KR102157372B1 - 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치 - Google Patents

자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치 Download PDF

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Abstract

자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치가 개시된다. 본 발명은 사전 구성된 트레이닝 세트를 활용하여 기계학습을 기반으로 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한 후, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 기초로 상기 그늘막에 부착된 센서를 통해 획득된 현재 온도 값, 풍속 값 및 습도 값에 따라 상기 그늘막의 자동 개폐 여부를 판단하고, 이에 대한 개폐 제어 신호를 상기 제어 장치로 전송하여 상기 그늘막이 환경 변화에 따라 자동 개폐되도록 지원할 수 있다.

Description

자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치{SHADE CANOPY CONTROLLING SYSTEM DEVICE FOR CONTROLLING AUTOMATIC OPENING AND CLOSING OF THE SHADE CANOPY WITH AUTOMATIC OPENING AND CLOSING STRUCTURE INTERWORKING CONTROL DEVICE ATTACHED TO THE SHADE CANOPY}
본 발명은 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치에 대한 것이다.
최근, 여러 사람이 함께 비를 피하거나 햇볕을 가릴 수 있도록, 공공장소나 건널목 등 곳곳에 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막을 설치하는 사례가 증가하고 있다. 이와 관련해서, 한국등록특허 제10-1005019호에서는 전동식으로 개폐막을 펼치고 접을 수 있도록 하는 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막이 개시되어 있다.
이러한 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막은 사용상의 편의성이 뛰어나다는 장점이 있지만, 주변 상황을 고려하여 자동으로 자동 개폐 여부를 제어하는 기술이 적용되지 않은 경우가 많아서, 태풍과 같은 갑작스러운 기후 변화나 돌발 상황이 발생하면, 곳곳에 설치되어 있는 그늘막의 개폐를 사람이 일일이 제어해야 하고, 그늘막이 접히거나 펴질 때, 그늘막 주변의 사람이 다치지 않도록 안내방송을 하거나 경광등을 켜야 하는 등 그늘막의 개폐를 제어하는 데 어려움이 있을 수 있다.
최근에는 일부의 샘플 데이터를 기초로, 소정의 판단 결과를 도출하기 위한 판단 모델을 만들 수 있는 기계학습 기술이 등장하고 있다. 이와 관련해서, 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 데 있어서도, 온도, 풍속 및 습도와 같은 기상 상황에 대한 데이터를 기초로, 기계학습을 수행함으로써, 상황에 따라 적절하게 그늘막이 자동 개폐되도록 하는 그늘막 자동 개폐 모델을 만들 수 있을 것이다.
이러한 그늘막 자동 개폐 모델을 통해 그늘막의 자동 개폐를 제어할 수 있다면, 일일이 사람이 그늘막의 개폐를 제어하지 않아도 되기 때문에, 그늘막 관리의 편의성이 증대될 수 있을 것이다.
특히, 그늘막은 다양한 지역에 설치되는 경우가 많은데, 관리자가 일일이 그늘막이 설치된 각 지역에 방문해서 그늘막의 개폐를 제어하는 것이 쉽지 않은 실정이라는 점에서, 소정의 그늘막 관제 시스템을 통해 원격지에 있는 그늘막에 대한 자동 개폐를 제어할 수 있도록 하는 시스템의 도입이 필요하다.
또한, 그늘막에 부착된 오브젝트 센서를 통해 그늘막 주변에 오브젝트가 있는지 여부를 확인하고, 이를 고려하여 그늘막의 자동 개폐를 제어할 수 있도록 한다면, 그늘막을 접거나 펼 때 안내방송을 하거나 경광등을 켜지 않아도, 그늘막 주변의 사람이 다치지 않도록 그늘막의 자동 개폐를 제어할 수 있을 것이다.
따라서, 그늘막 주변의 온도, 풍속, 습도와 함께, 그늘막 주변에 사람과 같은 오브젝트가 있는지 여부를 고려하여 그늘막의 자동 개폐를 제어할 수 있도록 지원하는 기술에 대한 연구가 필요하다.
대한민국 등록특허공보 제10-1005019호(2010.12.30)
본 발명에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치는 사전 구성된 트레이닝 세트를 활용하여 기계학습을 기반으로 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한 후, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 기초로 상기 그늘막에 부착된 센서를 통해 획득된 현재 온도 값, 풍속 값 및 습도 값에 따라 상기 그늘막의 자동 개폐 여부를 판단하고, 이에 대한 개폐 제어 신호를 상기 제어 장치로 전송하여 상기 그늘막이 환경 변화에 따라 자동 개폐되도록 지원함으로써, 그늘막 관리의 편의성을 증대시킬 수 있도록 한다.
상기 제어 장치는 상기 그늘막이 펼쳐지거나 접히도록 상기 자동 개폐 구조를 제어하는 장치임 - 와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치는 상기 그늘막의 자동 개폐 판단을 위해 입력되어야 할 입력 정보인 것으로 사전 설정된 온도, 풍속 및 습도 각각에 대한 측정 값들이 하나의 세트로 구성된 서로 다른 k(k는 2이상의 자연수)개의 입력 정보 세트들과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값 - 상기 정답 값은 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해, 상기 그늘막이 펼쳐져야 하는 경우 1로, 상기 그늘막이 접혀야 하는 경우 0으로 매칭되어 있는 값임 - 으로 구성된 k개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지하는 트레이닝 세트 유지부, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 포함되어 있는 온도, 풍속 및 습도에 대한 측정 값을 성분으로 갖는 3차원의 입력 벡터를 구성함으로써, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성하고, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성하는 출력 값 생성부, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값이 생성되면, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 사전 설정된 활성화 함수(activation function) - 상기 활성화 함수는 입력으로 인가되는 값을 0 이상 1 이하의 값으로 변환해서 출력하는 함수임 - 에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값을 생성하는 변환 값 생성부, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 생성되면, 상기 k개의 트레이닝 세트들을 참조하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성하는 모델 생성부, 상기 심층 신경망에 대한 기계학습이 완료되어 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성되면, 상기 그늘막의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기마다, 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 상기 제어 장치로부터 수신하는 정보 수신부, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값이 수신되면, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값을 성분으로 갖는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성하고, 상기 판단용 입력 벡터를 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성하는 판단용 출력 값 생성부, 상기 판단용 출력 값이 생성되면, 상기 판단용 출력 값을 상기 활성화 함수에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 출력 값에 대한 판단용 변환 값을 생성하는 판단용 변환 값 생성부 및 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 판단용 변환 값을 0.5와 비교하여, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하고, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 신호 전송부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 상기 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법은 상기 그늘막의 자동 개폐 판단을 위해 입력되어야 할 입력 정보인 것으로 사전 설정된 온도, 풍속 및 습도 각각에 대한 측정 값들이 하나의 세트로 구성된 서로 다른 k(k는 2이상의 자연수)개의 입력 정보 세트들과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값 - 상기 정답 값은 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해, 상기 그늘막이 펼쳐져야 하는 경우 1로, 상기 그늘막이 접혀야 하는 경우 0으로 매칭되어 있는 값임 - 으로 구성된 k개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지하는 단계, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 포함되어 있는 온도, 풍속 및 습도에 대한 측정 값을 성분으로 갖는 3차원의 입력 벡터를 구성함으로써, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성하고, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성하는 단계, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값이 생성되면, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 사전 설정된 활성화 함수 - 상기 활성화 함수는 입력으로 인가되는 값을 0 이상 1 이하의 값으로 변환해서 출력하는 함수임 - 에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값을 생성하는 단계, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 생성되면, 상기 k개의 트레이닝 세트들을 참조하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성하는 단계, 상기 심층 신경망에 대한 기계학습이 완료되어 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성되면, 상기 그늘막의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기마다, 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 상기 제어 장치로부터 수신하는 단계, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값이 수신되면, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값을 성분으로 갖는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성하고, 상기 판단용 입력 벡터를 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성하는 단계, 상기 판단용 출력 값이 생성되면, 상기 판단용 출력 값을 상기 활성화 함수에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 출력 값에 대한 판단용 변환 값을 생성하는 단계 및 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 판단용 변환 값을 0.5와 비교하여, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하고, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치는 사전 구성된 트레이닝 세트를 활용하여 기계학습을 기반으로 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한 후, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 기초로 상기 그늘막에 부착된 센서를 통해 획득된 현재 온도 값, 풍속 값 및 습도 값에 따라 상기 그늘막의 자동 개폐 여부를 판단하고, 이에 대한 개폐 제어 신호를 상기 제어 장치로 전송하여 상기 그늘막이 환경 변화에 따라 자동 개폐되도록 지원함으로써, 그늘막 관리의 편의성을 증대시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(application specific integrated circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치의 구조를 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막(100)에 부착된 제어 장치(101)와 연동하여 그늘막(100)의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치로, 트레이닝 세트 유지부(111), 출력 값 생성부(112), 변환 값 생성부(113), 모델 생성부(114), 정보 획득부(115), 판단용 출력 값 생성부(116), 판단용 변환 값 생성부(117) 및 제어부(118)를 포함한다.
먼저, 그늘막(100)은 소정의 제어 신호를 기반으로 펼쳐지거나 접힐 수 있는 자동 개폐 구조로 구성되어 있고, 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 측정하기 위한 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 탑재하고 있으며, 그늘막(100) 주변의 오브젝트를 감지하기 위한 n(n은 2이상의 자연수)개의 오브젝트 감지 센서들을 탑재하고 있을 수 있다. 그리고, 그늘막(100)에는 그늘막(100)이 펼쳐지거나 접히도록 상기 자동 개폐 구조를 제어하는 장치인 제어 장치(101)가 부착되어 있을 수 있다. 이때, 제어 장치(101)는 그늘막(100)의 중심봉 등에 부착되어 있을 수 있으며, 유무선 통신을 통해 본 발명에 따른 그늘막 관제 시스템 장치(110)와 데이터를 주고받을 수 있다.
이러한 상황에서, 트레이닝 세트 유지부(111)는 그늘막(100)의 자동 개폐 판단을 위해 입력되어야 할 입력 정보인 것으로 사전 설정된 온도, 풍속 및 습도 각각에 대한 측정 값들이 하나의 세트로 구성된 서로 다른 k(k는 2이상의 자연수)개의 입력 정보 세트들과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값으로 구성된 k개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지한다.
여기서, 상기 정답 값은 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해, 그늘막(100)이 펼쳐져야 하는 경우 1로, 그늘막(100)이 접혀야 하는 경우 0으로 매칭되어 있는 값이다.
예컨대, k가 3이라고 하는 경우, 트레이닝 세트 유지부(111)는 하기의 표 1과 같이 3개의 입력 정보 세트들과 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값으로 구성된 3개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지할 수 있다.
3개의
트레이닝 세트 		3개의
입력 정보 세트 		온도 풍속 습도 정답 값
트레이닝 세트 1 입력 정보 세트 1 30℃ 2m/s 60% 1
트레이닝 세트 2 입력 정보 세트 2 25℃ 5m/s 50% 1
트레이닝 세트 3 입력 정보 세트 3 10℃ 8m/s 40% 0
출력 값 생성부(112)는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 포함되어 있는 온도, 풍속 및 습도에 대한 측정 값을 성분으로 갖는 3차원의 입력 벡터를 구성함으로써, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성하고, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성한다.
예컨대, 전술한 예와 같이, k가 3이고, 3개의 입력 정보 세트들이 각각 상기의 표 1과 같이 온도, 풍속, 습도에 대한 측정 값으로 구성되어 있다고 하는 경우, 출력 값 생성부(112)는 하기의 표 2와 같이 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성할 수 있다.
3개의 입력 정보 세트 입력 벡터
입력 정보 세트 1 [30 2 60]
입력 정보 세트 2 [25 5 40]
입력 정보 세트 3 [10 10 50]
그리고, 출력 값 생성부(112)는 상기 표 2와 같은 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가함으로써, 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성할 수 있다.
변환 값 생성부(113)는 출력 값 생성부(112)에서 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값이 생성되면, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 사전 설정된 활성화 함수(activation function)에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값을 생성한다.
여기서, 상기 활성화 함수는 입력으로 인가되는 값을 0 이상 1 이하의 값으로 변환해서 출력하는 함수로, 하기의 수학식 1에 따른 시그모이드(sigmoid)함수가 사용될 수 있다.
Figure 112020085747658-pat00001
상기 수학식 1에서 xi는 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값 중 i번째 출력 값, Si는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값 중 i번째 변환 값을 의미한다.
모델 생성부(114)는 변환 값 생성부(113)에서 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 생성되면, 상기 k개의 트레이닝 세트들을 참조하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 모델 생성부(114)는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값을 기초로, 하기의 수학식 2의 연산에 따른 손실 함수(loss function)를 이용하여 손실 값을 연산하고, 상기 손실 값이 최소가 되도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성할 수 있다.
Figure 112020085747658-pat00002
여기서, L은 상기 손실 값, ti는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값 중 i번째 정답 값, yi는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값 중 i번째 변환 값을 의미한다.
예컨대, 전술한 예와 같이, k가 3이고, 3개의 트레이닝 세트가 상기의 표 1과 같이 3개의 입력 정보 세트들과 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값으로 구성되어 있으며, 상기 3개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 하기의 표 3과 같이 생성되었다고 가정하자.
3개의 입력 정보 세트 변환 값
입력 정보 세트 1 0.5
입력 정보 세트 2 0.7
입력 정보 세트 3 0.3
이때, 모델 생성부(114)는 상기 3개의 트레이닝 세트를 참조하여, '입력 정보 세트 1, 입력 정보 세트 2, 입력 정보 세트 3' 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값인 '1, 1, 0'을 확인 할 수 있고, '입력 정보 세트 1, 상기 입력 정보 세트 2, 상기 입력 정보 세트 3' 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값인 '1, 1, 0'과 '입력 정보 세트 1, 상기 입력 정보 세트 2, 상기 입력 정보 세트 3' 각각에 대응되는 변환 값인 '0.5, 0.7, 0.3'을 기초로, 상기 수학식 2에 따른 손실 함수를 이용하여, '상기 입력 정보 세트 1, 상기 입력 정보 세트 2, 상기 입력 정보 세트 3' 각각에 대한 손실 값을 'L1, L2, L3'과 같이 산출할 수 있다.
그러고 나서, 모델 생성부(114)는 '입력 정보 세트 1, 상기 입력 정보 세트 2, 상기 입력 정보 세트 3' 각각에 대한 손실 값인 'L1, L2, L3'의 합인 'L'이 최소가 되도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 모델 생성부(114)는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대한 손실 값의 합이 최소가 되도록 역전파(backpropagation) 처리를 수행함으로써, 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행할 수 있다.
정보 수신부(115)는 모델 생성부(114)에서 상기 심층 신경망에 대한 기계학습이 완료되어 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성되면, 그늘막(100)의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기마다, 그늘막(100)에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 제어 장치(101)로부터 수신한다.
예컨대, 그늘막(100)의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기가 30분이라고 하는 경우, 정보 수신부(115)는 30분마다 하기의 표 4에 나타낸 바와 같이, 그늘막(100)에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 제어 장치(101)로부터 수신할 수 있다.
현재 온도 값 현재 풍속 값 현재 습도 값
20℃ 3m/s 55%
판단용 출력 값 생성부(116)는 정보 수신부(115)를 통해 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값이 수신되면, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값을 성분으로 갖는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성하고, 상기 판단용 입력 벡터를 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성한다.
예컨대, 정보 수신부(115)를 통해 상기의 표 4와 같은 현재 온도 값, 현재 풍속 값, 상기 현재 습도 값이 제어 장치(101)로부터 수신되었다고 하는 경우, 판단용 출력 값 생성부(116)는 '[20 3 55]'라는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성할 수 있고, '[20 3 55]'을 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성할 수 있다.
판단용 변환 값 생성부(117)는 판단용 출력 값 생성부(116)에서 상기 판단용 출력 값이 생성되면, 상기 판단용 출력 값을 상기 활성화 함수에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 출력 값에 대한 판단용 변환 값을 생성한다.
신호 전송부(118)는 판단용 변환 값 생성부(117)에서 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 판단용 변환 값을 0.5와 비교하여, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송하고, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송한다.
예컨대, 판단용 변환 값 생성부(117)에서 생성된 판단용 변환 값이 '0.7'이라고 하는 경우, 신호 전송부(118)는 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인한 후, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다. 또한, 판단용 변환 값 생성부(117)에서 생성된 판단용 변환 값이 '0.4'라고 하는 경우, 신호 전송부 (118)는 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인하여 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.
이때, 제어 장치(101)는 그늘막 관제 시스템 장치(110)로부터 상기 그늘막 펼침 제어 신호가 수신되면, 그늘막(100)이 펼쳐지도록 그늘막(100)의 자동 개폐 구조를 제어하고, 상기 그늘막 접음 제어 신호가 수신되면, 그늘막(100)이 접히도록 그늘막(100)의 자동 개폐 구조를 제어함으로써, 그늘막(100)이 기상 변화에 따라 자동 개폐되도록 지원할 수 있다.
이렇게, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 사전 구성된 트레이닝 세트를 활용하여 기계학습을 기반으로 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한 후, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 기초로 그늘막(100)에 부착된 센서를 통해 획득된 현재 온도 값, 풍속 값 및 습도 값에 따라 그늘막(100)의 자동 개폐 여부를 판단하고, 이에 대한 개폐 제어 신호를 제어 장치(101)로 전송하여 상기 그늘막이 환경 변화에 따라 자동 개폐되도록 지원할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 그늘막(100) 주변의 오브젝트를 고려하여 그늘막(100)의 자동 개폐를 제어하기 위한 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송하기 위한 구성을 더 포함할 수 있다. 이와 관련해서, 신호 전송부(118)는 코드 생성부(119), 해밍 무게 연산부(120) 및 중단 신호 전송부(121)를 포함할 수 있다.
코드 생성부(119)는 판단용 변환 값 생성부(117)에서 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 그늘막 펼침 제어 신호 또는 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하기 전에, 그늘막(100) 주변의 오브젝트를 감지하기 위해 그늘막(100)에 사전 부착되어 있는 n개의 오브젝트 감지 센서들을 통해서 측정된 오브젝트 감지 신호를 제어 장치(101)로부터 수신한 후, 상기 n개의 오브젝트 감지 센서들 각각에 대해, 오브젝트가 감지된 경우 1의 코드를 할당하고, 오브젝트가 감지되지 않은 경우 0의 코드를 할당함으로써, n비트의 오브젝트 감지 코드를 생성한다.
예컨대, n이 5라고 하고, 그늘막(100)에 사전 부착되어 있는 5개의 오브젝트 센서들 중 첫 번째, 두 번째 및 세 번째 오브젝트 센서에서 오브젝트 감지 신호가 측정되었다고 하는 경우, 코드 생성부(119)는 제어 장치(101)로부터 상기 5개의 오브젝트 센서들을 통해서 측정된 오브젝트 감지 신호를 수신한 후, 오브젝트가 감지된 첫 번째, 두 번째 및 세 번째 오브젝트 센서에 각각 1의 코드를 할당하고, 오브젝트가 감지되지 않은 네 번째 및 다섯 번째 오브젝트 센서에 각각 0의 코드를 할당함으로써, '11100'이라는 5비트의 오브젝트 감지 코드를 생성할 수 있다.
해밍 무게 연산부(120)는 코드 생성부(119)에서 상기 오브젝트 감지 코드가 생성되면, 상기 오브젝트 감지 코드에 대한 해밍 무게(Hamming weight)를 연산한다. 여기서, 해밍 무게란 0과 1의 코드로 구성된 데이터에서 1의 개수를 의미한다.
예컨대, 전술한 예와 같이, 코드 생성부(119)에서 생성된 오브젝트 감지 코드가 '11100'이라고 하는 경우, 해밍 무게 연산부(120)는 '11100'에 대한 해밍 무게를 '3'으로 연산할 수 있다.
중단 신호 전송부(121)는 해밍 무게 연산부(120)에서 상기 해밍 무게가 연산되면, 상기 해밍 무게를 그늘막(100)의 자동 개폐 중단을 제어하기 위해 사전 설정된 기준 값과 비교하여, 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, , 그늘막(100)의 자동 개폐 제어를 중단할 것을 지시하는 중단 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송한다.
예컨대, 전술한 예와 같이 해밍 무게 연산부(120)에서 연산된 해밍 무게가 '3'이고, 그늘막(100)의 자동 개폐 중단을 제어하기 위해 사전 설정된 기준 값이 '2'라고 하는 경우, 중단부(121)는 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하는 것으로 확인할 수 있고, 그늘막(100)의 자동 개폐 제어를 중단할 것을 지시하는 중단 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.
이때, 제어 장치(101)는 그늘막 관제 시스템 장치(110)로부터 상기 중단 제어 신호가 수신되는 경우, 그늘막(100)의 자동 개폐 과정을 진행하지 않을 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 신호 전송부(118)는 그늘막(100) 주변에서 감지된 오브젝트를 고려하여 그늘막(100)이 자동 개폐되는 속도를 조정하기 위한 구성으로, 속도 조정 신호 전송부(122)를 더 포함할 수 있다.
속도 조정 신호 전송부(122)는 중단 신호 전송부(121)에서 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 서로 다른 해밍 무게에 따른 사전 설정된 속도 감축 비율이 기록된 속도 테이블을 참조하여, 그늘막(100)의 최대 개폐 속도에 상기 해밍 무게에 대응되는 제1 속도 감축 비율에 해당되는 속도만큼 감축된 그늘막 개폐 속도를 산출한 후, 상기 산출된 그늘막 개폐 속도로 그늘막(100)이 펼쳐지거나 접히도록 하기 위한 속도 조정 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송한다.
예컨대, 서로 다른 해밍 무게에 따른 사전 설정된 속도 감축 비율이 기록된 속도 테이블이 하기의 표 5와 같다고 가정하자.
서로 다른 해밍 무게 속도 감축 비율
0 0%
1 20%
2 40%
이때, 중단 신호 전송부(121)에서 상기 해밍 무게가 '1'로 연산되었고, 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되었으며, 그늘막(100)의 최대 개폐 속도가 '10˚/s'라고 가정하는 경우, 속도 조정 신호 전송부(122)는 상기 표 5와 같은 속도 테이블을 참조하여, 그늘막(100)의 최대 개폐 속도인 '10˚/s'에서 '20%'에 해당되는 속도인 '2˚/s'만큼 감축된 '8˚/s'를 산출한 후, '8˚/s'의 속도로 그늘막(100)이 펼쳐지거나 접히도록 하기 위한 속도 조정 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.
이때, 제어 장치(101)는 그늘막 관제 시스템 장치(110)로부터 상기 속도 조정 신호가 수신되면, 상기 속도 조정 신호에 따른 그늘막 개폐 속도에 따라 그늘막이 펼쳐지거나 접히도록 하는 제어를 수행할 수 있다.
이러한 방식으로, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 그늘막(100)에 사전 부착되어 있는 오브젝트 감지 센서들 중 사전 설정된 기준 값을 초과하는 개수의 오브젝트 감지 센서에서 오브젝트가 감지되는 경우, 그늘막(100) 주변에 사람이 있을 가능성이 높은 상황이라서, 그늘막(100)의 자동 개폐 제어를 중단하기 위한 중단 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있고, 오브젝트를 감지한 센서의 개수가 상기 기준 값을 초과하지 않더라도 오브젝트를 감지한 센서의 개수에 따라 그늘막(100)이 자동 개폐되는 속도를 조정하기 위한 속도 조정 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송함으로써, 그늘막(100)이 자동 개폐될 때 주변에 사람이 있음으로 인해서 발생할 수 있는 인명 사고를 예방할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 신호 전송부(118)는 펼침 제어 신호 전송부(123) 및 접음 제어 신호 전송부(124)를 포함할 수 있다.
펼침 제어 신호 전송부(123)는 상기 현재 온도 값을 사전 설정된 온도 임계치와 비교하여 상기 현재 온도 값이 상기 온도 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송한다.
예컨대, 현재 온도 값이 '35℃'로 측정되었고, 사전 설정된 온도 임계치가 '30℃'라고 하는 경우, 펼침 제어 신호 전송부(123)는 현재 온도 값이 상기 온도 임계치를 초과하는 것으로 확인하여, 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.
그리고, 접음 제어 신호 전송부(124)는 상기 현재 풍속 값을 사전 설정된 풍속 임계치와 비교하여 상기 현재 풍속 값이 상기 풍속 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송한다.
예컨대, 현재 풍속 값이 '10m/s'로 측정되었고, 사전 설정된 풍속 임계치가 '7m/s'라고 하는 경우, 접음 제어 신호 전송부(124)는 현재 풍속 값이 상기 풍속 임계치를 초과하는 것으로 확인하여, 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.
즉, 펼침 제어 신호 전송부(123)는 현재의 온도가 매우 높은 경우, 판단용 변환 값 생성부(117)에서 생성된 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송함으로써, 그늘막(100)이 무조건 펼쳐지도록 지원하고, 접음 제어 신호 전송부(124)는 현재의 풍속이 매우 빠른 경우, 판단용 변환 값 생성부(117)에서 생성된 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 제어 장치(101)로 전송함으로써, 그늘막(100)이 무조건 접히도록 지원할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 그늘막(100)에는 주변의 영상을 촬영할 수 있는 CCTV가 추가로 부착되어 있을 수 있고, 이때, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 그늘막(100)이 개폐될 때, CCTV를 통해 촬영되는 주변 영상을 제어 장치(101)로부터 수신한 후 그늘막 관제 시스템 장치(110)에 연결된 관리자의 디스플레이 장치에 출력할 수 있다. 이를 통해, 관리자는 그늘막(100)이 개폐될 때의 CCTV 촬영 영상을 보고, 주변에 사람이 있는 것으로 확인되는 경우, 신속하게 그늘막(100)의 개폐를 중단시킴으로써, 그늘막(100)의 개폐에 따른 사고를 방지할 수 있다.
또한, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해서 그늘막 관제 시스템 장치(110)가 하나의 그늘막(100)에 대한 자동 개폐를 제어하는 내용을 설명하였지만, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 다양한 지역에 설치된 다수의 그늘막들에 부착된 제어 장치와 연동해서 각 그늘막의 자동 개폐를 제어하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 즉, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성된 이후에 그늘막의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기가 도래할 때마다, 그늘막 관제 시스템 장치(110)에 연결된 다수의 그늘막들의 제어 장치로부터 각 그늘막의 온도 값, 풍속 값, 습도 값을 수신한 후 각 그늘막의 개폐 여부에 대한 제어 신호를 생성해서 각 제어 장치로 전송할 수 있다. 이때, 그늘막 관제 시스템 장치(110)는 다수의 그늘막들을 지역별로 그룹화한 후 그룹별로 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그룹형 관제를 수행할 수 있다.
도 2는 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치와 연동하여, 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
단계(S210)에서는 상기 그늘막의 자동 개폐 판단을 위해 입력되어야 할 입력 정보인 것으로 사전 설정된 온도, 풍속 및 습도 각각에 대한 측정 값들이 하나의 세트로 구성된 서로 다른 k(k는 2이상의 자연수)개의 입력 정보 세트들과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값(상기 정답 값은 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해, 상기 그늘막이 펼쳐져야 하는 경우 1로, 상기 그늘막이 접혀야 하는 경우 0으로 매칭되어 있는 값임)으로 구성된 k개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지한다.
단계(S220)에서는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 포함되어 있는 온도, 풍속 및 습도에 대한 측정 값을 성분으로 갖는 3차원의 입력 벡터를 구성함으로써, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성하고, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성한다.
단계(S230)에서는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값이 생성되면, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 사전 설정된 활성화 함수(상기 활성화 함수는 입력으로 인가되는 값을 0 이상 1 이하의 값으로 변환해서 출력하는 함수임)에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값을 생성한다.
단계(S240)에서는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 생성되면, 상기 k개의 트레이닝 세트들을 참조하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성한다.
단계(S250)에서는 상기 심층 신경망에 대한 기계학습이 완료되어 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성되면, 상기 그늘막의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기마다, 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 상기 제어 장치로부터 수신한다.
단계(S260)에서는 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값이 수신되면, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값을 성분으로 갖는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성하고, 상기 판단용 입력 벡터를 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성한다.
단계(S270)에서는 상기 판단용 출력 값이 생성되면, 상기 판단용 출력 값을 상기 활성화 함수에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 출력 값에 대한 판단용 변환 값을 생성한다.
단계(S280)에서는 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 판단용 변환 값을 0.5와 비교하여, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하고, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 단계(S240)에서는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값을 기초로, 상기 수학식 3의 연산에 따른 손실 함수를 이용하여 손실 값을 연산하고, 상기 손실 값이 최소가 되도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S280)는 상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 그늘막 펼침 제어 신호 또는 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하기 전에, 상기 그늘막 주변의 오브젝트를 감지하기 위해 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 n(n은 2이상의 자연수)개의 오브젝트 감지 센서들을 통해서 측정된 오브젝트 감지 신호를 상기 제어 장치로부터 수신한 후, 상기 n개의 오브젝트 감지 센서들 각각에 대해, 오브젝트가 감지된 경우 1의 코드를 할당하고, 오브젝트가 감지되지 않은 경우 0의 코드를 할당함으로써, n비트의 오브젝트 감지 코드를 생성하는 단계, 상기 오브젝트 감지 코드가 생성되면, 상기 오브젝트 감지 코드에 대한 해밍 무게를 연산하는 단계 및 상기 해밍 무게가 연산되면, 상기 해밍 무게를 상기 그늘막의 자동 개폐 중단을 제어하기 위해 사전 설정된 기준 값과 비교하여, 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 그늘막의 자동 개폐 제어를 중단할 것을 지시하는 중단 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S280)는 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 서로 다른 해밍 무게에 따른 사전 설정된 속도 감축 비율이 기록된 속도 테이블을 참조하여 상기 그늘막의 최대 개폐 속도에 상기 해밍 무게에 대응되는 제1 속도 감축 비율에 해당되는 속도만큼 감축된 그늘막 개폐 속도를 산출한 후 상기 산출된 그늘막 개폐 속도로 상기 그늘막이 펼쳐지거나 상기 그늘막이 접히도록 하기 위한 속도 조정 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법은 상기 현재 온도 값을 사전 설정된 온도 임계치와 비교하여 상기 현재 온도 값이 상기 온도 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 단계 및 상기 현재 풍속 값을 사전 설정된 풍속 임계치와 비교하여 상기 현재 풍속 값이 상기 풍속 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 그늘막 관제 시스템 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 그늘막 관제 시스템 장치의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 그늘막 관제 시스템 장치
111: 트레이닝 세트 유지부 112: 출력 값 생성부
113: 변환 값 생성부 114: 모델 생성부
115: 정보 수신부 116: 판단용 출력 값 생성부
117: 판단용 변환 값 생성부 118: 신호 전송부
119: 코드 생성부 120: 해밍 무게 연산부
121: 중단 신호 전송부 122: 속도 조정 신호 전송부
123: 펼침 제어 신호 전송부 124: 접음 제어 신호 전송부
100: 그늘막
101: 제어 장치

Claims (5)

  1. 자동 개폐 구조를 갖는 그늘막에 부착된 제어 장치 - 상기 제어 장치는 상기 그늘막이 펼쳐지거나 접히도록 상기 자동 개폐 구조를 제어하는 장치임 - 와 연동하여 상기 그늘막의 자동 개폐를 제어하는 그늘막 관제 시스템 장치에 있어서,
    상기 그늘막의 자동 개폐 판단을 위해 입력되어야 할 입력 정보인 것으로 사전 설정된 온도, 풍속 및 습도 각각에 대한 측정 값들이 하나의 세트로 구성된 서로 다른 k(k는 2이상의 자연수)개의 입력 정보 세트들과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해 사전 매칭되어 있는 정답 값 - 상기 정답 값은 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대해, 상기 그늘막이 펼쳐져야 하는 경우 1로, 상기 그늘막이 접혀야 하는 경우 0으로 매칭되어 있는 값임 - 으로 구성된 k개의 트레이닝 세트들을 저장하여 유지하는 트레이닝 세트 유지부;
    상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 포함되어 있는 온도, 풍속 및 습도에 대한 측정 값을 성분으로 갖는 3차원의 입력 벡터를 구성함으로써, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 생성하고, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 입력 벡터를 둘 이상의 가중치 행렬들로 구성된 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 생성하는 출력 값 생성부;
    상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값이 생성되면, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 출력 값을 사전 설정된 활성화 함수(activation function) - 상기 활성화 함수는 입력으로 인가되는 값을 0 이상 1 이하의 값으로 변환해서 출력하는 함수임 - 에 입력으로 인가하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값을 생성하는 변환 값 생성부;
    상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 생성되면, 상기 k개의 트레이닝 세트들을 참조하여, 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값이 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값에 최대로 근접하도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성하는 모델 생성부;
    상기 심층 신경망에 대한 기계학습이 완료되어 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델이 생성되면, 상기 그늘막의 개폐를 제어하기 위한 사전 설정된 주기마다, 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 온도 센서, 풍속 센서 및 습도 센서를 통해 측정된 현재 온도 값, 현재 풍속 값 및 현재 습도 값을 상기 제어 장치로부터 수신하는 정보 수신부;
    상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값이 수신되면, 상기 현재 온도 값, 상기 현재 풍속 값 및 상기 현재 습도 값을 성분으로 갖는 3차원의 판단용 입력 벡터를 생성하고, 상기 판단용 입력 벡터를 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델의 기계학습이 완료된 상기 심층 신경망에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 입력 벡터에 대응되는 판단용 출력 값을 생성하는 판단용 출력 값 생성부;
    상기 판단용 출력 값이 생성되면, 상기 판단용 출력 값을 상기 활성화 함수에 입력으로 인가하여, 상기 판단용 출력 값에 대한 판단용 변환 값을 생성하는 판단용 변환 값 생성부; 및
    상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 판단용 변환 값을 0.5와 비교하여, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하고, 상기 판단용 변환 값이 0.5를 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 신호 전송부
    를 포함하는 그늘막 관제 시스템 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모델 생성부는
    상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값과 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값을 기초로, 하기의 수학식 1의 연산에 따른 손실 함수(loss function)를 이용하여 손실 값을 연산하고, 상기 손실 값이 최소가 되도록 상기 심층 신경망에 대한 기계학습을 수행함으로써, 상기 그늘막 자동 개폐 판단 모델을 생성하는 그늘막 관제 시스템 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112020085747658-pat00003

    여기서, L은 상기 손실 값, ti는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 사전 매칭되어 있는 정답 값 중 i번째 정답 값, yi는 상기 k개의 입력 정보 세트들 각각에 대응되는 변환 값 중 i번째 변환 값을 의미함.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 신호 전송부는
    상기 판단용 변환 값이 생성되면, 상기 그늘막 펼침 제어 신호 또는 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하기 전에, 상기 그늘막 주변의 오브젝트를 감지하기 위해 상기 그늘막에 사전 부착되어 있는 n(n은 2이상의 자연수)개의 오브젝트 감지 센서들을 통해서 측정된 오브젝트 감지 신호를 상기 제어 장치로부터 수신한 후, 상기 n개의 오브젝트 감지 센서들 각각에 대해, 오브젝트가 감지된 경우 1의 코드를 할당하고, 오브젝트가 감지되지 않은 경우 0의 코드를 할당함으로써, n비트의 오브젝트 감지 코드를 생성하는 코드 생성부;
    상기 오브젝트 감지 코드가 생성되면, 상기 오브젝트 감지 코드에 대한 해밍 무게(Hamming weight)를 연산하는 해밍 무게 연산부; 및
    상기 해밍 무게가 연산되면, 상기 해밍 무게를 상기 그늘막의 자동 개폐 중단을 제어하기 위해 사전 설정된 기준 값과 비교하여, 상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하는 것으로 확인되는 경우, 상기 그늘막의 자동 개폐 제어를 중단할 것을 지시하는 중단 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 중단 신호 전송부
    를 포함하는 그늘막 관제 시스템 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 신호 전송부는
    상기 해밍 무게가 상기 기준 값을 초과하지 않는 것으로 확인되는 경우, 서로 다른 해밍 무게에 따른 사전 설정된 속도 감축 비율이 기록된 속도 테이블을 참조하여, 상기 그늘막의 최대 개폐 속도에 상기 해밍 무게에 대응되는 제1 속도 감축 비율에 해당되는 속도만큼 감축된 그늘막 개폐 속도를 산출한 후, 상기 산출된 그늘막 개폐 속도로 상기 그늘막이 펼쳐지거나 상기 그늘막이 접히도록 하기 위한 속도 조정 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 속도 조정 신호 전송부
    를 더 포함하는 그늘막 관제 시스템 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 신호 전송부는
    상기 현재 온도 값을 사전 설정된 온도 임계치와 비교하여 상기 현재 온도 값이 상기 온도 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 펼침 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 펼침 제어 신호 전송부; 및
    상기 현재 풍속 값을 사전 설정된 풍속 임계치와 비교하여 상기 현재 풍속 값이 상기 풍속 임계치를 초과하는 경우, 상기 판단용 변환 값의 크기와 상관없이, 상기 그늘막 접음 제어 신호를 생성하여 상기 제어 장치로 전송하는 접음 제어 신호 전송부
    를 포함하는 그늘막 관제 시스템 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101005019B1 (ko) 2009-12-22 2010-12-30 메탈크래프트코리아 주식회사 자동 개폐식 그늘막 장치
KR102053127B1 (ko) * 2018-11-08 2019-12-06 한국기술교육대학교 산학협력단 그늘막 자동 개폐장치

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101005019B1 (ko) 2009-12-22 2010-12-30 메탈크래프트코리아 주식회사 자동 개폐식 그늘막 장치
KR102053127B1 (ko) * 2018-11-08 2019-12-06 한국기술교육대학교 산학협력단 그늘막 자동 개폐장치

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