1. 시스템 개요
- 목적데이터 관리는 현장에서 수집된 계측값을 저장 · 검증 · 보고 · 경보까지 운영하는 계측 시스템 계층. 센서 · 로거 · 통신 하드웨어와 별도로, 결측 · 이상값 처리, 관리기준 대비 추세 분석, 자동 보고서, 담당자 알림을 체계화
- 적용 범위NMTI는 제품 판매가 아니라 발주처 · 설계 기준에 맞는 데이터 운영 프로세스 구성 · 유지관리를 수행. 댐 · 제방 건설중 계측 현장에서는 층별 침하 · 수압 · 온도 QC, 일 · 주 보고, 준공 시 운영기 안전관리 DB 이관을 같은 계층에서 운영. 고급 통합 · 예측 분석은 필요 시 스마트 계측 · AI 보조 분석 항목으로 확장 가능
2. 구성 요소
- 데이터 품질결측 · 드리프트 · 이상값 식별 · 보정
- 보고 · 이력일 · 주 · 월 보고서 · 이벤트 로그
- 경보 연계관리기준 · 단계별 조치 흐름
- 다현장 통합중앙 DB · 권한 · 감사 추적
3. 현장 구성·원리
- 구성 흐름현장 로거 · 통신 → 수집 서버 · DB → QC · 보정 → 대시보드 · 보고서 → 경보 · 이력. 메타데이터(측점 · 초기치 · 공정 · 담당자)와 백업 · DR · 접근 권한을 같은 계층에서 운영
- 측정 대상현장 로거 → 통신 → 서버 · DB → 대시보드 · 보고 → 경보의 파이프라인 위에 데이터 관리 정책(백업, 무결성, 메타데이터, 버전)을 둠. OT · IT 경계 · 접근 권한 · DR을 함께 설계
4. 설치·운영
- 계측관리계획서 · 발주처 보고 주기에 맞춘 데이터 모델을 정의
- 채널 · 측점 · 기준치 · 담당자 매핑 테이블 구축
- 자동 보고서 · 대시보드 · 경보 규칙 설정
- 백업 · 복구 · 보안 · 운영 매뉴얼을 문서화
- 통신 · 센서 장애 시 수동 측정 · 보간 정책을 유지
5. 데이터·관리
| 영역 | 산출물 | 실무 포인트 |
|---|---|---|
| 수집 | 원시 · 보정 시계열 | 타임스탬프 · 초기치 |
| 품질 | QC 플래그 | 결측 · 스파이크 |
| 보고 | PDF · 엑셀 · 웹 | 발주처 양식 |
| 경보 | SMS · 앱 · 경광 | 3단계 기준 |
| 감사 | 이력 · 권한 로그 | 계약 · 준공 대응 |
장애 유형 및 점검
| 이슈 | 확인 | 조치 |
|---|---|---|
| 이상값 다발 | 센서 · 기준 | QC 플래그 · 현장 확인 |
| 결측 · 드리프트 | 통신 · 전원 | 백업 · 보간 정책 |
| 오경보 | 임계값 · 필터 | 규칙 · 3단계 기준 조정 |
| 보고 지연 | 템플릿 · 권한 | 자동화 · 담당 재지정 |
- 데이터 관리 기준은 계측관리계획서 · 발주처 지침 · KCS 보고 · 경보 요건 준수. 관리기준 수치는 설계도서를 우선 적용하며, 원격 플랫폼의 1차 · 2차 임계 매핑은 원격계측시스템 · 경보 · 알림 상태와 정합
- KCS: 현장 계측책임자 · 계측관리계획서 · 측정 · 보고 · 기준 초과 대응
자주 묻는 질문
스마트 · AI 보조와의 차이?
데이터 관리는 **운영 · 품질 · 보고 · 경보**의 기본 계층 스마트 · AI는 통합 플랫폼 · 예측 분석 등 확장 기능으로, 프로젝트 요구 시 추가
원격 모니터링과의 관계?
원격 모니터링은 현장 → 서버 **전송 · 모니터링 체계**이고, 데이터 관리는 서버 이후 **저장 · 보고 · 운영 정책**
결측 · 이상값 처리는?
수집 후 검증 · 보정 규칙을 두고, 원인(센서 · 통신 · 공정)을 구분 보고 전 품질 게이트 운영
보고서 자동화?
템플릿 · 배포 주기 · 승인 절차를 정의 발주 · 감리 요구 형식에 맞춤