엣지 컴퓨팅과 LMS 알고리즘 기반의 열화상 카메라를 이용한 분전반 이상감지 시스템 설계 = Design of an Anomaly Detection System in Distribution Board using a Thermal Imaging Camera based on Edge Computing and LMS algorithm

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 최근 발생한 전체 화재 중에서 발생 빈도가 높은 전기화재 의 발화요인 및 발화기기를 분석하였다. 전기 설비 중 분전반의 화재 위험성이 높았고 분전반의 화재예방을 위하여 과열에 대한 이상감지시스템을 설계하였다. 현재까지 다양한 센서를 활용한 이상감지시스템이 개발되었지만 화재가 발생한 뒤에 감지가 되거나 오감지율이 높다는 측면에서 화재예방에 한계가 있음이 조사되었다. 이러한 한계를 극복하기위해 화재예방 측면에서 온도를 모니터링 할 수 있는 열화상카메라가 활용되고 있다. 열화상카메라를 활용하는 이상감지시스템의 연구·개발도 진행되고 있다. 대부분의 열화상카메라를 활용한 이상감지시스템은 비용과 네트워크 문제로 인해 카메라의 수량을 최소로 사용하는 방법을 적용하는 상황이다. 그러나 실제 산업 현장에서는 대량의 열화상카메라가 요구된다. 대량의 카메라로 시스템을 구축하면 서버와 네트워크 과부화가 발생된다. 이를 해결하려면 서버 또는 PC가 많이 필요하므로 비용문제가 발생한다.
본 논문에서는 열화상카메라에 엣지 컴퓨팅을 적용하여 온도를 모니터링 하는 이상감지시스템을 설계하여 데이터양의 증가로 인한 서버 및 네트워크 과부하를 해결한다. 엣지 컴퓨팅을 통해 데이터양을 통제해서 서버와 네트워크 과부하를 해결한다. 엣지 컴퓨팅이 적용된 열화상카메라에서 데이터를 통제하기 위해서는 온도에 대한 판단기준이 정확해야하는데 이를 위해 LMS 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 이상감지시스템은 분전반의 화재 또는 과열 감시 시스템으로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, the major causes and major devices of electric fires with a high frequency of occurrence among the recent fires were analyzed. Among the electrical installations, the risk of fire in the distribution panel was high. To prevent fire in the distribution panel, an anomaly detection system for overheating was designed. Until now, an anomaly detection system using various sensors has been developed, but it has been investigated that there is a limit to fire prevention in that it is detected after a fire or has a high false detection rate. In order to overcome these limitations, thermal imaging cameras that can monitor the temperature in terms of fire prevention are being used. Research and development of an anomaly detection system using a thermal imaging camera is also in progress. An anomaly detection system that utilizes most thermal imaging cameras uses a method that uses the minimum number of cameras due to cost and network problems. However, a large amount of thermal imaging cameras are required in actual industrial sites. If you build a system with a large number of cameras, server and network overload occurs. To solve this, it requires a lot of servers or PC, which incurs a cost problem.
In this paper, by designing an anomaly detection system that monitors temperature by applying edge computing to a thermal imaging camera, it solves the server and network overload caused by an increase in the amount of data. It solves server and network overload by controlling the amount of data through edge computing. In order to control data in the thermal imaging camera to which edge computing is applied, the criterion for temperature must be accurate. For this, the LMS algorithm is applied. It is expected that the anomaly detection system implemented in this paper can be used as a fire or overheating monitoring system in the distribution panel.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 내용 및 방법 5
• Ⅱ. 엣지 컴퓨팅 모델링 및 설계 7
• 1. 엣지 컴퓨팅 개요 7
• 2. 엣지 컴퓨팅 개념 9
• 3. 엣지 컴퓨팅 구조 10
• 4. 엣지 컴퓨팅 동향 11
• 5. 엣지 컴퓨팅 모델링 15
• 6. Edge X Foundry 설계 20
• Ⅲ. 이상감지시스템 구성 21
• 1. 이상감지 시스템 구성 21
• 2. 기존의 이상감지 시스템 22
• 3. 기존의 열화상카메라 분석 24
• 4. 열화상카메라의 엣지컴퓨팅 적용 25
• 5. 데이터베이스 구축 27
• 6. 서버 프로그램 개발 30
• 7. 클라이언트 프로그램 개발 32
• Ⅳ. 시스템 안정화 방안 34
• 1. 실험 환경 구성 34
• 2. 실험 결과 37
• 3. 실험에 대한 분석 42
• Ⅴ. 시스템의 온도 정확도 향상 방안 43
• 1. 실험 대상 및 목적 43
• 2. FFT(Fast Fourier Transform) 분석 45
• 3. LMS 알고리즘의 적용 47
• 4. 실험결과 49
• Ⅵ. 결론 51
• 참고문헌 52
• ABSTRACT 54