KR102386572B1 - 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템 - Google Patents
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Abstract
빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템 및 방법이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템은 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 데이터 수집부, 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 모니터링부 및 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 빌딩풍 위험 정보 지도 생성부를 포함한다.
Description
본 발명은 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법 및 시스템에 관한 것이다.
현재 고층 우리나라를 내습하는 태풍은 최근 10여년간 연 평균 3.9개에 달하며 특히 2019년의 경우 7개의 태풍이 직간접적인 영향을 미친 것으로 파악된다(기상청 2019). 특히 기후 변화의 영향으로 최대 풍속이 40m/s를 상회하는 태풍이나 국지적 돌풍이 빈번하게 발생하고 증가하는 추세이다.
이에 부산 해운대구와 같이 해안 지역에 초고층 빌딩이 밀집되어 있거나 밀도가 증가하고 있는 지역에서는 빌딩풍에 의한 부착물 추락, 비산물 확산, 소음 발생 등의 재해가 유발되어 지역 주민들에게 강풍에 의해 많은 피해가 발생되고 있다.
따라서, 연속적인 기상환경정보 조사 및 관측뿐만 아니라 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보 및 경보 등과 같이 해상에서 발생할 수 있는 긴급 상황에 효과적으로 대처할 수 있도록 하는 다목적 빌딩풍 풍환경 모니터링 방안을 필요로 한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 연속적인 기상환경정보 조사 및 관측뿐만 아니라 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보, 경보 등과 같이 도심지에서 발생할 수 있는 긴급 상황에 효과적으로 대처할 수 있도록 하는 다목적 빌딩풍 풍환경 모니터링 체계를 통한 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위해 필요한 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 통해 가로등을 운용함과 동시에 풍속, 풍압 등을 측정할 수 있는 센서를 통해 수집하고, 수집한 데이터에 대한 유체 해석을 통해 빌딩풍 풍환경 위험 지역 및 정보 파악하는 시스템을 제공하는데 있다. 이를 기반으로 위치 데이터와 연동하여 어플리케이션 및 웹사이트에 적용을 통해 실시간으로 확인할 수 있는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축에 필요한 데이터를 축척하고자 한다. 이를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도 제공 및 풍환경 실시간 모니터링을 동시에 수행할 수 있는 빌딩풍 풍환경 관측 시스템 개발을 목적으로 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템은 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 데이터 수집부, 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 모니터링부 및 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 빌딩풍 위험 정보 지도 생성부를 포함한다.
데이터 수집부는 풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서, 및 데이터를 저장 및 송신하는 데이터 박스를 포함하고, 태양광 집열판에서 발생된 에너지를 이용하여 데이터 수집부를 동작시키기 위한 전력을 생성 및 저장하고, 저장된 전력을 이용하여 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집한다.
모니터링부는 데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공하고, 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행한다.
모니터링부는 빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원으로 생성하고 유체가 흐르는 유동장을 설정하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하고, 빌딩풍 시뮬레이션 결과에 기초하여 빌딩풍의 영향을 예측하고, 풍속 및 풍속 증가율을 분석하여 빌딩풍의 영향권 지역 및 위험 지역을 도출하고 빌딩풍의 풍로를 분석함으로써 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속을 산정하고, 빌딩풍 예상 위험 지역을 분석한다.
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부는 전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 빌딩풍 위험 관련 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하여 제공하고, 각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육 및 홍보 자료, 실시간 모니터링 자료를 제공함으로써 안전정보를 제공한다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법은 데이터 수집부가 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 단계, 모니터링부가 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 단계 및 시각화부가 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 연속적인 기상환경정보 조사 및 관측뿐만 아니라 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보, 경보 등과 같이 도심지에서 발생할 수 있는 긴급 상황에 효과적으로 대처할 수 있도록 하는 다목적 빌딩풍 풍환경 모니터링 체계를 통한 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위해 필요한 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 통해 가로등을 운용함과 동시에 풍속, 풍압 등을 측정할 수 있는 센서를 통해 수집하고, 수집한 데이터에 대한 유체 해석을 통해 빌딩풍 풍환경 위험 지역 및 정보를 파악할 수 있다. 이를 기반으로 위치 데이터와 연동하여 어플리케이션 및 웹사이트에 적용을 통해 실시간으로 확인할 수 있는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축에 필요한 데이터를 축척하고, 빌딩풍 위험 정보 지도 제공 및 풍환경 실시간 모니터링을 동시에 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축 과정을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 플랫폼 구축 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장 및 조회 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전산 유체 해석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 해석 도메인 구축의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 지역 전산 유체 해석 결과의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 플랫폼 구축 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장 및 조회 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전산 유체 해석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 해석 도메인 구축의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 지역 전산 유체 해석 결과의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이에 연속적인 기상환경정보 조사 및 관측뿐만 아니라 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보, 경보 등과 같이 도심지에서 발생할 수 있는 긴급 상황에 효과적으로 대처할 수 있도록 하는 다목적 빌딩풍 풍환경 모니터링 체계를 통한 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위해 필요한 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 통해 가로등을 운용함과 동시에 풍속, 풍압 등을 측정할 수 있는 센서를 통해 수집한다.
수집한 데이터에 대한 유체 해석을 통해 빌딩풍 풍환경 위험 지역 및 정보 파악하고, 이를 기반으로 위치 데이터와 연동하여 어플리케이션 및 웹사이트에 적용을 통해 실시간으로 확인할 수 있는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축에 필요한 데이터를 축척하고자 한다. 이를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도 제공 및 풍환경 실시간 모니터링을 동시에 수행할 수 있는 빌딩풍 풍환경 관측 시스템 개발을 목적으로 한다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축 과정을 설명하기 위한 개략도이다.
제안하는 빌딩풍 풍환경 관측 시스템의 데이터 수집부(110)는 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장한다. 그리고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신한다.
모니터링부(120)는 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼(121)을 생성한다. 생성된 데이터 플랫폼(121)을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션(122)을 통해 분석한다.
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부(130)는 모니터링부(120)에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위해서는 각 지역의 빌딩풍 예상 지점 및 강도를 알아야 하며 이를 위해서는 전산 유체 해석 시뮬레이션을 진행하여 빌딩풍 예상 위험 지역의 위치와 바람 강도를 측정한다.
전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하고, 이에 기초하여 신속한 예방 및 대응 방안을 마련할 수 있다.
이를 통해 각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육자료와 홍보자료 및 실시간 모니터링 자료들을 제공함으로써 활용도 높은 대국민 안전정보 제공 서비스의 발판을 마련할 수 있다.
또한 데이터 축척을 통해 상시적으로 빌딩풍에 위험한 지역을 '빌딩풍 위험 지역'으로 설정하여 방풍림이나 방풍 펜스와 같이 빌딩풍에 대한 예방 대책을 수립할 수 있는 근거를 마련할 수 있다.
이에 필요한 정보를 제공하기 위해서는 각 위험 지역에서 실시간으로 상시 데이터를 수집하고 송신 받아야 하기 때문에 효율적이고 전력이 많이 소모되지 않는 친환경적인 데이터 수집 방법이 필요하다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
제안하는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템은 데이터 수집부(210), 모니터링부(220) 및 빌딩풍 정보 지도 생성부(230)를 포함한다.
데이터 수집부(210)는 센서(211) 및 데이터 박스(212)를 포함한다. 데이터 수집부(210)는 도 2와 같이 가로등(240)에 설치되어 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(210)는 태양광 집열판(241)에서 발생된 에너지를 이용하여 데이터 수집부를 동작시키기 위한 전력을 생성 및 저장하고, 저장된 전력을 이용하여 센서(211)를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집한다. 풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서(211)는 태양광 집열판(241)에서 발생된 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작할 수 있다. 센서(211)를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스(212)에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부(220)로 송신한다. 또한, 태양광 집열판(241)에서 발생된 에너지를 통해 가로등(242) 운용 병행이 가능하다.
외부에서의 전원을 공급받지 않는 상태에서 태양광 집열판(241)를 통해 생산된 전력 공급으로 풍향 및 풍속 센서를 통해 풍환경 데이터를 자동으로 측정하여 정보를 수집하고, 데이터 박스로부터 모니터링부(220)로 데이터를 송신할 수 있다.
모니터링부(220)는 데이터 수집부(210)로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석한다.
모니터링부(220)는 데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공하고, 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행한다.
모니터링부(220)는 빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원으로 생성하고 유체가 흐르는 유동장을 설정하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 수행한다. 이후, 빌딩풍 시뮬레이션 결과에 기초하여 빌딩풍의 영향을 예측하고, 풍속 및 풍속 증가율을 분석하여 빌딩풍의 영향권 지역 및 위험 지역을 도출하고 빌딩풍의 풍로를 분석함으로써 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속을 산정하고, 빌딩풍 예상 위험 지역을 분석한다.
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부(230)는 모니터링부(220)에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타낸다.
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부(230)는 전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 빌딩풍 위험 관련 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하여 제공한다. 각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육 및 홍보 자료, 실시간 모니터링 자료를 제공함으로써 안전정보를 제공한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 플랫폼 구축 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 수집 대상(310)은 센서 데이터, 시스템 데이터 및 DB/웹 데이터를 포함한다.
데이터 플랫폼(320)을 구축하기 위해 다양한 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집한다. 풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신한다. 또한, 각종 운연 시스템, 정보 시스템을 통해 시스템 데이터를 수집할 수 있고, DB 데이터 및 외부 데이터를 포함하는 DB/웹 데이터를 수집할 수 있다.
모니터링부는 이러한 데이터들을 이용하여 데이터 플랫폼(320)을 구축하기 위해 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하도록 할 수 있다. 생성된 데이터 플랫폼(320)은 DB 서버(331) 및 어플리케이션 서버(332)로 전송될 수 있다.
데이터 플랫폼(320)을 통해 풍환경 데이터를 가공하여 시뮬레이션에 필요한 입력 데이터 제공하고, 기상청 프로토콜 분석을 통한 기상청 데이터 수집 모델을 설계할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장 및 조회 모델을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 관리 체계를 통해 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 풍환경 정보를 제공한다.
데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델(410) 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델(420)을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공할 수 있다.
데이터 분산 저장 모델(410)은 데이터 저장 요청 시 마스터 노드를 거쳐 분산된 데이터 노드에 저장하기 위해 데이터를 분산 및 복제하여 저장한다.
데이터 조회 모델(420)은 데이터 조회 요청 시 마스터 노드를 거쳐 분산된 데이터 노드에 데이터 조회 요청을 전송하고, 분산된 데이터 노드로부터 조회된 경과를 마스터 노드에서 통합하여 데이터 조회 결과를 전송할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전산 유체 해석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
제안하는 빌딩풍 풍환경 관측 시스템을 통한 빌딩풍 시뮬레이션 분석을 통해 빌딩풍 피해 영향을 분석하며 시뮬레이션 분석 방법은 전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 기법을 통해 실시할 수 있다.
전산 유체 역학이란 실제 유체의 동적인 움직임을 컴퓨터로 계산해낸 것이다. 전산 유체 역학 분석 과정은 다음과 같다: 1. Geometry, 2. Meshing, 3. Setup, 4. Solve, 5. Post processing.
먼저, Geometry 과정에서는 유체의 움직임을 분석하기 위해 주변 상황을 재현해야 한다. 예를 들어, 한 공간 내의 유체가 밖으로 빠져나가는 상황을 보고 싶다면 해당 공간을 그려야 되는 것이다. 카티아와 같은 3D 캐드 프로그램과 연동하여 해당 도면을 그리고, 각 부위에 대한 이름을 붙이는 것을 Geometry 과정에서 수행한다.
도면을 모두 그렸으면 Meshing 과정에서는 격자를 생성한다. CFD의 원리가 수치화된 기체의 상태를 주변 상황에 맞게 설정된 함수식에 따라 계산되어 격자 형태로 전달되도록 한다. 격자를 꼼꼼하게 생성할수록 정확한 값이 나오지만 계산하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
Setup 과정에서는 유체의 온도, 압력, 속도 등을 설정한다. 어느 부위가 벽인지, 어느 부위가 출입구인지 등 그외 여러 가지 유동 해석에 필요한 사항을 설정한다.
Solve 과정에서는 생성된 격자에 따라 계산을 수행한다.
마지막으로 Post processing 과정에서 전처리를 통해 결과 값을 확인한다. 유체의 움직임을 영상을 통해 보거나, 온도변화, 압력변화 등 유체의 다양한 상태 변화를 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 해석 도메인 구축의 예시를 나타내는 도면이다.
빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원 구조로 모델링하고 유체가 흐르는 유동장을 설정한다. 해석 대상에 대한 정의가 끝나면 경계 조건을 설정해야 하며 해석 특성을 고려하여 설정한다. 이를 통해 격자를 생성하고 해석 조건을 설정하여 결과값을 도출한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 지역 전산 유체 해석 결과의 예시를 나타내는 도면이다.
시뮬레이션 결과를 토대로 대상지에 미치는 빌딩풍의 영향을 예측할 수 있으며 최대 풍속 및 풍속 증가율을 분석할 수 있다. 빌딩풍의 영향권역 및 위험 구역을 도출할 수 있으며 빌딩풍의 풍로를 분석할 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속 산정이 가능하며 이를 통해 빌딩풍 예상 위험 지역 분석이 가능하다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 방법은 데이터 수집부가 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 단계(810), 모니터링부가 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 단계(820) 및 시각화부가 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 단계(830)를 포함한다.
단계(810)에서, 데이터 수집부가 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신한다.
데이터 수집부는 센서 및 데이터 박스를 포함한다. 데이터 수집부는 도 2와 같이 가로등에 설치되어 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 수집부는 태양광 집열판에서 발생된 에너지를 이용하여 데이터 수집부를 동작시키기 위한 전력을 생성 및 저장하고, 저장된 전력을 이용하여 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집한다. 풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서는 태양광 집열판에서 발생된 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작할 수 있다. 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신한다. 또한, 태양광 집열판에서 발생된 에너지를 통해 가로등 운용 병행이 가능하다.
단계(820)에서, 모니터링부가 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석한다.
모니터링부는 데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공하고, 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행한다.
모니터링부는 빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원으로 생성하고 유체가 흐르는 유동장을 설정하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 수행한다. 이후, 빌딩풍 시뮬레이션 결과에 기초하여 빌딩풍의 영향을 예측하고, 풍속 및 풍속 증가율을 분석하여 빌딩풍의 영향권 지역 및 위험 지역을 도출하고 빌딩풍의 풍로를 분석함으로써 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속을 산정하고, 빌딩풍 예상 위험 지역을 분석한다.
단계(830)에서, 시각화부가 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타낸다.
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부는 전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 빌딩풍 위험 관련 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하여 제공한다. 각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육 및 홍보 자료, 실시간 모니터링 자료를 제공함으로써 안전정보를 제공한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (10)
- 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 데이터 수집부;
데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 모니터링부; 및
모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 빌딩풍 위험 정보 지도 생성부
를 포함하고,
데이터 수집부는,
풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서, 및 데이터를 저장 및 송신하는 데이터 박스를 포함하고,
태양광 집열판에서 발생된 에너지를 이용하여 데이터 수집부를 동작시키기 위한 전력을 생성 및 저장하고, 저장된 전력을 이용하여 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집하며,
태양광 에너지를 통해 생성된 전력을 이용하여 가로등을 운용함과 동시에 상기 데이터 수집부가 상기 가로등에 설치되어 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보, 경보를 포함하는 도심지에서 발생하는 긴급 상황에 대처하기 위한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위해 필요한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하고,
모니터링부는,
데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공하고, 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하며,
빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원으로 생성하고 유체가 흐르는 유동장을 설정하여 지오메트리(Geometry), 메싱(Meshing), 셋업(Setup), 솔브(Solve), 후처리(Post processing) 과정을 포함하는 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하고, 유체의 움직임을 분석하기 위해 3D 캐드 프로그램과 연동하여 주변 상황에 대한 도면을 생성하고, 상기 도면에 격자를 생성하여 전산 유체 역학의 원리가 수치화된 기체의 상태를 상기 주변 상황에 관하여 설정된 함수식에 따라 계산하여 상기 격자에 매칭되도록 하고, 상기 격자에 따라 전산 유체 해석을 위한 계산을 수행하는 빌딩풍 시뮬레이션 결과에 기초하여 빌딩풍의 영향을 예측하고, 풍속 및 풍속 증가율을 분석하여 빌딩풍의 영향권 지역 및 위험 지역을 도출하고 빌딩풍의 풍로를 분석함으로써 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속을 산정하고, 빌딩풍 예상 위험 지역을 분석하는
빌딩풍 풍환경 관측 시스템. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
빌딩풍 위험 정보 지도 생성부는,
전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 빌딩풍 위험 관련 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하여 제공하고,
각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육 및 홍보 자료, 실시간 모니터링 자료를 제공함으로써 안전정보를 제공하는
빌딩풍 풍환경 관측 시스템. - 데이터 수집부가 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 단계;
모니터링부가 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 단계; 및
시각화부가 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 단계
를 포함하고,
데이터 수집부가 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력 공급으로 동작하는 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 구축하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하여 데이터 박스에 저장하고, 저장된 빌딩풍 풍환경 데이터를 태양광 에너지를 이용하여 생성된 전력을 이용하여 모니터링부로 송신하는 단계는,
풍환경 데이터를 자동 측정하기 위한 센서 및 데이터를 저장 및 송신하는 데이터 박스를 포함하는 데이터 수집부가 태양광 집열판에서 발생된 에너지를 이용하여 데이터 수집부를 동작시키기 위한 전력을 생성 및 저장하고, 저장된 전력을 이용하여 센서를 통해 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위한 빌딩풍 풍환경 데이터를 실시간으로 수집하며,
태양광 에너지를 통해 생성된 전력을 이용하여 가로등을 운용함과 동시에 상기 데이터 수집부가 상기 가로등에 설치되어 빌딩풍 재난재해 예방, 재해 위험 지역 예보, 경보를 포함하는 도심지에서 발생하는 긴급 상황에 대처하기 위한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하기 위해 필요한 빌딩풍 풍환경 데이터를 수집하며,
모니터링부가 데이터 수집부로부터 수신 받은 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 프로토콜 분석을 통해 수집된 기상청 데이터를 이용하여 데이터 플랫폼을 생성하고, 생성된 데이터 플랫폼을 이용하여 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 통해 분석하는 단계는,
데이터 수집부에서 수집된 데이터 저장 요청 시 분산된 데이터 노드에 저장하기 위한 데이터 분산 저장 모델 및 다중 사용자 요청처리 및 데이터 조회를 위한 데이터 조회 모델을 포함하는 데이터를 데이터 플랫폼을 이용하여 빌딩풍 풍환경 데이터 및 기상청 데이터를 빌딩풍 시뮬레이션에 필요한 데이터 형태로 가공하여 제공하고, 데이터 입력 및 출력 경계(In/Out Bound)를 설정하여 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하며,
빌딩풍 위험 대상 지역을 3차원으로 생성하고 유체가 흐르는 유동장을 설정하여 지오메트리(Geometry), 메싱(Meshing), 셋업(Setup), 솔브(Solve), 후처리(Post processing) 과정을 포함하는 전산 유체 해석을 위한 빌딩풍 시뮬레이션을 수행하고, 유체의 움직임을 분석하기 위해 3D 캐드 프로그램과 연동하여 주변 상황에 대한 도면을 생성하고, 상기 도면에 격자를 생성하여 전산 유체 역학의 원리가 수치화된 기체의 상태를 상기 주변 상황에 관하여 설정된 함수식에 따라 계산하여 상기 격자에 매칭되도록 하고, 상기 격자에 따라 전산 유체 해석을 위한 계산을 수행하는 빌딩풍 시뮬레이션 결과에 기초하여 빌딩풍의 영향을 예측하고, 풍속 및 풍속 증가율을 분석하여 빌딩풍의 영향권 지역 및 위험 지역을 도출하고 빌딩풍의 풍로를 분석함으로써 각 풍향별 빌딩풍의 풍환경 변화 예측 및 최대 풍속을 산정하고, 빌딩풍 예상 위험 지역을 분석하는
빌딩풍 풍환경 관측 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제6항에 있어서,
시각화부가 모니터링부에서 분석된 결과에 따른 위험도 예측 데이터, 빌딩풍 데이터 차트를 이용하여 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하고, 분석 결과 및 빌딩풍 위험 정보 지도를 저장 및 시각화하여 디스플레이 또는 어플리케이션을 통해 사용자에게 나타내는 단계는,
전산 유체 해석을 통한 위험 정보 제공을 통해 위험 지역의 재난 안전 어플리케이션 및 각 지역의 웹사이트와 연동하여 위험 지역과 빌딩풍 위험 관련 정보를 시각화한 빌딩풍 위험 정보 지도를 생성하여 제공하고,
각 상황 별 위험 정보, 응급상황 시 매뉴얼, 빌딩풍 관련 교육 및 홍보 자료, 실시간 모니터링 자료를 제공함으로써 안전정보를 제공하는
빌딩풍 풍환경 관측 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020200159687A KR102386572B1 (ko) | 2020-11-25 | 2020-11-25 | 빌딩풍 위험 정보 지도 구축을 위한 에너지 자립형 빌딩풍 풍환경 관측 시스템 |
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| KR (1) | KR102386572B1 (ko) |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |