KR102636317B1 - Control system of artificial intelligence optimization-based for wet air purifier - Google Patents
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Abstract
본 발명은 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 있어서, 네트워크에 연결되어 서로 통신하는 습식공기정화장치와 서버를 포함하는 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템에 있어서, 상기 습식공기정화장치는, 상기 서버로부터 수신한 학습데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하고, 액체의 액체 오염도를 측정하고, 액체 오염도 측정값 및 액체 오염도 변화량 중 적어도 하나를 포함하는 수질데이터를 수집하고, 상기 수질데이터를 이용하여 공기오염도 추정값을 도출하며, 상기 공기오염도 추정값에 따라 공기정화속도, 공기정화수준 및 소모전력 중 적어도 하나를 포함하는 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템을 제공한다.The present invention relates to an AI optimization-based control system for a wet air purification device. In an embodiment of the present invention, an AI optimization-based control of a wet air purification device including a wet air purification device and a server that are connected to a network and communicate with each other. In the system, the wet air purification device performs artificial intelligence learning using learning data received from the server, measures the liquid contamination level of the liquid, and includes at least one of a liquid contamination level measurement value and a change in liquid contamination level. Collect water quality data, derive an estimated air pollution level using the water quality data, and determine operating conditions of the wet air purification device including at least one of air purification speed, air purification level, and power consumption according to the air pollution level estimate. We provide an AI optimization-based control system for wet air purification devices that is controlled in real time.
Description
본 발명은 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능 학습 기반으로 물이 분사되지 않는 습식공기정화장치에서 수질 변화를 통해 공기 중 미세먼지 양을 추정하는 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an AI optimization-based control system for a wet air purification device, and more specifically, to a wet air purification system that estimates the amount of fine dust in the air through changes in water quality in a wet air purification device that does not spray water based on artificial intelligence learning. This is about an AI optimization-based control system for purification equipment.
현대화사회에 접어들며 공업용 분진이나 자동차 매연, 황사 등 대기를 오염시키는 여러가지 복합적인 문제들로 인해 대기중의 미세먼지 양이 급속도로 증가하며 대기에 포함된 미세먼지의 양이 권고기준치 이상으로 오염되는 일수가 증가하여 일상생활에 지장을 주고, 미세먼지에 포함된 중금속 등으로 사람들의 건강에 악영향을 미치고 있다.As we enter a modern society, the amount of fine dust in the air is rapidly increasing due to various complex problems that pollute the air, such as industrial dust, automobile exhaust, and yellow dust, and the amount of fine dust in the air is becoming polluted beyond the recommended standard. The number of days is increasing, interfering with daily life, and heavy metals contained in fine dust are having a negative impact on people's health.
또한, 가정 내에서 실내활동으로 비산되는 먼지나 이산화탄소를 배출 등으로 환기를 시키기 위해 열어놓을 경우 대기중에 중금속을 포함하는 오염된 미세먼지가 유입되어 실내공간의 공기의 질을 떨어뜨려 천식, 알레르기성 기관지염, 폐렴과 같은 기관지 환자의 수가 증가하고, 신체성장이 미숙한 어린 아이나 기관지 환자 등 민감한사람의 건강에 문제를 일으켜 가정에서도 마음 놓고 환기를 시키기 어려운 실정이다.In addition, when the house is opened to ventilate the dust or carbon dioxide scattered by indoor activities, polluted fine dust containing heavy metals enters the atmosphere, deteriorating the air quality in indoor spaces, increasing the risk of asthma and allergies. The number of bronchial patients such as bronchitis and pneumonia is increasing, and it is causing health problems for sensitive people such as young children with immature physical growth and bronchial patients, making it difficult to ventilate comfortably even at home.
이에 따라 실내 공기중에 비산된 먼지나 외부에서 유입된 중금속을 포함한 미세먼지, 분진, 집진드기, 곰팡이, 바이러스 등의 유해물질을 집진하여 오염된 실내공기를 정화하고 깨끗한 공기를 배출하여 쾌적한 환경을 조성할 수 있는 다양한 형태의 공기청정기가 출시되어 상용화되고 있다.Accordingly, it collects harmful substances such as fine dust, dust, dust mites, mold, and viruses, including dust scattered in the indoor air or heavy metals introduced from outside, purifies the polluted indoor air, and creates a pleasant environment by emitting clean air. Various types of air purifiers have been released and are being commercialized.
기존의 공기청정기는 오염된 실내공기의 정화에 앞서 미세먼지의 양을 측정하고, 측정된 미세먼지의 양에 맞춰 공기 흡입량 및 공기 배출량을 조절하여 작동하였다. 이때, 대부분의 공기청정기는 광 산란식 미세먼지 측정기를 이용하여 미세먼지의 양을 측정한다.Existing air purifiers measure the amount of fine dust before purifying polluted indoor air and operate by adjusting the air intake and air discharge according to the measured amount of fine dust. At this time, most air purifiers measure the amount of fine dust using a light scattering type fine dust meter.
광 산란식 미세먼지 측정기는 빛의 산란의로 먼지의 크기와 개수를 추정하는데, 수분에 의해서도 산란이 일어나므로 습도에 따른 오차가 크게 발생하고, 발광부와 수광부에 먼지가 흡착되거나 오염되는 경우, 측정기의 정확도가 급격히 저하되어 잦은 세척관리가 요구되는 한계가 있다.The light scattering type fine dust meter estimates the size and number of dust based on the scattering of light. Since scattering also occurs due to moisture, errors due to humidity occur significantly, and if dust is adsorbed or contaminated in the emitting and receiving parts, The accuracy of the measuring instrument deteriorates rapidly, which requires frequent cleaning.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 물을 이용하여 공기를 정화함에 따라 수질이 악화되고 탁도가 높아지는 점을 이용하여 인공지능 학습 기반으로 공기의 오염도를 측정하는 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템을 제공하는 것이다.The technical problem that the present invention aims to solve is an AI optimization-based control system for a wet air purification device that measures air pollution based on artificial intelligence learning by taking advantage of the fact that water quality deteriorates and turbidity increases as air is purified using water. is to provide.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is not limited to the technical problem mentioned above, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below. There will be.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 있어서, 네트워크에 연결되어 서로 통신하는 습식공기정화장치와 서버를 포함하는 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템에 있어서, 상기 습식공기정화장치는, 상기 서버로부터 수신한 학습데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하고, 액체의 액체 오염도를 측정하고, 액체 오염도 측정값 및 액체 오염도 변화량 중 적어도 하나를 포함하는 수질데이터를 수집하고, 상기 수질데이터를 이용하여 공기오염도 추정값을 도출하며, 상기 공기오염도 추정값에 따라 공기정화속도, 공기정화수준 및 소모전력 중 적어도 하나를 포함하는 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템을 제공한다.In order to achieve the above technical problem, in an embodiment of the present invention, in an AI optimization-based control system for a wet air purification device including a wet air purification device and a server connected to a network and communicating with each other, the wet air purification device Performs artificial intelligence learning using the learning data received from the server, measures the liquid contamination level of the liquid, collects water quality data including at least one of the liquid contamination level measurement value and the liquid contamination level change amount, and the water quality data A wet air purification device that derives an air pollution level estimate using and controls operating conditions of the wet air purification device in real time, including at least one of air purification speed, air purification level, and power consumption, according to the air pollution level estimate. Provides an AI optimization-based control system.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 습식공기정화장치는, 내부에 인입공기를 정화시키기 위한 상기 액체를 수용하는 본체부; 상기 본체부의 일측에 위치하여 외부 공기를 상기 본체부 내부로 흡입하는 통로를 형성하는 흡입부; 상기 본체부의 설정된 위치에 위치하고, 상기 본체부에서 유입되는 인출공기를 배출하는 통로를 형성하는 배출부; 상기 본체부의 하측의 일부분에 위치하며, 상기 액체를 회전시키는 장치를 포함하는 회전부; 및 상기 본체부의 측면 또는 하측의 일부분에 위치하며 TDS(총용존고형물) 및 전기전도도 중 적어도 하나의 방식으로 상기 액체의 수질을 측정하는 수질측정부를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the wet air purification device includes a main body portion containing the liquid for purifying incoming air therein; a suction unit located on one side of the main body to form a passage for sucking external air into the main body; a discharge portion located at a set position of the main body and forming a passage for discharging the discharged air flowing in from the main body; a rotating part located in a lower part of the main body and including a device for rotating the liquid; and a water quality measuring unit located on a portion of the side or lower side of the main body and measuring the water quality of the liquid using at least one of TDS (total dissolved solids) and electrical conductivity.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 습식공기정화장치는, 밀폐공간에서 초기 공기오염도를 측정하는 공기오염도 측정수단을 더 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the wet air purification device may further include an air pollution level measuring means for measuring the initial air pollution level in a closed space.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 습식공기정화장치는, 상기 수질측정부를 통해 초기 액체오염도를 측정하여 액체오염도 측정값을 검출할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the wet air purification device may detect the liquid contamination measurement value by measuring the initial liquid contamination level through the water quality measurement unit.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 서버는, 상기 습식공기정화장치의 작동 시간에 따른 공기오염도 측정값의 변화량 및 액체오염도 측정값의 변화량을 수집하여 학습데이터로 저장할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the server may collect the amount of change in the measured value of air pollution and the amount of change in the measured value of liquid pollution according to the operation time of the wet air purification device and store them as learning data.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 서버는, 사용자 또는 상기 습식공기정화장치로부터 위치정보 및 액체정보를 수신하고, 수신한 위치정보 및 액체정보를 반영하여 상기 학습데이터를 보정하되, 상기 위치정보는 상기 습식공기정화장치가 설치된 위치를 포함하고, 상기 액체정보는 상기 습식공기정화장치에 사용된 액체종류를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the server receives location information and liquid information from the user or the wet air purification device, and corrects the learning data by reflecting the received location information and liquid information, but the location information It includes the location where the wet air purification device is installed, and the liquid information may include the type of liquid used in the wet air purification device.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 서버는, 외부의 기상정보제공장치 및 수질정보제공장치 각각으로부터 위치정보와 관련된 기상정보 및 액체정보와 관련된 수질정보 중 적어도 하나를 수신하고, 상기 기상정보 및 상기 수질정보 중 적어도 하나를 반영하여 수집한 상기 학습데이터의 공기오염도 측정값의 변화량 및 액체오염도 측정값의 변화량 중 적어도 하나를 보정할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the server receives at least one of weather information related to location information and water quality information related to liquid information from each of an external weather information providing device and a water quality information providing device, and the weather information and the At least one of the amount of change in the air pollution level measurement value and the change in liquid pollution level measurement value of the learning data collected by reflecting at least one of the water quality information may be corrected.
본 발명의 실시예에 따르면, 물을 이용하여 공기를 정화함에 따라 수질이 악화되고 탁도가 높아지는 점을 이용하여 공기의 오염도를 측정할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the degree of air pollution can be measured by using the fact that water quality deteriorates and turbidity increases as air is purified using water.
특히, 기존 광산란 미세먼지 측정 기술은 설치 초기 정확도는 높으나, 먼지 흡착과 습도에 의한 발광부와 수광부의 오염이 쉽게 일어나고 사용기간과 비례하여 정확도가 급격히 하락하는 문제가 있었으며, 이를 유지보수하여 높은 정확도를 유지하기가 어려웠다. 반면 물이 분사되지 않는 습식공기정화장치에서의 수질측정방식은 광산란 미세먼지 측정기술 대비 사용시간에 따른 정확도 하락이 작고, 센서의 성능을 유지보수하기가 쉬우며, 상대적으로 높은 정확도를 쉽게 유지하는 것이 가능하다. 공기오염물이 물속으로 유입되고, 물이 분사되지 않는 습식공기정화장치에서는 유입된 오염물이 공기중으로 재비산하지 않기 때문에, 안전하고, 더 정확하게 공기질을 추정할 수 있다. 따라서, 물이 분사되지 않는 습식공기정화장치와 수질을 통한 공기질 추정기술이 융합되었을때 성능과 사용자 편의성 측면에서 큰 시너지를 가져온다. 수질을 이용한 공기질 추정AI와 더불어 클라우드 서비스를 통한 AI학습 업데이트, 스마트제어학습으로 사용자 편의성 향상과 더불어 에너지효율을 향상시켜 저탄소, 스마트홈을 구현할 수 있다. 또한, 새로운 방식의 보급형 실내공기질관측기술로 미래 시장을 선도할 수 있다.In particular, the existing light scattering fine dust measurement technology had high accuracy at the initial stage of installation, but there was a problem that the light emitting and receiving parts were easily contaminated by dust adsorption and humidity, and the accuracy decreased rapidly in proportion to the period of use. By maintaining this, high accuracy was achieved. It was difficult to maintain. On the other hand, the water quality measurement method in a wet air purification device that does not spray water has a small decrease in accuracy with use time compared to light scattering fine dust measurement technology, is easy to maintain the performance of the sensor, and can easily maintain relatively high accuracy. It is possible. Air pollutants flow into the water, and in a wet air purification device in which water is not sprayed, the pollutants do not re-disperse into the air, making it safer and more accurate to estimate air quality. Therefore, when a wet air purification device that does not spray water and air quality estimation technology through water quality are combined, it brings about great synergy in terms of performance and user convenience. In addition to air quality estimation AI using water quality, AI learning updates through cloud services, and smart control learning can improve user convenience and improve energy efficiency to create a low-carbon, smart home. In addition, it can lead the future market with a new, popular indoor air quality observation technology.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The effects of the present invention are not limited to the effects described above, and should be understood to include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공기정화장치 제어시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 학습 수행을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 사시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치 덮개의 분해도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치 본체부 하부의 분해도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드부를 포함하고 있는 습식공기정화장치 내부의 모식도이다.1 is a diagram showing the configuration of an air purification device control system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart showing an AI optimization-based control system for a wet air purification device according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flowchart showing artificial intelligence learning performance according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a perspective view of a wet air purification device according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is an exploded view of a wet air purification device cover according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is an exploded view of the lower body of the wet air purification device according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is a schematic diagram of the inside of a wet air purification device including a guide portion according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the attached drawings. However, the present invention may be implemented in various different forms and, therefore, is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts that are not related to the description are omitted, and similar parts are given similar reference numerals throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to be "connected (connected, contacted, combined)" with another part, this means not only "directly connected" but also "indirectly connected" with another member in between. "Includes cases where it is. Additionally, when a part is said to “include” a certain component, this does not mean that other components are excluded, but that other components can be added, unless specifically stated to the contrary.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used herein are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to indicate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 발명에서 설명하는 습식공기정화장치는 액체를 분사하지 않고 액체를 이용하여 공기를 정화하는 공기정화장치로 정의될 수 있다.The wet air purification device described in the present invention can be defined as an air purification device that purifies air using liquid without spraying liquid.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 공기정화장치 제어시스템의 구성을 나타내는 도면이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 스마트제어방법을 나타내는 순서도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 학습 수행을 나타내는 순서도이다. 도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치를 설명하기 위한 도면들이다.1 is a diagram showing the configuration of an air purification device control system according to an embodiment of the present invention. Figure 2 is a flowchart showing a smart control method of a wet air purification device according to an embodiment of the present invention. Figure 3 is a flowchart showing artificial intelligence learning performance according to an embodiment of the present invention. 4 to 7 are drawings for explaining a wet air purification device according to an embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하면, 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 스마트제어방법은 클라우드 서비스를 포함하는 네트워크(20)에 연결되어 서로 통신하는 습식공기정화장치(30)와 서버(40)를 포함하는 습식공기정화장치 제어시스템(10)에서 수행되되, 습식공기정화장치(30)의 인공지능 학습을 수행하는 단계(S100), 상기 습식공기정화장치에서 워셔액(액체)의 액체오염도(수질)를 측정하고, 액체오염도 측정값을 포함하는 수질데이터를 수집하는 단계(S200), 상기 액체오염도의 측정값 및/또는 그 변화량을 이용하여 공기오염도 추정값을 도출하는 단계(S300), 및 상기 공기오염도 추정값에 따라 공기정화속도, 공기정화수준 및 소모전력 중 적어도 하나를 포함하는 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.1 and 2, the smart control method of a wet air purification device according to an embodiment of the invention includes a wet air purification device 30 and a server ( Performed in the wet air purification device control system 10 including 40), performing artificial intelligence learning of the wet air purification device 30 (S100), liquid contamination of the washer fluid (liquid) in the wet air purification device (S200) measuring (water quality) and collecting water quality data including the liquid pollution level measurement value, deriving an air pollution level estimate using the measured value of the liquid pollution level and/or its change (S300), and It may include controlling operating conditions of the wet air purification device in real time, including at least one of air purification speed, air purification level, and power consumption, according to the air pollution level estimate (S400).
구체적으로, 단계 S100에서는 상기 습식공기정화장치(30)의 인공지능 학습을 위하여, 밀페공간에서 초기 공기오염도를 측정하여 공기오염도 측정값을 검출하는 단계(S110), 상기 습식공기정화장치(30)의 초기 액체오염도를 측정하여 액체오염도 측정값을 검출하는 단계(S120), 상기 습식공기정화장치(30)의 작동 시간에 따른 상기 공기오염도 측정값의 변화량 및 상기 액체오염도 측정값의 변화량을 수집하여 학습데이터로 저장하는 단계(S130), 및 상기 학습데이터를 이용하여 상기 습식공기정화장치(30)의 인공지능 학습을 수행하는 단계(S140)를 포함할 수 있다.Specifically, in step S100, in order to learn artificial intelligence of the wet air purification device (30), the initial air pollution level is measured in an enclosed space and an air pollution level measurement value is detected (S110), the wet air purification device (30) A step (S120) of detecting the liquid pollution degree measurement value by measuring the initial liquid contamination degree, collecting the change in the air pollution degree measurement value and the change in the liquid contamination measurement value according to the operation time of the wet air purification device (30). It may include a step of storing learning data (S130), and a step of performing artificial intelligence learning of the wet air purification device 30 using the learning data (S140).
단계 S110에서는, 공기오염도 측정수단을 이용하여 밀폐공간에서 초기 공기오염도를 측정할 수 있다. 이때, 공기오염도 측정수단은 상기 습식공기정화장치(30)에 구비되거나, 별도의 장치를 이용할 수 있다. 예를 들면, 공기오염도 측정수단은 초기 미세먼지 농도를 약 10 ~ 약 500㎍/㎥ 측정 범위 이내에서 측정할 수 있다.In step S110, the initial air pollution level can be measured in an enclosed space using an air pollution level measuring means. At this time, the means for measuring air pollution may be provided in the wet air purification device 30, or a separate device may be used. For example, the air pollution measurement means can measure the initial fine dust concentration within a measurement range of about 10 to about 500㎍/㎥.
단계 S120에서는, 사용자가 상기 습식공기정화장치(30)를 이용하여 초기 액체오염도를 측정할 수 있다. 이때, 상기 습식공기정화장치(30)는 기 설정된 방식으로 액체오염도(수질)를 측정할 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치(30)를 상세하게 설명하면, 도 4 내지 도 7에 도시된 바와 같이, 본체부(100), 본체부(100)의 일측에 위치한 흡입부(200), 배출부(300), 회전부(400) 및 수질측정부(800)를 포함할 수 있다.In step S120, the user can measure the initial liquid contamination level using the wet air purification device 30. At this time, the wet air purification device 30 can measure liquid contamination (water quality) using a preset method. Here, if the wet air purification device 30 according to an embodiment of the present invention is described in detail, as shown in FIGS. 4 to 7, the main body 100 and the suction located on one side of the main body 100 It may include a unit 200, a discharge unit 300, a rotation unit 400, and a water quality measurement unit 800.
구체적으로, 본체부(100)는 내부에 인입공기를 정화시키기 위한 액체를 수용하고 있는 저장부로, 사용자가 액체를 주입할 수 있도록 상부가 개방되고, 이를 덮을 수 있는 별도의 덮개(140)를 가진 구조로 형성될 수 있다. 또한 본체부(100)의 하부면에는 이하 후술할 회전부(400)가 수용될 수 있도록 중앙 위치에 수용홈(410)이 형성되고, 나머지 하부면은 막혀 있는 형태로 형성될 수 있다.Specifically, the main body 100 is a storage part containing a liquid for purifying the incoming air, and has an open top so that the user can inject the liquid, and has a separate cover 140 to cover it. It can be formed into a structure. In addition, a receiving groove 410 is formed at a central position on the lower surface of the main body 100 to accommodate the rotating part 400, which will be described later, and the remaining lower surface may be formed in a closed form.
이때, 수용홈(410)의 경우, 위쪽으로 튀어나온 원통형 형상의 돌기와 같은 형상으로 형성될 수 있으며, 이 경우 수용홈(410)은, 이하 후술할 회전부(400)의 하면에 위치할 수 있다. 이와 같이 본체부(100)의 하단에 액체를 수용함에 따라 후술할 외부선회류(211)가 강하지 않아도 집진효율이 높아질 수 있으며 소음이 적은 공기청정기를 구성할 수 있다.At this time, the receiving groove 410 may be formed in a shape such as a cylindrical protrusion protruding upward, and in this case, the receiving groove 410 may be located on the lower surface of the rotating part 400, which will be described later. In this way, by housing the liquid at the bottom of the main body 100, dust collection efficiency can be increased even if the external swirling flow 211, which will be described later, is not strong, and an air purifier with less noise can be constructed.
일 실시예로, 상기 본체부(100)는 상기 회전부(400)를 본체부(100) 바닥에서 일정 높이이상 떨어진 위치에 설치하고 본체부(100)의 바닥과의 회전부(400)사이의 공간에 원심분리에 의한 침전 구조나 필터, 거름망, 액체 교환장치를 포함할 수 있다. 또한, 다른 실시예로, 상기 본체부(100)는 추가적으로 오일필터나 제품에 극심한 충격을 가하거나 엎었을 때 물이 쏟아지지 않는 방류턱이나 구조물을 형성할 수 있다.In one embodiment, the main body part 100 installs the rotating part 400 at a position at a certain height or more from the bottom of the main body part 100 and is located in the space between the rotating part 400 and the bottom of the main body part 100. It may include a sedimentation structure by centrifugation, a filter, a strainer, or a liquid exchange device. Additionally, in another embodiment, the main body 100 may additionally form a discharge ledge or structure that prevents water from spilling when the oil filter or product is subjected to severe impact or is tipped over.
흡입부(200)는 본체부(100)의 일측에 위치하여 외부 공기를 본체부(100) 내부로 흡입하는 통로를 형성할 수 있다. 또한, 흡입부(200)는 본체부(100)의 상부 일측에 위치할 수 있다. 다만, 흡입부(200)는 본체부(100)의 하단부에 수용되는 액체의 높이보다 상부에 위치하여야 한다. 이러한, 흡입부(200)는 인입 공기의 인입 속도를 향상시켜 인입 공기가 본체부(100)의 내부에서 공기 와류를 생성시킬 수 있도록 별도의 가속부(210)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가속부(210)는 터보팬, 압축기 같은 공기흡입장치를 포함할 수 있으며, 흡입부(200)의 내부나 일측에 배치될 수 있다.The suction unit 200 may be located on one side of the main body 100 to form a passage for sucking external air into the main body 100. Additionally, the suction unit 200 may be located on one upper side of the main body 100. However, the suction part 200 must be located above the level of the liquid contained in the lower part of the main body 100. The suction unit 200 may include a separate acceleration unit 210 to improve the intake speed of the incoming air so that the incoming air can generate an air vortex inside the main body 100. For example, the acceleration unit 210 may include an air suction device such as a turbo fan or a compressor, and may be placed inside or on one side of the suction unit 200.
배출부(300)는 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 상기 본체부(100)의 설정된 위치에 위치하고 상기 본체부(100)에서 유입되는 인출공기를 배출하는 통로를 형성할 수 있다. 여기서, 배출부(300)는 탈착이 가능하거나 일체형으로 결합될 수 있는 인출공기 필터(310)를 포함할 수 있다. 여기서, 인출공기 필터(310)는 본체부(100)의 하측에서 상측으로 이동하는 공기와류(이하 '내부선회류(311)')를 형성한 인출공기 속 잔여입자를 정화할 수 있는 공기 필터 구조체를 지칭하며 원통구조로 형성될 수 있다. 또한 상기 인출공기 필터(310)는 가이드부(500)에 탈착이 가능하도록 체결될 수도 있으며, 여러 종의 필터(제습, 오일, 헤파 등)일 수 있다. 또한, 상기 인출공기 필터(310)는 하단부에 전자기장 형성부(110)가 결합될 수 있다.The discharge unit 300 may be configured in various forms, and may be located at a set position of the main body 100 and form a passage for discharging the discharged air flowing in from the main body 100. Here, the discharge unit 300 may include a discharged air filter 310 that is detachable or integrally coupled. Here, the drawn air filter 310 is an air filter structure that can purify residual particles in the drawn air that forms an air vortex (hereinafter referred to as 'internal swirl flow 311') moving from the lower side to the upper side of the main body 100. It refers to and can be formed in a cylindrical structure. Additionally, the drawn air filter 310 may be detachably fastened to the guide unit 500, and may be various types of filters (dehumidifying, oil, HEPA, etc.). Additionally, the discharged air filter 310 may have an electromagnetic field forming portion 110 coupled to the lower end.
전자기장 형성부(110)는 공기에 영향을 미치는 전자기장을 형성할 수 있다. 이러한 전자기장 형성부(110)는 도선, 영구자석, 전자석(코일, 솔레노이드, 환형 인덕터에 강자성 자기 코어를 쓰는 것), 코일, 솔레노이드, 인덕터, 영전자석, 가변자석 등을 포함하는 자성체(111)를 구비할 수 있다.The electromagnetic field forming unit 110 may form an electromagnetic field that affects the air. This electromagnetic field forming part 110 is a magnetic material 111 including a conductor, permanent magnet, electromagnet (using a ferromagnetic magnetic core in a coil, solenoid, and annular inductor), coil, solenoid, inductor, zero electromagnet, and variable magnet. It can be provided.
회전부(400)는 본체부(100)의 하측의 일부분에 위치하며 상기 액체를 회전시키는 장치(ex. 팬을 포함한 모터)를 포함할 수 있다. 여기서, 회전부(400)는 하나 또는 하나 이상이 본체부(100)의 액체 속에 위치하여 상기 본체부(100)에 수용된 액체를 와류 시키고, 상기 흡입부(200)의 인입 압력에 의해 외부 선회류를 형성하여 상기 인입 공기와의 단위시간당 접촉 면적을 증가시킬 수 있다. 이를 통해, 회전부(400)는 인입 공기속에 포함된 불순물, 미세먼지, 중금속 등의 입자들이 액체속에 포집되도록 만들어 공기 정화 효율을 향상시킬 수 있다.The rotating part 400 is located in a lower part of the main body 100 and may include a device (ex. a motor including a fan) that rotates the liquid. Here, one or more of the rotating parts 400 are located in the liquid of the main body 100 to swirl the liquid contained in the main body 100, and create an external swirling flow by the inlet pressure of the suction part 200. By forming it, the contact area per unit time with the incoming air can be increased. Through this, the rotating unit 400 can improve air purification efficiency by allowing particles such as impurities, fine dust, and heavy metals contained in the incoming air to be collected in the liquid.
수질측정부(800)는 본체부(100)의 측면 또는 하측의 일부분에 위치하며 TDS(총용존고형물) 및 전기전도도 중 적어도 하나의 방식으로 액체의 수질을 측정할 수 있다.The water quality measuring unit 800 is located on a portion of the side or lower side of the main body 100 and can measure the water quality of the liquid using at least one of TDS (total dissolved solids) and electrical conductivity.
다시, 단계 S130에서는, 서버(40)가 상기 습식공기정화장치(30)로부터 상기 공기오염도 측정값의 변화량 및 상기 액체오염도 측정값의 변화량을 수집(수신)하여 학습데이터로 저장할 수 있다. 또한, 서버(40)는 공기오염도 측정수단 및 상기 습식공기정화장치(30) 중 적어도 하나로부터 초기 공기오염도 측정값, 초기 액체오염도 측정값, 상기 습식공기정화장치(30)의 풍량, 기능 및 가동시간, 시간에 따른 공기오염도의 측정값, 시간에 따른 액체오염도의 측정값 등을 더 수집하여 학습데이터를 저장할 수 있다.Again, in step S130, the server 40 may collect (receive) the amount of change in the air pollution level measurement value and the change amount in the liquid pollution level measurement value from the wet air purification device 30 and store them as learning data. In addition, the server 40 receives the initial air pollution level measurement value, the initial liquid pollution level measurement value, and the air volume, function, and operation of the wet air purification device 30 from at least one of the air pollution measurement means and the wet air purification device 30. Learning data can be stored by further collecting time, measured values of air pollution over time, and measured values of liquid pollution over time.
구체적으로, 서버(40)는 사용자 또는 상기 습식공기정화장치(30)로부터 위치정보 및 액체정보를 수신하고, 수신한 위치정보 및 액체정보를 반영하여 학습데이터를 보정할 수 있다. 이때, 위치정보는 사용자의 거주지, 예컨대, 상기 습식공기정화장치(30)가 설치된 위치를 포함할 수 있다. 또한, 액체정보는 상기 습식공기정화장치(30)에 사용된 워셔액(액체)의 종류, 예컨대, 수도물, 생수 등의 액체종류를 포함할 수 있다.Specifically, the server 40 may receive location information and liquid information from the user or the wet air purification device 30, and correct the learning data by reflecting the received location information and liquid information. At this time, the location information may include the user's residence, for example, the location where the wet air purification device 30 is installed. Additionally, the liquid information may include the type of washer fluid (liquid) used in the wet air purification device 30, for example, tap water, bottled water, etc.
또한, 서버(40)는 외부의 기상정보제공장치(미도시) 및 수질정보제공장치(미도시) 각각으로부터 위치정보와 관련된 기상정보 및 액체정보와 관련된 수질정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 예를 들면, 서버(40)는 상기 습식공기정화장치(30)가 설치된 위치의 대기 중 미세먼지 수치를 포함하는 기상정보를 수신하고, 상기 습식공기정화장치(30)에 사용된 수도물의 수질정보를 수신할 수 있다.Additionally, the server 40 may receive at least one of weather information related to location information and water quality information related to liquid information from each of an external weather information providing device (not shown) and a water quality information providing device (not shown). For example, the server 40 receives weather information including the level of fine dust in the air at the location where the wet air purification device 30 is installed, and water quality information of tap water used in the wet air purification device 30. can receive.
이러한 서버(40)는 기상정보 및 수질정보 중 적어도 하나를 반영하여 수집한 학습데이터의 공기오염도 측정값의 변화량 및/또는 액체오염도 측정값의 변화량을 보정할 수 있다. 예를 들면, 서버(40)는 수집한 학습데이터의 공기오염도 측정값을 기상정보로부터 확인된 미세먼지 수치와 비교하고, 비교결과로 상기 습식공기정화장치(30)가 설치된 위치의 공기오염도의 측정 정확도를 보다 정확하게 판단하고, 판단된 공기오염도의 측정 정확도에 따라 공기오염도 측정값의 변화량의 일정 부분을 보정하여 공기오염도 측정수단의 정확도를 보정할 수 있다. 또한, 서버(40)는 수집한 학습데이터의 액체오염도 측정값을 수질정보로부터 확인된 수도물의 수질정보와 비교하고, 비교결과로 상기 습식공기정화장치(30)에 사용되는 워셔액의 액체오염도의 측정 정확도를 보다 정확하게 판단하고, 판단된 액체오염도의 측정 정확도에 따라 액체오염도 측정값의 변화량의 일정 부분을 보정하여 수질측정부(800)의 정확도를 보정할 수 있다.This server 40 may correct the amount of change in the air pollution level measurement value and/or the change amount in the liquid pollution level measurement value of the learning data collected by reflecting at least one of weather information and water quality information. For example, the server 40 compares the air pollution level measurement value of the collected learning data with the fine dust level confirmed from weather information, and as a result of the comparison, measures the air pollution level at the location where the wet air purification device 30 is installed. Accuracy can be determined more accurately, and the accuracy of the air pollution measurement means can be corrected by correcting a certain portion of the change in the air pollution measurement value according to the determined air pollution measurement accuracy. In addition, the server 40 compares the liquid contamination level measurement value of the collected learning data with the water quality information of tap water confirmed from the water quality information, and as a result of the comparison, the liquid contamination level of the washer fluid used in the wet air purification device 30 is measured. The accuracy can be determined more accurately, and the accuracy of the water quality measurement unit 800 can be corrected by correcting a certain portion of the change in the liquid contamination measurement value according to the determined liquid contamination measurement accuracy.
단계 S140에서는, 상기 습식공기정화장치(30)가 서버(40)로부터 학습데이터를 수신하고, 수신한 학습데이터의 각종 데이터를 이용(매칭)하여 인공지능 학습을 수행할 수 있다. 또한, 상기 습식공기정화장치(30)는 설정된 시간 및/또는 주기마다 서버(40)와 통신하여 업데이트된 학습데이터를 수신하고, 업데이트된 학습데이터를 이용하여 인공지능의 재학습을 수행할 수 있다.In step S140, the wet air purification device 30 may receive learning data from the server 40 and perform artificial intelligence learning by using (matching) various data of the received learning data. In addition, the wet air purification device 30 communicates with the server 40 at set times and/or cycles to receive updated learning data, and can perform artificial intelligence re-learning using the updated learning data. .
단계 S200에서는, 상기 습식공기정화장치(30)가 실시간으로 워셔액의 액체오염도를 측정하고, 액체오염도 측정값 및/또는 그 변화량을 포함하는 수질데이터를 수집할 수 있다. 이때, 상기 습식공기정화장치(30)는 사용자 및/또는 서버(40)로부터 수신한 액체정보 및/또는 수질정보를 더 포함할 수 있다.In step S200, the wet air purification device 30 may measure the liquid contamination level of the washer fluid in real time and collect water quality data including the liquid contamination level measurement value and/or its change amount. At this time, the wet air purification device 30 may further include liquid information and/or water quality information received from the user and/or the server 40.
단계 S300에서는, 상기 습식공기정화장치(30)가 수질데이터의 액체오염도 측정값 및/또는 그 변화량을 이용하여 공기오염도 추정값을 도출할 수 있다. 여기서, 상기 습식공기정화장치(30)는 도 2에 도시된 바와 같이 설정된 시간동안 공기정화를 실시한 후 워셔액의 액체오염도 측정값을 이용하여 공기오염도 추정값을 도출할 수 있다. 즉, 감소된 공기오염도만큼 증가된 워셔액의 액체오염도를 이용하여 상기 습식공기정화장치(30)는 워셔액의 액체오염도 측정값을 공기오염도 추정값로 변환 도출할 수 있다.In step S300, the wet air purification device 30 may derive an air pollution level estimate using the liquid pollution level measurement value and/or its change in water quality data. Here, the wet air purification device 30 can purify the air for a set time as shown in FIG. 2 and then derive an estimated air pollution level using the liquid pollution level measurement value of the washer fluid. In other words, the wet air purification device 30 can convert the liquid pollution level of the washer fluid into an estimated air pollution level by using the liquid pollution level of the washer fluid which has increased by the reduced air pollution level.
단계 S400에서는, 상기 습식공기정화장치(30)가 상기 공기오염도 추정값에 따라 공기정화속도, 공기정화수준 및 소모전력 중 적어도 하나를 포함하는 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어할 수 있다. 예를 들면, 상기 습식공기정화장치(30)는 공기정화속도와 공기정화수준은 높이고, 소모전력은 줄이는 방향으로 실시간 스마트 제어를 수행할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 서버(40)가 상기 습식공기정화장치(30)와 통신하여 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어할 수도 있다.In step S400, the wet air purification device 30 can control the operating conditions of the wet air purification device, including at least one of air purification speed, air purification level, and power consumption, in real time according to the estimated air pollution level. . For example, the wet air purification device 30 can perform real-time smart control to increase air purification speed and air purification level and reduce power consumption. However, it is not limited to this, and the server 40 may communicate with the wet air purification device 30 to control the operating conditions of the wet air purification device in real time.
상기와 같은, 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 스마트제어방법은 수질 측정, 수질 측정값의 변화량과 실측 미세먼지 변화량을 매칭하여 인공지능 학습, 수질 측정값만 주어졌을 경우 인공지능을 통해 미세먼지 수치를 추정하여 도출하는 핵심 알고리즘을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 습식공기정화장치의 스마트제어방법은 습식공기정화장치(30)와 공기정화장치 제어시스템(10)의 연계에 의해 공기중의 먼지가 물속으로 이동하여 공기 중 먼지의 감소량과 비례하여 물 속의 먼지량이 증가하는 것을 확인할 수 있고, 세균증식이 억제되는 환경에서 미세먼지 수치의 추정값이 높은 정확도를 가질 수 있다.As described above, the smart control method of the wet air purification device according to an embodiment of the present invention measures water quality, learns artificial intelligence by matching the amount of change in water quality measurement value and the amount of change in actual fine dust, and uses artificial intelligence when only water quality measurement values are given. Through this, the core algorithm that estimates and derives fine dust levels can be performed. In addition, the smart control method of the wet air purification device according to an embodiment of the present invention allows dust in the air to move into the water by linking the wet air purification device 30 and the air purification device control system 10, thereby removing the moisture in the air. It can be seen that the amount of dust in the water increases in proportion to the decrease in dust, and in an environment where bacterial growth is suppressed, the estimated value of fine dust levels can be highly accurate.
본 발명의 실시예에 따르면, 물을 이용하여 공기를 정화함에 따라 수질이 악화되고 탁도가 높아지는 점을 이용하여 공기의 오염도를 측정할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the degree of air pollution can be measured by using the fact that water quality deteriorates and turbidity increases as air is purified using water.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The description of the present invention described above is for illustrative purposes, and those skilled in the art will understand that the present invention can be easily modified into other specific forms without changing the technical idea or essential features of the present invention. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive. For example, each component described as unitary may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the patent claims described below, and all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention.
10: 습식공기정화장치 제어시스템
20: 네트워크
30: 습식공기정화장치
40: 서버
100: 본체부
110: 전자기력 형성부
111: 자성체 (영구 자석, 전자석)
130: 내부필터
140: 덮개
200: 흡입부
210: 가속부
211: 외부선회류
300: 배출부
310: 인출공기 필터
311: 내부선회류
400: 회전부
410: 수용홈
500: 가이드부10: Wet air purification device control system
20: Network
30: Wet air purification device
40: server
100: main body
110: Electromagnetic force forming unit
111: Magnetic material (permanent magnet, electromagnet)
130: Internal filter
140: cover
200: suction part
210: acceleration unit
211: External swirl flow
300: discharge unit
310: Outlet air filter
311: Internal swirl flow
400: Rotating part
410: Accommodation home
500: Guide unit
Claims (7)
상기 습식공기정화장치는,
내부에 인입공기를 정화시키기 위한 액체를 수용하는 본체부; 상기 본체부의 일측에 위치하여 외부 공기를 상기 본체부 내부로 흡입하는 통로를 형성하는 흡입부; 상기 본체부의 설정된 위치에 위치하고, 상기 본체부에서 유입되는 인출공기를 배출하는 통로를 형성하는 배출부; 상기 본체부의 하측의 일부분에 위치하며, 상기 액체를 회전시키는 장치를 포함하는 회전부; 및 상기 본체부의 측면 또는 하측의 일부분에 위치하며 TDS(총용존고형물) 및 전기전도도 중 적어도 하나의 방식으로 상기 액체의 수질을 측정하는 수질측정부;를 포함하여,
상기 서버로부터 수신한 학습데이터를 이용하여 인공지능 학습을 수행하고, 액체의 액체 오염도를 측정하고, 액체 오염도 측정값 및 액체 오염도 변화량 중 적어도 하나를 포함하는 수질데이터를 수집하고, 상기 수질데이터를 이용하여 공기오염도 추정값을 도출하며, 상기 공기오염도 추정값에 따라 공기정화속도, 공기정화수준 및 소모전력 중 적어도 하나를 포함하는 상기 습식공기정화장치의 동작조건을 실시간으로 제어하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
In an AI optimization-based control system for a wet air purification device that includes a wet air purification device and a server that are connected to a network and communicate with each other,
The wet air purification device,
A main body portion containing a liquid for purifying the incoming air therein; a suction unit located on one side of the main body to form a passage for sucking external air into the main body; a discharge portion located at a set position of the main body and forming a passage for discharging the discharged air flowing in from the main body; a rotating part located in a lower part of the main body and including a device for rotating the liquid; And a water quality measuring unit located on a portion of the side or lower side of the main body and measuring the water quality of the liquid using at least one of TDS (total dissolved solids) and electrical conductivity.
Perform artificial intelligence learning using the learning data received from the server, measure the liquid contamination level of the liquid, collect water quality data including at least one of the liquid contamination level measurement value and the change in liquid contamination level, and use the water quality data. AI of a wet air purification device that derives an air pollution level estimate and controls operating conditions of the wet air purification device in real time, including at least one of air purification speed, air purification level, and power consumption, according to the air pollution level estimate value. Optimization-based control system.
상기 습식공기정화장치는,
밀폐공간에서 초기 공기오염도를 측정하는 공기오염도 측정수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
According to paragraph 1,
The wet air purification device,
An AI optimization-based control system for a wet air purification device, characterized in that it further includes an air pollution level measuring means for measuring the initial air pollution level in an enclosed space.
상기 습식공기정화장치는,
상기 수질측정부를 통해 초기 액체오염도를 측정하여 액체오염도 측정값을 검출하는 것을 특징으로 하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
According to paragraph 3,
The wet air purification device,
An AI optimization-based control system for a wet air purification device, characterized in that the liquid contamination level is detected by measuring the initial liquid contamination level through the water quality measurement unit.
상기 서버는,
상기 습식공기정화장치의 작동 시간에 따른 공기오염도 측정값의 변화량 및 액체오염도 측정값의 변화량을 수집하여 학습데이터로 저장하는 것을 특징으로 하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
According to clause 4,
The server is,
An AI optimization-based control system for a wet air purification device, characterized in that the amount of change in the air pollution level measurement value and the change in the liquid pollution level measurement value according to the operating time of the wet air purification device are collected and stored as learning data.
상기 서버는,
사용자 또는 상기 습식공기정화장치로부터 위치정보 및 액체정보를 수신하고, 수신한 위치정보 및 액체정보를 반영하여 상기 학습데이터를 보정하되,
상기 위치정보는 상기 습식공기정화장치가 설치된 위치를 포함하고,
상기 액체정보는 상기 습식공기정화장치에 사용된 액체종류를 포함하는 것을 특징으로 하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
According to clause 5,
The server is,
Receive location information and liquid information from the user or the wet air purification device, and correct the learning data by reflecting the received location information and liquid information,
The location information includes the location where the wet air purification device is installed,
An AI optimization-based control system for a wet air purification device, wherein the liquid information includes the type of liquid used in the wet air purification device.
상기 서버는,
외부의 기상정보제공장치 및 수질정보제공장치 각각으로부터 위치정보와 관련된 기상정보 및 액체정보와 관련된 수질정보 중 적어도 하나를 수신하고,
상기 기상정보 및 상기 수질정보 중 적어도 하나를 반영하여 수집한 상기 학습데이터의 공기오염도 측정값의 변화량 및 액체오염도 측정값의 변화량 중 적어도 하나를 보정하는 것을 특징으로 하는, 습식공기정화장치의 AI 최적화 기반 제어시스템.
According to clause 5,
The server is,
Receiving at least one of weather information related to location information and water quality information related to liquid information from each of an external weather information providing device and a water quality information providing device,
AI optimization of a wet air purification device, characterized in that at least one of the amount of change in the air pollution level measurement value and the change in liquid pollution level measurement value of the learning data collected by reflecting at least one of the weather information and the water quality information is corrected. Based control system.
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