KR102583270B1 - Water-environment measurement data management system - Google Patents
Water-environment measurement data management system Download PDFInfo
- Publication number
- KR102583270B1 KR102583270B1 KR1020220185198A KR20220185198A KR102583270B1 KR 102583270 B1 KR102583270 B1 KR 102583270B1 KR 1020220185198 A KR1020220185198 A KR 1020220185198A KR 20220185198 A KR20220185198 A KR 20220185198A KR 102583270 B1 KR102583270 B1 KR 102583270B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- measurement data
- water
- measurement
- information
- Prior art date
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 205
- 238000013523 data management Methods 0.000 title claims abstract description 15
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 157
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims abstract description 62
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 54
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 238000000746 purification Methods 0.000 claims description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 238000012896 Statistical algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 8
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 7
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 2
- 239000008400 supply water Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/909—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
- G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Economics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioethics (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 물환경 계측데이터 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 상하수도 시설로부터 다양한 계측데이터를 수집하여 정제하고, 계측데이터와 계측데이터의 위치정보를 분리하여 저장하고, 계측데이터의 패턴을 기초로 패턴 변동 원인을 분석할 수 있는 물환경 계측데이터 관리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a water environment measurement data management system, and more specifically, to collect and purify various measurement data from water and sewage facilities, to separate and store measurement data and location information of the measurement data, and to use the pattern of the measurement data as the basis. This is about a water environment measurement data management system that can analyze the causes of pattern changes.
상하수도 시설은 하천에서 취수된 물을 정수장에서 정화한 후 배수지와 상수관로를 거쳐 각 가정이나 공장 등에 제공하며, 사용된 물은 하수관로를 거쳐 하수처리장에서 정화하여 다시 하천으로 되돌려주는 역할을 한다.Water and sewage facilities purify water taken from the river at a water purification plant and then provide it to each home or factory through a drainage basin and water pipe. Used water is purified at a sewage treatment plant through a sewer pipe and returned to the river.
또한, 우천 시에는 우수관로를 통하여 하천으로 강우가 빠르게 배출하도록 하여 도시 침수를 방지한다.In addition, during rainy weather, rainwater is quickly discharged into the river through stormwater pipes to prevent urban flooding.
즉, 하천의 수질과 유량은 정수장의 처리 공정에 영향을 미치고, 상수 사용량은 하수관로의 용량과 하수처리장의 용량에 영향을 미치며, 하수처리장의 처리와 물재이용은 하천의 수질과 유량에 영향을 미치는 순환 구조를 가지게 된다.In other words, the water quality and flow rate of the river affect the treatment process of the water purification plant, the amount of water used affects the capacity of the sewer pipe and the capacity of the sewage treatment plant, and the treatment and water reuse of the sewage treatment plant affect the water quality and flow rate of the river. It has a circular structure.
따라서, 상하수도 시설에서 발생하는 다양한 계측데이터를 활용하여 물과 관련된 다양한 서비스를 제공할 필요성이 있다.Therefore, there is a need to provide various services related to water by utilizing various measurement data generated from water supply and sewerage facilities.
전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 상하수도 시설로부터 다양한 계측데이터를 수집하여 정제하고, 계측데이터와 계측데이터의 위치정보를 분리하여 저장하고, 계측데이터의 패턴을 기초로 패턴 변동 원인을 분석할 수 있는 물환경 계측데이터 관리 시스템을 제시하는 데 있다.In order to solve the above-mentioned problems, the technical task to be achieved by the present invention is to collect and purify various measurement data from water and sewage facilities, separate and store the measurement data and the location information of the measurement data, and create a pattern based on the pattern of the measurement data. The goal is to present a water environment measurement data management system that can analyze the causes of variation.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 물환경 계측데이터 관리 시스템은 상하수도 시설들에서 발생하는 계측데이터와 상기 계측데이터의 속성정보를 클라우드 DB로 전송하고, 상기 계측기기의 위치정보와 상기 계측데이터의 속성정보를 상하수도 통합 서버로 전송하는 다수의 상하수도 관리 장치들; 상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 계측데이터를 정제하고, 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 상기 클라우드 DB에 저장하는 클라우드 서버; 및 상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 위치정보와 속성정보를 저장하는 상하수도 통합 서버;를 포함하되, 상기 클라우드 서버는, 다수의 상하수도 관리 장치들 및 상하수도 통합 서버와 통신하는 클라우드 통신부; 상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 이용하여 계측데이터 중 정상 계측데이터가 아닌 결측 데이터 및 미관측 데이터를 정제하는 데이터 정제부; 상기 데이터 정제부로부터 정상 계측데이터 및 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 전송받아 저장하는 클라우드 DB; 및 상하수도 통합 서버로부터 계측데이터의 읽기 요청이 수신되면, Open API를 이용하여 CSV 파일 양식으로 클라우드 DB에 저장된 계측데이터를 리딩하도록 처리하는 클라우드 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.As a means to solve the above-mentioned technical problem, the water environment measurement data management system according to the present invention transmits measurement data generated in water and sewage facilities and attribute information of the measurement data to a cloud DB, and location information of the measurement device. and a plurality of water supply and sewerage management devices that transmit attribute information of the measurement data to a water and sewage integrated server; a cloud server that purifies measurement data received from the plurality of water supply and sewerage management devices and stores the purified measurement data and attribute information of the measurement data in the cloud DB; And a water supply and sewerage integrated server that stores location information and attribute information received from the plurality of water supply and sewerage management devices; wherein the cloud server includes a cloud communication unit that communicates with a plurality of water supply and sewerage management devices and a water supply and sewerage integrated server; a data purification unit that purifies missing data and unobserved data that are not normal measured data among the measured data using the measured data received from the plurality of water supply and sewerage management devices and attribute information of the measured data; A cloud DB that receives and stores normal measurement data, refined measurement data, and attribute information of the measurement data from the data purification unit; And when a request to read measurement data is received from the water and sewage integrated server, it is characterized by including a cloud control unit that processes the measurement data stored in the cloud DB in CSV file format using Open API.
또한, 상기 데이터 정제부는, 상기 계측데이터 중 결측 데이터와 미관측 데이터를 분류하는 데이터 분류부; 및 상기 데이터 분류부를 통해 분류된 결측 데이터와 미관측 데이터를 보정하는 데이터 보정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Additionally, the data purification unit may include a data classification unit that classifies missing data and unobserved data among the measurement data; and a data correction unit that corrects missing data and unobserved data classified through the data classification unit.
또한, 상기 데이터 분류부는, 상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이내의 결측 데이터를 단기 결측 데이터로 분류하는 단기 결측 데이터 분류부; 상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이상의 결측 데이터를 장기 결측 데이터로 분류하는 장기 결측 데이터 분류부; 및 상기 계측데이터 중 미관측 데이터를 분류하는 미관측 데이터 분류부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data classification unit may include a short-term missing data classification unit that classifies missing data within a predetermined reference time among the measurement data as short-term missing data; a long-term missing data classification unit that classifies data missing for a predetermined reference time or more among the measurement data as long-term missing data; and an unobserved data classification unit that classifies unobserved data among the measured data.
또한, 상기 데이터 보정부는, 단기 결측 데이터를 데이터 보간 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제1계측데이터 생성부; 장기 결측 데이터를 데이터 변환 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제2계측데이터 생성부; 및 미관측 데이터를 비선형 통계 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제3계측데이터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the data correction unit includes a first measurement data generation unit that generates refined measurement data from short-term missing data using a data interpolation algorithm; a second measurement data generator that generates refined measurement data from long-term missing data using a data conversion algorithm; and a third measurement data generator that generates refined measurement data from unobserved data using a non-linear statistical algorithm.
또한, 상기 데이터 보간 알고리즘은, 선형 보간법, 2차 다항 보간법, 스플라인 보간법 중 어느 하나이며, 상기 데이터 변환 알고리즘은, 이동평균법 또는 지수평활법 중 어느 하나이며, 상기 비선형 통계 알고리즘은, AR(Autoregressive), MA(Moving Average), ARMA(Autoregressive Moving Average), ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.In addition, the data interpolation algorithm is one of linear interpolation, second-order polynomial interpolation, and spline interpolation, the data conversion algorithm is one of moving average or exponential smoothing, and the nonlinear statistical algorithm is AR (Autoregressive). , It is characterized as one of MA (Moving Average), ARMA (Autoregressive Moving Average), and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
또한, 상기 상하수도 통합 서버는, 상기 수신되는 위치정보와 속성정보를 개별적으로 암호화하여 저장하는 것을 특징으로 한다.In addition, the water and sewage integrated server is characterized in that the received location information and attribute information are individually encrypted and stored.
또한, 상기 계측데이터의 속성정보는 상기 계측데이터를 측정한 계측기기의 식별정보와 측정 시간 정보를 포함하고, 상기 상하수도 통합 서버는, 상기 계측데이터 및 위치정보와 공통적으로 함께 저장되는 계측데이터의 속성정보에 기초하여 상기 계측데이터를 클라우드 서버로부터 읽어와 분석하는 것을 특징으로 한다.In addition, the attribute information of the measurement data includes identification information and measurement time information of the measuring device that measured the measurement data, and the water and sewage integrated server has the attributes of the measurement data commonly stored together with the measurement data and location information. The measurement data is read from a cloud server and analyzed based on the information.
또한, 상기 상하수도 통합 서버는, 상기 클라우드 DB에 저장된 계측데이터를 읽어와 패턴을 분석하고, 분석된 패턴이 기준 패턴과 비교하여 급변한 것으로 판단되면, 급변된 원인을 학습에 의해 파악하되, 사전에 분류된 계측데이터 변동 원인 항목과 사회적 이슈와 관련된 빅데이터를 비교분석하여 상관도가 높은 항목을 상기 급변된 원인으로서 파악하는 것을 특징으로 한다.In addition, the water and sewage integrated server reads the measurement data stored in the cloud DB and analyzes the pattern, and if it is determined that the analyzed pattern has changed suddenly compared to the reference pattern, the cause of the sudden change is determined through learning, but It is characterized by comparing and analyzing classified measurement data change cause items and big data related to social issues to identify highly correlated items as the cause of the sudden change.
또한, 상기 사전에 분류된 계측데이터 변동 원인 항목은 카테고리 별로 작성되고, 상기 카테고리는, 시설물 변형, 산업형태 변화, 기후, 재난 및 관광지를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the previously classified measurement data change cause items are created by category, and the categories include facility transformation, industrial type change, climate, disaster, and tourist destinations.
본 발명에 따른 물환경 계측데이터 관리 시스템은 상하수도 시설로부터 다양한 계측데이터를 수집하여 정제하고, 계측데이터와 계측데이터의 위치정보를 분리하여 저장함으로써 계측데이터의 보안성을 높이고, 계측데이터의 패턴을 기초로 패턴 변동 원인을 분석함으로써 정확한 패턴 변동 원인을 정확히 파악하고 미래의 계측데이터의 사용을 예측하여 대비할 수 있다.The water environment measurement data management system according to the present invention collects and purifies various measurement data from water and sewage facilities, improves the security of the measurement data by separately storing the measurement data and the location information of the measurement data, and based on the pattern of the measurement data. By analyzing the cause of pattern variation, you can accurately identify the exact cause of pattern variation and predict and prepare for future use of measurement data.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 물환경 계측데이터 관리 시스템을 도시한 도면,
도 2는 상하수도 시설들의 동작을 설명하기 위한 개념도,
도 3은 데이터 정제부의 블록구성도,
도 4는 데이터 분류부의 블록구성도,
도 5는 데이터 보정부의 블록구성도,
도 6은 Open API를 이용하여 데이터를 리드하는 동작을 보여주는 도면, 그리고,
도 7은 계측데이터의 패턴이 급변한 경우를 보여주는 예시도이다.1 is a diagram showing a water environment measurement data management system according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is a conceptual diagram for explaining the operation of water supply and sewerage facilities;
Figure 3 is a block diagram of the data purification unit;
Figure 4 is a block diagram of the data classification unit;
5 is a block diagram of the data correction unit;
Figure 6 is a diagram showing the operation of reading data using Open API, and
Figure 7 is an example diagram showing a case where the pattern of measurement data changes suddenly.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.The above objects, other objects, features and advantages of the present invention will be easily understood through the following preferred embodiments related to the attached drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Rather, the embodiments introduced herein are provided so that the disclosed content will be thorough and complete and so that the spirit of the present invention can be sufficiently conveyed to those skilled in the art.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.In this specification, when an element is referred to as being on another element, it means that it may be formed directly on the other element or that a third element may be interposed between them. Additionally, in the drawings, the thickness of components is exaggerated for effective explanation of technical content.
본 명세서에서 어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.If an element, component, device, or system is referred to herein as including a component consisting of a program or software, even if explicitly stated, that element, component, device, or system is intended to include a component consisting of a program or software. It should be understood as including hardware necessary for execution or operation (e.g., memory, CPU, etc.) or other programs or software (e.g., operating system or drivers required to run hardware, etc.).
또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.In addition, unless specifically stated in the implementation of an element (or component), it should be understood that the element (or component) may be implemented in any form of software, hardware, or software and hardware.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 아래의 특정 실시 예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In describing specific embodiments below, various specific details have been written to explain the invention in more detail and to aid understanding. However, a reader with sufficient knowledge in the field to understand the present invention can recognize that it can be used without these various specific details.
어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.In some cases, it is mentioned in advance that when describing the invention, parts that are commonly known but are not significantly related to the invention are not described in order to prevent confusion without any reason in explaining the invention.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 물환경 계측데이터 관리 시스템을 도시한 도면이다.Figure 1 is a diagram illustrating a water environment measurement data management system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 물환경 계측데이터 관리 시스템은 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n, n은 상수), 클라우드 서버(200) 및 상하수도 통합 서버(300)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, the water environment measurement data management system according to an embodiment of the present invention includes a plurality of water supply and sewerage management devices (100, 100-1, ..., 100-n, n is a constant), a
다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)은 상하수도 시설들(10, 10-1, …, 10-n)에서 발생하는 계측데이터를 취합하고 계측데이터의 속성정보와 함께 클라우드 DB(230)에 저장되도록 클라우드 서버(200)로 전송하고, 계측데이터를 획득한 계측기기의 위치정보를 해당하는 계측데이터의 속성정보와 함께 상하수도 통합 서버(300)로 전송할 수 있다.A plurality of water supply and sewerage management devices (100, 100-1, ..., 100-n) collect measurement data generated from water supply and sewerage facilities (10, 10-1, ..., 10-n) and attribute information of the measurement data and It can be transmitted to the
도 2는 상하수도 시설들의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.Figure 2 is a conceptual diagram for explaining the operation of water supply and sewerage facilities.
도 2를 참조하면, 상하수도 시설들은 취수장, 정수장, 배수지, 상수관로, 하수관로 및 하수처리장 등 물 처리와 관련된 다수의 시설들을 포함한다. 취수구를 통해 하천에서 취수된 물은 정수장에서 정화된 후 배수지와 상수관로를 거쳐 가정이나 공장 등에 제공하며, 가정이나 공장에서 사용된 물은 하수관로를 거쳐 하수처리장에서 정화되어 다시 하천으로 되돌아간다.Referring to Figure 2, water supply and sewage facilities include a number of facilities related to water treatment, such as water intake plants, water purification plants, drainage ponds, water pipes, sewer pipes, and sewage treatment plants. Water taken from the river through a water intake is purified at a water purification plant and then supplied to homes or factories through a drainage basin and water pipe. Water used in homes or factories is purified at a sewage treatment plant through a sewer pipe and returns to the river.
다수의 상하수도 시설들에는 각 상하수도 시설의 상태를 계측하기 위한 다수의 계측기기들이 장착되고, 다수의 계측기기들은 계측한 데이터(이하, '계측데이터'라 한다)를 계측데이터의 속성정보와 함께 다수의 상하수도 시설들과 각각 연결된 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)에게 전송할 수 있다. 계측데이터의 속성정보는 계측기기의 식별정보(고유 ID)와 계측데이터를 획득한 시간 정보를 포함할 수 있다.Multiple water supply and sewerage facilities are equipped with multiple measuring devices to measure the status of each water and sewage facility, and the multiple measuring devices record measured data (hereinafter referred to as 'measurement data') along with attribute information of the measured data. It can be transmitted to water supply and sewage management devices (100, 100-1, ..., 100-n) respectively connected to water supply and sewage facilities. The attribute information of the measurement data may include identification information (unique ID) of the measurement device and information on the time when the measurement data was acquired.
[표 1]은 다수의 상하수도 시설들로부터 획득되는 계측데이터의 종류를 보여준다.[Table 1] shows the types of measurement data obtained from multiple water supply and sewerage facilities.
[표 1]에서 계측데이터의 종류는 곧 상하수도 시설에 설치된 계측기기의 종류를 의미할 수도 있다.In [Table 1], the type of measurement data may refer to the type of measuring device installed in the water supply and sewerage facility.
도 1에 도시된 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)은 도 2와 같은 상하수도 시설들(10, 10-1, …, 10-n)에 연결되거나 구비되는 하천 관리 장치, 취수장 관리 장치, 정수장 관리 장치, 배수지 관리 장치, 상수관 관리 장치, 하수관 관리 장치 및 하수처리 관리장치를 포함할 수 있다.A number of water supply and sewerage management devices (100, 100-1, ..., 100-n) shown in FIG. 1 are connected to or provided with water supply and sewerage facilities (10, 10-1, ..., 10-n) as shown in FIG. It may include a river management device, a water intake management device, a water purification plant management device, a drainage basin management device, a water pipe management device, a sewer pipe management device, and a sewage treatment management device.
다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)은 각각 관리 통신부(110), 관리 메모리(120) 및 관리 제어부(130)를 포함할 수 있으며, 이하에서는 정수장에 구비된 상하수도 관리 장치(100)를 예로 들어 설명한다.A plurality of water supply and sewerage management devices (100, 100-1, ..., 100-n) may each include a
관리 통신부(119)는 상하수도 시설(10, 정수장)에 설치된 다수의 계측기기들(미도시), 클라우드 서버(200) 및 상하수도 통합 서버(300)와 통신하기 위한 통신 인터페이스 회로를 포함한다. 관리 통신부(119)는 다수의 계측기기들(미도시)로부터 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 수신한다. The management communication unit 119 includes a communication interface circuit for communicating with a plurality of measuring devices (not shown) installed in the water supply and sewage facility (10, water purification plant), the
관리 메모리(120)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 관리 메모리(120)에는 상하수도 관리 장치(100)가 제공하는 기능을 구현 및/또는 제공하기 위하여, 구성요소들(110~130)에 관계된 명령 또는 데이터, 하나 이상의 프로그램 및/또는 소프트웨어, 운영체제 등이 저장될 수 있다.
또한, 관리 메모리(120)에는 계측기기의 식별정보와 계측기기의 위치정보를 매핑하여 저장하는 매핑 테이블이 더 저장된다. 계측기기의 위치정보는 상하수도 관리 장치(100)와 연결된 상하수도 시설에서 계측기기가 설치된 위치의 정보이다.Additionally, the
관리 제어부(130)는 관리 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하여 상하수도 시설(10) 또는 상하수도 관리 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다.The
예를 들어, 관리 제어부(130)는 수신되는 계측데이터와 계측데이터 속성정보를 처리가능한 형태로 변환하여 관리 메모리(120)에 저장한다. 관리 제어부(130)는 변환된 데이터 중 계측데이터의 속성정보에 포함된 계측기기 식별정보를 확인하고, 확인된 식별정보에 매핑된 계측기기의 위치정보를 매핑 테이블에서 확인한다. For example, the
관리 제어부(130)는 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 클라우드 서버(200)로 전송하고, 매핑 테이블로부터 확인된 계측데이터를 측정한 계측기기의 위치정보와 계측데이터의 속성정보를 상하수도 통합 서버(300)로 전송하도록 관리 통신부(119)를 제어한다. The
또한, 관리 제어부(130)는 연결된 상하수도 시설(10)에 구비된 계측기기들로부터 수신되는 계측데이터를 분석하여 상하수도 시설(10)의 상태를 파악하고, 파악 결과에 따라 구동 제어를 위한 신호를 생성하여 상하수도 시설(10)로 전송할 수 있다.In addition, the
한편, 클라우드 서버(200)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 수신되는 계측데이터와 속성정보를 정제하여 클라우드 DB(230)에 저장할 수 있다. 이를 위하여, 클라우드 서버(200)는 클라우드 통신부(210), 데이터 정제부(220), 클라우드 DB(230), 클라우드 메모리(240) 및 클라우드 제어부(250)를 포함할 수 있다.Meanwhile, the
클라우드 통신부(210)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n) 및 상하수도 통합 서버(300)와 통신한다.The cloud communication unit 210 communicates with a plurality of water and sewerage management devices (100, 100-1, ..., 100-n) and the water and sewage integrated
데이터 정제부(220)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 수집되는 계측데이터 중 정상 계측데이터가 아닌 결측 데이터와 미관측 데이터에 대한 보정을 수행한다.The
상기 계측데이터의 경우 센서, 통신장비 또는 소프트웨어의 장애로 인해 이를 정비 및 수리하는 기간 동안에 결측 및 미관측이 발생할 수 있으며, 이외에도 외부적인 원인 또는 센서 고유의 오차 등을 이유로 결측 및 미관측이 발생할 수 있다.In the case of the above measurement data, missingness or unobservation may occur during the maintenance and repair period due to a failure of the sensor, communication equipment, or software. Additionally, missingness or unobservation may occur due to external causes or sensor-specific errors. there is.
따라서 이러한 결측 데이터 및 미관측 데이터의 정제를 위해, 도 3 내지 5와 같이 상기 데이터 정제부(220)는 데이터 분류부(221) 및 데이터 보정부(222)를 더 포함할 수 있다.Therefore, to purify such missing data and unobserved data, the
여기서, 결측 데이터라 함은 다수의 상하수도 관리 장치들의 오작동 등에 의한 데이터를 의미하며, 미관측 데이터라 함은 다수의 상하수도 관리 장치들의 고장에 의한 데이터를 의미한다. Here, missing data refers to data due to malfunction of multiple water supply and sewerage management devices, etc., and unobserved data refers to data due to failure of multiple water supply and sewage management devices.
먼저 상기 데이터 분류부(221)를 통해 계측데이터 중 데이터 분류가 이루어져야 하는데, 이를 위해 상기 데이터 분류부(221)는 단기 결측 데이터 분류부(221a), 장기 결측 데이터 분류부(221b) 및 미관측 데이터 분류부(221c)를 더 포함한다.First, data classification among the measurement data must be performed through the
상기 단기 결측 데이터 분류부(221a)는 상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이내의 결측 데이터를 단기 결측 데이터로 분류하는데, 여기서 소정의 기준 시간이라 함은 바람직하게 관리자가 설정한 시간일 수 있다.The short-term missing
상기 장기 결측 데이터 분류부(221b)는 상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이상의 결측 데이터를 장기 결측 데이터로 분류하는데, 여기서 소정의 기준 시간이라 함은 바람직하게 관리자가 설정한 시간일 수 있다.The long-term missing
상기 미관측 데이터 분류부(221c)는 상기 계측데이터 중 미관측 데이터를 분류한다.The unobserved
다음으로, 상기 데이터 분류부(221)를 통해 분류된 장기/단기 결측 데이터 및 미관측 데이터의 보정을 위해서 상기 데이터 보정부(222)는 제1계측데이터 생성부(222a)와 제2계측데이터 생성부(222b) 및 제3계측데이터 생성부(222c)를 더 포함한다.Next, in order to correct the long-term/short-term missing data and unobserved data classified through the
상기 제1계측데이터 생성부(222a)는 단기 결측 데이터를 데이터 보간 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는데, 이때 상기 보간 알고리즘은 선형 보간법, 2차 다항 보간법, 스플라인 보간법 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 단기간 결측이 발생할 경우에는 다양한 보간법을 이용하여 이를 보정할 수 있다.The first
상기 제2계측데이터 생성부(222b)는 장기 결측 데이터를 데이터 변환 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는데, 이때 상기 데이터 변환 알고리즘은 이동평균법 또는 지수평활법 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 장기간 결측이 발생항 경우에는 과거 계측데이터로부터 동일 요일 동일 시간대의 계측 데이터 값을 이용하여 이를 보정할 수 있다.The second measurement data generator 222b generates refined measurement data from long-term missing data using a data conversion algorithm. In this case, the data conversion algorithm may be either a moving average method or an exponential smoothing method. In other words, if long-term missingness occurs, it can be corrected using measurement data values from past measurement data on the same day of the week and at the same time.
상기 제3계측데이터 생성부(222c)는 미관측 데이터를 비선형 통계 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는데, 이때 상기 비선형 통계 알고리즘은 AR(Autoregressive), MA(Moving Average), ARMA(Autoregressive Moving Average), ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 중 어느 하나일 수 있으며, 바람직하게는 ARIMA 알고리즘일 수 있다. ARIMA 알고리즘은 시계열 데이터 기반 분석 기법으로 과거 계측데이터를 이용하여 미관측 데이터에 대한 예측데이터(정제된 계측데이터) 생성이 가능하다. 즉, 미관측 데이터가 생성된 해당 지점의 측정 항목과 연관성을 가지는 타 측정 항목의 유사성(예: 해당 지점의 유량이 수질에 영향을 미치는 영향도), 미관측 데이터가 생성된 해당 지점의 인근 지점의 측정 항목과 연관성을 가지는 타 측정 항목의 유사성(예: 상류 지점의 수질이 하류 지점에 영향을 미치는 영향도), 상류의 방류량, 취수량, 오염배출량 등 유량 및 수질에 절대적인 영향을 미치는 이벤트에 해당하는 측정항목의 연관 관계 등을 분석하여 예측데이터를 생성할 수 있다.The third
[표 2]는 상기 ARIMA 알고리즘이 예측데이터 생성을 위해 사용하는 가중치, 적용항목 등을 보여준다.[Table 2] shows the weights and application items used by the ARIMA algorithm to generate prediction data.
클라우드 DB(230)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 수신되어 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 수신된 시간과 함께 저장할 수 있다. 계측데이터의 속성정보는 계측데이터를 측정한 계측기기의 식별정보(고유 ID)와 측정된 시간 정보를 포함한다.The
클라우드 메모리(240)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 클라우드 메모리(240)에는 클라우드 서버(200)가 제공하는 기능을 구현 및/또는 제공하기 위하여, 하나 이상의 프로그램 및/또는 소프트웨어, 운영체제, 데이터 등이 저장될 수 있다.
클라우드 제어부(250)는 클라우드 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하여 클라우드 서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 클라우드 제어부(250)는 클라우드 통신부(210)가 수신한 계측데이터를 정제하고, 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 클라우드 DB(230)에 저장하도록 처리한다.The
또한, 클라우드 제어부(250)는 상하수도 통합 서버(300)로부터 계측데이터의 읽기 요청이 수신되면, Open API(Application Program Interface)를 이용하여 CSV(Comma-Separated Values) 파일 양식으로 클라우드 DB(230)에 저장된 계측데이터를 리딩(reading)하도록 처리할 수 있다.In addition, when a request to read measurement data is received from the water and sewage integrated
한편, 상하수도 통합 서버(300)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 수신되는 위치정보와 계측데이터의 속성정보를 저장할 수 있다. 이를 위하여 상하수도 통합 서버(300)는 통합 통신부(310), 통합 DB(320), 통합 메모리(330) 및 통합 제어부(340)를 포함할 수 있다.Meanwhile, the water and sewage integrated
통합 통신부(310)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n) 및 클라우드 서버(200)와 통신한다.The integrated communication unit 310 communicates with a plurality of water and
통합 DB(320)는 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 수신되는 계측데이터가 측정된 위치정보를 계측기기의 속성정보에 매핑하여 저장할 수 있다. 계측기기의 속성정보는 계측데이터의 속성정보(계측기기의 식별정보, 측정된 시간 정보), 계측기기의 측정 항목과 측정 주기, 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)의 전송 주기 및 관망도 정보를 포함한다. 계측기기의 속성정보는 통합 제어부(340)에서 작성 및 관리될 수 있다.The
통합 메모리(330)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 통합 메모리(330)에는 상하수도 통합 서버(300)가 제공하는 기능을 구현 및/또는 제공하기 위하여, 구성요소들(310~340)에 관계된 명령 또는 데이터, 하나 이상의 프로그램 및/또는 소프트웨어, 운영체제 등이 저장될 수 있다.
또한, 통합 메모리(330)에는 다수의 상하수도 시설들에 구비된 계측기기들의 식별정보(고유번호, 또는 고유 ID), 계측기기의 설치 위치, 계측기기가 측정하는 측정 항목과 측정 주기, 계측데이터의 전송 주기, 계측기기들이 설치된 지역의 상하수도 관망도 정보를 포함하는 계측기기 부가정보가 더 저장된다. 상하수도 관망도는 상하수관의 위치, 관경, 관재질, 경사도, 공사일자 등 상하수도관에 대한 정보를 포함한다. 통합 메모리(330)에 저장되는 계측기기 부가정보는 관리자가 사전에 저장하거나 다수의 상하수도 관리 장치들(100, 100-1, …, 100-n)로부터 제공받을 수 있다.In addition, the
또한, 통합 메모리(330)에는 계측데이터의 패턴에 변동이 발생할 경우, 계측데이터 변동 원인을 파악할 수 있도록 사전에 분류된 변동 원인 항목이 카테고리 별로 저장될 수 있다.Additionally, in the
[표 3]은 변동 원인 항목의 일 예를 보여준다.[Table 3] shows an example of variation cause items.
[표 3]를 참조하면, 카테고리는 시설물 변형, 산업형태 변화, 기후, 재난, 관광지, 기타 가중치를 포함한다. 기타 가중치는 이동 전화기의 사용량이 급증 또는 급감, 숙박업소 사용률의 급증 또는 급감, 티켓 판매량의 변화 등을 포괄한다.Referring to [Table 3], categories include facility transformation, industrial type change, climate, disaster, tourist destination, and other weights. Other weights include rapid or rapid declines in mobile phone usage, rapid or rapid declines in lodging usage, and changes in ticket sales.
통합 제어부(340)는 통합 메모리(330)에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하여 상하수도 통합 서버(300)의 전반적인 동작을 제어한다.The
예를 들어, 통합 제어부(340)는 클라우드 통신부(210)가 수신된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 클라우드 DB(220)에 저장하도록 처리한다. 특히, 통합 제어부(340)는 계측데이터와 계측데이터의 속성정보가 수신되면, 계측데이터의 속성정보와 통합 메모리(330)에 저장된 정보를 이용하여 계측기기 속성정보를 작성하고, 작성된 계측기기의 속성정보와 수신된 계측데이터를 매핑하여 통합 DB(320)에 저장할 수 있다. 자세히 설명하면, 통합 제어부(340)는 계측데이터의 속성정보를 분석하여 계측기기의 고유정보를 확인하고, 계측기기 부가정보 중 확인된 고유정보와 동일한 고유정보를 가지는 계측기기 부가정보를 통합 메모리(330)에서 확인한다. 그리고, 계측데이터의 속성정보와 확인된 계측기기 부가정보를 매핑하여 계측기기 속성정보를 작성한다. For example, the
또한, 통합 제어부(340)는 계측데이터의 위치정보와 계측기기의 속성정보를 암호화하여 통합 DB(320)에 저장할 수 있다. 암호화 방식은 블록체인 방식 등 다양한 방식들 중 하나일 수 있다.Additionally, the
또한, 통합 제어부(340)는 도 6에 도시된 것처럼 Open API를 통해 클라우드 서버(200)에 접속하여 클라우드 DB(230)에 저장된 계측데이터를 읽어올 수 있다. 통합 제어부(340)는 검색을 원하는 계측기기의 식별정보와 측정된 시간(즉, 계측데이터의 속성정보)을 이용하여 클라우드 DB(230)로부터 이와 일치하는 속성정보를 가지는 계측데이터를 검색하여 읽어올 수 있다.Additionally, the
또한, 통합 제어부(340)는 클라우드 DB(230)에 저장된 계측데이터를 읽어와 계측데이터의 패턴을 분석하고, 분석된 패턴이 기저장된 기준 패턴과 비교하여 급변한 것으로 판단되면, 급변된 원인을 학습에 의해 파악할 수 있다. 급변의 정도는 사전에 정해진 동일한 시기에서의 기준 패턴과 현재 분석된 패턴의 차이가 기준값보다 크거나 또는 작은 경우 급변한 것으로 판단될 수 있다.In addition, the
도 7은 계측데이터의 패턴이 급변한 경우를 보여주는 예시도이다.Figure 7 is an example diagram showing a case where the pattern of measurement data changes suddenly.
도 7을 참조하면, A지역에서 취합된 계측데이터는 관광시즌에 평상시보다 높은 물 사용량을 보이며 이후 물 사용량이 감소되었다가 다시 급격히 증가하였다. 먼저, 급감된 구간의 경우 독감이 유행하여 관광객의 수가 감소하였음을 알 수 있으며, 급증된 구간의 경우 대형 화재로 인하여 물 사용이 늘어났음을 알 수 있다. 그러나, 기존에는 도 7에 도시된 계측데이터만 저장할 뿐, 계측데이터의 변화에 따른 변화 원인을 별도로 확인하여 저장하지는 않고 있다. Referring to Figure 7, the measured data collected in area A shows a higher than normal water usage during the tourist season, and then the water usage decreased and then sharply increased again. First, in the section where the number decreased sharply, it can be seen that the number of tourists decreased due to the flu epidemic, and in the section where the number increased rapidly, it can be seen that water use increased due to a large fire. However, conventionally, only the measurement data shown in FIG. 7 is stored, and the cause of the change according to the change in the measurement data is not separately confirmed and stored.
따라서, 본 발명의 실시 예에서, 통합 제어부(340)는 계측데이터의 패턴과 기준 패턴을 지속적으로 또는 주기적으로 비교하여 급변한 구간을 판단한다. 급변 구간이 판단되면, 통합 제어부(340)는 급변 구간이 판단된 시기를 확인하고, 확인된 시기에 해당하는 SNS(Social Network Service), 인터넷 뉴스, 포털사이트의 검색어 등 누적 저장된 빅데이터를 사전에 분류되어 통합 메모리(330)에 저장된 계측데이터 변동 원인 항목과 비교분석하여 상관도가 높은 항목을 급변된 원인으로서 파악할 수 있다.Accordingly, in an embodiment of the present invention, the
예를 들어, 도 7에서 12월에 사용된 물의 사용 패턴이 기준 패턴 대비 급감한 경우, 통합 제어부(340)는 A 지역에서 12월에 발생한 빅데이터를 취합하고, 취합된 빅데이터에서 검색어 순위 또는 가장 많이 발생한(예를 들어, 뉴스에 가장 많이 포함된) 단어 순위 등을 파악하고, 파악된 검색어 순위, 단어 순위와 [표 2]의 변동 원인 항목들을 개별적으로 비교하여 일치하는 항목이 있으면, 상관도를 계산하고 상관도가 가장 높은 항목(예를 들어, 일치하는 항목들 중 검색어 순위가 가장 높은 항목)을 변동 원인으로서 파악할 수 있다.For example, in Figure 7, when the water usage pattern used in December has drastically decreased compared to the reference pattern, the
상술한 본 발명의 실시 예에 의하면 계측데이터와 계측데이터가 측정된 위치정보는 분리되어 클라우드 DB(230)와 통합 DB(320)에 개별적으로 저장되며, 이로써 공공데이터인 계측데이터의 보안을 강화하고, 계측데이터가 유출되더라도 위치정보의 유출은 불가하므로 계측데이터의 부정 사용을 방지할 수 있다.According to the above-described embodiment of the present invention, the measurement data and the location information where the measurement data were measured are separated and stored separately in the
또한, 기존에는 계측 데이터를 전통적으로 분석하는 기법이 기존 패턴을 벗어날 때 시설물에 대한 이상상황을 감지하여 대용량으로 계측데이터를 저장하는데 노력을 기울이고 있다. 그러나, 대형 주거단지의 입주와 같이 주변 환경에 변화가 생긴 경우, 기존에 저장된 계측데이터의 활용도가 급감하고, 특히 각종 사고가 발생하거나 독감 등의 질병이 유행할 때 등 특정한 상황에 따른 변화량을 알지 못한다.In addition, efforts are being made to detect abnormal situations in facilities and store measurement data in large quantities when traditional analysis techniques for measurement data deviate from existing patterns. However, when there is a change in the surrounding environment, such as moving into a large residential complex, the usability of previously stored measurement data decreases rapidly, and the amount of change according to specific situations, such as when various accidents occur or diseases such as the flu are prevalent, is unknown. can not do it.
도 7에 도시된 것처럼 계측데이터만 장기적으로 저장된 경우, 수년 후에는 어떤 원인으로 인해 도 7의 계측데이터가 측정되었는지 또는 예측되었는지 알 수 없다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 물의 사용량, 또는, 물과 관련된 계측데이터에 영향을 미치는 변수, 즉, 변동 원인 항목을 체계적으로 분류하고, 계측을 통해 계측데이터를 확보한 후 계측에 영향을 주는 데이터를 클라우드 내 정보(SNS, 빅데이터 등)를 활용하여 추출하고 접근 권한 별로 분류하여 저장 및 관리할 수 있다. 이로써 유사한 계측데이터의 패턴이 다시 발생하는 경우 발생 원인을 예측하고 물 사용에 대비할 수 있다.As shown in FIG. 7, if only the measurement data is stored for a long period of time, after several years, it is not known for what reason the measurement data in FIG. 7 was measured or predicted. Therefore, in an embodiment of the present invention, variables that affect water usage or water-related measurement data, that is, items causing variation, are systematically classified, measurement data is secured through measurement, and then data affecting the measurement is obtained. You can extract information from the cloud (SNS, big data, etc.) and store and manage it by classifying it according to access rights. This allows you to predict the cause and prepare for water use if a similar measurement data pattern occurs again.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀 지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.In the above, even though all the components constituting the embodiment of the present invention have been described as being combined or operated in combination, the present invention is not necessarily limited to this embodiment. That is, as long as it is within the scope of the purpose of the present invention, all of the components may be operated by selectively combining one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as a single independent hardware, a program module in which some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the combined functions in one or more pieces of hardware. It may also be implemented as a computer program having. The codes and code segments that make up the computer program can be easily deduced by a person skilled in the art of the present invention. Such a computer program can be stored in a computer-readable storage medium and read and executed by a computer, thereby implementing embodiments of the present invention.
한편, 이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주하여야 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Meanwhile, although the preferred embodiments have been described and illustrated to illustrate the technical idea of the present invention, the present invention is not limited to the configuration and operation as shown and described, and does not deviate from the scope of the technical idea. Without limitation, those skilled in the art will understand that many changes and modifications can be made to the present invention. Accordingly, all such appropriate changes, modifications and equivalents should be considered to fall within the scope of the present invention. Therefore, the true scope of technical protection of the present invention should be determined by the technical spirit of the attached registration claims.
10, 10-1, …, 10-n: 상하수도 시설들
100, 100-1, …, 100-n: 다수의 상하수도 관리 장치들
200: 클라우드 서버
300: 상하수도 통합 서버10, 10-1, … , 10-n: Water and sewage facilities
100, 100-1, … , 100-n: Multiple water supply and sewage management devices
200: Cloud server
300: Water supply and sewage integrated server
Claims (9)
상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 계측데이터를 정제하고, 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 상기 클라우드 DB에 저장하는 클라우드 서버; 및
상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 위치정보와 속성정보를 저장하는 상하수도 통합 서버;
를 포함하되,
상기 클라우드 서버는,
다수의 상하수도 관리 장치들 및 상하수도 통합 서버와 통신하는 클라우드 통신부;
상기 다수의 상하수도 관리 장치들로부터 수신되는 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 이용하여 계측데이터 중 정상 계측데이터가 아닌 결측 데이터 및 미관측 데이터를 정제하는 데이터 정제부;
상기 데이터 정제부로부터 정상 계측데이터 및 정제된 계측데이터와 계측데이터의 속성정보를 전송받아 저장하는 클라우드 DB; 및
상하수도 통합 서버로부터 계측데이터의 읽기 요청이 수신되면, Open API를 이용하여 CSV 파일 양식으로 클라우드 DB에 저장된 계측데이터를 리딩하도록 처리하는 클라우드 제어부;
를 포함하며,
상기 데이터 정제부는,
상기 계측데이터 중 결측 데이터와 미관측 데이터를 분류하는 데이터 분류부; 및
상기 데이터 분류부를 통해 분류된 결측 데이터와 미관측 데이터를 보정하는 데이터 보정부;
를 포함하되,
상기 데이터 보정부는,
단기 결측 데이터를 데이터 보간 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제1계측데이터 생성부;
장기 결측 데이터를 데이터 변환 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제2계측데이터 생성부; 및
미관측 데이터를 비선형 통계 알고리즘을 이용하여 정제된 계측데이터를 생성하는 제3계측데이터 생성부;
를 포함하며,
상기 상하수도 통합 서버는,
상기 다수의 상하수도 시설들에 구비된 계측기기들의 고유정보, 계측기기들의 설치 위치, 계측기기들이 측정하는 측정 항목과 측정 주기, 계측데이터의 전송 주기, 계측기기들이 설치된 지역의 상하수도 관망도 정보를 포함하는 계측기기 부가정보가 저장되는 통합 메모리; 및
상기 수신된 계측데이터의 속성정보를 분석하여 해당하는 계측기기의 고유정보를 확인하고, 상기 통합 메모리에 저장된 계측기기 부가정보 중 상기 확인된 고유정보와 동일한 고유정보를 가지는 계측기기 부가정보를 확인하고, 상기 확인된 계측기기 부가정보와 수신된 계측데이터의 속성정보를 매핑하여 계측기기 속성정보를 작성하며, 상기 수신된 계측기기의 위치정보를 상기 작성된 계측기기 부가정보에 매핑하여 암호화한 후 통합 DB에 저장하는 통합 제어부;
를 포함하되,
상기 계측데이터의 속성정보는 상기 계측데이터를 측정한 계측기기의 식별정보와 측정 시간 정보를 포함하고,
상기 상하수도 통합 서버는, 상기 계측데이터 및 위치정보와 공통적으로 함께 저장되는 계측데이터의 속성정보에 기초하여 상기 계측데이터를 클라우드 서버로부터 읽어와 분석하되,
상기 클라우드 DB에 저장된 계측데이터를 읽어와 패턴을 분석하고, 분석된 패턴과 기준 패턴을 비교하여 패턴의 차이가 기준값을 초과하는 구간을 급변 구간으로 판단하고, 상기 판단된 급변 구간이 발생한 시기를 확인하고, 확인된 시기에 해당하는 SNS(Social Network Service), 인터넷 뉴스 및 포털사이트의 검색어에 누적 저장된 빅데이터를 사전에 분류 저장된 계측데이터 변동 원인 항목과 비교분석하여 상기 급변 구간이 발생한 원인을 파악하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반의 물환경 계측데이터 관리 시스템.
A number of water supply and sewerage systems transmit measurement data generated from water supply and sewerage facilities and attribute information of the measurement data to a cloud DB, and transmit location information of the measuring device that measured the measurement data and attribute information of the measurement data to a water and sewage integrated server. management devices;
a cloud server that purifies measurement data received from the plurality of water supply and sewerage management devices and stores the purified measurement data and attribute information of the measurement data in the cloud DB; and
A water and sewage integrated server that stores location information and attribute information received from the plurality of water and sewage management devices;
Including,
The cloud server is,
A cloud communication unit that communicates with multiple water and sewage management devices and a water and sewage integrated server;
a data purification unit that purifies missing data and unobserved data that are not normal measured data among the measured data using the measured data received from the plurality of water supply and sewerage management devices and attribute information of the measured data;
A cloud DB that receives and stores normal measurement data, refined measurement data, and attribute information of the measurement data from the data purification unit; and
When a request to read measurement data is received from the water and sewage integrated server, a cloud control unit that processes the reading of measurement data stored in the cloud DB in CSV file format using Open API;
Includes,
The data purification unit,
a data classification unit that classifies missing data and unobserved data among the measurement data; and
a data correction unit that corrects missing data and unobserved data classified through the data classification unit;
Including,
The data correction unit,
a first measurement data generator that generates refined measurement data from short-term missing data using a data interpolation algorithm;
a second measurement data generator that generates refined measurement data from long-term missing data using a data conversion algorithm; and
a third measurement data generator that generates refined measurement data from unobserved data using a non-linear statistical algorithm;
Includes,
The water and sewage integrated server,
Includes unique information on the measuring devices provided in the above-mentioned multiple water supply and sewerage facilities, installation locations of the measuring devices, measurement items and measurement cycles measured by the measuring devices, transmission cycle of measurement data, and water supply and sewerage network map information in the area where the measuring devices are installed. An integrated memory in which additional information on measuring devices is stored; and
Confirm the unique information of the corresponding measuring device by analyzing the attribute information of the received measurement data, and check the additional information of the measuring device that has the same unique information as the confirmed unique information among the additional information of the measuring device stored in the integrated memory. , Measuring device attribute information is created by mapping the confirmed measuring device additional information and the attribute information of the received measurement data, and the location information of the received measuring device is mapped to the created measuring device additional information, encrypted, and integrated DB. Integrated control unit for storing;
Including,
The attribute information of the measurement data includes identification information of the measuring device that measured the measurement data and measurement time information,
The water and sewage integrated server reads and analyzes the measurement data from a cloud server based on attribute information of the measurement data that is commonly stored together with the measurement data and location information,
Measurement data stored in the cloud DB is read and the pattern is analyzed, the analyzed pattern is compared with the reference pattern, the section where the pattern difference exceeds the standard value is determined to be a rapidly changing section, and the time when the determined sudden change section occurs is confirmed. And, the big data accumulated in the search terms of SNS (Social Network Service), Internet news, and portal sites corresponding to the confirmed period are compared and analyzed with the cause of change in measurement data stored in advance to identify the cause of the sudden change section. A cloud-based water environment measurement data management system characterized by:
상기 데이터 분류부는,
상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이내의 결측 데이터를 단기 결측 데이터로 분류하는 단기 결측 데이터 분류부;
상기 계측데이터 중 소정의 기준 시간 이상의 결측 데이터를 장기 결측 데이터로 분류하는 장기 결측 데이터 분류부; 및
상기 계측데이터 중 미관측 데이터를 분류하는 미관측 데이터 분류부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물환경 계측데이터 관리 시스템.
According to paragraph 1,
The data classification unit,
a short-term missing data classification unit that classifies missing data within a predetermined reference time among the measurement data as short-term missing data;
a long-term missing data classification unit that classifies data missing for a predetermined reference time or more among the measurement data as long-term missing data; and
an unobserved data classification unit that classifies unobserved data among the measured data;
A water environment measurement data management system comprising:
상기 데이터 보간 알고리즘은,
선형 보간법, 2차 다항 보간법, 스플라인 보간법 중 어느 하나이며,
상기 데이터 변환 알고리즘은,
이동평균법 또는 지수평활법 중 어느 하나이며,
상기 비선형 통계 알고리즘은,
AR(Autoregressive), MA(Moving Average), ARMA(Autoregressive Moving Average), ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 물환경 계측데이터 관리 시스템.
According to paragraph 1,
The data interpolation algorithm is,
One of linear interpolation, second-order polynomial interpolation, and spline interpolation,
The data conversion algorithm is,
Either the moving average method or the exponential smoothing method,
The nonlinear statistical algorithm is,
A water environment measurement data management system characterized by one of AR (Autoregressive), MA (Moving Average), ARMA (Autoregressive Moving Average), and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
상기 사전에 분류된 계측데이터 변동 원인 항목은 카테고리 별로 작성되고,
상기 카테고리는, 시설물 변형, 산업형태 변화, 기후, 재난 및 관광지를 포함하는 것을 특징으로 하는 물환경 계측데이터 관리 시스템.According to paragraph 1,
The previously classified measurement data change cause items are created by category,
The above category is a water environment measurement data management system that includes facility transformation, industrial type change, climate, disaster, and tourist destinations.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220185198A KR102583270B1 (en) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | Water-environment measurement data management system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220185198A KR102583270B1 (en) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | Water-environment measurement data management system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102583270B1 true KR102583270B1 (en) | 2023-09-27 |
Family
ID=88188988
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220185198A KR102583270B1 (en) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | Water-environment measurement data management system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102583270B1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117575161A (en) * | 2023-11-30 | 2024-02-20 | 生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心 | Industrial pollution source monitoring and point distribution method and device |
CN118168442A (en) * | 2024-03-13 | 2024-06-11 | 大连交通大学 | Measuring system for deflection deformation in large-scale crankshaft machining |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040054906A (en) * | 2002-12-18 | 2004-06-26 | 황병기 | The System & Method For Managing Sewer-Pipe |
KR101146207B1 (en) * | 2010-12-14 | 2012-05-24 | 이메트릭스 주식회사 | Waterworks compact management system and method thereof |
KR101585552B1 (en) * | 2015-01-15 | 2016-01-22 | 지에스건설 주식회사 | System for syntagmatically managing water supply on the basis of big data |
KR20210113707A (en) * | 2020-03-09 | 2021-09-17 | (주)엔와이인포텍 | Pipe network management system for managing pipe network of waterworks and method of the same |
-
2022
- 2022-12-27 KR KR1020220185198A patent/KR102583270B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040054906A (en) * | 2002-12-18 | 2004-06-26 | 황병기 | The System & Method For Managing Sewer-Pipe |
KR101146207B1 (en) * | 2010-12-14 | 2012-05-24 | 이메트릭스 주식회사 | Waterworks compact management system and method thereof |
KR101585552B1 (en) * | 2015-01-15 | 2016-01-22 | 지에스건설 주식회사 | System for syntagmatically managing water supply on the basis of big data |
KR20210113707A (en) * | 2020-03-09 | 2021-09-17 | (주)엔와이인포텍 | Pipe network management system for managing pipe network of waterworks and method of the same |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117575161A (en) * | 2023-11-30 | 2024-02-20 | 生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心 | Industrial pollution source monitoring and point distribution method and device |
CN117575161B (en) * | 2023-11-30 | 2024-06-11 | 生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心 | Industrial pollution source monitoring and point distribution method and device |
CN118168442A (en) * | 2024-03-13 | 2024-06-11 | 大连交通大学 | Measuring system for deflection deformation in large-scale crankshaft machining |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102583270B1 (en) | Water-environment measurement data management system | |
Mu et al. | Hourly and daily urban water demand predictions using a long short-term memory based model | |
Wasko et al. | Incorporating climate change in flood estimation guidance | |
Yang et al. | Physics-based assessment of climate change impact on long-term regional bridge scour risk using hydrologic modeling: Application to Lehigh river watershed | |
CN110209560B (en) | Data anomaly detection method and detection device | |
Wu et al. | Using correlation between data from multiple monitoring sensors to detect bursts in water distribution systems | |
Wang et al. | A Parameterized Method for Air‐Quality Diagnosis and Its Applications | |
Dayal et al. | Development of ARIMA model for monthly rainfall forecasting over an Indian River Basin | |
KR102074874B1 (en) | Rain Water Pipe Monitering System by Using IoT Sensor and Method thereof | |
KR100827220B1 (en) | A Method of Water Resources Integration Management based USN | |
CN113985197B (en) | Event triggering asynchronous detection method for equipment faults of water service system | |
Wu et al. | Burst detection by analyzing shape similarity of time series subsequences in district metering areas | |
KR20130107424A (en) | Method, system and control system for detecting and forecasting fog based on ubiquitous sensor network and semantic technology | |
KR20040056718A (en) | Total sewer operation and management system based on web and control method thereof | |
Mattera et al. | A practical approach to validation of buildings’ sensor data: a commissioning experience report | |
Saudi et al. | Flood risk index assessment in Johor River Basin | |
CN117113038A (en) | Urban water and soil loss Huang Nishui event tracing method and system | |
Rouhana et al. | Transportation network resilience against failures: GIS-based assessment of network topology role | |
Faranda et al. | Attributing Venice Acqua Alta events to a changing climate and evaluating the efficacy of MoSE adaptation strategy | |
KR102296077B1 (en) | Method of damage diagnosis of environmental basic equipment according to disaster type and the system | |
KR102358494B1 (en) | Decision support system and method for disaster response of environmental facilities | |
KR101213251B1 (en) | Method and system for monitoring sewer drainage pipes using chloride ion concentrations | |
Halik et al. | Reservoir inflow prediction under GCM scenario downscaled by wavelet transform and support vector machine hybrid models | |
Smith et al. | Testing probabilistic adaptive real‐time flood forecasting models | |
Lin et al. | Hurricane freshwater flood risk assessment model for residential buildings in southeast US coastal states considering climate change |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
GRNT | Written decision to grant |