KR102459915B1 - 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)로 구성되며, 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)가 네트워크를 통해 연결되며, 임베디드 보드(100)는 무선을 통해 AP를 거쳐 네트워크로 액세스를 수행하는 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)에 있어서, 임베디드 보드(100)가 RS485 통신을 통해 비상용 발전기(10)로부터 데이터 수신하며, 데이터 종류로는 배터리 전압(기본), 냉각수 온도(기본), 오일 온도(기본), 오일 압력(기본), 역률(기본), 히터 온도(옵션), 전력(옵션), 가동 여부(옵션)를 제공받은 뒤 네트워크를 통해 서버(200)로 제공함에 따라, 비상용 발전기(10)로부터 획득한 데이터를 데이터베이스(200b)에 DB화하여 저장할 뿐만 아니라, 데이터베이스(200b)에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 생성된 패턴에 대해서 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시켜서 비상용 발전기(10)의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측하는 방식으로 데이터를 가공하며, 서버(200)에 설치된 서버용 프로그램(200a); 및 클라이언트(300)에 설치되며, 네트워크를 통한 데이터베이스(200b)로 액세스 이후, 데이터베이스(200b) 상의 데이터 및 가공 데이터를 사용자에게 제공하는 클라이언트 프로그램(300a); 을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

비상용 발전기 원격 모니터링 시스템{Emergency generator remote monitoring system}
본 발명은 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 체계적인 관리를 위해서는 ICT 기반 비상발전기의 상시 모니터링을 위해 비상용 발전기의 핵심부품인 제너레이터에 ICT 기반 센서 부착과 사용 데이터에 대한 실시간 수집, 분석, 모니터링을 지원할 뿐만 아니라, 데이터베이스에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 이를 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시킬 수 있어 비상용 발전기의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측할 수 있도록 하기 위한 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템에 관한 것이다.
비상용 발전기는 정상적인 상태에서 공급되는 상시전원(일반적인 전력망을 통해 공급되는 전력)이 재난, 사고 또는 고장에 의해 공급되지 못할 경우, 전원공급이 필수적인 중요 설비나 시설에 전원을 공급하기 위한 발전장치 및 설비를 말하며, 디젤엔진형 발전기가 가장 일반적으로 사용된다.
비상용 발전기를 포함한 비상전원은 [화재예방, 소방시설 설치/유지 및 안전관리에 관한 법률](9조 1항), 동법 [시행령] 및 소방청 [옥내소화전설비의 화재안전기준(NFSC 102)](제8조)에 따라 필수적으로 설치하게 되어 있음(층수가 7층 이상으로서 연 면적인 2000㎡ 이상 건축물, 특정소방대상물로서 지항층의 바닥면적 합계가 3,000㎡ 이상인 것 등). 또한 [전기사업법], [건축법]에도 ‘예비전원’ 설치 의무규정이 명시되어 있다.
한편, 비상용 발전기는 83,865대(총 용량: 27,347MW, 원자력발전소 20기에 해당)가 설치되어 운용 중이며(2017년 기준), 한국산업안전보건공단의 '비상전원 선정 및 설치에 관한 기술지침'에 따라 기능유지 및 점검을 위해 주 1회 무부하 상태에서 30분 이상 시험운전 실시 권장 이외에 관리규정은 부재한 상태로 부실한 비상용 발전기 관리체계에 대한 문제점이 있어 왔다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0128722호(2014.11.06. 공개) 비상발전기를 활용한 전력 수요관리시장 참여시스템 대한민국 등록특허공보 제10-1727060호(2017.04.17. 공고) 비상발전기와 에너지 저장장치를 포함하는 통합 전력관리 시스템
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 비상용 발전기의 전통적 기능으로 정전 등 비상시 비상전원을 공급하는 것이었으나 최근 정부의 전력수요관리(DR: Demand Response) 정책 추진 및 확대에 따라 그 기능이 다양화되고 있으므로 비상용 발전기에 대한 데이터를 빅데이터화하여 원격으로 클라이언트에서 액세스하여 각 비상용 발전기에 대한 원격 모니터링이 가능하도록 하기 위한 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 비상용 발전기 관리에 있어서 관리자가 1달에 1-2회 회당 5분 내외에 무부하기동을 하고 기본 사항 정도를 점검하는 것이 전부였으므로, 체계적인 관리를 위해서는 ICT 기반 비상발전기의 상시 모니터링을 위해 비상용 발전기의 핵심부품인 제너레이터에 ICT 기반 센서 부착과 사용 데이터에 대한 실시간 수집, 분석, 모니터링을 지원하도록 하기 위한 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 데이터베이스에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 이를 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시킬 수 있어 비상용 발전기의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측할 수 있도록 하기 위한 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템은, 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)로 구성되며, 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)가 네트워크를 통해 연결되며, 임베디드 보드(100)는 무선을 통해 AP를 거쳐 네트워크로 액세스를 수행하는 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)에 있어서, 임베디드 보드(100)가 RS485 통신을 통해 비상용 발전기(10)로부터 데이터 수신하며, 데이터 종류로는 배터리 전압(기본), 냉각수 온도(기본), 오일 온도(기본), 오일 압력(기본), 역률(기본), 히터 온도(옵션), 전력(옵션), 가동 여부(옵션)를 제공받은 뒤 네트워크를 통해 서버(200)로 제공함에 따라, 비상용 발전기(10)로부터 획득한 데이터를 데이터베이스(200b)에 DB화하여 저장할 뿐만 아니라, 데이터베이스(200b)에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 생성된 패턴에 대해서 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시켜서 비상용 발전기(10)의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측하는 방식으로 데이터를 가공하며, 서버(200)에 설치된 서버용 프로그램(200a); 및 클라이언트(300)에 설치되며, 네트워크를 통한 데이터베이스(200b)로 액세스 이후, 데이터베이스(200b) 상의 데이터 및 가공 데이터를 사용자에게 제공하는 클라이언트 프로그램(300a); 을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 서버용 프로그램(200a)은, 데이터베이스(200b)에 데이터를 집적하는 방식이기 때문에 데이터를 1:1 방식이 아닌 N:N 방식으로 서버(200)에 등록된 클라이언트(300) 사용자 누구나 확인 가능하며, 동시에 N대의 비상용 발전기(10)의 데이터 및 이전의 데이터, 비상용 발전기(10)의 설치환경에 따른 데이터를 집적하여 서로 비교 및 분석하여 패턴화하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 임베디드 보드(100)는, 비상용 발전기(10)로부터 수집 데이터로 비상용 발전기 데이터(GCP Data) 외에 진동, 전력, 온도을 통합 수신한 뒤, 클라우드 형태의 네트워크를 통해 서버(200)로 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 클라이언트 프로그램(300a)은, 메인 모니터링 UI 화면으로, 비상용 발전기(10)의 전체 상태 데이터를 모니터링할 수 있도록 하며, 사용자의 권한에 따라 확인할 수 있는 데이터는 다르게 제한하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 서버(200)는, 비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 테스트를 활용한 "데이터 Set"을 이용하여 기계학습 진행 및 최적 운전특성 확보함에 있어서, 분야전문가의 검증기준을 적용하여 주관기업의 출하 테스트 단계에서 확보한 데이터를 기반으로 비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 문제점에 대한 임계치를 결정하며, 기계학습을 위한 "데이터 Set"의 지속적인 확보와 최적 운전특성 확보하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템은, 비상용 발전기의 전통적 기능으로 정전 등 비상시 비상전원을 공급하는 것이었으나 최근 정부의 전력수요관리(DR: Demand Response) 정책 추진 및 확대에 따라 그 기능이 다양화되고 있으므로 비상용 발전기에 대한 데이터를 빅데이터화하여 원격으로 클라이언트에서 액세스하여 각 비상용 발전기에 대한 원격 모니터링이 가능하도록 하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템은, 비상용 발전기 관리에 있어서 관리자가 1달에 1-2회 회당 5분 내외에 무부하기동을 하고 기본 사항 정도를 점검하는 것이 전부였으므로, 체계적인 관리를 위해서는 ICT 기반 비상발전기의 상시 모니터링을 위해 비상용 발전기의 핵심부품인 제너레이터에 ICT 기반 센서 부착과 사용 데이터에 대한 실시간 수집, 분석, 모니터링을 지원하도록 하는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템은, 데이터베이스에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 이를 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시킬 수 있어 비상용 발전기의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측할 수 있도록 하는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 임베디드 보드(100)의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버용 프로그램(200a)으로 사용된 MySQL Workbench 프로그램의 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버용 프로그램(200a)의 구동시 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 5 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 클라이언트 프로그램(300a)에 의해 제공되는 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)에 대한 확장된 형태를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버(200)에 의해 데이터베이스(200b) 상으로 비상용 발전기(10)에 대한 빅데이터 분석 프로세스의 시스템화를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버(200)에 의한 데이터 과학 방법론 기획 및 설계를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버(200)에 의한 비상용 발전기(10) 데이터 분석 수행 절차를 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버(200)에 의한 예측 검증 시각화, 그리고 RNN과 LSTM 구성도 및 RNN 데이터 분석구조를 나타내는 도면이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 서버(200)에 의한 데이터 프로세스 기능을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1) 중 임베디드 보드(100)의 하드웨어 구성도이다.
먼저, 도 1을 참조하면, 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)은 임베디드 보드(100), 서버(200)에 설치된 서버용 프로그램(200a) 및 데이터베이스(200b), 클라이언트(300)에 설치된 클라이언트 프로그램(300a)으로 구성될 수 있다. 여기서 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)는 네트워크를 통해 연결되며, 특히 임베디드 보드(100)는 무선을 통해 AP를 거쳐 네트워크로 액세스 가능하다.
여기서 네트워크는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크기 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다.
한편, 도 2를 참조하면, 임베디드 보드(100)는 DC 24V 전원 입력 및 DC 5V, DC 3.3V 생성을 수행하며, ADC 4채널(전압 및 전류타입 선택 가능), 디지털 입력 2채널, 디지털 릴레이 출력 2채널, 디지털 트랜지스터 출력 2채널, RS485 통신을 수행할 수 있다.
임베디드 보드(100)는 RS485 통신을 통해 비상용 발전기(10)에 부착된 IoT 센서로부터 데이터 수신하며, 데이터 종류로는 배터리 전압(기본), 냉각수 온도(기본), 오일 온도(기본), 오일 압력(기본), 역률(기본), 히터 온도(옵션), 전력(옵션), 가동 여부(옵션)를 제공받을 수 있다.
서버(200)에 설치된 서버용 프로그램(200a)은 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL Server를 사용하며, 경우에 따라서 로컬 데이터베이스로 대체될 수도 있다. 도 3을 참조하면, 서버용 프로그램(200a)으로 사용된 MySQL Workbench 프로그램의 UI 화면을 나타내고 있다.
한편, 데이터베이스(200b)의 기능은 비상용 발전기(10)로부터 획득된 여러 가지 정보(데이터)를 서버(200)에 의해 제공받아 DB화하여 저장함으로써, 사용자가 필요로 하는 여러 가지 형태의 데이터로 가공하여 제공할 수 있도록 한다.
데이터베이스(200b)에는 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)을 통해 획득된 데이터가 저장되며, 클라이언트(300)에 설치된 클라이언트 프로그램(300a)을 통해 사용자에게 데이터가 제공된다.
본 발명에서 데이터베이스(200b) 설계에 있어서, 사용자 등록 및 비상용발전기의 여러 가지 데이터를 저장할 수 있도록 데이터베이스(200b)를 설계한다. 데이터 베이스(200b)에 저장되는 비상용 발전기(10)의 데이터는 하기의 표 1과 같다. 그 외 추가데이터는 사용자와 협의하여 조정할 수 있다.
데이명 내용
Bat Vol 배터리 전압
Cool Temp 냉각수 온도
Oil Temp 오일 온도
Oil Pressure 오일 압력
Heater Temp 히터 온도
Power 전력
Power Factor 역율
Status 가동여부
Loc 설치위치 정보
서버 프로그램(200a)은 주기적으로 임베디드 보드(100)로부터 데이터를 획득하여 데이터베이스(200b)에 저장하는 기능을 담당하며, 구동시 도 4와 같은 UI 화면이 출력되도록 제작될 수 있다.
서버(200)가 구동되면 데이터베이스(200b)와 함께 자동으로 실행되어 비상용 발전기(10)와 연결된 임베디드 보드(100)로부터 데이터를 수신할 준비를 한다.
서버(200)는 TCP/IP(or UDP) Server로, 임베디드 보드(100)와는 TCP/IP(또는 UDP) 통신으로 데이터를 송수신하며, 통신프로토콜은 전용 프로토콜을 사용함으로써 보안성을 높일 수 있다. 서버(200)는 모터링되는 데이터를 데이터베이스(200b)에 저장하고, 데이터베이스(200b)를 관리하고, 구동시 자동으로 서버 프로그램(200a)를 시작할 뿐만 아니라, 서버(200)와 연결된 입력장치를 통해 사용자가 도 4와 같은 시작/종료 버튼을 클릭하여 서버(200)에 대한 구동을 수동으로 시작 및 종료시킬 수 있다.
클라이언트(300)에 설치된 클라이언트 프로그램(300a)은 인터넷 등의 네트워크가 연결된 어디에서나, 현재 서버(200)에 등록된 모든 비상용 발전기(10)의 데이터를 모니터링할 수 있다. 클라이언트 프로그램(300a)은 데이터베이스(200b)와 직접 통신하면서 필요한 데이터를 가져와 사용자에게 제공할 수 있다.
클라이언트 프로그램(300a)의 UI 및 기능은 다음과 같다.
즉, 도 5는 Login UI 화면으로, 사용자 등록이 된 사용자가 클라이언트(300) 상에서 정상적으로 로그인해야만 클라이언트 프로그램(300a)이 실행된다.
다음으로, 도 6은 메인 모니터링 UI 화면으로, 비상용 발전기(10)의 전체 상태데이터를 모니터링할 수 있도록 한다. 사용자의 권한에 따라 확인할 수 있는 데이터는 다르게 제한될 수 있다.
도 7은 개별 발전기 모니터링 UI 화면으로 개별 비상용 발전기(10)의 데이터를 모니터링 할 수 있도록 한다. 사용자가 확인하고자 하는 개별 비상용 발전기(10)에 대해서 메인 모니터링 UI 화면에서 선택을 통해 데이터를 확인 가능하다.
도 8은 메인 모니터링 UI 화면에서 설치현황 메뉴를 선택한 경우 등록된 비상용 발전기 현황이 클라이언트(300)을 출력한 비상용 발전기 현황 UI 화면으로, 현재 서버(200)에 의해 데이터베이스(200b)에 등록된 비상용 발전기(10)의 현황을 화면에 출력할 수 있다.
도 9는 메인 모니터링 UI 화면에서 알람로그 메뉴를 선택한 경우 설치된 비상용 발전기의 알람정보가 클라이언트(300)에 표시된 것을 나타내는 알람정보 UI 화면이다. 도 10은 사용자 등록 UI 화면인 관리자 전용 화면으로써, 사용자 등록은 관리자만이 할 수 있다.
한편, 서버(200)는 데이터베이스(200b)에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 이를 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시킬 수 있어 도 11과 같이 비상용 발전기(10)의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측할 수 있다.
이를 위해, 서버(200)는 데이터베이스(200b)에 설치된 분산 파일 프로그램에 의해 데이터베이스(200b)를 구분한 분할 섹션 DB에 각 지역, 용도 등 카테고리 별로 분산 저장된 수집 데이터를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 고장 예측을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
서버용 프로그램(200a)은 분산 파일 프로그램에 의해 분할 섹션 DB에 분산 저장된 수집 데이터를 분석하여 그 분석한 결과로 다수의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 이상 상태 여부를 판단할 수 있다.
즉, 서버용 프로그램(200a)은 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
또한, 데이터베이스(200b)에 데이터를 집적하는 방식이기 때문에 데이터를 1:1 방식이 아닌 N:N 방식으로 등록된 사용자 누구나 확인할 수 있으며 동시에 N대의 비상용 발전기(10)의 데이터 및 이전의 데이터, 또 비상용 발전기(10)의 설치환경에 따른 데이터를 집적하여 서로 비교/분석하여 패턴화할 수 있다.
서버용 프로그램(200a)에 의해 수집되는 데이터 부분에서는 엔진뿐만 아니라 동체부, 판넬부 등까지 통합되어 데이터를 수신받는다. 패터화된 데이터는 시각화 되고 최적의 값을 비교/분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 임베디드 보드(100)는 비상용 발전기(10)로부터 수집 데이터로 비상용 발전기 데이터(GCP Data) 외에 진동, 전력, 온도 등을 통합 수신한 뒤, 클라우드 네트워크를 통해 서버(200)로 전송할 수 있다.
여기서 서버(200)는 클라우드 서버로 진동 데이터의 분석을 위한 데이터 저장소에 대한 분할 적용, Raw Data의 엣지 컴퓨터 저장(Data 추정량 : 50GB/일), 클라우드 저장으로 Max 20개의 Parameter Data(Data 추정량 : 25~50MB/일)에 대한 저장을 수행할 수 있다.
한편, 임베디드 보드(100)는 비상용 발전기(10)에 대해서 IoT 기반 데이터로 데이터를 수신하되, IoT 기반 데이터의 신뢰성 확보를 위한 데이터 통합 및 전송을 위해 IoT 데이터의 경우 매 초당 발생하는 다량의 데이터이므로 데이터의 손실률을 줄이가 위하여 데이터를 발생하는 순간 전송하는 것이 아니라 다양한 센서들로부터 수집되는 데이터를 통합하여 클라우드 전송 시 Flow Control과 Error Control을 통하여 손실률을 줄이고, 네트워크를 통하여 전송되는 데이터의 보안을 강화하기 위하여 공개 키를 통한 암호화 기법을 적용하여 데이터의 안정성을 확보할 수 있다.
이를 위해, 임베디드 보드(100)는 데이터의 보안을 강화하기 위해 2차 암호화를 통해 보안을 유지할 수 있다, 즉, 임베디드 보드(100)는 비상용 발전기(10)의 카테고리 데이터(각 구분 지역, 용도 등) 외에 비상용 발전기(10)의 고유 식별번호를 수신한 뒤, 카테고리 데이터 및 고유 식별번호를 이진화하여 일렬의 평문 블록화 데이터 변환을 수행한 뒤, 미리 설정된 공개 키인 암호키를 이용해 2차 암호화를 수행한다. 즉, 암호키에 의한 평문 블록화 정보에 대한 블록 암호화를 적용하여 중간 상수를 생성하는 1단 암호화를 수행한 뒤, 생성된 중간 상수와 각 개별 데이터(카테고리 정보 및 고유 식별번호)별 복수의 평문 블록 각각을 배타적 논리합을 수행하여 2차 암호화된 암호문 블록을 생성함으로써, 보안을 강화할 수 있다.
여기서, 이러한 2차 암호화된 데이터에 대해서 서버(200)는 공개키를 임베디드 보드(100)로 암호화 해제를 위해 카테고리 데이터 외에 비상용 발전기(10)의 고유 식별번호를 수신하는 경우 암호화 역순으로 복호화하여 데이터에 대한 액세스를 수행하는데 활용할 수 있다.
또한, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 임베디드 보드(100)를 통해 수신되는 데이터를 이용해 "다차원 데이터 분석 알고리즘 및 실시간 모니터링 시각화를 수행"할 수 있다.
보다 구체적으로, 서버(200)는 비상용 발전기(10) 통합관리를 지원하기 위한 분석요건별 문제점에 따른 이슈와 개선목표 사이의 갭(Gap)을 분석하고, 비상용 발전기(10)의 품질기준을 바탕으로 한 규격에 기재한 모든 사항을 만족하며 분야전문가의 검증기준을 적용하여 문제점에 대한 임계치를 결정하고 이를 만족하기 위한 목표 값과의 차이를 지속적으로 분석할 수 있다.
또한, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 비상용 발전기(10)의 품질기준에 영향을 미치는 여러 가지 요인에 대한 비교분석, 안정상태의 지속성을 확보하기 위한 시계열 분석 등을 통하여 문제점에 따른 이슈 확보를 수행하며, 클라우드 기반으로 수집된 각 비상용 발전기(10) 간의 수집 데이터의 상관관계 비교 분석을 통해 발전기의 최적의 상태 파악하며, 비상용 발전기(10) 통합관리를 지원하기 위해서는 비상용 발전기(10) 1대의 상태를 실시간 모니터링하는 것도 중요하지만 다양한 비상용 발전기(10)들의 상태를 통합 분석하여 예측하지 못한 인사이트 확보를 위한 분석을 수행할 수 있는 것이다.
또한, 서버(200)는 다양한 상태의 비상용 발전기(10) 데이터를 수집, 분석하여 비상용 발전기(10)의 최적의 상태에 대한 요인의 값 확보하고, IoT 센싱 비상용 발전기(10) 상태 데이터 실시간 분석하고, 비정형/정형 기반의 다차원 빅데이터 분석기법 적용할 뿐만 아니라, 센서 데이터, Off Line Cheek sheet 데이터 기계학습 전처리 및 표준화, 의사결정 요구사항과 관련 데이터 확보를 통해 다양한 분석에 용이한 큐브 모델 / 스타 스키마 형태로 데이터를 데이터베이스(200b)에 저장하고, 정형 데이터 위주의 데이터를 저장·처리하기 위해 온라인 및 다차원 분석 기법 우선 적용할 수 있다.
또한, 서버(200)는 데이터 분석 프로세스의 시스템화를 위한 데이터 과학 기반 분석 방법론을 적용하고, 데이터 과학 방법 분석 수행 절차{기획→ 설계→ 분석→ 결과(피드백)}를 수립하며, 데이터 과학 방법론 기획 및 설계{APAA(Acquire→ Prepare→ Analyze→ Act)}를 수행할 수 있다.
한편, 도 12는 서버(200)에 의해 데이터베이스(200b) 상으로 비상용 발전기(10)에 대한 빅데이터 분석 프로세스의 시스템화를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, "데이터 과학 기반 분석 방법론"에 대해서 살펴보면, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 데이터 과학의 분석 방법론으로 애자일 방법론의 개념을 도입하여 활용한다. 애자일 방법론은 프로젝트의 수행과 산출물 보다는 분석모델의 품질에 중심을 두고 수행되고, 지속적인 고객과의 협의를 통해 분석모델이 완성되므로 고객 업무의 특성에 맞는 효율적인 분석 모델에 해당한다.
다음으로 "데이터 과학 방법론 분석 수행 절차"에 대해서 살펴보면, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 데이터 분석 방법론의 분석 절차로 분석 과제가 선정되면 데이터 과학 방법론을 적용하여 기획→ 설계→ 분석→ 결과의 총 4단계로 시범 분석을 수행하고, 지속적인 피드백을 통해 분석 모델을 완성하며, 아키텍처 중심 개발지원으로 비즈니스 아키텍처, 어플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처를 통해 변화에 탄력있는 아키텍처 설계 지원을 제공할 수 있다.
여기서 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 상용화된 소프트웨어 아키텍처인 프레임웍이 활성화되어 있으므로 이를 활용하며, MVC 아키텍처를 기반으로 한 어플리케이션 모델링 기법 제공할 뿐만 아니라, 데이터 과학 방법론 기획 및 설계에 대해서 도 13과 같이 수행할 수 있다.
한편, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)에 의한 데이터 분석 방법론 단계별 절차 및 상세내용에 대해서 살펴보면 Booz Allen Hamilton사의 데이터 과학 프로세스를 적용하고, 애자일 방법론의 반복적인 이터레이션 수행 기법을 바탕으로 하여 데이터 수집→ 정제→ 분석→ 활용하는 순서로 분석을 수행하는 것이다.
하기의 표 2는 데이터 과학방법론 단계별 절차 및 상세내용을 나타내는 도표이다.
활동 진행 작업 및 내용
수집(Acquire) ·Data Ingestion - 비상용 발전기 설비 데이터 수집
정제(Prepare) ·Data Cleansing - 데이터 결측치, 오염데이터 교정 등
·Data Modeling - 분석모델 설계 및 저장
·Visualzation - 분석 모델에 대한 시각화
분석(Analyze) ·Exploration - 분석 모델에 기반한 웹 환경에서의 분석업무 수행
·Group Detection - 상태 패턴을 인식하고 분석 및 제어 시스템, 관리자 정보 공유
한편, 하기의 도 14는 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)에 의한 비상용 발전기(10) 데이터 분석 수행 절차를 나타내는 도면이다.
서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 분석에 있어서 센서 데이터 기반 비상용 발전기(10)의 상태진단 및 예측 알고리즘을 제공한다.
보다 구체적으로, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 기계진동 데이터 / 결함 학습 기법 / 비상용 발전기(10) 자가 상태진단 연동 테스트를 수행하며, 분야별 전문가가 포함되어 전체 프로젝트 일정계획(Work Breakdown Structure) 설계하고 분야전문가의 검증기준을 적용하여 문제점에 대한 임계치를 결정할 수 있다.
이후, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 수집 데이터의 상관관계 분석을 통한 알고리즘 제공함에 있어서, 기계학습을 통해 나온 결과를 TP, FP, FN, TN으로 정리한 것이 오차행렬(confusion matrix)이 되고, 범주형 자료를 목적으로 분류하는 기계학습 알고리즘의 경우 정확도, 정밀도, 재현율, 통상적인 추적 모니터링 대상 측도가 되며, 데이터셋으로 모델을 만들고 비상용 발전기(10) 상태정보 데이터들을 활용한 테스트 데이터셋을 늘려서 알고리즘 정확도를 높이며 평가에 적용할 수 있다.
이에 따라, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 기계학습을 통한 비상용 발전기(10) 상태정보 및 센서 데이터 기반 진단/예측 알고리즘을 통해 기계학습 알고리즘의 검증 및 피드백 실시하며, 결과적으로 하기의 표 3과 같은 기능을 수행하는 것이다.
▷ 센서 데이터, Off Line Cheek sheet 데이터 기계학습 전처리 및 표준화
▷ 센서 데이터, Off Line Cheek sheet 데이터 기계학습 모듈
▷ 기계학습 알고리즘
▷ 지능화 요소 시각화 제공
▷ 모델검증 시각화 모듈 제공
▷ 알고리즘 검증 및 피드백
한편, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 테스트를 활용한 "데이터 Set"을 이용하여 기계학습 진행 및 최적 운전특성 확보함에 있어서, 분야전문가의 검증기준을 적용하여 주관기업의 출하 테스트 단계에서 확보한 데이터를 기반으로 비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 문제점에 대한 임계치를 결정하며, 기계학습을 위한 "데이터 Set"의 지속적인 확보와 최적 운전특성 확보할 수 있다.
또한, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 비상용 발전기(10)에 대한 GCP 데이터와 센서의 데이터를 활용해 최적의 상태, 예지보전을 위한 알고리즘을 제공하며, RNN 및 LSTM 분석을 통해 기계학습 모듈을 개발하고 이를 통한 비상용 발전기(10) 상태정보 및 센서 데이터 기반으로 진단/예측 알고리즘을 제공할수 있다.
즉, 도 15a는 예측 검증 시각화(예시)를 나타내며, 도 15b는 RNN과 LSTM 구성도 및 RNN 데이터 분석구조를 나타내는 도면이다.
한편, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 통계처리 기능을 내장하여 자동 베이스라인 구축한다. 보다 구체적으로, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 Input 신호의 평균값, 표준편차를 계산하여 Baseline 생성하고, 파라미터 별 여러 신호처리 값을 적용하여 데이터를 평가할 수 있다.
이를 위해 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 도 16과 같이 1초에 1회 데이터 프로세스 기능을 제공할 뿐만 아니라, Big Data 분석을 위한 하드웨어 Pre Process를 제공할 수 있다.
결과적으로 본 발명에 따른 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 비상용 발전기(10)에 통합센서, Off-Line(에너지컨트롤러에 표시된 LCD) 정보, 이력관리 정보를 수집하는 모니터링모듈, 상기 수집된 상태정보를 이용하여 비상 발전기의 현황을 실시간으로 분석하는 상태분석모듈 및 상기 분석된 대상기기의 현황을 외부 단말에 송신하는 통신모듈을 포함하며, 상태분석모듈은, 비상용 발전기(10)에 설치된 IoT 장비로부터 수집된 진동데이터 및 열데이터의 데이터를 이용하여 비상 발전기의 상태를 예측하는 상태예측모듈 및 상기 설비로부터 수집된 여러 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 이용하여 비상용 발전기(10)의 고장시기를 예측하는 고장예측모듈을 포함할 수 있다.
또한, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 수집된 데이터를 각각의 기준패턴 데이터와 비교하여 상기 기준 패턴에서 기 설정된 수치 이상 이탈하는 데이터가 존재하는 경우 상기 비상용 발전기(10) 상태가 비정상 상태일 것으로 예측이 가능한다.
뿐만 아니라, 서버(200)의 서버용 프로그램(200a)은 기 설정된 주기마다 상기 비상용 발전기(10)의 상태데이터를 수집 디바이스 및 에너지 컨트롤러의 정보를 수신하고, 엔진 GCP Data 및 동체의 진동/온도데이터를 매칭하여 상기 각각의 기준 패턴 데이터를 보정하며, 이후에는 보정된 기준 패턴 데이터를 이용하여 생산제품의 품질을 예측하고, 설비의 고장시기를 예측할 수 있다.
여기서, 모니터링모듈 및 상태분석모듈은 클라우드 기반의 서버에 마련되고 상기 모니터링부에 수집된 상태정보 및 상기 상태분석모듈에서 분석된 설비의 현황을 기 설정된 주기로 백업하는 백업 서버를 더 포함할 수 있다.
서버(200)는 설비에 마련된 통합 센서를 이용하여 설비 정보를 수집하고 분석함으로써, 원격지에 위치하는 다수의 설비의 상태를 통합 모니터링 할 수 있으며, 설비로부터 수집된 진동, 온도 등의 데이터를 이용하여 비상용 발전기(10)의 상태와 고장시기를 예측하여 기기의 유지보수가 이루어질 수 있도록 할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템
100 : 임베디드 보드
200 : 서버
200a : 서버용 프로그램
200b : 데이터베이스
300 : 클라이언트
300a : 클라이언트 프로그램

Claims (5)

  1. 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)로 구성되며, 임베디드 보드(100), 서버(200), 클라이언트(300)가 네트워크를 통해 연결되며, 임베디드 보드(100)는 무선을 통해 AP를 거쳐 네트워크로 액세스를 수행하는 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템(1)에 있어서,
    임베디드 보드(100)가 RS485 통신을 통해 비상용 발전기(10)로부터 데이터 수신하며, 데이터 종류로는 배터리 전압(기본), 냉각수 온도(기본), 오일 온도(기본), 오일 압력(기본), 역률(기본), 히터 온도(옵션), 전력(옵션), 가동 여부(옵션)를 제공받은 뒤 네트워크를 통해 서버(200)로 제공함에 따라, 비상용 발전기(10)로부터 획득한 데이터를 데이터베이스(200b)에 DB화하여 저장할 뿐만 아니라, 데이터베이스(200b)에 저장된 데이터를 집적하여 빅데이터화시켜 데이터의 패턴을 만들고 생성된 패턴에 대해서 기계 스스로 학습하는 머신러닝을 적용시켜서
    비상용 발전기(10)의 고장 진단 뿐만 아니라 고장을 사전에 예측하는 방식으로 데이터를 가공하며, 서버(200)에 설치된 서버용 프로그램(200a); 및
    클라이언트(300)에 설치되며, 네트워크를 통한 데이터베이스(200b)로 액세스 이후, 데이터베이스(200b) 상의 데이터 및 가공 데이터를 사용자에게 제공하는 클라이언트 프로그램(300a); 을 포함하고,
    서버용 프로그램(200a)은,
    데이터베이스(200b)에 데이터를 집적하는 방식이기 때문에 데이터를 N:N 방식으로 서버(200)에 등록된 클라이언트(300) 사용자 누구나 확인 가능하며, 동시에 N대의 비상용 발전기(10)의 데이터 및 이전의 데이터, 비상용 발전기(10)의 설치환경에 따른 데이터를 집적하여 서로 비교 및 분석하여 패턴화하며,
    N대의 비상용 발전기(10)로부터 수집되는 데이터를 이용하여 다차원 데이터 분석 알고리즘 및 실시간 모니터링 시각화를 수행하되,
    상기 다차원 데이터 분석 알고리즘은, 비상용 발전기(10) 통합관리를 지원하기 위한 분석요건별 문제점과 개선목표 사이의 갭(Gap)을 분석하고, 비상용 발전기(10)의 모든 품질기준을 만족하는지 여부를 분석하며, 분야전문가의 검증기준을 적용하여 상기 분석요건별 문제점에 대한 임계치를 결정하고 이를 만족하기 위한 목표 값과의 차이를 지속적으로 분석하고,
    센서 데이터를 기반하여 비상용 발전기(10)의 상태진단 및 예측 알고리즘을 제공하며,
    클라우드 기반으로 수집된 각 비상용 발전기(10) 간의 수집 데이터의 상관관계 비교 분석을 통해 발전기의 최적의 상태를 파악하고,
    비상용 발전기(10)에 모니터링 모듈, 상태분석모듈 및 통신모듈을 포함하는 고장예측모듈을 마련하여 고장시기를 예측하되,
    상기 상태분석모듈은,
    비상용 발전기(10)에 마련된 IoT 장비로부터 수집된 진동데이터 및 열데이터를 이용하여 비상용 발전기(10)의 상태를 예측하고,
    상기 고장예측모듈은,
    상기 IoT 장비로부터 수집된 엔진 GCP Data 및 동체의 진동/온도데이터를 이용하여 비상용 발전기(10)의 고장시기를 예측하며,
    임베디드 보드(100)는,
    비상용 발전기(10)로부터 수집 데이터로 비상용 발전기 데이터(GCP Data) 외에 진동, 전력, 온도을 통합 수신한 뒤, 클라우드 형태의 네트워크를 통해 서버(200)로 전송하고,
    다수 개의 센서로부터 수집되는 IoT 기반의 데이터를 통합하되, 클라우드를 이용하여 데이터를 전송하는 경우, 비상용 발전기(10)의 각 구분 지역과 용도를 포함하는 카테고리 데이터 및 비상용 발전기(10)의 고유 식별번호를 수신한 뒤, 상기 카테고리 데이터 및 상기 고유 식별번호를 이진화하여 일렬의 평문 블록화 데이터 변환을 수행한 뒤, 미리 설정된 공개 키인 암호키를 이용해 2차 암호화를 수행하며,
    상기 2차 암호화는,
    암호키에 의한 평문 블록화 정보에 대한 블록 암호화를 적용하여 중간 상수를 생성하는 1단 암호화를 수행한 뒤, 생성된 중간 상수와 각 개별 데이터(카테고리 정보 및 고유 식별번호)별 복수의 평문 블록 각각을 배타적 논리합을 수행하여 2차 암호화된 암호문 블록을 생성하여 수행되고,
    클라이언트 프로그램(300a)은,
    메인 모니터링 UI 화면으로, 비상용 발전기(10)의 전체 상태데이터를 모니터링할 수 있도록 하며, 사용자의 권한에 따라 확인할 수 있는 데이터는 다르게 제한하며,
    서버(200)는,
    상기 공개 키를 이용하여 임베디드 보드(100)에서 2차 암호화한 데이터를 역순으로 복호화하여 데이터에 대한 액세스를 수행하고,
    데이터 분석 프로세스의 시스템화를 위한 데이터 과학 방법론 기획 및 설계를 적용하고, 상기 데이터 과학 방법론 기획 및 설계는 APAA(취득(Acquire), 준비(Prepare), 분석(Analyze) 및 수행(Act)의 단계를 거쳐 수행되며,
    비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 테스트를 활용한 "데이터 Set"을 이용하여 기계학습 진행 및 운전특성 확보함에 있어서, 분야전문가의 검증기준을 적용하여 주관기업의 출하 테스트 단계에서 확보한 데이터를 기반으로 비상용 발전기(10) 용량별, 부하별 문제점에 대한 임계치를 결정하며, 기계학습을 위한 "데이터 Set"의 지속적인 확보와 운전특성 확보하는 것을 특징으로 하는 비상용 발전기 원격 모니터링 시스템.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101103131B1 (ko) * 2010-10-05 2012-01-04 한국수력원자력 주식회사 원자력발전소 예비디젤발전기의 진단장치 및 방법
KR102107117B1 (ko) * 2019-10-28 2020-05-06 (주)썬그린이엔씨 IoT를 활용한 전기설비 모니터링 시스템

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8170856B2 (en) * 2006-04-12 2012-05-01 Power Analytics Corporation Systems and methods for real-time advanced visualization for predicting the health, reliability and performance of an electrical power system
KR20120028461A (ko) * 2010-09-15 2012-03-23 (주) 제이씨코퍼레이션 발전기 상태의 원격 모니터링 시스템 및 방법
KR20140128722A (ko) 2013-04-29 2014-11-06 주식회사 아이디알서비스 비상발전기를 활용한 전력 수요관리시장 참여시스템
KR101669132B1 (ko) * 2014-12-29 2016-10-25 한국 전기안전공사 비상용 디젤 발전기의 기계적 상태 모니터링 시스템 및 그 방법
KR101842347B1 (ko) * 2016-05-04 2018-03-26 두산중공업 주식회사 플랜트 이상 감지를 위한 자동 학습 시스템 및 방법
KR101727060B1 (ko) 2016-06-22 2017-04-17 네오피스 주식회사 비상발전기와 에너지 저장장치를 포함하는 통합 전력관리 시스템
KR102063383B1 (ko) * 2017-12-22 2020-02-11 포스코에너지 주식회사 분산 자원 통합 관리 시스템 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101103131B1 (ko) * 2010-10-05 2012-01-04 한국수력원자력 주식회사 원자력발전소 예비디젤발전기의 진단장치 및 방법
KR102107117B1 (ko) * 2019-10-28 2020-05-06 (주)썬그린이엔씨 IoT를 활용한 전기설비 모니터링 시스템

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