KR101208857B1 - 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 USN(Ubiquitous Sensor Network)를 포함하는 센서 네트워크 기반의 시스템에서 각 노드에 존재하는 센서나 구동장치(이하, 설비와 혼용함)의 오작동 여부를 신속하고 정확히 판단함으로써, 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 발명의 기술이 적용된 미들웨어가 향상된 성능을 발휘할 수 있도록 한 것이다.
특히, 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템은 이미 설치되어 있는 시스템에도 적용이 용이하다는 장점이 있다. 다시 말해, 기존에 설치된 시스템의 프로그램을 업데이트 하는 것만으로도 본 발명의 효과를 충분히 얻을 수 있다.
또한, 본 발명은 본 발명에서 설명된 실시예뿐만 아니라. 다양한 네트워크 시스템에 적용이 용이하다. 예를 들어, 사무실이나 온실, 공장 등의 실내 공기 조화 시스템에도 적용이 가능하며, 원격 방범 시스템, 원격 제어 시스템 및 지능형 교통 시스템 등과 같은 다양한 분야에 적용이 가능한 것이다.
따라서 센서 네트워크 기반의 시스템 분야를 포함하는 다양한 원격 감시 시스템 분야 등에 대한 경쟁력을 향상시키는 효과가 있다.
특히, 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템은 이미 설치되어 있는 시스템에도 적용이 용이하다는 장점이 있다. 다시 말해, 기존에 설치된 시스템의 프로그램을 업데이트 하는 것만으로도 본 발명의 효과를 충분히 얻을 수 있다.
또한, 본 발명은 본 발명에서 설명된 실시예뿐만 아니라. 다양한 네트워크 시스템에 적용이 용이하다. 예를 들어, 사무실이나 온실, 공장 등의 실내 공기 조화 시스템에도 적용이 가능하며, 원격 방범 시스템, 원격 제어 시스템 및 지능형 교통 시스템 등과 같은 다양한 분야에 적용이 가능한 것이다.
따라서 센서 네트워크 기반의 시스템 분야를 포함하는 다양한 원격 감시 시스템 분야 등에 대한 경쟁력을 향상시키는 효과가 있다.
Description
본 발명은 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 USN(Ubiquitous Sensor Network)를 포함하는 센서 네트워크 기반의 시스템에서 각 노드에 존재하는 센서나 구동장치(이하, 설비와 혼용함)의 오작동 여부를 신속하고 정확히 판단함으로써, 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 발명의 기술이 적용된 미들웨어가 향상된 성능을 발휘할 수 있도록 한 것이다.
센서 네트워크(Sensor Network)는 다양한 센서를 네트워크로 구성한 것을 말하며, 무선 센서 네트워크(WSN, Wireless Sensor Network) 및 유비쿼터스 센서 네트워크(USN, Ubiquitous Sensor Network)를 포함한다.
센서네트워크와 관련된 기술은 다음과 같은 특징이 있다.
첫째, RFID, WSN을 포함하며, 모든 사물에 적용되는 임베디드(Embedded) 무선 네트워크 기술이다.
둘째, WPAN(Wireless Personal Area Network) 및 Ad-Hoc Network를 포함하는 네트워크 기술로 활성화되고 있다.
셋째, 소프트웨어 플랫폼으로는 TinyOS, Nano Qplus, Contiki, LiteOS를 포함하며, 다양한 표준과 프로토콜을 지원한다.
넷째, IETF의 6LoWPAN, ROLL, CoRE 및 ZigBee, Wireless HART, ISA 100을 포함하는 표준을 지원한다.
이러한 특징을 기반으로, 센서 네트워크는 수집된 정보를 처리하는 프로세서가 탑재되어 있는 소형 무선 송수신장치인 센서 노드(Sensor Node)와 이를 수집하여 외부(원격지)로 전송하는 싱크 노드(Sink Node)를 포함하여 구성되며, 자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하여 과학, 의학, 군사 및 상업 분야에 걸쳐 다양한 용도로 개발되어 활성화되고 있다.
그러나 현재까지의 센서 네트워크 시스템의 개발 방향은 이종의 데이터를 처리하는 센서들 간의 데이터 공유와 취합 및 처리 방법 등에 관한 것이 대부분이었다.
따라서 센서가 오동작을 하여 잘못된 감지데이터가 수신되는 경우, 각 센서마다 별도로 탑재된 오작동 감지 모듈에 의해 감지하고 있으나, 이와 같은 별도의 오작동 감지 모듈은 센서 및 이를 포함하는 센서 네트워크의 전체 시스템 구축비용 및 유지관리비용의 증가를 초래하여, 해당 시스템을 설치 및 운용하고자 하는 사용자에게는 부담이 될 수밖에 없었다. 이러한 비용 증가는 각 노드를 구성하는 센서의 개수가 증가할수록 더욱 심화되었다.
또한, 해당 시스템은 센서가 정상적으로 작동한 상태에서, 기타의 구동장치의 동작에 따라 일시적으로 이상상황이 발생한 경우에도 이에 따른 감지데이터를 정당한 데이터로 판단(센서는 정상으로 작동하므로)하여 시스템에서 원하는 제어가 효율적으로 이루어지지 못하는 문제점이 있었다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은 센서로부터 이상상황이 감지될 경우, 해당 센서의 감지데이터를 분석하여 센서 및 설비의 오작동 여부를 판단하고, 그 결과에 따라 해당 시스템을 신속하고 효율적으로 제어할 수 있는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 센서 및 설비의 오작동 여부 판단 방법으로, 별도의 오작동 감지 모듈을 적용하지 않고, 해당 센서로부터 전송되는 감지데이터의 분석에 의해 판단함으로써, 시스템의 설비비용 및 유지관리비용을 최소화할 수 있는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
특히, 본 발명에 의한 실내 환경 제어 방법 및 시스템은 이미 설치되어 있는 시스템에도 적용이 용이하도록 하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 따른 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법은, a) 센서 네트워크에 포함된 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 재구성하는 단계; b) 상기 재구성된 데이터를 분석하여 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단하는 단계; 및 c) 상기 판단결과에 따라 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 a) 단계는 a-1) 상기 감지데이터를 수신하는 과정; a-2) 상기 수신된 감지데이터를 데이터베이스에 저장하는 과정; 및 a-3) 설정된 패킷(Packet)에 기초하여 상기 수신된 감지데이터를 재구성하는 과정을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 c) 단계는 c-1) 상기 판단결과, 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나가 오작동인 경우 해당 오류정보를 포함하는 상황정보를 생성하는 과정; c-2) 상기 생성된 상황정보가 제공될 서비스를 확인하는 과정; 및 c-3) 상기 확인된 서비스에 상응하는 오류 정보를 제공하는 과정을 포함할 수 있다. 예르 들어, 상기 c) 단계는 상기 판단결과, 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나가 오작동인 경우 해당 감지데이터를 삭제하는 과정을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 오작동한 후 정상으로 복귀한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 작으며, 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 b-2) 단계는 상기 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 정상 작동한 것으로 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 큰 경우, 제어대상장치의 제어를 요청하는 과정을 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및 b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 작고, 이전 블록 평균값과 현재 블록 평균값의 차이가 제8 기준값보다 작은 경우, 해당 제어대상장치가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 상기 b) 단계는 b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 현재 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 작으며, 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값보다 큰 경우, 해당 제어대상장치의 제어를 유지하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 b-2) 단계는 상기 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값보다 작은 경우, 해당 제어대상장치의 제어를 중단하는 과정을 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템은, 적어도 하나의 섹터, 상기 섹터에 포함되는 적어도 하나의 블록, 상기 블록에 포함되는 적어도 하나의 센서 및 제어대상장치; 및 상기 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 패킷을 재구성하여 분석하고 해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단하여, 제공될 대상 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송하는 노드진단서버를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 노드진단서버는 상기 센서에서 전송된 감지데이터를 처리하고, 설정된 데이터를 호출하여 패킷을 재구성하는 데이터관리모듈; 상기 데이터관리모듈에서 처리된 감지데이터를 저장하고, 사용될 데이터를 설정하여 저장하는 정보저장소모듈; 상기 데이터관리모듈에서 재구성된 패킷을 상황정보로 변환하는 상황정보제공모듈; 상기 상황정보제공모듈에서 변환된 상황정보를 분석하여 제공될 대상 서비스를 결정하는 상황분석모듈; 및 상기 상황분석모듈에서 결정된 대상 서비스를 실행하는 서비스제공모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 서비스제공모듈은 해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나가 오작동한 것으로 판단한 경우, 상기 정보저장소모듈에 저장된 감지데이터를 삭제하도록 요청할 수 있다. 다른 예로, 상기 서비스제공모듈은 해당 센서 및 제어대상장치가 정상작동한 것으로 판단한 경우, 상기 감지데이터에 기초하여 해당 제어대상장치를 제어하도록 요청할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 패킷은 해당 센서의 ID, 해당 센서가 설치된 블록의 ID, 해당 블록이 포함된 섹터의 ID, 해당 센서가 수집하는 데이터의 종류, 해당 센서가 현재 센싱(Sensing)한 데이터, 해당 센서가 이전에 센싱한 데이터, 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 현재 센싱 데이터의 평균값, 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 이전 센싱데이터의 평균값 및 동일 블록내에 포함된 센서들의 평균 센싱값 중 적어도 하나를 포함하여 재구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 상황정보는 패킷정보, 상황결정여부, 오류발생여부, 센서에서의 발생여부, 설비에서의 발생여부, 설비의 구동여부, 해당 설비의 ID, 해당 설비의 이름, 해당 섹터의 관리분야, 해당 분야에서의 관리기준정보 및 관련데이터의 종류 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 노드진단서버에서 관리하는 데이터베이스의 스키마(Schema)는, 현재센싱정보 테이블, 관리기준정보 테이블, 장치 테이블, 데이터타입 테이블 및 제어 테이블 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기와 같은 해결수단에 의해, 본 발명은 센서 및 설비의 내부에 오작동 감지 모듈이 없더라도, 센서에서 전송되는 감지데이터를 분석하여 해당 센서 및/또는 설비의 오작동 여부를 신속하고 정확하게 판단할 수 있다.
따라서 상대적으로 저가의 센서를 사용하더라도 효율적으로 실내의 환경적 요인에 대한 제어를 충분히 달성할 수 있는 효과가 있음은 물론, 시스템의 구축비용 및 유지관리비용을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
특히, 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템은 이미 설치되어 있는 시스템에도 적용이 용이하다는 장점이 있다. 다시 말해, 기존에 설치된 시스템의 프로그램을 업데이트 하는 것만으로도 본 발명의 효과를 충분히 얻을 수 있다.
또한, 일시적인 이상상황에 의하여 불필요한 제어가 수행되는 것을 방지함으로써, 효율적인 자원관리가 가능해짐은 물론 불필요한 에너지의 낭비를 미연에 방지할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 본 발명에서 설명된 실시예뿐만 아니라, 다양한 네트워크 시스템에 적용이 용이하다. 예를 들어, 사무실이나 온실, 공장 등의 실내 공기 조화 시스템에도 적용이 가능하며, 원격 방범 시스템, 원격 제어 시스템 및 지능형 교통 시스템 등과 같은 다양한 분야에 적용이 가능한 것이다.
따라서 센서 네트워크 기반의 시스템 분야를 포함하는 다양한 원격 감시 시스템 분야 등에 대한 경쟁력을 향상시키는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법의 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 구체적인 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 1의 단계 ＇S120＇의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 1의 단계 ＇S120＇의 다른 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템의 일 실시예를 설명하는 구성도이다.
도 6은 도 5의 노드진단서버에 대한 일 실시예를 설명하는 계층도이다.
도 7은 도 6의 ＇FDCM Layer＇에 포함된 구성의 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 패킷 데이터 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 상황정보 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 데이터베이스 스키마의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 클래스 다이어그램의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 구체적인 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 3은 도 1의 단계 ＇S120＇의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 1의 단계 ＇S120＇의 다른 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템의 일 실시예를 설명하는 구성도이다.
도 6은 도 5의 노드진단서버에 대한 일 실시예를 설명하는 계층도이다.
도 7은 도 6의 ＇FDCM Layer＇에 포함된 구성의 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 패킷 데이터 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 상황정보 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 데이터베이스 스키마의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 11은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 클래스 다이어그램의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
본 발명에 따른 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에 대한 예는 다양하게 적용할 수 있으며, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 가장 바람직한 실시 예에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법의 일 실시예를 설명하는 흐름도이다. 이하에서 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법은 도 5에 나타난 노드진단서버(200)에서 수행될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법은, 센서 네트워크에 포함된 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 재구성한다(단계 S110). 예를 들어, 감지데이터는 도 8 내지 도 11에 상응하여 재구성될 수 있다.
그리고 재구성된 데이터를 분석하여 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단한다(단계 S120). 일 실시예에서, 해당 센서 및 장치에 대한 오작동 여부 판단은 해당 시스템이 적용되는 분야에 기초하여 설정된 관리기준정보와 비교하여 수행할 수 있다. 예를 들어, 관리기준정보는 관리대상항목(온도, 습도, 대기성분 등) 및 관리범위(정상상태 판단범위)를 포함할 수 있다.
판단결과에 따라 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송한다(단계 S130). 예를 들어, 알림 메시지는 해당 센서 및 장치의 정상동작정보를 포함할 수 있다. 다른 예로, 알림 메시지는 해당 센서 및 장치의 오류정보를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 구체적인 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 노드진단서버(200)가 센서로부터 감지데이터를 수신하면(단계 S210), 수신된 감지데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있고(단계 S220), 설정된 패킷(Packet) 및/또는 데이터 포멧(Format)에 기초하여 수신된 감지데이터를 재구성할 수 있다(단계 S230). 일 실시예에서, 센서 네트워크의 각 노드에 위치하는 센서 상호간에 데이터를 송수신하고, 특정 센서가 싱크노드의 역할을 각 센서들의 데이터를 취합하여 감지데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 싱크노드는 노드진단서버(200)와 처음으로 연결되어 통신하는 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 패킷 및/또는 데이터 포맷은 이종의 센서들로부터 취합되는 데이터를 항목별로 구분하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 항목은 센서ID, 센서 이름, 센서가 위치하는 블록 및 섹터의 ID 및 센싱값을 포함할 수 있다.
노드진단서버(200)는 재구성된 패킷을 분석할 수 있고(단계 S240), 센서 네트워크에 포함된 센서 및 설비의 오작동 여부를 진단할 수 있다(단계 S250). 예를 들어, 설비는 양방향 통신으로 원격제어가 가능한 장치(제어대상장치)는 물론 단방향 통신 기능을 갖는 수동제어장치를 포함할 수 있다.
노드진단서버(200)는 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나가 오작동인 경우 해당 오류정보를 포함하는 상황정보를 생성할 수 있고(단계 S260), 생성된 상황정보가 제공될 서비스를 확인할 수 있다(단계 S270). 예를 들어, 상황정보가 제공될 서비스는 센서 및 설비의 이상상황 알림 서비스, 동작불능 알림 서비스 및 허용 기준 범위의 초과 알림 서비스를 포함할 수 있다.
제공될 서비스가 확인되면, 해당 서비스에 상응하는 오류 정보를 제공할 수 있다(단계 S280), 예를 들어, 오류 정보는 경고등 점멸, 문자 데이터 및/또는 이미지 데이터의 형태로 출력될 수 있다.
이와 같이, 해당 센서 및 설비가 오작동하는 것으로 판단된 경우, 해당 감지데이터를 데이터베이스에서 삭제(폐기)할 수 있다(단계 S290). 다시 말해, 오작동에 의한 데이터를 삭제하여 불필요한 데이터 분석에 따른 시스템의 오류 발생을 미연에 방지할 수 있다.
도 3은 도 1의 단계 ＇S120＇의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 노드진단서버(200)는 센서로부터 감지데이터가 수신되면(단계 S301), 수신된 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출할 수 있다(단계 S302). 일 실시예에서, 전체 대상지역은 적어도 두 개의 섹터로 구획할 수 있고, 하나의 섹터는 적어도 두 개의 블록으로 구획할 수 있으며, 하나의 블록은 적어도 두 개의 센서를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 산출된 섹터 평균값(SA, SectorAve)과 블록 평균값(BA, BlockAve)의 차이가 제1 기준값(예를 들어, 3)보다 작고(단계 S302), 이전 센싱값(BD, BeforeData)과 현재 센싱값(CD, CurrentData)의 차이가 제2 기준값(예를 들어, 3)보다 크며(단계 S303), 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값(예를 들어, 3)보다 크고(단계 S304), 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값(예를 들어, 3)보다 작은 경우(단계 S305), 해당 센서가 오작동한 후 정상으로 복귀한 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 해당 센서가 정상으로 복귀한 경우 센서오류카운트(SEC, SensorErrCount)가 ＇0＇보다 크면(단계 S306), 해당 센서오류카운트를 감소(예를 들어, 1)시킬 수 있고(단계 S307), 결과를 출력(디스플레이)할 수 있다(단계 S308).
다른 일 실시예에서, 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고(단계 S302), 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 작으며(단계 S303), 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값(예를 들어, 3)보다 큰 경우(단계 S309), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 단계 ＇S309＇ 이후에 센서오류카운트를 증가(예를 들어, 1)시킬 수 있고(단계 S310), 증가된 센서오류카운트가 제1 임계값(LSEC, LimitSensorErrCount) 이상인 경우(단계 S311), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단(단계 S312)할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값보다 작은 경우(단계 S309), 해당 센서가 정상 작동한 것으로 판단할 수 있고, 센서오류카운트(SEC, SensorErrCount)가 ＇0＇보다 크면(단계 S306), 해당 센서오류카운트를 감소시킬 수 있다(단계 S307).
또 다른 일 실시예에서, 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고(단계 S302), 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며(단계 S303), 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 작은 경우(단계 S304), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단할 수 있으며, 센서오류카운트를 증가(예를 들어, 1)시킬 수 있고(단계 S310), 증가된 센서오류카운트가 제1 임계값 이상인 경우(단계 S311), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단(단계 S312)할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고(단계 S302), 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며(단계 S303), 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 크고(단계 S304), 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값보다 큰 경우(단계 S305), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단할 수 있으며, 센서오류카운트를 증가(예를 들어, 1)시킬 수 있고(단계 S310), 증가된 센서오류카운트가 제1 임계값 이상인 경우(단계 S311), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단(단계 S312)할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 큰 경우(단계 S302), 해당 블록에 존재하는 설비에 의한 이상상황으로 판단할 수 있고, 제어대상장치의 제어를 요청할 수 있다(단계 S313). 예를 들어, 해당 블록의 온도가 섹터의 평균값보다 낮은 경우, 해당 블록의 온도를 상승시킬 수 있는 장치(예를 들어, 온풍기 또는 전열기 등)를 가동시킬 수 있다.
도 3을 참조하여 이상에서 설명된 일 실시예는 설비가 가동중이지 않은 경우에 해당될 수 있으며, 이하에서 설명될 도 4의 다른 일 실시예는 설비가 가동중인 경우에 해당될 수 있다.
도 4는 도 1의 단계 ＇S120＇의 다른 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 노드진단서버(200)는 전송받은 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출할 수 있다(단계 S401). 일 실시예에서, 전체 대상지역은 적어도 두 개의 섹터로 구획할 수 있고, 하나의 섹터는 적어도 두 개의 블록으로 구획할 수 있으며, 하나의 블록은 적어도 두 개의 센서를 포함할 수 있다.
이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값(예를 들어, 3)보다 크고(단계 S402), 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제7 기준값(예를 들어, 3)보다 큰 경우(단계 S403), 센서오류카운트를 증가(예를 들어, 0.5)시킬 수 있다(단계 S404).
센서오류카운트가 제2 임계값 이상인 경우(단계 S405), 해당 센서가 오작동한 것으로 판단할 수 있고(단계 S406), 그 결과를 화면에 디스플레이할 수 있다(단계 S407).
이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 작고(단계 S402), 이전 블록 평균값과 현재 블록 평균값의 차이가 제8 기준값(예를 들어, 3)보다 작은 경우(단계 S408), 장치오류카운트를 증가(예를 들어, 1)시킬 수 있다(단계 S409).
장치오류카운트가 제3 임계값 이상인 경우(단계 S410), 해당 제어대상장치가 오작동한 것으로 판단할 수 있고(단계 S411), 그 결과를 화면에 디스플레이할 수 있다(단계 S407).
이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고(단계 S402), 현재 센싱값과 현재 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 작으며(단계 S403), 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값(예를 들어, 3)보다 큰 경우(단계 S412), 장치오류카운트를 확인할 수 있다.
확인결과, 장치오류카운트가 ＇0＇보다 큰 경우(단계 S413) 해당 장치오류카운트를 감소(예를 들어, 1 감소)시킬 수 있고(단계 S414) 해당 제어대상장치의 제어를 유지할 수 있다(단계 S415).
이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고(단계 S402), 현재 센싱값과 현재 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 작으며(단계 S403), 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값보다 작은 경우(단계 S412), 해당 제어대상장치의 제어를 중단할 수 있다.
도 5는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템의 일 실시예를 설명하는 구성도이다.
도 5를 참조하면, 센서 네트워크 기반의노드 진단 방법 및 시스템(100)은 센서(110), 노드진단서버(120), 사용자단말기(130) 및 제어대상장치(140)를 포함한다.
센서(110)는 감지대상지역에 설치되어 감지대상요소에 대응하여 구비될 수 있다. 예를 들어, 감지대상지역에 농작물이 재배되고 감지대상요소가 광합성량, 광량, 토양정보, 대기 습도, 농작물 상태를 포함할 경우, 센서는 산소/이산화탄소 센서, 조도센서, 토양센서, 습도센서, 엽온/엽습온 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서(110)는 다수의 센서(110)가 센서 네트워크로 구성되어 애드혹(Ad-hoc) 방식으로 데이터를 전송할 수 있다.
노드진단서버(120)는 적어도 하나의 센서(110)를 통해 전송된 감지데이터를 확인하고, 해당 센서(110)로부터 이상상황을 감지한 경우, 해당 감지데이터를 분석하고, 적어도 하나의 센서(110) 및 제어대상장치(140) 중 적어도 하나의 정상동작 여부를 확인하여 해당 감지데이터의 유효성을 판단한다. 다시 말해, 노드진단서버(120)는 전체 감지대상지역에 대한 센서의 감지데이터를 수집하여 분석하고, 그에 따른 제어대상장치(140)의 동작 제어를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 노드진단서버(120)는 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 패킷을 재구성하여 분석하고 해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단하여, 제공될 대상 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송할 수 있다.
노드진단서버(120)는 센서(110) 및 제어대상장치(140)와 근거리 유선 통신망으로 연결될 수 있으며, 사용자단말기(130)와 유무선 통신망으로 연결될 수 있다. 노드진단서버(120)의 구체적인 내부 구성은 연결되는 각 구성요소 및 당업자의 요구에 따라 다양하게 변형되어 적용될 수 있으므로, 본 발명에서는 특정한 것에 한정하지 않음은 당연하다.
사용자단말기(130)는 노드진단서버(120)와 연동하여 센서(110)의 감지데이터를 확인하고 필요에 따라 제어대상장치(140)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자단말기(130)는 개인용컴퓨터(131), 셀룰러폰(132), PDA(133) 및 스마트폰(134)을 포함할 수 있다.
사용자단말기(130)는 제어대상장치(140) 중 촬영장치로부터 전송되는 영상을 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 사용자단말기(130)를 통해 촬영장치의 이동 및 움직임을 제어하여 원하는 지역의 영상을 확인할 수 있다.
제어대상장치(140)는 이상상황에 대응하는 해결방법이 수행될 수 있도록 동작될 수 있다. 예를 들어, 제어대상장치(140)는 창문개폐장치, 광원제어장치, 이동형 영상취득장치(촬영장치), 냉온풍기, 환풍기, 이산화탄소 공급장치 및 관수장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 해결방법이 환기인 경우 실내공기를 환기시킬 수 있도록 창문을 개방하고 환풍기를 동작시킬 수 있다. 다른 일 실시예에서, 해결방법이 광량 증가인 경우 실내에 설치된 조명등을 턴온시킬 수 있다.
도 6은 도 5의 노드진단서버에 대한 일 실시예를 설명하는 계층도이다.
도 6을 참조하면, 노드진단서버(120)는 물리 계층(Physical Layer), FDCM 계층(Failure-Diagnostic Context-awareness Middleware Layer) 및 어플리케이션 계층(Application Layer)을 포함할 수 있다.
물리 계층(Physical Layer)은 도 5의 센서(110) 및 제어대상장치(140)와 연결될 수 있으며, 센서(110)의 감지데이터를 수신하고 제어대상장치(140)를 제어하는 신호를 전송할 수 있다.
FDCM 계층은 본 발명에 의한 노드 진단 방법을 수행할 수 있으며, 데이터관리모듈(Data Management Module), 정보저장소모듈(Data Storage Module), 상황정보제공모듈(Context Provider Module), 상황분석모듈(Context Interpreter Module) 및 서비스제공모듈(Service Provider Module)을 포함할 수 있다.
데이터관리모듈은 센서에서 전송된 감지데이터를 처리하고, 설정된 데이터를 호출하여 패킷을 재구성할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터관리모듈은 ＇Data Parser＇, ＇Packet Creator＇ 및 ＇Packet Data＇를 내부 클래스로 포함할 수 있다.
정보저장소모듈은 데이터관리모듈에서 처리된 감지데이터를 저장하고, 사용될 데이터를 설정하여 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 정보저장소모듈은 ＇DataBase＇ 및 ＇Data Storage Manager＇를 내부 클래스로 포함할 수 있다.
상황정보제공모듈은 데이터관리모듈에서 재구성된 패킷을 상황정보로 변환할 수 있다. 일 실시예에서, 상황정보제공모듈은 ＇Context Creator＇, ＇Context Diagnosis＇ 및 ＇Context Data＇를 내부 클래스로 포함할 수 있다.
상황분석모듈은 상황정보제공모듈에서 변환된 상황정보를 분석하여 제공될 대상 서비스를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 상황분석모듈은 ＇Context Interpreter＇를 내부 클래스로 포함할 수 있다.
서비스제공모듈은 상황분석모듈에서 결정된 대상 서비스를 실행할 수 있다. 일 실시예에서, 서비스제공모듈은 ＇Service Provider＇를 내부 클래스로 포함할 수 있다.
어플리케이션 계층(Application Layer)은 사용자단말기(130)와의 인터페이스를 지원할 수 있으며, 센서(110)의 감지데이터를 확인하고 사용자(관리자)의 요구 하에 제어대상장치(140)를 제어할 수 있다.
도 7은 도 6의 ＇FDCM Layer＇에 포함된 구성의 동작을 설명하는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 데이터관리모듈은 센서(110)로부터 전송된 감지데이터를 정보저장소모듈로 전송할 수 있고(InsertEnvironment), 정보저장소모듈로부터 패킷의 형태(포맷)을 수신할 수 있다(SetPacketData).
데이터관리모듈은 수신된 패킷의 형태를 기초로 패킷을 재생성하여 상황정보제공모듈로 전송하여 분석하도록 할 수 있다(DataAnalysis).
상황정보제공모듈은 재생성된 패킷을 기초로 상황정보를 생성하기 위하여, 정보저장소모듈에 장치코드(GetDeviceCode), 데이터타입(GetDataType) 및 동작상태(GetActivate)를 호출하여 해당 정보를 얻을 수 있다.
상황정보제공모듈은 호출된 정보를 기초로 상황정보를 생성하여 상황분석모듈로 전송할 수 있다(ContextAnalysis).
상황분석모듈은 설정된(또는 선택된) 서비스에 대응하여 알림 메시지를 생성하고, 생성된 알림 메시지를 서비스제공모듈로 전송할 수 있다(ErrAlarmService). 일 실시예에서, 상황분석모듈은 도 3 또는 도 4에서 설명된 방법에 의해 알림 메시지를 생성할 수 있다.
서비스제공모듈은 해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나가 오작동한 것으로 판단(확인)한 경우, 정보저장소모듈에 저장된 감지데이터를 삭제하도록 요청할 수 있다(DeleteErrData). 일 실시예에서, 서비스제공모듈은 해당 센서 및 제어대상장치가 정상작동한 것으로 판단한 경우, 감지데이터에 기초하여 해당 제어대상장치(Actuator)를 제어하도록 요청할 수 있다(ControlDevice).
도 8은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 패킷 데이터 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 패킷 데이터는 해당 센서의 ID(id), 해당 센서가 설치된 블록의 ID(block_id), 해당 블록이 포함된 섹터의 ID(sector_id), 해당 센서가 수집하는 데이터의 종류(data_CODE), 해당 센서가 현재 센싱(Sensing)한 데이터(currentData), 해당 센서가 이전에 센싱한 데이터(beforeData), 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 현재 센싱 데이터의 평균값(blockAve), 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 이전 센싱 데이터의 평균값(beforeBlockAve) 및 동일 블록내에 포함된 센서들의 평균 센싱값(sectorAve) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 현재 센싱 데이터의 평균값(blockAve) 및 동일 블록내에 포함된 센서들의 평균 센싱값(sectorAve)는 현재 감지데이터를 전송한 센서를 제외한 값으로 적용될 수 있다.
도 9는 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 상황정보 구성의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 상황정보는 패킷정보(Packet), 상황결정여부(isDecision), 오류발생여부(isErr), 센서에서의 발생여부(isSensor), 설비에서의 발생여부(isDevice), 설비의 구동여부(isActivation), 해당 설비의 ID(DEVICE_CODE), 해당 설비의 이름(deviceName), 해당 섹터의 관리분야(optimalName), 해당 분야에서의 관리기준정보(optimalData) 및 관련데이터의 종류(DataType) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 10은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 데이터베이스 스키마의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 노드진단서버에서 관리하는 데이터베이스의 스키마(Schema)는, 현재센싱정보 테이블, 관리기준정보 테이블, 장치 테이블, 데이터타입 테이블 및 제어 테이블 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에서 사용되는 클래스 다이어그램의 일 실시예를 설명하는 도면이다.
여기서, 도 8 내지 도 11에 나타난 각 구성별 변수, 함수 및 연결관계는 본 발명이 적용되는 시스템 및 당업자의 요구에 따라 다양한 변형이 가능하므로 특정한 것에 한정하지 않음은 물론이다.
이상에서 본 발명에 의한 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법 및 시스템에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지는 것이므로, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 노드 진단 시스템
110 : 센서 120 : 노드진단서버
130 : 사용자단말기 140 : 제어대상장치
110 : 센서 120 : 노드진단서버
130 : 사용자단말기 140 : 제어대상장치
Claims (21)
- a) 센서 네트워크에 포함된 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 재구성하는 단계;
b) 상기 재구성된 데이터를 분석하여 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단하는 단계; 및
c) 상기 판단결과에 따라 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 a) 단계는
a-1) 상기 감지데이터를 수신하는 과정;
a-2) 상기 수신된 감지데이터를 데이터베이스에 저장하는 과정; 및
a-3) 설정된 패킷(Packet)에 기초하여 상기 수신된 감지데이터를 재구성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 c) 단계는
c-1) 상기 판단결과, 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나가 오작동인 경우 해당 오류정보를 포함하는 상황정보를 생성하는 과정;
c-2) 상기 생성된 상황정보가 제공될 서비스를 확인하는 과정; 및
c-3) 상기 확인된 서비스에 상응하는 오류 정보를 제공하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 c) 단계는
상기 판단결과, 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나가 오작동인 경우 해당 감지데이터를 삭제하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 오작동한 후 정상으로 복귀한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 작으며, 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 6항에 있어서,
상기 b-2) 단계는
상기 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제5 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 정상 작동한 것으로 판단하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 작은 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 작고, 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제2 기준값보다 크며, 블록 평균값과 이전 센싱값의 차이가 제3 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 섹터 평균값의 차이가 제4 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 섹터 평균값과 블록 평균값의 차이가 제1 기준값보다 큰 경우, 제어대상장치의 제어를 요청하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 큰 경우, 해당 센서가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값 및 블록 평균값을 산출하는 과정; 및
b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 작고, 이전 블록 평균값과 현재 블록 평균값의 차이가 제8 기준값보다 작은 경우, 해당 제어대상장치가 오작동한 것으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 b) 단계는
b-1) 상기 감지데이터를 분석하여 센싱(Sensing)값, 블록 평균값 및 섹터 평균값을 산출하는 과정;
b-2) 이전 센싱값과 현재 센싱값의 차이가 제6 기준값보다 크고, 현재 센싱값과 현재 블록 평균값의 차이가 제7 기준값보다 작으며, 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값보다 큰 경우, 해당 제어대상장치의 제어를 유지하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 제 13항에 있어서,
상기 b-2) 단계는
상기 블록 평균값과 섹터 평균값의 차이가 제9 기준값보다 작은 경우, 해당 제어대상장치의 제어를 중단하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 방법. - 적어도 하나의 섹터, 상기 섹터에 포함되는 적어도 하나의 블록, 상기 블록에 포함되는 적어도 하나의 센서 및 제어대상장치; 및
상기 적어도 하나의 센서로부터 감지데이터를 전송받아 설정된 데이터 별로 패킷을 재구성하여 분석하고 해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나에 대한 오작동 여부를 판단하여, 제공될 대상 서비스별 상황정보를 생성하고 해당 센서 및 장치 중 적어도 하나에 대한 현재상태정보를 포함하는 알림 메시지를 전송하는 노드진단서버를 포함하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 15항에 있어서, 상기 노드진단서버는
상기 센서에서 전송된 감지데이터를 처리하고, 설정된 데이터를 호출하여 패킷을 재구성하는 데이터관리모듈;
상기 데이터관리모듈에서 처리된 감지데이터를 저장하고, 사용될 데이터를 설정하여 저장하는 정보저장소모듈;
상기 데이터관리모듈에서 재구성된 패킷을 상황정보로 변환하는 상황정보제공모듈;
상기 상황정보제공모듈에서 변환된 상황정보를 분석하여 제공될 대상 서비스를 결정하는 상황분석모듈; 및
상기 상황분석모듈에서 결정된 대상 서비스를 실행하는 서비스제공모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 16항에 있어서, 상기 서비스제공모듈은
해당 센서 및 제어대상장치 중 적어도 하나가 오작동한 것으로 판단한 경우, 상기 정보저장소모듈에 저장된 감지데이터를 삭제하도록 요청하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 16항에 있어서, 상기 서비스제공모듈은
해당 센서 및 제어대상장치가 정상작동한 것으로 판단한 경우, 상기 감지데이터에 기초하여 해당 제어대상장치를 제어하도록 요청하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 15항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 패킷은
해당 센서의 ID, 해당 센서가 설치된 블록의 ID, 해당 블록이 포함된 섹터의 ID, 해당 센서가 수집하는 데이터의 종류, 해당 센서가 현재 센싱(Sensing)한 데이터, 해당 센서가 이전에 센싱한 데이터, 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 현재 센싱 데이터의 평균값, 동일 블록내에 포함된 센서들 각각의 이전 센싱데이터의 평균값 및 동일 블록내에 포함된 센서들의 평균 센싱값 중 적어도 하나를 포함하여 재구성되는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 15항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 상황정보는
패킷정보, 상황결정여부, 오류발생여부, 센서에서의 발생여부, 설비에서의 발생여부, 설비의 구동여부, 해당 설비의 ID, 해당 설비의 이름, 해당 섹터의 관리분야, 해당 분야에서의 관리기준정보 및 관련데이터의 종류 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템. - 제 15항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 노드진단서버에서 관리하는 데이터베이스의 스키마(Schema)는,
현재센싱정보 테이블, 관리기준정보 테이블, 장치 테이블, 데이터타입 테이블 및 제어 테이블 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 네트워크 기반의 노드 진단 시스템.
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