KR102423388B1 - 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템 - Google Patents

누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 배관에 일정 간격으로 장착되는 복수의 누수센서에 의해 배관의 누수를 감지하고, 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 누수 발생여부의 검증, 누수 위치 및 종류의 식별을 수행하고, 누수감지에 대한 학습데이터를 생성하여 누수센서를 학습시킴으로써, 누수감지 및 누수정보에 대한 정확성을 향상시킬 수 있는, 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템에 관한 것이다.

Description

누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템 {A complex sensing IoT leak detection system including a leak sensor, an edge computing gateway, and a management server}
본 발명은 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 배관에 일정 간격으로 장착되는 복수의 누수센서에 의해 배관의 누수를 감지하고, 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 누수 발생여부의 검증, 누수 위치 및 종류의 식별을 수행하고, 누수감지에 대한 학습데이터를 생성하여 누수센서를 학습시킴으로써, 누수감지 및 누수정보에 대한 정확성을 향상시킬 수 있는, 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템에 관한 것이다.
상수도 시스템에서 수용가로 수돗물을 공급하는 상수도관은 부식, 외부 충격에 의한 파손 또는 온도 등의 외부환경의 변화에 따른 수축 및 팽창으로 인해 상수도관에 균열이 발생하여 배관 내부를 흐르는 물이 외부로 유실될 우려가 있다. 이러한 상수도관의 손상은 초기에는 작은 크랙으로 시작되나 손상 부위에 대한 적절한 조치가 이루어지지 않을 경우 손상 부위가 점차 증가할 가능성이 크고 상수도관의 손상으로 인한 누수가 발생할 경우 수자원의 낭비와 함께 막대한 양의 경제적 손실을 초래할 우려가 있어 배관의 누수여부를 조기에 감지하고 조치할 필요가 있다.
이에 상수도관의 누수를 감지하기 위한 복수의 방법이 제시된 바 있으나, 종래의 방식은 휴대형 계측기 또는 이동 설치형 누수장치에 의해 배관의 누수여부를 식별하는 것으로서, 장치의 설치와 사용에 제약이 많은 현장 계측 방식이었다. 구체적으로 종래의 누수탐지장치는 작업자가 누수 예상 위치에 방문하여 복수의 탐지를 반복 수행함으로써 인적, 시간적 소모가 많은 단점이 있었다.
또한 배관에 음향센서를 부착하여 누수여부를 식별하는 방법으로서 기준 이상의 데시벨을 갖는 배관음이 지속되면 누수음으로 판별하고 누수음의 파형 및 도달시간에 기초하여 누수 위치를 식별하는 방법이 제시된 바 있으나, 일반적으로 누수음은 저주파 신호로서 누수음에 대한 분석 신호처리에 기술적 어려움이 따르는 문제점이 있었고, 여러 종류의 누수센서 가운데 초음파탐지형이 탐지기능이 우수한 것으로 알려져 왔으나 타 센서에 대비하여 비교적 고가인 문제점이 있었다.
한편, 상수도관에 누수가 발생하는 경우 작업자에 의한 적절한 조치를 수행되기 위해서는 누수의 위치와 더불어 누수의 종류를 식별할 필요가 있다. 그러나 종래의 방식에서 누수센서에 의한 누수 감지방식은 단순히 누수여부를 식별하고 누수 발생 위치를 도출하는 것으로서, 복수의 요인으로부터 누수의 종류를 식별하여 도출하지는 못하였다.
따라서, 상기와 같은 문제를 해결하고자 일정 지역 범위내의 위치하는 복수의 센서에 의한 연계 센싱을 수행하면서 누수센서에 누수 추론모델을 학습시켜 누수탐지의 성공률을 높일 수 있는 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있다
본 발명은 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 배관에 일정 간격으로 장착되는 복수의 누수센서에 의해 배관의 누수를 감지하고, 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 누수 발생여부의 검증, 누수 위치 및 종류의 식별을 수행하고, 누수감지에 대한 학습데이터를 생성하여 누수센서를 학습시킴으로써, 누수감지 및 누수정보에 대한 정확성을 향상시킬 수 있는, 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에서는, 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템으로서, 상기 누수감지시스템은, 일정 구간마다 배관에 장착되어 누수여부를 감지하고, 누수여부 및 배관환경정보를 포함하는 배관상태정보를 생성하여, 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 1 이상의 누수센서; 상기 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생여부를 검증하고 관리서버로 누수정보를 송신하는 엣지컴퓨팅게이트웨이; 및 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수감지시스템의 제어를 수행하는, 관리서버;를 포함하고, 상기 누수센서에 의하여, 배관 내 흐르는 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도;를 감지하여 누수여부를 판단하고, 상기 누수여부 및 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도를 포함하는 배관상태정보를 생성하고, 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 누수감지단계;가 수행되고, 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의하여, 상기 배관상태정보에서 누수가 발생하였다고 판단하여 누수발생정보를 송신한 누수센서 및 상기 누수발생정보를 송신한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여, 배관 내의 누수발생 여부를 검증하고 누수 발생 위치 및 누수 종류를 식별하는, 누수정보도출단계; 누수가 발생한 배관에 대한 위치정보 및 배관상태정보를 관리서버로 송신하는 누수정보송신단계; 및 상기 누수로 판단된 배관상태정보 중 상기 누수센서가 누수여부를 판단하는 데 관련된 정보를 라벨링하여 학습데이터를 생성하여, 1 이상의 누수센서로 재송신하는 센서학습요청단계;를 수행되고, 상기 누수센서에 의하여, 상기 학습데이터에 기반하여, 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 학습시키는 센서학습단계;를 수행되는, 누수감지시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 누수센서는, 배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 가속도 및 배향을 감지하는 IMU센서; 배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 압력을 감지하는 압력센서; 배관 외부에 장착되어 배관의 진동을 감지하는 진동센서; 배관 외부에 장착되어 배관의 누수음을 감지하는 음향센서; 및 배관 외부에 장착되어 배관의 온도를 감지하는 온도센서;를 포함하고, 상기 IMU센서, 상기 압력센서, 상기 진동센서, 상기 음향센서 및 상기 온도센서로부터 수신한 데이터에 기초하여 배관의 누수여부를 감지하고 배관상태정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 누수정보도출단계는, 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하는 누수검증단계; 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수 발생 위치를 식별하는 누수위치식별단계; 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수의 종류를 식별하는 누수종류식별단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 누수검증단계는, 진동센서로부터 수신한 배관진동데이터에 기초하여 누수여부를 감지하는 제1누수검증단계; 및 압력센서로부터 수신한 배관압력데이터에 기초하여 누수여부를 감지하는 제2누수검증단계;를 포함하고 상기 누수검증단계는, 상기 제1누수검증단계 및 상기 제2누수검증단계에서 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 제1누수검증단계는, 상기 진동센서로부터 수신한 상기 배관진동데이터의 크기가 제1임계치를 초과하였을 때, 배관의 누수를 식별하고 상기 제2누수검증단계는, 상기 압력센서로부터 수신한 상기 배관압력데이터의 크기가 제2임계치 미만일 때, 배관의 누수를 식별할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는, 상기 누수위치식별단계는, 상기 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관진동데이터 및 배관압력데이터의 크기와 상기 누수센서의 위치정보를 비례하여 누수 발생 위치를 식별할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 배관에 일정구간마다 장착되는 누수센서는 IMU센서, 압력센서, 진동센서, 음향센서 및 온도센서를 포함하는 복합센서로 배관 및 배관 내부를 흐르는 유량에 대한 복수의 요인을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생위치로부터 근거리에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 배관상태정보를 수신하여, 누수여부를 검증하고, 누수위치 및 누수종류를 포함하는 누수정보를 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관에 대한 복수의 요인을 고려하여 누수정보를 도출함으로써 누수 감지 및 누수정보의 정확성을 향상할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수센서와 물리적으로 근거리에 위치함으로써, 누수센서와 데이터 송수신이 용이하고 복수의 누수센서로부터 도출한 누수정보를 관리서버로 송신함으로써, 네트워크 부하를 경감할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 누수센서는 누수감지에 대한 딥러닝 기반 추론모델을 포함하고 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 수신한 누수 감지에 대한 학습데이터를 학습함으로써 누수감지에 대한 정확성을 향상할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 누수시스템의 구성요소 및 동작순서를 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배관 내부 및 배관 외부에 장착되는 누수센서를 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 진동센서로부터 수신한 배관진동데이터에 기초하여 누수를 식별하고, 제1누수검증단계에서 배관의 누수를 검증하는 방법을 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 압력센서로부터 수신한 배관압력데이터에 기초하여 누수를 식별하고, 제2누수검증단계에서 배관의 누수를 검증하는 방법을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 누수위치식별단계에서 누수 위치를 식별하는 단계를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하고 누수위치 및 누수종류를 식별하는 구성요소를 개시한다.
이하에서는, 다양한 실시예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
또한, 다양한 양상들 및 특징들이 다수의 디바이스들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있는 시스템에 의하여 제시될 것이다. 다양한 시스템들이, 추가적인 장치들, 컴포넌트들 및/또는 모듈들 등을 포함할 수 있다는 점 그리고/또는 도면들과 관련하여 논의된 장치들, 컴포넌트들, 모듈들 등 전부를 포함하지 않을 수도 있다는 점 또한 이해되고 인식되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 "실시예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다. 아래에서 사용되는 용어들 '~부', '컴포넌트', '모듈', '시스템', '인터페이스' 등은 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티(computer-related entity)를 의미하며, 예를 들어, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어를 의미할 수 있다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 누수시스템의 구성요소 및 동작순서를 개략적으로 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템으로서 상기 누수감지시스템은 일정 구간마다 배관에 장착되어 누수여부를 감지하고, 누수여부 및 배관환경정보를 포함하는 배관상태정보를 생성하여, 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 1 이상의 누수센서; 상기 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생여부를 검증하고 관리서버로 누수정보를 송신하는 엣지컴퓨팅게이트웨이; 및 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수감지시스템의 제어를 수행하는, 관리서버;를 포함하고, 상기 누수센서에 의하여 배관 내 흐르는 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도;를 감지하여 누수여부를 판단하고, 상기 누수여부 및 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도를 포함하는 배관상태정보를 생성하고, 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 누수감지단계;가 수행되고 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의하여 상기 배관상태정보에서 누수가 발생하였다고 판단하여 누수발생정보를 송신한 누수센서 및 상기 누수발생정보를 송신한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여, 배관 내의 누수발생 여부를 검증하고 누수 발생 위치 및 누수 종류를 식별하는, 누수정보도출단계; 누수가 발생한 배관에 대한 위치정보 및 배관상태정보를 관리서버로 송신하는 누수정보송신단계; 및 상기 누수로 판단된 배관상태정보 중 상기 누수센서가 누수여부를 판단하는 데 관련된 정보를 라벨링하여 학습데이터를 생성하여, 1 이상의 누수센서로 재송신하는 센서학습요청단계;를 수행되고 상기 누수센서에 의하여 상기 학습데이터에 기반하여, 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 학습시키는 센서학습단계;를 수행될 수 있다.
이하에서는 본원 발명의 누수시스템의 구성요소에 대해 설명한다.
누수센서는 배관의 누수여부를 감지하고 배관상태정보를 생성하는 구성요소로서 배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 가속도 및 배향을 감지하는 IMU센서, 배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 압력을 감지하는 압력센서, 배관 외부에 장착되어 배관의 진동을 감지하는 진동센서, 배관 외부에 장착되어 배관의 누수음을 감지하는 음향센서 및 배관 외부에 장착되어 배관의 온도를 감지하는 온도센서를 포함하고, 배관의 누수발생 여부를 조기에 식별하고 배관에 대한 상태정보를 엣지컴퓨팅게이트웨이로 전송할 수 있다.
구체적으로 누수센서는 온도, 압력, 가속도, 진동을 포함하는 복수의 인자를 측정할 수 있는 복합센서로서 누수정보를 도출함에 있어서 복수의 인자를 고려함으로써 누수탐지 성공률을 향상시킬 수 있다. 바람직하게는 누수센서는 배관의 진동 및 배관 내 흐르는 유량의 압력에 기초하여 배관의 누수 여부를 조기에 식별할 수 있고, 누수발생 여부를 검증하고, 누수의 위치 및 종류를 식별하기 위한 배관상태정보를 엣지컴퓨팅게이트웨이로 전송할 수 있다.
상기와 같은 구조로서 비교적 간단한 계산과정으로 수행할 수 있는 누수감지단계는 누수센서에 의해 수행되고, 복잡한 계산과정이 필요한 누수정보도출단계, 구체적으로 누수발생여부를 이중 검증하고, 누수발생 위치 및 누수종류를 식별하는 단계는 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 수행될 수 있다.
또한, 누수센서는 누수감지에 대한 딥러닝 기반 추론모델을 더 포함하여 누수감지에 대한 데이터를 기계학습함으로써 누수감지의 정확도를 향상시킬 수 있다. 구체적으로 누수센서는 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 누수로 판단된 배관상태정보를 라벨링하여 생성된 학습데이터를 수신받아 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 학습시켜 누수감지 성공률을 향상시킬 수 있다.
엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수정보를 도출하는 구성요소로서, 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하는 누수검증단계, 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수 발생 위치를 식별하는 누수위치식별단계, 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수의 종류를 식별하는 누수종류식별단계를 수행할 수 있다.
구체적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수를 식별한 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수 발생여부를 이중 검증할 수 있고, 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서로부터 배관상태정보를 수신하여 누수발생 위치 및 누수의 종류를 식별할 수 있다. 바람직하게는 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서로부터 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 배관상태정보를 수신하거나, 누수발생정보를 송신한 누수센서로부터 근거리에 위치하는 기설정된 개수의 누수센서로부터 배관상태정보를 수신할 수 있다.
상기와 같은 구조로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수 발생위치로부터 일정 범위안에 위치하는 복수 개의 누수센서를 연계하여 누수정보를 도출할 수 있고, 단일 누수센서에 의한 배관상태정보로부터 도출할 수 없는 누수발생 위치 및 누수종류를 식별할 수 있다.
또한, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수로 판단된 배관상태정보 중 누수여부를 판단하는데 관련된 정보를 라벨링하여 학습데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로 학습데이터는 누수센서가 배관의 누수를 식별하는 데 필요한 정보로서 누수가 발생하였을 때의 학습데이터를 누수센서가 학습하게 함으로써, 누수센서의 누수감지 성공률을 향상시킬 수 있다.
한편, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 물리적으로 누수센서의 근거리에 위치하여 누수센서와의 데이터 송수신이 용이하고, 누수정보를 도출하여 관리서버로 송신할 수 있다. 구체적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 누수센서가 생성하는 배관상태정보를 취합한 누수정보를 관리서버로 송신함으로써, 데이터 송수신에 따른 네트워크 비용의 절감 및 전송 지연을 줄일 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
결과적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하고, 복잡한 계산과정이 필요하여 누수센서가 수행하기 어려운 누수정보도출단계를 수행할 수 있고, 누수정보를 관리서버로 송신하여 관리자가 배관의 누수에 따른 적절한 조치를 수행할 수 있게 할 수 있다. 또한 누수센서를 학습시키기 위한 학습데이터를 생성하여 누수센서를 학습시킴으로써 누수센서의 누수감지 성공률을 향상시킬 수 있다.
관리서버는 누수시스템을 총체적으로 제어하는 구성요소로서, 관리자는 관리서버를 통해 배관의 누수여부 및 배관상태정보를 확인할 수 있다. 구체적으로 관리서버는 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 누수정보를 수신할 수 있고, 상기 누수정보는 복수의 누수센서가 생성한 복수의 배관상태정보로부터 배관의 누수에 대한 정보만을 취합하여 도출한 정보로서 관리자는 누수가 발생한 배관에 대한 정보만을 선별적으로 취득할 수 있다.
바람직하게는 관리서버는 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 누수정보를 수신하고 관리자는 배관의 누수 발생여부, 누수 종류 및 누수위치를 확인함으로써 수도 밸브를 차단하거나 누수 발생 위치로 작업자를 투입하여 적절한 조치가 수행될 수 있도록 할 수 있다.
또한, 관리서버는 누수시스템의 구성요소인 누수센서 및 엣지컴퓨팅게이트웨이의 동작을 제어할 수 있다.
이하에서는 본원 발명의 누수시스템의 동작 단계에 대해 설명하도록 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 누수센서(도 1의 누수센서#1)는 상시로 배관상태정보를 생성하고 배관의 누수여부를 감지하는 누수감지단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 누수센서(도 1의 누수센서#1)는 복합센서로서 진동센서 및 압력센서를 포함하고, 상기 진동센서 및 상기 압력센서로부터 수신한 배관진동데이터 및 배관압력데이터에 기초하여 배관의 누수 여부를 식별할 수 있다. 바람직하게는 누수센서(도 1의 누수센서#1)는 상기 배관진동데이터가 제1임계치를 초과하거나 상기 배관압력데이터가 제2임계치 미만일 경우, 배관의 누수로 판단하고, 누수센서(도 1의 누수센서#1)가 도출한 배관상태정보를 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신할 수 있다. 결과적으로 배관에 누수가 발생하여 배관의 진동이 커지거나, 배관 내 흐르는 유량의 압력이 감소하는 경우 이를 누수센서가 감지하여 배관의 누수여부를 감지할 수 있다.
이어서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1)의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 배관상태정보를 수신하는 단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 상기 단계에서 배관상태정보를 송신하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1)로부터 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서이다. 결과적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수 발생위치로부터 가장 가까운 누수센서(도 1의 누수센서#1)와 상기 누수 발생위치로부터 가장 가까운 누수센서(도 1의 누수센서#1)의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 배관상태정보를 수신할 수 있고, 복수의 배관상태정보에 기초하여 누수 발생여부를 검증하고, 누수의 위치 및 종류를 식별할 수 있다.
이어서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수의 발생여부를 이중 검증하는 누수검증단계를 수행할 수 있다.
구체적으로 누수검증단계는 엣지컴퓨팅게이트웨이가 수행하는 누수정보도출단계에 포함되는 단계로서, 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 수신한 배관진동데이터 및 배관압력데이터에 기초하여 배관의 누수여부를 검증하는 단계이다.
바람직하게는 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)의 진동센서로부터 수신한 배관진동데이터의 크기가 제1임계치를 초과하였을 때, 배관의 누수를 식별하는 제1누수검증단계 및 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)의 압력센서로부터 수신한 배관압력데이터의 크기가 제2임계치를 미만일 때, 배관의 누수를 식별하는 제2누수검증단계를 수행할 수 있다.
이어서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수 발생 위치를 식별하는 누수위치식별단계 및 누수의 종류를 식별하는 누수종류식별단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 누수위치식별단계 및 누수종류식별단계는 엣지컴퓨팅게이트웨이가 수행하는 누수정보도출단계에 포함되는 단계로서, 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수의 발생 위치와 종류를 식별하는 단계이다.
바람직하게는 누수위치식별단계는 배관진동데이터 및 배관압력데이터의 크기와 누수센서의 간격에 대한 거리정보를 비례하여 누수 발생위치를 식별하는 단계로서, 배관압력데이터가 감소하는 구간에 누수위치가 존재하는 것을 인지할 수 있고, 상기 구간에 위치하는 누수센서로부터 수신한 배관진동데이터의 크기와 거리를 비례하여 누수위치의 정확한 지점을 도출할 수 있다.
누수위치식별단계에 이어 수행되는 누수종류식별단계는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 1의 누수센서#1) 및 상기 누수센서의 근거리에 위치하는 누수센서(도 1의 누수센서#2, #3 및 #N)로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수의 종류를 식별하는 단계로서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관 내부에 흐르는 유량의 가속도, 배향, 압력, 배관의 진동, 온도 및 누수음을 포함하는 복수의 요인을 누수센서로부터 수신하고 상기 복수의 요인을 지능정보로서 학습하여 누수의 종류를 식별할 수 있다. 상기와 같이 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 요인을 지능정보로 학습하여 배관에 크랙(균열)이 발생하였거나, 배관이 파손되거나, 배관의 접속부가 이탈되는 등 어떤 요인에 의해 누수가 발생하였는지 판별하거나 배관에 발생한 천공의 크기를 식별하여 누수되는 유량의 양을 추정할 수 있다. 일례로 누수음은 단순 반복되는 음향으로서 지능정보의 학습대상으로 적합하여 엣지컴퓨팅게이트웨이가 학습하여 누수 종류의 식별 정확성을 향상시킬 수 있다.
결과적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 요인에 대한 계산이 수행되어 단일 누수센서 또는 단일요인으로 식별할 수 없는 누수종류를 도출할 수 있다. 또한 누수가 발생하였을 때의 복수의 요인을 데이터로서 학습하여 누수종류식별단계의 정확성을 향상시킬 수 있다.
이어서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수가 발생한 배관에 대한 위치정보 및 배관상태정보를 관리서버로 송신하는 누수정보송신단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 누수정보송신단계는 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 도출된 누수가 발생한 배관의 위치정보, 누수의 종류 및 배관상태정보 등을 포함하는 누수정보를 관리서버로 송신하는 단계로서, 관리자가 모든 누수센서의 데이터를 수신하여 배관의 누수를 감지해야 했던 종래의 방식에서 벗어나, 누수가 발생하였을 때의 누수정보만을 선별적으로 수신함으로써 인적 낭비 및 네트워크 부하를 경감할 수 있는 효과를 발휘할 수 있다.
이어서, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수로 판단된 배관상태정보 중 누수센서가 누수여부를 판단하는 데 관련된 정보를 라벨링하여 학습데이터를 생성하고 1 이상의 누수센서로 재송신하는 센서학습요청단계를 수행하고, 누수센서는 상기 학습데이터를 수신하여 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 학습시키는 센서학습단계를 수행할 수 있다.
구체적으로 누수센서는 복수의 누수 요인에 대한 학습데이터를 학습할 수 있는 딥러닝 기반 추론모델을 포함하고, 상기 학습데이터를 학습함으로써 누수감지단계의 정확성을 향상시킬 수 있다. 바람직하게는 학습데이터에는 누수가 발생하였을 때의 배관압력데이터, 배관진동데이터 또는 단순 반복음으로서 지능정보로 학습이 용이한 누수음에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 결과적으로 누수센서는 배관이 위치하는 지면의 종류 및 상태 또는 배관의 재질 및 형태 등 누수센서마다 상이할 수 있는 누수감지 기준을 보정하여 누수감지에 대한 정확성을 향상시킬 수 있다.
결과적으로 누수센서는 IMU센서, 압력센서, 진동센서 및 온도센서를 포함하는 복합센서로서 배관의 상태에 대한 복수의 요인을 포함하는 배관상태정보를 생성하고 배관의 누수여부를 검증할 수 있고, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 배관의 누수 여부를 검증하고, 배관의 누수에 대한 상세정보를 포함하는 누수정보를 도출할 수 있다. 또한, 누수센서는 배관의 누수에 대한 학습데이터를 학습하여 누수감지단계의 정확성을 향상할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서 누수센서에 의해 수행되는 누수감지단계 및 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 수행되는 누수검증단계는 배관의 압력데이터 및 진동데이터에 기초하여 누수 여부를 식별하고 검증하는 방법을 개시하였으나, 상기 누수센서에서 누수를 감지하는 요인은 배관의 누수음, 온도 및 배관 내부를 흐르는 유량의 가속도 등이 더 포함될 수 있다. 상술한 바와 같이 누수음은 일반적으로 단순 반복되는 음향으로서 누수센서가 학습할 수 있는 학습데이터로서 선별하기 적합한 요인 중 하나이고, IMU센서에 의해 측정될 수 있는 유량의 가속도는 x,y,z 방향에 대한 상이한 값을 가져 정상상태와 누수가 발생하였을 때의 상태를 대비하기 용이한 요인 중 하나일 수 있다. 결과적으로 상기 누수센서에서 누수를 감지하는 요인은 누수센서에 의해 측정될 수 있는 배관상태정보에 포함되는 복수의 요인 중 1개 이상일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배관 내부 및 배관 외부에 장착되는 누수센서를 개략적으로 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같이 누수센서는 일정구간마다 배관에 장착되어 배관상태정보를 생성하는 구성요소로서, 배관 내부에 장착되는 IMU센서, 압력센서 및 배관 외부에 장착되는 진동센서, 음향센서 및 온도센서를 포함하고 외부와 통신하여 상기 복수의 센서로부터 수신한 데이터를 송신하거나 센서를 학습시키기 위한 학습데이터를 수신할 수 있는 제어모듈을 더 포함할 수 있다. 구체적으로 누수센서는 배관의 형태 및 지면의 상태에 따라 일부 변경될 수 있으나, 일반적으로 동일한 간격으로 배관에 장착되어 배관상태정보를 생성할 수 있다. 상기와 같은 구조로서 배관에 누수가 발생하였을 때, 누수센서의 간격과 누수센서로부터 수신한 배관압력데이터 및 배관진동데이터의 크기에 기초하여 누수 위치를 식별할 수 있다.
이하의 도 3 및 도 4에서는 본원 발명의 누수시스템에서 배관의 누수를 식별 및 검증하는 방법에 대해 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 진동센서로부터 수신한 배관진동데이터에 기초하여 누수를 식별하고, 제1누수검증단계에서 배관의 누수를 검증하는 방법을 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이 누수센서는 배관의 누수를 감지하여 누수발생정보 및 배관상태정보를 송신할 수 있다. 구체적으로 도 3의 누수센서#2가 감지한 배관진동데이터(본 예시의 80)는 제1임계치(본 예시의 70)을 초과하여 누수센서#2는 배관상태정보를 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신할 수 있다. 이어서 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 3의 누수센서#2)의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 3의 누수센서#1 및 #3)에 배관상태정보 전송을 요청하고 해당 정보를 수신할 수 있다. 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 3의 누수센서#2) 및 상기 누수센서(도 3의 누수센서#2)의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 3의 누수센서#1 및 #3)로부터 수신한 배관진동데이터가 제1임계치를 초과하는지 검증하는 제1누수검증단계를 수행할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이 누수센서#2가 송신한 배관진동데이터(본 예시의 80)는 제1임계치(도 3의 70)를 초과하여 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관에 누수가 발생하였음을 식별할 수 있다.
한편, 상기와 같이 배관의 진동에 대한 정보만을 이용하여 배관의 누수여부를 식별하는 경우 외부 요인에 의한 노이즈에 의해 오감지할 우려가 있다. 누수센서는 배관에 대한 복수의 요인을 도출하는 복합센서로 구성하여 배관의 누수 여부를 검증할 필요가 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 압력센서로부터 수신한 배관압력데이터에 기초하여 누수를 식별하고, 제2누수검증단계에서 배관의 누수를 검증하는 방법을 도시한다. 도 4에 도시된 바와 같이 누수센서는 배관의 누수를 감지하여 누수발생정보 및 배관상태정보를 송신할 수 있다. 구체적으로 도 4의 누수센서#3가 감지한 배관압력데이터(본 예시의 60)는 제2임계치(본 예시의 70) 미만이고 누수센서#3는 배관상태정보를 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신할 수 있다. 이어서 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도4의 누수센서#3)의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 4의 #1 및 #2)에 배관상태정보 전송을 요청하고 해당 정보를 수신할 수 있다. 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생정보를 송신한 누수센서(도 4의 누수센서#3) 및 상기 누수센서(도 4의 누수센서#3)의 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 3의 누수센서#1 및 #3)로부터 수신한 배관압력데이터가 제2임계치 미만인지 검증하는 제2누수검증단계를 수행할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이 누수센서#3이 송신한 배관압력데이터(본 예시의 60)는 제2임계치(도 4의 70) 미만이며 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관에 누수가 발생하였음을 식별할 수 있다.
결과적으로 본원 발명의 누수시스템은 배관진동데이터 및 배관압력데이터에 기초하여 배관의 누수여부를 이중 검증하여, 배관의 누수여부를 식별하는데 있어 발생할 수 있는 오차를 보정할 수 있다. 또한 상술한 바와 같이 본원 발명의 누수시스템이 배관의 누수를 감지하는 요인은 누수음, 배관의 온도 등 누수센서에 의해 측정될 수 있는 복수의 요소 중 하나일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 누수위치식별단계에서 누수 위치를 식별하는 단계를 도시한다.
상기 누수검증단계에서 배관의 누수에 대한 검증을 완료한 엣지컴퓨팅게이트웨이는 이어서 누수 위치를 구체화하는 누수위치식별단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이의 데이터베이스에는 배관이 장착되는 누수센서 간의 거리정보가 저장되어있고, 복수의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보 및 누수센서 간의 거리정보에 기초하여 누수 발생 지점의 위치를 식별할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 배관에 누수가 발생함에 따라 엣지컴퓨팅게이트웨이는 복수의 누수센서로부터 배관진동데이터 및 배관압력데이터를 포함하는 배관상태정보를 수신할 수 있다. 구체적으로 배관진동데이터가 제1임계치를 초과하는 누수센서#3 또는 배관압력데이터가 제2임계치 미만인 누수센서#4의 기설정된 거리 이내에 존재하는 1 이상의 누수센서로부터 배관상태정보를 수신할 수 있다.
결과적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수 발생위치로부터 기설정된 거리 이내에 위치하는 누수센서(도 5의 누수센서#1, #2, #3 및 #4)로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생위치를 특정할 수 있다. 구체적으로 도 5의 하단부의 그래프는 엣지컴퓨팅게이트웨이가 각 누수센서로부터 수신한 배관압력데이터를 도시한 것으로, 누수발생위치의 전반에 위치하는 누수센서#1, #2 및 #3의 배관압력데이터는 누수가 발생되기 전의 지점이므로 정상상태에 대한 배관압력데이터를 송신한다. 반면에, 누수센서 #4의 배관압력데이터는 누수가 발생된 지점 후에 위치하는 지점이므로 배관압력데이터가 제2임계치 미만으로 감소하였다. 결과적으로 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관압력데이터가 정상상태를 유지하는 누수센서#3과 배관압력데이터가 제2임계치 미만으로 감소하는 누수센서#4 사이의 구간에서 누수가 발생하였음을 식별할 수 있다.
이어서, 도 5의 중단부의 그래프는 엣지컴퓨팅게이트웨이가 각 누수센서로부터 수신한 배관진동데이터를 도시한 것으로, 누수발생위치로부터 가장 근거리에 위치하는 누수센서#3의 배관진동데이터는 제1임계치를 상회하는 가장 높은 값을 가지고, 이어서 누수발생위치로부터 거리가 멀어질수록 배관진동데이터의 크기가 감소한다. 바람직하게는 누수발생위치로부터 일정 거리 이상 이격되어 누수로 인한 진동의 변화가 발생하지 않는 누수센서#1은 정상상태에 대한 배관진동데이터를 생성하고, 누수발생위치로부터 이격거리가 가까울수록 배관진동데이터의 크기가 증가한다.
엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관진동데이터의 크기 및 각 누수센서의 위치정보에 기초하여 누수위치를 식별할 수 있다. 구체적으로 각 누수센서의 위치정보, 즉 각 누수센서간의 이격거리는 엣지컴퓨팅게이트웨이의 데이터베이스에 기저장되어있고, 상기 이격거리와 상기 배관진동데이터의 크기를 비례하여 누수발생위치를 특정할 수 있다.
일례로 도 5의 도면에서 누수센서#3는 복수의 누수센서 중 가장 큰 값을 갖는 배관진동데이터를 송신하는 누수센서이고, 누수센서#4는 그 다음 순위의 값을 갖는 배관진동데이터를 송신하는 누수센서임으로, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수센서#3과 누수센서#4 사이의 구간에서 누수가 발생하였음을 식별할 수 있다. 또한 상술한 바와 같이 누수센서#3과 누수센서#4 사이의 이격거리는 엣지컴퓨팅게이트웨이의 데이터베이스에 기저장되어 있으므로 상기 누수센서#3과 누수센서#4의 배관진동데이터의 크기 및 누수센서#3과 누수센서#4의 거리를 비례하여 누수발생위치를 특정할 수 있다.
결과적으로 본원 발명의 누수시스템은 복수의 누수센서로부터 수신한 배관압력데이터에 기초하여 누수발생구간을 도출하고, 배관진동데이터에 기초하여 누수발생위치를 특정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하고 누수위치 및 누수종류를 식별하는 구성요소를 개시한다.
도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 누수센서는 배관 내부를 흐르는 유량의 압력 및 배관의 진동에 기초하여 배관의 누수 여부를 식별할 수 있다. 구체적으로 누수센서에 의해 수행되는 누수감지단계는 비교적 간단한 계산과정만으로 수행될 수 있어 배관에 직접 장착되는 누수센서에 의해 수행될 수 있다. 또한 누수센서는 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 더 포함하여 누수감지단계의 정확성을 향상할 수 있다.
한편, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관 내부를 흐르는 유량의 가속도, 배향, 압력 및 배관의 진동, 온도 등 배관에 대한 복수의 요소를 누수센서로부터 수신하여 누수 발생여부를 검증하고, 누수 발생위치 및 누수 종류를 식별하는 누수정보도출단계를 수행할 수 있다. 구체적으로 누수정보도출단계는 누수감지단계에 대비하여 비교적 많은 요소를 고려하여 수행되는 단계로서 단일 누수센서가 도출하기 어려운 누수위치 및 누수종류를 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의해 식별할 수 있다.
결과적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 배관에 일정구간마다 장착되는 누수센서는 IMU센서, 압력센서, 진동센서, 음향센서 및 온도센서를 포함하는 복합센서로 배관 및 배관 내부를 흐르는 유량에 대한 복수의 요인을 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수발생위치로부터 근거리에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 배관상태정보를 수신하여, 누수여부를 검증하고, 누수위치 및 누수종류를 포함하는 누수정보를 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 배관에 대한 복수의 요인을 고려하여 누수정보를 도출함으로써 누수 감지 및 누수정보의 정확성을 향상할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 엣지컴퓨팅게이트웨이는 누수센서와 물리적으로 근거리에 위치함으로써, 누수센서와 데이터 송수신이 용이하고 복수의 누수센서로부터 도출한 누수정보를 관리서버로 송신함으로써, 네트워크 부하를 경감할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 누수센서는 누수감지에 대한 딥러닝 기반 추론모델을 포함하고 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 수신한 누수 감지에 대한 학습데이터를 학습함으로써 누수감지에 대한 정확성을 향상할 수 있다.
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 (6)

  1. 누수센서, 엣지컴퓨팅게이트웨이, 및 관리서버를 포함하는 복합센싱형 IoT 누수감지시스템으로서,
    상기 누수감지시스템은,
    딥러닝 기반 추론모델을 포함하는 복합센서로서, 일정 구간마다 배관에 장착되어 누수여부를 감지하고, 누수여부 및 배관환경정보를 포함하는 배관상태정보를 생성하여, 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 1 이상의 누수센서;
    상기 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생여부를 검증하고 관리서버로 누수정보를 송신하는 엣지컴퓨팅게이트웨이; 및
    상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수감지시스템의 제어를 수행하는, 관리서버;를 포함하고,
    상기 누수센서에 의하여,
    배관 내 흐르는 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도;를 감지하여 누수여부를 판단하고, 상기 누수여부 및 유량의 가속도 및 압력;과 배관의 진동 및 온도를 포함하는 배관상태정보를 생성하고, 상기 엣지컴퓨팅게이트웨이로 송신하는 누수감지단계;가 수행되고,
    상기 엣지컴퓨팅게이트웨이에 의하여,
    상기 배관상태정보에서 누수가 발생하였다고 판단하여 누수발생정보를 송신한 누수센서 및 상기 누수발생정보를 송신한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여, 배관 내의 누수발생 여부를 검증하고 누수 발생 위치 및 배관의 크랙, 파손, 접속부 이탈을 포함하는 누수 종류를 식별하는, 누수정보도출단계;
    누수가 발생한 배관에 대한 위치정보 및 배관상태정보를 관리서버로 송신하는 누수정보송신단계; 및
    상기 누수로 판단된 배관상태정보 중 상기 누수센서가 누수여부를 판단하는 데 관련된 정보를 라벨링하여 학습데이터를 생성하여, 1 이상의 누수센서로 재송신하는 센서학습요청단계;가 수행되고,
    상기 누수센서에 의하여,
    상기 학습데이터에 기반하여, 누수여부를 감지하는 딥러닝 기반 추론모델을 학습시켜, 누수감지 기준을 보정하는 센서학습단계;가 수행되고,
    상기 누수정보도출단계는,
    누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하는 누수검증단계;
    누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수 발생 위치를 식별하는 누수위치식별단계;
    누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 배치되는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관상태정보를 비교 검증하여 누수의 종류를 식별하는 누수종류식별단계;를 포함하는, 복합센싱형 IoT 누수감지시스템.

  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 누수센서는,
    배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 가속도 및 배향을 감지하는 IMU센서;
    배관 내부에 장착되어 배관 내부에 흐르는 유량의 압력을 감지하는 압력센서;
    배관 외부에 장착되어 배관의 진동을 감지하는 진동센서;
    배관 외부에 장착되어 배관의 누수음을 감지하는 음향센서; 및
    배관 외부에 장착되어 배관의 온도를 감지하는 온도센서;를 포함하고,
    상기 IMU센서, 상기 압력센서, 상기 진동센서, 상기 음향센서 및 상기 온도센서로부터 수신한 데이터에 기초하여 배관의 누수여부를 감지하고 배관상태정보를 생성하는, 복합센싱형 IoT 누수감지시스템.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서
    상기 누수검증단계는,
    진동센서로부터 수신한 배관진동데이터에 기초하여 누수여부를 감지하는 제1누수검증단계; 및
    압력센서로부터 수신한 배관압력데이터에 기초하여 누수여부를 감지하는 제2누수검증단계;를 포함하고
    상기 누수검증단계는,
    상기 제1누수검증단계 및 상기 제2누수검증단계에서 수신한 배관상태정보에 기초하여 누수발생 여부를 검증하는, 복합센싱형 IoT 누수감지시스템.

  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 제1누수검증단계는,
    상기 진동센서로부터 수신한 상기 배관진동데이터의 크기가 제1임계치를 초과하였을 때, 배관의 누수를 식별하고
    상기 제2누수검증단계는,
    상기 압력센서로부터 수신한 상기 배관압력데이터의 크기가 제2임계치 미만일 때, 배관의 누수를 식별하는, 복합센싱형 IoT 누수감지시스템.

  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 누수위치식별단계는,
    상기 누수를 식별한 누수센서 및 상기 누수를 식별한 누수센서의 기설정된 거리 이내에 위치하는 1 이상의 누수센서로부터 수신한 배관진동데이터 및 배관압력데이터의 크기와 상기 누수센서의 위치정보를 비례하여 누수 발생 위치를 식별하는, 복합센싱형 IoT 누수감지시스템.

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