KR102245455B1

KR102245455B1 - 다중의 천연잔디 구장을 분할하여 집중 관제할 수 있는 잔디 관리 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102245455B1
Application number: KR1020200033640A
Authority: KR
Inventors: 윤경훈; 이정규
Original assignee: 주식회사 그린월드; 이정규; 한국교육환경종사자협동조합
Priority date: 2020-03-19
Filing date: 2020-03-19
Publication date: 2021-04-30

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 시스템은, 잔디가 마련된 지역에 설치되며, 잔디 상태를 체크하기 위한 다수의 센서와 연결되어 센싱정보를 수집하고, 밸브를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 적어도 하나의 컨트롤러; 상기 컨트롤러와 연결되어 수집된 센싱정보를 전송받아 모니터링하고, 센싱정보를 토대로 상기 컨트롤러 및 밸브를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 중앙관제서버;를 포함할 수 있다.

Description

다중의 천연잔디 구장을 분할하여 집중 관제할 수 있는 잔디 관리 시스템 및 방법{Lawn management system and method for intensive control by dividing multiple natural grass fields}

본 발명은 잔디 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 중앙관제서버에서 데이터 처리의 집중, 분산 기술을 바탕으로 하여 다중의 천연잔디 구장을 분할하여 집중 관제할 수 있는 잔디 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 학교 운동장, 골프장, 야구장, 풋살장, 리조트, 휴양지, 종합운동장, 수변지구, 도시재생지역 등에 설비된 잔디는 지표면을 피복하는 지피식물 중에서 잦은 깎기에 잘 견디며, 압축회복성의 특성을 갖고 있다.

특히, 천연잔디에 있어서 생육 최적온도가 15 내지 25 ℃인 한지형 잔디로 켄터키블루그래스, 페너리얼라이그래스, 톨 훼스큐, 크리핑벤트그래스 등이 있으며, 25 내지 35℃에서는 난지형 잔디로 조이시아그래스, 버뮤다그래스류로 기후 특성에 맞도록 이용되는 빈도에 따라 각 잔디를 조성시킨다.

또한, 잔디 종류에 따라 생육 패턴이 다르며, 종류별로 그에 적당한 예고(예상높이)의 빈도가 달리하여 최적의 조건을 지니도록 관리함이 중요하다. 그 밖에 잔디 품종별로 잔디의 마모저항성, 답압성, 압축 회복성, 형성속도, 뿌리 및 잎의 밀도, 내관수성, 비료 요구도 등의 특성이 다르기 때문에 기온에 따라 잔디의 성장 및 관수 방법을 달리하여 잔디가 생육 관리되어야 한다.

한편, 현재 잔디를 관리되고 있는 시스템들은 단순히 잔디에 스프링클러를 이용하여 개별적으로 수동으로 관리자가 제어하고 있으며, 통합적으로 모든 지역에 설치된 스프링클러를 제어하고, 각종 센싱정보를 수집할 수 있는 체계적이고 통합적인 잔디 관리 시스템이 마련되어 있지 않은 실정이다.

따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 통합적이고 체계적인 관리가 가능하도록 다중의 천연잔디 구장을 분할하여 집중 관제할 수 있는 잔디 관리 시스템에 대한 연구가 필요하게 되었다.

공개특허 제10-2015-0128033호(2015년11월18일 공개)

본 발명의 목적은 다수의 센서로부터 센싱정보를 수집하고, 컨트롤러를 통하여 각 지역에 스프링클러의 온/오프 및 분사량을 제어할 수 있도록 통합 관리하는 중앙관제서버가 포함된 잔디 관리 시스템을 제공하는 것이다.

상기에 있어서, 상기 센서는 잔디의 온습도 상태를 확인하기 위하여 잔디가 위치한 지중에 구비된 온습도센서, 강우량을 체크하기 위한 강우센서, 대기센서, 미세먼지센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서 및 일사량센서를 포함할 수 있다.

상기 시스템에 있어서, 컨트롤러와 연결되어 기상 관측 정보를 체크하기 위해 마련되며, 상기 대기센서, 미세먼지센서, 온습도센서, 강우량센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서 등으로부터 센싱정보를 제공받아 기상 관측 정보를 생성하고, 상기 중앙관제서버에 기상 관측 정보를 전송하거나 잔디 주변에 설치된 대형 화면 패널을 통하여 표시하는 기상관측부;를 더 포함한다.

상기에 있어서, 상기 기상 관측 정보는 잔디 주변의 대기, 미세먼지, 온습도, 강우량 및 낙뢰등급에 대한 정보, 날씨정보, 시간정보를 포함한다.

상기 시스템에 있어서, 상기 중앙관제서버와 인터넷을 통하여 연결되며, 상기 센싱정보를 전송받아 모니터링하고 상기 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 원격제어하기 위해 마련되는 로컬서버; 관리자가 휴대 소지하여 상기 센싱정보를 전송받아 확인하고, 상기 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 원격제어하기 위해 마련되는 관리단말;를 포함한다.

상기에 있어서, 상기 중앙관제서버는 상기 센싱정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하여 관리하거나 센싱정보 또는 기상 관측 정보를 로컬 지역에 전송하거나, 스프링클러의 제어신호를 전송하는 역할을 수행하는 관리부; 상기 센서의 오차나 오작동에 대한 예측모델을 생성하는 예측부; 상기 예측모델을 이용하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어할 수 있도록 하는 분석부; 상기 센싱정보 및 예측결과를 이용하여 학습을 수행하고, 반복된 학습을 통하여 센서의 오차 또는 오작동에 대한 예측모델을 업그레이드하는 학습부;를 더 포함한다.

상기 예측모델은 서포트 벡터 머신을 기반으로 예측을 수행하며, 입력변수의 초기값으로 센서의 출하시 제공되는 모델정보를 토대로 설정된 오차 또는 오작동 범위를 입력변수로 하여 예측을 수행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 방법은, 잔디가 마련된 지역에 설치되며 잔디 상태를 체크하기 위한 다수의 센서와 연결된 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 중앙관제서버에서 상기 센서로부터 센싱정보를 수집하는 단계; 상기 중앙관제서버는 상기 센싱정보를 입력변수로 인공지능 기반의 예측모델을 생성하는 단계; 상기 중앙관제서버는 상기 예측모델을 이용하여 상기 센서의 오차 또는 오작동 여부를 판단하기 위한 예측을 수행하여, 예측 결과를 산출하는 단계; 상기 중앙관제서버는 상기 예측 결과를 토대로 상기 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 상기 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 중앙관제서버는 수집된 센싱정보 및 예측 결과를 예측모델 학습을 위한 빅데이터로 활용하기 위해 데이터베이스에 저장하는 단계;를 더 포함한다.

본 발명의 잔디 관리 시스템 및 방법은 중앙관제서버와 다수의 컨트롤러를 연결하여 관리함으로써, 다중의 로컬 지역을 통합적 분할하고, 중앙관제서버는 데이터 처리의 집중, 분산기술을 바탕으로 하여 각 지역의 관제에 최적화, 표준화 및 효율화 시키는 장점이 있다.

또한, 센서를 통해 획득된 데이터는 중앙관제서버에 저장, 기록되고 센싱정보에 기반하여 다중의 로컬 지역의 컨트롤러를 통해 관제가 이루어지고, 센서, 컨트롤러, 스프링클러 등의 실행 상태 및 이력은 중앙관제서버에 분류 저장되어 빅데이타로 활용되어 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있는 장점이 있다.

또한, 로컬 지역 및 개별적 다수 컨트롤러의 프로그램 제어, 모니터링 및 비상 제어를 중앙관제서버에서 실행하며, 서버데이터의 적정성, 최적화 모델에 따라 간편하게 설정 및 실행이 가능하며, 통신과 제어프로그램, 모니터링(상태감시), 센싱정보 수집 및 처리를 통합적으로 수행함으로써, 설치 비용 대비 향후 관리 및 유지 비용이 적게 들어 장기적 관점에서 비용을 대폭 절감할 수 있으므로 저비용, 고효율을 이룰 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명과 같은 잔디 관리 시스템은 전술한 것과 같이, 잔디를 관리해야 하는 골프장, 학교 운동장, 야구장 등 뿐 아니라, 동물들의 사육이나 관리와 관련된 마장 등에서도 활용될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 시스템의 개념을 전체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1의 잔디 관리 시스템의 중앙 관제 및 제어 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이다.
도 4는 중앙관제서버의 세부 구성을 보인 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 방법을 보인 순서도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 시스템의 개념을 전체적으로 설명하기 위한 블록도이며, 도 2는 도 1의 잔디 관리 시스템의 중앙 관제 및 제어 관계를 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이다.

본 발명의 잔디 관리 시스템은 잔디가 마련된 지역에 있는 잔디의 유지 보수 및 생태 관리를 위하여 주위에 다수의 센서(410)로부터 센싱정보를 수집하고, 센싱정보를 토대로 스프링클러의 온/오프 제어할 수 있다. 특히 잔디 관리 시스템은 복수의 지역으로부터 센싱정보를 수집하고, 통합 관리하도록 마련되어 종합적이며 각 지역에 개별적으로 잔디 관리 및 유지 보수가 이루어질 수 있다.

여기서 잔디가 마련된 지역은 학교 운동장, 골프장, 리조트, 휴양지, 종합운동장, 수변지구, 도시재생지역 등이 될 수 있으며, 이 밖에도 잔디 관리가 필요한 지역이면 어디든 구축될 수 있으며, 본 발명이 특정 지역에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 잔디 관리 시스템은 도 3에 도시된 바와 같이, 중앙관제서버(100), 컨트롤러(200), 유량계(310), 저장탱크(320), 센서(410), 밸브(420), 스프링클러(421), 기상관측부(430), 로컬서버(510)를 포함한다.

중앙관제서버(100)는 잔디 관리를 위해 저장탱크(320)의 유량을 체크하고, 센서(410)의 센싱정보를 수집하여, 온습도 및 강우량을 모니터링하고, 스프링클러(421)의 온/오프 제어를 수행할 수 있다.

또한 중앙관제서버(100)는 로컬에 위치한 로컬서버(510) 및 관리단말(520)에 인터넷(500) 등의 통신망을 통하여 유량, 온습도 및 강우량에 대한 센싱정보를 전송하여 알려주거나, 스프링클러(421)의 온/오프에 대한 제어정보를 전송하여 로컬 관리자에게 알림을 제공할 수 있다. 나아가 중앙관제서버(100)는 로컬에 위치한 관리단말(520)이나 로컬서버(510)로부터 원격 제어 신호를 수신하여 스프링클러(421)의 원격 제어를 수행할 수도 있다.

컨트롤러(200)는 잔디가 마련된 지역마다 다수가 설치되며, 중앙관제서버(100)와 연결되어 저장탱크(320)의 수위를 체크하거나 센서(410)로부터 수집되는 센싱정보를 중앙관제서버(100)로 전송하거나, 중앙관제서버(100)의 명령신호를 스프링클러(421)에 송신하여 제어할 수 있다.

컨트롤러(200)는 각 지역마다 설치됨에 따라 각 지역에 설치된 센서(410), 저장탱크(320), 밸브(420), 스프링클러(421), 기상관측부(430)가 연결되어 센싱정보를 수집하여 중앙관제서버(100)로 전송하거나 개별적으로 밸브(420)를 통하여 스프링클러(421)를 제어할 수 있게 한다.

유량계(310)는 저장탱크(320)에 연결되어 저장탱크(320)의 현재 수위를 체크할 수 있으며, 전자유량계(310)를 이용하여 유량 변동에 대한 체크정보를 컨트롤러(200)를 거쳐 중앙관제서버(100)로 전송할 수 있다.

저장탱크(320)는 스프링클러(421)를 통하여 분사되는 분사수 및 비료를 저장하거나 방제를 위한 약제를 저장하기 위한 적어도 하나의 탱크를 포함하며, 유량계(310)와 연결되어 유량 또는 적재량 변동량을 체크할 수 있도록 하며, 수위를 감지하기 위한 수위감지센서 또는 적재량을 감지하기 위한 위치감지센서가 마련될 수도 있다.

센서(410)는 잔디 관리를 위해 필요한 정보를 수집하기 위해 잔디 주변에 다수가 설치될 수 있으며, 특히 잔디의 온습도 상태를 확인하기 위하여 잔디가 위치한 지중에 구비된 온습도센서 및 지상에 위치한 강우센서는 기본적으로 포함된다.

센서(410)는 기본적으로 지상 및 지중에 구비된 온습도센서, 강우센서뿐만 아니라, 주변 환경 정보를 체크하고 관리에 반영하기 위한 대기센서, 미세먼지센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서 등을 더 포함할 수도 있다.

밸브(420)는 스프링클러(421)를 통하여 분사되는 분사수, 비료 또는 약제의 분사량을 조절하기 위해 스프링클러(421)에 연결되는 배관에 설치될 수 있으며, 중앙관제서버(100) 또는 로컬 지역에서 개별적이고 체계적으로 제어할 수 있도록 스마트 전자 밸브(420) 형태로 마련될 수 있다.

또한, 밸브(420)는 센서(410)를 통해 획득된 센싱정보를 기반으로 고도화된 프로그램에 의해 실행되고 정상작동상태, 오작동, 수압 미달 등을 감지할 수 있으며, 이러한 상태정보를 중앙관제서버(100)로 전송하여 모니터링할 수 있도록 한다.

스프링클러(421)는 잔디 생장에 필요한 수분 및 비료와 방제를 위한 약제를 잔디에 골고루 분사하기 위하여 잔디 주위에 다수 개가 일정 간격으로 배치될 수 있으며, 밸브(420)에 의해 분사량이 조절되어 분사될 수 있다.

기상관측부(430)는 컨트롤러(200)와 연결되어 기상 관측 정보를 체크하기 위해 마련될 수 있으며, 센서(410) 중 포함된 대기센서, 미세먼지센서, 온습도센서, 강우량센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서 등을 포함하거나 기상청과 연동하여 날씨정보를 제공받거나 시간정보를 획득하기 위해 GPS를 포함할 수 있으며, 센서(410)들로부터 센싱정보를 제공받아 기상 관측 정보를 생성하고, 중앙관제서버(100) 및 로컬 지역에 전송하거나 잔디 주변에 설치된 대형 화면 패널을 통하여 표시되게 할 수 있다. 기상 관측 정보는 잔디 주변의 대기, 미세먼지, 온습도, 강우량 및 낙뢰등급(위험등급) 등에 대한 정보, 날씨정보, 시간정보를 포함할 수 있다. 중앙관제서버(100)나 로컬 지역의 로컬서버(510) 및 관리단말(520)에서는 기상관측부(430)부터 제공되는 기상 관측 정보를 토대로 알람을 제공받고, 주변 환경에 대한 감시를 통하여 잔디 관리에 유리하도록 한다.

또한 기상관측부(430)는 기상 관측 정보를 토대로 각 센싱정보에 대한 추이(트렌드)를 설정된 기간별로 그래프화하여 중앙관제서버(100) 또는 로컬지역에 제공하거나 전압/전류센서로부터 전력 변화에 대한 센싱정보를 수집하여 기간별로 전력량 피크 변화, 전압/전류 변화에 대한 추이를 그래프화하여 제공할 수도 있다.

로컬서버(510)는 중앙관제서버(100)와 떨어진 로컬 지역에 관리자가 센싱정보를 전송받아 모니터링하고 원격제어하기 위해 마련될 수 있으며, 예컨대 잔디에 마련된 지역마다 복수로 구축될 수 있다.

나아가 잔디가 마련된 지역에 배치된 컨트롤러(200), 센서(410), 밸브(420), 스프링클러(421) 등에는 자가 충전 및 전원 공급이 가능하도록 태양전지모듈 및 전원공급모듈이 장착될 수 있으며, 자가 충전 및 전원 공급에 의해 별도의 전력 관리가 필요없어, 유지 보수가 용이한 이점이 있다.

관리단말(520)은 관리자가 휴대 소지한 노트북, 휴대폰 등의 휴대 단말이 될 수 있으며, 로컬 지역에서 센싱정보를 전송받아 확인하고, 스프링클러(421)의 온/오프 또는 분사량을 원격 제어할 수 있다.

나아가 중앙관제서버(100)에서는 센싱정보를 수집하여 인공지능 알고리즘을 기반으로 하여 센서(410)의 오차나 오작동 등에 대한 예측모델을 생성할 수 있으며, 예측모델의 예측 결과를 이용하여 센서(410)의 허용 오차 범위를 판단하고, 허용 오차 범위 내에서 스프링클러(421)를 제어할 수도 있다.

또한 부가적으로 로컬서버(510), 관리단말(520), 중앙관제서버(100)간의 주고받는 정보(예를 들어 센싱정보)는 외부로부터의 해킹 등의 위험으로부터 정보를 보호하기 위해, 센싱정보의 송/수신에 데이터 암/복호화 기술을 적용할 수 있다. 보다 구체적으로, 중앙관제서버(100)는 로컬서버(510) 또는 관리단말(520)에 각각 신분 증명이 가능한, 식별 정보(identification inforamtion)를 부여하여, 각 로컬서버(510) 또는 관리단말(520)의 식별 정보를 사설 암호 키(private key)로 활용하는 경량 암호 알고리즘을 수행한다. 경량 암호 알고리즘에는 본원 발명의 관리단말(520)과 같은 스마트 기기 등의 제한된 환경에서 구현하기 위해 설계된 암호 기술로서, 대칭키 암호 알고리즘인 HIGHT(HIGh security and liht weigHT), LEA(Lightweight Encryption)와 해시함수인 LSH(Lightweight Secure Hash) 등을 활용할 수 있다. 이러한 경량 암호 알고리즘을 활용하여 센싱정보 등을 암/복호화 시킴으로써 해당 데이터의 외부 유출이나 외부 해킹으로 인한 불법적인 제어 등을 막을 수 있다.

도 4는 중앙관제서버(100)의 세부 구성을 보인 블록도이다.

중앙관제서버(100)는 도 4에 도시된 바와 같이, 관리부(110), 예측부(120), 분석부(130), 학습부(140), 데이터베이스(150)를 더 포함한다.

관리부(110)는 센싱정보를 수집하여 데이터베이스(150)에 저장하여 관리하거나 센싱정보 또는 기상 관측 정보를 로컬 지역에 전송하거나, 스프링클러(421)의 제어신호를 전송하는 역할을 수행할 수 있다.

예측부(120)는 센서(410)의 오차나 오작동, 스프링클러(421) 실행 상태 등에 대한 예측모델을 생성하며, 예측모델은 적용되는 조건에 따라 다수개가 마련될 수 있다. 예측모델의 초기값으로 센서(410) 또는 스프링클러(421)의 출하시 제공되는 모델정보를 토대로 설정된 오차 또는 오작동 범위나, 스프링클러(421) 제어를 위한 구동전압 또는 구동전류를 입력변수로 할 수 있다.

분석부(130)는 예측모델을 이용하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서(410)의 예측된 허용 오차 범위 내에서 컨트롤러(200)를 통하여 스프링클러(421)의 온/오프 또는 분사량을 정밀하게 제어할 수 있도록 한다. 예컨대 온습도센서로부터 수집된 온습도에 대한 센싱정보를 토대로 온습도가 예측된 허용 오차 범위 내인 경우 중앙관제서버(100)를 통하여 스프링클러(421)를 제어하고, 허용 오차 범위를 벗어난 경우 스프링클러(421) 제어를 중단할 수 있게 하는 것이다.

또한, 분석부(130)는 예측 결과가 허용 오차 범위를 벗어난 경우 오차 차이만큼 보상하여 스프링클러(421)를 제어하거나, 제어 기능을 중단하고 유지 보수 경고 알람을 중앙관제서버(100)에 연결된 관리자 화면에 팝업하여 알리거나, 로컬 지역에 위치한 로컬 서버나 관리단말(520)에 전송할 수도 있다.

예측모델은 인공지능 기반의 예측 알고리즘으로, 예컨대 층 신경망(DNN)을 사용하거나 합성곱신경망(CNN) 또는 순환신경망(RNN) 방식, 서포터 벡터 머신(SVM : Support Vector Machine) 등을 활용할 수 있으며, 서포터 벡터 머신이란 클래시피케이션(classification), 리그레션(regression), 특이점 판별(outliers detection) 등에 주로 사용되는 지도 학습(Supervised Learning) 머신 러닝 방법 중 하나이다. 예를 들어, 두 그룹의 데이터셋을 구분하는 여러 가지 방법 중에 각 그룹의 최대 거리에 있는 중간지점을 정확하게 구분할 수 있는 것이 분류정확도를 높일 수 있는 최적의 방법이라고 할 수 있다.

특히 서포터 벡터 머신은 복수의 디멘션을 갖는 데이터에 대해서, 복수의 디멘션을 잘 구분할 수 있는 최적의 결정 경계(decision boundary)를 찾는 것에 최적화된 방법으로 알려져 있다.

학습부(140)는 센싱정보 및 예측결과를 이용하여 학습을 수행하고, 반복된 학습을 통하여 센서(410)의 오차 또는 오작동에 대한 예측모델을 업그레이드 할 수 있다.

이를 통해 센서(410)의 오차 또는 오작동에 대한 미세한 보정이 이루어져, 학습이 거듭될수록 예측 정확도가 향상되어 예측된 오차 범위가 줄어들어 센싱정보의 오차 및 오작동 판단의 정확도를 높이고 나아가 정밀한 스프링클러(421)의 제어가 가능하도록 한다.

또한, 분석부(130)나 학습부(140)에서 센싱정보를 처리하는 경우, 시계열적인 데이터셋을 신경망을 통해 학습시키는 것보다, 센싱정보를 주파수 도메인으로 변환하여 이후 단계에서 학습이나 분석하는 것이 특히, 센서 데이터의 변화 추이가 중요한 상황에서는 효과적일 수 있고, 이러한 주파수 도메인의 변환에는 보다 구체적으로 패스트-푸리에-변환(FFT: Fast Fourier Transformation)이 바람직하다.

데이터베이스(150)는 센서(410)의 센싱정보, 스프링클러(421), 컨트롤러(200), 밸브(420) 등의 제어 상태정보, 예측모델의 예측결과, 예측모델 등을 빅데이터화하여 분류별로 저장할 수 있다. 이를 위해 서포터 벡터 머신 알고리즘의 분류 기법을 활용할 수도 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 잔디 관리 방법을 보인 순서도이다.

먼저 중앙관제서버(100)는 대기센서, 미세먼지센서, 온습도센서, 강우량센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서 등으로부터 센싱정보를 수집한다(S301).

중앙관제서버(100)는 센싱정보를 입력변수로 서포트 벡터 머신 기반의 예측모델을 생성하고, 예측모델을 이용하여 센서(410)의 오차 또는 오작동 여부를 판단하기 위한 예측을 수행한다(S302).

센서(410)의 오차 또는 오작동 예측을 수행하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서(410)의 예측된 허용 오차 범위 내에서 컨트롤러(200)를 통하여 스프링클러(421)의 온/오프 또는 분사량을 제어한다(S303).

수집된 센싱정보 및 예측 결과는 예측모델 학습을 위한 빅데이터로 활용하기 위해 데이터베이스(150)에 저장한다(S304).

예측모델은 빅데이터를 활용하여 학습을 수행하여 예측모델을 보정하여 업그레이드할 수 있다(S305).

100 ; 중앙관제서버
110 ; 관리부
120 ; 예측부
130 ; 분석부
140 ; 학습부
150 ; 데이터베이스
200 ; 컨트롤러
310 ; 유량계
320 ; 저장탱크
410 ; 센서
420 ; 밸브
421 ; 스프링클러
430 ; 기상관측부
500 ; 인터넷
510 ; 로컬서버
520 ; 관리단말

Claims

잔디 관리 시스템에 있어서,
잔디가 마련된 지역에 설치되며, 잔디 상태를 체크하기 위한 다수의 센서와 연결되어 센싱정보를 수집하고, 밸브를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 적어도 하나의 컨트롤러;
상기 컨트롤러와 연결되어 수집된 센싱정보를 전송받아 모니터링하고, 센싱정보를 토대로 상기 컨트롤러 및 밸브를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 중앙관제서버;
를 포함하되,
상기 센서는
잔디의 온습도 상태를 확인하기 위하여 잔디가 위치한 지중에 구비된 온습도센서, 강우량을 체크하기 위한 강우센서, 대기센서, 미세먼지센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서 및 일사량센서를 포함하며,
상기 잔디 관리 시스템은,
상기 컨트롤러와 연결되어 기상 관측 정보를 체크하기 위해 마련되며, 상기 대기센서, 미세먼지센서, 온습도센서, 강우량센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서로부터 센싱정보를 제공받아 기상 관측 정보를 생성하고, 상기 중앙관제서버에 기상 관측 정보를 전송하거나 잔디 주변에 설치된 대형 화면 패널을 통하여 표시하는 기상관측부를 더 포함하며,
상기 중앙관제서버는
상기 센싱정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하여 관리하거나 센싱정보 또는 기상 관측 정보를 로컬 지역에 전송하거나, 스프링클러의 제어신호를 전송하는 역할을 수행하는 관리부;
상기 센서의 오차나 오작동에 대한 예측모델을 생성하는 예측부;
상기 예측모델을 이용하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어할 수 있도록 하는 분석부;
상기 센싱정보 및 예측결과를 이용하여 학습을 수행하고, 반복된 학습을 통하여 센서의 오차 또는 오작동에 대한 예측모델을 업그레이드하는 학습부를 더 포함하며,
상기 분석부는 서포트 벡터 머신을 기반으로 한 예측모델로 예측을 수행하되, 입력변수의 초기값으로 센서의 출하시 제공되는 모델정보를 토대로 설정된 오차 또는 오작동 범위를 입력변수로 하여 예측을 수행하며,
상기 중앙관제서버는
로컬서버 또는 관리단말에 각각 신분 증명이 가능한, 식별 정보(identification information)를 부여하여, 각 로컬서버 또는 관리단말의 식별 정보를 사설 암호 키(private key)로 활용하는 경량 암호 알고리즘을 수행하여, 상기 로컬서버, 관리단말 및 중앙관제서버 간의 주고받는 센싱정보에 대한 암/복호화를 하며,
상기 경량 암호 알고리즘은 상기 관리단말의 환경에서 구현하기 위해 설계된 암호 기술이고, 대칭키 암호 알고리즘인 HIGHT(HIGh security and liht weigHT), LEA(Lightweight Encryption)와 해시함수인 LSH(Lightweight Secure Hash)를 활용하여 암/복호화하는 것을 특징으로 하는 잔디 관리 시스템.
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제1항에 있어서,
상기 기상 관측 정보는
잔디 주변의 대기, 미세먼지, 온습도, 강우량 및 낙뢰등급에 대한 정보, 날씨정보, 시간정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 잔디 관리 시스템.
제1항에 있어서,
상기 중앙관제서버와 인터넷을 통하여 연결되며, 상기 센싱정보를 전송받아 모니터링하고 상기 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 원격제어하기 위해 마련되는 로컬서버;
관리자가 휴대 소지하여 상기 센싱정보를 전송받아 확인하고, 상기 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 원격제어하기 위해 마련되는 관리단말;
를 포함하는 잔디 관리 시스템
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잔디 관리 시스템을 이용한 잔디 관리 방법에 있어서,
상기 잔디 관리 시스템은 잔디가 마련된 지역에 설치되며 잔디 상태를 체크하기 위한 다수의 센서와 연결된 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 중앙관제서버에서 상기 센서로부터 센싱정보를 수집하는 단계;
상기 중앙관제서버는 상기 센싱정보를 입력변수로 인공지능 기반의 예측모델을 생성하는 단계;
상기 중앙관제서버는 상기 예측모델을 이용하여 상기 센서의 오차 또는 오작동 여부를 판단하기 위한 예측을 수행하여, 예측 결과를 산출하는 단계;
상기 중앙관제서버는 상기 예측 결과를 토대로 상기 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 상기 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어하는 단계;
상기 중앙관제서버는 수집된 센싱정보 및 예측 결과를 예측모델 학습을 위한 빅데이터로 활용하기 위해 데이터베이스에 저장하는 단계;
를 포함하되,
상기 센서는
잔디의 온습도 상태를 확인하기 위하여 잔디가 위치한 지중에 구비된 온습도센서, 강우량을 체크하기 위한 강우센서, 대기센서, 미세먼지센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서 및 일사량센서를 포함하며,
상기 잔디 관리 시스템은,
상기 컨트롤러와 연결되어 기상 관측 정보를 체크하기 위해 마련되며, 상기 대기센서, 미세먼지센서, 온습도센서, 강우량센서, 풍향/풍속센서, 낙뢰센서, 일사량센서로부터 센싱정보를 제공받아 기상 관측 정보를 생성하고, 상기 중앙관제서버에 기상 관측 정보를 전송하거나 잔디 주변에 설치된 대형 화면 패널을 통하여 표시하는 기상관측부를 더 포함하며,
상기 중앙관제서버는
상기 센싱정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하여 관리하거나 센싱정보 또는 기상 관측 정보를 로컬 지역에 전송하거나, 스프링클러의 제어신호를 전송하는 역할을 수행하는 관리부;
상기 센서의 오차나 오작동에 대한 예측모델을 생성하는 예측부;
상기 예측모델을 이용하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 컨트롤러를 통하여 스프링클러의 온/오프 또는 분사량을 제어할 수 있도록 하는 분석부;
상기 센싱정보 및 예측결과를 이용하여 학습을 수행하고, 반복된 학습을 통하여 센서의 오차 또는 오작동에 대한 예측모델을 업그레이드하는 학습부를 더 포함하며,
상기 분석부는 서포트 벡터 머신을 기반으로 한 예측모델로 예측을 수행하되, 입력변수의 초기값으로 센서의 출하시 제공되는 모델정보를 토대로 설정된 오차 또는 오작동 범위를 입력변수로 하여 예측을 수행하며,
상기 중앙관제서버는
로컬서버 또는 관리단말에 각각 신분 증명이 가능한, 식별 정보(identification information)를 부여하여, 각 로컬서버 또는 관리단말의 식별 정보를 사설 암호 키(private key)로 활용하는 경량 암호 알고리즘을 수행하여, 상기 로컬서버, 관리단말 및 중앙관제서버 간의 주고받는 센싱정보에 대한 암/복호화를 하며,
상기 경량 암호 알고리즘은 상기 관리단말의 환경에서 구현하기 위해 설계된 암호 기술이고, 대칭키 암호 알고리즘인 HIGHT(HIGh security and liht weigHT), LEA(Lightweight Encryption)와 해시함수인 LSH(Lightweight Secure Hash)를 활용하여 암/복호화하는 것을 특징으로 하는 잔디 관리 방법.
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