2016 공학교육학술대회

IoT 기반의 교육 및 연구를 위한 오픈소스 플랫폼개발에 관한 연구

남상우

㈜이노템즈 기업부설 연구소

최근 IoT(Internet of Things)라는 큰 산업이 등장하면서 거의 모든 사물에 통신기능이 장착되고 사람과 사물 또는 사물과 사물이 접촉하여 새로운 시스템 환경들이 생겨나고 있다. 이런 크고 빠른 변화에 맞추어 IoT 기반의 시스템을 빠르고 쉽게 이해하고 경험 할 수 있도록 오픈소스 형태의 연구 교육용 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 사용자가 하드웨어의 설계부터 소프트웨어의 개발 그리고 무선통신을 이용한 스마트 기기와의 연동을 하나의 플랫폼에서 경험 할수 있도록 그 기능들을 제공한다. 또한, 모든 소스를 오픈함으로써 IoT 환경에 대한 이해 뿐만아니라 직접 새로운 시스템환경을 구축할 수 있도록 한다. 플랫폼의 주요 하드웨어로는NI(National Instrument)社 의 RIO(Reprogrammable I/O)기반의 고성능 하드웨어가 탑재되어 있고 FPGA와 Real-Time O/S를 이용해 임베디드 시스템을 구현 할 수 있다. 또한, WIFI 통신을이용해 스마트폰(Android 기반), Tablet(Android, IOS)에 데이터를 전송하고 디스플레이 할 수있다. 스마트 기기의 어플리케이션의 경우는 별도로 사용자가 어플리케이션을 개발하지 않고 무료로 제공하는 NI Data Dashboard라는 어플리케이션을 다운받아 원하는 UI를 구성하여 사용가능하다. 마지막으로 소프트웨어를 개발하기 위한 프로그래밍 언어로는 그래픽 기반의 언어인NI LabVIEW 를 사용해서 소프트웨어를 개발 할 수 있다. 이와 같이 개발된 플랫폼을 활용해빅데이터 기반의 원격 데이터 모니터링 시스템, 무선 Bio-signal Computer Interface System을프로토 타입으로 개발가능 했으며 추가로 배타 버전의 제품을 제공했던 K대학에서는 대학원생들의 프로젝트 진행에 포함하여 활용하고 있다. 개발된 플랫폼의 출시가 오래되지 않아 그 활용에 대한 많은 예는 없지만 현재 많은 대학 또는 교육을 실시하는 단체(각 지역의 테크노 파크등)의 IoT에 대한 관심이 높아짐에 따라 본 플랫폼의 활용 가능성이 높아질 것으로 생각된다.

IoT based open source platform INNO-MEDU series

INNOTEMS

목차

IoT 시스템 연구&교육을 위한 플랫폼 개발

Hardware

Software

WIFI Network

Application

IoT ecosystem

IoT 기반의 시스템 연구 및 교육을 위한 오픈 소스 플랫폼

INNO-MEDU

Mobile

Biomedical engineering Mechanical engineering

Bio sensor

ECG & EMG Sensor PPG Sensor

NIBP sensor

Mechanical sensor

DC Motor & Encoder

Load Cell

Strain gauge RTD & Thermocouple

Analog circuit

INNO-MEDU100 - 혈압센서를 제외한 나머지 센서(ECG, EMG, PPG)에 대해 아날로그 회로 내장.

차동증폭회로 신호조절회로

반폭 – HPF – LPF – 증폭 잡음제거필터

전원절연회로

전원 회로 전원 회로

FGND AGND VCC A VEE A

신호 처리부

전원부

계측증폭기 신호조절회로

반폭 – HPF – LPF – 증폭 잡음제거필터

전원절연회로

전원 회로 전원 회로

FGND AGND VCC A VEE A

신호 처리부

전원부

I-V 변환기

I-V 변환기 차동증폭회로

신호조절회로 증폭 – HPF – LPF – 증폭

잡음제거필터 PD

전원절연회로

전원 회로 전원 회로

FGND AGND VCC A VEE A

전원부

신호 처리부

ECG EMG

PPG

INNO-MEDU200 – 모터 드라이브회로, 스트레인 게이지 브릿지 회로, 온도센서 통신회로 내장.

회로설계

회로설계에 관한 연구 및 교육

External channels

- Digital I/O 총 32개 (A, B) - Input : Low – 0 ~ 0.8 V High – 2 ~ 5.25 V - Output : Low – 0 ~ 0.4 V High – 2.4 ~ 3.465 V - Output current – 4mA - PWM – Max - 100Khz Min Freq – 20ns

- Analog I/O 각각 4개 - Output (A, B) - Sample rate : 345ks/s - Resolution : 12bit - Startup V : 0V - Range : 0 ~ +5V - Current drive : 3mA - Input (A) - Sample rate : 500Ks/s - Resolution : 12bit - Range : 0V ~ +5V - Bandwidth : 300Khz

- Communication 각각 2개 - RS-232 - I2C - SPI

- Power Output - ± 5 V - + 3.3 V

WIFI Network

WIFI Client WIFI Host

?

FPGA, RT Processor

Processor (LabVIEW RT)

FPGA (LabVIEW FPGA)

Audio Out

Audio In

Button

Accelerometer

Digital I/O

Analog Out

Analog In

WIFI

Reset

USB Device Port

USB Host Port

UART

Xilinx Zynq-7010

- Processor, FPGA type – Xilinx Z-7010 - Processor speed – 667Mhz - Processor cores – 2 - LabVIEW RT, FPGA 를 이용해 코딩 가능. - 어플리케이션 소프트웨어을 설치해 장비에 필요한 기능을 사용 할 수 있음. - NI 홈페이지에서 다운로드 가능. - LabVIEW 2013 이상 버전부터 호환 가능

FPGA & Real-Time Processor

FPGA? (Field Programmable Gate Array)

FPGA는 재 프로그래밍 가능한 실리콘 칩이다. 미리 정의된 회로에서 소프트웨어 어플리케이션을 실행하는 PC의 프로세서와는 달리, FPGA에 프로그래밍을 구현하면 칩 자체를 다시 연결하여 하드웨어에서 기능을 직접 실행할 수 있다. FPGA는 임베디드 테스트, 모니터링, 컨트롤 어플리케이션을 위한 여러 장점을 제공한다.

FPGA 구조 LabVIEW를 이용한 코딩

Real-Time Processor

• 사용자가 원하는 프로그래밍을 통해서 신뢰할 수 있는 독립형 임베디드 시스템을 구축하기 위한 플랫폼.

• 예) 자동차 에어백 시스템, 크루즈 컨트롤 시스템(폐루프 컨트롤 시스템)

시스템 구조

Host PC RT Target FPGA

Ethernet Communication

Inter-process Communication

Inter-process Communication

Inter-process Communication

I/O

Data Communication

Project Explorer

FIFO 설정 Type : Target to Host - DMA

FPGA 코딩 LabVIEW FPGA를 이용해 컴파일

Real-Time 코딩 LabVIEW RT 를 이용한 코딩

공유변수 라이브러리 HMI와 데이터 인터페이스를 위한 공유변수를 포함한다.

연결 설정 (서버) USB – 172.22.11.2 WIFI – 172.16.0.1 (생성)

FPGA Xilinx Zynq-7010 - Analog I/O - Digital I/O - Audio I/O - Accelerometer - Button 0

Real-Time processor

FPGA Interface

AI Read

ECG

PPG

EMG

NIBP

NI Biomedical Toolkit RT Processor 구조

Real-Time Processor - FPGA Interface - AI data read - Algorithm - Network Shared variables

http://gw.innotems.com/pms/

HMI (PC) – INNO-MEDU100

ECG

NIBP

EMG

PPG

HMI (PC) – INNO-MEDU200

Strain Gauge

Motor control Temperature

Load cell

HMI (Smart Phone) NI Data Dashboard APP을 이용한 Smart phone HMI - WIFI를 이용해 연결 가능. - Android 기반의 장치에서 NI Data Dashboard를 무료 다운로드 가능. - Network Shared variables을 이용. - 인디케이터만 지원됨. - IOS 기반의 장치는 Ipad만 지원 된다.

Smart phone 지원되는 인디케이터의 종류

숫자 차트 게이지

NI Data Dashboard

INNO-MEDU100 전용 교재

표지

머리글 목차 1장 서론 1.1 디지털 헬스케어 시스템 (소프트웨어, 하드웨어) 1.2 디지털 헬스케어 시스템의 구성요소 1.3 모바일 헬스케어 애플리케이션 2장 디지털 헬스케어 시스템 개발을 위한 프로그래밍 기초 2.1 LabVIEW 2.2 LabVIEW Real-Time 2.3 LabVIEW FPGA 2.4 Biomedical Toolkit 2.5 Multisim 3장 INNO-MEDU100을 활용한 디지털 헬스케어 시스템 구축하기 3.1 INNO-MEDU100의 LabVIEW 프로그래밍 환경 구축하기 3.2 NI myRIO 3.3 INNO-MEDU100을 활용한 생체신호 계측, 분석 및 모바일 시스템 연동 [심전도(ECG), 근전도(EMG), 산소포화도(SpO2), 혈압(NIBP)]

목차

제품을 이용한 교육 커리큘럼

교육 제목 교육 내용 교육 형태 비고

센서에 대한 이해 사용되는 의료용 센서에 대한 원리와 개념을 이해한다 이론

회로에 대한 이해 센서 데이터를 얻기 위한 전처리 과정의 회로설계에 대한 이해

(OP-AMP를 이용한 증폭 및 필터회로) 이론

회로 설계 센서를 이용해 전처리 과정의 회로를 회로도를 참고하여 설계하고 결과 신호를 확인 한다.

(오실로스코프) 실습

평가가능항목

LabVIEW를 이용한 데이터 획득

확인 된 신호를 간단한 LabVIEW의 코딩을 통해 INNO-MEDU100 장비에서 데이터를 취득한다.

이론 실습

데이터 분석 획득된 데이터를 적절한 알고리즘을 통해 데이터를 분석한다.

(맥박수, 진폭, 주파수) 이론 실습

모바일 연동 분석된 데이터를 외부장치(Tablet PC, Notebook)과 같은 장비와 연동하여

개인 UI를 구성한다. 이론 실습

평가가능항목

IoT based data storage system 생체 신호 측정을 이용한 빅 데이터 시스템 구축 - 신호 측정부 - 데이터 저장 서버 - 데이터 확인 및 분석

데이터 측정 및 저장/전송 빅 데이터 서버 저장 원격 시스템의 활용

생체신호를 이용한 모터제어 게임

모터1

모터2

실린더

모터로 제어되는 구조물 INNO-MEDU100

2채널 EMG 신호 측정

INNO-MEDU200 모터제어

시스템 모니터링 데이터 처리

WIFI

WIFI

기구에 내장

맥파 신호를 이용한 알고리즘 연구

데이터 측정 데이터 저장 알고리즘 연구

감성 자극 판단 스트레스 지수 심박 변이도 혈류지수

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적재하중 표시기

각 바퀴에 부착된 센서가 판스프링의 변화를 체크하고 그 정보를 종합, 무게로 환산한 후 총중량과 축중량을 표시해주고 과적 시 경고음과 경고등으로 알린다

암모니아 가스센서 테스트 시스템

암모니아 가스 센서

감사합니다.