모니터링이라는 단어에 대하여

 모니터링이라는 단어

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모니터링(monitoring)이라는 단어가 국어사전에 이런 정의로 되어 있는지 몰랐다! 

“방송이나 뉴스, 신문, 기사에 대한 의견을 제출하는 것, 제품 또는 물건에 대한 품평, 약물 등의 투여량, 간격 등을 조절하는 일, 연주자들의 연주를 들어 보는 것”이 국어의 의미이며, 반면에 영어로 사용하고 있는 ‘monitoring’의 뜻은 ‘감시’ 즉 대비를 위한 관찰을 말한다. 국어와 달라서 놀랐다는 의미는 다름아닌 행동(의견제출, 품평, 조절하는 일)이 국어에는 포함되어 있고 영어에는 포함되어 있지 않다는 것이다.

모니터링의 목적

진동을 모니터링하는 것은 진동모니터링이고 그 것을 하는 기계, 계전시스템을 진동모니터링시스템(VMS)이라 한다. 이 것은 전체 상태모니터링시스템(CMS)에 포함되어 있기도 하고 위험이나 재산관리에 민감한 고가의 기계시스템(발전용 터빈, 고가의 생산대형기계류, 항공기 등)에는 이 것이 반드시 설치되어 있다.

모니터링시스템의 목적은 ‘대비’에 있으나 모니터링시스템의 목적은 ‘판단을 위한 정보제공’에 있다. 모니터링시스템은 정확한 시간에 정확한 값을 표현하고 저장할 수 있어야 분석가가 비교(절대기준, 과거와의 상대적 기준, 유사 기기류와의 상호적 기준)를 제대로 평가할 수 있고 결정자는 그 평가자료로 최종 결정을 내릴 수 있다. 인공지능의 단계는 최종결론을 내릴 수 없다. 왜냐하면 책임을 질 수 있지 않기 때문이다. 따라서 결론적으로 모니터링이란 말은 대책의 행동이 포함되지 않아야 한다는데 동의한다. 시스템은 자동으로 만들 수 있으나 최종판단을 자동으로 해서는 안 된다. 그리고 결코 이 것을 포기해서는 안 된다.

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모니터링시스템 구조설계 총람

모니터링시스템 구조설계 총람

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모니터링시스템을 설치하라고 하는 결정된 요구사항에 대해서 구조를 설계해야 하는 엔지니어는 모니터링시스템의 설계가 전문가를 반드시 필요로 한다는 판단은 즉시 수행할 수 있다. 그 이유는 이 시스템에는 단순한 구조를 넘어서는 다양한 선택기준이 있고 무엇보다도 많은 투자가 필요로 하는 복잡한 구조이기 때문이다. 선택의 기준이 성능이나 가격이라면 보편적인 구매절차로 볼 수 있을 뿐, 이 것은 결과에 대한 책임과 투자대비회수율도 생각해야 한다. 물론 사용자의 입장에서는 얼마나 적극적으로 사용할 수 있는가가 중요한 사항이지만 투자입장에서는 자동적으로 활용되기를 원한다.

모니터링시스템의 구조와 세부설계

모니터링시스템의 구조는 대부분의 시스템처럼 하드웨어와 소프트웨어로 크게 나눌 수 있으며 각 세부사항의 리스트를 정리하였다. 엔지니어는 세부사항을 모두 잘 선택하여 설계하여야 한다.  

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	영역	세부사항
하드웨어	센싱	센서의 종류, 주파수대역, 내구성, 온도, 가격, 케이블길이와 종류, 방수, 측정방향과 위치, 출력과 범위, 설치방법, 노이즈
	데이터취득	채널수, sampling, 분해능, 인지도, 시스템안정성, 전원과 보조배터리, FPGA, 서버
	통신	유선종류 및 설치레이아웃, 무선 및 중계기, 통신비용, 노이즈
소프트웨어	후처리 알고리즘	트랜드주기, Raw data, 가벼운데이타, Averaging, Overlap, Big data, 예지기능, 데이터베이스와 저장방법, 특성파라미터탑재, 서버OS
	UI	간편, 쉬움, 직관적, 한눈에, 평가기능탑재, 데이터출력(그래프 다양성), 알람설정(Trip), 자동진단, 자체시스템장애진단, 보안

모니터링시스템의 종류

모니터링시스템의 종류

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유지보수의 최적화와 위험관리를 목적으로 하는 모니터링시스템은 다양한 형태로 존재한다.목적에 맞게 최적의 센서와 경제적인 시스템으로 최고의 효과를 낼 수 있어야 투자하는 위치에 있는 관리자는 만족할 수 있다.무엇이든지 맞는 말이지만 성능이 좋다고 반드시 좋은 시스템은 아니며 가장 적절한 목적에 부합된 시스템이 가장 좋은 시스템이다.이번에는 현장에 존재하는 모니터링시스템을 기본구성요소와 용도에 따라 분류하여 보았다.

모니터링시스템의 구성요소별 분류

모니터링시스템의 기본적인 구성요소는 측정, 신호처리알고리즘, 진단과 알람 그리고 추이와 예측으로 구분할 수 있다. 이중에서는 일부 로봇이 또는 인공지능(AI)이 수행이 가능한 것도 있고 아직 그렇지 않은 것도 있다.각 요소에 맞추어 그 사용하는 곳은 어느 곳인지 온라인/오프라인을 구분하지 않았다.

종류	단계1	단계2	단계3	단계4	단계5	주요사용처
1	측정시스템	검사				정기검사(기계,구조)품질검사 (제조), 정밀검사,검사라인
2	측정시스템	신호처리알고리즘	진단			Trouble shooting(기계,구조, 제조), 민원,시험,문제해결, 원인분석
3	측정시스템	신호처리알고리즘	저장	관리	알람	설비자산관리(비위험분야 생산기계설비 장치설비분야), 상태기반유지보수(CBM), PLC-DCS
4	측정시스템	신호처리알고리즘	저장	검사/ 진단	알람/ 관리	설비자산관리,위험 및 사고예방검사 (발전,철도,항공,에너지), PLC-DCS, Trip모드.
5	측정시스템	신호처리알고리즘	검사 및 저장	예측		빅데이타 통계분석을 통한 예측(양불판정 품질 및 생산관리,금융,생활,교통, 치안 등)
6	측정시스템	신호처리알고리즘	검사 및 저장	진단과 알람	추이 및 예측	인공지능을 통한 위험도 및 설비수명예측(자산관리,사고관리,문제해결,품질관리), 고장예지,PHM분야

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가벼운 데이터의 중요성

가벼운 데이터의 중요성

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상태기반유지보수(CBM), 예지보전(PdM), 건전성기반관리(PHM), 자산관리(Asset management), 신뢰성기반(RCM, RBM) 등의 다양한 기법을 이용한 설비의 고장에 관한 감지 또는 고장예측분야의 이슈는 그 어느 때보다 국내에서 관심을 보이고 있다. 하지만 과거 미국에서 3,40년 전부터 계속되어 오던 관심은 그 용어를 달리하여 여전히 중요시 되고 있는 것도 사실이다. 그런데 마침 최근 우리나라의 제조업이 생산보다 효율에 중요성을 두고 있다는 것이 용어의 변천과 기류의 변동과 다른 의미일까? 관리는 모니터링을 통한 통계나 브리핑된 결과를 기반으로 한다. 측정된 결과가 없이는 계획을 세울 수 없다. 효율은 관리를 잘 해야 한다는 것에서 출발한 것이다.

경량데이타-도메인의 전문가 역할

PHM은 계측-신호처리-진단-예지를 순서와 분야로 정하고 있다. 그 중에서 도메인분야라고 부르는 영역을 인공지능분야로 진전시키는데 상당히 많이 노력하고 있다. 여기서 도메인 분야라 함은 기존의 방법대로 수동으로 측정하거나 룰(규칙)대로 신호를 처리하여 전문가에 의해 진단되거나 상태를 예측하는 것을 의미하는데 따라서 PHM전문가는 실제로 모든 것을 AI로 진행할 수 없으므로 PHM의 궁극적 목표에 한계를 알아야 한다고 생각하고 있기도 하다. 특히 계측에서 자동화할 수 없는 부분, 다양한 전제조건이나 변수를 모두 신호처리 할 수 없고 경험과 사람만이 인지할 수 있는 진단능력 등을 그 인공지능이 다 수행하기에 아직 많은 미래가 필요하거나 불가능하다는 것이다.

모든 물리조건을 데이터로 만들어 빅데이타화하기에는 경제성검토 이전에 신호의 무의미함을 이미 알고 있는 경우가 많다. 다시 말하면 도메인 분야중의 하나인 분석 및 진단전문가는 특정한 고장인자를 미리 구분할 수 있는 파라미터를 학습과 경험을 통해서 알고 있다. 또한 이 것들을 분리하고 분석하여 결론을 낼 수 있다. 그리고 다양한 의견과 판단근거를 통해 상태를 진단하고 예측하는 것이다.

모니터링시스템은 진단의 출발점이나 쓸모없는 데이터를 취득하는 것도 불필요한 과정이지만 그 전에 밧데리 문제, 통신문제, 저장문제, 노이즈문제 등도 매우 큰 한계장애요소가 된다. 그런데 이 한계장애요소들은 하나같이 다 같은 공통점이 있다. 바로 ‘데이터의 크기’라는 것이다. 모니터링 비전문가들이 시도하는 첫번째 방법은 ‘모든 것을 측정하는 것’이고 그 다음에 필요 없는 것을 솎아내려 한다. 그러는 동안 신뢰성은 추락하고 투자자는 외면한다. 따라서 결과는 너무 아무 것도 없이 끝나게 된다. 이렇게 과거처럼 투자와 실망이라는 운동은 많은 시간을 반복해 왔다. 이 것은 바로 이론과 현실의 차이이며 실무와 꿈의 차이인 것이다. 온도가 1의 데이터의 크기를 가진다면 진동은 많게는 1만개가 된다. 다채널의 모니터링이라면 컴퓨터 저장공간은 겨우 작은 시간에 채워질 수 있다. 또한 무거운 데이터는 무선통신도 어렵다. 물론 5G이상의 통신속도가 늘어날 지라도 그 많은 데이터를 연산하는 것도 어려운 일이다. 저장은 별개의 문제가 아니다. 전문가는 데이터의 크기를 줄이는 방법을 알고 있다. AI도 이 것을 알 수 있지만 도메인 전문가처럼 같은 시간을 가지고 경험해야 한다. 그리고 다양한 분야에서…전문적인 분야를 너무 쉽게 생각한 것이 아닐까? 전문가의 영역을 데이터화하는 것보다 반복된 데이터를 갖는 더 쉬운 분야를 찾는 것이 낫지 않을까? 차라리 판사나 교사를 인공지능화하는 것이 빠르지 않을까?

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모니터링과 에너지하베스팅(Energy harvesting)

모니터링과 에너지하베스팅(Energy harvesting)

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Energy harvesting(에너지 수확기술, 에너지 재생산)은 국제학회에서 사용해왔던 말을 그대로 국내에서 사용하고 있는 외래기술용어로서 정말 원천적인 새로움은 아니지만 항상 그래왔던 과거처럼 기존의 많은 분야와 기술 및 용어들을 하나로 대표하여 호명하면서 새로운 가치를 창출하게 되는 의미를 가지는 분야 중에 하나이다. 기존의 에너지관련 수집기술은 사용하기만 했던 화석연료가 지구온난화 및 환경에 위해하면서 생긴 ‘친환경’ 용어로서 태양열, 태양광, 풍력발전 등에서 간단한 과거용어들을 확인할 수 있을 것이다. 아무튼 이러한 에너지 하베스팅 기술로 불려지는 분야는 모두 상태모니터링에 왜 연관성이 있는지 간단히 정리해 보기로 한다.

Energy harvesting은 모니터링시스템의 자가생명화 기술

에너지 수확은 장치가 있어야 하고 발전을 하거나 또는 직접 액츄에이팅(Actuating)을 할 수 있어야 한다.  따라서 IoT에서 에너지하베스팅이 중요하듯이 무선으로 설치되면 매우 효율적인 시스템이 된다. 수많은 모니터링시스템에서 전기를 공급하지 않고 스스로 이상신호를 전송해 오는 독립송신장치가 있다면 이 것은 매우 획기적인 제품을 생산할 수 있기 때문에 모니터링시스템을 자가 생명화할 수 있는 매우 중요한 모듈이 되는 것이다. 여기에 에너지하베스팅으로 불리우는 기술분야를 정리해 보면 다음과 같다.

1.     태양열, 태양광 –태양광을 전기로 직접 변환하는 소자(셀)을 이용하는 것과 태양열을 이용하여 집중장치 등을 통해 중간매개(물, 스팀)를 분사하여 발전기를 구동시키는 것.

2.     풍력에너지 –풍력을 원심회전력으로 변환하여 발전기를 구동시키는 것.

3.     진동-Piezo(압전소자)의 특성 또는 공진반복에 의한 발전(발전용량이 매우 작은 편), 전자기력(자석의 탄성-운동에너지)와 공진에 의한 유도기전력 유도기술을 이용하여 발전.

4.     나노 및 생화학기술, 수소-열 또는 변형능력을 이용하지만 최초매개체는 대체로 전기를 사용하므로 엄밀히 구분하면 제외

5.     기존의 발전에너지원- 화력에너지,수력에너지, 지열, 원자력, 수소에너지

불규칙성과 발전장치로부터 에너지 충전효율이 한정적이고 기존의 원자력 및 화력에 비해서 발전량이 작은 이유로 여전히 한참 연구중인 기술이며 이 기술이 더 이상 발전할 가능성이 없더라도 만약 충전기술에 획기적인 진척이 있다면 이것이 바로 인류의 과학 100년 전환점이 될 것이라고 생각한다. 이 생산기술과 충전기술의 조합은 공상과학에서 나왔던 것을 가능하게 할 수 있는 키워드가 될 것으로 예측한다. 왜냐하면 에너지는 많지만 축전하기에 벅찬 것이 지금 기술의 숨겨진 한계이기 때문이다.

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Route기법 오프라인 설비상태 모니터링 (Route Condition Monitoring)

Route기법 오프라인 설비상태 모니터링 (Route Condition Monitoring)

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진동을 측정하는 이유를 간단히 묻는다면 기계, 구조, 건물, 사람의 건강상태를 체크하기 위해서라는 답변이 가장 많을 것이다. 상태를 체크하는 것은 안전과 재산의 관리와 직접적으로 연관되는데 이 때 사용하는 단어인 ‘감시(Monitoring)’는 ‘지속적인’이라는 뜻이 있음을 알 것이다. 정지하게 되면 아주 큰 사건이 벌어지는 터빈-발전기 같은 매우 중요한 고속 회전설비는 상시 진동감시시스템(Online Vibration Monitoring system)이 설치되어 있지만 촘촘한 시간간격으로 이상상태를 잘 감시하기는 하지만 정밀하게 설비의 상태를 진단하기에는 한계가 있다. 이 때 정밀급 설비진동진단기(Machine Analyzer, FFT, 4ch이하)를 사용하여 현장에서 상세하게 데이터를 취득하고 이상여부를 진단하게 된다. 또한 이 포터블(Portable) 정밀 진동계측기는 단순한 진동계(Vibrometer)의 기능을 포함하고 있어서 필수설비나 부속 설비급의 주기적인 측정에 의한 진동상태를 모니터링하기 위해서 사용한다. 정밀진단에 필요한 시간파형, 공간분석, 스펙트럼분석, 경향분석 등이 가능하며 기능에 따라서 연구실험용 FFT의 가격대를 상위하기도 한다.  이 정밀급 설비진동진단기는 상태모니터링을 위한 중요한 기능이 탑재되어 있는데 이 것을 바로 Route(루트, 라우트)기능이라고 한다.

Route Measurement, Route monitoring

가장 정밀급 Route로 설명하여 Route기능이란, 측정하기 위한 대상을 미리 루트(경로)로 설계(공장-지역-설비-측정포인트-측정기법)하고 각 측정점의 측정주파수 및 기본 결함정보의 설정, 알람설정 등을 자동으로 설정 해 놓은 상태에서 이 설계자료를 Download받는다. 그리고 이 설계자료가 내장된 계측기에서는 해당 설비에 센서를 대고 측정버튼만 눌러서 Data collecting만 하는 방법을 의미한다. 이 것은 데이터 취득이 편한 것도 있지만 취득시에 추가로 많은 정보를 취득할 수 있는 시간을 확보함과 동시에 어렵고 실수하기 쉬운 계측기 설정을 미리 해놓고 적용하는 것이다. 그래서 Data Collector라고도 하는데 이 데이터를 측정하고 현장에서 판단할 수도 있지만 보다 상세한 분석은 컴퓨터에서 정밀분석을 수행하므로 H/W의 기능도 필요하지만 S/W의 기능이 매우 중요하다. 현장설비진단 진동측정기가 연구시험용 FFT와 특별히 다른 설정기능이라면 바로 이 Route기능의 유무에 달려있다고 해도 과언이 아니다.

 

Route기능은 제조사별로 다양하게 설계되어 있지만 최상급의 정밀급 계측기가 가지고 있는 Route의 설계(구조, 알람, 결함정보 등)를 종합적으로 자동으로 구성하는 디자인 기능을 가지고 있는 것도 있다. 그러나 보통급 대부분의 Router기능을 탑재한 진동계측기는 설비와 측정포인트 그리고 주파수 범위설정 등을 설계할 수는 있다.

이 Route는 보통 중요한 설비를 기준으로 1일~1개월에 한 번 정도 측정하여 분석하고 진단하는 것이 일반적인 진동설비보전 진동분석가의 업무인데 분석기능을 살펴보면 설비별 결함분석과 주파수별 Trend분석, 상대 및 상호 포인트 비교분석, 고장예측 ,통계분석 등을 할 수 있으며 또한 이 기능을 가지고 있는 정밀급 계측기는 현장에서 추가로 Raw data를 측정하는 기능이나 실시간으로 FFT처리하여 Spectrum을 확인하는 기능, ODS기능, Modal test(고유주파수 추출)기능, Field Balancing 등을 포함하고 있어서 진동설비보전 담당자에게는 필수진단장비라고 할 수 있다. 만약에 이 Route기능이 간단한 구조라도 탑재되지 않은 계측기라면 이 것은 현장 설비진단 측정장비 또는 설비의 상태모니터링이 가능한 장비가 아니라고 할 수도 있다.

만약에 진동전문가인데 Route기능을 알지 못한다면 현장에 경험이 있는 엔지니어는 아닌 것이 틀림없다. 그러나 이로 인해 계측이 빨라지고 측정자가 맡게 되는 설비가 너무 많아지면서 최근에는 단순한 측정업무를 지양하고 선진국 엔지니어들처럼 ‘분석’에 초점이 맞추어지는 방향이다.

키워드	상태모니터링, 설비진단, Route모니터링, 라우트(루트) 모니터링, 루트기능, CMS, 설비상태 모니터링시스템, 진동모니터링, 포터블 FFT, Machine Analyzer

 

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