KR102543364B1 - 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템에 관한 것으로서, 건물의 복도 또는 화장실 등 공용장소의 바닥면에 다수의 센서부를 설치하고, 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 공용 건물의 주요 자산 파손, 소모성 제품의 교체, 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 효율적으로 진행할 수 있는 것이 특징이다.

Description

머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템{Integrated management system for building based on machine learning}

본 발명은 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 건물의 복도 또는 화장실 등 공용장소의 바닥면에 다수의 센서부를 설치하고, 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 공용 건물의 주요 자산 파손, 소모성 제품의 교체, 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 효율적으로 진행할 수 있는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 아파트, 상가와 같은 건물 관리를 위해서는 CCTV 등을 통한 감시뿐만 아니라, 건물 관리인과 청소 용역 등 인적자원이 투입되고 있으며, 센서를 이용하여 조명 on/off 등을 처리하여 전력 소비를 최소화함으로써, 건물의 유지, 관리비를 낮추려는 시도가 이루어지고 있다.

그러나, 상기와 같은 경우, 일정한 시간 간격으로 사람이 건물을 순찰하며 건물의 주요 자산에 대한 체크를 항상 진행해야할 뿐만 아니라, 건물 내부의 형광등과 같은 조명의 이상 유무, 세정제의 남아 있는 상태 등을 사람이 일일이 확인해야 하므로, 건물의 효율적인 관리를 위해서는 많은 인적자원이 투입되어야 하는 문제점이 있었다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 '건물 종합 관리 시스템'이 공개특허 제10-2014-0127637호(이하, '특허문헌 1'이라 함.)에 게시되어 있다.

상기 특허문헌 1을 참조하면, 종래의 '건물 종합 관리 시스템'은, 건물 종합 관리 시스템에 있어서, 외부 장치로부터 방송 신호를 입력 받는 아날로그 입력 단자, 상기 입력된 방송 신호를 디지털로 변환하는 A/D컨버터, 제어 신호를 입력 받는 디지털 입력 단자, 상기 디지털로 변환된 방송 신호 및 상기 제어 신호를 취합하여 이더넷(Ethernet) 신호로 변환하는 제1 제어부 및 상기 이더넷 신호를 외부로 전송하기 위하여 이더넷 통신을 지원하는 제1 이더넷 통신 인터페이스를 포함하는 중앙 제어 장치; 및 이더넷 통신을 통해 상기 이더넷 신호를 입력 받는 제2 이더넷 통신 인터페이스, 상기 입력된 이더넷 신호로부터 방송 신호 및 제어 신호를 추출하는 제2 제어부, 상기 방송 신호를 아날로그 변환하는 D/A 컨버터, 상기 아날로그 변환된 방송 신호를 외부의 스피커로 출력하는 라인 출력 단자 및 상기 제어 신호에 따라 CCTV 카메라 또는 하나 이상의 센서의 동작을 제어하고, 상기 CCTV 카메라에서 촬영된 영상 데이터 또는 상기 하나 이상의 센서에서 측정된 센싱 데이터를 전달받아 상기 제2 제어부로 전달하는 제3 제어부를 포함하는 하나 이상의 중계장치;를 포함하고, 상기 하나 이상의 중계 장치는 상기 영상 데이터 또는 센싱 데이터를 상기 제2 제어부에서 이더넷 신호로 변환하고 이를 상기 제2 이더넷 통신 인터페이스를 통해 상기 중앙 제어 장치로 전달하고, 상기 제1 제어부 및 상기 제2 제어부는 주기적인 타이밍 신호(timing information)의 교환을 통해 상기 중앙 제어 장치에서 송신된 이더넷 신호가 상기 하나 이상의 중계 장치에서 동일 시간에 수신되도록 클럭 동기화(clock synchronization)를 수행하는 클럭 동기화부를 포함하여 구성된다.

상기와 같은 구성으로 이루어진 특허문헌 1은 이더넷(Ethernet) 오디오 비디오 전송 기능을 이용하여 관리 대상이 되는 건물에 관한 방송 송출 및 CCTV 카메라 또는 각종 센서를 이용한 건물의 상태 모니터링 등의 건물 관리 작업을 통합하여 수행하도록 구성되는 것이나, 건물의 주요 자산 파손상태, 소모성 제품의 교체시기, 화장실과 같은 공용 공간의 관리 등이 가능한 수단이 구비되지 못함에 따라 효율적인 건물 관리가 용이하지 않은 문제점이 있었다.

특허문헌 1 : 대한민국 공개특허공보 제10-2014-0127637호

본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 건물의 복도 또는 화장실 등 공용장소의 바닥면에 다수의 센서부를 설치하고, 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 공용 건물의 주요 자산 파손, 소모성 제품의 교체, 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 효율적으로 진행하는 것이 가능한 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템을 제공하는 것이다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템은, 건물의 복도 또는 화장실과 같은 공용장소의 바닥면에 설치되어 바닥면에 가해지는 충격을 센싱하는 다수의 센서부; 상기 다수의 센서부로부터 센싱된 측정값을 수집하여 건물관리서버로 전달하는 게이트웨이; 및 상기 게이트웨이를 통해 전송되는 센서부 측정값을 저장 및 분석하는 건물관리서버;를 포함하되, 상기 건물관리서버는 상기 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 상기 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 소모성 제품의 교체 또는 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 건물관리서버는, 실제 청소시간동안 센서부의 측정값 변화를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특징적인 데이터를 추출한 후, 상기 게이트웨이를 통해 수신되는 센서부의 측정값과 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터와 비교하여 실제 청소가 이루어졌는지 확인하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 건물관리서버는, 청소자 단말기로부터 세정제 교체에 따른 세정제 교체 정보를 제공받도록 구성되며, 상기 센서부를 통해 화장실에 방문하는 사용자를 확인하고, 방문한 사용자가 세정제를 사용한 것으로 간주하여 상기 세정제 교체 정보와 화장실 방문 사용자 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출한 후, 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터를 이용하여 세정제 교체 타이밍을 상기 청소자 단말기로 안내하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 건물관리서버는, 관리자 단말기로부터 조명 교체에 따른 조명 교체 정보를 제공받도록 구성되며, 상기 센서부를 통해 조명 on/off 정보를 확인하여 상기 조명 교체 정보와 조명 on/off 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출한 후, 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터를 이용하여 조명 교체 타이밍을 상기 관리자 단말기로 안내하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 건물관리서버는, 상기 센서부의 측정값을 'sitting', 'standing', 'walking', 'running' 4단계로 구분하여 인식하도록 구성되며, 특정 장소에 설치된 센서부 측정값이 'running'에 해당하는 출력값을 넘어서는 것으로 확인되는 경우, 바닥면에 강한 충격이 가해진 것으로 간주하여, 바닥면에 강한 충격이 가해진 시간을 기준으로 해당 장소를 촬영하는 CCTV의 영상을 추출한 후, 추출된 영상과 함께 해당 장소의 기물 파손에 대한 확인을 요청하는 메시지를 관리자 단말기로 전송하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.

이상 상술한 바와 같이 본 발명에 따르면 건물의 복도 또는 화장실 등 공용장소의 바닥면에 다수의 센서부를 설치하고, 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 공용 건물의 주요 자산 파손, 소모성 제품의 교체, 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 효율적으로 진행할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 센서 설치 상태를 보인 설명도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 센서부 측정값의 출력상태를 보인 설명도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 화장실 청소여부를 확인하는 과정을 보인 설명도.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 세정체 교체타이밍을 확인하는 과정을 보인 설명도.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 조명 교체타이밍을 확인하는 과정을 보인 설명도.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 기물파손을 확인하는 과정을 보인 설명도.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 센서 설치 상태를 보인 설명도이며, 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 센서부 측정값의 출력상태를 보인 설명도이다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 화장실 청소여부를 확인하는 과정을 보인 설명도이고, 도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 세정체 교체타이밍을 확인하는 과정을 보인 설명도이다.

도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 조명 교체타이밍을 확인하는 과정을 보인 설명도이며, 도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템의 건물관리서버에서 기물파손을 확인하는 과정을 보인 설명도이다.

도 1 내지 7을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템은, 센서부(100), 게이트웨이(200), 건물관리서버(300)를 포함한다.

상기 센서부(100)는 건물의 복도 또는 화장실과 같은 공용장소의 바닥면에 설치되어 바닥면에 가해지는 충격을 센싱하는 것으로서, 도 2에 도시된 바와 같이, 바닥면(G) 내측에 일정 간격 이격된 상태로 설치되어 바닥면에 가해지는 충격을 센싱하는 다수개의 센서(110)와, 상기 다수의 센서(110)와 연결되어 센서(110) 측정값을 수신하여 게이트웨이(200)로 전송하며 센서(110)의 정상 작동 유무를 확인하는 MCU(120)로 구성된다.

상기 센서(110)는 외부로부터 발생되는 충격의 세기를 측정하는 것이 가능하도록 가속도 센서로 구성되는 것이 바람직하다.

상기 게이트웨이(200)는 상기 다수의 센서부(100)로부터 센싱된 측정값을 수집하는 것으로서, 각 센서부(100) 측정값을 통해 건물관리서버(300)에서 건물 관리를 위한 처리를 수행하는 것이 가능하도록 수집된 센서부(100) 측정값을 건물관리서버(300)로 전달하며, 각 센서부(100)로부터 정상적으로 측정값이 전송되지 않는 경우, 해당 센서부(100)의 작동상태를 건물관리서버(300)에서 확인하는 것을 가능하게 한다.

상기 건물관리서버(300)는 상기 게이트웨이(200)를 통해 전송되는 센서부(100) 측정값을 저장 및 분석하는 것으로서, 본 발명에 있어서, 상기 건물관리서버(300)는 상기 각각의 센서부(100)로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 상기 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 세정제, 조명과 같은 소모성 제품의 교체 또는 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 수행하도록 구성되는 것이 특징이다.

자세히 설명하면, 상기 건물관리서버(300)는 청소자에 의해 화장실 청소가 제대로 이루어지고 있는지 확인하도록 구성되는데, 이를 위하여, 도 4에 도시된 바와 같이, 실제 청소시간동안 센서부(100)의 측정값 변화를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성(S100)하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특징적인 데이터를 추출(S150)한다.

상기와 같이, 머신러닝을 통해 화장실 청소에 대한 특직정인 데이터 추출이 완료되면, 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터와 상기 게이트웨이(200)를 통해 실시간으로 수신되는 센서부(100)의 측정값을 비교하여 실제 청소가 이루어졌는지 확인(S200)하게 되는데, 특정시간 동안 센서부(100)의 측정값 변화를 확인하여 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터와 유사한 경우, 청소가 이루어진 것으로 간주하며, 반대의 경우에는 정상적으로 청소가 이루어지지 않은 것으로 간주하게 된다.

또한, 상기 건물관리서버(300)는, 세정제 교체 타이밍을 확인하도록 구성되는 것이 특징으로서, 이를 위하여, 도 5에 도시된 바와 같이, 청소자 단말기(400)로부터 세정제 교체에 따른 세정제 교체 정보를 수신(S250)하여 저장하며, 상기 센서부(100)를 통해 화장실에 방문하는 사용자를 확인(S300)하도록 구성되는데, 이때, 사용자가 화장실을 방문하는 경우, 세정제를 사용한 것으로 간주하여 상기 세정제 교체 정보와 화장실 방문 사용자 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성(S350)하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출(S400)한다.

상기와 같이, 머신러닝을 통해 세정체 교체에 대한 특직정인 데이터 추출이 완료되면, 이를 이용하여 세정제 교체 타이밍을 청소자 단말기(400)로 안내(S450)하게 된다.

또한, 상기 건물관리서버(300)는, 조명 교체 타이밍을 확인하도록 구성되는 것이 특징으로서, 이를 위하여, 도 6에 도시된 바와 같이, 관리자 단말기(500)로부터 조명 교체에 따른 조명 교체 정보를 수신(S500)하여 저장하며, 상기 센서부(100)를 통해 조명 on/off 정보를 확인(S550)하도록 구성되는데, 상기 조명 교체 정보와 조명 on/off 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성(S600)하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출(S650)한다.

상기와 같이, 머신러닝을 통해 조명 교체에 대한 특징적인 데이터 추출이 완료되면, 이를 이용하여 조명 교체 타이밍을 상기 관리자 단말기(500)로 안내(S700)하게 된다.

또한, 상기 건물관리서버(300)는, 건물 내 기물 파손을 확인하도록 구성되는 것이 특징으로서, 이를 위하여, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 센서부(100)의 측정값을 'sitting', 'standing', 'walking', 'running' 4단계로 구분(S750)하여 인식하도록 구성되는데, 이때, 'sitting', 'standing', 'walking', 'running'에 대한 센서부(100) 출력값은 도 3에 도시된 그래프와 같이 표현된다.

상기 건물관리서버(300)는 특정 장소에 설치된 센서부(100) 측정값이 'running'에 해당하는 출력값을 넘어서는 것으로 확인(S800)되는 경우, 해당 센서가 설치된 바닥면에 강한 충격이 가해진 것으로 간주하게 되며, 해당 센서와 매칭된 CCTV에 의해 촬영된 영상으로부터 바닥면에 강한 충격이 가해진 시간을 기준으로 영상을 추출(S850)하게 되는데, 예를 들어, 3시 5분에 바닥면에 강한 충격이 가해진 것으로 간주되는 경우, 3시 5분을 기준으로 전후에 해당하는 3시부터 3시 10분까지의 영상을 추출하게 된다.

상기와 같이, 영상이 추출되면, 추출된 영상과 함께 해당 장소의 기물 파손에 대한 확인을 요청하는 메시지를 관리자 단말기(S900)로 전송하게 되며, 이로 인하여, 관리자에 의해 건물 내 기물 파손에 대한 확인이 이루어지게 된다.

본 발명은 전술한 바와 같이, 건물의 복도 또는 화장실 등 공용장소의 바닥면에 다수의 센서부(100)를 설치하고, 각각의 센서부(100)로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 공용 건물의 주요 자산 파손, 소모성 제품의 교체, 화장실과 같은 공용 공간의 관리를 효율적으로 진행하는 것이 가능하다.

도면과 명세서에서 최적 실시 예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

100: 센서부 110: 센서
120: MCU 200: 게이트웨이
300: 건물관리서버 400: 청소자 단말기
500: 관리자 단말기

Claims (5)

1. 건물의 복도 또는 화장실과 같은 공용장소의 바닥면에 설치되어 바닥면에 가해지는 충격을 센싱하는 다수의 가속도 센서;
   상기 다수의 센서부로부터 센싱된 측정값을 수집하여 건물관리서버로 전달하는 게이트웨이; 및
   상기 게이트웨이를 통해 전송되는 센서부 측정값을 저장 및 분석하는 건물관리서버;를 포함하되,
   상기 건물관리서버는 상기 각각의 센서부로부터 전송되는 센서 측정값을 통해 빅데이터를 구성한 후, 상기 빅데이터를 활용하여 머신러닝을 기반으로 추출한 특직정인 데이터를 통해 소모성 제품의 교체를 지시하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 건물관리서버는,
   실제 청소시간동안 센서부의 측정값 변화를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특징적인 데이터를 추출한 후, 상기 게이트웨이를 통해 수신되는 센서부의 측정값과 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터와 비교하여 실제 청소가 이루어졌는지 확인하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 건물관리서버는,
   청소자 단말기로부터 세정제 교체에 따른 세정제 교체 정보를 제공받도록 구성되며, 상기 센서부를 통해 화장실에 방문하는 사용자를 확인하고, 방문한 사용자가 세정제를 사용한 것으로 간주하여 상기 세정제 교체 정보와 화장실 방문 사용자 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출한 후, 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터를 이용하여 세정제 교체 타이밍을 상기 청소자 단말기로 안내하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 건물관리서버는,
   관리자 단말기로부터 조명 교체에 따른 조명 교체 정보를 제공받도록 구성되며, 상기 센서부를 통해 조명 on/off 정보를 확인하여 상기 조명 교체 정보와 조명 on/off 정보를 데이터베이스화하여 빅데이터를 구성하고, 상기 빅데이터를 기초로 머신러닝을 통해 특직정인 데이터를 추출한 후, 상기 머신러닝을 통해 추출된 특징적인 데이터를 이용하여 조명 교체 타이밍을 상기 관리자 단말기로 안내하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 건물관리서버는,
   상기 센서부의 측정값을 'sitting', 'standing', 'walking', 'running' 4단계로 구분하여 인식하도록 구성되며, 특정 장소에 설치된 센서부 측정값이 'running'에 해당하는 출력값을 넘어서는 것으로 확인되는 경우, 바닥면에 강한 충격이 가해진 것으로 간주하여, 바닥면에 강한 충격이 가해진 시간을 기준으로 해당 장소를 촬영하는 CCTV의 영상을 추출한 후, 추출된 영상과 함께 해당 장소의 기물 파손에 대한 확인을 요청하는 메시지를 관리자 단말기로 전송하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반의 건물 통합 관리 시스템

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