스마트그린산단/지하배관 관제 시스템 개발

• 센서·게이트웨이 데이터를 P-LTE로 자체 웹서버에 실시간 연결
• 외부 전송이 불안정해도 로컬 저장은 반드시 성공하도록 수집 경로를 분리
• 외부 관제센터 예측진단 API를 연동하고 임계치 초과 시 전송값을 필터링·보정

결과 1차년도 배관 11개에 진동·AE 센서 87개(진동 44·AE 43)를 실시간 수집·운용(고도화 14개 진행, 총 25개)

• 배관·맨홀·포인트 3단계 위치 계층으로 표준을 정의
• 관계 기관과 용어·좌표 기준을 협의해 일관된 체계로 정리
• 표준 위치를 지도 화면에 연동해 센서·배관 위치를 표시

결과 위치 기준을 통일해 사고·결함 시 정확한 위치 전달 기반을 마련

• 연구원이 개발한 AE 누수 위치추정 알고리즘을 모니터링 화면·저장 로직으로 구현
• 실증 테스트베드 데이터로 반복 검증하며 안정적으로 탑재
• 진동·AE 데이터를 종합한 일일 진단 보고서 생성(로컬 LLM) 기능과 연결

결과 AE 누수 위치추정 평균 오차율 2.37%(실증 테스트베드, 최저 1.27%)

• 임계치 초과 값을 전송 전에 필터링·보정하는 로직 추가
• 외부 예측진단 API 연동 구간에 검증 단계를 삽입

결과 이상치 전달을 막아 외부 연동 데이터의 신뢰도를 확보

• 스키마·식별자 기준을 맞춰 기존 DB와 연동
• 모바일 QR 로그인 인증 흐름을 기존 시스템과 정리

결과 기존 배관·센서·진동 트렌드 데이터를 모바일 QR 흐름과 통합

• 모델 바이너리를 IndexedDB에 저장하는 읽기/쓰기 로직 61줄 인라인 구현
• 캐시 히트 시 네트워크 요청을 건너뛰고 DB에서 즉시 로드, 미스 시 fetch 후 저장

결과 재방문 시 즉시 로드, 네트워크 불안정 환경에서도 캐싱된 모델은 오프라인 사용 가능 (커밋 b7e31a1e)

• 주파수 변환 로직을 수정해 가청 대역 매핑을 정상화
• 재생 경로 예외 처리 보강, 백엔드 불필요 로그 제거

결과 현장에서 누수음을 귀로 확인하는 AE 사운드 분석 기능 안정화 (커밋 04a18e79 외 2건)