1. 수행배경

• BNR Technology는 WPT(Wireless Power Transfer)기술과 관련하여 ‘자기공명방식을 이용한 무선 충전존 시스템 구현’을 주제로 프로젝트를 진행하였다. 
• 현장실습 동안에 이 프로젝트에 참여하여, 안테나 주위 자기장 측정을 통해 전송 효율을 측정하는 일을 하였다.
• 측정하는 과정에서 자기장이 주위 금속물체, 사람, 온도 등 다양한 것에 영향을 받기 때문에 정확한 결과를 얻기 힘들 뿐만 아니라 결과값의 신뢰성도 떨어졌다. 또한, 예측한 결과값과 벗어난 측정값이 나타나기도 했는데 원인이 무엇인지 분석하는데 시간이 많이 소요되었고, 최적의 전력 전송 조건을 결정 하는데 어려움이 있었다.
• 이에 따라, 프로젝트 중 발생한 Data를 DB화 한 후, 시각적으로 정형화 하여 Data mining을 통해 최적의 조건이나 기타 산포를 발생시키는 요인에 대해 발굴하고자 한다.
  

2. 수행기간

• 2016년 6월 20일 ~ 2016년 7월 15일

3. 개발작품 설명

• node.js 를 활용하여 Raw data를 저장할 수 있는 서버 구축
• 아두이노를 활용하여 자기장 측정기를 제작한 후, Data 전송을 위한 Wi-fi 모듈을 장착하여 실험마다 측정 결과를 서버로 보내고, 측정 시 Input 조건 및 환경 등을 입력하여 Big data로 활용
  
• 보낸 Data를 MongoDB를 통해 DB화 한 후, Mock-sketch 등 웹 기반 UI 제작 Tool을 활용하여 원하는 형태로 구현하여 시각화함으로써 산포 이상점 이나 최적의 조건을 판단
  

4. 활용방안

• 실험 조건에 따른 측정 결과를 원하는 환경에 맞게 분류하여 Data 분석 가능
  
• 단순한 측정 결과뿐만 아니라 측정실의 온도, Cross talk에 의한 간섭 등을 Big data로 활용하여 측정에 영향을 주는 요인 발굴 가능
• 시각적으로 분류하여 Data를 분석함으로써 빠른 시간 내에 산포 이상점 발굴 가능
  
• 최종적으로 프로젝트 수행 기간 내 이상적인 결과를 취득할 수 있도록 납기 단축 가능