구조물 응답측정을 위한 라즈베리파이를 이용한 엣지 컴퓨팅 시스템 설계

국문 초록 (Abstract)

구조물의 상태를 조기에 파악하기 위한 구조물 건전도 모니터링 연구와 건물의 정보를 수집하여 에너지를 효율적으로 관리해 주는 건물에너지관리시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 기존 모니터링 시스템 연구가 건설, 센싱, ICT 기술이 융합된 첨단 기술임에도 불구하고 고가의 센서와 전문적인 기술력이 요구되어 적용 범위가 제한된다는 한계를 극복하기 위하여 싱글보드컴퓨터 중 가장 널리 쓰이는 라즈베리파이와 저전력으로 장거리의 통신이 가능한 로라 모듈, 고성능의 보급형 가속도계를 활용하여 장기간으로 건물의 모니터링이 가능한 무선 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 또한 라즈베리파이에 분산처리 알고리즘을 탑재함으로써 실시간으로 취득되는 방대한 양의 가속도 데이터 중 의미있는 데이터만을 취득하였으며 와이파이 통신으로 취득한 전체의 로우데이터와 비교함으로써 본 시스템으로부터 취득된 데이터의 정밀성을 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Structural health monitoring to determine structural conditions at an early stage and to efficiently manage the energy requirements of buildings using systems that collects relevant data, is under active investigation. Structural monitoring requires cutting-edge technology in which construction, sensing, and ICT technologies are combined. However, the scope of application is limited because expensive sensors and specialized technical skills are often required. In this study, a Raspberry Pi module, one of the most widely used single board computers, a Lora module that is capable of long-distance communication at low power, and a high-performance accelerometer are used to construct a wireless edge computing system that can monitor building response over an extended time period. In addition, the Raspberry Pi module utilizes an edge computing algorithm, and only meaningful data is obtained from the vast amount of acceleration data acquired in real-time. The raw data acquired using Wi-Fi communication are compared to the Laura data to evaluate the accuracy of the data obtained using the system.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 1. 서 론
• 2. 엣지 컴퓨팅 시스템 설계
• 2.1 하드웨어 구성
• 2.2 소프트웨어 구성
• 3. 실 험
• 3.1 시스템 구축
• 3.2 데이터 취득
• 4. 결 론
• References
• 요 지

참고문헌 (Reference)

1 Velez, F.J, "Wireless Sensor and Networking Technologies for Swarms of Aquatic Surface Drones" 2015

2 Indu, Dixit S., "Wireless Sensor Networks:Issues & Challenges" 3 (3): 681-685, 2014

3 Ferdoush, S., "Wireless Sensor Network System Design using Raspberry Pi and Arduino for Environmental Monitoring Applications" 34 (34): 103-110, 2014

4 Kim, J. H., "Subspace System Identification of Support Excited Structures/Part II:Gray-box Interpretations and Damage Detection" 41 (41): 2253-2271, 2012

5 Kim, J. H., "Subspace Model Identification of Guided Wave Propagation in Metallic Plates" 23 (23): 035006-, 2014

6 Clarke, J. A., "Simulation-Assisted Control in Building Energy Management Systems" 34 (34): 933-940, 2002

7 Yi, T.H, "Recent Research and Applications of GPS-based Monitoring Technology for High-Rise Structures" Structural Control and Health Monitoring 2012

8 Cyrel, O.M, "Real-Time Integrated CCTV Using Face and Pedestrian Detection Image Processing Algorithm For Automatic Traffic Light Transitions" 2015

9 Kim, J. H., "In Situ Measurement of Structural Mass, Stiffness, and Damping using a Reaction Force Actuator and a Laser Doppler Vibrometer" 22 (22): 2013

10 Celebi, M., "GPS in Dynamic Monitoring of Long-Period Structures" 20 (20): 477-483, 2000

11 Narayan, P. P., "Driver Assistance System based on Raspberry Pi" 95 (95): 36-39, 2014

12 Kim, J. H., "Data-Driven Physical Parameter Estimation for Lumped Mass Structures from a Single Point Actuation Test" 332 (332): 4390-4402, 2013

13 Buhus, E. R., "Automatic Parking Access using Openalpr on Raspberry Pi3" 57 (57): 10-15, 2016

14 Min, K. W., "Ambient Vibration Testing for Story Stiffness Estimation ofa Heritage Timber Building" 2013

15 Ha, D. W., "A Wireless MEMS-Based Inclinometer Sensor Node for Structural Health Monitoring" 13 (13): 16090-16104, 2013