KR102494790B1 - RTU and smart water management system - Google Patents
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Abstract
RTU가 개시된다, 상기 RTU는 제1보드, 상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드, 및 상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함하며, 상기 제1보드는 상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서, 상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈, 및 상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함한다. 상기 제2보드는 상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서, 상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스, 복수의 모듈 통신 인터페이스, 및 접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함한다. 상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는 상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정된다.An RTU is disclosed. The RTU includes a first board, a second board that can be combined with the first board, and a sensor module that can be inserted into the second board, wherein the first board is the second board. a first microprocessor for executing operations for transmitting the sensor data received from the first microprocessor, a communication module for transmitting the sensor data received from the second board under the control of the first microprocessor, and a communication module for transmitting the sensor data received from the second board. and a first board communication interface for receiving sensor data. The second board includes a second microprocessor for performing operations for receiving sensor data from the sensor module, a second board communication interface for transmitting the sensor data to the first board, a plurality of module communication interfaces, and a contact Includes slots in which terminals are implemented. Any one of the plurality of module communication interfaces is determined according to a combination of the contact terminal of the sensor module and the contact terminal of the slot.
Description
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 RTU(Remote Terminal Unit) 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템에 관한 것으로, 특히, 다양한 센서들을 지원할 수 있는 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템에 관한 것이다. Embodiments according to the concept of the present invention relate to a remote terminal unit (RTU) and a smart water management system including the same, and in particular, to an RTU capable of supporting various sensors and a smart water management system including the same.
수문은 폭우 등 홍수시 수량을 조절하여 수해피해를 예방하기 위해 하천, 또는 저수지 등에 설치된다. 종래에는 홍수, 폭우, 또는 태풍과 같이 기상상황이 좋지 않은 환경에서 관리자가 직접 수문에 접근하여 수문을 제어하였다. 이 경우, 관리자의 안전사고의 위험이 있다. 또한, 관리자와 수문 사이의 거리가 먼 경우, 시시각각으로 변하는 기상환경에 즉각적으로 대응할 수 없다는 문제점이 있다. Flood gates are installed in rivers or reservoirs to prevent flood damage by controlling the amount of water during floods such as heavy rain. Conventionally, a manager directly approaches and controls a floodgate in an unfavorable weather environment such as flood, heavy rain, or typhoon. In this case, there is a risk of a manager's safety accident. In addition, when the distance between the manager and the floodgate is long, there is a problem in that it cannot immediately respond to the weather environment that changes every moment.
RTU(Remote Terminal Unit)는 센서와 결합하여 센서로부터 생성된 센서 데이터를 서버로 전송하는 장치이다. RTU와 결합되는 센서는 아날로그 센서 신호를 생성하는 아날로그 센서, 또는 디지털 신호를 생성하는 디지털 센서 등 다양할 수 있다. 다양한 센서들을 모두 지원하기 위한 구성들이 하나의 RTU에서 구현된다면 RTU의 칩 사이즈와 복잡성이 증가한다. RTU (Remote Terminal Unit) is a device that transmits the sensor data generated from the sensor to the server by combining with the sensor. A sensor combined with the RTU may be various, such as an analog sensor generating an analog sensor signal or a digital sensor generating a digital signal. If configurations for supporting all of the various sensors are implemented in one RTU, the chip size and complexity of the RTU increases.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 다양한 센서들을 지원할 수 있는 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템을 제공하는데 있다. A technical problem to be achieved by the present invention is to provide an RTU capable of supporting various sensors and a smart water management system including the RTU.
본 발명의 실시 예에 따른 RTU는 제1보드, 상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드, 및 상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함한다. 상기 제1보드는 상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서, 상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈, 및 상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함한다. An RTU according to an embodiment of the present invention includes a first board, a second board that can be combined with the first board, and a sensor module that can be inserted into the second board. The first board includes a first microprocessor executing operations for transmitting sensor data received from the second board, and communication for transmitting the sensor data received from the second board under the control of the first microprocessor. module, and a first board communication interface for receiving the sensor data from the second board.
상기 제2보드는 상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서, 상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스, 복수의 모듈 통신 인터페이스, 및 접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함한다. The second board includes a second microprocessor for performing operations for receiving sensor data from the sensor module, a second board communication interface for transmitting the sensor data to the first board, a plurality of module communication interfaces, and a contact Includes slots in which terminals are implemented.
상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는 상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정된다.Any one of the plurality of module communication interfaces is determined according to a combination of the contact terminal of the sensor module and the contact terminal of the slot.
상기 센서 모듈은 아날로그 센서들이 결합되는 접속 인터페이스, 상기 아날로브 센서들로부터 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(Analog to Digital Converter), 및 I2C, SPI, 또는 UART를 지원하기 위한 접촉 단자를 포함한다. The sensor module includes a connection interface to which analog sensors are coupled, an analog to digital converter (ADC) that converts analog signals received from the analog sensors into digital signals, and a contact terminal for supporting I2C, SPI, or UART. include
본 발명의 일실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템은 서버, 제1센서 그룹, 및 제2센서 그룹을 포함한다. 상기 제1센서 그룹은 제1수문이 위치한 제1지역의 주변을 촬영하는 제1IP 카메라, 상기 제1지역에서 습도를 측정하는 제1습도계, 상기 제1수문의 내부 수위를 측정하는 제1내부 수위계, 상기 제1수문을 제어하는 제1수문 권양기, 상기 제1지역에서 비의 양을 측정하는 제1강우량 센서, 상기 제1수문이 열릴 때, 상기 제1수문의 외부 수위를 측정하는 제1외부 수위계, 및 상기 제1습도계로부터 측정된 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위계로부터 측정된 제1수위 데이터, 및 상기 제1강우량 센서로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신하는 제1RTU를 포함한다. 상기 제2센서 그룹은 상기 제1지역으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역의 주변을 촬영하는 제2IP 카메라, 상기 제2지역에서 습도를 측정하는 제2습도계, 상기 제2지역에서 비의 양을 측정하는 제2강우량 센서, 및 상기 제2습도계로부터 측정된 제2습도 데이터와 상기 제2강우량 센서로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신하는 제2RTU를 포함한다. A smart water management system according to an embodiment of the present invention includes a server, a first sensor group, and a second sensor group. The first sensor group includes a first IP camera for capturing the surroundings of a first area where a first water gate is located, a first hygrometer for measuring humidity in the first area, and a first internal water level meter for measuring the water level inside the first water gate. , a first sluice gate hoist for controlling the first sluice gate, a first rainfall sensor for measuring the amount of rain in the first area, and a first external device for measuring the external water level of the first sluice gate when the first sluice gate is opened. and a first RTU configured to receive first humidity data measured from the water level gauge, first humidity data measured from the first hygrometer, first water level data measured from the first internal water level gauge, and first rainfall data measured from the first rainfall sensor. The second sensor group includes a second IP camera for photographing the surroundings of a second area separated from the first area by a predetermined distance, a second hygrometer for measuring humidity in the second area, and an amount of rain in the second area. and a second rainfall sensor for measuring, and a second RTU for receiving the second humidity data measured from the second hygrometer and the second rainfall data measured from the second rainfall sensor.
상기 서버는 상기 서버의 요청 신호에 따라 상기 제1RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 제1주기로 수신하고, 상기 제2RTU로부터 상기 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 수신하며, 상기 제1IP 카메라와 상기 제2IP 카메라 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신하고, 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측한다. The server receives the first humidity data from the first RTU in a first period and receives the second rainfall data from the 2 RTU in a first period according to a request signal of the server, Receiving the first image and the second image taken from each of the 2IP cameras, and applying the first neural network algorithm to the first image, the second image, the first humidity data, and the second rainfall data as inputs, Predicted water levels in the first region and the second region are predicted.
상기 서버는 상기 제1습도 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 상관 관계를 분석하고, 상기 제1습도 데이터가 제1임의의 값 이하이고, 상기 제2강우량 데이터가 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1RTU로부터 상기 제1강우량 데이터를, 상기 제2RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 제3임의의 값 이하이고, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 제4임의의 값 이상일 때, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상인지 판단하고, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터를 측정한 제1습도계가 이상이 있다고 판단하며, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 상기 제4임의의 값 이하이고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 상기 제3임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하인지 판단하고, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터를 측정한 상기 제2강우량 센서가 이상이 있다고 판단한다. The server analyzes a correlation between the first humidity data and the second rainfall data, and when the first humidity data is less than or equal to a first arbitrary value and the second rainfall data is greater than or equal to a second arbitrary value, the server analyzes the correlation between the first humidity data and the second rainfall data. The first rainfall data is received from the first RTU and the first humidity data is received from the second RTU, a difference between the first rainfall data and the second rainfall data is equal to or less than a third arbitrary value, the first humidity data When a difference between the second humidity data and the second humidity data is greater than or equal to a fourth arbitrary value, determining whether the second humidity data is greater than or equal to the first arbitrary value and the second rainfall data is greater than or equal to the second arbitrary value, When the second humidity data is greater than or equal to the first arbitrary value and the second rainfall data is greater than or equal to the second arbitrary value, it is determined that the first hygrometer measuring the first humidity data has an abnormality, and the first When the difference between the humidity data and the second humidity data is equal to or less than the fourth arbitrary value, and the difference between the first rainfall amount data and the second rainfall data is equal to or greater than the third arbitrary value, the first humidity data It is determined whether it is less than or equal to a first arbitrary value and the first rainfall data is less than or equal to the second arbitrary value, and the first humidity data is less than or equal to the first arbitrary value, and the first rainfall data is less than or equal to the second arbitrary value. When it is less than the value of , it is determined that the second rainfall sensor that measured the second rainfall data has an abnormality.
상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 상기 제1RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버로 전송하고, 상기 제2RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터, 상기 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 상기 서버로 전송하며, 상기 서버는 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 재예측한다. As a result of application of the first neural network algorithm, when the expected water levels in the first region and the second region are predicted to be higher than or equal to a certain water level, the first RTU receives the first humidity data and the first humidity data according to a request of the server. The internal water level data, the first atmospheric pressure data, and the first rainfall data are transmitted to the server, and the second RTU transmits the second humidity data, the second atmospheric pressure data, and the second rainfall amount according to a request of the server. transmits data to the server, wherein the server transmits the first humidity data, the first internal water level data, the first atmospheric pressure data, the first rainfall data, the second humidity data, the second atmospheric pressure data, and the first atmospheric pressure data; 2 Predicted water levels in the first area and the second area are re-predicted by applying a second neural network algorithm different from the first neural network algorithm with additional input of rainfall data.
상기 재예측된 제1지역과 제2지역의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 상기 서버는 상기 제1RTU와 상기 제2RTU로 상기 제1주기보다 더 짧은 주기인 제2주기로, 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터의 전송을 요청한다. When the predicted water levels in the re-predicted first region and the second region are predicted to be equal to or greater than the arbitrary water level, the server transmits the first RTU and the second RTU to each other in a second cycle shorter than the first cycle. Transmission of the first humidity data, the first internal water level data, the first atmospheric pressure data, the first rainfall data, the second humidity data, the second atmospheric pressure data, and the second rainfall data measured at different times request.
상기 제1RTU와 상기 제2RTU로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 상기 서버는 상기 제1RTU에게 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버가 아닌 상기 제1IP 카메라로 전송하도록 상기 제1RTU를 제어하며, 상기 서버는 상기 제2RTU에게 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 상기 서버가 아닌 상기 제1IP 카메라로 전송하도록 상기 제2RTU를 제어하며, 상기 제1IP 카메라는 상기 제1RTU로부터 수신된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2RTU로부터 수신된 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 상기 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측하고, 상기 예측의 결과를 상기 서버로 전송한다. When the size of the sensor data transmitted from the 1st RTU and the 2nd RTU is greater than or equal to a predetermined size, the server sends the 1st RTU the 1st humidity data, the 1st internal water level data, the 1st barometric pressure data, and the 1st atmospheric pressure data. The first RTU is controlled to transmit rainfall data to the 1 IP camera instead of the server, and the server transmits the second humidity data, the second water level data, and the second rainfall data to the 2 RTU. and controls the second RTU to transmit data to the first IP camera, wherein the first IP camera transmits the first humidity data, the first internal water level data, the first atmospheric pressure data, and the first rainfall received from the first RTU. Data and the second humidity data, the second water level data, and the second rainfall data received from the 2nd RTU are applied to the second neural network algorithm to determine the expected water levels in the first area and the second area. Predict, and transmit the result of the prediction to the server.
본 발명의 실시 예에 따른 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템은 슬롯 방식을 이용함으로써 RTU의 복잡성을 증가시키지 않고도 다양한 센서들을 지원할 수 있는 효과가 있다. The RTU and the smart water management system including the same according to an embodiment of the present invention have an effect of supporting various sensors without increasing the complexity of the RTU by using a slot method.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템은 신경망 알고리즘을 적용하여 정확하게 수위를 예측함으로써 홍수 관리를 효율적으로 할 수 있는 효과가 있다. In addition, the smart water management system according to an embodiment of the present invention has an effect of efficiently managing floods by accurately predicting the water level by applying a neural network algorithm.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템의 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 IP 카메라들, RTU들, 및 서버 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 습도 데이터와 강우량 데이터의 그래프를 나타낸다.
도 4는 도 1에 도시된 RTU가 서버로 전송하는 센서 데이터의 다이어그램을 나타낸다.
도 5는 도 1에 도시된 RTU들 중 어느 하나의 블록도를 나타낸다.
도 6은 RTU의 실제 제품 사진을 나타낸다. 1 shows a block diagram of a smart water management system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 shows a flowchart for explaining an operation between IP cameras, RTUs, and a server shown in FIG. 1 .
FIG. 3 shows a graph of humidity data and rainfall data shown in FIG. 1 .
Figure 4 is a diagram of sensor data transmitted to the server by the RTU shown in Figure 1; indicate
FIG. 5 shows a block diagram of any one of the RTUs shown in FIG. 1 .
6 shows an actual product picture of the RTU.
본 명세서에 개시된 본 발명의 개념에 따른 실시예에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments according to the concept of the present invention disclosed herein are merely exemplified for the purpose of explaining the embodiment according to the concept of the present invention, and the embodiments according to the concept of the present invention may take various forms. It can be implemented as and is not limited to the embodiments described herein.
본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예를 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예를 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Embodiments according to the concept of the present invention can be applied with various changes and can have various forms, so the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in this specification. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosed forms, and includes all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위에서 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, e.g., without departing from the scope of rights according to the concept of the present invention, a first component may be termed a second component and similarly a second component may be referred to as a second component. A component may also be referred to as a first component.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접 연결되어 있거나 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It should be understood that when a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. will be. On the other hand, when a component is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another component, it should be understood that no other component exists in the middle. Other expressions describing the relationship between components, such as "between" and "directly between" or "adjacent to" and "directly adjacent to", etc., should be interpreted similarly.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "having" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in this specification, but one or more other features It should be understood that it does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 같은 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined herein, they are not interpreted in an ideal or excessively formal meaning. .
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템의 블록도를 나타낸다. 1 shows a block diagram of a smart water management system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참고하면, 스마트 물 관리 시스템(100)은 IoT 기술을 이용하여 원격에서 자동으로 수문(11)으로 제어할 수 있는 시스템이다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 서버(10), 제1센서 그룹(SG1), 및 제2센서 그룹(SG2)을 포함한다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 스마트 홍수 관리 시스템 등 다양한 용어로 호칭될 수 있다. Referring to FIG. 1 , a smart
제1센서 그룹(SG1)은 제1IP 카메라(13), 제1습도계(15), 제1내부 수위계(17), 제1수문 권양기(19), 제1기압계(21), 제1강우량 센서(23), 제1외부 수위계(25), 및 제1RTU(Remote Terminal Unit; 27)를 포함한다. The first sensor group SG1 includes a
제1IP 카메라(13)는 제1수문(11)이 위치한 제1지역(R1)의 주변을 촬영한다. 제1IP 카메라(13)는 촬영된 영상을 무선으로 서버(10)로 전송한다. 제1지역(R1)의 주변이란 제1수문(11)을 포함한 지역을 의미할 수 있다. 제1수문(11)은 저수지에 설치되며, 홍수 예측시 제1수문(11)이 개방된다. 실시 예에 따라 제1수문(11)이 설치되는 위치, 형태는 다양할 수 있다. 예컨대, 제1수문(11)은 하천, 보, 또는 간척지 등 다양한 곳에서 설치될 수 있다. 경우에 따라 홍수 예측시 제1수문(11)이 폐쇄될 수 있다. The
제1습도계(15)는 제1지역(R1)에서 습도를 측정한다. The
제1내부 수위계(17)는 제1수문(11)의 내부 수위를 측정한다. 제1수문(11)의 내부 수위란 저수지 내부의 수위를 의미한다. The first internal
제1수문 권양기(19)는 제1수문(11)을 제어한다. 제1수문 권양기(19)를 통해 제1수문(11)이 열리거나, 닫힐 수 있다. 서버(10)는 제1수문 권양기(19)를 제어할 수 있다. 서버(10)의 명령에 따라 제1수문(11)을 열거나 닫기 위해 제1수문 권양기(19)를 제어한다. 관리자가 아니라 서버(10)에서 제1수문(11)을 열거나 닫도록 명령함으로써 원격에서 자동으로 제1수문(11)을 제어할 수 있다. The first sluice gate hoist (19) controls the first sluice gate (11). The
제1기압계(21)는 제1지역(R1)에서 기압을 측정한다. The
제1강우량 센서(23)는 제1지역(R1)에서 비의 양을 측정한다. The
제1수문(11)이 열릴 때, 제1외부 수위계(25)는 제1수문(11)의 외부 수위를 측정한다. 제1수문(11)의 외부 수위란 저수지와 연결된 하천에 흐르는 수위를 의미한다. 제1외부 수위계(25)는 제1수문(11)이 제대로 열렸는지 확인하기 위해 이용된다. 제1수문(11)이 제대로 열릴 때, 하천에 물이 흘러 제1외부 수위계(25)에 의해 측정되는 수위의 변화가 있을 것이다. When the
제1RTU(27)는 제1습도계(15)로부터 측정된 제1습도 데이터, 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터, 및 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신한다. 제1RTU(27)는 제1습도계(15), 제1내부 수위계(17), 제1기압계(21), 및 제1강우량 센서(23)와 케이블로 연결된다. 실시 예에 따라 제1RTU(27)는 제1수문 권양기(19)와 연결될 수 있다. 제1RTU(27)와 제1수문 권양기(19)가 연결될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)를 통해 제1수문 권양기(19)를 제어하여 제1수문(11)을 원격으로 여닫을 수 있다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템으로 구현될 수 있다. 제1RTU(27)는 서버(10)와 IEC 60870-5-101, IEC 61850, 또는 DNP3 등과 같은 통신 프로토콜로 통신할 수 있다. 실시 예에 따라 제1RTU(27)는 Ethernet, 또는 LTE 등과 같은 통신 프로토콜로 서버(10)와 통신할 수 있다. The
제2센서 그룹(SG2)은 제2IP 카메라(33), 제2습도계(35), 제2기압계(41), 제2강우량 센서(43), 및 제2RTU(47)을 포함한다. The second sensor group SG2 includes a
제2IP 카메라(33)는 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역(R2)의 주변을 촬영한다. 제2IP 카메라(33)는 촬영된 영상을 무선으로 서버(10)로 전송한다. 제2지역(R2)이란 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 지역을 의미한다. The
제2습도계(35)는 제2지역(R2)에서 습도를 측정한다. The
제2강우량 센서(43)는 제2지역(R2)에서 비의 양을 측정한다. The
제2기압계(41)는 제2지역(R2)에서 기압을 측정한다. The
또한, 실시 예에 따라 제2센서 그룹(SG2)은 제2수문(31)을 더 포함할 수 있다. 제2수문(31)은 홍수 예측시 개방된다. 실시 예에 따라 제2수문(31)이 설치되는 위치, 형태는 다양할 수 있다. 경우에 따라 홍수 예측시 제2수문(31)이 폐쇄될 수 있다. Also, according to an embodiment, the second sensor group SG2 may further include a
제2센서 그룹(SG2)은 제2수문(31)을 더 포함할 때, 제2센서 그룹(SG2)은 제2내부 수위계(37), 제2수문 권양기(39), 및 제2외부 수위계(45)를 더 포함한다. When the second sensor group SG2 further includes a
제2내부 수위계(37)는 제2수문(31)의 내부 수위를 측정한다. 제2수문(31)의 내부 수위란 저수지 내부의 수위를 의미한다. 같은 저수지에 제1, 2내부 수위계(17, 37)가 설치되었다 하더라도, 저수지의 지형에 따라 제1내부 수위계(17)가 측정한 수위와 제2내부 수위계(37)가 측정한 수위는 다를 수 있다. The second inner
제2수문 권양기(39)는 제2수문(31)을 제어한다. 제2수문 권양기(39)를 통해 제2수문(31)이 열리거나, 닫힐 수 있다. 서버(10)는 제2수문 권양기(39)를 제어할 수 있다. 서버(10)의 명령에 따라 제2수문(31)을 열거나 닫기 위해 제2수문 권양기(39)를 제어한다. 관리자가 아니라 서버(10)에서 제2수문(31)을 열거나 닫도록 명령함으로써 원격에서 자동으로 제2수문(31)을 제어할 수 있다. The second sluice gate hoist (39) controls the second sluice gate (31). The
제2수문(31)이 열릴 때, 제2외부 수위계(45)는 제2수문(31)의 외부 수위를 측정한다. 제2수문(31)의 외부 수위란 저수지와 연결된 하천에 흐르는 수위를 의미한다. 제2외부 수위계(45)는 제2수문(31)이 제대로 열렸는지 확인하기 위해 이용된다. 제2수문(31)이 제대로 열릴 때, 하천에 물이 흘러 제2외부 수위계(45)에 의해 측정되는 수위의 변화가 있을 것이다. When the
제2RTU(47)는 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터, 제2내부 수위계(37)로부터 측정된 제2수위 데이터, 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터, 또는 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신한다. 제2RTU(47)는 제2습도계(35), 제2내부 수위계(37), 제2기압계(41), 또는 제2강우량 센서(43)와 케이블로 연결된다. 실시 예에 따라 제2RTU(47)는 제2수문 권양기(39)와 연결될 수 있다. 제2RTU(47)와 제2수문 권양기(39)가 연결될 때, 서버(10)는 제2RTU(47)를 통해 제2수문 권양기(39)를 제어하여 제2수문(31)을 원격으로 여닫을 수 있다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템으로 구현될 수 있다. 제2RTU(47)는 서버(10)와 IEC 60870-5-101, IEC 61850, 또는 DNP3 등과 같은 통신 프로토콜로 통신할 수 있다. 실시 예에 따라 제2RTU(47)는 Ethernet, 또는 LTE 등과 같은 통신 프로토콜로 서버(10)와 통신할 수 있다. The
서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제1RTU(27)로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고, 제2RTU(47)로부터 상기 제2강우량 데이터를 수신한다. 또한, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33) 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신한다. The
서버(10)는 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 예측한다. The
상기 제1신경망 알고리즘은 DNN, 또는 CNN으로 구현될 수 있다. 서버(10)는 프로세서(미도시)와 메모리(미도시)를 포함한다. 상기 프로세서에 의해 상기 제1신경망 알고리즘이 수행된다. 상기 제1신경망 알고리즘은 상기 메모리에 저장된다. The first neural network algorithm may be implemented as a DNN or CNN. The
도 2는 도 1에 도시된 IP 카메라들, RTU들, 및 서버 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다. FIG. 2 shows a flowchart for explaining an operation between IP cameras, RTUs, and a server shown in FIG. 1 .
도 1과 도 2를 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터를 제1주기로 전송한다(S10). 서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제1RTU(27)로부터 상기 제1습도 데이터를 수신한다. 제1RTU(27)는 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1내부 수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터 및 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터를 서버(10)로 전송하지 않음으로써 통신의 트래픽과 제1RTU(27)의 전력이 절약될 수 있다. 1 and 2, the
제2RTU(47)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 전송한다(S20). 서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제2RTU(47)로부터 상기 제2강우량 데이터를 수신한다. 제2RTU(47)는 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터와 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터를 서버(10)로 전송하지 않음으로써 통신의 트래픽과 제1RTU(27)의 전력이 절약될 수 있다. The
제1IP 카메라(13)는 제1수문(11)이 위치한 제1지역(R1)의 주변을 촬영하고, 촬영된 제1영상을 서버(10)로 전송한다(S30). The
제2IP 카메라(33)는 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역(R2)의 주변을 촬영하고, 촬영된 제2영상을 서버(10)로 전송한다(S40). The
서버(10)는 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33) 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신한다. The
서버(10)는 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측한다(S50). The
상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 예측의 정확도를 높이기 위해 추가적인 센서 데이터를 수신한다. 상기 추가적인 센서 데이터란 제1RTU(27)로부터 전송될 수 있는 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1내부 수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터, 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터, 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터, 또는 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터를 의미한다. As a result of applying the first neural network algorithm, when the expected water levels in the first area R1 and the second area R2 are predicted to be above a certain water level, the
상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터를 서버(10)로 전송한다(S60). As a result of applying the first neural network algorithm, when the predicted water level in the first area R1 and the second area R2 is predicted to be above a certain water level, the
또한, 상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터와 상기 제2기압 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 서버(10)로 전송한다(S70). In addition, as a result of applying the first neural network algorithm, when the expected water levels in the first area R1 and the second area R2 are predicted to be above a certain water level, the
서버(10)는 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 및 제2기압 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 재예측한다(S80). 상기 제2신경망 알고리즘은 상기 제1신경망 알고리즘보다 더 많은 입력을 필요로 하므로, 상기 제2신경망 알고리즘의 예측 정확도는 상기 제1신경망 알고리즘의 예측의 정확도보다 높다. The
상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로 상기 제1주기보다 더 짧은 제2주기로, 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터의 전송을 요청한다. 이에 대한 자세한 설명은 도 3에서 자세히 설명될 것이다. 제1RTU(27)와 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제1주기보다 더 짧은 제2주기로 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 서버(10)로 전송한다. When the predicted water level in the re-predicted first region R1 and the second region R2 is predicted to be higher than or equal to the arbitrary water level, the
서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈를 계산한다. 상기 센서 데이터는 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 의미한다. The
제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)에게 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 서버(10)가 아닌 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제1RTU(27)를 제어한다. 제1RTU(27)는 서버(10)의 제어에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터를 제1IP 카메라(13)로 전송한다(S90). When the size of sensor data received from the
제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 서버(10)는 제2RTU(47)에게 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 서버(10)가 아닌 상기 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제2RTU(47)를 제어한다. 제2RTU(47)는 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 제1IP 카메라(13)로 전송한다(S100). 서버(10)가 많은 RTU들로부터 센서 데이터를 수신할 때, 서버(10)는 센서 데이터 수신에 따른 레이턴스(latency)와 대역폭이 문제될 수 있다. 또한, 서버(10)는 한꺼번에 많은 센서 데이터를 동시에 처리하는 것은 서버(10)의 과부하 문제를 야기시킬 수 있다. 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)의 센서 데이터를 서버(10)가 아닌 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제1RTU(27)와 제2RTU(47)를 제어함으로써 서버(10)에 신경망 알고리즘 처리에 따른 부담을 제1IP 카메라(13)로 분산시킬 수 있다. 이에 따라 센서 데이터 전소에 따른 레이턴시와 대역폭 문제를 해결할 수 있다. 또한, 서버(10)의 과부하 문제도 해결될 수 있다. When the size of the sensor data transmitted from the
제1IP 카메라(13)는 제1RTU(27)로부터 수신된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터와, 제2RTU(47)로부터 수신된 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 입력으로 상기 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 예측한다(S110). The
제1IP 카메라(13)는 상기 예측의 결과를 서버(10)로 전송한다(S120). The
제1IP 카메라(13)는 상기 제2신경망 알고리즘을 실행시킬 프로세서(미도시)와 상기 제2신경망 알고리즘을 저장하는 메모리(미도시)를 포함한다. The 1
제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위 예측 결과, 저수지의 범람이 예측될 때, 서버(10)는 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)를 통해 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 제어한다. 즉, 서버(10)는 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 여닫기 위해 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)에 제어 명령을 전송한다. 상기 제어 명령은 서버(10)의 관리자에 의해 전송될 수 있다. 실시 예에 따라 상기 제어 명령은 저수지의 범람이 예측될 때, 자동으로 서버(10)에서 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)으로 전송될 수 있다. 또한, 실시 예에 따라 서버(10)는 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)를 통해 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 여닫기 위해 제1RTU(27), 또는 제2RTU(47)로 상기 제어 명령을 전송할 수 있다. As a result of predicting the expected water level of the first region R1 and the second region R2, when flooding of the reservoir is predicted, the
도 3은 도 1에 도시된 습도 데이터와 강우량 데이터의 그래프를 나타낸다. FIG. 3 shows a graph of humidity data and rainfall data shown in FIG. 1 .
도 1 내지 도 3을 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터(HD1)를 제1주기(IV1)로 전송한다(S10). 예컨대, 제1시간(T1)에서 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도 데이터(HD1)를 전송한 후, 제2시간(T2)과 제3시간(T3)에서 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도 데이터(HD1)를 각각 전송한다. 제1시간(T1), 제2시간(T2), 및 제3시간(T3) 각각은 제1주기(IV1)를 가진다. 1 to 3, the
서버(10)는 상기 제1내부 수위 데이터(ID1), 상기 제1기압 데이터(PD1), 상기 제1강우량 데이터(RD1), 상기 제2습도 데이터, 및 제2기압 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 재예측한다(S80).The
상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로 제1주기(IV1)보다 더 짧은 제2주기(IV2)로, 서로 다른 시간(T4, T5)에 측정된 제1습도 데이터(HD1), 제1내부 수위 데이터(ID1), 제1기압 데이터(PD1), 제1강우량 데이터(RD1), 제2습도 데이터(HD2), 제2기압 데이터(PD2), 및 제2강우량 데이터(RD2)의 전송을 요청한다. When the predicted water levels in the re-predicted first region R1 and second region R2 are predicted to be higher than or equal to the arbitrary water level, the
상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제2신경망 알고리즘의 예측도를 높이기 위해 더 많은 센서 데이터를 입력하기 위해 더 짧은 주기로 센서 데이터의 전송을 요청한다. When the re-predicted expected water levels in the first area R1 and the second area R2 are predicted to be higher than the arbitrary water level, further input of more sensor data to increase the predictability of the second neural network algorithm. Request transmission of sensor data in a short period.
제1RTU(27)와 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 제1주기(IV1)보다 더 짧은 제2주기(IV2)로 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터(HD1), 제1내부 수위 데이터(ID1), 제1기압 데이터(PD1), 제1강우량 데이터(RD1), 제2습도 데이터(HD2), 제2기압 데이터(PD2), 및 제2강우량 데이터(RD2)를 서버(10)로 전송한다. The
도 4는 도 1에 도시된 RTU가 서버로 전송하는 센서 데이터의 다이어그램을 나타낸다. 도 4(a)는 제2습도계가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다. 도 4(b)는 제2강우량 센서가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다. 도 4(c)는 RTU가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다. Figure 4 is a diagram of sensor data transmitted to the server by the RTU shown in Figure 1; indicate 4(a) shows a graph of humidity data over time and a graph of rainfall data over time when the second hygrometer is abnormal. 4(b) shows a graph of humidity data over time and a graph of rainfall data over time when the second rainfall sensor is abnormal. 4(c) shows a graph of humidity data over time and a graph of rainfall data over time when the RTU is abnormal.
도 1, 도 2, 및 도 4를 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터를 제1주기로 전송한다(S10). 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 전송한다(S20).1, 2, and 4, the
제1RTU(27), 및 제2RTU(47)와 연결된 센서 장치(예컨대, 제1습도계(15), 또는 제2강우량 센서(43))는 불량, 고장, 또는 센서의 설정 잘못 등으로 이상(abnormal)일 수 있다. 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 수신되는 각각의 센서 데이터를 이용하여 제1RTU(27), 제2RTU(47), 또는 제1RTU(27) 및 제2RTU(47)와 연결된 센서의 이상을 판단할 수 있다. The sensor device (for example, the
서버(10)는 제1습도 데이터(HD1)와 제2강우량 데이터(RA2)의 상관 관계를 분석한다. The
도 4(a)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다. Referring to FIG. 4(a) , at a fourth time T4, the first humidity data HD1 is equal to or less than a first arbitrary value TH1, and the second rainfall data RD2 is a second arbitrary value TH2. ) or more, the
제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값(TH3) 이하이고, 제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이상일 때, 제2습도 데이터(HD2)가 제1임의의 값(TH1) 이상이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상인지 판단하고, 제2습도 데이터(HD2)가 제1임의의 값(TH1) 이상이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 제1습도 데이터(HD1)를 측정한 제1습도계(15)가 이상이 있다고 판단한다. 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 저수지의 근처의 지역으로, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 습도 데이터의 차이는 크지 않아야 한다. 또한, 습도가 낮음에도 불구하고, 강수량 데이터가 일정 이상인 경우는 제1습도계(15)의 이상으로 보아야한다. 제1습도계(15)의 불량, 고장, 또는 보정의 잘못으로 판단된다. 서버(10)는 제1습도계(15)가 이상이 있다고 판단시 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다. The difference between the first rainfall data RD1 and the second rainfall data RD2 is equal to or less than a third arbitrary value TH3, and the difference between the first humidity data HD1 and the second humidity data HD2 is a fourth arbitrary value. When it is greater than the value TH4 of , it is determined whether the second humidity data HD2 is greater than or equal to the first arbitrary value TH1 and the second rainfall data RD2 is greater than or equal to the second arbitrary value TH2. A first hygrometer measuring the first humidity data HD1 when the humidity data HD2 is greater than or equal to the first arbitrary value TH1 and the second rainfall data RD2 is greater than or equal to the second arbitrary value TH2 ( 15) judges that there is something wrong. The first region R1 and the second region R2 are regions near the reservoir, and a difference between humidity data between the first region R1 and the second region R2 should not be large. In addition, in spite of low humidity, if the precipitation data is above a certain level, it should be regarded as an abnormality of the
도 4(b)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다. Referring to FIG. 4(b), at the fourth time T4, the first humidity data HD1 is equal to or less than the first arbitrary value TH1, and the second rainfall data RD2 is a second arbitrary value TH2. ) or more, the
제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이하이고, 제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값 (TH3) 이상일 때, 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하고, 제1강우량 데이터(RD1)가 제2임의의 값(TH2) 이하인지 판단하고, 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하고, 제1강우량 데이터(RD1)가 제2임의의 값(TH2) 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터(RD2)를 측정한 제2강우량 센서(43)가 이상이 있다고 판단한다. 제2습도 데이터가 낮음에도 불구하고, 제2강우량 데이터가 높게 나오는 것은 제2강우량 센서(43)의 불량, 고장, 또는 보정의 잘못으로 판단된다. 서버(10)는 제2강우량 센서(43)가 이상이 있다고 판단시 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다. The difference between the first humidity data HD1 and the second humidity data HD2 is equal to or less than a fourth arbitrary value TH4, and the difference between the first rainfall data RD1 and the second rainfall data RD2 is a third arbitrary value. When the value of TH3 is greater than the value of TH3, it is determined whether the first humidity data HD1 is less than or equal to the first arbitrary value TH1 and the first rainfall data RD1 is less than or equal to the second arbitrary value TH2. When the humidity data HD1 is less than or equal to the first arbitrary value TH1 and the first rainfall amount data RD1 is less than or equal to the second arbitrary value TH2, the second rainfall amount measured by the second rainfall data RD2 It is determined that the
도 4(c)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다. Referring to FIG. 4(c) , at the fourth time T4, the first humidity data HD1 is equal to or less than a first arbitrary value TH1, and the second rainfall data RD2 is a second arbitrary value TH2. ) or more, the
제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이상이고, 제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값 (TH3) 이상일 때, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)로부터 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량을, 제2IP 카메라(33)로부터 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량을 수신한다. 서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량 수신을 위해 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33)에 실시간 태양광 측정량 전송을 요청할 수 있다. The difference between the first humidity data HD1 and the second humidity data HD2 is greater than or equal to a fourth arbitrary value TH4, and the difference between the first rainfall data RD1 and the second rainfall data RD2 is a third arbitrary value. When the value of (TH3) or more, the
제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 저수지의 근처 지역으로, 제2지역(R2)에서 높은 강우량 데이터가 나타냄에도 불구하고 제1지역(R1)에서 낮은 강우량 데이터를 나타낸 것은 제1RTU(27), 제RTU(47), 제1RTU(27)와 연결된 센서, 또는 제2RTU(47)와 연결된 센서의 불량, 또는 고장을 의심할 수 있다. 제1RTU(27), 또는 제RTU(47)은 기기 자체의 불량, 또는 데이터 전송 과정에서 노이즈 때문에 이상 상태가 될 수 있다. The first region (R1) and the second region (R2) are areas near the reservoir, and despite the high rainfall data in the second region (R2), the low rainfall data in the first region (R1) is the first RTU. (27), the sensor connected to the
제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량은 제1지역(R1)에서의 실시간 태양광 측정량을, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량은 제2지역(R2)에서의 실시간 태양광 측정량을 의미할 수 있다. 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량, 또는 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮다면 제1지역(R1), 또는 제2지역(R2)은 구름이 많거나, 비가 오는 환경일 수 있다. The real-time measured sunlight of the
서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 높을 때, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 맑은 상태라 판단한다. 따라서 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 높을 때, 제2습도 데이터(HD2)가 높은 제2습도계(35), 제2강우량 데이터(RD2)가 높은 제2강우량 센서(43), 또는 제2습도계(35)와 제2강우량 센서(43)가 연결된 제2RTU(47)가 이상이라 판단한다. 서버(10)는 제2습도계(35), 제2강우량 센서(43), 또는 제2RTU(47)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다. The
서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮을 때, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 흐린 상태, 또는 비오는 상태라 판단한다. 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮을 때, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)로부터 수신되는 제1영상과, 제2IP 카메라(33)로부터 수신되는 제2영상을 분석하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 흐린 상태인지 비오는 상태인지 판단한다. The
제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 흐린 상태라 판단시, 서버(10)는 제2습도계(35), 제2강우량 센서(43), 또는 제2RTU(47)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다. When it is determined that the first region R1 and the second region R2 are cloudy, the
제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 비오는 상태라 판단시, 서버(10)는 제1습도계(15), 제1강우량 센서(23), 또는 제1RTU(27)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다. When it is determined that the first region R1 and the second region R2 are in a rainy state, the
도 5는 도 1에 도시된 RTU들 중 어느 하나의 블록도를 나타낸다. FIG. 5 shows a block diagram of any one of the RTUs shown in FIG. 1 .
도 1과 도 5를 참고하면, RTU(200)는 도 1에 도시된 제1RTU(27), 또는 제2RTU(47)를 나타낸다. Referring to FIGS. 1 and 5 , the RTU 200 represents the
RTU(200)는 제1보드(210)와 제2보드(220)를 포함한다. The RTU 200 includes a
제1보드(210)와 제2보드(220)는 물리적으로 분리되어 구현되며, 제1보드(210)와 제2보드(220)는 서로 결합될 수 있다. The
제1보드(210)는 서버(10)와의 통신을 수행하는 동작을 수행한다. The
제1보드(210)는 제1마이크로프로세서(211), 통신 모듈(213), 및 제1보드 통신 인터페이스(215)를 포함한다. The
제1마이크로프로세서(211)는 통신 모듈(213), 및 제1보드 통신 인터페이스(215)의 동작들을 제어한다. 제1마이크로프로세서(211)는 제2보드(220)로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행한다. The
구체적으로, 제1마이크로프로세서(211)는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)로부터 측정된 센서 데이터(예컨대, 습도 데이터, 수위 데이터, 기압 데이터, 또는 강우량 데이터)를 수집한다. 제1마이크로프로세서(211)는 수집된 센서 데이터를 서버(10)로 전송하기 위해 통신 모듈(213)을 제어한다. 통신 모듈(213)은 제1마이크로프로세서(211)의 제어하에 제2보드(220)로부터 수신된 센서 데이터를 서버(10)로 전송한다. Specifically, the
통신 모듈(213)은 Ethernet, 또는 LTE 등을 지원할 수 있는 모듈이다. The
제1보드 통신 인터페이스(215)는 제2보드(220)로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 통신 인터페이스이다. 제1마이크로프로세서(211)는 제2보드(220)로부터 센서 데이터를 수신하기 위해 제1보드 통신 인터페이스(215)를 제어할 수 있다. 제1보드 통신 인터페이스(215)는 USB(Universal Serial Bus) 인터페이스일 수 있다. The first
제2보드(220)는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)로부터 측정된 센서 데이터(예컨대, 습도 데이터, 수위 데이터, 기압 데이터, 또는 강우량 데이터)를 수신하고, 수신된 센서 데이터를 제1보드(210)로 전달한다. The second board 220 receives sensor data (eg, humidity data, water level data, atmospheric pressure data, or rainfall data) measured from the
제2보드(220)는 제2마이크로프로세서(221), 제2보드 통신 인터페이스(223), 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 및 제3통신 모듈 인터페이스(229)를 포함한다. The second board 220 includes a
제2마이크로프로세서(221)는 제2보드 통신 인터페이스(223), 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 및 제3통신 모듈 인터페이스(229)의 동작들을 제어한다. 제2마이크로프로세서(221)는 센서 모듈(240, 250, 또는 260)로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행한다. The
제2보드 통신 인터페이스(223)는 제1보드(210)로 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 인터페이스이다. 제2마이크로인터페이스(221)는 제1보드(210)로 센서 데이터를 전송하기 위해 제2보드 통신 인터페이스(223)를 제어할 수 있다. 제2보드 통신 인터페이스(223)는 USB 인터페이스일 수 있다. The second
제2보드(220)는 센서 모듈(240, 250, 또는 260)이 삽입될 수 있는 슬롯(231)을 포함한다. 슬롯(231)을 통해 제2보드(220)와 복수의 센서 모듈들(240, 250, 및 260) 중 어느 하나가 물리적으로 결합될 수 있다. The second board 220 includes a
제2보드(220)에 슬롯(231)을 포함하는 이유는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)의 종류, 통신 인터페이스, 구동 전압, 및 구동 전류가 다양하기 때문이다. 만약, 다양한 센서들(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 및 43)을 지원하기 위한 구성요소들을 하나의 보드에 구현하는 경우, 보드 구성의 복잡성이 증가하고, 보드의 사이즈도 증가한다. The reason for including the
제1센서 모듈(240)는 아날로그 센서(예컨대, 15, 또는 17)로부터 아날로그 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다. The
제1센서 모듈(240)는 제1접속 인터페이스(241), 아날로그 투 디지털 컨버터(ADC, 243), 제1통신 인터페이스(245), 및 제1접촉 단자(247)를 포함한다. The
제1접속 인터페이스(241)를 통해 아날로그 센서(예컨대, 15, 또는 17)가 결합될 수 있다. An analog sensor (eg, 15 or 17) may be coupled through the
ADC(243)는 제1접속 인터페이스(241)를 통해 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. The
제1통신 인터페이스(245)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제1접촉 단자(247)가 구현된다. 예컨대, 제1통신 인터페이스(245)는 I2C일 수 있다. 제1통신 인터페이스(245)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다. The
제2센서 모듈(250)는 RS-485 인터페이스를 지원하는 센서(예컨대, 21, 또는 23)로부터 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다. The
제2센서 모듈(250)는 제2접속 인터페이스(251), 제2통신 인터페이스(255), 및 제2접촉 단자(257)를 포함한다. The
제2접속 인터페이스(251)를 통해 RS-485 인터페이스를 지원하는 센서(예컨대, 21, 또는 23)가 결합될 수 있다. A sensor (eg, 21 or 23) supporting the RS-485 interface may be coupled through the
제2통신 인터페이스(255)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제2접촉 단자(257)가 구현된다. 예컨대, 제2통신 인터페이스(255)는 SPI일 수 있다. 제2통신 인터페이스(255)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다. The
제3센서 모듈(260)은 디지털 센서(예컨대, 35, 또는 37)로부터 디지털 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다. The
제3센서 모듈(260)은 제3접속 인터페이스(261), 제3통신 인터페이스(265), 및 제3접촉 단자(267)를 포함한다. The
제3접속 인터페이스(261)를 통해 디지털 센서(예컨대, 35, 또는 37)가 결합될 수 있다. A digital sensor (eg, 35 or 37) may be coupled through the
제3통신 인터페이스(265)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제3접촉 단자(267)가 구현된다. 예컨대, 제3통신 인터페이스(265)는 UART일 수 있다. 제3통신 인터페이스(265)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다. The
센서 모듈(240, 250, 또는 260)이 제2보드(220)에 구현된 슬롯(231)에 삽입될 때, 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)는 슬롯(231)의 양쪽에 구현된 접촉 단자(233)와 결합된다. When the
센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)는 통신 인터페이스에 따라 서로 다른 형상을 가진다. 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)와 제2보드(220)의 접촉 단자(233)의 결합에 따라 통신 인터페이스가 결정된다. 예컨대, 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)와 제2보드(220)의 접촉 단자(233)의 결합에 따라 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 또는 제3모듈 통신 인터페이스(229)가 결정될 수 있다. The
도 6은 RTU의 실제 제품 사진을 나타낸다. 6 shows an actual product picture of the RTU.
도 5와 도 6을 참고하면, 도 6에 도시된 그림은 제2보드(220)와 센서 모듈들(240, 250, 및 260)을 나타낸다. Referring to FIGS. 5 and 6 , the picture shown in FIG. 6 shows the second board 220 and
이처럼 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 청구범위에 속한다고 하여야 할 것이다.As such, the present invention is not limited to the described embodiments, and it is obvious to those skilled in the art that various modifications and variations can be made without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, it should be said that such modifications or variations fall within the scope of the claims of the present invention.
100: 스마트 물 관리 시스템; 10: 서버;
SG1: 제1센서 그룹; SG2: 제2센서 그룹;
11: 제1수문; 31: 제2수문;
13: 제1IP 카메라; 33: 제2IP 카메라;
15: 제1습도계; 35: 제2습도계;
17: 제1내부 수위계; 37: 제2내부 수위계;
19: 제1수문 권양기; 39: 제2수문 권양기;
21: 제1기압계; 41: 제2기압계;
23: 제1강우량 센서; 43: 제2강우량 센서;
25: 제1외부 수위계; 45: 제2외부 수위계;
27: 제1RTU; 47: 제2RTU; 100: smart water management system; 10: server;
SG1: first sensor group; SG2: second sensor group;
11: first water gate; 31: second water gate;
13: a first IP camera; 33: a second IP camera;
15: first hygrometer; 35: second hygrometer;
17: first internal water level gauge; 37: second internal water level gauge;
19: 1st sluice hoist; 39: Second sluice hoist;
21: first barometer; 41: second barometer;
23: first rainfall sensor; 43: second rainfall sensor;
25: first external water level gauge; 45: second external water level gauge;
27: first RTU; 47: second RTU;
Claims (5)
제1센서 그룹; 및
제2센서 그룹을 포함하며,
상기 제1센서 그룹은,
제1수문이 위치한 제1지역의 주변을 촬영하는 제1IP 카메라;
상기 제1지역에서 습도를 측정하는 제1습도계;
상기 제1수문의 내부 수위를 측정하는 제1내부 수위계;
상기 제1수문을 제어하는 제1수문 권양기;
상기 제1지역에서 비의 양을 측정하는 제1강우량 센서;
상기 제1수문이 열릴 때, 상기 제1수문의 외부 수위를 측정하는 제1외부 수위계; 및
상기 제1습도계로부터 측정된 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위계로부터 측정된 제1수위 데이터, 및 상기 제1강우량 센서로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신하는 제1RTU를 포함하며,
상기 제2센서 그룹은,
상기 제1지역으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역의 주변을 촬영하는 제2IP 카메라;
상기 제2지역에서 습도를 측정하는 제2습도계;
상기 제2지역에서 비의 양을 측정하는 제2강우량 센서; 및
상기 제2습도계로부터 측정된 제2습도 데이터와 상기 제2강우량 센서로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신하는 제2RTU를 포함하며,
상기 서버는,
상기 서버의 요청 신호에 따라 상기 제1RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 제1주기로 수신하고, 상기 제2RTU로부터 상기 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 수신하며,
상기 제1IP 카메라와 상기 제2IP 카메라 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신하고,
상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측하며,
상기 제1RTU, 또는 상기 제2RTU는,
제1보드;
상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드; 및
상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함하며,
상기 제1보드는,
상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서;
상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈; 및
상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함하며,
상기 제2보드는,
상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서;
상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스;
복수의 모듈 통신 인터페이스; 및
접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함하며,
상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는,
상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정되며,
상기 서버는,
상기 제1습도 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 상관 관계를 분석하고,
상기 제1습도 데이터가 제1임의의 값 이하이고, 상기 제2강우량 데이터가 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1RTU로부터 상기 제1강우량 데이터를, 상기 제2RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고,
상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 제3임의의 값 이하이고, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 제4임의의 값 이상일 때, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상인지 판단하고, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터를 측정한 제1습도계가 이상이 있다고 판단하며,
상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 상기 제4임의의 값 이하이고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 상기 제3임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하인지 판단하고, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터를 측정한 상기 제2강우량 센서가 이상이 있다고 판단하는 스마트 물 관리 시스템. server;
a first sensor group; and
Including a second sensor group,
The first sensor group,
a first IP camera for photographing the periphery of a first area where a first floodgate is located;
a first hygrometer for measuring humidity in the first region;
a first internal water level gauge measuring an internal water level of the first water gate;
a first sluice gate hoist that controls the first sluice gate;
a first rainfall sensor measuring the amount of rain in the first area;
a first external water level gauge for measuring an external water level of the first sluice gate when the first sluice gate is opened; and
A first RTU receiving first humidity data measured from the first hygrometer, first water level data measured from the first internal water level gauge, and first rainfall data measured from the first rainfall sensor,
The second sensor group,
a second IP camera that captures the periphery of a second area away from the first area by a predetermined distance;
a second hygrometer for measuring humidity in the second region;
a second rainfall sensor measuring the amount of rain in the second area; and
And a second RTU receiving second humidity data measured from the second hygrometer and second rainfall data measured from the second rainfall sensor,
The server,
Receiving the first humidity data from the first RTU in a first period and receiving the second rainfall data from the second RTU in a first period according to a request signal of the server;
Receiving a first image and a second image captured by the first IP camera and the second IP camera, respectively;
Predicting expected water levels in the first region and the second region by applying a first neural network algorithm to the first image, the second image, the first humidity data, and the second rainfall data as inputs;
The first RTU or the second RTU,
first board;
a second board coupled to the first board; and
Includes a sensor module that can be inserted into the second board,
The first board,
a first microprocessor executing operations for transmitting the sensor data received from the second board;
a communication module for transmitting the sensor data received from the second board under the control of the first microprocessor; and
a first board communication interface for receiving the sensor data from the second board;
The second board,
a second microprocessor executing operations for receiving sensor data from the sensor module;
a second board communication interface for transmitting the sensor data to the first board;
a plurality of module communication interfaces; and
It includes a slot in which a contact terminal is implemented,
Any one of the plurality of module communication interfaces,
It is determined according to the combination of the contact terminal of the sensor module and the contact terminal of the slot,
The server,
Analyzing the correlation between the first humidity data and the second rainfall data;
When the first humidity data is less than or equal to a first arbitrary value and the second rainfall data is greater than or equal to a second arbitrary value, the first rainfall data is received from the first RTU and the first humidity data is received from the second RTU. do,
When the difference between the first rainfall data and the second rainfall data is less than or equal to a third arbitrary value, and the difference between the first humidity data and the second humidity data is greater than or equal to a fourth arbitrary value, the second humidity data is It is determined whether the first arbitrary value is greater than or equal to and the second rainfall data is equal to or greater than the second arbitrary value, the second humidity data is equal to or greater than the first arbitrary value, and the second rainfall data is equal to or greater than the second arbitrary value. When it is more than a certain value, it is determined that the first hygrometer measuring the first humidity data has an abnormality,
When the difference between the first humidity data and the second humidity data is equal to or less than the fourth arbitrary value, and the difference between the first rainfall data and the second rainfall data is equal to or greater than the third arbitrary value, the first humidity It is determined whether the data is less than or equal to the first arbitrary value, and the first rainfall data is less than or equal to the second arbitrary value, the first humidity data is less than or equal to the first arbitrary value, and the first rainfall data is less than or equal to the second arbitrary value. A smart water management system that determines that the second rainfall sensor measuring the second rainfall data has an abnormality when it is less than or equal to a second arbitrary value.
상기 제1RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1수위 데이터, 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버로 전송하고,
상기 제2RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 제2강우량 데이터를 상기 서버로 전송하며,
상기 서버는,
상기 제1습도 데이터, 상기 제1수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 상기 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 재예측하는 스마트 물 관리 시스템. The method of claim 3, when, as a result of applying the first neural network algorithm, when the predicted water levels in the first area and the second area are predicted to be above a certain water level,
The first RTU transmits the first humidity data, the first water level data, the first atmospheric pressure data, and the first rainfall data to the server according to a request of the server;
The second RTU transmits the second humidity data, the second atmospheric pressure data, and the second rainfall data to the server according to the request of the server,
The server,
The first neural network uses the first humidity data, the first water level data, the first atmospheric pressure data, the first rainfall data, the second humidity data, the second atmospheric pressure data, and the second rainfall data as additional inputs. A smart water management system that re-predicts the expected water levels in the first area and the second area by applying a second neural network algorithm different from the algorithm.
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