KR102546512B1 - 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
가상 리빙 랩을 통한 물관리 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템은, 제1 물리 세계에 대응되어 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 모델링(modeling)된 가상 리빙 랩(virtual living lab)에, 물관리 시설 라이브러리(library) 중 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping)시키는 물관리 시설 구축 모듈(module); 상기 가상 리빙 랩에 대해 상기 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행하는 물관리 시뮬레이션 모듈; 상기 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 상기 물관리 시설의 상태를 모니터링(monitoring)하고 센싱(sensing)하여 물관리 정보를 수집하는 물관리 정보 수집 모듈; 및 상기 물관리 정보에 근거하여, 상기 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호를 생성하고, 상기 물관리 제어 신호에 근거하여 상기 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 가상 리빙 랩 제어 모듈;을 포함한다.
Description
본 발명은 물관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법에 대한 것이다.
스마트시티를 구성하는 시스템, 도시기반시설, 환경, 에너지, 교통 등을 가상공간에 동적 소프트웨어 모델로 디지털화하고, 디지털화된 트윈(twin)과 IoT(Internet of Things) 기반의 실시간 수집 데이터와의 동기화, 실시간 예측 및 최적 운영 지원을 통하여 도시의 운영과 효율성 향상 및 사회 경제적 비용 절감을 도모하는 가상화 플랫폼 기술이 개발되고 있다.
본 발명은 가상 리빙 랩을 통해 수자원의 이용과 관리, 수자원 안정화, 재이용 등에 수자원 인프라 통합관리 체계를 구축하여 최적화된 물관리를 수행할 수 있는 물관리 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템은, 제1 물리 세계에 대응되어 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 모델링(modeling)된 가상 리빙 랩(virtual living lab)에, 물관리 시설 라이브러리(library) 중 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping)시키는 물관리 시설 구축 모듈(module); 상기 가상 리빙 랩에 대해 상기 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행하는 물관리 시뮬레이션 모듈; 상기 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 상기 물관리 시설의 상태를 모니터링(monitoring)하고 센싱(sensing)하여 물관리 정보를 수집하는 물관리 정보 수집 모듈; 및 상기 물관리 정보에 근거하여, 상기 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호를 생성하고, 상기 물관리 제어 신호에 근거하여 상기 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 가상 리빙 랩 제어 모듈;을 포함한다.
상기 물관리 시설 구축 모듈은, 상기 가상 리빙 랩을 모델링하는 모델링부; 상기 가상 리빙 랩의 일반 시설에 대한 식별 정보, 상기 가상 리빙 랩의 지형 정보 및 기후 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 상기 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량 중 적어도 하나에 대한 물환경 정보를 생성하는 물환경 정보 생성부; 상기 물환경 정보와, 상기 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량에 대한 기준값 중 대응되는 기준값과의 차이에 근거하여 상기 제1 맵핑 정보를 생성하는 제1 맵핑 정보 생성부; 및 상기 제1 맵핑 정보에 근거하여, 상기 가상 리빙 랩에 상기 물관리 시설을 맵핑하는 물관리 시설 맵핑부;를 포함할 수 있다.
상기 가상 리빙 랩을 상기 제1 물리 세계에 대응하여 모델링하고, 상기 가상 리빙 랩의 일반 시설에 대한 상기 식별 정보 및 상기 지형 정보를 제공하는 BIM 모델링부;가 더 포함될 수 있다.
외부로부터 상기 기후 정보를 수신하여 상기 물환경 정보 생성부에 제공하는 통신 모듈;가 더 포함될 수 있다.
상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은, 상기 제1 내지 제n 구역 각각에 대한 상기 물관리 정보와, 상기 제1 내지 제n 구역에서 제1 조건으로 시뮬레이션을 수행한 전후의 물사용량 및 물공급량에 대한 차이값을 추출하는 차이값 추출부; 및 상기 차이값을 반영하여 상기 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량에 대한 기준값을 업데이트(update) 하는 기준값 업데이트부;를 포함할 수 있다.
상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은, 상기 물관리 정보에 근거하여 상기 제1 내지 제n 구역을 재설정하는 구역 설정부;를 더 포함할 수 있다.
상기 물관리 시설 맵핑부는, 상기 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 GIS 데이터, 스마트 태그 정보 및 영상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 가상 리빙 랩에 맵핑시킬 수 있다.
상기 물관리 시설 라이브러리는, 정수장, 저류지, 하수도, 빗물이용시설, 투수성 도로 및 식생수로 중 적어도 하나 이상의 물관리 공공시설, 누수감지기, 상수도 계측기 및 옥상녹화 중 적어도 하나 이상의 물관리 개별시설을 포함할 수 있다.
상기 물관리 시뮬레이션 모듈은, 상기 가상 리빙 랩의 기후 정보 및 상기 가상 리빙 랩의 가상 거주자의 행위 패턴 중 적어도 하나를 상기 제1 조건으로 설정하는 제1 조건 설정부; 및 상기 제1 조건에 대한 상기 가상 리빙 랩에서의 물순환을 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 연산 처리하여 상기 물관리 시뮬레이션을 실행하는 시뮬레이션 실행부;를 포함할 수 있다.
상기 물관리 정보는, 유량, 유속, 수압, 탁도, 수소 이온 농도 지수(pH), 전도도, BOD(Biochemical Oxygen Demand), 용존산소량(Dissolved Oxygen), SS(suspended solid), 강수량, 침투량, 침투속도, 증발량, 토양수분 및 수질 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
상기 물관리 정보는, SWG(Smart Water Grid) 기반 정보 및 저영향개발(Low Impact Development) 기반 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 물관리 정보 수집 모듈은, 상기 물관리 시설을 센싱하여 센싱값을 생성하는 센싱부; 상기 센싱값에 대한 보간을 수행하는 보간부; 및 상기 보간된 센싱값을 입력값으로 전처리하고 학습을 수행하여 상기 물관리 정보로 출력하는 학습부;를 포함할 수 있다.
상기 물관리 정보 및 상기 제1 물리 세계에 대한 기상 정보 및 수자원 데이터에 근거하여 상기 가상 리빙 랩에서의 물순환을 예측하여 예측 정보로 생성하는 물순환 예측 모듈;를 더 포함하고, 상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은, 상기 예측 정보를 반영하여 상기 제어 신호를 생성할 수 있다.
상기 제어 신호에 근거하여, 상기 제1 물리 세계에 대응되는 물관리 제어값을 생성하는 물리 세계 맵핑 모듈;을 더 포함할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법은, 제1 물리 세계에 대응되어 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 모델링(modeling)된 가상 리빙 랩(virtual living lab)에, 물관리 시설 라이브러리(library) 중 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping)시키는 단계; 상기 가상 리빙 랩에 대해 상기 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행하는 단계; 상기 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 상기 물관리 시설을 모니터링(monitoring) 또는 센싱(sensing)하여 물관리 정보를 수집하는 단계; 및 상기 물관리 정보에 근거하여, 상기 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호를 생성하고, 상기 물관리 제어 신호에 근거하여 상기 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법에 의하면, 가상 리빙 랩에서의 물관리 시설 구축 및 물관리 운영을 최적화하고, 가상 리빙 랩에서의 물관리 결과에 근거하여, 현실 세계에서 보다 정확하고 효율적인 물관리를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템을 나타내는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템을 나타내는 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법을 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템(100)은 물관리 시설 구축 모듈(120), 물관리 시뮬레이션 모듈(140), 물관리 정보 수집 모듈(160) 및 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)을 포함하여, 가상 리빙 랩에서 최적화된 물순환 조건을 확인할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법(200)은 물관리 시설을 맵핑시키는 단계(S220), 물관리 시뮬레이션을 수행하는 단계(S240), 물관리 정보를 수집하는 단계(S260) 및 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 단계(S280)를 포함하여, 가상 리빙 랩에서 최적화된 물순환 조건을 확인할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템(100)은 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 방법(200)으로 동작할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 방법(200)은 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)에서 실행될 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)은 본 발명의 실시예에 따른 물관리 방법(200)과 다른 방법으로 동작할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 방법(200)은 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)과 다른 시스템에서 실행될 수 있다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)이 본 발명의 실시예에 따른 물관리 방법(200)으로 동작하고, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 방법(200)이 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)에서 실행되는 예에 한하여 기술한다.
계속해서 도 1 및 도 2를 참조하면, 물관리 시설 구축 모듈(120)은 제1 물리 세계에 대응되어 가상 리빙 랩(virtual living lab)을 모델링(modeling) 하고 제1 맵핑 정보(IMP)에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping) 또는 구축할 수 있다(S220). 이를 위해, 물관리 시설 구축 모듈(120)은 모델링부(122), 물환경 정보 생성부(124), 제1 맵핑 정보 생성부(126) 및 물관리 시설 맵핑부(128)를 포함할 수 있다.
모델링부(122)는 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 가상 리빙 랩을 모델링 할 수 있다. 예를 들어, 가상 리빙 랩은 일반 주거 구역, 사무 구역, 상업 구역 등의 일반 시설을 포함하고, 강, 평지, 산, 언덕 등의 지형 등 제1 물리 세계에 형성된 구조와 지형으로 구축될 수 있다. 예를 들어, 모델링부(122)는 도 3과 같은 가상 리빙 랩을 모델링할 수 있다. 제1 물리 세계는 스마트시티 시범단지 등에 대응되어 구축된 가상 세계일 수 있다. 가상 리빙 랩은 제1 물리 세계에 대한 디지털트윈(digital twin)으로 동작할 수 있다.
가상 리빙 랩은 물관리의 정확성과 효율을 높이기 위해, 제1 내지 제n 구역으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 제1 내지 제n 구역은 면적 단위, 인구 단위, 지형 단위 등의 기준으로 구분될 수 있다. 후술되는 바와 같이, 가상 리빙 랩에 대한 시뮬레이션, 예측 또는 제어의 결과에 따라 제1 내지 제n 구역은 재설정될 수 있다. 제1 내지 제n 구역은 식별자로 정의되며, 임의의 저장 공간에 대응되는 데이터 구조로 저장될 수 있다.
다만, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시설 구축 모듈(120)은 별도로 모델링부(122)를 구비하지 아니하고, 외부로부터 모델링된 가상 리빙 랩을 제공받아 물관리 동작을 수행할 수도 있다. 외부와의 통신을 위해, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)은 통신 모듈(110)을 더 포함할 수 있다.
물환경 정보 생성부(124)는 가상 리빙 랩의 일반 시설에 대한 식별 정보, 가상 리빙 랩의 지형 정보 및 기후 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량 중 적어도 하나에 대한 물환경 정보(IVE)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 일반 시설에 대한 식별 정보는 해당 시설의 지리적 위치, 시설의 종류, 시설 내 주거 또는 근무하는 사람수 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가상 리빙 랩의 지형 정보는 일반 시설이 위치하는 지형에 대한 정보, 예를 들어 고도, 강과의 인접 정도, 지반 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기후 정보는 가상 리빙 랩에서의 연간 강수량, 기온 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
식별 정보 및 지형 정보는 모델링부(122)가 가상 리빙 랩을 모델링하는 중에 추출되는 정보일 수 있다. 기후 정보는 제1 물리 세계에 대한 기후 정보로써 통신 모듈(110)를 통해 외부의 기상 서버 등으로부터 제공될 수 있다.
예를 들어, 각 구역의 물사용량은 가상 리빙 랩의 일반 시설에서의 수도 사용량 및 각 구역의 도로에서의 물침투량 등의 총합일 수 있고, 물공급량은 각 구역의 상수도 시설을 통해 공급되는 수돗물 및 기후 상황에 따른 각 구역에서의 강수량 등의 총합일 수 있다.
제1 맵핑 정보 생성부(126)는 물환경 정보(IWE)와, 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량에 대한 기준값(VEF) 중 대응되는 기준값과의 차이에 근거하여 제1 맵핑 정보(IMP)를 생성할 수 있다. 기준값(VEF)은 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역 또는 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역에 대응되는 제1 물리 세계의 구역에 대해 축적된 물사용량 및 물공급량에 대한 값일 수 있다. 예를 들어, 기준값(VEF)은 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역 또는 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역에 대응되는 제1 물리 세계의 구역에 대해 축적된 물사용량 및 물공급량에 대해 데이터 전처리 및 지도 학습 또는 비지도 학습한 결과일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)은 기준값(VEF)의 생성을 위한 별도의 모듈(미도시)이 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)에 더 포함될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다. 기준값(VEF)은 외부로부터 산출되거나 학습되어 통신 모듈(110)을 통해 수신될 수도 있다.
예를 들어, 제1 내지 제n 구역 중 물환경 정보(IWE)와 기준값(VEF)의 차이가 큰 지역을 나타내도록 제1 맵핑 정보(IMP)가 생성될 수 있다. 예를 들어, 제n 구역의 물사용량에 대한 물환경 정보(IWE)가 기준값(VEF) 대비 큰 반면, 제n 구역의 물공급량에 대한 물환경 정보(IWE)가 기준값(VEF) 대비 작은 경우, 제1 맵핑 정보(IMP)은 제n 구역에 대한 식별자 및 물부족에 대응되는 식별자를 포함할 수 있다.
제1 맵핑 정보(IMP)가 나타낼 수 있는 가상 리빙 랩에서의 물관리 상황에 대한 식별자는 사전에 정의되어 임의의 저장 공간에 대응되는 데이터 구조로 저장될 수 있다.
이상에서는 제1 내지 제n 구역의 물사용량과 물공급량에 대응되어 제1 맵핑 정보(IMP)가 생성되는 것으로 설명되었으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제1 맵핑 정보 생성부(126)는 제1 내지 제n 구역의 수질에 대한 물환경 정보(IWE)와, 제1 내지 제n 구역의 수질에 대한 기준값(VEF)에 근거하여 제1 맵핑 정보(IMP)를 생성할 수도 있다.
전술된 바와 같이, 기준값(VEF)은 제1 물리 세계의 상황을 반영할 수 있는데, 예를 들어, 제1 물리 세계에서의 각 구역 또는 시설에서 센싱되고 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)에 반영된, 누수지수, 투수율, 기준 강수량별 순환사용량, 상하수도 현황 데이터, 구역별 물소비량 및 수원별 오염도 정보 등에 근거할 수 있다. 제1 물리 세계에 대한 상기 데이터 또는 정보는 IoT 기술을 통해 수집될 수 있다.
물관리 시설 맵핑부(128)는 제1 맵핑 정보(IMP)에 근거하여, 가상 리빙 랩에 대응되는 물관리 시설을 맵핑할 수 있다. 물관리 시설은 물관리 시설 라이브러리(library)에 포함된 시설일 수 있다. 예를 들어, 물관리 시설 라이브러리는 정수장, 저류지, 하수도, 빗물이용시설, 투수성 도로 및 식생수로 중 적어도 하나 이상의 물관리 공공시설, 누수감지기, 상수도 계측기 및 옥상녹화 중 적어도 하나 이상의 물관리 개별시설을 포함할 수 있다. 물관리 시설 라이브러리에 포함된 일부 물관리 시설은 물관리 공공시설 및 물관리 개별시설에 공통으로 적용될 수 있다. 물관리 시설 라이브러리는 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)에 포함되거나, 외부의 서버로부터 통신 모듈(110)을 통해 수신될 수 있다.
물관리 시설 맵핑부(128)는, 제1 맵핑 정보(IMP)에 대응되는 물관리 시설을 GIS Geophysical Information System) 데이터, 스마트 태그(smart tag) 및 영상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 가상 리빙 랩에 맵핑시킬 수 있다. GIS, 스마트 태그 및 영상 정보는 가상 리빙 랩 상에 물관리 시설이 맵핑될 영역을 확정하기 위해 사용되는 정보로, 가상 리빙 랩 상의 가상 설비(미도시)가 가상 리빙 랩에 대한 정보(위치, 지형 등) 의하여 생성하거나, 제1 물리 세계의 설비에 의해 생성된 값이 통신 모듈(110)을 통해 수신되어 사용될 수 있다.
물관리 시설 맵핑부(128)는 물관리 공공시설 및 물관리 개별시설의 가중치를 달리 적용하여 물관리 시설을 맵핑할 수 있다. 예를 들어, 제1 맵핑 정보(IMP)는 물환경 정보(IWE)와 기준값(VEF)의 차이에 대한 정보를 더 포함할 수 있는데, 물환경 정보(IWE)와 기준값(VEF)의 차이가 큰 경우 물관리 공공시설에 대해 가중치를 부여하고, 물환경 정보(IWE)와 기준값(VEF)의 차이가 작은 경우 물관리 개별시설에 대해 가중치를 부여할 수 있다. 또는, 물관리 시설 맵핑부(128)는 제1 맵핑 정보(IMP)와 함께 가상 리빙 랩의 일반 시설이나 지형 등에 대한 정보를 더 반영할 수 있는데, 예를 들어, 가상 리빙 랩의 대응되는 구역에 추가적인 시설을 구축하기 충분한 유휴 공간이 있는 경우 물관리 개별시설에 대해 가중치를 부여하고, 그렇지 아니하는 경우 물관리 개별시설에 대해 가중치를 부여할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 방법에 의하면, 물관리 필요 정도 또는 물관리 필요 공간 등의 상황의 고려하여 가상 리빙 랩에서 최적의 물관리 시설을 구축할 수 있다.
계속해서 도 1 및 도 2를 참조하면, 물관리 시뮬레이션 모듈(140)은 가상 리빙 랩에 대해 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행할 수 있다(S240).
물관리 시뮬레이션 모듈(140)은 물관리 시설이 구축된 가상 리빙 랩에 대해 시뮬레이션을 수행하기 위한 제1 조건 설정부(142) 및 시뮬레이션 실행부(144)를 포함할 수 있다. 가상 리빙 랩의 기후 정보 및 가상 리빙 랩의 가상 거주자의 행위 패턴 중 적어도 하나를 제1 조건으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 제1 물리 세계에서 발생하고 있는 집중호우 빈도 또는 폭염 일수 증가 등의 이상기후 현상을 제1 조건으로 설정하여 시뮬레이션이 수행될 수 있다. 또는 가상 거주자의 행위 패턴, 예를 들어, 홍수 발생 시 대피 동선 등을 제1 조건으로 설정하여 시뮬레이션이 수행될 수 있다. 예를 들어, 가뭄이 1주일 지속되는 것에 대응되는 제1 조건으로 시뮬레이션이 수행될 수 있다.
이때, 제1 조건에 대한 가상 리빙 랩에서의 물순환을 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 연산 처리하여 시뮬레이션이 수행될 수 있다. 예를 들어, 홍수가 발생하는 조건 하에서 가상 리빙 랩에서의 물의 흐름이 SPH 연산 처리되어 물의 흐름 또는 침수 지역 등이 발생될 수 있다.
물관리 정보 수집 모듈(160)은 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 물관리 시설의 상태를 모니터링(monitoring)하고 센싱(sensing)하여 물관리 정보(IWM)를 수집할 수 있다(S260).
물관리 정보(IWM)는, 유량, 유속, 수압, 탁도, 수소 이온 농도 지수(pH), 전도도, BOD(Biochemical Oxygen Demand), 용존산소량(Dissolved Oxygen), SS(suspended solid), 강수량, 침투량, 침투속도, 증발량, 토양수분 및 수질 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 또는, 물관리 정보(IWM)는, SWG(Smart Water Grid) 기반 정보 및 저영향개발(Low Impact Development) 기반 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는 물관리 정보(IWM)는 시뮬레이션 수행 결과 다시 산출된 제1 내지 제n 구역에 대한 물사용량 또는 물공급량에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이러한 물관리 정보를 수집하기 위해, 물관리 정보 수집 모듈(160)은 센싱부(162), 보간부(164) 및 학습부(166)를 포함할 수 있다.
센싱부(162)는 물관리 시설을 센싱하여 센싱값(VSN)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(162)는 전술된 홍수 시뮬레이션에 대해 가상 리빙 랩의 각 스폿(spot)에서의 가상 센서에 의해 센싱값(VSN)이 센싱될 수 있다. 보간부(164)는 센싱값에 대한 보간을 수행할 수 있다. 예를 들어, 보간부(164)는 Akima interpolation, Time interpolation 및 Slinear Interpolation 중 적어도 하나의 보간법을 적용하여 센싱되지 않은 구간에 대한 정보를 생성할 수 있다. 학습부(166)는 보간된 센싱값(VSN')을 입력값으로 전처리하고 학습을 수행하여 물관리 정보(IWM)로 출력할 수 있다. 따라서, 센싱값(VSN)의 정확도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 학습부(166)는 통신 모듈(110)을 통해 외부로부터 수신되는 수자원관리 데이터를 반영하여 보간된 센싱값(VSN')에 대해 MLP(Multi Layer Perceptron), CNN(Convolutional Neural Network) 모델 등을 적용하여 학습을 수행할 수 있다.
물관리 정보(IWM)는 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역에 대해 별개로 생성될 수 있다.
가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 제어부(182)를 포함하여 물관리 정보(IWM)에 근거하여 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호(XCN)를 생성하고 물관리 제어 신호(XCN)에 근거하여 물관리 시설에 대한 제어를 수행할 수 있다(S280). 예를 들어, 물관리 정보(IWM)의 수질이 기 설정된 값 이하를 나타내는 경우, 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 정수장의 가동 시간을 증가시킬 수 있다. 또는, 물관리 정보(IWM)의 강수량이 기 설정된 값 이하인 경우, 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 가상 리빙 랩의 공공 도로를 투수성 도로로 교체하거나, 개별시설의 옥상녹화 비율을 증가시키는 등이 제어를 수행할 수 있다.
이때, 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 제1 내지 제n 구역 각각에 대한 물관리 정보(IWM)에 근거하여, 제1 내지 제n 구역에 대한 변경 사항을 반영할 수 있다. 예를 들어, 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 차이값 추출부(184) 및 기준값 업데이트부(186)를 포함할 수 있다. 차이값 추출부(184)는 제1 내지 제n 구역에서 제1 조건으로 시뮬레이션을 수행한 전후의 물사용량 및 물공급량에 대한 차이값(VDF)을 추출할 수 있다. 기준값 업데이트부(186)는 차이값을 반영하여 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량에 대한 기준값(VEF)을 업데이트 할 수 있다.
가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 물관리 정보(IWM)에 근거하여 제1 내지 제n 구역을 재설정하는 구역 설정부(188)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 물관리 정보(IWM)가 제1 지역 및 제2 지역이 홍수 시뮬레이션 결과 동일하게 침수지역으로 되는 것을 나타내는 경우, 보다 효율적인 물관리를 위헤 제1 지역 및 제2 지역이 하나의 제1 지역으로 재설정될 수 있다.
가상 리빙 랩 제어 모듈(180)에서 생성된 제어 신호(XCN)는 물관리 시설 구축 모듈(120)로 피드백(feedback) 될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100) 및 물관리 방법(200)은 물순환 예측을 더 수행할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 물관리 시스템(100)은 물관리 정보(IWM) 및 통신 모듈(110)을 통해 외부로부터 수신되는 제1 물리 세계에 대한 기상 정보 및 수자원 데이터에 근거하여, 가상 리빙 랩에서의 물순환을 예측하여 예측 정보(IPD)로 생성하는 물순환 예측 모듈(130)을 더 포함할 수 있다. 이때, 가상 리빙 랩 제어 모듈(180)은 예측 정보(IPD)를 반영하여 제어 신호(XCN)를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템(100)은 물리 세계 맵핑 모듈(150)을 더 포함할 수 있다. 물리 세계 맵핑 모듈(150)은 제어 신호(XCN)에 근거하여, 제1 물리 세계에 대응되는 물관리 제어값(VWM)을 생성할 수 있다. 물관리 제어값(VWM)은 이동 단말 또는 웹 사이트 등에 증강현실로 나타내어질 수 있다.
이렇듯, 본 발명의 실시예에 따른 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템 및 물관리 방법에 의하면, 가상 리빙 랩에서 최적화된 물관리 파라미터를 추출하여 이를 제1 물리 세계에 반영함으로써, 효율적이고 정확한 물관리가 수행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 물관리 시스템
120: 물관리 시설 구축 모듈
140: 물관리 시뮬레이션 모듈
160: 물관리 정보 수집 모듈
180: 가상 리빙 랩 제어 모듈
200: 물관리 방법
120: 물관리 시설 구축 모듈
140: 물관리 시뮬레이션 모듈
160: 물관리 정보 수집 모듈
180: 가상 리빙 랩 제어 모듈
200: 물관리 방법
Claims (15)
- 제1 물리 세계에 대응되어 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 모델링(modeling)된 가상 리빙 랩(virtual living lab)에, 물관리 시설 라이브러리(library) 중 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping)시키는 물관리 시설 구축 모듈(module);
상기 가상 리빙 랩에 대해 상기 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행하는 물관리 시뮬레이션 모듈;
상기 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 상기 물관리 시설을 모니터링(monitoring) 또는 센싱(sensing)하여 물관리 정보를 수집하는 물관리 정보 수집 모듈; 및
상기 물관리 정보에 근거하여, 상기 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호를 생성하고, 상기 물관리 제어 신호에 근거하여 상기 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 가상 리빙 랩 제어 모듈;을 포함하고,
상기 제1 맵핑 정보는,
상기 가상 리빙 랩의 면적 단위, 인구 단위 및 지형 단위 중 하나의 기준으로 구분되는 제1 내지 제n 구역에서의 각각의 물환경 정보와 기준값과의 차이에 근거하여 생성되고,
상기 물관리 시설 구축 모듈은,
상기 물관리 시설 중 물관리 공공시설 및 물관리 개별시설에 대해 가중치를 달리 적용하여 상기 제1 맵핑 정보에 대응되는 상기 물관리 시설을 맵핑시키는 물관리 시설 맵핑부;를 포함하는 가상 리빙 랩을 통한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 시설 구축 모듈은,
상기 가상 리빙 랩을 모델링하는 모델링부;
상기 가상 리빙 랩의 일반 시설에 대한 식별 정보, 상기 가상 리빙 랩의 지형 정보 및 기후 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 상기 가상 리빙 랩의 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량 중 적어도 하나에 대한 상기 물환경 정보를 생성하는 물환경 정보 생성부; 및
상기 제1 맵핑 정보를 생성하는 제1 맵핑 정보 생성부;를 더 포함하고,
상기 물관리 시설 맵핑부는,
상기 제1 맵핑 정보 중 물환경 정보와 기준값의 차이가 큰 경우 물관리 공공시설에 대해 가중치를 부여하고, 상기 물환경 정보와 상기 기준값의 차이가 큰 경우 물관리 개별시설에 대해 가중치를 부여하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 가상 리빙 랩을 상기 제1 물리 세계에 대응하여 모델링하고, 상기 가상 리빙 랩의 일반 시설에 대한 상기 식별 정보 및 상기 가상 리빙 랩의 상기 지형 정보를 제공하는 BIM 모델링부;를 더 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제2항에 있어서,
외부로부터 상기 가상 리빙 랩의 기후 정보를 수신하여 상기 물환경 정보 생성부에 제공하는 통신 모듈;을 더 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은,
상기 제1 내지 제n 구역 각각에 대한 상기 물관리 정보와, 상기 제1 내지 제n 구역에서 제1 조건으로 시뮬레이션을 수행한 전후의 물사용량 및 물공급량에 대한 차이값을 추출하는 차이값 추출부; 및
상기 차이값을 반영하여 상기 제1 내지 제n 구역 각각의 물사용량 및 물공급량에 대한 기준값을 업데이트(update) 하는 기준값 업데이트부;를 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제5항에 있어서,
상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은,
상기 물관리 정보에 근거하여 상기 제1 내지 제n 구역을 재설정하는 구역 설정부;를 더 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 물관리 시설 맵핑부는,
상기 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 GIS(Geophysical Information System) 데이터, 스마트 태그(smart tag) 및 영상 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 가상 리빙 랩에 맵핑시키는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 시설 라이브러리는,
정수장, 저류지, 하수도, 빗물이용시설, 투수성 도로 및 식생수로 중 적어도 하나 이상의 물관리 공공시설, 누수감지기, 상수도 계측기 및 옥상녹화 중 적어도 하나 이상의 물관리 개별시설을 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 시뮬레이션 모듈은,
상기 가상 리빙 랩의 기후 정보 및 상기 가상 리빙 랩의 가상 거주자의 행위 패턴 중 적어도 하나를 상기 제1 조건으로 설정하는 제1 조건 설정부; 및
상기 제1 조건에 대한 상기 가상 리빙 랩에서의 물순환을 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 연산 처리하여 상기 물관리 시뮬레이션을 실행하는 시뮬레이션 실행부;를 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 정보는,
유량, 유속, 수압, 탁도, 수소 이온 농도 지수(pH), 전도도, BOD(Biochemical Oxygen Demand), 용존산소량(Dissolved Oxygen), SS(suspended solid), 강수량, 침투량, 침투속도, 증발량, 토양수분 및 수질 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 정보는,
SWG(Smart Water Grid) 기반 정보 및 저영향개발(Low Impact Development) 기반 정보 중 적어도 하나를 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 정보 수집 모듈은,
상기 물관리 시설을 센싱하여 센싱값을 생성하는 센싱부;
상기 센싱값에 대한 보간을 수행하는 보간부; 및
상기 보간된 센싱값을 입력값으로 전처리하고 학습을 수행하여 상기 물관리 정보로 출력하는 학습부;를 포함하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 물관리 정보 및 상기 제1 물리 세계에 대한 기상 정보 및 수자원 데이터에 근거하여, 상기 가상 리빙 랩에서의 물순환을 예측하여 예측 정보로 생성하는 물순환 예측 모듈;를 더 포함하고,
상기 가상 리빙 랩 제어 모듈은,
상기 예측 정보를 반영하여 상기 제어 신호를 생성하는 가상 리빙 랩을 이용한 물관리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 제어 신호에 근거하여, 상기 제1 물리 세계에 대응되는 물관리 제어값을 생성하는 물리 세계 맵핑 모듈;을 더 포함하는 가상 리빙 랩을 통한 물관리 시스템. - 제1 물리 세계에 대응되어 BIM(Building Information Modeling) 기반으로 모델링(modeling)된 가상 리빙 랩(virtual living lab)에, 물관리 시설 라이브러리(library) 중 제1 맵핑 정보에 대응되는 물관리 시설을 맵핑(mapping)시키는 단계;
상기 가상 리빙 랩에 대해 상기 제1 물리 세계에 대응되는 제1 조건으로 물관리 시뮬레이션(simulation)을 수행하는 단계;
상기 물관리 시뮬레이션의 실행에 따른 상기 물관리 시설을 모니터링(monitoring) 또는 센싱(sensing)하여 물관리 정보를 수집하는 단계; 및
상기 물관리 정보에 근거하여, 상기 물관리 시설의 운영 또는 재배치에 대한 물관리 제어 신호를 생성하고, 상기 물관리 제어 신호에 근거하여 상기 물관리 시설에 대한 제어를 수행하는 단계;를 포함하고,
상기 제1 맵핑 정보는,
상기 가상 리빙 랩의 면적 단위, 인구 단위 및 지형 단위 중 하나의 기준으로 구분되는 제1 내지 제n 구역에서의 각각의 물환경 정보와 기준값과의 차이에 근거하여 생성되고,
상기 물관리 시설을 맵핑 시키는 단계는,
상기 물관리 시설 중 물관리 공공시설 및 물관리 개별시설에 대해 가중치를 달리 적용하여 상기 제1 맵핑 정보에 대응되는 상기 물관리 시설을 맵핑시키는 단계;를 포함하는 가상 리빙 랩을 통한 물관리 방법.
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