KR20210121705A - 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등 - Google Patents

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KR20210121705A
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이성근
양현숙
송태현
한진우
신동민
정동인
김동준
한정민
김지수
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한국해양대학교 산학협력단
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Abstract

상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법은 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계, 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계, 수집된 데이터를 분석부를 통해 분석하는 단계, 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 단계 및 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등{Big Data Streetlights Provide Information through the Collection and Processing of Data via Intercommunication}
본 발명은 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등 시스템 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
기존의 가로등에 있어 수동조작에 따른 즉각적인 대처에 어려움이 존재한다. 이와 더불어, 주변환경을 고려하지 않은 시간에 따른 On/Off 조절과 램프를 통한 발광은 높은 효율성을 기대하기 어렵다. 단순한 조명기구로서의 가로등은 소요 면적에 따른 효율성이 떨어지고, 인구 밀집 지역에 대해 활용도가 적다.
최근 방파제에서 속도를 지키지 않은 오토바이에 의해 사망 사고가 발생하였다. 이에 방파제에서의 속도제한이 강조되고 있으며 CCTV의 활용도가 증가되고 있으나 한계점이 존재한다. 따라서, 가로등을 활용해서 속도위반 및 사고에 대해 정보를 제공하는 스마트한 가로등을 개발하고자 한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 기존의 일기예보에 있어 필연적으로 발생하게 되는 오차문제에 대해 해결방안을 제시한다. 가로등의 센서를 통한 데이터 수집으로 기존 대비 정확한 일기예보와 관련된 측정값을 제공받아 일기예보에 이용한다. 또한, 제1 램프에서 측정한 차량의 속도를 제2 램프에서 재측정하여 교통상황 파악과 이를 수신자에게 제공함에 따라 교통혼잡을 감소시킨다. 본 발명은 해양 방파제에 적합한 가로등에 관한 것으로, 해양 방파제의 경우 염분, 온습도에 민감하게 작동하므로 이에 대한 정보가 모니터링이 되고, 속도위반에 철저해야 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법은 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계, 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계, 수집된 데이터를 분석부를 통해 분석하는 단계, 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 단계 및 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계를 포함한다.
센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계는 조도센서, 먼지센서, 배터리 측정센서, 풍속, 염분 측정 센서 및 온습도 센서를 포함하는 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집한다.
카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계는 차량사고 유무 또는 속도위반을 판단하기 위해 카메라를 통해 차량을 인식하고 차량의 속도를 포함하는 차량 데이터를 수집한다.
각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계는 조도센서를 통해 측정된 밝기에 따라 빅데이터 가로등의 밝기를 조절하고, 먼지센서를 통해 측정된 먼지 농도에 따라 알림을 나타내고, 비가 오는 경우, 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산이 펼쳐지도록 제어한다.
각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계는 차량 사고가 발행한 경우, 응급처치를 위한 알람을 전송하고, 속도위반이라고 판단되는 경우 교통 알림 어플에 자동으로 신고한다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등 시스템은 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 센서부, 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 카메라, 수집된 데이터를 분석하는 분석부, 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 통신부 및 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 가로등의 센서를 통한 데이터 수집으로 기존 대비 정확한 일기예보와 관련된 측정값을 제공받아 일기예보에 이용할 수 있다. 그리고 제1 램프에서 측정한 차량의 속도를 제2 램프에서 재측정하여 교통상황 파악과 이를 수신자에게 제공함에 따라 교통혼잡을 감소시키는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등은 기존의 일기예보에 있어 필연적으로 발생하게 되는 오차문제에 대해 해결방안을 제시한다. 가로등의 센서를 통한 데이터 수집으로 기존 대비 정확한 일기예보와 관련된 측정값을 제공받아 일기예보에 이용한다. 평상시에는 조도 센서, 먼지 센서, 온습도 센서 등을 통해 기본적인 값을 측정하고 서버로 보내 모니터링 가능하게 한다. 그리고 제1 램프에서 측정한 차량의 속도를 제2 램프에서 재측정하여 교통상황 파악과 이를 수신자에게 제공함에 따라 교통혼잡을 감소시키는 효과를 가진다.
또한, 본 발명은 해양 방파제에 적합한 가로등에 관한 것으로, 해양 방파제의 경우 염분, 온습도에 민감하게 작동하므로 이에 대한 정보가 모니터링이 되고, 속도위반에 철저해야 한다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등의 동작 방법은 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계(110), 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계(120), 수집된 데이터를 분석부를 통해 분석하는 단계(130), 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 단계(140) 및 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계(150)를 포함한다.
단계(110)에서, 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집한다. 조도센서, 먼지센서, 배터리 측정센서, 풍속, 염분 측정 센서 및 온습도 센서를 포함하는 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집한다.
단계(120)에서, 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집한다. 차량사고 유무 또는 속도위반을 판단하기 위해 카메라를 통해 차량을 인식하고 차량의 속도를 포함하는 차량 데이터를 수집한다.
단계(130)에서, 수집된 데이터를 분석부를 통해 분석한다.
단계(140)에서, 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유한다.
단계(150)에서, 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어한다.
예를 들어, 조도센서를 통해 측정된 밝기에 따라 빅데이터 가로등의 밝기를 조절하거나, 먼지센서를 통해 측정된 먼지 농도에 따라 알림을 나타낼 수 있다. 또한, 비가 오는 경우, 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산이 펼쳐지도록 제어할 수 있다.
또 다른 예시로는, 차량 사고가 발행한 경우, 응급처치를 위한 알람을 전송하고, 속도위반이라고 판단되는 경우 교통 알림 어플에 자동으로 신고할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서부(200)는 조도센서(210), 먼지센서(220), 배터리 측정센서(230), 풍속, 염분 측정 센서(240) 및 온습도 센서(250)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 조도센서(210)는 밝기를 인식하여 LED의 밝기를 조절할 수 있다. 조도센서(210)를 통해 측정된 값을 미리 정해진 기준값과 비교하여(211) 측정된 값이 더 큰 경우, 밝기를 유지한다(213). 반면에 측정된 값이 더 작은 경우, 밝기를 증가시킨다(212).
예를 들어, 먼지센서(220)는 먼지 농도를 인식하여 미리 정해진 값에 따라 색깔 별로 표시하여 농도를 나타낼 수 있다. 먼지센서(220)를 통해 측정된 값을 미리 정해진 기준값1과 비교하여(221) 측정된 값이 더 큰 경우, 그린 LED를 ON(223)시킬 수 있다. 반면에 미리 정해진 기준값1이 더 큰 경우, 측정된 값을 미리 정해진 기준값2와 비교할 수 있다(222). 측정된 값이 미리 정해진 기준값2보다 더 큰 경우, 옐로우 LED를 ON(225)시킬 수 있다. 측정된 값이 미리 정해진 기준값2보다 더 작은 경우, 레드 LED를 ON(224)시킬 수 있다.
이와 같이 먼지센서(220), 배터리 측정센서(230), 풍속, 염분 측정 센서(240) 및 온습도 센서(250)를 통해 측정된 데이터는 가로등에 배치된 LCD(260)를 통해 나타낼 수 있다. 그리고, 데이터 전송(261)을 통해 사용자의 스마트 단말의 어플로 송신할 수 있다(262). 사용자의 스마트 단말의 어플은 전송된 데이터를 수신(263)하여, 지도상에 해당 가로등을 표시(264)할 수 있다. 사용자는 스마트 단말의 어플을 통해 원하는 값을 클릭(264)학, 원하는 데이터를 디스플레이에 출력할 수 있다(265).
또 다른 실시예에 따르면, 센서부(200)에서 측정된 기상 데이터에 따라 비가 오는지 여부를 판단할 수 있다(251). 비가 오는 경우 가로등 상단에 배치된 우산을 펼치도록 제어할 수 있다(252). 이후, 비가 멈추면 우산을 접도록 제어할 수 있다(253).
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 램프(다시 말해, 제1 가로등)의 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
제1 램프(300)는 앞서 설명된 바와 같이 센서부(320)을 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집할 수 있다.
제1 램프(300)는 카메라(310)를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카메라(310)는 물체감지인식(331)을 통해 차량을 인식한다(332). 일정시간 동안(333) 데이터를 수집하고(334), 차량사고 여부를 판단한다(335). 차량사고가 발생했다고 판단되는 경우 경찰에 신고하는 등 응급처치를 위한 알람을 전송할 수 있다(336). 차량사고가 발생하지 않았다고 판단되는 경우 교통정보를 수집할 수 있다(337). 수집된 교통정보(337)는 데이터 전송(343)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(344).
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 카메라(310)는 속도를 측정하여(341), 차량의 속도를 인식 할 수 있다(342). 측정된 차량 속도는 데이터 전송(343)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(344).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 램프(다시 말해, 제2 가로등)의 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
제2 램프(400)는 앞서 설명된 바와 같이 센서부(420)을 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집할 수 있다.
제2 램프(400)는 카메라(410)를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카메라(410)는 물체감지인식(431)을 통해 차량을 인식한다(432). 일정시간 동안(433) 데이터를 수집하고(434), 차량사고 여부를 판단한다(435). 차량사고가 발생했다고 판단되는 경우 경찰에 신고하는 등 응급처치를 위한 알람을 전송할 수 있다(436). 차량사고에 대한 판별이 불가능한 경우, 도 3에서 설명된 제1 램프(300)와의 통신을 통해 제1 램프(300)의 데이터 분석 결과를 이용할 수 있다(437).
다시 제1 램프(300)의 데이터 분석 결과를 이용하여 차량사고 여부를 판단한다(438). 차량사고가 발생했다고 판단되는 경우 경찰에 신고하는 등 응급처치를 위한 알람을 전송할 수 있다(436). 이후, 교통정보를 수집할 수 있다(439). 수집된 교통정보(439)는 데이터 전송(446)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(447). 차량사고가 발생하지 않았다고 판단되는 경우, 센서 및 카메라를 통한 데이터 수집 단계로 이동한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 카메라(410)는 속도를 측정하여(441), 차량의 속도를 인식 할 수 있다(442). 측정된 차량 속도를 이용하여 속도위반 여부를 판단한다(443). 속도 위반이 아닌 경우 제1 램프(300)의 카메라(310)와의 통신을 통해 데이터를 공유한다(444). 속도 위반으로 판단되는 경우, 주민신고 어플을 통한 자동 신고 접수를 할 수 있다(445). 주민신고 어플을 통한 자동 신고 접수를 위해 데이터 전송(446)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(447).
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제3 램프(다시 말해, 제3 가로등)의 카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하여 수집된 데이터에 따라 가로등을 제어하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
제3 램프(500)는 앞서 설명된 바와 같이 센서부(520)을 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집할 수 있다.
제3 램프(500)는 카메라(510)를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카메라(510)는 물체감지인식(531)을 통해 차량을 인식한다(532). 일정시간 동안(533) 데이터를 수집하고(534), 차량사고 여부를 판단한다(535). 차량사고가 발생했다고 판단되는 경우 경찰에 신고하는 등 응급처치를 위한 알람을 전송할 수 있다(536). 차량사고에 대한 판별이 불가능한 경우, 도 3에서 설명된 제1 램프(300) 및 도 4에서 설명된 제2 램프(400)와의 통신을 통해 제1 램프(300) 및 제2 램프(400)의 데이터 분석 결과를 이용할 수 있다(537).
다시 제1 램프(300) 및 제2 램프(400)의 데이터 분석 결과를 이용하여 차량사고 여부를 판단한다(538). 차량사고가 발생했다고 판단되는 경우 경찰에 신고하는 등 응급처치를 위한 알람을 전송할 수 있다(536). 이후, 교통정보를 수집할 수 있다(539). 수집된 교통정보(539)는 데이터 전송(546)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(547). 차량사고가 발생하지 않았다고 판단되는 경우, 센서 및 카메라를 통한 데이터 수집 단계로 이동한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 카메라(510)는 속도를 측정하여(541), 차량의 속도를 인식 할 수 있다(542). 측정된 차량 속도를 이용하여 속도위반 여부를 판단한다(543). 속도 위반이 아닌 경우 제1 램프(300)의 카메라(310)와의 통신을 통해 데이터를 공유한다(544). 속도 위반으로 판단되는 경우, 주민신고 어플을 통한 자동 신고 접수를 할 수 있다(545). 주민신고 어플을 통한 자동 신고 접수를 위해 데이터 전송(546)을 통해 사용자 단말의 어플로 송신할 수 있다(547).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상호 통신을 통한 데이터 수집과 처리를 통해 정보를 제공하는 빅데이터 가로등 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
본 실시예에 따른 빅데이터 가로등 시스템(600)은 프로세서(610), 버스(620), 통신부(630), 메모리(640), 데이터베이스(650)및 스마트 단말(660)을 포함할 수 있다. 메모리(640)는 운영체제(641) 및 상호 통신을 통한 데이터 수집 및 처리 루틴(642)을 포함할 수 있다. 프로세서(610)는 센서부(611), 카메라(612), 분석부(613) 및 제어부(614)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 빅데이터 가로등 시스템(600)은 도 6의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 빅데이터 가로등 시스템(600)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(640)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(640)에는 운영체제(641)와 상호 통신을 통한 데이터 수집 및 처리 루틴(642)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(640)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신부(630)를 통해 메모리(640)에 로딩될 수도 있다.
버스(620)는 빅데이터 가로등 시스템(600)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(620)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
통신부(630)는 빅데이터 가로등 시스템(600)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 통신부(630)는 빅데이터 가로등 시스템(600)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(650)는 상호 통신을 통한 데이터 수집 및 처리를 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 6에서는 빅데이터 가로등 시스템(600)의 내부에 데이터베이스(650)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
프로세서(610)는 기본적인 산술, 로직 및 빅데이터 가로등 시스템(600)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(640) 또는 통신부(630)에 의해, 그리고 버스(620)를 통해 프로세서(610)로 제공될 수 있다. 프로세서(610)는 센서부(611), 카메라(612), 분석부(613), 통신부(630) 및 제어부(614)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(640)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
센서부(611), 카메라(612), 분석부(613), 통신부(630) 및 제어부(614)는 도 1의 단계들(110~150)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
빅데이터 가로등 시스템(600)은 센서부(611), 카메라(612), 분석부(613), 통신부(630) 및 제어부(614)를 포함할 수 있다.
센서부(611)는 기상 예측을 위한 데이터를 수집한다. 센서부(611)는 조도센서, 먼지센서, 배터리 측정센서, 풍속, 염분 측정 센서 및 온습도 센서를 포함하고, 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집한다.
카메라(612)는 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집한다. 카메라(612)는 차량사고 유무 또는 속도위반을 판단하기 위해 차량을 인식하고 차량의 속도를 포함하는 차량 데이터를 수집한다.
분석부(613)는 수집된 데이터를 분석한다.
통신부(630)는 분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말(660)과도 통신하여 데이터를 공유한다.
제어부(614)는 수집된 데이터를 분석하는 각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어한다.
예를 들어, 조도센서를 통해 측정된 밝기에 따라 빅데이터 가로등의 밝기를 조절하거나, 먼지센서를 통해 측정된 먼지 농도에 따라 알림을 나타낼 수 있다. 또한, 비가 오는 경우, 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산이 펼쳐지도록 제어할 수 있다.
또 다른 예시로는, 차량 사고가 발행한 경우, 응급처치를 위한 알람을 전송하고, 속도위반이라고 판단되는 경우 교통 알림 어플에 자동으로 신고할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산을 제어하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 강수량 센서(650)를 통해 강수량을 측정할 수 있다. 도 7(a)는 비가 그친 경우를 나타내는 도면으로, 비가 오지 않는 경우에는 우산(681)을 접도록 제어할 수 있다. 도 7(b)는 비가 올 경우를 나타내는 도면으로, 가로등 상단에 배치된 우산(682)이 펼쳐지는 것을 통해 밖에서도 비가 오는 것을 볼 수 있도록 하였다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 태양열판(710)과 풍속발전을 통해 배터리에 전력을 저장하고 조도센서를 포함하는 센서부(630)는 밝기를 인식하여 LED(611)의 밝기를 조절할 수 있다. 먼지센서를 포함하는 센서부(630)는 미리 정해진 값에 따라 색깔 별로 RGB 램프(670)를 통해 표시하여 먼지 농도를 나타낼 수 있다.
본 발명은 해양 방파제에 사용하는 가로등에 관한 것으로서 기본적으로 염분과 온습도에 가장 민감하게 작동한다. 염분 센서1(641)은 기본적인 풍향의 값을 통해 인식하여 염분을 측정하는 센서이며 염분 센서2(642)는 파도가 넘쳤을 경우 물이 고여있을 때의 염분을 측정하는 센서이다.
이 외에도 온습도 센서, 풍속센서, 배터리 측정 센서를 포함하는 센서부(630)의 측정 결과는 LCD(660)에 표시하고 사용자의 단말에서도 모니터링 가능하게 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 제안하는 가로등 간의 통신을 통한 데이터 통합으로 얻은 데이터를 처리하여 사용자의 스마트 단말에 설치된 어플에 처리된 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 항시 감시하여 사고시나 방파제 주변의 물 넘침 시에는 교통을 차단하고 다른 우회도로로 갈 수 있도록 유도하여 교통을 통제할 수 있다. 이러한 데이터를 사용자의 스마트 단말의 어플을 통해 알람을 줄 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 빅데이터 가로등의 동작 방법에 있어서,
    센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계;
    카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 데이터를 분석부를 통해 분석하는 단계;
    분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 단계; 및
    각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계
    를 포함하는 빅데이터 가로등의 동작 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 단계는,
    조도센서, 먼지센서, 배터리 측정센서, 풍속, 염분 측정 센서 및 온습도 센서를 포함하는 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는
    빅데이터 가로등의 동작 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    카메라를 통해 빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 단계는,
    차량사고 유무 또는 속도위반을 판단하기 위해 카메라를 통해 차량을 인식하고 차량의 속도를 포함하는 차량 데이터를 수집하는
    빅데이터 가로등의 동작 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계는,
    조도센서를 통해 측정된 밝기에 따라 빅데이터 가로등의 밝기를 조절하고,
    먼지센서를 통해 측정된 먼지 농도에 따라 알림을 나타내고,
    비가 오는 경우, 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산이 펼쳐지도록 제어하는
    빅데이터 가로등의 동작 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 단계는,
    차량 사고가 발행한 경우, 응급처치를 위한 알람을 전송하고,
    속도위반이라고 판단되는 경우 교통 알림 어플에 자동으로 신고하는
    빅데이터 가로등의 동작 방법.
  6. 빅데이터 가로등 시스템에 있어서,
    기상 예측을 위한 데이터를 수집하는 센서부;
    빅데이터 가로등 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집하는 카메라;
    수집된 데이터를 분석하는 분석부;
    분석 결과를 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 통신을 통해 데이터를 공유하고, 사용자의 스마트 단말과도 통신하여 데이터를 공유하는 통신부; 및
    각각의 빅데이터 가로등의 분석 결과 및 서로 다른 빅데이터 가로등들 간에 공유된 데이터에 따라 빅데이터 가로등을 제어하는 제어부
    를 포함하는 빅데이터 가로등 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    센서부는,
    조도센서, 먼지센서, 배터리 측정센서, 풍속, 염분 측정 센서 및 온습도 센서를 포함하고, 센서부를 통해 기상 예측을 위한 데이터를 수집하는
    빅데이터 가로등 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    카메라는,
    차량사고 유무 또는 속도위반을 판단하기 위해 차량을 인식하고 차량의 속도를 포함하는 차량 데이터를 수집하는
    빅데이터 가로등 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    제어부는,
    조도센서를 통해 측정된 밝기에 따라 빅데이터 가로등의 밝기를 조절하고,
    먼지센서를 통해 측정된 먼지 농도에 따라 알림을 나타내고,
    비가 오는 경우, 빅데이터 가로등 상단에 배치된 우산이 펼쳐지도록 제어하는
    빅데이터 가로등 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    제어부는,
    차량 사고가 발행한 경우, 응급처치를 위한 알람을 전송하고,
    속도위반이라고 판단되는 경우 교통 알림 어플에 자동으로 신고하는
    빅데이터 가로등 시스템.
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