KR102296329B1

KR102296329B1 - 예측 공조로 최적화 운전이 가능한 스마트 공기 조화 시스템

Info

Publication number: KR102296329B1
Application number: KR1020200100208A
Authority: KR
Inventors: 이현우; 윤재훈; 이정규
Original assignee: 주식회사 유러스
Priority date: 2020-01-13
Filing date: 2020-08-11
Publication date: 2021-09-01
Also published as: KR20210091028A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 공기 조화 시스템은 공조기와, 공조기의 온습도정보 및 풍량정보를 포함한 센싱정보를 수집하는 감지부와, 공조기와 연결되어 공조기로부터 운전정보 및 센싱정보를 제공받아 공조기 제어 및 모니터링 기능을 수행하는 제어컨트롤러와, 상기 제어컨트롤러의 제어 신호를 기반으로 공조기를 제어하는 출력제어부를 포함하며, 상기 제어컨트롤러는, 상기 센싱정보에 포함된 온습도정보 및 풍량정보를 이용하여 인공지능 알고리즘 기반의 기계 학습을 수행하고, 최적화된 운전 조건 및 센싱 오차를 계산하여 온습도정보 및 풍량정보를 예측하여 제어가 이루어지는 것을 특징으로 한다.

Description

예측 공조로 최적화 운전이 가능한 스마트 공기 조화 시스템{Smart Air Conditioning System for Optimized Operation with Predictive Co-operation}

본 발명은 공기 조화 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능을 이용한 온습도 예측 및 정밀 제어가 가능하며 예측 공조로 최적화 운전이 가능한 스마트 공기 조화 시스템에 관한 것이다.

공기조화기는 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 실내로 냉온의 공기를 토출하여, 실내 온도를 조절하고, 실내공기를 정화하도록 함으로서 인간에게 보다 쾌적한 실내 환경을 제공하기 위해 설치된다. 일반적으로 공기조화기는 열교환기로 구성되어 실내에 설치되는 실내기와, 압축기 및 열교환기 등으로 구성되어 실내기로 냉매를 공급하는 실외기를 포함한다.

이러한 공기조화기는 열교환기로 구성된 실내기와, 압축기 및 열교환기 등으로 구성된 실외기로 분리되어 제어되며, 압축기 또는 열교환기로 공급되는 전원을 제어함으로써 동작된다. 또한, 공기조화기는 실외기에 적어도 하나의 실내기가 연결될 수 있으며, 요청되는 운전 상태에 따라, 실내기로 냉매를 공급하여, 냉방 또는 난방모드로 운전된다. 그러나 현재 제공되는 공기조화기는 실시간으로 운전정보 및 온습도정보를 제공하여 정밀한 온습도 제어가 가능한 시스템을 마련하고 있지 않아 체계적인 관리의 어려움이 있다.

한편 최근 대두되고 있는 인공지능은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연언어 처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 프로그램으로 구현하는 기술로, 기계학습(머신러닝), 딥러닝, 자연어 처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝, 클라우드, 고성능 컴퓨터 기술 등을 포함하고 있다.

최근 인공지능 개발 트렌드는 단순히 인지능력에서 벗어나, 인지한 환경 속에서 최적의 답을 찾아내고, 여기에 스스로 수행한 학습을 더해 추론 및 예측을 하며, 향후에는 문제를 스스로 발견하고 해결하는 행동 단계에 이르기까지 다양한 분야의 연구와 투자가 활발히 진행되고 있다.

그러나 현재 실내 환경의 온도 및 습도의 정밀 제어가 가능하도록 인공지능을 접목하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 실내로 냉온의 공기의 온습도를 예측하고 최적화하여 토출하면서 실내 온도를 자동 조절하고, 실내공기를 정화하도록 하는 종합 관리 공기 조화 시스템이 마련되어 있지 않은 실정이다.

따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 인공지능을 이용한 온습도 정밀 제어가 가능한 공기 조화 시스템에 대한 연구가 필요하게 되었다.

대한민국 공개 특허 제10-2018-0041274호(2018년04월24일 공개)

본 발명의 목적은 공조기와 연결되는 제어컨트롤러를 포함하고, 제어컨트롤러에서 온습도 예측 및 정밀 제어가 가능한 공기 조화 시스템을 제공하는 것이다.

상기에 있어서, 상기 제어컨트롤러는, 상기 공조기와 연결되며, 공조기의 운전정보와 감지부의 센싱정보를 입력받는 입력부; 상기 운전정보 및 센싱정보를 저장하여 관리하는 데이터부; 상기 센싱정보를 제공받아 공조기 운전 조건을 결정하여 공조기에 대한 각종 제어 기능을 수행하기 위하여 마련되는 제어부; 상기 제어부의 지시를 받아 공조기의 최적화 운전이 되도록 상기 출력제어부로 출력신호를 출력하는 출력부; 정보를 세부 분석하기 위해 정보 전송을 하는 통신부;를 더 포함한다.

상기 제어컨트롤러는, 운전정보를 수신하여 관제서버나 원격지의 관리자 단말의 앱(APP)으로 통신망을 통하여 해당 운전정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.

상기 제어컨트롤러의 통신부를 통하여 연결된 관리자 단말(50)은 각종 운전정보를 실시간을 모니터를 통하여 제공받으며, 팬과 관련한 정보는 퍼포먼스 차트를 생성한다, 상기 팬 퍼포먼스 차트는 팬 성능 곡선도를 표시하며, 팬 풍량, 시스템 정압 정보, 팬 회전속도, 온습도(공기밀도), 소모 동력을 포함하는 것을 특징으로 한다. 이때 팬의 기구적 이상 유무를 확인하기 위하여 진동 자료를 공급한다.

상기 제어컨트롤러는 상기 관제서버로부터 제공받은 코일, 열교환기 등의 운전 효율 및 에너지 분석 정보에 대한 분석 화면을 모니터를 통하여 제공하며, 상기 관제서버의 공기 선도 분석 정보를 제공받아 공조기의 운전 상태를 확인할 수 있으며, 상기 관제서버로부터 외기도입량 및 배기량 정보를 공급하여 환기 정도를 분석한 분석 화면을 제공받는 것을 특징으로 한다.

상기 모니터는 터치패드용 모니터를 사용하며, GUI 형태의 인터페이스를 제공하며, 운전정보, 센싱정보와 상기 관제서버로부터 제공받은 각종 분석정보에 접근할 수 있도록 각각의 정보에 대한 이미지에 대하여 터치 명령에 의해 해당 정보에 접근할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

상기 관제서버는, 제어컨트롤러에서 제공된 각종 운전정보 및 센싱정보 등을 취합하여 운전 분석할 수 있는 관제부; 운전정보 및 센싱정보를 저장하고 관리하는 데이터부; 공조기 운영에 필요한 외부기관의 공공정보를 수집하는 공공정보부; 상기 데이터부에 저장된 운전정보 및 센싱정보와 공공정보부의 공공정보를 포함한 기계학습 분석으로 정확한 예측 공조의 패턴을 만드는 학습부; 를 포함한다.

상기 관제서버는 기계학습으로 분석된 분석정보 및 학습 알고리즘을 통하여 공조기를 최적 운전 조건에서 제어함으로써, 겨울철에 코일의 동파를 막아주며 정보를 통하여 최적의 에너지를 사용 할 수 있도록 실내외의 조건에 따른 엔탈피 제어를 실시한다.

상기 관제부는 상기 학습부로부터 최적의 운전 조건에 대한 업데이트 정보를 제공받아 상기 제어컨트롤러에 전송함으로써, 업데이트를 실시하여 최적의 운전 조건에서 공조기 운전이 이루어지도록 한다.

본 발명의 공기 조화 시스템은 실시간 운전정보를 제공하고, 모니터링함으로써, 제공된 운전정보를 토대로 운전 품질 사고시 원인분석을 할 수 있으며, 비정상 운전에 대한 경고 기능을 제공하여 운전 품질 개선 및 예방 정비를 수행할 수 있는 장점이 있다.

또한, 팬, 코일(Coil), 열교환기 등으로부터 제공된 정보를 통하여 운전비용을 분석할 수 있으며, 생애 주기 분석을 통하여 유지보수 이력 관리가 가능하며, 운전사양 및 실시간 운전정보 비교를 통한 관리의 정량화가 가능하며, 팬 퍼포먼스 차트(fan performance chart) 및 공기선도를 통하여 시각적 분석이 용이한 장점이 있다.

또한, 장비 정보, 실내외 정보 및 공공정보를 통하여 오류 패턴을 인공지능 알고리즘을 기반으로 분석함으로써, 최상의 상태로 운전이 되도록 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 공기 조화 시스템의 전체 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기 조화 시스템의 전체 구성과 관제서버의 세부 구성을 보인 블록도이다.
도 3은 도 2의 제어컨트롤러의 세부 구성을 보인 블록도이다.
도 4, 도 5 및 도 6은 본 발명의 공기 조화 시스템의 모니터링 화면을 예시적으로 보여주는 도면이다.

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 공기 조화 시스템의 전체 구성을 개략적으로 도시한 도면이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기 조화 시스템의 전체 구성과 관제서버의 세부 구성을 보인 블록도이며, 도 3은 도 2의 제어컨트롤러의 세부 구성을 보인 블록도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 공기 조화 시스템은 공조기(10), 감지부(20), 제어컨트롤러(30), 출력제어부(40)를 포함한다.

또한 본 발명의 공기 조화 시스템은 공조기(10) 외에 실외기(미도시), 냉동기(미도시)가 포함될 수 있으며, 공조기(10) 등은 복수 개가 구비되어 멀티 구동 및 개별 제어가 이루어질 수 있다.

공조기(10)는 기본적으로 환기, 배기, 외기, 급기를 조절하여 실내공기를 순환시키고 그 온도를 조절하여 실내온도를 제어하고 공기 정화 기능을 갖춘 장치이다.

공조기(10)는 팬(미도시), 필터(미도시) 및 코일(Coil, 미도시)을 포함하고, 온습도센서, 진동센서, 압력센서, RPM 센서 등 각종 센서를 포함하여 센싱정보를 수집하는 감지부(20), 제어컨트롤러(30), 출력제어부(40) 등이 포함될 수 있다. 여기서 출력제어부(40)는 밸브(미도시), 댐퍼(미도시), 인버터(미도시), 모터(미도시) 등으로 구성될 수 있다.

팬은 직렬구동, 벨트구동 등의 구동방식에 따라 구성이 달라질 수 있으며, 벨트구동의 경우 기본적인 케이스, 플러그 및 각종 감지부(20)외에도 벨트가 포함될 수 있다.

또한 감지부(20)에는 진동센서, 벨트점검센서, 가스센서, 온습도센서, 압력센서 등이 더 포함될 수 있으며, 센싱정보에는 이러한 센서들로부터 감지된 정보들이 포함될 수 있으며, 예컨대, 온습도정보, 풍량정보, 외기정보, 진동정보, 벨트정보, 가스정보, 압력정보 등이 될 수 있다.

제어컨트롤러(30)는 공조기(10), 실외기 또는 외조기와 연결되어 각종 제어 및 모니터링 기능을 제공할 수 있다.

즉, 제어컨트롤러(30)는 실시간 운전 상태(예 : 풍량 및 시스템 압력 등) 표시 기능, 팬의 가변풍량(VAV) 또는 정풍량(CAV) 제어(최적화 자동 운전 포함) 기능, 팬 회전속도(RPM), 팬 성능 표시 차트(Fan performance chart) 등의 운전정보 제공 기능, 팬의 회전체 진동 상태 및 팬 하는우징에 결합되는 벨트 이상 유무 확인, 시스템 정압 변동(예 : 필터, 덕트 등에 대응 운전), 팬, 코일 열량을 이용한 운전 비용 분석, 각종 운전 상태에 따른 경고 및 조치 방법을 포함하는 공조기(10) 및 내부 구성에 대한 각종 제어 기능을 제공할 수 있다.

나아가 제어컨트롤러(30)는 관제서버(70)가 인공지능 알고리즘 기반의 기계 학습에 의해 예측된 최적화 운전 모드를 제공받아 상태 예측 제어가 이루어질 수 있다.

또한 제어컨트롤러(30)의 통신 방식으로는 예컨대 RS-485 통신모듈을 탑재하여 RS-485 통신할 수 있으며, 이를 위해 Modbus RTU 프로토콜을 이용할 수 있다.

제어컨트롤러(30)는 복수의 공조기(10) 등이 구비되는 경우, 각 제어가 필요한 공조기(10)에 각각 연결되어 각 공조기(10)에 대한 제어가 개별적으로 이루어지도록 한다.

이때, 공조기(10)에 포함된 팬의 경우 팬 회전속도를 제어하기 위한 출력제어부(40)의 인버터가 결합될 수 있다. 여기서 인버터는 구동 모터의 인가되는 전원의 주파수(Hz) 조절에 의해 팬의 풍량 및 압력을 제어할 수 있도록 모터의 회전속도를 제어할 수 있다.

제어컨트롤러(30)는 도 3에 도시된 바와 같이, 내부적으로 입력부(31), 데이터부(32) 제어부(33), 출력부(34), 통신부(35)를 더 포함한다.

제어부(33)는 상술한 공조기(10) 및 내부 구성에 대한 각종 제어 기능을 수행하기 위하여 마련되며, 이를 위해 제어부(33)는 프로그래밍 가능한 내부 메모리 등을 포함하는 라즈베리 파이, 아두이노 같은 통합 MCU가 될 수도 있다.

입력부(31)는 공조기(10)로부터 각종 운전정보, 센싱정보 등을 입력받아 제어부(33)가 이상적인 최적화 운전을 할 수 있도록 해당 정보들을 제공하는 역할을 한다. 여기서 운전정보는 공조기의 작동시 운전 중인 운전상태, 운전조건, 입출력정보 등에 대한 정보가 될 수 있다.

데이터부(32)는 운전 중인 운전상태, 운전조건 등을 포함한 운전정보 및 감지부(20)로부터 수집된 센싱정보 등을 관리하며, 실시간 운전 자료를 보관하여 과거 자료와 비교 검토하는 기능을 갖고 제어부(33)에 비교 검토 결과에 대한 정보를 제공한다.

또한 데이터부(32)는 모니터(60)와 관제서버(70)로 해당 정보를 제공하여 관제서버(70)에서 다양한 분석을 할 수 있도록 한다.

나아가 제어부(33)는 데이터부(32)의 자료를 근거하여 최적의 운전 상태가 되도록 판단하고, 판단 후 출력부(34)로 운전 지령을 하달하는 기능을 갖추고 있다.

출력부(34)는 제어부(33)의 지시를 받아 최적화 운전이 되도록 하기 위해 출력제어부(40)로 출력신호를 출력한다.

또한 출력부(34)는 제어부(33)가 통합 MCU인 경우, 제어부(33)에 포함될 수도 있다.

통신부(35)는 데이터부(32)에서 제공되는 공조기(10) 제어를 위한 각종 정보를 외부로 전송할 수 있으며, 예컨대 공조기(10)의 운전정보, 감지부(20)의 센싱정보 등을 현장(원격지, local)의 모니터(60), 중앙 관제 지역의 관제서버(70) 또는 관리자 단말(50)로 통신망을 통하여 전송할 수 있다. 여기서 통신망은 원격지 통신망이나 인터넷망 등이 될 수 있다.

또한 통신부(35)는 관제서버(70)로부터 학습된 프로그램을 이용하여 제어부(33)를 업데이트하기 위한 업데이트 정보를 수신할 수 있으며, 이를 위해 RS-485 통신할 수 있는 Modbus RTU 프로토콜이 될 수 있다.

터치패드용 모니터(60), 관제서버(70) 또는 관리자 단말(50)은 운전정보 및 각종 센싱정보들을 실시간으로 수신하여 모니터링함과 아울러, 관제서버(70)는 팬 성능 차트, 공기선도 차트를 생성하여 모니터(60) 또는 관리자 단말(50)에 제공할 수 있으며, 각종 운전 분석을 할 수 있도록 하고, 원격제어를 위한 인터페이스 화면도 제공할 수 있다.

모니터(60)는 터치패드용 모니터(60)를 사용하며, GUI 형태의 인터페이스를 제공하며, 운전정보, 센싱정보와 상기 관제서버(70)로부터 제공받은 각종 분석정보에 접근할 수 있도록 각각의 정보에 대한 이미지에 대하여 터치 명령에 의해 해당 정보에 접근할 수 있도록 한다.

도 4는 공조기(10)의 운전 모드를 도시하고 있으며 팬 성능 표시 차트, 공기선도, UI 형태의 개별 제어 버튼을 도시하고 있으며, 각종 공조기(10)의 운전 상태를 도 4와 같이 제공한다.

또한 도 4의 팬 성능 표시 차트에는 팬 성능 곡선도를 표시하고 있으며, 팬 성능 곡선도에는 팬 풍량, 시스템 정압 정보, 진동, 팬 회전속도, 온습도(공기밀도), 소모 동력 등이 포함될 수 있다.

또한 도 4의 공기선도는 공조기(10)의 각각 위치의 공기상태 정보를 제공하며, 외기량 및 배기량 정보를 제공하여 공조기(10) 운전 비용분석에 사용한다.

도 5는 공조기(10)의 운전 정보를 모니터(60) 또는 관제서버(70)에서 직관적으로 내용을 확인할 수 있도록 그래픽 유저 인터페이스인 GUI 형태로 제공하며, 각각의 도형 이미지를 클릭하면 세부 운전정보를 표현하는 구조를 갖추고 있다.

또한, 도 6은 관리자 운전의 정보, 경고, 유지보수 등에 대한 정보를 관리자 단말(50)에 설치되어 관제서버(70)와 연동되는 앱(APP)을 통하여 실시간으로 제공 받을 수 있는 화면을 도시하고 있으며, 관리자 단말(50)은 도시된 바와 같이, 또한 공조기 등의 장비 셋업(Set-up)이 필요시 직접 장비와 관리자 단말(50)을 연결하여 관리자 모드에서 설정값을 입력할 수도 있다.

나아가 관제서버(70)는 도 2에 도시된 바와 같이, 관제부(71), 정보부(72), 공공정보부(73), 학습부(74)를 더 포함한다.

관제부(71)는 제어컨트롤러(30)에서 제공된 각종 운전정보 및 센싱정보 등을 취합하여 운전 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있으므로, 관리자 단말(50)에 기기의 상태 정보에 의한 운영 경고, 유지보수 제안을 실시한다.

또한 관제부(71)는 운영 전반에 대하여 운영비용 분석을 제공하며, 수집된 모든 각종 정보를 정보부(72))에 저장하여 데이터 이력을 추적 관리할 수 있도록 한다.

관제부(71)에는 운전정보 및 센싱정보를 통신망을 통하여 제어컨트롤러(30)로부터 제공받도록 통신부(35)와 호환되는 통신프로토콜이 내장된 통신모듈(미도시)이 포함될 수 있다.

정보부(72))는 운전정보, 센싱정보를 포함한 각종 정보를 저장하는 일종의 데이터베이스 역할을 수행하며, 정보를 속성, 종류별로 분류하여 저장하기 위해 복수 개 구비될 수 있다.

공공정보부(73)는 공조기(10)의 운영에 있어서 필요한 외부기관의 공공정보를 수집하여 효율적인 운영을 할 수 있도록 기계 학습에 의해 도움을 준다.

여기서, 공공정보는 외부기관이 인터넷 등의 네트워크 상에서 제공해주는 환경 자료를 의미하며, 외부 기관은 기상청, 날씨 예보 센터 등이 될 수 있으며, 이와 같은 외부기관에서 제공하는 공공정보는 예컨대 날씨정보, 황사정보, 미세먼지정보, 가스오염정보 등이 될 수 있다.

학습부(74)는 정보부(72))에 저장된 운전정보 및 센싱정보와 공공정보부(73)의 공공정보를 포함한 기계학습 분석으로 정확한 예측 공조의 패턴을 만드는 역할을 담당한다.

즉, 관제서버(70)는 학습부(74)의 수집된 센싱정보들로부터 분석된 분석정보 및 내부 알고리즘을 통하여 제어컨트롤러(30)를 통하여 공조기(10)에 대해 겨울철에 코일의 동파를 막아주며 정보를 통하여 최적의 에너지를 사용할 수 있도록 실내외의 조건에 따른 엔탈피 제어를 실시한다.

구체적으로 학습부(74)는 센싱정보에 포함된 온습도정보, 풍량정보 등의 센싱정보를 이용하여 인공지능 알고리즘 기반의 기계 학습을 수행하고, 최적화된 운전을 수행할 수 있도록 예측 운전정보를 생성할 수 있다.

나아가 학습부(74)는 센싱정보를 기반으로 센싱정보의 오차를 계산하여 차후 정확한 온습도정도 및 풍량정보를 예측할 수 있도록 할 수도 있다.

여기서 인공지능 알고리즘은 예컨대 서포트 벡터 머신(SVM : support vector machine) 알고리즘을 적용할 수 있으며, 그 외에도 상술한 인공지능 알고리즘으로, 뉴로모픽 학습(Neuromorphic Learning)을 사용하거나 심층 신경망(DNN), 합성곱신경망(CNN) 또는 순환신경망(RNN) 인공지능 방식 등 여러 가지 방식의 인공지능 알고리즘을 사용할 수 있다.

서포트 벡터 머신 알고리즘이란 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 분류 정확도를 높일 수 있는 최적의 방법이라고 할 수 있다.

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

또한, 센서들로부터 획득된 데이터에 상술한 것과 같은 서포트 벡터 머신 알고리즘을 적용할 때, 센서들로부터 전송된 데이터들이 점점 더 축적될수록 머신러닝의 트레이닝 횟수가 증대되고, 결과적으로 트레이닝을 통해 획득한 모델링의 정확도가 점점 높아지게 된다. 이러한 특징은 특정한 수학이나 통계적 모델링을 통한 분석기법이 항상 일정한 정도의 예측오류율을 가지는 데에 비해, 트레이닝의 횟수가 늘수록 예측오류율이 점점 더 개선될 수 있다는 점은 머신 러닝 기법을 통한 모델링의 큰 장점이다.

결과적으로, 상술한 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 상술했던 행렬을 분석하고 예측하게 되면, 센싱되는 온습도정보 및 풍량정보의 패턴을 예측할 수 있고, 패턴을 이용하여 최적화된 운전 조건이나 센서의 오차를 산출하고, 이를 통해 최적화 운전에 필요한 온습도정보 및 풍량정보의 정확한 예측값을 예측할 수 있는 것이다. 또한 예측값은 정보부(72)에 수집되어 저장함으로써, 누적된 빅데이터화된 정보를 이용하여 시간 경과할수록 더욱 예측 정확도를 높일 수 있게 한다.

나아가, 공조기(10)의 팬에 구비되는 모터 등의 회전체의 운전 주파수 정보를 관제서버(70)에 제공하고, 제공된 해당 정보를 토대로 분석하여 진동 원인을 분석할 수 있는데, 학습부(74)는 운전 주파수 정보의 노이즈 또는 외란 등에 따른 오차 발생시 오차 패턴을 분석하여 오차 정도에 따라 정확한 진동 원인 분석이 이루어지도록 예측할 수도 있다.

또한 학습부(74)는 학습에 의한 센서의 오차 패턴을 통해 센서의 성능 저하 또는 고장 여부를 판단할 수 있는데, 이러한 판단을 하기 위한 기준 비교 패턴이 미리 저장될 수 있으며, 기준 비교 패턴은 기본적으로 출하시 제공되는 센서의 오차 허용 범위가 될 수 있고, 기준 비교 패턴의 범위는 학습을 통해 주기적으로 갱신될 수 있다.

또한, 학습부(74)는 센서의 오차 패턴이 기준 비교 패턴 범위를 벗어난 경우라 하더라도, 일시적인 오류에 대해 고장을 판단하는 잘못을 없애기 위해 고장 카운터를 활용할 수 있다.

고장 카운터는 특정 횟수(기준 카운터값) 이상 센서의 오차 패턴이 기준 비교 패턴보다 큰 경우에만 고장이나 성능 저하로 판단하여 관제서버나 관리자 단말에 통지하는 방법이다. 해당 방식의 경우 회귀적(recursive)으로 오류를 판단하는 방식으로 상술했던 일시적인 노이즈 등으로 인한 오판 가능성을 낮출 수 있게 된다. 또한 상술한 고장 카운터는 동작 시간이 특정 범위를 넘어가는 경우 다시 0으로 리셋(reset)하거나, 해당 센서가 Off 되는 경우 다시 0으로 리셋하는 방식으로 해서, 카운터 값이 계속되어 누적되어 생길 수 있는 문제점들을 방지할 수도 있다.

또한 학습부(74)로부터 예측된 값들은 관제서버(70)에서 정확한 온습도정보 및 풍량정보를 토대로 최적화된 운전을 수행하도록 제어컨트롤러(30) 및 출력제어부(40)를 통하여 공조기(10)의 정밀 원격 제어가 가능하도록 한다.

이를 위해 정보부(72)는 수집된 운전정보, 센싱정보 및 예측값 등을 빅데이터화할 수 있으며, 학습부(74)의 인공지능 알고리즘 기반 기계 학습을 통하여 예측 정확도를 향상시키도록 운전정보, 센싱정보 등의 수집 데이터를 저장하고 제공할 수 있다.

나아가, 학습부(74)는 학습된 패턴에 의해 최적 운전 조건에 대한 업데이터 정보를 관제부(71)에 제공하여, 제어컨트롤러(30)의 업데이트를 실시할 수 있도록 한다.

또한 관제부(71)는 학습된 최적화된 운전 조건에 대한 검증을 실시하고, 학습 결과로 최종의 운전 조건에 대한 알고리즘으로 공조기 제어를 하기 위해 해당 알고리즘을 제어컨트롤러(30)에 제공하여 업데이트를 실시한다.

나아가, 본 발명의 공기 조화 시스템은 입출력제어기(미도시)가 더 포함될 수 있는데, 입출력제어기는 각각의 공조기(10)에 연결되는 제어컨트롤러(30)과 연결되어 멀티 입출력을 제어하기 위한 것으로, 멀티 입출력 포트를 포함하며, 필요에 따라 전면에 입출력 표시 LED가 포함될 수 있으며, RTC 기능을 내장하여 제어컨트롤러(30)를 통하여 연결된 공조기(10) 팬 등의 스케줄 운전이 가능하도록 한다.

또한 입출력제어기는 제어컨트롤러(30)부터 각 공조기(10)로부터 제공되는 운전정보, 센싱정보를 수신하여 관제서버(70)나 원격지의 관리자 단말(50)로 통신망(60)을 통하여 해당 정보들을 전송할 수 있다. 여기서 통신망(60)은 원격지의 통신망이나 인터넷망 등이 될 수 있다.

관제서버(70)나 원격지의 관리자 단말(50)에서는 운전정보 및 각종 센싱정보들을 실시간으로 수신하여 모니터링하며, 관제서버(70)에서 팬 성능 표시 차트를 생성하여 관제서버(70)의 모니터(미도시) 및 관리자 단말(50)에 제공할 수 있으며, 관리자 단말(50)에는 설치된 앱을 통하여 각종 원격제어를 위한 인터페이스 화면도 제공할 수 있다.

10 : 공조기
20 : 감지부 30 : 제어컨트롤러
31 : 입력부 32 : 데이터부
33 : 제어부 34 : 출력부
35 ：통신부
40 : 출력제어부 50 : 관리자 단말
60 : 모니터 70 : 관제서버
71 : 관제부 72 : 정보부
73 : 공공정보부

Claims

공조기와,
상기 공조기의 온습도정보 및 풍량정보를 포함한 센싱정보를 수집하는 감지부와,
상기 공조기와 연결되어 공조기로부터 운전정보 및 센싱정보를 제공받아 공조기 제어 및 모니터링 기능을 수행하는 제어컨트롤러와,
상기 제어컨트롤러의 제어 신호를 기반으로 공조기를 제어하는 출력제어부를 포함하며,
상기 제어컨트롤러는, 상기 센싱정보에 포함된 온습도정보 및 풍량정보를 이용하여 인공지능 알고리즘 기반의 기계 학습을 수행하고, 최적화된 운전 조건 및 센싱 오차를 계산하여 온습도정보 및 풍량정보를 예측하여 공조기 제어가 이루어지되,
상기 제어컨트롤러는,
상기 공조기와 연결되며, 공조기의 운전정보와 감지부의 센싱정보를 입력받는 입력부; 상기 운전정보 및 센싱정보를 저장하여 관리하는 데이터부; 상기 센싱정보를 제공받아 공조기 운전 조건을 결정하여 공조기에 대한 각종 제어 기능을 수행하기 위하여 마련되는 제어부; 상기 제어부의 지시를 받아 공조기의 최적화 운전이 되도록 상기 출력제어부로 출력신호를 출력하는 출력부;
상기 운전정보 및 센싱정보를 관제서버로 전송하는 통신부;를 더 포함하며,
상기 제어컨트롤러는,
상기 관제서버로부터 제공받은 코일, 열교환기 등의 운전 효율 및 에너지 분석 정보에 대한 분석 화면을 모니터를 통하여 제공하며, 상기 관제서버의 공기 선도 분석 정보를 제공받아 공조기의 운전 상태를 확인할 수 있으며, 상기 관제서버로부터 외기도입량 및 배기량 정보를 공급하여 환기 정도를 분석한 분석 화면을 제공받으며,
상기 관제서버는
공조기의 팬에 구비되는 회전체의 운전 주파수 정보를 제공받고, 제공된 해당 운전 주파수 정보를 토대로 분석하여 진동 원인을 분석하며, 운전 주파수 정보의 노이즈 또는 외란에 따른 오차 발생시 오차 패턴을 분석하여 오차 정도에 따라 진동 원인 분석이 이루어지도록 예측하며,
학습에 의한 센서의 오차 패턴을 통해 상기 감지부 또는 회전체의 성능 저하 또는 고장 여부 판단을 하기 위한 기준 비교 패턴이 미리 저장될 수 있으며, 기준 비교 패턴의 범위는 학습을 통해 주기적으로 갱신되고, 상기 감지부 또는 회전체의 오차 패턴이 기준 비교 패턴 범위를 벗어난 경우라 하더라도, 일시적인 오류에 대해 고장을 판단하는 잘못을 없애기 위해 고장 카운터를 활용하고, 상기 고장 카운터는 특정 횟수(기준 카운터값) 이상 센서의 오차 패턴이 기준 비교 패턴보다 큰 경우에만 고장이나 성능 저하로 판단하여 상기 관제서버에 통지하는 것을 특징으로 하는 공기 조화 시스템.
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제1항에 있어서,
상기 모니터는 터치패드용 모니터를 사용하며, GUI 형태의 인터페이스를 제공하며, 운전정보, 센싱정보와 상기 관제서버로부터 제공받은 각종 분석정보에 접근할 수 있도록 각각의 정보에 대한 이미지에 대하여 터치 명령에 의해 해당 정보에 접근할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 공기 조화 시스템.
제1항에 있어서,
상기 관제서버는,
상기 제어컨트롤러에서 제공된 각종 운전정보 및 센싱정보 등을 취합하여 운전 분석할 수 있는 관제부;
상기 운전정보 및 센싱정보를 저장하고 관리하는 데이터부;
상기 공조기 운영에 필요한 외부기관의 공공정보를 수집하는 공공정보부;
상기 데이터부에 저장된 운전정보 및 센싱정보와 공공정보부의 공공정보를 포함한 기계학습 분석으로 정확한 예측 공조의 패턴을 만드는 학습부를 포함하는 공기 조화 시스템.
제5항에 있어서,
상기 관제서버는
기계학습으로 분석된 분석정보 및 학습 알고리즘을 통하여 공조기를 최적 운전 조건에서 제어함으로써, 겨울철에 코일의 동파를 막아주며 정보를 통하여 최적의 에너지를 사용 할 수 있도록 실내외의 조건에 따른 엔탈피 제어를 실시하는 공기 조화 시스템.
제5항에 있어서,
상기 관제부는
상기 학습부로부터 최적의 운전 조건에 대한 업데이트 정보를 제공받아 상기 제어컨트롤러에 전송함으로써, 업데이트를 실시하여 최적의 운전 조건에서 공조기 운전이 이루어지도록 하는 것을 특징으로 하는 공기 조화 시스템.