KR102634262B1 - 원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템 - Google Patents

원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템 Download PDF

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Abstract

원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템이 제공된다.
상기 물관리 자동화 통신시스템은 저수지에 설치되어 제1계측정보를 생성하며, 저수지의 방류량을 결정하는 제1원격소 장치; 양수장에 설치되어 제2계측정보를 생성하며, 양수장의 양수량을 결정하는 제2원격소 장치; 용배수로에 설치되어 제3계측정보를 생성하며, 용배수로의 배수량을 결정하는 제3원격소 장치; 하나 이상의 기상관측 지점에 설치되어 제4계측정보를 생성하는 제4원격소 장치; 제1계측정보와 제2계측정보와 제3계측정보와 제4계측정보를 수신하여 모니터링하는 중앙관리소를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템{WATER MANAGEMENT TM/TC SYSTEM THAT SAVES WATER AND ENHANCES DISASTER RESPONSE CAPABILITY BY CENTRALIZING THE MANUAL OPERATION METHOD OF FIELD PERSONNEL BASED ON TELE-METERING, TELE-VISION AND TELE-CONTROL}
본 발명은 원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템에 관한 것이다.
한국농어촌공사는 1990년대 이후 원격감시제어시스템, 방류예경보시설, 급수관리계획의 물관리프로그램 등 물관리자동화시스템의 연구개발에 착수해 충북 충주지구, 경북 상주지구, 전남 해남지구, 전남 고흥지구 등에 대규모 지구단위로 시행하는 등 전국 27개지구에 시공중이거나 설치완료돼 운영중에 있다.
TM/TC시스템(물관리 원격감시제어시스템)이란 저수지, 양·배수장, 용·배수로 등 농업기반시설물의 주요시설에 원격측정 및 제어장치를 설치해 중앙감시제어식 물관리시스템을 통해 용수의 적기·적량공급으로 물관리 손실을 최소화할 수 있도록 구축된 시스템을 말한다. 따라서 TM/TC시스템이 구축될 경우 용수의 효율적 이용으로 농업생산성 제고 및 수요증가에 대비할 수 있으며, 용수의 균등배분과 용수부족지역의 추가개발량 제시, 가뭄과 홍수 관리 정보제공, 물관리 DB구축을 통한 정보화·자동화로 물관리기술의 선진화를 도모할 수 있다.
이같은 TM/TC시스템(물관리 원격감시제어시스템)이 구축되면 용수의 적기·적량공급이 가능해져 용수손실을 최소화해 연간 5억1400만톤(347억원)의 용수절약을 기대할 수 있으며, 가뭄피해 예방과 홍수시 사전통제 및 조절기능을 향상시켜 연간 197억원가량의 재해피해를 막을 수 있을 것으로 예상되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 원격으로 계측과 감시와 제어를 기반으로 현장인력 수동조작 방식을 중앙원격화하여 용수를 절약하고 재해대응력이 제고되는 물관리 자동화 통신시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템은 저수지에 설치되어 제1계측정보를 생성하며, 저수지의 방류량을 결정하는 제1원격소 장치; 양수장에 설치되어 제2계측정보를 생성하며, 양수장의 양수량을 결정하는 제2원격소 장치; 용배수로에 설치되어 제3계측정보를 생성하며, 용배수로의 배수량을 결정하는 제3원격소 장치; 하나 이상의 기상관측 지점에 설치되어 제4계측정보를 생성하는 제4원격소 장치; 제1계측정보와 제2계측정보와 제3계측정보와 제4계측정보를 수신하여 모니터링하는 중앙관리소를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 중앙관리소는 제1원격소 장치를 제어하여 저수지의 방류량을 결정하고 상기 제2원격소 장치를 제어하여 양수장의 양수량을 결정하고 상기 제3원격소 장치를 제어하여 용배수로의 배수량을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
제1계측정보는 저수지의 수위와 저수지의 개도율에 관한 정보이고, 제2계측정보는 양수장의 수위와 양수량에 관한 정보이고, 제3계측정보는 용배수로의 배수량에 관한 정보이고, 제4계측정보는 하나 이상의 기상관측 지점의 강수량에 관한 정보인 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 제4원격소 장치는 구름 이미지를 이용하여 실시간으로 강수량을 예측하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 제4원격소 장치는, 구름 사진과 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 시간별로 수집하여 데이터 셋을 구성하는 데이터 수집부; 상기 데이터 셋을 통해 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 학습시키는 모델 생성부; 구름 이미지가 입력되면, 상기 모델 생성부에서 학습된 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 강수량 예측값을 도출하는 실시간 강수 예측부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 물관리 자동화 통신시스템에서는 중앙관리소 등에서 원격소 장치의 메인 SCADA 시스템에서 계측/상태 정보 등을 전송받아 실시간으로 모니터링/제어할 수 있는 장점이 있으며, 원격소 장치에는 비상 SCADA 시스템에 별도로 마련되어 설비 이상 시 메인 SCADA 시스템이 고장나거나 통신 이상이 생긴 경우라도 비상 SCADA 시스템을 통해 이상 해결 능력이 있는 가까운 지점관리소에 비상 메시지가 원활하게 전송되는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템에서 비상망 SCADA 시스템을 나타낸 개념도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 발명의 물관리 자동화 통신시스템(1)은 저수지에 설치되어 제1계측정보를 생성하며, 저수지의 방류량을 결정하는 제1원격소 장치(10)와, 양수장에 설치되어 제2계측정보를 생성하며, 양수장의 양수량을 결정하는 제2원격소 장치(20)와, 용배수로에 설치되어 제3계측정보를 생성하며, 용배수로의 배수량을 결정하는 제3원격소 장치(30)와, 하나 이상의 기상관측 지점에 설치되어 제4계측정보를 생성하는 제4원격소 장치(40)와, 제1계측정보와 제2계측정보와 제3계측정보와 제4계측정보를 수신하여 모니터링하는 중앙관리소(50)를 포함할 수 있다.
이 경우, 제1계측정보는 저수지의 수위와 저수지의 개도율에 관한 정보이고, 제2계측정보는 양수장의 수위와 양수량에 관한 정보이고, 제3계측정보는 용배수로의 배수량에 관한 정보이고, 제4계측정보는 하나 이상의 기상관측 지점의 강수량에 관한 정보일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 제1 내지 제3원격소 장치(10, 20, 30)는 저수지와 양수장과 용배수로의 각종 설비의 상태를 나타내는 제1 내지 제3상태 정보를 생성할 수 있으며, 이를 중앙관리소(50)로 전송할 수 있다.
한편, 중앙관리소(50)는 복수의 지점관리소(미도시)를 거쳐 복수의 지점관리소가 관리하는 제1원격소 장치(10)와 제2원격소 장치(20)와 제3원격소 장치(30)와 제4원격소 장치(40) 별로 제1 내지 제4계측정보와 제1 내지 제3상태 정보를 수신하여 모니터링할 수 있다(분산지점 중앙관시스템).
중앙관리소(50)는 제1 내지 제4계측정보를 수신하고 처리하여 제어신호를 생성하고, 제1원격소 장치(10)를 제어하여 저수지의 방류량을 결정하고, 제2원격소 장치(20)를 제어하여 양수장의 양수량을 결정하고, 제3원격소 장치(30)를 제어하여 용배수로의 배수량을 결정할 수 있다.
이를 위해, 제1원격소 장치(10)와 제2원격소 장치(20)와 제3원격소 장치(30)와 제4원격소 장치(40)는 계측정보를 획득하기 위한 계측 센서와, 설비의 상태를 점검하기 위한 상태 센서와, 제1 내지 제4계측 정보와 제1 내지 제3상태 정보를 복수의 지점관리소를 통해 중앙관리소(50)로 전송하거나 중앙관리소(50)로 직접 전송하기 위한 SCADA(supervisory control and data acquisition) 시스템(복수의 지점관리소 또는 중앙관리소의 제어 신호를 수신하는 통신시스템 포함)과, 중앙관리소(50)의 제어 신호를 복수의 지점관리소로를 통해 수신하거나 중앙관리소(50)로부터 제어 신호를 직접 수신하여 저수지와 양수장과 용배수로의 방류량과 양수량과 배수량을 결정하기 위한 액추에이터(일 예로, 수문 개폐 액추에이터, 양수/배수 펌프 등)를 포함할 수 있다.
이 중, SCADA 시스템은 원격지 시설 장치를 중앙 집중적으로 감시 제어하기 위한 시스템으로서, 특히 농수관리/송배전 분야에서 통신 경로 상의 아날로그 또는 디지털 신호를 사용하여 원격 장치의 상태 정보 데이터를 RTU(remote terminal unit)로 수집, 수신, 기록 표시함으로써 중앙 제어 시스템이 원격 장치를 감시, 제어하는 것이다.
한편, 복수의 지점에 설치된 제1원격소 장치(10)와 제2원격소 장치(20)와 제3원격소 장치(30)의 설비에 문제가 발생한 경우, 복수의 지점관리소 중 해당 지점의 문제/재난 상황을 해결할 수 있는 지점관리소에 이상 상태 메시지를 신속하게 전달할 필요성이 있다. 그러나 기존 SCADA 시스템의 고장으로 통신이상 상태가 발생한 경우 이러한 이상 상태 메시지가 해당 지점관리소에 전송되지 못하는 경우가 존재할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템(1)에서는 제1 내지 제3원격소 장치(10, 20, 30)가 비상망 SCADA 시스템을 별도로 포함할 수 있다.
비상망 SCADA 시스템은 제1원격소 장치(10)와 제2원격소 장치(20)와 제3원격소 장치(30)의 설비의 상태 센서로부터 이상 상태 정보를 생성하는 관리 서버(210)를 포함할 수 있다. 관리 서버(210)는 제1 네트워크(220)를 통해 메시지 서비스 시스템(230)과 연결될 수 있다. 또한, 상기 메시지 서비스 시스템(230)은 제2 네트워크(240)를 통해 복수의 지점관리소와 연결될 수 있다.
관리 서버(210)는 메시지 서비스 시스템(230)에 메시지의 전송을 요청할 수 있다. 상기 메시지의 전송 요청 시, 관리 서버(210)는 이상 상태 정보(예: 설비 고장 정보)와, 문제가 발생한 지점에서 특정 범위 이내의 지점관리소를 선택한 수신자 리스트를 제1 네트워크(220)를 통해 메시지 서비스 시스템(230)에 전송할 수 있다.
메시지 서비스 시스템(230)은 관리 서버(210)에 메시지 전송 서비스를 제공할 수 있다. 즉, 메시지 서비스 시스템(230)은 관리 서버(210)가 지정하는 수신자 리스트의 지점관리소 중 등록된 지점관리소(설비 문제를 해결할 수 있는 지점관리소)에, 이상 상태 정보(예: 설비 고장 정보)를 포함하는 메시지를 전송하는 시스템을 가리킨다. 메시지 서비스 시스템(230)은 제1 네트워크(220)를 통해 관리 서버(210)로부터 이상 상태 정보 및 수신자 리스트를 수신할 수 있다. 또한, 메시지 서비스 시스템(230)은 제2 네트워크(240)를 통해 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 등록된 지점관리소들에 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면 메시지 서비스 시스템(230)의 서비스 서버(231)는, 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 http 기반 또는 html 기반의 메시지로 변환하여 수신자 리스트 중 등록된 지점관리소에 전송할 수 있다.
메시지 전송 서비스의 제공을 위하여 메시지 서비스 시스템(230)은 서비스 서버(231) 및 데이터베이스(database, DB)(232)를 포함할 수 있다. 서비스 서버(231)는 관리 서버(210) 또는 지점관리소와 유선 또는 무선으로 데이터를 송수신할 수 있다. 데이터베이스(232)에는 지점관리소들에 대한 정보(예: 명칭, 지점, 문제 해결 가능 여부)가 저장되어 등록될 수 있다.
서비스 서버(231)는 관리 서버(210)로부터 수신한 수신자 리스트의 지점관리소를 데이터베이스(232)에 이상 상태 정보를 해결할 수 있는 지점관리소로 등록된 지점관리소인지 판단하고, 데이터베이스(232)에 등록된 지점관리소인 경우에 한하여 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면 제1 네트워크(220) 또는 제2 네트워크(240)는 오픈 네트워크(open network)일 수 있다. 예를 들어, 제1 네트워크(220) 또는 제2 네트워크(240)는 WiFi 등의 유무선 인터넷을 이용한 네트워크 환경일 수 있다.
이 경우, 관리 서버(210)에 대한 메시지 서비스 시스템(230)의 인증 또는 메시지 서비스 시스템(230)에 대한 관리 서버(210)의 인증은 이미 완료된 것으로 가정한다. 즉, 관리 서버(210)는 메시지 서비스 시스템(230)으로부터 인증 토큰(token)을 이미 수신하여 저장한 상태로서, 관리 서버(210)와 메시지 서비스 시스템(230), 특히 관리 서버(210)와 서비스 서버(231)는 추가 인증 과정 없이 데이터를 송수신하는 것으로 가정한다.
상술한 바에 따르면, 비상망 SCADA 시스템은 아래와 같은 단계를 거쳐 설비의 이상상태를 해결할 수 있는 지점관리소에게 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 별도의 독립된 네트워크로 전송할 수 있다.
제1단계에서 관리 서버(210)는 제1원격소 장치(10)와 제2원격소 장치(20)와 제3원격소 장치(30)의 설비의 상태 센서로부터 이상 상태 정보를 수신할 수 있다.
제2단계에서 관리 서버(210)는 이상 상태 발생지점과 거리가 특정 범위 내의 지점관리소를 선택함으로써 수신자 리스트를 생성할 수 있다.
제3단계에서 관리 서버(210)는 메시지 전송 요청을 서비스 서버(231)로 전송할 수 있다.
제4단계에서 관리 서버(210)로부터 메시지 전송 요청을 수신한 서비스 서버(231)는 이상 상태 정보를 분석하여 수신자 리스트의 지점관리소가 이상 상태 정보를 해결할 수 있는 지점관리소로 등록된 지점관리소인지 판단하고, 등록된 지점관리소에 해당하면 해당 지점관리소를 메시지 전송 서비스의 수신자로 판단할 수 있다. 또한, 수신자 리스트의 지점관리소가 이상 상태 정보를 해결할 수 있는 지점관리소로 등록된 지점관리소가 아니면 해당 지점관리소를 메시지 전송 서비스의 수신자로 판단하지 않을 수 있다.
제5단계에서 서비스 서버(231)는 수신자 리스트의 지점관리소들 중 등록된 지점관리소들에게 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 전송할 수 있다. 이상 상태 정보를 포함하는 메시지의 전송이 완료되면, 서비스 서버(231)는 이상 상태 정보를 포함하는 메시지의 전송이 완료되었음을 나타내는 메시지 전송 응답을 관리 서버(210)로 전송할 수 있으며, 이상 상태 메시지를 전송하지 못한 수신자 리스트의 지점관리소들에 대한 메시지 전송 실패 리스트도 관리 서버(210)로 전송할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템(1)에서는 일반적인 계측 정보와 상태 정보를 전송하는 메인 SCADA 시스템 외에 설비 등에 문제가 발생한 상황에서 메인 SCADA 씨스템이 작동하지 않을 것을 대비하여 별도로 비상망 SCADA 시스템을 갖출 수 있다.
또한, 비상망 SCADA 시스템에서는 관리 서버(210)에서 우선 문제 발생 지점과 가까운 지점의 지점관리소를 선정하고 별도의 메시지 서비스 시스템(230)에서 관리 서버(210)에서 거리에 따라 설정한 지점관리소가 해당 문제 발생을 해결할 수 있는지 데이터베이스(232)의 저장된 정보로 등록 여부를 판단하여 서비스 서버(231)를 통해 등록된 지점관리소에 이상 상태 정보를 포함하는 메시지를 전송함으로 원활하게 송신할 수 있는 장점이 있다(즉, 비상망 SCADA 시스템에서는 관리 서버가 원격소 장치로부터 이상 상태 정보만을 수신하고 가까운 지점관리소를 선별하는 기능만을 수행하고, 메시지 서비스 시스템에 각각의 지점관리소의 이상 상태 해결 인적/물적 능력이 데이터베이스화되어 등록됨으로써 데이터처리와 관리가 분산됨으로써 원활한 송신이 가능).
한편, 중앙관리소(50)에서는 제1 내지 제4원격소 장치(10, 20, 30, 40)로부터 저수지의 수위와 양수장의 수위와 용배수로의 배수량과 강수량에 대한 제1 내지 제4계측정보를 수신하여 중앙관제시스템을 통해 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한, 중앙관리소(50)는 강수량에 따른 저수지와 양수장의 수위와 용배수로의 배수량을 예측하여 저수지와 양수장의 수위와 용배수로의 배수량이 적정 값을 유지하도록 저수지의 방류량과 양수장의 양수량과 용배수로의 배수량을 제어할 수 있다. 이 경우, 중앙관리소(50)는 제어 신호를 제1 내지 제3원격소 장치(10, 20, 30)로 송신하여 저수지와 양수장과 용배수로의 방류량과 양수량과 배수량을 결정하기 위한 액추에이터(일 예로, 수문 개폐 액추에이터, 양수/배수 펌프 등)를 원격으로 제어함으로써 저수지와 양수장의 수위와 용배수로의 배수량이 적정 값을 유지하도록 제어할 수 있다.
한편, 제4원격소 장치(40)는 구름 이미지를 이용하여 실시간으로 강수량을 예측할 수 있다. 제4원격소 장치(40)는 구름 데이터를 수집하여 데이터 셋을 구성하고, 구성된 데이터 셋을 통해 모델을 학습시켜 촬영할 수 있는 구름 이미지가 입력되면 강수량을 예측할 수 있다. 제4원격소 장치(40)는 기상관측시스템으로부터 구름 사진과 기상 정보를 수신 받아 구름 데이터를 수집할 수 있고, 단말을 통해 구름 이미지가 입력되어 강수량을 예측할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 다양한 방법 또는 구성을 통해 구름 데이터를 수집하고 구름 이미지를 입력 받을 수 있다.
여기서, 기상관측시스템은 기상을 관측하는 시스템으로 다양한 센서가 구성되어 있어, 하늘을 촬영하여 구름사진을 획득할 수 있고, 온도, 습도 및 강수량 등의 기상 정보를 측정할 수 있다. 기상 관측은 실시간으로 계속이루어질 수 있으며, 이에 한정되지 않고, 일정 시간 간격으로 측정이 이루어질 수도 있다.
제4원격소 장치(40)는 데이터 수집부, 데이터베이스, 모델 생성부 및 실시간 강수 예측부를 포함할 수 있다.
먼저, 데이터 수집부는 시간별로 구름 사진과 기상 정보를 수신 받아 구름 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 것으로, 데이터 셋을 구성할 수 있다. 데이터 수집부는 시간별로 구름 사진과 기상 정보를 수신 받을 수 있는데, 구름 사진에 해당 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 매칭시켜 하나의 구름 데이터로 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이에 데이터 셋은 다수의 구름 데이터들로 이루어질 수 있으며, 구름 데이터는 구름 사진과 그 시간에 따른 기상 정보를 포함할 수 있다. 또한 데이터 수집부는 강수량을 예측하고자 하는 구름 이미지를 실시간으로 수신 받아 실시간 강수 예측부에 전달할 수 있고, 이와 같이 입력된 구름 이미지를 데이터베이스에 저장시킬 수도 있다. 또한, 데이터 수집부는 단말로부터 하나의 구름 이미지가 아닌 복수의 구름 이미지를 포함하는 구름 이미지 그룹을 수신 받아 실시간 강수 예측부에 전달할 수도 있다. 또한, 데이터 수집부는 실시간 강수 예측부에서 도출된 결과에 대한 정보를 단말로 전송할 수 있다.
데이터베이스는 데이터 수집부로부터 수집된 구름 데이터를 저장할 수 있으며, 학습된 모델, 입력되는 구름 이미지와 도출되는 강수량 예측값 등 다양한 정보들도 저장할 수 있다.
모델 생성부는 데이터베이스의 데이터 셋을 학습시켜 실시간 강수 예측을 위한 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 생성할 수 있다. 이러한 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델은 합성곱 신경망 기반 모델로 구성될 수 있다.
먼저, 모델 생성부는 학습을 위한 데이터 셋의 전처리를 진행할 수 있는데, 전처리로 필터 전처리와 이미지 전처리 중 하나 이상을 진행할 수 있다. 구체적으로, 모델 생성부는 필터 전처리로, 구름 데이터 중 밤에 해당하는 구름 데이터를 필터링하여 데이터 셋을 전처리 할 수 있다. 이를 통해 수집된 구름 데이터가 적은 지역 또는 기술 적용의 초기 단계에서 높은 예측 정확도를 유지하도록 할 수 있다. 보다 구체적으로, 모델 생성부는 구름 데이터의 구름 사진의 파일 형태를 변환하여 구름 사진의 값에 따라 낮인지 밤인지 판단할 수 있는데, 파일 형태를 RGB 파일에서 HSV 파일로 변환하고 변환된 구름 사진의 명도 값을 설정값과 비교하여, 설정값 이하일 경우 밤이라고 판단할 수 있다. 그러나 이에 한정되지 않고 보다 다양한 방법으로 낮과 밤을 판단할 수 있다.
여기서, RGB 파일은 3원색(빨, 녹, 파)의 조합으로 나타낸 파일이며, HSV 파일은 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Value)의 조합으로 나타낸 파일이다. 이때, 설정값은 50인 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다. 상기 과정을 통해 밤이라고 판단될 경우, 모델 생성부는 해당 구름 데이터를 학습에서 제외할 수 있다. 이는 어두운 밤일 경우 식별 능력이 떨어지기 때문에, 밤에 해당하는 구름 데이터를 거르는 것으로 강수량 예측에 적합한 데이터만이 학습에 이용되도록 하여 우수한 예측 정확도를 가지도록 할 수 있는 것이다. 또한 모델 생성부는 전처리 과정 중 하나로, 구름 데이터의 구름 사진을 이미지 전처리할 수 있다. 이를 통해 상황에 맞춰 구름 데이터의 구름 사진에 변화를 줘 모델에 학습시킴으로써, 유연성을 부여할 수 있으며 이에 데이터 셋이 충분히 확보되지 않은 상황에서도 보다 높은 정확도를 가지도록 할 수 있다. 이때, 이미지 전처리로 크기조절(resize), 자르기(crop), 정규화(normalization), 회전(rotation) 및 반사(reflection)가 이용될 수 있으며, 상황에 따라 하나 이상이 선택적으로 적용되어 이미지 전처리가 이루어질 수 있다. 크기조절(resize)은 사진의 크기를 원하는 사이즈로 변환하는 이미지 처리 방법이고, 자르기(crop)는 사진을 원하는 부분만 남겨두고 잘라내는 이미지 처리 방법으로 선택영역 자르기, 비율대로 자르기 등이 있으며, 정규화(normalization)는 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만드는 이미지 처리 방법 중 하나이다. 또한 회전(rotation)은 설정 각도에 따라 반시계 방향 또는 시계 방향으로 사진을 회전시키는 이미지 처리 방법이고, 반사(reflection)는 사진을 반전시키는 이미지 처리 방법으로 상하 반전, 좌우 반전 등이 있다.
모델 생성부는 상기와 같이 전처리된 구름 데이터를 학습시켜 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 생성할 수 있다. 먼저, 모델 생성부(130)는 구름 데이터를 통해 강수/무강수 여부를 학습하는 이진 분류 모델을 생성할 수 있다. 이진 분류 모델(Binary Classification Model)은 구름 데이터를 통해 강수/무강수를 학습하여, 입력되는 구름 이미지에 대하여 '강수' 또는 '무강수'로 분류할 수 있도록 생성된 것이고, 이를 위해, 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)과 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)으로 구성될 수 있다. 한편, 모델 생성부는 이진 분류 모델 학습 시, 손실함수로 크로스앤트로피(CrossEntropy)를 적용하여 학습시킬 수 있다.
이진 분류 모델의 합성곱 신경망은 입력 데이터(예, 구름 데이터, 구름 이미지 등)의 특징을 추출하는 것으로, 컨볼루션 레이어(convolution layer, Conv)와 풀링 레이어(pooling layer, Pooling)가 반복적으로 배치되는 구조로 이루어질 수 있다. 입력 데이터로 구름 데이터를 예로 들어 설명하기로 한다. 컨볼루션 레이어(Conv)는 구름 데이터에 대해 가중치를 적용하여 합성곱 연산을 통해 특징맵(feature map)을 생성할 수 있다. 이러한 하나의 컨볼루션 레이어(Conv)는 구름 데이터(D)의 부분을 대상으로 위치를 변경하면서 여러 번 반복하여 적용되어 전체 구름 데이터(D)에 대해 특징을 추출할 수 있다.
여기서 사용되는 가중치들의 그룹을 가중치 커널(kernel)이라고 지칭할 수 있으며, 가중치 커널은 n x m x d의 3차원 행렬로 구성될 수 있는데, 구름 데이터(D)를 지정된 간격으로 순회하며 합성곱 연산을 통해 특징맵을 생성할 수 있다. 이때, 구름 데이터(D)가 복수의 채널(예를 들어, HSV의 3개의 채널)을 갖는 이미지라면, 가중치 커널은 구름 데이터(D)의 각 채널을 순회하며 합성곱 계산을 한 후, 채널 별 특징맵을 생성할 수 있다. 여기서, n은 구름 데이터(D)의 특정 크기의 행, m은 구름 데이터(D)의 특정 크기의 열, d는 구름 데이터(D)의 채널을 나타낼 수 있다. 또한 컨볼루션 레이어(Conv)는 AlexNet, VGGNet, LeNet, ResNet 및 Relu 등 중 어느 하나를 포함하여 다양한 구성과 기능을 실행할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 풀링 레이어(Pooling)는 생성된 특징맵에 대해서 공간적 해상도를 감소하는 역할을 하는 것으로, 특징맵의 차원을 축소하는 기능을 하며, 이를 통해 분석 문제이 복잡도를 감소시킬 수 있다.
이러한 풀링 레이어(Pooling)는 특징맵의 부분의 값들에 대해 최대치를 취하는 최대풀링 연산자가 적용된 최대 풀링 레이어(MaxPooling layer, MaxPooling) 평균치를 취하는 평균풀링연산자가 적용된 평균풀링 레이어(AveragePooling layer, AveragePooling) 등이 있으며, 본 실시예에서는 최대풀링 레이어(MaxPooling)로 구성하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 이진 분류 모델이 합성곱 신경망은 2개의 컨볼루션 레이어(Conv)와 2개의 최대풀링 레이어(MaxPooling)로 구성되어 4개의 레이어로 이루어지는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다. 또한 이진 분류 모델의 심층 신경망은 합성곱 신경망으로부터 추출된 특징을 학습하여 구름 데이터(D)를 분류하는 것으로, 평탄화 레이어(Flatten layer, Flatten) 및 2개의 밀집 레이어(Dense layer, Dense)로 구성되어 3개의 레이어로 이루어지는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다. 평탄화 레이어(Flatten)는 합성곱 신경망으로부터 입력되는 특징맵의 모든 화소를 나열하여 1차원으로 입력값을 만드는 것으로, 합성곱 신경망과 밀집 레이어(Dense)를 연결해 줄 수 있다. 2개의 밀집 레이어(Dense layer, Dense)는 평탄화 레이어(Flatten)를 통해 입력값이 입력되면 합성곱 신경망으로부터 추출된 특징을 통해 다중 곱과 합산과 같은 복잡한 연산을 통해 학습과 추론 과정을 실행하여 결과값(output)이 출력되도록 할 수 있다.
또한, 이진 분류 모델의 심층 신경망의 결과값(output)은 강수 [1,0], 무강수 [0,1]의 2개의 상태를 가질 수 있다. 이에 이진 분류 모델은 입력되는 구름 이미지에 대해 '강수' 또는 '무강수'로 분류하도록 학습될 수 있다. 한편, 상기와 같이 구성되는 이진 분류 모델의 합성곱 신경망에서 학습을 위해 추출되는 특징으로 구름량, 구름 높이, 구름 모양, 구름 분포 형태, 구름 색 및 하늘 색 중 하나 이상이 포함될 수 있으며, 모두 포함되는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다. 구름 색은 전체적인 구름 색 분포도, 하늘 색은 전체적인 하늘의 색 분포도일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또한 이진 분류 모델의 심층 신경망은 합성곱 신경망을 통해 추출된 특징 중 구름 높이, 구름 모양 및 구름 분포 형태를 이용하여 구름 종류를 판단하고, 추출된 특징들과 판단된 구름 종류를 학습하여 강수/무강수에 대한 결과값(output)을 출력할 수 있다. 여기서, 구름 종류는 권적운, 권운, 권층운, 고층운, 고적운, 층운, 층적운, 난층운, 적운 및 적란운 등으로 분류될 수 있으며, 이진 분류 모델의 심층 신경망이 구름 높이, 구름 모양 및 구름 분포 형태에 따라 이 중 하나로 판단할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
또한 모델 생성부는 구름 데이터를 통해 mm단위의 강수량을 학습하는 강수량 예측 모델을 생성할 수 있다. 강수량 예측 모델(Precipitation Estimation Model)은 구름 데이터(D)들을 통해 mm단위의 강수량을 학습하여, 입력되는 구름 이미지에 대하여 mm단위의 강수량 예측값을 도출할 수 있도록 생성된 것이고, 이를 위해, 합성곱 신경망(CNN)과 심층 신경망(DNN)으로 구성될 수 있다.
강수량 예측 모델의 합성곱 신경망도 컨볼루션 레이어(Conv)와 풀링 레이어(Pooling)로 구성될 수 있는데, 이 경우 먼저 컨볼루션 레이어(Conv)가 연속적으로 구성되고 풀링 레이어(Pooling)구성된 다음, 컨볼루션 레이어(Conv)와 풀링 레이어(Pooling)가 배치되는 것으로, 5개의 레이어로 이루어질 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 강수량 예측 모델의 심층 신경망은 평탄화 레이어(Flatten layer, Flatten) 및 2개의 밀집 레이어(Dense layer, Dense)로 구성되어 3개의 레이어로 이루어지는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다.
모델 생성부는 강수량 예측 모델(132) 학습 시, x값으로 시간에 따른 구름 데이터의 구름 사진을, y값으로 구름 사진이 촬영된 시간의 기상정보(강수량, 온도 및 습도 중 하나 이상)을 적용하여, 회귀 학습을 통해 x값과 y값의 관계식을 도출하도록 학습시킬 수 있다. 이때, 모델 생성부는 강수량 예측 모델에 회귀 학습이 이루어짐에 따라 손실함수로 평균 제곱 오차(mean square error)를 적용하여 학습시킬 수 있다. 이에 따라, 강수량 예측 모델은 입력되는 구름 이미지의 mm 단위의 강수량을 예측할 수 있다. 한편, 상기와 같이 구성되는 강수량 예측 모델의 합성곱 신경망은 학습을 위해 특징으로 구름량, 구름 높이, 구름 모양, 구름 분포 형태, 구름 색 및 하늘 색 중 하나 이상을 추출할 수 있으며, 모두 추출하는 것이 바람직하나, 이에 한정되지는 않는다.
또한 강수량 예측 모델의 심층 신경망은 합성곱 신경망을 통해 추출된 특징 중 구름 높이, 구름 모양 및 구름 분포 형태를 이용하여 구름 종류를 판단하고, 추출된 특징들과 판단된 구름 종류를 학습하여 mm 단위의 강수량을 예측할 수 있다. 또한 강수량 예측 모델의 심층 신경망은 해당 구름 데이터의 구름 분포 형태와 다른 시간에 촬영된 구름 데이터의 구름 분포 형태를 통해 시간에 따라 달라진 구름의 위치를 분석하여 구름 이동 속도를 파악할 수 있다. 이에 구름 이동 속도도 같이 학습하여 mm 단위의 강수량을 예측할 수 있다.
이를 통해 실시간 강수 예측부에서 서로 다른 시간에 촬영된 복수의 구름 이미지를 포함하는 구름 이미지 그룹도 입력 받을 수 있도록 하여, mm 단위의 강수량을 예측 시 구름 이동 속도도 고려되도록 할 수 있다. 다만, 실시간 강수 예측부는 구름 이미지 그룹을 입력 받을 경우, 가장 늦게 촬영된 구름 이미지를 기준으로 이진 분류 모델에서 분류되고, 강수량 예측 모델에서 강수량 예측이 이루어지도록 할 수 있다.
이하, 본 발명의 물관리 자동화 통신시스템(1)에 설치되는 양수장(배수장) 설비 케이스를 설명한다. 양수장 설비 케이스는 일 예로, 제2원격소 장치(20)를 구성하는 구성품 중에 하나로서, 양수장에 배치되어 양수장의 환경 상태를 계측하고 판단하는 센싱 장비와, 이러한 데이터를 중앙관리소(50)로 전송하여 모니터링을 제공하기 위한 통신 장비와, 중앙관리소(50)로부터 원격으로 제어 신호를 전달받거나 양수장의 각종 설비를 제어하기 위한 제어 장비를 갖출 수 있다(이하, 설비 모듈).
양수장 설비 케이스는 케이스, 케이스의 내/외부에 배치되며 양수장의 설비를 제어하는 설비 모듈, 케이스의 내/외부에 배치되며 적외선 영상을 생성하는 적외선 센서, 케이스의 내/외부에 배치되며 가시광선 영상을 생성하는 카메라 센서, 케이스의 내/외부에 배치되며 적외선 센서와 카메라 센서를 제어하고 적외선 영상과 가시광선 영상을 수신하는 전자 제어 유닛(미도시), 전자 제어 유닛의 제어에 따라 발진하는 발진기를 포함할 수 있다.
전자 제어 유닛은 적외선 영상을 처리하여 생물체 여부를 판단하고 가시광선 영상을 처리하여 생물체 정보를 판단할 수 있다. 이 경우, 전자 제어 유닛은 적외선 센서를 온시키고 카메라 센서를 오프시키고, 적외선 영상으로부터 생물체가 존재하는 것을 판단한 다음 카메라 센서를 온시킬 수 있다. 즉, 전자 제어 유닛은 평상 시에는 적외선 센서만을 작동시켜 열화상 영상을 분석하여 생명체의 온도가 감지되면 케이스 내부에 생물체가 존재하는 것으로 판단한 다음, 케이스의 내부에 생물체가 존재하는 경우에만 카메라 센서를 온시켜 가시광선 영상을 생성하고 선명한 가시광선 영상을 분석하여 생물체 정보를 구체적으로 판단할 수 있다. 즉, 전력소비량이 높은 카메라 센서는 필요 시에만 온시켜 작동시킴으로써 전력 효율을 높일 수 있다.
생물체 정보는 "생물체(야생동물)의 종 등"을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 전자 제어 유닛의 데이터베이스에는 생물체의 온도 범위에 대한 데이터가 저장되어 있고 적외선 센서의 적외선 영상으로부터 데이터베이스에 저장된 생물체의 온도 범위에 대한 열화상 데이터가 감지되면 전자 제어 유닛은 케이스의 내부/주변에 생물체가 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 전자 제어 유닛의 데이터베이스에는 각각의 이미지에 따른 야생동물의 종에 대한 데이터가 맵핑되어 있고 카메라 센서의 가시광선 영상의 특정 이미지에서 데이터베이스에 저장된 이미지를 매칭한 다음 해당 이미지에 맵핑되어 있는 야생동물의 종, 크기에 대한 데이터로서 생물체 정보를 산출할 수 있다.
이 경우, 발진기는 초음파 발진기일 수 있으며 전자 제어 유닛이 판단한 생물체 정보에 따라 주파수의 세기와 대역폭이 제어되어 작동될 수 있다(일 예로, 뱀과 쥐는 가청영역이 달라 상호 다른 주파수의 세기와 대역폭으로 발진기가 작동되어야 함). 이에 따라, 양수장 설비 케이스로 야생 동물 등이 침입하여 고가의 전장 부품을 훼손시키고 제어 계통을 마비시키는 것을 방지할 수 있다.
나아가 본 발명의 양수장 설비 케이스의 변형례(미도시)에서는 적외선 센서와 카메라 센서 외에 케이스의 내/외부에 배치되는 3차원 카메라(미도시, 일 예로, 라이다; 3차원 뎁스 영상을 생성)를 추가적으로 포함할 수 있다.
이 경우, 전자 제어 유닛은 평상 시 적외선 센서를 온시키고 카메라 센서와 3차원 카메라(미도시)와 발진기를 오프시키고, 적외선 영상으로부터 생물체가 존재하는 것을 판단한 다음 카메라 센서를 온시킬 수 있다.
그 다음, 전자 제어 유닛은 가시광선 영상을 분석하여 생물체 정보를 판단할 수 있다. 이 경우, 생물체 정보는 "생물체(야생동물)의 종과 속도 등"을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 특히, 본 발명의 양수장 설비 케이스의 변형례에서는 전자 제어 유닛이 가시광선 영상에서 생물체의 이미지의 위치가 단위 시간에 따라 변하는 것을 연산하여 단위 시간에 따른 야생동물의 속도를 측정할 수 있다.
전자 제어 유닛은 야생동물의 속도가 특정값 미만이면 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 발진기를 발진시킬 수 있다.
이와 달리, 전자 제어 유닛은 야생동물의 속도가 특정값 이상이면 3차원 카메라를 온시켜 생물체 부피(미도시)를 판단할 수 있다. 이 경우, 전자 제어 유닛은 생물체 부피가 특정값 이상이면 야생동물의 속도가 특정값 미만이 될 때까지 발진기가 작동시키지 않은 다음 야생동물의 속도가 특정값 미만이 되며 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 발진하도록 발진기를 작동시킬 수 있다. 이와 달리, 전자 제어 유닛은 생물체 부피가 특정값 미만이면 야생동물의 속도에 상관없이 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 발진하도록 발진기를 작동시킬 수 있다.
즉, 야생동물의 속도가 특정값 이상인 경우 야생동물이 갑작스럽게 케이스의 내부로 들어오거나 좁은 공간에서 당황한 경우로서, 발진기를 갑작스럽게 작동시키면 혼란이 가중되어 더욱 빠른 속도로 케이스(500)의 내부를 돌아다녀 큰 손상을 일으킬 확률이 있다.
이를 방지하기 위해, 전자 제어 유닛은 3차원 카메라(미도시)로 야생동물의 크기를 판단한 다음 크기가 작으면 빠른 속도로 돌아다닌다고 하더라도 손상 위험이 적고 조속히 내보내는 것이 중요하므로 바로 발진기를 작동시킬 수 있고, 크기가 크면 갑자기 발진기를 작동시키는 것보다 속도가 어느 정도 줄어든 다음 발진기를 작동시켜 야생동물이 진정한 상태에서 찬찬히 케이스 외부로 빠져나가도록 유도할 수 있다.
나아가 본 발명의 양수장 설비 케이스의 변형례(미도시)에서는 전자 제어 유닛에 의해 제어되는 스피커(미도시)를 더 포함할 수 있다. 스피커는 평상 시 전자 제어 유닛에 의해 오프되어 있으며, 야생동물의 속도가 특정값 이상인 시간이 특정값 이상인 경우 전자 제어 유닛에 의해 작동될 수 있다. 이 경우, 주변의 관리자는 야생동물이 케이스 내부에서 요동하는 것을 인지하고 긴급히 양수장 설비 케이스를 관리할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (5)

  1. 저수지에 설치되어 제1계측정보를 생성하며, 저수지의 방류량을 결정하는 제1원격소 장치;
    양수장에 설치되어 제2계측정보를 생성하며, 양수장의 양수량을 결정하는 제2원격소 장치;
    용배수로에 설치되어 제3계측정보를 생성하며, 용배수로의 배수량을 결정하는 제3원격소 장치;
    하나 이상의 기상관측 지점에 설치되어 제4계측정보를 생성하는 제4원격소 장치; 및
    제1계측정보와 제2계측정보와 제3계측정보와 제4계측정보를 수신하여 모니터링하는 중앙관리소를 포함하고,
    상기 중앙관리소는 제1원격소 장치를 제어하여 저수지의 방류량을 결정하고 상기 제2원격소 장치를 제어하여 양수장의 양수량을 결정하고 상기 제3원격소 장치를 제어하여 용배수로의 배수량을 결정하고,
    제1계측정보는 저수지의 수위와 저수지의 개도율에 관한 정보이고, 제2계측정보는 양수장의 수위와 양수량에 관한 정보이고, 제3계측정보는 용배수로의 배수량에 관한 정보이고, 제4계측정보는 하나 이상의 기상관측 지점의 강수량에 관한 정보이고,
    상기 제4원격소 장치는 구름 이미지를 이용하여 실시간으로 강수량을 예측하고,
    상기 제4원격소 장치는,
    구름 사진과 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 시간별로 수집하여 데이터 셋을 구성하는 데이터 수집부;
    상기 데이터 셋을 통해 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 학습시키는 모델 생성부; 및
    구름 이미지가 입력되면, 상기 모델 생성부에서 학습된 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 강수량 예측값을 도출하는 실시간 강수 예측부를 포함하고,
    상기 제2원격소 장치는 양수장 설비 케이스를 포함하고,
    상기 양수장 설비 케이스는 케이스, 상기 케이스에 배치되며 양수장의 설비를 제어하는 설비 모듈, 상기 케이스에 배치되며 적외선 영상을 생성하는 적외선 센서와, 상기 케이스에 배치되며 가시광선 영상을 생성하는 카메라 센서와, 상기 케이스에 배치되며 라이다 형태로서 생물체 부피를 생성하는 3차원 카메라와, 상기 케이스에 배치되며 상기 적외선 센서와 상기 카메라 센서와 상기 3차원 카메라를 제어하고 적외선 영상과 가시광선 영상과 생물체 부피를 수신하는 전자 제어 유닛과, 상기 전자 제어 유닛의 제어에 따라 발진하는 초음파 발진기를 포함하고,
    상기 전자 제어 유닛은 적외선 영상을 처리하여 생물체 여부를 판단하고 가시광선 영상을 처리하여 생물체 정보를 판단하고, 생물체 정보는 생물체의 종과 속도를 포함하고,
    상기 전자 제어 유닛의 데이터베이스에는 생물체의 온도 범위에 대한 데이터가 저장되어 있어, 적외선 영상으로부터 데이터베이스에 저장된 생물체의 온도 범위에 대한 열화상 데이터가 감지되면 생물체가 존재하는 것으로 판단하고,
    상기 전자 제어 유닛의 데이터베이스에는 각각의 이미지에 따른 야생동물의 종에 대한 데이터가 맵핑되어 있어 가시광선 영상의 이미지에서 데이터베이스에 저장된 이미지를 매칭한 다음 해당 이미지에 맵핑되어 있는 야생동물의 종에 대한 데이터로 생물체 정보를 산출하고, 가시광선 영상의 이미지에서 생물체의 위치가 단위 시간에 따라 변하는 것을 연산하여 단위 시간에 따른 야생동물의 속도를 측정하고,
    상기 초음파 발진기는 상기 전자 제어 유닛이 판단한 생물체 정보에 따라 주파수의 세기와 대역폭이 제어되어 작동되고,
    상기 전자 제어 유닛은,
    평상 시 상기 적외선 센서를 온시키고 상기 카메라 센서와 상기 3차원 카메라와 상기 초음파 발진기를 오프시키고, 적외선 영상으로부터 생물체가 존재하는 것을 판단한 다음, 상기 카메라 센서를 온시켜 가시광선 영상을 분석하여 생물체 정보를 판단한 다음,
    야생동물의 속도가 특정값 미만이면, 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 상기 초음파 발진기를 작동시키고,
    야생동물의 속도가 특정값 이상이면, 상기 3차원 카메라를 온시켜 생물체 부피를 판단한 다음 생물체 부피가 특정값 이상이면 야생동물의 속도가 특정값 미만이 될 때까지 상기 초음파 발진기를 작동시키지 않고 야생동물의 속도가 특정값 미만이 된 다음 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 발진하도록 상기 초음파 발진기를 작동시키고, 생물체 부피가 특정값 미만이면 야생동물의 속도에 상관없이 야생동물의 종에 매칭되는 주파수의 세기와 대역폭으로 발진하도록 상기 초음파 발진기를 작동시키는 것을 특징으로 하는 물관리 자동화 통신시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101965535B1 (ko) * 2018-08-02 2019-04-03 김남식 지능형 물관리 시스템
KR20220144237A (ko) * 2021-04-19 2022-10-26 중앙대학교 산학협력단 구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치, 이를 이용한 강수량 예측 방법 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체

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