IoT데이터를 실시간 건설 현장 모니터링에 활용할 경우 현장 시스템(on-premises)또는 클라우드를 사용하는 2가지 방식으로 이미지 처리가 가능하다.이러한 클라우드 기반의 솔루션에서 고속 데이터 처리와 데이터 보안은 실시간 모니터링은 필수 고려 사항이다.최근 들어 AI기술의 발전으로 영상 모니터링과 분석이 크게 발전하고 있다.그러나 수집되는 영상 데이터의 양이 점차 늘고 있어 시스템 전체의 부하를 고려해야 한다.건설 현장 과제 건설 현장은 차량, 장비 및 작업자의 데이터를 중앙 관리, 운영 현황을 파악하고 유지 관리 효율성을 높이도록 실시간으로 전체 상황을 파악한다.실리콘 밸리에 기반을 둔 IoT회사인 MODE Inc는 현장에서 데이터를 수집할 수 있는 인프라 구조를 제공하는 기업이 운영을 개선하고 있다.MODE은 게이트 웨이 솔루션을 사용하고 회사의 센서와 장비를 접속하는 동시에 데이터를 며칠 이내에 클라우드에 데려다 준다.이전 세대에는 녹화된 영상이 짧은 클립이었으나 현재는 20~30분 단위 분할된 형식으로 최대 4시간까지 녹화하다.이 애플리케이션에서는 3.2MP Sony IMX265 CMOS센서를 탑재한 2대의 LUCID Triton IP67카메라가 1개의 게이트 웨이에 접속됐다.고화질 동시 녹화는 게이트 웨이의 성능 때문에 카메라의 성능을 최대한 활용하기 어려웠지만 동영상을 웹 사이즈로 압축하고 클라우드에 전송할 수 있다.MODE는 고도 처리 게이트 웨이 하드웨어와 소프트웨어를 결합하고 에지에서 녹화된 영상의 AI분석을 가능하게 한다.
해결책
LUCID의 Triton TRI032S-CC카메라는 이미지가 원시 RGB데이터로 PC에 전송되며 PC측에서 Arena SDK에서 영상을 생성하는 방식으로 구성된다.카메라 자체는 수백미터 떨어지고 있고 거기에서 데이터를 보내고 있다.두 카메라의 동시 접속은 건설 차량의 외부와 내부가 기록되는 데이터를 수집하는 MODE Mobility Cloud에서 열린다.이번에 MODE는 Sensor Cloud의 녹화 기능을 확장했지만 Mobility Cloud와 같은 인프라 구조를 사용하고 있다.LUCID의 Triton카메라는 IP67등급의 방수와 방진 기능을 갖추고 있어 건설 현장 같은 열악한 환경에 설치할 수 있다.최고 품질의 녹화는 대용량이기 때문에, 네트워크의 모든 대역 폭을 차지할 수 있어 MODE는 자체 개발한 비디오 생산 라인을 사용하도록 결정했다.LUCID의 비디오 드라이버는 주로 C++API을 사용한다.결론 센서는 차량 데이터 수집과 별도로 건설 장비 작동 상태를 수집하고 효율성과 유지 보수를 향상시킨다.센서에서 실시간으로 건설 현장의 정보를 수집하므로, 문제가 발생하기 전에 적절히 대처할 수 있다.데이터를 본사에서 집중적으로 수집·관리하는 것은 매우 중요하다.예를 들어 전국에 분포된 100의 건설 현장의 운영을 상정한 상황에서 여기에서 행해지는 모든 건설 작업을 실시간으로 모니터링하면 이를 IoT에서 자동화하고 MODE을 이용하고 클라우드에 업로드할 경우 전국에서 매일 100여의 영상을 자동적으로 수집하고 정보를 분석할 수 있어 다양한 건설 현장에서 원활한 협업을 보장할 수 있다.
인기글
자료제공 : LUCID(thinklucid.com )
