KR20220048234A - Ai 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치 및 이의 운용 제어 방법 - Google Patents
Ai 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치 및 이의 운용 제어 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기존의 장치를 대체하여 범용성을 강화한 스마트 환경 감시 역할을 수행하도록 구성할 수 있으며, 인공지능 상황 인지 알고리즘에 의한 제어전략 수립, 단계적/협력적 제어동작 수행, 제어동작 피드백 평가, 사고 후 대응전략 평가가 가능한 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치에 관한 것으로서, 개인, 소규모사업장, 가스충전 플랜트 및 제조시설에 설정된 시나리오에 알맞은 제어 수준을 결정하고 원격지 차단 장치 및 밸브에 대한 제어 신호 생성 및 상기 제어 신호를 무선 통신 모듈을 통해 전송하는 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module); 상기 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈; 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 송수신에 따른 프로토콜을 내장한 커플링 모듈; 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략 선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어; 및 상기 구성들에 전력을 공급하는 파워서플라이 유닛;을 포함한다.
Description
본 발명은 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기존의 장치를 대체하여 범용성을 강화한 스마트 환경 감시 역할을 수행하도록 구성할 수 있으며, 인공지능 상황 인지 알고리즘에 의한 제어전략 수립, 단계적/협력적 제어동작 수행, 제어동작 피드백 평가, 사고 후 대응전략 평가가 가능한 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치에 관한 것이다.
일반적으로 가스 3법에 의해 관리되는 도시가스, 석유화학, 가스플랜트의 경우 대단위 면적에 대하여 효율적인 비용으로 고위험 시설물 및 설비에 대한 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응을 위해 무선통신기술에 대한 요구가 증가하고 있다.
산업용 IoT기반 가스 밸브 차단· 제어 장치는 법규에 의해 유선통신으로만 가능하였던 차단/제어 부분을 산업용 무선통신 기술을 적용하여 무선통신에 의해 밸브의 차단/제어가 가능하도록 하는 제품이 필요하나 현재 국내 가스 밸브의 차단· 제어 장치는 유선통신에 의한 제품만 존재하여 무선통신에 의한 제품이 필요한 실정
산업용 IoT기반 차단· 제어 장치는 신뢰성과 보안성이 높은 산업용 무선통신 기술 기반의 제품으로 플랜트와 같은 대단위 시설물에 적용할 계획으로 기존 유선 차단· 제어 장치와 비교하여 통신 공사에 사용되는 막대한 공사비용과 유지보수 비용의 절감 효과와 재난상황 시 유선선로 차단에 의한 동작 불능 상태를 미연에 예방하며 즉각적인 대응이 가능할 것으로 기대된다.
또한 플랜트와 같은 고위험 시설물에 설치 운영이 가능한 방폭 성능을 갖춘 무선 밸브 차단제어 장치가 필요하다.
현재 차단이 가능한 밸브 15종에 대하여 적용이 가능한 무선 차단 장치는 KGS CODE AA632 가스누출경보차단장치 제조의 시설· 기술· 검사 기준에서 가스누출경보차단장치로 “경보차단장치는 검지부, 제어부 및 차단부로 구성되어 있는 구조로서, 유선으로 연동하여 원격개폐가 가능하고 누출된 가스를 검지하여 경보를 울리면서 자동으로 가스 통로를 차단하는 구조로 한다.” 로 규정되어 있어 차단을 위해선 유선으로 연동하여야 함을 규정하고 있다.
상기의 규정에 의한 제한으로 설치된 기존 유선에 의한 차단장치는 재난 상황에서 일어날 수 있는 유선 선로의 끊김/차단과 같은 경우 동작 불능 상태가 되어 대형재난으로 연결될 수 있는 문제가 있었다.
한편 일반적으로 통합 플랫폼은 빅데이터 플랫폼과 인공지능 플랫폼을 포함한다. 빅데이터 플랫폼과 인공지능 플랫폼으로 구성되어 다양한 인공지능 서비스팩을 제공하며, 사용자의 비즈니스에 맞게 서비스팩을 쉽고 빠르게 커스터마이징하여 활용하도록 구성된다.
특정 비즈니스를 위한 서비스팩은 목적과 학습 데이터셋이 결정되면 코딩 없이 플랫폼 서비스에서의 설정만으로 구성되며 힉습모델 설계 및 학습 API 생성, 배포의 전체 라이프 사이클을 지원하는 플랫폼 기반으로 개발되기 때문에 적시 제공(Just in time)이 가능하다. 또한 플랫폼 서비스는 필요에 따라 실시간으로 Scale Out/ Scale In 이 가능하게 운영된다.
종래의 인공지능 플랫폼은 다양한 사용자들의 필요에 적합한 개발, 운영환경을 제공하며 고객의 요청에 따라 기존의 시설 및 장비 등의 사용되는 응용 서비스와도 연동이 되어 유연한 활용성을 제공하도록 구성된다.
그러나 현재 인공지능을 활용한 지능형 상황인지 알고리즘을 펌웨어 형태로 개발하여 장치에 직접 접목하고, 가스누출, 온도, 압력, 밸브개패, 잔량, 액체누출 등과 누출 검지 고도화 기술인 EMAT, 양자기반 가스검지 DB구축을 통한 AI기반의 차단· 제어 기술을 개발하여 연동하기에는 어려움이 있는 실정이었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 인공지능을 활용한 지능형 상황인지 알고리즘을 펌웨어 형태로 하여 장치에 직접 접목할 수 있도록 하드웨어를 설계함으로써 범용성을 강화한 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치를 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 펌웨어 내부에 지능 알고리즘을 탑재함으로써 사용 환경이 동일한 환경에 대해서는 쉽게 기존의 장치를 대체하여 스마트 환경 감시 역할을 수행하도록 구성할 수 있으며, 아울러 레이어 형태의 표준 프로토콜을 적용시킴으로써 규모가 다르지만 유사한 형태의 사용 환경에 대해 지능형 환경 인지는 물론 상황별로 대응책을 전략적으로 선택, 수행할 수 있는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 가스누출, 온도, 압력, 밸브개패, 잔량, 액체누출 등과 누출 검지 고도화 기술인 EMAT, 양자기반 가스검지 DB구축을 통한 AI기반의 차단· 제어 기술을 연동할 수 있는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치를 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 인공지능 상황 인지 알고리즘에 의한 제어전략 수립, 단계적/협력적 제어동작 수행, 제어동작 피드백 평가, 사고 후 대응전략 평가 등을 수행하는 제어부를 산업용 IoT 기술을 활용해 구현할 수 있는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치를 제공하는 데 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 개인, 소규모사업장, 가스충전 플랜트 및 제조시설에 설정된 시나리오에 알맞은 제어 수준을 결정하고 원격지 차단 장치 및 밸브에 대한 제어 신호 생성 및 상기 제어 신호를 무선 통신 모듈을 통해 전송하는 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module); 상기 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈; 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 송수신에 따른 프로토콜을 내장한 커플링 모듈; 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어; 및 상기 구성들에 전력을 공급하는 파워서플라이 유닛;을 포함한다.
상기 AI 펌웨어는 가스누출검지, 과열방지, 또는 설정압력이상 경고를 각각 구분하여 상황 판단을 하거나, 대응 수준에 따라 단순 경고 알람, 간접적인 부분차단, 또는 전체 차단으로 원격지의 장치를 제어하는 신호를 송출하는 제어전략선택이 가능한 프로그램이 저장된다.
상기 센서 퓨젼 모듈은 가스 사용 시설에 설치 가능한 가스누출(gas detector)센서; 온도를 감지하는 온도센서; 압력을 감지하는 압력센서; 액체 누출을 감지하는 액체누출감지센서; 안전 밸브(safety valve)를 개폐하는 안전밸브개폐센서; 가스 잔량을 검출하는 잔량검출센서;를 포함한다.
상기 누출검지 고도화 모듈은, 배관 Thickness 감지 전자기음향변환기 센서;를 더 포함한다.
상기 누출검지 고도화 모듈은, 전문가 지식에 의한 안전관리 및 위험성 평가 과정을 정성적 평가 방법으로 퍼지로직을 통해 구현함으로써 이식성 및 범용성을 높인 퍼지로직에 의한 상황 분별 알고리즘; 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 융합 및 학습 과정을 신경회로망을 통해 구축되는 신경회로망에 의한 상황 학습 알고리즘;을 더 포함한다.
상기 AI 펌웨어를 활용한 다양한 기능 수행을 위해 지능화, 기능 구현에 필요한 인공지능 기능을 지원하는 펌웨어 탑재를 통한 지능형 무선검지차단장치;
사용자의 지리적 여건, 스마트 디바이스 설치 환경, 사용 환경의 다양성에 대한 유동적 대응을 위한 다중 통신 환경 구축이 가능한 단거리, 근거리 무선 통신 모듈; 상기 AI 펌웨어를 활용한 기능의 검증, 테스트 환경 구축, 테스트 결과 분석, 평가를 위한 신호 송출, 제어 방법론 제시를 수행하는 실증 시험을 위한 시험 신호 및 평가 신호를 통한 테스트 로직;을 더 포함한다.
본 발명은 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어를 통해 가스누출검지, 과열방지, 또는 설정압력이상 경고를 각각 구분하여 상황 판단을 하거나, 대응 수준에 따라 단순 경고 알람, 간접적인 부분차단, 또는 전체 차단으로 원격지의 장치를 제어하는 신호를 송출하는 제어전략선택이 가능한 프로그램을 실행하는 단계; 상기 AI 펌웨어와 연결되어 지능형 제어를 하는 AI 모듈을 통해 딥러닝 분석으로 학습하고, RNN 기법의 학습 오류 보정을 위한 LSTM 알고리즘 적용으로 상기 센서 데이터의 분석, 예측, 및 분석 및 예측에 따른 비상 상황시 알람 단계;를 포함한다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 인공지능을 활용한 지능형 상황인지 알고리즘을 펌웨어 형태로 개발하여 장치에 직접 접목하고, 가스누출, 온도, 압력, 밸브개패, 잔량, 액체누출 등과 누출 검지 고도화 기술인 AI기반의 차단· 제어 기술을 용이하게 연동할 수 있다.
또한 본 발명은 대규모 배관의 두께를 상시 모니터링하고 데이터를 AI 모듈에 전송하여 배관의 부식으로 인한 수명(부식율)을 예측하여 배관의 교체시점 예측을 통하여 가스누출을 미연에 방지하고, 부식을 최소화할 수 있는 공정조건을 확보함으로써 가스시설의 안전성을 확보하고 생산성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능 장치의 개념적 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가정용 실증 환경을 위한 장치를 세부적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 소규모 업소용 실증 환경을 위한 장치를 세부적으로 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 실증 현장 조감도 등을 세부적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가정용 실증 환경을 위한 장치를 세부적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 소규모 업소용 실증 환경을 위한 장치를 세부적으로 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 실증 현장 조감도 등을 세부적으로 보여주는 도면이다.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.
도 1 내지 5에 도시된 바와 같이, 데이터에 따른 가스 사용 환경에 대한 상황별 구분을 입출력 데이터로 하는 지능형 모델의 한 가지 사례(신경회로망 모델을 이용한 입출력 데이터 학습)를 나타낸다.
본 발명은 AI 펌웨어(42)와 연결되어 지능형 제어를 하는 AI 모듈(47)을 통한 센서융합 DB를 구축하여 다중 가스 누출 센서, 계측 센서를 활용하여 가스 사용 시설에 대한 데이터를 수집하여 상황별 인지에 필요한 데이터 베이스를 구축하고, 이를 통해 지능 알고리즘을 구현함과 동시에 추후 제어 동작 결정 시에 상황 판단의 근거 데이터로 활용할 수 있다.
또한, AI 모듈(47)을 통해 현장 데이터에 의한 환경 인지 알고리즘을 설계하여, 정상상황, 위험상황, 사고 상황을 구분할 수 있는 수준으로 전문가 규칙에 의한 퍼지로직을 통한 상황 추론 알고리즘을 설계하고, 이를 통해 가스 사용 환경에 대한 평가를 진행함으로써 적절한 대응을 이끌어내기 위한 지능형 환경인지 알고리즘을 설계할 수 있다.
이를 통해 추론된 결과에 따라 정상, 위험, 사고 수준에 알맞은 제어 전략을 수립하고 무선 통신을 통해 적절한 제어 신호를 전송하도록 설계한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명은 정상 알림, 위험 신호 호출, 능동적 사고 대비 차단 등으로 위험 단계를 설정하여 제어부의 제어 동작 생성 기능 구현이 가능한 수준으로 인공지능 학습 및 추론 알고리즘을 통한 지능형 상황인지 알고리즘을 설계한다.
이러한 지능형 상황인지 알고리즘은 가스 사용 상태 및 사고 위험 인지 등의 상황인지를 위해 기존의 안전관리 절차서를 기준으로 전문가 지식을 통한 규칙을 수립하고 이를 퍼지로직으로 구현하여 단계적 절차에 의한 상황 인지 과정을 지능적으로 처리할 수 있는 알고리즘과 다양한 센서의 데이터를 통합하여 학습 과정을 거친 신경회로망 알고리즘을 통해 센서 입력에 대한 현장 상황 인지 추론의 관계를 학습함으로써 설계된다.
본 발명은 지능형 상황 인지에 의한 전략적 차단 제어 로직 알고리즘을 통한 상황 인지를 수행하고 그 결과에 알맞은 제어 및 차단 전략을 수립하도록 하며, 이를 통해 가스 사용 환경에 적합한 단계적 차단, 흐름적 차단, 전체 차단 등의 단계 및 범위에 대한 차단 제어 전략을 수립하여 무선 통신을 통한 스마트 디바이스의 차단 기능 수행을 지능적으로 제어하도록 하였다.
예를 들어 배관을 통한 가스의 흐름을 강제적으로 차단하는 전체 차단 단계와 유동하는 가스의 흐름을 일시적 또는 지속적으로 차단하는 흐름적 차단과, 단계별로 나누어 차단하는 단계별 차단에 따른 가스 압력의 변화를 도식화하여 형성된 파형을, 정상파형과 비교하여 차단 단계를 높이거나 낮출 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 다수의 센서 데이터 추론 결과와 원격지의 스마트 디바이스별 제어 신호 송수신을 위한 다양한 차단 방법 및 통신 제어를 위한 프로토콜을 정의함으로써 한 가지 사례에 적용된 스마트 디바이스를 통한 무선 검지 차단 솔루션의 표준 사용 조건을 제시함으로써 다양한 환경에서의 유연한 적용 기능 부여가 가능하다.
이 때 다양한 차단 방법으로 단계적 차단, 흐름적 차단, 전체 차단 등의 단계에 따른 프로토콜을 정의할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다.
또한, 본 발명은 다양한 단계별, 모듈별 기능에 대한 세부 기능 정의과 프로토콜 정의 등을 통해 제어 동작의 전략을 수립하고, 실질적인 제어 동작에 대해 규정함으로써 지능형 상황인지에 의한 스마트 가스 검지차단제어 장치의 핵심인 레이어 구조를 도 3과 같이 정의하고 이를 구현하였다.
또한, 본 발명은 실증 환경에서의 설치, 운용, 제어, 피드백 등의 제어 전략을 수립하여 장치 및 서비스 구동에 관한 매뉴얼을 작성 및 검증하여 제공(솔루션의 이식성을 높이고, 사용자의 교육 부담을 줄여 시장성을 확보하며 상품성을 증대할 수 있는 전략)할 수 있도록 하였다.
또한, 본 발명은 장치의 현장 부합화, 실증의 실효성, 기능의 안정적 구현, 제약의 최소화(방폭, 방진, 방수 등 환경별 요건)를 위한 무선검지차단장치 범용 최적 설계 방법이다.
도 4와 도 5에 도시된 바와 같이 본 발명은 플랜트와 같은 대단위의 시설물에 가스 누출을 감지하는 가스누출(gas detector)센서(11); 온도를 감지하는 온도센서(12); 압력을 감지하는 압력센서(13); 액체 누출을 감지하는 액체누출감지센서(21); 안전 밸브(safety valve)를 개폐하는 안전밸브개폐센서(22); 가스 잔량을 검출하는 잔량검출센서(23);를 포함한다.
또한, 본 발명은 광 검출 및 거리 측정을 위한 Quantum LiDAR(31), EMAT(32) 등을 더 포함할 수 있다.
Quantum LiDAR(31)는 광 검출기들의 어레이로부터의 수집된 센서 데이터가 오프셋 광 검출기로부터의 출력에 기초하여 디바이스의 광원과 상이한 다른 광원과 연관되는 데이터를 포함하는지를 결정한다.
EMAT(electromagnetic-acoustic transducer; 32)는 비접촉식 초음파 탐촉자이므로 초음파의 송수신을 위하여 접촉매질이 필요하지 않기 때문에 탐촉자를 시험 대상체의 표면을 따라 움직이면서 결함 검출이 가능하며, 코일의 설계와 배열에 따라 표면파와 판파 등 원하는 모드의 유도초음파를 손쉽게 송수신할 수 있기 때문에 두께가 얇은 배관의 탐상에 알맞는 초음파 탐촉자이다.
즉, 광범위한 온도 범위를 갖는 대규모 배관의 두께를 상시 모니터링하고 데이터를 전송하여 배관의 부식으로 인한 수명(부식율)을 예측하여 배관의 교체시점 예측을 통하여 가스누출을 미연에 방지하고, 부식을 최소화할 수 있는 공정조건을 확보함으로써 가스시설의 안전성을 확보하고 생산성을 향상시킬 수 있다.
일실시예로서 EMAT기반 Thickness 측정 시스템 아키텍처를 제공하기 위해, 전자기음향을 방출하고 반사파를 수집하는 탐촉자(Sensor 부), 전자기음향을 방출하기 위한 순간적인 펄스전압을 만들고, 수집되는 반사파를 고속으로 수집하여 분석하는 계측/통신부(Pulser/Receiver), 수집된 데이터를 분석하여, 고정도의 Thickness를 분석하는 신호분석 Algorithm, 배관의 온도, 압력, Thickness 이력의 상관성 분석을 통하여 배관부식을 최소화할 수 있는 조건 산출 솔루션을 포함한다.
상술한 각 센서들과 Quantum LiDAR(31), EMAT(32)는 전체적인 모니터링이 가능한 Total Monitoring Solution(81);과 원격지의 장치를 제어하도록 하는 IIoT Safety Device(82);에 네트워크로 연결된다.
도 6에 도시된 바와 같이 가정용 실증 환경 구성 사례를 보면, 가정용 실증 환경 구성 사례에서,
압력 강하 상황에서 센서데이터를 퍼지룰베이스에 입력하고, 가스누출, 연소기 소화, 온도 상승 중 하나를 추론하여, 가스누출에 의한 압력 강하 조치 및 차단 밸브 잠금 신호 중 하나의 제어신호를 송출하여 가스 차단으로 인한 상황을 해결할 수 있다.
이를 위해 개인, 소규모사업장, 가스충전 플랜트 및 제조시설에 설정된 시나리오에 알맞은 제어 수준을 결정하고 원격지 차단 장치 및 밸브에 대한 제어 신호 생성 및 상기 제어 신호를 무선 통신 모듈을 통해 전송하는 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module; 45); 상기 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈(44); 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 송수신에 따른 프로토콜을 내장한 커플링 모듈(43); 상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어(42); 및 상기 구성들에 전력을 공급하는 파워서플라이 유닛(41);을 포함한다.
추가적으로 AI 펌웨어(42)와 연결되어 지능형 제어를 하는 AI 모듈(47)과 네트워크 연결위한 통신 보드(46)를 통해 각종 센서(61)와 IoT 디바이스(51); 차단밸브(63);를 네트워크망과 연결시킨다.
도 7에 도시된 바와 같이 소규모 업소용 실증 환경 구축 사례에서, CO 센서 수치 이상인 상황에서 센서 데이터를 퍼지룰베이스에 입력하고, 가스누출, 연소기 소화, 산소 농도, 다중 센서 데이터 감시 중 하나를 추론하여, 환기 불안정에 의한 불연소로 CO 농도 증가인지 판단한 후 해당 연소기 차단 밸브 잠금 및 환기구 작동을 조치하기 위해 특정 밸브 잠금 및 환기구 작동 신호를 전송한다.
따라서 적정한 제어신호를 통해 밸브를 제어하여 부분 가스 차단 및 안전 영역 가스 공급 지속으로 상황을 해결할 수 있다.
이를 위해 각종 센서(61)와 이를 네트워크망과 연결시키는 IoT 디바이스(51); 차단밸브(63); 차단밸브(64); 환기구(65);를 네트워크망과 연결시키는 IoT 디바이스(52);를 설치할 수 있다.
추가적으로 AI 펌웨어(42)와 연결되어 지능형 제어를 하는 AI 모듈(47)과 네트워크 연결위한 통신 보드(46)를 통해 각종 센서(61)와 IoT 디바이스(51); 차단밸브(63);를 네트워크망과 연결시킨다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명은 식당 내에 설치되는 다중 연소기(110); 가정 내에 설치되는 퓨즈콕(120); 가스사업장에 설치되는 충전, 판매, 사용 시설(140); 상기 식당, 가정, 및 가스사업장을 연결하는 배관에 설치되는 무선검지/차단장치(150); 상기 무선검지/차단장치(150)와 IoT 게이트웨이로 무선 연결되는 관제실(130); Big Data와 AI 알고리즘을 포함하는 AI Recognition 모듈(150); Sequential Control 모듈, Feedback Control 모듈, Recovery 모듈을 포함하는 Systemic Control Strategy(160); Quantum LiDAR(31)와, EMAT(32)를 포함하는 Advanced Detection Techniques(170); 각 센서들과 Quantum LiDAR(31), EMAT(32) 등이 IoT 디바이스(51)와 네트워크로 연결되어 Detection/Shut Off가 가능하도록 하는 IoT Safety Devices를 포함하는 스마트 디바이스(180); 상술한 각종 디바이스가 설치되는 개인, 소규모사업장, 가스충전 플랜트 및 제조시설 등을 포함하는 Environments(190); 등을 포함할 수 있다.
한편 센서 퓨전(Sensor Fusion) 모듈(44)은 여러 개의 센서를 하나로 결합하는 방식을 말한다.
이는 센서와 센서를 하나로 합치는 물리적인 결합과 각각의 센서에서 얻어지는 데이터를 종합하는 퍼지로직에 의한 상황 분별 알고리즘과 신경회로망에 의한 상황 학습 알고리즘 두 가지 방법으로 나뉜다.
상기 퍼지로직에 의한 상황 분별 알고리즘은 전문가 지식에 의한 안전관리 및 위험성 평가 과정인 정성적 평가 방법으로 이를 퍼지로직을 통해 구현함으로써 이식성 및 범용성을 높인 알고리즘이다.
신경회로망에 의한 상황 학습 알고리즘은 센서 데이터 융합 및 학습 과정을 신경회로망을 통해 구축함으로써 지능형 상황 학습 알고리즘이다.
퍼지 및 신경회로망의 정보를 이용한 펌웨어는 AI 펌웨어(42)와 같이 스마트 디바이스 장치 내에 지능형 추론 및 학습 기능을 내장한 펌웨어로서 이식성, 통합성, 표준형의 장치 구현이 가능하다.
이러한 AI 펌웨어(42) 탑재를 통한 지능형 무선검지차단장치는 지능형 펌웨어를 활용한 다양한 기능 수행을 위한 무선검지차단장치의 지능화, 기능 구현에 필요한 인공지능 기능을 지원한다.
다중 통신 환경 구축이 가능한 단거리, 근거리 무선 통신 모듈은 사용자의 지리적 여건, 스마트 디바이스 설치 환경, 사용 환경의 다양성에 대한 유동적 대응을 위한 장치의 통신 환경을 구축한다.
즉 데이터 통신 및 피드백 신호 수발신을 위한 통신 알고리즘으로 정확한 기능 구현 및 보안 성능을 향상하도록 설계된다.
또한, 본 발명의 AI 펌웨어(42) 탑재에 따른 실증 시험을 위한 시험 신호 및 평가 신호를 통한 테스트 로직은 실증 단계에서 요구되는 기능의 검증, 테스트 환경 구축, 테스트 결과 분석, 평가를 위한 신호 송출, 제어 방법론 제시 등을 수행하는 테스트 로직이다.
실증시험환경 조성 및 시험 장치 설치 계획은 실제 사용 환경의 특성을 고려한 실증시험환경 조성을 통해 시험 장치를 설치하고 운용하여 실증 시험을 수행할 수 있다.
11 : 가스누출(gas detector)센서
12 : 온도센서
13 : 압력센서
21 : 액체누출감지센서
22 : 안전밸브개폐센서
23 : 잔량검출센서
31 : Quantum LiDAR
32 : EMAT
41 : 파워서플라이 유닛
42 : AI 펌웨어
43 : 커플링 모듈
44 : 센서 퓨젼 모듈
45 : 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module)
46 : 통신 보드
61 : 각종 센서
51 : IoT 디바이스
63 : 차단밸브
64 : 차단밸브
65 : 환기구
81 : Total Monitoring Solution
82 : IIoT Safety Device
120 : 퓨즈콕
130 : 관제실
140 : 충전, 판매, 사용 시설
150 : AI Recognition 모듈
160 : Systemic Control Strategy
170 : Advanced Detection Techniques
180 : 스마트 디바이스
190 : Environments
12 : 온도센서
13 : 압력센서
21 : 액체누출감지센서
22 : 안전밸브개폐센서
23 : 잔량검출센서
31 : Quantum LiDAR
32 : EMAT
41 : 파워서플라이 유닛
42 : AI 펌웨어
43 : 커플링 모듈
44 : 센서 퓨젼 모듈
45 : 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module)
46 : 통신 보드
61 : 각종 센서
51 : IoT 디바이스
63 : 차단밸브
64 : 차단밸브
65 : 환기구
81 : Total Monitoring Solution
82 : IIoT Safety Device
120 : 퓨즈콕
130 : 관제실
140 : 충전, 판매, 사용 시설
150 : AI Recognition 모듈
160 : Systemic Control Strategy
170 : Advanced Detection Techniques
180 : 스마트 디바이스
190 : Environments
Claims (7)
- 개인, 소규모사업장, 가스충전 플랜트 및 제조시설에 설정된 시나리오에 알맞은 제어 수준을 결정하고 원격지 차단 장치 및 밸브에 대한 제어 신호 생성 및 상기 제어 신호를 무선 통신 모듈을 통해 전송하는 누출 검지 고도화 모듈(Strategic control module);
상기 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈;
상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 송수신에 따른 프로토콜을 내장한 커플링 모듈;
상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략 선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어; 및
상기 구성들에 전력을 공급하는 파워서플라이 유닛;을 포함하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 AI 펌웨어는 가스누출검지, 과열방지, 또는 설정압력이상 경고를 각각 구분하여 상황 판단을 하거나, 대응 수준에 따라 단순 경고 알람, 간접적인 부분차단, 또는 전체 차단으로 원격지의 장치를 제어하는 신호를 송출하는 제어전략 선택이 가능한 프로그램이 저장된 것을 특징으로 하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 센서 퓨젼 모듈은 가스 사용 시설에 설치 가능한 가스누출(gas detector)센서; 온도를 감지하는 온도센서; 압력을 감지하는 압력센서; 액체 누출을 감지하는 액체누출감지센서; 안전 밸브(safety valve)를 개폐하는 안전밸브개폐센서; 가스 잔량을 검출하는 잔량검출센서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 누출검지 고도화 모듈은,
배관 Thickness 감지 전자기음향변환기 센서;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 누출검지 고도화 모듈은,
전문가 지식에 의한 안전관리 및 위험성 평가 과정을 정성적 평가 방법으로 퍼지로직을 통해 구현하여 이식성 및 범용성을 높인 퍼지로직에 의한 상황 분별 알고리즘;
상기 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터 융합 및 학습 과정을 신경회로망을 통해 구축되는 신경회로망에 의한 상황 학습 알고리즘;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 AI 펌웨어를 활용한 다양한 기능 수행을 위해 지능화, 기능 구현에 필요한 인공지능 기능을 지원하는 펌웨어 탑재를 통한 지능형 무선검지차단장치;
사용자의 지리적 여건, 스마트 디바이스 설치 환경, 사용 환경의 다양성에 대한 유동적 대응을 위한 다중 통신 환경 구축이 가능한 단거리, 근거리 무선 통신 모듈;
상기 AI 펌웨어를 활용한 기능의 검증, 테스트 환경 구축, 테스트 결과 분석, 평가를 위한 신호 송출, 제어 방법론 제시를 수행하는 실증 시험을 위한 시험 신호 및 평가 신호를 통한 테스트 로직;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치. - 개인, 소규모사업장, 가스충전 및 제조시설에 설치된 복수개의 이종 센서를 포함하는 센서 퓨젼 모듈의 센서 데이터를 통한 인공지능 알고리즘을 통해 상황판단, 제어전략선택의 기능을 수행하는 로직을 구현하는 AI 펌웨어를 통해 가스누출검지, 과열방지, 또는 설정압력이상 경고를 각각 구분하여 상황 판단을 하거나, 대응 수준에 따라 단순 경고 알람, 간접적인 부분차단, 또는 전체 차단으로 원격지의 장치를 제어하는 신호를 송출하는 제어전략선택이 가능한 프로그램을 실행하는 단계;
상기 AI 펌웨어와 연결되어 지능형 제어를 하는 AI 모듈을 통해 딥러닝 분석으로 학습하고, RNN 기법의 학습 오류 보정을 위한 LSTM 알고리즘 적용으로 상기 센서 데이터의 분석, 예측, 및 분석 및 예측에 따른 비상 상황시 알람 단계;를 포함하는 AI 알고리즘 내장 지능형 상황 인지, 학습 및 제어전략 수립과 예측이 가능한 무선검지 가스 차단장치을 이용한 운용 제어 방법.
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