KR20160019681A

KR20160019681A - 감지 조류 제거 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20160019681A
Application number: KR1020140104278A
Authority: KR
Inventors: 문종혁; 윤좌문; 최원준
Original assignee: 두산중공업 주식회사
Priority date: 2014-08-12
Filing date: 2014-08-12
Publication date: 2016-02-22
Also published as: KR101610485B1

Abstract

본 발명은 해상에 존재하는 조류에 대해 지능형 CCTV를 통해 넓은 지역을 촬영해 얻은 조류 영상 정보를 분석해 조류가 발생된 것으로 인식되면 경보를 발령하고, GPS 위치에 근거해 발생 지점으로 이동하여 조류를 제거할 수 있도록 하는 감지 조류 제거 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해 감지 조류 제거 시스템은, 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해당 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득하는 조류영상 획득부; 상기 실시간으로 획득된 조류 영상이나, 이전에 획득된 조류 영상을 저장하는 조류정보 데이터베이스; 상기 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하고, 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 상기 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석하는 조류영상 분석부; 상기 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정하는 우선순위 결정부; 상기 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경고하여 알람해 주도록 제어하고, 상기 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어하는 제어부; 및 상기 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하는 조류 제거부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

감지 조류 제거 시스템 및 방법{Seaweeds removing method and system}

본 발명은 감지 조류 제거 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 해상에 존재하는 조류에 대해 지능형 CCTV를 통해 넓은 지역을 촬영해 얻은 조류 영상 정보를 분석해 조류가 발생된 것으로 인식되면 경보를 발령하고, GPS 위치에 근거해 발생 지점으로 이동하여 조류를 제거할 수 있도록 하는 감지 조류 제거 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근에 우리나라 4 대강 여건이 변화하고, 기후가 변화함에 따라 유해 조류대 발생 현상이 빈번해지고 있다.

이러한 유해 조류대가 발생하거나 조류가 증가하게 되면 여과지 폐색으로 정수장의 관리 비용이 증가하게 되고, 맛냄새 물질의 독소 유발로 수돗물 이용에 피해가 발생하게 된다.

미국 EPA는 남조독소를 미규제 오염물질 후보로 포함할 예정이고, 국내도 조류 관련 수질 기준이 강화되고 있다.

그런데, 종래에 조류를 제거하기 위한 처리 장치들은 조류 발생 후 처리 및 저감을 위한 기술에 촛점이 맞추어져 있기에, 조류 발생의 즉각적인 대응을 위해 소형 무인 자동화로 상시 조류 제거가 가능한 장치의 개발이 요구되고 있다.

그러나, 조기 예측관리 기술이 연계된 조류 관리 종합 시스템의 필요성이 제기되면서 센서를 활용한 수질 모니터링 시스템이 도입되고 있으나, 넓은 호수나 해수 지역을 처리하기에는 어려움이 있다.

즉, 넓은 호수나 해수 지역을 처리하기 위해서는 센서를 탑재한 많은 양의 인공 부도와 부표가 필요하고, 그에 따라 성능 비용(CAPEX나 OPEX)이 증가하게 되며, 조류 번식 범위와 방향을 예측하기에 어려움이 있었다.

한국 공개특허 제10-2010-0134564호(공개일 : 2010년12월23일)

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 해상에 존재하는 조류에 대해 지능형 CCTV를 통해 넓은 지역을 촬영해 얻은 조류 영상 정보를 분석해 조류가 발생된 것으로 인식되면 경보를 발령하고, GPS 위치에 근거해 발생 지점으로 이동하여 조류를 제거할 수 있도록 하는 감지 조류 제거 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득하는 조류영상 획득부; 상기 조류영상 획득부를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상이나, 이전에 획득된 조류 영상을 저장하는 조류정보 데이터베이스; 상기 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하고, 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 상기 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석하는 조류영상 분석부; 상기 조류영상 분석부를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정하는 우선순위 결정부; 상기 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경고하여 알람해 주도록 제어하고, 상기 우선순위 결정부에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어하는 제어부; 및 상기 제어부의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하는 조류 제거부를 포함하는 감지 조류 제거 시스템이 제공된다.

또한, 상기 조류영상 획득부는, 상기 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 상기 제어부로 제공된다.

또한, 상기 조류정보 데이터베이스는, 상기 획득된 조류 영상에 대해, 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있다.

또한, 상기 조류영상 분석부는, 상기 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 규칙 및 예측 모델을 생성한다.

또한, 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석한다.

또한, 상기 제어부는 상기 조류영상 분석부를 통해 상기 실시간 조류 영상에서 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하게 된다.

또한, 상기 제어부의 제어에 따라 무선 통신을 통해 상기 조류 발생을 경보하여 알람해 주는 경보 알람부를 더 포함한다.

또한, 상기 우선순위 결정부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하게 된다.

또한, 상기 조류 제거부는, 상기 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연응집제를 주입하여 조류와 오염슬러지를 응집 및 부상시켜 제거하게 된다.

또한, 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하게 된다.

그리고, 상기 제어부는, 상기 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 판별하게 된다.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 조류영상 획득부가 해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득하는 단계; (b) 제어부가 상기 조류영상 획득부를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상을 조류영상 데이터베이스에 저장하는 단계; (c) 조류영상 분석부가 상기 조류영상 데이터베이스에 저장된 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하는 단계; (d) 조류영상 분석부가 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 상기 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석하는 단계; (e) 우선순위 결정부가 상기 조류영상 분석부를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정하는 단계; (f) 제어부가 상기 우선순위 결정부에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어하는 단계; 및 (g) 조류 제거부가 상기 제어부의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하는 단계를 포함하는 감지 조류 제거 방법이 제공된다.

또한, 상기 (a) 단계에서 상기 조류영상 획득부는, 상기 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 상기 제어부로 제공하게 된다.

또한, 상기 (b) 단계에서 상기 조류정보 데이터베이스는, 상기 획득된 조류 영상에 대해, 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있다.

또한, 상기 (c) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 상기 규칙 및 예측 모델을 생성하게 된다.

또한, 상기 (c) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석하게 된다.

또한, 상기 (d) 단계에서 상기 제어부는 상기 조류영상 분석부를 통해 상기 실시간 조류 영상에서 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하게 된다.

또한, 상기 (f) 단계에서 상기 제어부는, 상기 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경보하여 알람해 주도록 제어하게 된다.

또한, 상기 (e) 단계에서 상기 우선순위 결정부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하게 된다.

또한, 상기 (d) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하게 된다.

또한, 상기 (d) 단계에서 상기 제어부는, 상기 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 판별하게 된다.

그리고, 상기 (g) 단계에서 상기 조류 제거부는, 상기 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연 응집제를 주입하여 조류와 오염슬러지를 응집 및 부상시켜 제거하게 된다.

본 발명에 의하면, 센서 대신에 지능형 시스템을 적용함으로써 조류의 탐지식별추적이 가능하게 하여 조류발생에 선제적으로 대응할 수 있다.

또한, 지능형 CCTV(IP Camera), GPS, 무선 이동통신, 데이터베이스 등을 이용하여 정보 수집기술을 활용할 수 있다.

또한, 지능형 CCTV를 통한 영상 감시 시스템을 통해 색깔 및 온도 변화를 감지하여 조류를 탐지, 식별, 추적이 가능하고, 어떤 장면도 놓치지 않고 몇 분 안에 분석도 가능하다.

또한, 호수나 해수 등 넓은 지역을 감시하여 이상 감지 시 조류 제거 시스템 제어를 통해 각 구역별 대응 시급성 우선순위화 및 조류 제거 장치 이동 경로 최적화로 조류 확산에 선제적으로 대응할 수 있다.

그리고, 유해 조류 발생 시 지능형 시스템을 통해 신속하게 대응하게 됨으로써 인건비를 절감할 수 있으며, 조류 예방 및 제거의 편의성을 증대시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감지 조류 제거 시스템의 전반적인 구성 예를 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 감지 조류 제거 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 조류정보 데이터베이스에 저장된 데이터 정보의 구조를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 조류영상 분석부에서 영향 인자를 이용해 조류 영상을 분석하는 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 HIS PCA를 이용해 객체를 식별하는 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 조류 영상을 분석하여 조류가 발생된 구역에 대해 조류 번식 속도에 따라 우선순위를 결정하는 예를 나타낸 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명에 따른 감지 조류 제거 시스템 및 방법의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 첨부도면을 참조하여 설명함에 있어 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감지 조류 제거 시스템의 전반적인 구성 예를 나타낸 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 감지 조류 제거 시스템(100)은, 조류영상 획득부(110), 조류정보 데이터베이스(120), 조류영상 분석부(130), 우선순위 결정부(140), 경보 알람부(150), 조류 제거부(160) 및 제어부(170)를 포함한다.

조류영상 획득부(110)는 해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득한다.

여기서, 조류영상 획득부(110)는 예컨대, IP 카메라를 이용하는 지능형 CCTV 장치로 구현할 수 있다.

또한, 조류영상 획득부(110)는, 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 제어부(150)로 제공한다.

조류정보 데이터베이스(120)는 조류영상 획득부(110)를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상이나, 이전에 획득된 조류 영상을 저장한다.

또한, 조류정보 데이터베이스(120)는, 획득된 조류 영상에 대해, 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있다.

조류영상 분석부(130)는 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하고, 규칙 및 예측 모델에 근거해 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석한다.

또한, 조류영상 분석부(130)는, 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 규칙 및 예측 모델을 생성한다.

또한, 조류영상 분석부(130)는, 실시간 획득된 조류 영상에 대해 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석한다.

그리고, 조류영상 분석부(130)는, 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하게 된다.

우선순위 결정부(140)는 조류영상 분석부(130)를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정한다.

또한, 우선순위 결정부(140)는, 실시간 획득된 조류 영상에 대해 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하게 된다.

제어부(150)는 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경고하여 알람해 주도록 제어하고, 우선순위 결정부(140)에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어한다.

경보 알람부(150)는 제어부(150)의 제어에 따라 무선 통신을 통해 조류 발생을 경보하여 알람해 주게 된다.

조류 제거부(160)는 제어부(150)의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거한다.

또한, 조류 제거부(160)는, 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연응집제를 주입하여 조류와 오염슬러지를 응집 및 부상시켜 제거하게 된다.

또한, 제어부(170)는 조류영상 분석부를 통해 실시간 조류 영상에서 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하게 된다.

그리고, 제어부(170)는, 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 판별하게 된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 감지 조류 제거 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 감지 조류 제거 시스템(100)은, 먼저 조류영상 획득부(110)가 해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득한다(S210).

이때, 조류영상 획득부(110)는, 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 제어부(170)로 제공하게 된다.

이어, 제어부(170)는 조류영상 획득부(110)를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상을 조류영상 데이터베이스(120)에 저장한다(S220).

이때, 제어부(170)는 획득된 조류 영상을 저장할 때, 획득한 날짜와 시간, 계절, 갈수주기, 일사량 및 풍량에 대한 정보도 함께 저장한다.

따라서, 조류정보 데이터베이스(120)는, 이전에 획득하거나, 실시간으로 획득된 조류 영상에 대해, 도 3에 도시된 바와 같이 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 조류정보 데이터베이스에 저장된 데이터 정보의 구조를 나타낸 도면이다.

이어, 조류영상 분석부(130)가 조류영상 데이터베이스(120)에 저장된 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성한다(S230).

즉, 조류영상 분석부(130)는, 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 규칙 및 예측 모델을 생성하게 된다.

따라서, 조류영상 분석부(130)는, 실시간 획득된 조류 영상에 대해 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석하게 된다. 여기서, 상관관계 분석으로 Correlation 분석이나, Fact Analysis, Bayesian Analysis, Best fit Analysis 등의 회귀 분석을 이용할 수 있다.

이어, 조류영상 분석부(130)가 규칙 및 예측 모델에 근거해 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석한다(S240).

즉, 조류영상 분석부(130)는, 도 4에 도시된 바와 같이 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하게 된다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 조류영상 분석부에서 영향 인자를 이용해 조류 영상을 분석하는 예를 나타낸 도면이다.

따라서, 제어부(170)는, 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 객체를 식별하여 객체를 추적함으로써 식별된 객체의 이동 경로를 판별할 수 있다. 여기서, 제어부(170)가 조류 영상에 대해 배경을 분리할 경우, 가우시안 필터를 적용하고, 평상 시 배경 영역에 해당하는 수계 색상정보를 이용해 조류 발생 시 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하는 것이다.

또한, 제어부(170)는 색상 요소인 색조(H), 채도(S) 성분을 측정하거나 영상 밝기 차이를 계산/모델링하여 도 5에 도시된 바와 같은 HIS(Intensity Hue Saturation), 주성분 분석(PCA:Principal Component Analysis)에 따라 조류 영상의 색상 유사도를 판별할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 HIS PCA를 이용해 객체를 식별하는 예를 나타낸 도면이다. 객체 식별의 경우, 전경 영역으로 판단한 객체 중에서 탐지된 대상이 조류인지 여부를 구분하는 것으로서, 예를 들어, 갈수주기가 15일 이상이고, 수중온도가 27도 이상이며, pH가 8 이상이며, TP 농도가 5mg/L인 상황에서 전경 영역(색조, 채도)의 변화를 통해 이상 징후를 판단할 수 있는 것이다. 그리고, 객체 추적 시 칼만 필터를 이용해 노이즈를 제거하며, 파티클 필터를 사용해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 검출할 수 있다.

또한, 제어부(170)는 조류영상 분석부(130)를 통해 실시간 조류 영상에서 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하게 된다.

이어, 우선순위 결정부(140)는 조류영상 분석부(130)를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정한다(S250).

이때, 우선순위 결정부(140)는, 실시간 획득된 조류 영상에 대해 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 도 6에 도시된 바와 같은 과정으로 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하게 된다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 조류 영상을 분석하여 조류가 발생된 구역에 대해 조류 번식 속도에 따라 우선순위를 결정하는 예를 나타낸 도면이다. 도 6에서, A 구역은 하루(일)에 7 m²/일 량으로 동쪽으로 번식하고, B 구역은 하루(일)에 2 m²/일 량으로 동쪽으로 번식할 경우에 조류의 번식 속도가 빠른 A 구역을 먼저 우선순위로 처리하도록 결정하는 것이다.

이어, 제어부(170)는 우선순위 결정부(140)에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어한다(S260).

이때, 제어부(170)는, 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경보하여 알람해 주도록 경보 알람부(150)를 제어하게 된다.

이어, 조류 제거부(160)는 제어부(170)의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거한다(S270).

즉, 조류 제거부(160)는, 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연 응집제를 주입하여 조류와 오염 슬러지를 응집 및 부상시켜 제거할 수 있다.

또한, 조류 제거부(160)는, 조류 발생 구역의 수중을 물순환 장치를 통해 진동하여 미세 기포가 발생되도록 하고 호기성화 하여 자정시켜 조류를 제거할 수 있다.

전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 해상에 존재하는 조류에 대해 지능형 CCTV를 통해 넓은 지역을 촬영해 얻은 조류 영상 정보를 분석해 조류가 발생된 것으로 인식되면 경보를 발령하고, GPS 위치에 근거해 발생 지점으로 이동하여 조류를 제거할 수 있도록 하는 감지 조류 제거 시스템 및 방법을 실현할 수 있다.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명은 해상에 존재하는 조류에 대해 지능형 CCTV를 통해 넓은 지역을 촬영해 얻은 조류 영상 정보를 분석해 조류가 발생된 것으로 인식되면 경보를 발령하고, GPS 위치에 근거해 발생 지점으로 이동하여 조류를 제거할 수 있도록 하는 감지 조류 제거 시스템 및 방법에 적용할 수 있다.

100 : 감지 조류 제거 시스템 110 : 조류영상 획득부
120 : 조류정보 데이터베이스 130 : 조류영상 분석부
140 : 우선순위 결정부 150 : 경보 알람부
160 : 조류 제거부 170 : 제어부

Claims

해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득하는 조류영상 획득부;
상기 조류영상 획득부를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상이나, 이전에 획득된 조류 영상을 저장하는 조류정보 데이터베이스;
상기 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하고, 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 상기 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석하는 조류영상 분석부;
상기 조류영상 분석부를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정하는 우선순위 결정부;
상기 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경고하여 알람해 주도록 제어하고, 상기 우선순위 결정부에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어하는 제어부; 및
상기 제어부의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하는 조류 제거부;
를 포함하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조류영상 획득부는, 상기 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 상기 제어부로 제공하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조류정보 데이터베이스는, 상기 획득된 조류 영상에 대해, 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조류영상 분석부는, 상기 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 규칙 및 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 4에 있어서,
상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 4에 있어서,
상기 제어부는 상기 조류영상 분석부를 통해 상기 실시간 조류 영상에서 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 제어부의 제어에 따라 무선 통신을 통해 상기 조류 발생을 경보하여 알람해 주는 경보 알람부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 우선순위 결정부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조류 제거부는, 상기 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연응집제를 주입하여 조류와 오염슬러지를 응집 및 부상시켜 제거하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
청구항 10에 있어서,
상기 제어부는, 상기 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 판별하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 시스템.
(a) 조류영상 획득부가 해상에서 조류의 발생이 가능한 일정 구역마다 설치된 카메라를 통해 해상 구역을 촬영하여 조류 영상을 획득하는 단계;
(b) 제어부가 상기 조류영상 획득부를 통해 실시간으로 획득된 조류 영상을 조류영상 데이터베이스에 저장하는 단계;
(c) 조류영상 분석부가 상기 조류영상 데이터베이스에 저장된 이전에 획득된 조류 영상의 패턴 및 트랜드를 찾아 데이터간 상관관계를 분석해 규칙 및 예측 모델을 생성하는 단계;
(d) 조류영상 분석부가 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 상기 실시간으로 획득된 조류 영상을 분석하는 단계;
(e) 우선순위 결정부가 상기 조류영상 분석부를 통한 분석 결과에 따라 조류가 발생한 경우에 조류 발생 구역에 대한 대응 시급성의 우선순위를 결정하는 단계;
(f) 제어부가 상기 우선순위 결정부에 의해 결정된 우선순위에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하도록 제어하는 단계; 및
(g) 조류 제거부가 상기 제어부의 제어에 따라 대응 시급성의 우선순위가 높은 구역의 조류를 제거하는 단계;
를 포함하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (a) 단계에서 상기 조류영상 획득부는, 상기 카메라가 촬영하는 구역의 위치 정보를 GPS(Global Postioning System) 기능을 통해 획득하여 상기 제어부로 제공하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (b) 단계에서 상기 조류정보 데이터베이스는, 상기 획득된 조류 영상에 대해, 획득 날짜와 시간 이외에 계절, 갈수 주기, 일사량, 풍량에 대한 정보와, 일사량과 수온, pH, TP/BOD, 전도도, Chl-a을 포함하는 해수 품질에 대한 정보를 저장하고 있는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (c) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 이전에 획득된 조류 영상에 대해, 계절과 날짜 및 시간에 따른 조류 발생 패턴 및 성향(Trend)을 파악하고, 온도와 일사량, pH 농도, 갈수 주기, 색조와 채도의 변화를 영향 인자로 상기 규칙 및 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 15에 있어서,
상기 (c) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 영향 인자들의 상관 관계를 분석하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 제어부는 상기 조류영상 분석부를 통해 상기 실시간 조류 영상에서 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 색조와 채도를 통해 배경을 분리하여 분석한 결과, 짙은 녹색(청록)인 경우에 남조류로 식별하고, 완전 갈색인 경우 규조류로 식별하며, 녹색이나 황녹색인 경우 녹조류로 식별하며, 적갈색인 경우 Euqlenoids 조류로 식별하며, 황갈색인 경우 와편모 조류로 식별하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (f) 단계에서 상기 제어부는, 상기 조류 영상의 분석 결과에 따라 조류가 발생된 경우에 조류 발생을 경보하여 알람해 주도록 제어하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (e) 단계에서 상기 우선순위 결정부는, 상기 실시간 획득된 조류 영상에 대해 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 분석하여 조류가 발생했던 상황에서의 상관관계가 가장 높은 영향 인자로 구성된 조류 발생 구역을 대응 시급성의 최우선 순위로 결정하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 조류영상 분석부는, 상기 실시간 조류 영상에 대해 영향 인자를 이용해 상관 관계를 분석해 특정 지역, 환경 정보, 상태 변화에 따라 생성한 상기 규칙 및 예측 모델에 근거해 수계 색상 정보를 통해 배경 영역을 분리하고, 색조(H)와 채도(S) 성분에 따른 영상 밝기 차이를 계산 및 모델링하여 색상 변화에 따른 전경 영역을 분리하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 20에 있어서,
상기 (d) 단계에서 상기 제어부는, 상기 전경 영역으로 분리한 객체 중에서 탐지된 대상에 대해 칼만 필터를 통해 노이즈를 제거하고, 파티클 필터를 통해 연속되는 영상에서 식별된 객체의 이동 경로를 판별하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 (g) 단계에서 상기 조류 제거부는, 상기 대응 시급성의 우선 순위가 가장 높은 조류 발생 구역에 대해, 발생된 조류에 초음파를 적용하여 기포의 생성과 붕괴로 물리/화학적 현상이 발생되도록 하여 조류의 기낭(액포)과 세포막이 손상되도록 하거나, 조류에 천연 응집제를 주입하여 조류와 오염슬러지를 응집 및 부상시켜 제거하는 것을 특징으로 하는 감지 조류 제거 방법.