KR102614029B1 - 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 집중호우 시 하천 범람 위험 등을 예측하여 위험수위 도달 시 주민 사전대피를 위해 수위, 범람 위험 정보 등에 관한 방송을 실시간으로 하는 마을 방송 시스템을 제공하고, 소하천 유형에 따라 수위와 유량에 영향을 미치는 특성이 다를 수 있으므로 보다 정확하고 맞춤화된 예측을 통해 실시간 데이터 전송 및 분석이 가능하며, 큰 돌이나 나무 또는 정체 불명의 이물질들이 소하천의 일부를 막으면 보정 계수를 이용하여 수위값의 평균값을 보정하고, 소하천 관리를 위한 최신 정보를 제공할 수 있는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 집중호우 시 하천 범람 위험 등을 예측하여 위험수위 도달 시 주민 사전대피를 위해 수위, 범람 위험 정보 등에 관한 방송을 실시간으로 하는 마을 방송 시스템을 제공하고, 소하천 유형에 따라 수위와 유량에 영향을 미치는 특성이 다를 수 있으므로 보다 정확하고 맞춤화된 예측을 통해 실시간 데이터 전송 및 분석이 가능하며, 큰 돌이나 나무 또는 정체 불명의 이물질들이 소하천의 일부를 막으면 보정 계수를 이용하여 수위값의 평균값을 보정하고, 소하천 관리를 위한 최신 정보를 제공할 수 있는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
기존의 강우 시 시설물 제어 및 소하천 높이 측정 방법은 한계와 단점이 있다. 원격 측정 감시 및 제어 방식은 배수 용량을 초과하는 많은 양의 강우량을 처리할 수 없다. 현행 하천재난관리시설 원격관리 시스템은 폭우 시 범람피해가 불가피하다. 기존 수위 측정 장치는 온도 민감도, 범람이나 이물질에 대한 취약성, 정확도 부족 등의 문제를 안고 있다. 압력 센서 또는 초음파/레이더 센서를 사용하는 장치는 센서 이동, 오염, 불규칙한 표면 변화 및 정확도 감소 문제에 직면한다. 작은 흐름에 구조물이나 센서를 설치하는 것은 한계와 빈번한 고장을 나타낸다. 또한, 원격 제어 센터에서 측정값을 시각적/청각적으로 직접 확인할 수 없기 때문에 정확성이 더욱 저하된다. 이러한 문제를 극복하고 보다 정확하고 안정적인 소하천 높이 측정 정보를 제공하려면 새로운 장치가 필요하다.
예를 들어 한국등록특허 제1978351호(특허권자 : 하이드로셈)는 측정 수단에 의해 측정된 수위 자료를 탄력적 대역폭 적용을 통한 국지적 선형회귀 기반의 이변량 산점도 평활화 기법으로 필터링하여 하천의 수위를 산출하는 수위 측정 장치; 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 획득 장치; 상기 영상 획득 장치의 영상을 이용하여 실시간으로 표면유속을 계측하고, 수위 측정 장치로부터 계측수위를 전송받아 단면자료와 함께 실시간으로 유량을 계측하는 영상분석 PC; 웹 기반의 실시간 유량 계측 결과 전송 및 표출을 위한 유량 산출 및 관리 서버;를 포함하는 발명이다.
그러나 실시간 상황대응을 위한 현장영상을 제공하고 수위 및 유속 정보를 수집해 유량을 실시간으로 정확하게 계측해 봤자, 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 복잡하게 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하고 이를 이용하여 실시간 자동 유량 산출을 하여도 효율성 및 정확성을 높이기 어려운 문제가 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 카메라가 수집한 연속영상으로부터 복잡하게 픽셀유속을 산출하는 표면영상유속계를 보면 유속 격자망 설정을 최대한 조밀하게 설정하더라도 관측하는 지점을 설정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차를 줄이기 어려운 문제가 있었다.
관측하는 지점을 중심으로 격자망 내의 유속을 평균하여 비교하여도, 큰 돌이나 나무 또는 정체 불명의 이물질들이 소하천의 일부를 막으면 순간적으로 높아지는 유속과 수위를 정확하게 측정할 수 없어 주변 마을의 큰 피해를 입힐 수 있다.
예를 들어 한국등록특허 제1978351호(특허권자 : 하이드로셈)는 측정 수단에 의해 측정된 수위 자료를 탄력적 대역폭 적용을 통한 국지적 선형회귀 기반의 이변량 산점도 평활화 기법으로 필터링하여 하천의 수위를 산출하는 수위 측정 장치; 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 획득 장치; 상기 영상 획득 장치의 영상을 이용하여 실시간으로 표면유속을 계측하고, 수위 측정 장치로부터 계측수위를 전송받아 단면자료와 함께 실시간으로 유량을 계측하는 영상분석 PC; 웹 기반의 실시간 유량 계측 결과 전송 및 표출을 위한 유량 산출 및 관리 서버;를 포함하는 발명이다.
그러나 실시간 상황대응을 위한 현장영상을 제공하고 수위 및 유속 정보를 수집해 유량을 실시간으로 정확하게 계측해 봤자, 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 복잡하게 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하고 이를 이용하여 실시간 자동 유량 산출을 하여도 효율성 및 정확성을 높이기 어려운 문제가 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 카메라가 수집한 연속영상으로부터 복잡하게 픽셀유속을 산출하는 표면영상유속계를 보면 유속 격자망 설정을 최대한 조밀하게 설정하더라도 관측하는 지점을 설정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차를 줄이기 어려운 문제가 있었다.
관측하는 지점을 중심으로 격자망 내의 유속을 평균하여 비교하여도, 큰 돌이나 나무 또는 정체 불명의 이물질들이 소하천의 일부를 막으면 순간적으로 높아지는 유속과 수위를 정확하게 측정할 수 없어 주변 마을의 큰 피해를 입힐 수 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 실시예에 따르면, 장마의 경우에 큰 돌이나 나무 또는 정체 불명의 이물질들이 소하천의 일부를 막으면 순간적으로 높아지는 유속과 수위를 정확하게 측정할 수 있는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 기상청의 데이터 센터에 네트워크로 연결되어 최신 기상 정보를 기반으로 소하천의 범람 상황 등을 예측할 수 있는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 축적된 데이터 기반으로 소하천의 수위 및 유량을 평균값 추이를 분석하여 미리 일정 시간 후의 범람을 예측할 수 있는 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템을 포함하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 기상청의 데이터 센터에 네트워크로 연결되어 최신 기상 정보를 기반으로 소하천의 범람 상황 등을 예측할 수 있는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 축적된 데이터 기반으로 소하천의 수위 및 유량을 평균값 추이를 분석하여 미리 일정 시간 후의 범람을 예측할 수 있는 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템을 포함하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서; 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람 센서;를 포함하는 센서부; 및 센서부의 정보를 관리 서버에 송신하는 컨트롤러; 컨트롤러로부터 수집된 정보를 실시간으로 전송하고 분석하여 마을 방송 시스템에 경고하는 관리 서버; 관리 서버로부터 수집된 정보를 분석하여 소하천이 범람의 위험 수위에 도달할 경우 주민들에게 경보를 방송하는 마을 방송 시스템; 컨트롤러로부터 수집된 정보를 분석하여 수위 및 유량을 예측하는 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템;을 포함한다.
상기 컨트롤러는 기상청의 데이터 센터에 네트워크로 연결되어 하천의 수위, 유량, 강우량, 기온, 풍속 정보를 전달받아 관리 서버로 전송한다.
상기 마을 방송 시스템은 소하천변 위험지역에 전략적으로 마을방송장치를 설치한다. 이러한 장치에는 크고 명확한 경고 신호를 발산할 수 있는 스피커 또는 사이렌이 장착되어, 관리 서버으로 부터 실시간 범람 경보를 수신하며, 관리자 단말기에 실시간 전송한다.
상기 소하천 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는 컨트롤러;를 포함하며, 범람센서는 센서부에 포함되고, 전극 센서는 전극봉과 연결되어 상기 소하천의 범람을 아래 수학식 1로 측정한다.
상기 컨트롤러는 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 큰 나무와 같은 이물질 등에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성한다.
본 발명은 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 이용한 방법에 있어서, 컨트롤러와 센서부를 통한 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 마을 방송 시스템으로 경고 방송하는 방법으로서, 센서부를 통해 소하천 수위를 측정하는 단계; 상기 컨트롤러가 소하천 물넘침이 발생하는지 확인하는 단계; 상기 컨트롤러가 소하천이 만수위인지 확인하는 단계; 상기 컨트롤러가 상기 센서부를 통한 소하천 상황 데이터를 관리서버로 전송 후, 데이터 분석/연산/명령하는 단계(S107, 108); 상기 컨트롤러가 경보 상황인지 확인하는 단계; 상기 관리서버가 마을 방송 시스템 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보 전송하는 단계;를 포함한다.
축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하며, 상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 것을 특징으로 하는 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 관리서버에 제공하여 범람 예측 시간이 다가올 경우 관리서버가 마을 방송 시스템에 경고 방송 제어 명령을 전달하여 경고 방송한다.
상기 컨트롤러는 기상청의 데이터 센터에 네트워크로 연결되어 하천의 수위, 유량, 강우량, 기온, 풍속 정보를 전달받아 관리 서버로 전송한다.
상기 마을 방송 시스템은 소하천변 위험지역에 전략적으로 마을방송장치를 설치한다. 이러한 장치에는 크고 명확한 경고 신호를 발산할 수 있는 스피커 또는 사이렌이 장착되어, 관리 서버으로 부터 실시간 범람 경보를 수신하며, 관리자 단말기에 실시간 전송한다.
상기 소하천 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는 컨트롤러;를 포함하며, 범람센서는 센서부에 포함되고, 전극 센서는 전극봉과 연결되어 상기 소하천의 범람을 아래 수학식 1로 측정한다.
상기 컨트롤러는 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 큰 나무와 같은 이물질 등에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성한다.
본 발명은 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 이용한 방법에 있어서, 컨트롤러와 센서부를 통한 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 마을 방송 시스템으로 경고 방송하는 방법으로서, 센서부를 통해 소하천 수위를 측정하는 단계; 상기 컨트롤러가 소하천 물넘침이 발생하는지 확인하는 단계; 상기 컨트롤러가 소하천이 만수위인지 확인하는 단계; 상기 컨트롤러가 상기 센서부를 통한 소하천 상황 데이터를 관리서버로 전송 후, 데이터 분석/연산/명령하는 단계(S107, 108); 상기 컨트롤러가 경보 상황인지 확인하는 단계; 상기 관리서버가 마을 방송 시스템 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보 전송하는 단계;를 포함한다.
축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하며, 상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 것을 특징으로 하는 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 관리서버에 제공하여 범람 예측 시간이 다가올 경우 관리서버가 마을 방송 시스템에 경고 방송 제어 명령을 전달하여 경고 방송한다.
본 발명의 일 실시예에 따라 축적된 데이터 기반으로 하천의 환경 정보를 분석하여 수위 및 유량을 예측할 수 있어 스피커를 통해 이를 즉시 경고 방송할 수 있다.
또한, 본 발명에서 사용하는 인공 지능은 수위 및 유량에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려하여 보다 정확하고 효율적으로 수위 및 유량을 예측할 수 있다. 또한, 이 시스템은 실시간으로 수위 및 유량을 계측하여 주민들에게 위험 수위 도달에 대한 경보를 방송할 수 있다.
또한, 본 발명은 다양한 기술들의 특성을 종합적으로 분석하고 비교함으로써, 소하천의 수위 측정과 관리에 적합한 기술 선택에 대한 실질적인 가이드라인을 제공하고자 하였다.
또한 본 발명은 기존의 수위 측정 방식의 한계를 극복하고 효과적인 소하천 관리를 위한 새로운 접근 방식(카메라가 아닌 센서를 이용한 측정치 보완 방법)을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 CCTV가 아닌 교량에 밀착되어 결합된 센서 등을 이용하여 소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 얻기 용이하다.
또한, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 나무와 같은 이물질에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하여 보다 정확한 예측이 가능하다.
또한, 본 발명에서 사용하는 인공 지능은 수위 및 유량에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려하여 보다 정확하고 효율적으로 수위 및 유량을 예측할 수 있다. 또한, 이 시스템은 실시간으로 수위 및 유량을 계측하여 주민들에게 위험 수위 도달에 대한 경보를 방송할 수 있다.
또한, 본 발명은 다양한 기술들의 특성을 종합적으로 분석하고 비교함으로써, 소하천의 수위 측정과 관리에 적합한 기술 선택에 대한 실질적인 가이드라인을 제공하고자 하였다.
또한 본 발명은 기존의 수위 측정 방식의 한계를 극복하고 효과적인 소하천 관리를 위한 새로운 접근 방식(카메라가 아닌 센서를 이용한 측정치 보완 방법)을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 CCTV가 아닌 교량에 밀착되어 결합된 센서 등을 이용하여 소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 얻기 용이하다.
또한, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 나무와 같은 이물질에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하여 보다 정확한 예측이 가능하다.
도 1은 종래 발명에 따른 소하천의 현장 계측 장비를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 구현하기 위한 세부 구성을 보여주는 도면이다.
도 3, 4, 5는 도 2의 센서부와 컨트롤러가 마을 방송 시스템과 네트워크로 연결된 모습을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 센서부와 컨트롤러와 관리서버가 연결되어 소하천 데이터를 수집하고 관리하는 모습을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따라 센서부에 유량 센서가 더 포함된 구성을 보여주는 도면이다.
도 8은 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 더 포함된 구성을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 구현하기 위한 세부 구성을 보여주는 도면이다.
도 3, 4, 5는 도 2의 센서부와 컨트롤러가 마을 방송 시스템과 네트워크로 연결된 모습을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 센서부와 컨트롤러와 관리서버가 연결되어 소하천 데이터를 수집하고 관리하는 모습을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따라 센서부에 유량 센서가 더 포함된 구성을 보여주는 도면이다.
도 8은 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템이 더 포함된 구성을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 보여주는 도면이다.
상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시예들을 통해 상세히 설명하도록 한다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 2 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 센서부(100)는 범람 센서(110), 전극 센서(120), 유량 센서(130), 초음파 센서(140) 등으로 구성된다.
그리고, 이러한 센서부(100)를 제어하는 컨트롤러(200)가 지상에 위차하며, 영상 장비(11), 방송장비(14) 등을 더 포함하여 구성된다.
여기에서 방송장비(14)에는 스피커가 포함되며, 후술하는 마을 방송 시스템(310)과 동시에 컨트롤러(200)의 제어를 받아 알람을 발생시켜 소하천 주변의 범람 주의 등을 경고할 수 있다.
일실시예로서, 본 발명은 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서(120); 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람 센서(110);를 포함하는 센서부; 및 센서부의 정보를 관리 서버(300)에 송신하는 컨트롤러(200);를 포함하고, 상기 컨트롤러(200)에는 소하천변 위험지역에 경고 신호를 발산할 수 있는 스피커 또는 사이렌이 전기적으로 연결되어, 컨트롤러(200)가 미리 저장된 실시간 범람 경보 방송을 스피커 또는 사이렌으로 전달하여, 스피커 또는 사이렌으로 실시간 방송한다.
따라서 마을 소하천 옆에 카메라 또는 스피커가 설치되어 있어서, 스피커를 통해 먼저 방송이 되고 이벤트 정보 등을 전달한다.
예를 들어 현재 범람 수위가 몇 mm이고, 저번에도 몇 mm 정도 비가 오는 경우 범람의 위험이 높아서 현재 대피를 요망한다는 정보를 스피커를 통해 방송할 수 있다.
또한, 카메라나 이미지를 이용한 방법 보다, 전극봉을 설치하여 범람 위험성을 더욱 정확하게 파악하고, 다른 유속계나 초음파 등 다른 장비로도 데이터를 수집한다.
왜냐하면, 전극 센서(120)의 전극봉은 전극이 있는 막대를 사용하여 수위를 측정하는 것으로서, 막대를 물에 넣으면 전극이 물과 접촉하여 회로가 완성된다.
이 때 물의 깊이는 회로가 완성되는 높이에 따라 결정될 수 있어 직접적이고 간단하며 매우 정확할 수 있다.
반면 카메라 이미지 인식은 카메라를 사용하여 물의 사진을 찍은 다음 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 수위를 결정하여 매우 유연할 수 있으며 다양한 상황에서 작동할 수 있기는 하지만 특히 수면이 선명하게 보이지 않거나 조명 조건이 좋지 않은 상황에서는 전극봉 방식보다 정확도가 떨어질 수 있다. 또한 더 복잡한 기술과 알고리즘이 필요하고 현재 연구 진행 중인 분야이다.
또한, 전극봉의 위치나 센서를 이용하여 수위를 측정하고, 전기적으로 관리 서버(300) 또는 컨트롤러(200)와 연결하여 데이터 값을 확인할 수 있다.
또한, 축적된 데이터를 분석하고, 학습된 내용들을 바탕으로 예측 모델을 개발할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이 범람 센서(110)의 유량 산정을 위한 횡방향 유속 측선 수는 최소 3~6개의 측선도 가능하다. 다만, 하폭이 커질수록 측선의 수에 따라 유량측정 정확도가 감소할 수 있으므로 하폭을 고려하여 사업비 한도 내에서 설치 가능한 최대한의 측선을 확보하여야 한다.
더불어 수면 폭이 5m 이상인 경우 각 측선의 유량은 가능한 전체의 5% 이내가 되도록 하며, 10%를 초과하지 않아야 한다.
즉, 각 측선의 간격은 등간격이 아니라 각 측선에서의 유량이 비슷하게 산정될 수 있도록 측선 간격 배치를 고려하여야 한다.
본 발명에서는 유량측정 정확도 확보를 위해 상하류 직선하도이면서 횡단면은 단면이고 횡방향으로의 유속분포가 비교적 일정하여 흐름이 안정된 곳이어야 하며, 설치된 유속계가 해당 구간의 유속을 상시 대표할 수 있어야 한다.
또한, 소하천 범람시가 아닌 평상시 흐름에서도 유속 계측이 가능하도록 평상시 유량이 흐르는 구간에는 반드시 하나 이상의 측선을 배치하여야 하며 현장에 설치되는 범람 센서(110)는 완성제방이 있는 곳에서 제방높이까지의 범람에 대한 유속을 계측할 수 있도록 하여야 한다.
전극 센서(120)는 수면까지 거리를 측정하는 데, 소하천의 수위 계측 장비는 비접촉식 방법인 레이더수위계나 초음파수위계 모두 설치 가능하나, 소하천 범람 예·경보 프레임워크 개발에 필요한 최소 요구 수준을 만족하도록 설치하여야 한다. 현장에 설치되는 수위 계측장비는 제방이 있는 곳은 제방높이까지의 범람을 계측할 수 있도록 하여야 한다.
수위 계측 장비의 계측 간격은 1분 이내로 하며, 분해능은 1mm까지 측정이 가능한 장비를 설치한다. 이때 최소 수위 계측 시간은 10초 이상으로 한다. 수위 계측도 유속 계측과 마찬가지로 범람 시 발생하는 진동을 최소화하기 위하여 10초 이상씩 3회 이상 계측하여 이 계측 값들을 평균하는 등으로 범람 시 발생하는 수위의 변동폭을 최소화하여야 한다.
계측된 수위는 수심 분포 산정에 활용하는데, 수심은 계측된 수위와 횡단면 측량 결과와의 차이를 이용하여 산정한다.
수심 계측을 위해 시행자는 장비 설치 시 최소 50cm 간격으로 횡단측량을 실시하고 지상기준점(GCP)을 설치하여 다음번 측량 시 동일한 지점에서 측량이 이루어 질 수 있도록 한다.
지상기준점 설치 시 주변에 설치된 통합기준점(국토지리정보원) 표고(EL.m)를 기준으로 환산한 표고를 함께 제시하여 수위 계측에 활용하도록 한다.
범람 센서(110)를 이용하여 계측한 유속은 표면 유속이기 때문에 유량 산정을 위해서는 표면유속을 수심 평균유속으로 환산하여 유량을 산정하여야 한다. 소하천마다 흐름 특성이 모두 다르기 때문에 환산계수는 일괄적인 값을 사용하기 보다는 다년간의 범람량의 측정을 통해 각 소하천별로 결정하여 사용하는 것이 바람직하다.
고정된 위치에서 수중유속을 측정하는 경우에는 수위 변화에 따라 유속이 측정되는 범위가 횡방향 및 종방향으로 달라지기 때문에 수심 평균유속으로 환산할 경우 이 점을 고려하여야 한다.
컨트롤러(200)는 산업용 PC, 서버, 태블릿 등의 장비를 말하며, 이들 장비는 대용량의 계측자료를 수집, 분석 및 표출하기 위한 프로그램과 자동화 시스템이 구동 가능하다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예는 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서(120); 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람 센서(110);를 포함하는 센서부; 센서부(100)의 정보를 마을 방송 시스템(310)에 연결된 관리 서버(300)에 송신하는 컨트롤러(200); 등을 포함한다.
일실시예로서 상기 센서부(100)는 네트워크를 통해 특정 상황에 대한 모니터링을 위한 기상청의 데이터 센터에 연결되고, 소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 수집하는 진동 센서 등을 포함하는 상기 센서부(100)로 부터 소하천 교량의 x, y, 및 z축 진동 감지 정보를 전달받아 일정 기준에 따라 신호를 처리하여 모니터링부(300)에 전달한다.
도 9에 도시된 바와 같이 본 발명은 일실시예로서 컨트롤러와 센서부를 통한 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 마을 방송 시스템(310)으로 경고 방송하는 방법으로서, 센서부를 통해 소하천 수위를 측정하는 단계(S101); 상기 컨트롤러가 소하천 물넘침이 발생하는지 확인하는 단계(S104); 상기 컨트롤러가 소하천이 만수위인지 확인하는 단계(S105); 상기 컨트롤러(200)가 상기 센서부를 통한 소하천 상황 데이터를 관리서버(300)로 전송 후, 데이터 분석/연산/명령하는 단계(S107, 108); 상기 관리서버(300)가 경보 상황인지 확인하는 단계(S109); 상기 관리서버(310)가 마을 방송 시스템(310) 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보 전송하는 단계(S110);를 포함한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 관리 서버(300)와 마을 방송 시스템(310)과 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 서로 네트워크로 연결되어 있다.
각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 해당 지역의 소하천에 대한 주요 정보 및 비상 상황 발생 시 안전 정보 등을 네크워크 또는 통신망을 통해 방송하는 시스템이고, 이를 통해 지역 주민들은 더 빠르게 소하천에 관련된 필요한 정보를 전달받을 수 있다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 관리 서버(300)로부터 수집된 정보를 분석하여 소하천이 범람의 위험 수위에 도달할 경우 주민들에게 경보를 방송하는 마을 방송 시스템(310)에 네트워크로 연결된 재난구호 관리자(520)는 집중호우 시 하천 범람 위험 등을 예측하여 긴급 방송으로 주민 사전대피를 유도할 수도 있다.
예를 들어, 알림 메시지의 특성값이 긴급 방송인 경우, 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 각 시군의 마을 내의 댁내 방송 수신기(510)가 스피커의 최대 출력으로 상기 알림 메시지를 출력하고, 사용자의 응답이 입력될 때까지 알림 메시지를 반복하여 출력하거나, 상기 방송 수신기에 연동되는 사용자 단말로 상기 알림 메시지를 전송하며, 상기 마을 방송 시스템(310) 또는 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 재난구호 관리자(520)로부터 수신한 알림 메시지의 내용을 분석하여 알림 메시지의 특성값을 일반 방송과 긴급 방송 중 하나로 판단하고, 알림 메시지의 특성값 판단 결과에 따라 알림 메시지에 플래그를 삽입하여 전송하며, 상기 방송 수신기(510)가 일정 시간 안에 상기 응답 메시지를 전송하지 않거나, 무응답 메시지를 전송한 경우, 상기 방송 수신기(510)로부터 일정 거리 안에 위치한 다른 방송 수신기에게 상기 방송 수신기(510)의 무응답 메시지를 전달한다.
도 6에 도시된 바와 같이 상기 소하천 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는 컨트롤러(200);를 포함하며, 범람센서(110)는 센서부(100)에 포함되고, 전극 센서(120)는 전극봉과 연결되어 상기 소하천의 범람을 아래 수학식 1로 측정한다.
여기서, Q는 하천의 수량(m3/s), A는 하천 단면적(m2), v는 하천의 범람속도(m/s)이다.
따라서, 하천의 수량은 하천 단면적과 범람속도의 곱으로 구할 수 있다.
예를 들어, 하천의 단면적이 100m2이고 범람이 2m/s인 경우, 하천의 수량은 200m3/s이다.
또는 상기 소하천에 전극 센서(예 : 전극봉센서, 초음파센서; 120)를 통한 물넘침 감지 또는 수위 측정, 및 범람 센서(110)를 통한 유속측정을 통하여, 소하천 물이 넘치는지 여부와 물의 양을 측정하는 유량 센서(130);를 더 추가하여 측정할 수도 있다.
또한, 상기 센서부는 IoT센서로서, 범람 센서(110), 전극 센서(120)를 포함하는 수처리 센서들 중 하나 이상으로 이루어져, 측정된 정보를 수집하여 송신하는 장치로서, 통신방식은 RF통신(기기간 통신), LTE통신으로 관리 서버(300) 등과 정보 교환이 이루어진다.
도 8에 도시된 바와 같이 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 일정주기에 따라 수위값을 누적하여 저장하고, 상기 저장된 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 값을 보정하여, 상기 보정된 값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 관리기준선 모델링을 하며, 상기 보정된 값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 시간 순서대로 나열한 수위 그래프(곡선)를 생성하고, 상기 수위 그래프를 통해 얼마의 시간 후에 범람 등의 이상이 발생할지 예측하여 마을 방송 시스템(310)에 알린다.
예를 들어 도 10에 도시된 바와 같이 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아(S201) 누적하여 저장하고(S202), 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거(S203)하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수(예 : 돌 또는 큰 나무와 같은 이물질 등에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수)를 통한 각각의 수위값을 보정(S204)하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출(S205) 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적(예 : 지수가중평균)하여 대표값 산출(S206) 후 수위 곡선을 생성(S207)하여 관리서버(300)에 제공하며(S208),
상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 것을 특징으로 하는 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 관리서버(300)에 제공하여 범람 예측 시간이 다가올 경우 관리서버(300)가 마을 방송 시스템(310)에 경고 방송 제어 명령을 전달하여 경고 방송하도록 한다(S209).
이 때, 상기 수위값 또는 대푯값 들은 최신 정보를 우선시 하는 지수가중평균값을 사용하며, 이는 다음 수학식 2와 같이 계산된다.
이 때, 특성 인자의 가중치는 소하천의 상태를 평가하는 데 가장 중요한 특성 인자 또는 최신 수위 정보 등에 높은 가중치를 부여하여 계산한다.
예를 들어 소하천 수위 측정 및 관리에 지수 가중 평균을 적용하는 소하천의 수위 예측을 위한 관리 서버(300)의 일부로 사용되며, 단계별로 살펴보면, 먼저 소하천의 수위에 영향을 미치는 여러 특성 인자들의 데이터를 수집해야 한다.
이러한 특성 인자들은 강수량, 기온, 토양의 습도, 상류에서의 물의 유량 등이 될 수 있다. 이 데이터는 센서를 통해 실시간으로 수집될 수 있다.
그리고 상기 각 특성 인자에 대한 가중치를 설정해야 한다. 가중치는 해당 특성 인자가 소하천의 수위에 어느 정도의 영향을 미치는지를 나타낸다. 이 가중치는 초기에는 전문가의 지식을 바탕으로 설정될 수 있으며, 시간이 지나면서 축적된 빅데이터를 바탕으로 조정될 수 있다.
마지막으로 각 특성 인자의 가중치와 그 값들을 곱한 후 모두 더하여 지수 가중 평균을 계산한다. 이 값은 소하천의 예상 수위를 나타낸다.
상기 관리서버(300)는 계산된 지수 가중 평균을 바탕으로 소하천의 미래 수위를 예측한다.
한편, 일실시예로서 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 아래와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 따른다.
축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 데이터 수집 및 저장 모듈(410), 데이터 처리 모듈(420), 데이터 학습 모듈(430), 이상 감지 모듈(440), 데이터 보정 모듈(450), 통계 계산 모듈(460), 데이터 추출 모듈(470) 등을 포함한다.
(1) 데이터 수집 및 저장 모듈(410) -> 데이터 처리 모듈(420): 수집된 데이터 및 기준값 저장,
(2) 데이터 처리 모듈(420) -> 데이터 학습 모듈(430): 기계 학습을 통한 이상 감지,
(3) 데이터 학습 모듈(430) --> 이상 감지 모듈(440): 이상 감지 발생 시 알림,
(4) 데이터 수집 및 저장 모듈(410) -> 데이터 처리 모듈(420): 정해진 주기에 따라 수위값 수신 및 저장,
(5) 데이터 처리 모듈(420) -> 데이터 보정 모듈(450): 저장된 수위값에서 기준값이 확장된 클러스터를 벗어난 데이터 제거,
(6) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 종래 저장된 동일 수위를 기준으로 현재 수위값에 보정 계수를 적용하여 수위값 보정,
(7) 데이터 보정 모듈(450) -> 통계 계산 모듈(460): 보정된 수위값 중 초기 설치 이후의 통계 데이터를 이용하여 평균값(예 : 지수가중평균) 계산,
(8) 데이터 보정 모듈(450) -> 통계 계산 모듈(460): 보정된 수위값 중 최근 데이터를 이용하여 대표평균값 계산 및 이에 따른 수위 곡선 생성에 따라 상기 수위 곡선에 따라 범람을 예측할 수 있는 경우 관리 서버(300)에 전송하여 마을 방송이 가능한 마을 방송 시스템(310)을 가동할 수 있다.
이 외에 더 추가하여,
(9) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 보정 단계에서 분산값에 따라 추적 보정 계수를 적용하여 데이터 보정 및 대표값 추출,
(10) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 추출 모듈(470): 수위값과 평균 편차 사이의 차이를 계산하여 데이터 추출,
(11) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 분산이 큰 경우 보정 계수를 작게 설정하고, 편차가 작은 값에 대해서는 보정 계수를 증가시켜 정확도 향상,
(12) 데이터 보정 모듈(450) --> 데이터 보정 모듈(450): 보정 계수 추적 단계 등으로 이루어진다.
즉, 상술한 모듈들을 통해 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 센서부에서 수집된 데이터 처리 및 학습 방법을 달리 적용하여 빅데이터를 확보하고, 수집된 데이터와 기준치정보를 입력받아 저장한 후, 기계학습하여 이상 유무를 판단하고, 이상 발생시 이를 알린다.
계속하여 본 발명은 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표 절대값을 산출하는 절대값 산출 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하는 단계;를 포함하되, 상기 보정하는 단계는, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 보정 및 대표값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 보정계수의 추적 단계;를 포함한다.
또 다른 실시예로서 상기 센서부(100)를 통한 측정수위 < 만수위 일 경우, 측정수위 값을 그대로 사용하고, 측정수위 > 만수위 일 경우, 만수위 값으로 보정하며, 소하천의 물넘침 감지 일 경우 만수위 값으로 제어부가 보정하며, 만수위 상태를 100%로 설정하고 앞서 계산한 측정수위 비율을 뺀 측정수위 차이값을 계산하며, 측정수위 차이값에 소하천 유형에 따른 상수를 곱한 값에 측정수위 비율을 합산하여 보정 비율(%)을 계산한다.
상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하며,
상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올린다.
이 외에도 소하천은 주로 상류 및 하류에 위치하여 하상 경사가 급하고 수위가 불규칙할 뿐만 아니라 범람발생 시에는 유속이 매우 빠른 특징이 있으며, 집수면적이 작아 국지성 집중호우에 지배되며 산지의 피복토의 두께가 얇아 산사태나 토사 유출로 인한 농경지 등의 매몰과 인명피해를 유발하는 원인이 되고 있다. 이러한 특징은 소하천에서 발생하는 범람 재해는 단순한 범람만이 아니고 하천 부속시설물을 파손시키거나 하천변 농경지 및 취랑시설을 유실시키는 피해를 입히기도 한다.
소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 측정하는 진동 센서를 포함하여, 상기 진동 센서로부터 수신된 신호에서 특정 주파수를 주파수 특정부로 분리하여, 상기 특정 주파수 부분만 분석하고, 일정한 붕괴 지점을 지정하고 각각의 붕괴 지점에서 붕괴 시 측정된 진동신호를 노이즈제거 후 데이터베이스에 저장된 일반 진동(매뉴얼에 따른 시간이나 온도의 변화에 대한 절대값 또는 기준값과 구분하여 붕괴 여부를 판정하는 붕괴 여부 감시 알고리즘, 및 측정된 진동신호의 패턴을 절대값과 비교 및 분석하여 동일 또는 유사 패턴을 갖는 진동신호가 가르키는 붕괴 위치를 확정하기 위한 붕괴 위치 추정 알고리즘으로 구성되며, 상기 붕괴 위치 추정 알고리즘은, 상기 범람 센서(110), 전극 센서(120)의 계측된 값을 노이즈를 제거하고 특징을 극대화하기 위하여 (현재)측정 변위값 > 기준 변위값(절대값) 이상이거나 (현재)측정 변위값 < 기준 변위값(절대값) 이하이고 측정시간 > 기준시간 이상이 측정되면 주변 센서 값을 동시에 저장하여 크기패턴을 비교하고, 상기 (현재)측정 변위값 > 기준 변위값(절대값) 이상이거나 (현재)측정 변위값 < 기준 변위값(절대값) 이하면 다시 센서를 계측하며, 상기 측정패턴이 일정 붕괴 지점과 동일 또는 유사이면 상기 일정 붕괴 지점과 가장 인접하고 고도가 높은 소하천 교량의 붕괴 유무를 판정한다.
한편, 상술한 센서에 넘침을 감지하는 전극센서, 수위를 측정하는 초음파센서, 유량을 측정하는 유량센서 등 다양한 센서로 구성을 추가할 수 있다.
또한 관리 서버(300)로 데이터를 전송하는 컨트롤러가 있다.
이 장치의 제어부는 방정식을 사용하여 측정된 수위 값의 비율을 계산하고 위험 수위 상태를 100%로 설정한다.
따라서 현재 측정된 수위 값의 비율을 %(레벨 값)로 용이하게 표시할 수 있어 현재 상황을 마을 방송을 통해 수치적인 (백분율) 정보까지 제공할 수 있다.
전반적으로 본 발명은 소하천의 수위와 유량을 정확하게 측정하고 수자원을 적절하게 관리하는 데 도움을 줄 수 있다.
즉, 측정된 레벨 값의 백분율을 계산한다. 이 방정식은 현재 측정된 수위 값의 비율을 결정하는 데 사용된다. 측정된 레벨 값을 임계 레벨 값으로 나눈 값에 100을 곱하여 백분율을 구한다. 방정식은 다음 수학식 3과 같이 추론할 수 있다.
상기 방정식을 사용하여 제어 시스템은 측정된 레벨 값의 백분율을 계산하고 위험 레벨 상태를 100%로 설정할 수 있다. 이를 통해 비율을 백분율 형태로 쉽게 표시할 수 있으며, 마을 방송을 통해 현재 물 상황에 대한 수치 정보를 제공하는 데 활용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 소하천의 수위와 유량을 정확하게 측정하여 소하천의 적정한 관리를 가능하게 한다.
따라서, 본 발명은 다양한 센서와 축적된 데이터를 활용하여 소하천의 수위, 온도, 습도 등을 실시간으로 측정하고 관리한다. 기존 기술과 비교했을 때, 정확도 및 효율성이 향상되었으며, 기상청의 데이터 센터와 데이터를 공유함과 동시에 현재 소하천의 여러 센서들의 데이터를 종합적으로 분석하여 상태를 정확하게 파악하고, 이를 마을 방송 시스템(310)에 실시간으로 전송하여 주민들에게 위험 수위 도달에 대한 경보를 방송할 수 있다.
일실시예로서 본 발명은 이외에도 좀 더 정확한 계측을 위해, 광학 수위 센서, 음향 도플러 전류 프로파일러, 광섬유 센서, 위성 원격탐사, LiDAR 기술, 마이크로파 센서, 사물 인터넷(IoT) 센서, 무인 항공기(UAV), 인공 지능(AI) 알고리즘 및 소하천 모델을 사용하여 기존 기술보다 더 정확하고 효율적인 소하천 모니터링 및 관리를 가능하게 한다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 2 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 센서부(100)는 범람 센서(110), 전극 센서(120), 유량 센서(130), 초음파 센서(140) 등으로 구성된다.
그리고, 이러한 센서부(100)를 제어하는 컨트롤러(200)가 지상에 위차하며, 영상 장비(11), 방송장비(14) 등을 더 포함하여 구성된다.
여기에서 방송장비(14)에는 스피커가 포함되며, 후술하는 마을 방송 시스템(310)과 동시에 컨트롤러(200)의 제어를 받아 알람을 발생시켜 소하천 주변의 범람 주의 등을 경고할 수 있다.
일실시예로서, 본 발명은 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서(120); 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람 센서(110);를 포함하는 센서부; 및 센서부의 정보를 관리 서버(300)에 송신하는 컨트롤러(200);를 포함하고, 상기 컨트롤러(200)에는 소하천변 위험지역에 경고 신호를 발산할 수 있는 스피커 또는 사이렌이 전기적으로 연결되어, 컨트롤러(200)가 미리 저장된 실시간 범람 경보 방송을 스피커 또는 사이렌으로 전달하여, 스피커 또는 사이렌으로 실시간 방송한다.
따라서 마을 소하천 옆에 카메라 또는 스피커가 설치되어 있어서, 스피커를 통해 먼저 방송이 되고 이벤트 정보 등을 전달한다.
예를 들어 현재 범람 수위가 몇 mm이고, 저번에도 몇 mm 정도 비가 오는 경우 범람의 위험이 높아서 현재 대피를 요망한다는 정보를 스피커를 통해 방송할 수 있다.
또한, 카메라나 이미지를 이용한 방법 보다, 전극봉을 설치하여 범람 위험성을 더욱 정확하게 파악하고, 다른 유속계나 초음파 등 다른 장비로도 데이터를 수집한다.
왜냐하면, 전극 센서(120)의 전극봉은 전극이 있는 막대를 사용하여 수위를 측정하는 것으로서, 막대를 물에 넣으면 전극이 물과 접촉하여 회로가 완성된다.
이 때 물의 깊이는 회로가 완성되는 높이에 따라 결정될 수 있어 직접적이고 간단하며 매우 정확할 수 있다.
반면 카메라 이미지 인식은 카메라를 사용하여 물의 사진을 찍은 다음 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 수위를 결정하여 매우 유연할 수 있으며 다양한 상황에서 작동할 수 있기는 하지만 특히 수면이 선명하게 보이지 않거나 조명 조건이 좋지 않은 상황에서는 전극봉 방식보다 정확도가 떨어질 수 있다. 또한 더 복잡한 기술과 알고리즘이 필요하고 현재 연구 진행 중인 분야이다.
또한, 전극봉의 위치나 센서를 이용하여 수위를 측정하고, 전기적으로 관리 서버(300) 또는 컨트롤러(200)와 연결하여 데이터 값을 확인할 수 있다.
또한, 축적된 데이터를 분석하고, 학습된 내용들을 바탕으로 예측 모델을 개발할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이 범람 센서(110)의 유량 산정을 위한 횡방향 유속 측선 수는 최소 3~6개의 측선도 가능하다. 다만, 하폭이 커질수록 측선의 수에 따라 유량측정 정확도가 감소할 수 있으므로 하폭을 고려하여 사업비 한도 내에서 설치 가능한 최대한의 측선을 확보하여야 한다.
더불어 수면 폭이 5m 이상인 경우 각 측선의 유량은 가능한 전체의 5% 이내가 되도록 하며, 10%를 초과하지 않아야 한다.
즉, 각 측선의 간격은 등간격이 아니라 각 측선에서의 유량이 비슷하게 산정될 수 있도록 측선 간격 배치를 고려하여야 한다.
본 발명에서는 유량측정 정확도 확보를 위해 상하류 직선하도이면서 횡단면은 단면이고 횡방향으로의 유속분포가 비교적 일정하여 흐름이 안정된 곳이어야 하며, 설치된 유속계가 해당 구간의 유속을 상시 대표할 수 있어야 한다.
또한, 소하천 범람시가 아닌 평상시 흐름에서도 유속 계측이 가능하도록 평상시 유량이 흐르는 구간에는 반드시 하나 이상의 측선을 배치하여야 하며 현장에 설치되는 범람 센서(110)는 완성제방이 있는 곳에서 제방높이까지의 범람에 대한 유속을 계측할 수 있도록 하여야 한다.
전극 센서(120)는 수면까지 거리를 측정하는 데, 소하천의 수위 계측 장비는 비접촉식 방법인 레이더수위계나 초음파수위계 모두 설치 가능하나, 소하천 범람 예·경보 프레임워크 개발에 필요한 최소 요구 수준을 만족하도록 설치하여야 한다. 현장에 설치되는 수위 계측장비는 제방이 있는 곳은 제방높이까지의 범람을 계측할 수 있도록 하여야 한다.
수위 계측 장비의 계측 간격은 1분 이내로 하며, 분해능은 1mm까지 측정이 가능한 장비를 설치한다. 이때 최소 수위 계측 시간은 10초 이상으로 한다. 수위 계측도 유속 계측과 마찬가지로 범람 시 발생하는 진동을 최소화하기 위하여 10초 이상씩 3회 이상 계측하여 이 계측 값들을 평균하는 등으로 범람 시 발생하는 수위의 변동폭을 최소화하여야 한다.
계측된 수위는 수심 분포 산정에 활용하는데, 수심은 계측된 수위와 횡단면 측량 결과와의 차이를 이용하여 산정한다.
수심 계측을 위해 시행자는 장비 설치 시 최소 50cm 간격으로 횡단측량을 실시하고 지상기준점(GCP)을 설치하여 다음번 측량 시 동일한 지점에서 측량이 이루어 질 수 있도록 한다.
지상기준점 설치 시 주변에 설치된 통합기준점(국토지리정보원) 표고(EL.m)를 기준으로 환산한 표고를 함께 제시하여 수위 계측에 활용하도록 한다.
범람 센서(110)를 이용하여 계측한 유속은 표면 유속이기 때문에 유량 산정을 위해서는 표면유속을 수심 평균유속으로 환산하여 유량을 산정하여야 한다. 소하천마다 흐름 특성이 모두 다르기 때문에 환산계수는 일괄적인 값을 사용하기 보다는 다년간의 범람량의 측정을 통해 각 소하천별로 결정하여 사용하는 것이 바람직하다.
고정된 위치에서 수중유속을 측정하는 경우에는 수위 변화에 따라 유속이 측정되는 범위가 횡방향 및 종방향으로 달라지기 때문에 수심 평균유속으로 환산할 경우 이 점을 고려하여야 한다.
컨트롤러(200)는 산업용 PC, 서버, 태블릿 등의 장비를 말하며, 이들 장비는 대용량의 계측자료를 수집, 분석 및 표출하기 위한 프로그램과 자동화 시스템이 구동 가능하다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예는 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서(120); 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람 센서(110);를 포함하는 센서부; 센서부(100)의 정보를 마을 방송 시스템(310)에 연결된 관리 서버(300)에 송신하는 컨트롤러(200); 등을 포함한다.
일실시예로서 상기 센서부(100)는 네트워크를 통해 특정 상황에 대한 모니터링을 위한 기상청의 데이터 센터에 연결되고, 소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 수집하는 진동 센서 등을 포함하는 상기 센서부(100)로 부터 소하천 교량의 x, y, 및 z축 진동 감지 정보를 전달받아 일정 기준에 따라 신호를 처리하여 모니터링부(300)에 전달한다.
도 9에 도시된 바와 같이 본 발명은 일실시예로서 컨트롤러와 센서부를 통한 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 마을 방송 시스템(310)으로 경고 방송하는 방법으로서, 센서부를 통해 소하천 수위를 측정하는 단계(S101); 상기 컨트롤러가 소하천 물넘침이 발생하는지 확인하는 단계(S104); 상기 컨트롤러가 소하천이 만수위인지 확인하는 단계(S105); 상기 컨트롤러(200)가 상기 센서부를 통한 소하천 상황 데이터를 관리서버(300)로 전송 후, 데이터 분석/연산/명령하는 단계(S107, 108); 상기 관리서버(300)가 경보 상황인지 확인하는 단계(S109); 상기 관리서버(310)가 마을 방송 시스템(310) 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보 전송하는 단계(S110);를 포함한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 관리 서버(300)와 마을 방송 시스템(310)과 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 서로 네트워크로 연결되어 있다.
각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 해당 지역의 소하천에 대한 주요 정보 및 비상 상황 발생 시 안전 정보 등을 네크워크 또는 통신망을 통해 방송하는 시스템이고, 이를 통해 지역 주민들은 더 빠르게 소하천에 관련된 필요한 정보를 전달받을 수 있다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 관리 서버(300)로부터 수집된 정보를 분석하여 소하천이 범람의 위험 수위에 도달할 경우 주민들에게 경보를 방송하는 마을 방송 시스템(310)에 네트워크로 연결된 재난구호 관리자(520)는 집중호우 시 하천 범람 위험 등을 예측하여 긴급 방송으로 주민 사전대피를 유도할 수도 있다.
예를 들어, 알림 메시지의 특성값이 긴급 방송인 경우, 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 각 시군의 마을 내의 댁내 방송 수신기(510)가 스피커의 최대 출력으로 상기 알림 메시지를 출력하고, 사용자의 응답이 입력될 때까지 알림 메시지를 반복하여 출력하거나, 상기 방송 수신기에 연동되는 사용자 단말로 상기 알림 메시지를 전송하며, 상기 마을 방송 시스템(310) 또는 각 시군 스마트 방송 시스템(320)은 재난구호 관리자(520)로부터 수신한 알림 메시지의 내용을 분석하여 알림 메시지의 특성값을 일반 방송과 긴급 방송 중 하나로 판단하고, 알림 메시지의 특성값 판단 결과에 따라 알림 메시지에 플래그를 삽입하여 전송하며, 상기 방송 수신기(510)가 일정 시간 안에 상기 응답 메시지를 전송하지 않거나, 무응답 메시지를 전송한 경우, 상기 방송 수신기(510)로부터 일정 거리 안에 위치한 다른 방송 수신기에게 상기 방송 수신기(510)의 무응답 메시지를 전달한다.
도 6에 도시된 바와 같이 상기 소하천 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는 컨트롤러(200);를 포함하며, 범람센서(110)는 센서부(100)에 포함되고, 전극 센서(120)는 전극봉과 연결되어 상기 소하천의 범람을 아래 수학식 1로 측정한다.
여기서, Q는 하천의 수량(m3/s), A는 하천 단면적(m2), v는 하천의 범람속도(m/s)이다.
따라서, 하천의 수량은 하천 단면적과 범람속도의 곱으로 구할 수 있다.
예를 들어, 하천의 단면적이 100m2이고 범람이 2m/s인 경우, 하천의 수량은 200m3/s이다.
또는 상기 소하천에 전극 센서(예 : 전극봉센서, 초음파센서; 120)를 통한 물넘침 감지 또는 수위 측정, 및 범람 센서(110)를 통한 유속측정을 통하여, 소하천 물이 넘치는지 여부와 물의 양을 측정하는 유량 센서(130);를 더 추가하여 측정할 수도 있다.
또한, 상기 센서부는 IoT센서로서, 범람 센서(110), 전극 센서(120)를 포함하는 수처리 센서들 중 하나 이상으로 이루어져, 측정된 정보를 수집하여 송신하는 장치로서, 통신방식은 RF통신(기기간 통신), LTE통신으로 관리 서버(300) 등과 정보 교환이 이루어진다.
도 8에 도시된 바와 같이 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 일정주기에 따라 수위값을 누적하여 저장하고, 상기 저장된 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 값을 보정하여, 상기 보정된 값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 관리기준선 모델링을 하며, 상기 보정된 값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 시간 순서대로 나열한 수위 그래프(곡선)를 생성하고, 상기 수위 그래프를 통해 얼마의 시간 후에 범람 등의 이상이 발생할지 예측하여 마을 방송 시스템(310)에 알린다.
예를 들어 도 10에 도시된 바와 같이 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아(S201) 누적하여 저장하고(S202), 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거(S203)하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수(예 : 돌 또는 큰 나무와 같은 이물질 등에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수)를 통한 각각의 수위값을 보정(S204)하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출(S205) 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적(예 : 지수가중평균)하여 대표값 산출(S206) 후 수위 곡선을 생성(S207)하여 관리서버(300)에 제공하며(S208),
상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 것을 특징으로 하는 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 관리서버(300)에 제공하여 범람 예측 시간이 다가올 경우 관리서버(300)가 마을 방송 시스템(310)에 경고 방송 제어 명령을 전달하여 경고 방송하도록 한다(S209).
이 때, 상기 수위값 또는 대푯값 들은 최신 정보를 우선시 하는 지수가중평균값을 사용하며, 이는 다음 수학식 2와 같이 계산된다.
이 때, 특성 인자의 가중치는 소하천의 상태를 평가하는 데 가장 중요한 특성 인자 또는 최신 수위 정보 등에 높은 가중치를 부여하여 계산한다.
예를 들어 소하천 수위 측정 및 관리에 지수 가중 평균을 적용하는 소하천의 수위 예측을 위한 관리 서버(300)의 일부로 사용되며, 단계별로 살펴보면, 먼저 소하천의 수위에 영향을 미치는 여러 특성 인자들의 데이터를 수집해야 한다.
이러한 특성 인자들은 강수량, 기온, 토양의 습도, 상류에서의 물의 유량 등이 될 수 있다. 이 데이터는 센서를 통해 실시간으로 수집될 수 있다.
그리고 상기 각 특성 인자에 대한 가중치를 설정해야 한다. 가중치는 해당 특성 인자가 소하천의 수위에 어느 정도의 영향을 미치는지를 나타낸다. 이 가중치는 초기에는 전문가의 지식을 바탕으로 설정될 수 있으며, 시간이 지나면서 축적된 빅데이터를 바탕으로 조정될 수 있다.
마지막으로 각 특성 인자의 가중치와 그 값들을 곱한 후 모두 더하여 지수 가중 평균을 계산한다. 이 값은 소하천의 예상 수위를 나타낸다.
상기 관리서버(300)는 계산된 지수 가중 평균을 바탕으로 소하천의 미래 수위를 예측한다.
한편, 일실시예로서 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 아래와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 센서를 이용한 소하천 스마트 예측 관리 방법을 따른다.
축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 데이터 수집 및 저장 모듈(410), 데이터 처리 모듈(420), 데이터 학습 모듈(430), 이상 감지 모듈(440), 데이터 보정 모듈(450), 통계 계산 모듈(460), 데이터 추출 모듈(470) 등을 포함한다.
(1) 데이터 수집 및 저장 모듈(410) -> 데이터 처리 모듈(420): 수집된 데이터 및 기준값 저장,
(2) 데이터 처리 모듈(420) -> 데이터 학습 모듈(430): 기계 학습을 통한 이상 감지,
(3) 데이터 학습 모듈(430) --> 이상 감지 모듈(440): 이상 감지 발생 시 알림,
(4) 데이터 수집 및 저장 모듈(410) -> 데이터 처리 모듈(420): 정해진 주기에 따라 수위값 수신 및 저장,
(5) 데이터 처리 모듈(420) -> 데이터 보정 모듈(450): 저장된 수위값에서 기준값이 확장된 클러스터를 벗어난 데이터 제거,
(6) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 종래 저장된 동일 수위를 기준으로 현재 수위값에 보정 계수를 적용하여 수위값 보정,
(7) 데이터 보정 모듈(450) -> 통계 계산 모듈(460): 보정된 수위값 중 초기 설치 이후의 통계 데이터를 이용하여 평균값(예 : 지수가중평균) 계산,
(8) 데이터 보정 모듈(450) -> 통계 계산 모듈(460): 보정된 수위값 중 최근 데이터를 이용하여 대표평균값 계산 및 이에 따른 수위 곡선 생성에 따라 상기 수위 곡선에 따라 범람을 예측할 수 있는 경우 관리 서버(300)에 전송하여 마을 방송이 가능한 마을 방송 시스템(310)을 가동할 수 있다.
이 외에 더 추가하여,
(9) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 보정 단계에서 분산값에 따라 추적 보정 계수를 적용하여 데이터 보정 및 대표값 추출,
(10) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 추출 모듈(470): 수위값과 평균 편차 사이의 차이를 계산하여 데이터 추출,
(11) 데이터 보정 모듈(450) -> 데이터 보정 모듈(450): 분산이 큰 경우 보정 계수를 작게 설정하고, 편차가 작은 값에 대해서는 보정 계수를 증가시켜 정확도 향상,
(12) 데이터 보정 모듈(450) --> 데이터 보정 모듈(450): 보정 계수 추적 단계 등으로 이루어진다.
즉, 상술한 모듈들을 통해 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)은 센서부에서 수집된 데이터 처리 및 학습 방법을 달리 적용하여 빅데이터를 확보하고, 수집된 데이터와 기준치정보를 입력받아 저장한 후, 기계학습하여 이상 유무를 판단하고, 이상 발생시 이를 알린다.
계속하여 본 발명은 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하는 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표 절대값을 산출하는 절대값 산출 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하는 단계;를 포함하되, 상기 보정하는 단계는, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 보정 및 대표값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출 단계; 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올리는 보정계수의 추적 단계;를 포함한다.
또 다른 실시예로서 상기 센서부(100)를 통한 측정수위 < 만수위 일 경우, 측정수위 값을 그대로 사용하고, 측정수위 > 만수위 일 경우, 만수위 값으로 보정하며, 소하천의 물넘침 감지 일 경우 만수위 값으로 제어부가 보정하며, 만수위 상태를 100%로 설정하고 앞서 계산한 측정수위 비율을 뺀 측정수위 차이값을 계산하며, 측정수위 차이값에 소하천 유형에 따른 상수를 곱한 값에 측정수위 비율을 합산하여 보정 비율(%)을 계산한다.
상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 상기 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 보정계수를 통한 각각의 수위값을 보정하고, 상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하며,
상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 상기 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통한 데이터 추출과, 상기 편차가 큰 값들은 분산이 클 경우, 보정계수를 일정치 보다 적게 하고, 상기 편차가 적은 값들을 보정계수를 일정치 보다 높여 정확도를 올린다.
이 외에도 소하천은 주로 상류 및 하류에 위치하여 하상 경사가 급하고 수위가 불규칙할 뿐만 아니라 범람발생 시에는 유속이 매우 빠른 특징이 있으며, 집수면적이 작아 국지성 집중호우에 지배되며 산지의 피복토의 두께가 얇아 산사태나 토사 유출로 인한 농경지 등의 매몰과 인명피해를 유발하는 원인이 되고 있다. 이러한 특징은 소하천에서 발생하는 범람 재해는 단순한 범람만이 아니고 하천 부속시설물을 파손시키거나 하천변 농경지 및 취랑시설을 유실시키는 피해를 입히기도 한다.
소하천 교량의 붕괴와 관련된 정보를 측정하는 진동 센서를 포함하여, 상기 진동 센서로부터 수신된 신호에서 특정 주파수를 주파수 특정부로 분리하여, 상기 특정 주파수 부분만 분석하고, 일정한 붕괴 지점을 지정하고 각각의 붕괴 지점에서 붕괴 시 측정된 진동신호를 노이즈제거 후 데이터베이스에 저장된 일반 진동(매뉴얼에 따른 시간이나 온도의 변화에 대한 절대값 또는 기준값과 구분하여 붕괴 여부를 판정하는 붕괴 여부 감시 알고리즘, 및 측정된 진동신호의 패턴을 절대값과 비교 및 분석하여 동일 또는 유사 패턴을 갖는 진동신호가 가르키는 붕괴 위치를 확정하기 위한 붕괴 위치 추정 알고리즘으로 구성되며, 상기 붕괴 위치 추정 알고리즘은, 상기 범람 센서(110), 전극 센서(120)의 계측된 값을 노이즈를 제거하고 특징을 극대화하기 위하여 (현재)측정 변위값 > 기준 변위값(절대값) 이상이거나 (현재)측정 변위값 < 기준 변위값(절대값) 이하이고 측정시간 > 기준시간 이상이 측정되면 주변 센서 값을 동시에 저장하여 크기패턴을 비교하고, 상기 (현재)측정 변위값 > 기준 변위값(절대값) 이상이거나 (현재)측정 변위값 < 기준 변위값(절대값) 이하면 다시 센서를 계측하며, 상기 측정패턴이 일정 붕괴 지점과 동일 또는 유사이면 상기 일정 붕괴 지점과 가장 인접하고 고도가 높은 소하천 교량의 붕괴 유무를 판정한다.
한편, 상술한 센서에 넘침을 감지하는 전극센서, 수위를 측정하는 초음파센서, 유량을 측정하는 유량센서 등 다양한 센서로 구성을 추가할 수 있다.
또한 관리 서버(300)로 데이터를 전송하는 컨트롤러가 있다.
이 장치의 제어부는 방정식을 사용하여 측정된 수위 값의 비율을 계산하고 위험 수위 상태를 100%로 설정한다.
따라서 현재 측정된 수위 값의 비율을 %(레벨 값)로 용이하게 표시할 수 있어 현재 상황을 마을 방송을 통해 수치적인 (백분율) 정보까지 제공할 수 있다.
전반적으로 본 발명은 소하천의 수위와 유량을 정확하게 측정하고 수자원을 적절하게 관리하는 데 도움을 줄 수 있다.
즉, 측정된 레벨 값의 백분율을 계산한다. 이 방정식은 현재 측정된 수위 값의 비율을 결정하는 데 사용된다. 측정된 레벨 값을 임계 레벨 값으로 나눈 값에 100을 곱하여 백분율을 구한다. 방정식은 다음 수학식 3과 같이 추론할 수 있다.
상기 방정식을 사용하여 제어 시스템은 측정된 레벨 값의 백분율을 계산하고 위험 레벨 상태를 100%로 설정할 수 있다. 이를 통해 비율을 백분율 형태로 쉽게 표시할 수 있으며, 마을 방송을 통해 현재 물 상황에 대한 수치 정보를 제공하는 데 활용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 소하천의 수위와 유량을 정확하게 측정하여 소하천의 적정한 관리를 가능하게 한다.
따라서, 본 발명은 다양한 센서와 축적된 데이터를 활용하여 소하천의 수위, 온도, 습도 등을 실시간으로 측정하고 관리한다. 기존 기술과 비교했을 때, 정확도 및 효율성이 향상되었으며, 기상청의 데이터 센터와 데이터를 공유함과 동시에 현재 소하천의 여러 센서들의 데이터를 종합적으로 분석하여 상태를 정확하게 파악하고, 이를 마을 방송 시스템(310)에 실시간으로 전송하여 주민들에게 위험 수위 도달에 대한 경보를 방송할 수 있다.
일실시예로서 본 발명은 이외에도 좀 더 정확한 계측을 위해, 광학 수위 센서, 음향 도플러 전류 프로파일러, 광섬유 센서, 위성 원격탐사, LiDAR 기술, 마이크로파 센서, 사물 인터넷(IoT) 센서, 무인 항공기(UAV), 인공 지능(AI) 알고리즘 및 소하천 모델을 사용하여 기존 기술보다 더 정확하고 효율적인 소하천 모니터링 및 관리를 가능하게 한다.
100: 센서부
110: 유량센서
120: 전극센서
130: 유량센서
200: 컨트롤러
300: 관리 서버
310: 마을 방송 시스템
110: 유량센서
120: 전극센서
130: 유량센서
200: 컨트롤러
300: 관리 서버
310: 마을 방송 시스템
Claims (8)
- 소하천 수위를 측정하기 위한 전극 센서(120); 상기 소하천의 유속을 측정하는 범람센서(110);를 포함하는 센서부; 및 센서부의 정보를 관리 서버(300)에 송신하는 컨트롤러(200);를 포함하고,
상기 컨트롤러에는 소하천변 위험지역에 경고 신호를 발산할 수 있는 스피커 또는 사이렌이 전기적으로 연결되어, 컨트롤러가 미리 저장된 실시간 범람 경보 방송을 스피커 또는 사이렌으로 전달하여, 스피커 또는 사이렌으로 실시간 방송하며,
상기 범람센서(110)는 센서부(100)에 포함되고, 전극 센서(120)는 전극이 있는 전극봉과 연결되어 전극봉이 소하천과 접촉하여 검지 회로가 완성되어 상기 소하천의 범람을 측정하고,
상기 컨트롤러는 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 누적 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 나무와 같은 이물질에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하며,
상기 컨트롤러는 소하천의 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는 것을 특징으로 하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 컨트롤러는 기상청의 데이터 센터에 네트워크로 연결되어 정보를 전달받아 관리 서버(300)로 전송하는 것을 특징으로 하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 소하천 수위를 측정하기 위해 이용하는 지수가중평균은 아래 수학식 2와 동일한 것을 특징으로 하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템.
[수학식 2]
지수가중평균 = (특성 인자 1의 가중치 x 특성 인자 1의 값) + (특성 인자 2의 가중치 x 특성 인자 2의 값) + ... + (특성 인자 n의 가중치 x 특성 인자 n의 값)
- 청구항 1에 있어서,
상기 보정된 수위값들 중 설치 후 초기 수위값 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 상기 보정된 수위값들 중 최근의 데이터들을 누적하여 대표값 산출 후 수위 곡선을 생성하는 것을 특징으로 하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템.
- 청구항 1의 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 이용한 방법에 있어서,
컨트롤러와 센서부를 통한 IoT를 이용한 복수개의 센서와 센서들의 상황인식 및 보정 알고리즘을 적용하고 마을 방송 시스템(310)으로 경고 방송하는 방법으로서, 센서부를 통해 소하천 수위를 측정하는 단계(S101); 상기 컨트롤러가 소하천 물넘침이 발생하는지 확인하는 단계(S104); 상기 컨트롤러가 소하천이 만수위인지 확인하는 단계(S105); 상기 컨트롤러가 상기 센서부를 통한 소하천 상황 데이터를 관리서버(310)로 전송 후, 데이터 분석/연산/명령하는 단계(S107, 108); 상기 컨트롤러가 경보 상황인지 확인하는 단계(S109); 상기 관리서버(310)가 마을 방송 시스템(310) 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보를 전송하는 단계(S110);를 포함하며,
상기 범람센서(110)는 센서부(100)에 포함되고, 전극 센서(120)는 전극이 있는 전극봉과 연결되어 전극봉이 소하천과 접촉하여 검지 회로가 완성되어 상기 소하천의 범람을 측정하고,
상기 컨트롤러는 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 일정주기에 따라 수위값을 센서부로 전송받아 누적하여 저장하고, 누적 저장된 수위값 군집에서 일정치 이상 벗어나는 데이터를 제거하며, 동일 수위를 기준으로 돌 또는 나무와 같은 이물질에 따른 수위의 변화를 참작한 보정 계수를 통한 각각의 수위값을 보정하며,
상기 컨트롤러는 소하천의 주변의 온도, 습도, 풍향, 풍속, 강수량의 정보를 측정하여 저장하는,
축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 이용한 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 보정하는 것은, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 분산 값에 따른 보정계수 추적을 통한 데이터 상시값에 대한 보정값 및 절대값 추출방안으로, 상기 축적된 데이터 기반 수위 및 유량 예측 시스템(400)이 수위값과 평균의 차인 편차 계산을 통해 데이터를 추출하여 상기 마을 방송 시스템(310) 또는 관리자단말기로 SMS 및 경보를 전송하는 것을 특징으로 하는 축적된 데이터를 활용한 소하천 스마트 예측 관리 시스템을 이용한 방법.
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