KR102454756B1 - 무선통신을 이용한 ai 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템 - Google Patents

무선통신을 이용한 ai 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 핵심 제어 및 차단 기능에는 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 스스로(관리자의 별도 지시없이 선택적 부분 차단) 자동 수행하고, 기존의 전체 시설에 대한 공급 차단 또는 중단 등의 방식과 다른 전면 차단 방식이 아닌 예측 가능한 지능형 순차적, 통합 차단 동작(2차적 대처 수단)을 구현할 수 있는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에 관한 것으로서,
본 발명은 적어도 하나의 주변의 환경 정보를 센싱하는 센서를 포함하는 센서부; 이동통신이 불가능한 지역과 이동통신이 가능한 지역을 구분하여 이동통신이 가능한 지역 까지 통신하고 이동통신이 불가능한 지역에 유선으로 추가적으로 통신하도록 제어하며, 상기 센서부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호와 센서 신호를 수신하여 저장하고, 상기 고유번호에 따른 선택 차단하도록 해당 차단부에 제공하여 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 제어부; 상기 제어부를 통해 전달 받은 선택된 차단시스템 차단 정보를 제외하고 순차 차단, 또는 통합 차단하여 위험 상황에 대한 2차적으로 대처하는 절차를 수행하는 차단부;를 포함한다.

Description

무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템{Universal Connection System AI Using Wireless Detection, Decision, and Control System}
본 발명은 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 핵심 제어 및 차단 기능에는 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 스스로(관리자의 별도 지시없이 선택적 부분 차단) 자동 수행하고, 기존의 전체 시설에 대한 공급 차단 또는 중단 등의 방식과 다른 전면 차단 방식이 아닌 예측 가능한 인공지능(AI) 딥러닝을 활용한 지능형 순차적, 통합 차단 동작(2차적 대처 수단)을 구현할 수 있는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에 관한 것이다.
일반적으로 인화성 또는 가연성 물질이 화재*?*폭발을 발생시킬 수 있는 농도로 대기중에 존재 하거나 존재할 우려가 있는 장소를 방폭지역이라고 하며, 이 방폭지역은 가스방폭 지역과 분진방폭지역으로 구분하여 위험분위기가 존재하는 시간과 빈도에 따라 그 종별을 결정하고, 이것은 방폭 전기기계, 기구 및 배선방법을 결정하는데 중요한 사항이 된다.
산업 현장에서 가연성 가스 및 독성 가스 등이 다양하게 사용되고 있어, 이러한 가스의 발생을 초기 단계에서 검지해서 신속한 사고 대응의 필요성이 커지고 있다.
특히 이러한 필요성에 기반을 두어, 산업용 시설 내 설치해야 하는 안전 장비 중의 하나인 가스 감지기의 사용빈도가 계속해서 늘어나고 있는 실정이다.
일반적으로 가스감지기는 주로 반도체식 혹은 접촉연소식으로서 가스의 존재 여부를 측정하고, 이렇게 감지된 신호에 의하여 가스를 차단하거나 경보 등의 조치를 취할 수 있게 된다.
그러나 상술한 종래 기술들은 일정한 기준에 의해 일괄 차단하는 방식으로서 전체 시설에 대한 공급 차단 또는 중단 등의 방식과 다른 전면 차단 방식이 닌 선택적 부분, 순차적, 통합 차단 동작을 구현할 수 있는 새로운 시스템이 필요하게 되었다.
또한 이동통신이 가능한 지역과 불가능한 지역으로 나누어 통신 방식을 달리하여 통신 사각지대에서도 원활한 차단시스템의 차단이 이루어질 수 있는 시스템이 필요하게 되었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 일정한 주기로 제어부에서 센서부와 차단부에게 데이터를 요청하고, 정해진 프로그램에 의해 선택된 차단 제어를 수행할 수 있는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 센서부로부터 수신된 가스 정보 데이터를 분석 및 학습을 통해 일반적인 프로시저한 함수와 어느 정도 자유도가 있는 인공지능(Fuzzy or Deep Learning)을 적용하여 차단 효과를 최적화할 수 있는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 적어도 하나의 주변의 환경 정보를 센싱하는 센서를 포함하는 센서부; 이동통신이 불가능한 지역과 이동통신이 가능한 지역을 구분하여 이동통신이 가능한 지역 까지 통신하고 이동통신이 불가능한 지역에 유무선으로 추가적으로 통신하도록 제어하며, 상기 센서부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호와 센서 신호를 수신하여 저장하고, 상기 고유번호에 따른 센서부를 선택 차단하도록 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 제어부; 및 상기 제어부를 통해 전달 받은 선택 차단된 차단시스템의 정보를 제외하고 순차 차단, 또는 통합 차단하여 위험 상황에 대한 대처하는 절차를 수행하는 차단부;를 포함한다.
상기 센서부는 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서;를 포함한다.
상기 센서부를 통한 가스 누출 또는 온습도 변화가 일정치 이상이어서 긴급 상황 발생 시 데이터 전송 주기와는 상관없이 상기 제어부가 차단 신호를 차단부에 전송한다.
상기 제어부는, 상기 센서부와 차단부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호를 수신하여 저장하는 고유 번호 수신 모듈; 상기 고유번호에 따른 센서부를 차단하도록 차단시스템에 명령하는 차단 제어 모듈; 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 선택 차단 모듈;을 포함한다.
상기 차단부는, 상기 센서부의 일정치 이상 감지순서를 적용하여 순차적으로 차단하는 순차 차단 모듈; 상기 센서부의 일정치 이상 감지된 그룹을 분석하여 그룹별로 통합 차단하는 통합 차단 모듈;를 포함한다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 일정한 주기로 제어부에서 센서부와 차단부에게 데이터를 요청하고, 긴급 상황 발생 시(예 : 가스 누출 또는 온습도 변화 등) 데이터 전송 주기와는 상관없이 차단 신호를 차단부에 전송하여 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 본 발명은 정해진 프로그램에 의해 선택된 차단 제어를 수행하여 제어 및 차단 동작을 원격 또는 자동으로 할 수 있다.
또한, 본 발명은 센서부로부터 수신된 가스 정보 데이터를 분석 및 학습을 통해 일반적인 프로시저한 함수와 어느 정도 자유도가 있는 인공지능(Fuzzy or Deep Learning)을 적용하여 차단 효과를 최적화할 수 있다.
또한, 본 발명은 1차적인 위험 상황에서는 디폴트 값으로 선택적 부분 차단이 실행되고, 2차적으로 대처 수단으로서 순차적 차단, 통합 차단 동작은 예측된 정보에 따라 미리 적절히 실행할 수 있게 함으로써, 차단 방식을 지능화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 1:1:1 통신의 경우를 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 여러 개의 센서부가 하나의 차단부에 영향을 주는 N:1:1 통신의 경우를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 하나의 센서부가 여러 개의 차단부에 영향을 주는 1:1:N 통신의 경우를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 여러 개의 센서부가 여러 개의 차단부에 영향을 주는 N:1:N 통신의 경우를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 N:1:1, N:1:N, 1:1:N 그리고 N:1:N 이 각 하나의 그룹을 형성하여 각 그룹끼리 통신을 하는 경우(그룹의 개수는 상황에 따라 여러 가지의 조합이 가능)를 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 방폭 센서 장치를 보여주는 도면이다.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템(이하 차단시스템)은 적어도 하나의 주변의 환경 정보를 센싱하는 센서를 포함하는 센서부(10); 이동통신이 불가능한 지역과 이동통신이 가능한 지역을 구분하여 이동통신이 가능한 지역 까지 통신하고 이동통신이 불가능한 지역에 유선으로 추가적으로 통신하도록 제어하며, 상기 센서부(10)에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호와 센서 신호를 수신하여 저장하고, 상기 고유번호에 따른 선택 차단하도록 해당 차단부에 제공하여 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 제어부(20); 및 상기 제어부를 통해 전달 받은 선택 차단 정보에 따라 선택된 차단시스템을 제외한 차단시스템들을 순차 차단, 또는 통합 차단하여 2차적 대처 수단에 따른 절차를 수행하는 차단부(30);를 포함한다.
구체적으로 살펴보면, AI 엔진은 상기 센서부(10)로부터 데이터 입력부(11)는 가스 정보 데이터를 수신하고, 데이터 분석부(13)는 수신된 가스 정보 데이터를 정밀하게 분석하여 딥러닝을 통해 데이터를 학습시킨다(15).
상기 AI 엔진은 가스 정보 데이터를 수신하면 축적된 데이터와의 상관관계를 활용하여 가스 정보 데이터의 딥러닝 학습을 진행하고 학습 결과로 학습 모델을 생성한다.
가스 정보 데이터의 딥러닝 학습을 통해 화재 발생 감지 정보, 가스 누수 감지 정보, 정상 동작 중임을 알리는 정보, 동작 감지 정보 중 어느 하나 이상의 데이터 정보를 상기 제어부(20)로 전송한다.
상기 제어부(20)는, 상기 센서부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호를 수신하여 저장하는 고유 번호 수신 모듈(21); 상기 고유번호에 따른 센서부를 차단하도록 차단시스템에 명령하는 차단 제어 모듈(22); 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 선택 차단 모듈(23);을 포함한다.
상기 1차적인 위험 상황은 가스가 발생한 것과 같은 매뉴얼로 미리 차단할 센서부가 지정된 경우, 사람의 개입 없이도 상기 제어부(20)는 상기 센서부(10)에 센서 정보를 요청하여 미리 확보된 고유번호와 센서부로부터 송신되는 고유번호와 일치 여부를 판단하고, 상기 고유번호에 따른 센서부를 선택 차단하도록 하여 선재적인 1차적인 위험 상황 대처를 실시간으로 자동 수행할 수 있다.
상기 차단부(30)는, 상기 센서부의 일정치 이상 감지순서를 적용하여 순차적으로 차단하는 순차 차단 모듈(31); 상기 센서부의 일정치 이상 감지된 그룹을 분석하여 그룹별로 통합 차단하는 통합 차단 모듈(32);를 포함한다.
상기 센서부(10)로는 상기 센싱 정보 중 하나 이상을 전송하기 위해 외부 네트워크 망과 무선으로 연결되는 양방향 IoT 센서부가 상기 PLC 모듈, 근거리무선모듈, 블루투스모듈, WIFI 모듈, 지그비모듈, 로라(LoRa)모듈, IR모듈, RS232/RS485 중 하나 이상의 센싱 정보로부터 일정 신호를 감지 시, 상기 N:1:1, N:1:N, 1:1:N 및 N:1:N 통신을 통해 관리 센터로 화재 발생 감지 정보, 가스 누수 감지 정보, 정상 동작 중임을 알리는 정보, 동작 감지 정보를 상기 제어부(20)에 송신한다.
구체적으로 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 1:1:1 통신의 경우를 보여주고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 여러 개의 센서부가 하나의 차단부에 영향을 주는 N:1:1 통신의 경우를 보여주며, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 하나의 센서부가 여러 개의 차단부에 영향을 주는 1:1:N 통신의 경우를 보여주고, 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 여러 개의 센서부가 여러 개의 차단부에 영향을 주는 N:1:N 통신의 경우를 보여주며, 도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 N:1:1, N:1:N, 1:1:N 그리고 N:1:N 이 각 하나의 그룹을 형성하여 각 그룹끼리 통신을 하는 경우(그룹의 개수는 상황에 따라 여러 가지의 조합이 가능)를 보여준다.
예를 들어 이동통신이 가능한 지역과 불가능한 지역으로 나누어 보면, 이동통신이 불가능한 지역에서 사용하는 통신으로는 WiFi, ZigBee, LoRa, SIGFOX, 유선 등이 있고,
상기 이동통신이 가능한 지역에서 사용하는 통신으로는 LoRa, 3G, 4G, 5G, NB-IOT, LTE-M, LTE Cat.M1 등이 있다.
그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
예외로 Bluetooth의 경우 근거리 통신부(양방향, 10m 이내)로 분류할 수 있다.
여기에서 이동통신이 가능한 지역과 불가능한 지역으로 나누는 이유는 인터넷에 연결 가능한 지역이나 장소까지 데이터가 전달되기만 하면 단계적으로 이동통신이 불가능한 지역도 통신이 가능하기 때문이다.
상술한 통신망 중에서 상황에 따라 적절한 통신망을 선택(중복 선택 가능)하여 사용할 수 있다.
상술한 LTE-M, LTE 이외에도, 예를 들면, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 상술한 근거리 통신망 중 하나 이상과 연결될 수 있다.
따라서 상기 WiFi, ZigBee, LoRa, SIGFOX 등을 통해 전달된 통신 정보를 처리하는 센서 정보 처리모듈(104)은, 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 PLC 모듈, 근거리무선모듈, 블루투스모듈, WIFI 모듈, 지그비모듈, 로라(LoRa)모듈, IR모듈, RS232/RS485로부터 센싱 정보를 수신하면 저장부에 저장하고 소정의 주기로 센싱 정보를 원거리 통신부를 통해 원격지의 관리 센터로 송신한다.
이때, 센서 정보 처리모듈(104)은 센싱 정보를 관리 센터로 화재 발생 감지 정보, 가스 누수 감지 정보, 정상 동작 중임을 알리는 정보, 동작 감지 정보 등을 송신한 후 저장부에 저장된다.
한편, 본 발명의 일실시예로서 상기 센서부(10)는 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서;를 포함한다.
상기 센서부(10)를 통한 가스 누출 또는 온습도 변화가 일정치 이상이어서 긴급 상황 발생 시 데이터 전송 주기와는 상관 없이 상기 제어부가 차단 신호를 차단부에 전송한다.
상기 제어부(20)는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템들이 각 하나의 그룹을 형성하여 각 그룹(N:1:1, N:1:N, 1:1:N 및 N:1:N)끼리 통신하도록 제어한다.
상기 센서부(10)는 수명을 진단하기 위한 기본 수명 정보를 저장하는 IoT 센서부;로서, 상기 제어부가 수명을 예측하여 대비할 수 있다.
본 발명은 부저 및 알람을 이용하여 사용자에게 경고하거나, 담당자 단말기로 경보 및 문자 알림을 전송하는 알람발생부(200)를 포함하는 알림모듈;을 더 포함한다.
본 발명에 따른 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에 내장되는 프로그램에는 일반적인 프로시저한 함수와 어느 정도 자유도가 있는 인공지능(Fuzzy or Deep Learning)으로 된 함수로 분류될 수 있다.
구체적으로 예를 들어 본 발명은 2차적 대처 수단으로서 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 순차적 차단, 통합 차단 동작을 위해 와치독 모듈(Watchdog module)을 통해 모델 학습을 수행하여 이상 발생시 스케줄 이중화 모드로 전환해서 이동통신이 가능한 지역과 불가능한 지역으로 나누어 정보를 전달하여, 이동 통신이 불가능한 원격지의 차단시스템도 정상 동작하도록 한다.
예를 들어, 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 오류가 감지되면 상기 와치독 모듈이 현재 와치독 발생 카운트를 소정의 매뉴얼 상에 나타나 있는 와치독 경고 레벨과 비교하여 감지된 오류에 대한 대응 여부를 판단하고, 상기 판단 결과, 상기 와치독 모듈이 상기 오류에 대한 대응이 필요한 경우로 파악하면, 상기 감지된 오류와 관련된 와치독 카운트를 증가시켜 메모리에 저장하고, 이 후 상기 감지된 오류와 관련된 와치독 카운트가 소정 와치독 레벨을 초과하면, 차단부(30)가 2차적으로 대처 수단으로서 순차적 차단, 통합 차단 동작 중 하나를 수행한다.
또한 2차적으로 대처 수단으로서 스케줄 이중화 모드는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 자동운전 제어정보인 스케줄에 따라 스케줄 제어신호를 차단부(30)에 송출하며, 상기 스케줄에 따른 발생 되는 스케줄 제어신호들의 발생시점 사이에 가상제어신호를 발생하여 제어부(20)로 송출하며, 상기 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 이상 또는 상기 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템 간 통신라인의 이상으로 인하여, 상기 차단부(30)로부터 스케줄 제어신호 및 가상제어신호 중 적어도 하나가 스케줄 이중화 전환시간 동안 수신되지 않은 경우 스케줄 이중화 모드로 전환해서 상기 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 스케줄과 동일한 스케줄을 이용하여 상기 스케줄 이중화 모드로의 전환시점의 이전 과거시점부터 상기 스케줄 이중화 모드로의 전환시점까지의 모든 스케줄 제어신호 및 가상제어신호를 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템로 송출하여, 선택 차단이 안된 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템들이 스케줄에 따라 순차 또는 통합 차단되도록 한다.
구체적으로 차단부(30)는 상기 방폭 가스 센서 중 일부를 센서의 감지순서를 적용하여 순차적으로 차단하는 순차 차단 모듈; 감지시기 및 미감지시기 간의 상호관계를 분석하여 통합 차단하는 통합 차단 모듈;에서 실시간으로 전송된 순차 차단, 또는 통합 차단에 따른 스케줄 제어신호 및 가상제어신호를 이용하여 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 RNN(Recurrent Neural Network) 모델 학습을 수행할 수 있다.
또한 실시간으로 계측된 로그 데이터를 이용하여 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 RNN(Recurrent Neural Network) 모델 학습을 수행할 수 있다.
또한 차단부(30)의 데이터 기반 접근법은 통계적 접근과 기계 학습 접근법으로 구분할 수 있으며 통계적 접근은 미리 분석된 자료의 기본적인 통계 특성값을 기반으로 하여 미리 지능적으로 차단시스템을 순차 또는 통합 차단한다.
한편, 상기 차단부(30)는 방폭 지역의 환경 정보(가스누출 등)를 측정하고, IoT 센서부로 부터 전달받은 기본 수명 정보를 기초로 센서부의 수명이 저하되어 감지 능력이 저하되었는가의 여부를 자동적으로 감지하고, 센서부의 수명이 다한 경우에는 이것을 경보하여 센서부의 교체를 요구할 수 있도록 하는 예측 모듈은 상기 센서부의 평균 수명 데이터를 포함하는 데이터 모듈을 통해 해당 수명 데이터를 전달받아 고장 진단 확률을 곱하여 수명을 계산한다.
무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 경우 일반적인 프로시저한 함수와 어느 정도 자유도가 있는 인공지능(Fuzzy or Deep Learning)으로 된 함수를 실행하기 위해 퍼지 논리로 계산하는 퍼지 논리(Fuzzy Logic, FL) 모듈, 퍼지 군집화 방법으로 계산하는 퍼지 군집화(Fuzzy Clustering) 모듈, 통계학적 학습 알고리즘으로 계산하는 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모듈 등이 사용될 수 있다.
또한 본 발명은 차단부(30)가 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서;에서 전달된 정보와 기존 정보를 비교하기 위하여 히스토그램 비교와 거리 산정을 통한 방식인 Nearest Neighbor(NN), K-평균, Support Vector Machine(SVM) 분류 방법 등이 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 기계학습법은 온 또는 오프를 원격 제어할 수 있는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템에서 수집된 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서 데이터 중에서 정상, 비정상 자료를 정보로 이용하여 신경망 등을 학습시켜 미래를 예측하는 방식이다.
또한 감독 학습은 신경망이나 SVM 방식이 사용될 수 있고, 미리 분류된 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서 데이터가 없는 경우 감독 되지 않은 학습을 사용하며 이 방법 역시 클러스터링 기술을 기반으로 각종 데이터를 여러 그룹으로 분류하고 전체 차단시스템에 대한 지능화된 순차, 통합 전력 공급 차단방식을 구현할 수 있다.
본 발명에 따른 감독 되지 않는 학습법으로는 주성분 분석법(PCS)과 K-평균 클러스터링, 퍼지 클러스터링 방식이 사용될 수 있으며, 랜덤신호의 예측을 위하여 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 입자 필터(Particle Filter, PF) 방식이 사용되기도 한다.
본 발명에 따른 고장 검출과 진단 방법은 전처리(1차적인 위험 상황)와 분류(2차적 대처 수단)의 두 단계로 구분될 수 있다. 즉 분류 과정은 방폭 지역의 환경 정보(가스누출 등)를 측정하여 분류과정에 효과적으로 이용될 수 있는 특성 값을 추출하거나 생성하는 과정이다.
이러한 특성 값의 변환은 고장 특성을 추출하려는 방법의 하나이며 분류는 전 처리에서 처리된 자료를 이용하여 전문가 시스템이나 패턴인식 방법 등으로 다중 검지 영역 통합 차단시스템의 고장원인과 위치 등을 구분할 수 있다.
따라서 2차적 대처 수단에 대한 대처를 스스로(관리자의 별도 지시없이) 미리 자동 수행할 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명은 제어부(20)가 1차적인 위험 상황(선택적 부분 차단)에 대한 대처를 스스로(리모콘(400) 또는 스마트 단말 등을 통한 관리자의 별도 지시없이) 자동 수행하는 단계; 다음 단계에 대한 추가 조치(2차적 대처 수단)는 차단부(30)가 전체 차단시스템에 대한 지능화된 순차, 통합 전력 공급 차단방식을 구현하는 단계; 등으로 이루어질 수 있다.
상기 차단부(30)의 순차적 차단 또는 통합 차단 동작은 베이지안 통계(bayes rule)를 이용하여 현재 차단시스템들의 위험 확률을 통해 차후 위험이 발생할 확률 또는 위험이 발생될 시간을 예측하여 순차 또는 통합 차단한다.
특히 본 발명은 상기 베이지안 통계기법 중 하나인 상기 차단시스템 위험 예측에 사용되는 확률적 모델링을 위해 웨이블(Weibull)함수를 적용한다.
본 발명에서 차단시스템의 신뢰성은 가장 중요한 품질 특성 중 하나로, 부품-전력공급부(미도시), 알람발생부(미도시), 센서보호부(미도시)-이 규정된 기간 동안 주어진 운용조건에서 요구되는 기능을 수행하는 확률을 의미한다.
상기 차단부(30)가 측정하는 신뢰성은 특정 목표치를 기준으로 전력공급부(100), 알람발생부(200), 센서보호부(300)를 포함하는 부품 및 시스템의 위험 가능성에 대한 정보를 바탕으로 평가가 이루어지며, 이를 효과적으로 평가하기 위해서는 초기 차단시스템 설계단계에서 충분한 수량의 샘플을 확보하는 것이 중요하다.
예를 들어 본 발명에 따른 차단부(30)가 와이블분포에 대한 정보를 얻기 위해서는 차단시스템의 전력공급부(100), 알람발생부(200), 센서보호부(300)를 포함하는 부품 및 시스템에 대한 수명데이터가 필요하며, 수명데이터는 완전데이터, 관측중단데이터, 구간데이터, 다중관측중단데이터, 계수형 데이터 등의 유형이 있다.
본 발명에 따른 차단부(30)가 지능적으로 차단하는 차단시스템의 부품인 전력공급부(100), 알람발생부(200), 센서보호부(300) 등의 위험분포는 시간에 따라 위험률이 감소하거나 일정 또는 증가하는 세 가지의 형태로 구분할 수 있다. 특히, 와이블분포(Weibull distribution)는 이러한 위험형태를 형상모수에 따라 묘사할 수 있다.
만일 증가하는 위험 분포를 보일 경우 차단부(30)가 차단시스템을 미리 순차 또는 통합 차단할 수 있다.
따라서 본 발명은 1차적인 위험 상황에서는 디폴트 값으로 선택적 부분 차단이 실행되고, 2차적으로 대처 수단으로서 순차적 차단, 통합 차단 동작은 예측된 정보에 따라 미리 실행할 수 있음으로 인해 차단 방식을 지능화할 수 있다.
본 발명에 따른 와이블분포의 모수 추정은 일반적으로 관측된 자료를 바탕으로 전통적 기법의 최소제곱법(Least squaresestimation, LSE)과 최우추정법(Maximum likelihood estimation,MLE)을 활용한다.
상기 LSE 또는 MLE는 비교적 자료의 양이 충분할 때 모수 추정이 적합하다.
상기 최소제곱법은 단순회귀모형에서 미지의 모수를 추정할 때, 오차제곱합을 최소로 하여 추정하는 방법이다.
상기 최우추정법은 관측된 자료의 발생가능성을 나타내는 우도함수(Likelihood function)를 최대화하는 모수를 찾아내는 방법이다.
10 : 센서부
20 : 제어부
21 : 고유 번호 수신 모듈
22 : 차단 제어 모듈
23 : 선택 차단 모듈
30 : 차단부
31 : 순차 차단 모듈
32 : 통합 차단 모듈

Claims (8)

  1. 적어도 하나의 주변의 환경 정보를 센싱하는 센서를 포함하는 센서부;
    이동통신이 불가능한 지역과 이동통신이 가능한 지역을 구분하여 이동통신이 가능한 지역 까지 통신하고 이동통신이 불가능한 지역에 유선으로 추가적으로 통신하도록 제어하며,
    상기 센서부로부터 데이터 입력부는 가스 정보 데이터를 수신하고, 데이터 분석부를 통해 수신된 가스 정보 데이터를 정밀하게 분석하여 딥러닝을 통해 데이터를 학습시키는 데이터 학습부를 포함하는 AI 엔진;
    상기 센서부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호와 센서 신호를 수신하여 저장하고, 상기 고유번호에 따른 선택 차단하도록 해당 차단부에 제공하여 1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 제어부;
    상기 제어부를 통해 전달 받은 선택된 차단시스템 차단 정보를 제외하고 순차 차단, 또는 통합 차단하여 위험 상황에 대한 2차적으로 대처하는 절차를 수행하는 차단부;를 포함하며,
    상기 제어부는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템들이 각 하나의 그룹을 형성하고 각 그룹(N:1:1, N:1:N, 1:1:N 및 N:1:N)끼리 통신하여 선택 차단하도록 제어하고,
    상기 AI 엔진은 가스 정보 데이터를 수신하면 축적된 데이터와의 상관관계를 활용하여 가스 정보 데이터의 딥러닝 학습을 진행하고 학습 결과로 학습 모델을 생성하며,
    가스 정보 데이터의 딥러닝 학습을 통해 화재 발생 감지 정보, 가스 누수 감지 정보, 정상 동작 중임을 알리는 정보, 동작 감지 정보 중 어느 하나 이상의 데이터 정보를 상기 제어부로 전송하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 차단부는,
    상기 센서부의 일정치 이상 감지순서를 적용하여 순차적으로 차단하는 순차 차단 모듈;
    상기 센서부의 일정치 이상 감지된 그룹을 분석하여 그룹별로 통합 차단하는 통합 차단 모듈;를 포함하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 센서부는 가스 누출을 감지하는 방폭 가스 센서; 온습도 변화를 감지하는 온습도 센서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 센서부를 통한 가스 누출 또는 온습도 변화가 일정치 이상이어서 긴급 상황 발생 시 데이터 전송 주기와는 상관없이 상기 제어부가 차단 신호를 차단부에 전송하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 센서부는 수명을 진단하기 위한 기본 수명 정보를 저장하는 IoT 센서부;로서, 상기 제어부가 수명을 예측하여 대비할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    부저 및 알람을 이용하여 사용자에게 경고하거나, 담당자 단말기로 경보 및 문자 알림을 전송하는 알림모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 센서부에 센서 정보를 요청하여 센서부로부터 송신되는 고유번호를 수신하여 저장하는 고유 번호 수신 모듈;
    상기 고유번호에 따른 센서부를 차단하도록 차단시스템에 명령하는 차단 제어 모듈;
    1차적인 위험 상황에 대한 대처를 자동 수행하는 선택 차단 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선통신을 이용한 AI 탑재형 다중 검지 영역 통합 차단시스템.
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KR970059155U (ko) * 1996-04-29 1997-11-10 심명보 가스 누설 경보 차단장치의 가스센서 수명 감지장치
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