KR102064892B1

KR102064892B1 - 사물 인터넷 융합운영을 갖춘 자율진단 스마트 전광판

Info

Publication number: KR102064892B1
Application number: KR1020190107596A
Authority: KR
Inventors: 최현수
Original assignee: 현대아이티에스전자(주)
Priority date: 2019-08-30
Filing date: 2019-08-30
Publication date: 2020-01-13

Abstract

사물 인터넷 융합운영을 갖춘 자율진단 스마트 전광판이 개시된다. 일 실시 예에 따른 사물 인터넷 융합운영을 갖춘 자율진단 스마트 전광판은 IoT 센싱정보와, 표출 영상정보 및 실시가 데이터 간 비교 분석정보와, 듀얼 더블 스캐닝을 통한 스캔정보 등을 이용하여 LED 모듈 또는 LED 모듈을 구성하는 개별 LED 소자의 불량 상태 및 위험상황을 자율점검하고 점검 상태에 따라 스마트 전광판을 자동운영한다.

Description

사물 인터넷 융합운영을 갖춘 자율진단 스마트 전광판 {Smart electronic display board with self-inspection and IoT convergence operational function}

본 발명은 전광판 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전광판을 자율진단하고 운영하는 기술에 관한 것이다.

LED(Light Emitting Diode)는 빛을 발하는 반도체 소자인 발광 다이오드를 의미하며, 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 등의 다양한 색상으로 각종 전자 제품류와 계기판 등의 전자 표시판 등에 널리 사용되고 있다. 이 중 스마트 전광판은 다수의 LED를 매트릭스 형태로 배열하고, 매트릭스 형태로 배열된 다수의 LED가 이미지를 표시하기 위한 화소를 형성함으로써, 영상의 표시가 가능하다. 스마트 전광판은 광고나 각종 정보의 전달을 위해 건물 외부나 내부에 다양한 형태로 설치 및 사용되고 있다.

스마트 전광판은 N×M 개의 LED 모듈로 구성되고, 각 LED 모듈은 다수 개의 LED로 구성되어 각 LED의 발광 여부 및 세기에 따라 다양한 색상을 구현할 수 있다. 예를 들어, 영상 소스로부터 인가되는 영상 데이터에 따라 LED 모듈을 구성하는 각 LED를 선택적으로 점등시킴으로써, 다양한 문자, 그림 및 동영상 등의 정보를 표시할 수 있다.

한국 등록특허공보 10-0623036 (등록일 2006년09월05일) 한국 등록특허공보 10-0701867 (등록일 2007년03월26일) 한국 등록특허공보 10-1176891 (등록일 2012년08월20일)

일 실시 예에 따라, 자율진단 및 IoT 융합운영이 가능한 스마트 전광판을 제안한다.

일 실시 예에 따른 자율진단 스마트 전광판은 사물 인터넷(Internet of Thing: IoT)을 이용하여 대기먼지, 온도, 연기, 풍속 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함한 유해상황을 감지하는 IoT 센서부와, 전광판에 장착되는 LED 모듈에 영상을 표출하기 위한 데이터가 저장되는 비디오 메모리와, 비디오 메모리로부터 데이터를 획득하여 상기 LED 모듈의 전류 계산 값을 포함한 표출 영상정보를 획득하는 표출 영상정보 처리부와, 전류 감지장치를 통해 측정한 LED 모듈의 실제 전류 측정 값을 포함하는 실시간 데이터를 획득하는 실시간 데이터 처리부와, 표출 영상정보와 실시간 데이터를 비교 및 분석하여 불량 LED를 검출하는 데이터 분석부와, 전광판을 구성하는 단위 블록 별로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행하여 단위 블록 내 개별 LED 소자의 전류 값을 측정하는 스캐닝부와, IoT 센서부, 데이터 분석부 및 스캐닝부를 통해 획득된 정보를 이용하여 LED 모듈 또는 LED 모듈을 구성하는 개별 LED 소자의 불량 상태 및 위험상황을 자율점검하고 점검 상태에 따라 스마트 전광판을 자동운영하는 지능형 자동운영 제어부를 포함한다.

표출 영상정보 처리부는 구동 전류(XI)와 게이트 전류(β·CI) 및 소모 전류(CI)를 합산하여 LED 모듈의 전류 값(MI)을 계산하고, 여기서 구동 전류(XI)는 LED 구동기 자체가 소모하는 전류이고, 게이트 전류(β·CI)는 LED 제어기를 통한 LED의 온/오프 시 요구되는 전류이며, 소모 전류(CI)는 LED를 통해서 흐르는 전류이다.

삭제

데이터 분석부는 전류 측정 값이 전류 계산 값보다 크면 적어도 하나의 LED가 항상 켜진 상태인 LED 불량으로 판단하고, 전류 측정 값이 전류 계산 값보다 작으면 적어도 하나의 LED가 켜지지 않은 상태인 LED 불량으로 판단할 수 있다.

스캐닝부는 LED 모듈을 미리 설정된 단위 블록으로 분할하고, LED 모듈 내에 탑재된 개별 LED 소자 지능형 전류 감지장치를 이용하여 상기 분할된 단위 블록 별로 단위 블록을 구성하는 개별 LED 소자들을 대상으로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행하며, 지능형 자동운영 제어부는 스캐닝부를 통해 소정의 개별 LED 소자를 각각 x축-y축으로 스캐닝한 전류 값과 y축-x축으로 스캐닝한 전류 값을 확인하여 해당하는 개별 LED 소자의 불량 여부를 판별하고, 판별된 불량 LED 소자의 ID 값을 확인하여 LED 모듈 내 불량 LED 소자의 위치 좌표를 탐색할 수 있다.

지능형 자동운영 제어부는 전광판의 LED 모듈의 동작 상태를 진단하고 불량 LED 모듈 및 LED 모듈 내 불량 LED 소자의 위치를 파악하며 영상정보가 표출되는 상태에서 전광판의 운영 중단 없이 자율진단을 수행하는 자율 진단기능을 제공하고, 상위 시스템과의 통신 단절 시 상위 시스템으로부터 기 전송받은 데이터를 재생하여 표출하고 장애 발생에 대비하여 독립적으로 운영정보를 사전에 스케줄링하고 상위 시스템으로부터 전송받은 정보를 스케줄링한 운영정보에 따라 표출하는 독립적 운영기능을 제공하며, IoT 센싱정보를 분석하여 위험상황을 탐지하고 위험상황 탐지 시 상위 시스템에 상태정보를 전송하며 위험상황을 알리는 정보를 전광판에 표출하는 IoT 센싱 기반 탐지 기능을 제공할 수 있다.

지능형 자동운영 제어부는 스캐닝부의 듀얼 더블 스캐닝을 통해 시스템 모델을 학습시키고, 학습 데이터가 새롭게 스캐닝되는 데이터에서 정상으로 작동하는지를 검증하기 위해 인공지능 기반 홀드아웃 교차검증 및 k-겹 교차검증 기반 비교 알고리즘을 이용하여 학습 데이터의 성능을 검증할 수 있다.

지능형 자동운영 제어부는 고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시킬 수 있다.

자율진단 스마트 전광판은 LED 모듈의 불량 상태 및 위험상황을 호스트 컴퓨터로 전송하는 호스트 인터페이스부와, 전광판에서 발광되는 LED 광원을 이용한 가시 광 통신을 통해 전광판 표출 영상정보와 불량 상태 및 위험상황을 주변기기에 전송하는 광 통신부를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 사물 인터넷 융합운영을 갖춘 자율진단 스마트 전광판에, 4차 산업시대에 필요한 요소인 사물 인터넷(Internet of Thing: IoT, 이하, 'IoT'라 칭함), 정보통신기술(Information and Communications Technologies: ICT, 이하 'ICT'라 칭함) 등의 첨단화된 기술을 탑재하고 자율진단 및 IoT 융합운영을 포함하는 단계적 지능화를 통하여 다양해지는 고객의 요구에 부응할 수 있다.

스마트 전광판의 자율진단 및 IoT 융합운영에 따르면, IoT 센싱정보를 분석하여 스마트 전광판의 불량 여부 및 위험상황을 판단할 수 있다. 예를 들어, 스마트 전광판의 위험상황, 예를 들어 화재 발생 시 수신된 센싱정보의 분석을 통해 유고 정보 및 위치를 파악하고 전송 및 모니터링 기술을 통해 신속한 대응, 인적, 물적 피해 최소화를 가능하도록 한다.

스마트 전광판 내 각 LED 모듈 별로 불량 여부 및 노후 여부를 검출할 수 있다. 특히, 스마트 전광판을 사용 중에 표출 영상이 실시간으로 변하는 상황에서, 가변되는 상황을 반영하고 있는 비디오 메모리의 데이터를 이용함에 따라 현재 LED 모듈의 불량 여부를 실시간으로 검출할 수 있다. 나아가, 가변되는 LED 모듈의 표출 데이터를 이용함에 따라 전압 및 전류의 측정만으로는 어려웠던 LED 모듈의 불량 여부를 정확하게 검출할 수 있다.

불량 여부 검출 결과에 따라 스마트 전광판을 제어할 수 있다. 예를 들어, 불량이 발생한 LED 모듈이 있는 경우, 해당 LED 모듈 내 불량이 감지된 LED 주변을 밝게 하도록 제어하는 것과 같이 스마트 전광판을 제어하는 것도 가능하다. 고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시킬 수 있다.

LED 모듈 별로 x축-y축 및 y축-x축으로 동시에 듀얼 더블 스캐닝을 수행하여 LED 모듈 별 동작 상태와 휘도 상태를 감지하고 동작 상태가 불량한 LED 모듈 또는 LED 모듈 내 개별 LED 소자를 검출하여 고장 유무를 판별할 수 있다. 그리고 미세하게 공급되는 불필요한 구동 전략 및 대기 전력을 차단 또는 최소화하며, 전광판 블록 별 구동장치 제어를 통해 유지보수를 수행할 수 있다.

전광판을 차세대 도로교통 시스템인 협력 지능형 교통 체계(Cooperative Intelligent Transport Systems: C-ITS, 이하 'C-ITS'라 칭함)와 융합 연계되도록 함으로써 도로교통 운영환경에 정확하고 신속한 정보를 제공하기 위한 차세대 정보표출과 원격지 정밀진단 및 관리 기술을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 불량 LED 모듈 검출 프로세스를 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 인공지능 스마트 진단 프로세스를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 LED 모듈 내 탑재된 개별 LED 소자 지능형 전류 감지장치를 이용한 LED 소자 전류 감지 및 분석 예를 도시한 도면
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전광판 단위 블록 별 더블 고속 스캔 예를 도시한 도면,
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 스마트 전광판 진단 시 더블 스캐닝을 통한 모델학습 및 비교 알고리즘을 적용하여 LED 모듈의 성능을 검증하는 예를 도시한 도면

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 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.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.

그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 스마트 전광판(1)은 N×M개의 LED 모듈로 구성되는데, 각 LED 모듈은 다수 개의 LED로 구성되어 각 LED의 발광 여부 및 세기에 따라 다양한 색상을 구현할 수 있다. 예를 들어, LED 모듈의 면 상에 다수의 LED가 일정한 배열로 위치한다. 스마트 전광판(1)은 VMS(Variable Message Sign)일 수 있다. VMS는 도로변에 설치되어 교통상황을 알리는 장치이다. 예를 들어, VMS는 도로의 교통 혼잡 교차로 등에서 교통정보를 문자와 그래픽 형태로 제공한다. 교통정보는 도로 소통 상황, 도착 소요 시간, 교통 예보, 위험 상황, 기상 상황 등에 대한 정보를 포함한다. 도로 소통 상황은 교통량, 교통사고, 정체현황, 공사 등을 포함한다.

일 실시 예에 따른 스마트 전광판(1)은 입력부(100), 출력부(102), IoT 센서부(104), 호스트 인터페이스부(106), 광 통신부(108), 비디오 메모리(110), 표출 영상정보 처리부(112), 실시간 데이터 처리부(114), 데이터 분석부(116), 스캐닝부(118), 지능형 자동운영 제어부(120) 및 메인 제어부(122)를 포함한다.

입력부(100)는 사용자로부터 각종 조작정보를 입력받으며, 출력부(102)는 정보를 영상, 문자, 음성 형태로 출력한다. IoT 센서부(104)는 온도, 풍속, 연기, 불꽃, 대기먼지 등의 스마트 전광판(1) 주변의 유해물질을 감지한다. 감지된 센싱정보는 지능형 자동운영 제어부(120)에 전송되어 지능형 자동운영 제어부(120)의 불량 LED 모듈 판별을 포함한 자율점검 및 운영을 위해 사용된다.

호스트 인터페이스부(106)는 호스트 컴퓨터와 통신 연결된다. 통신수단은 시리얼 통신(RS-232, RS-422, RS-485), 유선 랜, 무선 랜, 블루투스, SD 메모리 등 유무선 통신 모두 사용 가능하다. 호스트 컴퓨터는 스마트 전광판(1)을 원격 제어한다. 호스트 컴퓨터는 스마트 전광판(1)을 모니터링 하면서 LED 모듈의 불량 여부를 판단하고 제어명령을 스마트 전광판(1)을 전송하여 스마트 전광판(1)을 제어할 수 있다. 호스트 컴퓨터는 원격 제어를 통해 스마트 전광판(1)에 장착된 LED 모듈들 중에 불량이 발생한 LED 모듈 및 LED 모듈 내 개별 LED 소자를 검출할 수 있다. 불량 LED 모듈은 교체 또는 수리될 수 있다.

광 통신부(108)는 전광판 표출정보와 LED 불량 상태 및 위험상황을 광 통신을 통해 주변장치에 제공한다. 주변장치는 휴대폰, 스마트 기기 등의 일반 단말일 수 있고, 차량, 선박 등일 수 있다. 광 통신부(108)는 정보를 영상, 문자, 음성 형태 등으로 전송할 수 있다. 스마트 전광판(1)은 VMS인 경우, 표출되는 정보를 가시 광 통신(Visible Light Communication: VLC)으로 전송할 수 있다. 광 통신의 경우 허가 없이 사용할 수 있는 장점과 인체에 무해한 장점이 있다. 이때, 선박-선박, 자동차-자동차, 등대-선박 간의 통신 충돌을 방지하고 기상정보 등 정보를 전달할 수 있다. 자율운행 자동차에 대비한 운행제한 속도 정보를 송신할 수 있다. 예를 들어, 80km, 70Km, 60Km 등의 운행속도 정보를 자율차 및 일반 단말에 송신 가능하다. 차량에 위험상황을 전송할 수도 있다. 스마트 전광판(1)에서 송출되는 표출정보 수신하는 주변장치에는 음성/문자정보 알림 기능, 차량 내 블랙박스에 정보수신 기능 탑재, 음성안내 기능 등이 장착될 수 있다.

LED 가시 광은 780nm에서 380nm의 파장(wavelength)에 해당하며, 조명과 동시에 통신을 할 수 있으며 기존의 산업인프라를 그대로 사용 가능하다. LED 조명의 에너지 절감과 언제 어디서나 다양한 특화 서비스가 가능한 유비쿼터스 환경 구현 실현 가능한 기술이다. 기존의 무선 통신기술(802.11b/g: near 2.45 GHz) 또는 RFID (860MHz~960MHz and 2.45GHz)가 갖는 전자파 유해 논란과 무관한 녹색 친환경기반 근거리 실내, 외 네트워크용 무선 통신으로도 활용하는 기술로 발전되고 있는 기술을 적용할 수 있다.

비디오 메모리(110)에는 스마트 전광판의 LED 모듈에 영상을 표출하기 위한 데이터가 저장된다. 해당 데이터에는 LED 모듈을 구성하는 각 LED의 온(on)/오프(off) 정보가 포함된다. 예를 들어, LED의 온(on)/오프(off) 정보 중 비트 값이 '1'이면 해당 LED가 '온(on)'임을 의미하고, 비트 값이 '0'이면 해당 LED가 '오프(off)'임을 의미한다. 이때, 각 LED의 온(on)/오프(off) 정보는 LED 모듈에 현재 표출되는 영상에 따라 가변되는 정보로서, 이 정보를 이용하면 시간에 따라 가변되는 LED 모듈의 표출 데이터를 반영하여, 전압 및 전류의 측정만으로는 어려웠던 LED 모듈의 불량 여부를 파악할 수 있다. 비디오 메모리 데이터에는 LED 발광에 의해 생성되는 색상정보가 더 포함될 수 있다. 비디오 메모리(110)는 비디오 메모리 주소(memory address)를 통해 식별되는데, 비디오 메모리 주소는 번지로 구분될 수 있다.

표출 영상정보 처리부(112)는 각 LED 모듈과 비디오 메모리(110) 내 각 비디오 메모리 주소를 맵핑한다. 예를 들어, 비디오 메모리 주소 1, 2, 3 … 은 LED 모듈 매트릭스의 수직 방향을 따라 차례대로 LED 모듈과 각각 맵핑된다. 다른 예로, 비디오 메모리 주소 1, 2, 3 … 은 LED 모듈 매트릭스의 수평 방향을 따라 차례대로 LED 모듈과 각각 맵핑된다. 그리고 비디오 메모리(110)에서 전류 계산을 위한 LED 모듈과 맵핑되는 비디오 메모리 주소를 가진 데이터를 읽어들이고 읽어들인 데이터를 이용하여 LED 모듈의 전류 값을 계산한다. 예를 들어, LED 모듈의 전류 계산 값(MI) 계산 시, 구동 전류(XI)와 게이트 전류(β·CI) 및 소모 전류(CI)를 합산하여 LED 모듈의 전류 값(MI)을 계산한다. 이때, 구동 전류(XI)는 LED 구동기 자체가 소모하는 전류이고, 게이트 전류(β·CI)는 LED 제어기를 통한 LED의 온/오프 시 요구되는 전류이며, 소모 전류(CI)는 LED를 통해서 흐르는 전류이다. LED 구동기는 LED 모듈을 구동하기 위해서 구동신호를 발생하도록 구성된다. LED 제어기는 제어전압 신호를 LED 구동기에 인가하여 LED의 온/오프를 제어한다.

실시간 데이터 처리부(114)는 전류 감지장치를 통해 LED 모듈의 전류 값을 측정한다. 전류 감지장치는 전류 값을 측정하는 센싱 보드 형태로서, LED 모듈에 입력되는 파워 라인에 설치되어 LED 모듈에 전원을 공급하고 LED 모듈에서 소모되는 전류 값을 측정한다. 전류 감지장치는 ADC를 포함한 신호 처리부를 포함할 수 있다. ADC는 아날로그 형태의 전류신호를 디지털 형태의 신호로 변환한다.

삭제

데이터 분석부(116)는 실시간 데이터 처리부(114)로부터 획득한 LED 모듈의 실제 전류 측정값을, 표출 영상정보 처리부(112)가 비디오 메모리(110)를 이용하여 획득한 LED 모듈 계산 값과 비교하여, 해당 LED 모듈의 정상 여부를 파악한다. LED 모듈의 정상 여부 파악은 LED 모듈 단위로 이루어질 수 있다.

LED 모듈의 불량 검출은 LED 모듈의 양단 전압을 측정하거나 LED 모듈의 전류 값을 측정하는 방법이 일반적이다. 그러나 LED 모듈을 통해 표출되는 영상 데이터는 가변적이기 때문에, 전압 및 전류의 측정만으로는 가변되는 상황을 반영하여 LED 모듈의 불량 여부를 판단하기 어렵다. 이에, 본 발명은 비디오 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 LED 모듈의 불량 여부를 파악하고자 한다. 비디오 메모리 내 데이터는 LED 모듈에 영상을 표출하기 위한 데이터로서, LED 모듈을 통해 표출되는 영상에 대한 정보를 가지고 있다. 따라서, 스마트 전광판(1)의 표출 영상이 가변적으로 변하는 상황에서 이를 반영하는 비디오 메모리의 데이터를 이용함에 따라 현재 사용 중이며 상황에 따라 가변되는 LED 모듈의 불량 여부를 파악할 수 있다.

데이터 분석부(116)는 표출 영상정보 처리부(112)에서 획득한 LED 모듈 전류 계산 값을 실시간 데이터 처리부(114)에서 획득한 LED 모듈의 실제 전류 측정 값과 비교하여 LED 모듈의 불량 여부를 검출한다. 예를 들어, 데이터 분석부(116)는 LED 모듈의 전류 계산 값을 LED 모듈의 실제 전류 측정 값과 비교하여 LED 모듈의 불량 여부를 판단한다. 이때, 데이터 분석부(116)는 각 LED에 인가되는 기준전류 값을 고려하여 LED 모듈의 전류 계산 값이 LED 모듈의 실제 전류 측정 값보다 크거나 작으면 해당 LED 모듈이 불량 상태인 것으로 판단한다. 예를 들어, 각 LED에 인가되는 기준전류 값이 20mA인 경우, 소정의 LED 모듈을 대상으로 비디오 메모리를 이용하여 계산한 전류 값이 80mA인 데 비하여, 해당되는 LED 모듈의 실제 전류 측정 값이 60mA이면, LED 모듈 중 어느 하나의 LED가 켜지지 않은 상태의 불량임을 확인할 수 있다. 다른 예로, 소정의 LED 모듈을 대상으로 비디오 메모리를 이용하여 계산한 전류 값이 60mA인 데 비하여, 해당되는 LED 모듈의 실제 전류 측정 값이 80mA이면, LED 모듈 중 어느 하나의 LED가 항상 켜진 상태의 불량임을 확인할 수 있다. 불량인 경우, 불량인 LED 모듈을 교체하거나 수리할 수 있다.

스캐닝부(118)는 전광판을 구성하는 단위 블록 별로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행하여 단위 블록 내 개별 LED 소자의 전류 값을 측정한다. x축-y축에서의 스캐닝, y축-x축에서의 스캐닝을 포함한 더블 스캐닝을 수행하므로 정확도가 향상되며 고속(Hi-Speed) 스캔이 가능하다. 더블 스캔을 통해 전광판 내 탑재된 LED 모듈 중 불량 개별 LED 소자의 탐색하여 탐색된 불량 개별 LED 소자의 ID 값을 확인하고 LED 모듈 내부의 불량 LED 소자의 위치 좌표를 탐색할 수 있다.

일 실시 예에 따른 스캐닝부(118)는 LED 모듈을 미리 설정된 단위 블록으로 분할한다. 예를 들어, 단위 블록은 LED 모듈, LED 모듈의 1/2, 1/4. 1/8, 1/16, 1/32 등으로 세분화될 수 있다. 그리고 LED 모듈 내에 탑재된 개별 LED 소자 지능형 전류 감지장치를 이용하여 분할된 단위 블록 별로 단위 블록을 구성하는 개별 LED 소자들을 대상으로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행한다.

지능형 자동운영 제어부(120)는 IoT 센서부(104), 데이터 분석부(116) 및 스캐닝부(118)를 통해 획득된 정보를 이용하여 LED 모듈 또는 LED 모듈을 구성하는 개별 LED 소자의 불량 상태 및 위험상황을 자율점검하고 점검 상태에 따라 스마트 전광판을 자동운영한다.

지능형 자동운영 제어부(120)의 스캐닝부(118)를 통해 획득된 센싱정보를 이용한 지능형 자동운영 제어부(120)의 자율 점검 및 운영 예를 들면, 소정의 개별 LED 소자를 각각 x축-y축으로 스캐닝한 전류 값과 y축-x축으로 스캐닝한 전류 값을 확인하여 해당하는 개별 LED 소자의 불량 여부를 판별한다. 판별된 불량 LED 소자의 ID 값을 확인하고 LED 모듈 내부의 불량 LED 소자의 위치 좌표를 탐색한다. 스캐닝부(118)의 더블 스캔을 통해 LED 모듈 별 동작 상태와 휘도 상태를 감지하고 동작 상태가 불량한 LED 모듈 또는 LED 모듈 내 개별 LED 소자를 검출하여 고장 유무를 판별할 수 있다. 그리고 미세하게 공급되는 불필요한 구동 전략 및 대기 전력을 차단 또는 최소화하며, 전광판 블록 별 LED 구동기의 제어를 통해 유지보수를 수행한다.

IoT 센서부(104)의 센싱정보를 이용한 지능형 자동운영 제어부(120)의 자율 점검 및 운영 예를 들면, IoT 센서부(104)로부터 수신된 IoT 센싱정보를 분석하여 스마트 전광판(1)의 불량 여부 및 위험상황을 판단한다. 예를 들어, 스마트 전광판(1)의 위험상황, 예를 들어 화재 발생 시 수신된 센싱정보의 분석을 통해 위치 및 위험상태를 파악하고 위험상태를 알리는 메시지를 전송하는 기술을 통해 신속한 대응, 인적, 물적 피해 최소화를 가능하도록 한다. 예를 들어, 지능형 자동운영 제어부(120)는 스마트 전광판(1) 주변의 유해상황을 감지하면 분석정보 또는 위험상태 알림 메시지를 호스트 인터페이스(106)를 통해 호스트 컴퓨터에 전송한다.

데이터 분석부(116)의 표출 영상정보 및 실시간 데이터 간 비교 분석을 통한 지능형 자동운영 제어부(120)의 자율 점검 및 운영 예를 들면, 지능형 자동운영 제어부(120)는 표출 영상정보 및 실시간 데이터 간 비교 분석을 통한 LED 모듈의 불량 여부 검출 결과에 따라, 호스트 인터페이스부(106)를 제어하여 검출 결과를 호스트 컴퓨터에 전송하도록 제어한다. 또한, 지능형 자동운영 제어부(120)는 불량 여부 검출 결과에 따라 스마트 전광판을 제어할 수 있다. 예를 들어, 불량이 발생한 LED 모듈이 있는 경우, 해당 LED 모듈 내 불량이 감지된 LED 주변을 밝게 하도록 제어하는 것과 같이 스마트 전광판을 제어하는 것도 가능하다. 다른 예로, 고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시킬 수 있다. 예를 들어, R 색상이 불량인 경우, G, B 색상으로 대체시켜 조합 작동하도록 한다.

일 실시 예에 따른 지능형 자동운영 제어부(120)는 자율 진단기능, 독립적 운영기능 및 IoT 센싱 기반 탐지 기능, 전광판 감시기능 및 전광판 제어기능을 제공한다. 자율 진단기능은 전광판의 LED 모듈의 동작 상태를 진단하고 불량 LED 모듈 및 LED 모듈 내 불량 LED 소자의 위치를 파악하며 영상정보가 표출되는 상태에서 전광판의 운영 중단 없이 자율진단을 수행하는 기능이다.

독립적 운영기능은 상위 시스템과의 통신 단절 시 상위 시스템으로부터 기 전송받은 데이터를 재생하여 표출하고, 장애 발생에 대비하여 독립적으로 운영정보를 사전에 스케줄링하고, 상위 시스템으로부터 전송받은 정보를 스케줄링한 운영정보에 따라 표출하며, 전광판 스스로 가장 최근에 많이 수신한 데이터를 표출하는 기능이다. 이때, 시간 별, 전송정보, 표출정보 비교 후 독립 표출이 가능하다. 스케줄링의 경우 24시간 기준, 오전 2회, 오후 2회 등과 같이 스케줄링 시간을 설정할 수 있고, 자유롭게 조정도 가능하다.

IoT 센싱 기반 탐지 기능은 IoT 센싱정보를 분석하여 위험상황을 탐지하고 위험상황 탐지 시 상위 시스템에 상태정보를 전송하며 위험상황을 알리는 정보를 전광판에 표출하는 기능이다. 예를 들어, 취합된 정보를 전광판에서 분석 후 상위 시스템에 정보를 전송한다. 터널 내 화재 불꽃, 연기, 온도 탐지, 온도, 풍속, 대기먼지 정보 탐지 등을 수행한다. 화재 발생 감지 시 자동으로 상위 시스템에 상태정보를 전송한다. 나아가, 자동으로 대피 안내방송 및 안내 문자, 소화전 위치 등 정보표출 등이 가능하다.

전광판 감시기능은 전광판의 온도 및 습도 감지, 전광판 전원 상태 감지, 전광판 상태 감지, 전광판 조도 및 휘도 감시, 전광판 감시를 포함한다. 전광판 제어기능은 전광판 시스템 제어, 조도 및 휘도 제어, 전광판 전원 시스템 제어, 전광판 동작상태 제어를 포함한다.

지능형 자동운영 제어부(120)는 자동 독립운영 모드 및 원격 수동운영 모드를 포함한 인공지능 기반 스마트 진단 운영모드와 LED 모듈 점검시간을 결정하여 LED 모듈을 점검하고, LED 모듈 점검 시 스캐닝부(118)의 듀얼 더블 스캐닝을 통해 획득된 스캔정보를 분석하여 불량 LED를 검출할 수 있다.

지능형 자동운영 제어부(120)는 고장 상태에 따라 대체 실행 모드로 운영을 제어한다. 예를 들어, 고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시킬 수 있다. 예를 들어, R 색상이 불량인 경우, G, B 색상으로 대체시켜 조합 작동하도록 한다.

메인 제어부(122)는 스마트 전광판(1)의 각 구성요소를 제어한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 불량 LED 모듈 검출 프로세스를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 스마트 전광판은 비디오 메모리로부터 읽어 들인 데이터를 이용하여 LED 모듈의 전류 계산 값을 포함한 표출 영상정보를 획득한다(210). 예를 들어, LED 모듈의 전류 계산 값(MI) 계산 시, 구동 전류(XI)와 게이트 전류(β·CI) 및 소모 전류(CI)를 합산하여 LED 모듈의 전류 값(MI)을 계산한다. 이때, 구동 전류(XI)는 LED 구동기 자체가 소모하는 전류이고, 게이트 전류(β·CI)는 LED 제어기를 통한 LED의 온/오프 시 요구되는 전류이며, 소모 전류(CI)는 LED를 통해서 흐르는 전류이다. LED 구동기는 LED 모듈을 구동하기 위해서 구동신호를 발생하도록 구성된다. LED 제어기는 제어전압 신호를 LED 구동기에 인가하여 LED의 온/오프를 제어한다. β는 약 0.005 정도로 드라이버에 따라 달라진다. 이때, CI = (MI-XI)/(1+β)이다.

이어서, 스마트 전광판은 전류 감지장치를 통해 측정한 LED 모듈의 실제 전류 측정 값을 포함한 실시간 데이터를 획득한다(220).

이어서, 스마트 전광판은 표출 영상정보 및 실시간 데이터를 비교 및 분석(230)하여 불량 LED 모듈 또는 LED 모듈 내 불량 개별 LED 소자를 검출한다(240). 예를 들어, 각 LED에 인가되는 기준전류 값을 고려하여 LED 모듈의 전류 계산 값과 해당 LED 모듈의 전체 전류 측정값의 차이가 미리 설정된 값보다 크면 해당 LED 모듈이 불량 상태인 것으로 판단한다. 이때, 전류 측정 값이 전류 계산 값보다 크면 적어도 하나의 LED가 항상 켜진 상태인 LED 불량으로 판단하고, 전류 측정 값이 전류 계산 값보다 작으면 적어도 하나의 LED가 켜지지 않은 상태인 LED 불량으로 판단할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트 전광판의 인공지능 스마트 진단 프로세스를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 스마트 전광판은 인공지능 스마트 진단(Artificial Intelligence Smart Diagnostic: AI-SD, 이하 'AI-SD'라 칭함) 운영 모드를 결정한다(310). 운영 모드는 스마트 전광판이 자체적으로 수행하는 자동 독립운영 모드와, 원격에서 수동으로 수행하는 원격 수동운영 모드를 포함한다.

자동 독립운영 모드인 경우, 스마트 전광판은 LED 모듈의 점검시간을 결정(330)하여 점검시간에 LED 모듈을 점검(340)하고, LED 모듈 점검 시 듀얼 더블 스캐닝을 통해 스캔정보를 획득한다(350).

이어서, 스마트 전광판은 스캔정보와, IoT 센싱정보와 표출 영상정보 및 실시간 데이터 간 비교 분석 정보를 이용하여 LED 모듈 또는 LED 모듈 내 개별 LED 소자의 불량 여부 및 위험상황을 자율점검하고 필요에 따라 점검결과 또는 알림 메시지를 외부로 송신한다(360).

이어서, 스마트 전광판은 점검 상태에 따라 스마트 전광판을 자동운영 및 제어한다(370). 예를 들어, 스마트 전광판 주변의 유해상황을 감지하면 분석정보 또는 위험상태 알림 메시지를 상위 시스템인 호스트 컴퓨터에 전송한다. 다른 예로, 표출 영상정보 및 실시간 데이터 간 비교 분석을 통한 LED 모듈의 불량 여부 검출 결과에 따라, 검출 결과를 호스트 컴퓨터에 전송하도록 제어한다.

또한 불량 여부 검출 결과에 따라 스마트 전광판을 자율 제어할 수 있다. 예를 들어, 스마트 전광판은 불량이 발생한 LED 모듈이 있는 경우, 해당 LED 모듈 내 불량이 감지된 LED 주변을 밝게 하도록 제어하는 것과 같이 스마트 전광판을 제어하는 것도 가능하다. 다른 예로, 고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시킬 수 있다. 예를 들어, R 색상이 불량인 경우, G, B 색상으로 대체시켜 조합 작동하도록 한다.

원격 수동운영 모드인 경우 LED 모듈 별 스캔 영역을 설정(380)하고, 듀얼 더블 스캐닝(390)을 수행한 후, LED 모듈 또는 LED 모듈 내 개별 LED 소자의 불량 여부 및 위험상황 점검(360) 및 점검상태에 따른 운영 및 제어(370) 프로세스를 수행하게 된다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 LED 모듈 내 탑재된 개별 LED 소자 지능형 전류 감지장치를 이용한 LED 소자 전류 감지 및 분석 예를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, LED 모듈의 각 LED 소자에는 개별 LED 소자 전류감지 장치가 탑재된다.

각 LED 소자 지능형 전류 감지장치(400)는 단위 블록을 구성하는 개별 LED 소자를 대상으로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이 LED 모듈은 개별 LED 소자들로 구성되고, 각 개별 LED 소자는 각 픽셀에 위치한다. 하나의 개별 LED 소자는 적어도 하나의 색상을 가지는 LED를 포함한다. 각 LED 소자 지능형 전류 감지장치(400)는 개별 LED 소자를 각각 x축-y축으로 전류 값을 스캐닝하고 이와 함께 y축-x축으로 전류 값을 스캐닝한다. x축-y축으로 스캐닝한 전류 값과 y축-x축으로 스캐닝한 전류 값을 확인하여 해당하는 개별 LED 소자의 불량 여부를 판별할 수 있다. 더블 스캐닝을 통해 두 번에 걸쳐 신속하게 개별 LED 소자의 불량 여부를 판별하게 되므로 정확하면서 신속한 판별이 가능하다.

도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전광판의 단위 블록 별 더블 고속 스캔 예를 도시한 도면이다.

보다 세부적으로 도 5는 DIP(Dual In-line Package) LED 디스플레이 모듈에 대해, 도 6은 SMD(Surface Mount Device) LED 디스플레이 모듈에 대해 단위 블록 별로 x축-y축 및 y축-x축으로 동시에 듀얼 더블 스캐닝하는 것을 도시한 것이다.

x축-y축 및 y축-x축 더블 스캐닝은 예를 들어, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 왼쪽 윗 부분에서 시작하는 스캐닝과 오른쪽 아래 부분에서 시작하는 스캐닝을 함께 수행하는 것을 의미한다. x축-y축 및 y축-x축 더블 스캐닝을 통해 LED 모듈 별 동작 상태와 휘도 상태를 감지하고 동작 상태가 불량한 LED 모듈 또는 LED 모듈 내 개별 LED 소자를 검출하여 고장 유무를 판별할 수 있다. 그리고 미세하게 공급되는 불필요한 구동 전략 및 대기 전력을 차단 또는 최소화하며, 전광판 블록 별 구동장치 제어를 통해 유지보수를 수행할 수 있다.

단위 블록은 LED 모듈, LED 모듈의 1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32 등으로 세분화할 수 있다. 이 경우, 듀얼 더블 스캐닝을 위한 대상을 사용자에 의해 임의로 자유롭게 지정하고 지정된 단위 블록 별로 스캐닝이 가능하다.

도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 스마트 전광판 진단 시 더블 스캐닝을 통한 모델학습 및 비교 알고리즘을 적용하여 LED 모듈의 성능을 검증하는 예를 도시한 도면이다.

보다 세부적으로, 도 7은 홀드아웃 교차검증(Holdout Cross Validation) 비교알고리즘을 적용한 예이고, 도 8은 k-겹 교차검증(k-fold Cross Validation)을 적용한 예이다.

인공지능 기반 스마트 전광판 진단은 지능형 스마트 전광판 모델을 구축하는 핵심 단계와 LED 모듈의 성능을 추정하는 단계로 구성될 수 있다. 더블 스캐닝을 통해 시스템 모델을 학습하여 학습 데이터를 구축하고, 학습 데이터가 새롭게 스캐닝된 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지를 학습 데이터와 새로 들어온(스캐닝된) 데이터를 비교함으로써 LED의 상태 및 수명을 추정한다.

도 7을 참조하면, 더블 스캐닝을 통해 적절한 편향-분산 Tread-off 영역을 찾아내어 LED의 상태 및 수명을 추정한다. 홀드아웃 방법을 통한 성능 검증은 지능형 시스템의 성능 측정을 위해 초기 데이터 셋을 별도의 가상훈련 셋과 테스트 셋으로 나누고, 가상훈련 셋은 시스템 모델 훈련에 사용하고 테스트 셋은 성능을 추정하는 데 사용하는 방법이다. 시스템 모델 선택에 홀드아웃 방법을 사용하는 가장 좋은 방법은 데이터를 가상훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋 세 개의 부분으로 나누고 지능형 학습을 수행한다. 처음 접한(만난) 데이터에서 예측 성능을 높이기 위해 하이퍼 파라미터를 변경하고 비교하여 최적 값을 선택하는 과정을 수행한다.

도 8을 참조하면, k-겹 교차검증(k-fold Cross Validation)은 중복을 허락하지 않고 훈련 데이터 셋을 k개의 폴드로 랜덤하게 나눈다. 그리고 k-1개의 폴드로 모델을 훈련하고 나머지 하나의 폴드로 성능을 평가한다. 이 과정을 k번 반복하여 k개의 모델과 성능을 추정할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

사물 인터넷(Internet of Thing: IoT)을 이용하여 대기먼지, 온도, 연기, 풍속 및 불꽃 중 적어도 하나를 포함한 유해상황을 감지하는 IoT 센서부;
전광판에 장착되는 LED 모듈에 영상을 표출하기 위한 데이터가 저장되는 비디오 메모리;
비디오 메모리로부터 데이터를 획득하여 상기 LED 모듈의 전류 계산 값을 포함한 표출 영상정보를 획득하는 표출 영상정보 처리부;
전류 감지장치를 통해 측정한 LED 모듈의 실제 전류 측정 값을 포함하는 실시간 데이터를 획득하는 실시간 데이터 처리부;
표출 영상정보와 실시간 데이터를 비교 및 분석하여 불량 LED를 검출하는 데이터 분석부;
전광판을 구성하는 단위 블록 별로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행하여 단위 블록 내 개별 LED 소자의 전류 값을 측정하는 스캐닝부; 및
IoT 센서부, 데이터 분석부 및 스캐닝부를 통해 획득된 정보를 이용하여 LED 모듈 또는 LED 모듈을 구성하는 개별 LED 소자의 불량 상태 및 위험상황을 자율점검하고 점검 상태에 따라 스마트 전광판을 자동운영하는 지능형 자동운영 제어부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 표출 영상정보 처리부는
구동 전류(XI)와 게이트 전류(β·CI) 및 소모 전류(CI)를 합산하여 LED 모듈의 전류 값(MI)을 계산하고,
구동 전류(XI)는 LED 구동기 자체가 소모하는 전류이고, 게이트 전류(β·CI)는 LED 제어기를 통한 LED의 온/오프 시 요구되는 전류이며, 소모 전류(CI)는 LED를 통해서 흐르는 전류인 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
삭제
제 1 항에 있어서, 데이터 분석부는
전류 측정 값이 전류 계산 값보다 크면 적어도 하나의 LED가 항상 켜진 상태인 LED 불량으로 판단하고,
전류 측정 값이 전류 계산 값보다 작으면 적어도 하나의 LED가 켜지지 않은 상태인 LED 불량으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 스캐닝부는
LED 모듈을 미리 설정된 단위 블록으로 분할하고, LED 모듈 내에 탑재된 개별 LED 소자 지능형 전류 감지장치를 이용하여 상기 분할된 단위 블록 별로 단위 블록을 구성하는 개별 LED 소자들을 대상으로 x축-y축 및 y축-x축으로 서로 교차하는 듀얼 더블 스캐닝을 수행하며,
지능형 자동운영 제어부는
스캐닝부를 통해 소정의 개별 LED 소자를 각각 x축-y축으로 스캐닝한 전류 값과 y축-x축으로 스캐닝한 전류 값을 확인하여 해당하는 개별 LED 소자의 불량 여부를 판별하고, 판별된 불량 LED 소자의 ID 값을 확인하여 LED 모듈 내 불량 LED 소자의 위치 좌표를 탐색하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 지능형 자동운영 제어부는
전광판의 LED 모듈의 동작 상태를 진단하고 불량 LED 모듈 및 LED 모듈 내 불량 LED 소자의 위치를 파악하며 영상정보가 표출되는 상태에서 전광판의 운영 중단 없이 자율진단을 수행하는 자율 진단기능을 제공하고,
상위 시스템과의 통신 단절 시 상위 시스템으로부터 기 전송받은 데이터를 재생하여 표출하고 장애 발생에 대비하여 독립적으로 운영정보를 사전에 스케줄링하고 상위 시스템으로부터 전송받은 정보를 스케줄링한 운영정보에 따라 표출하는 독립적 운영기능을 제공하며,
IoT 센싱정보를 분석하여 위험상황을 탐지하고 위험상황 탐지 시 상위 시스템에 상태정보를 전송하며 위험상황을 알리는 정보를 전광판에 표출하는 IoT 센싱 기반 탐지 기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 지능형 자동운영 제어부는
스캐닝부의 듀얼 더블 스캐닝을 통해 시스템 모델을 학습시키고,
학습 데이터가 새롭게 스캐닝되는 데이터에서 정상으로 작동하는지를 검증하기 위해 인공지능 기반 홀드아웃 교차검증 및 k-겹 교차검증 기반 비교 알고리즘을 이용하여 학습 데이터의 성능을 검증하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 지능형 자동운영 제어부는
고장 증상에 따라 불량 LED를 구성하는 R, G, B 색상 중에 오프(off) 된 색상은 나머지 색상으로 대체하여 작동시키는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.
제 1 항에 있어서, 자율진단 스마트 전광판은
LED 모듈의 불량 상태 및 위험상황을 호스트 컴퓨터로 전송하는 호스트 인터페이스부; 및
전광판에서 발광되는 LED 광원을 이용한 가시 광 통신을 통해 전광판 표출 영상정보와 불량 상태 및 위험상황을 주변기기에 전송하는 광 통신부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율진단 스마트 전광판.