KR102054809B1 - 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 물탱크의 수위센서가 고장 나더라도 물탱크의 수위를 안정화시키고 물탱크 내측의 수위가 높아져서 물이 넘치는 것을 방지하며 방출원으로 물의 방출 중단을 방지하기 위하여 물탱크에서 이루어지는 물의 공급과 방출을 학습하여 물탱크의 수위를 자동으로 제어할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 수위센서에 의해 제어되는 물탱크에서 물의 공급과 물의 방출을 날짜 및 요일과 기온 및 날씨에 따라서 체크하고 이에 따라서 밸브를 열고 닫는 시간을 체크하며 또한, 수위를 체크하여 체크한 데이터를 서버에 데이터베이스화하여 축적하므로 학습 된 딥러닝 시스템에 의하여 매년 반복되는 동일한 계절 또는 시간대에 물의 공급과 방출을 예측하여 공급원에서 물탱크에 물을 공급받고 물탱크에서 방출원에 물을 공급하는 것들이 자동화되어 편리해지고, 물탱크의 현재 상황을 모바일기기를 이용하여 언제 어디서나 모니터링할 수 있으므로 물탱크의 제어가 간편하며, 물탱크의 수위 조절에 대해 입수되는 물의 오버플로우를 방지하고, 물탱크에서 방출원에 방출되는 물의 중단을 방지할 수 있으므로 물탱크를 포함한 시스템에 대한 신뢰성이 높아지는 효과가 있다.

Description

딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법{Water level control system and method using deep running}

본 발명은 물탱크의 수위를 제어하는 시스템과 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 물탱크의 수위센서가 고장 나더라도 물탱크의 수위를 안정화시키고 물탱크 내측의 수위가 높아져서 물이 넘치는 것을 방지하며 방출원으로 물의 방출 중단을 방지하기 위하여 물탱크에서 이루어지는 물의 공급과 방출을 학습하여 물탱크의 수위를 자동으로 제어할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 물탱크 또는 수조는 일정량의 물을 저장하는 통 또는 시설을 의미하는 것으로 상수도가 보급되지 않은 농어촌 지역이나 산간 지역에서는 지하수 또는 지표수를 끌어올려 저수조에 저장한 후, 이를 원거리에 산재해 있는 가옥에 급수하는 간이 상수도 시설을 이용하고 있다.

상기와 같은 물탱크 또는 수조의 내측에 저장되는 물의 높이인 수위를 적정 범위로 조절하는 것은 상기 물탱크를 사용하는 사용자의 일상생활을 영위하는 데 필수적인 사항으로 무엇보다도 신뢰성 및 유지보수성이 고려되어야 한다.

기존에는 상수원의 취수펌프와 물탱크 사이에 유선 선로를 이용하여 취수펌프를 제어하도록 되어 있거나 또는, 급수배관에 급수되는 물의 유속을 감지하는 유속감지수단 또는 물의 압력상태를 감지하는 압력감지수단을 구비하여 저수조에 공급하는 물의 압력이나 물의 흐름 상태로 취수펌프를 제어하도록 하거나 상수원의 취수펌프에 형성하는 컨트롤러의 내부에 무선 수신부를 구성하여 수위감지수단으로부터 감지된 신호에 따라서 무선신호를 송신하는 무선송신부를 형성하여 취수펌프의 구동을 제어하도록 하는 것들이 있다.

그러나 상기의 것들은 산사태, 홍수, 땅파기 등에 의한 잦은 단선과 단락 또는 누수 등으로 잦은 고장이 발생하고 수리 및 유지 보수에 따른 비용이 많이 소요되는 문제점이 있어 왔다.

한편, 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술로서, 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못한다. 하지만, 사람은 아주 쉽게 구분할 수 있다. 이를 위해 '기계학습(Machine Learning)'이라는 방법이 고안되었다. 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 한 것이다. 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 이미 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. '의사결정나무'나 '베이지안망', '서포트벡터머신(SVM)','인공신경망' 등이 대표적이다. 이중 딥러닝은 '인공신경망'의 후예이다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위하여 제안된 기계학습 방법이다. 딥러닝의 시작은 인공신경망의 역사와 맞닿아 있다. 1943년 미국 일리노이 의대 정신과 부교수였던 워렌 맥컬록은 당시 의대 학생이었던 제리 레트빈과 월터 피츠와 함께 '신경 활동에 내재한 개념들의 논리적 계산'이라는 제목의 논문을 발표한다. 이들은 이 논문에서 신경망을 '이진 스위칭' 소자가 복잡하게 연결된 네트워크로 모형화했다. 인공신경망을 개념화한 최초의 논문이다.

딥러닝이 처음 제안된 때는 인공신경망이 탄생한 지 40여 년이 지난 1980년대다. 캘리포니아 대학 심리학자와 컴퓨터 관련 학자들의 신경망 연구를 요약한 <PDP>라는 저서가 등장하면서부터다. 딥러닝이 부활의 신호탄을 쏘아 올리게 된 건 2004년이다. 제프리 힌튼 교수가 RBM이라는 새로운 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 제안하면서 주목받기 시작했다. 곧바로 드롭아웃이라는 알고리즘도 등장해 고질적으로 비판받는 과적합 등을 해결할 수 있게 되었다.

딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이다. 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견해 인간이 사물을 구분하듯 컴퓨터가 데이터를 나눈다. 이 같은 분류방식은 두 가지로 나눈다. '지도학습(supervised learning)'과 '비지도 학습(unsupervised learning)'이다. 기존 기계학습 알고리즘은 대부분 지도학습에 기초한다. 지도 학습 방식은 컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법이다. 예를 들어 사진을 주고 "이 사진은 고양이"라고 알려주는 방식이다. 컴퓨터는 미리 학습 된 결과를 바탕으로 고양이 사진을 구분하게 된다. 비지도 학습은 이 배움의 과정이 없다. "이 사진이 고양이"라는 과정 없이 "이 사진이 고양이군"이라고 컴퓨터가 스스로 학습하게 된다. 지도 학습과 비교해 진보한 기술이며, 컴퓨터의 높은 연산 능력이 요구된다. 구글이 현재 비지도 학습 방식으로 유튜브에 등록된 동영상 중 고양이 동영상을 식별하는 딥러닝 기술을 개발한 상태이다. 구글은 음성인식과 번역을 비롯해 로봇의 인공지능 시스템 개발에도 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 대표적인 SNS 업체 페이스북은 딥러닝을 뉴스피드와 이미지 인식 분야에 적용하고 있는 실정이다.

상기와 같이 물탱크의 수위조절 제어 시스템 및 딥러닝을 활용하는 시스템과 관련한 선행기술로는 국내 공개특허공보 공개번호 제10-2011-0046147호에 간이 상수도의 물탱크 내부의 수위를 감지하는 수위감지부와, 상기 수위감지부에서 출력되는 신호에 대응되는 수위 정보를 통신 네트워크를 통해 무선으로 송출하는 송신부를 포함하는 수위감시유니트와, 송신부로부터 수위정보를 수신받아 상기 물탱크와 연결된 취수라인에 설치된 취수펌프를 온/오프 제어하는 제어기와, 수위감시유니트의 구동 전원을 공급하기 위해 상기 송신부에 설치된 배터리에 전기를 충전하는 것으로서, 상기 물탱크 저수면의 요동에 따라 발전할 수 있게 상기 물탱크의 내부에 설치된 제 1발전부를 구비하여 구성하는 물탱크의 무선원격 수위조절장치가 개시되어 있고 또한, 국내 등록특허공보 등록번호 제10-0634761호에 물탱크의 수위를 측정하는 수위 센서와 상기 수위 센서로부터 측정된 상기 물탱크의 수위 데이터를 펌프의 수신부로 송신하는 송신부가 구비되고, 상기 펌프는 상기 송신부에서 송신하는 수위 데이터를 수신하는 수신부와 펌프 제어를 위하여 필요한 데이터를 저장하는 메모리부와 상기 수신부의 통신 상태의 불량/양호 상태를 판단하고, 상기 통신 상태가 불량할 때는 상기 메모리부에 저장된 데이터를 사용하거나 상기 통신 상태가 양호할 때는 상기 수신부에서 수신된 상기 수위 데이터를 사용하고 상기 통신 상태가 불량할 때는 하기의 표에 따라 펌프의 ON 동작 시간을 명령하는 퍼지논리 제어 규칙을 사용하여 상기 펌프를 제어하는 제어부와 펌프의 ON/OFF 작동 상태 데이터를 24시간 상기 메모리부에 저장하는 작동 센서와 상기 제어부에서 상기 통신 상태가 불량하다고 판단한 경우 이를 CDMA 및 RF 신호로써 원거리 및 근거리로 송신하는 무선통신부를 포함하여 구성하는 무선통신 물탱크 수위조절 시스템 및 방법이 개시되어 있으며 또한, 국내 공개특허공보 공개번호 제10-2015-0028596호에 상기 물탱크에 수위를 물탱크 제어기로부터 수신하는 수신기와 시간을 체크하는 타이머와 사람들이 물을 사용하는 평균 시작시간 및 종료시간을 저장하고, 물의 평균 사용량을 저장하는 저장부와 상기 수신기로부터 상기 물탱크의 수위를 전달받고, 상기 물의 사용시간 내에 상기 물탱크의 수위가 미리 설정된 제1 기준수위 이하의 범위인 경우 상기 심정펌프를 상기 타이머를 참조하여 간헐적으로 구동하고, 상기 물탱크의 수위가 상기 물탱크가 가득 찬 것을 기준으로 하는 제2 기준 수위인 경우 상기 심정 펌프의 가동을 중단하는 제어부를 포함하여 구성하는 절전형 물탱크 수위 조절 시스템이 개시되어 있고 또, 국내 공개실용신안공보 공개번호 제20-2011-0004659호에 수위센서의 고장 시에도 펌프 작동이 제어되게 함으로 해서 수족관이나 각종 물탱크에 용수를 과도하게 공급하거나 배출하는 것을 방지하며, 수위센서의 설치 편리성을 갖는 수위조절장치가 개시되어 있다.

그러나 상기의 선행기술들은 무선송신기에 전원을 공급하는 배터리의 상태를 상시적으로 확인하고 충전해야 하는 문제점이 있었고, 수위센서가 고장 나면 물탱크의 수위조절에 대해 제어가 불가능하여 물탱크에 공급되는 물의 오버플로우가 발생하거나 방출원으로 물의 방출이 중단되는 문제점이 있다. 본 발명은 물탱크 내부의 수위센서가 고장 나는 것과 상관없이 현재 날짜와 시간 그리고 계절에 따라서 현재까지 축적해온 수위조절에 대한 데이터를 기반으로 물탱크에 대하여 물의 공급과 방출을 자동적으로 제어할 수 있도록 구성하여 완성하였다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 선행기술들의 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 기술구성한 것으로서, 물탱크의 내측에 위치한 수위센서가 고장 나더라도 물탱크에 형성한 공급밸브와 방출밸브의 열고 닫는 시간과 물탱크에 채워졌다가 방출되는 물의 높이 등을 날짜, 요일, 외부의 기온, 외부의 날씨와 함께 데이터베이스화하여 유·무선통신을 통해 서버에 저장하고 이를 바탕으로 물탱크에 공급되는 물의 양과 방출원에 방출되는 물의 양을 서버의 데이터를 학습한 딥러닝 시스템에 의하여 제어하고 사용자는 모바일기기를 이용하여 모니터링하며 제어할 수 있는 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 제공을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 해결수단으로는 시스템(1)은 내측에 저장할 물을 공급받고 저장한 물을 방출하며 내측에 수위를 측정하는 수위센서(35)를 구성하는 물탱크(100)와 상기 물탱크(100)에 공급하는 물이 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와 상기 물탱크(100)에서 방출하는 물이 방출원(300)까지 방출관(25)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)와 상기 물탱크제어부(30)와 공급밸브(10)와 방출밸브(20)에 구동라인(40)을 통하여 연결되며 방출밸브(20)와 공급밸브(10)를 제어하고 이를 데이터베이스화하는 제어부(40)와 상기 제어부(40)에서 송신되는 데이터를 저장하고 관리하여 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨에 따라서 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작 데이터를 제어부(40)에 송신하는 서버(500)와 상기 제어부(40)와 서버(500)와 통신을 하여 현재 물탱크(100)를 모니터링하고 제어할 수 있는 모바일기기(600)를 포함하여 구성한다.

상기 제어부(40)와 서버(500)와 모바일기기(600)는 유·무선 통신을 이용하여 결합하고, 상기 물탱크제어부(30)를 물탱크(100)의 외측에 추가로 형성하며, 상기 물탱크제어부(30)는 물탱크(100) 내측에 형성한 수위센서(35)와 결합하여 상기 수위센서(35)를 제어한다.

상기 수위센서(35)를 제어하는 물탱크제어부(30)는 제어부(400)의 제어를 받으며, 수위센서(35)가 오작동을 일으키면 물탱크제어부(30)는 즉시 인지하여 제어부(400)에 송신하고, 상기 제어부(400)는 서버(500)에 저장된 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 수위 데이터와 현재 물탱크(100) 내측 물의 수위상황을 비교하여 허용범위를 벗어나면 모바일기기(600)에 송신하여 사용자에게 통보하고, 동시에 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 데이터를 추출하여 물탱크(100)의 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하여 물탱크(100)의 수위제어를 안정화시킨다.

상기 제어부(400)는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)와 물탱크제어부(30)를 구동라인(40)을 통하여 제어하는데, 상기 구동라인(40)은 유선 또는 무선 중에서 어느 하나를 선택하여 구성하고, 물탱크(100)의 외측에 기온과 날씨를 측정하는 센서를 추가하여 형성한다.

상기의 물탱크(100)를 포함하여 구성한 시스템(1)의 운용방법은 물탱크 식별 단계(S001)와 공급밸브 데이터화 단계(S002)와 방출밸브 데이터화 단계(S003)와 수위센서 데이터화 단계(S004)와 날짜 및 요일 데이터화 단계(S005)와 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)와 데이터 송신 단계(S007)와 데이터 축적 및 관리단계(S008)와 공급 및 방출밸브 제어단계(S009)로 구성한다.

보다 상세하게 설명하면 첫 번째는 각각의 물탱크(100)에 부여된 코드번호에 따라서 서버(500)에 저장된 데이터와 동기화시키는 물탱크 식별 단계(S001)이고, 두 번째는 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하는 물이 물탱크(100)에 공급되기 전에 물탱크(100)에 공급되는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 공급밸브 데이터화 단계(S002)이며, 세 번째는 물탱크(100)에서 방출관(25)을 따라서 이동하는 물이 방출원(300)에 공급되기 전에 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 방출밸브 데이터화 단계(S003)이고, 네 번째는 물이 물탱크(100)에 공급되고 방출되는 양에 따라서 물탱크(100)의 내측에 형성한 수위센서(35)가 감지하는 데이터를 서버(500)에 데이터베이스화하는 수위센서 데이터화 단계(S004)이며, 다섯 번째는 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 날짜와 요일 및 계절을 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 날짜 및 요일 데이터화 단계(S005)이고, 여섯 번째는 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 외부 기온과 현재 날씨를 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)이며, 일곱 번째는 제어부(400)에 수집된 데이터를 서버(500)와 모바일기기(600)에 유·무선 통신방식을 이용하여 송신하고, 모바일기기(600)는 제어부(400)에 접속하여 물탱크(100)의 현재상황을 모니터링하며, 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하는 데이터 송신 단계(S007)이고, 여덟 번째는 제어부(400)에서 송신한 데이터를 서버(500)에 저장하고, 저장한 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 데이터 축적 및 관리단계(S008)이고, 아홉 번째는 서버(500)의 데이터베이스화한 데이터를 기반으로 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와 물탱크(100)에서 방출하는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)를 제어부(400)에서 동작하는 공급 및 방출밸브 제어단계(S009)로 이루어진다. 또한, 두 번째인 상기 공급밸브 데이터화 단계(S002) 내지 여덟 번째인 데이터 축적 및 관리단계(S008)는 연속하여 데이터베이스화가 반복되도록 구성한다.

본 발명인 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법은 수위센서에 의해 제어되는 물탱크에서 물의 공급과 물의 방출을 날짜 및 요일과 기온 및 날씨에 따라서 체크하고 이에 따라서 밸브를 열고 닫는 시간을 체크하며 또한, 수위를 체크하여 체크한 데이터를 서버에 데이터베이스화하여 축적하므로 학습 된 딥러닝 시스템에 의하여 매년 반복되는 동일한 계절 또는 시간대에 물의 공급과 방출을 예측하여 공급원에서 물탱크에 물을 공급받고 물탱크에서 방출원에 물을 공급하는 것들이 자동화되어 편리해지고, 물탱크의 현재 상황을 모바일기기를 이용하여 언제 어디서나 모니터링할 수 있으므로 물탱크의 제어가 간편하며, 물탱크의 수위 조절에 대해 입수되는 물의 오버플로우를 방지하고, 물탱크에서 방출원에 방출되는 물의 중단을 방지할 수 있으므로 물탱크를 포함한 시스템에 대한 신뢰성이 높아지는 효과가 있다.

도 1은 본 발명인 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명인 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 개념도이다.
도 3은 본 발명인 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 순서도이다.

이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 하며, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하였다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 시스템을 나타낸 도면이고, 도 2는 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 개념도이며, 도 3은 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 순서도로서, 도 1과 도 2를 참조하여 상세하게 설명하면,

본 발명을 구성하는 시스템(1)은 내측에 저장할 물을 공급받고 저장한 물을 방출하며 내측에 수위를 측정하는 수위센서(35)를 구성하는 물탱크(100)와 상기 물탱크(100)에 공급하는 물이 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와 상기 물탱크(100)에서 방출하는 물이 방출원(300)까지 방출관(25)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)와 상기 물탱크제어부(30)와 공급밸브(10)와 방출밸브(20)에 구동라인(40)을 통하여 연결되며 방출밸브(20)와 공급밸브(10)를 제어하고 이를 데이터베이스화하는 제어부(40)와 상기 제어부(40)에서 송신되는 데이터를 저장하고 관리하여 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨에 따라서 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작 데이터를 제어부(40)에 송신하는 서버(500)와 상기 제어부(40)와 서버(500)와 통신을 하여 현재 물탱크(100)를 모니터링하고 제어할 수 있는 모바일기기(600)를 포함하여 이루어진다.

상기 물탱크(100)에는 방출원(300)으로 방출할 물이 저장되는 것이고, 상기 방출원(300)으로 방출할 물은 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동한 물이 저장된 것이다. 상기와 같이 저장한 물은 물탱크(100)에서 대기하다가 각 가정 또는 건물에서 필요로 할 때마다 방출관(25)을 따라서 이동하여 방출원(300)까지 이동하는데, 이와 같은 물의 흐름을 물탱크(100)와 결합하고 있는 공급관(15)과 방출관(25)의 사이에 형성한 공급밸브(10)와 방출밸브(20)에 의하여 제어되는 것이다.

공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 끊임없이 물탱크(100)에 공급되는 물을 적절하게 제어하지 않는다면 물탱크(100)가 저장할 수 있는 허용범위를 넘어서면서 물탱크(100)가 제 역할을 못하는 경우가 발생하거나 또는 물탱크(100)에서 방출관(25)을 따라서 방출원(300)까지 공급하는 물을 적절하게 제어하지 않는다면 물탱크(100)에 저장된 물이 없어서 물탱크(100)가 제 역할을 못하는 경우가 발생한다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 기존에는 물탱크(100)의 내측에 수위센서(35)를 설치하여 수위센서(35)에서 측정한 수위 데이터를 바탕으로 물탱크(100)에 저장되는 물의 양을 조절하였다. 수위센서(35)에서 측정한 물탱크(100)에 저장된 물의 양이 물탱크(100)의 방출수위에 도달했다면 방출밸브(20)를 개방하여 방출관(25)을 따라서 방출원(300)에 물을 공급하였고, 수위센서(35)에서 측정한 물탱크(100)에 저장된 물의 양이 물탱크(100)의 공급수위까지 내려갔다면 공급밸브(10)를 개방하여 공급관(15)을 따라서 물이 물탱크(100)에 채워지도록 한다.

그러나 상기 수위센서(35)의 고장 또는 오작동이 발생하면 이를 사용자는 즉시 인지하거나 통보받을 수 없다. 그리고 고장 또는 오작동이 발생한 수위센서(35)를 내측에 형성한 물탱크(100)는 적절하게 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하지 못하므로 물탱크(100)에 공급되는 물이 과다하거나 물탱크(100)에서 방출되는 물이 과다하여 물탱크(100) 본연의 역할을 하지 못하게 된다.

이와 같이 천재지변 또는 단순한 수위센서(35)의 고장에 의하여 물탱크(100)의 수위를 조절하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어할 수 없게 되었을 때를 포함하여 물탱크(100)의 관리를 자동으로 할 수 있도록 구성하여 본 발명을 완성하였다.

상기와 같이 물탱크(100)의 수위를 조절하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작을 현재 날짜와 요일과 계절과 물탱크(100) 외부의 기온 및 날씨 등을 동기화시켜서 관련 데이터를 서버(500)에 축적한다.

이를 위하여 물탱크(100)의 외부에 추가로 기온 및 날씨, 계절 등을 감지할 수 있도록 센서를 설치하고 또한, 제어부(400)와 서버(500)를 인터넷망에 연결하여 현재 날짜와 요일과 계절과 기온 및 날씨 등을 파악할 수 있도록 한다.

이와 같이 제어부(400)에서는 현재 날짜와 요일과 계절과 기온 및 날씨 데이터를 파악한 후, 현재 물탱크(100)의 수위를 제어하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작을 데이터베이스화하여 동기화 시키는 것이다.

예를 들어, 'A'라는 코드번호를 가진 물탱크(100)에 7월 또는 8월과 같이 더운 여름철의 오전 또는 오후에 물의 사용량이 급증하여 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작이 급증하는 것을 데이터베이스화하여 서버(500)에 축적하고, 이를 바탕으로 1년 후의 같은 날짜의 물탱크(100) 운용을 참고하여 실시하는 것이다. 즉 과거 몇 년간 더운 여름철에는 물탱크(100)에 저장된 물의 소비량이 급증했으므로 다가오는 여름철의 물탱크(100) 수위가 계속하여 방출수위에 근접하도록 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하는 것이다.

서버(500)에 저장되어 축적된 데이터가 시간이 흐르면서 다층화되면 각각의 코드번호를 가진 물탱크(100)를 제어하는 제어부(400)의 신뢰도가 높아지게 된다. 상기와 같이 신뢰도가 높아진 제어부(400)에 의해 신규 코드번호를 발급받은 물탱크(100)의 동작 데이터는 더욱더 짧은 시간 동안 완성이 되어 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어할 수 있는 것이다.

상기 제어부(40)와 서버(500)와 모바일기기(600)는 유·무선 통신을 이용하여 결합하고, 상기 물탱크제어부(30)를 물탱크(100)의 외측에 추가로 형성하며, 상기 물탱크제어부(30)는 물탱크(100) 내측에 형성한 수위센서(35)와 결합하여 상기 수위센서(35)를 제어한다. 물탱크제어부(30)는 각각의 코드번호를 가진 물탱크(100)를 제어하는 것이고, 각각의 물탱크(100)는 설치하는 장소가 다르고 운용하는 방식이 다르므로 복수의 물탱크(100)를 통합적으로 제어하는 제어부(400)와 달리 각각의 물탱크(100)마다 물탱크제어부(30)를 형성한다.

상기 수위센서(35)를 제어하는 물탱크제어부(30)는 제어부(400)의 제어를 받으며, 수위센서(35)가 오작동을 일으키면 물탱크제어부(30)는 즉시 인지하여 제어부(400)에 송신하고, 상기 제어부(400)는 서버(500)에 저장된 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 수위 데이터와 현재 물탱크(100) 내측 물의 수위상황을 비교하여 허용범위를 벗어나면 모바일기기(600)에 송신하여 사용자에게 통보하고, 동시에 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 데이터를 추출하여 물탱크(100)의 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하여 물탱크(100)의 수위제어를 안정화시킨다.

상기 물탱크제어부(30)는 물탱크(100) 내측의 수위센서(35)와 연결하고, 수위센서(35)를 통하여 전달되는 수위에 대한 데이터를 통하여 각각의 물탱크(100)의 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어한다. 그리고 수위센서(35)에서 수신받은 데이터를 제어부(400)에 통보한다. 상기 수위센서(35)가 오작동 또는 고장이 발생하면 이를 즉시 제어부(400)에 통보하여 사용자의 모바일기기(600)에 전달하고, 제어부(400)는 각각의 물탱크(100)의 코드번호를 식별하여 직접 제어를 담당하게 된다.

상기 물탱크제어부(30)는 제어부(400)와 소통하며 수위센서(35)와 별도로 물탱크(100)의 동작을 모니터링하며, 일반적인 물탱크(100)의 동작이 허용범위를 넘어서게 되면 이를 오작동 또는 고장으로 판단하여 제어부(400)에 통보하는 것이다.

그리고 제어부(400)는 각각의 물탱크(100)의 제어를 물탱크제어부(30)로부터 위임받아 직접 제어한다. 이때 물탱크(100)를 제어하는 기준은 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 데이터를 서버(500)로부터 추출하여 이를 바탕으로 제어한다.

상기 제어부(400)는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)와 물탱크제어부(30)를 구동라인(40)을 통하여 제어하는데, 상기 구동라인(40)은 유선 또는 무선 중에서 어느 하나를 선택하여 구성한다. 또는 유선과 무선을 동시에 설비하여 유선이 단락 또는 단선에 의하여 불능이 되면 무선을 이용하여 제어할 수 있고, 반대로 무선이 불능이 되면 유선을 이용하여 제어를 가능하게 한다.

도 3을 참조하여 상세하게 설명하면,

딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템 및 방법의 순서도로서, 각각의 물탱크(100)에 부여된 코드번호에 따라서 서버(500)에 저장된 데이터와 동기화시키는 물탱크 식별 단계(S001)와 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하는 물이 물탱크(100)에 공급되기 전에 물탱크(100)에 공급되는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 공급밸브 데이터화 단계(S002)와 물탱크(100)에서 방출관(25)을 따라서 이동하는 물이 방출원(300)에 공급되기 전에 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 방출밸브 데이터화 단계(S003)와 물이 물탱크(100)에 공급되고 방출되는 양에 따라서 물탱크(100)의 내측에 형성한 수위센서(35)가 감지하는 데이터를 서버(500)에 데이터베이스화하는 수위센서 데이터화 단계(S004)와 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 날짜와 요일 및 계절을 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 날짜 및 요일 데이터화 단계(S005)와 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 외부 기온과 현재 날씨를 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)와 제어부(400)에 수집된 데이터를 서버(500)와 모바일기기(600)에 유·무선 통신방식을 이용하여 송신하고, 모바일기기(600)는 제어부(400)에 접속하여 물탱크(100)의 현재상황을 모니터링하며, 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하는 데이터 송신 단계(S007)와 제어부(400)에서 송신한 데이터를 서버(500)에 저장하고, 저장한 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 데이터 축적 및 관리단계(S008)와 서버(500)의 데이터베이스화한 데이터를 기반으로 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와 물탱크(100)에서 방출하는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)를 제어부(400)에서 동작하는 공급 및 방출밸브 제어단계(S009)로 구성하며, 상기 공급밸브 데이터화 단계(S002)와 방출밸브 데이터화 단계(S003)와 수위센서 데이터화 단계(S004)와 날짜 및 요일 데이터화 단계(S005)와 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)와 데이터 송신 단계(S007)와 데이터 축적 및 관리단계(S008)는 끊임없이 반복하면서 현재 날짜와 요일과 계절과 외부기온 및 외부날씨 데이터와 동기화 시켜서 서버(500)에 저장한다.

각각의 물탱크(100)는 유일한 코드번호를 부여받고 상기 코드번호와 일치하여 허용된 관리자의 모바일기기(600)는 로그인을 수행한다. 상기 로그인된 관리자의 모바일기기(600)는 코드번호가 부여된 물탱크(100)의 현재 상황을 모니터링 할 수 있고 공급밸브(10)와 방출밸브(20) 또한, 모니터링이 가능하며 제어할 수 있다.

물탱크(100)를 제어하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작을 데이터베이스화하여 서버(500)로 전송한다. 또한, 수위센서(35)에서 측정하는 물의 높이인 데이터를 데이터베이스화하여 서버(500)로 전송한다.

인터넷에 연결된 서버(500)에서 현재 날짜와 요일 및 계절 등을 데이터베이스화한다. 또한, 물탱크(100)의 외측에 추가로 형성한 기온과 날씨에 관계된 센서에서 측정한 데이터를 데이터베이스화하여 서버(500)로 전송한다. 이와 같이 측정된 데이터를 서버(500)에서 축적하고 관리하는 것이다.

상기와 같이 물탱크(100)에서 발생하는 모든 동작 데이터와 센서에서 측정한 모든 측정 데이터는 제어부(400)를 거쳐서 서버(500)로 전송되고, 반복적으로 끊임없이 데이터는 서버(500)로 전송되어 관리되고 학습하는 것이다.

서버(500)에서 저장된 데이터를 기반으로 학습하여 완성하는 정형화된 제어신호는 물탱크(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있게 된다.

본 발명에서 상기 실시 형태는 하나의 예시로서 본 발명이 여기에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술적 사상과 실질적으로 동일한 구성을 하고 동일한 작용효과를 이루는 것은 어떠한 것이라도 본 발명의 기술적 범위에 포함된다.

1. 시스템
10. 공급밸브
15. 공급관
20. 방출밸브
25. 방출관
30. 물탱크제어부
35. 수위센서
40. 구동라인
100. 물탱크
200. 공급원
300. 방출원
400. 제어부
500. 서버
600. 모바일기기

Claims (5)

1. 내측에 저장할 물을 공급받고 저장한 물을 방출하며 내측에 수위를 측정하는 수위센서(35)를 구성하는 물탱크(100)와;
   상기 물탱크(100)에 공급하는 물이 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와;
   상기 물탱크(100)에서 방출하는 물이 방출원(300)까지 방출관(25)을 따라서 이동하고 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)와;
   물탱크제어부(30)와 공급밸브(10)와 방출밸브(20)에 구동라인(40)을 통하여 연결되며 방출밸브(20)와 공급밸브(10)를 제어하고 이를 데이터베이스화하는 제어부(400)와;
   상기 제어부(400)에서 송신되는 데이터를 저장하고 관리하여 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨에 따라서 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작데이터를 제어부(400)에 송신하는 서버(500)와;
   상기 제어부(400)와 서버(500)와 통신을 하여 현재 물탱크(100)를 모니터링하고 제어할 수 있는 모바일기기(600)를 포함하는 시스템(1)으로 구성하며,
   상기 제어부(400)와 서버(500)와 모바일기기(600)는 유·무선 통신을 이용하여 결합하고, 상기 물탱크제어부(30)를 물탱크(100)의 외측에 추가로 형성하며, 상기 물탱크제어부(30)는 물탱크(100) 내측에 형성한 수위센서(35)와 결합하여 상기 수위센서(35)를 제어하고,
   상기 수위센서(35)를 제어하는 물탱크제어부(30)는 제어부(400)의 제어를 받으며, 수위센서(35)가 오작동을 일으키면 물탱크제어부(30)는 즉시 인지하여 제어부(400)에 송신하고, 상기 제어부(400)는 서버(500)에 저장된 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 수위 데이터와 현재 물탱크(100) 내측 물의 수위상황을 비교하여 허용범위를 벗어나면 모바일기기(600)에 송신하여 사용자에게 통보하고, 동시에 현재 날짜와 요일과 계절 및 외부기온과 외부날씨와 근접한 데이터를 추출하여 물탱크(100)의 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하여 물탱크(100)의 수위제어를 안정화시키며,
   상기 제어부(400)는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)와 물탱크제어부(30)를 구동라인(40)을 통하여 제어하는데, 상기 구동라인(40)은 유선 또는 무선 중에서 어느 하나를 선택하여 구성하고, 물탱크(100)의 외측에 기온과 날씨를 측정하는 센서를 추가하여 형성하고,
   딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 방법으로는 각각의 물탱크(100)에 부여된 코드번호에 따라서 서버(500)에 저장된 데이터와 동기화시키는 물탱크 식별 단계(S001)와 공급원(200)에서 공급관(15)을 따라서 이동하는 물이 물탱크(100)에 공급되기 전에 물탱크(100)에 공급되는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 공급밸브 데이터화단계(S002)와 물탱크(100)에서 방출관(25)을 따라서 이동하는 물이 방출원(300)에 공급되기 전에 물탱크(100)에서 방출되는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)의 동작을 서버(500)에 데이터베이스화하는 방출밸브 데이터화 단계(S003)와 물이 물탱크(100)에 공급되고 방출되는 양에 따라서 물탱크(100)의 내측에 형성한 수위센서(35)가 감지하는 데이터를 서버(500)에 데이터베이스화하는 수위센서 데이터화 단계(S004)와 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 날짜와 요일 및 계절을 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 날짜 및 요일 데이터화 단계(S005)와 현재 물탱크(100)에 공급되는 물의 양과 방출되는 물의 양을 현재 외부 기온과 현재 날씨를 첨부하여 서버(500)에 데이터베이스화하는 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)와 제어부(400)에 수집된 데이터를 서버(500)와 모바일기기(600)에 유·무선 통신방식을 이용하여 송신하고, 모바일기기(600)는 제어부(400)에 접속하여 물탱크(100)의 현재상황을 모니터링하며, 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하는 데이터 송신 단계(S007)와 제어부(400)에서 송신한 데이터를 서버(500)에 저장하고, 저장한 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 데이터 축적 및 관리단계(S008)와 서버(500)의 데이터베이스화한 데이터를 기반으로 물탱크(100)에 공급하는 물의 양을 제어하는 공급밸브(10)와 물탱크(100)에서 방출하는 물의 양을 제어하는 방출밸브(20)를 제어부(400)에서 동작하는 공급 및 방출밸브 제어단계(S009)로 구성하며, 상기 공급밸브 데이터화 데이터화 단계(S002)와 방출밸브 데이터화 단계(S003)와 수위센서 데이터화 단계(S004)와 날짜 및 용일 데이터화 단계(S005)와 외부기온 및 날씨 데이터화 단계(S006)와 데이터 송신 단계(S007)와 데이터 축적 및 관리단계(S008)는 끊임없이 반복하면서 현재 날짜와 요일과 계절과 외부기온 및 외부날씨 데이터와 동기화 시켜서 서버(500)에 저장되며,
   새로운 물탱크(100)는 신규 코드번호를 발급받고, 동작 데이터는 상기 공급밸브 데이터화단계(S002) 내지 관리단계(S008)에서 서버(500)에 저장되어 축적된 데이터에 의해서 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어할 수 있고,
   천재지변 또는 단순한 수위센서(35)의 고장에 의하여 물탱크(100)의 수위를 조절하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어할 수 없게 되었을 때를 포함하여 물탱크(100)의 관리를 자동으로 할 수 있도록 구성하며,
   제어부(400)에서는 현재 날짜와 요일과 계절과 기온 및 날씨 데이터를 파악한 후, 현재 물탱크(100)의 수위를 제어하는 공급밸브(10)와 방출밸브(20)의 동작을 데이터베이스화하여 동기화 시키고,
   상기 물탱크(100)는 각각의 코드번호를 가지고, 저장된 물의 월별, 계절별, 날짜별 및 오전과 오후의 시간별 소비량를 데이터베이스화하여 상기 서버(500)에 축적하여 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어하며, 새로운 물탱크(100)에는 신규 코드번호를 발급받고, 동작 데이터는 서버(500)에 저장되어 축적된 데이터에 의해서 공급밸브(10)와 방출밸브(20)를 제어할 수 있는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 활용한 물탱크의 수위제어 시스템.
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