KR20210136655A - System for evaluating performance of environmental sensor module - Google Patents

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KR20210136655A KR1020200055202A KR20200055202A KR20210136655A KR 20210136655 A KR20210136655 A KR 20210136655A KR 1020200055202 A KR1020200055202 A KR 1020200055202A KR 20200055202 A KR20200055202 A KR 20200055202A KR 20210136655 A KR20210136655 A KR 20210136655A
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Abstract

The present invention relates to a performance evaluation system for an environmental sensor module. More particularly, the present invention relates to a performance evaluation system for an environmental sensor module that evaluates the performance of an environmental sensor module by determining a data state according to a determination criterion on the basis of raw data provided by the environmental sensor module. The system of the present invention receives and collects raw data according to the sensing of the environmental sensor module when evaluating the performance of the environmental sensor module that senses environmental elements and transmits sensing information. Then, when the measured values of the environmental sensor module are biased due to a deviation greater than the allowable value on the basis of an analysis result of analyzing the collected raw data, it is determined that an abnormality has occurred in the environmental sensor module. It is possible to enhance the accuracy of error determination of the environmental sensor module. Accordingly, it is possible to support prompt replacement or action for an environmental sensor module that require replacement or action when an error occurs among a number of environmental sensor modules. Thus, the present invention has an effect of enhancing the accuracy and reliability of a system using an environmental sensor module while enhancing data quality provided by the environmental sensor module.

Description

환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템{System for evaluating performance of environmental sensor module}Performance evaluation system for environmental sensor module {System for evaluating performance of environmental sensor module}

본 발명은 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 환경 센서 모듈에서 제공하는 원시 데이터를 기초로 판단 기준에 따라 데이터 상태를 판단하여 환경 센서 모듈의 성능을 평가하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a performance evaluation system for an environmental sensor module, and more particularly, an environmental sensor module for evaluating the performance of an environmental sensor module by determining a data state according to a determination criterion based on raw data provided by the environmental sensor module It relates to a performance evaluation system for

일반적으로, 풍향, 풍속, 기온, 습도, 미세먼지 등과 같은 환경을 측정하기 위한 환경 센서는 환경에 그대로 노출되어 운영됨으로써, 이러한 환경 영향에 따라 환경 센서가 쉽게 고장이 발생하고 이로 인해 환경 센서에서 송출하는 신호의 신뢰성이 떨어지는 문제가 발생하여 지속적인 관리가 필요하다.In general, environmental sensors for measuring the environment, such as wind direction, wind speed, temperature, humidity, fine dust, etc., are exposed to the environment and operated, so that the environmental sensor easily malfunctions according to such environmental influences, and this causes the environmental sensor to transmit There is a problem that the reliability of the signal is lowered, so continuous management is required.

기존에는 이러한 환경 센서로부터 수신되는 신호를 분석하여 신호 이상 여부를 판정함으로써 환경 센서의 성능을 평가하여 교체 여부를 결정하는 방식으로 환경 센서를 관리 운영해 왔다.Conventionally, environmental sensors have been managed and operated in such a way that the performance of the environmental sensors is evaluated to determine whether to replace them by analyzing the signals received from the environmental sensors and determining whether the signals are abnormal.

그러나, 통상적으로 개별 센서 모듈의 경우 내부적으로 필터링이나 정규화 알고리즘을 통해서 걸러진 정보만을 출력하기 때문에 센서 모듈의 성능을 정확히 알기 어렵고, 오랜 검증이나 검토가 필요한 문제가 있어 기존 방식은 센서 모듈의 성능 파악에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다.However, in the case of individual sensor modules, it is difficult to know exactly the performance of the sensor module because only the information filtered internally through the filtering or normalization algorithm is output, and there is a problem that requires long-term verification or review. There is a problem of low reliability.

한국등록특허 제10-0718094호Korean Patent Registration No. 10-0718094

본 발명은 외부 환경에 노출되어 지속적인 성능 평가가 필요한 환경 센서 모듈에 대한 평가 정확도를 높일 수 있도록 지원하여 환경 센서에 대한 관리 효율성과 환경 센서 모듈의 신뢰성을 높이는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to increase the management efficiency of the environmental sensor and the reliability of the environmental sensor module by supporting to increase the evaluation accuracy of the environmental sensor module that is exposed to the external environment and requires continuous performance evaluation.

본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템은, 환경 요소를 센싱하는 환경 센서 모듈로 성능 평가를 위한 요청 정보를 전송하는 성능 평가 요청부와, 상기 환경 센서 모듈로부터 수신되는 원시 데이터를 수집하는 원천신호 수집부와, 상기 원천신호 수집부를 통해 수집된 복수의 원시 데이터를 분석하여 상기 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 원시 데이터를 제외한 나머지를 평균한 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 미리 설정된 판단 기준에 따라 분석하여 상기 평균값의 편중 여부를 판단하여 판단 결과를 생성하는 분석부 및 상기 분석부의 상기 판단 결과에 따라 상기 환경 센서 모듈의 오류 여부를 판정하는 성능 평가부를 포함할 수 있다.A performance evaluation system for an environmental sensor module according to an embodiment of the present invention includes a performance evaluation requesting unit that transmits request information for performance evaluation to an environmental sensor module sensing an environmental element, and raw data received from the environmental sensor module and a source signal collection unit that collects , and a plurality of raw data collected through the source signal collection unit are analyzed to calculate an average value obtained by averaging the remainder except for the raw data having an error above a preset standard among the measured values for each raw data, , An analysis unit for generating a determination result by analyzing the average value according to a preset determination criterion to determine whether the average value is biased and a performance evaluation unit for determining whether the environmental sensor module is in error according to the determination result of the analysis unit can do.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 환경 센서 모듈은 IoT 장치인 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the environment sensor module may be an IoT device.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 환경 센서 모듈은, 풍향, 풍속, 기온, 습도, 미세먼지 중 어느 하나에 대한 환경 요소를 센싱하여 상기 원시 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the environmental sensor module may generate the raw data by sensing an environmental element for any one of wind direction, wind speed, temperature, humidity, and fine dust.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 분석부는, 서로 다른 센서 종류 상호 간 서로 상이한 판단 기준이 센서 종류별로 설정되는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the analysis unit may set different determination criteria for different sensor types for each sensor type.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 분석부는, 상기 판단 기준에 따라 상기 환경 센서 모듈에 대한 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 존재하더라도 상기 평균값이 편중되지 않은 경우 상기 환경 센서 모듈을 정상으로 판단하고, 상기 원시데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 없더라도 상기 평균값이 편중된 경우 상기 환경 센서 모듈을 오류로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the analysis unit may include, according to the determination criterion, even if there is a measurement value having an error above a preset reference value among the measurement values for each raw data for the environment sensor module, if the average value is not biased, the environment It may be characterized in that the sensor module is determined as normal, and the environmental sensor module is determined as an error when the average value is biased even if there is no measurement value having an error above a preset reference among the measurement values for each raw data.

본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 분석부는, 서로 다른 센서 종류별 환경 센서 모듈의 원시 데이터를 학습하여 센서 종류별 비정상 패턴을 학습하고, 상기 원천신호 수집부를 통해 수집된 특정 환경 센서 모듈의 원시 데이터를 기초로 데이터 패턴을 생성한 후 상기 비정상 패턴과 비교하여 상기 환경 센서 모듈의 정상 여부에 대한 판단 결과를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.As an example related to the present invention, the analysis unit learns the raw data of the environmental sensor module for each different sensor type to learn the abnormal pattern for each sensor type, and based on the raw data of the specific environmental sensor module collected through the source signal collection unit After generating the raw data pattern, it may be compared with the abnormal pattern to generate a determination result as to whether the environmental sensor module is normal.

본 발명은 환경 요소를 센싱하여 센싱 정보를 전송하는 환경 센서 모듈을 대상으로 성능 평가시 환경 센서 모듈의 센싱에 따른 원시 데이터를 그대로 수신하여 수집한 후 수집된 원시 데이터를 분석한 분석 결과를 기초로 허용치 이상의 편차가 발생하여 상기 환경 센서 모듈의 측정값들이 편중된 경우 상기 환경 센서 모듈에 이상이 발생한 것으로 판단함으로써, 상기 환경 센서 모듈의 오류 판단에 대한 정확도를 높일 수 있으며, 이를 통해 다수의 환경 센서 모듈 중 오류가 발생하여 교체나 조치가 필요한 환경 센서 모듈이 신속히 교체되거나 조치되도록 지원하여 환경 센서 모듈이 제공하는 데이터 품질을 높이면서 환경 센서 모듈을 이용하는 시스템의 정확도 및 신뢰성을 높이는 효과가 있다.The present invention receives and collects raw data according to the sensing of the environmental sensor module as it is when evaluating the performance of an environmental sensor module that senses environmental elements and transmits sensing information, and then analyzes the collected raw data based on the analysis result When the measurement values of the environmental sensor module are biased due to a deviation greater than the allowable value, it is determined that an abnormality has occurred in the environmental sensor module, thereby increasing the accuracy of error determination of the environmental sensor module, through which a plurality of environmental sensors By supporting the prompt replacement or action of the environmental sensor module that requires replacement or action due to an error in the module, the data quality provided by the environmental sensor module is improved, and the accuracy and reliability of the system using the environmental sensor module are increased.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템의 동작 순서도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템의 환경 센서 모듈에 대한 분석 예시도.1 is a configuration diagram of a performance evaluation system for an environmental sensor module according to an embodiment of the present invention.
2 is an operation flowchart of a performance evaluation system for an environmental sensor module according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an analysis of an environmental sensor module of a performance evaluation system for an environmental sensor module according to an embodiment of the present invention;

이하, 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템(이하, 성능 평가 시스템)의 구성도이며, 도 2는 상기 성능 평가 시스템의 동작 순서도이다.1 is a configuration diagram of a performance evaluation system (hereinafter, referred to as a performance evaluation system) for an environmental sensor module according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an operation flowchart of the performance evaluation system.

도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 성능 평가 시스템은, 복수의 서로 다른 환경 센서 모듈(10)과 통신망을 통해 통신하며 상기 복수의 서로 다른 환경 센서 모듈(10)을 관리하는 관리 장치(100)를 포함하여 구성될 수 있다.As shown, the performance evaluation system according to an embodiment of the present invention communicates with a plurality of different environmental sensor modules 10 and a communication network, and a management device ( 100) may be included.

이때, 상기 환경 센서 모듈(10)이 상기 성능 평가 시스템에 포함되어 구성될 수도 있다.In this case, the environmental sensor module 10 may be configured to be included in the performance evaluation system.

또한, 본 발명에서 설명하는 통신망은 유/무선 통신망을 포함할 수 있으며, 이러한 무선 통신망의 일례로 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 5G 이동통신 서비스, 블루투스(Bluetooth), LoRa(Long Range), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신망으로는 유선 LAN(Local Area Network), 유선 WAN(Wide Area Network), 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.In addition, the communication network described in the present invention may include a wired/wireless communication network, and as an example of such a wireless communication network, a wireless LAN (WLAN), a DLNA (Digital Living Network Alliance), a WiBro (Wireless Broadband: Wibro), Wimax (World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), CDMA2000 (Code Division Multi Access 2000), EV-DO (Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice- Data Only), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), IEEE 802.16, Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution-A (LTE-A) Advanced), Wireless Mobile Broadband Service (WMBS), 5G mobile communication service, Bluetooth (Bluetooth), LoRa (Long Range), RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), ZigBee, Near Field Communication (NFC), Ultra Sound Communication (USC), Visible Light Communication (VLC), Wi-Fi, Wi-Fi Direct may be included. In addition, wired communication networks include wired LAN (Local Area Network), wired WAN (Wide Area Network), Power Line Communication (PLC), USB communication, Ethernet, serial communication, optical/coaxial cables, etc. may be included.

또한, 상기 환경 센서 모듈(10)은 도시된 바와 같이, 측정부(11), 제 1 통신부(13) 및 제어부(12)를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the environment sensor module 10 may be configured to include a measurement unit 11 , a first communication unit 13 , and a control unit 12 , as shown.

이때, 상기 환경 센서 모듈(10)은 IoT(Internet of Things) 장치로 구성될 수도 있다.In this case, the environment sensor module 10 may be configured as an Internet of Things (IoT) device.

상기 측정부(11)는 측정(센싱) 가능한 환경 요소에 대한 센싱을 통해 센싱 신호를 생성하여 상기 제어부(12)에 전송할 수 있으며, 이러한 측정부(11)는 풍향/풍속 센서, 온도 센서, 습도 센서, 미세먼지 센서 등과 같은 다양한 환경 센서를 포함하여 구성될 수 있다.The measurement unit 11 may generate a sensing signal through sensing of an environmental element that can be measured (sensed) and transmit it to the control unit 12, and the measurement unit 11 includes a wind direction/wind speed sensor, a temperature sensor, and a humidity. It may be configured to include various environmental sensors such as sensors and fine dust sensors.

이때, 상기 환경 요소의 일례로서, 풍향, 풍속, 기온, 습도, 미세먼지 등과 같은 다양한 요소를 포함할 수 있다.In this case, as an example of the environmental element, various elements such as wind direction, wind speed, temperature, humidity, fine dust, and the like may be included.

또한, 상기 제 1 통신부(13)는 상기 관리 장치(100)와 통신망을 통해 통신할 수 있다.Also, the first communication unit 13 may communicate with the management device 100 through a communication network.

또한, 상기 제어부(12)는 상기 센싱 신호를 기초로 센싱 정보를 생성하여 상기 제 1 통신부(13)를 통해 상기 센싱 정보를 수집하는 별도의 외부 장치로 전송할 수 있다.Also, the control unit 12 may generate sensing information based on the sensing signal and transmit it to a separate external device that collects the sensing information through the first communication unit 13 .

또한, 상기 제어부(12)는 상기 제 1 통신부(13)를 통해 상기 센싱 정보를 상기 관리 장치(100)에 전송할 수도 있다.Also, the control unit 12 may transmit the sensing information to the management device 100 through the first communication unit 13 .

이때, 상기 제어부(12)에는 복수의 서로 다른 모드가 설정될 수 있으며, 상기 복수의 서로 다른 모드 중 측정 모드에서는 상기 센싱 신호를 기초로 미리 설정된 알고리즘을 통해 상기 측정부(11)로부터 수신된 하나 이상의 센싱 신호를 필터링 및 정제하고, 상기 필터링 및 정제를 거친 하나 이상의 센싱 신호를 기초로 상기 센싱 정보를 생성하여 상기 관리 장치(100)에 전송하거나 상기 센싱 정보를 수집하는 별도의 외부 장치에 전송할 수 있다.At this time, a plurality of different modes may be set in the control unit 12 , and in a measurement mode among the plurality of different modes, one received from the measurement unit 11 through a preset algorithm based on the sensing signal Filter and refine the above sensing signals, generate the sensing information based on the at least one sensing signal that has undergone the filtering and refinement, and transmit it to the management device 100 or to a separate external device that collects the sensing information have.

이때, 이러한 필터링 및 정제를 거친 센싱 정보를 통해서는 관리 장치(100)에서 상기 환경 센서 모듈(10)에 대한 정확한 성능 평가가 어렵다.In this case, it is difficult to accurately evaluate the performance of the environmental sensor module 10 in the management device 100 through the filtered and refined sensing information.

따라서, 본 발명은 상기 환경 센서 모듈(10)의 정확한 성능 평가를 위해서 환경 센서 모듈(10)에서 생성하는 센싱 신호를 별도의 가공 없이 데이터로 변환한 원시 데이터(raw data)를 이용하여 환경 센서 모듈(10)의 성능 평가가 이루어지도록 지원함으로써, 정확한 성능 평가가 이루어지도록 지원할 수 있는데, 이를 도 1 및 도 2에 따른 관리 장치(100)의 상세 구성을 참고하여 상세히 설명한다.Therefore, the present invention provides an environmental sensor module using raw data converted into data without additional processing of a sensing signal generated by the environmental sensor module 10 for accurate performance evaluation of the environmental sensor module 10 . By supporting the performance evaluation of (10), accurate performance evaluation can be supported, which will be described in detail with reference to the detailed configuration of the management device 100 according to FIGS. 1 and 2 .

우선, 관리 장치(100)는 제 2 통신부(120), 성능평가 관리부(110) 및 DB(130)를 포함하여 구성될 수 있다.First, the management device 100 may be configured to include the second communication unit 120 , the performance evaluation management unit 110 , and the DB 130 .

이때, 상기 제 2 통신부(120)는 상기 통신망을 통해 상기 환경 센서 모듈과 통신할 수 있다.In this case, the second communication unit 120 may communicate with the environment sensor module through the communication network.

또한, 상기 성능평가 관리부(110)는, 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114)를 포함하여 구성될 수 있다.Also, the performance evaluation management unit 110 may include a performance evaluation request unit 111 , a source signal collection unit 112 , an analysis unit 113 , and a performance evaluation unit 114 .

이때, 상기 성능평가 관리부(110)에 포함되는 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114) 각각은 별도의 독립된 장치로 구성될 수 있으며, 이 경우 제 2 통신부(120)를 대신하여 상기 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114) 각각에 통신망을 통해 통신 가능한 통신 모듈이 구성될 수 있다.At this time, each of the performance evaluation request unit 111, the source signal collection unit 112, the analysis unit 113, and the performance evaluation unit 114 included in the performance evaluation management unit 110 may be configured as a separate and independent device. In this case, on behalf of the second communication unit 120, the performance evaluation request unit 111, the source signal collection unit 112, the analysis unit 113, and the performance evaluation unit 114, respectively, the communication possible through the communication network. Modules can be configured.

또한, 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114)가 각각 개별적으로 독립된 장치로 구성될 때 상기 DB(130)를 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114)가 상호 공유하도록 구성될 수 있으며, 상기 DB(130)는 성능평가 요청부(111), 원천신호 수집부(112), 분석부(113) 및 성능 평가부(114) 중 어느 하나에 포함되어 구성되거나 별도의 독립된 장치로서 구성될 수도 있다.In addition, when the performance evaluation request unit 111 , the source signal collection unit 112 , the analysis unit 113 , and the performance evaluation unit 114 are each individually configured as independent devices, the DB 130 is transferred to the performance evaluation request unit. 111, the source signal collection unit 112, the analysis unit 113, and the performance evaluation unit 114 may be configured to share with each other, and the DB 130 includes the performance evaluation request unit 111 and the source signal collection unit. It may be configured to be included in any one of the unit 112 , the analysis unit 113 , and the performance evaluation unit 114 , or may be configured as a separate independent device.

또한, 상기 성능평가 관리부(110)는 상기 관리 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 수행하는 서비스 제어부로 구성될 수 있으며, 상기 서비스 제어부는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.In addition, the performance evaluation management unit 110 may be configured as a service control unit that performs the overall control function of the management device 100, the service control unit may include a RAM, ROM, CPU, GPU, bus, RAM, ROM, CPU, GPU, etc. can be connected to each other via a bus.

상술한 구성을 토대로, 상기 관리 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 수행하는 성능평가 관리부(110)의 각 구성부에 대한 상세 동작 구성을 설명한다.A detailed operation configuration of each component of the performance evaluation management unit 110 that performs the overall control function of the management device 100 will be described based on the above configuration.

우선, 상기 성능평가 요청부(111)는 상기 관리 장치(100)와 통신하며 상기 관리 장치(100)의 관리 대상인 하나 이상의 환경 센서 모듈별 식별정보가 포함된 리스트 정보를 저장할 수 있으며, 상기 하나 이상의 환경 센서 모듈(10) 중 성능 평가 대상인 특정 환경 센서 모듈(10)로 성능 평가를 위한 요청 정보를 전송할 수 있다(S1).First, the performance evaluation request unit 111 communicates with the management device 100 and may store list information including identification information for each one or more environmental sensor modules that are management objects of the management device 100, and the one or more Request information for performance evaluation may be transmitted to a specific environmental sensor module 10 that is a performance evaluation target among the environmental sensor modules 10 ( S1 ).

이때, 상기 성능평가 요청부(111)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보를 포함하는 상기 요청 정보를 생성한 후 상기 제 2 통신부(120)를 통해 상기 특정 환경 센서 모듈(10)로 전송할 수 있다.At this time, the performance evaluation request unit 111 generates the request information including the identification information of the specific environment sensor module 10 and then sends the request information to the specific environment sensor module 10 through the second communication unit 120 . can be transmitted

또한, 상술한 구성을 바탕으로, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 구성된 상기 제어부(12)는 상기 제 1 통신부(13)를 통해 상기 요청 정보를 수신한 경우 상기 복수의 모드 중 성능 평가 모드로 전환할 수 있다.In addition, based on the above-described configuration, the control unit 12 configured in the specific environment sensor module 10 changes to a performance evaluation mode among the plurality of modes when receiving the request information through the first communication unit 13 . can be switched

또한, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 제어부(12)는 상기 성능 평가 모드로 전환시 상기 측정부(11)로부터 수신되는 센싱 신호를 별도의 가공 없이 센싱 신호를 그대로 데이터로 변환하여 센싱 신호와 동일한 원시 데이터를 생성할 수 있다.In addition, the control unit 12 of the specific environment sensor module 10 converts the sensing signal received from the measurement unit 11 into data as it is without additional processing when switching to the performance evaluation mode, and converts the sensing signal and the sensing signal into data. The same raw data can be generated.

또한, 상기 제어부(12)는 상기 제 1 통신부(13)를 통해 상기 원시 데이터를 상기 관리 장치(100)에 전송할 수 있다.Also, the control unit 12 may transmit the raw data to the management device 100 through the first communication unit 13 .

한편, 상기 성능평가 관리부(110)의 상기 원천신호 수집부(112)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)로부터 수신되는 상기 원시 데이터를 수신하여 수집할 수 있다(S2).Meanwhile, the source signal collection unit 112 of the performance evaluation management unit 110 may receive and collect the raw data received from the specific environment sensor module 10 ( S2 ).

이때, 상기 원천신호 수집부(112)는, 상기 원시 데이터를 전송하는 특정 환경 센서 모듈(10)을 상기 원시 데이터에 포함된 식별정보를 기초로 식별할 수 있으며, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보와 매칭하여 상기 특정 환경 센서 모듈(10)이 전송하는 복수의 원시 데이터를 상기 DB(130)에 저장하여 수집할 수 있다.In this case, the source signal collecting unit 112 may identify the specific environmental sensor module 10 that transmits the raw data based on the identification information included in the raw data, and the specific environmental sensor module 10 A plurality of raw data transmitted by the specific environmental sensor module 10 by matching with the identification information of , may be stored and collected in the DB 130 .

한편, 상기 분석부(113)는 상기 DB(130)에 저장된 원시 데이터(들) 중 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보를 기초로 상기 특정 환경 센서 모듈(10)이 전송한 복수의 원시 데이터를 식별할 수 있다.On the other hand, the analysis unit 113 based on the identification information of the specific environmental sensor module 10 among the raw data(s) stored in the DB 130 , a plurality of raw data transmitted by the specific environmental sensor module 10 . data can be identified.

또한, 상기 분석부(113)는 상기 원천신호 수집부(112)를 통해 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 상기 DB(130)에 수집된 복수의 원시 데이터를 기초로 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 성능 평가를 위한 분석을 수행할 수 있다.In addition, the analysis unit 113 corresponds to the specific environment sensor module 10 through the source signal collection unit 112 and based on the plurality of raw data collected in the DB 130 , the specific environment sensor module The analysis for performance evaluation of (10) can be performed.

우선, 상기 분석부(113)는, 성능 평가를 위한 분석시 상기 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 (하나 이상의) 원시 데이터를 제외한 나머지를 평균한 평균값을 산출할 수 있다(S3).First, the analysis unit 113 may calculate an average value obtained by averaging the remaining values excluding (one or more) raw data having an error above a preset reference among the measured values for each raw data during analysis for performance evaluation (S3) ).

또한, 상기 분석부(113)는, 상기 평균값을 미리 설정된 판단 기준에 따라 분석하여 상기 평균값의 편중 여부를 판단하여 판단 결과에 대한 결과 정보를 생성할 수 있다(S4).Also, the analysis unit 113 may analyze the average value according to a preset determination criterion to determine whether the average value is biased and generate result information on the determination result ( S4 ).

이때, 상기 분석부(113)에는 서로 다른 센서 종류 상호간 서로 다른(상이한) 판단 기준이 센서 종류별로 미리 설정될 수 있으며, 상기 분석부(113)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대한 분석시 상기 DB(130)에 저장된 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보를 기초로 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 센서 종류를 식별할 수 있다.In this case, in the analysis unit 113 , different (different) determination criteria between different sensor types may be preset for each sensor type, and the analysis unit 113 performs the analysis on the specific environmental sensor module 10 . A sensor type of the specific environment sensor module 10 may be identified based on the identification information of the specific environment sensor module 10 stored in the DB 130 .

이에 따라, 상기 분석부(113)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보를 기초로 식별된 센서 종류에 대응되어 미리 설정된 판단 기준을 이용하여 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 원시 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있다.Accordingly, the analysis unit 113 corresponds to the sensor type identified based on the identification information of the specific environment sensor module 10 and uses a preset determination criterion to determine the raw data of the specific environment sensor module 10 . analysis can be performed.

상기 분석부(113)의 동작 구성에 대한 일례로서, 상기 분석부(113)는, 상기 판단 기준에 따라 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대한 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 존재하더라도 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 산출된 평균값이 상기 판단 기준에 따라 편중되지 않은 경우 상기 환경 센서 모듈(10)을 정상으로 판단한 결과 정보를 생성할 수 있다.As an example of the configuration of the operation of the analysis unit 113 , the analysis unit 113 generates an error above a preset reference value among raw data measurement values for the specific environmental sensor module 10 according to the determination criterion. Even if there is a measured value, if the average value calculated corresponding to the specific environmental sensor module 10 is not biased according to the determination criterion, it is possible to generate information as a result of determining that the environmental sensor module 10 is normal.

이때, 측정값은 원시 데이터로부터 얻어지는 값이거나 원시데이터 자체를 의미할 수 있다.In this case, the measured value may be a value obtained from raw data or may mean raw data itself.

또한, 상기 분석부(113)는, 상기 판단 기준에 따라 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 수집된 상기 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 없더라도 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 산출된 평균값이 상기 판단 기준에 따라 편중된 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)을 오류로 판단한 결과 정보를 생성할 수 있다.In addition, the analysis unit 113, the specific environmental sensor, even if there is no measurement value having an error above a preset reference among the measured values for each raw data collected corresponding to the specific environmental sensor module 10 according to the determination criterion When the average value calculated corresponding to the module 10 is biased according to the determination criterion, it is possible to generate information as a result of determining the specific environmental sensor module 10 as an error.

이에 대한 일례로, 도 3(a)에 도시된 바와 같이, 상기 분석부(113)는 미리 설정된 판단 기준에 따라, 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 수집된 원시 데이터(들) 중 일부가 미리 설정된 기준치 이상의 오차가 발생하지만 평균값이 상기 판단 기준에 미리 설정된 설정값을 기준으로 상기 판단 기준에 따른 미리 설정된 설정 범위(허용 범위) 내에 존재하여 특정 방향(또는 특정 영역 또는 특정 범위)으로 편중되지 않은 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 이상이 없는 정상으로 판단한 결과 정보를 생성할 수 있다.As an example of this, as shown in FIG. 3( a ), the analysis unit 113 determines that some of the raw data(s) collected in response to the specific environmental sensor module 10 are selected according to a preset determination criterion. An error greater than or equal to the preset reference value occurs, but the average value is within the preset range (permissible range) according to the judgment criterion based on the preset value in the judgment criterion, so that it is not biased in a specific direction (or a specific region or a specific range) If not, it is determined that there is no abnormality in the specific environmental sensor module 10 and result information can be generated.

이때, 상기 분석부(113)는, 상기 기준치 이상의 오차가 발생하는 원시 데이터는 용이하게 필터링될 수 있으므로 특정 환경 센서 모듈(10)의 평균값이 어느 한쪽으로 편중되지 않은 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)을 정상인 것으로 판단할 수 있다.At this time, since the raw data in which an error of more than the reference value occurs can be easily filtered, the analysis unit 113 may be configured to easily filter the specific environmental sensor module 10 when the average value of the specific environmental sensor module 10 is not biased toward either side. ) can be considered normal.

또는, 도 3(b)에 도시된 바와 같이, 상기 분석부(113)는 미리 설정된 판단 기준에 따라, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 수집된 원시 데이터에 미리 설정된 기준치 이상의 오차가 발생하는 원시 데이터가 존재하지 않지만, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 평균값이 상기 설정값을 기준으로 상기 설정 범위 내에 존재하지 않아 특정 방향으로 편중된 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 이상이(오류가) 발생한 것으로 판단한 결과 정보를 생성할 수 있다.Alternatively, as shown in FIG. 3( b ), the analysis unit 113 generates an error greater than or equal to a preset reference value in the raw data collected corresponding to the specific environmental sensor module 10 according to a preset determination criterion. If there is no raw data that does not exist, but the average value of the specific environmental sensor module 10 is biased in a specific direction because it does not exist within the set range based on the set value, an abnormality occurs in the specific environmental sensor module 10 ( It is determined that an error) has occurred, and information can be generated as a result.

또한, 도 3(c)에 도시된 바와 같이, 상기 분석부(113)는 미리 설정된 판단 기준에 따라, 상기 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 수집된 원시 데이터에 미리 설정된 기준치 이상의 오차가 발생하는 원시 데이터가 존재하지 않고, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 평균값이 상기 설정값을 기준으로 상기 설정 범위 내에 존재하여 특정 방향으로 편중되지 않은 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 이상이 없는 정상으로 판단한 결과 정보를 생성할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 3( c ), the analysis unit 113 has an error greater than or equal to a preset reference value in the raw data collected corresponding to the specific environmental sensor module 10 according to a preset determination criterion. If there is no generated raw data and the average value of the specific environmental sensor module 10 is within the set range based on the set value and is not biased in a specific direction, an abnormality occurs in the specific environmental sensor module 10 Information can be generated as a result of judging that it is not normal.

즉, 상기 분석부(113)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)이 전송하는 원시 데이터들의 평균값이 상기 판단 기준에 따른 설정값을 기준으로 미리 설정된 설정 범위(허용 범위)를 벗어나는 편차가 발생하여 특정 방향이나 특정 범위로 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 측정값들이 편중된 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 이상이(오류가) 발생한 것으로 판단할 수 있다.That is, the analysis unit 113 determines that the average value of the raw data transmitted by the specific environmental sensor module 10 is out of a preset range (permissible range) based on the set value according to the determination criterion. When the measured values of the specific environmental sensor module 10 are biased in a direction or a specific range, it may be determined that an abnormality (error) has occurred in the specific environmental sensor module 10 .

한편, 상기 성능 평가부(114)는 상기 분석부(113)와 연동하여 상기 분석부(113)로부터 결과 정보를 수신할 수 있으며, 상기 편중 여부에 따른 판단 결과인 상기 결과 정보에 따라 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 오류 여부를 판정한 성능 평가 정보를 생성할 수 있다(S5).Meanwhile, the performance evaluation unit 114 may receive result information from the analysis unit 113 in conjunction with the analysis unit 113 , and according to the result information, which is a determination result according to the bias, the specific environment It is possible to generate performance evaluation information that determines whether the sensor module 10 has an error (S5).

또한, 상기 성능 평가부(114)는 상기 제 2 통신부(120)를 통해 미리 설정된 외부 장치나 미리 설정된 관리자 단말로 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 식별정보가 포함된 상기 성능 평가 정보를 전송할 수 있으며, 이를 통해 관리자에게 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 성능 평가 결과를 알려 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 오류 발생시 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대해 관리자에 의한 신속한 의사결정 및 조치가 이루어지도록 지원할 수 있다.In addition, the performance evaluation unit 114 may transmit the performance evaluation information including the identification information of the specific environmental sensor module 10 to a preset external device or a preset manager terminal through the second communication unit 120 . Through this, the administrator is informed of the performance evaluation result of the specific environmental sensor module 10 so that, when an error occurs in the specific environmental sensor module 10, the administrator can make a quick decision and take action with respect to the specific environmental sensor module 10. can support you to make it happen.

상술한 구성을 통해, 본 발명은 환경 요소를 센싱하여 센싱 정보를 전송하는 환경 센서 모듈을 대상으로 성능 평가시 환경 센서 모듈의 센싱에 따른 원시 데이터를 그대로 수신하여 수집한 후 수집된 원시 데이터를 분석한 분석 결과를 기초로 허용치 이상의 편차가 발생하여 상기 환경 센서 모듈의 측정값들이 편중된 경우 상기 환경 센서 모듈에 이상이 발생한 것으로 판단함으로써, 상기 환경 센서 모듈의 오류 판단에 대한 정확도를 높일 수 있으며, 이를 통해 다수의 환경 센서 모듈 중 오류가 발생하여 교체나 조치가 필요한 환경 센서 모듈이 신속히 교체되거나 조치되도록 지원하여 환경 센서 모듈이 제공하는 데이터 품질을 높이면서 환경 센서 모듈을 이용하는 시스템의 정확도 및 신뢰성을 높일 수 있다.Through the above configuration, the present invention receives and collects raw data according to the sensing of the environmental sensor module as it is when evaluating the performance of an environmental sensor module that senses environmental elements and transmits sensing information, and then analyzes the collected raw data Based on one analysis result, when the measurement values of the environmental sensor module are biased due to a deviation greater than the allowable value based on one analysis result, it is determined that an abnormality has occurred in the environmental sensor module, thereby increasing the accuracy of error determination of the environmental sensor module, Through this, it supports the prompt replacement or action of the environmental sensor module that needs replacement or action due to an error occurring among a number of environmental sensor modules, thereby increasing the data quality provided by the environmental sensor module and improving the accuracy and reliability of the system using the environmental sensor module. can be raised

한편, 상기 분석부(113)는 상기 환경 센서 모듈(10)의 오류 여부 판단을 위한 딥러닝 알고리즘(Deep learning)이 미리 설정될 수 있다.Meanwhile, in the analysis unit 113 , a deep learning algorithm for determining whether the environment sensor module 10 is in error may be preset.

이에 따라, 상기 분석부(113)는, 서로 다른 센서 종류별 환경 센서 모듈(10) 각각의 원시 데이터를 상기 딥러닝 알고리즘에 학습시켜 센서 종류별 또는 환경 센서 모듈별 정상 패턴과 비정상 패턴을 상기 딥러닝 알고리즘에 학습시킬 수 있다.Accordingly, the analysis unit 113 learns the raw data of each of the environmental sensor modules 10 for each different sensor type to the deep learning algorithm, so that the normal pattern and the abnormal pattern for each sensor type or environmental sensor module are determined in the deep learning algorithm. can be learned in

이때, 상기 딥러닝 알고리즘은 하나 이상의 신경망 모델로 구성될 수 있다.In this case, the deep learning algorithm may be composed of one or more neural network models.

또한, 본 발명에서 설명하는 신경망 모델(또는 신경망)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers) 및 출력층(Output Layer)으로 구성될 수 있으며, 상기 신경망 모델에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 등과 같은 다양한 종류의 신경망이 적용될 수 있다.In addition, the neural network model (or neural network) described in the present invention may be composed of an input layer, one or more hidden layers and an output layer, and the neural network model includes a Deep Neural Network (DNN). , Recurrent Neural Network (RNN), Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), etc. may be applied to various types of neural networks.

또한, 센서 종류별 또는 환경 센서 모듈별로 정상 패턴과 비정상 패턴이 학습된 딥러닝 알고리즘이 설정된 상기 분석부(113)는, 상기 원천신호 수집부(112)를 통해 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 수집된 복수의 원시 데이터를 상기 딥러닝 알고리즘에 적용하여 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되는 데이터 패턴을 생성하고, 상기 딥러닝 알고리즘에 학습된 정상 패턴과 비정상 패턴과 비교하여 상기 데이터 패턴의 정상 여부(오류 여부)에 대한 판단 결과를 생성할 수 있다.In addition, the analysis unit 113, in which a deep learning algorithm in which a normal pattern and an abnormal pattern are learned for each sensor type or environment sensor module is set, corresponds to a specific environmental sensor module 10 through the source signal collection unit 112, A data pattern corresponding to the specific environmental sensor module 10 is generated by applying a plurality of collected raw data to the deep learning algorithm, and the data pattern is compared with the normal pattern and the abnormal pattern learned in the deep learning algorithm. It is possible to generate a judgment result as to whether it is normal (or not).

또한, 상기 분석부(113)는, 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 대응되어 상기 딥러닝 알고리즘을 통한 상기 특정 환경 센서 모듈(10)의 정상 여부에 대한 판단 결과 관련 결과 정보를 생성할 수 있으며, 이를 상기 성능 평가부(114)에 제공할 수 있다.In addition, the analysis unit 113 may generate information related to a result of determining whether the specific environment sensor module 10 is normal through the deep learning algorithm corresponding to the specific environment sensor module 10, , may be provided to the performance evaluation unit 114 .

또한, 상기 성능 평가부(114)는 상기 정상 여부에 대한 결과 정보를 기초로 비정상으로 판단된 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 오류가 발생한 것으로 판단할 수 있다.In addition, the performance evaluation unit 114 may determine that an error has occurred in the specific environmental sensor module 10 when it is determined as abnormal based on the result information on whether or not it is normal.

이때, 상기 분석부(113)는 상기 특정 환경 센서 모듈(10)과 관련하여 상기 판단 기준을 이용한 편중 여부에 대한 제 1 결과 정보와 상기 딥러닝 알고리즘을 이용한 상기 정상 여부에 대한 제 2 결과 정보를 함께 생성하여 상기 성능 평가부(114)에 제공할 수도 있다.At this time, the analysis unit 113 receives the first result information on whether or not bias using the determination criterion in relation to the specific environmental sensor module 10 and the second result information on whether or not it is normal using the deep learning algorithm. It may be generated together and provided to the performance evaluation unit 114 .

이에 따라, 상기 성능 평가부(114)는 상기 제 1 및 제 2 결과 정보 중 적어도 하나를 기초로 오류로 판정된 경우 상기 특정 환경 센서 모듈(10)에 오류가 발생한 것으로 판정한 성능 평가 정보를 생성할 수 있다.Accordingly, when the performance evaluation unit 114 is determined to be an error based on at least one of the first and second result information, the performance evaluation information is generated for determining that an error has occurred in the specific environmental sensor module 10 . can do.

상술한 구성을 통해, 본 발명은 딥러닝 기반의 원시 데이터 학습을 통해 환경 센서 모듈의 센서 종류에 따른 비정상 패턴을 학습하여 비정상인 센싱 데이터를 생성하는 환경 센서 모듈을 용이하게 검출할 수 있으며, 이를 통해 환경 센서 모듈의 성능 평가에 대한 정확도를 더욱 높일 수 있다.Through the above-described configuration, the present invention can easily detect an environmental sensor module that generates abnormal sensing data by learning an abnormal pattern according to the sensor type of the environmental sensor module through deep learning-based raw data learning. Through this, the accuracy of the performance evaluation of the environmental sensor module can be further increased.

본 명세서에 기술된 다양한 장치 및 구성부는 하드웨어 회로(예를 들어, CMOS 기반 로직 회로), 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 전기적 구조의 형태로 트랜지스터, 로직게이트 및 전자회로를 활용하여 구현될 수 있다.The various devices and components described herein may be implemented by hardware circuitry (eg, CMOS-based logic circuitry), firmware, software, or a combination thereof. For example, it may be implemented using transistors, logic gates, and electronic circuits in the form of various electrical structures.

전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains may modify and modify the above-described contents without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.

10: 환경 센서 모듈 11: 측정부
12: 제어부 13: 제 1 통신부
100: 관리 장치 110: 성능평가 관리부
111: 성능평가 요청부 112: 원천신호 수집부
113: 분석부 114: 성능 평가부
120: 제 2 통신부 130: DB10: environmental sensor module 11: measurement unit
12: control unit 13: first communication unit
100: management device 110: performance evaluation management unit
111: performance evaluation request unit 112: source signal collection unit
113: analysis unit 114: performance evaluation unit
120: second communication unit 130: DB

Claims (6)

환경 요소를 센싱하는 환경 센서 모듈로 성능 평가를 위한 요청 정보를 전송하는 성능 평가 요청부;
상기 환경 센서 모듈로부터 수신되는 원시 데이터를 수집하는 원천신호 수집부;
상기 원천신호 수집부를 통해 수집된 복수의 원시 데이터를 분석하여 상기 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 원시 데이터를 제외한 나머지를 평균한 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 미리 설정된 판단 기준에 따라 분석하여 상기 평균값의 편중 여부를 판단하여 판단 결과를 생성하는 분석부; 및
상기 분석부의 상기 판단 결과에 따라 상기 환경 센서 모듈의 오류 여부를 판정하는 성능 평가부
를 포함하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.
a performance evaluation request unit that transmits request information for performance evaluation to an environmental sensor module sensing an environmental element;
a source signal collecting unit for collecting raw data received from the environmental sensor module;
A plurality of raw data collected through the source signal collection unit is analyzed to calculate an average value that is averaged by excluding the raw data having an error exceeding a preset standard among the measured values for each raw data, and the average value is set to a preset criterion an analysis unit for generating a determination result by analyzing according to the bias of the average value; and
A performance evaluation unit for determining whether the environmental sensor module is in error according to the determination result of the analysis unit
A performance evaluation system for an environmental sensor module comprising a.
 청구항 1에 있어서,
상기 환경 센서 모듈은 IoT 장치인 것을 특징으로 하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The environmental sensor module is a performance evaluation system for an environmental sensor module, characterized in that the IoT device.
 청구항 1에 있어서,
상기 환경 센서 모듈은, 풍향, 풍속, 기온, 습도, 미세먼지 중 어느 하나에 대한 환경 요소를 센싱하여 상기 원시 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The environmental sensor module is a performance evaluation system for an environmental sensor module, characterized in that generating the raw data by sensing an environmental element for any one of wind direction, wind speed, temperature, humidity, and fine dust.
 청구항 1에 있어서,
상기 분석부는, 서로 다른 센서 종류 상호 간 서로 상이한 판단 기준이 센서 종류별로 설정되는 것을 특징으로 하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The analysis unit, the performance evaluation system for the environmental sensor module, characterized in that the determination criteria that are different from each other for different sensor types are set for each sensor type.
 청구항 1에 있어서,
상기 분석부는, 상기 판단 기준에 따라 상기 환경 센서 모듈에 대한 원시 데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 존재하더라도 상기 평균값이 편중되지 않은 경우 상기 환경 센서 모듈을 정상으로 판단하고, 상기 원시데이터별 측정값 중 미리 설정된 기준 이상 오차가 발생한 측정값이 없더라도 상기 평균값이 편중된 경우 상기 환경 센서 모듈을 오류로 판단하는 것을 특징으로 하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The analysis unit determines that the environmental sensor module is normal when the average value is not biased even if there is a measurement value having an error above a preset reference among the measurement values for each raw data for the environmental sensor module according to the determination criterion, Performance evaluation system for an environmental sensor module, characterized in that even if there is no measurement value having an error above a preset reference among the measurement values for each raw data, the environmental sensor module is determined as an error when the average value is biased.
 청구항 1에 있어서,
상기 분석부는, 서로 다른 센서 종류별 환경 센서 모듈의 원시 데이터를 학습하여 센서 종류별 비정상 패턴을 학습하고, 상기 원천신호 수집부를 통해 수집된 특정 환경 센서 모듈의 원시 데이터를 기초로 데이터 패턴을 생성한 후 상기 비정상 패턴과 비교하여 상기 환경 센서 모듈의 정상 여부에 대한 판단 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 환경 센서 모듈을 위한 성능 평가 시스템.The method according to claim 1,
The analysis unit learns the raw data of the environmental sensor module for each different sensor type to learn the abnormal pattern for each sensor type, and after generating a data pattern based on the raw data of the specific environmental sensor module collected through the source signal collection unit, the A performance evaluation system for an environmental sensor module, characterized in that compared with an abnormal pattern, to generate a determination result as to whether the environmental sensor module is normal.
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