KR20140119930A - 통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템 - Google Patents

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Abstract

통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 시스템은, 각 건물 내에 설치된 측정 수단으로부터 측정 데이터를 수집하는 복수 개의 데이터 수집기; 데이터 수집기로부터 측정 데이터를 수신하고, 수신한 측정 데이터를 집계 또는 통계 처리하여 집계 처리 데이터 또는 통계 처리 데이터를 생성하며, 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 건물 관리 에이전트, 및 건물 관리 에이전트로부터 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 건물의 상태를 추론하는 통합 관리 서버를 포함한다.

Description

통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템{INTEGRATED MANAGEMENT SERVER AND BUILDING MANAGEMENT SYSTEM USING THE SAME}
본 발명의 실시예는 건물 관리 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 각 건물에 설치된 시설 또는 장비들의 결함 또는 에너지 낭비 상태를 통합 관리할 수 있는 통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템에 관한 것이다.
기존의 건물 관리 시스템(Building Management System)에서 에너지 낭비 요소를 찾는 방식은 다음과 같다. 기존의 건물 관리 시스템에서는 해당 건물 내에서 각 시설 또는 장비들에 사용되는 에너지량을 계측하고, 계측된 에너지량의 추이를 나타내는 자료 또는 계측된 에너지량의 통계 자료를 차트나 테이블 양식으로 화면에 표시한다. 그러면, 고도로 훈련된 전문가가 화면에 표시된 차트 또는 테이블 양식의 자료를 분석하여 에너지 낭비 요소(또는 에너지 절감 요소)를 찾는 방식으로 진행되었다.
그러나, 기존 방식에 의하면, 1) 에너지 낭비 요소를 찾기 위해 고도로 훈련된 전문가가 투입되어야 하고, 2) 전문가가 화면에 표시된 차트 또는 테이블 양식의 자료를 일일이 검토하여 에너지 낭비 요소 또는 에너지 절감 요소를 찾아야 하므로 비효율적이고 시간이 오래 걸리며, 3) 현재 에너지가 낭비되고 있음에도 에너지 낭비 요소를 자동으로 발견하지 못하여 즉각적인 대처가 어렵고, 4) 에너지 낭비 요소에 대한 객관적인 판단 근거가 부족하여 정확성이 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명의 실시예는 건물 내의 시설 또는 장비의 결함 및 에너지 낭비 요소를 자동으로 신속하게 검출할 수 있는 통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 시스템은, 각 건물 내에 설치된 측정 수단으로부터 측정 데이터를 수집하는 복수 개의 데이터 수집기; 상기 데이터 수집기로부터 상기 측정 데이터를 수신하고, 수신한 측정 데이터를 집계 또는 통계 처리하여 집계 처리 데이터 또는 통계 처리 데이터를 생성하며, 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 건물 관리 에이전트; 및상기 건물 관리 에이전트로부터 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 수신한 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 건물의 상태를 추론하는 통합 관리 서버를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관리 서버는, 소정 건물에 대한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 수신하는 데이터 수신부; 및 상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 사례 기반 추론(Case Based Reasoning : CBR) 알고리즘에 대입하여 상기 건물의 이상 상태 여부를 추론하는 사례 기반 추론부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 각 건물 내에서 측정되는 데이터를 룰 기반 추론 및 사례 기반 추론에 대입함으로써, 고도로 훈련된 전문가 없이도 해당 건물의 이상 상태 여부를 자동으로 진단할 수 있게 된다. 이 경우, 해당 건물의 이상 상태 여부를 신속하게 진단하여 진단에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 된다. 그리고, 건물 관리 시스템 내의 각 구성에 이상 상태가 발생하거나 해당 건물에 이상 상태가 발생된 경우, 관리자에게 실시간으로 해당 사항을 알려줌으로써, 해당 문제에 대해 즉각적으로 대처할 수 있게 된다. 또한, 각 건물 내에서 측정되는 데이터를 집계 또는 통계 처리함으로써, 수집한 데이터의 활용성을 높일 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 에이전트의 구성을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 구성을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사례 기반 추론부의 구성을 나타낸 도면.
이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다. 그러나 이는 예시적 실시예에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 효율적으로 설명하기 위한 일 수단일 뿐이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 건물 관리 시스템(100)은 데이터 수집기(102), 건물 관리 에이전트(104), 통합 관리 서버(106), 및 관리자 단말기(108)를 포함한다.
데이터 수집기(102)는 각 건물마다 설치될 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 건물이란 일반적으로 업무, 상업 또는 주거 등의 목적으로 사용되는 구조물을 의미하는 것으로서, 업무 또는 상업용 빌딩, 아파트, 다세대주택, 또는 단독주택 등의 주거 시설뿐만 아니라 공원 등의 집합적 구조물, 또는 교량 등의 특수 구조물 등을 모두 포괄하는 의미이다. 즉, 본 발명의 실시예에서 건물이란 데이터 수집 및 관리의 단위가 될 수 있는 넓은 의미의 건축물 내지 구조물을 의미한다.
데이터 수집기(102)는 해당 건물 내의 각 설비(또는 장치)에 설치된 각종 측정 수단(예를 들어, 센서 또는 계측기 등)으로부터 측정 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집기(102)는 건물 내의 공조 장치, 냉방 장치, 난방 장치, 조명 장치, 보안 장치, 전력 설비 등에 설치된 각종 센서(예를 들어, 온도 센서, 압력 센서, 습도 센서 등) 또는 계측기(예를 들어, 전력계 등)로부터 측정 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집기(102)는 건물 내의 각 설비(또는 장치)를 오브젝트 단위로 관리할 수 있다. 이 경우, 데이터 수집기(102)는 각 센서 또는 계측기로부터 수집한 측정 데이터에 해당 오브젝트 아이디 및 해당 오브젝트 이름을 매칭하여 저장할 수 있다. 데이터 수집기(102)는 수집한 측정 데이터를 건물 관리 에이전트(104)로 전송할 수 있다. 이때, 데이터 수집기(102)는 기 설정된 주기에 따라 수집한 측정 데이터를 건물 관리 에이전트(104)로 전송할 수 있다. 데이터 수집기(102)는 예를 들어, 건물에 설치된 기존의 BMS(Building Management System) 서버일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
건물 관리 에이전트(104)는 데이터 수집기(102)로부터 측정 데이터를 수신하고, 수신한 측정 데이터를 집계 또는 통계 처리할 수 있다. 건물 관리 에이전트(104)는 집계 또는 통계 처리된 데이터를 통합 관리 서버(106)로 전송할 수 있다. 건물 관리 에이전트(104)는 데이터를 수신하고 집계 또는 통계 처리하는 과정에서 이상 상태가 발생하는 경우, 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 발생하여 통합 관리 서버(106)로 전송할 수 있다. 건물 관리 에이전트(104)는 데이터 수집기(102)와 1:1로 대응하여 형성될 수 있다. 이때, 각 건물마다 데이터 수집기(102)와 건물 관리 에이전트(104)가 설치될 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 건물 관리 에이전트(104)는 복수 개의 데이터 수집기(102)와 N:1의 관계로 형성될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 관리 에이전트의 구성을 나타낸 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 건물 관리 에이전트(104)는 인터페이스부(202), 수집 모듈(204), 집계 모듈(206), 통계 모듈(208), 데이터 저장부(210), 데이터 전송부(212), 및 이벤트 전송부(214)를 포함한다.
인터페이스부(202)는 데이터 수집기(102)로부터 측정 데이터를 수신한다. 이때, 인터페이스부(202)는 데이터 수집기(102)로부터 기 설정된 주기에 따라 측정 데이터를 수신할 수 있다. 인터페이스부(202)가 수신하는 측정 데이터의 종류는 예를 들어, 아날로그 타입, 바이너리 타입, 바이너리 시간 타입, 적산 타입 등이 있을 수 있다. 아날로그 타입의 데이터로는 예를 들어, 온도, 습도, 압력 등의 실수 형태의 데이터가 있을 수 있다. 바이너리 타입의 데이터로는 예를 들어, 구동, 정지 등 0 또는 1의 상태값을 가지는 데이터가 있을 수 있다. 바이너리 시간 타입의 데이터로는 예를 들어, 공조 장치의 가동 시간과 같이 바이너리의 특정 상태(예를 들어, 가동인 경우는 0, 정지인 경우는 1)의 지속 시간의 성격을 갖는 데이터가 있을 수 있다. 적산 타입의 데이터로는 예를 들어, 공조 장치의 에너지 사용량 등 특정 주기마다 값을 누적할 수 있는 형태의 데이터가 있을 수 있다.
한편, 건물 관리 에이전트(104)가 복수 개의 데이터 수집기(102)와 N:1의 관계로 형성되는 경우에도 인터페이스부(202)는 데이터 수집기(102)와 1:1로 대응하여 형성될 수 있다. 이때, 각 건물마다 데이터 수집기(102)와 인터페이스부(202)가 설치될 수 있다. 인터페이스부(202)는 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 지정된 주기에 데이터 수집기(102)로부터 측정 데이터를 수신하지 못한 경우, 데이터 수집기(102)로부터 측정 데이터를 수신하였으나 데이터 값이 존재하지 않는 경우, 데이터 수집기(102)로부터 수신한 측정 데이터 값이 정상적인 값의 범위를 벗어난 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
수집 모듈(204)은 인터페이스부(202)가 데이터 수집기(102)로부터 수신한 측정 데이터를 수집한다. 수집 모듈(204)은 측정 데이터를 시계열순으로 수집할 수 있다. 수집 모듈(204)은 기 설정된 주기마다 인터페이스부(202)로부터 측정 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 수집 모듈(204)이 측정 데이터를 수집하는 주기는 인터페이스부(202)가 데이터 수집기(102)로부터 측정 데이터를 수신하는 주기와 동일하게 설정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 그와 다른 주기로 설정할 수도 있다. 수집 모듈(204)은 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 지정된 주기에 수집할 측정 데이터가 존재하지 않는 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
집계 모듈(206)은 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터를 집계 처리하여 집계 처리 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 해당 건물 내의 소정 층에 설치된 조명 장치의 에너지 사용량에 대한 집계 정보가 필요한 경우, 집계 모듈(206)은 해당 층에 설치된 조명 장치의 에너지 사용 계측 데이터들을 집계 처리할 수 있다. 이때, 집계 처리값으로는 합계값, 평균값, 최대값, 최소값 등이 사용될 수 있다. 집계 모듈(206)은 수집 모듈(204)이 수집한 데이터를 집계 처리한 후 집계 처리 관련 정보를 생성할 수 있다. 집계 처리 관련 정보는 예를 들어, 해당 오브젝트 아이디, 해당 오브젝트 이름, 대상 오브젝트 리스트, 집계 처리 방법(합계, 평균, 최대, 최소 등), 집계 주기, 집계 단위 등의 정보가 포함될 수 있다. 집계 모듈(206)은 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 수집된 측정 데이터로는 집계 처리가 불가능한 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
통계 모듈(208)은 수집 모듈(204)이 수집한 데이터를 통계 처리하여 통계 처리 데이터를 생성할 수 있다. 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터를 그대로 사용할 수도 있으나, 대상 오브젝트 간에 복잡한 계산식에 의한 통계를 필요로 하는 경우도 있을 수 있다. 예를 들어, 해당 건물 내에 설치된 소정 설비의 성능 분석에 특정 계산식이 필요한 경우, 상기 계산식을 처리하는데 필요한 입력 파라미터와 1:1 매핑되는 개별 데이터들을 지정해야 하며, 이러한 처리를 통계 처리라고 한다. 통계 모듈(208)은 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터를 통계 처리한 후 통계 처리 관련 정보를 생성할 수 있다. 통계 처리 관련 정보는 예를 들어, 해당 오브젝트 아이디, 해당 오브젝트 이름, 통계 처리에 사용된 계산식, 계산식의 입력 파라미터별 오브젝트 리스트, 출력값 단위, 통계 주기 등의 정보가 포함될 수 있다. 통계 모듈(208)은 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 수집된 측정 데이터로는 통계 처리가 불가능한 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
여기서는 집계 모듈(206) 및 통계 모듈(208)이 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터를 각각 집계 처리 및 통계 처리하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 집계 모듈(206) 및 통계 모듈(208)은 인터페이스부(202)가 수신한 측정 데이터를 각각 집계 처리 및 통계 처리할 수도 있다.
데이터 저장부(210)는 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터를 저장할 수 있다. 데이터 저장부(210)는 집계 모듈(206)이 생성한 집계 처리 데이터 및 집계 처리 관련 정보를 저장할 수 있다. 데이터 저장부(210)는 통계 모듈(208)이 생성한 통계 처리 데이터 및 통계 처리 관련 정보를 저장할 수 있다. 데이터 저장부(210)는 측정 데이터, 집계 처리 데이터 및 집계 처리 관련 정보, 통계 처리 데이터 및 통계 처리 관련 정보를 기 설정된 주기에 따라 저장할 수 있다. 이때, 데이터 저장부(210)는 데이터의 종류, 특성, 및 크기에 따라 각기 다른 형태(예를 들어, 테이블 형태 또는 다큐먼트나 XML 형태)로 저장할 수 있다. 데이터 저장부(210)는 측정 데이터, 집계 처리 데이터 및 집계 처리 관련 정보, 통계 처리 데이터 및 통계 처리 관련 정보를 각각 시계열 순서대로 해당 저장 공간에 저장할 수 있다. 데이터 저장부(210)는 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 지정된 주기에 수집한 데이터, 집계 처리 정보, 및 통계 처리 정보가 저장되지 못한 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
데이터 전송부(212)는 데이터 저장부(210)에 저장된 데이터를 통합 관리 서버(106)로 전송한다. 즉, 데이터 전송부(212)는 수집 모듈(204)이 수집한 측정 데이터, 집계 모듈(206)이 생성한 집계 처리 데이터 및 집계 처리 관련 정보, 및 통계 모듈(208)이 생성한 통계 처리 데이터 및 통계 처리 관련 정보 중 적어도 하나를 통합 관리 서버(106)로 전송한다. 이때, 데이터 전송부(212)는 기 설정된 주기에 따라 데이터 저장부(210)에 저장된 데이터를 통합 관리 서버(106)로 전송할 수 있다. 데이터 전송부(212)는 데이터 저장부(210)에 저장된 데이터를 암호화 처리(예를 들어, IPSec VPN에 의한 네트워크 암호화 또는 API에 의한 프로토콜 암호화 등)한 후 전송할 수 있다. 이 경우, 건물 관리 에이전트(104)와 통합 관리 서버(106) 간에 데이터의 무결성 및 기밀성을 유지할 수 있게 된다. 데이터 전송부(212)는 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 지정된 주기에 통합 관리 서버(106)로 데이터를 전송하지 못한 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 전송부(214)로 발생시킬 수 있다.
이벤트 전송부(214)는 건물 관리 에이전트(104)의 각 구성으로부터 전송된 이벤트 신호를 통합 관리 서버(106)로 전송한다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 이벤트 전송부(214)는 건물 관리 에이전트(104)의 각 구성으로부터 전송된 이벤트 신호를 관리자 단말기(108)로 전송할 수도 있다. 여기서는, 건물 관리 에이전트(104)의 각 구성에서 이벤트 신호를 발생시키는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 이벤트 전송부(214)가 건물 관리 에이전트(104)의 각 구성의 이상 상태 발생 여부를 확인하여 이벤트 신호를 발생시킬 수도 있다.
통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 데이터를 수신하여 저장할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 수신한 데이터를 분석할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 수신한 데이터를 이용하여 해당 건물의 상태를 추론할 수 있다. 여기서, 건물의 상태를 추론한다는 것은 예를 들어, 건물 내 설치된 설비 또는 장치의 현황 또는 결함 상태, 건물 내 설치된 설비 또는 장치의 에너지 사용 현황 또는 에너지 낭비 상태, 건물의 에너지 사용량 예측 등을 추론하는 것을 포함한다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 다양한 사항이 포함될 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 해당 건물의 추론된 상태를 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 데이터를 수신하여 저장하는 과정에서 이상 상태가 발생하는 경우, 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 발생하여 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 수신한 데이터를 분석한 결과 관리자에게 통지할 필요가 있는 경우, 분석 결과를 포함하는 이벤트 신호를 발생하여 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 건물 관리 에이전트(104)로부터 수신한 데이터로 해당 건물의 상태를 추론한 결과(즉, 건물의 상태 정보)를 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 추론 결과 해당 건물 내의 결함 또는 에너지 낭비 사례 등이 발생된 경우, 통합 관리 서버(106)는 해당 건물 내의 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 발생하여 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 통합 관리 서버(106)는 클라우드 기반으로 형성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 구성을 나타낸 도면이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 통합 관리 서버(106)는 데이터 수신부(302), 데이터베이스(304), 데이터 분석부(306), 룰 기반 추론부(308), 사례 기반 추론부(310), 및 이벤트 통지부(312)를 포함한다.
데이터 수신부(302)는 데이터 전송부(212)가 전송하는 데이터(예를 들어, 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 집계 처리 관련 정보, 통계 처리 데이터, 통계 처리 관련 정보 등)를 수신하여 데이터베이스(304)에 저장한다. 데이터 수신부(302)는 수신한 데이터를 일정 기간 단위로 집계 처리하여 데이터베이스(304)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송부(212)로부터 전송된 데이터가 분 단위(예를 들어, 1 ~ 30분)의 데이터인 경우, 데이터 수신부(302)는 분 단위 데이터를 집계 처리하여 시간 단위 데이터로 변환할 수 있다. 그리고, 데이터 수신부(302)는 시간 단위 데이터를 일 단위 데이터로, 일 단위 데이터를 월 단위 데이터로, 월 단위 데이터를 년 단위 데이터로 각각 변환할 수 있다. 이때, 데이터 수신부(302)는 수신한 데이터를 데이터의 종류에 따라 집계 처리하여 변환할 수 있다. 데이터 수신부(302)는 이상 상태가 발생한 경우(예를 들어, 수신한 분 단위 데이터를 저장할 수 없는 경우, 수신한 분 단위 데이터를 정상적인 시간 단위 데이터로 변환 또는 저장할 수 없는 경우, 시간 단위 데이터를 정상적인 일 단위 데이터로 변환 또는 저장할 수 없는 경우, 일 단위 데이터를 정상적인 월 단위 데이터로 변환 또는 저장할 수 없는 경우, 월 단위 데이터를 정상적인 년 단위 데이터로 변환 또는 저장할 수 없는 경우 등), 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 통지부(312)로 발생시킬 수 있다.
데이터베이스(304)는 데이터 수신부(302)가 수신한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스(304)는 데이터 수신부(302)에 의해 집계 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스(304)는 후술할 데이터 분석부(306)의 분석 결과를 저장할 수 있다. 데이터베이스(304)는 후술할 룰 기반 추론부(308) 및 사례 기반 추론부(310)의 추론 결과를 각각 저장할 수 있다.
데이터 분석부(306)는 데이터베이스(304)에 저장된 데이터를 분석할 수 있다. 이때, 데이터 분석부(306)는 1) 지도 학습 알고리즘에 의한 분석(예를 들어, 의사 결정 나무 기법에 의한 분석, 신경망 알고리즘에 의한 분석, 단순 또는 다중 회귀분석 기법에 의한 분석 등), 2) 비지도 학습 알고리즘에 의한 분석(예를 들어, 군집화 기법에 의한 분석, 연관성 탐사 기법에 의한 분석, 특성 분석 기법에 의한 분석, 이상치 탐지 기법에 의한 분석 등), 및 3) 통계적 기법에 의한 분석과 같은 분석 기법을 사용할 수 있다. 이 경우, 데이터 분석을 통해 데이터가 갖는 의미를 설명 또는 예측할 수 있게 된다. 데이터 분석부(306)는 분석 결과를 데이터베이스(304)에 저장할 수 있다. 데이터 분석부(306)는 기 설정된 조건에 따라 분석 결과를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 통지부(312)로 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석부(306)는 일정 주기마다 또는 분석 결과가 발생할 때마다 또는 관리자가 설정한 조건을 만족할 때마다 분석 결과를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 통지부(312)로 발생시킬 수 있다.
룰 기반 추론부(308)는 데이터베이스(304)에 저장된 데이터(예를 들어, 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 통계 처리 데이터 등)를 룰 기반 추론(Rule Based Reasoning : RBR) 알고리즘에 대입하여 해당 건물의 상태를 추론한다. 룰 기반 추론부(308)는 예를 들어, 1) 건물 내에 설치된 장비가 비효율적으로 에너지를 소비하는 경우, 2) 건물 관리자가 건물 내에 설치된 장비를 비효율적으로 사용하는 경우, 3) 건물 내에 설치된 장비에 결함이 발생한 경우 등을 추론하기 위한 룰(Rule)을 미리 설정한다. 이때, 룰은 고도로 훈련된 전문가가 설정할 수 있다. 룰 기반 추론부(308)는 데이터베이스(304)에 저장된 데이터를 미리 설정된 룰의 조건에 대입하여 해당 건물 내의 결함 상태 또는 에너지 낭비 상태를 추론할 수 있다. 여기서, 데이터베이스(304)에 저장된 데이터가 미리 설정된 룰의 조건과 일치하면, 해당 건물 내에 설치된 장비가 결함 상태 또는 에너지 낭비 상태에 있는 것으로 추론할 수 있다. 이때, 룰 기반 추론부(308)는 해당 건물 내의 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 이벤트 통지부(312)로 발생시킬 수 있다.
사례 기반 추론부(310)는 데이터베이스(304)에 저장된 데이터(예를 들어, 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 통계 처리 데이터 등)를 사례 기반 추론(Case Based Reasoning : CBR) 알고리즘에 대입하여 해당 건물의 상태를 추론한다. 여기서, 룰 기반 추론부(308)와 사례 기반 추론부(310)는 데이터베이스(304)에 저장된 동일한 데이터에 대해 룰 기반 추론 알고리즘 및 사례 기반 추론 알고리즘을 각각 적용하여 해당 건물의 상태를 각각 추론할 수 있다. 이때, 룰 기반 추론부(308) 및 사례 기반 추론부(310)의 추론 결과가 다른 경우, 룰 기반 추론부(308) 및 사례 기반 추론부(310)의 추론 결과에 대해 우선 순위를 정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사례 기반 추론부의 구성을 나타낸 도면이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 사례 기반 추론부(310)는 케이스 관리 모듈(402), 케이스 저장부(404), 및 추론 엔진(406)을 포함한다.
케이스 관리 모듈(402)은 관리자(또는 전문가)의 입력에 따라 건물의 상태를 추론하기 위한 과거의 케이스들을 케이스 저장부(404)에 저장한다. 여기서, 과거의 케이스들은 각각 해당 건물 내의 각 설비(또는 장치)에 설치된 각종 측정 수단에서 측정된 측정값 및 해당 측정값에 따른 건물의 상태값을 포함한다. 이때, 건물의 상태값은 예를 들어, 건물의 정상 상태를 나타내는 값 또는 건물의 비정상 상태를 나타내는 값 등이 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 건물의 다양한 상태를 나타내는 값들이 있을 수 있다.
케이스 관리 모듈(402)은 추론 엔진(406)으로 입력되는 데이터 및 상기 입력되는 데이터에 대한 추론 엔진(406)의 추론 결과를 신규 케이스로 하여 케이스 저장부(404)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 사례 기반 추론부(310)가 과거의 비정상 케이스 즉, 건물이 비정상 상태(건물 내에 설치된 설비의 결함 상태 또는 에너지 낭비 상태 등)에 있는 것으로 판단되었던 과거의 케이스들로부터 해당 건물의 상태를 추론하는 경우, 케이스 관리 모듈(402)은 추론 엔진(406)의 추론 결과, 건물이 비정상 상태에 있는 것으로 판단된 케이스를 신규 비정상 케이스로 케이스 저장부(404)에 저장할 수 있다. 또는, 사례 기반 추론부(310)가 과거의 정상 케이스 즉, 건물이 정상 상태(건물 내에 설치된 설비의 결함 상태 또는 에너지 낭비 상태 등)에 있는 것으로 판단되었던 과거의 케이스들로부터 해당 건물의 상태를 추론하는 경우, 케이스 관리 모듈(402)은 추론 엔진(406)의 추론 결과, 건물이 정상 상태에 있는 것으로 판단된 케이스를 신규 정상 케이스로 케이스 저장부(404)에 저장할 수 있다. 이 경우, 시간이 지날수록 케이스 저장부(404)에 저장된 과거의 케이스들이 누적되어 가므로, 추론 엔진(406)에서 추론의 정확도를 높일 수 있게 된다.
추론 엔진(406)은 데이터베이스(304)에 저장된 데이터 중 입력되는 데이터와 케이스 저장부(404)에 저장된 과거의 케이스들 간의 유사도를 측정하여 해당 건물 의 상태를 추론한다. 예를 들어, 추론 엔진(406)은 데이터베이스(304)에 저장된 데이터 중 입력되는 데이터와 케이스 저장부(404)에 저장된 과거 케이스들의 측정값 간의 유사도를 비교하여 상기 입력되는 데이터와 가장 유사한 측정값을 갖는 과거 케이스의 상태값을 해당 건물의 상태값으로 추론할 수 있다. 이때, 유사도는 데이터베이스(304)에 저장된 데이터 중 입력되는 데이터와 케이스 저장부(404)에 저장된 과거의 케이스에 포함된 데이터들 간의 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 측정하여 구할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 다양한 유사도 측정 방식를 이용할 수 있다. 추론 엔진(406)은 추론 결과를 데이터베이스(304)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 추론 엔진(406)은 데이터베이스(304)에 저장된 데이터 중 입력되는 데이터와 케이스 저장부(404)에 저장된 과거의 케이스들 간의 유사도를 측정한 결과, 상기 입력되는 데이터와 가장 유사한 과거 케이스의 상태값이 비정상 상태인 경우, 입력되는 케이스의 상태값 또한 비정상 상태인 것으로 추론할 수 있다. 이때, 상기 입력되는 데이터 및 추론 결과는 케이스 저장부(404)에 신규 비정상 케이스로 등록될 수 있다.
또한, 추론 엔진(406)은 추론된 상기 건물의 상태값을 관리자에게 통지하기 위한 이벤트 신호를 이벤트 통지부(312)로 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 추론 엔진(406)은 상기 추론 결과 해당 건물이 비정상 상태에 있는 것으로 판단되는 경우, 이벤트 통지부(312)를 통하여 이를 관리자에게 통지할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 룰 기반 추론(RBR) 기법과 사례 기반 추론(CBR) 기법을 함께 사용함으로써, 해당 건물의 상태를 정확하고 신속하게 추론할 수 있게 된다. 특히, 룰 기반 추론 기법에 내재되어 있는 오차를 사례 기반 추론 기법을 통해 보완하여 추론의 정확성을 높일 수 있게 된다. 여기서는, 룰 기반 추론 기법과 사례 기반 추론 기법이 함께 사용되는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 룰 기반 추론 기법 및 사례 기반 추론 기법 중 어느 하나만 사용될 수도 있다.
다시 도 3을 참조하면, 이벤트 통지부(312)는 이벤트 전송부(214)가 전송하는 이벤트 신호를 수신하여 해당 건물의 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 이벤트 통지부(312)는 통합 관리 서버(106)의 각 구성이 발생하는 이벤트 신호를 해당 건물의 관리자 단말기(108)로 전송할 수 있다. 이벤트 통지부(312)는 이벤트 별로 중요도(예를 들어, 상, 중, 하)를 설정할 수 있으며, 이벤트의 중요도에 따라 관리자로의 이벤트 통지 방법 또는 이벤트 통지 순서를 다르게 설정할 수 있다. 이벤트 통지부(312)는 관리자가 설정한 이벤트 수신 가능 시간 및 이벤트 수신 불가능 시간에 따라 이벤트 신호를 전송할 수 있다. 여기서는, 통합 관리 서버(106)의 각 구성에서 이벤트 신호를 발생시키는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 이벤트 통지부(312)가 통합 관리 서버(106)의 각 구성을 모니터링하여 이벤트 신호를 발생시킬 수도 있다. 또한, 여기서는 이벤트 통지부(312)가 이벤트 신호를 관리자 단말기(108)로 전송하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 관리자의 이메일 주소 또는 관리자의 SNS 계정 등으로 이벤트 신호를 전송할 수도 있다.
관리자 단말기(108)는 통합 관리 서버(106)가 전송하는 이벤트 신호를 수신한다. 이때, 이벤트 신호는 건물 관리 에이전트(104)의 각 구성의 이상 상태 정보를 포함하는 것일 수 있다. 그리고, 이벤트 신호는 데이터 수신부(302)의 이상 상태 정보를 포함하는 것일 수 있다. 또한, 이벤트 신호는 데이터 분석부(306)의 분석 결과를 포함하는 것일 수 있다. 또한, 이벤트 신호는 해당 건물의 이상 상태 정보를 포함하는 것일 수 있다. 관리자 단말기(108)는 이벤트 신호 수신시, 이벤트 신호를 수신하였다는 사실을 관리자에게 알려줄 수 있다. 예를 들어, 이벤트 신호가 수신된 경우, 관리자 단말기(108)는 이벤트 수신 사실을 화면에 팝업창으로 표시할 수 있다. 또는, 이벤트 신호가 수신된 경우, 관리자 단말기(108)는 경보음을 발생하여 이벤트 수신 사실을 알려줄 수도 있다. 관리자 단말기(108)는 수신한 이벤트 신호의 내용을 시각화하여 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 관리자 단말기(108)는 이벤트 신호의 내용을 대시보드, 차트, 그리드 형태로 시각화하여 화면에 표시할 수 있다. 이 경우, 관리자는 건물 관리 시스템(100)의 이상 상태나 해당 건물 내에 설치된 장비들의 이상 상태를 한 눈에 확인할 수 있게 된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 각 건물 내에서 측정되는 데이터를 룰 기반 추론 및 사례 기반 추론에 대입함으로써, 고도로 훈련된 전문가 없이도 해당 건물의 이상 상태 여부를 자동으로 진단할 수 있게 된다. 이 경우, 해당 건물의 이상 상태 여부를 신속하게 진단하여 진단에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 된다. 그리고, 건물 관리 시스템 내의 각 구성에 이상 상태가 발생하거나 해당 건물에 이상 상태가 발생된 경우, 관리자에게 실시간으로 해당 사항을 알려줌으로써, 해당 문제에 대해 즉각적으로 대처할 수 있게 된다. 또한, 각 건물 내에서 측정되는 데이터를 집계 또는 통계 처리함으로써, 수집한 데이터의 활용성을 높일 수 있게 된다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 건물 관리 시스템 102 : 데이터 수집기
104 : 건물 관리 에이전트 106 : 통합 관리 서버
108 : 관리자 단말기 202 : 인터페이스부
204 : 수집 모듈 206 : 집계 모듈
208 : 통계 모듈 210 : 데이터 저장부
212 : 데이터 전송부 214 : 이벤트 전송부
302 : 데이터 수신부 304 : 데이터베이스
306 : 데이터 분석부 308 : 룰 기반 추론부
310 : 사례 기반 추론부 312 : 이벤트 통지부
402 : 케이스 관리 모듈 404 : 케이스 저장부
406 : 추론 엔진

Claims (21)

  1. 각 건물 내에 설치된 측정 수단으로부터 측정 데이터를 수집하는 복수 개의 데이터 수집기;
    상기 데이터 수집기로부터 상기 측정 데이터를 수신하고, 수신한 측정 데이터를 집계 또는 통계 처리하여 집계 처리 데이터 또는 통계 처리 데이터를 생성하며, 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 건물 관리 에이전트; 및
    상기 건물 관리 에이전트로부터 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 수신하고, 수신한 상기 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 건물의 상태를 추론하는 통합 관리 서버를 포함하는, 건물 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 건물 관리 에이전트는,
    상기 데이터 수집기로부터 상기 측정 데이터를 수신하는 인터페이스부;
    상기 인터페이스부가 수신한 측정 데이터를 집계 처리하여 집계 처리 데이터를 생성하는 집계 모듈;
    상기 인터페이스부가 수신한 측정 데이터를 통계 처리하여 통계 처리 데이터를 생성하는 통계 모듈; 및
    상기 인터페이스부가 수신한 측정 데이터, 상기 집계 모듈이 생성한 집계 처리 데이터, 및 상기 통계 모듈이 생성한 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 상기 통합 관리 서버로 전송하는 데이터 전송부를 포함하는, 건물 관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는,
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 사례 기반 추론(Case Based Reasoning : CBR) 알고리즘에 대입하여 상기 건물의 상태를 추론하는 사례 기반 추론부를 포함하는, 건물 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 사례 기반 추론부는,
    상기 건물의 상태를 추론할 수 있는 과거의 케이스들을 케이스 저장부에 저장하는 케이스 관리 모듈; 및
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 상기 과거의 케이스들과 유사도를 측정하여 상기 건물의 상태를 추론하는 추론 엔진을 포함하는, 건물 관리 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은,
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 상기 추론 엔진으로 입력되는 데이터와 상기 추론 엔진에 의한 추론 결과를 신규 케이스로 하여 상기 케이스 저장부에 저장하는, 건물 관리 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 추론 엔진은,
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 상기 추론 엔진으로 입력되는 데이터와 상기 과거 케이스들 간의 유사도를 비교하여 상기 입력되는 데이터와 가장 유사한 과거 케이스의 상태값을 해당 건물의 상태값으로 추론하는, 건물 관리 시스템.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은, 상기 건물이 비정상 상태로 판단된 과거의 비정상 케이스를 상기 케이스 저장부에 저장하며,
    상기 추론 엔진은, 상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 상기 과거의 비정상 케이스와 유사도를 측정하여 상기 건물의 상태를 추론하는, 건물 관리 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은,
    상기 추론 엔진에 의해 상기 건물이 비정상 상태인 것으로 추론된 케이스를 신규 비정상 케이스로 상기 케이스 저장부에 저장하는, 건물 관리 시스템.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는,
    상기 사례 기반 추론부에 의해 추론된 상기 건물의 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 관리자 단말기로 전송하는 이벤트 통지부를 더 포함하는, 건물 관리 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이벤트 통지부는,
    상기 사례 기반 추론부에 의한 추론 결과, 상기 건물이 이상 상태에 있는 것으로 추론된 경우, 상기 건물의 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 상기 관리자 단말기로 전송하는, 건물 관리 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 건물 관리 시스템은,
    상기 건물 관리 에이전트 또는 상기 통합 관리 서버로부터 상기 건물 관리 에이전트의 이상 상태, 상기 통합 관리 서버의 이상 상태, 및 상기 건물의 상태 중 적어도 하나에 대한 이벤트 신호를 수신하는 관리자 단말기를 더 포함하는, 건물 관리 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 관리자 단말기는,
    수신한 상기 이벤트 신호를 시각화 처리하여 화면에 표시하는, 건물 관리 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 건물 관리 에이전트 또는 상기 통합 관리 서버는,
    상기 이벤트 신호의 중요도에 따라 상기 이벤트 신호의 전송 방법 또는 전송 순서를 다르게 설정하는, 건물 관리 시스템.
  14. 소정 건물에 대한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 수신하는 데이터 수신부; 및
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 사례 기반 추론(Case Based Reasoning : CBR) 알고리즘에 대입하여 상기 건물의 상태를 추론하는 사례 기반 추론부를 포함하는, 통합 관리 서버.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 사례 기반 추론부는,
    상기 건물의 상태를 추론할 수 있는 과거의 케이스들을 케이스 저장부에 저장하는 케이스 관리 모듈; 및
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 상기 과거의 케이스들과 유사도를 측정하여 상기 건물의 상태를 추론하는 추론 엔진을 포함하는, 통합 관리 서버.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은,
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 상기 추론 엔진으로 입력되는 데이터와 상기 추론 엔진에 의한 추론 결과를 신규 케이스로 하여 상기 케이스 저장부에 저장하는, 통합 관리 서버.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 추론 엔진은,
    상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 상기 추론 엔진으로 입력되는 데이터와 상기 과거 케이스들 간의 유사도를 비교하여 상기 입력되는 데이터와 가장 유사한 과거 케이스의 상태값을 해당 건물의 상태값으로 추론하는, 통합 관리 서버.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은, 상기 건물이 비정상 상태로 판단된 과거의 비정상 케이스를 상기 케이스 저장부에 저장하며,
    상기 추론 엔진은, 상기 수신한 측정 데이터, 집계 처리 데이터, 및 통계 처리 데이터 중 적어도 하나를 상기 과거의 비정상 케이스와 유사도를 측정하여 상기 건물의 상태를 추론하는, 통합 관리 서버.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 케이스 관리 모듈은,
    상기 추론 엔진에 의해 상기 건물이 비정상 상태인 것으로 추론된 케이스를 신규 비정상 케이스로 상기 케이스 저장부에 저장하는, 통합 관리 서버.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 통합 관리 서버는,
    상기 사례 기반 추론부에 의해 추론된 상기 건물의 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 관리자 단말기로 전송하는 이벤트 통지부를 더 포함하는, 통합 관리 서버.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 이벤트 통지부는,
    상기 사례 기반 추론부에 의한 추론 결과, 상기 건물이 이상 상태에 있는 것으로 추론된 경우, 상기 건물의 이상 상태 정보를 포함하는 이벤트 신호를 상기 관리자 단말기로 전송하는, 통합 관리 서버.

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