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Development of Equipment Control System based on DB Access Method for Industrial IoT

Industrial IoT를 위한 데이터베이스 접근 기반 장비 제어 시스템 개발

  • Cho, Kyoung-woo (Department of Electrical, Electronics & Communication Engineering, Korea University of Technology and Education(KOREATECH)) ;
  • Jeon, Min-ho (Department of Electrical, Electronics & Communication Engineering, Korea University of Technology and Education(KOREATECH)) ;
  • Oh, Chang-heon (Department of Electrical, Electronics & Communication Engineering, Korea University of Technology and Education(KOREATECH))
  • Received : 2016.05.20
  • Accepted : 2016.06.08
  • Published : 2016.06.30

Abstract

Recently, IoT(Internet of Things) has been extensively researching to provide intelligent services by fusing ICT. Especially with the advent of Germany's Industry 4.0, it is emphasized the importance of the industrial IoT to maximize the production capacity. Accordingly, a lot of efforts to spread the smart factory base of industrial IoT have continued domestically as well as abroad. But the current smart factory systems have controlled equipment using the data declared in the embedded systems. Therefore, it is difficult to control environment that lots of equipment is installed. In this paper, we proposed equipment control system based on data base access method for industrial IoT. This method controls the equipment using data base from parameter of equipment. Through experiments that the system apply to mold shot system with a number of variables, it is shown that the proposed method can efficiently control a number of devices.

최근 다양한 분야에 걸쳐 ICT 기술을 융합하여 지능적인 서비스를 제공하는 IoT에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 독일의 'Industry 4.0'의 등장으로 제조 산업에 ICT를 융합하여 생산능력을 극대화 하는 industrial IoT의 중요성이 강조되고 있다. 이에 국내에서도 industrial IoT의 근간이 되는 스마트 팩토리 보급을 위한 다양한 노력이 진행 중이다. 그러나 현재의 스마트 팩토리 시스템은 장비의 임베디드 시스템에 선언된 데이터를 통해 설비를 제어하며, 다수의 설비가 배치되어 있는 환경에 대처하기 어렵다. 본 논문에서는 industrial IoT를 위해 장비의 변수 정보를 DB화하여 장비를 제어하는 데이터베이스 접근 기반 장비 제어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 다양한 변수가 존재하는 사출 시스템에 적용하여 데이터베이스의 수정으로 다수의 장비를 제어하는데 효율적임을 확인하였다.

Keywords

References

  1. C. S. Pyo, H. Y. Kang, N. S. Kim and H. C. Bang, "Trends for IoT(M2M) technology and developmental perspective," The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, vol. 30, no. 8, pp. 3-10, Jul. 2013.
  2. C. S. Pyo, "Trends for Internet of Things technology," The Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society, vol. 25, no. 4, pp. 49-58, Jul. 2014.
  3. D. X. Li, H. Wu and S. Li "Internet of Things in industries: a survey," IEEE Trans., vol. 10, no. 4, pp. 2233-2243, 2014.
  4. National Information Society Agency, "Industry 4.0 and vision & strategy of manufacturing," IT & Future Strategy, Technical Report, 2014.
  5. K. W. Cho and C. H. Oh, "Method of equipment control for implementing smart factory based on IoT," in Proceeding of the 39th Conference on Information and Communication Engineering, Pusan, pp. 803-804, 2016.

Cited by

  1. 제조 현장의 비정상 데이터 분류를 위한 기계학습 기반 접근 방안 연구 vol.21, pp.11, 2016, https://doi.org/10.6109/jkiice.2017.21.11.2037
  2. IIoT 미들웨어 플랫폼을 활용한 연속 제조공정의 환경센서 빅데이터 정제시스템 vol.18, pp.4, 2016, https://doi.org/10.7236/jiibc.2018.18.4.219
  3. 사물인터넷을 활용한 지능형원격제어시스템 구현 vol.24, pp.4, 2020, https://doi.org/10.6109/jkiice.2020.24.4.546