KR102200634B1 - 재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치를 개시한다.
본 실시예는 재실인원에 기반하여 건물 내 설비를 관리하기 위해 건물 내에 객체(사람)가 존재하는 지의 여부를 우선적으로 판단하고, 건물 내에 존재하는 객체 판별 결과에 따라 예측된 객체 볼륨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드로 건물 설비를 운영하도록 하는 재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치를 제공한다.

Description

재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치{Method and Apparatus for Operating Building Equipment based on Occupants in Building}
본 발명의 일 실시예는 재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
건물 에너지소비는 다른 분야와는 달리 건물의 적절한 운용에 의해 효율성이 결정된다. 정보통신기술(ICT: Information and Communication Technology)의 발달로 인해 건물에서의 에너지 정보를 모니터링하고 시스템과 연동하여 제어 및 운영하는 건물에너지 관리시스템(BEMS: Building Energy Management System), 빌딩 자동제어 시스템 등의 기능을 최적화하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
빌딩 자동제어 시스템은 빌딩이 대형화되고 고급화됨에 따라 급격하게 증가하는 각종 설비들 예컨대, 공조설비, 전기, 방재, 방범, 통신 설비 등을 중앙 통제 센터에서 감시하며 일괄적으로 제어할 수 있다.
업무용 빌딩과 같은 중대형 건물은 빌딩 내 설치되는 전력, 조명, 공조시설 등의 각종 서브시스템을 자동으로 제어하는 빌딩 자동제어 시스템이 설치되는 경우가 많다. 빌딩 자동제어 시스템은 냉난방제어시스템 및 조명제어시스템 등을 포함한다.
최근 신축되는 공공기관 건물에 BEMS의 설치 의무화 등 건물의 운영단계에서 효율적인 에너지 사용과 관리를 위하여 정책적으로 확대되고 있으나 아직까지 일반적인 건물 에너지 관리 시스템은 건물과 각종 설비 및 시스템의 운영과 관련된 상태감시와 기본적인 제어기능 이외에 사용자가 원하는 에너지 소비정보 제공이 미흡한 실정이다.
빌딩 자동제어 시스템은 실시간 모니터링과 제어를 요구한다. 종래의 냉난방기 자체에 부착된 온도 센서에 의존하여 실내 온도를 조절하거나, 가습기 등의 습도조절장치를 수동으로 조절하여 작동시키는 방식은 실내의 온도 불균형을 초래하거나, 온도가 과도하게 높아지거나 낮은 상태로 가동되는 경우가 많고, 적정 습도를 유지하기 어렵기 때문에 사용자가 냉난방장치 및 습도조절장치를 직접 조작해야 하는 문제가 있다.
본 발명의 일 실시예는 재실인원에 기반하여 건물 내 설비를 관리하기 위해 건물 내에 객체(사람)가 존재하는 지의 여부를 우선적으로 판단하고, 건물 내에 존재하는 객체 판별 결과에 따라 예측된 객체 볼륨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드로 건물 설비를 운영하도록 하는 재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예의 일 측면에 의하면, 건물에 구비된 설비장치로부터 복수의 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 센싱 데이터를 기반으로 평가항목별 판단정보를 생성하는 판단정보 생성부; 상기 판단정보를 기반으로 건물 내 객체의 존재 여부를 판단하는 객체 판단부; 상기 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 상기 객체의 볼륨을 예측한 객체 레벨을 생성하는 객체 레벨 생성부; 상기 센싱 데이터를 기반으로 상기 판단정보에 대한 신뢰도를 판단한 신뢰도 정보를 생성하는 신뢰도 판단부; 및 상기 객체 레벨을 기반으로 건물 관리모드를 설정하고, 상기 신뢰도 정보를 기반으로 상기 건물 관리모드의 적용여부를 결정하는 관리모드 동작부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 장치를 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 재실인원에 기반한 건물설비 운영 방법은, 데이터 수집부가 건물에 구비된 설비장치로부터 복수의 센싱 데이터를 수집하는 단계; 판단정보 생성부가 상기 센싱 데이터를 기반으로 평가항목별 판단정보를 생성하는 단계; 객체 판단부는 상기 판단정보를 기반으로 건물 내 객체의 존재 여부를 판단하는 단계; 객체 레벨 생성부는 상기 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 상기 객체의 볼륨을 예측한 객체 레벨을 생성하는 단계; 신뢰도 판단부가 상기 센싱 데이터를 기반으로 상기 판단정보에 대한 신뢰도를 판단한 신뢰도 정보를 생성하는 단계; 및 관리모드 동작부가 상기 객체 레벨을 기반으로 건물 관리모드를 설정하고, 상기 신뢰도 정보를 기반으로 상기 건물 관리모드의 적용여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 재실인원에 기반하여 건물 내 설비를 관리하기 위해 건물 내에 객체(사람)가 존재하는 지의 여부를 우선적으로 판단하고, 건물 내에 존재하는 객체 판별 결과에 따라 예측된 객체 볼륨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드로 건물 설비를 운영할 수 있는 효과가 있다.
도 1a,1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 재실인원에 기반한 건물설비 운영 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 건물설비 운영장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 건물 내 객체의 존재 여부에 따른 건물 관리모드 동작 방식을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 객체의 존재 여부를 판단하기 위한 데이터 수집 및 가공 방식을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 객체 존재시 객체 볼륨을 예측하고 신뢰도를 판단하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 6a,6b는 본 실시예에 따른 건물 관리모드에서 독립 관리 타겟과 종속 관리 타겟을 구분하고 동작하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 실시예에 따른 건물 관리모드에서 업무구간을 반영하는 방식을 나타낸 도면이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1a,1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 재실인원에 기반한 건물설비 운영 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 건물설비 운영 시스템(100)은 건물(100) 내 설비를 관리하기 위해 건물(100) 내에 존재하는 객체(예컨대, 사람)를 우선적으로 판단하고, 객체 판별 결과에 따라 객체 볼륨을 예측하여 객체 레벨을 생성한 후 객체 레벨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드로 건물 설비를 운영한다.
건물(100)은 고효율, 저에너지로 운전하는 설비장치를 포함한다. 건물(110)에 포함된 설비장치는 건물 운영 및 에너지 관련 데이터를 생성하여 건물설비 운영장치(120)로 전달한다. 건물(100)에 포함된 설비장치는 주로 건물 내 에너지 소비와 연관이 있는 설비 시스템과 관련된 항목 측정을 위한 센서, 계측기 등을 포함한다.
건물(100)에 구비된 설비장치는 건설기술과 ICT(Information & Communication Technology) 기술, 에너지기술을 기반으로 건물(110)에 대한 각종 설비에 대한 출력치를 측정한 센싱 데이터를 생성한다. 건물(100)에 구비된 설비장치는 각종 설비에 대한 출력치를 모두 포함한 센싱 데이터를 건물설비 운영장치(120)로 전송한다.
도 1b에 도시된 바와 같이, 건물(100)에 구비된 설비장치는 동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5), CCTV(Closed-Circuit TeleVision)(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5), 전력량계(133), 수도검침계(134), 통신장비(135_1, 135_2), 엘리베이터(136) 등을 포함할 수 있으나, 센서, 계측기의 종류는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5)는 건물(100) 내의 보안을 위해 설치되는 침입 탐지 센서로서, 기 설정된 커버리지 내에서 움직임(Motion)이나 동작(Gesture)을 감지한 동작 센싱 데이터를 생성한다.
CCTV(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5)는 건물(100) 내의 보안을 위해 기 설정된 영역을 촬영한 영상 데이터를 생성한다. 전력량계(133)는 건물(100) 내에서 사용되는 전력량을 측정한 전력 센싱 데이터를 생성한다. 수도검침계(134)는 건물(100) 내에서 사용되는 수도량을 측정한 수도 센싱 데이터를 생성한다. 통신장비(135_1, 135_2)는 인빌딩 장비, WiFi AP, 인터넷 공유기 등과 연동하여 통신 데이터를 측정한 통신 센싱 데이터를 생성한다. 엘리베이터(136)는 엘리베이터 구동 횟수, 사용 전력량 등을 측정한 엘리베이터 센싱 데이터를 생성한다.
본 실시예에 따른 빌딩 자동제어 장치(120)는 건물(100) 내에 설치된 복수의 설비장치(센서 또는 BEMS(Building Energy Management System))로부터 건물(100) 내 객체 판별을 위한 각종 센싱 데이터를 수신한다. 건물설비 운영장치(120)는 건물(100) 내에 설치된 복수의 센서로부터 직접 센싱 데이터를 수집하거나 기존의 건물(100) 내에서 추출된 센싱 데이터를 이용하여 건물(100) 내 객체를 감지할 수 있다.
건물설비 운영장치(120)는 건물(100)에 구비된 설비장치로부터 복수의 센싱 데이터를 수집하고, 센싱 데이터를 기반으로 평가항목별 판단정보를 생성한다. 건물설비 운영장치(120)는 판단정보를 기반으로 건물(100) 내 객체의 존재 여부를 판단한다. 건물설비 운영장치(120)는 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 객체의 볼륨을 예측한 객체 레벨을 생성한다. 건물설비 운영장치(120)는 센싱 데이터를 기반으로 판단정보에 대한 신뢰도를 판단한 신뢰도 정보를 생성한다. 건물설비 운영장치(120)는 객체 레벨을 기반으로 건물 관리모드를 설정하고, 신뢰도 정보를 기반으로 건물 관리모드의 적용여부를 결정한다.
도 2는 본 실시예에 따른 건물설비 운영장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 건물설비 운영장치(120)는 데이터 수집부(210), 판단정보 생성부(220), 객체 판단부(230), 신뢰도 판단부(240), 객체 레벨 생성부(250), 관리모드 동작부(260)를 포함한다. 건물설비 운영장치(120)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
데이터 수집부(210)는 유무선 통신망을 경유하여 건물(100)에 구비된 설비장치, 센서와 연동하는 기능을 수행하는 통신 수단으로서, 각종 데이터를 송수신한다. 데이터 수집부(210)는 건물(100)에 구비된 설비장치로부터 복수의 센싱 데이터를 수집한다.
데이터 수집부(210)는 동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5), CCTV(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5), 전력량계(133), 수도검침계(134), 통신장비(135_1, 135_2) 및 엘리베이터(136) 중 적어도 하나 이상의 설비장치로부터 데이터를 수집한다.
데이터 수집부(210)는 동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5)로부터 건물(100)의 기 설정된 커버리지 내에서 움직임(Motion)이나 동작(Gesture)을 감지한 동작 센싱 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 CCTV(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5)로부터 건물(100) 내 기 설정된 영역을 촬영한 영상 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 전력량계(133)로부터 건물(100) 내 전력량을 측정한 전력 센싱 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 수도검침계(134)로부터 건물(100) 내 수도량을 측정한 수도 센싱 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 통신장비(135_1, 135_2)로부터 건물(100) 내 통신 데이터를 측정한 통신 센싱 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 엘리베이터(136)로부터 건물(100)에 설치된 엘리베이터 구동 횟수, 사용 전력량을 측정한 엘리베이터 센싱 데이터를 수집한다.
판단정보 생성부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수신된 센싱 데이터를 기반으로 평가항목별 판단정보를 생성한다.
판단정보 생성부(220)는 동작 센싱 데이터 중 일부 누락된 센싱 데이터를 보간(Interpolation)하여 동작 판단정보(제1 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)는 영상 데이터 중 일부 누락된 영상 데이터를 보간하여 영상 판단정보(제2 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)는 전력 센싱 데이터 중 일부 누락된 전력 데이터를 보간하여 전력량 판단정보(제3 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)는 수도 센싱 데이터 중 일부 누락된 수도 데이터를 보간하여 수도량 판단정보(제4 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)는 통신 센싱 데이터 중 일부 누락된 통신 데이터를 보간하여 통신 판단정보(제5 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)는 엘리베이터 센싱 데이터 중 일부 누락된 센싱 데이터를 보간하여 엘리베이터 판단정보(제N 판단정보)를 생성한다.
객체 판단부(230)는 판단정보를 기반으로 건물(100) 내 객체의 존재 여부를 판단한다.
객체 판단부(230)는 동작 판단정보(제1 판단정보), 영상 판단정보(제2 판단정보), 전력량 판단정보(제3 판단정보), 수도량 판단정보(제4 판단정보), 통신 판단정보(제5 판단정보), 엘리베이터 판단정보(제N 판단정보)마다 개별적으로 객체 존재 여부를 판단한다. 객체 판단부(230)는 동작 판단정보(제1 판단정보), 영상 판단정보(제2 판단정보), 전력량 판단정보(제3 판단정보), 수도량 판단정보(제4 판단정보), 통신 판단정보(제5 판단정보), 엘리베이터 판단정보(제N 판단정보)를 취합하여 객체 존재 여부를 판단한다.
객체 판단부(230)는 동작 판단정보(제1 판단정보)로부터 추출된 동작 검출 횟수가 기 설정된 제1 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에서 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단한 움직임 객체 존재량 판단값(제1 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
객체 판단부(230)는 영상 판단정보(제2 판단정보)에 대한 영상인식을 수행하여 영상 판단정보 내에서 인지된 객체가 기 설정된 제2 임계치를 초과하는 경우, 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단하여 영상인식 객체 존재량 판단값(제2 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
객체 판단부(230)는 전력량 판단정보(제3 판단정보)로부터 추출된 전력량 정보가 기 설정된 제3 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 전기를 사용하고 있는 것으로 판단한 전력사용 객체 존재량 판단값(제3 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
객체 판단부(230)는 수도량 판단정보(제4 판단정보)로부터 추출된 수도량 정보가 기 설정된 제4 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 수도를 사용하고 있는 것으로 판단한 수도사용 객체 존재량 판단값(제4 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
객체 판단부(230)는 통신 판단정보(제5 판단정보)로부터 추출된 통신량(트래픽) 정보가 제5 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 통신을 수행하고 있는 것으로 판단한 통신사용 객체 존재량 판단값(제5 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
객체 판단부(230)는 엘리베이터 판단정보(제N 판단정보)로부터 추출된 엘리베이터 이동 정보가 제N 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 엘리베이터로 이동하고 있는 것으로 판단한 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값(제N 객체 존재량 판단값)을 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 데이터 수집부(210)로부터 수신된 센싱 데이터를 기반으로 판단정보 생성부(220)에서 생성한 판단정보에 대한 신뢰도를 판단한 신뢰도 정보를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 동작 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격 및 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 움직임 객체 존재량 판단값(제1 객체 존재량 판단값)에 대한 동작 판단 신뢰도(제1 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 영상 데이터에 대한 이미지 화소수, 촬영장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 영상인식 객체 존재량 판단값(제2 객체 존재량 판단값)에 대한 영상 판단 신뢰도(제2 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 전력 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 전력사용 객체 존재량 판단값(제3 객체 존재량 판단값)에 대한 전력량 판단 신뢰도(제3 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 수도 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 수도사용 객체 존재량 판단값(제4 객체 존재량 판단값)에 대한 수도량 판단 신뢰도(제4 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 통신 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 통신사용 객체 존재량 판단값(제5 객체 존재량 판단값)에 대한 통신 판단 신뢰도(제5 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 엘리베이터 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값(제N 객체 존재량 판단값)에 대한 엘리베이터 판단 신뢰도(제N 판단정보 신뢰도)를 생성한다.
객체 레벨 생성부(250)는 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 객체의 볼륨을 예측한 객체 레벨을 생성한다.
객체 레벨 생성부(250)는 움직임 객체 존재량 판단값(제1 객체 존재량 판단값), 영상인식 객체 존재량 판단값(제2 객체 존재량 판단값), 전력사용 객체 존재량 판단값(제3 객체 존재량 판단값), 수도사용 객체 존재량 판단값(제4 객체 존재량 판단값), 통신사용 객체 존재량 판단값(제5 객체 존재량 판단값), 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값(제N 객체 존재량 판단값) 각각을 임계 존재량과 비교하여 개별 객체 볼륨(사람의 수)을 예측한다.
객체 레벨 생성부(250)는 움직임 객체 존재량 판단값(제1 객체 존재량 판단값), 영상인식 객체 존재량 판단값(제2 객체 존재량 판단값), 전력사용 객체 존재량 판단값(제3 객체 존재량 판단값), 수도사용 객체 존재량 판단값(제4 객체 존재량 판단값), 통신사용 객체 존재량 판단값(제5 객체 존재량 판단값), 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값(제N 객체 존재량 판단값)마다 예측된 개별 객체 볼륨(사람의 수)을 취합하여 재실인원을 산출하여, 재실인원에 대응하는 객체 레벨을 생성한다.
객체 레벨 생성부(250)는 기 저장된 건물에 대한 전체 인원(최대 감지 인원)을 추출하거나 수신한다. 객체 레벨 생성부(250)는 건물(100)에 대한 전체 인원(최대 감지 인원) 대비 재실인원의 비율을 기반으로 객체 레벨을 결정한다.
관리모드 동작부(260)는 객체 레벨을 기반으로 건물 관리모드를 설정하고, 신뢰도 정보를 기반으로 건물 관리모드의 적용여부를 결정한다.
관리모드 동작부(260)는 객체 레벨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드를 설정한다. 관리모드 동작부(260)는 신뢰도 정보를 기반으로 건물 관리모드를 바로 적용하거나 조정한다. 예컨대, 관리모드 동작부(260)는 객체 레벨이 객체 레벨3인 경우, 기본적으로 건물 설비의 동작 레벨이 동작 레벨3을 갖도록 건물 관리모드를 설정한다. 관리모드 동작부(260)는 신뢰도 정보가 신뢰 임계치를 초과하는 경우 건물 관리모드를 바로 적용한다. 관리모드 동작부(260)는 신뢰도 정보가 신뢰 임계치 이하인 경우 건물 관리모드를 조정한 후 적용한다.
관리모드 동작부(260)는 동작 판단 신뢰도, 영상 판단 신뢰도, 전력량 판단 신뢰도, 수도량 판단 신뢰도, 통신 판단 신뢰도, 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치를 초과(판단 결과 신뢰도 > 신뢰도 임계치)하는 경우, 바로 설정된 건물 관리모드를 적용한다.
관리모드 동작부(260)는 동작 판단 신뢰도, 영상 판단 신뢰도, 전력량 판단 신뢰도, 수도량 판단 신뢰도, 통신 판단 신뢰도, 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치 이하(판단 결과 신뢰도 ≤ 신뢰도 임계치)인 경우, 건물 관리모드 내의 내부 레벨을 조정한 후 적용한다.
관리모드 동작부(260)는 건물(100) 내에 구비된 건물 설비 중 전기 설비, 수도 설비 및 통신 설비 중 적어도 하나 이상을 독립 관리 타겟으로 구분한다.
관리모드 동작부(260)는 건물(100) 내에 구비된 건물 설비 중 객체의 존재 여부와 재실인원에 따라 사용량 변화 가능 설비인 엘리베이터 운영 설비, 조명 관리 설비, 조도 관리 설비, 공기 관리 설비, 환기 관리 설비 및 온도 관리 설비 중 적어도 하나 이상을 종속 관리 타겟으로 구분한다.
관리모드 동작부(260)는 독립 관리 타겟에 해당하는 건물 설비가 완전히 오프되지 않도록 최저 동작 레벨로 동작시킨다. 관리모드 동작부(260)는 종속 관리 타겟에 해당하는 건물 설비가 객체 레벨에 연동하여 완전히 오프되도록 동작시킨다.
관리모드 동작부(260)는 종속 관리 타겟에 해당하는 건물 설비별 에너지 소비 정보를 기반으로 동작 레벨을 서로 다르게 설정한다. 관리모드 동작부(260)는 동작 레벨이 서로 다르게 설정된 종속 관리 타겟 중 동일한 레벨을 갖는 종속 관리 타겟끼리 그룹을 형성하여 일괄 변경이 가능하도록 하는 설정 그룹을 생성한다.
관리모드 동작부(260)는 건물 관리모드를 적용시킬 때, 건물 관리모드 적용 시간이 기 설정된 업무 종료 구간에 해당하는 경우, 독립 관리 타겟의 동작 레벨을 최저 레벨로 조정하고, 종속 관리 타겟이 객체 레벨에 따라 오프되도록 조정한다. 관리모드 동작부(260)는 건물 관리모드 적용 시간이 기 설정된 업무 이전 구간, 업무 이후 구간에 해당하는 경우 독립 관리 타겟과 종속 관리 타겟의 동작 레벨을 낮은 레벨로 조정한다. 관리모드 동작부(260)는 건물 관리모드 적용 시간이 기 설정된 업무 구간에 해당하는 경우 독립 관리 타겟과 종속 관리 타겟의 동작 레벨을 높은 레벨로 조정한다.
도 3은 본 실시예에 따른 건물 내 객체의 존재 여부에 따른 건물 관리모드 동작 방식을 나타낸 도면이다.
객체 판단부(230)는 판단정보 생성부(220)로부터 수신된 각각의 평가항목별 판단정보를 기반으로 건물(100) 내의 객체의 존재 여부를 판단한다. 객체 판단부(230)는 건물(100) 내에 객체 존재 여부에 대한 판단을 위해, 건물(100)에 구비된 복수의 센서로부터 수집된 센싱 데이터를 기반으로 생성된 판단정보를 이용하여 건물(100) 내의 객체 존재 여부를 판단한다. 객체 판단부(230)의 판단결과 건물(100) 내에 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 객체 레벨 생성부(250)는 복수의 판단정보를 기반으로 객체의 존재량(사람의 수)을 결정한 객체 레벨을 생성한다.
관리모드 동작부(260)는 객체 레벨 생성부(250)로부터 객체 레벨을 수신한 경우, 건물(100) 내에 객체가 존재하는 것으로 인지하여 객체 레벨에 대응하는 객체 존재에 따른 건물 관리모드로 동작한다. 다시 말해, 객체 판단부(230)에서 건물(100) 내에 객체가 존재하는 것으로 인지하면, 객체 레벨 생성부(250)에서 객체 볼륨을 예측한 객체 레벨을 생성하고, 관리모드 동작부(260)에서 객체 레벨에 대응하도록 동작 레벨을 적응적으로 변경한 건물 관리모드로 건물설비를 동작시킨다.
관리모드 동작부(260)는 객체 레벨 생성부(250)로부터 객체 레벨을 미수신한 경우, 건물(100) 내에 객체가 미존재하는 것으로 인지하여 객체 미존재에 따른 건물 관리모드로 동작한다. 다시 말해, 객체 판단부(230)에서 건물(100) 내에 객체가 미존재하는 것으로 인지하면, 관리모드 동작부(260)에서 객체 레벨에 대응하는 최저 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드로 건물설비를 동작시킨다.
도 4는 본 실시예에 따른 객체의 존재 여부를 판단하기 위한 데이터 수집 및 가공 방식을 나타낸 도면이다.
데이터 수집부(210)는 건물(100) 내에 객체 존재 여부를 판단하기 위해 건물(100) 내의 복수 센서로부터 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 건물(100) 내에 존재하는 BEMS 또는 각종 센서로부터 센싱 데이터(측정 항목에 대한 측정치)를 수집하여 수집 데이터를 생성한다.
예컨대, 데이터 수집부(210)는 건물(100) 내에 존재하는 동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5)로부터 동작 센싱 데이터를 수집하고, CCTV(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5)로부터 영상 데이터를 수집하고, 전력량계(133)로부터 전력 센싱 데이터를 수집하고, 수도검침계(134)로부터 수도 센싱 데이터를 수집하고, 통신장비(135_1, 135_2)로부터 통신 센싱 데이터를 수집하고, 엘리베이터(136)로부터 엘리베이터 센싱 데이터를 수집한다. 데이터 수집부(210)는 복수의 수집 데이터를 판단정보 생성부(220)로 전송한다.
판단정보 생성부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수신한 수집 데이터를 기반으로 각각의 평가항목별로 판단정보를 생성한다.
판단정보 생성부(220)는 각 평가항목별로 별도의 모듈(예컨대, 제1 판단정보 생성부 내지 제N 판단정보 생성부)로 구현 가능하다. 예컨대, 판단정보 생성부(220)(제1 판단정보 생성부)는 동작 감지 센서(131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5)로부터 수집한 동작 센싱 데이터를 기반으로 제1 판단정보(동작 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)(제2 판단정보 생성부)는 CCTV(132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5)로부터 수집한 영상 데이터를 기반으로 제2 판단정보(영상 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)(제3 판단정보 생성부)는 전력량계(133)로부터 수집한 전력 센싱 데이터를 기반으로 제3 판단정보(전력량 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)(제4 판단정보 생성부)는 수도검침계(134)로부터 수집한 수도 센싱 데이터를 기반으로 제4 판단정보(수도량 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)(제5 판단정보 생성부)는 통신장비(135_1, 135_2)로부터 수집한 통신 센싱 데이터를 기반으로 제5 판단정보(통신 판단정보)를 생성한다. 판단정보 생성부(220)(제N 판단정보 생성부)는 엘리베이터(136)로부터 수집한 엘리베이터 센싱 데이터를 기반으로 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보)를 생성한다.
판단정보 생성부(220)는 각각의 평가항목(예컨대, 동작 감지, 영상, 전력량, 수도량, 통신량, 엘리베이터 사용량 등)별로 생성한 판단정보(예컨대, 제1 판단정보(동작 판단정보), 제2 판단정보(영상 판단정보), 제3 판단정보(전력량 판단정보), 제4 판단정보(수도량 판단정보), 제5 판단정보(통신 판단정보), 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보))를 객체 판단부(230)로 전송한다.
객체 판단부(230)는 복수의 판단정보(예컨대, 제1 판단정보(동작 판단정보), 제2 판단정보(영상 판단정보), 제3 판단정보(전력량 판단정보), 제4 판단정보(수도량 판단정보), 제5 판단정보(통신 판단정보), 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보))별로 객체 존재 여부를 판단하거나 복수의 판단정보를 취합하여 객체 존재 여부를 판단한다.
객체 판단부(230)의 판단결과 건물(100) 내에 객체가 존재하는 것으로 판단한 경우, 객체 레벨 생성부(250)는 복수의 판단정보마다 객체의 존재량(사람의 수)을 결정하거나 복수의 판단정보를 취합하여 객체의 존재량(사람의 수)을 결정한 객체 레벨을 생성한다.
도 5는 본 실시예에 따른 객체 존재시 객체 볼륨을 예측하고 신뢰도를 판단하는 방식을 나타낸 도면이다.
판단정보 생성부(220)는 각각의 평가항목(예컨대, 동작 감지, 영상, 전력량, 수도량, 통신량, 엘리베이터 사용량 등)별로 판단정보(예컨대, 제1 판단정보(동작 판단정보), 제2 판단정보(영상 판단정보), 제3 판단정보(전력량 판단정보), 제4 판단정보(수도량 판단정보), 제5 판단정보(통신 판단정보), 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보))를 생성한다.
객체 판단부(230)는 판단정보 생성부(220)로부터 복수의 판단정보(예컨대, 제1 판단정보(동작 판단정보), 제2 판단정보(영상 판단정보), 제3 판단정보(전력량 판단정보), 제4 판단정보(수도량 판단정보), 제5 판단정보(통신 판단정보), 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보))를 수신한다.
객체 판단부(230)는 제1 판단정보(동작 판단정보) 내의 동작 검출 정보를 기 설정된 제1 임계치와 비교하여 제1 판단정보(동작 판단정보)가 제1 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에서 기 설정된 범위 이상으로 객체가 움직이는 것으로 판단한 제1 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제2 판단정보(영상 판단정보)를 기 설정된 제2 임계치와 비교하여 제2 판단정보(영상 판단정보)가 제2 임계치를 초과하는 경우, 기 설정된 범위 이상으로 객체가 움직이는 것으로 판단한 제2 객체 존재량 판단값을 생성한다. 다시 말해, 객체 판단부(230)는 제2 판단정보(영상 판단정보)의 영상인식을 수행하여 영상 내에서 인지된 객체가 제2 임계치를 초과하는 경우, 기 설정된 범위 이상으로 객체가 움직이는 것으로 판단하여 제2 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제3 판단정보(전력량 판단정보) 내의 전력량 정보를 기 설정된 제3 임계치와 비교하여 제3 판단정보(전력량 판단정보)가 제3 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 전기를 사용하고 있는 것으로 판단한 제3 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제4 판단정보(수도량 판단정보) 내의 수도량 정보를 기 설정된 제4 임계치와 비교하여 제4 판단정보(수도량 판단정보)가 제4 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 수도를 사용하고 있는 것으로 판단한 제4 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제5 판단정보(통신 판단정보) 내의 통신량(트래픽) 정보를 기 설정된 제5 임계치와 비교하여 제5 판단정보(통신 판단정보)가 제5 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 통신을 수행하고 있는 것으로 판단한 제5 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보) 내의 엘리베이터 이동 정보를 기 설정된 제N 임계치와 비교하여 제N 판단정보(엘리베이터 판단정보)가 제N 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물(100) 내에 존재하는 객체가 엘리베이터로 이동하고 있는 것으로 판단한 제N 객체 존재량 판단값을 생성한다.
객체 판단부(230)는 제1 객체 존재량 판단값, 제2 객체 존재량 판단값, 제3 객체 존재량 판단값, 제4 객체 존재량 판단값, 제5 객체 존재량 판단값, 제N 객체 존재량 판단값을 기반으로 객체 존재 여부를 1차적으로 판단한다. 객체 레벨 생성부(250)는 객체 존재 여부가 판단되면, 2차적으로 객체 존재의 볼륨을 예측하여 객체 레벨을 생성한다.
신뢰도 판단부(240)는 객체 판단부(230)로부터 제1 객체 존재량 판단값, 제2 객체 존재량 판단값, 제3 객체 존재량 판단값, 제4 객체 존재량 판단값, 제5 객체 존재량 판단값, 제N 객체 존재량 판단값을 수신한다.
신뢰도 판단부(240)는 제1 객체 존재량 판단값을 기반으로 제1 판단정보 신뢰도(동작 판단 신뢰도)를 생성한다. 신뢰도 판단부(240)는 제2 객체 존재량 판단값을 기반으로 제2 판단정보 신뢰도(영상 판단 신뢰도)를 생성한다. 신뢰도 판단부(240)는 제3 객체 존재량 판단값을 기반으로 제3 판단정보 신뢰도(전력량 판단 신뢰도)를 생성한다. 신뢰도 판단부(240)는 제4 객체 존재량 판단값을 기반으로 제4 판단정보 신뢰도(수도량 판단 신뢰도)를 생성한다. 신뢰도 판단부(240)는 제5 객체 존재량 판단값을 기반으로 제5 판단정보 신뢰도(통신 판단 신뢰도)를 생성한다. 신뢰도 판단부(240)는 제N 객체 존재량 판단값을 기반으로 제N 판단정보 신뢰도(엘리베이터 판단 신뢰도)를 생성한다.
관리모드 동작부(260)는 제1 판단정보 신뢰도 내지 제N 판단정보 신뢰도(예컨대, 동작 판단 신뢰도, 영상 판단 신뢰도, 전력량 판단 신뢰도, 수도량 판단 신뢰도, 통신 판단 신뢰도, 엘리베이터 판단 신뢰도)가 기 설정된 신뢰 임계치를 초과(판단 결과 신뢰도 > 신뢰도 임계치)하는 경우, 바로 해당 건물 관리모드를 적용한다.
관리모드 동작부(260)는 제1 판단정보 신뢰도 내지 제N 판단정보 신뢰도(예컨대, 동작 판단 신뢰도, 영상 판단 신뢰도, 전력량 판단 신뢰도, 수도량 판단 신뢰도, 통신 판단 신뢰도, 엘리베이터 판단 신뢰도)가 기 설정된 신뢰 임계치 이하(판단 결과 신뢰도 ≤ 신뢰도 임계치)인 경우, 건물 관리모드의 등급을 조정하여 건물 관리모드를 적용한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 제1 판단정보 신뢰도 내지 제N 판단정보 신뢰도는 기존의 판단 결과를 기반으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 판단정보 신뢰도가 동작 판단 신뢰도라고 하는 경우, 실제로 동작 센싱 데이터를 기반으로 판단된 값이 가지는 센싱 신뢰도를 의미할 수 있다. 실제 재실 인원에 대한 카운팅 값을 피드백받고 피드백값과 동작 센싱 데이터를 기반으로 한 판단 결과 값의 오차 범위를 산출하여 결정될 수 있다. 오차 범위가 작을수록 높은 신뢰도로 설정될 수 있다. 즉, 제1 판단정보 신뢰도 내지 제N 판단정보 신뢰도 각각은 개별적인 판단 정보 생성 소스(동작 센서, CCTV 등)의 판단 값과 재실 인원 카운팅 값의 오차 범위를 설정하여 결정될 수 있다.
도 6a,6b는 본 실시예에 따른 건물 관리모드에서 독립 관리 타겟과 종속 관리 타겟을 구분하고 동작하는 방식을 나타낸 도면이다.
관리모드 동작부(260)는 건물별로 건물 관리모드를 다르게 설정하여 동작시킬 수 있다. 관리모드 동작부(260)는 건물 내에 구비된 건물 설비 중 제어 가능한 설비를 독립 관리 타겟과 종속 관리 타겟으로 구분한다.
관리모드 동작부(260)는 건물(100) 내에 구비된 제어 가능한 건물 설비 중 건물 내의 객체의 존재 여부와 객체의 존재량에 따라 사용량이 변화 가능한 설비(또는 사용량의 제한이 가능한 설비)를 종속 관리 타겟(예를 들어, 엘리베이터, 조명/조도 관리, 공기/환기 관리, 온도 관리 등)으로 분류한다.
관리모드 동작부(260)는 건물(100) 내에 구비된 제어 가능한 건물 설비 중 건물 내의 객체의 존재 여부와 객체의 존재량에 따라 사용량의 제한이 불가능한 설비를 독립 관리 타겟(예를 들어, 전기, 수도, 통신 등)으로 분류한다.
관리모드 동작부(260)는 종속 관리 타겟별로 레벨을 설정(예컨대, 조도의 경우, 레벨을 나누어 설정)한다. 관리모드 동작부(260)는 종속 관리 타겟별로 레벨 설정시 종속 관리 타겟별 에너지 소비 정보를 고려한다. 관리모드 동작부(260)는 종속 관리 타겟의 레벨별 모음을 수행하여 복수의 건물 관리모드를 각각 설정한다.
예컨대, 관리모드 동작부(260)는 제1 건물 관리모드로 설정된 경우, 해당 건물의 조도 레벨1, 엘리베이터 2/3 동작, 공기 환기 관리 레벨1, 온도 레벨1로 운영한다. 관리모드 동작부(260)는 제2 건물 관리모드로 설정된 경우, 해당 건물의 조도 레벨2, 엘리베이터 2/3 동작, 공기 환기 관리 레벨2, 온도 레벨2로 운영한다.
도 7은 본 실시예에 따른 건물 관리모드에서 업무구간을 반영하는 방식을 나타낸 도면이다.
객체 레벨 생성부(250)는 존재 인원/전체 인원(최대 감지 인원)을 기반으로 객체 레벨을 설정할 수 있다. 먼저, 객체 레벨 생성부(250)는 기 저장된 건물에 대한 전체 인원(최대 감지 인원)을 추출하거나 수신한다. 객체 레벨 생성부(250)는 건물(100)에 대한 전체 인원(최대 감지 인원) 대비 재실인원의 비율을 기반으로 객체 레벨을 결정할 수 있다.
관리모드 동작부(260)는 객체 레벨 생성부(250)에서 생성한 객체 레벨을 기반으로 업무 구간에 따라 건물 관리모드를 다르게 설정한다. 예컨대, 업무구간은 00:00 ~ 07:00까지 업무 종료 구간으로 설정되고, 00:00 ~ 07:00까지 업무 이전(준비) 구간으로 설정되고, 09:00 ~ 18:00까지 업무 구간으로 설정되고, 18:00 ~ 20:00까지 업무 이후(마무리) 구간으로 설정되고, 20:00 ~ 24:00까지 업무 종료 구간으로 설정될 수 있다.
예컨대, 관리모드 동작부(260)는 제1 건물 관리모드로 설정된 경우, 해당 건물의 조도 레벨1, 엘리베이터 2/3 동작, 공기 환기 관리 레벨1, 온도 레벨1로 운영한다. 관리모드 동작부(260)는 제2 건물 관리모드로 설정된 경우, 해당 건물의 조도 레벨2, 엘리베이터 2/3 동작, 공기 환기 관리 레벨2, 온도 레벨2로 운영한다.
예컨대, 업무 구간에서는 인원이 임계값 이하로 떨어져 객체 존재 레벨 이하로 떨어지더라도 별도의 에너지 절감을 위한 건물 관리모드로 동작하지 않을 수 있다. 이러한 구간에 대한 판단은 객체 존재량에 대한 판단 결과를 기반으로 설정될 수 있다.
업무 구간이 아닌 업무 이전 구간 및 업무 이후 구간, 업무 종료 구간에 대해서는 전술한 객체 존재 레벨에 따른 건물 관리 모드에 대한 설정이 수행될 수 있다.
또는, 본 발명의 실시예에 따르면, 업무 구간에서 객체 존재 레벨에 따른 건물 관리 모드(업무 구간)이 수행될 수 있고, 업무 구간이 아닌 업무 이전 구간 및 업무 이후 구간, 업무 종료 구간에 대해서는 객체 존재 레벨에 따른 건물 관리 모드(업무 이전 구간), 건물 관리 모드(업무 이후 구간), 건물 관리 모드(업무 종료 구간)이 수행될 수 있다.
건물 관리 모드(업무 구간), 건물 관리 모드(업무 이전 구간), 건물 관리 모드(업무 이후 구간), 건물 관리 모드(업무 종료 구간)이 서로 다르게 정의될 수 있다.
예를 들어, 건물 관리 모드(업무 구간)은 제1 건물 관리 모드(객체 존재, 업무 구간) 내지 제n 건물 관리 모드(객체 존재 업무 구간)로 설정될 수 있고, 건물 관리 모드(업무 이전 구간)은 제1 건물 관리 모드(객체 존재, 업무 이전 구간) 내지 제n 건물 관리 모드(객체 존재, 업무 이전 구간)로 설정될 수 있다.
건물 관리 모드(업무 이전 구간)은 건물 관리 모드(업무 구간)에 대비하여 종속 관리 타겟이 상대적으로 더 작은 전력을 소비할 수 있도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 제1 객체 레벨에 대응되는 제1 건물 관리 모드(업무 구간)에서 동작하는 종속 관리 타겟에서 소비되는 전력은 제1 건물 관리 모드(업무 이전 구간)에서 동작하는 종속 관리 타겟에서 소비되는 전력보다 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
또한, 건물 관리 모드(업무 구간), 건물 관리 모드(업무 이전 구간), 건물 관리 모드(업무 이후 구간), 건물 관리 모드(업무 종료 구간)에 대응되는 객체 레벨도 서로 다르게 설정될 수 있다. 전술한 바와 같이 객체 레벨은 존재 인원/전체 인원(최대 감지 인원)으로 설정될 수 있고, 기준이 되는 최대 감지 인원은 업무 구간, 업무 이전 구간, 업무 이후 구간, 업무 종료 구간에 따라 서로 다르게 설정되어 객체 레벨에 대한 판단이 적응적으로 수행될 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 건물설비 운영 시스템
110: 건물 120: 빌딩 자동제어 장치
131_1, 131_2, 131_3, 131_4, 131_5: 동작감지 센서
132_1, 132_2, 132_3, 132_4, 132_5: CCTV
133: 전력량계
134: 수도검침계
135_1, 135_2: 통신장비
136: 엘리베이터
210: 데이터 수집부 220: 판단정보 생성부
230: 객체 판단부 240: 신뢰도 판단부
250: 객체 레벨 생성부 260: 관리모드 동작부

Claims (8)

  1. 건물에 구비된 설비장치로부터 동작 센싱 데이터, 영상 데이터, 전력 센싱 데이터, 수도 센싱 데이터, 통신 센싱 데이터, 엘리베이터 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 동작 센싱 데이터, 상기 영상 데이터, 상기 전력 센싱 데이터, 상기 수도 센싱 데이터, 상기 통신 센싱 데이터, 상기 엘리베이터 센싱 데이터를 각각의 일부 누락된 센싱 데이터를 보간하여 동작 판단정보, 영상 판단정보, 전력량 판단정보, 수도량 판단정보, 통신 판단정보, 엘리베이터 판단정보를 생성하는 판단정보 생성부;
    상기 동작 판단정보로부터 추출된 동작 검출 횟수를 기반으로 움직임 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 영상 판단정보에서 인지된 객체를 기반으로 영상인식 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 전력량 판단정보로부터 추출된 전력량 정보를 기반으로 전력사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 수도량 판단정보로부터 추출된 수도량 정보를 기반으로 수도사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 통신 판단정보로부터 추출된 통신량 정보를 기반으로 통신사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 엘리베이터 판단정보로부터 추출된 엘리베이터 이동 정보를 기반으로 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 객체 판단부;
    상기 움직임 객체 존재량 판단값, 상기 영상인식 객체 존재량 판단값, 상기 전력사용 객체 존재량 판단값, 상기 수도사용 객체 존재량 판단값, 상기 통신사용 객체 존재량 판단값, 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값 각각을 임계 존재량과 비교하여 복수의 객체 존재량 판단값마다 개별 객체 볼륨을 예측하고, 객체 존재량 판단값마다 예측된 개별 객체 볼륨을 취합하여 재실인원을 산출하여, 상기 건물에 대한 전체 인원 대비 상기 재실인원의 비율을 기반으로 객체 레벨을 결정하는 객체 레벨 생성부;
    상기 동작 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 움직임 객체 존재량 판단값에 대한 동작 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 영상 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 영상인식 객체 존재량 판단값에 대한 영상 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 전력 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 전력사용 객체 존재량 판단값에 대한 전력량 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 수도 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 수도사용 객체 존재량 판단값에 대한 수도량 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 통신 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 통신사용 객체 존재량 판단값에 대한 통신 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 엘리베이터 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값에 대한 엘리베이터 판단 신뢰도를 생성하는 신뢰도 판단부; 및
    상기 객체 레벨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드를 설정한 후 상기 동작 판단 신뢰도, 상기 영상 판단 신뢰도, 상기 전력량 판단 신뢰도, 상기 수도량 판단 신뢰도, 상기 통신 판단 신뢰도, 상기 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치를 초과하는 경우, 상기 건물 관리모드를 바로 적용하며, 상기 동작 판단 신뢰도, 상기 영상 판단 신뢰도, 상기 전력량 판단 신뢰도, 상기 수도량 판단 신뢰도, 상기 통신 판단 신뢰도, 상기 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치 이하인 경우, 상기 건물 관리모드 내의 내부 레벨을 조정한 후 적용하는 관리모드 동작부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 객체 판단부는
    상기 동작 판단정보로부터 추출된 동작 검출 횟수가 기 설정된 제1 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에서 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단하여 상기 움직임 객체 존재량 판단값을 생성하고,
    상기 영상 판단정보에 대한 영상인식을 수행하여 상기 영상 판단정보 내에서 인지된 객체가 기 설정된 제2 임계치를 초과하는 경우, 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단하여 상기 영상인식 객체 존재량 판단값을 생성하고,
    상기 전력량 판단정보로부터 추출된 전력량 정보가 기 설정된 제3 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 전기를 사용하고 있는 것으로 판단하여 상기 전력사용 객체 존재량 판단값을 생성하고,
    상기 수도량 판단정보로부터 추출된 수도량 정보가 기 설정된 제4 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 수도를 사용하고 있는 것으로 판단하여 상기 수도사용 객체 존재량 판단값을 생성하고,
    상기 통신 판단정보로부터 추출된 통신량 정보가 제5 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 통신을 수행하고 있는 것으로 판단하여 상기 통신사용 객체 존재량 판단값을 생성하고,
    상기 엘리베이터 판단정보로부터 추출된 엘리베이터 이동 정보가 제N 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 엘리베이터로 이동하고 있는 것으로 판단하여 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 신뢰도 판단부는,
    상기 동작 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격 및 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 움직임 객체 존재량 판단값에 대한 상기 동작 판단 신뢰도를 생성하고,
    상기 영상 데이터에 대한 이미지 화소수, 촬영장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 영상인식 객체 존재량 판단값에 대한 상기 영상 판단 신뢰도를 생성하고,
    상기 전력 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 전력사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 전력량 판단 신뢰도를 생성하고,
    상기 수도 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 수도사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 수도량 판단 신뢰도를 생성하고,
    상기 통신 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 통신사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 통신 판단 신뢰도를 생성하고,
    상기 엘리베이터 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 엘리베이터 판단 신뢰도를 생성하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 관리모드 동작부는,
    건물 내에 구비된 건물 설비 중 전기 설비, 수도 설비 및 통신 설비 중 적어도 하나 이상을 독립 관리 타겟으로 구분하고,
    건물 내에 구비된 건물 설비 중 상기 객체의 존재 여부와 상기 재실인원에 따라 사용량 변화 가능 설비인 엘리베이터 운영 설비, 조명 관리 설비, 조도 관리 설비, 공기 관리 설비, 환기 관리 설비 및 온도 관리 설비 중 적어도 하나 이상을 종속 관리 타겟으로 구분하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 장치.
  5. 건물에 구비된 설비장치로부터 동작 센싱 데이터, 영상 데이터, 전력 센싱 데이터, 수도 센싱 데이터, 통신 센싱 데이터, 엘리베이터 센싱 데이터를 수집하는 데이터 수집 과정;
    상기 동작 센싱 데이터, 상기 영상 데이터, 상기 전력 센싱 데이터, 상기 수도 센싱 데이터, 상기 통신 센싱 데이터, 상기 엘리베이터 센싱 데이터를 각각의 일부 누락된 센싱 데이터를 보간하여 동작 판단정보, 영상 판단정보, 전력량 판단정보, 수도량 판단정보, 통신 판단정보, 엘리베이터 판단정보를 생성하는 판단정보 생성 과정;
    상기 동작 판단정보로부터 추출된 동작 검출 횟수를 기반으로 움직임 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 영상 판단정보에서 인지된 객체를 기반으로 영상인식 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 전력량 판단정보로부터 추출된 전력량 정보를 기반으로 전력사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 수도량 판단정보로부터 추출된 수도량 정보를 기반으로 수도사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 통신 판단정보로부터 추출된 통신량 정보를 기반으로 통신사용 객체 존재량 판단값을 생성하고, 상기 엘리베이터 판단정보로부터 추출된 엘리베이터 이동 정보를 기반으로 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 객체 판단 과정;
    상기 움직임 객체 존재량 판단값, 상기 영상인식 객체 존재량 판단값, 상기 전력사용 객체 존재량 판단값, 상기 수도사용 객체 존재량 판단값, 상기 통신사용 객체 존재량 판단값, 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값 각각을 임계 존재량과 비교하여 복수의 객체 존재량 판단값마다 개별 객체 볼륨을 예측하고, 객체 존재량 판단값마다 예측된 개별 객체 볼륨을 취합하여 재실인원을 산출하는 재실인원 산출 과정;
    상기 건물에 대한 전체 인원 대비 상기 재실인원의 비율을 기반으로 객체 레벨을 결정하는 객체 레벨 결정 과정;
    상기 동작 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 움직임 객체 존재량 판단값에 대한 동작 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 영상 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 영상인식 객체 존재량 판단값에 대한 영상 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 전력 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 전력사용 객체 존재량 판단값에 대한 전력량 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 수도 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 수도사용 객체 존재량 판단값에 대한 수도량 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 통신 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 통신사용 객체 존재량 판단값에 대한 통신 판단 신뢰도를 생성하고, 상기 엘리베이터 센싱 데이터로부터 추출된 정보를 기반으로 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값에 대한 엘리베이터 판단 신뢰도를 생성하는 신뢰도 판단 과정;
    상기 객체 레벨에 대응하는 동작 레벨을 갖는 건물 관리모드를 설정한 후 상기 동작 판단 신뢰도, 상기 영상 판단 신뢰도, 상기 전력량 판단 신뢰도, 상기 수도량 판단 신뢰도, 상기 통신 판단 신뢰도, 상기 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치를 초과하는 경우, 상기 건물 관리모드를 바로 적용하며, 상기 동작 판단 신뢰도, 상기 영상 판단 신뢰도, 상기 전력량 판단 신뢰도, 상기 수도량 판단 신뢰도, 상기 통신 판단 신뢰도, 상기 엘리베이터 판단 신뢰도 일부 또는 전부가 기 설정된 신뢰 임계치 이하인 경우, 상기 건물 관리모드 내의 내부 레벨을 조정한 후 적용하는 관리모드 동작 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 객체 판단 과정은
    상기 동작 판단정보로부터 추출된 동작 검출 횟수가 기 설정된 제1 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에서 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단하여 상기 움직임 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    상기 영상 판단정보에 대한 영상인식을 수행하여 상기 영상 판단정보 내에서 인지된 객체가 기 설정된 제2 임계치를 초과하는 경우, 기 설정된 범위 이상으로 객체가 존재하는 것으로 판단하여 상기 영상인식 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    상기 전력량 판단정보로부터 추출된 전력량 정보가 기 설정된 제3 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 전기를 사용하고 있는 것으로 판단하여 상기 전력사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    상기 수도량 판단정보로부터 추출된 수도량 정보가 기 설정된 제4 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 수도를 사용하고 있는 것으로 판단하여 상기 수도사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    상기 통신 판단정보로부터 추출된 통신량 정보가 제5 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 통신을 수행하고 있는 것으로 판단하여 상기 통신사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    상기 엘리베이터 판단정보로부터 추출된 엘리베이터 이동 정보가 제N 임계치를 초과하는 경우, 해당 건물 내에 존재하는 객체가 엘리베이터로 이동하고 있는 것으로 판단하여 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값을 생성하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 신뢰도 판단 과정은,
    상기 동작 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격 및 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 움직임 객체 존재량 판단값에 대한 상기 동작 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    상기 영상 데이터에 대한 이미지 화소수, 촬영장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 영상인식 객체 존재량 판단값에 대한 상기 영상 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    상기 전력 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 전력사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 전력량 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    상기 수도 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 수도사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 수도량 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    상기 통신 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 통신사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 통신 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    상기 엘리베이터 센싱 데이터에 대한 센싱장소의 인증여부, 데이터수신 성공률, 데이터수신 실패율, 데이터수신 간격, 기 등록된 모델식별정보와 일치 여부 중 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 엘리베이터사용 객체 존재량 판단값에 대한 상기 엘리베이터 판단 신뢰도를 생성하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 관리모드 동작 과정은,
    건물 내에 구비된 건물 설비 중 전기 설비, 수도 설비 및 통신 설비 중 적어도 하나 이상을 독립 관리 타겟으로 구분는 과정;
    건물 내에 구비된 건물 설비 중 상기 객체의 존재 여부와 상기 재실인원에 따라 사용량 변화 가능 설비인 엘리베이터 운영 설비, 조명 관리 설비, 조도 관리 설비, 공기 관리 설비, 환기 관리 설비 및 온도 관리 설비 중 적어도 하나 이상을 종속 관리 타겟으로 구분하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영 방법.
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