KR102311994B1

KR102311994B1 - 자가발전용 관개 장비 구동 ai 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템

Info

Publication number: KR102311994B1
Application number: KR1020200163547A
Authority: KR
Inventors: 함영환; 함지민
Original assignee: 동해에코에너지(주)
Priority date: 2020-11-30
Filing date: 2020-11-30
Publication date: 2021-10-14

Abstract

자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에 관한 것으로, 배관 내에서 유체의 흐름에 의해 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 관개 장비, 상기 자가발전용 관개 장비를 관리하는 관리 서버, 상기 자가발전용 관개 장비에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하며, 상기 자가발전용 관개 장비는 소프트 시트 게이트 밸브를 적용한 스마트 밸브 모듈, 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서를 일체형으로 마련하여 표시할 수 있는 구조로 마련된 감지 모듈, 배관 내에 마련되고 유체의 공급에 따라 회전하여 발전하는 발전 모듈, 상기 발전 모듈에서 발전된 전력을 저장하는 충전 모듈을 포함하는 구성을 마련하여, 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 발전 모듈 또는 충전 모듈의 고장 여부를 미리 예측할 수 있다.

Description

자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템{Self-powered irrigation equipment driven AI machine learning failure prediction remote control monitoring system}

본 발명은 자가발전용 관개 장비 구동 AI(Artificial Intelligence) 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에 관한 것으로, 특히 다목적 용수로, 저수지, 상하수도, 스마트팜, 스마트 시티, 하수 처리장, 발전소, 녹지 공원, 노지 작물 재배, 고층 빌딩시스템 등의 수로 배관 또는 오일, 가스 등을 이송하는 배관에서 유체의 유속을 활용하여 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 장비의 구동 상태에 대해 AI 머신 러닝에 의한 고장 예지를 원격지에서 제어하고 모니터링할 수 있는 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 수력은 자연적인 지역조건과 조화를 이루는 녹색의 청정에너지로 환경오염 규제에 대비하고 지역의 분산전원에 적합한 부존자원으로 평가되고 있다. 이러한 수력을 이용한 발전 방법으로는 높은 곳에서 떨어지는 물의 낙차를 이용하여 발전하는 수력발전 시스템과 건물에서 버려지는 물을 한 곳으로 모아 상당한 낙차를 가지고 배수하여 얻어지는 에너지로 수차를 돌려 발전하는 소수력발전 시스템이 알려져 있다.

소수력 발전은 일반적인 대규모 수력 발전과 원리 면에서는 차이가 없으나 국지적인 지역 조건과 조화를 이루는 규모가 작고 기술적으로 단순한 수력 발전이라고 할 수 있다. 특히 소수력 발전은 공해가 없는 청정에너지로서 다른 대체 에너지원에 비해 높은 에너지 밀도를 가지고 있기 때문에 개발 가치가 큰 부존자원으로 평가받고 있으며, 여러 선진국을 중심으로 기술 개발과 개발 지원 사업이 경쟁적으로 활발하게 진행되고 있는 상황이다.

이와 같은 소수력발전은 건물의 각층에서 버려지는 오수나 빗물을 하나의 배수관으로 집수하고 상당한 낙차로 배수되게 하고, 상기 배수관의 하부에 발전기를 비치해서 집수 낙하하는 오수나 빗물로 발전하는 방식이 있거나, 외부로부터 격리된 상급수 파이프나 오/폐수 배관의 도중에 장착하여 전력을 생산하기에 적합한 수력발전장치 등이 종래 제시되고 있었다.

상기 소수력 발전장치(20)는 예를 들어 도 1에 도시된 바와 같이, 유체의 흐름에 따라 회전하는 터빈 날개(21)를 유체가 흐르는 관로(30)의 내부 중앙에 설치하고, 터빈 축(23)이 관로(50)를 관통하여 터빈 날개(21)와 연결되어 터빈 날개(21)의 회전 운동을 관로(50)의 외부에 배치된 터빈 발전기(5)에 전달하고, 발전된 전력은 별도의 전력장치에 연결되도록 구성된다.

또한, 최근 딥 러닝 활용에 따른 큰 성공으로 인해, 생산 불량 진단, 이상 검출, 구조적 상태 모니터링 및 통합된 시스템 관리 등의 몇 개의 주요 목표에 중점을 두는 산업 응용분야에 대한 기술이 개발되고 있다. 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network)은 반도체 제조 공정 및 육안 검사에서 생산 불량의 검출 및 결함 유형의 분류에 탁월한 성능을 보인 반면, 딥 러닝을 기반으로 하는 새로운 방안은 기계 도구 및 회전형 기계의 남은 수명 추정 및 이상 검출의 오래된 문제점을 해결하도록 제안되었다.

이러한 기술의 일 예가 하기 문헌 1 내지 3 등에 개시되어 있다.

예를 들어, 하기 특허문헌 1에는 일측에서 인입된 물이 타측으로 배출되도록 형성된 회전모듈 케이스, 상기 회전모듈 케이스 내측으로 인입 및 배출되는 물의 유동에 따라 회전 가능하게 구비되는 회전 휠, 상기 회전모듈 케이스 내측에 구비된 상기 회전 휠의 회전 시 상기 회전 휠과 동일 회전축으로 회전되도록 구비되는 제1 자성체, 상기 회전모듈 케이스에 착탈 가능하게 구비되는 발전모듈 케이스, 상기 발전모듈 케이스 내측에 회전 가능하게 구비되는 회전 브라켓, 상기 제1 자성체의 회전 시 상기 제1 자성체의 자력에 의하여 상기 회전 브라켓이 회전되도록 상기 회전 브라켓에 구비되는 제2 자성체 및 상기 제2 자성체와의 상대회전에 따라서 유도전력이 발생되도록 상기 발전모듈 케이스에 구비되는 코일부를 포함하는 급수 파이프용 발전시스템에 대해 개시되어 있다.

또 하기 특허문헌 2에는 도 2에 도시된 바와 같이, 이송관체(50)에 장착된 밸브 본체(10)의 내부에 개폐판(11)이 승하강하는 위치에 패킹안착홈(12)이 형성되고, 상기 패킹안착홈(12)의 일측이 개방되어 패킹고정링(13)이 오링과 함께 결합되고, 결합라인을 중심으로 밸브 본체(10)와 패킹고정링(13)에 볼트 공(15)이 형성되어 볼트(16)에 의해서 패킹고정링(13)이 밸브 본체(10)에 설치되어 패킹안착홈(12)에 안착된 패킹(1)이 빠지지 않게 구성되며, 작동 로드(51)가 핸들(52)에 의해 승하강하여 개폐판(11)이 승하강하는 소프트 시트 나이프 게이트 밸브에 대해 개시되어 있다.

한편, 하기 특허문헌 3에는 빅데이터수집부가 날개, 나셀(Nacelle), 타워를 포함하는 1개 이상의 풍력 발전장치의 상태 정보를 각각에 대응하는 센서로 수집하는 단계, 제어부가 상기 빅데이터수집부가 수집한 상기 1개 이상의 풍력 발전장치의 상태 정보를 기반으로 딥러닝에 적용하여 상기 1개 이상의 풍력 발전장치를 제어하는 단계를 포함하고, 상기 딥러닝은 DDPG, Twin Delay DDPG, Advantage Actor-Critic, A3C, Soft Actor-Critic, CNN(Convolution Neural Network), DNN(Deep Neural Network), RNN, DBN, LSTM, GAN, Softmax 모델 중에 적어도 하나 이상인 딥러닝을 이용한 풍력 발전장치의 제어방법에 대해 개시되어 있다.

대한민국 등록특허공보 제10-1187875호(2012.09.26 등록) 대한민국 등록특허공보 제10-1563464호(2015.10.20 등록) 대한민국 등록특허공보 제10-2143757호(2020.08.06 등록)

상술한 바와 같은 특허문헌 1에 개시된 기술에서는 다수의 급수 시설물에 다수 개가 분지되는 급수 파이프에 설치하여 자가발전을 실행하지만, 평판 형상의 블레이드로 이루어진 회전 휠을 적용하므로, 물의 유동에 따른 수력을 충분히 이용할 수 없다는 문제가 있었다.

또 상기 특허문헌 2에 개시된 기술에서는 소프트 시트 나이프 게이트 밸브의 구조에서는 이송량을 조절 또는 차단하기 위해 개폐판의 승하강 작용을 원활하게 작동시킬 수 있는 실링 구조로서, 작업자가 직접 핸들(52)을 작동시켜 개폐판(11)이 하강 또는 상승하는 구조로서, 나이프 게이트 밸브가 원격지에 설치된 경우 게이트 밸브의 제어가 곤란하다는 문제가 있었다.

한편, 상기 특허문헌 3에서는 풍력 발전장치의 상태 정보를 분석하여 피치 각도, TSR 등을 딥러닝을 사용하여 제어함으로써 생산하는 전력을 30%까지 증가시킬 수 있는 기술에 대해 개시되어 있지만, 장비의 구동 상태에 대해 AI 머신 러닝에 의한 고장 예지를 원격지에서 감시하는 기술에 대해서는 개시되어 있지 않았다.

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 장비의 구동 상태에 대해 AI 머신 러닝에 의한 고장 예지를 원격지에서 제어하고 모니터링할 수 있는 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 AI 머신 러닝 고장 예지에 의해 자가발전용 관개 장비 및 배관에서의 장애를 정확하게 미리 예측하여 관리할 수 있는 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 장거리에 걸쳐 마련되고 전원의 공급 및 유지가 곤란한 배관에 장착된 밸브의 제어를 자동으로 실행할 수 있는 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 외부 전력 없이 자가 발전하여 무선 통신 및 밸브의 원격 제어가 가능하여 스마트 팜에서 자동 관계 시스템에 적용할 수 있는 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템은 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 장비의 구동 상태에 대해 AI 머신 러닝에 의한 고장 예지를 원격지에서 제어하고 모니터링할 수 있는 시스템으로서, 배관 내에서 유체의 흐름에 의해 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 관개 장비, 상기 자가발전용 관개 장비를 관리하는 관리 서버, 상기 자가발전용 관개 장비에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하며, 상기 자가발전용 관개 장비는 소프트 시트 게이트 밸브를 적용한 스마트 밸브 모듈, 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서를 일체형으로 마련하여 표시할 수 있는 구조로 마련된 감지 모듈, 배관 내에 마련되고 유체의 공급에 따라 회전하여 발전하는 발전 모듈, 상기 발전 모듈에서 발전된 전력을 저장하는 충전 모듈을 포함하고, 상기 발전 모듈은 기어 부재에 결합되는 구동축, 상기 구동축의 주변에 마련된 다수의 블레이드, 상기 다수의 블레이드로 유체의 흐름을 안내하는 다수의 안내판, 상기 다수의 안내판을 고정시키는 상하부 고정판을 구비한 회전 부재를 구비한 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에서, 상기 관리 서버는 상기 자가발전용 관개 장비가 장착된 위치에 대한 정보를 관리하는 장비 위치 관리부, 상기 자가발전용 관개 장비가 장착된 배관의 상태 정보를 관리하는 배관 상태 관리부, 상기 스마트 밸브 모듈의 밸브 본체의 상태 정보를 관리하는 밸브 상태 관리부, 상기 발전 모듈에서의 발전 상태 정보를 관리하는 발전 상태 관리부, 상기 충전 모듈에서의 충전 상태 정보를 관리하는 충전 상태 관리부 및 상기 발전 상태 정보 및 충전 상태 정보에 따라 자가발전 정보로서 상기 발전 모듈에서의 발전을 위한 스마트 밸브의 개폐 조건, 상기 충전 모듈에서의 충전 조건 또는 상기 자가발전용 관개 장비에서의 장애 판별을 위한 학습을 실행하는 학습 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에서, 상기 학습 관리부는 인공지능 피드백을 적용해 딥러닝 모듈로 마련되며, 상기 배관 상태 관리부 및 밸브 상태 관리부에서의 시계열 상태 정보에 따라 상기 배관의 파손 또는 상기 자가발전용 관개 장비의 장애 여부를 판단하도록 학습하고, 상기 발전 상태 관리부 및 충전 상태 관리부에서의 배터리의 잔량 정보, 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 상기 발전 모듈 또는 충전 모듈의 고장 여부를 판단하도록 학습하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에서, 상기 다수의 블레이드의 각각은 상기 구동축을 향한 반구형으로 구성되고, 상기 다수의 안내판의 각각은 상기 각각의 블레이드와 반대 방향을 향한 반구형으로 구성된 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에서, 상기 다수의 안내판의 개수는 상기 다수의 블레이드의 개수보다 많게 마련된 것을 특징으로 한다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에 의하면, 학습 관리부를 마련하는 것에 의해 배터리의 잔량 정보, 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 발전 모듈 또는 충전 모듈의 고장 여부를 미리 예측할 수 있다는 효과가 얻어진다.

또 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에 의하면, AI 머신 러닝 고장 예지에 의해 원거리에 마련된 자가발전용 관개 장비 및 배관에서의 장애를 정확하게 미리 예측하여 관리할 수 있다는 효과가 얻어진다.

또 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에 의하면, 스마트 팜에서의 자동 관계 시스템에 적용하여, 원예 등을 위한 용수의 공급을 자동으로 실행할 수 있다는 효과도 얻어진다.

도 1은 종래의 소수력 발전장치의 개념 설명도,
도 2는 이송량을 통제하기 위한 소프트 시트 나이프 게이트 밸브의 구성도,
도 3은 CNN(Convolutional Neural Network) 구조의 일 예를 나타내는 도면,
도 4는 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템의 블럭도,
도 5는 도 4에 도시된 자가발전용 관개 장비의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 6은 도 5에 도시된 자가발전용 관개 장비의 일 예의 구조를 나타내는 도면,
도 7 및 도 8은 스마트 밸브 모듈에서 개폐판의 작동 상태를 나타내는 도면,
도 9는 본 발명에 적용되는 이중 블레이드 구조의 발전 모듈을 구비한 자가발전용 관개 장비의 일부 절개 사시도 이고,
도 10은 도 9에 도시된 발전 부재와 발전 모터의 분리 사시도,
도 11은 도 9에 도시된 회전 부재의 사시도,
도 12는 본 발명에 따른 회전 부재가 배관 연결부재에 장착된 상태를 나타내는 도면,
도 13은 도 10에 도시된 발전 부재의 내부 상태를 나타내는 사시도,
도 14는 본 발명에 따른 발전 부재가 배관 연결부재에 장착된 상태를 나타내는 도면,
도 15는 도 5에 도시된 자가발전용 관개 장비의 다른 예의 구조를 나타내는 도면,
도 16은 도 15에 도시된 회전 부재의 구성을 나타내는 사시도,
도 17은 도 15에 도시된 회전 부재의 배치 상태를 나타내는 도면,
도 18은 도 4에 도시된 관리 서버의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 19는 본 발명에 따라 자가발전용 관개 장비가 설치된 위치를 지도 정보로 나타낸 도면,
도 20은 도 18에 도시된 학습 관리부에 의해 고장으로 판단된 자가발전용 관개 장비의 위치를 지도 정보로 나타낸 도면,
도 21은 도 4에 도시된 데이터베이스의 구성을 설명하기 위한 블록도.

본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.

본원에서 사용하는 용어 "스마트 밸브"는 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같은 배관 도중에 설치되어 유로의 흐름을 단속하는 소프트 시트 게이트 밸브의 구조로서, 스마트 팜 원예작물, 다목적 용수로, 저수지, 양수장, 발전소의 냉각수, 하수처리장, 스마트 시티, 녹지 공원, 노지 작물 재배, 고층 빌딩 공조 시설에 적용되는 배관 또는 오일, 가스 등을 이송하는 배관에서 유체의 흐름을 단속하기 위한 개폐판을 자동 제어할 수 있는 구조를 의미하며, "좌측"은 배관 내에서 유체가 공급되는 방향을 의미하고, "우측"은 유체가 배출되는 방향을 의미한다.

또 본원에서 사용하는 "딥러닝 모듈"은 CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 기반으로 마련될 수 있으며, 이 CNN은 인공 신경 회로망(ANN, Artificial Neural Networks)의 일종이며, 인공 신경 회로망은 신경 뉴런(Neuron) 구조를 본떠 만든 것으로 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스(Synapse)의 연결 구조를 본떠 패턴이나 알고리즘을 학습할 수 있도록 만들어진 망으로써, 예를 들어 도 3에 도시된 바와 같이, 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer) 형태를 기본으로 각 층의 방식에 따라 다양한 종류로 나눌 수 있다. 즉 CNN은 입력, 특징 추출, 특징을 위치변경이나 왜곡에 따라 변함이 없게 처리, 분류 및 출력하도록 구성된다.

즉, 본 발명에서는 딥러닝 분석의 성능을 증대시키기 위하여 주어진 시계열 데이터를 적용하는 것으로서, 예를 들어 스마트 밸브, 발전 모듈, 충전 모듈 등의 자가발전용 관개 장비의 장애 데이터 분석에 특화된 딥러닝 알고리즘을 적용하여 원격지에서 고장 예지를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다.

이하, 본 발명에 따른 실시 예를 도면에 따라서 설명한다.

도 4는 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템의 블록도 이고, 도 5는 도 4에 도시된 자가발전용 관개 장비의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템은 도 4에 도시된 바와 같이, 배관 내에서 유체의 흐름에 의해 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 관개 장비(1000), 상기 자가발전용 관개 장비(1000)를 관리하는 관리 서버(2000), 상기 자가발전용 관개 장비(1000)에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스(3000)를 포함하며, 상기 자가발전용 관개 장비(1000)는 중계기 및 네트워크를 통해 관리 서버(2000)와 유무선으로 통신 가능하게 연결된다.

상기 배관은 스마트 팜 원예작물, 다목적용수로, 저수지, 양수장, 발전소의 냉각수, 하수처리장, 고층 빌딩 공조시설 등에 사용되는 배관 또는 오일, 가스 등을 이송하는 배관으로서, 유체의 공급용으로 사용된다.

상기 중계기는 통상의 중계기로서 관리자 단말기를 포함할 수도 있다. 즉 중계기는 네트워크를 통해 자가발전용 관개 장비(1000)와 관리 서버(2000) 사이에서 데이터 통신을 할 수 있는 통신 기능을 구비한 것으로서, 스마트폰, 휴대 단말기, 이동 단말기(Mobile Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal) 등과 같은 다양한 단말기를 적용할 수도 있다.

상기 네트워크는 중계기를 통해 자가발전용 관개 장비(1000)와 관리 서버(2000)의 사이에서 무선 통신을 구축하기 위한 것으로서, 무선랜(Wireless LAN:WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 5G 이동통신(IMT-2020) 등을 적용할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며, 무선 통신 기술의 발전에 따라 다양하게 응용 실시할 수 있다.

상기 자가발전용 관개 장비(1000)는 도 5에 도시된 바와 같이, 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같은 소프트 시트 게이트 밸브를 적용한 스마트 밸브 모듈(200), 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서를 일체형으로 마련하여 표시할 수 있는 구조로 마련된 감지 모듈(300), 배관 내에 마련되고 유체의 공급에 따라 회전하여 발전하는 발전 모듈(400), 상기 감지 모듈(300)에서 감지된 정보를 관리 서버(2000)로 전송하기 위해 감지 모듈(300)과 전기적으로 연결되고 관리 서버(2000)로부터 전송된 제어 명령에 따라 스마트 밸브 모듈(200)의 작동을 제어하며 내부에 저장부, 표시부 및 제어부를 구비한 제어 모듈(500), 상기 발전 모듈에서 발전된 전력을 저장하는 충전 모듈(700), 상기 제어 모듈(500)과 연결되어 상기 감지 모듈(300)에서 감지된 정보를 관리 서버(2000)로 전송하거나, 관리 서버(2000)로부터 스마트 밸브 모듈(200)의 제어신호를 수신할 수 있는 송수신 모듈(800)을 포함할 수 있다.

본 발명에 적용되는 배관은 커넥팅 파이프로서 밸브면간이 마련된 배관 연결부재를 통해 다수개의 배관을 연결하여 사용할 수 있다. 이와 같은 배관은 통상의 배관 재료인 금속재 또는 고강도 플라스틱 등으로 이루어질 수 있다.

상기 배관 연결부재는 배관과 동일 내경을 구비하며 각각의 단면에서 볼트 등의 체결 기구에 의해 배관과 일체화될 수 있다. 이 배관 열결부재의 내부에는 감지 모듈(300)용 감지 부재 및 발전 모듈(400)용 회전 부재 등이 내장될 수 있다.

상기 자가발전용 관개 장비(1000)에 대해서는 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명한다.

도 6은 도 5에 도시된 자가발전용 관개 장비의 일 예의 구조를 나타내는 도면이고, 도 7 및 도 8은 스마트 밸브 모듈에서 개폐판의 작동 상태를 나타내는 도면이다.

한편, 도 6에서는 중계기로서 제어 모듈(500)과 관리 서버(2000)의 제어 신호를 송수신하는 관리자 단말기(600)를 나타내었다. 또 도 6에서는 배관(100)의 연결이 스마트 밸브 모듈(200) 및 발전 모듈(400)을 내장하기 위해 배관 연결부재를 적용한 구조로 나타내었지만, 배관(100)과 배관(100)을 직접 연결하여 사용할 수도 있다.

상기 스마트 밸브 모듈(200)은 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 밸브 본체(210)와 밸브 본체(210)에 마련된 개폐판(211)을 상하로 이동시키기 위한 샤프트와 밸브용 모터(220)를 포함하고, 밸브 본체(210)가 배관 연결부재와 배관(100) 사이에 장착된다. 상기 밸브용 모터(220)는 제어 모듈(500)에 의해 정회전 또는 역회전 가능하게 마련되어 샤프트를 회전시키는 것에 의해 개폐판(211)을 상하로 이동시켜 도 7 및 도 8에 도시된 바와 같이 배관(100) 내의 유체의 흐름을 단속하게 할 수 있다. 도 7은 스마트 밸브 모듈(200)에서 개폐판(211)의 작동 상태를 나타내는 도면으로서, 개폐판(211)이 하강하여 배관(100) 내의 유로가 폐쇄된 상태를 나타내고, 도 8은 스마트 밸브 모듈(200)에서 밸브용 모터(220)의 작동에 따라 개폐판(211)이 상승하여 배관(100) 내의 유로가 개방된 상태를 나타낸다. 따라서 예를 들어, 스마트 팜 원예작물용 용수 공급에 적용하는 경우, 미리 정해진 시간 동안만 원예 작물에 용수를 공급할 수 있다.

또 본 발명에 따른 스마트 밸브 모듈(200)은 면간 거리를 76㎜(324㎜ 축소)로 하여 밸브 하부의 유체 적체물 방지와 밸브 누수가 없으며, 수자원의 유량 조절이 가능한 구조로 마련되며, 소프트 시트를 통해 밸브 디스크를 1차 밀폐하고, 2차 메탈로 인해 누수를 차단할 수 있다. 즉, 종래의 게이트 밸브는 넓은 면간(400mm)에 유체 와류로 디스크 하부 마찰, 고무 라이닝 탈락 발생, 누수 허용, 쐐기형 디스크 구조라 전폐 시 디스크 하부 고무 라이닝 찢어짐 현상, 누수 허용 및 유량조절이 불가능하였지만, 본 발명에 따른 스마트 밸브 모듈(200)에서는 상술한 문제점을 해결할 수 있다.

상기 감지 모듈(300)은 배관 연결부재(110) 내의 유체에 대한 온도를 감지하는 온도 센서, 유량을 감지하는 유량 센서, 유체의 압력을 감지하는 압력 센서 등을 일체형으로 마련하여 표시할 수 있는 구조로 마련되며, 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이 제1 관통구(112)를 통해 배관 연결부재(110) 내의 회전 부재(420) 전방에 마련될 수 있다. 따라서, 배관(100) 내로 흐르는 유체의 유량, 압력 및 온도 등을 동시에 감지하여 표시할 수 있고, 제어 모듈(500)을 통해 중계기로서 관리자 단말기(600)로 전송할 수도 있다.

도 9는 본 발명에 적용되는 이중 블레이드 구조의 발전 모듈을 구비한 자가발전용 관개 장비의 일부 절개 사시도 이고, 도 10은 도 9에 도시된 발전 부재와 발전 모터의 분리 사시도 이다.

상기 발전 모듈(400)은 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 배관 연결부재(110) 내에 마련되고 유체의 공급에 따라 회전하는 회전 부재(420), 배관 연결부재(110)의 외부에 마련된 발전 부재(450), 상기 발전 부재(450)의 회전력에 따라 회전하는 발전 모터(460)를 포함한다. 상기 회전 부재(420), 발전 부재(450) 등은 금속재 또는 고강도 플라스틱으로 이루어질 수 있다.

상기 회전 부재(420)에 대해서는 도 11 및 도 12를 참조하여 설명한다. 도 11은 도 9에 도시된 회전 부재의 사시도 이고, 도 12는 본 발명에 따른 회전 부재가 배관 연결부재에 장착된 상태를 나타내는 도면이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 상기 회전 부재(420)는 발전 부재(450)에 결합되는 구동축(421), 상기 구동축(421)의 주변에 마련된 다수의 제1 블레이드(423), 상기 다수의 제1 블레이드(423)의 각각의 블레이드 내에 마련된 다수의 제2 블레이드(424), 상기 다수의 제1 블레이드(423)를 지지하는 하부 보스(427) 및 상부 보스(428)를 구비한다.

상기 구동축(421)은 하부 보스(427)의 상부에서 상부 보스(428)를 관통하여 돌출되도록 마련되고, 이 구동축(421)과 하부 보스(427) 및 상부 보스(428)는 일체로 회전 가능하게 마련된다.

상기 다수의 제1 블레이드(423)는 도 11에 도시된 바와 같이, 72도 간격으로 5개가 마련되지만 이에 한정되는 것은 아니고, 3개 또는 4개 또는 6개 이상으로 마련될 수 있다. 각각의 제1 블레이드(423)는 일정 각도로 비틀어진 나선 형상으로 구성된다. 즉 각각의 제1 블레이드는 도 11에서 알 수 있는 바와 같이, 블레이드의 하부는 하부 보스(427)에 고정되고, 블레이드의 상부는 하부 보스(427)에서 상부 보스(428)를 향해 20~40°, 바람직하게는 30° 정도 이동된 위치의 상부 보스(428)에 고정된다. 따라서 다수의 제1 블레이드(423)는 유체의 흐름에 따른 공동현산(cavitation)을 최소화하여 유체의 원활한 흐름을 보장한다. 한편, 다수의 제1 블레이드(423)의 단면은 익형으로 마련될 수도 있다. 즉 단면을 익형으로 마련하는 것에 의해 유체가 통과하는 과정에서 자체적으로 양력이 발생하여 회전 부재(420)의 연속적인 회전을 마련하여 출력을 향상시킬 수 있다.

상기 다수의 제2 블레이드(424)는 도 11에 도시된 바와 같이, 제1 블레이드(423)의 내측에서 구동축(421)을 향해 일정 간격을 두고 반구형으로 마련된다. 도 11에 도시된 구조에서 다수의 제2 블레이드(424)는 3개를 마련한 구조를 나타내었지만, 이에 한정되는 것은 아니고 2개 또는 4개 이상 마련될 수도 있다.

상기 하부 보스(427)는 하부면이 하방으로 볼록한 원판 형상으로 형성되고, 도 12에 도시된 바와 같이, 배관 연결부재(110) 내에서 일정 간격을 유지하도록 마련되고, 상부 보스(428)는 상부면이 상방으로 볼록한 원판 형상으로 형성되고, 중앙 부분에는 구동축(421)이 관통하도록 마련된다. 따라서, 본 발명에 따른 이중 블레이드 구조를 구비한 발전 모듈(400)은 배관 연결부재(110) 내에서 상부에 마련된 제2 관통구(113)를 통한 구동축(421)에 의해 발전을 실행한다.

또 상기 제2 관통구(113)는 도 10에 도시된 바와 같이, 발전 부재(450)를 장착하기 위해 배관 연결부재(110)의 외부에 마련된 지지판(115)을 관통하여 마련되고, 구동축(421)은 이 지지판(115)을 통과하여 발전 부재(450)에 회전 가능하도록 결합된다.

다음에, 발전 부재(450)에 대해서는 도 13 및 도 14를 참조하여 설명한다. 도 13은 도 10에 도시된 발전 부재의 내부 상태를 나타내는 사시도 이고, 도 14는 본 발명에 따른 발전 부재가 배관 연결부재에 장착된 상태를 나타내는 도면이다.

상기 발전 부재(450)는 도 10에 도시된 지지판(115) 상에 나사 등의 체결 기구에 의해 장착되고, 도 13에 도시된 바와 같이 상기 구동축(421)과 일체화되어 구동축(421)의 회전에 따라 회전하는 구동 기어(451), 상기 구동 기어(451)에 치합되어 구동 기어(451)의 회전력을 전달하는 일방향 동력 전달기어(452), 상기 동력 전달기어(452)에 연결된 회전기어(453)를 포함하며, 상기 발전 모터(460)의 회전축에는 발전기 축기어(461)가 마련되고, 이 발전기 축기어(461)의 기어에는 회전기어(453)의 기어가 맞물린다.

따라서, 발전 모듈(400)에서는 유체의 공급에 의해 회전하는 회전 부재(420)의 회전력이 구동축(421)으로 전달되고, 구동축(421)의 회전력은 구동기어(451)를 회전시키며, 구동기어(451)의 회전력은 일방향 동력 전달기어(452)와 회전기어(453)를 통해 발전기 축기어(461)로 전달되어 발전 모터(460)를 회전시키는 것에 의해 발전을 실행하고, 이와 같은 발전에 의해 생성된 전력은 충전 모듈(700)에 저장된다.

상술한 바와 같은 발전 모듈(400)을 마련하는 것에 의해 6kW 이상의 자가 전력을 생성하여 스마트 밸브 모듈(200)의 구동, 10㎞ 이상의 원격제어 및 모니터링과 온도, 습도 및 유량의 감지를 위한 감지 모듈(300)을 구동할 수 있다.

상기 제어 모듈(500)의 저장부는 감지 모듈(300)에서 감지된 유체의 유량, 압력, 온도에 대한 정보, 관리 서버(2000)에서 전송된 제어 정보, 다양한 사용자 인터페이스 등을 저장하며, 제어 모듈(500)이 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다. 또 저장부는 제어 모듈(500)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application))을 위한 명령어들을 저장할 수 있다. 또 이러한 응용 프로그램(앱) 중 적어도 일부는 관리 서버(2000)로부터 다운로드 될 수 있다. 이를 위해 저장부는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.

상기 제어 모듈(500)의 표시부는 충전 모듈(700)의 충전 상태 정보, 감지 모듈(300)에 의한 감지 상태 정보를 표시할 수 있으며, 액정 디스플레이(LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display)의 어느 하나로 이루어질 수 있다.

상기 제어 모듈(500)의 제어부는 마이크로프로세서를 포함하고, 감지 모듈(300)에서 감지된 정보를 관리 서버(2000)로 전송하고, 관리자 단말기(600)로부터 전송된 제어 명령에 따라 스마트 밸브 모듈(200)의 밸브용 모터(220)의 작동을 제어한다.

충전 모듈(700)은 배관(100)의 외부에 마련되고, 발전 모듈(400)에 의해 생산된 전력(에너지)을 저장하고 저장된 전력을 전력이 필요한 시기에 공급하는 에너지 저장 장치(ESS : energy storage system)을 포함할 수 있다. 이 ESS는 배터리, 배터리 관리 장치(BMS: battery management system) 및 전력 변환 장치(PCS: power conditioning system)를 포함할 수 있다. 배터리의 충/방전을 위한 PCS는 충/방전되는 전력의 형태를 변환, 즉 배터리에서 방전되는 직류 전력을 다른 레벨의 직류 전력으로 변환하거나 교류 전력으로 변환할 수 있다. PCS는 발전 모듈(400)에서 인가되는 직류 전력 또는 교류 전력을 배터리를 충전하기 위한 직류 전력으로 변환할 수 있다.

상기 송수신 모듈(800)은 예를 들어, 10㎞ 이상의 원격제어 및 모니터링을 위한 중계기와의 무선 통신을 위해 안테나를 구비할 수 있고, 로라(LoRa, Long Range) 방식, 협대역 사물인터넷(NB-IoT) 방식, UNB(Ultra Narrow-Band) 모듈레이션 방식, Wi-Sun(Smart utility networks) 방식, 지그비(ZigBee) 방식, ISM(Industry-Science-Medical) 밴드 방식, RF 통신 방식, 블루투스(BLE) 방식 중의 어느 하나의 무선 통신을 실행하여 일정 주기로 감지 모듈(300) 또는 충전 모듈(700)에서 감지된 정보를 관리 서버(2000)로 전송하거나, 관리 서버(2000)로부터 스마트 밸브 모듈(200)의 제어신호를 수신할 수 있다.

다음에 본 발명에 적용되는 자가발전용 관개 장비(1000)의 다른 예의 구조를 도 15 내지 도 17에 따라 설명한다.

도 15는 도 5에 도시된 자가발전용 관개 장비의 다른 예의 구조를 나타내는 도면 이고, 도 16은 도 15에 도시된 회전 부재의 구성을 나타내는 사시도 이며, 도 17은 도 15에 도시된 회전 부재의 배치 상태를 나타내는 도면 이다.

상기 자가발전용 관개 장비(1000)의 다른 예는 도 6에 도시된 스마트 밸브 모듈(200)에 마련된 밸브용 모터(220)를 발전 부재(450) 측에 마련하고, 회전 부재(420)의 구조가 상이한 것이다.

즉 도 15에 도시된 바와 같이, 발전 모듈(400)의 회전 부재(420)는 지지판(115)에 결합되어 배관 연결부재(110) 내에서 유체의 공급에 따라 회전 가능하게 마련되며, 상기 지지판(115) 상의 기어 부재(455)를 통해 밸브용 모터(220)와 발전 모터(460)가 회전 부재(420)에 의해 회전 가능하게 결합된다.

상기 회전 부재(420)는 도 16에 도시된 바와 같이, 기어 부재(455)에 결합되는 구동축(421), 상기 구동축(421)의 주변에 마련된 다수의 블레이드(425), 상기 다수의 블레이드(425)로 유체의 흐름을 안내하는 안내판(426), 상기 구동축(421)을 지지하는 하부 보스(427) 및 상부 보스(428), 상기 안내판(426)을 고정시키는 상하부 고정판(429)을 구비한다.

상기 구동축(421)은 하부 보스(427)와 상부 보스(428) 사이에서 회전 가능하도록 마련되고, 도 16에 도시된 바와 같이, 하부 보스(427)의 상부에서 상부 보스(428)로 관통하여 돌출되도록 마련되고, 구동축(421)에는 다수의 블레이드(425)와 결합하기 결합 부재가 마련될 수 있다. 예를 들어, 도 16에 도시된 구조에서는 상부 결합 부재가 상부 보스(428)를 관통하여 마련되고, 중앙 부분 및 하부에도 결합 부재가 마련된다. 이에 따라 다수의 블레이드(425)의 회전력이 구동축(421)으로 전달되고, 구동축(421)의 회전력에 의해 기어 부재(455)가 회전하는 것에 의해 밸브 모터(220) 및 발전 모터(460)에서 전력을 생성하게 된다.

상기 다수의 블레이드(425)는 도 16 및 도 17에 도시된 바와 같이, 90도 간격으로 4개가 마련되지만 이에 한정되는 것은 아니고, 3개 또는 5개 이상으로 마련될 수 있다. 각각의 블레이드(425)는 구동축(421)을 향한 반구형으로 구성된다.

상기 안내판(426)은 도 16 및 도 17에 도시된 바와 같이, 60도 간격으로 6가 마련되지만 이에 한정되는 것은 아니고, 7개 이상으로 마련될 수 있다. 각각의 안내판(426)은 각각의 블레이드(425)와 반대 방향을 향한 반구형으로 구성되고, 상하부 고정판(429) 사이에 고정된다. 또 상기 상하부 고정판(429)은 도 16에 도시된 바와 같이, 각각 나사 체결 등의 방법에 의해 하부 보스(427)와 상부 보스(428)에 고정된다. 따라서, 상기 안내판(426)은 배관 연결부재(110) 내에서 유체의 공급이 각각의 블레이드(425)를 향하도록 안내하여 블레이드(425)의 회전력을 증대시킬 수 있다.

다음에 도 15에 도시된 자가발전용 관개 장비의 작동에 대해 설명한다.

스마트 팜 원예작물, 다목적용수로, 저수지, 양수장, 발전소의 냉각수, 하수처리장, 고층 빌딩 공조시설 등에 사용되는 배관(100)과 스마트 밸브 모듈(200), 감지 모듈(300), 발전 모듈(400)이 마련된 상태의 배관 연결부재(110)가 체결된다.

이후, 스마트 밸브 모듈(200)의 개폐판(211)이 개방된 상태에서 배관(100) 내로 유체가 공급되면, 유체는 회전 부재(420)에 마련된 안내판(426)을 경유하여 다수의 블레이드(425)로 공급되어 회전 부재(420)가 회전하게 된다. 회전 부재(420)의 회전에 따라 구동축(421)이 회전하고, 구동축(421)의 회전력이 기어 부재(455)를 거쳐 발전 모터(460)를 회전시키는 것에 의해 전기를 생성하여 충전 모듈(700)에 충전된다.

한편, 유체의 흐름에 따라 감지 모듈(300)에서 감지된 유체의 온도, 유량 및 압력 정보는 감지 라인을 거쳐 제어 모듈(500)로 전송되고, 이 감지 정보는 중계기 및 관리자 단말기(600)를 통해 네트워크를 거쳐 관리 서버(2000)로 전송된다.

또 관리 서버(2000)에서 네트워크를 거쳐 중계기 또는 관리자 단말기(600)를 통해 유체의 공급을 차단하는 정보가 제어 모듈(500)로 전송되면, 제어 모듈(500)은 발전 모듈(400)에서 생성된 전력을 사용하여 스마트 밸브 모듈(200)의 모터(220)를 작동시켜 도 4에 도시된 바와 같이 개폐판(211)을 하강시켜 유체의 공급을 차단할 수도 있다. 이후, 유체의 공급이 필요한 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 개폐판(211)을 상승시켜 유체를 공급함과 동시에 발전 모듈(400)에서 발전을 실행하게 한다.

다음에 관리 서버(2000)에 대해서는 도 18에 따라 설명한다.

상기 관리 서버(2000)는 통상의 서버로서 네트워크에 연결되어 자가발전용 관개 장비(1000)로 발전 상태, 충전 상태 등의 정보를 제공하며, 자가발전용 관개 장비(1000)로부터 감지 모듈(300)에서 감지된 정보를 요청할 수 있다. 이러한 관리 서버(2000)는 일종의 웹서버, 웹서비스 서버, 모바일 웹서버 또는 어플 서버로서 역할을 하도록 구축되는 것이 바람직하다. 또 관리자 단말기(600)에 자가발전용 관개 장비(1000)의 상태 정보 등을 제공하기 위한 웹페이지를 제공할 수도 있다.

상기 관리 서버(2000)는 도 18에 도시된 바와 같이, 자가발전용 관개 장비(1000) 또는 관리자 단말기(600) 및 데이터베이스(3000)와 유무선으로 정보를 송신 또는 수신할 수 있는 송수신부(2100), 자가발전용 관개 장비(1000)가 장착된 위치에 대한 정보를 관리하는 장비 위치 관리부(2200), 상기 자가발전용 관개 장비(1000)가 장착된 배관의 상태 정보를 관리하는 배관 상태 관리부(2300), 상기 자가발전용 관개 장비(1000)에 마련된 스마트 밸브 모듈(200)의 밸브 본체(210)의 상태 정보를 관리하는 밸브 상태 관리부(2400), 상기 발전 모듈(400)에서의 발전 상태 정보를 관리하는 발전 상태 관리부(2500), 충전 모듈(700)에서의 충전 상태 정보를 관리하는 충전 상태 관리부(2600) 및 상기 발전 상태 정보 및 충전 상태 정보에 따라 자가발전 정보로서 발전 모듈(400)에서의 발전을 위한 스마트 밸브의 개폐 조건, 충전 모듈(700)에서의 충전 조건 또는 자가발전용 관개 장비(1000)에서의 장애 판별을 위한 학습을 실행하는 학습 관리부(2700)를 포함할 수 있다.

상기 송수신부(2100)는 통상의 송수신 모듈로 이루어지고, 중계기 또는 네트워크를 이용하여 상기 자가발전용 관개 장비(1000) 및 데이터베이스(3000)와 유무선으로 자가발전에 대한 정보의 송수신을 실행할 수 있도록 마련되며, 특정의 통신 모듈에 한정되는 것은 아니다.

상기 장비 위치 관리부(2200)는 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비(1000)가 설치된 위치에 대해 관리하며, 예를 들어 도 19에 도시된 바와 같이, 관리자 단말기(600)에 위치 정보를 표시하게 할 수 있다. 도 19는 본 발명에 따라 자가발전용 관개 장비가 설치된 위치를 지도 정보로 나타낸 도면이다.

상기 배관 상태 관리부(2300)는 자가발전용 관개 장비(1000)가 장착된 배관의 상태, 예를 들어 자가발전용 관개 장비(1000)가 정상적인 상태로 운전을 하고 있는 도중에 감지 모듈(300)의 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서에서 감지된 정보가 비정상적인 상태인지를 감지하도록 관리한다.

상기 밸브 상태 관리부(2400)는 스마트 밸브 모듈(200)의 밸브 본체(210)에서 발전 조건에 따라 밸브의 개방 상태에 대한 정보를 관리하고, 상기 발전 상태 관리부(2500)는 배관(100) 내의 유속에 따라 회전 부재(420)의 회전 상태 정보를 관리하며, 충전 상태 관리부(2600)는 충전 모듈(700)에 마련된 에너지 저장 장치에서의 전력 저장 상태로서, 배터리의 잔량 정보, 배터리의 과충전 상태 정보 등을 관리한다.

상기 학습 관리부(2700)는 인공지능 피드백을 적용해 딥러닝 모듈로 마련되며, 예를 들어 도 3에 도시된 바와 같은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer) 형태를 기본으로 구비한 CNN(Convolutional Neural Network) 구조로 마련될 수 있다. 상기 학습 관리부(2700)는 상기 배관 상태 관리부(2300) 및 밸브 상태 관리부(2400)에서의 시계열 상태 정보에 따라 배관(100)의 파손 또는 자가발전용 관개 장비(1000)의 장애 여부를 판단하도록 학습하고, 상기 발전 상태 관리부(2500) 및 충전 상태 관리부(2600)에서의 배터리의 잔량 정보, 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 발전 모듈(400) 또는 충전 모듈(700)의 고장 여부를 판단하도록 학습한다.

예를 들어, 상기 학습 관리부(2700)에서는 자가발전용 관개 장비(1000)의 고장 판별을 위하여 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 텐서플로(tensorflow)의 softmax 모델을 구성할 수 있으며, 구현 환경은 python3, tensorflow==1.14.0, numpy==1.16.0을 적용한다. 이와 같은 고장 판별을 위한 입력층의 입력 데이터의 종류는 [유량/압력/밸브 모터 회전 수/발전량]의 4가지를 적용하며, 판별 결과인 출력 데이터는 [정상/밸브 에러/발전 에러]의 3가지 분류로 마련할 수 있다. 이때, "밸브 에러"는 스마트 밸브 모듈(200)에서 밸브를 조절하기 위한 밸브용 모터(220)를 동작시켰으나, 실제로 밸브가 열리거나 닫히지 않은 경우를 의미한다. 또 "발전 에러"는 배관(100) 내에서 유체의 흐름이 있지만 충전 모듈(700)의 배터리로 충전되는 전류가 "0"인 경우를 의미한다.

이와 같은 학습 관리부(2700)에서의 학습은 밸브의 개방에 따른 조건은 반복 시험하여 이루어지며, 학습 에포크(epoch)는 2,000회로 설정하고, 2,000회의 학습 후 해당 모델을 .ckpt 형식으로 저장하도록 설정할 수 있다.

한편, 학습 관리부(2700)에서는 매번 학습하고 학습된 모델을 사용하면 연산량도 많고 속도가 상당히 느려지기 때문에 저장된 모델을 불러와 입력에 대한 결과를 출력하는 코드를 작성하는 것이 바람직하다. 또 학습 관리부(2700)에 json형식으로 작성되어 있는 각 자가발전용 관개 장비(1000)에서 감지 모듈(300)의 감지값을 받아와 예측의 입력으로 사용할 수 있다. 또한, 임의의 시간(예를 들어, 1시간)마다 밸브 상태 관리부(2400), 발전 상태 관리부(2500), 충전 상태 관리부(2600)에서의 상태 정보를 받아오고 예측하여 다시 학습 관리부(2700)로 예측값을 전송하는 구조로 마련될 수도 있다.

또 고장 판별을 위한 인공지능 모델을 사용하기 위해 라즈베리파이(Raspberry Pi)를 적용할 수도 있다. 즉, 라즈베리파이에는 다른 설정 없이 tensorflow와 numpy만 설치되고, 학습한 데이터와 모델 코드만 사용한다.

한편, 학습 관리부(2700)에서는 배터리 장애 판정을 학습한다.

충전 모듈(700)에서 배터리 충전이 과하면 배터리 양극에서 전해액이 산화가 발생하여 배터리 수명이 줄어든다. 그러므로 1개에 나오는 배터리 셀의 최대 전압 4.2V를 사용하지 않고 최대 출력 전압을 4V로 학습하여 배터리 잔량을 계산한다. 예를 들어, 배터리에서 나온 최대 출력 전압은 12V로 2개의 배터리를 직렬로 사용하여 최대 24V(최소 18V)의 출력을 가진 배터리로 형성하여 학습한다. 또 배터리의 잔량을 확인하기 위해 하기 식을 사용하여 배터리 잔량을 %로 확인하였다.

배터리 잔량[%] = (1-(6-(측정된 배터리-18))/6)*100

실제 학습을 위해 배터리 잔량을 측정한 결과 17%로 배터리 잔량이 계산되었다. 예를 들어, 발전 모터(460)에서 나온 3상 AC 전압을 3상 컨버터에 연결하여 DC로 변환 후에 DC 전압측정 센서를 사용하여 발전 모터(460)에서 나온 전압을 측정한다. 배터리 24V에서 나온 출력에 스위치를 설치하여 on/off를 가능하게 형성하고, DC-DC 컨버터를 통하여 24V 전압을 5V로 변환하여 아두이노(Arduino) 전원으로 사용하여 측정할 수 있다, 이와 같은 측정값은 도 3에 도시된 CNN 구조의 입력층의 입력값으로 사용할 수 있다.

또한, 학습 관리부(2700)는 상술한 바와 같은 인공지능 피드백을 적용한 학습 과정에 의해 고장으로 판단된 자가발전용 관개 장비(1000)의 위치를 도 20에 도시된 바와 같이, 관리자 단말기(600)에 표시하게 할 수도 있다. 도 20은 도 18에 도시된 학습 관리부에 의해 고장으로 판단된 자가발전용 관개 장비의 위치를 지도 정보로 나타낸 도면이다.

한편, 상기 관리 서버(2000)의 구성에서 장비 위치 관리부(2200), 배관 상태 관리부(2300), 밸브 상태 관리부(2400), 발전 상태 관리부(2500), 충전 상태 관리부(2600) 및 학습 관리부(2700)에 대해 각각의 구성 요소로서 설명을 하였지만, 서로 연동되는 프로그램에 의해 실행될 수도 있다.

다음에, 상기 데이터베이스(3000)에 대해서는 도 21에 따라 설명한다.

도 21은 도 4에 도시된 데이터베이스의 구성을 설명하기 위한 블록도 이다.

상기 데이터베이스(3000)는 도 21에 도시된 바와 같이, 배관 위치 정보 데이터베이스(3100), 밸브 정보 데이터베이스(3200), 발전 정보 데이터베이스(3300), 충전 정보 데이터베이스(3400), 장애 정보 데이터베이스(3500)를 포함할 수 있다.

상기 배관 위치 정보 데이터베이스(3100)에는 자가발전용 관개 장비(1000)가 설치된 위치에 대한 지도 정보, 설치 시기에 대한 정보, 배관(100)으로 흐르는 유체의 종류에 따른 배관, 예를 들어 스마트 팜 원예작물, 다목적 용수로, 저수지, 양수장, 발전소의 냉각수, 하수처리장, 고층 빌딩 공조 시설에 적용되는 배관 또는 오일, 가스 등을 이송하는 배관 정보 등이 저장될 수 있다.

상기 밸브 정보 데이터베이스(3200)에는 자가발전용 관개 장비(1000)에 마련된 스마트 밸브 모듈의 작동 상태, 밸브의 개폐 상태 정보, 밸브의 직경에 대한 정보, 밸브용 모터(220)의 출력에 대한 정보 등이 저장될 수 있고, 상기 발전 정보 데이터베이스(3300)에는 발전 모듈(400)에서 회전 부재(420)의 상태에 대한 정보, 발전 모터(460)의 출력에 대한 정보 등이 저장될 수 있다.

상기 충전 정보 데이터베이스(3400)에는 충전 모듈(700)에서 에너지 저장 장치에 대한 정보로서, 배터리의 충전 용량에 대한 정보, 배터리의 충전 및 방전 상태에 대한 정보, 전력 변환 장치에서 직류 전력으로의 변환에 관한 정보 등이 저장될 수 있다.

상기 장애 정보 데이터베이스(3500)에는 자가발전용 관개 장비(1000)의 장애 및 배관(100)의 파손, 유체의 흐름의 불균일 등에 대한 정보 및 학습 관리부(2700)에서 학습될 장애 조건에 대한 정보가 저장될 수 있다. 즉, 상기 장애 정보 데이터베이스(3500)에는 학습 관리부(2700)에서 학습될 인공지능 모델용 시계열 데이터가 저장될 수 있다.

또 상기 데이터베이스(3000)에는 감지 모듈(300)의 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서 등에서 감지되는 온도 정보, 유량 정보, 압력 정보 등이 실시간으로 저장될 수 있다.

이와 같은 데이터베이스(3000)의 구성은 바람직한 일 실시 예일 뿐이며, 구체적인 장치를 개발하는 데 있어서, 접근 및 검색의 용이성 및 효율성 등을 감안하여 데이터베이스 구축이론에 의하여 다른 구조로 구성될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템에서는 원격지에서 관리 서버(2000)에 의해 스마트 밸브 모듈(200)의 작동을 제어하여 배관(100) 내의 유체의 공급 및 차단을 실행할 수 있으며, AI 머신 러닝 고장 예지에 의해 자가발전용 관개 장비(1000) 및 배관(100)에서의 장애를 정확하게 미리 예측하여 관리할 수 있다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

즉 상기 설명에서는 발전 모듈(400)을 마련하여 배관(100) 내에 흐르는 유체에 의한 자가발전을 마련하였지만, 이에 한정되는 것은 아니고 스마트 밸브 모듈이 야외에 마련되는 경우, 상술한 자가발전에 태양광 발전을 부가하여 적용할 수도 있다.

본 발명에 따른 자가발전용 관개 장비 구동 AI 머신 러닝 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템을 사용하는 것에 의해 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 발전 모듈 또는 충전 모듈의 고장 여부를 미리 예측할 수 있다.

1000 : 자가발전용 관개 장비
2000 : 관리 서버
3000 : 데이터베이스

Claims

자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 장비의 구동 상태에 대해 AI 머신 러닝에 의한 고장 예지를 원격지에서 제어하고 모니터링할 수 있는 시스템으로서,
배관 내에서 유체의 흐름에 의해 자가발전 에너지를 형성하는 자가발전용 관개 장비,
상기 자가발전용 관개 장비를 관리하는 관리 서버,
상기 자가발전용 관개 장비에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하며,
상기 자가발전용 관개 장비는 소프트 시트 게이트 밸브를 적용한 스마트 밸브 모듈, 온도 센서, 유량 센서, 압력 센서를 일체형으로 마련하여 표시할 수 있는 구조로 마련된 감지 모듈, 배관 내에 마련되고 유체의 공급에 따라 회전하여 발전하는 발전 모듈, 상기 발전 모듈에서 발전된 전력을 저장하는 충전 모듈을 포함하고,
상기 발전 모듈은 기어 부재에 결합되는 구동축, 상기 구동축의 주변에 마련된 다수의 블레이드, 상기 다수의 블레이드로 유체의 흐름을 안내하는 다수의 안내판, 상기 다수의 안내판을 고정시키는 상하부 고정판을 구비한 회전 부재를 구비하고,
상기 관리 서버는 상기 자가발전용 관개 장비가 장착된 위치에 대한 정보를 관리하는 장비 위치 관리부, 상기 자가발전용 관개 장비가 장착된 배관의 상태 정보를 관리하는 배관 상태 관리부, 상기 스마트 밸브 모듈의 밸브 본체의 상태 정보를 관리하는 밸브 상태 관리부, 상기 발전 모듈에서의 발전 상태 정보를 관리하는 발전 상태 관리부, 상기 충전 모듈에서의 충전 상태 정보를 관리하는 충전 상태 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템.
제1항에서,
상기 관리 서버는
상기 발전 상태 정보 및 충전 상태 정보에 따라 자가발전 정보로서 상기 발전 모듈에서의 발전을 위한 스마트 밸브의 개폐 조건, 상기 충전 모듈에서의 충전 조건 또는 상기 자가발전용 관개 장비에서의 장애 판별을 위한 학습을 실행하는 학습 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템.
제2항에서,
상기 학습 관리부는 인공지능 피드백을 적용해 딥러닝 모듈로 마련되며, 상기 배관 상태 관리부 및 밸브 상태 관리부에서의 시계열 상태 정보에 따라 상기 배관의 파손 또는 상기 자가발전용 관개 장비의 장애 여부를 판단하도록 학습하고, 상기 발전 상태 관리부 및 충전 상태 관리부에서의 배터리의 잔량 정보, 배터리의 과충전 상태 정보에 따라 상기 발전 모듈 또는 충전 모듈의 고장 여부를 판단하도록 학습하는 것을 특징으로 하는 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템.
제1항에서,
상기 다수의 블레이드의 각각은 상기 구동축을 향한 반구형으로 구성되고,
상기 다수의 안내판의 각각은 상기 각각의 블레이드와 반대 방향을 향한 반구형으로 구성된 것을 특징으로 하는 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템.
제1항에서,
상기 다수의 안내판의 개수는 상기 다수의 블레이드의 개수보다 많게 마련된 것을 특징으로 하는 고장 예지 원격제어 모니터링 시스템.