KR20200015954A - 사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템이 개시된다. 본 발명은 수도원격검침 사물인터넷 인프라 및 플랫폼, 수도 빅데이터를 활용한 수도누수탐지 기술, 수도정보기반 대민 행정서비스 구축, 및 타 부처별 행정시스템 연계 시스템을 포함하여 구성된다. 본 발명은 사물인터넷(IoT : Internet of Things)을 기반으로 하여 수도계량기를 검침하고 이를 토대로 한 빅데이터(Big Data)의 수집과 분석을 통해 누수탐지 등의 부가 서비스를 제공한다.
Description
본 발명은 수도계량기 검침 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 사물인터넷(IoT : Internet of Things)을 기반으로 하여 수도계량기를 검침하고 이를 토대로 한 빅데이터(Big Data)의 수집과 분석을 통해 누수탐지 등의 부가 서비스를 제공할 수 있도록 한 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
수도원격검침 관련분야 기술개발 및 제품·서비스 현황
○ 기술발전 추세
- 서울물연구원, 한국수자원공사, 한국기계전기전자시험연구원등 3개 기관이 공동 연구 및 협약을 통해 2017년 상반기까지 스마트 미터링 표준 작성 및 국가 표준 제안 계획임
- 국내 원격검침 서비스(도 1)의 경우 초기 영상분석 기반 방식 이후 최근 424MHz RF기반 원격검침 시스템이 보급되고 있으나, 424MHz RF기반 원격검침 기술의 경우, 해당 기술이 근본적으로 가지고 있는 데이터 전송 거리 한계 및 단말 밀집지역에서의 동시 통신시 데이터 전송실패율 증가, 데이터 보안의 취약점, 무선채널 개수의 한계로 인한 중계기 투자비 증가 등의 문제점이 대두되고 있음.
○ (국내) 한국수자원공사 SWC(Smart Water City) 시범사업 추진 내용
- 파주시 SWC의 경우 1)수돗물 공급 시스템 개선, 2)맞춤형 고객 서비스 제공을 목표로 진행되었으며, 사업 결과 수실개선 및 직접 음용율 약 19% 상승, 서비스 만족도 기존 55%에서 92.3% 향상이라는 성과 달성
- 고령군 SWC(도 2)의 경우 스마트미터링 및 원격누수감시 시스템 구축 진행: 스마트미터 146전 설치, 기간 통신사업자의 통신망 사용으로 고출력/장거리 데이터 전송은 가능하나, 고정 운영비(통신사 비용)가 발생하는 문제점 발생
○ (해외) EU의 경우 물산업분야 경쟁력 확보와 SWM(Smart Water Management)선도를 위해 4개 데모 사이트를 대상으로 프로젝트를 진행하고 있으며 이를 통해 기술적용 표준화 및 인식전환을 통한 정부 지원 확대 계기를 마련하고자 하고 있음.(도 3)
○ (해외) 미국의 경우 IBM에서 2011년에 미국 Lowa주 Dubuque시에서 클라우드 컴퓨팅을 활용한 지능형 검침 인프라 시스템을 구축하여 운영중임.(도 4) Neptune사의 디지털 수도계량기를 설치하고 900MHz 무선 통신망을 활용하여 클라우드 기반으로 데이터 저장 및 분석, 웹 포탈을 이용한 정보 제공의 방식으로 구성되어 있음.
이상에서와 같이, 물산업분야의 원격검침시장은, IoT 기술 적용 분야에 있어, 그 시장 규모가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재까지의 상용화된 기술은 시장의 요구를 충족하지 못하고 있는 실정임.
본 발명은 물산업분야의 기술요구를 100% 만족할 수 있도록, 사물인터넷 원거리 무선통신 기술로 최근 가장 크게 관심을 받고 있는 LPWAN 기술을 기반으로 수도원격검침시스템을 구현하고자 함.
IoT 기반 수도 원격검침 단말 개발, IoT 무선망 서비스 인프라 고도화, IoT서비스플랫폼 고도화 및 수도행정전산시스템 개발을 사업 범위로 함.
또한, 구축한 IoT 인프라 및 플랫폼에 대한 최신 기술 트렌드 반영 및 고도화를 통해 기술에 대한 신뢰도를 확보하며, 이를 기반으로 대민 서비스를 확대하여 서비스 만족도 증대 및 사업 연속성을 확보하고자 함.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템으로서, 수도원격검침 사물인터넷 인프라 및 플랫폼, 수도 빅데이터를 활용한 수도누수탐지 기술, 수도정보기반 대민 행정서비스 구축, 및 타 부처별 행정시스템 연계 시스템을 포함하여 구성되어, 사물인터넷(IoT : Internet of Things)을 기반으로 하여 수도계량기를 검침하고 이를 토대로 한 빅데이터(Big Data)의 수집과 분석을 통해 누수탐지 등의 부가 서비스를 제공할 수 있도록 한 시스템을 제시한다.
누수탐지 기술로서 야간 최소유량 측정법을 채용한다.
본 발명의 시스템은 상용망 NB-IoT 서비스 플랫폼에 수집된 수도검침 데이터에 대해, 수요처 IoT 서비스 플랫폼으로 실시간 데이터 수신 연동한다.
본 발명에 따르면, IoT 기반 수도 원격검침 단말 개발, IoT 무선망 서비스 인프라 고도화, IoT서비스플랫폼 고도화 및 수도행정전산시스템 개발을 통해, IoT 인프라 및 플랫폼에 대한 최신 기술 트렌드 반영 및 고도화를 통해 기술에 대한 신뢰도를 확보하며 이를 기반으로 대민 서비스를 확대할 수 있다.
도 1 은 국내 도입 및 사용중인 424MHz RF기반 원격수도검침의 일반적인 시스템 구성을 도시한 도면.
도 2 는 고령군 SWC 시범사업을 도시한 도면.
도 3 은 스페인 Acciona의 SWM 을 도시한 도면.
도 4 는 IBM의 지능형 검침 인프라 시스템을 도시한 도면.
도 5 는 본 발명에 따른 시스템의 구성을 개괄적으로 도시한 도면.
도 6 은 본 발명에 따른 수도원격검침 단말기 블럭도.
도 7 은 상용 NB-IoT 플랫폼과의 연동 관계를 보여주는 도면.
도 8 은 본 발명의 수도행정전산시스템 구성도.
도 9 는 수도행정 데이터 연계 구성을 보여주는 도면.
도 10 은 빅데이터 분석을 통한 수도누수탐지 과정을 도시하는 도면.
도 11 은 야간최소유량 측정을 이용한 소 블록 관리방법을 보여주는 도면.
도 12 는 디지털 수도미터 파손 감지 과정을 보여주는 도면
도 13 은 수용가 내 누수 탐지 예측 과정을 보여주는 도면.
도 14 는 관로 구간별 누수탐지 과정을 보여주는 도면.
도 15 는 누수분석을 위한 빅데이터 스트리밍 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 16 은 머신러닝 프로세스를 도시한 도면.
도 17 은 Complex Event Processing 과정을 도시한 도면.
도 18 은 Streaming Analytics 를 도시한 도면.
도 19 는 Dynamic Stream Networks 를 도시한 도면.
도 2 는 고령군 SWC 시범사업을 도시한 도면.
도 3 은 스페인 Acciona의 SWM 을 도시한 도면.
도 4 는 IBM의 지능형 검침 인프라 시스템을 도시한 도면.
도 5 는 본 발명에 따른 시스템의 구성을 개괄적으로 도시한 도면.
도 6 은 본 발명에 따른 수도원격검침 단말기 블럭도.
도 7 은 상용 NB-IoT 플랫폼과의 연동 관계를 보여주는 도면.
도 8 은 본 발명의 수도행정전산시스템 구성도.
도 9 는 수도행정 데이터 연계 구성을 보여주는 도면.
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도 11 은 야간최소유량 측정을 이용한 소 블록 관리방법을 보여주는 도면.
도 12 는 디지털 수도미터 파손 감지 과정을 보여주는 도면
도 13 은 수용가 내 누수 탐지 예측 과정을 보여주는 도면.
도 14 는 관로 구간별 누수탐지 과정을 보여주는 도면.
도 15 는 누수분석을 위한 빅데이터 스트리밍 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 16 은 머신러닝 프로세스를 도시한 도면.
도 17 은 Complex Event Processing 과정을 도시한 도면.
도 18 은 Streaming Analytics 를 도시한 도면.
도 19 는 Dynamic Stream Networks 를 도시한 도면.
본 발명을 구성하는 각 파트별 개발 과제는 다음과 같다.
○ 수도원격검침 단말기 개발
- LoRaWAN 기반 수도원격검침 단말기 개발
- NB-IoT 기반 수도원격검침 단말기 개발
○ 공공복지서비스용 IoT 무선망 고도화
- LoRaWAN Gateway 무선성능 고도화 및 용량 증대
- LoRaWAN 무선망 음영지역을 대비한, NB-IoT 상용망 IoT 플랫폼 연동 서버 개발
○ IoT 플랫폼 고도화
- 빅데이타 기반 센싱 데이터 Mining, Streaming 아키텍처 구현
- 수도누수탐지 Machine Learning, 누수탐지 예측알고리즘 구현
○ 수도행정전산자동화 시스템 개발
- 수도행정 업무서비스 개발
- 수도행정 대민서비스 개발
- 댁내 누수탐지 및 송수관로 누수탐지 서비스 개발
- 수도행정용 대민 & 업무 포털 개발
- 검침원 및 수용가 용 모바일 앱 개발
- 사회안전서비스 고도화를 위한 수도정보제공 API 개발
본 발명에서는 “사물인터넷기반 지자체 수도원격검침 시스템 개발 및 수도 BigData를 활용한 수도 누수 탐지와 수도정보기반 복지서비스 모델” 개발로 사물인터넷(이하, IoT), 빅데이터, 모바일 환경에 최적화된 수도행정시스템을 구축하여 물산업분야의 국가적 경쟁력을 확보하고자 한다.
또한, 지자체에서 보유한 IoT 자가망 혹은 통신사의 상용 IoT망에서 운영, 수집되는 수도원격검침 데이터기반의 관망관리로 수도자산관리, 수도이용고객관리, 검침업무자동화 등을 실현하여, 수도행정시스템의 편의성 개선 및 현대화를 추진하고자 한다. 그 외 IoT망에서 수집되는 수도원격검침데이터와 다양한 공공데이터를 기반으로 실시간 대용량 데이터분석기법을 응용한 수도자산의 손망관리, 수용가 내 누수 및 관로구간별 누수탐지 등 물이용에 대한 데이터 분석 알고리즘을 확보하고자 한다.
그 외 수요처 소재의 타 부서 행정시스템과의 연계를 통해 수도원격검침데이터의 개인정보 식별데이터를 제거한 수도원격검침기의 비식별데이터 공개로 다양한 융합정보서비스를 제공하고자 한다.
본 발명의 주요수행범위 및 개발품목은 다음과 같다.
| 주요수행범위 | 개발품목 | 비고 |
| 수도원격검침 사물인터넷 인프라 및 플랫폼 | ○ 수도원격검침 단말기 (LoRaWAN 표준기술形, NB-IoT 상용망用) ○ LoRaWAN 게이트웨이 성능 고도화 ○ 상용 NB-IoT 플랫폼 연동서버 ○ IoT 플랫폼 고도화 (BigData 분석 기능 강화) |
|
| 수도 빅데이터를 활용한 수도누수탐지 기술 | ○ 디지털 수도미터 파손감지 알고리즘 ○ 수용가 내 누수탐지 알고리즘 ○ 관로구간별 누수탐지 알고리즘 |
|
| 수도정보기반 대민 행정서비스 구축 | ○ 수도행정 대민 서비스 ○ 수도행정 업무 서비스 ○ 타 수도행정시스템 연계를 위한 데이터 연계시스템 개발 |
|
| 타 부처별 행정시스템 연계 | ○ 타 행정 시스템 연계를 위한 수도정보제공 API 개발 ○ 오산시 정보통신과, 희망복지과, 융합정보서비스 제공 |
본 발명의 개발결과물과 관련된 주요 키워드는 다음과 같다.
| 키워드 | 내용 | 비고 |
| 사물인터넷(IoT), LPWAN, LoRa/NB-IoT Technology | 사물인터넷(IoT): 초연결사회의 기반 기술 · 서비스이자 차세대 인터넷으로 사물 간 인터넷 혹은 개체 간 인터넷(Internet of Things)으로 정의되며 고유 식별이 가능한 사물이 만들어낸 정보를 인터넷을 통해 공유하는 환경을 의미 LPWAN: 서비스 범위(커버리지)가 10 km 이상의 광역으로 매우 넓고, 초당 최대 수백 킬로비트(kbps) 이하의 통신 속도를 제공하는 전력 소모가 적은 무선 광역 통신망 LoRa Technology: LoRa-Long Rage의 약자. 광범위한 커버리지와 적은 대역폭, 긴 배터리 수명과 저전력 등의 특징을 갖춘 Semtech社가 개발한 저전력 장거리 통신 기술. NB-IoT Technology: Narrow Band-Internet of Things의 약자. LTE 망의 좁은 대역을 통해 LPWAN을 실현한 사물 인터넷 기술 |
|
| 자동원격검침, AMR, AMI, Metering |
자동원격검침: 전력 가스 수도 등의 사용량을 검침원 직접 방문해 수작업으로 체크하던 일을 컴퓨터와 통신기술(케이블TV망, 이동통신망, 전력선망, RF모듈방식 등)을 이용해 멀리 떨어진 중앙 검침센터에서 자동으로 검침하는 시스템 AMR: Automated Meter Reading의 약자. 전통적으로 인력에 의해 시행되던 검침을 자동화한 시스템. 1990년대 후반부터 시작되었으며, 2000년대 중반 더 발전된 개념인 AMI가 도입되기 이전의 초기 원격검침 자동화 개념 AMI: Advanced Metering Infrastructure의 약자. AMR에서 좀 더 발전된 개념의 자동원격 검침 시스템. 월 사용량 뿐 아니라 많은 데이터, 양방향 통신이 가능하여 시간별 부하패턴, 전력품질 등을 각 수용가 단위로 읽어옴으로써 부하패턴분석, 변압기관리, 전력품질 관리 등의 분야에 활용 가능 Metering: 수도, 전기 등의 사용량 측정 |
|
| CRM, Asset Management, Tracking | CRM: Customer Relationship Management의 약자. 기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석·통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획·지원·평가하는 과정 Asset Management: 유, 무형의 자산을 모니터하고 관리하는 시스템 또는 자산을 효율적으로 운영, 관리, 재배치하는 체계적인 행위를 일컬음 Asset Tracking: 물리적 자산을 GPS, RFID 등의 태그와 바코드를 이용하여 스캐닝하고 위치 등의 정보를 추적, 관리하는 행위 |
|
| Data Migration, Big Data Preparation, Complex Event Processing | Data Migration: 데이터의 사용 빈도에 따라서 데이터의 저장 공간이나 저장 형태를 조정시켜 데이터베이스의 검색 성능이 향상되도록 하는 것. Big Data Preparation: 빅데이터 처리를 위한 데이터 정리, 마이그레이션 작업 Complex Event Processing: 실시간으로 발생하는 많은 사건 중 의미가 있는 것만 추출할 수 있도록 사건 발생 조건을 정의하는 데이터 처리 방법. 금융, 통신, 전력, 물류, 국방 등에서 실시간으로 대용량의 데이터 스트림에 대한 요구에 대응하기 위하여 개발된 기술 |
○ 본 발명은, 최근 사물인터넷의 핵심 무선통신기술로 부각되고 있는 LoRaWAN 표준을 근간으로 비면허 대역인 900MHz ISM 밴드상에 IoT 무선망 서비스 인프라를 구성하며,
○ LoRaWAN 무선 자가망의 음영지역을 대비하여, NB-IOT 상용망용 수도원격검침기를 개발하고 상용망 IOT 플랫폼 연동 서버를 개발하며,
○ 본 과제는 특징은 무료 LoRaWAN IoT 자가망을 근간으로 하여, 음영 지역을 대비하여 상용 NB-IOT 상용서비스망 연동을 모두 구현함.
본 과제는 2016년 사물인터넷 시범검증 사업에서 구축한 LoRaWAN 무선망 및 서비스 인프라를 활용하여, 1) 수도원격검침단말기를 개발하고, 2) 무선망의 보다 완벽한 커버리지 확보를 위해 Gateway의 무선 성능을 개선함과 아울러 음영지역을 최소화 하도록 Gateway를 추가 설치하며, 3) IoT 서비스 플랫폼을 고도화하고, 4) 수도행정산산시스템을 개발함
* 수도원격검침 단말기 (도 6)
본 과제의 수도원격검침단말은 다음 그림과 같이, TI사의 MSP430 MCU와 Semtech사의 SX1276 LoRa Transceiver를 메인 칩으로 구성되며, 8년간 동작을 위한 19000mAh 대용량 밧데리를 체택하도록 설계함. 디지털수도 계량기와는 TTL 레벨의 RS-232 케이블로 연결되어, UART 통신으로 계량기 누적값과 계량기 밧데리 레벨 정보를 주기적으로 수집함.
원격수도검침단말은 전자식 수도 계량기와 TTL Level의 RS232 케이블로 연결이 되며, Slave(전자식 수도 계량기)의 데이터가 필요한 경우 Master(수도원격검침단말)는 Tx라인으로 인터럽트 신호를 발생하여 데이터를 요청하고 Slave는 요청 시점의 수도계량기의 정보를 Master로 응답함
원격수도검침단말은 부팅 이후 Frequency Plan에 따라 LoRa Gateway 검색작업을 진행하고 수신세기가 가장 좋은 Frequency로 단말 설정 변경 후 Gateway와 Registration 여부 확인 후 정상 등록된 단말 경우 수도검침 데이터를 주기적으로 서버로 전송함. 전송 주기 간격은 기본 20분으로 설정되어 있으며 전송 후 원격수도검침단말은 SIeep 상태를 유지함.
본 발명에서는 기 개발되어 있는 LoRaWAN Gateway의 무선 성능을 개선하기 위해, 다음과 같이 3가지 핵심기술을 추가 개발하고자 함
1) Dynamic한 Spreading Factor 적용하여 단말별 통신채널 점유시간을 최적화
○ Spreading Factor(이하, SF)의 값을 높게 설정할수록 통신 거리는 늘어나나, Data Rate이 상대적으로 낮아지게 됨
○ 이로 인해, 다수의 단말이 SF을 높게 설정하게 되면 하나의 단말이 Gateway와 통신 시, 채널을 점유하고 있는 시간이 높아지게 되어 다른 단말은 Gateway와 통신을 못하고 기다리고 있어야 하는 문제가 생김
○ Gateway와 단말 간 통신 세기(RSSI)를 측정하여 Spreading Factor를 높이지 않아도 충분한 통신이 가능하다고 판단되는 경우, 자동으로 Spreading Factor의 값을 낮게 설정해주는 기능을 개발하여 단말 별 통신 채널 점유 시간을 최적화
| SF | Data Rate | Rx sensitivity |
| 7 | 5.4kbps | -125 |
| 8 | 3.1kbps | -128 |
| 9 | 1.7kbps | -131 |
| 10 | 0.9kbps | -134 |
| 11 | 0.5kbps | -136 |
| 12 | 0.3kbps | -137 |
2) 단채널 Gateway에서 다채널 지원 Gateway로 업그레이드
○ 기존 Gateway는 단일 통신 채널 만을 지원하여 단말의 개수가 많아질 경우, 단말의Gateway 접속 및 통신이 원활하지 않은 경우가 종종 발생
○ 이를 해결하기 위해 8채널을 지원할 수 있는 다채널 Gateway로 업그레이드 하여 기존 단채널 Gateway의 동시 접속 단말 수 보다 최대 8배까지 동시 접속을 지원할 수 있게 됨
○ 즉, 단말이 Gateway와 접속을 원하는 시점에 최대한 원할하게 할 수 있게 되어, 통신 지연, 접속 오류 등의 통신 이슈의 발생을 최소화 할 수 있음
3) Gateway의 출력 세기 상향 조정
○ 기존 설치된 게이트웨이의 출력 세기는 14dBm으로 설정되어 있으나, 이를 국내 무선 통신 법규 최대 허용치 이내인 20dBm으로 상향 조정하여, 단말과 게이트웨이간 통신거리를 향상시킴
* IoT 플랫폼 고도화
본 과제에서는 MOBIUS 기반의 IoT 플랫폼 상에, 수도 데이터를 BigData화하고, BigData 분석기술과 머신런닝 기술의 고도화를 통해, 수도누수 탐지 기능을 개발할 수 있는 플랫폼 고도화를 하고자 함.
○ IoT 플랫폼 시스템 구성 및 고도화 내용
- 수도검침 센싱 데이터 Mining
- 빅데이터 아키텍처 구현을 위한 Kafka Streaming Platform 적용
- 수도누수탐지 Machine Learning
- 수도누수탐지를 위한 빅데이터 Spark Streaming 기반 예측알고리즘 구현 및 적용
* 상용 IoT 서비스 플랫폼 연동 서버 개발
○ 국내 이동통신사가 운영하는 상용망 NB-IoT 서비스 플랫폼에 수집된 수도검침 데이터에 대해, 수요처 IoT 서비스 플랫폼으로 실시간 데이터 수신 연동 (도 7)
- Open API 기반 연동 (XML Web service interface / https)
* 수도행정전산시스템 구축
본 과제를 통해, 기존 수요처에서 수기로 행하던, 수도행정업무를 전산 체계화하기 위해, 아래와 같은 수도행정전산시스템을 구축하고자 함. (도 8)
○ 수도행정전산시스템은 크게, 수도행정업무서비스, 수도행정대민서비스, 누수관리서비스로 구성됨.
○ 본 과제 구축 범위 외, 기존 오산시에서 수기 또는 Off-Line 전산 파일로 행하던 수도 검침 데이터 및 수도 요금 청구 정보 등을 연계하기 위한 연계 기능 개발이 필요하며, 수도원격검침 데이터와 연계 데이터를 모두 IoT 플랫폼에서 BigData 저장하여, 응용서비스를 구현하도록 함.
○ 수도행정 서비스를 구축하기 위하여 본 과제에서는 기존 수도 검침 데이터와 수도 관련정보 등을 연계하여 빅데이터를 수집, 분석할 수 있는 실시간 스트리밍 알고리즘을 개발하도록 함. 빅데이터 알고리즘을 통하여 누수 관리 서비스를 개발하며, 기존 수도검침 데이터와 본 과제를 통해 수집되는 데이터를 통합 관리하여 수도행정 서비스를 구축하여 고객이 용이하게 사용할 수 있도록 서비스를 구축하도록 함.
* 수도행정 데이터 연계
본 과제에서는 현재 시행하고 있는 수도검침 데이터, 즉 검침원에 의한 수기 검침 정보, PDA 검침 정보, 424MHz 원격 검침 정보의 데이터를 통합 관리할 수 있도록 구축함
서비스 서버에서는 기존 지자체의 수도검침 데이터를 읽어 들여, 본 과제의 인프라를 통해 수집된 데이터와 함께 저장함. 저장된 데이터를 수도행정 서비스를 통해 제공함. (도 9)
* 빅데이터를 활용한 수도누수탐지 기술
수도 검침용 단말에 의해 수집된 빅데이터를 실시간 스트리밍 알고리즘 분석을 통해 파손 및 누수 여부를 판단함. 실시간 스트리밍 빅데이터 분석 알고리즘으로 수도미터 파손 감지, 수용가 내 누수탐지, 관로 구간별 누수탐지를 예측함. (도 10)
누수탐지 기법으로는 야간 최소유량 측정법, 음청식 탐지기법, 센서를 이용한 상관법, 가스 주입법 등 여러 기법이 존재하지만, 수도 검침용 단말에 의해 수집된 데이터를 활용, 분석하여 누수를 탐지할 수 있는 기법인 야간 최소 유량 측정법(MNF)을 적용.
○ 야간최소유량 측정법 (MNF)
야간최소유량 측정법은 누수로부터 수용가의 사용량을 제거하기 위해 물수요가 가장 적은 시간에 한정된 경계 내에서 독립된 지역으로 흐르는 유량을 측정하는 것이다.
○ 야간최소유량 해석
야간최소유량을 도출하기 위하여 다음 야간유량의 각 구성요소를 산정한다.
| 구성요소 | 설명 |
| 예외적인 야간사용량 | 파열이라고 생각되는 기준보다 물을 많이 사용하는 경우 |
| 가정용 야간사용량 | 1.7L/수전/hr × 수전수 혹은 0.6L/인/hr × 거주인구수 |
| 비가정용 야간사용량 | 8L/수전/hr × 수전수 혹은 업종별 상세분류 |
| 배수관, 급수관에서의 배경손실량 | 양호, 평균, 부실에 따라 배수관연장 및 수전수 적용계산 |
| 수압보정 | 측정된 평균야간수압은 다른 지역과 비교를 위해 기준값(50m)으로 보정 |
| 유량측정시간 보정 | 야간유량의 기준측정시간은 1시간으로 하거나 이에 준해 보정되어야 한다. |
| 총 배경야간최소유량 도출 | 측정값과 비교하여 누수과다 혹은 양호 판정 |
| 필요에 따라 통계적 표준편차 적용 |
 |
○ 야간최소유량 측정 (도 11)
야간최소유량 측정을 이용한 소 블록 관리방법은 수돗물을 거의 사용하지 않는 심야시간대, 00:00~04:00시에 소 블록 경계에 있는 제수변을 닫아 블록을 고립시키고 다량급수처의 제수변을 닫은 후, 블록내로 유입되는 유입 배수관에 유량계를 설치하여 유입량과 수압을 측정하고, 측정 시간대에서 최소로 흐르는 유량(순간유량)을 기준 값과 비교분석함으로써 누수량의 다소 여부를 판단하는 방법이다.
야간최소유량 측정법은 주간에 탐지하기 어려운 미세한 지하누수를 발견할 수 있으며, 보행인이나 차량통행이 많아 주간 탐지작업이 곤란한 지역에서도 적용이 가능하다. 또한, 탐지장비가 저렴하며, 누수량 측정 이외에 블록의 고립여부를 판단할 수 있어 블록의 배수특성을 알 수 있으며, 단수작업 없이 시행할 수 있으므로 단수 시 민원 발생을 줄일 수 있다.
* 수도 누수관리 서비스
수도누수탐지 기술을 이용하여 아래와 같은 서비스를 제공할 수 있음
| 구분 | 내용 | 적용 기술 |
| 디지털 수도미터 파손 감지 | ○ 디지털 수도미터가 파손되어 있는지 실시 간 모니터링 |
Streaming Analytics |
| 수용가내 누수탐지 | ○ 가정 내 누수가 되고 있는지 여부를 실시 간으로 빅데이터를 분석하여 감지 |
Complex Event Processing |
| 관로 구간별 누수탐지 | ○ 각 지역으로 인입되는 수도 배관 내에 누 수가 되고 있는지를 실시간으로 빅데이터 를 분석하여 감지 |
Dynamic Stream Networks |
○ 디지털 수도미터 파손감지 (도 12)
IoT서비스 서버는 디지털 수도미터로부터 파손 여부 등의 디바이스 상태에 대한 정보를 수집, 분석하여 데이터를 저장. 저장된 데이터는 화면을 통해 수도과 담당자에게 안내하거나, 푸시 기능을 통해 능동적으로 알려줄 수 있음
○ 수용가내 누수탐지 (도 13)
수용가별로 수돗물을 거의 사용하지 않는 심야시간대에 수도 검침단말로부터 수집되는 데이터를 일정기간동안 측정하여 패턴화한 후 꾸준히 일정량이 소비되는 패턴을 식별하여 누수 여부를 판단한다. 추론 알고리즘에 의해 누수라고 예측되는 경우 수도과 담당자에게 알림을 줄 수 있도록 함.
○ 관로 구간별 누수탐지 (도 14)
지자체의 송수관에서 특정 지역으로 유출되는 수돗물의 총량과 그 특정 지역의 각 가정에서 사용한 수돗물의 총합의 양과 비교하여 일정 수준 이상의 차이가 나는지를 비교 분석하여 관로 구간별 누수 탐지를 예측하도록 함
* BigData 분석기법을 통한 누수탐지 처리 기술
1) 빅데이터 Streaming Architecture
본 과제에서 적용하려는 빅데이터 스트리밍 아키텍처는 도 15 와 같다.
데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 저장 및 조회의 플로우를 거치며, 각 단계에 해당하는 모듈을 본 과제에서 구현함
아래 표는 각 단계별 데이터 수집, 처리, 저장 및 조회에 대한 내용이다.
| 구분 | 모듈 | 내용 |
| 데이터 수집 | IoT Platform Server | ○ 디바이스에서 전송된 데이터들을 수집 |
| Kafka | ○ 대용량 데이터의 분산 메시징 시스템으로 실시간 데이터 전송에서 데이터 원천과 데 이터 처리 사이에서 버퍼(Buffer) 역할 |
|
| 데이터 처리 | Spark Streaming | ○ Kafka에서 실시간으로 저장되는 데이터를 마이크로 배치 방식으로 가져와 비즈니스 로직에 맞는 데이터 처리 수행 |
| Spark MLib | ○ Spark Streaming 에서 처리된 데이터 중 머 신러닝 처리를 수행할 데이터가 발생한 경 우 이에 해당하는 모델로 처리하여 결과를 전달함 |
|
| 데이터 저장 및 조회 | Phoenix | ○ NoSQL인 HBase를 마치 RDB처럼 SQL을 통 해 사용할 수 있도록 JDBC Driver를 제공해 주는 라이브러리 |
| Visualization Tool | ○ 처리된 데이터를 여러 형태로 조회할 수 있 는 기능을 제공 |
2) Machine Learning Process (도 16)
머신 러닝의 기본 프로세스는 다음과 같다.
○ Training Data 수집 및 가공
○ Machine Learning Algorithms 수립 및 훈련을 통하여 Model 구축
○ 신규 데이터 발생시 Model을 통해 예측(Prediction) 값 확인
3) 빅데이터 Streaming 분석 알고리즘
빅데이터 Streaming 분석은 Complex Event Processing, Streaming Analytics, Dynamic Stream Networks의 알고리즘을 사용하여 누수탐지 예측을 처리함
| 항목 | 내용 |
| Complex Event Processing | 새로운 기회와 위험을 포함하여, Temporal, Logical, Spatial 속성들과 이벤트 간의 관련성을 비즈니스 패턴으로 묘사 |
| Streaming Analytics | 특정 검색어와 일치하는 이벤트 윈도우를 지속적으로 재계산하여 실시간 분석 |
| Dynamic Stream Networks | 실시간 분석 혹은 CEP 패턴의 출력물은 또 다른 실시간 분석의 패턴으로 공급(입력)이 가능. 재구성된 스트림 네트워크는 동적 변화를 지원 |
○ Complex Event Processing (도 17)
새로운 기회와 위험을 포함하여, Temporal, Logical, Spatial 속성들과 이벤트 간의 관련성을 비즈니스 패턴으로 묘사
○ Streaming Analytics (도 18)
특정 검색어와 일치하는 이벤트 윈도우를 지속적으로 재계산하여 실시간 분석
○ Dynamic Stream Networks (도 19)
실시간 분석 혹은 CEP 패턴의 출력물은 또 다른 실시간 분석의 패턴으로 공급(입력)이 가능함. 재구성된 스트림 네트워크는 동적 변화를 지원
* 본 발명의 기대 효과
○ 비용절감 효과
- 본 기술개발 과제를 통해 지자체 수도행정 업무 수행에 따른 업무효율성 증대로 인해 생산성 향상 및 비용절감효과 발생
- 수혜자(시민)를 위한 별도의 관리 시스템 구축이 필요 없으며, 축적된 데이터를 통해 지속적인 관리가 가능
- 대민서비스를 통해 민원 및 불만족 사항이 절감함으로써 민원처리시간 절약 및 비용 리스크 향상
- 한번 구축된 LoRaWAN 자가망 인프라를 이용하기 때문에 서비스 대상 확산 시에도 별도의 통신망 사용 비용이 발생하지 않음
| 서비스 대상 단말 수 |
자가망 사용 시
(Gateway 수량에 따라 과금) |
상용망 사용 시
(단말 수량에 따라 과금) |
| 1,000개 | 4,800,000 | 12,000,000 |
| 10,000개 | 4,800,000 | 120,000,000 |
| 100,000개 | 4,800,000 | 1,200,000,000 |
★ 산출근거 :
·자가망 사용 시 : 오산시 Gateway 40대 x LTE 통신비(약 10,000원) x 12개월
·상용망 사용 시 : 서비스 대상 단말 수 x 통신비(약 1,000원) x 12개월
○ LoRaWAN 기반의 LoRa 원격수도검침 단말의 국산화를 통한 수입대체 효과는 물론 IoT 산업의 기반 확충을 통한 소물인터넷 시장의 확대와 국가경쟁력 강화에 기여.
○ LoRaWAN 기반의 지자체 소물인터넷 자가망 및 확장형 서비스 플랫폼 기술을 통해 스마트시티, 스마트팜, 스마트 미터링 등 다양한 분야의 사물인터넷 응용서비스로 확장 가능.
○ 국내 KT, LG U+, SKT 등 이동통신사의 NB-IoT 기술 호환성 NB-IoT 원격수도검침 단말 개발로 인해 IoT 기술 진보에 맞춘 선진형 디바이스 확보 가능.
○ 개발기술의 서비스 활성화를 통해 중소기업의 디바이스 및 웨어러블 산업의 성장을 견인함.
이상, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 통하여 본 발명을 구체적으로 설명하지만, 실시예는 단지 본 발명의 예시 및 설명을 하기 위한 목적에서 사용된 것이며 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이며, 본 발명의 진정한 기술력 보호범위는 특허청구범위의 기술적 사항에 의해 정해져야 할 것이다.
Claims (3)
- 사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템으로서,
수도원격검침 사물인터넷 인프라 및 플랫폼, 수도 빅데이터를 활용한 수도누수탐지 기술, 수도정보기반 대민 행정서비스 구축, 및 타 부처별 행정시스템 연계 시스템을 포함하여 구성되어,
사물인터넷(IoT : Internet of Things)을 기반으로 하여 수도계량기를 검침하고 이를 토대로 한 빅데이터(Big Data)의 수집과 분석을 통해 누수탐지 등의 부가 서비스를 제공할 수 있도록 한 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
누수탐지 기술로서 야간 최소유량 측정법을 채용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상용망 NB-IoT 서비스 플랫폼에 수집된 수도검침 데이터에 대해, 수요처 IoT 서비스 플랫폼으로 실시간 데이터 수신 연동하는 것을 특징으로 하는 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180061615A KR20200015954A (ko) | 2018-05-30 | 2018-05-30 | 사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180061615A KR20200015954A (ko) | 2018-05-30 | 2018-05-30 | 사물인터넷을 이용한 수도계량기 검침 및 누수탐지 시스템 및 그 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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| KR102504585B1 (ko) | 2022-08-24 | 2023-02-28 | 예영동 | 이동식 수도계량기를 이용한 옥내 누수 비교 시스템 |
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