KR102331744B1 - 수돗물 수질 측정기 및 이를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용하고 있는 수돗물의 수질 상태를 실시간으로 측정하여 사용자에게 전달할 뿐만 아니라, 수집된 빅데이터를 처리하고 인공지능 분석 프로그램 적용을 통해 사용하는 수돗물의 수질 관련 위험요소를 진단 및 분석하고, 발생 가능성을 예측하여 사용자에게 종합적인 정보를 제공할 수 있도록 하는, 수돗물 수질 측정기 및 이를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
개시된 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템은, 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 외부로 송출하는 수돗물 수질 측정기; 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공하는 수질 관리 서버; 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공하는 스마트 단말기 및 시각화 장치를 포함한다.
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Description
본 발명은 수돗물 수질 측정기 및 이를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 사용하고 있는 수돗물의 수질 상태를 실시간으로 측정하여 사용자에게 전달할 뿐만 아니라, 수집된 빅데이터를 처리하고 인공지능 분석 프로그램 적용을 통해 사용하는 수돗물의 수질 관련 위험요소를 진단 및 분석하고 발생 가능성을 예측하여 사용자에게 종합적인 정보를 제공할 수 있도록 하는, 인공지능 기반 빅데이터를 활용한 수돗물 수질 측정기 및 이를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 2019년 인천 및 서울 일부 지역에 발생한 붉은 수돗물과, 2019년 포항시 일부 지역에 발생한 검은 수돗물, 2019년 광주광역시 일대에 발생한 이물질 수돗물, 그리고 다수의 지역에서 발생하고 있는 유충 문제 등으로 인해 수돗물에 대한 안전성이 사회적으로 이슈화되면서 시민들의 수돗물에 대한 불신감이 심각하게 증가하고 있다.
이에 따라 문제가 발생하지 않은 지역에서도 시민들의 막연한 불안감 때문에 수돗물을 식수로 사용하지 않는 경향이 증가하고 있으며, 정부는 신뢰할 수 있는 수돗물 관리 시스템을 도입하는 등 현재 수돗물에 대한 시민들의 과도한 불신을 해소하기 위해 사회적으로 막대한 비용과 노력이 요구되고 있다.
기존 정부가 추진하여 적용하고 있는 수돗물 수질 관리 시스템은 공급자 위주의 관리 시스템으로 한정되어 있어 공급자에 의해 제공되는 정보만으로는 수돗물을 사용하는 시민들의 불신감을 해소하기에는 한계가 있다.
따라서 개별 가정 또는 공동주택 단지 내에 설치하여 수돗물 사용시 사용하는 곳에서 실시간으로 수돗물 상태를 진단하여 위험요소 분석 및 예측 정보를 사용자에게 제공하는 시스템 개발이 필요하게 되었다.
전술한 필요를 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 사용하고 있는 수돗물에 대해 수돗물 사용자에게 빠르고 정확한 실시간 수돗물 상태정보 및 위험요소 분석 및 예측 정보를 제공함으로써, 사용하고 있는 수돗물에 대한 막연한 불안감 해소와 신뢰도 개선이 가능한 인공지능 기반 빅데이터를 활용한 공동주택용 스마트 수돗물 수질 진단 예측 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
즉, 지역단위 별 여러 공동주택에서 실시간 수집된 수돗물 수질 빅데이터를 외부 환경요인(지역별 수돗물 배관 재질 및 상태, 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트 등)에 따른 변화요소들을 상황별로 분석하여 수돗물 상태를 진단하고, 발생 가능성이 있는 위험요소들에 대한 예측모델을 구축함으로써, 구축된 예측모델을 기반으로 수집되는 수질 데이터를 분석하여 이상 데이터 접수시 인공지능 분석 시스템을 가동하여 수돗물에 대한 위험요소 발생 가능성(①경고, ②주의, ③정상)을 분석, 예측 및 판단하여 관리자와 사용자에게 제공할 수 있도록 하는, 인공지능 기반 빅데이터를 활용한 수돗물 수질 측정기 및 이를 구비한 공동주택용 스마트 수돗물 수질 진단 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템은, 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치되며, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 상기 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 외부로 송출하는 수돗물 수질 측정기; 상기 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공하는 수질 관리 서버; 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공하는 스마트 단말기; 및 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 시각화하는 시각화 장치를 포함한다.
또한, 상기 수돗물 수질 측정기는 지역 정수장 또는 지역 배수지와 공동주택의 저수조를 연결하는 송수관 또는 배수관 상에 배치되거나, 상기 저수조와 상기 공동주택의 각 동을 연결하는 급수관 상에 배치된다.
또한, 상기 수질 관리 서버는, 빅데이터 분석 알고리즘, 이상징후 진단 및 예측 알고리즘 및 자기학습 알고리즘을 이용하여 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소를 예측한다.
또한, 상기 수질 관리 서버는, 각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버로서 인터넷에 연결되어, 데이터 수집, 점검, 관리 기능을 수행하고, 지역 단위 아파트별 수돗물 수질 데이터를 수집 및 분석하고, 진단 및 예측 정보를 데이터베이스로 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통하여 상기 스마트 단말기 또는 상기 시각화 장치의 개별 접속을 허용한다.
그리고, 상기 빅데이터 분석 알고리즘은, 각 위치에서 수집된 수돗물 수질 빅데이터에 대한 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트를 포함하는 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황 별로 분석하여 이상 징후 판단을 위한 인공지능 학습 모델로 구축하고, 상기 이상징후 진단 및 예측 알고리즘은 수집된 수질 측정 데이터를 바탕으로 구축된 인공지능 기반 수질 예측모델을 활용하여 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하며, 상기 자기학습 알고리즘은 학습된 수질 예측모델의 정확도를 지속해서 평가하여 필요시 데이터를 활용한 수질 예측모델을 생성할 수 있다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기는, 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로 각각에 설치되어 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하는 수돗물 수질 측정기로서, 상기 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하는 센서부; 상기 수돗물에서 유해 물질을 검출하는 유해물질 검출부; 상기 센서부에서 검출된 센싱 검출 데이터 및 유해물 검출 데이터를 아날로그 출력방식 또는 디지털 출력방식에 따라 통신망으로 송신하도록 제어하는 마이크로 프로세서; 상기 센싱 검출 데이터 및 상기 유해물 검출 데이터를 화면 상에 디스플레이하는 표시부; 상기 마이크로 프로세서의 제어에 따라 상기 센싱 검출 데이터 및 상기 유해물 검출 데이터를 통신망을 통해 외부로 전송하는 통신부; 및 상기 센싱 검출 데이터 및 상기 유해물 검출 데이터를 저장하기 위한 메모리를 포함한다.
그리고, 상기 센서부는, 상기 수돗물의 잔류 염소를 검출하는 잔류염소 센서; 상기 수돗물의 탁도를 검출하는 탁도 센서; 상기 수돗물의 수소이온농도(PH)를 검출하는 수소이온농도 센서; 상기 수돗물에 대한 전기전도도(EC)를 검출하는 전기전도도 센서; 상기 수돗물에 대한 물의 온도를 검출하는 수온 센서; 상기 수돗물에 대한 압력을 검출하는 수압 센서; 상기 수돗물에 대한 유속을 검출하는 유속 센서; 상기 수돗물에 대한 산화 환원의 전위를 검출하는 산화환원전위(ORP) 센서; 상기 수돗물에 대한 철이온의 농도를 검출하는 철이온 농도 센서; 상기 수돗물에 대한 구리 이온의 농도를 검출하는 구리이온농도 센서; 상기 수돗물에 대한 부유물의 입자 크기를 검출하는 부유물 입자 센서; 및 상기 수돗물에 대한 전기 전도도를 검출하는 전기 전도도 센서를 포함한다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 방법은, (a) 수돗물 수질 측정기가 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치된 상태에서, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 상기 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 출력하는 단계; (b) 수질 관리 서버가 상기 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공하는 단계; (c) 시각화 장치가 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 시각화하는 단계; 및 (d) 스마트 단말기가 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 공동주택(아파트)의 저수조 입구부터 수돗물이 공급되는 각 동까지 실시간 수돗물 수질분석 데이터를 사용자에게 제공함으로써, 사용하고 있는 수돗물에 대한 신뢰도 향상뿐만 아니라, 분석 데이터를 활용하여 단지 내 배관상태 예측 및 이를 통해 아파트의 배관 노후화 정도에 따른 수돗물 수질분석 빅데이터 베이스를 구축하여 노후 배관상태 점검 및 관리할 수 있는 솔루션 제공이 가능할 수 있다.
이를 위해, 본 시스템은 수돗물의 수질 상태를 실시간 측정할 수 있는 수돗물 수질 측정기, 측정된 데이터를 실시간으로 분석하여 상황 별로 수질 예측모델 데이터베이스를 구축하고, 이를 바탕으로 위험요소의 발생 가능성을 외부환경 인자를 고려하여 예측 및 판단할 수 있는 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 예측 솔루션, 분석된 수돗물 수질 정보를 실시간으로 빠르고, 쉽게 사용자가 파악할 수 있도록 휴대폰 및 홈 단말기에서 정보를 표시할 수 있는 분석 데이터 시각화 플랫폼, 빅데이터 수집 및 저장 서버와 인터넷으로 연결되어 데이터 수집, 점검, 관리할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 웹 서버로 구성될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 시스템을 여러 지역에 확대 적용시 정수 센터부터 각 지역의 공동주택까지 연결된 수돗물 공급 배관의 노후화 정도를 진단 및 예측할 수 있는 종합적인 수돗물 수질 및 배관 노후화 관리에 관한 빅데이터 베이스 구축과 인공지능 분석 솔루션 제공이 가능할 수 있다.
또한, 본 시스템은 공동주택(아파트)의 저수조 In 및 Out단 배관 및 각 동에 설치하여 수돗물의 수질 상태 분석 및 위험요소 분석 정보를 실시간으로 제공함으로써 사용자에게는 수돗물에 대한 신뢰도 향상과 시설 관리자에게는 수돗물 관련 시설관리에 대한 정확한 정보를 제공할 수 있다.
그리고, 본 시스템은 기존의 수돗물 공급자 위주의 분석 시스템과 차별화하여 사용자 위주의 공동주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 예측 시스템을 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 스마트 수돗물 진단 및 예측 시스템에 의하면, 실시간 수돗물 수질 상태 측정 및 Data Base를 구축하고, 구축된 Data Base로부터 수질관련 위험요소 진단 및 발생 가능성 예측모델을 구축하며, 아파트 저수조 In 및 Out단 수질 Data 비교를 통한 저수조 상태를 진단하며, 아파트 내부 저수조부터 각 가정과 연결된 급수관 상태를 진단하며, 인공지능 기반 빅데이터 분석을 통해 저수조 및 급수관 재질 및 노후화 정도가 수돗물 수질에 미치는 영향성에 관한 Data Base 및 위험요소 발생 가능성 예측 모델을 구축할 수 있다.
또한, 공동주택 입주자의 입장에서는, 각 가정에서 사용하는 수돗물에 대한 실시간 수질 상태의 확인이 가능하고, 수돗물 수질에 대한 막연한 불안감을 해소할 수 있으며, 아파트내 상수시설 관리상태의 확인이 가능한 장점이 있다.
그리고, 공동주택 관리자의 입장에서는, 아파트 저수조 및 급수관 상태 확인 및 관리에 활용할 수 있고, 아파트 저수조 및 급수관 노후화 정도 확인 및 교체 및 청소 주기의 예측이 가능하고, 아파트내 상수시설 관리의 효율화 및 입주민 신뢰도를 개선하여, 아파트내 수질사고 예방 및 조기경보 시스템으로 활용이 가능하며, 수돗물 수질 위험요소 발생가능성 예측 정보를 활용한 대응을 강화할 수 있다.
도 1은 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 방법을 나타낸 동작 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 공동주택 단지 내부의 각 지점에 설치한 경우를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템에 대하여 지역 단위 시스템으로 구축한 예를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 예측 솔루션을 구성한 예를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램을 구성한 예를 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 수돗물 수질의 정상, 경고, 주의를 예측하는 예를 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 방법을 나타낸 동작 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 공동주택 단지 내부의 각 지점에 설치한 경우를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템에 대하여 지역 단위 시스템으로 구축한 예를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 예측 솔루션을 구성한 예를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램을 구성한 예를 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 수돗물 수질의 정상, 경고, 주의를 예측하는 예를 나타낸 도면.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템(100)은, 수돗물 수질 측정기(10), 수질 관리 서버(20), 스마트 단말기(30), 시각화 장치(40) 및 클라우드 컴퓨팅 웹 서버(50)를 포함한다.
수돗물 수질 측정기(10)는 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치되며, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 외부로 송출한다.
또한, 수돗물 수질 측정기(10)는 지역 정수장 또는 지역 배수지와 공동주택의 저수조를 연결하는 송수관 또는 배수관 상에 배치되거나, 저수조와 공동주택의 각 동을 연결하는 급수관 상에 배치될 수 있다.
수질 관리 서버(20)는 수돗물 수질 측정기(10)로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기(130) 또는 시각화 장치(140)로 제공한다. 이를 위해 수질 관리 서버(20)는 빅데이터 수집 및 저장용 서버로서 공동주택 관리 사무소에 설치될 수 있다.
또한, 수질 관리 서버(20)는, 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램에 따른 빅데이터 분석 알고리즘, 이상징후 진단 및 예측 알고리즘 및 자기학습 알고리즘을 이용하여, 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소를 예측할 수 있다.
빅데이터 분석 알고리즘은, 각 위치에서 수집된 수돗물 수질 빅데이터에 대한 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트를 포함하는 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황 별로 분석하여 이상 징후 판단을 위한 인공지능 학습 모델로 구축한다.
이상징후 진단 및 예측 알고리즘은 수집된 수질측정 데이터를 바탕으로 구축된 인공지능 기반 수질 예측모델을 활용하여 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단할 수 있다.
자기학습 알고리즘은 학습된 수질 예측모델의 정확도를 지속해서 평가하여 필요시 데이터를 활용한 수질 예측모델을 생성하게 된다.
또한, 수질 관리 서버(20)는, 각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버로서 인터넷에 연결되어, 데이터 수집, 점검, 관리 기능을 수행하고, 지역 단위 아파트별 수돗물 수질 데이터를 수집 및 분석하고, 진단 및 예측 정보를 데이터베이스로 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통하여 상기 스마트 단말기 또는 상기 시각화 장치의 개별 접속을 허용한다.
스마트 단말기(30)는 수질 관리 서버(20)로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 화면 상에 디스플레이하거나 음성으로 출력함으로써 관리자 또는 사용자에게 제공한다.
시각화 장치(40)는 분석 데이터 시각화 플랫폼이 설치된 디스플레이 장치 또는 컴퓨터 장치로서, 수질 관리 서버(20)로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신 후 시각화하여 홈 모니터 또는 공용 모니터로 제공한다. 관리자와 사용자에게 휴대폰 및 홈 및 공용 단말기를 통해 인공지능 기반 빅데이터 분석기술로 분석된 수돗물 수질 진단 정보를 제공함으로써, 수돗물에 관한 진단 정보를 어디서나 쉽게 확인할 수 있게 된다.
클라우드 컴퓨팅 웹 서버(50)는 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 관리 솔루션을 운영하고, 각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버와 인터넷으로 연결하여 Data 수집, 점검 및 관리를 수행하며, 지역단위 아파트별 수돗물 수질 Data 수집 및 분석, 진단, 예측 정보 Data Base를 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통해 개별 접속도 가능한 기능을 제공한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기(10)는, 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로 각각에 설치되며, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하기 위한 것으로서, 센서부(101), 유해물질 검출부(102), 마이크로 프로세서(103), 표시부(104), 통신부(105) 및 메모리(106)를 포함한다.
센서부(101)는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출한다. 이를 위해, 센서부(101)는 수돗물의 잔류 염소를 검출하는 잔류염소 센서; 수돗물의 탁도를 검출하는 탁도 센서; 수돗물의 수소이온농도(PH)를 검출하는 수소이온농도 센서; 수돗물에 대한 전기전도도(EC)를 검출하는 전기전도도 센서; 수돗물에 대한 물의 온도를 검출하는 수온 센서; 수돗물에 대한 압력을 검출하는 수압 센서; 수돗물에 대한 유속을 검출하는 유속 센서; 수돗물에 대한 산화 환원의 전위를 검출하는 산화환원전위(ORP) 센서; 수돗물에 대한 철이온의 농도를 검출하는 철이온 농도 센서; 수돗물에 대한 구리 이온의 농도를 검출하는 구리이온농도 센서; 수돗물에 대한 부유물의 입자 크기를 검출하는 부유물 입자 센서; 및 수돗물에 대한 전기 전도도를 검출하는 전기 전도도 센서를 포함한다.
따라서, 수돗물 수질 측정기(10)는 잔류염소, PH, 탁도, 전기 전도도, 온도, 금속이온(철, 구리, 마그네슘 등), 수압, 유속 등을 측정할 수 있다.
유해물질 검출부(102)는 수돗물에서 유해 물질을 검출한다.
마이크로 프로세서(103)는 센서부(101)에서 검출된 센싱 검출 데이터 및 유해물질 검출부(102)에서 검출된 유해물 검출 데이터를 아날로그 출력방식 또는 디지털 출력방식에 따라 통신망으로 송신하도록 제어한다.
표시부(104)는 센싱 검출 데이터 및 유해물 검출 데이터를 화면 상에 디스플레이한다.
통신부(105)는 마이크로 프로세서(103)의 제어에 따라 센싱 검출 데이터 및 유해물 검출 데이터를 통신망을 통해 외부로 전송한다.
메모리(106)는 센싱 검출 데이터 및 유해물 검출 데이터를 저장한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템(100)에서, 수돗물 수질 측정기(10)는 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치되며, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 출력한다(S410).
여기서, 수돗물 수질 측정기(10)는 도 4에 도시된 바와 같이 공동주택 단지 내부에서 저수조 전단 지점(A)이나 후단 지점(B)에 설치되거나, 각 동 지점(C)에 설치된다. 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 공동주택 단지 내부의 각 지점에 설치한 경우를 나타낸 도면이다. 도 4에서, 수돗물 수질 측정기(10)가 저수조 전단 지점(A)에 설치된 경우(Case 1), 지역 정수장 및 배수지와 A 지점의 수질 데이터를 비교함으로써 송수관 및 배수관 상태 및 노후화에 따른 수돗물 수질 오염 상태를 확인할 수 있다. 또한, 도 4에서, 수돗물 수질 측정기(10)가 저수조 후단 지점(B)에 설치된 경우(Case 2), A 지점과 B 지점의 수질 데이터를 비교함으로써 아파트 저수조 상태 및 노후화에 따른 오염 상태를 확인할 수 있다. 또한 도 4에서, 수돗물 수질 측정기(10)가 각 동의 C 지점에 설치된 경우(Case 3), 저수조의 후단 지점(B)과 각 동의 C 지점의 수질 데이터를 비교함으로써 아파트 급수관 상태 및 노후화에 따른 오염 상태를 확인할 수 있다.
이어, 수질 관리 서버(20)는 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공한다(S420).
이때, 수질 관리 서버(20)는 A 지점, B 지점 및 C 지점에 설치된 각 수돗물 수질 측정기(10)로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수집함으로써, 인공지능 기반 빅데이터 분석기술을 활용하여 지역 정수장 및 배수지와 공동주택으로 연결되는 송수관 및 배수관, 공동주택 내부 저수조와 급수관의 재질 및 노후화 정도가 수돗물 수질에 미치는 영향성에 관한 빅데이터 베이스 구축 및 배관상태에 따른 위험요소 발생에 관한 예측모델을 구축한다.
이어, 시각화 장치(40)는 수질 관리 서버(10)로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 시각화한다(S430).
이어, 스마트 단말기(30)는 수질 관리 서버(10)로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공한다(S440).
본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템(100)은 도 5에 도시된 바와 같이 지역 단위 시스템을 구축할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템에 대하여 지역 단위 시스템으로 구축한 예를 나타낸 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 지역 단위 시스템(100)은 지역 정수장 및 배수지와 공동주택으로 연결되는 송수관 및 배수관 및 공동주택 내부 저수조와 급수관의 재질 및 노후화 상태가 수돗물 수질에 미치는 영향에 관한 빅데이터 베이스를 구축하게 된다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템(100)은 지역단위 수돗물 공급배관 및 수질관련 종합 빅데이터 베이스 구축 및 위험요소의 분석 및 예측 정보 제공 솔루션을 제공한다.
따라서 본 발명의 실시 예에 따른 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템(100)은 수돗물 수질사고 예방 및 조기경보 시스템으로 활용이 가능한 장점을 갖는다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버(20)는 도 6에 도시된 바와 같이, ① 빅데이터 수집 및 저장 서버 및 ② 인공지능기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램을 구비함으로써, 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 예측 솔루션을 구성할 수 있다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 빅데이터 분석 및 예측 솔루션을 구성한 예를 나타낸 도면이다. 도 6에서, 빅데이터 수집 및 저장 서버로서의 수질 관리 서버(20)는 수돗물 수질 측정기(10)로부터 측정된 수질 데이터를 수집 및 저장하고, 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램에 데이터를 전달하여 분석된 결과를 저장함으로써 Data Base를 구축하며, 분석결과 정보 제공용 Web Site 서버를 구성하여 분석 결과 정보를 제공하며, 분석결과 홈모니터 및 공동 모니터에 분석 결과 정보를 제공하며, 클라우드 컴퓨팅 기반 분석 및 관리 솔루션과 연결하여 데이터 전송 및 시스템을 관리한다.
또한, 수질 관리 서버(20)는 도 7에 도시된 바와 같이, 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램을 구성할 수 있다. 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 프로그램을 구성한 예를 나타낸 도면이다. 도 7에서, 수질 관리 서버(20)는 빅데이터 분석 알고리즘을 통하여, 각 위치에서 수집된 수돗물 수질 빅데이터에 대한 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트를 포함하는 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황 별로 분석하여 이상 징후 판단을 위한 인공지능 학습 모델로 구축할 수 있다.
도 7에서, 수질 관리 서버(20)는 이상징후 진단 및 예측 알고리즘을 통하여, 수집된 수질측정 데이터를 바탕으로 구축된 인공지능 기반 수질 예측모델을 활용하여 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하게 된다.
또한 도 7에서, 수질 관리 서버(20)는 자기학습 알고리즘을 통하여 학습된 수질 예측모델의 정확도를 지속 평가하고, 필요시 데이터를 활용한 수질 예측모델을 생성한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 수질 관리 서버(20)는 인공지능기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 분석 결과, 정상치를 도출하거나, 이상 신호를 탐지하거나, 위험을 예측할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버(20)는 도 8에 도시된 바와 같이, 수돗물 수질 측정기(10)로부터 실시간으로 수집된 수질 데이터에 대해 기존 구축된 데이터베이스 상의 정상 값의 범위를 기준으로 수돗물 수질의 정상, 경고, 주의 등을 예측할 수 있다. 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버에서 수돗물 수질의 정상, 경고, 주의를 예측하는 예를 나타낸 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 수질 관리 서버(20)는 수돗물 수질 측정기(10)로부터 실시간으로 수집된 수질 데이터가 기존 구축된 데이터베이스 상의 정상 값의 범위를 벗어나는 경우에, ② 주의 상태로 인식하고 이상 데이터 접수 시로 판단하여 인공지능 분석 시스템을 가동하고, 수질 데이터가 경고 한계치를 벗어나는 경우에는 수돗물 수질의 ① 경고(warning) 상태로 인식하며, 수질 데이터가 기존 구축된 데이터베이스 상의 정상 값의 범위 내에 있으면 ③ 정상 상태로 인식하는 것이다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 수질 관리 서버(20)는, 지역단위 별 여러 공동주택에서 실시간 수집된 수돗물 수질 빅데이터를 외부 환경요인(지역별 수돗물 배관 재질 및 상태, 지리적 위치, 수압, 유속, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트 등)에 따른 변화요소들을 상황별로 분석하여 수돗물 상태를 진단하고 발생 가능성이 있는 위험요소들에 대한 예측모델을 구축함으로써, 구축된 예측모델을 기반으로 수집되는 수질 데이터를 분석하여 이상 데이터 접수시 인공지능 분석 시스템을 가동하여 수돗물에 대한 위험요소 발생 가능성(①경고, ②주의, ③정상)을 분석, 예측 및 판단하여 관리자와 사용자에게 제공할 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 사용하고 있는 수돗물에 대해 수돗물 사용자에게 빠르고 정확한 실시간 수돗물 상태정보 및 위험요소 분석 및 예측 정보를 제공함으로써, 사용하고 있는 수돗물에 대한 막연한 불안감 해소와 신뢰도 개선이 가능할 수 있도록 하는, 인공지능 기반 빅데이터를 활용하고 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동주택용 스마트 수돗물 수질 진단 예측 시스템 및 방법을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10 : 수돗물 수질 측정기 20 : 수질 관리 서버
30 : 스마트 단말기 40 : 시각화 장치
50 : 클라우드 컴퓨팅 웹 서버
100 : 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템
101 : 센서부 102 : 유해물질 검출부
103 : 마이크로 프로세서 104 : 표시부
105 : 통신부 106 : 메모리
30 : 스마트 단말기 40 : 시각화 장치
50 : 클라우드 컴퓨팅 웹 서버
100 : 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템
101 : 센서부 102 : 유해물질 검출부
103 : 마이크로 프로세서 104 : 표시부
105 : 통신부 106 : 메모리
Claims (6)
- 삭제
- 삭제
- 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치되며, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 상기 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 외부로 송출하는 수돗물 수질 측정기;
상기 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공하는 수질 관리 서버;
상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공하는 스마트 단말기;
상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 시각화하는 시각화 장치; 및
인공지능 기반 빅데이터 분석 및 관리 솔루션을 운영하고, 각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버와 인터넷으로 연결하여 Data 수집, 점검 및 관리를 수행하며, 지역단위 아파트별 수돗물 수질 Data 수집 및 분석, 진단, 예측 정보 Data Base를 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통해 개별 접속도 가능한 기능을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 웹 서버;
를 포함하며,
상기 수돗물 수질 측정기는,
지역 정수장 또는 지역 배수지와 공동주택의 저수조를 연결하는 송수관 또는 배수관 상에 배치되거나, 상기 저수조와 상기 공동주택의 각 동을 연결하는 급수관 상에 배치되며,
상기 수질 관리 서버는,
빅데이터 분석 알고리즘, 이상징후 진단 및 예측 알고리즘, 및 자기학습 알고리즘을 이용하여 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소를 예측하며,
상기 빅데이터 분석 알고리즘은,
각 위치에서 수집된 수돗물 수질 빅데이터에 대한 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트를 포함하는 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황 별로 분석하여 이상 징후 판단을 위한 인공지능 학습 모델로 구축하고,
상기 이상징후 진단 및 예측 알고리즘은,
수집된 수질측정 데이터를 바탕으로 구축된 인공지능 기반 수질 예측모델을 활용하여 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하며,
상기 자기학습 알고리즘은,
학습된 수질 예측모델의 정확도를 지속해서 평가하여 필요시 데이터를 활용한 수질 예측모델을 생성하며,
지역단위 별 여러 공동주택에서 실시간 수집된 수돗물 수질 빅데이터를 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황별로 분석하여 수돗물 상태를 진단하고 발생 가능성이 있는 위험요소들에 대한 예측모델을 구축하되, 구축된 예측모델을 기반으로 수집되는 수질 데이터를 분석하여 이상 데이터 접수시 인공지능 분석 시스템을 가동하여 수돗물에 대한 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하여 관리자와 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템.
- 삭제
- 제 3 항에 있어서,
상기 수질 관리 서버는,
각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버로서 인터넷에 연결되어, 데이터 수집, 점검, 관리 기능을 수행하고, 지역 단위 아파트별 수돗물 수질 데이터를 수집 및 분석하고, 진단 및 예측 정보를 데이터베이스로 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통하여 상기 스마트 단말기 또는 상기 시각화 장치의 개별 접속을 허용하는 것을 특징으로 하는 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 시스템.
- (a) 수돗물 수질 측정기가 급수관로, 송수관로, 도수관로 및 취수관로에 각각 설치된 상태에서, 이송되는 수돗물에 대한 수질 상태를 검출하여 센싱 데이터로 출력하고, 상기 수돗물에서 유해 물질을 검출하여 유해물 데이터로 출력하는 단계;
(b) 수질 관리 서버가 상기 수돗물 수질 측정기로부터 센싱 데이터 및 유해물 데이터를 수신하고, 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술을 적용하여 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소를 진단 및 예측하여 스마트 단말기 또는 시각화 장치로 제공하는 단계;
(c) 시각화 장치가 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 시각화하는 단계; 및
(d) 스마트 단말기가 상기 수질 관리 서버로부터 수돗물 상태 정보 및 수질 관련 위험 요소에 대한 진단 및 예측 결과를 수신하여 관리자 또는 사용자에게 제공하는 단계;
를 포함하며,
상기 수질 관리 서버는,
빅데이터 분석 알고리즘, 이상징후 진단 및 예측 알고리즘, 및 자기학습 알고리즘을 이용하여 인공지능 기반 수돗물 수질 진단 및 위험요소를 예측하며,
상기 빅데이터 분석 알고리즘은,
각 위치에서 수집된 수돗물 수질 빅데이터에 대한 지리적 위치, 시간, 요일, 날씨, 온도, 계절 이벤트를 포함하는 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황 별로 분석하여 이상 징후 판단을 위한 인공지능 학습 모델로 구축하고,
상기 이상징후 진단 및 예측 알고리즘은,
수집된 수질측정 데이터를 바탕으로 구축된 인공지능 기반 수질 예측모델을 활용하여 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하며,
상기 자기학습 알고리즘은,
학습된 수질 예측모델의 정확도를 지속해서 평가하여 필요시 데이터를 활용한 수질 예측모델을 생성하며,
인공지능 기반 빅데이터 분석 및 관리 솔루션을 운영하고, 각 아파트의 빅데이터 수집 및 저장 서버와 인터넷으로 연결하여 Data 수집, 점검 및 관리를 수행하며, 지역단위 아파트별 수돗물 수질 Data 수집 및 분석, 진단, 예측 정보 Data Base를 구축하며, 분석 데이터 시각화 플랫폼을 통해 개별 접속도 가능한 기능을 제공하는 클라우드 컴퓨팅 웹 서버를 더 구비한 상태에서,
지역단위 별 여러 공동주택에서 실시간 수집된 수돗물 수질 빅데이터를 외부 환경요인에 따른 변화요소들을 상황별로 분석하여 수돗물 상태를 진단하고 발생 가능성이 있는 위험요소들에 대한 예측모델을 구축하되, 구축된 예측모델을 기반으로 수집되는 수질 데이터를 분석하여 이상 데이터 접수시 인공지능 분석 시스템을 가동하여 수돗물에 대한 위험요소 발생 가능성을 분석, 예측 및 판단하여 관리자와 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 수돗물 수질 측정기를 구비한 공동 주택용 스마트 수돗물 수질 진단 및 위험요소 예측 방법.
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