KR102597228B1 - 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템 - Google Patents

인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 전력설비를 점검하는 점검자가 소지하는 단말기로 점검대상인 전력설비로부터 데이터를 수집하여 이상징후에 따라 인공지능으로 고장유형을 판별하고 판별한 고장유형에 따라 매뉴얼 또는 조치법을 제공하는 모바일 단말기; 복수의 점검자가 각각 소지하는 복수의 상기 모바일 단말기들과 연결되어, 해당 모바일 단말기 차체에서 고장유형이 불가능한 경우 고장 유형을 판별하는 AI 모델 또는 매뉴얼과 조치법을 보조적으로 제공하는 전력설비 점검 중앙 시스템; 및 상기 모바일 단말기와 상기 전력설비 점검 중앙 시스템 사이에서 각각 생성하는 AI 모델의 호환이 가능하도록 하는 AI모델 연계모듈;을 포함하여 모바일 전력설비 점검 APP을 통해 중앙시스템으로의 네트워크 왕복을 기다릴 필요가 없는 방식으로 모바일에서 단독으로 TensorLite 기반의 AI모델을 생성하여 활용할 수 있어 데이터를 전송하는 데 소요되는 비용과 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템{SYSTEM FOR GUIDING INFORMATION ANC CHECKING MOBILE FACILITY BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 모바일 기기로 전력설비를 인식하고 설비의 위치, 설비 매뉴얼, 고장이력 데이터, 및 고장 유형과 조치법 등 전력설비 관련 정보를 작업자에게 안내해주고, 복수의 모바일을 통해 지속적으로 인입되는 데이터를 기반으로 원격중앙시스템에서 AI모델의 정확도를 향상시킬 수 있으며 업데이트된 AI모델의 배포가 가능한 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템에 관한 것이다.
전력설비 점검시 초보 작업자는 전력설비 관련 매뉴얼이나 기존 점검이력 데이터를 숙지하는데 많은 시간이 소요되고 고장판단 및 적정한 대처에 어려움을 겪을 수 있어 이를 지원하는 시스템이 필요한 실정이다.
기존 점검 시스템은 별도의 장비를 필요로 하여 비용이 소요되는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1788076호(2017.10.13)
상술한 실정을 반영하고 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 전력설비 점검 중앙시스템과 연계되는 모바일 APP 기반의 전력설비 인식 AI모델 및 고장유형 분류 AI모델을 생성하고 이를 관리하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 상술한 실정을 반영하고 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 중앙시스템으로의 네트워크 왕복을 기다릴 필요가 없는 방식으로 모바일에서 단독으로 TensorLite 기반의 AI모델을 생성하여 활용할 수 있는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 상술한 실정을 반영하고 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 바일APP과 중앙시스템 사이에는 AI모델 연계모듈이 있으며, 연계모듈의 Tensorflow Lite Converter 기능을 통해 모바일의 TensorLite기반 AI모델과 중앙시스템의 TensorFlow 모델을 서로 전환할 수 있는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 상술한 실정을 반영하고 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 모바일APP의 TensorLite기반 AI모델에서 판별이 제대로 되지 않는 경우 중앙시스템의 TensorFlow 모델생성 부분을 가동시켜 방대한 데이터(여러 대의 모바일에서의 수집 데이터)로 특정 시간에 모델을 생성할 수 있는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 전력설비를 점검하는 점검자가 소지하는 단말기로 점검대상인 전력설비로부터 데이터를 수집하여 이상징후에 따라 인공지능으로 고장유형을 판별하고 판별한 고장유형에 따라 매뉴얼 또는 조치법을 제공하는 모바일 단말기; 복수의 점검자가 각각 소지하는 복수의 상기 모바일 단말기들과 연결되어, 해당 모바일 단말기 차체에서 고장유형이 불가능한 경우 고장 유형을 판별하는 AI 모델 또는 매뉴얼과 조치법을 보조적으로 제공하는 전력설비 점검 중앙 시스템; 및 상기 모바일 단말기와 상기 전력설비 점검 중앙 시스템 사이에서 각각 생성하는 AI 모델의 호환이 가능하도록 하는 AI모델 연계모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 모바일 단말기는 상기 전력설비의 영상 데이터를 수집하기 위한 카메라부; 상기 전력설비의 소리 데이터를 수집하기 위한 마이크부; 상기 카메라부와 상기 마이크부가 수집한 영상 데이터와 소리 데이터를 수신하여 저장하는 주제어부; 데이터 처리로 상기 영상 데이터와 소리 데이터로부터 이상징후를 인식하는 데이터 처리부; 상기 영상 데이터, 소리 데이터, 및 영상 데이터와 소리 데이터에 의한 이상징후 데이터를 전달받아 AI 모델로 고장유형을 분류하고, 분류된 고장유형을 매칭시켜 그에 따른 전력설비에 대한 설비 매뉴얼을 제공하는 분석부; 및 상기 영상 데이터, 소리 데이터, 매뉴얼, 조치법, 또는 AI 모델이 저장된 데이터 베이스부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 데이터 처리부는 상기 카메라부가 취득하는 영상 데이터를 수신하여 영상에 의한 전력설비의 이상징후를 인식하는 영상 인식부; 상기 마이크부가 수집한 소리 데이터를 수신하여 소리에 의한 전력설비의 이상징후를 인식하는 소리 인식부; 및 상기 모바일 단말기에 구비된 GPS 모듈이 관측하는 위치정보를 가지고 이상징후가 발생한 전력설비와 매칭시켜 해당 전력설비의 위치정보를 인식하는 위치정보 인식부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 분석부는 상기 이상징후로부터 복원(recovery)에 필요한 로그 데이터를 통해 패턴을 분석처리하는 패턴 처리부; 기정의된 복수 이상징후에 대한 레이블에, 이상징후 발생시 어떤 이상징후인지 정의한 레이블로 인코딩하는 신호 변환부; 상기 패턴 처리부에 의한 패턴 처리 후, 상기 AI 모델을 호출하여 전력설비를 인식하고 고장유형을 분류하며 이상징후와 고장유형을 매칭시킨 후, 고장유형에 따른 전력설비의 매뉴얼 또는 조치버을 제공하는 매칭 처리부; 및 상기 전력설비를 인식하기 위한 AI 모델과 고장유형을 분류하기 위한 AI 모델을 생성하기 위한 AI 모델 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 모바일 전력설비 점검 APP을 통해 중앙시스템으로의 네트워크 왕복을 기다릴 필요가 없는 방식으로 모바일에서 단독으로 TensorLite 기반의 AI모델을 생성하여 활용할 수 있어 데이터를 전송하는 데 소요되는 비용과 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 모바일APP과 중앙시스템 사이에는 AI모델 연계모듈이 있으며, 연계모듈의 Tensorflow Lite Converter 기능을 통해 모바일의 TensorLite기반 AI모델과 중앙시스템의 TensorFlow 모델을 서로 전환 가능하여 두가지 버전의 모델을 지원할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 모바일APP의 TensorLite기반 AI모델에서 판별이 제대로 되지 않는 경우 중앙시스템의 TensorFlow 모델생성 부분을 가동시켜 방대한 데이터(여러 대의 모바일에서의 수집 데이터)로 특정 시간에 모델을 생성하여 정확도 높은 모델을 배포할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 모바일 단말기 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 전력설비 점검 중앙 시스템에 대한 일부 구성의 블록도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가 장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템에 대해 구체적으로 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 모바일 단말기(100), AI모델 연계모듈(200), 및 전력설비 점검 중앙 시스템(300)을 포함한다.
상기 모바일 단말기(100)는 전력설비를 점검하는 점검자가 소지하는 단말기로, 핸드폰, 태블릿PC 등과 같은 이동성이 용이한 단말기가 해당될 수 있다.
도 2를 참조하여 상기 모바일 단말기(100)에 대해 더욱 상세하게 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이 상기 모바일 단말기(100)는 카메라부(110), 마이크부(120), 주제어부(130), 데이터 처리부(140), 분석부(150), 데이터 베이스부(160)를 포함한다.
상기 카메라부(110)는 저검자가 소지한 모바일 단말기(100)의 전면 또는 후면에 형성된 구성으로, 점검자가 점검하고자 하는 전력설비를 촬영함에 따라 해당 전력설비의 영상 데이터를 취득한다.
상기 마이크부(120) 역시 점건자가 소지한 모바일 단말기(100)에 형성되는 구성으로, 점검자가 점고하고자 하는 전력설비를 촬영하면서 동시에 소리 데이터를 취득한다.
상기 주제어부(130)는 상기 카메라부(110)가 취득하는 영상 데이터와 마이크부(120)가 취득하는 소리 데이터를 수신하여 상기 데이터 베이부(160)에 저장하고 동시에 데이터 처리가 이루어질 수 있도록 데이터 처리부(140)로 데이터를 전송한다.
한편, 상기 데이터 처리부(140)는 영상 인식부(141), 소리 인식부(142), 위치정보 인식부(143), 및 통신부(144)를 포함한다.
상술한 바와 같은 구성으로 이루어진 상기 데이터 처리부(140)는 상기 영상 데이터와 소리 데이터를 수식하여 영상과 소리에 이상징후를 인식하고, 인식된 이상징후가 인식된 전력설비의 위치와 함께 외부의 전력설비 점검 중앙 시스템(300)으로 전달한다.
상기 영상 인식부(141)는 상기 카메라부(110)가 취득하는 영상 데이터를 수신하여 전력설비에 이상징후를 인식한다.
상기 영상 인식부(141)가 인식하는 이상징후는 영상 데이터를 통해 이상징후 발생 전의 영상 데이터와 비교하여 특정 부분의 깨짐, 파손, 또는 색상의 변화와 같은 징후 일 수 있다.
상기 소리 인식부(142)는 상기 마이크부(120)가 수집한 소리 데이터를 수신하여 전력설비의 이상징후를 인식한다.
즉, 상기 소리 인식부(142)가 인식하는 이상징후는 상기 소리 데이터를 통해 이상징후 발생 전의 소리 데이터와 비교하여 기존에 없던 규칙적 또는 불규칙적인 소리가 발생하는 경유 전력설비의 이상징후로 인식한다.
또한, 상기 영상 인식부(141)와 상기 소리 인식부(142)는 전력설비에 이미 이상징후가 생겨 발생하는 경고등 또는 경고음을 인식할 수도 있다.
또한, 상기 위치정보 인식부(143)는 상기 모바일 단말기(100)에 구비된 GPS 모듈이 관측하는 위치정보를 가지고 이상징후가 발생한 전력설비와 매칭시켜 해당 전력설비의 위치정보를 인식한다.
상기 통신부(144)는 점검자가 점검하는 전력설비에 이상징후가 발견된 경우 해당 상기 영상 인식부(141)가 인식하는 영상에 의한 이상징후와 상기 소리 인식부(142)가 인식하는 소리에 의한 이상징후를 상기 위치정보 인식부(143)가 인식하는 위치정보와 함께 외부의 상기 전력설비 점검 중앙 시스템(300)으로 전달할 수 있다.
내부적으로는 상기 데이터 처리부(140)가 상기 이상징후를 주제어부(130)로 전달하면, 해당 주제어부(130)는 해당 이상징후를 상기 분석부(150)로 전달될 수 있도록 할 수도 있다.
상기 분석부(150)는 영상 데이터, 소리 데이터, 및 영상 데이터와 소리 데이터에 의한 이상징후 데이터를 전달받아 AI 모델로 고장유형을 분류하고, 분류된 고장유형을 매칭시켜 그에 따른 전력설비에 대한 설비 매뉴얼을 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 분석부(150)는 신호 변환부(151), 패턴 처리부(152), 매칭 처리부(153), AI 모델 생성부(154)를 포함한다.
상기 패턴 처리부(152)는 장애 즉, 이상징후로부터 복원(recovery)에 필요한 로그 데이터를 통해 패턴을 분석한다.
보다 구체적으로, 상기 패턴 처리부(152)는 로그 데이터를 기준으로 이상징후로 인해 발생되는 소리의 패턴 또는 영상(영상에 촬영된 계기판 게이지의 이동 패턴, 숫자판 숫자의 수치패턴)의 패턴을 분석처리 한다.
상기 신호 변환부(151)는 미리 정의된 다양한 이상징후에 대한 레이블에, 이상징후 발생시 어떤 이상징후인지 정의한 레이블로 인코딩한다.
상기 매칭 처리부(153)은 상기 패턴 처리부(152)에 의한 패턴 처리 후 상기 AI 모델 생성부(150)가 생성한 AI 모델을 호출하여 이상징후가 있는 전력설비를 인식하고 고장유형을 분류하여 이상징후와 고장유형을 매칭시킨다.
상기 매칭 처리부(153)에서 이상징후에 따른 고장유형이 분류되면, 전력설비의 고장유형에 대한 설비 매뉴얼을 안내한다.
상기 매칭 처리부(153)는 상기 설비 매뉴얼을 디스플레이부에 표시하여 안내하거나, 스피커를 통해 사운드로 안내거나, 또는 디스플레이부에 표시하면서 동시에 스피커로 사운드와 함께 제공할 수 있다.
한편, 상기 매칭 처리부(153)가 수행하는 기능을 상기 주제어부가 대신 또는 동시에 또는 번갈아 가며 수행할 수 있다.
즉, 상기 주제어부(130)는 상기 패턴 처리부(152)에 의한 패턴 처리 후 상기 AI 모델 생성부(154)가 생성한 AI 모델을 AI 모델 DB(163)에서 호출하여 고장유형을 분류하고 이상징후와 고장유형을 매칭시키고, 이상징후에 따른 고장유형이 분류되면, 전력설비의 고장유형에 대한 설비 매뉴얼을 상기 데이터 베이스부(160)의 전력설비 정보 내부 DB(162)에서 호출하여 안내한다.
상술한 바와 같이 상기 주제어부(130)가 상기 패턴 처리부(152)의 수행 기능을 대신 또는 동시에 또는 번갈아 가며 수행하도록 하는 것은, 패턴 처리부(152)가 수행하는 기능이 다소 복잡하고 무거운 기능으로 로드가 패턴 처리부(152)에 집중됨에 따라 고장에 따른 기능 상실을 방지하기 위해서 이다.
상기 전력설비 정보 내부 DB(162)는 전력설비기기 ID, 설비 매뉴얼, 고장이력 데이터, 전력설비 위치, 고장 유형, 고장유형에 따른 조치법에 대한 정보가 저장되어 관리된다.
상기 AI 모델 생성부(154)는 시간 또는 매칭 데이터의 용량 즉 일정 주기마다 AI 모델(.tflite)을 생성한다.
이때, 상기 AI 모델 생성부(154)는 TensorLite 기반의 AI 모델을 생성한다.
보다 구체적으로, 상기 AI 모델 생성부(154)는 모바일 단말기(100)의 APP 기반의 전력설비 인식 AI 모델 및 고장유형 분류 AI모델을 생성한다.
상기 AI 모델 생성부(154)에서 생성된 전력설비 인식 AI 모델 및 고장유형 분류 AI모델은 상기 데이터 베이스부(160)의 AI 모델 DB(163)에 저장되고, 저장된 AI 모델은 상기 주제어부(130)가 호출하여 전력설비 인식, 또는 고장유형 분류에 이용될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템은 카메라부(110), 마이크크부(120), 주제어부(130), 데이터 처리부(140), 분석부(150), 및 데이터 베이스부(160)로 구성된 모바일 단말기(100)만을 통해 자체적으로 점검자가 전력설비를 점검하고, 이상징후 발생시 고장유형에 따른 설비 매뉴얼 또는 조치법을 데이터 베이스부(160)의 전력설비 정보 내부 DB(162)를 통해 제공받을 수 있다.
하지만, 상기 AI 모델 생성부(154)가 생성하여 AI 모델 DB(163)에 저장된 AI 모델과 전력설비 정보 내부 DB(162)에 저장된 설비매뉴얼 또는 고장유형에 따른 조치법이 없는 경우 전력설비 점검 중앙 시스템(300)과 통신으로 연결되어 필요한 AI 모델과 전력설비 정보를 제공받을 수 있다.
즉, 상기 모바일 단말기(100)의 모바일 APP의 TensorLite기반 AI모델에서 이상징후에 따른 고장형 판별이 제대로 되지 않을 경우 상기 전력설비 점검 중앙 시스템(300)의 TensorFlow 모델생성 부분을 가동시켜 복수의 모바일 단말기(100)들로부터 수집된 방대한 데이터로 특정 시간에 AI 모델을 생성하여 정확도 높은 모델을 배포할 수 있다.
다시말해, 상기 모바일 단말기(100)만으로 고장유형 판별과 매뉴얼 및 조치법을 제공할 수 없을 때, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 전력설비 점검 중앙 시스템(300)의 구성 중, 중앙 데이터 베이스부(310)의 전력설비 정보 외부 DB(312)와 AI모델 외부 DB(313)에서 제공받아 고장유형을 판별하고, 그에 따른 매뉴얼과 조치법을 제공할 수 있다.
참고로, 상기 전력설비 점검 중앙 시스템(300)이 AI 모델 생성부와 같은 다양한 구성으로 이루어지지만, 도 3에서는 중앙 데이터 베이스부(310)만을 도시하였다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템의 모바일 단말기(100)와 전력설비 점검 중앙 시스템(300) 사이에는 AI모델 연계모듈(200)이 형성되는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템에서 상기 모바일 단말기(100)의 전력설비 점검 모바일 APP과 인공지능 기반의 상기 전력설비 점검 중앙 시스템(300)이 필요한 이유는 Tensorflow가 protocal buffer를 사용해서 pb파일로 모델을 저장하고 Tensorflow-lite가 flat buffer을 사용하여 tflite로 모델을 저장하는데, 상기 flat buffers는 protocal buffer보다 작고 가벼워서 모바일 APP에 활용을 한다.
이 과정에서 상기 AI모델 연계모듈(200)은 인공지능 기반 전력설비 점검 중앙시스템에서 pb로 관리되는 모델을 Tensorflow lite converter의 기능을 수행하여 서로(.pb와.tflite) 전환이 가능하며 전력설비 정보 DB를 전송하는 역할수행한다.
즉, 상기 AI 모델 연계모델은 모바일 단말기(100)에서 생성되는 Tensorflow-lite 모델과 전력설비 점검 중앙 시스템(300)에서 생성되는 Tensorflow 모델이 상호 호환되어 사용될 수 있도록 한다.
한편, 점검자는 설비별 고장유형 조치법이 업데이트될 수 있도록 자신의 작업이력을 템플릿(template)에 맞게 입력한다.
상술한 바와 같은 점검자가 입력한 작업이력 정보는 AI 모델 생성부(154)의 모델 생성에 이용될 수 있도록 하거나, 전력설비 정보 내부 DB(162) 또는 전력설비 정보 외부 DB(1312)에 저장되어 다른 점검자의 유사한 이상징후에 대해 해당 작업이력에 따른 조치법이 제공될 수 있다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 모바일 단말기
110 : 카메라부 120 : 마이크크부
130 : 주제어부 140 : 데이터 처리부
141 : 영상 인식부 142 : 소리 인식부
143 : 위치정보 인식부 144 : 통신부(144)
150 : 분석부 151 : 신호 변환부
152 : 패턴 처리부 153 : 매칭 처리부
154 : AI 모델 생성부 160 : 데이터 베이스부
161 : 전력설비 수집정보 DB 162 : 전력설비 정보 내부 DB
163 : AI 모델 내부 DB
200 : AI모델 연계모듈
300 : 전력설비 점검 중앙 시스템
310 : 중앙 데이터 베이스부 311 : 센서 정보 DB(311)
312 : 전력 설비 외부 DB 313 : AI 모델 외부 DB
314 : 사용자 정보

Claims (5)

  1. 전력설비를 점검하는 점검자가 소지하는 단말기로 점검대상인 전력설비로부터 데이터를 수집하여 이상징후에 따라 인공지능으로 고장유형을 판별하고 판별한 고장유형에 따라 매뉴얼 또는 조치법을 제공하는 모바일 단말기;
    복수의 점검자가 각각 소지하는 복수의 상기 모바일 단말기들과 연결되어, 해당 모바일 단말기 차체에서 고장유형이 불가능한 경우 고장 유형을 판별하는 AI 모델 또는 매뉴얼과 조치법을 보조적으로 제공하는 전력설비 점검 중앙 시스템; 및
    상기 모바일 단말기와 상기 전력설비 점검 중앙 시스템 사이에서 각각 생성하는 AI 모델의 호환이 가능하도록 하는 AI모델 연계모듈;을 포함하고,
    상기 모바일 단말기는
    영상 데이터, 소리 데이터, 및 영상 데이터와 소리 데이터에 의한 이상징후 데이터를 전달받아 AI 모델로 고장유형을 분류하고, 분류된 고장유형을 매칭시켜 그에 따른 전력설비에 대한 설비 매뉴얼을 제공하는 분석부;를 포함하되,
    상기 분석부는
    상기 이상징후로부터 복원(recovery)에 필요한 로그 데이터를 통해 패턴을 분석처리하는 패턴 처리부; 및
    상기 패턴 처리부에 의한 패턴 처리 후, 상기 AI 모델을 호출하여 전력설비를 인식하고 고장유형을 분류하며 이상징후와 고장유형을 매칭시킨 후, 고장유형에 따른 전력설비의 매뉴얼 또는 조치법을 디스플레이부에 표시하여 제공하거나, 스피커를 통해 사운드로 제공하거나, 또는 디스플레이부에 표시하면서 동시에 스피커로 사운드와 함께 제공하는 매칭 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 모바일 단말기는
    상기 전력설비의 영상 데이터를 수집하기 위한 카메라부;
    상기 전력설비의 소리 데이터를 수집하기 위한 마이크부;
    상기 카메라부와 상기 마이크부가 수집한 영상 데이터와 소리 데이터를 수신하여 저장하는 주제어부;
    데이터 처리로 상기 영상 데이터와 소리 데이터로부터 이상징후를 인식하는 데이터 처리부; 및
    상기 영상 데이터, 소리 데이터, 매뉴얼, 조치법, 또는 AI 모델이 저장된 데이터 베이스부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는
    상기 카메라부가 취득하는 영상 데이터를 수신하여 영상에 의한 전력설비의 이상징후를 인식하는 영상 인식부;
    상기 마이크부가 수집한 소리 데이터를 수신하여 소리에 의한 전력설비의 이상징후를 인식하는 소리 인식부; 및
    상기 모바일 단말기에 구비된 GPS 모듈이 관측하는 위치정보를 가지고 이상징후가 발생한 전력설비와 매칭시켜 해당 전력설비의 위치정보를 인식하는 위치정보 인식부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 분석부는
    기정의된 복수 이상징후에 대한 레이블에, 이상징후 발생시 어떤 이상징후인지 정의한 레이블로 인코딩하는 신호 변환부; 및
    상기 전력설비를 인식하기 위한 AI 모델과 고장유형을 분류하기 위한 AI 모델을 생성하기 위한 AI 모델 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 모바일 단말기는
    상기 AI 모델 생성부에서 생성된 AI 모델로 전력설비의 인식이 불가능하고, 고장유형을 분류할 수 없을 때, 상기 전력설비 점검 중앙 시스템에서 생성하는 AI 모델을 제공받아 이상징후가 있는 전력설비를 인식하고 고장유형을 분류하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 모바일 전력설비 정보안내 및 점검 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102535230B1 (ko) * 2022-11-07 2023-05-26 주식회사 비츠로이엠 빅데이터를 이용한 엣지 컴퓨팅 및 클라우드 기반 fems

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102017561B1 (ko) * 2017-08-10 2019-09-05 울랄라랩 주식회사 기계학습 기법에 기반한 기계의 오류 데이터를 검출하기 위한 알고리즘 및 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101778593B1 (ko) * 2015-10-13 2017-09-15 한국기계연구원 산업플랜트 정비 지원 단말기
KR101788076B1 (ko) 2017-04-26 2017-10-19 가아전기(주) 모바일기기를 포함하는 설비감시시스템
KR102674439B1 (ko) * 2019-03-22 2024-06-13 한국전력공사 전력 실시간 데이터 브로커 플랫폼 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102017561B1 (ko) * 2017-08-10 2019-09-05 울랄라랩 주식회사 기계학습 기법에 기반한 기계의 오류 데이터를 검출하기 위한 알고리즘 및 방법

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