KR102523188B1 - 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템 - Google Patents

블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템은, 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기에 포함된 미립자를 제거하는 집진부; 상기 집진부에 마련된 적어도 어느 하나의 센서로부터 측정되는 온도, 전류 및 차압의 실시간 측정데이터를 감지하는 집진감지부; 상기 집진감지부에서 감지된 실시간 측정데이터에 기초하여 상기 집진부의 집진 가동 현황 데이터를 산출하고 상기 집진부를 제어하는 집진관리제어부; 및 기지정된 서버로 상기 집진 가동 현황 데이터를 송신하고, 기지정된 관리자 단말로부터 원격집진제어신호를 수신하는 집진관리통신부;를 포함하는 집진관리부;와 상기 집진관리부의 동작에 대한 실시간 데이터를 수신하는 통합관제서버부;와 상기 통합관제서버부의 상기 실시간 데이터를 기지정된 기간동안 수집한 정보에 기초하여 사용자에게 블록체인을 지급하는 블록체인보상부;를 포함하는 통합관제시스템;을 포함하여, 집진시설의 정상 작동 여부를 보다 정확하게 파악하고 관리자의 제어를 받지 않아도 자체적으로 가동을 중지하도록 하여 여과되지 않은 배출가스의 유출을 방지하고 대기오염의 피해를 최소화할 수 있다.

Description

블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템{System for dust collection facility management monitoring and compensation on blockchain}
본 발명은 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 집진시설 내부의 차압, 온도 및 전류를 측정한 데이터를 기반으로 집진시설의 정상 작동을 관리하며, 수집된 데이터에 기초하여 블록체인 기반의 보상 체계를 갖추고, 긴급 상황 발생 시 제조사, 유관기관 및 사용자 단말 중 적어도 어느 하나의 실시간 제어를 받는 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템에 관한 것이다.
여과집진장치는 공해대책 상 보일러, 배수로, 가열로, 폐기물소각로 등의 배출가스 중에서 그을음이나 먼지를 제거하는데 사용되어 왔고, 화학분말제조, 제철, 목재, 시멘트 제조 및 기타 미세분진이 다량 발생하는 작업장에서 사용되고 있으며, 이외에도 제조공업에서는 IC공정, 제약공정 등에서 공기의 청정화에 의한 제품의 품질향상 등을 위해 설치되어 사용되고 있다.
마찬가지로, 정부는 대기 환경오염을 개선하기 위해 굴뚝을 통해 오염 물질을 배출하는 시설은 방진 시설설치를 법적 의무화하고 있다.
현재 4,5종 시설의 경우 방진시설을 반기별로 자가 측정하여 지자체에 신고하고 있다.
그러나 환경부는 현장 실태조사를 위해 165개 업소를 긴급 점검한 결과 93개 업소가 위법사항이 적발되었고 대부분 영세 소규모의 4~5종 배출 사업자에 해당하였다.
이러한 상황에서 정부는 4,5종 시설의 감독의 필요성을 인지하여 공공 사물 인터넷망을 구축하였다.
종래의 IoT 전문 개발업체들은 환경부의 요청에 의한 감독 시스템만 구축하여 제품을 판매해오고 있다.
따라서, 환경관리와 관련하여 실제 유지보수 또는 비용적 절감문제를 해결할 IoT 집진관리시설의 모니터링과 이에 따른 적절한 보상 체계에 관한 연구가 요구된다.
본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템은, 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기에 포함된 미립자를 제거하는 집진부; 상기 집진부에 마련된 적어도 어느 하나의 센서로부터 측정되는 온도, 전류 및 차압의 실시간 측정데이터를 감지하는 집진감지부; 상기 집진감지부에서 감지된 실시간 측정데이터에 기초하여 상기 집진부의 집진 가동 현황 데이터를 산출하고 상기 집진부를 제어하는 집진관리제어부; 및 기지정된 서버로 상기 집진 가동 현황 데이터를 송신하고, 기지정된 관리자 단말로부터 원격집진제어신호를 수신하는 집진관리통신부;를 포함하는 집진관리부;와 상기 집진관리부의 동작에 대한 실시간 데이터를 수신하는 통합관제서버부;와 상기 통합관제서버부의 상기 실시간 데이터를 기지정된 기간동안 수집한 정보에 기초하여 사용자에게 블록체인을 지급하는 블록체인보상부;를 포함하는 통합관제시스템;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 집진감지부는, 상기 집진부 내부의 온도를 측정하는 온도센서; 상기 집진부 내부에 구비되는 기지정된 설비의 전력을 측정하는 전력센서; 상기 집진부 내부에 구비되는 기지정된 설비의 차압을 측정하는 차압센서;를 포함하며, 상기 온도센서, 상기 전력센서 및 상기 차압센서로부터 측정된 데이터를 취합하여 실시간 측정데이터를 산출하고, 상기 집진관리제어부는, 상기 집진감지부로부터 측정된 실시간 측정 데이터에 기초하여 상기 집진부의 정상 동작 여부를 판단하되, 상기 온도센서로부터 측정된 온도 데이터, 상기 전력센서로부터 측정된 전력 데이터 및 상기 차압센서로부터 측정된 차압 데이터가 기설정된 기준 범위를 만족하는 경우, 상기 집진부가 정상동작하는 것으로 판단하고, 상기 온도 데이터, 전류 데이터 및 차압 데이터 중 적어도 어느 하나가 상기 기준범위를 초과하는 경우, 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단하며, 상기 통합관제시스템은 상기 집진관리부에서 측정되는 상기 실시간 데이터를 수신하여 비상상황 발생을 감독하는 모니터링부;와
상기 모니터링부에서 상기 비상상황이 발생 시 외부 단말에 의한 제어신호가 입력되지않아도 자체적으로 집진시설을 제어할 수 있는 관제신호를 생성하는 관제신호생성부;를 포함하고, 상기 집진관리제어부에서 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단된 경우, 상기 관리자 단말에 상기 원격집진제어신호를 요청하며, 기설정된 시간 이내에 상기 관리자 단말로부터 상기 원격집진제어신호가 수신되지 않는 경우, 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 유입되는 대기를 차단하고, 상기 집진부의 동작을 강제로 중단시키는 긴급제어신호를 상기 관제신호생성부에 요청하는 것을 특징으로 하는 상기 통합관제서버부와 사용자의 집진시설관리로 인한 집진수치에 기초하여 대한 보상을 제공하는 보상지급부; 상기 보상지급부에서 지급된 블록체인 보상을 현금, 제품 및 상품권 중 적어도 어느 하나의 선택된 항목으로 전환하는 보상전환부;를 포함하는 상기 블록체인보상부;가 LoRa 통신에 의해 연결될 수 있다.
또한, 제2 항에 있어서, 상기 집진감지부는, 상기 온도센서, 상기 전력센서 및 상기 차압센서로부터 측정된 데이터를 선별하는 데이터 선별부;를 더 포함하되, 상기 데이터 선별부는, 기설정된 시간동안 상기 집진감지부로부터 측정되는 온도, 전류, 차압 측정치 중 적어도 어느 하나의 상한값, 하한값 및 평균값을 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 제한값(Lud)을 산출하며, 상기 평균값에서 상기 제한값을 뺀 차이값 내지 상기 평균값에서 상기 제한값을 더한 값까지를 정상범위로 산출하여, 상기 산출된 정상범위를 제외한 데이터를 노이즈 데이터로 판단하되, 상기 상한값 및 상기 하한값은, 하한경계값부터 상한경계값에 이르는 범위로 정의되는 예측범위 내에서 도출하며, 상기 하한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 뺀 값이고,상기 상한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 더한 값일 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022094179963-pat00001
(여기서, Av는 평균값, Uv는 상한값, Lv는 하한값을 의미함)
또한, 하기 [수학식 2]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단하는 센서 모니터링부;를 더 포함할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112022094179963-pat00002
(여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미함)
또한, 집진부가 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기가스에 포함된 유독물질을 여과하는 단계; 집진감지부에 포함되는 온도센서, 전력센서 및 차압센서가 상기 집진부 내부의 차압, 온도 및 전류 중 적어도 어느 하나를 측정하는 단계; 상기 집진감지부가 상기 집진기 내부에서 감지된 측정값에서 노이즈 데이터를 제거하고 실시간 측정데이터를 산출하는 단계; 집진관리제어부가 상기 실시간 측정데이터에 기초하여 집진 가동 현황 데이터를 산출하는 단계; 상기 집진관리제어부가 상기 집진 가동 현황 데이터에 기초하여 측정된 온도 데이터, 전류 데이터 및 차압 데이터가 기설정된 기준 범위를 만족하는 경우, 상기 집진부가 정상 동작하는 것으로 판단되고, 기설정된 기준 범위를 초과하는 경우, 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단되는 단계; 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단된 경우, 기지정된 관리자 단말에 상기 집진부를 제어하는 원격집진제어신호를 요청하는 단계; 기설정된 시간 이내에 상기 원격집진제어신호가 수신되지 않는 경우, 기지정된 긴급상황메뉴얼이 실행되는 단계; 상기 긴급상황메뉴얼에 기초하여 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 유입되는 대기를 차단하고, 상기 집진부의 가동을 강제로 중단시키는 긴급제어신호를 상기 집진관리제어부에 전송하는 단계; 기지정된 보상지급기준에 따라 상기 집진 가동 현황 데이터를 분석하여, 사용자에게 블록체인 기반의 보상을 제공하는 단계; 및 상기 블록체인 기반의 보상을 현금, 제품 및 상품권 중 적어도 어느 하나에 대해 사용자가 선택한 항목으로 전환하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 집진시설 내부의 차압, 온도 및 전류를 측정한 실시간 데이터가 연동된 다수의 관리자 및 서버를 통해 제어됨으로써, 집진시설의 비정상 작동에 대한 신속한 대응방법을 제공할 수 있다.
또한, 감지센서를 통해 측정된 측정데이터의 노이즈를 제거하여 집진시설의 정상 작동 여부를 보다 정확하게 파악할 수 있다.
또한, 최적의 환경에서 집진장치가 가동되도록 실시간 관리를 통해 유독가스가 포함된 배출가스의 유출을 방지할 수 있다.
또한, 집진장치가 비정상 작동하는 중에 관리자의 제어를 받지 않더라도 자체적으로 가동을 중지하도록 하여 대기오염의 피해를 최소화할 수 있다.
또한, 기업의 집진시설관리 및 방지된 수치의 정도에 따라 블록체인기반의 보상을 통해 해당 기업의 집진시설관리의 효율성을 증진시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 전체 구성을 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 통합관제시스템의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 집진감지부의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 데이터 산출을 도시한 그래프.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 운용 방법을 도시한 순서도.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템은 여과집진장치를 포함하는 집진시설을 기초하여 설명하나, 이에 한정되지 않으며, 상기 여과집진장치 이외에도 중력집진장치, 관성력집진장치, 원심력집진장치, 세정집진장치 및 전기집진장치를 포함하는 각각의 집진시설에도 적용될 수 있다.
상기 여과집진장치는 여과재에 처리가스를 통과시켜 먼지를 분리, 제거하는 장치로 다른 방식의 집진기술에 비해 집진효율이 높고, 안정된 연속운전이 가능하며 여과속도의 조정으로 다량의 풍량을 처리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 전체 구성을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템(10)은 크게 집진관리부(100)와 통합관제시스템(200)으로 구분할 수 있다.
상기 집진관리부(100)는 집진부(110), 집진감지부(120), 집진관리제어부(130) 및 집진관리통신부(140)로 구성될 수 있다.
상기 집진부(110)는 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기에 포함된 고체 및 액체 중 적어도 어느 하나의 미립자를 제거할 수 있다.
상기 기설정된 현장은 주로 입자가 크고 건조한 분진이 발생하는 시멘트 공장, 사료 공장, 화학 공장, 플라스틱 공장, 목재 공장, 약품 제조공장, 주물, 금속 가공 공장 등이 포함될 수 있다.
상기 집진부(110)는 송풍기, 압출기, 전동기, 로타리 밸브, 에어로크댐퍼 및 집진장치 본체 등을 포함하는 회전부와 닥트에 접속된 송풍기, 밸브, 댐퍼, 회수송장치, 맨홀 및 핸드홀 등을 포함할 수 있다.
상기 집진감지부(120)는 상기 집진부(110)에 마련된 적어도 어느 하나의 센서로부터 측정되는 온도, 전력 및 차압의 실시간 측정데이터를 감지할 수 있다.
상기 집진감지부(120)는 배출가스의 온도, 상기 집진부(110) 내부에 구비된 송풍기의 소비전력과 집진 전후의 배출가스 압력 손실을 측정할 수 있다.
상기 집진관리제어부(130)는 상기 집진감지부(120)에서 감지된 실시간 측정데이터에 기초하여 상기 집진부(110)의 집진 가동 현황 데이터를 산출하고 상기 집진부(110)를 제어할 수 있다.
상기 집진관리제어부(130)는 상기 집진 가동 현황 데이터를 통해 상기 집진부(110)의 개별 집진장치의 가동을 유지하거나 중지시켜 긴급상황에 대응할 수 있다.
상기 집진 가동 현황 데이터는 상기 실시간 측정데이터 뿐만 아닐라 상기 집진부(100)의 구동 시간, 소요 전력, 내부 온도, 내부 가스 농도, 송풍전류, 방지전류, 방지차압, 방지pH, 방시시설 상태, 배출시설 상태 및 집진시설 위치 데이터 등 다향한 정보를 종합하여 구성될 수 있다.
상기 집진관리통신부(140)는 기지정된 서버로 상기 집진 가동 현황 데이터를 송신하고, 기지정된 관리자 단말로부터 원격집진제어신호를 수신할 수 있다.
상기 기지정된 서버는, 제조사, 관리자 단말 및 유관기관 중 적어도 하나 이상과 연동되어 상기 집진 가동 현황 데이터를 수집 및 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버는, 제조사, 관리자 단말 및 유관기관과 연동되어 상기 집진 시설의 집진 가동 현황 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 실시간으로 집진 시설의 가동에 대한 제어 신호를 수신하여, 연동된 다수의 관리자 및 서버를 통해 제어됨으로써, 집진시설의 비정상 작동에 대한 신속한 대응방법을 제공하는 효과가 있다.
한편, 상기 통합관제시스템(200)은 통합관제서버부(210)와 블록체인보상부(220)를 포함할 수 있다.
상기 통합관제서버부(210)는 상기 집진관리부(100)의 동작에 대한 실시간 데이터를 수신할 수 있다.
상기 블록체인보상부(220)는 상기 통합관제서버부(210)의 상기 실시간 데이터를 기지정된 기간동안 수집한 정보에 기초하여 사용자에게 블록체인을 지급할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템(10)의 통합관제시스템(200)의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 통합관제시스템(200)은 통합관제서버부(210)와 블록체인보상부(220)를 포함할 수 있다.
상기 통합관제시스템(200)은 집진감지부(120)에서 측정된 실시간 데이터를 LoRa 통신으로 네트워크를 구성하고 보안 효율을 높이기 위해 NFC링크 기술을 추가할 수 있다.
여기서, LoRa 통신이란, 사물인터넷통신을 위해 만들어진 통신규격으로 초장거리연결과 저전력으로 통신이 가능하고, 별도의 유심없이 센서에 할당된 노드번호를 기반으로 통신할 수 있고, SPI 또는 I2C를 이용하여 실시간으로 데이터를 주고 받을 수 있다.
상기 NFC링크는 보안에 취약한 상기 LoRa 통신에 가상의 상기 NFC링크를 구현하여 소규모 클라우드 서버를 구축하여 집진관리부(100)와 통합관제시스템(200)의 보안을 강화할 수 있다.
기지정된 단말기 또는 기지정된 집진 시설에 NFC 리더기를 포함시켜 난수의 NFC링크를 태그(Tag)하여 네트워크를 동기화할 수 있다.
상기 NFC링크는 권한 설정 데이터의 전송을 처리할 수 있고, LoRa 통신을 통해 암호화된 링크를 제공할 수 있다.
한편, 상기 통합관제서버부(210)는 모니터링부(211)와 관제신호생성부(212)로 구성될 수 있다.
상기 모니터링부(211)는 상기 집진관리부(100)에서 측정되는 상기 실시간 데이터를 수신하여 비상상황 발생을 감독한다.
상기 관제신호생성부(212)는 상기 모니터링부(211)에서 상기 비상상황이 발생 시 외부 단말에 의한 제어신호가 입력되지않아도 자체적으로 집진시설을 제어할 수 있는 관제신호를 생성한다.
또한, 블록체인보상부(220)는 보상지급부(221)와 보상전환부(222)로 구성될 수 있다.
상기 블록체인보상부(220)는 상기 집진부(110)의 가동 데이터가 수집되면, 통합관제시스템(200)에서 VPN과 Internet 프로토콜을 분리하여 사용할 수 있다.
상기 VPN 프로토콜은 공공 IoT망의 역활로서 정부기관인 환경부를 비롯한 유관 기관과 연결되어 집진시설의 가동 데이터를 전송할 수 있다.
유지보수 웹은 데이터를 수신받아 기설정된 기간에 대한 기간별 보고서와 원장을 자동 생성할 수 있다.
이러한 방식의 관리 시스템은, 환경관리인의 지속적인 상주의 필요성을 최소화할 뿐 아니라, 관련 기술 전문가의 방문율을 낮출 수 있어 사업주의 관리 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
본 발명 시스템은 PC와 모바일을 통해 집진 시설을 실시간으로 모니터링하고 원격으로 제어할 수 있다.
특히, 집진감지부(120)의 측정 데이터와 유관 기관과의 송수신 기록을 기반으로 블록체인 기술을 활용한 분산 원장을 생성할 수 있다.
기지정된 단말기에서 블록을 생성하면 보상으로 가상자산이 상기 단말기의 WALLET으로 전송된다.
상기 블록의 생성 기술은 저전력 블록생성인 지분증명방식을 사용할 수 있다.
사용자는 가상자산을 DEX 거래소에서 SWAP 가능하며, 당사에 환경관리 대행 수수료 결제 및 유지보수비용 결제 등의 다양한 용도로 사용 가능하다.
뿐만 아니라, 사용자는 가상자산을 관련 제품 및 상품권으로도 교환할 수 있다.
따라서, 사용자가 집진 시설의 정상적인 가동을 관리 및 유지하는것 만으로도, 대기 환경에 대한 기여를 보상받을 수 있는 합리적인 BM을 제시할 수 있다.
상기 보상지급부(221)는 사용자의 집진시설관리로 인한 집진수치에 기초하여 대한 보상을 제공한다.
상기 보상전환부(222)는 상기 보상지급부에서 지급된 블록체인 보상을 현금, 제품 및 상품권 중 적어도 어느 하나의 선택된 항목으로 전환한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템(10)의 집진감지부(120)의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 상기 집진감지부(120)는, 상기 집진부(110)의 기지정된 설비에 마련된 적어도 어느 하나의 센서로부터 특정되는 온도, 전력 및 차압의 실시간 측정데이터를 감지할 수 있다.
상기 집진감지부(120)는 온도센서(121), 전력센서(122), 차압센서(123), 데이터 선별부(124) 및 센서 모니터링부(125)를 포함할 수 있다.
상기 기지정된 설비는 상기 집진부(110)의 내부에 구비되어 송풍기, 압출기, 전동기, 로타리 밸브, 에어로크댐퍼 및 집진장치 본체 등을 포함하는 회전부와 닥트에 접속된 송풍기, 밸브, 댐퍼, 회수송장치, 맨홀 및 핸드홀 등을 포함할 수 있다.
또한, 상기 온도센서(121)는 상기 집진부(110) 내부에 구비되어 배출가스의 온도를 측정하여 집진시설의 정상 작동 여부를 파악할 수 있다.
상기 전력센서(122)는 상기 집진부(110) 내부에 구비된 송풍기의 전류를 측정하여 집진시설의 소비전력을 산출하여 집진시설의 정상 작동 여부를 파악할 수 있다.
상기 차압센서(123)는 상기 집진부(110) 내부에 유입된 배출가스와 집진된 배출가스의 집진 전후의 압력 차이를 측정하여 집진시설의 정상 작동 여부를 파악할 수 있다.
특히, 상기 온도센서(121)는 측정된 배출가스의 온도를 통해 상기 집진기(121) 내부의 가스 폭발을 미리 예측할 수 있고, 상기 전력센서(122)는 측정된 전류를 통해 소비전력을 산출하여 송풍기 과부하 여부를 미리 예측할 수 있으며, 상기 차압센서(123)는 측정된 배출가스의 집진 전후의 압력차이를 측정하여 집진장치의 여과 효율이 급격히 저하되지 않고 일정하게 유지되도록 관리할 수 있다.
상기 온도센서(121), 상기 전력센서(122) 및 상기 차압센서(123)로부터 취합된 측정 데이터는 실시간 측정데이터로 저장될 수 있다.
이에 따라, 상기 집진관리제어부(130)는 상기 집진감지부(120)로부터 측정된 실시간 측정 데이터에 기초하여 상기 집진부(110)의 정상 동작 여부를 판단한다.
상기 온도센서(121)로부터 측정된 온도 데이터, 전력센서(122)로부터 측정된 전력 데이터 및 상기 차압센서(123)로부터 측정된 차압 데이터가 기설정된 기준 범위를 만족하는 경우, 상기 집진부(110)가 정상 동작하는 것으로 판단한다.
상기 집진부(110)가 정상 동작하는 것으로 판단되면, 상기 집진감지부(120)에서 게속해서 집진부(110) 내부를 측정한다.
그러나, 상기 온도 데이터, 전류 데이터 및 차압 데이터 중 적어도 어느 하나가 상기 기준범위를 초과하는 경우, 상기 집진부(110)가 비정상 동작하는 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 상기 통합관제서버부(210)는, 상기 집진관리제어부(130)에서 상기 집진부(110)가 비정상 동작하는 것으로 판단되면, 상기 관리자 단말에 상기 원격집진제어신호를 요청할 수 있다.
만약, 기설정된 시간 이내에 상기 관리자 단말로부터 상기 원격집진제어신호가 수신되지 않는 경우, 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 유입되는 대기를 차단하고, 상기 집진부(110)의 동작을 강제로 중단시키는 긴급제어신호를 상기 관제신호생성부(212)에 요청할 수 있다.
상기 기설정된 현장은 복수의 상기 집진시설이 구비되어있는 상기 집진부(110)가 마련된, 공장 및 작업 현장을 포함할 수 있다.
상기 기설정된 현장에서 유입되는 가스와 집진 후 배출되는 가스의 통로를 차단하고, 기계적 또는 전기적 결함으로 인하여 정상 가동에 문제가 생긴 집진시설의 가동을 중지하여 가스 폭발과 같은 대형 사고로 이어지거나, 또는 집진이 되지않은 상태로 유독 물질이 포함된 가스가 외부로 배출되어 대기오염을 유발하는 것을 방지하는 것이 바람직하다.
상기 원격집진제어신호는 상기 기설정된 서버와 연동된, 제조사, 관리자 단말 및 유관기관에서 문제 상황 인식 후 신속하게 대응하기 위하여 상기 집진시설을 원격으로 제어하는 제어신호를 의미한다.
그러나 상기 원격집진제어신호가 기설정된 시간 이내에 수신되지 않는 경우, 상기 기설정된 서버가 기저장된 긴급상황메뉴얼에 기초하여, 상기 집진부(110)의 집진시설을 강제로 중단하고 유입 및 배출되는 가스의 통로를 차단하는 상기 긴급제어신호를 자동으로 실행하여 돌발 상황에 신속히 대응할 수 있다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시례에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 데이터 산출을 도시한 그래프이다.
도 4 내지 도 6를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 집진관리 기반의 모니터링 시스템(10)에서 측정된 데이터의 그래프는 다음과 같이 설명될 수 있다.
우선, 상기 집진감지부(120)는 상기 온도센서(121), 상기 전력센서(122) 및 상기 차압센서(123)로부터 측정된 데이터를 선별하는 데이터 선별부(124)를 포함할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 데이터 선별부(124)는, 기설정된 시간동안 상기 집진감지부(120)로부터 측정되는 온도, 전력, 차압 측정치 중 적어도 어느 하나의 상한값, 하한값 및 평균값을 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 제한값(Lud)을 산출하며, 상기 평균값에서 상기 제한값을 뺀 차이값 내지 상기 평균값에서 상기 제한값을 더한 값까지를 정상범위로 산출하여, 상기 산출된 정상범위를 제외한 데이터를 노이즈 데이터로 판단할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022094179963-pat00003
(여기서, Av는 평균값, Uv는 상한값, Lv는 하한값을 의미함)
여기서, 상기 상한값 및 상기 하한값은, 하한경계값부터 상한경계값에 이르는 범위로 정의되는 예측범위 내에서 도출하며,
상기 하한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 뺀 값이고, 상기 상한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 더한 값인 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 상기 집진감지부(120)로부터 측정된 측정값에 대하여 노이즈를 제거하고 유효데이터를 추출하기 위해서 상기 데이터 선별부(124)에서는 상기 집진감지부(200)에서 측정된 측정값에 대한 정상범위 및 유효데이터 범위를 산출하되, 상기 [수학 식 1]에서 상기 상한값(Uv)이 114이고, 상기 평균값(Av)이 98이며, 상기 하한값(Lv)이 71인 경우, 상한값과 평균값의 차이가 114-98=16, 평균값과 하한 값의 차이는 98-71=27이므로, 더 큰 원소인 27이 제한값(Lud)으로 산출될 수 있다.
상기와 같이 제한값이 산출되면 정상범위가 결정될 수 있는데, 상기 평균값 에서 상기 제한값을 뺀 값부터 상기 평균값에서 상기 제한값을 더한 값까지를 정상 범위로 확정할 수 있다.
따라서, 상기 산출된 정상범위의 범위 내 포함되지 않은 데이터는 노이즈 데이터로 판단하는 것이 원칙이다.
다만, 노이즈 데이터를 보다 세분화하기 위해 아래와 같은 기준을 추가 적용할 수 있다. 일례로, 노이즈 데이터는 상기 센서로부터 측정된 측정값이 정상범위를 벗어나고, 상기 정상범위를 벗어난 데이터가 기 설정된 횟수이상 연속적으로 발생하지 않는 동시에, 상기 정상범위를 벗어난 직전 데이터값인 종전값과 기설정된 오차범위(이때, 상기 오차범위는 센서의 종류와 민감도에 따라 -5% ~ +5% 내지 -20% ~ +20% 사이로 설정할 수 있음) 내 포함되지 않는 값으로 판단된 측정값을 노이즈 데이터로 최종 결정하여, 노이즈 데이터 선별에 보다 정확도를 높일 수 있다.
또한, 상기 기설정된 횟수는, 2회 내지 5회로 설정하여 상기 횟수 범위를 만족하는지 여부에 따라 상기 정상범위를 벗어난 데이터가 연속적인지 불연속적인지를 판단할 수 있다.
여기서, 상기 기설정된 센서의 전체 측정값을 이용하여 정상범위를 산출하고 노이즈 데이터를 구분하는 과정은 도 4를 참고하여 더욱 상세히 설명한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 집진감지부(120)를 통해 센싱되는 것으로 판단되는 주파수 데이터 측정값은 그래프로 표현될 수 있다.
여기서, 상기 정상범위(40) 내에서 측정된 값들만 유효한 값으로 인식하는데, 상기 정상범위(40)는 기설정된 구간 동안 의 초기값들을 입력받은 후, 상기 초기값들의 평균값(30)과 평균편차를 이용하여 산출할 수 있다.
이때, 상기 초기값들 중에서도 무의미한 데이터가 포함될 수 있으므로, 입 력받은 전체 초기값들 중 예측범위 내에 있는 초기값들만 상기 정상 범위(40) 도출에 이용하며, 상기 예측범위(50)는 아래와 같은 방법으로 산출될 수 있다.
상기 예측범위(50)를 산출하기 위해서는, 기설정된 구간 동안의 전체 초기값들의 평균값(30)에 평균편차의 α배수를 더한 값을 예측범위(50)의 상한경계값(10) 으로, 기설정된 구간 동안의 전체 초기값들의 평균값(30)에 평균편차의 α배수를 뺀 값을 예측범위(50)의 하한경계값(20)으로 결정하여 상기 상한과 하한 사이 값을 예측범위(50)로 산출할 수 있다.
이때, 상기 α배수의 α값은 최소 1.5부터 최대 20까지 센서의 특성에 따라 설정될 수 있다.
일례로, 상기 제1 센서를 통해 기설정된 구간동안 측정된 초기값의 평균값(30)이 100kHz이고, 평균편차가 1.8로 산출되었으며, α배수가 10으로 설정된 경우, 예측범위(50)의 상 한경계값(10)은 100+1.8×10=118kHz 하한경계값(20)은 100-1.8×10= 82kHz로 산출될 수 있다.
상기와 같은 과정을 통해, 상기 데이터 선별부(240)에서는, 상기 평균 값(30), 평균편차 및 배수를 이용하여 상한경계값(10) 및 하한경계값(20)을 산출하 고, 그 사이 범위인 118kHz ~ 82kHz를 예측범위(50)로 설정할 수 있다.
상기와 같이, 평균값(30), 상한 경계값(10) 및 하한경계값(20)을 이용하여 예측범위(50)를 산출함으 로써 정상범위(40)를 확정하기 위하여 보다 신뢰성 있는 데이터 선별 이 수행될 수 있다.
이하에서는 상기 예측범위(50)를 이용하여 정상범위(40)를 산출하기 위한 과정을 설명한다.
우선, 예측범위(50) 내 가장 큰 측정값을 상한값(15), 가장 작은 측정값을 하한값(16)으로 추출하고, 상기 [수학식 1]을 통해 상기 평균값(30), 상한값(15) 및 하한값(16)을 이용하여 제한값을 산출할 수 있다.
상기 [수학식 1]을 통해 제한값이 산출되면, 상기 평균(30)값에서 제한값을 뺀 측정값 내지 상기 평균값(30)에서 제한 값을 더한 측정값을 정상범위(40)로 정하고, 상기 정상범위(40)를 벗 어난 측정값을 노이즈 데이터로 판단할 수 있다.
이때, 앞서 결정된 예측범위118kHz ~ 82kHz 내에서 가장 큰 값인 상한값(15) 및 가장 작은 값인 하한값(16)을 도 출하고, 이를 [수학식 1]에 적용하여 제한값을 산출하면 제한값은 max (109-98), (98-88) =11kHz로 결정될 수 있다.
즉, 상기 예측범위(50)를 벗어나는 데이터인 제1 지점 데이터(11), 제2 지 점 데이터(12), 제3 지점 데이터(13) 및 제4 지점 데이터(14)를 상한 값 및 하한값 산출에서 제외함으로써, 무의미한 데이터가 정상범위 산출에 사용되는 것을 사전에 방지할 수 있다.
상기와 같은 과정 을 거쳐 상기 정상범위(40)는 평균값(30)과 상기 제한값의 차인 98- 11=87kHz터 평균값(30)과 상기 제한값의 합인 98+11=109kHz지로 산출되고 상기 정상범위(40)에 포함되지 않은 측정값인 상기 제1 지점 데이터(11), 제2 지점 데이터(12), 제3 지점 데이터(13) 및 제4 지점 데이터(14)를 노이즈 데이터로 판단 할 수 있다.
한편, 상기 집진감지부(120)에서는, 상기 데이터 선별부(124)에서 선별된 노이즈 데이터의 발생 패턴을 이용하여 센서불량 등 특이사항 발생 가능성을 판단 할 수 있는데, 그 실시례는 이하에서 보다 상세하게 설명한다.
일례로, 상기 노이즈 데이터가 상기 종전 값과 비교하여 상기 기설정된 오차범위 내에 존재하며, 상기 동일값의 센싱주기가 기설정된 시간 간격으로 다수 개 측정된다면, 이는 센서불량으로 인해 발생할 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.
즉, 정상범위를 벗어나 노이즈 데이터로 판단된 다수의 측정값과 측정간격이 오차범위 내 포함되어 일정한 간격으로 측정되는 경우, 센서 측정 부위 내 오염물 존재, 센서의 전기적 신호 송수신 문제 등 지속적으로 정상범위를 벗어난 측정값이 측정될 가능성이 높을 것으로 판단되므로 센서불량 데이터로 인식하여 센서의 수리, 교체 등을 고려할 수 있는 근거로 사용될 수 있다.
일례로, 상기 도 3과 같이 정상범위가 설정되고, 상기 정상범위를 벗어나는 노이즈 데이터를 포함하고 있으나, 상기 센서불량 데이터 조건에 부합하는 경우, 상기 노이즈 데이터들은 센서불량으로 인해 발생되는 데이터로 인식할 수 있으며, 구체적인 실시례는 상기 도 5를 참고하여 더욱 상세히 설명한다.
도 5를 참고하면, 상기 집진감지부(120)를 통해 주파수 데이터를 센싱하는 과정에서 상기 정상범위를 벗어난 노이즈 데이터가 다수 회 발생되며, 종전 노이즈 데이터와 비교하여 -10% ~ +10%이내의 오차범위 내에서 연속적으로 발생하는 것을 확인할 수 있다 .
이와 같이, 상기 오차범위 내에서 발생하는 노이즈 데이터가 일정한 주기로 반복되는 경우, 상기 노이즈 데이터들을 통해 센서불량이 발생한 것으로 예측할 수 있다.
여기서, 상기 노이즈 데이터가 일정한 주기로 반복된다 함은 노이즈 데이터 가 나타나는 주기가 오차범위 -10% 내지 +10% 인 것을 의미할 수 있다.
보다 상세하게는, 상기 정상범위를 벗어난 제5 지점 데이터(21), 제6 지점 데이터(22) 및 제7 지점 데이터(23)가 측정되되, 상기 제5 지점 데이터(901)가 27초 시점에 측정되었고, 제6 지점 데이터(22)가 41초에 측정되었다면 제5 지점(21) 과 제6 지점(22)의 시간간격은 14초(t1)이다. 또한, 제7 지점 데이터(23)는 54초에 측정되었으므로, 제6 지점 데이터(22)와 제7 지점 데이터(23)가 측정된 시간간격은 13초(t2)이므로, 제5 지점 데이터(21)에서 제6 지점 데이터(22)의 시간간격과 제6 지점 데이터(22)에서 제7 지점 데이터(23)의 시간간격은 1초이고, 오차범위 10% 범위인 1.4초를 초과하여 발생하지 않았다.
따라서, 다수의 노이즈 데이터가 정상 범위를 벗어났으며, 발생 주기가 일정한 범위 내에 있는 것으로 판단되므로, 센서에 불량이 발생한 것으로 예측할 수 있다.
또한, 상기 데이터 선별부(124)에서 상기 집진감지부(120)에 센싱되는 데이터를 통해 센서불량으로 예측되는 경우, 기지정된 관리자 단말 등에 알람을 제공하여 센서의 불량여부 점검을 유도할 수도 있다.
한편, 상기 집진감지부(120)에서 측정된 다수의 데이터가 일정 시간동안 정상범위를 벗어나되, 유사한 값 범위 내에서 연속적으로 측정되는 경우, 센서불량이 아닌 주변 장치에 오동작이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이는 도 5를 참고하여 더욱 상세히 설명한다.
도 6을 참고하면, 27초부터 42초 사이 구간에서 정상범위를 초과한 다수의 노이즈 데이터가 검출되되, 다수의 노이즈 데이터가 일정한 오차범위 내(ex.구간 내 최초 출현한 노이즈 데이터 값으로부터 10% 범위 내)에 분포되어 있다. 이와 같 은 경우, 센서의 불량이 아닌 센서가 측정하는 환경을 제어하는 주변장치의 오동작으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 집진감지부(120)가 기설정된 궤도를 따라 반복적으로 움직이며 주파수를 센싱하도록 설정된 경우, 구동 장치 등 주변장치의 오동작 등이 센서로 수신되는 데이터 오류의 원인이 될 수 있다.
이러한 경우, 상기 기지정된 관리자 단말 등에 주변장치에 대한 점검을 유도하는 알람을 제공할 수도 있다.
즉, 상기 집진감지부(120)의 온도센서(121), 전력센서(122) 및 차압센서(123)를 통해 측정된 측정데이터는 상기 데이터 선별부(124)에서 상기 수학식 1을 통해 노이즈를 제거하여 집진 시설의 정상 작동 여부를 보다 정확하게 파악하는 기초가 될 수 있다.
다시, 도 3을 참조하면, 한편, 온도센서의 신뢰도 유지를 위해 집진감지부(120)에 마련된 상기 센서 모니터링부는(125)는 상기 온도센서의 고장여부를 판단할 수 있다.
상기 센서 모니터링부(125)는 하기 [수학식 2]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112022094179963-pat00004
여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미한다.
보다 상세하게는, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균이며, 온도센서가 정상 동작하는 기설정된 기간동안(ex. 한 달) 다수의 데이터를 수집하여 센싱되는 온도값들의 전체 평균을 산출한 값을 의미하고, Tσ는 상기 기설정된 기간동안(ex. 한 달) 다수의 데이터를 수집하여 센싱되는 온도값들의 전체표준편차를 산출한 값을 의미한다.
또한, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균이며, 온도센서가 현장 설치되어 사용되는 과정에서 기설정된 수(n개)의 온도값을 실시간으로 입력받고 상기 기설정된 수(n개)의 온도값에 대한 평균을 산출한 것으로서, 일부 온도값의 평균에 해당하므로 일부평균이라 지칭할 수 있다.
이 때, 일부평균을 이용하여 95%의 신뢰도로 추정평균값을 산출하면, 추정평균값(μ)은
Figure 112022094179963-pat00005
범위를 갖게 된다.
따라서, 추정평균값(μ)의 상한 또는 하한과 전체평균(Taver)과의 차이값인 평균오차(Aerr)는, 상기 [수학식 2]과 같이 산출될 수 있다.
그러므로, 상기 [수학식 2]에 의해 산출되는 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 크다는 것은 실시간으로 입력받은 기설정된 수(n개)의 온도값이 온도센서의 고장으로 잘 못 입력되고 있을 가능성이 매우 높음을 의미하므로, 센서 모니터링부(125)는 상기 조건이 만족되면 온도센서가 고장난 것으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템의 운용 방법을 도시한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템(10)의 운용 방법은 다음과 같다.
우선, 집진부(110)는 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기가스에 포함된 유독물질을 여과한다.
다음 단계에서는, 집진감지부(120)에 포함되는 온도센서(121), 전력센서(122) 및 차압센서(123)가 상기 집진부(110) 내부의 차압, 온도 및 전류 중 적어도 어느 하나를 측정할 수 있다.
다음 단계에서는, 집진감지부(120)가 상기 집진부(110) 내부에서 감지된 측정값에서 노이즈 데이터를 제거하고 실시간 측정데이터를 산출할 수 있다.
다음 단계에서는, 집진관리제어부(130)가 상기 실시간 측정데이터에 기초하여 집진 가동 현황 데이터를 산출할 수 있다.
다음 단계에서는, 상기 집진관리제어부(130)가 상기 집진 가동 현황 데이터에 기초하여 측정된 온도 데이터, 전류 데이터 및 차압 데이터가 기설정된 기준 범위를 만족하는 경우, 상기 집진부(110)가 정상 동작하는 것으로 판단되고, 기설정된 기준 범위를 초과하는 경우, 상기 집진부(110)가 비정상 동작하는 것으로 판단할 수 있다.
다음 단계에서는, 상기 집진부(110)가 비정상 동작하는 것으로 판단된 경우, 기지정된 관리자 단말에 상기 집진부(110)를 제어하는 원격집진제어신호를 요청할 수 있다.
다음 단계에서는, 기기설정된 시간 이내에 상기 원격집진제어신호가 수신되지 않는 경우, 기지정된 긴급상황메뉴얼이 실행될 수 있다.
다음 단계에서는, 상기 긴급상황메뉴얼에 기초하여 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 유입되는 대기를 차단하고, 상기 집진부(110)의 가동을 강제로 중단시키는 긴급제어신호를 상기 집진관리제어부에 전송할 수 있다.
다음 단계에서는, 기지정된 보상지급기준에 따라 상기 집진 가동 현황 데이터를 분석하여, 사용자에게 블록체인 기반의 보상을 제공할 수 있다.
이후 최종으로, 상기 블록체인 기반의 보상을 현금, 제품 및 상품권 중 적어도 어느 하나에 대해 사용자가 선택한 항목으로 전환할 수 있다.
그러므로, 상기 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템(10)은 집진장치가 비정상 작동하는 중에 관리자의 제어를 받지 않더라도 자체적으로 가동을 중지하도록 하여 대기오염의 피해를 최소화할 수 있으며, 집진시설 내부의 차압, 온도 및 전류를 측정한 실시간 데이터가 연동된 다수의 관리자 및 서버를 통해 제어됨으로써, 집진시설의 비정상 작동에 대한 최적의 대응방법을 제공할 수 있고, 기업의 집진시설관리 및 방지된 수치의 정도에 따라 블록체인기반의 보상을 통해 해당 기업의 집진시설관리의 효율성을 증진시킬 수 있다.
또한, 상기에서는 본 발명에 따른 실시예를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.
10 : 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템
100 : 집진관리부
110 : 집진부
120 : 집진감지부 121 : 온도센서
122 : 전력센서
123 : 차압센서
124 : 데이터 선별부
125 : 센서 모니터링부
130 : 집진관리제어부
140 : 집진관리통신부
200 : 통합관제시스템
210 : 통합관제서버부 211 : 모니터링부
212 : 관제신호생성부
220 : 블록체인보상부 221 : 보상지급부
222 : 보상전환부

Claims (5)

  1. 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 배출된 대기에 포함된 미립자를 제거하는 집진부;
    상기 집진부에 마련된 적어도 어느 하나의 센서로부터 측정되는 온도, 전류 및 차압의 실시간 측정데이터를 감지하는 집진감지부;
    상기 집진감지부에서 감지된 실시간 측정데이터에 기초하여 상기 집진부의 집진 가동 현황 데이터를 산출하고 상기 집진부를 제어하는 집진관리제어부; 및
    기지정된 서버로 상기 집진 가동 현황 데이터를 송신하고, 기지정된 관리자 단말로부터 원격집진제어신호를 수신하는 집진관리통신부;
    를 포함하는 집진관리부;와

    상기 집진관리부의 동작에 대한 실시간 데이터를 수신하는 통합관제서버부;와
    상기 통합관제서버부의 상기 실시간 데이터를 기지정된 기간동안 수집한 정보에 기초하여 사용자에게 블록체인을 지급하는 블록체인보상부;
    를 포함하는 통합관제시스템;과

    상기 집진감지부는,
    상기 집진부 내부의 온도를 측정하는 온도센서;
    상기 집진부 내부에 구비되는 기지정된 설비의 전력을 측정하는 전력센서;
    상기 집진부 내부에 구비되는 기지정된 설비의 차압을 측정하는 차압센서;를 포함하며,
    상기 온도센서, 상기 전력센서 및 상기 차압센서로부터 측정된 데이터를 취합하여 실시간 측정데이터를 산출하고,

    상기 집진관리제어부는,
    상기 집진감지부로부터 측정된 실시간 측정 데이터에 기초하여 상기 집진부의 정상 동작 여부를 판단하되,
    상기 온도센서로부터 측정된 온도 데이터, 상기 전력센서로부터 측정된 전력 데이터 및 상기 차압센서로부터 측정된 차압 데이터가 기설정된 기준 범위를 만족하는 경우, 상기 집진부가 정상동작하는 것으로 판단하고,
    상기 온도 데이터, 전류 데이터 및 차압 데이터 중 적어도 어느 하나가 상기 기준범위를 초과하는 경우, 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단하며,

    상기 통합관제시스템은,
    상기 집진관리부에서 측정되는 상기 실시간 데이터를 수신하여 비상상황 발생을 감독하는 모니터링부;와
    상기 모니터링부에서 상기 비상상황이 발생 시 외부 단말에 의한 제어신호가 입력되지않아도 자체적으로 집진시설을 제어할 수 있는 관제신호를 생성하는 관제신호생성부;를 포함하고,
    상기 집진관리제어부에서 상기 집진부가 비정상 동작하는 것으로 판단된 경우, 상기 관리자 단말에 상기 원격집진제어신호를 요청하며,
    기설정된 시간 이내에 상기 관리자 단말로부터 상기 원격집진제어신호가 수신되지 않는 경우, 기설정된 현장에 마련된 설비로부터 유입되는 대기를 차단하고, 상기 집진부의 동작을 강제로 중단시키는 긴급제어신호를 상기 관제신호생성부에 요청하는 상기 통합관제서버부; 및
    사용자의 집진시설관리로 인한 집진수치에 기초하여 대한 보상을 제공하는 보상지급부; 와
    상기 보상지급부에서 지급된 블록체인 보상을 현금, 제품 및 상품권 중 적어도 어느 하나의 선택된 항목으로 전환하는 보상전환부;를 포함하는 상기 블록체인보상부;를 포함하고,
    상기 블록체인 보상부는 LoRa 통신에 의해 연결되며,

    상기 집진감지부는,
    상기 온도센서, 상기 전력센서 및 상기 차압센서로부터 측정된 데이터를 선별하는 데이터 선별부;를 더 포함하되,
    상기 데이터 선별부는,
    기설정된 시간동안 상기 집진감지부로부터 측정되는 온도, 전류, 차압 측정치 중 적어도 어느 하나의 상한값, 하한값 및 평균값을 이용하여 하기 [수학식 1]에 따라 제한값(Lud)을 산출하며,
    상기 평균값에서 상기 제한값을 뺀 차이값 내지 상기 평균값에서 상기 제한값을 더한 값까지를 정상범위로 산출하여, 상기 산출된 정상범위를 제외한 데이터를 노이즈 데이터로 판단하되,
    상기 상한값 및 상기 하한값은,
    하한경계값부터 상한경계값에 이르는 범위로 정의되는 예측범위 내에서 도출하며,
    상기 하한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 뺀 값이고, 상기 상한경계값은, 기설정된 초기값의 평균값에 평균편차의 a배를 더한 값인 것을 특징으로 하는 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템.

    [수학식 1]
    Figure 112023010745578-pat00015

    (여기서, Av는 평균값, Uv는 상한값, Lv는 하한값을 의미함)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    하기 [수학식 2]에 의해 산출되는 상기 온도센서의 평균오차(Aerr)가 기설정된 한계오차(Serr)보다 큰 경우, 상기 온도센서가 고장난 것으로 판단하는 센서 모니터링부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 블록체인 기반의 집진시설관리 모니터링 및 보상 시스템.
    [수학식 2]
    Figure 112023010745578-pat00007

    (여기서, Aerr은 평균오차, Taver는 상기 온도센서 센서값의 전체평균, Paver는 상기 온도센서 센서값 n개에 대한 일부평균, Tσ는 상기 온도센서 센서값의 전체표준편차를 의미함)
  5. 삭제
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101390201B1 (ko) * 2012-05-08 2014-05-02 주식회사 청호씨에이 집진기 원격 제어 시스템
KR20210011311A (ko) * 2019-07-22 2021-02-01 주식회사 유니네트워크 블록체인을 이용한 청정 활동 가치 보상 방법

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