[파이썬] IoT를 활용한 산업 4.0 응용

05 Sep 2023

python

IoT

산업 4.0은 현대 산업에서 발생하는 변화를 가리키며, 인터넷에 연결된 기기와 데이터 분석을 통해 생산성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 변화를 주도하는 기술 중 하나가 IoT (Internet of Things) 입니다. IoT는 다양한 기기들을 인터넷에 연결하여 상호작용하고 데이터를 수집, 분석하여 산업 프로세스를 최적화하는 기술입니다.

이번 글에서는 Python을 사용하여 IoT를 활용한 산업 4.0 응용에 대해 알아보겠습니다.

1. 센서 데이터 수집하기

산업 4.0에서 중요한 부분은 다양한 센서로부터 데이터를 실시간으로 수집하는 것입니다. Python을 사용하여 센서 데이터를 수집하는 방법은 다음과 같습니다.

import time
import random

# 센서 데이터를 읽어오는 함수
def read_sensor_data():
    # 센서 값을 가상으로 생성
    temperature = random.uniform(20, 30)
    humidity = random.uniform(40, 60)
    
    return temperature, humidity

# 주기적으로 센서 데이터를 읽어오는 함수
def collect_sensor_data(interval):
    while True:
        temperature, humidity = read_sensor_data()
        # 센서 데이터를 서버로 전송하는 코드 작성
        print(f"Temperature: {temperature}°C, Humidity: {humidity}%")
        time.sleep(interval)

위의 코드는 read_sensor_data() 함수를 통해 가상으로 생성된 센서 데이터를 반환하고, collect_sensor_data() 함수를 통해 주기적으로 센서 데이터를 수집하는 것을 보여줍니다. 센서를 실제로 연결해야 한다면 해당 센서 제조사의 라이브러리를 사용하거나, 추가적인 하드웨어 연결이 필요할 수 있습니다.

2. 데이터 저장 및 분석하기

수집된 센서 데이터를 저장하고 분석하는 것 또한 중요한 과정입니다. Python에서는 다양한 방법으로 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다.

데이터베이스 저장

import sqlite3

# 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('sensor_data.db')
cursor = conn.cursor()

# 센서 데이터 저장
def save_sensor_data(temperature, humidity):
    cursor.execute(f"INSERT INTO sensor_data (temperature, humidity) VALUES ({temperature}, {humidity})")
    conn.commit()

# 데이터베이스 연결 종료
def close_database_connection():
    cursor.close()
    conn.close()

위의 코드는 sqlite3 모듈을 사용하여 SQLite 데이터베이스에 센서 데이터를 저장하는 방법을 보여줍니다. save_sensor_data() 함수는 받아온 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, close_database_connection() 함수는 데이터베이스 연결을 종료합니다.

데이터 분석

import pandas as pd

# 데이터베이스에서 센서 데이터 불러오기
def load_sensor_data():
    cursor.execute("SELECT * FROM sensor_data")
    rows = cursor.fetchall()
    
    # 데이터프레임 생성
    df = pd.DataFrame(rows, columns=['timestamp', 'temperature', 'humidity'])
    
    # 데이터 분석 코드 작성
    print(df.head())

# 센서 데이터를 분석하는 코드 작성
load_sensor_data()

위의 코드는 pandas 라이브러리를 사용하여 SQLite 데이터베이스에서 센서 데이터를 불러와 데이터프레임으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 데이터프레임을 이용하여 데이터 분석을 진행할 수 있습니다.

3. 응용 예제

IoT를 활용한 산업 4.0에는 다양한 응용 예제가 있습니다. 예를 들어, 센서 데이터를 이용하여 공장의 생산량을 모니터링하고, 이상 상태를 감지하여 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 실제 예제를 살펴보겠습니다.

# 공장의 센서 데이터를 읽어오고 이상 상태를 감지하는 함수
def monitor_factory_sensors():
    while True:
        temperature, humidity = read_sensor_data()
        
        # 이상 상태 감지 로직
        if temperature > 30 or humidity > 60:
            alert("이상 상태가 감지되었습니다!")
        
        time.sleep(1)

# 경고 메시지를 보내는 함수
def alert(message):
    # 경고 메시지 전송 코드 작성
    print(f"Alert: {message}")

위의 코드는 공장의 센서 데이터를 읽어와 이상 상태를 감지하는 예제입니다. read_sensor_data() 함수를 통해 센서 데이터를 읽어오고, 이상 상태를 감지할 경우 alert() 함수를 호출하여 경고 메시지를 전송합니다.

마무리

Python을 활용하여 IoT를 적용한 산업 4.0 응용에 대해 알아보았습니다. 센서 데이터 수집, 저장 및 분석, 응용 예제 등 다양한 내용을 다루었습니다. 산업 4.0을 위해 Python과 IoT 기술을 활용하여 더욱 효율적이고 스마트한 산업을 구축할 수 있을 것입니다.