KR101828985B1 - 방 안의 온도를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

방 안의 조사표면의 온도를 모니터링하기 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은: 상기 조사표면에 결합된 N개의 온도 센서들을 제공함; 상기 개수의 온도 센서들로부터 각각의 온도값들을 수신함; 상기 수신된 온도값들에 외삽 모델을 적용하고 상기 조사표면의 외삽된 열화상 스캔을 외삽함; 및 상기 외삽된 열화상 스캔에 기초하여 상기 조사표면의 온도를 모니터링함을 포함한다.

Description

방 안의 온도를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법{System and method for temperature monitoring in a room}

본 발명은 일반적으로 온도 모니터링 시스템의 분야에 관한 것이다. 특히 본 발명은, 원격통신 및/또는 프로세싱 장비들, 예컨대 서버들의 하나 이상의 랙들을 포함하는 데이터 센터와 같은 방 안에서 표면의 온도를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

알려진 바와 같이, 데이터 센터는 전형적으로 많은 수의 컴퓨팅 및/또는 원격통신 장치들, 예컨대, 서버들, 라우터들, 스위치들 등등을 호스팅(host)하기에 적합화된 방이다. 전형적으로 이 장치들은, 상기 데이터 센터 내부에 열을 지어 배치된 랙들 내에 장착(mount)된다.

데이터 센터 이내에 포함된 이 컴퓨팅 및/또는 원격통신 장치들은, 그것들의 작동 중에 열을 발생시킨다. 그러한 열은 전형적으로는 그 케이스 상에 제공되는 냉각 격자를 통해 상기 장치에서 나오도록 강제된다. 그 후, 상기 장치들에 의해 발생된 열은 상기 데이터 센터 이내의 공기를 데우고, 방 온도는 매우 높은 값에 도달할 수 있다. 특히 공기 온도는 상기 컴퓨팅 및/또는 원격통신 장치들의 기능부전(malfunctioning)이 초래될 수 있는 값에 도달할 수 있다.

전형적으로, 데이터 센터는 특정값 미만으로 상기 방 온도를 유지하기 위한 시스템들, 특히 상기 컴퓨팅 및/또는 원격통신 장치들의 안전하고 올바른 기능을 보장하는 미리 정해진 문턱값(threshold) 미만으로 상기 방 온도를 유지하기 위한 냉각 시스템들(예를 들어, 공기 조화 시스템들)을 포함한다. 그러면 상기 냉각 시스템들을 작동시키기 위해, 상기 방 온도를 감지할 수 있고 언제 그리고 어디에서 상기 방 온도가 상기 문턱값 너머로 상승하는지를 검출할 수 있는 온도 모니터링 시스템을 상기 데이터 센터에 제공하는 것이 필요하다.

방 안에 포함된 상기 장치들의 온도, 특히 상기 방 안의 주어진 표면들 상의 온도를 모니터링하기 위한 온도 모니터링 시스템은 상기 방 안의 특정 위치들에 배치된 몇몇 온도 센서들을 포함할 수 있다. 각각의 센서는 그 위치에서의 온도와 일치하는 단일 온도값을 검출한다. 게다가, 전형적으로 그러한 검출은 시간에 있어 이산적(discrete)이다. 상기 고정된 센서들은 제어 유닛에 연결되는데, 상기 제어 유닛은 전형적으로 상기 검출된 온도값들을 프로세싱하고, 만약 하나 이상의 센서들에 의해 검출된 온도가 안전 문턱값을 초과하여 상승한다면 가능한 냉각 시스템들을 작동시킨다.

대안으로서, 하나의 적외선 또는 열화상 카메라가 방 안의 표면의 온도를 모니터링하는데 이용될 수 있다. 전형적으로 상기 열화상 카메라는 모니터링될 표면의 열화상 스캔을 얻는(acquire) 바, 상기 스캔은 상기 표면의 픽셀들의 격자에 대한 온도값들의 2차원 행렬이다. 사실은, 상기 열화상 카메라는 일반적으로, 마이크로볼로미터들(microbolometers)과 같은 온도 센서들의 2차원 행렬로서 구현되며, 상기 마이크로볼로미터들은 상기 표면 이내에 존재하는 재료들에 의해 방출되는 적외선 방사를 검출할 수 있다. 상기 적외선 방사는 상기 카메라의 센서들에 의해 검출되며, 상기 열화상 스캔을 제공하도록 프로세싱된다. 상기 카메라에 의해 검출된 적외선 방사의 값들은 더 프로세싱되어 상기 표면의 이미지, 전형적으로는 그레이스케일 이미지 또는 거짓 컬러 이미지(false colors image)를 제공하는 바, 여기서 각 픽셀에 연관되는 그레이 톤(gray tone) 또는 컬러는 상기 표면 내의 픽셀의 대응 되는 위치에서의 온도 샘플값을 나타낸다.

미국 특허출원 US 2005/0008215 A1호에는, 시간에 걸쳐 일련의 샘플 이미지들을 얻음으로써 샘플의 단조 변화하는 특성을의 시간 응답을 판정하기 위한 적외선 카메라를 포함하는 시스템이 개시된다.

본 발명자들은 위에서 인용된 온도 모니터링 시스템들이 몇몇 단점들을 가진다는 점을 알아챘다. 사실은, 고정된 온도 센서들을 포함하는 시스템은 온도가 공간적으로 시간적으로 빠르게 가변적일 때 그러한 온도를 정확하게 모니터링하는 것을 가능하게 하지 않는다. 원칙적으로 더 높은 정확도를 제공하기 위해서는, 방안에 매우 많은 수의 센서들을 배치시키거나 상기 방 안의 온도값들의 시변하는 공간적 분포에 따라 센서들의 위치를 변경시키는 것이 필요할 것이다. 바람직하지 않게도 두 경우 모두에 있어서 상기 시스템은 구현하기에 너무 복잡하고 너무 비싸다.

다른 한편으로는 하나의 열화상 카메라를 포함하는 시스템은 위에서 언급된 시스템보다 더 상세하게 방 안의 표면의 온도의 변동을 모니터링할 수 있게 할 것이지만 바람직하지 않게도 매우 비싸다.

위에서 본 관점에서, 본 발명자는 위에서 언급된 단점들을 해결하는, 데이터 센터와 같은 방 안의 표면의 온도를 모니터링하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 문제를 처리했다. 특히, 본 발명자들은 온도를 모니터링하기 위한 방법 및 시스템으로서, 열화상 카메라에 의해 제공되는 상세함과 거의 비슷한 정도의 상세함을 제공하면서도 몇몇 고정된 온도 센서들을 갖는 시스템과 거의 비슷한 비용이 드는 방법 및 시스템을 제공하는 문제를 처리했다.

본 설명 및 청구항들에서, 모니터링될 표면은 전형적으로 "조사표면"이라고 불릴 것이며, 그것은 방 안에 포함된 장치(들)의 표면 부분들(surface portions)을 포함할 수 있다. 데이터 센터의 경우 조사표면은 단일 랙 또는 일 열의 랙들의 전측 또는 후측 표면 부분들을 포함할 수 있다.

게다가, 본 설명 및 청구항들에서, "조사표면에 결합된 센서들"이라는 표현은, 상기 조사표면 상에 위치되거나 상기 조사표면에 근접하여 위치될 수 있다는 의미에서 상기 조사표면에 연관되는 센서들을 지칭할 것이다.

제1 양상에 따라, 본 발명에는, 방 안의 조사표면의 온도를 모니터링하기 위한 방법이 제공되는 바, 상기 방법은:

a) 상기 조사표면에 결합된 N개의 온도 센서들을 제공함;

b) 상기 개수의 온도 센서들로부터 각각의 온도값들을 수신함;

c) 상기 수신된 온도값들에 외삽 모델을 적용하고 상기 조사표면의 외삽된 열화상 스캔을 외삽함; 및

d) 상기 외삽된 열화상 스캔에 기초하여 상기 조사표면의 온도를 모니터링함을 포함한다.

바람직하게는, 상기 방법은, 샘플 수집 주기(sample collection period)에 속한 K개의 이산 시간 순간들(instants)에서, 상기 N개의 온도 센서들로부터 제1 온도값들 및 대응되는 샘플 열화상 스캔들을 수신함을 더 포함하고, 상기 샘플 열화상 스캔들의 각각은, 상기 표면(SV)의 PxQ 개의 픽셀들에서 감지되는 제2 온도값들의 행렬을 포함한다.

바람직하게는, 상기 제1 온도값들, 및 상기 대응되는 샘플 열화상 스캔들의 상기 제2 온도값들에 기초하여 상기 외삽 모델의 외삽 계수들을 계산함을 더 포함한다.

바람직하게는, 상기 계산함의 단계는, 상기 개수의 픽셀들의 각각에 대하여, 상기 픽셀을 대응되는 온도 센서에 연관시킴; 및 상기 픽셀에 대응하는 상기 제2 온도값들을 상기 대응되는 온도 센서에 연관된 제1 온도값들의 함수로서 1 이상의 차수를 갖는 다항식들에 의해 보간함을 포함한다.

바람직하게는, 상기 계산함의 단계는, 상기 픽셀에서 제1 열 역학적 상태 및 제2 열 역학적 상태를 식별함, 및 상기 제2 온도값들의 각각 및 대응되는 제1 온도값을 상기 제1 열 역학적 상태 및 상기 제2 열 역학적 상태 중 하나에 연관시킴을 더 포함한다.

바람직하게는, 상기 계산함의 단계는, 상기 개수의 픽셀들의 각각에 대하여, N개의 선형 방정식들의 K/N개의 시스템(system)들을 정의하고 해결함을 포함하고, 상기 선형 방정식들의 각각은 시간 순간에 상기 픽셀에 대응하는 상기 제2 온도값을 상기 시간 순간에 상기 N개의 온도 센서들로부터 수신된 상기 N개의 제1 온도값들에 연결한다.

바람직하게는, 단계 a)는, 상기 조사표면의 제1 열화상 스캔을 수신함, 상기 조사표면 상의 수 개의 구역들(areas)을 식별함(identifying), 및 상기 구역들 이내에 상기 개수의 온도 센서들을 배치함을 더 포함한다.

바람직하게는, 상기 식별함의 단계는, 온도가 문턱값을 초과하는 수 개의 구역들을 식별함을 포함한다.

바람직하게는, 상기 방법은 상기 외삽된 열화상 스캔을 프로세싱함 및 하나 이상의 온도 이상들(temperature anomalies)을 검출함을 더 포함한다.

바람직하게는, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 온도 이상들로부터 회복되도록, 알람 신호를 발생시킴 및/또는 상기 방 안에 온도 제어 시스템을 작동시킴을 더 포함한다.

제2 양상에 따라, 본 발명에는 방 안의 조사표면의 온도를 모니터링하기 위한 온도 모니터링 시스템이 제공되는 바, 상기 시스템은:

- 상기 조사표면에 결합된 N개의 온도 센서들; 및

- 상기 개수의 온도 센서들과 소통하는 제어 유닛을 포함하고,

상기 제어 유닛은, 상기 개수의 온도 센서들로부터 각각의 온도값들을 수신하고; 상기 수신된 온도값들에 외삽 모델을 적용하여 외삽된 열화상 스캔을 외삽하고; 상기 외삽된 열화상 스캔에 기초하여 상기 방의 온도를 모니터링하도록 구성된다.

바람직하게는, 상기 온도 센서는 열전쌍을 포함한다.

대안으로는, 상기 온도 센서는 NTC 서미스터를 포함한다.

바람직하게는, 상기 제어 유닛은 열화상 카메라로부터 상기 조사표면의 적어도 하나의 열화상 스캔을 수신하도록 더 구성된다.

바람직하게는, 상기 열화상 카메라는 상기 제어 유닛에 연결된다.

본 발명의 실시예들은, 예시로서 주어지고 한정적이지 않으며, 첨부된 도면들을 참조하여 읽혀질 아래의 상세한 설명을 읽음으로써 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 데이터 센터의 개략적 평면도이다;
도 2는 도 1의 데이터 센터 이내에 있는 일 열의 랙들의 정면도이다;
도 3에는 본 발명의 실시예에 따른 온도 모니터링 시스템이 도시된다;
도 4에는 본 발명의 실시예에 따른 도 3의 시스템의 초기화에 관한 흐름도가 도시된다;
도 5에는 본 발명의 실시예에 따른 도 3의 시스템의 작동(operation)에 관한 흐름도가 도시된다;
도 6에는 도 3의 시스템의 2개의 온도 센서들에 의해 감지된 시변 온도에 관한 2개의 예시적 그래프, 및 대응되는 몇몇 예시적 열화상 스캔들이 도시된다;
도 7a 및 7b에는 온도 데이터가 있는 그래프 및 상기 데이터에 선형 보간 곡선이 중첩된 동일 그래프가 도시되며;
도 8에는 도 3의 시스템의 온도 센서에 의해 감지된 온도의 예시적 그래프가 더 도시된다.

도 1은 방(R)의 평면도이다. 상기 방(R)은 데이터 센터일 수 있다. 상기 방(R) 안에는 열을 지어 배치되고 예를 들어 서버들, 라우터들, 스위치들 등등과 같은 컴퓨팅 및/또는 원격통신 장치들을 포함하는 여러 랙(racks; CK)들이 있다. 특히 도 1의 방(R) 안에, 4개의 랙들의 3개의 열들(A에서 C까지)이 있다. 제1 열의 랙들은 CK1A , CK2A , CK3A 및 CK4A로 지칭되고, 제2 열 및 제3 열의 다른 랙들은 유사한 방식으로 지칭된다.

게다가, 도 1에는 열화상 카메라(TC)가 도시되는데, 그러한 카메라는 상기 방(R) 내측의 표면의 열화상 스캔을 얻을 수 있다. 그러한 표면은 상기 랙들 내에 배치된 장치들의 전면/후면/측면부들(front/rear/side portions)을 포함할 수 있다. 비한정적 예시를 위해 아래에서는, 상기 열화상 카메라(TC)가 도 1에 나타난 바와 같이 상기 제1 열의 랙들(CK1A, CK2A, CK3A 및 CK4A) 내의 장치들의 전면부들을 포함하는 열화상 스캔들을 얻는다고 가정될 것이다. 도 1에는 상기 랙으로부터 주어진 거리(d)만큼 떨어진 상기 열화상 카메라(TC)에 의해 보여질 수 있는 구역으로서 상기 열화상 카메라(TC)의 시야(field of view; FOV)의 개략적 표현도 도시된다. 아래에서는, 그러한 구역 이내에서 상기 열화상 카메라(TC)에 의해 보여질 수 있는 표면들이 조사표면(SV)으로 불릴 것이다. 상기 조사표면은 단일 평면 상에 또는 하나 초과의 평면 상에 놓인 랙 전면 표면들을 포함할 수 있다. 환언하면, 상기 랙들의 전면 표면들은, (도 1에서 도시된 바와 같이) 하나의 (수직) 표면 또는 여러 개의 (수직) 표면들에 속할 수 있다.

상기 열화상 카메라(TC)는 마이크로볼로미터들과 같은 적외선 센서들의 행렬을 포함할 수 있다. 각각의 센서는 전형적으로 상기 조사표면(SV) 내의 한 픽셀의 온도를 감지한다. 상기 카메라의 센서들의 수는 160x120 또는 320x240일 수 있다. 각각의 센서의 측정 오차는 약 ±2°C와 같을 수 있다.

도 2는 상기 제1 열의 랙들(CK1A, CK2A, CK3A 및 CK4A)의 정면도이다. 특히 거기에는 상기 제 1열의 랙들(CK1A, CK2A, CK3A 및 CK4A) 내의 장치들의 전면부들을 포함하는, 상기 열화상 카메라(TC)에 의해 보여지는 상기 조사표면(SV)이 도시된다.

본 발명의 방법의 실시예들에 따르면, 상기 조사표면(SV)의 제1 열화상 스캔이 취해진다. 도 2에는 미리 한정된(predefined) 문턱값보다 높은 온도의 상기 조사표면(SV)의 3개의 구역들(HS(1), HS(2), HS(3))이 개략적으로 도시된다. 그 설명된 실시예에 대해, 상기 조사표면(SV)의 나머지 구역은 상기 미리 한정된 문턱값보다 낮은 온도에 있다고 간주된다. 상기 구역들(HS(1), HS(2) 및 HS(3))은 상기 조사표면(SV) 이내의 열원들에 대응될 수 있다. 상기 열원들(HS)은 예를 들어 상기 조사표면(SV) 이내에 포함된 랙(들) 내에 장착된 장치들의 냉각 격자들일 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 온도 센서들은 상기 조사표면(SV)의 특정 위치들에 배치된다. 도 3에 나타난 바와 같이 특히 하나 이상의 온도 센서들(S(1), S(2), S(3))이 각각의 구역(HS(1), HS(2) 및 HS(3)) 이내에 배치된다. 본 설명의 단순화를 위해, 단일 온도 센서(S(1), S(2), S(3))가 각각의 구역(HS(1), HS(2) 및 HS(3)) 이내에 배치된다. 대안적인 실시예들에 따르면, 상기 온도 센서들(S(1), S(2), S(3))은 임의의 개수로 될 수 있고, 상기 구역들(HS(1), HS(2) 및 HS(3))에 관하여 상이한 위치들에 배치될 수 있다. 각각의 온도 센서(S(1), S(2), S(3))는 예를 들어 열전쌍 또는 NTC(부온도계수; Negative Temperature Coefficient) 서미스터를 포함할 수 있다.

상기 온도 센서들(S(1), S(2), S(3))은 제어 유닛(CU)에 연결된다. 상기 제어 유닛(CU)과 상기 온도 센서들(S(1), S(2), S(3)) 사이의 연결은 유선 연결 또는 무선 연결일 수 있다. 상기 온도 센서들(S(1), S(2), S(3)) 및 상기 제어 유닛(CU)은 온도 모니터링 시스템(TMS)에 포함된다.

위에서 설명된 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)은, 상기 조사표면(SV)의 온도를 모니터링하기 위한 방법을 구현하도록 구성되는 바, 이는 하기에서 도 4 및 도 5의 흐름도들을 참조하여 더 상세하게 설명될 바와 같다.

도 4에는 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)의 초기화 단계들이 도시된다.

상기 온도 모니터링 시스템(TMS)의 제어 유닛(CU)은, 단계(201) 동안에 상기 조사표면(SV)의 상기 제1 열화상 스캔을 수신하고, 상기 제1 열화상 스캔에 이것에 기초하여 단계(202) 동안에 상기 조사표면(SV) 이내에 포함된 열원들(HS)을 식별(idenfity)하는 바, 위에서 설명된 바와 같다. 단계(203)에서 상기 온도 센서들(S)은 단계(202)에서 식별된 상기 열원들(HS)의 위치들에 대응되는, 상기 방(R) 안에서의 위치들에 배치된다.

대안으로서, 상기 온도 센서들(S)은 상이한 위치들에 배치될 수 있다. 예를 들어, 단계들(201 및 202)은 건너뛰어질(skipped) 수 있으며, 상기 온도 센서들은 (위에서 한정된 바와 같은) 열원들이 실제로는 상기 방(R) 안에 존재한다는 사실과 무관하게 배치될 수 있다. 예를 들어 대안적인 배치에서는 랙 하나 당 하나의 온도 센서가 제공될 수 있다. 게다가 상기 온도 센서들(S) 중 하나 이상은 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)의 초기화 전에 이미 상기 방(R) 안에 존재할 수 있다.

아래의 본 설명에서, 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)의 초기화 동안 고려되는 각각의 열화상 스캔은 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 열화상 카메라(TC)에 의해 얻어진다는 점 및, PxQ 차원의 온도값들을 갖는 2차원 행렬로서, 상기 조사표면(SV) 내에서 좌표 점들((x_p, y_q), p=1, ..., P, q=1, ..., Q)을 중심으로 한 PxQ개 픽셀들을 갖는 이산 집합의 PxQ개 온도값들을 포함하는 2차원 행렬을 상기 열화상 카메라(TC)가 감지할 수 있다는 점이 가정될 것이다(그러한 좌표들은, 도 2 및 도 3에 도시된 축들(X 및 Y)에 의해 식별되고, 상기 조사표면(SV)의 하단 좌측 코너에서 그 중심을 갖는 2차원 평면 내의 점의 좌표이다). 예를 들어 온도값들의 행렬은 320x240의 차원을 가질 수 있으며, 따라서 그것은 상기 조사표면(SV)의 76800개 픽셀들의 온도값들을 포함할 수 있다. 아래의 설명에서 좌표 공간 내 점(x_p, y_q)은 단순히 "점 (x_p, y_q)"로서 표시될 것이다.

뒤이은(successive) 단계(204) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 샘플 수집 주기(SP)를 한정하는데, 상기 샘플 수집 주기 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 상기 조사표면(SV) 이내의 각각의 온도 센서(S(1), S(2), S(3))에 의해 감지되는 온도 샘플들(samples of the temperature)을 수신하고, 그러는 동안에 상기 조사표면(SV)의 각각의 샘플 열화상 스캔들을 수신할 것인 바, 하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같다.

상기 샘플 수집 주기(SP)는 바람직하게는 상기 조사표면(SV) 이내에서 시간에 따라 온도가 어떻게 변화할 수 있는지에 관한 예비적 평가에 기초하여 판별(determine)된다. 특히, 상기 샘플 수집 주기(SP)의 지속시간은, 그러한 시간 간격 동안에 상기 조사표면(SV) 내의 온도, 특히 상기 열원들(HS)에서의 온도가 가능한 한 가장 큰 온도 범위 이내에 포함되도록 선택된다. 그러한 범위의 최소값 및 최대값은, 상기 조사표면(SV) 이내에 포함된 상기 장치들(즉 상기 열원들(HS))의 상이한 작동 상태들에 종속적이다. 이것은 상기 온도를 모니터링하기 위한 방법의 정확도를 유리하게 증가시킬 수 있도록 하며, 이는 다음에서 설명될 바와 같다. 상기 표면(SV)이 하나 이상의 열들의 랙들을 포함하는 경우에, 상기 샘플 수집 주기(SP)는 상기 랙(들) 안에 포함된 장치들의 작동 프로파일들에 기초하여 판별된다. 예를 들어, 서버는 낮 동안에 스위치 온(switched on)될 수 있고 거기에 연결된 사용자들의 수에 따라 낮 동안에 가변적인 수의 애플리케이션들을 실행할 수 있다. 이 서버는 밤 동안에는 스위치 오프(switched off)될 수 있다. 그러한 경우에 상기 서버의 냉각 격자의 온도는 낮 동안에는 최대값에 도달하고, 밤 동안에는 최소값에 도달할 수 있다. 따라서 상기 샘플 수집 주기(SP)의 지속시간은 1일과 동일하도록 선택될 수 있으므로 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 그 열원(상기 서버)에 대한 온도의 변동은 가능한 한 크도록 된다.

단계(204) 동안에 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)이 상기 샘플 수집 주기(SP)의 샘플링 시간 순간들(t_k, k=0, 1, 2, ....., K)에 상기 온도 센서들(S)에 의해 감지되는 온도값들을 수신한다. 바람직하게는, 상기 샘플링 시간 순간들(t_k)은 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 시간에 따라 균일하게 이격(uniformly spaced)된다. 상기 온도값들은 상기 온도 센서들에 의해 각각의 센서가 새 온도값에 반응하는 데에 걸리는 시간 및 상기 센서에서의 온도 변동의 범위에 종속하는 주파수로 감지된다. 전형적으로, 유선 센서에 있어 상기 주파수는 상기 온도 변동의 범위에만 종속하며, 따라서 2개의 연속적인 시간 순간들(t_k) 사이의 시간 간격은 10분의 몇 초 내지 몇 분의 범위에 속할 수 있다. 무선 센서들의 경우에 상기 주파수는 센서들이 전력을 공급받는 배터리의 지속시간에 종속적이며, 이에 따라 상기 2개의 연속적인 시간 순간들(t_k) 사이의 시간 간격은 전형적으로 몇 분, 예컨대 5분으로 선택된다.

도 6에는 그 상부(upper part)에, 샘플링 시간 순간들 t₀, t₁, t₂ 등에 2개의 온도 센서들(S(1) 및 S(2))에 의해 감지된 온도(°C 단위)를 보여주는 2개의 예시적 그래프들이 도시된다.

게다가 단계(204) 동안에 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)이 각각의 샘플링 시간 순간(t_k)에 상기 조사표면(SV)의 대응되는 샘플 열화상 스캔(Sc(k), k=0, 1, ..., K)을 수신한다. 위에서 언급된 바와 같이, 바람직하게는 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))은 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 열화상 카메라에 의해 얻어진다. 도 6에서 3개의 그레이스케일 이미지들이 도시되며, 상기 그레이스케일 이미지들은 샘플링 시간 순간들(t₀, t₁ 및 t₂)에 얻어진 3개의 연속적인 열화상 스캔들(Sc(0), Sc(1) 및 Sc(2))을 나타낸다.

따라서 단계(204) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 각각의 샘플링 시간 순간(t_k)에 다음의 정보를 저장한다:

- N개의 센서들(S(i))에 의해 감지된 N개의 온도값들(Ts(i, k), i=1, ..., N)의 집합으로서, 그러한 온도값들의 각각은 상기 센서(S(i))에 연관된 열원(HS(i))에 의해 도달되는 온도를 나타내는, 온도값들의 집합; 및

- 상기 조사표면(SV)의 점들(x_p, y_q)에서 상기 열화상 카메라에 의해 얻어지는 P x Q개의 온도값들(Tc(p, q, k), p=1, ..., P, q=1,.... , Q)의 2차원 행렬을 포함하는, 대응되는 샘플 열화상 스캔(Sc(k)).

그 후, 단계(205) 동안, 위에서 언급된 정보로부터 시작하여, 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)이 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도값들(Ts(i, k))로부터 다른 열화상 스캔을 도출(derive)하기 위한 외삽 모델의 외삽 계수들의 집합을 계산(compute)한다. 특히 단계(205) 동안, 상기 제어 유닛(CU)은, 상기 조사 표면(SV)의 점들(x_p, y_q)에서 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도들을 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k)) 내에 포함된, 대응되는 온도들에 연결시키는 수학적 관계식들(mathematical relations)의 집합을 한정한다. 하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같이 이 관계식들이 한정되고 상기 초기화 작동이 끝나면 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)가 작동하도록 되는 때 상기 제어 유닛(CU)은 상기 열화상 카메라(TC)와 같은 다른 임의의 측정 기기의 이용 없이 상기 온도 센서들(S(i))만에 의해서 감지되는 온도들로부터 시작하여 상기 조사표면(SV)의 열화상 스캔을 도출함이 가능할 것이다. 그렇게 하기 위해 상기 제어 유닛(CU)은 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도들에 단순히 상기 외삽 모델을 적용할 것인 바, 즉 그것은 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도들에 위에서 언급된 상기 수학적 관계식들을 적용할 것이며, 상기 수학적 관계식들에 의해 "가상(virtual)" 열화상 스캔의 대응되는 온도들이 제공될 것이다.

본 발명의 제1 실시예에 따라 위에서 언급된 상기 외삽 계수들을 계산하기 위해, 상기 열원들(HS(i))은 독립 열원들이라고 가정된다. 이는 상기 조사표면(SV) 이내에서 각각의 점(x_p, y_q)의 온도가 단일 열원(HS(i)), 즉 그 점에 가장 가까운 열원(HS(i))에 의해 영향을 받음을 의미한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 점(x_p, y_q)를 참조하면 그 온도는 상기 열원(HS(2))에 의해서만 영향을 받는다고 가정된다. 이 실시예에 따르면, 단계(205) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 각각의 샘플 열화상 스캔(Sc(k))을 N개의 열원들(HS(i))에 대응되는 다수의 부행렬들로 분할한다. 특히, 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)은 각각의 열원(HS(i))에 대하여, 상기 열원(HS(i))에 의해서만 영향을 받는 온도를 갖는 점들(x_p,y_q)에서 상기 열화상 카메라에 의해 감지된 온도값들의 부행렬을 식별한다(하기에서 그러한 점들(x_p, y_q)의 집합은 열원(HS(i))의 영역(domain)으로 지칭될 것이다).

따라서 상기 제어 유닛(CU)에는 각각의 샘플링 시간 순간(t_k)에 각각의 열원(HS(i))에 대하여, 다음의 정보가 제공된다:

- 상기 열원(HS(i))에서 배치된 온도값(Ts(i, k)); 및

- 상기 열원(HS(i))의 영역에 속한 점들(x_h, y_w)에서 상기 열화상 카메라에 의해 감지된 온도값들(Tc(h, w, k), h=1, ..., H, w=1, ..., W)에 상대적인 상기 샘플 열화상 스캔(Sc(k))의 부행렬로서, 여기서 H ≤ P e W ≤ Q인 부행렬.

그 후 바람직하게는, 각각의 열원(HS(i))에 대해 그리고 그것의 영역에 속한 각각의 점(x_h, y_w)에 대해, 상기 제어 유닛(CU)은 점(x_h, y_w)에 관련되고 상기 샘플링 시간 순간들(t_k)에 얻어진 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 온도값들(Tc(h, w, k))을, 상기 열원(HS(i))에 연관된 온도 센서들(S(i))에 의해 위와 동일 샘플링 시간 순간들(t_k)에 감지되는, 대응되는 온도값들(Ts(i, k))에 연관시킨다. 도 7a에는 상기 온도을 나타내는 데이터 점들의 그래프가 도시된다. 이 그래프에는, 상기 열원(H(i))의 영역의 점(x_h, y_w)에서 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 상기 이산 샘플링 시간 순간들(t_k)에 얻어지는 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 온도값들(Tc(h, w, k)(°C 단위))이, 위와 동일 이산 샘플링 시간 순간들(t_k)에 상기 열원(HS(i))에 연관된 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 대응되는 온도값들(Ts(i, k)(°C 단위))의 함수로서 도시된다. 도 7a의 그래프 안에 각각의 데이터 점은 온도값들(Tc(h, w, k) 및 Ts(i, k))의 쌍에 대응된다. 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 상기 샘플링 시간 순간들(t_k)에 점(x_h, y_w)에서 검출되는 온도값들(Tc(h, w, k) 및 Ts(i, k))을 프로세싱(process)하고 그러한 값들이 상이한 열 역학적 상태(thermal dynamics)에 속하는지 여부를 판별한다. 아래에서 "열 역학적 상태(thermal dynamics)"라는 표현은 시간의 함수로서의 온도 변동의 추세를 지칭할 것이다. 사실은, 상기 조사 표면(SV) 내의 각각의 점(x_h, y_w)에서의 온도는 시간에 따라 증가 또는 감소되거나 일정하게 유지될 수 있다.

특히, 도 7a에 도시된 것과 같은 그래프로부터 시작하여 상기 제어 유닛(CU)은, 상기 데이터 점들이 상이한 열 역학적 상태들에 속한 데이터 점들의 하나 이상의 부분집합들로 그룹화될 수 있는지 여부를, 특히 온도가 상승 또는 감소되거나 일정한 값에서 유지된다는 사실에 따라 판별한다. 특히 상기 제어 유닛(CU)은, 상기 열화상 카메라에 의해 감지되는 적어도 2개의 상이한 온도값들(Tc(h, w, k))에 각각 대응되는, 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 하나 이상의 온도값들(Ts(i, k))이 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 점(x_h, y_w)에서 존재하는지 여부를 판별한다. 환언하면, 상기 제어 유닛(CU)은, 적어도 2개의 별개의 샘플링 시간 순간들(t_k1 및 t_k2)에 상기 열화상 카메라가 2개의 상이한 온도값들(Tc(h, w, k1)≠Tc(h, w, k2))을 얻는데 반해, 위와 동일한 샘플링 시간 순간들(t_k1 및 t_k2)에 상기 온도 센서(S(i))가 동일한 온도값(Ts(i, k1)=Ts(i, k2))을 감지하는지 여부를 판별한다. 그러한 상황은 도 7a에 예를 들어 P(k1) 및 P(k2)로 표시된 데이터 점들로 나타난다. 따라서, 도 7a에 나타난 상황에서 상기 제어 유닛(CU)은 2개의 상이한 열 역학적 상태들이 존재한다고 판별하는 바, 즉 상기 2개의 상이한 열 역학적 상태들은, 점(x_h, y_w)에서의 온도가 상승되는지 또는 일정하게 유지되는지에 따른 (하기에서 "가열 역학적 상태(heating dynamics)"로 표시되는) 제1 열 역학적 상태, 및 점(x_h, y_w)에서의 온도가 감소되는지에 따른 (하기에서 "냉각 역학적 상태(cooling dynamics")로 표시되는) 제2 열 역학적 상태이다. 게다가, 도 7a에 도시된 것들과 같은 각각의 데이터 점에 대해 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)은, 샘플링 시간 순간(t_k)에 상기 온도 센서(S(i))에 의해 감지된 온도값(Ts(i, k))을, 이전 샘플링 시간 순간(t_{k -1}) 및 후속 샘플링 시간 순간(t_{k +1})에 위와 동일 센서(S(i))에 의해 감지된 온도값들과 비교하여, 상기 데이터 점이 점(x_h, y_w)에서의 온도의 가열 역학적 상태에 속하는지 또는 그것의 냉각 역학적 상태에 속하는지 여부를 판별한다.

예를 들어, 다시 도 7a의 그래프를 참조하면, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 온도 센서(S(i))에 의해 샘플링 시간 순간(t_k1)(도 7a의 데이터 점(P(k1)))에 상기 온도 센서(S(i))에 의해 감지된 온도값(Ts(i, k1))을 샘플링 시간 순간들(t_{k1 -1}(도 7a의 데이터 점(P(k1-1))) 및 t_{k1 +1}(도 7a의 데이터 점(P(k1+1))))에 위와 동일 센서에 의해 감지된 온도값들(Ts(i, k1-1) 및 Ts(i, k1+1))과 비교한다. 그 후, Ts(i, k1-1) < Ts(i, k1) < Ts(i, k1+1)이므로, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 데이터 점(P(k1))이 가열 역학적 상태에 속한다고 판별한다. 게다가 상기 제어 유닛은 샘플링 시간 순간(t_k2)(도 7a의 데이터 점(P(k2)))에 상기 온도 센서(S(i))에 의해 감지된 온도값(Ts(i, k2))을 샘플링 시간 순간들(t_{k2 -1}(도 7a의 데이터 점(P(k2-1))) 및 t_{k2 +1}(도 7a의 데이터 점(P(k2+1))))에 위와 동일 센서에 의해 감지된 온도값들(Ts(i, k2-1) 및 Ts(i, k2+1))과 비교한다. 그 후, Ts(i, k2+1) < Ts(i, k2) < Ts(i, k2-1)이므로 상기 제어 유닛(CU)은 상기 데이터 점(P(k1))이 냉각 역학적 상태에 속한다고 판별한다.

상기 열 역학적 상태(즉, 상기 샘플 수집 주기(SP) 이내에 단일 열 역학적 상태 또는 상이한 열 역학적 상태의 존재) 및 그것들 각각의 열 역학적 상태에 연관된 데이터 점들이 판별되었으면, 바람직하게는 상기 제어 유닛(CU)은 상이한 역학적 상태에 속한 데이터 점들에 대한 상이한 보간들을 판별한다. 아래에서는 도 7a에 나타난 바와 같이 상기 데이터 점들은 가열 역학적 상태 또는 냉각 역학적 상태에 속할 수 있다고 가정될 것이다. 그 후, 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점들의 제1 보간 및 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점들의 제2 보간을 판별한다. 사실은 이 방법으로, 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 온도들(Tc(h, w, k))과 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도들(Ts(i, k))을 연결하는 수학적 관계식이 한정된다.

그렇게 하기 위해서 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점들 및 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 개별의 다항식들로써 보간한다. 도 7b에서 예를 들어 상기 2개의 열 역학적 상태에 속한 데이터 점들은, 개별의 1차 다항식들로써 보간(선형 보간)되는 바, 상기 개별의 1차 다항식들은 도 7a의 그래프의 데이터 점들에 중첩되는 직선들(R1 및 R2)로 표현된다. 특히 직선(R1)은 상기 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간하고, 상기 직선(R2)는 상기 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간한다. 상기 2개의 상이한 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간하는 데 이용되는 상기 다항식들의 차수는 바람직하게는 동일하지만 상이할 수도 있다. 아래의 설명에서, 단순함을 위해, 두 다항식들 모두의 차수는 1로 동일하다고 가정될 것이다. 그러한 경우에 상기 데이터 점들을 보간하는 데 이용되는 직선들은 다음 등식들로 표현된다:

R1: Tc(h, w, k)=m_i1(h, w) Ts(i, k)+q_i1(h, w) [1]

R2: Tc(h, w, k)=m_i2(h, w) Ts(i, k)+q_i2(h, w) [2]

여기에서 m₁(h, w, i)은 (상기 열원 HS(i)으로 인한 점(x_h, y_w)에서의 상기 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간하는) 상기 직선(R1)의 기울기이고, q₁(h, w, i)은 상기 직선(R1)의 y-절편이며, m₂(h, w, i)는 (상기 열원 HS(i)으로 인한 점(x_h, y_w)에서의 상기 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간하는)) 상기 직선(R2)의 기울기이고, q₂(h, w, i)는 상기 직선(R2)의 y-절편이다.

그 후에, 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는, 제1 외삽 계수 행렬(A_i1), 제2 외삽 계수 행렬(B_i1), 제3 외삽 계수 행렬(A_i2) 및 제2 외삽 계수 행렬(B_i2)을 다음과 같이 한정한다. 상기 제1 외삽 계수 행렬(A_i1)은 상기 열원(HS(i))의 영역 이내에 포함된 모든 점들(x_h, y_w)에 대하여 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점들을 보간하는 직선들(R1)의 기울기들을 포함한다:

[3]

상기 제2 외삽 계수 행렬(B_i1)은 상기 열원 HS(i)의 영역 이내에 포함된 모든 점들(x_h, y_w)에 대하여 가열 역학적 상태에 속한 데이터 점을 보간하는 직선들(R1)의 y-절편들을 포함한다:

[4]

상기 제3 외삽 계수 행렬(A_i2)은 상기 열원 HS(i)의 영역 이내에 포함된 모든 점들(x_h, y_w)에 대하여 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점을 보간하는 직선들(R2)의 기울기들을 포함한다:

[5]

상기 제4 외삽 계수 행렬(B_i2)은 상기 열원 HS(i)의 영역 이내에 포함된 모든 점들(x_h, y_w)에 대하여 냉각 역학적 상태에 속한 데이터 점을 보간하는 직선들(R2)의 y-절편들을 포함한다:

[6]

따라서 상기 단계(205)의 마지막에서 상기 제어 유닛(CU)은 각각의 열원(HS(i))에 대하여 가열 역학적 상태에 관한 2개의 외삽 계수 행렬들 및 냉각 역학적 상태에 관한 2개의 외삽 계수 행렬들을 저장한다.

상기 데이터 점들을 1차 방정식들로써 보간함은 단지 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니라는 점이 주목되어야 한다. 실제로, 단계(205) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 더 높은 차수의 방정식들을 이용할 수도 있다. 그러한 경우에, 상기 데이터 점들을 보간하는 데 이용되는 각각의 곡선은 2개보다 많은 수의 계수들에 의해 한정된다. 예를 들어, 만약 상기 방정식의 차수가 2라면 각각의 보간 곡선을 한정하는 계수들은 3개이다. 따라서 단계(205) 동안에 일반적으로 상기 제어 유닛(CU)은, 각각의 열원(HS(i))에 대하여 그리고 그러한 열원에 관한 각각의 열 역학적 상태에 대하여, 상기 보간에 이용되는 곡선을 한정하는 계수들의 수와 동일한 수, 또는 환언하면 상기 보간에 이용되는 방정식들의 차수 더하기 1과 동일한 수의 외삽 계수 행렬들을 한정한다.

상기 데이터 점들을 보간하기 위한 상기 방정식들의 차수의 선택은, 결과적 근사값의 오차(즉, 상기 데이터 점들과 그것들을 보간하는 곡선 사이의 평균 거리)가 상기 측정 기기, 즉 상기 열화상 카메라의 오차보다 작도록 판별될 수 있다. 그러한 오차(error)는 위에서 언급된 바와 같이 ±2°C와 같을 수 있다.

본 발명의 제2 실시예에 따르면, 위에서 언급된 상기 외삽 계수들을 판별하기 위하여 상기 열원들(HS(i))은 서로 독립적이지 않다고 가정된다. 이 경우에 상기 조사표면(SV) 이내의 각각의 점(x_p, y_q)에서 온도는 모든 상기 열원들(HS(i))에 의해 영향을 받는다.

위에서 이미 설명된 바와 같이, 단계(204) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 각각의 샘플링 시간 순간(t_k)에 다음의 정보를 저장한다:

- N개의 센서들(S(i))에 의해 감지된 N개의 온도값들(Ts(i, k), i=1, ..., N)의 집합으로서, 그러한 온도값들 중 각각은 상기 센서(S(i))에 연관된 열원(HS(i))에 의해 도달되는 온도를 나타내는 온도값들의 집합. 예를 들어, 도 8에는 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 시간의 함수로서 온도 센서(S(i))에 의해 감지되는 예시적인 온도값들(°C 단위)이 도시된다(상기 그래프에는 샘플링 시간 순간들(t_k)의 첨자들(k)이 가로축에 기록된다); 그리고

- 상기 조사표면(SV)의 점들(x_p, y_q)에서 상기 열화상 카메라에 의해 얻어지는 P x Q개의 온도값들(Tc(p, q, k), p=1, ..., P, q=1,.... , Q)의 2차원 행렬을 포함하는, 대응되는 샘플 열화상 스캔(Sc(k)).

그 후, 단계(205) 동안에, 위에서 언급된 정보로부터 시작하여 상기 제어 유닛(CU)은 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도값들(Ts(i, k))로부터 열화상 스캔을 도출하기 위한 상기 외삽 계수들을 바람직하게 계산하는 바, 하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같다.

특히, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 샘플링 시간 간격(TS)의 K/N개의 부-시간 간격들(T_n, n=1, ..., K/N)을 한정한다(여기에서 K는 상기 샘플 수집 주기(SP) 이내의 샘플링 시간 순간들(t_k)의 수이며, N은 열원들(HS(i)의 수이다). 각각의 부-시간 간격(T_n)은 N개의 샘플링 시간 순간들(t_k)을 포함한다. 도 8에는 15개의 샘플링 시간 순간들(t_k)에 상기 온도 센서(S(i))에 의해 감지된 온도(Ts(k, i))가 도시되며, 상기 샘플 수집 주기(SP)의 3개의 부-시간 간격들은 T1, T2 및 T3으로 표시되고, 각각의 부-시간 간격은 N=5 개의 샘플링 시간 순간들(t_k)을 포함한다.

게다가, 상기 제어 유닛(N)은, 상기 표면(SV) 내에서 각각의 좌표 점들에 대해 선형 방정식들의 K/N 개의 시스템들을 한정하는데, 상기 선형 방정식들의 시스템들의 각각은 (N개의 변수들을 수반하는) N개의 등식들을 포함하는 바, 다음과 같다:

[7]

여기에서 첨자들(p 및 q)은 간결함을 위해 생략되었으며, Tc(k1(n)), ..., Tc(kN(n))은, 샘플 수집 주기(SP)의 부-시간 간격(T_n) 이내에 N개의 샘플링 시간 순간들(t_k1(n), ..., t_kN(n))에 얻어진 샘플 열화상 스캔들(Sc(k1(n)), ..., Sc(kN(n)))에 포함된 점(x_p, y_q)에서의 온도값들이고(도 6 참조), Ts(1, k1(n)), ..., Ts(1, kN(n))은 샘플링 시간 순간들(t_{k1 (n)}, ..., t_{kN (n)})에 온도 센서(S(1))에 의해 감지된 온도값들이며, Ts(2, k1(n)), ...., Ts(2, kN(n))은 샘플링 시간 순간들(t_{k1 (n)}, ..., t_{kN (n)})에 온도 센서(S(2))에 의해 감지된 온도값들이며, Ts(N, k1(n)), ...., Ts(N, kN(n))은 샘플링 시간 순간들(t_{k1 (n)}, ..., t_{kN (n)})에 온도 센서(S(N))에 의해 감지된 온도값들이며, c1(n), ..., cN(n)은 상기 부-시간 간격(T_n)에 관한 N개의 외삽 계수들이다. 상기 계수들(c1(n), ..., cN(n))은 선형 방정식들의 시스템들의 변수들이다.

선형 방정식들의 각각의 시스템에 있어서, N개의 수학적 관계식들이, 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 온도들(Tc(k1(n)), ..., Tc(kN(n)))과 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지되는 온도들을 연결시키도록 한정된다.

단계(205) 동안에, 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는, 위에서 한정된 바와 같은 상기 선형 방정식들의 시스템들을 해결하고, 상기 표면(Sv)의 각각의 점(x_p, y_q)에 대한 그리고 상기 샘플 수집 주기(SP)의 각각의 부-시간 간격(T_n)에 대한 외삽 계수들의 배열({c1(n), ..., cN(n)})을 계산한다.

그 후에, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 표면(SV)의 각각의 점(x_p, y_q)에 대하여, 바람직하게는, 위에서 설명된 바와 같이 상기 부-시간간격들(T_n)에 대하여 계산된 상기 외삽 계수들의 배열들의 평균을 계산함으로써 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*, ..., cN^*})을 계산한다.

특히, 상기 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*, ..., cN^*})은 다음과 같이 계산된다:

,

, ...,

[8]

여기에서 K/N은 부-시간 간격들(T_n)의 수이다.

따라서, 단계(205)의 마지막에서 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 상기 표면(SV)의 각각의 점(x_p, y_q)에 대한 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*, ..., cN^*})을 저장한다.

상기한 바에 비추어, 본 발명의 상기 제1 실시예 및 상기 제2 실시예 모두에 따라, 단계(205) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 외삽 계수들의 집합을 계산한다: 상기 제1 실시예에 따르면 상기 외삽 계수들은 상기 등식들([3], [4], [5] 및 [6])의 제1 외삽 계수 행렬, 제2 외삽 계수 행렬, 제3 외삽 계수 행렬 및 제4 외삽 계수 행렬(A_i1, B_i1, A_i2, B_i2) 내에 포함된 원소(element)들이며; 상기 제2 실시예에 따르면, 상기 외삽 계수들은 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*, ..., cN^*})의 원소들이다. 그 후 상기 외삽 계수들은, 상기 온도 모니터링 시스템(TMS)의 작동 중에, 상기 표면(SV) 이내의 온도 센서들(S(i))에 의해 감지된 온도들로부터 시작하여 상기 조사표면(SV)의 "가상(virtual)" 열화상 스캔을 외삽하기 위해 이용되는 바, 이는 하기에서 더 상세하게 설명될 바와 같다. 그러한 스캔은 가상의 것이며, 왜냐하면 상기 초기화 작동 중에 이용된 상기 열화상 카메라와 같은 다른 온도 센서들의 이용 없이 얻어지기 때문이다. 유리하게 이것은 비용을 절감하면서도 정확한 열화상 스캔을 얻는 것을 가능하게 한다.

본 발명의 상기 제1 실시예 및 상기 제2 실시예를 참조하여 위에서 설명된 외삽 모델들은 단지 예시적인 것에 지나지 않는다. 실제로 상기 초기화 작동 중에 상기 온도 센서들에 의해 감지된 온도들과 상기 샘플 열화상 스캔들의 온도를 연결하는 수학적 관계식들의 집합을 한정하기 위해, 고정된 센서들의 온도들로부터 열화상 스캔을 외삽하는 것을 가능하게 하는 다른 외삽 모델들을 이용할 수 있다. 다른 외삽 모델들의 예시들은, 신경망들의 이용에 기초한 모델들 및 공간-주파수 변환(space-frequency transformation)들의 이용에 기초한 모델들이다.

도 5에는 도 1의 온도 모니터링 시스템(TMS)의 작동의 단계들을 보여주는 흐름도가 도시된다. 단계(301) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은, 상기 조사표면(SV) 이내의 N개의 열원들(HS(i))에 연관된 N개의 온도 센서들(S(i), i=1, ..., N)에 의해 감지된 N개의 온도값들(Ts(i, k^*), i=1, ..., N)을 시간 순간(t_{k *})에 바람직하게 수신한다. 그 후 단계(302) 동안에, 상기 제어 유닛(CU)은 위에서 설명된 초기화의 단계(205) 동안에 계산된 외삽 계수들을 이용함으로써 상기 수신된 온도값들(Ts(i, k^*))을 바람직하게 프로세싱한다.

상기 프로세싱의 결과로서, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 조사 구역(survey area)의 가상 열화상 스캔(Sc^*)을 외삽한다.

특히 본 발명의 제1 실시예에 따르면(즉 상기 열원들(HS(i))이 독립적이라는 것을 가정함으로써), 상기 제어 유닛(CU)은, 위의 등식들([3], [4], [5] and [6]의 외삽 계수 행렬들(A_i1)을 이용함으로써 상기 수신된 온도값들(Ts(i, k^*))을 바람직하게 프로세싱한다. 그 후 상기 제어 유닛(CU)은 N개의 가상 스캔들(Sc^*(i))을 바람직하게 외삽하는 바, 상기 가상 스캔들의 각각은 개별의 열원들(HS(i))의 영역에 관련된다.

예를 들어, 아래에서 시간(t_{k *})에, i번째 열원(HS(i))에 연관된 i번째 온도 센서(S(i))는 온도값(Ts(i, k^*))을 감지하며 상기 열 역학적 상태는 가열 역학적 상태라고 가정된다. 게다가, 단계(205) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 상기 데이터 점들의 선형 보간을 수행한다고(즉, 상기 보간 다항식들은 1차 다항식들이라고) 가정된다). 그러한 경우에, 상기 i번째 열원에 관한 가상 열화상 스캔(Sc^*(i))은 상기 i번째 열원(HS(i))의 영역에 속한 점들((x_h, y_w), h=1, ..., H, w=1, ..., W)의 온도 사상(map)이다. 상기 가상 열화상 스캔(Sc^*(i))은 다음 등식에 따라 계산된다:

Sc^*(i)=A_i1·Ts(i, k^*)+B_i1 [9]

여기서 A_i1은 위 등식[3]의 제1 외삽 계수 행렬(즉, 가열 역학적 상태가 존재할 때의 점들(x_h, y_w)에서의 온도들을 보간하는 직선들의 기울기들을 포함하는 행렬)이며, Ts(i, k^*)는 시간(t_{k *})에 상기 온도 센서(S(i))에 의해 감지된 온도값이고, B_i1은 위 등식[4]의 제2 외삽 계수 행렬(즉, 가열 역학적 상태가 존재할 때 점들(x_h, y_w)에서의 온도들을 보간하는 직선들의 y-절편들을 포함하는 행렬)이다.

본 발명의 제2 실시예에 따르면(즉, 상기 열원들(HS(i))이 독립적이지 않다고 가정함으로써), 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 등식[8]을 참조하여 위에서 한정된 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*, ..., cN^*})을 이용함으로써 상기 수신된 온도값들(Ts(i, k^*))을 프로세싱한다. 그 후, 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 상기 조사표면(SV)의 가상 스캔(Sc^*(i))을 외삽한다.

예를 들어, 아래에서 상기 표면(SV)은 3개의 열원들(HS(1), HS(2) 및 HS(3))을 포함하고, 그 각각은 개별의 온도 센서(S(1), S(2) 및 S(3))에 연관된다고 가정될 것이다. 단계(205) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 상기 표면(SV)의 각각의 점(x_p, y_q)에 대하여 평균 외삽 계수들의 배열({c1^*(p, q), c2^*(p, q), c3^*(p, q)})을 계산한다. 예를 들어 시간(t_{k *})에, 상기 열원(HS(1))에 연관된 온도 센서(S(1))는 온도값(Ts(1, k^*))을 감지하고; 상기 열원(HS(2))에 연관된 온도 센서(S(2))는 온도값(Ts(2, k^*))을 감지하며; 상기 열원(HS(3))에 연관된 온도 센서(S(3))는 온도값(Ts(3, k^*))을 감지한다고 가정될 것이다. 그러한 경우에, 상기 가상 열화상 스캔(Sc^*)은 상기 조사표면(SV)에 속한 점들(x_p, y_q)의 온도 사상(map)이다. 점(x_p, y_q)에서의 온도를 나타내는 가상 열화상 스캔(Sc^*)의 원소는 다음 등식에 따라 계산된다:

Sc^*(p,q)=c1^*(p,q)·Ts(1, k^*)+ c2^*(p,q)·Ts(2, k^*)+ c3^*(p,q)·Ts(3, k^*)

여기서, p=1, ..., P이며 q=1, ..., Q.

상기 가상 열화상 스캔(Sc^*) (또는 상기 제1 실시예에 따른 스캔들(Sc^*(i)))의 정확도는 상기 샘플 수집 주기(SP)의 지속시간의 선택에 종속된다. 위에서 언급된 바와 같이 상기 샘플 수집 주기(SP)의 지속시간은, 상기 온도의 변동 범위가 가장 큰 동안의 시간 간격을 포함하도록 선택된다. 예를 들어 만약에 단계(301) 동안에 상기 온도 센서들(S(i))에 의해 감지된 온도들 중 하나 이상이 상기 샘플 수집 주기(SP)의 지속시간을 판별하기 위해 고려되는 상기 온도의 변동 범위 밖에 있다면(즉, 예를 들어 고정된 센서(S(i))에 의해 감지된 온도가 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 위와 동일 센서(S(i))에 의해 감지된 최대값보다 높다면) 단계(302) 동안에 외삽된 가상 열화상 스캔(Sc^*)은 오차(error)들에 의해 영향을 받을 수 있다. 상기 시스템(TMS)의 작동 중에 상기 고정된 센서들(S(i))에 의해 감지된 온도들이 상기 샘플 수집 주기(SP) 동안에 감지된 값들로부터 더 상이할수록, 상기 가상 열화상 스캔(Sc^*))에 더 많은 오차들이 존재한다.

상기 가상 열화상 스캔(Sc^*) (또는 상기 제1 실시예에 따른 스캔들(Sc^*(i)))이 계산되면, 그것은, 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 디스플레이에 의해 운영자에게 제시될 수 있는 이미지, 그레이스케일 이미지 또는 거짓 컬러 이미지를 얻기 위해 프로세싱될 수 있다.

상기 제어 유닛(CU)은 단계(302) 동안에, 연속적인 상이한 시간 순간들에 관한 가상 열화상 스캔(Sc^*) (또는 상기 제1 실시예에 따른 스캔들(Sc^*(i)))의 집합을 외삽할 수도 있다.

그 후, 단계(303) 동안에 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는, 상기 열화상 스캔(Sc^*) 또는 (예를 들어 이미지 프로세싱 소프트웨어 또는 기타 등등을 이용하는 경우 같이) 그것으로부터 도출된 이미지를 분석하여 상기 스캔 안의 온도의, 가능성 있는 이상들을 식별하도록 한다. 이상(anomaly)은 미리 한정된 온도 범위 밖의, 온도값들의 군(group) 또는 온도값일 수 있는 바, 상기 미리 한정된 온도 범위는 상기 방 안에 존재하는 장치들의 안전하고 정확한 기능을 보증한다. 예를 들어, 단계(303)에서 수행되는 분석은 상기 표면(SV) 이내의 열원(HS(i)), 예컨대 서버가 과열되었음을 보여줄 수 있는 바, 상기 과열은 기능부전을 야기할 수 있다. 게다가, 연속적인 시간 순간들에 관한 가상 열화상 스캔들을 분석함으로써, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 온도의 이상 경향(anomalous trend)들이 식별될 수 있는지를 체크할 수 있다.

만약 단계(304) 동안에 상기 제어 유닛(CU)이 상기 가상 열화상 스캔(Sc^*) 안에 적어도 하나의 이상을 식별한다면, 또는 연속적인 가상 열화상 스캔들 안에 온도의 이상 경향을 식별한다면, 상기 제어 유닛(CU)은 바람직하게는 알람 신호를 발생시키며, 상기 알람 신호는 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 온도 제어 시스템(도면들에는 미도시)의 작동을 자동식으로 촉발시킬 수 있다(단계(305)).

대안으로서, 운영자(operator)가 수동적으로 개입하여 상기 온도 제어 시스템을 작동시킬 수 있도록, 상기 제어 유닛(CU)은 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 확성기(loudspeaker)(도면들에는 미도시)에 의해 작동가능한 소리를 재생할 수 있으며, 또는 상기 제어 유닛(CU)은 상기 제어 유닛(CU)에 연결된 디스플레이에 표시(display)되도록 비디오 메시지를 발생시킬 수 있다.

상기 온도 제어 시스템은 공기를 냉각하고 그 냉각된 공기를 배향하기 위한 장치, 예컨대 공기 조화 장치와 같은 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 만약 단계(303)에서 수행된 상기 가상 열화상 스캔(Sc^*)의 분석이 서버가 과열되었다는 것을 보여준다면, 상기 온도 제어 시스템은, 공기를 냉각하고 그 냉각된 공기를 상기 과열된 서버로 향하게 지향시켜 그것의 온도를 감소시키도록 작동될 수 있다. 게다가, 상기 온도 제어 시스템은, 클라우드 컴퓨터 인프라스트럭처를 활용함으로써 상기 과열된 서버로부터 다른 장치들을 향해 몇몇 프로세스들 및 어플리케이션들을 마이그레이션(migration)할 수 있는 소프트웨어 어플리케이션을 작동시키기 위해, 소프트웨어를 실행할 수 있는 프로세서를 포함할 수 있다. 그러한 소프트웨어가 대안으로서 상기 제어 유닛 안에 포함될 수 있다. 대안으로서, 상기 과열된 서버가 상기 방 안의 동일한 랙 또는 다른 랙 안의 상이한 위치로 옮겨지도록 결정될 수 있다.

유리하게는, 본 발명에 따른, 온도를 모니터링하기 위한 방법은 소수의 온도 센서들에 의해 감지된 온도 측정값들로부터 시작하여, 열화상 카메라와 같은 더 비싼 다른 기기를 이용함 없이 상기 모니터링되는 방의 열화상 스캔을 외삽할 수 있도록 한다. 이것은 상기 온도 모니터링 시스템을 구현하기 위한 비용이 절감되는 결과로 이어진다. 실제로, 위에서 설명된 초기화 동안에 상기 제어 유닛은, 샘플 열화상 스캔들의 온도들을 상기 온도 센서들에 의해 감지된 온도들에 연결하는 수학적 관계식들의 집합(예컨대 상기 외삽 모델)을 판별한다. 상기 샘플 열화상 스캔들은, 상기 초기화 절차 중에만 이용되는 열화상 카메라에 의해 얻어진다. 상기 외삽 모델이 계산되면, 다른 열화상 스캔들을 얻을 필요가 없는데, 왜냐하면 상기 온도 센서들에 의해 감지된 온도들로부터 가상 열화상 스캔들을 계산하는 것이 가능하기 때문이다. 따라서, 유리하게는 상기 모니터링되는 방의 온도는 간단하고 저비용이 드는 정확한 방식으로 체크(check)될 수 있다. 실제로, 상기 가상 열화상 스캔은 "실제(real)" 열화상 스캔의 모든 정보를 포함하며, 그래서 높은 정확도로 방 안의 표면들의 온도를 모니터링하는 것을 가능하게 한다. 실제로 그것은 심지어 시간 및 공간에 있어 신속하게 가변하는 때에도 상기 온도를 모니터링하는 것을 가능하게 한다.

마지막으로, 상기 가상 열화상 스캔을 외삽하는 연산(operation)은 빠르다. 상기 방 안의 표면 상의 온도 분포에 하나 이상의 장치들의 기능부전을 야기할 수 있는 이상(anomaly)이 존재하는 경우, 상기 이상의 원인을 신속하게 식별하고 적절한 대응조치를 취할 수 있도록 그 표면의 열화상 스캔을 신속하게 계산하는 것이 가능하다. 실제로, 위에서 설명된 실시예들에 따르면, 상기 열화상 스캔은 단순히 배열들 및 행렬들의 합들 및 곱들을 계산하는 것에 의해 얻어지며, 컴퓨터에 의해 수행될 때 그러한 연산들은 극도로 빠르다. 상기 시스템이 작동(operation)하도록 이루어지고, 상기 외삽 계수들이 상기 제어 유닛 안에 저장되기 전에, 더 복잡한 연산인 상기 외삽 모델의 구성(construction)은 유리하게 한번 수행된다. 따라서 유리하게는, 상기 시스템의 작동 중에 상기 외삽 계수들은 다시 계산될 필요가 없으며, 오히려 상기 제어 유닛의 메모리로부터 단순히 복구될 것이다.

Claims (15)

1. 방(R) 안의 조사표면(SV)의 온도를 모니터링하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
   a) 상기 조사표면(SV)에 결합된 N개의 온도 센서들(S(i))을 제공함;
   b) 상기 개수의 온도 센서들(S(i))로부터 각각의 온도값들(Ts(i,k^*))을 수신함;
   c) 상기 수신된 온도값들(Ts(i,k^*))에 외삽 모델을 적용함으로써 상기 조사표면(SV)의 외삽된 열화상 스캔(Sc^* (i),Sc^*(p,q))을 획득함; 및
   d) 상기 외삽된 열화상 스캔(Sc^*(i),Sc^*(p,q))에 기초하여 상기 조사표면(SV)의 온도를 모니터링함;을 포함하며,
   상기 외삽 모델은 상기 N개의 온도 센서들로부터의 온도값들 및 대응 샘플 열화상 스캔들의 온도값들에 기초하여 계산되는, 온도 모니터링 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 방법은, 샘플 수집 주기(sample collection period; SP)에 속한 K개의 이산 시간 순간들(instants)(t_k)에, 상기 N개의 온도 센서들(S(i))로부터 제1 온도값들(Ts(i,k)) 및 대응되는 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))을 수신함을 더 포함하고, 상기 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 각각은, 상기 조사표면(SV)의 P x Q 개의 픽셀들에서 감지되는 제2 온도값들(Tc(p,q,k))의 행렬을 포함하는, 온도 모니터링 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 제1 온도값들(Ts(i,k)), 및 상기 대응되는 샘플 열화상 스캔들(Sc(k))의 상기 제2 온도값들(Tc(p,q,k))에 기초하여 상기 외삽 모델의 외삽 계수들을 계산함(computing)을 더 포함하는, 온도 모니터링 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 계산함(computing)은, 상기 개수의 픽셀들의 각각에 대하여, 상기 픽셀을 대응되는 온도 센서(S(i))에 연관시킴; 및 상기 픽셀에 대응하는 상기 제2 온도값들(Tc(p,q,k))을 상기 연관된 온도 센서(S(i))에 대응하는 제1 온도값들(Ts(i,k))의 함수로서 1 이상의 차수를 갖는 다항식들에 의해 보간함;을 포함하는, 온도 모니터링 방법.
5. 제3항에 있어서, 상기 계산함(computing)은, 상기 픽셀에서 제1 열 역학적 상태 및 제2 열 역학적 상태를 식별함(identifying), 및 상기 제2 온도값들(Tc(p,q,k))의 각각 및 대응되는 제1 온도값(Ts(i,k))을 상기 제1 열 역학적 상태 및 상기 제2 열 역학적 상태 중 하나에 연관시킴을 더 포함하는, 온도 모니터링 방법.
6. 제3항에 있어서, 상기 계산함(computing)은, 상기 개수의 픽셀들의 각각에 대하여, N개의 선형 방정식들의 K/N개의 시스템(system)들을 정의하고 푸는 것(solving)을 포함하고, 상기 선형 방정식들의 각각은 시간 순간(t_k)에 상기 픽셀에 대응하는 상기 제2 온도값(Tc(p,q,k))을 상기 시간 순간(t_k)에 상기 N개의 온도 센서들(S(i))로부터 수신된 상기 N개의 제1 온도값들(Ts(i,k))에 연결하는, 온도 모니터링 방법.
7. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단계 a)는, 상기 조사표면(SV)의 제1 열화상 스캔을 수신함; 상기 조사표면(SV) 상의 수 개의 구역들(areas; HS)을 식별함(identifying); 및 상기 구역들(HS) 내에 상기 개수의 온도 센서들(S(i))을 배치함;을 더 포함하는, 온도 모니터링 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 식별함은, 온도가 문턱값(threshold)을 초과하는 수 개의 구역들(HS)을 식별함을 포함하는, 온도 모니터링 방법.
9. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서, 상기 외삽된 열화상 스캔(Sc^*(i),Sc^*(p,q))을 프로세싱함 및 하나 이상의 온도 이상들(temperature anomalies)을 검출함을 더 포함하는, 온도 모니터링 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 온도 이상들로부터 회복되도록, 알람 신호를 발생시킴 및/또는 상기 방(R) 안에 온도 제어 시스템을 작동시킴을 더 포함하는, 온도 모니터링 방법.
11. 방(R) 안의 조사표면(SV)의 온도를 모니터링하기 위한 온도 모니터링 시스템(TMS)으로서, 상기 시스템(TMS)은:
    - 상기 조사표면(SV)에 결합된 N개의 온도 센서들(S(i)); 및
    - 상기 개수의 온도 센서들(S(i))과 소통하는 제어 유닛(CU);을 포함하고,
    상기 제어 유닛(CU)은, 상기 개수의 온도 센서들(S(i))로부터 각각의 온도값들(Ts(i,k^*))을 수신하고; 상기 수신된 온도값들(Ts(i,k^*))에 외삽 모델을 적용함으로써 상기 조사표면(SV)의 외삽된 열화상 스캔(Sc^*(i),Sc^*(p,q))을 획득하고; 상기 외삽된 열화상 스캔(Sc^*(i),Sc^*(p,q))에 기초하여 상기 조사표면(SV)의 온도를 모니터링하도록 구성되며,
    상기 외삽 모델은 상기 N개의 온도 센서들로부터의 온도값들 및 대응 샘플 열화상 스캔들의 온도값들에 기초하여 계산되는, 온도 모니터링 시스템.
12. 제11항에 있어서, 상기 온도 센서(S(i))는 열전쌍을 포함하는, 온도 모니터링 시스템.
13. 제11항에 있어서, 상기 온도 센서(S(i))는 NTC(부온도계수; Negative Temperature Coefficient) 서미스터를 포함하는, 온도 모니터링 시스템.
14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어 유닛(CU)은 열화상 카메라(TC)로부터 상기 조사표면(SV)의 적어도 하나의 열화상 스캔을 수신하도록 더 구성되는, 온도 모니터링 시스템.
15. 제14항에 있어서, 상기 열화상 카메라(TC)는 상기 제어 유닛(CU)에 연결되는, 온도 모니터링 시스템.

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