KR102217549B1 - 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈이 포함하는 복수의 태양광 패널(panel)의 상공을 비행하고, 상기 태양광 패널을 촬영하여 모니터링 이미지를 획득해 제공하는 무인 비행장치; 및 상기 모니터링 이미지를 보정하여 보정 모니터링 이미지를 획득하고, 상기 획득된 보정 모니터링 이미지를 기초로 상기 태양광 패널에 대한 고장영역 검사 프로세스를 수행하는 태양광 발전 모듈 모니터링 어플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.

Description

태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR SOAR PHOTOVOLTAIC POWER STATION MONITORING}

본 발명은 태양광 발전 모듈을 모니터링하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 무인 비행장치로부터 획득되는 태양광 발전 모듈 촬영영상을 보정하고, 보정된 촬영영상에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것이다.

태양광 발전 시스템은, 재생 에너지의 하나로 각광받고 있으나 태양광 에너지를 수집하기 위한 패널이 자연환경에 노출되어 운영되므로 모듈의 부식 등에 의해 단락이 발생하거나 먼지나 오물 등에 셀이 차폐되어 발전 효율이 저하된다.

따라서, 안정적인 발전량 유지를 위해서는 주기적인 검사를 통한 유지보수가 필수적이다.

일반적으로, 발전 효율이 저하된 태양광 패널의 판별을 위해서는, 육안 분석법과 출력 검사법을 적용할 수 있다.

그러나 향후 기후변화 대응을 위해서는 추가적인 대규모 태양광 발전소가 건설/운영될 것이므로 대규모 태양광 발전소의 점검에 육안 분석법을 적용할 경우 비용 및 소요시간 측면에서 경제성이 낮다.

또한, 출력 검사법의 경우 각각의 패널에 대한 발전량을 모니터링하기 어렵기 때문에 이에 대한 한계를 극복한 점검 기술 개발이 필요하다.

일반적으로 결함이 발생한 셀은, 열에너지를 방출하여 주변의 정상 셀에 비해 높은 온도를 나타낸다.

따라서, 열화상 카메라를 이용할 경우 태양광 발전소 운영 중에도 효과적으로 결함 부위의 검출이 가능하다.

기존의 태양광 발전소 점검에서는, 이러한 기술적 특징을 이용하여 소형(hand-held) 열적외선 센서를 사용한 열화상 카메라를 이용하여 육안으로 오작동 패널을 검사하는 기술이 널리 활용되어 있다.

그러나, 이 방법을 대규모 태양광 발전소의 점검에 적용할 경우 많은 시간과 비용이 요구된다.

그리하여 최근에는, 열화상 카메라를 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 탑재하여 태양광 발전소를 모니터링 하는 기술이 개발되고 있다.

이 기술은 넓은 지역에 분포한 태양광 어레이들을 신속하게 점검할 수 있으므로 향후 대규모 태양광 발전소의 모니터링에 널리 활용될 것으로 전망된다.

그러나, 현재까지 개발된 기술들은 항공에서 촬영된 영상을 육안으로 판독하여 오작동 패널이나 고장영역을 검출하는 수준이므로, 많은 양의 영상 분석을 위해서는 시간이 많이 걸리는(time consuming) 단점이 있다.

또한, 종래의 본 분야에서는, 무인 항공기에 탑재된 카메라가 태양광 패널을 촬영하는 각도에 따라서, 오작동 패널이나 고장영역을 검사하는데 발생할 수 있는 오류를 최소화하는 기술이 미흡하다는 한계가 있다.

더하여, 본 분야의 기존 기술들은, 태양광 패널과 근접한 위치에서 무인 항공기에 의해 촬영된 영상으로 모니터링 결과 영상을 제공하고 있으나, 이는 대규모의 태양광 발전소를 거시적인 관점에서 모니터링하고 관리하는데 있어 큰 효용성을 발휘하지 못하고 있다.

이러한 문제들을 개선하기 위해서는, 컴퓨터 비전 기술을 융합하여 오작동 패널을 자동으로 검출하는 기술 개발이 필요하다.

KR 10-1541032 B1

본 발명은, 상술된 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 태양광 발전 모듈을 촬영하는 무인 비행장치로부터 획득되는 영상을 보정하고, 보정된 영상에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은, 태양광 발전 모듈을 거시적 관점에서 촬영한 위성사진과, 해당 태양광 발전 모듈을 무인 비행장치 수준에서 촬영한 항공사진을 결합한 모니터링 결과영상을 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은, 보정된 영상을 기반으로 딥러닝을 수행하여 태양광 발전 모듈에서 발생 가능한 고장유형 별 분석을 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

다만, 본 발명 및 본 발명의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈이 포함하는 복수의 태양광 패널(panel)의 상공을 비행하고, 상기 태양광 패널을 촬영하여 모니터링 이미지를 획득해 제공하는 무인 비행장치; 및 상기 모니터링 이미지를 보정하여 보정 모니터링 이미지를 획득하고, 상기 획득된 보정 모니터링 이미지를 기초로 상기 태양광 패널에 대한 고장영역 검사 프로세스를 수행하는 태양광 발전 모듈 모니터링 어플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.

이때, 상기 어플리케이션은, 상기 태양광 발전 모듈의 위치정보를 기반으로 인공위성에서 상기 태양광 발전 모듈을 촬영한 위성사진을 획득하고, 상기 획득된 위성사진 내 태양광 패널영역을 검출하며, 상기 검출된 태양광 패널영역 내 적어도 하나 이상의 개별 패널영역을 식별하고, 상기 식별된 각 개별 패널영역을 특정하는 식별코드를 맵핑하여 위성사진 기반 데이터베이스를 구축한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 위성사진에 맵핑된 상기 식별코드를 기반으로 상기 무인 비행장치의 자율 비행경로를 설정하고, 상기 설정된 자율 비행경로를 기반으로 상기 태양광 패널의 상공을 비행하는 상기 무인 비행장치에 의하여 촬영된 상기 모니터링 이미지를 획득한다.

또한, 상기 모니터링 이미지는, 실사영상, 열화상 영상 및 정사영상 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 정사영상은, 복수의 상기 실사영상을 기반으로 생성되는 실사 정사영상과, 복수의 상기 열화상 영상을 기반으로 생성되는 열화상 정사영상을 포함한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 모니터링 이미지를 기반으로, 상기 모니터링 이미지 내 적어도 하나 이상의 개별 패널 각각을 나타내는 이미지인 패널 이미지를 획득하고, 상기 획득된 패널 이미지에 상기 개별 패널을 특정하는 식별코드를 라벨링한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 모니터링 이미지에 대한 촬영각도를 산출하고, 상기 산출된 촬영각도가 기설정된 기준 촬영각도에 소정의 오차각도 이상이면, 상기 모니터링 이미지에 기반한 보정 프로세스를 수행하고, 상기 보정 프로세스는, 상기 모니터링 이미지에 대한 변환을 수행하는 모니터링 이미지 보정 프로세스와, 상기 모니터링 이미지를 촬영하는 카메라부를 제어하여 상기 촬영각도를 변경하는 촬영각도 보정 프로세스 중 적어도 하나 이상을 포함한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 제 1 개별 패널 상측에서 복수 회 촬영된 상기 모니터링 이미지가 포함하는 복수의 패널 이미지 각각에 대한 상기 촬영각도를 산출하고, 상기 산출된 촬영각도와 상기 기준 촬영각도를 비교하여 상호 오차범위가 최소값을 가지는 일 패널 이미지를 메인 패널 이미지로 선정하며, 상기 선정된 메인 패널 이미지에 기반한 이미지 처리를 수행하여 상기 기준 촬영각도를 충족하도록 상기 메인 패널 이미지를 변환하고, 상기 변환된 메인 패널 이미지를 상기 제 1 개별 패널의 상기 패널 이미지로 결정한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 아핀 변환(Affine Transform) 또는 워핑(Warping) 처리 알고리즘을 기반으로 상기 이미지 처리를 수행한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 열화상 영상에 대한 상기 모니터링 이미지 보정 프로세스를 수행할 시, 상기 모니터링 이미지에 대한 촬영각도와 상기 기준 촬영각도 간의 차이값인 오차각도를 산출하고, 상기 산출된 오차각도에 기초하여 상기 열화상 영상 내 고장영역에 대한 크기를 조정한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 열화상 영상에 대한 상기 모니터링 이미지 보정 프로세스를 수행할 시, 상기 모니터링 이미지에 대한 촬영각도와 상기 기준 촬영각도 간의 차이값인 오차각도를 산출하고, 상기 산출된 오차각도에 기초하여 상기 패널 이미지에 대한 색상 보정 프로세스를 수행한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 모니터링 이미지를 촬영하는 시점의 주변 환경조건에 대한 정보를 포함하는 환경 데이터를 획득하고, 상기 획득된 환경 데이터를 기초로 상기 색상 보정 프로세스를 수행한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 보정 프로세스를 수행하여 획득된 상기 보정 모니터링 이미지 내 각 패널 이미지에 매칭된 상기 개별 패널을 특정하는 식별코드와, 상기 위성사진 내 개별 패널영역을 특정하는 식별코드에 기반하여, 모니터링 결과영상을 생성한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지 내 상기 패널 이미지 각각을, 상기 식별코드를 기초로 매칭하여 결합해 상기 모니터링 결과영상을 생성한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 인공위성에서 상기 태양광 발전 모듈을 촬영한 위성사진과, 상기 보정 모니터링 이미지의 적어도 일부를 결합한 모니터링 결과영상을 생성하여 제공하고, 상기 보정 모니터링 이미지의 영상 종류에 따라서 상기 모니터링 결과영상을 복수의 모드(mode)로 제공하고, 상기 복수의 모드는, 상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지의 보정 실사영상 내 각 패널 이미지를 결합한 실사 모니터링 결과영상 모드와, 상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지의 보정 열화상 영상 내 각 패널 이미지를 결합한 열화상 모니터링 결과영상 모드 중 어느 하나 이상의 모드를 포함한다.

또한, 상기 고장영역 검사 프로세스는, 상기 보정 모니터링 이미지의 보정 열화상 영상 및 보정 열화상 정사영상 중 적어도 하나 이상에 기초하여, 상기 태양광 패널에 대한 고장영역 유무를 판단하고, 상기 고장영역이 존재하는 경우, 상기 고장영역을 유발한 고장유형을 판별하는 프로세스이다.

또한, 상기 고장유형은, 핫스팟(hot spot) 고장유형, 바이패스 다이오드(by-pass diode) 고장유형, PID(potential induced degradation) 고장유형 및 개방 단락(open and short circuit) 고장유형 중 적어도 하나 이상을 포함한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 보정 열화상 영상 및 보정 열화상 정사영상 중 적어도 하나 이상에 기초하여, 상기 패널 이미지 내 각 픽셀에 대한 밝기값 평균과, 상기 밝기값 평균의 표준편차를 산출하고, 상기 산출된 밝기값 평균과, 상기 밝기값 평균의 표준편차를 기반으로 상기 고장영역 검사 프로세스를 수행한다.

또한, 상기 어플리케이션은, 상기 고장유형을 기반으로 상기 보정 모니터링 이미지 중 어느 하나를 검사 이미지로 결정하고, 상기 결정된 검사 이미지를 고장원인 판별 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 고장유형을 유발한 세부원인 정보를 획득해 제공한다.

본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈을 촬영하는 무인 비행장치로부터 획득되는 모니터링 이미지에 대한 보정 프로세스를 수행함으로써, 추후 해당 모니터링 이미지의 실사영상 및/또는 열화상 영상에 기반한 태양광 패널의 고장영역 검사 시의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 모니터링 이미지에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공함으로써, 보다 정확하게 고장영역에 대한 정보를 획득할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 제공되는 모니터링 결과 정보(실시예에서, 모니터링 결과영상 등)의 신뢰도와 품질을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 모니터링 이미지에 기반하여 보다 높은 정확도로 생성되는 모니터링 결과 정보를 제공함으로써, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스의 성능을 증진시킴과 동시에, 모니터링 결과를 확인하는 사용자가 보다 정확한 고장 정보를 확인하게 하여 그에 대한 적절한 대처가 신속히 수행되게 할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈을 거시적 관점에서 촬영한 위성사진과, 해당 태양광 발전 모듈을 무인 비행장치 수준에서 촬영한 항공사진을 결합한 모니터링 결과영상을 제공함으로써, 대규모의 태양광 발전 모듈을 거시적 관점 수준에서 확인할 수 있음과 동시에, 보다 높은 해상도와 정확도를 가지는 태양광 패널영역 영상을 제공할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 위성사진의 태양광 패널영역을 보정된 항공사진 내 패널 이미지를 기반으로 대체한 모니터링 결과영상을 제공함으로써, 해당 모니터링 결과영상 내 태양광 패널영역의 주변 배경 이미지에 기초하여, 해당 태양광 패널영역 내 소정의 위치에 존재하는 고장영역에 대한 정보(위치 등)를 한눈에 직관적으로 확인하게 할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 영상을 기반으로 딥러닝을 수행하여 태양광 발전 모듈에서 발생 가능한 고장유형 별 분석을 제공함으로써, 보다 소상하게 분석된 고장영역 검사 정보를 사용자에게 제공할 수 있고, 이를 통해 해당 고장에 대한 적절한 대처를 보다 신속 정확하게 수행하도록 할 수 있다.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 타입의 컴퓨팅 디바이스의 내부 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위성사진을 기반으로 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 위성사진 내 개별 패널 별로 식별코드를 맵핑하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치의 자율 비행경로를 설정하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 이미지를 설명하기 위한 도면의 일례들이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 패널 이미지를 설명하기 위한 도면의 일례들이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치의 촬영각도를 산출하는 모습의 일례이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 패널 이미지가 소정의 촬영각도 오차를 가지는 경우, 해당 패널 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하는 모습의 일례이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상의 패널 이미지에 대한 색상 보정 프로세스를 수행하는 모습의 일례이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 이미지를 기반으로 무인 비행장치의 촬영각도를 보정하는 모습의 일례이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 고장영역 검사 프로세스를 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 보정 모니터링 이미지를 기반으로 모니터링 결과영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 결과영상을 설명하기 위한 개념도이다.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 고장영역 검사 결과정보를 모니터링 결과영상에 기반하여 제공하는 모습의 일례이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 시스템의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 시스템은, 컴퓨팅 디바이스(100), 무인 비행장치(400) 및 모니터링 제어서버(500)를 포함할 수 있다.

실시예에서, 컴퓨팅 디바이스(100), 무인 비행장치(400) 및 모니터링 제어서버(500)는, 상호 연동하여 태양광 발전 모듈(즉, 실시예에서 태양광 발전소)을 촬영하는 무인 비행장치(400)로부터 획득되는 영상을 보정하고, 보정된 영상에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.

자세히, 실시예에서 태양광 발전 모듈 모니터링 시스템(이하, 모니터링 시스템)은, 인공위성에서 촬영한 이미지인 위성사진에 기초하여 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈을 촬영하는 무인 비행장치(400)의 자율 비행경로(이하, 비행경로)를 설정할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 설정된 비행경로에 따른 촬영영상(실시예에서, 모니터링 이미지)을 획득할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 획득된 모니터링 이미지를 보정하는 프로세스를 수행하여 소정의 이미지 처리가 수행된 보정 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 모니터링 시스템은, 위와 같이 획득된 보정 모니터링 이미지에 기반하여 태양광 발전 모듈에 대한 고장영역 검사를 수행할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 보정 모니터링 이미지를 기반으로 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에서 제공하는 모니터링 결과 정보인 모니터링 결과영상을 생성해 제공할 수 있다.

한편, 도 1의 컴퓨팅 디바이스(100), 무인 비행장치(400) 및 모니터링 제어서버(500)는, 네트워크를 통하여 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 컴퓨팅 디바이스(100), 무인 비행장치(400) 및 모니터링 제어서버(500) 등과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

- 컴퓨팅 디바이스 (100: Computing Device)

본 발명의 실시예에서 컴퓨팅 디바이스(100)는, 태양광 발전 모듈(즉, 실시예에서 태양광 발전소)을 촬영하는 무인 비행장치(400)로부터 획득되는 영상을 보정하고, 보정된 영상에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공하는 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공할 수 있는 태양광 발전 모듈 모니터링 어플리케이션(이하, 모니터링 어플리케이션)을 실행할 수 있다.

실시예에서, 이와 같은 컴퓨팅 디바이스(100)는, 모니터링 어플리케이션이 설치된 다양한 타입(예컨대, 모바일 타입 또는 데스크탑 타입)의 컴퓨팅 디바이스(100)를 포함할 수 있다.

1. 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200: Mobile type computing device)

본 발명의 실시예에서 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)는, 모니터링 어플리케이션이 설치된 스마트 폰이나 테블릿 PC와 같은 모바일 장치일 수 있다.

예를 들어, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)는, 스마트 폰(smart phone), 휴대폰, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 태블릿 PC(tablet PC) 등이 포함될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 타입의 컴퓨팅 디바이스(200)의 내부 블록도이다.

도 2를 참조하면, 예시적인 구현에 따른 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)는, 메모리(210), 프로세서 어셈블리(220), 통신 모듈(230), 인터페이스 모듈(240), 입력 시스템(250), 센서 시스템(260) 및 디스플레이 시스템(270)을 포함할 수 있다. 이러한 구성요소들은 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 하우징 내에 포함되도록 구성될 수 있다.

자세히, 메모리(210)에는, 모니터링 어플리케이션(211)이 저장되며, 모니터링 어플리케이션(211)에는 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 구현할 수 있는 환경을 제공하기 위한 각종 응용 프로그램, 데이터 및 명령어 중 어느 하나 이상을 저장할 수 있다.

예를 들면, 메모리(210)는, 위성사진, 태양광 발전소 위치(주소)정보, 식별식별코드 정보, 항공사진(모니터링 이미지), 환경 데이터, 기준값 정보, 알고리즘 정보 및/또는 모니터링 결과영상 등을 포함할 수 있다.

즉, 메모리(210)는 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 환경을 생성하기 위해 사용될 수 있는 명령 및 데이터를 저장할 수 있다.

또한, 메모리(210)는, 적어도 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체와, 일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(210)는, ROM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기일 수 있고, 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(210)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 포함할 수 있다.

프로세서 어셈블리(220)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 환경을 구현하기 위한 다양한 작업을 수행하기 위해, 메모리(210)에 저장된 모니터링 어플리케이션(211)의 명령들을 실행할 수 있는 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.

실시예에서 프로세서 어셈블리(220)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공하기 위하여 메모리(210)의 모니터링 어플리케이션(211)을 통해 구성요소의 전반적인 동작을 컨트롤할 수 있다.

이러한 프로세서 어셈블리(220)는, 중앙처리장치(CPU) 및/또는 그래픽 프로세서 장치(GPU)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서 어셈블리(220)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세스(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 포함하여 구현될 수 있다.

통신 모듈(230)은, 다른 컴퓨팅 장치(예컨대, 모니터링 제어서버(500))와 통신하기 위한 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 이러한 통신 모듈(230)은, 무선 네트워크를 통해 통신할 수 있다.

자세히, 통신 모듈(230)은, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 환경을 구현하기 위한 컨텐츠 소스를 저장한 컴퓨팅 장치와 통신할 수 있으며, 사용자 입력을 받은 컨트롤러와 같은 다양한 사용자 입력 컴포넌트와 통신할 수 있다.

실시예에서 통신 모듈(230)은, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스와 관련된 각종 데이터를 모니터링 제어서버(500) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(100)와 송수신할 수 있다.

이러한 통신 모듈(230)은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced),5G NR(New Radio), WIFI) 또는 근거리 통신방식 등을 수행할 수 있는 통신장치를 통해 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 임의의 서버 중 적어도 하나와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있다.

센서 시스템(260)은, 이미지 센서(261), 위치 센서(IMU, 263), 오디오 센서, 거리 센서, 근접 센서, 접촉 센서 등 다양한 센서를 포함할 수 있다.

이미지 센서(261)는, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200) 주위의 물리적 공간에 대한 이미지 및/또는 영상을 캡처할 수 있다.

실시예에서 이미지 센서(261)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 관련된 영상(실시예로, 태양광 발전소 촬영영상 등)을 촬영하여 획득할 수 있다.

또한, 이미지 센서(261)는, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 전면 또는/및 후면에 배치되어 배치된 방향측을 촬영하여 영상을 획득할 수 있으며, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 외부를 향해 배치된 카메라를 통해 물리적 공간을 촬영할 수 있다.

이러한 이미지 센서(261)는, 이미지 센서장치와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 자세히, 이미지 센서(261)는, 이미지 센서장치(예를 들면, CMOS 또는 CCD)에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다.

또한, 이미지 센서(261)는, 영상 처리 모듈을 이용하여 이미지 센서장치를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공해 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 프로세서에 전달할 수 있다.

이러한 이미지 센서(261)는, 적어도 하나 이상의 카메라를 포함하는 카메라 어셈블리일 수 있다. 카메라 어셈블리는, 가시광선 대역을 촬영하는 일반 카메라를 포함할 수 있으며, 적외선 카메라, 스테레오 카메라 등의 특수 카메라를 더 포함할 수 있다.

IMU(263)는 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 움직임 및 가속도 중 적어도 하나 이상을 감지할 수 있다. 예를 들어, 가속도계, 자이로스코프, 자력계와 같은 다양한 위치 센서의 조합으로 이루어 질 수 있다. 또한, 통신 모듈(230)의 GPS와 같은 위치 통신 모듈(230)과 연동하여, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200) 주변의 물리적 공간에 대한 공간 정보를 인식할 수 있다.

또한, IMU(263)는, 검출된 위치 및 방향을 기초로 사용자의 시선 방향 및 머리 움직임을 검출 및 추적하는 정보를 검출할 수 있다.

또한, 일부 구현들에서, 모니터링 어플리케이션(211)은 이러한 IMU(263) 및 이미지 센서(261)를 사용하여 물리적 공간 내의 사용자의 위치 및 방향을 결정하거나 물리적 공간 내의 특징 또는 객체를 인식할 수 있다.

오디오 센서(265)는, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200) 주변의 소리를 인식할 수 있다.

자세히, 오디오 센서(265)는, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200) 사용자의 음성 입력을 감지할 수 있는 마이크로폰을 포함할 수 있다.

실시예에서 오디오 센서(265)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 위해 필요한 음성 데이터를 사용자로부터 입력 받을 수 있다.

인터페이스 모듈(240)은, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)를 하나 이상의 다른 장치와 통신 가능하게 연결할 수 있다. 자세히, 인터페이스 모듈(240)은, 하나 이상의 상이한 통신 프로토콜과 호환되는 유선 및/또는 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

이러한 인터페이스 모듈(240)을 통해 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)는, 여러 입출력 장치들과 연결될 수 있다.

예를 들어, 인터페이스 모듈(240)은, 헤드셋 포트나 스피커와 같은 오디오 출력장치와 연결되어, 오디오를 출력할 수 있다.

예시적으로 오디오 출력장치가 인터페이스 모듈(240)을 통해 연결되는 것으로 설명하였으나, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200) 내부에 설치되는 실시예도 포함될 수 있다.

이러한 인터페이스 모듈(240)은, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port), 전력 증폭기, RF 회로, 송수신기 및 기타 통신 회로 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

입력 시스템(250)은 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스와 관련된 사용자의 입력(예를 들어, 제스처, 음성 명령, 버튼의 작동 또는 다른 유형의 입력)을 감지할 수 있다.

자세히, 입력 시스템(250)은 버튼, 터치 센서 및 사용자 모션 입력을 수신하는 이미지 센서(261)를 포함할 수 있다.

또한, 입력 시스템(250)은, 인터페이스 모듈(240)을 통해 외부 컨트롤러와 연결되어, 사용자의 입력을 수신할 수 있다.

디스플레이 시스템(270)은, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스와 관련된 다양한 정보를 그래픽 이미지로 출력할 수 있다.

이러한 디스플레이는, 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이러한 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 하우징 내에는 상기 구성요소들이 배치될 수 있으며, 사용자 인터페이스는 사용자 터치 입력을 수신하도록 구성된 디스플레이(271) 상에 터치 센서(273)를 포함할 수 있다.

자세히, 디스플레이 시스템(270)은, 이미지를 출력하는 디스플레이(271)와, 사용자의 터치 입력을 감지하는 터치 센서(273)를 포함할 수 있다.

예시적으로 디스플레이(271)는 터치 센서(273)와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린으로 구현될 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부로써 기능함과 동시에, 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

2. 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300: Desktop type computing device)

데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)의 상기 구성요소에 대한 설명 중 중복되는 내용은 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 구성요소에 대한 설명으로 대체하기로 하며, 이하에서는 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)와의 차이점을 중심으로 설명한다.

다른 예시에서 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)는, 모니터링 어플리케이션이 설치된 고정형 데스크탑 PC, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 울트라북(ultrabook)과 같은 퍼스널 컴퓨터 등과 같이 유/무선 통신을 기반으로 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 실행하기 위한 프로그램이 설치된 장치를 더 포함할 수 있다.

또한, 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)는, 유저 인터페이스 시스템을 포함하여, 사용자 입력(예컨대, 터치 입력, 마우스 입력, 키보드 입력, 제스처 입력, 가이드 도구를 이용한 모션 입력 등)을 수신할 수 있다.

예시적으로, 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)는, 유저 인터페이스 시스템을 다양한 통신 프로토콜로 마우스, 키보드, 제스처 입력 컨트롤러, 이미지 센서(예컨대, 카메라) 및 오디오 센서 등 적어도 하나의 장치와 연결되어, 사용자 입력을 획득할 수 있다.

또한, 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)는, 유저 인터페이스 시스템을 통해 외부 출력 장치와 연결될 수 있으며, 예컨대, 디스플레이 장치, 오디오 출력 장치 등에 연결될 수 있다.

또한, 예시적인 구현에 따른 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)는, 메모리, 프로세서 어셈블리, 통신 모듈, 유저 인터페이스 시스템 및 입력 시스템을 포함할 수 있다. 이러한 구성요소들은 데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)의 하우징 내에 포함되도록 구성될 수 있다.

데스크탑 타입 컴퓨팅 디바이스(300)의 상기 구성요소에 대한 설명은 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스(200)의 구성요소에 대한 설명으로 대체하기로 한다.

다만, 본 발명의 실시예에서 도 2에 도시된 구성요소들은, 컴퓨팅 디바이스(100)를 구현하는데 있어 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 컴퓨팅 디바이스(100)는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서 따라서, 컴퓨팅 디바이스(100)에서 수행되는 상술된 각종 기능동작의 일부는, 무인 비행장치(400) 및/또는 모니터링 제어서버(500) 등에서 수행될 수도 있는 등 다양한 실시예가 가능할 수 있다.

- 무인 비행장치(400: Unmanned Aerial Vehicle, UAV)

본 발명의 실시예에서 무인 비행장치(400)는, 무인 비행체(예컨대, 드론(Drone) 등)로 구현될 수 있으며, 태양광 발전 모듈을 구성하는 복수의 태양광 패널(panel)이 위치한 지역의 상공을 비행하고, 카메라부를 구비하여 상기 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

이때, 실시예에서 무인 비행장치(400)는, 태양광 패널 각각이 하나의 셀(cell)로 지정되고, 지정된 각 셀에 대한 좌표가 설정되어, 설정된 해당 좌표를 기반으로 하는 비행경로정보가 미리 설정될 수 있다.

이때, 상기 좌표는, GPS(Global Positioning System) 기반의 위치정보에 대응될 수 있으며, 이에 따라 무인 비행장치(400)는, GPS를 통해 현재 위치를 파악하고 상기 경로정보에 따른 경로를 상기 위치정보 및 좌표정보를 기초로 인식하면서 이동할 수 있으며, 각 태양광 패널을 카메라부를 통해 촬영할 수 있다.

이때, 실시예에 따라서 상기 각 태양광 패널의 프레임(frame)에는, 상기 좌표 인식을 위한 식별코드 식별용 부재가 구성될 수 있으며, 상기 무인 비행장치(400)는, 상기 카메라부를 통해 촬영된 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지로부터 상기 식별부재에 포함된 코드를 인식하고, 상기 코드에 대응되는 좌표를 추출하여 상기 경로정보에 따른 경로와 비교할 수 있으며, 이를 통해 상기 경로 상에서 현재 위치를 정확하게 판단할 수 있다.

한편, 실시예에서 무인 비행장치(400)는, 상기 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지를 분석하여 이상 발생 시, 해당 태양광 패널에 대한 좌표정보 및 영상 정보를 미리 설정된 외부의 장치(실시예로, 모니터링 제어서버(500) 및/또는 컴퓨팅 디바이스(100))로 전송할 수 있으며, 이를 통해 이상이 발생한 태양광 패널에 대한 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.

상술한 구성을 통해, 본 발명의 실시예에서 모니터링 시스템은, 다수의 태양광 패널이 위치하는 지역(태양광 발전 모듈)의 상공을 비행하도록 무인 비행장치(400)를 제어하고, 상기 각 태양광 패널에 대한 영상을 촬영 및 보정하며, 보정된 영상에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공할 수 있고, 이를 통해 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스의 성능을 향상시킴과 동시에 태양광 패널에 대한 감시 및 관리에 대한 비용 대비 효율을 증진시킬 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치(400)를 설명하기 위한 구성도이다.

보다 상세히, 도 3을 참조하면, 실시예에서 무인 비행장치(400)는, GPS부(420), 통신부(450), 구동부(440), 저장부(430), 카메라부(410) 및 제어부(460)를 포함할 수 있다.

실시예에서, 상기 GPS부(420)는, GPS 통신을 통해 상기 무인 비행장치(400)의 현재 위치에 대한 위치정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 구동부(440)는, 상기 무인 비행장치(400)를 구동하여 상기 무인 비행장치(400)가 비행 및 이동하도록 동작할 수 있다.

한편, 상기 저장부(430)에는, 각 태양광 패널에 대응되는 셀의 좌표에 대한 좌표정보 및 위치정보를 기반으로 구성되는 상기 무인 비행장치(400)의 경로에 대한 경로정보가 저장될 수 있다.

이때, 실시예에서 상기 경로정보는, 하나 이상의 서로 다른 위치정보로 구성된 경로정보를 포함할 수 있으며, 상기 경로정보에 포함된 위치정보 중 각 태양광 패널에 대응되는 좌표정보와 매칭되는 위치정보가 상기 경로정보에 설정될 수 있다.

이를 통해, 상기 복수의 태양광 패널 각각에 대한 모니터링 순서가 상기 경로 상의 좌표 배치 순서로 상기 경로정보에 설정될 수 있으며, 상기 무인 비행장치(400)는, 상기 경로정보에 따른 경로에 따라 비행하여 상기 각 태양광 패널을 순차적으로 모니터링할 수 있다.

또한, 상기 카메라부(410)는 상기 태양광 패널을 촬영하여 상기 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

실시예에서, 상기 카메라부(410)는, 실사영상 포맷으로 영상을 촬영하는 실사영상 카메라, 열화상 영상 포맷으로 영상을 촬영하는 열화상 영상 카메라 및/또는 가시광 영상 포맷으로 영상을 촬영하는 가시광 카메라 등을 포함하여 구현될 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 열화상 영상 카메라는, 물체에서 방출하는 열복사를 감지하여 다양한 색깔로 시각화해 제공하는 카메라일 수 있다.

더하여, 상기 카메라부(410)는, PTZ(PAN/TILT/ZOOM) 기능을 제공할 수 있다.

이에 따라, 상기 제어부(460)는, 상기 무인 비행장치(400)의 각 구성부를 제어하여 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.

자세히, 먼저 실시예에 따른 각 태양광 패널은, 사각 형태로 구성되어 하나의 셀로 구분될 수 있으며, 각 셀에 대응되는 좌표가 상기 무인 비행장치(400)에 미리 설정될 수 있다.

또한, 실시예에서 각 태양광 패널의 프레임에는, 상기 좌표에 대응되는 식별코드를 포함하는 식별부재가 구성될 수 있다. 이때, 상기 식별부재의 상기 식별코드는 인덱스 번호, 바코드(bar code), 좌표 기호 등으로 구성될 수 있다.

이를 통해, 상기 무인 비행장치(400)의 제어부(460)는, 상기 카메라부(410)를 통해 상기 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지를 기초로 상기 태양광 패널의 형상을 식별할 수 있으며, 상기 태양광 패널의 형상으로부터 상기 식별부재에 대응되는 영역을 식별할 수 있다.

이때, 상기 제어부(460)는, 상기 모니터링 이미지에 대한 영상분석을 통해 태양광 패널 별 윤곽선을 추출하고, 상기 윤곽선을 기초로 서로 다른 태양광 패널을 구분할 수 있다.

또한, 상기 제어부(460)는, 상기 식별부재에 대응되는 영역으로부터 상기 식별부재에 포함된 식별코드를 인식하고, 상기 식별코드에 대한 식별코드 정보를 생성할 수 있다.

이때, 상기 무인 비행장치(400)의 저장부(430)에는, 상기 식별코드 정보에 대응되는 좌표 정보를, 상기 식별코드 정보와 매칭하여 저장할 수 있으며, 상기 제어부(460)는, 상기 모니터링 이미지에서 인식된 식별코드에 대응되는 식별코드 정보를 상기 저장부(430)와 비교하여 상기 식별코드 정보에 매칭되는 좌표 정보를 추출할 수 있다.

이를 통해, 상기 제어부(460)는, 상기 구동부(440)를 제어하여 상기 GPS부(420)를 통해 수신되는 위치정보를 기초로 상기 저장부(430)에 저장된 경로정보에 따라 상기 무인 비행장치(400)를 비행시킬 수 있으며, 상기 모니터링 이미지를 통해 추출된 좌표 정보를 기초로 상기 경로 상에서 상기 무인 비행장치(400)의 현재 위치를 정확하게 판단할 수 있다.

한편, 상기 무인 비행장치(400)의 제어부(460)는, 상기 카메라부(410)로부터 상기 태양광 패널의 모니터링 이미지에 대한 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보를 분석할 수 있다.

이때, 상기 영상 정보는 열화상 영상일 수 있으며, 상기 제어부(460)는, 상기 영상 정보의 분석에 따라 상기 태양광 패널의 온도를 측정하고, 이에 따른 측정 온도가 미리 설정된 기준치 이상인 영역이 상기 영상 정보에 존재하는 경우 해당 태양광 패널에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.

이때, 실시예에서 상기 제어부(460)는, 상기 태양광 패널의 정상 동작에 대응되는 기준 영상 패턴이 미리 설정할 수 있으며, 상기 무인 비행장치(400)의 카메라부(410)를 통해 제공된 모니터링 이미지에 대한 영상 패턴과 비교하여 태양광 패널의 이상 여부를 판단할 수 있다.

또한, 상기 제어부(460)는, 태양광 패널에서 이상 발생 시 상기 영상 정보를 통해 이상이 발생한 태양광 패널의 식별부재에 대응되는 영역으로부터 인식된 코드에 대한 코드정보를 생성하고, 상기 저장부(430)로부터 상기 식별코드 정보에 대응되는 좌표 정보를 추출하여 상기 이상이 발생한 태양광 패널에 대응되는 좌표 정보를 포함한 모니터링 결과 정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 무인 비행장치(400)는, 미리 설정된 외부 장치(실시예에서, 모니터링 제어서버(500) 및/또는 컴퓨팅 디바이스)와의 통신을 위한 통신부(150)가 구성될 수 있으며, 상기 제어부(460)는, 상기 통신부(450)를 통해 상기 모니터링 결과 정보를 미리 설정된 상기 외부 장치로 전송함으로써 원격지에 위치한 사용자가 태양광 패널의 이상 발생 여부를 확인할 수 있게 자공할 수 있다.

이를 통해, 상기 무인 비행장치(400)는, 미리 설정된 경로에 따라 비행하면서 태양광 패널을 감시하고, 이상이 발생한 태양광 패널 발견 시 이에 대한 정보를 즉시 사용자에게 통지하여 이상이 발생한 태양광 패널에 대한 신속한 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.

한편, 상기 무인 비행장치(400)의 제어부(460)는, 상기 통신부(450)를 통해 상기 무인 비행장치(400)의 시동을 위한 상기 외부 장치로부터의 조작 정보를 수신하여 상기 조작 정보에 따라 상기 구동부(440)를 제어하거나 상기 저장부(430)에 미리 저장된 설정정보에 따른 미리 설정된 시간 주기로 상기 구동부(440)를 제어하여, 상기 무인 비행장치(400)를 상기 저장부(430)에 저장된 경로정보에 따라 비행 및 이동시킬 수 있다.

이때, 상기 제어부(460)는, 상기 조작 정보를 기초로 상기 카메라부(410)에 대한 PTZ 기능의 제어를 수행할 수도 있다.

또한, 상기 제어부(460)는, 상기 경로정보에 따라 상기 무인 비행장치(400)를 미리 설정된 출발 지점으로부터 이동시키고, 상기 경로정보에 포함된 경로를 구성하는 좌표정보를 기초로 상기 경로에 따른 각 태양광 패널의 좌표 순서에 따라 상기 태양광 패널이 위치하는 지역의 상공을 비행하면서 상기 무인 비행장치(400)에 구성된 카메라부(410)를 통해 각 태양광 패널에 대한 모니터링 이미지를 촬영하고 이에 대한 영상정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제어부(460)는, 상기 영상정보를 상기 무인 비행장치(400)의 저장부(430)에 저장하고, 상기 경로정보에 따른 경로 종료와 같은 미리 설정된 복귀 조건에 따라 미리 설정된 도킹 스테이션(Docking station) 장치로 복귀할 수 있다.

이때, 상기 제어부(460)는, 상기 도킹 스테이션 장치로 복귀 시 상기 도킹 스테이션 장치와 상기 통신부(450)가 상호 연결되며, 상기 통신부(450)에 연결된 도킹 스테이션 장치를 통해 상기 저장부(430)에 저장된 영상 정보를 상기 외부 장치로 전송할 수 있다.

또한, 상기 도킹 스테이션 장치는, 상기 무인 비행장치(400)의 상기 각 구성부에 전원을 제공하는 상기 무인 비행장치(400)에 구성된 전원부에 충전 전원을 제공하여 상기 무인 비행장치(400)를 충전시킬 수 있다.

이를 통해, 상기 무인 비행장치(400)는, 태양광 패널에 대한 영상을 촬영한 후 이를 외부 장치로 전송하여 태양광 패널에 대한 상태를 사용자가 원격에서 확인 가능하도록 제공할 수 있다.

- 모니터링 제어서버(500: Monitoring Control Server)

본 발명의 실시예에 따른 모니터링 제어서버(500)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공하기 위한 일련의 프로세스를 수행할 수 있다.

자세히, 모니터링 제어서버(500)는, 컴퓨팅 디바이스(100)에서 모니터링 어플리케이션이 구동되게 하기 위하여 컴퓨팅 디바이스(100)와 필요한 데이터를 교환함으로써, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공할 수 있다.

보다 상세히, 실시예에서 모니터링 제어서버(500)는, 컴퓨팅 디바이스(100)에서 모니터링 어플리케이션이 동작할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 제어서버(500)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 제어서버(500)는, 무인 비행장치(400)의 비행경로를 설정할 수 있고, 설정된 비행경로에 따라서 무인 비행장치(400)가 자율 비행하며 획득하는 영상(실시예에서, 모니터링 이미지)에 대한 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 제어서버(500)는, 보정 프로세스를 기반으로 소정의 이미지 처리가 수행된 보정 모니터링 이미지에 기초하여, 태양광 발전 모듈에 대한 고장영역 검사를 수행할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 제어서버(500)는, 태양광 발전 모듈을 모니터링한 결과 정보(실시예에서, 모니터링 결과영상 및/또는 고장영역 결과정보 등)를 구현하여 제공할 수 있다.

보다 상세히, 도 1을 더 참조하면, 위와 같은 모니터링 제어서버(500)는, 모니터링 서비스 제공서버(510), 데이터베이스 구축서버(520), 비행경로 설정서버(530), 이미지 보정서버(540), 고장영역 검사서버(550) 및 출력영상 제공서버(560)를 포함할 수 있다.

이때, 실시예에 따라서 상기 각 구성요소는, 모니터링 제어서버(500)와는 별도의 장치로서 구현될 수도 있고, 모니터링 제어서버(500)에 포함되어 구현될 수도 있다. 이하, 각 구성요소가 모니터링 제어서버(500)에 포함되어 구현되는 것으로 설명하나 이에 한정되는 것은 아니다.

자세히, 모니터링 서비스 제공서버(510)는, 컴퓨팅 디바이스(100)에서 모니터링 어플리케이션이 동작할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

즉, 모니터링 서비스 제공서버(510)는, 딥러닝에 기반한 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 제공하는 모니터링 어플리케이션이, 컴퓨팅 디바이스(100)에서 실행될 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

이를 위해, 모니터링 서비스 제공서버(510)는, 모니터링 어플리케이션을 구현하기 위한 응용 프로그램, 데이터 및/또는 명령어 등을 포함할 수 있다.

또한, 데이터베이스 구축서버(520)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스를 구현하기 위한 각종 응용 프로그램, 어플리케이션, 명령어 및/또는 데이터 등을 저장하고 관리할 수 있다.

특히, 실시예에서 데이터베이스 구축서버(520)는, 인공위성에서 촬영한 위성사진 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

실시예로, 데이터베이스 구축서버(520)는, 태양광 발전 모듈(태양광 발전소) 위치(주소)정보 및/또는 위성사진 내 태양광 패널 식별식별코드 정보 등을 포함하는 위성사진 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

또한, 데이터베이스 구축서버(520)는, 무인 비행장치(400)에서 촬영한 항공사진(모니터링 이미지) 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

실시예에서, 데이터베이스 구축서버(520)는, 모니터링 이미지, 환경 데이터, 보정 모니터링 이미지, 모니터링 이미지 내 태양광 패널 식별식별코드 정보 및/또는 모니터링 결과영상 등을 포함하는 모니터링 이미지 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

또한, 데이터베이스 구축서버(520)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 각종 알고리즘 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

실시예로, 데이터베이스 구축서버(520)는, 알고리즘 정보, 기준값 정보 및/또는 연산 정보 등을 포함하는 알고리즘 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

또한, 비행경로 설정서버(530)는, 태양광 발전 모듈을 촬영하는 무인 비행장치(400)의 비행경로를 설정할 수 있다.

실시예에서, 비행경로 설정서버(530)는, 태양광 발전 모듈이 포함하는 복수의 태양광 패널 각각을 하나의 셀(cell)로 설정할 수 있고, 설정된 각 셀에 대하여 맵핑된 식별코드(에컨대, 인덱스 번호 및/또는 좌표정보 등)를 기초로 무인 비행장치(400)의 비행경로를 설정할 수 있다.

또한, 이미지 보정서버(540)는, 무인 비행장치(400)로부터 획득된 모니터링 이미지에 기반한 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

실시예에서, 이미지 보정서버(540)는, 모니터링 이미지에 대한 아핀 변환(Affine Transform) 및/또는 워핑(Warping) 처리 프로세스를 수행하는 이미지 보정 프로세스를 구현할 수 있다.

또한, 고장영역 검사서버(550)는, 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)이 포함하는 태양광 패널에 대한 고장영역 검사 프로세스를 수행할 수 있다.

또한, 실시예에서 고장영역 검사서버(550)는, 태양광 패널의 고장영역을 유발하는 고장유형 별 세부원인 검사 프로세스를 수행할 수 있다.

이때, 고장영역 검사서버(550)는, 태양광 발전 모듈에 대한 고장유형 별 세부원인을 판별하도록 기학습된 고장원인 판별 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크(Image Deep-learning Neural Network)와 연동하여, 세부원인 검사 프로세스를 수행할 수 있다.

실시예에서, 고장영역 검사서버(550)는, 제 1 고장유형에 대한 세부원인을 판단하기에 최적화된 모니터링 이미지(실시예로, 보정 모니터링 이미지 중 적어도 어느 하나 등)를 고장원인 판별 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력할 수 있다.

그리고 고장영역 검사서버(550)는, 상기 고장원인 판별 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크로부터 제 1 고장유형의 세부원인 정보를 출력 데이터로서 획득할 수 있다.

여기서, 위와 같은 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크는, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN, Convolution Neural Network, 예컨대, 유-넷 컨볼루션 뉴럴 네트워크(U-net Convolution Neural Network)), 및 Mask R-CNN 중 적어도 하나의 딥러닝 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.

또한, 출력영상 제공서버(560)는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스의 결과 정보를 그래픽 이미지로 구현하여 제공할 수 있다.

실시예에서, 출력영상 제공서버(560)는, 모니터링 결과영상 및/또는 고장영역 결과정보 등을 포함하여 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스의 결과 정보를 생성할 수 있고, 이를 그래픽 이미지로 제공할 수 있다.

한편, 위와 같은 구성요소들을 포함하는 모니터링 제어서버(500)는, 적어도 하나 이상의 모니터링 서비스 제공서버(510), 데이터베이스 구축서버(520), 비행경로 설정서버(530), 이미지 보정서버(540), 고장영역 검사서버(550) 및/또는 출력영상 제공서버(560)로 구성될 수 있으며, 데이터 처리를 위한 프로세서들과, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 제공을 위한 명령어들을 저장하는 메모리들을 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서는, 모니터링 제어서버(500)에서 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 환경을 제공하고, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 데이터베이스를 구축하며, 무인 비행장치(400)의 비행경로를 설정하고, 설정된 비행경로에 따라서 무인 비행장치(400)가 획득하는 영상(실시예에서, 모니터링 이미지)에 대한 보정 프로세스를 수행하며, 수행된 보정 프로세스를 기반으로 소정의 이미지 처리가 수행된 보정 모니터링 이미지에 기초하여, 태양광 발전 모듈에 대한 고장영역 검사를 수행하고, 태양광 발전 모듈을 모니터링한 결과 정보(실시예에서, 모니터링 결과영상 및/또는 고장영역 결과정보 등)를 제공한다고 설명하였으나, 실시예에 따라서 모니터링 제어서버(500)가 수행하는 기능 동작의 일부를 컴퓨팅 디바이스(100) 및/또는 무인 비행장치(400) 등에서 수행할 수도 있는 등 다양한 실시예 또한 가능할 수 있다.

- 태양광 발전 모듈 모니터링 방법

이하, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 시스템(이하, 모니터링 시스템)이 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)을 모니터링하는 방법을 도 4 내지 도 16을 참조하여 상세히 설명한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 시스템은, 위성사진 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다. (S101)

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 인공위성에서 촬영한 이미지인 위성사진에 기반하여, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 필요한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 인공위성은, 지피에스(GPS; Global Positioning System)기반의 인공위성으로, 지상 고도 2만 내지 2.5 만 킬로미터(Km)의 상공, 바람직하게는 평균 약 20,183 km의 고도를 일정하게 운항하는 24개 이상의 인공위성로 구성되며, 각 인공위성은 해발, 경도, 위도 및 시간으로 분석될 수 있는 GPS 정보 신호를 무상으로 방송하는 범세계적인 위치 결정 시스템이다.

실시예에서 이러한 인공위성은, 모니터링 시스템으로 해당 인공위성에서 촬영된 위성사진을 송신할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위성사진을 기반으로 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.

자세히, 도 5를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 복수의 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)에 대한 위치(주소)정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 모니터링 시스템은, 복수의 태양광 발전 모듈 관리서버 및/또는 태양광 발전소 관제시스템 서버 등과 연동하여, 적어도 하나 이상의 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)의 위치(주소)정보를 획득할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 획득된 위치정보에 기초하여, 해당 위치정보를 중심으로 일정 반경 내 영역에 대한 위성사진을 검색 및 수신할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 획득된 위치정보에 대응되는 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)를 인공위성에서 촬영한 위성사진을 획득할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 획득된 위성사진 내 태양광 패널영역(10)을 검출할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 적어도 하나 이상의 태양광 패널이 군집하여 구현되는 태양광 패널영역(10)의 특징정보(예컨대, 태양광 패널영역(10)의 색상 패턴정보, 형태 패턴정보 및/또는 엣지(경계선)정보 등)를 기반으로, 위성사진에 대한 영상분석을 수행하여, 해당 위성사진 내 태양광 패널영역(10)을 검출할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 검출된 태양광 패널영역(10) 내 적어도 하나 이상의 개별 태양광 패널(이하, 개별 패널)을 식별할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 위성사진에 대한 영상분석을 수행하여 개별 패널(panel) 별 윤곽선을 추출하고, 상기 윤곽선을 기초로 서로 다른 개별 패널을 구분하여 검출할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 위성사진 내 개별 패널 별로 식별코드를 맵핑하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.

또한, 도 6을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 구분된 개별 패널 별 식별코드를 맵핑(즉, 라벨링)할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 식별코드란, 태양관 패널영역 내 각각의 개별 패널을 특정하는 정보로서, 실시예에서, 인덱스(index) 번호(예컨대, 1, 2, 3, …) 및/또는 좌표정보 기호(즉, 개별 패널 별 실제 좌표계에서의 위치정보를 나타내는 기호 등) 등을 포함할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 제 1 개별 패널에 인덱스 번호 1 및 해당하는 제 1 개별 패널의 위치정보를 나타내는 좌표정보 기호를 포함하여 제 1 개별 패널에 대한 식별코드를 맵핑할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 개별 패널 별 식별코드가 맵핑된 위성사진을 데이터베이스화하여, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 상에 위성사진 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치(400)의 자율 비행경로를 설정하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.

또한, 도 7을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈을 구성하는 복수의 태양광 패널이 위치한 지역의 상공을 비행하며 촬영을 수행하는 무인 비행장치(400)의 자율 비행경로(이하, 비행경로)를 설정할 수 있다. (S103)

자세히, 모니터링 시스템은, 데이터베이스에 구축된 위성사진을 기반으로, 무인 비행장치(400)에 대한 비행경로를 설정할 수 있다.

이때, 실시예에서 모니터링 시스템은, 상기 위성사진 내 각각의 태양광 패널을 하나의 셀(cell)로 지정할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 각 셀에 대하여 맵핑된 식별코드(예컨대, 인덱스 번호 및/또는 좌표정보 기호 등)를 기초로 무인 비행장치(400)의 비행경로를 해당 무인 비행장치(400) 상에 미리 설정할 수 있다.

여기서, 상기 식별코드는, GPS(Global Positioning System) 기반의 위치정보에 대응될 수 있으며, 이에 따라 상기 무인 비행장치(400)는, GPS를 통해 현재 위치를 파악하고, 상기 비행경로 정보에 따른 경로를 상기 식별코드를 기초로 인식하면서 이동할 수 있으며, 각 개별 패널을 카메라부(410)를 통해 촬영할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 이미지를 설명하기 위한 도면의 일례들이다.

또한, 도 8을 참조하면, 실시예에 따른 모니터링 시스템은, 위와 같이 설정된 비행경로에 기반한 모니터링 이미지(예컨대, 항공사진)를 획득할 수 있다. (S105)

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 설정된 비행경로를 기반으로 자율 비행하는 무인 비행장치(400)로부터 촬영된 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 모니터링 이미지란, 비행 중인 무인 비행장치(400)(예컨대, 드론(Drone))에 의하여 촬영된 이미지로서, 위성사진에 대비하여 근접한 위치에서 지상의 물체(실시예에서, 태양광 발전 모듈)를 촬영한 이미지일 수 있다.

실시예에서, 이러한 모니터링 이미지는, 실사영상 및 열화상 영상을 포함할 수 있다. 그리고 실사영상은 정합되어 실사에 대한 정사영상이 생성될 수 있고, 열화상 영상 또한 정합되어 열화상에 대한 정사영상이 생성될 수 있다.

여기서, 실사영상이란, 도 8의 (a)와 같이 촬영 대상(실시예에서, 태양광 발전 모듈)이 되는 물체의 실제 형상을 나타내는 가시광 대역의 영상일 수 있다.

또한, 열화상 영상이란, 도 8의 (b)와 같이 촬영 대상이 되는 물체에서 방출하는 열복사를 감지하여 다양한 색상으로 시각화해 제공하는 적외선 대역의 열화상 카메라에 의해 촬영된 영상일 수 있다.

이러한 열화상 영상은, 전자적으로 측정된 물체의 열복사를 기록하고, 이를 소정의 방식(예컨대, 열복사 수치 별 색상 표시 등)으로 나타내는 영상일 수 있다.

또한, 정사영상이란, 지표면의 높낮이에 따라 발생하는 사진상의 왜곡을 보정해 동일 축척의 지도처럼 만든 영상으로서,　실시예에서 무인 비행장치(400)에 의하여 획득된 복수의 모니터링 이미지를 기설정된 좌표계에 따라서 정렬하여 하나로 정합한 영상일 수 있다.

실시예에서, 이러한 정사영상은, 도 8의 (c-1)과 같이 복수의 실사영상을 정합하여 생성되는 실사 정사영상 및/또는 도 8의 (c-2)와 같이 복수의 열화상 영상을 정합하여 생성되는 열화상 정사영상을 포함할 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 패널 이미지를 설명하기 위한 도면의 일례들이다.

또한, 도 9를 참조하면, 이때 모니터링 시스템은, 획득된 모니터링 이미지의 각 영상(실시예에서, 실사영상, 열화상 영상 및/또는 정사영상 등) 내 개별 패널 별 패널 이미지를 추출할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 패널 이미지란, 태양광 발전 모듈의 태양광 패널영역(10)이 포함하는 적어도 하나 이상의 개별 패널 각각을 나타내는 이미지일 수 있다.

도 9의 (a)를 참조하면, 실시예로 모니터링 시스템은, 획득된 모니터링 이미지에 기반한 영상분석을 수행하여 해당 모니터링 이미지 내 개별 패널 별 윤곽선 추출을 수행할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 위와 같이 추출된 윤곽선에 기초하여 모니터링 이미지 내 서로 다른 개별 패널을 구분 및 검출할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 적어도 하나 이상의 개별 패널의 집합으로 구현되는 태양광 패널영역(10)의 특징정보(예컨대, 태양광 패널영역(10)의 색상 패턴정보, 형태 패턴정보 및/또는 엣지(경계선)정보 등)를 기반으로, 모니터링 이미지에 대한 영상분석을 수행하여, 해당 모니터링 이미지 내 적어도 하나 이상의 개별 패널을 검출할 수 있다.

그리고 실시예에서 모니터링 시스템은, 검출 및 구분된 개별 패널 각각에 대한 패널 이미지(20-1, 20-2, 20-3, 20-4, 20-5, 20-6, …)를 획득할 수 있다.

도 9의 (b)를 참조하면, 다른 실시예에서, 모니터링 시스템은, 모니터링 이미지의 열화상 영상인 경우, 해당 열화상 영상을 그레이 스케일 영상으로 변환할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 변환된 그레이 스케일 영상을 기반으로 수평 필터링 및 수직 필터링을 적용하여, 선형 특성을 가지는 픽셀들로부터 개별 패널 경계 후보들을 추출할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 해당 그레이 스케일 영상으로부터 배경 영역을 제거하여 태양광 어레이 영역 영상을 추출할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 추출된 개별 패널 경계 후보들과 태양광 어레이 영역 영상을 중첩할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 중첩된 영상에 대한 형태학적 영상처리를 수행하여, 해당 열화상 영상 내 개별 패널을 검출할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 검출된 개별 패널 각각에 기초하여, 개별 패널 별 패널 이미지(20-8, 20-9, 20-10, 20-11, 20-12, 20-13, …)를 획득할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 획득된 패널 이미지 별 식별코드를 맵핑(즉, 라벨링)할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 식별코드란, 태양관 패널영역 내 각각의 개별 패널을 특정하는 정보로서, 실시예에서, 인덱스(index) 번호(예컨대, 1, 2, 3, …) 및/또는 좌표정보 기호(즉, 개별 패널 별 실제 좌표계에서의 위치정보를 나타내는 기호 등) 등을 포함할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 제 1 패널 이미지에 인덱스 번호 1 및 해당하는 제 1 패널 이미지가 나타내는 제 1 개별 패널의 위치정보를 나타내는 좌표정보 기호를 포함하여 제 1 패널 이미지에 대한 식별코드를 맵핑할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 개별 패널 이미지 별 식별코드가 맵핑된 모니터링 이미지를 데이터베이스화하여 저장할 수 있다.

실시예에서, 모니터링 시스템은, 위와 같이 식별코드가 맵핑된 개별 패널 이미지를 포함하는 모니터링 이미지를 데이터베이스화하여, 추후 태양광 발전 모듈 모니터링 결과 정보(모니터링 결과영상 등) 생성 시에 활용할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 추후 모니터링 결과영상 생성 시, 상술된 식별코드에 기반하여 위성사진 내 개별 패널영역과 보정 모니터링 이미지 내 각 패널 이미지 간 매칭을 수행할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.

한편, 실시예에서 모니터링 시스템은, 무인 비행장치(400)로부터 촬영된 실사영상, 열화상 영상 및/또는 정사영상을 포함하는 모니터링 이미지에 더하여, 해당 촬영시의 환경 데이터를 더 획득할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 환경 데이터란, 모니터링 이미지를 촬영하는 시점의 주변 환경 조건에 대한 정보로서, 온도정보, 습도정보 및/또는 방사율 정보 등을 포함할 수 있다.

실시예에서, 이러한 환경 데이터는, 추후 모니터링 이미지의 열화상 영상에 대한 보정 프로세스 수행 시에 활용되어, 보다 정밀한 보정이 구현되게 할 수 있다.

다시 도 4로 돌아와서, 무인 비행장치(400)로부터 촬영된 모니터링 이미지를 획득한 모니터링 시스템은, 획득된 모니터링 이미지에 기반한 보정 프로세스를 수행하여 보정 모니터링 이미지를 획득할 수 있다. (S107)

즉, 모니터링 시스템은, 획득된 모니터링 이미지를 보정하는 프로세스를 수행하여 소정의 이미지 처리가 수행된 보정 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 보정 프로세스는, 무인 비행장치(400)로부터 획득된 모니터링 이미지(즉, 원본 모니터링 이미지)가 기설정된 조건(실시예에서, 기준 촬영각도 등)을 불충하는 경우, 해당 모니터링 이미지를 기설정된 조건에 맞게 변환하는 프로세스일 수 있다.

실시예에서, 이러한 보정 프로세스는, 모니터링 이미지 보정 프로세스와 촬영각도 보정 프로세스를 포함할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 모니터링 이미지가 포함하는 복수의 실사영상 및/또는 열화상 영상을 기반으로, 무인 비행장치(400)의 촬영각도 오차에 따른 1) 모니터링 이미지 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

보다 상세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 무인 비행장치(400)에 의하여 촬영된 모니터링 이미지 내 개별 패널 이미지에 기초한 촬영각도 오차가 감지되는 경우, 해당 패널 이미지에 대한 실시간 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행장치(400)의 촬영각도를 산출하는 모습의 일례이다.

구체적으로, 도 10을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 제 1 개별 패널 상측에서 복수 회 촬영된 실사영상 또는 열화상 영상이 포함하는 복수의 패널 이미지 각각에 대한 촬영각도를 산출할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 제 1 개별 패널에 대한 복수의 패널 이미지 각각에 대한 영상분석을 수행할 수 있고, 이를 통해 각 패널 이미지 별 윤곽선을 추출할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 추출된 윤곽선에 기반하여 해당하는 패널 이미지에 대한 촬영각도를 산출할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 정사각 형태의 개별 패널을 촬영한 패널 이미지의 윤곽선(엣지) 정보를 검출할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 검출된 윤곽선 정보가 정사각 또는 직사각 형태 외의 형상을 나타내는 경우, 해당 형상 내 형성되어 있는 소정의 각도(예컨대, 90도 이외의 각도)를 기반으로 무인 비행장치(400)의 촬영각도를 산출할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 패널의 기준 형태 및 크기를 설정하고, 기준 패널 형태 및 크기에서의 오차를 기초로 촬영각도를 산출할 수 있다.

여기서, 기준 패널이란, 실제 패널의 크기 및 형태에 따라 결정되어, 이후 오차를 가지며 촬영된 패널 이미지를 변환하기 위한 기준 크기와 형태를 의미할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 각 패널 이미지에 대하여 산출된 촬영각도와, 소정의 기준 촬영각도(예컨대, 개별 패널의 수직면 상에서 해당하는 개별 패널을 촬영할 시의 각도 등)를 기반으로, 복수의 패널 이미지 중 해당하는 제 1 개별 패널에 매칭될 메인 패널 이미지를 선정할 수 있다. 여기서, 메인 패널 이미지는, 고장영역 검사의 기초가 되는 이미지일 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 기준 촬영각도란, 패널 이미지에 기반한 고장영역 감지 정확도를 최대화할 수 있는 무인 비행장치(400) 카메라부(410)의 기설정된 촬영각도일 수 있다.

예를 들면, 기준 촬영각도는, 패널 이미지 내 개별 패널이 기준 패널의 형태로 촬영되게 하는 소정의 각도(예컨대, 개별 패널의 수직면 상에서 해당하는 개별 패널을 촬영할 시의 각도 등)일 수 있다.

이러한 기준 촬영각도는, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스 상에 기설정되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기준 촬영각도는, 태양광 패널의 면벡터 방향일 수 있다. 또한, 기준 촬영각도는, 태양광 패널의 면벡터 방향에 대해 태양의 위치값을 보정한 방향일 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 각 패널 이미지에 대하여 산출된 촬영각도와, 소정의 기준 촬영각도 와의 오차범위가 최소값을 가지는 패널 이미지를 메인 패널 이미지로 선정할 수 있다.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 패널 이미지가 소정의 촬영각도 오차를 가지는 경우, 해당 패널 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하는 모습의 일례이다.

또한, 도 11을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 선정된 메인 패널 이미지에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있다.

자세히, 모니터링 시스템은, 소정의 촬영각도 오차를 가지는 메인 패널 이미지를, 소정의 기준 촬영각도로 촬영할 때 촬영되는 기준 패널형태로 변환하는 이미지 처리를 수행할 수 있다.

자세히, 드론의 촬영각도 및 드론의 촬영위치에 따라서 개별 패널 별로 크기나 형태가 왜곡된 형태로 촬영될 수 있다. 이러한 개별 패널 별로 각각 고장영역을 검출할 경우, 정밀한 고장영역의 검출이 어려울 수 있고, 고장원인 또한 정확하게 파악할 수 없으며, 모니터링에 적합한 개별 패널 이미지를 획득하기도 어렵다.

그리하여, 예를 들면 모니터링 시스템은, 기설정된 기준 촬영각도가 '90도'이고, 메인 패널 이미지에 대하여 산출된 촬영각도가 '120도'인 경우, 기준 촬영각도에 대비하여 30도의 촬영각도 오차를 가지는 상기 메인 패널 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하는 모니터링 이미지 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 위와 같은 이미지 처리를 수행하여 상기 메인 패널 이미지에 대한 촬영각도를 '120도'에서 '90도'로 변환하는 보정을 수행할 수 있다.

이를 통해, 모니터링 시스템은, 추후 모니터링 이미지의 실사영상 및/또는 열화상 영상을 기반으로 태양광 패널의 고장영역을 검사할 시의 정확도를 높일 수 있다.

보다 상세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 선정된 메인 패널 이미지에 대한 아핀 변환(Affine Transform) 및/또는 워핑(Warping) 처리 프로세스를 수행하여 모니터링 이미지 보정 프로세스를 구현할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 아핀 변환이란, 소정의 이미지(실시예에서, 메인 패널 이미지)의 면벡터 방향을 변환하는 프로세스로서, 직선은 직선으로 보내고 점들 사이의 거리의 비는 보존하는 이미지 변환 처리를 통해, 해당하는 이미지를 회전하거나 평행사변형을 직사변형으로 투시하는 등의 결과를 구현하는 이미지 변환 방식일 수 있다.

자세히, 실시예에 따라서 아핀 변환은, 아래의 식을 만족할 수 있다.

[수학식 1]에서, X는 메인 패널 이미지의 x 좌표, Y는 메인 패널 이미지의 y 좌표, 3x3 행렬식은 아핀 변환을 수행하기 위한 변환계수로 구성된 매트릭스(Matrix)이다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지의 각 좌표값과 아핀 변환 매트릭스를 기반으로, 상기 [수학식 1]을 통해 메인 패널 이미지의 면백터 방향을 기준 촬영각도를 충족하도록 변환할 수 있다.

예를 들어, 모니터링 시스템은, 평행사변형 형태의 메인 패널 이미지를, 기준 촬영각도를 충족하는 직사변형 형태로 변환하는 아핀 변환 프로세스를 수행할 수 있다.

이와 같이, 실시예에서 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지에 대한 아핀 변환 이미지 처리를 수행함으로써, 해당 메인 패널 이미지를 기준 촬영각도에 충족하는 형태로 변환하는 모니터링 이미지 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

한편, 실시예에 따른 워핑 처리란, 소정의 이미지(실시예에서, 메인 패널 이미지) 내의 적어도 일부 영역을 지정하여, 정의된 기준(실시예에서, 기준 촬영각도)에 적합한 형태로 변형(warping)시켜주는 연산을 의미할 수 있다.

즉, 실시예에서 워핑 처리는, 픽셀의 위치 이동에 기초한 기하학적 이미지 및/또는 영상 처리 기술일 수 있다.

실시예에서, 모니터링 시스템은, 소정의 촬영각도 오차를 가지는 메인 패널 이미지가 존재하는 경우, 해당 메인 패널 이미지가 기준 촬영각도를 충족하는 형태로 변형되도록 해당 메인 패널 이미지 내 픽셀의 위치를 이동시키는 워핑 처리 프로세스를 수행할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지 양단의 좌표값에 기초하여 해당 메인 패널 이미지에 대한 촬영각도를 연산할 수 있고, 연산된 촬영각도와 기준 촬영각도에 기반하여 메인 패널 이미지에 대한 워핑 처리를 수행할 수 있다.

그리하여 모니터링 시스템은, 해당 메인 패널 이미지를 기준 촬영각도에 충족되는 형태로 변형할 수 있다.

다른 예시에서, 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지 및 기준 촬영각도를 가지는 기준 패널 이미지에 기준하여, 워핑 처리를 수행할 수 있다.

예시적으로, 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지의 제 1 내지 4 꼭지점이, 기준 촬영각도 직사각형 이미지의 제 1 내지 4 꼭지점에 각각 대응되어 매칭되도록 형태를 변환함으로써, 기준 촬영각도를 가지는 메인 패널 이미지를 획득할 수 있다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 메인 패널 이미지를 기반으로 상술된 바와 같은 이미지 처리(아핀 변환 및/또는 워핑 처리 등)를 수행함으로써, 촬영각도 오차를 가지는 모니터링 이미지에 대한 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

좀더 바람직하게는, 각 패널의 픽셀 별로 패널의 각각의 위치를 정확하게 나타내기 위해서는 워핑 처리가 바람직할 수 있다. 즉, 워핑 처리를 통하여 각 픽셀을 기반으로 크기를 변경하여야, 패널의 각 위치 별 크기가 정확하게 반영된 개별 패널 이미지를 획득할 수 있다.

여기서, 본 발명의 실시예에서는, 모니터링 시스템이 소정의 촬영각도 오차를 가지는 메인 패널 이미지를 아핀 변환 및/또는 워핑 처리 알고리즘에 기반하여 기준 촬영각도에 적합한 형상으로 변환한다고 설명하였으나, 이는 일례일 뿐이며, 본 발명의 실시예에서는 해당하는 이미지를 기준 촬영각도에 충족하도록 변환시키는 알고리즘 자체를 제한하거나 한정하진 않는다.

이와 같이, 모니터링 시스템은, 모니터링 이미지 내 촬영각도 오차를 가지는 패널 이미지에 대한 보정작업을 수행함으로써, 추후 모니터링 이미지의 실사영상 및/또는 열화상 영상에 기반한 태양광 패널의 고장영역 검사 시의 정확도를 향상시킬 수 있다.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상의 패널 이미지에 대한 색상 보정 프로세스를 수행하는 모습의 일례이다.

이때, 도 12를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 모니터링 이미지에 대한 보정 프로세스를 수행할 시, 모니터링 이미지의 열화상 영상에 대한 패널 이미지를 기반으로 이미지 처리를 수행하는 경우, 기준 촬영각도와의 오차각도에 따라서, 해당 열화상 패널 이미지가 나타내는 개별 패널에 대한 색상 보정 프로세스를 진행할 수 있다.

자세히, 일반적으로 열화상 패널 이미지는, 기준 촬영각도와의 오차각도에 따라서, 해당 열화상 패널 이미지가 나타내는 개별 패널 상의 적어도 일부 영역에 대한 온도정보를 표시하는 색상정보에 왜곡이 발생할 수 있다.

예를 들면, 열화상 패널 이미지 상의 고장영역(1)(예컨대, 소정의 물체(새 등)가 해당 개별 패널 상에 존재하여 비정상적으로 작동하는 핫스팟 영역 등)이, 해당 열화상 패널 이미지의 오차각도에 따라서 작거나 크게 촬영되어 표시될 수 있다.

그리하여 본 발명의 실시예에서는, 열화상 패널 이미지에 대한 보정 시, 해당하는 오차각도에 따라서 상기 열화상 패널 이미지 상의 고장영역(1)의 크기를 보정하고, 동시에 보정된 크기의 고장영역(1)에 대한 온도정보를 표시하는 색상을 보정하는 색상 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

실시예에서, 모니터링 시스템은, 열화상 패널 이미지에 대한 촬영각도와 기준 촬영각도 간의 차이인 오차각도에 비례하여, 해당 열화상 패널 이미지 상에 존재하는 고장영역(1)의 크기를 조정할 수 있다.

예를 들어, 모니터링 시스템은, 기준 촬영각도와 소정의 차이를 가지는 촬영각도로 촬영되어 실제보다 작게 표시된 열화상 패널 이미지 상의 고장영역(1)을, 해당하는 오차각도에 비례하여 확장시키는 크기 보정을 수행할 수 있다.

이때, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 열화상 패널 이미지 내 고장영역(1)의 크기가 보정됨에 따라서, 해당 고장영역(1)의 온도정보를 나타내는 색상정보 또한 함께 보정할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 고장영역(1)이 확장되는 보정이 수행된 경우, 확장된 고장영역(1)에 대해서도 해당 고장영역(1)과 동일한 색상정보를 나타내도록 보정할 수 있다.

이와 같이, 모니터링 시스템은, 열화상 패널 이미지에 대한 보정 변환 시, 해당하는 오차각도에 따라서 상기 열화상 패널 이미지 상에 존재하는 고장영역(1)의 크기 및 색상정보를 실시간 보정함으로써, 기준 촬영각도와 실제 촬영각도 간의 차이(오차각도)에 따른 개별 패널 상의 온도정보 왜곡을 최소화할 수 있다.

또한, 실시예에 따라서 모니터링 시스템은, 열화상 패널 이미지를 촬영한 시점의 주변 환경조건에 대한 정보를 나타내는 환경 데이터(온도정보, 습도정보 및/또는 방사율 정보 등)를 기반으로, 해당 열화상 패널 이미지 내 색상정보를 보정하는 색상 보정 프로세스를 수행할 수도 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 환경 데이터의 온도정보에 비례하여 열화상 패널 이미지의 색상정보를 보정하는 색상 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 열화상 영상을 촬영할 시의 주변 환경 조건까지 고려하여 해당하는 열화상 패널 이미지에 대한 색상 보정작업을 수행함으로써, 태양광 발전 모듈에 대한 모니터링 결과 정보의 품질을 보다 향상시킬 수 있다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 이미지를 기반으로 무인 비행장치(400)의 촬영각도를 보정하는 모습의 일례이다.

한편, 실시예에서 모니터링 시스템은, 모니터링 이미지가 포함하는 복수의 실사영상 및/또는 열화상 영상을 기반으로, 무인 비행장치(400)의 촬영각도를 보정하는 2) 촬영각도 보정 프로세스를 수행할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 제 1 개별 패널 상측에서 복수 회 촬영된 실사영상 또는 열화상 영상이 포함하는 복수의 패널 이미지 각각에 대한 촬영각도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 드론이 제 1 개별 패널 상측 상에서 제 1 위치에서 제 1 개별 패널 수직 상 제 2 위치를 지나서 제 3 위치까지 비행하며 적어도 3회 이상 제 1 개별 패널을 촬영할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 제 1 개별 패널에 대한 복수의 패널 이미지 각각에 대한 영상분석을 수행할 수 있고, 이를 통해 각 패널 이미지 별 윤곽선을 추출할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 추출된 윤곽선에 기반하여 해당하는 패널 이미지에 대한 촬영각도를 산출할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 각 패널 이미지에 대하여 산출된 촬영각도와, 소정의 기준 촬영각도와의 차이값을 산출하여 오차각도가 존재하는지 판단할 수 있다.

이때, 실시예에서 모니터링 시스템은, 소정의 오차각도가 존재하는 경우, 해당 오차각도에 기반하여 무인 비행장치(400)의 카메라 촬영각도 보정 및/또는 비행자세 조정을 실시간으로 수행할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 산출된 오차각도에 기반하여 해당하는 무인 비행장치(400)의 카메라부(410, 예컨대, 짐볼 등)를 제어할 수 있고, 이를 통해 해당 패널 이미지에 대한 촬영각도를 실시간으로 보정할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 무인 비행장치(400)의 카메라부(410)를 산출된 오차각도만큼 회전시킴으로써, 태양광 패널에 대한 무인 비행장치(400)의 촬영각도를 보정할 수 있다.

다른 실시예로, 모니터링 시스템은, 산출된 오차각도에 기반하여 해당하는 무인 비행장치(400)의 몸체각도를 제어함으로써, 해당 패널 이미지에 대한 촬영각도를 실시간으로 보정할 수 있다.

이와 같이, 모니터링 시스템은, 무인 비행장치(400)의 카메라 촬영각도를 실시간으로 센싱하고, 센싱된 촬영각도가 태양광 패널을 모니터링하기에 적합한 기준 촬영각도로부터 소정의 오차를 가지면 실시간으로 해당 촬영각도를 보정함으로써, 태양광 패널을 촬영하는 도중에 촬영각도 오차가 발생하더라도 신속하게 해당 오류를 복구하며 촬영을 진행할 수 있고, 이를 통해 무인 비행장치(400)에서 촬영되는 모니터링 이미지의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 상술된 바와 같이 모니터링 이미지에 기반한 보정 프로세스를 수행함으로써, 이후에 수행될 고장영역 검사의 정확성을 향상시킬 수 있고, 이를 통해 사용자에게 제공되는 모니터링 결과 정보(실시예에서, 모니터링 결과영상 등)의 신뢰도를 높일 수 있다.

계속해서, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같은 보정 프로세스를 수행하여, 무인 비행장치(400)로부터 획득된 모니터링 이미지(원본 모니터링 이미지)에 소정의 이미지 처리가 수행되어 변환된 이미지인 보정 모니터링 이미지를 획득할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 보정된 패널 이미지를 포함하는 보정 실사영상 및/또는 보정 열화상 영상을 획득할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 획득된 보정 실사영상 및/또는 보정 열화상 영상을 기반으로, 보정 정사영상을 획득할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 정사영상은, 지표면의 높낮이에 따라 발생하는 사진상의 왜곡을 보정해 동일 축척의 지도처럼 만든 영상으로서,　실시예에서 무인 비행장치(400)에 의하여 획득된 복수의 모니터링 이미지(실시예에서, 복수의 실사영상 또는 복수의 열화상 영상 등)를 기설정된 좌표계에 따라서 정렬하여 하나로 정합한 영상일 수 있다.

즉, 실시예에 따른 보정 정사영상이란, 보정된 복수의 실사영상을 정합하여 생성되는 보정 실사 정사영상 및/또는 보정된 복수의 열화상 영상을 정합하여 생성되는 보정 열화상 정사영상을 포함할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 복수의 보정 실사영상에 기반하여 보정 실사 정사영상을 획득할 수 있고, 복수의 보정 열화상 영상에 기초하여 보정 열화상 정사영상을 획득할 수 있다.

다시 도 4로 돌아와서, 또한 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 획득된 보정 모니터링 이미지에 기반한 고장영역 검사를 수행할 수 있다. (S109)

도 14는 본 발명의 실시예에 따른 고장영역 검사 프로세스를 설명하기 위한 도면의 일례이다.

자세히, 도 14를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 획득된 보정 열화상 영상 및/또는 보정 열화상 정사영상을 기반으로, 태양광 패널 모듈의 태양광 패널에 고장영역이 존재하는지 여부를 판단하고, 고장영역이 존재하는 경우 해당 고장영역의 유발유형을 판별하는 고장영역 검사를 수행할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 고장영역이란, 태양광 패널에서 비정상적으로 동작한다고 판단되는 영역으로서, 이러한 고장영역을 유발하는 유형에는, 핫스팟(hot spot) 고장, 바이패스 다이오드(by-pass diode) 고장, PID(potential induced degradation) 고장 및/또는 개방 단락(open and short circuit) 고장 유형 등이 포함될 수 있다. 이러한 고장유형들은, 열화상 영상에 기반한 정보 판독에서의 정확성을 저해하는 고장유형들일 수 있다.

보다 상세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 핫스팟 고장유형을 보정 열화상 영상 내 개별 패널의 적어도 일부에 고장영역이 존재하는 경우로 판단할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 바이패스 다이오드 고장유형을 보정 열화상 정사영상 내 복수의 개별 패널을 포함하는 패널군에서, 제 1 바이패스 다이오드에 병렬 연결된 제 1 패널군에 걸쳐 고장영역이 존재하는 경우로 판단할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, PID 고장유형을 보정 열화상 정사영상 내 패널군 전반에 걸쳐 산발적으로 불규칙적인 핫스팟 고장유형과 바이패스 다이오드 고장유형이 혼합되어 존재하는 경우로 판단할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 개방 단락 고장유형을 태양광 발전 모듈이 포함하는 전체 패널군을 포함하는 보정 열화상 정사영상 내 산발적으로 불규칙적인 핫스팟 고장유형과 바이패스 다이오드 고장유형이 혼합되어 존재하는 경우로 판단할 수 있다.

구체적으로, 실시예에서 모니터링 시스템은, 보정 열화상 영상에 기반하여, 해당 영상 내 개별 패널의 평균온도와, 해당 개별 패널 내 각 픽셀의 온도편차를 산출할 수 있다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 개별 패널 내 각 픽셀의 밝기값 평균(평균온도)과, 밝기값 평균의 표준편차(온도편차)를 산출할 수 있다.

이때, 본 발명의 실시예에서 열화상 영상에 기반하여 영상 내 개별 패널의 평균온도와 온도편차를 산출하는 방식은 공지된 알고리즘을 활용할 수 있으며, 본 발명의 실시예에서는 이러한 방식을 한정하거나 제한하지는 않는다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위처럼 개별 패널 내 각 픽셀의 밝기값에 기초하여 산출된 값(평균온도 및/또는 표준편차)과, 소정의 정상작동 기준 값을 비교할 수 있다.

여기서, 실시예에 따른 정상작동 기준 값은, 태양광 패널이 정상작동하는 범위 내의 개별 패널 내 각 픽셀의 밝기값 평균과, 밝기값 평균의 표준편차 값일 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같은 비교를 통하여 상기 산출된 값이 상기 정상작동 기준 값을 불충족하는 경우 즉, 산출된 값이 정상작동 범위 내의 값에 포함되지 않는 경우, 해당 개별 패널 상에 핫스팟 고장이 존재한다고 판단할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 보정 열화상 영상 내 개별 패널에 기반한 평균온도 및 표준편차 값을 기반으로, 해당 개별 패널 내 적어도 일부에 고장영역이 존재하는지 판단할 수 있고, 이를 통해 핫스팟 고장유형의 존재 유무를 판별할 수 있다.

이하의 실시예에 따른 설명에서는, 상술된 내용과 중복되는 설명이 요약되거나 생략될 수 있다.

한편, 실시예에서 모니터링 시스템은, 보정 열화상 정사영상의 적어도 일부에 기반하여, 해당 영상 내 복수의 개별 패널의 평균온도와, 각 개별 패널 간 온도편차를 산출할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 보정 열화상 정사영상 내 복수의 개별 패널 내 각 픽셀의 밝기값 평균(평균온도)과, 밝기값 평균의 표준편차(온도편차)를 산출할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 산출된 값(평균온도 및/또는 표준편차)과 소정의 정상작동 기준 값에 기반하여, 상기 산출된 값이 태양광 패널이 정상작동하는 범위 내에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 상기 산출된 값과 정상작동 기준 값을 비교하여, 상기 산출된 값이 상기 정상작동 기준 값을 불충족하는 경우, 해당 보정 열화상 정사영상 내 적어도 일부의 개별 패널 상에 바이패스 다이오드 고장 및/또는 PID 고장이 존재한다고 판단할 수 있다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 보정 열화상 정사영상 내 복수의 개별 패널에 기반한 평균온도 및 표준편차 값을 기초로, 해당 복수의 개별 패널을 포함하는 패널군에 걸쳐 고장영역이 존재하는지를 판단할 수 있고, 이를 통해 바이패스 다이오드 고장 및/또는 PID 고장 유형의 존재 유무를 판별할 수 있다.

이와 같이, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈이 포함하는 태양광 패널영역(10)의 적어도 일부를 포함하는 보정 열화상 정사영상을 기반으로 복수의 개별 패널에 기반한 고장영역 검사를 수행함으로써, 태양광 패널의 일부 영역만을 가지고도 복수의 태양광 패널에 대한 고장영역 검사를 실시간으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 태양광 발전 모듈의 적어도 일부에 대한 바이패스 다이오드 고장 및/또는 PID 고장을 신속하게 검사할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 전체 보정 열화상 정사영상(즉, 태양광 발전 모듈의 전체 태양광 패널영역(10)(전체 패널군)을 포함하는 보정 열화상 정사영상)을 기반으로, 태양광 발전 모듈의 전체 개별 패널에 대한 평균온도와, 전체 개별 패널 각각 간의 온도편차를 산출할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 전체 보정 열화상 정사영상의 모든 개별 패널 내 각 픽셀의 밝기값 평균(평균온도)과, 밝기값 평균의 표준편차(온도편차)를 산출할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 산출된 값(평균온도 및/또는 표준편차)과 소정의 정상작동 기준 값에 기반하여, 상기 산출된 값이 태양광 패널이 정상작동하는 범위 내에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 상기 산출된 값과 정상작동 기준 값을 비교하여, 상기 산출된 값이 상기 정상작동 기준 값을 불충족하는 경우, 해당하는 전체 보정 열화상 정사영상이 포함하는 태양광 패널영역(10) 상에 개방 단락 고장이 존재한다고 판단할 수 있다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈이 포함하는 모든 태양광 패널을 포함하는 전체 보정 열화상 정사영상을 기반으로, 해당 모든 태양광 패널의 평균온도와 표준편차 값을 획득하고, 획득된 값을 기초로 태양광 발전 모듈의 전체 패널군에 걸쳐서 고장영역이 존재하는지를 판단할 수 있다.

그리고 이를 통해 모니터링 시스템은, 해당 태양광 발전 모듈 상에 개방 단락 고장유형이 존재하는지 유무를 판별할 수 있다.

이와 같이, 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈이 포함하는 모든 태양광 패널영역(10)을 포함하는 전체 보정 열화상 정사영상을 기반으로 전체 개별 패널에 기반한 고장영역 검사를 수행함으로써, 대규모의 태양광 발전 모듈에 대한 고장영역 검사의 정확성과 퀄리티를 향상시킬 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 보정된 모니터링 이미지(실시예에서, 보정 열화상 영상 및/또는 보정 열화상 정사영상)에 기반하여 태양광 패널에 대한 고장영역 검사를 수행함으로써, 태양광 패널에 대한 고장영역 검사 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 보정 모니터링 이미지를 기초로 태양광 패널에 대한 다양한 고장유형을 판별 및 분석하여 제공함으로써, 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)에 대한 모니터링 서비스의 만족도와 사용성을 보다 증진시킴과 동시에 모니터링 결과를 확인하는 사용자가 태양광 패널에서 발생 가능한 다양한 유형의 고장 정보를 보다 깊고 명확하게 인식하도록 할 수 있다.

더하여, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 고장영역 검사를 수행하여 태양광 패널 상에 소정의 고장유형 존재한다고 판단된 경우, 해당 고장유형에 대한 세부원인 정보를 획득하여 제공할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈에 대한 고장유형 별 세부원인을 판별하여 출력 데이터로 제공하도록 기학습된 고장원인 판별 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크(Image Deep-learning Neural Network)와 연동하여, 세부원인 검사 프로세스를 수행할 수 있다.

보다 상세히, 모니터링 시스템은, 판단된 고장유형에 따라서, 고장원인 판별 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력할 검사 이미지를 결정할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 고장영역 검사를 통해 판단된 고장유형(실시예에서, 핫스팟 고장, 바이패스 다이오드 고장, PID 고장 및/또는 개방 단란 고장 유형)에 따라서, 해당하는 고장유형에 적합한 검사 이미지를 선정할 수 있다.

이때, 모니터링 시스템은, 상기 검사 이미지를, 해당하는 보정 모니터링 이미지의 보정 실사영상, 보정 열화상 영상 및/또는 보정 정사영상 중 어느 하나로 결정할 수 있다.

예를 들어, 모니터링 시스템은, 보정 모니터링 이미지에 기반한 고장영역 검사를 통해 핫스팟 고장유형이 존재한다고 판단된 경우, 일반적으로 핫스팟 고장의 원인 판별에 유리한 영상인 보정 실사영상(예컨대, 새가 앉아 있는 등의 실제 상황에서의 상태를 용이하고 정확하게 파악 가능함)을, 해당 고장유형의 세부원인을 판별하여 출력 데이터로 제공하는 고장원인 판별 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력할 검사 이미지로 결정할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 결정된 검사 이미지를 고장원인 판별 이미지 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력하여, 해당하는 고장유형에 대한 세부원인 정보를 획득해 제공할 수 있다.

이와 같이, 모니터링 시스템은, 고장유형에 최적화된 형태의 영상을 기반으로 딥러닝을 수행하여 해당 고장유형의 세부원인을 판단함으로써, 보다 소상하게 분석된 고장영역 검사 정보를 사용자에게 제공할 수 있고, 이를 통해 해당 고장에 대한 적절한 대처를 보다 신속 정확하게 수행하도록 할 수 있다.

도 4를 더 참조하면, 또한 실시예에서 모니터링 시스템은, 보정 모니터링 이미지에 기반하여 모니터링 결과영상을 생성 및 제공할 수 있다. (S111)

여기서, 실시예에 따른 모니터링 결과영상이란, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스에 기반하여 태양광 발전 모듈을 모니터링한 정보를 표시하는 영상으로서, 실시예에서 태양광 발전 모듈을 거시적 관점에서 촬영한 위성사진과, 해당 태양광 발전 모듈을 무인 비행장치(400) 수준에서 촬영한 항공사진을 결합한 영상일 수 있다.

일반적으로, 인공위성에서 촬영된 위성사진은, 태양광 패널영역(10)에 대한 정밀한 확인을 위하여 소정의 크기로 확대하는 등의 경우에 해상도가 저하되는 상황이 발생할 수 있다.

그리하여, 본 발명의 실시예에서는, 거시적으로 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)을 확인할 수 있는 위성사진 내 태양광 패널영역(10)을, 보다 높은 해상도와 정확성을 가지는 보정 모니터링 이미지로 대체하여 제공하고자 한다.

도 15는 본 발명의 실시예에 따른 보정 모니터링 이미지를 기반으로 모니터링 결과영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.

도 15를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)을 촬영한 위성사진 내 각 개별 패널영역에, 보정 모니터링 이미지의 각 개별 패널 이미지를 매칭하여 배치할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 위성사진 내 각 개별 패널영역에 맵핑된 식별코드(실시예에서, 인덱스 번호 및/또는 좌표정보 기호 등)와, 보정 모니터링 이미지의 각 패널 이미지에 맵핑된 식별코드(실시예에서, 인덱스 번호 및/또는 좌표정보 기호 등)에 기반하여, 위성사진 내 각 개별 패널영역에 보정 모니터링 이미지의 각 패널 이미지를 매칭하여 배치할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 위성사진 내 인덱스 번호 '1'이 라벨링된 제 1 개별 패널영역 상에, 보정 모니터링 이미지 내 인덱스 번호 '1'이 라벨링된 제 1 패널 이미지를 매칭시켜 대체 표시할 수 있다.

도 16은 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 결과영상을 설명하기 위한 개념도이다.

즉, 도 16을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)의 각 개별 패널영역 상에, 대응되는 보정 모니터링 이미지 내 각 패널 이미지(20)를 표시함으로써, 위성사진(30)과 보정 모니터링 이미지의 적어도 일부가 결합된 모니터링 결과영상을 생성할 수 있다.

이때, 실시예에서 모니터링 시스템은, 모니터링 결과영상 생성 시 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10) 이외의 영역인 배경 영역은 그대로 유지할 수 있다.

즉, 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)에 대한 보정만을 수행하고, 그 외의 배경 영역은 그대로 유지함으로써, 모니터링 결과영상을 확인하는 사용자가, 해당 모니터링 결과영상 내 태양광 패널영역(10)의 주변 배경 이미지에 기초하여, 해당 태양광 패널영역(10) 내 소정의 위치에 존재하는 고장영역에 대한 정보(위치 등)를 직관적으로 파악하게 할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에 매칭되는 보정 모니터링 이미지의 영상 종류에 따라서, 모니터링 결과영상을 복수의 모드(mode)로 생성할 수 있다.

자세히, 모니터링 시스템은, 실사영상인 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에, 보정 실사영상 내 각 패널 이미지(20)가 매칭되어 결합됨으로써, 실사영상만으로 구성되는 실사 모니터링 결과영상(제 1 모니터링 결과영상 모드)을 생성할 수 있다.

이때, 도 15 (a)를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에 맵핑된 식별코드와, 보정 실사영상의 각 패널 이미지(20)에 맵핑된 식별코드를 기초로, 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에 보정 실사영상의 각 패널 이미지(20)를 매칭해 배치하여 실사 모니터링 결과영상을 생성할 수 있다.

한편, 모니터링 시스템은, 실사영상인 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에, 보정 열화상 영상 내 각 패널 이미지(20)가 매칭되어 결합됨으로써, 실사영상과 열화상 영상이 혼합되어 구현되는 열화상 모니터링 결과영상(제 2 모니터링 결과영상 모드)을 생성할 수 있다.

도 15 (b)를 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에 맵핑된 식별코드와, 보정 열화상 영상의 각 패널 이미지(20)에 맵핑된 식별코드를 기초로, 위성사진(30) 내 각 개별 패널영역에 보정 열화상 영상의 각 패널 이미지(20)를 매칭해 배치함으로써, 열화상 모니터링 결과영상을 획득할 수 있다.

즉, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)이 보정 실사영상 내 패널 이미지(20)로 대체된 실사 모니터링 결과영상(제 1 모니터링 결과영상 모드) 및/또는 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)이 보정 열화상 영상 내 패널 이미지(20)로 대체된 열화상 모니터링 결과영상(제 2 모니터링 결과영상 모드)을 모니터링 결과영상에 포함하여 생성할 수 있다.

또한, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)에 대한 보정없이 기존의 이미지를 제공하는 원본 모니터링 결과영상(제 3 모니터링 결과영상 모드)를 모니터링 결과영상에 더 포함할 수 있다.

그리고 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같이 생성된 모니터링 결과영상을 그래픽 이미지로 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.

이와 같이, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위성사진(30)의 태양광 패널영역(10)을 보정된 실사영상 또는 보정된 열화상 영상 내 패널 이미지(20)를 기반으로 대체하여 제공함으로써, 거시적으로 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)를 확인할 수 있음과 동시에, 해당 위성사진(30) 내 태양광 패널영역(10)을 보다 높은 해상도와 정확도로 확인하게 할 수 있다.

이때, 실시예에서 모니터링 시스템은, 복수의 모드로 생성된 모니터링 결과영상을, 사용자 선택에 따라서 다양한 방식으로 출력할 수 있다.

자세히, 실시예로 모니터링 시스템은, 제 1 내지 3 모니터링 결과영상 모드 중, 사용자 설정 및/또는 기설정된 자체 프로세스에 의하여 결정된 일 모드의 영상을 출력하여 제공할 수 있다.

그리고 모니터링 시스템은, 사용자 입력에 따라서 상기 제공된 일 모드의 영상을 상기 일 모드 외의 타 모드의 영상으로 전환하며 제공할 수 있다.

자세히, 실시예에서 모니터링 시스템은, 출력하고자 하는 모니터링 결과영상의 모드를 선택할 수 있는 모드 설정 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 제공된 모드 설정 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력에 기반하여, 제공된 모니터링 결과영상을 타 모드의 모니터링 결과영상으로 전환해 출력할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 사용자 설정에 따라서 '제 1 모드'인 실사 모니터링 결과영상을 먼저 제공할 수 있고, 이후 모드 설정 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력이 '제 2 모드'를 선택하면, 제공 중인 실사 모니터링 결과영상(제 1 모드)을 제 2 모드인 열화상 모니터링 결과영상으로 전환할 수 있다.

또한, 다른 실시예에서 모니터링 시스템은, 제 1 내지 3 모니터링 결과영상 모드를 일괄 표시하여 동시에 제공할 수도 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 제 1 내지 3 모니터링 결과영상 모드의 영상을 동시에 일괄 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.

이와 같이, 실시예에서 모니터링 시스템은, 다 모드의 모니터링 결과영상을 사용자 선택에 따른 다양한 방식으로 확인하게 함으로써, 사용자의 요구에 최적화된 형태의 모니터링 결과영상을 제공할 수 있고, 이를 통해 그 사용성과 편의성을 향상시킬 수 있다.

도 17은 본 발명의 실시예에 따른 고장영역 검사 결과정보를 모니터링 결과영상에 기반하여 제공하는 모습의 일례이다.

또한, 도 17을 참조하면, 실시예에서 모니터링 시스템은, 위와 같은 모니터링 결과영상을 제공할 시, 고장영역 검사 결과정보를 함께 표시하여 제공할 수 있다.

자세히, 모니터링 시스템은, 태양광 패널에서의 고장영역 유무, 위치, 형태, 유형 및/또는 세부원인 등을 포함하는 고장영역 검사 결과정보를, 모니터링 결과영상에 포함하여 제공할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 모니터링 결과영상 상에, 해당 영상 내 태양광 패널에 대한 실시간 고장영역 검사 프로세스를 통해 획득된 고장영역 검사 결과정보를, 별도의 알람 표시(예컨대, 소정의 기호 및/또는 알림창 등)를 기반으로 제공할 수 있다.

예를 들면, 모니터링 시스템은, 고장영역의 위치를 부각 표시하는 알람 기호(40)를, 출력되는 모니터링 결과영상 상에 함께 표시하여 제공할 수 있다.

또는, 실시예에서 모니터링 시스템은, 고장영역 검사결과 표시 인터페이스(50)에 기초하여, 해당하는 고장영역 검사 결과정보를 제공할 수 있다.

실시예로, 모니터링 시스템은, 모니터링 결과영상 제공 시에 고장영역 검사결과 표시 인터페이스(50)를 함께 제공할 수 있다.

또한, 모니터링 시스템은, 제공된 고장영역 검사결과 표시 인터페이스(50)를 기반으로, 해당 모니터링 결과영상 내 태양광 패널과 관련된 실시간 고장영역 검사 결과정보를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.

이와 같이, 실시예에서 모니터링 시스템은, 모니터링 결과영상에 실시간으로 획득되는 고장영역 검사 결과정보를 더 포함하여 제공함으로써, 태양광 발전 모듈(태양광 발전소)이 정상적으로 동작하는지를 실시간 모니터링 및 관리하게 할 수 있다.

이상, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈을 촬영하는 무인 비행장치(400)로부터 획득되는 모니터링 이미지에 대한 보정 프로세스를 수행함으로써, 추후 해당 모니터링 이미지의 실사영상 및/또는 열화상 영상에 기반한 태양광 패널의 고장영역 검사 시의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 모니터링 이미지에 기반하여 해당 태양광 발전 모듈 상에 발생한 고장영역을 판별 및 제공함으로써, 보다 정확하게 고장영역에 대한 정보를 획득할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 제공되는 모니터링 결과 정보(실시예에서, 모니터링 결과영상 등)의 신뢰도와 품질을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 모니터링 이미지에 기반하여 보다 높은 정확도로 생성되는 모니터링 결과 정보를 제공함으로써, 태양광 발전 모듈 모니터링 서비스의 성능을 증진시킴과 동시에, 모니터링 결과를 확인하는 사용자가 보다 정확한 고장 정보를 확인하게 하여 그에 대한 적절한 대처가 신속히 수행되게 할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 태양광 발전 모듈을 거시적 관점에서 촬영한 위성사진(30)과, 해당 태양광 발전 모듈을 무인 비행장치(400) 수준에서 촬영한 항공사진을 결합한 모니터링 결과영상을 제공함으로써, 대규모의 태양광 발전 모듈을 거시적 관점 수준에서 확인할 수 있음과 동시에, 보다 높은 해상도와 정확도를 가지는 태양광 패널영역(10) 영상을 제공할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 위성사진(30)의 태양광 패널영역(10)을 보정된 항공사진 내 패널 이미지(20)를 기반으로 대체한 모니터링 결과영상을 제공함으로써, 해당 모니터링 결과영상 내 태양광 패널영역(10)의 주변 배경 이미지에 기초하여, 해당 태양광 패널영역(10) 내 소정의 위치에 존재하는 고장영역에 대한 정보(위치 등)를 한눈에 직관적으로 확인하게 할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 태양광 발전 모듈 모니터링 방법 및 시스템은, 보정된 영상을 기반으로 딥러닝을 수행하여 태양광 발전 모듈에서 발생 가능한 고장유형 별 분석을 제공함으로써, 보다 소상하게 분석된 고장영역 검사 정보를 사용자에게 제공할 수 있고, 이를 통해 해당 고장에 대한 적절한 대처를 보다 신속 정확하게 수행하도록 할 수 있다.

또한, 이상에서 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

또한 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

Claims (18)

1. 태양광 발전 모듈이 포함하는 복수의 태양광 패널(panel)의 상공을 비행하고, 상기 태양광 패널을 촬영하여 모니터링 이미지를 획득해 제공하는 무인 비행장치; 및
   상기 모니터링 이미지를 보정하여 보정 모니터링 이미지를 획득하고, 상기 획득된 보정 모니터링 이미지를 기초로 상기 태양광 패널에 대한 고장영역 검사 프로세스를 수행하는 태양광 발전 모듈 모니터링 어플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,
   상기 어플리케이션은,
   상기 모니터링 이미지에 대한 촬영각도를 산출하고, 상기 산출된 촬영각도가 기설정된 기준 촬영각도에 대하여 소정의 오차각도 이상이면, 상기 모니터링 이미지에 기반한 보정 프로세스를 수행하여 상기 보정 모니터링 이미지를 획득하고,
   상기 복수의 태양광 패널 중 제 1 개별 패널 상측에서 복수 회 촬영된 상기 모니터링 이미지가 포함하는 복수의 패널 이미지를 기준 패널 크기 및 형태에 기초하여 각각에 대한 상기 촬영각도를 산출하고,
   상기 산출된 촬영각도와 상기 기준 촬영각도를 비교하여 산출한 촬영각도 오차에 대해 상호 오차범위가 기준 값 내에 있는 패널 이미지를 메인 패널 이미지로 선정하고,
   상기 선정된 메인 패널 이미지를 상기 기준 촬영각도에 기초하여 상기 기준 패널 크기 및 형태에 매칭되도록 메인 패널 이미지를 변환하여 변환된 메인 패널 이미지를 생성하고,
   상기 변환된 메인 패널 이미지 내의 고장영역에 대해 상기 산출된 오차각도에 따라서 상기 고장영역의 크기가 조정되며,
   상기 조정된 고장영역의 크기에 따라서 상기 변환된 메인 패널 이미지의 열화상 영상의 온도정보를 표시하는 색상을 보정하는 색상 보정 프로세스를 수행하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 어플리케이션은,
   상기 태양광 발전 모듈의 위치정보를 기반으로 인공위성에서 상기 태양광 발전 모듈을 촬영한 위성사진을 획득하고, 상기 획득된 위성사진 내 태양광 패널영역을 검출하며, 상기 검출된 태양광 패널영역 내 적어도 하나 이상의 개별 패널영역을 식별하고, 상기 식별된 각 개별 패널영역을 특정하는 식별코드를 맵핑하여 위성사진 기반 데이터베이스를 구축하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 어플리케이션은,
   상기 위성사진에 맵핑된 상기 식별코드를 기반으로 상기 무인 비행장치의 자율 비행경로를 설정하고,
   상기 설정된 자율 비행경로를 기반으로 상기 태양광 패널의 상공을 비행하는 상기 무인 비행장치에 의하여 촬영된 상기 모니터링 이미지를 획득하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 모니터링 이미지는,
   실사영상, 상기 열화상 영상 및 정사영상 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
   상기 정사영상은,
   복수의 상기 실사영상을 기반으로 생성되는 실사 정사영상과, 복수의 상기 열화상 영상을 기반으로 생성되는 열화상 정사영상을 포함하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 어플리케이션은,
   상기 모니터링 이미지를 기반으로, 상기 모니터링 이미지 내 적어도 하나 이상의 개별 패널 각각을 나타내는 이미지인 상기 패널 이미지를 획득하고,
   상기 획득된 패널 이미지에 상기 개별 패널을 특정하는 식별코드를 라벨링하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 보정 프로세스는,
   상기 모니터링 이미지에 대한 변환을 수행하는 모니터링 이미지 보정 프로세스와, 상기 모니터링 이미지를 촬영하는 카메라부를 제어하여 상기 촬영각도를 변경하는 촬영각도 보정 프로세스 중 적어도 하나 이상을 포함하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
7. 삭제
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 어플리케이션은,
   아핀 변환(Affine Transform) 또는 워핑(Warping) 처리 알고리즘을 기반으로 이미지 처리를 수행하는
   태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
9. 삭제
10. 삭제
11. 제 1 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    상기 모니터링 이미지를 촬영하는 시점의 주변 환경조건에 대한 정보를 포함하는 환경 데이터를 획득하고, 상기 획득된 환경 데이터를 기초로 상기 색상 보정 프로세스를 수행하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
12. 제 5 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    상기 보정 프로세스를 수행하여 획득된 상기 보정 모니터링 이미지 내 각 패널 이미지에 매칭된 상기 개별 패널을 특정하는 식별코드와, 상기 위성사진 내 개별 패널영역을 특정하는 식별코드에 기반하여, 모니터링 결과영상을 생성하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지 내 상기 패널 이미지 각각을, 상기 식별코드를 기초로 매칭하여 결합해 상기 모니터링 결과영상을 생성하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    인공위성에서 상기 태양광 발전 모듈을 촬영한 위성사진과, 상기 보정 모니터링 이미지의 적어도 일부를 결합한 모니터링 결과영상을 생성하여 제공하고,
    상기 보정 모니터링 이미지의 영상 종류에 따라서 상기 모니터링 결과영상을 복수의 모드(mode)로 제공하고,
    상기 복수의 모드는,
    상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지의 보정 실사영상 내 각 패널 이미지를 결합한 실사 모니터링 결과영상 모드와,
    상기 위성사진 내 상기 각 개별 패널영역에, 상기 보정 모니터링 이미지의 보정 열화상 영상 내 각 패널 이미지를 결합한 열화상 모니터링 결과영상 모드 중 어느 하나 이상의 모드를 포함하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
15. 제 5 항에 있어서,
    상기 고장영역 검사 프로세스는,
    상기 보정 모니터링 이미지의 보정 열화상 영상 및 보정 열화상 정사영상 중 적어도 하나 이상에 기초하여, 상기 태양광 패널에 대한 고장영역 유무를 판단하고, 상기 고장영역이 존재하는 경우, 상기 고장영역을 유발한 고장유형을 판별하는 프로세스인
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 고장유형은,
    핫스팟(hot spot) 고장유형, 바이패스 다이오드(by-pass diode) 고장유형, PID(potential induced degradation) 고장유형 및 개방 단락(open and short circuit) 고장유형 중 적어도 하나 이상을 포함하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
17. 제 16 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    상기 보정 열화상 영상 및 보정 열화상 정사영상 중 적어도 하나 이상에 기초하여, 상기 패널 이미지 내 각 픽셀에 대한 밝기값 평균과, 상기 밝기값 평균의 표준편차를 산출하고, 상기 산출된 밝기값 평균과, 상기 밝기값 평균의 표준편차를 기반으로 상기 고장영역 검사 프로세스를 수행하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 어플리케이션은,
    상기 고장유형을 기반으로 상기 보정 모니터링 이미지 중 어느 하나를 검사 이미지로 결정하고, 상기 결정된 검사 이미지를 고장원인 판별 딥러닝 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 고장유형을 유발한 세부원인 정보를 획득해 제공하는
    태양광 발전 모듈 모니터링 시스템.

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