Intro
이전 포스트에서 우린 PHM을 구성하는 순차적 단계 중 첫 번째 순서, ‘Sensing (센싱)’에 대해 알아보았습니다.
특히 ‘Sensing’ 시스템을 설계하기에 앞서 가장 중요한 것은 FMECA (Failure Modes, Effects, and Criticalities analysis)를 수행하여 우리가 대상으로 하는 설비를 이해하고, 해당 설비를 진단하기 위한 기술의 수준과 필요한 데이터를 확인하는 것이 얼마나 중요한지도 함께 확인했습니다. 마지막으로 Sensing 시스템을 구성하는 IoT 하드웨어의 구성 요소(센서, DAQ, 게이트웨이, 엣지, 서버) 함께 살펴보았습니다.
오늘 심화편에서는 IoT 하드웨어의 구성 요소 중 ‘Sensing’에서 가장 중요한 주인공, 바로 ‘Senser (센서)’에 대해 더 자세히 알아보고자 합니다. 센서의 구체적인 고려사항과 예시를 살펴보며 다양한 PHM기술 문제에서 어떤 센서를 사용해야 하는지 알아봅시다.
Fundamentals
센서의 성능은 어떻게 평가할 수 있을까요?
일반적으로 센서의 성능을 평가할 때는 Precision (정밀도)와 Accuracy (정확도)가 가장 많이 활용됩니다. 먼저 정밀도는 센서가 작은 물리량의 차이를 일관되고 정확하게 구분할 수 있는지를 말합니다.
반대로 표현해보면 정확도는 센서가 동일한 값을 여러 번 측정할 때 얼마나 일관된 값을 나타내는지를 의미합니다. 센서가 물리량을 측정할 때는 다양한 불확실성으로 인해 오차가 발생하게 되는데요, 이때 해당 오차가 얼마나 작은 수준으로 유사한 물리 값이 측정되는지가 정밀도의 핵심이라고 볼 수 있습니다.
반면에 정확도는 주어진 측정의 전반적인 정확성을 의미합니다.
정확도는 측정된 값이 실제 값 또는 예상값에 얼마나 가까운지를 나타내는데요, 동일한 물리량을 여러 번 측정했을 때 정밀도로 인해 각각 서로 다른 오차가 포함된 값이 나타나겠지만, 해당 값의 평균이 실제 값과 유사한지를 측정하는 등으로 정확도를 표현할 수 있습니다.
정확도가 높은 센서는 결국 측정값의 편차나 편향이 최소화된 센서라고 볼 수 있습니다.
결국 특정 애플리케이션에 적합한 센서를 선택하고 평가할 때, 정밀도와 정확도는 모두 중요한 고려 사항입니다. 정밀도와 정확도 수준은 대상 설비의 물리적 특징이나 PHM 작업을 위한 요구 사항, 또 설비에서 발생하는 신호의 전반적 크기 등을 고려하여 결정되어야 합니다.
센서의 성능을 평가할 때 정밀도(Precision)와 정확도(Accuracy)를 모두 고려해야 합니다.
정확도 및 정밀도와 관련된 오류에는 대표적으로 두 가지 유형이 있는데요, 바로 편향 오류(Bias Error, 체계적 오류라고도 합니다.)와 정밀도 오류(Precision Error, 무작위 오류라고도 합니다.)입니다.
정확도와 관련된 편향 오류는 측정을 수행할 때마다 동일한 방식으로 일관되게 발생하는 오류입니다. 특히 측정된 값에 일정한 오프셋이나 편향이 발생하는 오류를 의미하는데요,
예를 들어 센서의 눈금이 실제 값보다 지속적으로 5% 높게 표시되는 경우, 해당 센서에서 얻은 모든 측정값은 실제 값보다 +5% 더 높은 편향 오류를 갖고 있다고 볼 수 있습니다. 바이어스 오류는 센서의 Calibration (보정)이나 환경적 요인과 같은 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 일반적으로 보정작업을 통해 편향 오류를 완화할 수 있습니다.
정밀도 오류는 기계적 진동이나 전기적 노이즈 등으로 인한 일정하지 않은 무작위적 편차를 의미합니다. 이러한 특징으로 인해 정밀도 오류는 일반적으로 표준 편차나 편차의 분포 등을 통해 표현되는데요, 편향 오류와 달리 정밀도 오류는 측정값을 특정 방향으로 일관되게 이동시키지 않고 실제 값 주위에 무작위로 변동을 일으키며, 이를 최소화하기 위해서는 큰 비용과 정밀한 작업이 필요합니다.
데이터를 계측하고 분석할 때, 편향 오류와 정밀도 오류로 인한 신호의 왜곡을 늘 염두해야 합니다.
그러면 본격적으로 센서와 관련된 중요한 개념들인 보정, 감도, 분해능에 대해 알아보도록 하겠습니다.
Calibration
앞에서 편향 오류에 대해 알아보면서 보정을 통해 편향 오류를 완화할 수 있다고 했었는데요, 그렇다면 보정이라는 작업은 구체적으로 어떤 작업일까요?
원리적으로 볼 때, 보정 작업은 센서에서 들어오는 입력 값(물리량)과 센서의 출력값(일반적으로 전압)의 관계를 정확하게 파악하여 조정하는 과정입니다.
보정 과정에서는 기존에 알려져 있거나 정의된 특정 수준의 물리 값을 측정하여 출력값을 관찰하게 되는데요, 이때 아래 그림과 같은 보정 곡선 또는 방정식을 설정하게 됩니다.
센서의 편향오류를 해결하기 위해 우리는 보정이라는 작업을 수행하며, 이때 이런 보정 곡선을 활용할 수 있습니다.
보정 곡선의 방적식은 으로 표현할 수 있는데요, 이때 절편은 입력이 0일 때 출력에서 나타나는 오프셋 또는 기준값을 의미합니다.
이상적인 상황에서 절편은 오프셋이나 편향이 없는 0의 값을 갖지만, 실제 환경에서는 온도, 습도와 같은 환경 조건 등 다양한 요인에 따라 절편이 발생하게 됩니다. 이런 절편은 앞에서 살펴보았던 편향 오류를 야기할 수 있는데요, 보정 과정에서 이 절편 값을 조정하여 편향 오류를 완화할 수 있게 됩니다.
반면 기울기는 센서의 감도를 나타냅니다. 기울기는 입력값과 출력값 사이의 관계를 반응 비율을 결정하는데요, 일반적으로는 센서마다 제조업체에서 제공되는 값을 활용하고, 이 값은 변하지 않는 고정된 값으로 간주하는 경우가 많습니다.
일반적으로 센서를 구매할 때 이런 절편 값과 기울기 값이 카탈로그에 함께 제공되지만, 장기간 사용으로 인해 센서가 노후화될 경우 센서의 기울기 값이나 편찻값이 변화할 수 있기 때문에 일정 주기를 갖고 센서의 보정 작업을 수행하는 것이 중요합니다. 특히 PHM은 데이터의 정확도에 굉장히 민감하기 때문에 지속적인 보정작업을 통해 센서의 정확성과 신뢰성을 확보하는 것이 필요합니다.
Sensitivity
보정을 살펴보면서 센서의 감도는 보정 곡선의 기울기라고 설명해 드렸습니다. 이를 기술적으로 풀어서 표현해 보면, 감도는 측정된 물리량의 변화에 따라 출력되는 센서의 값이 얼마나 민감하게 반응하는 지를 의미합니다. 감도가 높은 센서는 측정된 물리 값이 조금만 변화해도 출력에 큰 변화가 나타나기 때문에 물리량의 변화를 세밀하게 관찰할 수 있습니다. 따라서 보통 고감도 센서는 정밀하고 정확한 측정이 필요한 애플리케이션에서 입력의 미묘한 변화를 감지하기 위해 사용됩니다.
감도를 수식으로 표현해 보면 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
이처럼 감도는 입력과 출력값의 비율을 나타내기 때문에 측정하고자 하는 물리량과 센서에서 출력되는 신호의 단위로 표현할 수 있습니다. 예를 들어 추후 살펴볼 변위 센서의 감도는 센티미터 당 볼트로(), 질량 센서는 그램당 볼트로()와 같이 표현할 수 있고, 이처럼 측정되는 물리 값이 감도의 단위를 결정하게 됩니다.
Resolution
센서의 분해능은 센서가 감지할 수 있는 물리량의 증분을 의미합니다. 쉽게 설명하여 센서가 파악할 수 있는 물리량 변화의 최솟값에 해당하는데요, 센서의 분해능은 일반적으로 측정값을 나타내는 데 사용되는 비트 수에 따라 결정됩니다.
센서의 비트 수는 센서의 해상도를 직접적으로 의미합니다. 센서의 비트 수가 많을수록 해상도가 높아지는데요, 예를 들어, n비트 분해능을 가진 센서는 측정가능한 아날로그 물리량의 범위를 개의 이산된 값으로 구분하여 나타낼 수 있습니다.
센서의 분해능은 측정의 세부 수준과 정밀도를 결정하기 때문에 센서의 스펙 정보 중 가장 중요한 정보 중 하나입니다. 분해능이 높을수록 측정된 양의 작은 변화도 감지할 수 있어 보다 정확하고 정밀한 결과를 얻을 수 있습니다. 반면에 해상도가 낮으면 센서가 작은 물리량의 변화를 구별할 수 없어 활용에 제한이 발생합니다.
그렇다면 분해능이 높은 센서가 무조건 좋은 센서일까요?
일반적으로 분해능과 센서의 감도는 서로 영향을 주고받습니다. 센서가 출력할 수 있는 전압은 한계가 있기 때문에 너무 높은 분해능을 가진 센서는 표현할 수 있는 물리량의 범위가 제한적인 경우가 많습니다.
반대로 측정해야 하는 물리량의 범위가 넓다면 충분한 분해능을 갖지 못할 가능성이 높습니다. 만약 넓은 물리량의 범위를 높은 분해능으로 측정하고자 한다면 센서의 비용이 천문학적으로 올라갈 수 있습니다.
분해능은 사람의 역치와 같이 아날로그 신호의 변화를 센서가 인지하기 위한 최소한의 변화량을 나타냅니다.
Types
지난 기초편에서 센서의 종류를 설명할 때 포인트 센서와 분산 센서의 두 가지 유형의 센서를 살펴보았는데요, 이번 심화편에서는 포인트 센서와 분산 센서의 카테고리에 대해 더 자세히 살펴보려고 합니다.
먼저 포인트 센서는 기계 센서와 전기 센서 등 센서의 물리적 특성에 따라 세분화가 가능하고, 분산 센서는 데이터 차원에 따라 세분화가 가능합니다.
그럼, 본격적으로 각 카테고리에 어떤 센서가 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
Mechanical Point Sensors
Vibration Sensors
진동 센서는 움직이는 물체에 부착되어 변위, 속도 또는 가속도를 측정하는 센서입니다.
진동 센서는 움직이는 물체의 관성을 이용하여 물리량을 측정하는데요, 특히 기계적인 움직임이나 진동이 발생하는 어플리케이션에서 빈번하게 사용됩니다.
진동 센서의 원리는 움직이는 물체에 대한 상대적인 변위를 측정하는 것인데요, 부착된 설비를 Moving Base라고 할 때, 진동센서가 일종의 mck 시스템 (질량 - 댐퍼 - 스프링 시스템)을 구성하게 되어 Moving Base에 대한 상대적인 변위를 측정하게 됩니다. 이렇게 발생한 상대 변위는 시스템에서 발생하는 진동 정보를 표현할 수 있습니다.
진동센서는 mck 시스템으로 구성되어 있습니다. 간단한(?) 미분방정식을 통해 진동센서는 부착된 설비의 진동을 계측합니다.
진동 센서는 측정하는 물리량에 따라 세 가지 유형으로 세분화할 수 있습니다.
1.
변위 센서: 변위 센서는 센서와 센서가 부착된 표면 또는 물체 사이의 거리를 측정합니다. 측정된 변위 정보는 측정 대상의 상대적인 위치를 통해 움직임에 대한 정보를 나타내게 됩니다.
2.
속도 센서: 물체의 위치를 측정하는 변위 센서와 달리 속도 센서는 대상 물체의 속도나 속력을 측정하는데 중점을 둔 센서입니다. 과속을 진단하는 스피드 건과 같이 물체가 얼마나 빨리 움직이거나 위치를 이동하는지에 대한 정보를 주로 측정합니다.
3.
가속도 센서: 가속도 센서는 대상 물체의 순간적인 움직임을 측정하는 센서로 가장 널리 사용되는 센서입니다. 가속도 센서는 속도의 변화율을 캡처하여 물체의 가속도를 측정하여 순간적인 움직임에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
진동센서는 기계나 구조물과 같은 다양한 현장 산업 설비의 동적인 움직임을 직접적으로 측정할 수 있기 때문에 다양한 산업 현장에서 널리 사용되고 있습니다.
Strain Gage
스트레인 게이지는 대상 물체의 기계적 변형을 측정하는 데 사용되는 센서입니다.
스트레인 게이지는 물체 표면이 늘어나거나 압축되는 변형에 대한 정보를 계측하는 센서이며, ‘압전 효과’ 라고 불리는 구조 변형에 따른 전기 저항의 변화를 이용하여 대상 물체의 변형 정도를 정량화합니다.
일반적으로 스트레인 게이지는 대상 물체 표면에 부착되는데요, 부착된 스트레인 게이지는 대상 물체가 받는 스트레스 및 스트레인 정보(압력과 변형 정도)를 감지하여 시스템의 안정성과 관련된 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.
스트레인 게이지는 부착된 물체의 기계적인 변화량을 측정합니다.
스트레인 게이지에는 대표적으로 두 가지 예시를 들 수 있습니다.
1.
로드셀: 로드셀은 대상 물체에 가해지는 힘과 하중을 측정하기 위해 특별히 설계된 스트레인 게이지의 한 유형입니다.
로드셀은 압전 저항 스트레인 게이지를 사용하여 기계적 힘을 전기 신호로 변환하는데요, 로드셀에 가해진 힘과 스트레인은 로드셀의 저항을 변화시키고, 이렇게 변화된 저항을 정량화하여 하중을 측정할 수 있습니다. 로드셀은 일반적으로 계량 저울, 산업 기계, 재료 테스트 및 정확한 힘 측정이 필요한 다양한 용도에 사용됩니다.
2.
압력 센서: 압력 센서는 대상 물체에 가해지는 압력을 측정하는 데 사용되는 스트레인 게이지의 또 다른 유형입니다.
로드셀과 마찬가지로 압전 저항 효과를 활용하여 센서에 가해지는 압력을 전기 신호로 변환합니다. 압력 센서 내의 스트레인 게이지는 가해지는 압력에 반응하여 변형에 따라 변화되는 전기 저항을 측정할 수 있습니다. 압력 센서는 정확한 압력 측정 및 제어를 위해 자동차, 항공우주, 제조, HVAC 시스템과 같은 다양한 산업 설비에서 사용됩니다.
ETC
그 밖에도 기계적 포인트 센서에는 다양한 종류의 센서들이 있는데요, 몇 가지를 더 살펴보도록 하겠습니다.
1.
자이로스코프 센서: 자이로스코프 센서는 회전과 방향을 측정하는 데 사용됩니다.
자이로스코프는 각운동량의 원리를 활용하여 중력 방향의 변화를 감지합니다. 자이로스코프는 내비게이션 시스템, 로봇 공학 및 가상 현실 애플리케이션에 자주 사용됩니다.
2.
회전 속도계: 회전 속도계는 회전하는 물체의 회전수 또는 회전 속도를 측정하는데 사용되는 센서입니다.
시스템의 회전 운동에 대한 정보를 제공하며 일반적으로 자동차 엔진, 산업 기계 및 회전 장비 모니터링에 사용됩니다.
3.
마이크: 마이크는 음향 압력을 전기 신호로 변환하는 센서입니다.
음파를 측정하며 오디오 녹음, 통신 장치, 음성 인식 시스템 및 사운드 분석 및 처리와 관련된 기타 많은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
4.
슈미트 해머: 슈미트 해머는 콘크리트나 암석과 같이 부서지기 쉬운 재료의 강도나 경도를 추정하는 데 사용되는 센서입니다.
재료 표면에 가해지는 표준화된 충격의 반동 에너지를 측정하여 재료의 기계적 특성을 나타냅니다.
5.
휴대용 압자: 휴대용 압입기는 압흔을 통해 재료의 경도를 측정하는 데 사용되는 센서입니다.
브리넬 경도 테스트 및 비커스 경도 테스트와 같은 다양한 방법을 사용하여 재료의 변형에 대한 저항성을 평가할 수 있습니다. 휴대용 압입기는 재료 과학, 품질 관리 및 구조 분석에 일반적으로 사용됩니다.
Electrical Point Sensor
열전대
열전대는 온도를 측정하기 위한 온도 센서입니다. 열전대는 서로 다른 두 가지의 금속으로 구성되는데요, 두 금속을 하나의 Junction (접합부)에 연결하고 온도를 가하면 각 금속의 온도 gradient (구배)에 따라 전압 차가 발생한다는 Seeback 효과를 사용하여 온도를 측정합니다.
열전대는 이렇게 발생한 전압의 차이를 통해 발생한 온도를 표현할 수 있으며, 이 전압을 다시 온도 정보로 치환하여 온도를 측정할 수 있습니다.
열전대 센서는 서로 다른 두가지 금속의 온도 구배를 이용해 온도를 측정합니다.
열전대는 온도를 모니터링하거나 온도의 제어가 필요한 다양한 산업 및 애플리케이션에서 활용되고 있습니다.
열전대는 까다로운 환경에서도 정확히 온도를 측정할 수 있는데요, 특히 내구성이 좋고, 측정 가능한 온도의 범위가 넓으며 온도의 측정까지 걸리는 응답 시간이 빠른 것으로 알려져 있습니다. 그 때문에 환기 및 공조 시스템이나 제조 공정 등의 분야에서 열전대가 사용되는 것을 쉽게 발견할 수 있고, 그외에도 자동차 엔진이나 다양한 과학 연구를 위해서도 널리 사용되고 있습니다.
ETC
그 밖에도 전기적 포인트 센서에는 다양한 종류의 센서들이 있는데요, 몇 가지를 더 살펴보도록 하겠습니다.
1.
정전 용량 센서: 정전 용량 센서는 전도성 또는 유전체 재료의 정전 용량을 측정하기 위한 센서입니다. 정전 용량 센서는 두 전도성 표면 또는 전극 사이의 정전 용량 변화를 감지하여 작동하는데요, 정전 용량은 유전 상수 또는 수분 함량과 같은 측정 대상 물질의 특성과 특성에 영향을 받습니다.
정전용량 센서는 제조, 농업, 환경 모니터링 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.
2.
수분 흡수 감지기: 수분 흡수 감지기는 단열재의 수분 또는 수분 함량을 측정하는 데 사용되며, 수분에 따른 정전용량 변화의 원리를 활용하여 수분의 존재와 수준을 감지합니다.
절연 재료에 수분이 흡수되면 유전체 특성이 변경되며 따라서 재료의 정전 용량이 변화하게 되는데요, 그 변화의 수준을 통해 수분이 얼마나 함유되어 있는지를 확인할 수 있습니다.
수분 흡수 감지기는 일반적으로 건축 자재, 습기 제어 및 누수 감지와 관련된 애플리케이션에 사용됩니다.
3.
전류 센서: 전류 센서는 직접적인 전기 접촉 없이 도체를 통해 흐르는 전류를 측정하는 장치이며, AC(교류)와 DC(직류)를 모두 측정하는 데 사용할 수 있습니다.
전류 센서는 홀 효과, 자기장 감지, 유도 등 다양한 기술을 활용하여 전류에 의해 생성되는 자기장을 활용하는데요, 특히 클램프 미터는 전류가 흐르는 전선에 클램프 형태로 고정되며 비침습적으로 전류를 측정할 수 있기 때문에 전기 시스템, 전력 관리, 재생 에너지 및 산업용 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다.
1D Distributed Sensor
TDR (Time Domain Reflectometry)
1D 분산 센서의 대표적인 예로 시간 영역 반사 측정법(TDR)이 있습니다. TDR은 금속 케이블의 결함을 파악하고, 결함이 발생한 위치를 추적하는데 사용되는 센서인데요, 입사 신호를 도체에 전송하고 임피던스 불일치를 고려하여 반사된 신호의 상태를 분석하여 결함의 발생 여부와 발생 위치를 추정할 수 있습니다.
TDR은 도체에 전송된 신호와 반사된 신호의 차이를 활용합니다.
TDR은 FBG (Fiber Bragg Grating; 광섬유 브래그 격자) 센서와 FOI (Fiber Optic Interferometers;광섬유 간섭계)등으로 다양하게 활용되고 있습니다.
FBG 센서는 브래그 산란과 케이블의 변형으로 인한 빛의 반사 파장을 사용하여 진동을 측정합니다. 반면 FOI는 레일레이 산란을 사용하여 광학 위상차를 기반으로 온도를 측정합니다.
FBG(좌)와 FOI(우)
2D & 3D Distributed Sensor
Machine Vision Sensor
2D 분산 센서의 대표적인 예로 머신 비전 센서가 있습니다.
머신 비전 센서는 최근 COVID로 인해 널리 사용된 열화상 카메라와 같이 일상에서도 널리 사용되고 있는데요, 주로 제조 공정의 자동 검사와 같은 다양한 애플리케이션에서 이미지 기반의 자동 검사 및 분석을 제공하기 위해 설계되었습니다.
머신 비전 센서는 빛의 양을 전기 신호로 변환하는 반도체 장치를 사용하여 빛의 양을 이미지 형태로 변환합니다.
이때 ‘빛’은 사람이 관찰할 수 있는 가시광선의 영역뿐만 아니라 적외선, 자외선과 같이 다양한 파장의 전자기파를 포함하기도 하는데요, CCD (전하 결합 소자) 또는 CMOS (상보형 금속 산화막 반도체)와 같은 반도체 센서들이 주로 활용되어 이미지를 캡처할 수 있습니다.
CCD와 CMOS
머신 비전 센서는 딥러닝 알고리즘을 비롯한 비전 관련 기술의 급속한 발전에 힘입어 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었습니다.
특히 이미지 인식, 물체 감지 및 패턴 분석의 기술이 놀라운 속도로 발전하였는데요, 산업에서는 품질 관리, 안전 모니터링, 측정 및 공정 최적화 등 다양한 용도에 이를 적극적으로 활용하고 있습니다.
머신 비전센서는 인공지능의 발전과 함께 다양하게 활용되고 있습니다.
LDV (Laser Doppler Vibrometer)
LDV는 진동하는 물체의 가속도, 속도 및 변위를 측정하고 이러한 진동의 이미지를 캡처하는 데 사용되는 장치입니다.
LDV는 관심 있는 물체에 레이저 빔을 쏘고, 표현에서 반사되는 레이저 빔을 분석하는 원리인데요, 특히 물체의 진동에 따라 반사되는 레이저빔의 주파수가 다르기 때문에(도플러 편이: Doppler Shift) 이를 분석하여 물체의 진동을 측정할 수 있습니다.
LDV는 반사되는 레이저 빔을 분석하여 물체의 진동을 이미지화 합니다.
LDV는 특히 가속도, 속도, 변위 등 다양한 진동 파라미터를 정확하게 측정할 수 있는데요, 무엇보다도 진동하는 물체의 고해상도 이미지를 캡처할 수 있기 때문에 진동 특성을 자세히 시각화하여 분석할 수 있다는 장점이 있습니다.
이런 장점을 바탕으로 LDV는 구조 동역학, 기계 공학, 항공 우주, 자동차, 음향 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 비접촉 및 비침입 측정 기능을 제공하기 때문에 섬세하거나 직접 진동 센서를 설치하기 어려운 어플리케이션에서 유용하게 활용 가능합니다.
Other Types of Sensor
마지막으로 포인트 센서와 분산형 센서 외에도 다양한 애플리케이션에서 중요한 역할을 하는 다른 유형의 센서를 살펴보도록 하겠습니다.
먼저 오일 이물질 센서는 오일의 마모 입자 발생 속도와 총 개수를 감지하도록 설계되었습니다. 오일 이물질 센서는 펄스 신호를 생성하여 오일 내 이물질의 존재 여부와 양을 측정할 수 있습니다.
가스 센서는 주변 환경에서 특정 가스의 존재와 농도를 감지하는 데 사용되는 장치입니다.
가스 센서는 대상 가스가 센서 재료와 상호작용할 때 발생하는 화학 반응을 측정하여 작동합니다. 가스 센서는 환경 모니터링, 산업 안전, 대기질 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
온라인 DGA (Dissolved Gas Analysis: 유중 가스 분석) 센서는 변전 시스템의 핵심 설비인 변압기에서 주로 사용되는 센서로, 변압기의 절연을 위해 채워진 오일의 유중 가스 농도를 감지하고 분석하도록 특별히 설계되었습니다. 변압기의 유중 가스 농도를 통해 변압기의 잠재적 결함이나 이상을 조기에 파악할 수 있기 때문에 최근 온라인 DGA 센서를 통해 변압기의 상태를 실시간으로 진단하는 솔루션이 개발되고 있습니다.
Conclusion
지금까지 저희는 다양한 IoT 센서에 대해 자세히 살펴보고 다양한 유형과 고려 사항을 알아보았습니다. IoT 센서를 선택하고 설치하는 것에서 가장 중요한 것은 특정 데이터 요구 사항과 모니터링 대상 산업 자산의 물리적 특성을 파악하는 것입니다. 또한 센서의 사양을 결정하고 도입할 때는 투자 대비 비용 효율성도 고려해야 합니다.
센서를 선택할 때는 제조업체의 웹사이트를 방문하여 자세한 정보와 실제 사용 사례를 제공하는 카탈로그를 검토하는 것이 좋습니다. 이를 통해 센서의 기능, 성능 및 원하는 애플리케이션과의 호환성을 더 잘 이해할 수 있습니다.
이 글을 쓴 사람
김 수 호 | PdX팀
행동보다 말이 앞서는 INTP Project Lead 입니다 
세상의 수많은 정보 속에서 길을 잃지 않기 위해
노력하고 있습니다.