KR102458304B1 - 해안선에서의 지능형 알림 시스템 - Google Patents

해안선에서의 지능형 알림 시스템 Download PDF

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KR102458304B1 KR1020220073219A KR20220073219A KR102458304B1 KR 102458304 B1 KR102458304 B1 KR 102458304B1 KR 1020220073219 A KR1020220073219 A KR 1020220073219A KR 20220073219 A KR20220073219 A KR 20220073219A KR 102458304 B1 KR102458304 B1 KR 102458304B1
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Abstract

해안선에서의 지능형 알림 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 시스템에 따르면, 해안선에서의 위험상황에 대한 발생 가능성을 직관적으로 표시할 수 있으며, 이에 따라 해안선 근처의 사용자에게 경각심을 고취시켜 해안선에서의 안전 사고를 방지할 수 있다.

Description

해안선에서의 지능형 알림 시스템{SYSTEM FOR INTELLIGENTLY NOTIFYING AT SHORELINE}
본 발명의 실시예들은 해안선에서의 각종 위험과 관련된 정보를 시각 및 음성을 통해 정확하고 직관적으로 알려주고, 인공지능 기술을 기반으로 해안선에서의 위험상황을 예측하는 기술과 관련된다.
2019년 통계에 따르면, 우리나라는 인구의 1.2%가 매년 익사사고로 사망하고 있다. 또한, 우리나라는 매년 태풍에 의해 직간접적으로 많은 재산 피해가 발생되는 지역이다. 따라서, 해수면의 상승이나 파고에 대한 정보를 사용자들에게 알려 해안가에서의 위험상황에 대한 경각심을 고취시킬 필요가 있다. 또한, 이러한 해안가에서의 위험상황에 대한 정보를 보다 직관적이고 간편한 방법으로 사용자에게 전달할 필요가 있다.
한국등록특허공보 제10-1953194호(2019.02.21)
본 발명의 실시예들은 해안선에 구비된 엘이디 신호등을 통해 해안선에서의 위험상황 발생 가능성을 직관적으로 표시하고, 딥러닝 모델을 기반으로 해안선에서의 위험상황 발생 가능성 및 지속시간을 예측하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 것이다.
예시적인 실시예에 따르면, 해안가에서의 조석(潮汐) 및 파고(波高) 관련 위험정보를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부; 상기 해안가의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비하는 엘이디 신호등; 상기 엘이디 신호등의 일측에 구비되어 상기 해안가에서의 풍향, 풍속 및 강우량을 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비하는 센서부; 상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산하는 위험상황 계산부; 상기 위험상황 발생 가능성의 레벨(level)에 따라 상기 엘이디 신호등이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어하는 제어부; 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측하는 예측부; 및 상기 위험상황 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력하는 알람부를 포함하며, 상기 복수 개의 엘이디는, 제1 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하는 제1 엘이디, 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하는 제2 엘이디, 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하는 제3 엘이디, 및 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광하는 제4 엘이디를 포함하며, 상기 제1 엘이디, 상기 제2 엘이디, 제3 엘이디 및 제4 엘이디 중 하나는 상기 제어부의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 상기 제어부의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환되고, 상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 상기 알람부가 상기 알람을 음성 출력하는, 해안선에서의 지능형 알림 시스템이 제공된다.
상기 위험상황 계산부는, 상기 포털 데이터에 포함된 상기 조석 및 파고 관련 위험정보에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량과, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량을 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산할 수 있다.
상기 해안선에서의 지능형 알림 시스템은, 상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 해안선의 설정된 지점에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 획득부를 더 포함하며, 상기 예측부는, 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측할 수 있다.
상기 이미지 획득부는, 상기 해안선의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 아래 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 길이방향에 따른 노이즈를 제거하고, 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널(kernel) 사이즈 및 상기 표준편차 값들의 조합에 대한 서로 다른 경우의 수(number of case)를 설정된 횟수 이상 반복 수행함으로써 최적의 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널 사이즈 및 상기 표준편차 값을 각각 선택할 수 있다.
[수학식]
Figure 112022062747644-pat00001
(여기서, σ는 기 정의된 표준편차 값임)
본 발명의 실시예들에 따르면, 해안선에 구비된 엘이디 신호등을 기반으로 해안선에서의 위험상황 발생 가능성을 직관적으로 표시할 수 있으며, 이에 따라 해안선 근처의 사용자에게 경각심을 고취시켜 해안선에서의 안전 사고를 예방할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보, 해안선에서 촬영된 이미지 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측하고, 예측된 정보를 엘이디 신호등을 통해 표시함으로써 해안선 근처의 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 시스템의 상세 구성을 나타낸 블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부에서 엘이디 신호등의 발광을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등에서 표시되는 포털 데이터의 예시
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등에서 표시되는 포털 데이터의 예시
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등에서 표시되는 센서 데이터의 예시
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 시스템(100)의 상세 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 시스템(100)은 데이터 수집부(102), 엘이디 신호등(104), 센서부(106), 위험상황 계산부(108), 제어부(110), 예측부(112), 알람부(114) 및 이미지 획득부(116)를 포함한다.
데이터 수집부(102)는 해안가에서의 조석(潮汐) 및 파고(波高)와 관련된 각종 정보를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집한다. 여기서, 조석 및 파고와 관련된 정보는 예를 들어, 해안가에서의 풍향, 풍속, 강수량, 조석 시기, 밀물/썰물/파고 데이터 등을 포함한다. 상기 조석 및 파고와 관련된 정보는 국가정보기관 서버에서 실시간으로 수집되는 정보일 수 있다. 이때, 상기 국가정보기관 서버는 예를 들어, 기상청 서버, 한국환경공단 서버, 해양경찰청 서버, 해양수산청 서버, 해양수산부 서버 등이 될 수 있다.
또한, 데이터 수집부(102)는 해안가에서의 조석 및 파고와 관련된 위험정보를 포함하는 포털 데이터를 국가정보기관 서버로부터 수집할 수 있다. 여기서, 조석 및 파고와 관련된 위험정보는 과거 상기 해안가에서 사고가 발생된 시점에서의 풍향, 풍속, 강수량, 조석 및 파고 데이터, 또는 상기 해안가의 지형조건과 설정된 범위 이내에 속한(즉, 상기 해안가와 지형조건이 유사한) 다른 해안가에서 사고가 발생된 시점에서의 풍향, 풍속, 강수량, 조석 및 파고 데이터를 포함할 수 있다. 이와 같이, 데이터 수집부(102)는 상기 해안가에서의 현재 조석 및 파고와 관련된 정보뿐 아니라, 상기 해안가에서 사고가 발생될 위험이 높은 조석 및 파고와 관련된 위험정보를 국가정보기관 서버로부터 수집할 수 있다.
엘이디 신호등(104)은 해안가의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비한다. 엘이디 신호등(104)은 예를 들어, 해안가의 방파제 부근, 등대 근처 등에 설치될 수 있다. 이때, 엘이디 신호등(104)은 특정 색깔의 빛을 발광하기 위한 엘이디를 복수 개 구비할 수 있다.
일 예시로서, 엘이디 신호등(104)은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있다. 여기서, 제1 엘이디(104-1)는 예를 들어, 파란색의 빛을 발광하며, 제2 엘이디(104-2)는 녹색의 빛을 발광하며, 제3 엘이디(104-3)는 노란색의 빛을 발광하고, 제4 엘이디(104-4)는 적색의 빛을 발광하도록 내부에 다수의 엘이디 모듈을 구비할 수 있다. 후술할 바와 같이, 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3) 및 제4 엘이디(104-4)는 제어부(110)의 제어에 따라 그 구동이 제어되어 발광되거나 오프될 수 있다.
또한, 엘이디 신호등(104)은 상술한 포털 데이터와 후술할 센서 데이터를 표시할 수 있다. 예를 들어, 엘이디 신호등(104)은 포털 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량 정보 또는 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속, 강우량 정보 등을 표시할 수 있다.
센서부(106)는 엘이디 신호등(104)의 일측에 구비되어 상기 해안가에서의 풍향, 풍속 및 강우량을 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비한다. 센서부(106)는 예를 들어, 풍향 센서, 풍속 센서, 강우량 센서 등을 구비할 수 있으며, 이들 센서들을 통해 기 해안가에서의 풍향, 풍속 및 강우량을 포함하는 센서 데이터를 획득할 수 있다.
위험상황 계산부(108)는 데이터 수집부(102)에서 수집된 포털 데이터와 센서부(106)에서 획득된 센서 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산한다. 위험상황 계산부(108)는 상기 포털 데이터에 포함된 상기 조석 및 파고 관련 위험정보에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량과, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량을 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산할 수 있다. 학습 모델은 상기 조석 및 파고 관련 위험정보와 상기 센서 데이터와의 차이가 작을수록 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성이 높게 계산되도록 학습될 수 있다. 이때, 학습 모델은 해안가의 지형조건, 기상상황 등에 따라 상기 해안가의 위험상황 발생 가능성을 판단하는 데 필요한 요소들 각각에 대한 가중치를 자동으로 조정하도록 구성될 수 있다. 위험상황 계산부(108)는 상기 학습 모델에서 출력되는 위험상황 발생 가능성을 수치화한 후 그 수치에 따라 레벨(level)을 부여할 수 있으며, 그 예시는 아래와 같다.
[위험상황 발생 가능성에 대한 레벨의 범위]
제1 레벨 범위 : 위험상황 20% 이하
제2 레벨 범위 : 위험상황 21~50%
제3 레벨 범위 : 위험상황 51~79%
제4 레벨 범위 : 위험상황 80% 이상
제어부(110)는 위험상황 발생 가능성의 레벨에 따라 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어한다. 상술한 바와 같이, 엘이디 신호등(104) 각각은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있다. 이때, 제1 엘이디(104-1)는 제1 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하고, 제2 엘이디(104-2)는 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하며, 제3 엘이디(104-3)는 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하고, 제4 엘이디(104-4)는 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광할 수 있다. 여기서, 제1 색깔, 제2 색깔, 제3 색깔 및 제4 색깔은 예를 들어, 각각 파란색, 녹색, 노란색 및 적색이 될 수 있다. 제어부(110)는 위험상황 발생 가능성의 레벨에 대응되는 엘이디가 발광하도록 상기 엘이디를 제어할 수 있다. 이때, 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3) 및 제4 엘이디(104-4) 중 하나는 제어부(110)의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 제어부(110)의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환될 수 있다. 또한, 후술할 바와 같이, 알람부(114)는 상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 위험상황 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력할 수 있다. 예를 들어, 제4 엘이디(104-4)가 발광하는 경우, 알람부(114)는 “현재 해안선에서의 위험상황 발생 가능성은 80% 이상이니 해안선 근처에 오지 마시기 바랍니다.”라는 알람을 음성 출력할 수 있다. 이에 따라, 해안선 근처의 사용자들은 상기 엘이디의 색깔과 음성 출력을 확인함으로써 상기 해안선에서의 위험상황 발생 가능성을 직관적으로 알 수 있다.
예측부(112)는 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측한다. 예측부(112)는 예를 들어, 아래와 같은 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집할 수 있다.
제1 레벨 - 좋음(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 파란색으로 발광)
제2 레벨 - 보통(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 녹색으로 발광)
제3 레벨 - 나쁨(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 노란색으로 발광)
제4 레벨 - 매우나쁨 또는 위험(예를 들어, 모든 문구 또는 글자의 색상이 적색으로 1초 단위로 점등하여 시각적 효과 나타냄)
제1 패턴 - 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제3 레벨 → 제2 레벨…
제2 패턴 - 제1 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨…
제3 패턴 - 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제2 레벨 → 제3 레벨…
예측부(112)는 위와 같은 패턴 정보를 예측 모델에 입력할 수 있다. 예측 모델은 상기 패턴 정보와 기 학습된 학습 데이터를 비교하여 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 자동으로 출력하도록 구성될 수 있다.
알람부(114)는 상기 위험상황 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력한다. 이를 위해, 알람부(114)는 스피커와 같은 음성 출력을 위한 수단을 구비할 수 있다. 상술한 바와 같이, 알람부(114)는 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 위험상황 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력할 수 있다.
이미지 획득부(116)는 엘이디 신호등(104)의 타측에 구비되어 상기 해안선의 설정된 지점에 대한 이미지 데이터를 획득한다. 이때, 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터는 상기 해안선의 길이방향을 따라 연속적으로 획득되는 촬영 이미지로서, 해안선에서의 조석 및 파고에 따라 서로 다른 형태의 이미지 패턴을 포함할 수 있다. 즉, 해안선에서 물이 빠져나간 상태, 물이 들어온 상태, 파고가 높은 상태, 파고가 낮은 상태 등에 따라 이미지 데이터에 포함된 패턴이 상이할 수 있다. 다만, 상기 이미지 데이터에 조석 및 파고와 관련된 이미지 패턴이 아닌 다른 요소에 대한 노이즈(예를 들어, 해안선의 길이방향을 따라 존재하는 가이드 레일, 보행자 통로 등)가 포함될 수 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는 이미지 획득부(116)가 해안선의 이미지 데이터를 획득한 후 이에 대한 노이즈 제거 과정을 거칠 수 있도록 하였다.
구체적으로, 이미지 획득부(116)는 획득된 이미지 데이터에서 해안선의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 아래 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다. 여기서, x는 이미지 데이터 내 픽셀을 나타낸다. 이러한 노이즈 제거는 특히, 가로 방향, 즉 해안선의 길이방향에서 직선으로 보여지는 신호(예를 들어, 해안선의 길이방향 따라 존재하는 가이드 레일, 보행자 통로 등에 대한 신호)를 제거하기 위한 것이다.
[수학식]
Figure 112022062747644-pat00002
(여기서, σ는 기 정의된 표준편차 값임)
일반적으로, 가우시안 필터의 마스크 행렬은 중앙부에서 큰 값을 가지고 가장자리로 갈수록 0에 가까운 값을 가지게 되는데, 가우시안 필터의 마스크를 이용하여 연산을 수행하게 되면 대상 픽셀의 근처에서 가중치를 크게 두고 대상 픽셀과 멀어질수록 가중치를 작게 두어 가중 평균을 구하는 경우와 같다. 일반적인 가우시안 필터나 평균값 필터의 경우 대상 픽셀의 픽셀값을 상기 대상 픽셀의 주변 픽셀값들의 평균값이나 가우시안 함수의 연산값으로 대체하는 방식이나, 이러한 일반적인 가우시안 필터나 평균값 필터를 그대로 적용할 경우 해안선의 길이방향에 따른 노이즈 뿐 아니라 해안선의 조석 및 파고와 관련된 신호까지 제거되는 문제점이 있다. 이에, 본 발명의 실시예들에서는 가우시안 필터를 그대로 적용하는 것이 아니라 대상 픽셀의 픽셀값에서 가우시안 함수의 연산값을 차감하는 방식으로 해안선의 길이방향에 따른 노이즈만을 선택적으로 제거할 수 있도록 하였다.
이미지 획득부(116)는 해안선의 길이방향을 기준으로 설정된 범위의 픽셀값들을 선별(예를 들어, 상기 해안선의 길이방향을 따라 특정 구간 내 2m 이내 픽셀값들을 선별)하고, 상기 설정된 범위의 정중앙에 대응되는 픽셀값(x)을 기준으로 하여 상술한 수학식으로 표현되는 가우시안 함수의 연산값(G(x))을 획득한 후 상기 픽셀값(x)에서 상기 연산값(G(x))을 차감하여 상기 해안선의 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다.
즉, 이미지 획득부(116)는 x - G(x) 의 연산을 수행하여 해안선의 길이방향에 따른 노이즈를 제거할 수 있다. 이 경우, 해안선의 조석 및 파고와 관련된 신호는 최대한 보존되며, 가로 방향 즉 해안선의 길이방향에 다른 직선 신호(노이즈)만 선택적으로 제거될 수 있다. 또한, 이미지 획득부(116)는 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널(kernel) 사이즈 및 상기 표준편차 값들의 조합에 대한 서로 다른 경우의 수(number of case)를 설정된 횟수 이상 반복 수행함으로써 최적의 상기 설정된 범위 또는 상기 설정된 범위에서 선별되는 픽셀값들의 개수, 상기 가우시안 함수의 커널 사이즈 및 상기 표준편차 값을 각각 선택할 수 있다. 이미지 획득부(116)는 예를 들어, 파이썬(python)의 반복문을 통해 각 파라미터들 간의 모든 조합에 대한 경우의 수를 반복 수행함으로써 최적의 파라미터를 선택할 수 있다.
예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측할 수 있다. 예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 엘이디 신호등(104)에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 이미지 획득부(116)에서 획득된 이미지 데이터를 예측 모델에 입력할 수 있다. 여기서, 예측 모델은 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등이 될 수 있다. 예측 모델은 상기 패턴 정보와 상기 이미지 데이터를 기 학습된 학습 데이터와 비교하여 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 자동으로 출력하도록 구성될 수 있다.
또한, 이와 같이 예측된 정보는 엘이디 신호등(104)을 통해 표시될 수 있으며, 이에 따라 해안선 근처의 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(110)에서 엘이디 신호등(104)의 발광을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
상술한 바와 같이, 엘이디 신호등(104)은 제1 엘이디(104-1), 제2 엘이디(104-2), 제3 엘이디(104-3), 제4 엘이디(104-4) 등을 구비할 수 있으며, 각 엘이디는 서로 다른 색깔로 발광되도록 구성될 수 있다. 제어부(110)는 위험상황 계산부(108)에서 계산된 위험상황 발생 가능성의 레벨에 따라 상기 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어할 수 있다.
예를 들어, 위험상황 발생 가능성의 레벨이 제1 레벨인 경우, 제어부(110)는 제1 엘이디(104-1)를 발광시킬 수 있으며, 이 경우 파란색의 빛이 발광된다.
또한, 위험상황 발생 가능성의 레벨이 제2 레벨인 경우, 제어부(110)는 제2 엘이디(104-2)를 발광시킬 수 있으며, 이 경우 녹색의 빛이 발광된다.
또한, 위험상황 발생 가능성의 레벨이 제3 레벨인 경우, 제어부(110)는 제3 엘이디(104-3)를 발광시킬 수 있으며, 이 경우 노란색의 빛이 발광된다.
또한, 위험상황 발생 가능성의 레벨이 제4 레벨인 경우, 제어부(110)는 제4 엘이디(104-4)를 발광시킬 수 있으며, 이 경우 적색의 빛이 발광된다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 포털 데이터의 예시이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 센서 데이터의 예시이다.
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 엘이디 신호등(104)에서 표시되는 포털 데이터는 풍향, 풍속, 강수량 정보를 포함할 수 있다. 이러한 포털 데이터는 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장될 수 있다.
또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 엘이디 신호등(104)은 센서 데이터를 표시할 수도 있다. 센서 데이터는 예를 들어, 풍향, 풍속, 강수량 정보를 포함할 수 있다. 즉, 엘이디 신호등(104)은 국가정보기관 서버로부터 수집된 포털 데이터와 엘디이 신호등(104)에 구비된 센서를 통해 감지된 센서 데이터를 각각 표시할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 해안선에서의 지능형 알림 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
S102 단계에서, 데이터 수집부(102)는 해안가에서의 조석(潮汐) 및 파고(波高) 관련 위험정보를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집한다.
S104 단계에서, 센서부(106)는 상기 해안가에서의 풍향, 풍속 및 강우량을 포함하는 센서 데이터를 획득한다.
S106 단계에서, 위험상황 계산부(108)는 상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산한다.
S108 단계에서, 제어부(110)는 위험상황 발생 가능성의 레벨에 따라 상기 엘이디 신호등(104)이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어한다.
S110 단계에서, 예측부(112)는 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한다.
S112 단계에서, 예측부(112)는 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측한다. 이때, 이미지 획득부(116)는 상기 해안선의 설정된 지점에 대한 이미지 데이터를 획득할 수 있으며, 예측부(112)는 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측할 수도 있다.
도 7은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 해안선에서의 지능형 알림 시스템(100), 또는 해안선에서의 지능형 알림 시스템(100)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 해안선에서의 지능형 알림 시스템
102 : 데이터 수집부
104 : 엘이디 신호등
106 : 센서부
108 : 위험상황 계산부
110 : 제어부
112 : 예측부
114 : 알람부
116 : 이미지 획득부
118 : SMPS(Switching Mode Power Supply)

Claims (4)

  1. 해안가에서의 조석(潮汐) 및 파고(波高) 관련 위험정보를 포함하는 포털 데이터를 설정된 국가정보기관 서버로부터 수집하여 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부;
    상기 해안가의 설정된 지점에 설치되고, 4면의 복수 개의 엘이디를 구비하는 엘이디 신호등;
    상기 엘이디 신호등의 일측에 구비되어 상기 해안가에서의 풍향, 풍속 및 강우량을 포함하는 센서 데이터를 획득하는 하나 이상의 센서를 구비하는 센서부;
    상기 포털 데이터와 상기 센서 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산하는 위험상황 계산부;
    상기 위험상황 발생 가능성의 레벨(level)에 따라 상기 엘이디 신호등이 서로 다른 색깔로 발광하도록 상기 엘이디를 제어하는 제어부;
    시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보를 수집한 후 설정된 예측 모델에 입력함으로써 현재 시각으로부터 설정된 시간 경과 후 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측하는 예측부; 및
    상기 위험상황 발생 가능성에 대한 알람을 음성 출력하는 알람부를 포함하며,
    상기 복수 개의 엘이디는, 제1 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제1 색깔의 빛을 발광하는 제1 엘이디, 상기 제1 레벨 범위보다 높은 제2 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제2 색깔의 빛을 발광하는 제2 엘이디, 상기 제2 레벨 범위보다 높은 제3 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제3 색깔의 빛을 발광하는 제3 엘이디, 및 상기 제3 레벨 범위보다 높은 제4 레벨 범위의 위험 상황 발생 가능성에 대응되는 제4 색깔을 발광하는 제4 엘이디를 포함하며,
    상기 제1 엘이디, 상기 제2 엘이디, 제3 엘이디 및 제4 엘이디 중 하나는 상기 제어부의 제어에 따라 온(on) 상태로 전환되며, 상기 온 상태로 전환된 엘이디를 제외한 나머지 엘이디는 상기 제어부의 제어에 따라 오프(off) 상태로 전환되고,
    상기 온 상태로 전환된 엘이디의 발광에 따라 상기 알람부가 상기 알람을 음성 출력하는, 해안선에서의 지능형 알림 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 위험상황 계산부는, 상기 포털 데이터에 포함된 상기 조석 및 파고 관련 위험정보에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량과, 상기 센서 데이터에 포함된 풍향, 풍속 및 강우량을 각각 비교하고, 상기 비교 결과에 대해 기 학습된 학습 데이터를 토대로 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성을 계산하는, 해안선에서의 지능형 알림 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 엘이디 신호등의 타측에 구비되어 상기 해안선의 설정된 지점에 대한 이미지 데이터를 획득하는 이미지 획득부를 더 포함하며,
    상기 예측부는, 상기 시간 흐름에 따른 상기 엘이디 신호등에서의 발광 색깔에 대한 패턴 정보와 상기 이미지 획득부에서 획득된 이미지 데이터를 기반으로 상기 해안가에서의 위험상황 발생 가능성 및 상기 해안가에서의 위험상황 발생에 대한 지속시간을 예측하는, 해안선에서의 지능형 알림 시스템.
  4. 삭제
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