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박민제 (동국대학교) 이지호 (동국대학교) 오수현 (동국대학교) 김세민 (동국대학교) 이소연 (동국대학교) 석문기 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,910 - 2,914 (5page)

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산업 클라우드 플랫폼에 대한 요구가 증가함에 따라, 이기종 설비 데이터의 표준화와 효율적인 관리가 중요해지고 있다. Asset Administration Shell(AAS)은 이러한 표준화를 지원하여 다양한 제조사의 데이터를 통합 관리할 수 있도록 한다. 본 연구는 확장된 AAS 데이터 모델을 활용해 IoT 기반 센서 데이터 스트리밍과 AI 모델 배포(실행 및 학습)를 수행할 수 있는 코드 자동 생성을 지원하고자 한다. 이를 위해, AAS 데이터 모델에서 수집할 동적 데이터와 수집 환경 설정을 명세하고, MQTT-Kafka 기반 데이터를 수집하여 AI 모델과 데이터베이스 서버를 운용하는 쿠버네티스 컨테이너에 전달하여 통합 운영할 수 있는 확장 AAS 기반 코드 생성 환경을 개발하였다. 실험을 통해 모터 동작 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 이상을 감지하는 모델이 잘 동작함을 확인하였다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식 및 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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