 병행하여 가상센서와 같은 가상물리시스템(Cyber Physical System) 개념의 소프트웨어적 기술 확보가 필요하다. 가상센서는 가상 물리 시스템의 구성요소로서 이를 이용하여 간단하게 제어 시스템을 구성할 수 있다. 시스템은 운전 데이터를 수집하는 인터페이스, 제어점을 도출하는 소프트웨어 및 컴퓨터, 제어 시스템이나 운전자에게 결과를 출력하는 인터페이스로 구성된다.[1]

실행 절차

가상센서 시스템은 공장의 실시간 데이터 저장 장치(Data Historian)로 부터 운전 데이터를 수집한 후, 데이터의 전처리, 계측센서의 고장진단, 가상센서 머신러닝, 제어점 도출 순서로 알고리즘을 실행하고, 결과를 자동 제어 시스템이나 운전자용 HMI에 출력하는 과정으로 진행된다. 단, PTOP-Sensor™는 가상센서 예측값 뿐만 아니라 공장을 어떻게 제어할 것인가의 가이던스를 제공하는 기능이 추가되어 있다. 시스템의 실행 단계와 내용은 일반적인 공장 모니터링 시스템과 유사하며, 미국의 테네시 대학에서 제시한 실시간 모니터링 시스템 가이드에 따른다.[1]

가상센서 장치

가상센서 장치는 어플리케이션이 센서의 정보를 사용하고자 할 때, 동일한 형태를 가진 센서 장치들을 하나로 묶어 단일 센서 군으로 표현하고 이 센서 군을 하나의 가상센서 장치로 나타내는 방법이다. 여기서 설명한 동일한 형태란, 센서의 종류에 따라 센서를 구분하는 것을 뜻한다. 예를 들면, 센서의 형태를 빛 센서, 온도 센서, 톤 센서 등으로 구분하는 것이다. 따라서, 가상센서 장치는 동일한 센서 형태를 가진 센서를 하나의 장치로 표현할 수 있다. 센서 장치를 가상센서 장치로 표현하는 방법의 장점은 총 네 가지가 있다. 첫 번째는 실제 센서 네트워크 상에 수십, 수백개의 다량의 센서 장치들이 놓여져 있을 때, 모든 센서 장치를 어플리케이션이 각각 관리하는 것은 매우 비효율적이므로 가상센서 장치를 통해 단일화된 접근방법을 제공할 수 있다는 것이다. 두 번째 장점은 어플리케이션은 센서장치의 하드웨어 특성이나 센서 네트워크의 형식에 구애받지 않고 센서 미들웨어가 제공하는 메시지를 통해 센서장치의 이용이 가능하다는 것이다. 세 번째 장점은 다수의 센싱 데이터를 필요로 하거나, 다수의 데이터에 특정한 처리나 가공을 필요로 할 때, 가상센서 장치에서 제공하는 기능으로 사용이 가능하다는 것이다. 마지막 장점은 새로 추가되는 센서 장치나 기능은 어플리케이션에 적용할 필요 없이 센서 미들웨어가 제공하는 가상센서 장치에서 제공할 수 있다.[2]

각주

  1. 1.0 1.1 자동제어계측, 〈머신러닝 기법의 가상센서 계측 및 제어 솔루션 PTOP-Sensor™ 〉, 《네이버 블로그》, 2020-01-16
  2. 박찬용·권오영·박준희, 〈가상 센서 장치를 이용한 센서 미들웨어 설계〉, 《KISTI》, 2005-11

참고자료

같이 보기

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