KR102296561B1 - 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템 - Google Patents

지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에 관한 것으로, 배전반의 온도정보와 전력정보를 포함하는 상태데이터를 수집하는 센싱부와, 상기 센싱부에서 수집된 상태데이터를 기반으로 배전반을 제어하는 제어부를 포함하는 복수개의 배전반 감시 유니트, 상기 복수개의 배전반 감시 유니트 각각에 연결되어, 상기 센싱부에서 수집되는 상태데이터를 전달받아 무선으로 전송하는 복수개의 지그비 유니트, 상기 복수개의 지그비 유니트 중 적어도 하나 이상과 무선 통신 방식으로 연결되어 데이터를 전달받아 전송하는 적어도 하나 이상의 게이트웨이 유니트 및 상기 게이트웨이와 유선 또는 무선 통신으로 연결되어, 상기 게이트웨이 유니트로부터 수신되는 상태데이터를 인공지능 알고리즘에 의해 분석하여, 분석결과를 바탕으로 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하여 관리자 단말기와 상기 제어부 중 적어도 하나 이상으로 전송하는 관제서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템{Integrated Management And Control System for Swithchboard based on Artificial Intelligence using Zigbee}
본 발명은 배전반 통합 관제시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능 기반으로 배전반 상태를 실시간으로 용이하게 모니터링 할 수 있고, 또한 지그비를 통한 무선 통신 방식에 의해 복수개의 배전반을 통합적으로 용이하게 관리 및 제어할 수 있도록 하는 배전반 통합 관제시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 배전반은 발전소나 변전소 또는 전기 시설이 되어 있는 건물 등의 운전이나 제어를 위해 스위치, 계기, 릴레이 등을 통해 관리하는 장치로, 배전반은 대체로 내부가 빈 육면체 형태의 함체와 함체 내부에 각종 전기기기들이 구비되게 된다.
상기와 같은 배전반은 가정용의 경우 화재가 발생되더라도 심각한 문제를 초래하지 않을 수도 있으나, 산업용 및 전기자원 제어를 위한 배전반의 경우 화재가 발생되는 경우 대다수 사망사고를 동반하는 심각한 문제를 초래하여 인명피해 발생률이 높아 이에 따른 사회적 비용이 발생되고 있다.
또한, 산업용 배전반의 경우 전력 공급에 차질이 발생됨에 따라 해당 배전반을 통해 운영되는 양식장 관리 시스템, 보안 시스템 등의 메인 시스템에 치명적인 문제를 가져오게 되어 화재로 인한 1차 피해와 더불어 부가적인 피해 또한 기하급수적으로 증가될 가능성이 크므로 배전반의 안전관리를 위한 기술이 필요한 실정이다.
이와 관련하여, 한국등록특허 제10-1397963호와 같이, 배전반 내부에 먼지가 유입되는 것을 비롯한 다양한 안전사고의 발생 가능성을 감소시킬 수 있도록 한 기술들이 개발되고 있다.
그러나, 상기와 같은 종래기술에서는 이는 배전반 내부 먼지 유입 차단을 통한 발화 문제를 일정부분 억제는 가능하나, 산업용 배전반과 같이 고전압으로 인한 온도 증가에 따라 배전반 내부에서 직접 발화 가능성이 높으나 이에 대한 화재사고 예방이 이루어질 수 없는 문제점이 있다.
또한, 한국등록특허 제10-2033441호와 같이, 종래의 배전반에서, 화재사고 등 문제발생 해결을 위한 장치를 개선하기 위한 기술들이 다수이며, 배전반을 제어하기 위한 시스템 관련하여서는, 배전반 내부 온도를 감지하여, 감지된 값이 단순히 특정 조건 값을 만족한 경우 화재사고가 발생된 것으로 판단하여, 화재를 진압하기 위하여 소화기 등의 수단이 자동으로 구동되는, 규칙 기반(rull based) 제어가 이루어지는 것이 대부분이다.
이로 인해 종래의 배전반 제어 시스템은 배전반 제어를 위한 특정 조건 값이 높게 설정된 경우에는 발화가 이루어진 이후 상당한 시간이 흐른 후에야 화재가 발생되었음을 확인할 수 있거나, 제어를 위한 특정 조건 값이 낮게 설정되는 경우에는 발화가 발생되지 않더라도 배전반 내부에 온도가 상승되는 경우 자동으로 소화기 등이 구동됨에 따라 배전반을 전체를 교체하거나 수리해야 하는 상황이 발생되어 불필요한 비용들이 소요되는 문제가 발생되고 있다.
한편, 기존의 배전반 안전을 위한 관제 시스템에서는, 배전반의 온도나 전력현황 등에 대하여 수집되는 정보는 유선 네트워크 망을 활용하여 수집되고 있으며, 이로 인해 발전소, 빌딩 등 다수의 배전반이 설치된 곳에서 배전반 설치 구조와 네트워크 연결 가능 여부에 따라 망 구축에 제한적인 문제가 발생되고 있으며, 또한 유선 네트워크 망이 적용되는 경우에는, 도 5와 같이, 다수의 배전반에 각각 구비되는 계전기와 같은 배전반 감시 유니트가 상호 유선으로 직렬 연결되어 사용되고 있으며, 이로 인해 인접한 배전반 감시 유니트 간 연결을 위한 케이블 설치가 필요하게 되어 시스템 구축 비용이 비싸고 구축 과정이 복합한 단점이 있으며, 또한, 다수의 배전반 감시 유니트가 케이블에 의해 상호 연결되어 있어, 다수의 계전기 중 어느 하나에서 통신오류 등의 문제가 발생되는 경우 각 배전반을 감시 제어하기 위한 통합 관제서버 측으로 각 배전반 감시 유니트에서 수집되는 정보가 전달되지 못하게 되는 문제가 발생되고 있다.
그에 따라 본 발명에서는, 배전반의 온도, 전압 등에 대한 정보를 수집하여 수집된 정보를 인공지능 알고리즘을 기반으로 분석 학습하고, 학습된 정보를 이용하여 실시간으로 수집되는 배전반의 상태를 예측 기반으로 모니터링한 결과를 제공할 수 있도록 하여, 이로 인해 배전반에서 발생되는 각종 문제를 사전에 관리자가 인지하고 신속한 대처를 가능하도록 하는 배전반 관제 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명에서는 각 배전반에 구비되는 계전기에서 수집되는 정보의 누락을 최소화하고 많은 수의 배전반을 동시에 통합 관리가 용이하도록 지그비를 이용한 무선통신에 의한 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 제공하고자 한다.
대한민국 등록특허 제10-1397963호(2014.05.15.등록) 대한민국 등록특허 제10-2033441호(2019.10.11.등록)
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 인공지능 기반으로 배전반 상태를 실시간으로 용이하게 모니터링 할 수 있고, 또한 지그비를 통한 무선 통신 방식에 의해 복수개의 배전반을 통합적으로 용이하게 관리 및 제어할 수 있도록 하는 배전반 통합 관제시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 위에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확한 이해가 될 것이다.
본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템은, 배전반의 온도정보와 전력정보를 포함하는 상태데이터를 수집하는 센싱부와, 상기 센싱부에서 수집된 상태데이터를 기반으로 배전반을 제어하는 제어부를 포함하는 복수개의 배전반 감시 유니트, 상기 복수개의 배전반 감시 유니트 각각에 연결되어, 상기 센싱부에서 수집되는 상태데이터를 전달받아 무선으로 전송하는 복수개의 지그비 유니트, 상기 복수개의 지그비 유니트 중 적어도 하나 이상과 무선 통신 방식으로 연결되어 데이터를 전달받아 전송하는 적어도 하나 이상의 게이트웨이 유니트 및 상기 게이트웨이와 유선 또는 무선 통신으로 연결되어, 상기 게이트웨이 유니트로부터 수신되는 상태데이터를 인공지능 알고리즘에 의해 분석하여, 분석결과를 바탕으로 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하여 관리자 단말기와 상기 제어부 중 적어도 하나 이상으로 전송하는 관제서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관제서버는 상기 인공지능 알고리즘에 의한 데이터분석에 따른 시스템 전체 부하 및 오류를 최소화할 수 있도록 전용 웹 애플리케이션 서버로 구축되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 배전반 상태에 대한 예측정보는 화재상태, 전압강하상태를 포함하는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관제서버는 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습 데이터를 클러스터링 좌표정보로 변환하는 데이터 전처리부와, 상기 좌표정보를 바탕으로 K-Means 클러스터 인공지능 알고리즘에 의해) 복수개의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부와, 상기 복수개의 클러스터에 각각에 포함되는 기초학습 데이터의 배전반 제어정보를 바탕으로, 각 클러스터에 해당하는 상태분류정보를 결정하는 클러스터 분류부와, 상기 게이트웨이 유니트로부터 실시간으로 수신되는 상태데이터를 K-Means 클러스터 인공지능 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반의 현재상태정보와 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 실시간 모니터링부를 포함하고, 상기 클러스터 생성부는 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의 최초 클러스터를 생성한 후, 생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 센싱부는 배전반 내부에 구비되는 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압을 감지하여, 각 부스바 별로 대응되는 온도와 전압을 포함하는 상태데이터를 수집하도록 구성되고, 상기 관제서버는 각 부스바 접속부 별로 대응되는 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 배전반 감시 유니트는 관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱부에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈 및 상기 센싱부에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈을 더 포함할 수 있으며, 상기 제어부는 관리자 또는 작업자로부터 인터페이스모듈에 의해 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱부에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여 상기 관제서버로 전달하고, 상기 관제서버에서는 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 배전반 상태정보를 분석, 학습에 활용하여 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관제서버는 기설정된 주기별로 상기 게이트웨이 유니트와 상기 지그비 유니트를 통해 제어상태확인신호를 상기 제어부로 송신하는 제어상태 확인부를 더 포함하고, 상기 제어부는 상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하여, 상기 제어상태 확인부는 상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태 응답신호가 기설정된 시간 이내 회신여부에 따라 상기 제어부 상태를 분석하여 분석 결과를 관리자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관제서버는 상기 센싱부, 상기 지그비 유니트, 상기 게이트웨이 유니트에 대한 관리정보를 지정하여 관리하며, 상기 관리정보는 상기 센싱부, 상기 지그비 유니트, 상기 게이트웨이 유니트 별로 기지정되되, 상기 게이트웨이 유니트 고유번호, 상기 지그비 유니트 고유번호, 상기 센싱부 고유번호를 순차적으로 기재한 하나의 좌표정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템은, 복수개의 배전반 감시 유니트, 복수개의 지그비 유니트, 게이트웨이 유니트 및 인공지능 기반 관제서버를 포함하도록 구성됨으로써, 배전반의 온도, 전압 등에 대한 정보를 수집하여 수집된 정보를 인공지능 알고리즘을 기반으로 분석 학습하고, 학습된 정보를 이용하여 실시간으로 수집되는 배전반의 상태를 예측 기반으로 모니터링한 결과를 제공할 수 있도록 하여, 배전반에서 발생되는 각종 문제를 사전에 관리자가 인지하고 신속한 대처를 가능하도록 하고, 더불어, 많은 수의 배전반으로부터 수집되는 데이터 누락을 최소화하고 통합 관리가 용이한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 나타낸 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서 배전반 감시 유니트의 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서 관제서버의 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 나타낸 개략도이다.
도 5는 종래기술에 따른 복수개의 배전반 관제시스템을 나타낸 개략도이다.
이상과 같은 본 발명에 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함” 또는 “구비”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 보다 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 나타낸 개략도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서 배전반 감시 유니트(100)의 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서 관제서버(400)의 구성을 보다 상세히 나타낸 블록도이고, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템을 나타낸 개략도이다.
도 1 및 도 4를 참고하면, 본 발명의 실시예에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템은 크게 복수개의 배전반 감시 유니트(100), 복수개의 지그비 유니트(200), 게이트웨이 유니트(300), 관제서버(400) 및 관리자 단말기(500)를 포함한다.
우선, 배전반 감시 유니트(100)는, 배전반의 온도정보와 전력정보를 포함하는 상태데이터를 수집하는 센싱부(110)와, 상기 센싱부(110)에서 수집된 상태데이터를 기반으로 배전반을 제어하는 제어부(120)를 포함한다.
이때, 센싱부(110)에서 수집되는 상태데이터는 온도정보, 전력정보, 습도정보, 열화상정보와 같은 배전반 각 부분의 상태에 대한 정보를 다양하게 포함할 수 있으며, 온도정보는 배전반 내부의 부스바 접속부의 온도, 배전반 패널온도, 배전반 내부공간온도를 포함할 수 있고, 전력정보는 전압, 전류, 역률, 부하율을 포함할 수 있다.
특히, 상태데이터는 온도정보와 전력정보로 배전반에서 고압 위험요소가 있는 배전반 내부의 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압에 대한 정보를 포함하도록 하여, 각 부스바 접속부의 온도와 전압에 대한 정보를 바탕으로, 후술할 관제서버(400)에서는 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하도록 구성되는 것이 바람직하다.
한편, 제어부(120)는 배전반의 구동을 전반적으로 제어하기 위한 제어신호를 생성하여 제어대상(미도시)으로 송신하도록 구성되며, 이때 배전반 감시 유니트(100)의 제어부(120)에 의해 구동이 제어되는 제어대상은 차단기와 같은 전력제어수단과, 소화기와 같은 화재진압수단과, 송풍기와 같이 배전반 온도조절수단을 포함할 수 있다.
또한, 제어부(120)는, 상기 센싱부(110)로부터 수집되는 상기 배전반 상태정보를 바탕으로 상기 배전반 상태정보에 포함되는 배전반의 온도와 전압을 포함하는 센싱항목 중 적어도 하나 이상이 한계범위를 벗어나는 경우 배전반의 전력공급을 차단하도록 차단기가 자동으로 구동되도록 제어하는 긴급제어부(120)를 더 포함하도록 구성되는 것이 바람직하다. 또한 긴급제어부(120)는 온도가 기설정된 한계범위를 벗어나는 경우 배전반에 구비된 소화장치가 자동 구동되도록 구성될 수 있다.
한편, 온도정보를 수집하는 온도센서는 측정대상과 비접촉으로 온도를 감지하는 비접촉 온도 센서로 이루어져, 비접촉 온도 센서의 감지대상영역은 부스바 접속부와 같이 측정대상의 면적보다 작도록 배치되도록 하여, 측정온도정보의 신뢰성을 확보할 수 있도록 구성될 수 있으며, 비접촉 온도 센서는 레이저 포인터를 더 구비하여, 측정대상과의 거리, 배치각도 등 설치상태 조절을 용이하도록 구성되는 것이 바람직하다.
다음으로, 지그비 유니트(200)는, 상기 복수개의 배전반 감시 유니트(100) 각각에 연결되어, 각 배전반 감시 유니트(100)의 상기 센싱부(110)에서 수집되는 상태데이터를 전달받아 무선으로 전송한다.
이때, 지그비 유니트(200)는 IEEE 802.15.4 기반으로, WPAN기술 중 최저 전력 전력은 100mW(20dBm)이며, 수신 감도는 5,000bps시에 -117dBm로 구성될 수 있다.
또한, 지그비 유니트(200)는 통신 거리가 개활지에서 최대 1Km이고, 65536 노드를 수용 가능하고, 433.4-473Mhz의 동작 주파수를 가지므로, 주파수가 2.4 Ghz인 와이파이나 블루투스와 달리, 400Khz단위로 멀티 채널 설정이 가능하여 총 100개의 채널로 구현 가능하게 되어, 상당한 개수의 배전반을 동시에 통합적으로 관제가 용이하는 장점이 있다.
더불어, 지그비 유니트(200)의 경우 전력 소모가 낮아 배터리 수명이 길어 1년 이상 사용 가능하므로, 일반적으로 배터리 수명이 몇 시간에 불과한 와이파이와, 몇 일에 불과한 블루투스 방식에 비해 관리 용이성이 현저히 향상될 수 있는 장점이 있다.
다음으로, 게이트웨이 유니트(300)는, 지그비 유니트(200)와 관제서버(400) 사이에 구비되어 데이터 송수신을 연계하기 위한 것으로, 적어도 하나 이상 구비되며, 게이트웨이 유니트(300)는 복수개의 지그비 유니트(200) 중 적어도 하나 이상과 무선 통신 방식으로 연결되어 데이터를 전달받아 관제서버(400) 측으로 전송하고, 관제서버(400) 측에서 지그비 유니트(200) 측으로도 데이터를 송수신 가능하도록 구성된다.
한편, 게이트웨이 유니트(300)는 지그비 유니트(200)와는 무선 통신 방식에 의해 연결되고, 후술할 관제서버(400)와는 RS232, RS485 기반 유선 통신 방식에 의해 연결되거나, 근거리 무선 통신 방식이나 LoRa 통신 방식과 같은 원거리 무선 통신 방식에 의해 연결되도록, 필요에 따라 통신 방식을 다양하게 변형 실시 가능하다.
다음으로, 관제서버(400)는, 게이트웨이와 유선 또는 무선 통신으로 연결되어, 상기 게이트웨이 유니트(300)로부터 수신되는 상태데이터를 인공지능 알고리즘에 의해 분석하여, 분석결과를 바탕으로 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하여 관리자 단말기(500)와 상기 제어부(120) 중 적어도 하나 이상으로 전송하도록 구성된다.
이때, 관제서버(400)는, 상기 게이트웨이 유니트(300)로부터 전달받은 상기 배전반 상태정보는 시계열에 따른 온도변화패턴, 전압변화패턴을 포함하는 상태변화정보를 분석하여, 분석 결과를 바탕으로 배전반의 상태를 나타내는 예측정보를 산출하여 제공하도록 구성될 수 있다.
이는 배전반 상태정보에 포함되는 각 항목의 시계열적인 변화패턴을 산출하여, 산출되는 시계열적인 변화패턴을 인공지능 알고리즘에 의해 자동으로 복수개의 클러스터로 클러스터링 하여 분류하고, 분류된 클러스터에 대한 특성을 결정하여, 이를 바탕으로 실시간으로 수집되는 배전반 상태정보를 인공지능 알고리즘에 의해 대응되는 클러스터를 매칭시키고, 매칭된 클러스터의 특성을 바탕으로 배전반의 상태에 대한 예측정보를 산출할 수 있도록 하며, 이때 인공지능 알고리즘으로는 K-Means 클러스터링 알고리즘이 이용되어, 비지도 학습방식에 의해 기확보된 데이터들을 자동으로 분류하고 이를 바탕으로 분류된 클러스터들의 특성을 결정할 수 있도록 구성된다.
한편, 배전반 상태에 대한 예측정보는, 현재 배전반 상태에 대한 정보를 예측기반으로 산출한 정보로, 이는 관리자가 배전반의 향후 문제발생 가능성을 실제 문제가 발생되기 이전에 확인하여, 이에 대한 대응이 가능하도록 하는 것이며, 예측정보는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하는 것이 바람직하다.
일례로, 배전반의 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목은, 화재상태, 전압강하상태, 쇼트상태 등 배전반에서 발생될 수 있는 다양한 상태가 관리자에 의해 기지정된 항목일 수 있으며, 각 상태요소항목에 대한 발생 가능성 크기를 나타내는 정보는 각 항목별로 확률 수치(%)로 나타나거나, 정상, 주의, 위험과 같이 기지정된 복수개의 위험단계 중 해당 단계를 나타내도록 구성될 수 있으며, 추가적으로, 배전반 상태에 대한 예측정보는, 각 상태요소항목에 대하여 산출된 정보를 바탕으로, 현재 배전반 상태에 대한 종합적인 상태에 대한 정보를 함께 제공하도록 구성될 수 있다.
또한, 관제서버(400)는 배전반 상태에 대한 예측정보가 화재발생예측, 전압강하예측, 쇼트예측과 같이 문제발생에 대한 예측정보를 포함하는 경우에는, 해당하는 문제발생종류에 따라 대응되어 기저장되는 배전반 제어지시정보를 추출하여, 추출된 배전반 제어지시정보를 예측정보와 동시에 배전반 감시 유니트(100)의 제어부(120)로 송신하여, 제어부(120)에 의해 배전반에 구비되는 각 제어대상이 제어 가능하도록 구성될 수 있다.
한편, 관제서버(400)에서 인공지능 알고리즘에 의하여 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하는 구성과 관련하여 보다 상세하게 살펴보면, 관제서버(400)는 데이터 전처리부(410), 클러스터 생성부(420), 클러스터 분류부(430), 실시간 모니터링부(440)를 포함할 수 있으며, 이는 인공지능 기반의 머신러닝 알고리즘으로, 특히 K-Means 클러스터링 알고리즘이 사용된 예시이다.
우선, 데이터 전처리부(410)는 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습 데이터를 클러스터링 좌표정보로 변환한다.
이때, 데이터 전처리부(410)에서 기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보는, 기수집된 배전반의 온도와 전압을 바탕으로 산출되는 시계열에 따른 온도변화패턴과 전압변화패턴를 포함할 수 있으며, 배전반의 과거상태정보는 기확보된 과거센싱정보를 기반으로 해당 과거센싱정보가 수집된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 배전반 상태에 대하여 배전반 감시 유니트(100)의 센싱부(110)로부터 실제로 수집된 정보나, 해당 과거센싱정보가 수집된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 배전반 감시 유니트(100)의 제어부(120)에서 생성한 제어신호이거나, 해당 과거센싱정보가 센싱된 시점으로부터 기설정된 구간 이후의 배전반 상태에 대하여 전문가로부터 입력받은 정보이거나, 또는 배전반 감시 유니트(100)의 센싱부(110)로부터 실제로 수집된 정보와 제어부(120)에서 생성한 제어신호와 전문가로부터 입력받은 정보 중 적어도 두 가지 이상을 이용하여 조합되어 생성된 정보일 수 있으며, 더불어 제어부(120)에서 생성한 제어신호는 제어부(120)에서 자체적으로 생성한 제어신호와 더불어, 관제서버(400)로부터 전달받아 생성된 제어신호와, 배전반 감시 유니트(100)에 구비되는 인터페이스모듈에 의해 관리자나 작업자로부터 입력되는 정보에 따라 생성되는 제어신호를 모두 포함할 수 있다.
이로 인해, 과거센싱정보와 대응되어 센싱부(110)에서 수집되거나 제어부(120)를 통해 제어되거나 추가로 전문가로부터 실제상황에 대하여 입력받은 정보를 바탕으로 과거의 배전반 상태 변화에 대한 실제 정보가 자동으로 매칭되어 데이터베이스로 구축될 수 있으며, 이로 인해 본 발명에서는 해당 데이터베이스를 바탕으로 인공지능 알고리즘에 의해 자동으로 수많은 데이터를 이용하여 자동으로 데이터를 분류하여, 분류된 데이터 클러스터에 대한 특성을 자동으로 결정할 수 있게 되며, 추가적으로 분류된 클러스터에 대한 특성에 특이사항이 발생되는 경우 관리자에게 해당내용에 대한 알림을 제공하고, 클러스터 특성에 대해 관리자로부터 추가로 입력받을 수 있도록 구성되는 것이 보다 바람직하다.
다음으로, 클러스터 생성부(420)는 변환된 상기 좌표정보를 바탕으로 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 복수개의 클러스터를 생성한다.
보다 상세하게는, 클러스터 생성부(420)는 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의(k개의) 최초 클러스터를 생성한 후, 생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 상기 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질 때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성되도록 구성된다.
다음으로, 클러스터 분류부(430)는 상기 복수개의 클러스터에 각각에 포함되는 기초학습 데이터의 배전반 제어정보를 바탕으로, 각 클러스터에 해당하는 상태분류정보를 결정한다. 이때, 상태분류정보는 배전반 상태에 대하여, 예측정보와 같이, 화재상태, 전압강하상태를 포함하는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하도록 구성되어, 각 클러스터가 나타내는 상태요소항목과 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 결정하여 모니터링 시 활용할 수 있도록 한다.
다음으로, 실시간 모니터링부(440)는 상기 게이트웨이 유니트(300)로부터 실시간으로 수신되는 상태데이터를 K-Means 클러스터 인공지능 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반의 현재상태정보와 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공한다.
한편, 상기와 같은 관제서버(400)는, 상기 인공지능 알고리즘에 의한 데이터분석에 따른 시스템 전체 부하 및 오류를 최소화할 수 있도록 전용 웹 애플리케이션 서버(WAS, Web Application Server)로 구축되는 것이 보다 바람직하다.
다음으로, 관리자 단말기(500)는, 관리자가 유선 또는 무선으로 배전반에 대한 각종 정보를 제공받을 수 있도록 사용하는 단말기로, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 태블릿PC, 스마트폰 등을 포함할 수 있으며, 특히 유선 또는 무선 통신에 의해 관제서버(400)에서 생성되는 배전반 현재 상태에 대한 현재상태정보와 배전반 상태에 대한 예측정보를 전달받아 출력하도록 구성될 수 있으며, 추가적으로 관리자 단말기(500)는 관리자로부터 배전반을 제어하기 위한 제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 제어정보 입력부(미도시)를 더 포함하여, 제어정보 입력부를 통해 입력받은 제어정보가 관제서버(400) 측으로 송신하여 배전반 감시 유니트(100)의 제어부(120) 측으로 전달되도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템은, 배전반 감시 유니트(100)의 센싱부(110)는 배전반 내부에 구비되는 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압을 감지하여, 각 부스바 별로 대응되는 온도와 전압을 포함하는 상태데이터를 수집하도록 구성되고, 관제서버(400)는 각 부스바 접속부 별로 대응되는 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하도록 구성되어, 배전반 내부에 구비되는 복수개의 부스바 접속부 각각의 상태를 구분하여 관리자가 모니터링하여 관리할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다.
이때, 배전반 감시 유니트(100)는 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압을 감지하도록 구비되는 복수개의 온도센서와 복수개의 전압센서로부터 수집되는 정보를 전달받아, 전달받은 정보 각각에 해당 부스바 접속부의 위치정보를 더 부여한 통합 상태데이터를 생성하여 제어부(120) 측으로 전달하는 신호분배기를 더 포함하도록 구성되는 것이 바람직하며, 이로 인해 통합 상태데이터에 포함되는 복수개의 부스바 접속부 중 각 부스바 접속부 별로 상태를 구분하여 관리자가 제공받을 수 있게 된다.
한편, 본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서, 관제서버(400)는 기설정된 주기별로 게이트웨이 유니트(300)와 지그비 유니트(200)를 통해 제어상태확인신호를 상기 제어부(120)로 송신하는 제어상태 확인부를 더 포함하고, 상기 제어부(120)는 상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하고,
상기 제어상태 확인부는 상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태응답신호가 기설정된 시간 이내에 회신여부에 따라 상기 제어부(120) 상태를 분석하여 상기 제어부(120)에 문제 발생 여부를 판단하여, 상기 제어부(120)에 문제가 발생된 것으로 판단되는 경우 제어부(120) 문제발생에 대한 알림을 생성하여 관리자 단말기(500)로 제공하도록 구성될 수 있으며, 이로 인해 배전반의 상태에 대한 정보 이외에 배전반을 제어하는 컨트롤러 자체의 문제발생여부를 모니터링하여 관리자에게 정보를 제공할 수 있게 되어, 제어부(120) 자체에 문제가 발생되어 긴급상황에 관제서버(400)나 관리자 단말기(500)로부터 배전반을 제어하기 위한 제어정보에 대하여 제어부(120)에서 배전반 제어처리가 이루어지지 못하게 됨에 따라 배전반과 해당 배전반이 적용된 시스템에서 치명적인 손상이 발생되는 것을 방지할 수 있도록 하여, 시스템 안전성을 현저히 향상시킬 수 잇게 된다.
더불어, 제어상태 확인부는, 상기 제어부(120)로부터 상기 제어상태응답신호 미회신 되는 경우, 기설정된 제어상태확인신호 송신 주기보다 짧은 주기로 기설정된 횟수만큼 상기 제어부(120)로 제어상태확인신호를 재송신한 후 송신된 제어상태확인신호에 대응되어 회신되는 제어상태응답신호의 수신여부를 기반으로 기설정된 회신횟수 또는 회신율을 산출하여, 산출된 결과가 기설정된 정상회신횟수 또는 정상회신율 미만인 경우 제어부(120)에 문제가 발생된 것으로 판단하여 컨트롤러 문제발생에 대한 알림을 생성하여 관리자 단말기(500)로 제공하도록 구성되는 것이 보다 바람직하며, 이는 컨트롤러의 문제 발생여부를 보다 신속하게 파악할 수 있도록 한다.
한편, 본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템에서, 상기 배전반 감시 유니트(100)는, 관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱부(110)에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈과, 상기 센싱부(110)에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈을 더 포함할 수 있으며,
이때, 제어부(120)에서는 관리자 또는 작업자로부터 인터페이스모듈에 의해 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱부(110)에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여, 상기 관제서버(400)로 전달하고, 상기 관제서버(400)에서는 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 배전반 상태정보를 분석, 학습에 활용하여 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하도록 구성되는 것이 바람직하다. 이는, 실제 배전반 상태에 따라 현장에서 작업자와 관리자에 의해 입력되는 수동제어신호를 기반으로 기설정된 프로그래밍에 의해 매칭되는 배전반의 상태를 산출하여 보정상태정보로 하고, 해당 보정상태정보의 배전반 상태가 발생하기 이전의 실제 과거센싱정보를 보정학습데이터로 하여, 관리자나 작업자가 수동으로 입력하지 않더라도 자동으로 관제서버(400)로 제공되어, 배전반이 설치되는 환경에 따른 머신러닝 알고리즘의 학습 및 분석을 위한 학습데이터를 자동으로 보정 업데이트 가능하게 되며, 즉, 보정학습데이터를 더 포함하여 K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 재클러스터링이 이루어지도록 구성될 수 있으며, 이로 인해 가정용, 산업용, 산업분야 등 다양한 환경요소에 의해 배전반이 설치되는 환경에 따른 학습데이터 보정 업데이트를 통해 각 배전반의 설치환경에 맞춰 해당 배전반 현재상태와 상태변화에 대한 예측을 위한 분석 정확도를 보다 향상시킬 수 있게 되는 효과가 있게 된다.
더불어, 본 발명에 따른 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템은, 관제서버(400)에서, 배전반 감시 유니트(100)의 센싱부(110), 지그비 유니트(200), 게이트웨이 유니트(300)에 대한 관리정보를 지정하여 관리하도록 구성될 수 있다.
보다 상세하게는, 도 4에 도시된 바와 같이, 관리정보는 게이트웨이 유니트(300), 지그비 유니트(200), 배전반 감시 유니트(100)의 센싱부(110)에 각각 기지정될 수 있으며,
이때, 관리정보는 데이터 계열을 용이하게 확인할 수 있도록 게이트웨이 유니트(300) 고유번호, 지그비 유니트(200) 고유번호, 배전반 감시 유니트(100)의 각 센싱부(110) 고유번호를 순차적으로 기재한 하나의 좌표정보를 포함할 수 있으며, 이와 같은 경우 각 센싱부(110)로부터 수집된 정보가 지그비 유니트(200), 게이트웨이 유니트(300)를 순차적으로 거쳐 관제서버(400)로 전달되는 과정에서 각 단계별로 기지정된 관리정보가 부여되어 수신되도록 구성되며,
이로 인해 관제서버(400)에서는 수신되는 정보에 포함된 관리정보를 바탕으로, 센싱부(110), 지그비 유니트(200), 게이트웨이 유니트(300) 전체에 대하여 데이터 누락 여부를 용이하게 확인하는 데이터 누락 확인부를 더 포함하여, 데이터 누락 확인부에서는 데이터 누락이 확인되는 경우 데이터가 누락된 부분의 좌표정보를 포함하여, 데이터 누락에 대한 알림을 관리자 단말기(500)로 제공할 수 있도록 구성되어, 이로 인해 수많은 배전반을 동시에 통합적으로 관리하더라도, 데이터 누락 여부와, 좌표정보를 바탕으로 데이터 누락이 발생된 데이터 계열과 위치를 관리자가 용이하게 확인하고, 신속하게 대응을 가능하도록 하므로, 보다 바람직하다.
이상과 같이 본 발명을 도면에 도시한 실시예를 참고하여 설명하였으나, 이는 발명을 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 발명의 상세한 설명으로부터 다양한 변형 또는 균등한 실시예가 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 권리범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 결정되어야 한다.
100 : 배전반 감시 유니트
110 : 센싱부
120 : 제어부
200 : 지그비 유니트
300 : 게이트웨이 유니트
400 : 관제서버
410 : 데이터 전처리부
420 : 클러스터 생성부
430 : 클러스터 분류부
440 : 실시간 모니터링부
500 ; 관리자 단말기

Claims (8)

  1. 배전반의 온도정보와 전력정보를 포함하는 상태데이터를 수집하는 센싱부와, 상기 센싱부에서 수집된 상태데이터를 기반으로 배전반을 제어하는 제어부를 포함하는 복수개의 배전반 감시 유니트;
    상기 복수개의 배전반 감시 유니트 각각에 연결되어, 상기 센싱부에서 수집되는 상태데이터를 전달받아 무선으로 전송하는 복수개의 지그비 유니트;
    상기 복수개의 지그비 유니트 중 적어도 하나 이상과 무선 통신 방식으로 연결되어 데이터를 전달받아 전송하는 적어도 하나 이상의 게이트웨이 유니트; 및
    상기 게이트웨이와 유선 또는 무선 통신으로 연결되어, 상기 게이트웨이 유니트로부터 수신되는 상태데이터를 인공지능 알고리즘에 의해 분석하여, 분석결과를 바탕으로 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하여 관리자 단말기와 상기 제어부 중 적어도 하나 이상으로 전송하는 관제서버;를 포함하되,
    상기 배전반 감시 유니트는,
    관리자 또는 작업자에 의해 배전반이 설치된 장소에서 배전반 제어를 위한 수동제어정보를 입력받을 수 있도록 하는 입력부와, 센싱부에서 수집되는 배전반 상태정보를 출력하는 출력부를 포함하는 인터페이스모듈 및 상기 센싱부에 의해 수집되는 배전반 상태정보를 저장하는 정보저장모듈을 더 포함할 수 있으며,
    상기 제어부는,
    관리자 또는 작업자로부터 인터페이스모듈에 의해 배전반을 제어하기 위한 수동제어정보가 입력되는 경우, 해당 수동제어정보가 입력된 시점으로부터 기설정된 구간 이전에 상기 센싱부에 의해 수집되어 상기 정보저장모듈로 저장된 배전반 상태정보를 추출하여, 추출된 배전반 상태정보와 해당 수동제어정보를 바탕으로 보정센싱정보와 보정상태정보를 포함하는 보정학습데이터를 생성하여 상기 관제서버로 전달하고,
    상기 관제서버에서는 전달받은 상기 보정학습데이터를 더 반영하여 배전반 상태정보를 분석, 학습에 활용하여 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는
    상기 인공지능 알고리즘에 의한 데이터분석에 따른 시스템 전체 부하 및 오류를 최소화할 수 있도록 전용 웹 애플리케이션 서버로 구축되는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배전반 상태에 대한 예측정보는
    화재상태, 전압강하상태를 포함하는 배전반 상태를 나타내는 복수개의 상태요소항목과, 각 상태요소항목별 발생 가능성 크기를 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는
    기수집된 배전반의 온도, 전압을 포함하는 과거센싱정보와, 상기 과거센싱정보와 대응되어 매칭된 배전반의 과거상태정보를 포함하는 기초학습 데이터를 클러스터링 좌표정보로 변환하는 데이터 전처리부와,
    상기 좌표정보를 바탕으로 K-Means 클러스터 인공지능 알고리즘에 의해) 복수개의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부와,
    상기 복수개의 클러스터에 각각에 포함되는 기초학습 데이터의 배전반 제어정보를 바탕으로, 각 클러스터에 해당하는 상태분류정보를 결정하는 클러스터 분류부와,
    상기 게이트웨이 유니트로부터 실시간으로 수신되는 상태데이터를 K-Means 클러스터 인공지능 알고리즘에 의해 상기 복수개의 클러스터 중 대응되는 클러스터를 매칭시켜, 매칭된 해당 클러스터의 상태분류정보를 바탕으로, 배전반의 현재상태정보와 배전반 상태에 대한 예측정보를 산출하여 제공하는 실시간 모니터링부를 포함하고,
    상기 클러스터 생성부는
    K-Means 클러스터 알고리즘에 의해 상기 좌표정보의 분포도에 따라 복수개의 최초 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 클러스터링하여 복수개의 최초 클러스터를 생성한 후,
    생성된 각 최초 클러스터에 포함되는 좌표정보를 바탕으로 수정 중심점을 생성하여, 생성되는 수정 중심점을 기준으로 기설정된 범위 이내의 좌표정보를 재클러스터링하여 수정 클러스터를 생성하되, 재클러스터링에 의해 생성되는 수정 클러스터의 중심점이 재클러스터링 이전의 수정 중심점과 동일해질때까지 클러스터링을 거듭 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 센싱부는
    배전반 내부에 구비되는 복수개의 부스바 접속부 각각의 온도와 전압을 감지하여, 각 부스바 별로 대응되는 온도와 전압을 포함하는 상태데이터를 수집하도록 구성되고,
    상기 관제서버는
    각 부스바 접속부 별로 대응되는 배전반 상태에 대한 예측정보를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는
    기설정된 주기별로 상기 게이트웨이 유니트와 상기 지그비 유니트를 통해 제어상태확인신호를 상기 제어부로 송신하는 제어상태 확인부를 더 포함하고,
    상기 제어부는
    상기 제어상태확인신호가 수신되는 경우 대응되는 제어상태응답신호를 생성하여 상기 제어상태 확인부 측으로 송신하는 제어상태 응답부를 더 포함하여,
    상기 제어상태 확인부는
    상기 제어상태확인신호에 따른 상기 제어상태 응답신호가 기설정된 시간 이내 회신여부에 따라 상기 제어부 상태를 분석하여 분석 결과를 관리자 단말기로 제공하는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는
    상기 센싱부, 상기 지그비 유니트, 상기 게이트웨이 유니트에 대한 관리정보를 지정하여 관리하며,
    상기 관리정보는
    상기 센싱부, 상기 지그비 유니트, 상기 게이트웨이 유니트 별로 기지정되되, 상기 게이트웨이 유니트 고유번호, 상기 지그비 유니트 고유번호, 상기 센싱부 고유번호를 순차적으로 기재한 하나의 좌표정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템.
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