프로젝트 개요 :
- 진동 데이터 기반 고장 모니터링 대시보드 반응형 웹 디자인 및 개발
프로젝트 목적 :
1) 회전설비 예지보전-보안 결합용 AI 탑재 IoT on-edge 게이트웨이 개발
- IoT 네트워크 신호 패킷 수신/네트워크 트래픽 캡처(sniffer) 기능 개발
- on-edge 디바이스 내장용 TinyML 플랫폼 기반 AI 모델 개발
- AI 모델 내장 및 IoT 센서 데이터 API 등록 관리 제어 기능 개발
2) 클라우드 AI API 및 on-edge 게이트웨이 연동 모니터링 솔루션 개발
- 디바이스 적용 AI 모델에 추가, 클라우드 AI모델(이상 감지/네트워크 공격 판별 예측) 개발
- IoT 네트워크 (MQTT) 통신 연결 클라우드 API 개발
- 대시보드형 모니터링 솔루션 개발
현재 준비 상황 :
- AI 모델 개발 및 AI 모델 경량화 진행 중입니다.
- 대시보드에 대한 기획은 완료되었습니다.
- AI 모델의 API는 준비 중이며 완료 후 전달드릴 예정입니다.
전체 진행 계획 :
- (IoT게이트웨이 전달) 센서 데이터 수집(API)/전처리 모듈 개발
- IoT 네트워크 트래픽 공격 분류 AI모듈 개발
- 이상 감지 AI모듈 개발
- AI 모듈별 디바이스(IoT게이트웨이) 탑재용/클라우드 API용 변환
- 클라우드 API 연동 대시보드 시각화 모니터링 시스템(위탁) 개발 테스트
필요 요소 :
- 진동 데이터 기반 고장 모니터링 대시보드 반응형 웹 디자인
- 진동 데이터 기반 고장 모니터링 대시보드 반응형 웹 개발
- 서버 및 DB 구축
개발환경/언어/방식 :
- Frontend : HTML, CSS, JavaScript, JQuery
- Backend Node.js
- 서버 : AWS 및 KT Cloud
- DB : MongoDB, InfluxDB
주요 기능 List/주요 화면 List/메뉴 구성/요구 사항 등 :
1) 사이트의 용도
- 네트워크 공격 탐지 및 예지 보전 AI를 이용한 고장 모니터링 대시보드
2) 상세 업무
- mongoDB, influxDB 연동된 대시보드 구현
- 전체 프로젝트 중 AI 모델 개발 등은 자사가 진행하며 데이터를 모니터링할 수 있는 대시보드 개발만 의뢰드릴 예정입니다.
3) 상세 메뉴
1. 모니터링 대시보드 메뉴
a. 통합 모니터링
- 네트워크 트래픽 탭, noise 트렌드 탭, 진동 트렌드 탭 , predictive maintenance의 예측 결과값 탭 추세선
- 각 펌프의 noise, 진동 metric으로 표현
- 현재 시스템 상태 및 정상, 비정상 예측 결과 상태 표시
- 네트워크 공격 탐지 분류 결과 표시
b. noise 트렌드
- 각 센서의 noise feature의 peak 값
- 각 센서의 noise feature의 peak일 때 predictive maintenance의 예측 결과값
- noise와 예측 값들을 추세선으로 표현
c. 진동 트렌드
- 각 센서의 진동 feature의 peak 값
- 각 센서의 진동 feature의 peak일 때 predictive maintenance의 예측 결괏값
- 진동과 예측 값들을 추세선으로 표현
d. 네트워크 트래픽 트렌드
- 네트워크 트래픽 feature의 peak 값
- 네트워크 트래픽을 추세선으로 표현
e. smart sensor API 주소 등록
- API 주소 추가 입력란(마스터 관리자만 api추가)
f. predictive maintenance 결과 내역 조회
- 조회 기간 별 검색 기능
- predictive maintenance 예측 결과 별 검색 기능
- table 차트(일시, 현장, 모델명, 시리얼 번호, noise, 진동, predictive maintenance 예측 결과)
g. 네트워크 공격 탐지 분류 결과 내역 조회
- 조회 기간 별 검색 기능
- 네트워크 공격 탐지 분류 결과 검색 기능
- table 차트
h. 정상이 아닐 경우 알림 기능 개발
i. 사용자 권한 및 정책관리
산출물 :
- 디자인 원본 파일
- 소스 코드 원본 파일
기타 참고 사항/유의 사항 :
- 미팅 시 화면 설계서 등 기획 문서 공유 후 금액 기간 협의도 가능합니다.
비밀 댓글입니다.