KR101955678B1 - 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템 - Google Patents

전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 형태는 복수개의 디스플레이 모듈로 이루어져 전광판 영상을 출력하는 전광판; 상기 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 제공하는 전원공급유닛; 상기 전광판과 전원공급유닛 사이에 마련되어, 전원공급유닛을 통해 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 단위시간대별로 센싱하여 생성한 단위시간대 센싱값을 메인 컨트롤러 유닛으로 제공하는 전류 센싱 유닛; 및 전광판에 표시될 전광판 영상을 전광판에 제공하며, 상기 전류 센싱 유닛으로부터 제공되는 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석을 통하여 전광판 이상 여부를 검출하고, 패턴 분석 결과 전광판 이상 검출시에 상기 전광판을 리셋시켜 복구하는 메인 컨트롤러 유닛;을 포함할 수 있다.

Description

전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템{AI control system for self-diagnosis and self-restoration}
본 발명은 전광판의 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템으로서, 전광판 영상의 패턴 인식을 통하여 자가진단 및 복구 가능한 인공지능 제어시스템에 관한 것이다.
최근 들어 지방자치단체에서는 교통 체계 지능화 및 첨단화를 위하여 지능형 교통 시스템(ITS: Intelligent Transport System), 도시 교통 정보 시스템(UTIS: Urban Traffic Information System), 첨단 교통 관리 시스템(ATMS: Advanced Traffic Management System), U-City(Ubiquitous City), 버스 정보 시스템(Bus Information System) 등 관련 시설을 지속적으로 구축하고 있다.
그리고 이러한 여러 시스템에는 교통관제형 CCTV, 방범용 CCTV, 불법주정차 단속 시스템, 속도 및 신호위반 단속 시스템, 차량검지기, 교통정보 전광판, 신호제어 시스템, 버스 승강장 등 다양한 시설물들이 연계 설치되어 그 이용자들의 편리성 향상 및 그를 통한 전체 국민의 삶의 질 향상을 도모하고 있다.
여기서 상기와 같은 교통 시설물 중 실시간으로 교통정보나 버스 도착 안내정보를 제공하는 시스템의 경우 필수적으로 전광판을 구비하며, 이와 관련된 전광판의 수요는 계속 증가하는 추세이다.
그리고 이와 같이 전광판의 설치 수가 지속적으로 증가함에 따라, 전광판들의 정보가 정상적으로 디스플레이되고 있는지 여부를 개별적으로 확인하는 작업이 여의치 못하며, 따라서 전광판별로 그 디스플레이 정보가 정상적인 표출 상태인지 확인 및 점검하는 것이 중요한 사안으로 대두되고 있다.
따라서 전광판 및 그를 포함한 시설들의 관리에 적합한 지능화 시스템이 시급히 요구되는 상황이다.
한국공개특허 10-2010-0120257호
본 발명의 기술적 과제는 전광판 영상의 패턴 인식을 통하여 자가진단 및 복구 가능한 인공지능 제어시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 형태는 복수개의 디스플레이 모듈로 이루어져 전광판 영상을 출력하는 전광판; 상기 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 제공하는 전원공급유닛; 상기 전광판과 전원공급유닛 사이에 마련되어, 전원공급유닛을 통해 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 단위시간대별로 센싱하여 생성한 단위시간대 센싱값을 메인 컨트롤러 유닛으로 제공하는 전류 센싱 유닛; 및 전광판에 표시될 전광판 영상을 전광판에 제공하며, 상기 전류 센싱 유닛으로부터 제공되는 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석을 통하여 전광판 이상 여부를 검출하고, 패턴 분석 결과 전광판 이상 검출시에 상기 전광판을 리셋시켜 복구하는 메인 컨트롤러 유닛;을 포함할 수 있다.
상기 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석은, 단위시간별 순간전류값을 산출한 후 산출한 순간전류값의 변화 그래프를 생성하여, 순간전류값의 변화 그래프를 비교하는 순간전류값 패턴 분석을 수행하며, 단위시간별 평균전류값을 산출한 후 산출한 평균전류값의 변화 그래프를 생성하여, 평균전류값의 변화 그래프를 비교하는 평균전류값 패턴 분석을 수행할 수 있다.
상기 메인 컨트롤러 유닛은, 이전에 센싱된 단위시간 센싱값들의 그래픽 파형인 이력 그래픽 파형을 저장하고 있으며, 상기 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하여 전광판 이상 여부를 검출할 수 있다.
상기 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은, 1일을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나, 또는 1주를 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1주일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나, 또는 1달을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1개월 전의 이력 그래픽 파형과 대조할 수 있다.
상기 메인 컨트롤러 유닛은, 주기를 N으로 할 때, 그래픽 파형을 N 주기마다 저장하며, 상기 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은, "[N-1]주기 그래픽 파형 - [N]주기 그래픽 파형"을 통해 산출되는 그래픽 파형 차이를 통하여 대조할 수 있다.
상기 인공지능 제어시스템은, 상기 메인 컨트롤러 유닛으로서 패턴 분석 결과를 수신하여, 수신한 패턴 분석 결과를 저장 및 히스토그램으로 관리하며, 패턴 분석 결과를 모니터 화면에 표시하는 원격 서버;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 따르면 전광판 영상의 패턴 인식을 통하여 자가진단 및 복구 가능하도록 하여, 전광판 관리 편의성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 단위시간 센싱값에 대한 순간전류값 패턴 분석 예시 그림.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 단위시간 센싱값에 대한 평균전류값 패턴 분석 예시 그림.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 시간대별 변화 그래프의 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 예시 그림.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 패턴 분석 결과를 수신하는 원격 서버를 도시한 예시 그림.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따라 단위시간 센싱값에 대한 순간전류값 패턴 분석 예시 그림이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 단위시간 센싱값에 대한 평균전류값 패턴 분석 예시 그림이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 시간대별 변화 그래프의 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 예시 그림이다.
전광판(100)의 설치 수가 지속적으로 증가함에 따라, 전광판(100)들의 정보가 정상적으로 디스플레이되고 있는지 여부를 개별적으로 확인하는 작업이 여의치 못하며, 따라서 전광판(100)별로 그 디스플레이 정보가 정상적인 표출 상태인지 확인 및 점검하는 것이 중요한 사안으로 대두되고 있다. 이러한 이유로, 전광판(100)의 문자 표출 상태 및 주변 도로를 촬영하고 이를 통해 전광판(100)의 동작 상태 및 전광판(100) 주변 도로를 감시하는 모니터링 장치들이 제공되고 있다. 또한 버스 승강장에 방범용 컬러 카메라들이 설치되어 이를 통해 전광판(100)의 디스플레이 상태를 그 운영자가 육안으로 확인하는 모니터링 장치들도 제공되고 있다.
그러나 전광판(100)의 설치 대수는 현재도 그 관리에 어려움이 따르는 수준인데다가, 그 설치 수가 급격히 증가하는 추세에 있는바, 이를 그 관리센터의 관리자들이 기존 방식으로 실시간 모니터링 하기에는 어려움이 있다.
전광판(100) 운영자(관리자)가 전광판(100)의 문자 디스플레이 상태를 모니터링 시, 전광판(100) 운영자 자신이 전광판(100)의 실사 이미지를 보고 있는 것을 기준으로 해당 전광판(100)의 현재 작동 중인 영역만 모니터링 할 수 있고 미작동 영역에 대해서는 모니터링 할 수 없다. 다시 말해, 전광판(100) 운영자는 자신이 관리 중인 전광판(100)의 작동 상태를 확인하기 위해 해당 전광판(100)의 작동 영상을 계속 주시해야 하며, 이렇게 하더라도 전광판(100)의 전체 영역을 모니터링하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 더하여 한명의 관리자가 여러 전광판(100)을 관리하는 상황을 고려할 때, 상기와 같은 종래 방식으로 전광판(100)의 작동 상태를 관리하는 것은 현실적으로 불가능하다.
또한, 현재 전광판(100)은 RGB 색상을 이용하여 문자별 색상을 표출하므로, 전광판(100) 관리센터의 관리자들은 전광판(100)을 통해 현재 표출되고 있는 문자 색상이 자신들이 의도한 색상인지 매 문자마다 육안으로 확인할 수 없다.
따라서 전광판(100) 및 그를 포함한 시설들의 관리에 적합한 지능화 시스템이 시급히 요구되는 상황이다.
이에 본 발명의 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템은 도 1에 도시한 바와 같이 복수개의 디스플레이 모듈로 이루어져 전광판 영상을 출력하는 전광판(100)과, 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 제공하는 전원공급유닛(200)과, 전광판(100)과 전원공급유닛(200) 사이에 마련되어, 전원공급유닛(200)를 통해 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 단위시간대별로 센싱하여 생성한 단위시간대 센싱값을 메인 컨트롤러 유닛(400)로 제공하는 전류 센싱 유닛(300)과, 전광판(100)에 표시될 전광판 영상을 전광판(100)에 제공하며, 상기 전류 센싱 유닛(300)으로부터 제공되는 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석을 통하여 전광판 이상 여부를 검출하고, 패턴 분석 결과 전광판 이상 검출시에 전광판(100)을 리셋시켜 복구하는 메인 컨트롤러 유닛(400)을 포함할 수 있다. 이하 상술한다.
전광판(100)은, 복수개의 디스플레이 모듈로 이루어져 전광판 영상을 출력하는 표시 장치이다. 디스플레이 모듈은, LCD, LED, OLED 등의 다양한 디스플레이 소자로 이루어진 패널이다. 이러한 전광판(100)은, 교통관제 전광판(100), 방범 전광판(100), 불법주정차 단속 용도, 교통정보 전광판(100), 신호제어 전광판(100), 버스 승강장 전광판(100), 상업시설 광고 전광판(100) 등과 같이 다양한 시설물들이 연계 설치되어 다양한 형태를 가질 수 있다.
전원공급유닛(200)은, 전광판(100)의 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 제공하는 유닛으로서, 파워 서플라이(Power Supply) 등으로 구현될 수 있다. 전원공급유닛(200)은, 안정적인 전원을 공급하는 전원 장치로서, 외부에서 들어오는 교류 전압을 안정적으로 직류로 변환하여 공급해준다. 예컨대, 외부의 교류 전압을 DC +5[V]로 변환하여 각 디스플레이 모듈로 공급해준다.
전류 센싱 유닛(300)은, 전광판(100)과 전원공급유닛(200) 사이에 마련되어, 전원공급유닛(200)을 통해 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 단위시간대별로 센싱하여 생성한 단위시간대 센싱값을 메인 컨트롤러 유닛(400)으로 제공한다. 메인 컨트롤러 유닛(400)과 각각의 전류센서보드와의 CAN(Controller Area Network) 통신을 통하여 단위시간대에 따른 데이터를 제공한다.
이러한 전류 센싱 유닛(300)은, 전광판(100)에 구동 전류를 공급하는 전원공급유닛(200)별로 각각 할당되어 마련될 수 있다. 따라서 전류 센싱 유닛(300)의 전체 수량은 전원공급유닛(200)의 개수와 동일하게 된다.
참고로 전류 센싱 유닛(300)의 하드웨어 스펙 및 동작 예시는 다음과 같은 예시를 가질 수 있다.
1-1) 전류측정범위
- 센서UNIT당 측정 최대전류는 최대한 크게잡고 개발가능범위내로 둔다.
- 10mA ~ 10A 정도 바람직하다.
1-2) 전류 측정 감도
- 시간단위는 100 mSec( 0.1 초)
1-3) RTC 탑재 및 메모리
- 통신이 오기전까지 자체전류값을 시간대 별로 저장 백업이 필요하다.
- 메인컨트롤러에서 요청이 들어오면 백업데이타를 업로드 해준다.
- 메모리용량 결정
- 프로토콜상의 시간설정 필요
1-4) 과전압, 과전류 자동 차단기능
- 최대전압, 최대전류를 벗어나면 자동 출력 차단
1-5) 자체 진단 기능
- 초기 전원 투입시 자체 진단기능실행
- 모듈상태 점검
- 전압 체크
1-6) 온도/습도 에 따른 팬,히터 작동
1-7) 메인컨트롤러와 통신 INTERFACE 방식
1-8) CASE 제작 유무 및 방식
1-9) 자체 디스플레이 기능
메인 컨트롤러 유닛(400)은, CPU와 같은 연산 프로세서가 구비된 유닛으로서, 하드웨어 스펙 및 동작 예시는 다음과 같은 예시를 가질 수 있다.
2-1) CPU 설정
- ARM9 200MHz
2-2) 원격제어 기능
- 원격서버와 연동
- 마이크로의 한계점을 PC로 동작
2-3) 센서UNIT 과의 병렬통신회로 설계방식
2-4) 메모리용량계산
- 저장주기 데이터 계산하여 기본 1년 데이터
2-5) CASE 제작방식
- SUB RACK형태
- 박스타입
2-6) 자체 디스플레이 기능
2-7) 통신
- TCP / IP
- 윈도우에서 통신 설정 프로그램 작업
메인 컨트롤러 유닛(400)은, 전광판(100)에 표시될 전광판 영상을 전광판(100)에 제공하며, 전류 센싱 유닛(300)으로부터 제공되는 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석 즉, 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석은, 순간전류값 패턴 분석과 평균전류값 패턴 분석으로 이루어지며, 순간전류값 패턴 분석은, 단위시간별 순간전류값을 산출한 후 산출한 순간전류값의 변화 그래프를 생성하여, 순간전류값의 변화 그래프를 비교하는 패턴 분석을 수행함에 따라 전광판 이상 여부를 검출하고, 패턴 분석 결과 전광판 이상 검출시에 전광판(100)을 리셋시켜 복구한다.
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예를 들어, 도 2에 도시한 바와 같이 단위시간(예컨대, 1초 ~ 60초 사이의 시간범위)을 설정한 후, "단위시간/100"을 하여 단위시간 이내의 순간전류값를 계산한다. 따라서 "단위시간/100"이 0.01 0.02 0.03 ....로 될 경우, 전류값은 1i 2i 3i .... 100i로 된다고 가정할 때, 순간전류값(i) = (1i +2i + 3i + ... + 100i)/100로 산출된다. 따라서 단위시간 주기로서 순간전류값이 산출될 수 있으며, 이러한 순간전류값의 시간대별 변화 그래프를 생성할 수 있다.
또한 평균전류값 패턴 분석은, 단위시간별 평균전류값을 산출한 후 산출한 평균전류값의 변화 그래프를 생성하여 단위시간별 평균전류값의 변화 그래프를 비교하는 패턴 분석을 수행한다. 예를 들어, 도 3에 도시한 바와 같이, 단위시간별로 평균전류값을 산출할 수 있으며, 산출한 단위시간별 평균전류값의 시간대별 변화 그래프를 생성할 수 있다.
시간대별 변화 그래프를 생성함에 있어서, 도 4에 도시한 바와 같이 X축은 단위시간, Y축은 전류값이 표시되어 시간대별 변화 그래프가 생성될 수 있다.
메인 컨트롤러 유닛(400)은, 순간전류값의 변화 그래프를 비교하는 순간전류값 패턴 분석을 수행하거나, 또는 평균전류값의 변화 그래프를 비교하는 평균전류값 패턴 분석을 수행하게 되는데, 이를 위해, 메인 컨트롤러 유닛(400)은, 이전에 센싱된 단위시간 센싱값들의 그래픽 파형인 이력 그래픽 파형을 저장하고 있으며, 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하여 전광판 이상 여부를 검출한다.
여기서 그래픽을 어느 시간까지 만들 것인지를 결정해야 하는데, 전류곡선의 반복점(주기)가 있어야 이전의 전류곡선 패턴과 과 이후의 전류곡선 패턴을 비교하여 시스템 상태를 판단할 수가 있기 때문이다.
따라서 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은, 1일을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나, 또는 1주를 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1주일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나, 또는 1달을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1개월 전의 이력 그래픽 파형과 대조할 수 있다.
< 반복점(주기) 날 설정방법>
- 1일을 기준으로 하여 전 날과 비교하는 방법
- 1주를 단위로 하여 “월요일은 이전 월요일과 비교 , .... 일요일은 이전 일요일과 비교“
- 1달을 단위로 하여 비교하는 방법
나아가 본 발명의 메인 컨트롤러 유닛(400)은, 주기를 N으로 할 때, 그래픽 파형을 N 주기마다 저장하며, 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은, "[N-1]주기 그래픽 파형 - [N]주기 그래픽 파형"을 통해 산출되는 그래픽 파형 차이를 통하여 대조할 수 있다. 즉, 도 5에 도시한 바와 같이 파일(N) 은 N 주기에 해당되는 파형을 의미(X축:단위시간, Y:전류크기 )하며, 파일차이(N)는 (N-1) 주기 - (N)주기를 의미(X축:주기, Y:파일-파일차이 )하는데, 파일차이의 주기변동율로 패턴인식을 시작할 수 있다.
한편, 메인 컨트롤러 유닛(400)의 패턴 분석 결과는 네트워크를 통해 외부로 전송되어 관리될 수 있다. 이하 도 6과 함께 상술한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 패턴 분석 결과를 수신하는 원격 서버를 도시한 예시 그림이다.
본 발명의 인공지능 제어시스템은, 원격 서버(10)를 더 추가로 구비하는데, 원격 서버(10)와 메인 컨트롤러 유닛(400)은, 유무선 통신망을 통해 통신한다. 이러한 유무선 통신망이 무선 통신망으로 구현되는 경우, 기지국(BTS;Base Transceiver Station), 이동교환국(MSC;Mobile Switching Center), 및 홈 위치 등록기(HLR;Home Location Register)로 이루어진 무선 이동통신망을 이용하여 데이터 통신을 할 수 있다. 또한 유무선 통신망이 유선 통신망으로 구현되는 경우, 네트워크 통신망으로 구현될 수 있는데 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 등의 인터넷 프로토콜에 따라서 데이터 통신이 이루어질 수 있다.
원격 서버(10)는, 메인 컨트롤러 유닛(400)으로서 패턴 분석 결과를 수신하여, 수신한 패턴 분석 결과를 저장 및 히스토그램으로 관리하며, 패턴 분석 결과를 모니터 화면에 표시한다.
즉, 원격 서버(10)는, 메인 컨트롤러 유닛(400)간의 데이터 송수신, 데이터 수집관리, 파형 또는 히스토그램 등과 같이 데이터를 도표화하여 저장 및 표시함으로써, 관리자는 일목요연하게 판단할 수 있다.
또한 원격 서버(10)는, 컨트롤러의 시간 재설정, 전광판(100) 하드웨어 상태 모니터링을 수행하며, 백업자료에 의한 시간별 패턴비교를 통한 알람기능을 수행할 수 있다.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.
100:전광판 200:전원공급유닛
300:전류센싱유닛 400:메인 컨트롤러 유닛
10:원격 서버

Claims (6)

  1. 복수개의 디스플레이 모듈로 이루어져 전광판 영상을 출력하는 전광판;
    상기 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 제공하는 전원공급유닛;
    상기 전광판과 전원공급유닛 사이에 마련되어, 전원공급유닛을 통해 디스플레이 모듈로 공급되는 구동 전류를 단위시간대별로 센싱하여 생성한 단위시간대 센싱값을 메인 컨트롤러 유닛으로 제공하는 전류 센싱 유닛; 및
    전광판에 표시될 전광판 영상을 전광판에 제공하며, 상기 전류 센싱 유닛으로부터 제공되는 단위시간 센싱값에 대하여 단위시간별 순간전류값을 산출한 후 산출한 순간전류값의 변화 그래프를 생성하여, 순간전류값의 변화 그래프를 비교하는 순간전류값 패턴 분석을 수행하며, 단위시간별 평균전류값을 산출한 후 산출한 평균전류값의 변화 그래프를 생성하여, 평균전류값의 변화 그래프를 비교하는 평균전류값 패턴 분석을 수행하되, 상기 메인 컨트롤러 유닛은, 이전에 센싱된 단위시간 센싱값들의 그래픽 파형인 이력 그래픽 파형을 저장하고 있으며, 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하여 전광판 이상 여부를 검출함에 따라 단위시간 센싱값에 대한 패턴 분석을 통하여 전광판 이상 여부를 검출하고, 패턴 분석 결과 전광판 이상 검출시에 상기 전광판을 리셋시켜 복구하는 메인 컨트롤러 유닛;
    을 포함하는 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은,
    1일을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나,
    또는 1주를 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1주일 전의 이력 그래픽 파형과 대조하거나,
    또는 1달을 주기로 하여 현재 그래픽 파형을 1개월 전의 이력 그래픽 파형과 대조함을 특징으로 하는 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 메인 컨트롤러 유닛은,
    주기를 N으로 할 때, 그래픽 파형을 N 주기마다 저장하며,
    상기 현재 그래픽 파형을 이전의 이력 그래픽 파형과 대조하는 것은, "[N-1]주기 그래픽 파형 - [N]주기 그래픽 파형"을 통해 산출되는 그래픽 파형 차이를 통하여 대조함을 특징으로 하는 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 인공지능 제어시스템은,
    상기 메인 컨트롤러 유닛으로서 패턴 분석 결과를 수신하여, 수신한 패턴 분석 결과를 저장 및 히스토그램으로 관리하며, 패턴 분석 결과를 모니터 화면에 표시하는 원격 서버;
    를 포함하는 전광판 영상의 패턴인식에 의한 자가진단 및 복구형 인공지능 제어시스템.
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