- 최근 smart factory에 대한 관심이 집중되고 있으며 이는 인간에 의해 처리되는 기존의 데이터 분석 및 처리를 컴퓨터 네트워크를 통해 자동화함으로써 인간 관리자가 수행할 수 없는 다양한 운영방식을 제공한다는 점에서 많은 생산 공장에서 도입 운영되고 있음
- 이러한 산업현장의 추세에 발맞춰 smart factory의 확산 보급을 위한 교육용 장비구축 사업을 진행중에 있음
- 최근 smart factory분야에서 각광을 받고 있는 ML 기반의 컨텐츠는 없는 상태, 따라서 현재 개발중인 교육용 장비의 큰 하드웨어 변경 없이도 효율적인 Machine Learning의 실습을 가능하게 하는 교육용 컨텐츠를 개발하는 것이 목표
①. 3상 유도전동기에 3축 가속도 센서(IMU 센서)를 장착하고 원격의 PC로 WIFI를 이용하여 측정값을 전송하는 ESP32 기반의 IoT 단말 및 전송 프로그램 개발
- ESP32보드에 I2C 통신을 위해 IMU 센서를 연결하고 Arduino sketch를 수행, mpu9250 센서로부터 가속도 값의 측정이 수행되는 것을 확인 가능
②. ESP32로부터 WIFI를 통해 전송된 진동 값을 수신하고 이를 데이터 베이스에 저장한 후, 다양한 predictive maintenance를 구현하는 알고리즘 개발
- 진동 값이 약할 때(정상)와 진동 값이 강할 때(비정상)를 나눠 진동 값을 측정하고 이를 JSON 파일 형태로 원격의 서버인 raspberry pi에 전송, CSV 파일로 저장
- 정상과 비정상의 데이터(x, y, z축 가속도) 를 10개씩 저장하여 FFT(고속 푸리에 변환)를 그래프를 통해 확인
- Smart factory에서 다양한 센서 정보를 취득하고 원격의 서버로 측정 데이터를 전송하는 IoT 기반의 개발 능력을 갖춤,다양한 Machine Learning 기법 구현 기술 습득
- Machine Learning 알고리즘을 참여기업에서 개발중인 smart factory 교육용 장비와 함께 운영할 수 있는 교육용 컨텐츠의 확보를 통해 새로운 제품 개발 및 이의 판매를 통한 매출 증대
- Smart factory 설계와 관련된 전문인력의 확보가 가능하게 되며 양성된 인력의 참여기업으로의 취업 유도
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