KR20220110366A - IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템 그리고 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템은, 수위센서, 온도센서, 습도센서, 강우량센서, 밸브, 펌프, 차단기, 배터리, 수문제어기, 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함하고 수자원 설비 주변에 위치하는 IoT기기와 연결되고, 상기 IoT기기로부터 수자원 설비 관리 및 유지보수에 필요한 복수의 수집대상 데이터를 제공받는 분석서버를 포함하며, 상기 분석서버는 수집된 데이터들을 바탕으로 상기 IoT기기의 상태를 예측하도록 인공지능 알고리즘 기반의 예측모델을 통해 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템.
Description
본 발명은 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수도시설, 저수지, 가압장, 물탱크, 수조, 하수처리장 펌프와 같은 수자원 관련 산업현장에서 수집되는 센싱 데이터를 분석하여 인공지능 기반 예측 및 학습을 통해 통계 자료를 제공하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템에 관한 것이다.
생활용수, 농업용수, 공업용수 등으로 사용되는 물(수자원)은 인간 생활에 필수적인 요소로, 상기 수자원은 지하수, 해수, 하천수 등을 취수처리하여 상수를 생산 공급하고 상수가 사용되어 오염된 하수를 처리하여 하천 등에 배출하는 과정을 통해, 즉 상ㅇ하수 처리를 통해 이용되게 되는데, 심각한 물 부족 현상과 수질오염을 인해 안정적인 수자원을 공급하는 것에 대한 중요성이 날로 증가하고 있으며, 안정적인 수자원을 공급하기 위해 수자원을 관리하는 시스템이 널리 개발되고 있다.
그러나, 기존의 수자원 관리 시스템은 정해진 규격에 의해 연결되어 수자원 데이터를 수집하고 관리할 수 있는 형태여서, 최근의 다양한 형태로 구현되는 센싱 기기들로부터 데이터를 수집하기 위해서는 각 프로토콜마다 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통한 데이터 포맷 변환이 이루어져야 하고, 각 기기마다 개별적으로 수행함에 따른 비효율성과 구축 비용이 증가하는 문제가 있었다.
한편, 최근에는 기존 네트워크에 사물 인터넷(IoT)이 융합된 통합 데이터 관리 시스템이 연구 중에 있다. 사물 인터넷은 RF 스마트 센서를 사물에 탑재하여 기존 네트워크와 함께 무선 인터넷을 형성할 수 있으며, 사물로부터 계측한 센싱 정보를 외부로 무선 전송할 수 있다. 즉, 기존 네트워크에 사물 인터넷을 접목하게 되면 기존보다 다양한 종류 및 방대한 양의 데이터의 수집이 가능하며, 그와 연관된 다양한 종류의 IoT 기반의 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 각종 수자원 설비에 있어서 다양한 IoT 기기와 호환 가능한 프로토콜을 구현하고, 이들로부터 센싱 데이터를 수집할 수 있으며, 수집된 데이터를 분석하여 다양한 통계 자료를 제공할 수 있는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템에 대한 연구가 필요하게 되었다.
본 발명의 목적은 수도시설, 저수지, 가압장, 물탱크, 수조, 하수처리장 펌프와 같은 산업현장에 구비된 다양한 IoT기기들로부터 수집되는 센싱 데이터를 분석하여 인공지능 기반 예측 및 학습을 수행하고, 수자원 설비 관리 및 유지보수를 위한 각종 통계 자료를 제공할 수 있는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템은, 수위센서, 온도센서, 습도센서, 강우량센서, 밸브, 펌프, 차단기, 배터리, 수문제어기, 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함하고 수자원 설비 주변에 위치하는 IoT기기와 연결되고, 상기 IoT기기로부터 수자원 설비 관리 및 유지보수에 필요한 복수의 수집대상 데이터를 제공받는 분석서버를 포함하며, 연결되고, 연결된 상기 IoT기기로부터 수자원 설비 관리 및 유지보수에 필요한 복수의 수집대상 데이터를 제공받는 분석서버를 포함하며, 상기 분석서버는 수집된 데이터들을 바탕으로 상기 IoT기기의 상태를 예측하도록 인공지능 알고리즘 기반의 예측모델을 통해 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템.
상기에 있어서, 상기 IoT기기와 분석서버 간에 데이터 전송을 위한 게이트웨이를 더 포함하며, 상기 게이트웨이는 상기 IoT기기와 데이터 교환할 수 있도록 호환 가능한 하나 이상의 프로토콜을 구비하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석서버는 상기 IoT기기로부터 데이터를 수집하기 위한 적어도 하나의 프로토콜을 구비하여 데이터 교환이 가능하도록 하는 기기연동부; 상기 IoT기기에 대한 등록, 설정 관리를 수행하는 관리부; 상기 IoT기기로부터 받은 수집대상 데이터들을 외부 통신망과 연결되는 기업체서버에서 확인 가능한 형태로 변환하거나, 통계자료로 활용하기 위해 병합 또는 편집 가공하는 데이터처리부; 및 상기 IoT기기로부터 각종 수집대상 데이터를 제공받아 데이터베이스에 저장하고, 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 활용하여 통계자료를 산출하는 통계학습부를 포함한다.
상기 분석서버는 상기 IoT기기, 분석서버 및 기업체서버간의 주고받는 정보를 보호하기 위해, 수집대상 데이터의 송수신에 데이터 암복호화를 수행하는 보안부를 더 포함한다.
상기 수집대상 데이터는 상기 IoT기기로부터 수집되는 센싱 데이터, 상태 데이터, 제어 데이터 이력 데이터, 영상 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함한다.
상기 분석서버는 수자원 관리 차원에서 상기 IoT기기의 이상 여부를 판단하고, 이상시 알림 메시지를 기업체서버에 전송하고, 필요시 IoT기기를 원격 제어하도록 원격 제어 명령을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 분석서버는 관리자 모니터 또는 상기 기업체서버에 수자원 설비 감시를 위한 데이터 현황을 도시한 모니터링 화면을 제공하고, 이를 통해 설비의 식별코드, 위치정보, 가동상태, 현재수위, 배터리 상태, 차단기 투입 여부 중 어느 하나 이상을 확인할 수 있으며, 확인 과정에서 기준값을 토대로 이상 여부를 판단하고, 이상 발생시 이상 알림 팝업 메시지를 상기 모니터링 화면을 통해 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분석서버를 이용한 센싱 데이터 수집 및 분석 방법에 있어서, 상기 분석서버는 IoT기기와 게이트웨이를 통하여 연결된 후 기기 등록 요청을 받는 단계; 상기 분석서버는 해당 기기의 고유식별코드를 포함한 등록정보를 이용하여 기기 등록을 수행하고, 해당 기기로부터 수집대상 데이터를 수집하도록 주기적인 보고 요청을 전송하는 단계; 및 상기 분석서버는 관리 설정 화면을 통해 해당 IoT기기의 등록정보 또는 수집대상 데이터의 조회를 수행하거나 필요시 원격제어 또는 선택제어 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템은 분석서버에서 다양한 프로토콜로 구현된 센서 등의 기기 데이터를 무선 전송받아 저장 및 기록되도록 게이트웨이를 통해 수집이 이루어지고, 수집된 각종 기기들의 데이터 및 데이터 수집 이력 등은 분석서버에 분류되어 저장되고, 빅데이터를 활용한 머신러닝 알고리즘에 의해 각종 통계 데이터로 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 프로토콜이나 전송규격이 다른 다양한 IoT 기기들과 연결되어 데이터를 수집하여 모니터링하고, 관리할 수 있는 솔루션을 제공하고, 궁극적으로 수자원 관련된 기기들로부터 정보들을 수집하여 유지 보수 및 관리하고, 통계 자료를 활용한 조치를 제공할 수 있는 통합 분석 및 관리 플랫폼을 제공할 수 있으며, 구축 비용 외에 별도의 추가 비용이 발생하지 않아 경제적인 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이다.
도 2는 도 1의 분석서버의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 방법의 순서도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 수도설비 모니터링을 이용한 이상 알림 서비스 화면의 예시를 보인 도면이다.
도 2는 도 1의 분석서버의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 방법의 순서도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 수도설비 모니터링을 이용한 이상 알림 서비스 화면의 예시를 보인 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이며, 도 2는 도 1의 분석서버의 내부 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
본 발명의 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템은 도 1을 참조하면, 분석서버(100), 게이트웨이(200), IoT기기(300) 및 기업체서버(400)를 포함한다.
분석서버(100)는 게이트웨이(200)를 통하여 IoT기기(300)와 연결되고, 연결된 IoT기기(300)로부터 분석서버(100)에 센싱 데이터, 상태 데이터, 제어 데이터, 이력 데이터(이벤트 데이터), 영상 데이터 등을 포함한 수집대상 데이터를 제공받는다.
여기서 게이트웨이(200)는 분석서버(100)와 IoT기기(300)를 연결해주는 중계기 역할을 수행하며, 이종 통신 간 신호 전송을 위한 프로토콜이 내장될 수 있으며, 필요시 복수개를 구비할 수 있으며, 허브, 공유기, 라우터 형태가 되거나 이들을 더 포함할 수도 있다.
IoT기기(300)는 게이트웨이(200)와 무선 연결되어, 분석서버(100)에서 요청한 수집대상 데이터를 제공하며, 특히 수자원 관리 시설에 설치되어 다양한 수자원 관련 데이터를 수집대상 데이터로서 제공할 수 있다.
IoT기기(300)는 수위센서, 온도센서, 습도센서, 강우량센서, 밸브, 펌프, 차단기, 배터리, 수문제어기, 카메라 등 수자원 관리에 필요한 제반 기기들이 포함될 수 있다.
또한 수집대상 데이터는 예컨대 수위센서의 경우 수위측정값, 펌프의 경우 펌프 상태 데이터(온/오프 상태, RPM, 펌프제어값 등), 수문제어기의 경우 수문개폐 상태 데이터, 카메라의 경우 영상감시 데이터가 될 수 있다. 여기서 카메라는 수자원 관리시 주변을 모니터링하기 위한 영상 데이터를 획득할 수 있으며, 예컨대 CCTV, 적외선 카메라, 네트워크형 카메라 등이 될 수 있다.
기업체서버(400)는 분석서버(100)와 통신망을 통하여 연결되어, 분석서버(100)로부터 직접적으로 상기 수집대상 데이터를 제공받거나, 수집대상 데이터에 의해 가공된 통계 자료를 제공받을 수도 있다.
기업체서버(400)는 제공받은 수집대상 데이터와 통계 자료를 바탕으로 수자원 관리, 유지 보수 등에 활용할 수 있다.
또한 기업체서버(400)는 수자원 관리 차원에서 분석서버(100)로부터 IoT기기(300) 이상 여부를 판단하고, 기기 이상시 알림 메시지를 전송받아, 필요시 IoT기기(300)를 원격 제어하도록 분석서버(100)에 명령하고, 분석서버(100)에서 해당 IoT기기(300)에 대한 원격 제어 명령을 수행할 수도 있다.
여기서 통신망은 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
또한, 게이트웨이(200)와 각종 IoT기기(300) 간 무선 통신을 위한 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, LoRA, Zigbee, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나, 이에 한정되지는 않는다.
분석서버(100)는 다양한 IoT기기(300)와 연결되고, 각종 데이터를 수집하고, 처리하기 위해 도 2를 참조하면, 기기연동부(110), 관리부(120), 데이터처리부(130), 통계학습부(140), 보안부(150) 및 데이터베이스(160)를 더 포함한다.
기기연동부(110)는 다양한 형태의 IoT기기(300)로부터 광범위한 데이터를 수집하기 위한 포맷인 메시지 프로토콜, 전송 프로토콜 등 호환 가능한 프로토콜들이나 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 포함될 수 있으며, 프로토콜의 예시로는 Socket, HTTP, MQTT, CoAP, LWM2M 등이 될 수 있다. 또한 이와 같은 프로토콜을 이용하여 기기연동부(110)는 복수의 프로토콜들과 호환되도록 설계되는 게이트웨이(200)를 통하여 연결되어 각종 수집대상 데이터를 제공받을 수 있게 된다.
관리부(120)는 연결되는 모든 IoT기기(300)들에 대한 등록, 설정 관리를 수행할 수 있으며, 기기 관리를 위한 예컨대 GUI 형태의 설정 페이지를 제공할 수 있으며, 설정 페이지는 기업체서버(400)에 제공되어 특정 기기에 대한 세부 설정(기기 등록/해제, 코드 부여, 알림 설정 등), 선택 제어, 원격 제어, 상태 모니터링 등에 이용될 수 있다.
또한, 관리부(120)는 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 관리자에게 각종 수자원 설비 감시를 위한 데이터 현황을 도시한 모니터링 화면을 제공할 수 있으며, 이를 통해 복수의 수자원 설비의 식별코드, 위치정보, 가동상태, 현재수위, 배터리 상태, 차단기 투입 여부 등을 확인하여 감시 및 관리할 수 있으며, 설비 중 이상 발생시 이상 알림 팝업 메시지를 화면을 통해 제공받을 수도 있다.
데이터처리부(130)는 각종 IoT기기(300)로부터 받은 수집대상 데이터들을 기업체서버(400)나 관리자단말기(미도시)에서 확인 가능한 형태로 변환하거나, 통계자료로 활용하기 위해 병합, 편집 등의 가공하는 역할을 수행한다.
통계학습부(140)는 IoT기기(300)로부터 각종 수집대상 데이터를 제공받아 데이터베이스(160)에 저장하고, 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 활용하여 통계자료를 산출할 수 있다. 통계자료는 그래프, 표 등의 형태로 가시화된 자료로 생성될 수 있으며, 생성된 통계자료는 기업체서버(400)나 관리자단말에 제공될 수 있다.
또한 통계학습부(140)는 수집된 데이터들을 바탕으로 기기들의 상태를 예측하도록 인공지능 알고리즘 기반의 예측모델을 통해 학습을 수행할 수 있다.
예컨대 수위센서의 오차나 오작동, 펌프의 실행 상태 등에 대한 예측모델을 생성하며, 예측모델은 적용되는 조건에 따라 다수개가 마련될 수 있다. 예측모델의 초기값으로 센서나 펌프의 출하시 제공되는 모델정보를 토대로 설정된 오차 또는 오작동 범위나, 펌프 제어를 위한 구동전압 또는 구동전류를 입력변수로 할 수 있다.
또한 예측모델을 이용하여 예측 결과를 산출하고, 예측 결과를 토대로 센서의 예측된 허용 오차 범위 내에서 펌프의 온/오프 또는 RPM 등의 제어값을 정밀하게 자동 또는 수동으로 제어할 수 있도록 한다. 예컨대 센싱정보를 토대로 예측된 허용 오차 범위 내인 경우 펌프를 제어하고, 허용 오차 범위를 벗어난 경우 펌프 제어를 중단할 수 있게 하는 것이다.
또한, 예측 결과가 허용 오차 범위를 벗어난 경우 오차 차이만큼 보상하여 펌프를 제어하거나, 제어 기능을 중단하고 유지 보수 경고 알람을 분석서버(100)에 연결된 관리자 화면에 팝업하여 알리거나, 로컬 지역에 위치한 기업체서버(400), 로컬 서버나 관리자단말기에 전송할 수도 있다.
예측모델은 인공지능 기반의 예측 알고리즘으로, 예컨대 층 신경망(DNN)을 사용하거나 합성곱신경망(CNN) 또는 순환신경망(RNN) 방식, 서포터 벡터 머신(SVM : Support Vector Machine) 등을 활용할 수 있다.
또한 통계학습부(140)는 센싱정보 및 예측결과를 이용하여 학습을 수행하고, 반복된 학습을 통하여 센서 등 IoT기기(300)의 오차 또는 오작동에 대한 예측모델을 업그레이드할 수 있다.
이를 통해 예컨대 센서의 오차 또는 오작동에 대한 미세한 보정이 이루어져, 학습이 거듭될수록 예측 정확도가 향상되어 예측된 오차 범위가 줄어들어 센싱정보의 오차 및 오작동 판단의 정확도를 높여, 기기 이상 발생시 관리자에게 적절한 시기에 알림을 제공하고, 나아가 정밀한 기기의 제어가 가능하도록 한다.
또한 분석서버(100)는 IoT기기(300)의 이상 여부를 판단하기 위한 기준값을 설정할 수 있는데, 기준값에 따른 이상 여부 판단 결과를 입력변수로 한 학습모델로 학습을 수행하고, 그 수행결과로서 기준값을 보정할 수 있으며, 결과적으로 학습이 거듭될수록 기기의 이상 여부를 정확히 판별할 수 있도록 한다.
나아가 통계학습부(140)는 IoT기기(300)를 통하여 수집된 데이터들을 토대로 지역별 및 특성별 침수 주기, 펌프 고장 주기 등을 예측 및 분석하여 이상 증상 발생전 설비에 대한 점검, 수리 또는 교체 알림을 관리자단말기 또는 기업체서버(400)에 제공할 수도 있다.
또한 통계학습부(140)에서 센싱정보를 처리하는 경우, 시계열적인 데이터셋을 신경망을 통해 학습시키는 것보다 센싱정보를 주파수 도메인으로 변환하여 이후 단계에서 학습이나 분석하는 것이 특히, 센서 데이터의 변화 추이가 중요한 상황에서는 효과적일 수 있고, 이러한 주파수 도메인의 변환에는 보다 구체적으로 패스트-푸리에-변환(FFT: Fast Fourier Transformation)이 바람직하다.
보안부(150)는 부가적으로 IoT기기(300), 분석서버(100) 및 기업체서버(400)간의 주고받는 정보(예를 들어 각종 수집대상 데이터 등)를 외부 해킹 등의 위험으로부터 정보를 보호하기 위해, 수집대상 데이터의 송/수신에 데이터 암/복호화 기술을 적용할 수 있다. 보다 구체적으로, IoT기기(300), 분석서버(100) 또는 기업체서버(400)에 각각 신분 증명이 가능한, 식별 정보(identification information)를 부여하여, 각 분석서버(100) 또는 기업체서버(400)의 식별 정보를 사설 암호 키(private key)로 활용하는 경량 암호 알고리즘을 수행한다. 경량 암호 알고리즘에는 본원 발명의 관리단말(520)과 같은 스마트 기기 등의 제한된 환경에서 구현하기 위해 설계된 암호 기술로서, 대칭키 암호 알고리즘인 HIGHT(HIGh security and light weigHT), LEA(Lightweight Encryption)와 해시함수인 LSH(Lightweight Secure Hash) 등을 활용할 수 있다. 이러한 경량 암호 알고리즘을 활용하여 센싱정보 등을 암/복호화 시킴으로써 해당 데이터의 외부 유출이나 외부 해킹으로 인한 불법적인 제어 등을 막을 수 있다. 경량 암호 알고리즘은 이러한 임베디드 컴퓨팅 환경에서 적합한 경량 해시 함수(lightweight hash function)를 사용하는 것이 바람직하다.
경량 해시 함수란 SHA-3와 같은 표준적인 암호화 해시 알고리즘에서 일부 컴퓨팅 파워가 높게 소요되는 특징들을 제외하고도 송신 또는 수신되는 데이터의 무결성을 보장할 수 있도록 설계된 컴퓨팅 파워가 상대적으로 낮게 소모되는 해시 함수(일방향 함수)이다.
보다 구체적으로는 이러한 경량 해시함수 중에서도 키가 없이(unkeyed) 데이터의 치환(permutation)이 가능하도록 하는 스폰지(Sponge) 알고리즘을 사용하는 것이 바람직하다.
좀 더 구체적으로 스폰지는 원본 메시지(여기서는 랜덤키의 원본 데이터)를 일정한 크기로 만든 뒤(padding), 이를 키의 생성자만 알 수 있는 특정한 기준 크기(예를 들어 특정 비트 사이즈로 분할된 원본 메시지)로 복수 개로 분할한 뒤, 복수 개로 분할된 데이터(분할된 원본 메시지)의 후단에 랜덤한 데이터들을 여러 업데이트 함수를 활용하여 교환하고, 반대편에서는 이미 알고 있는 기준 크기를 활용하여 복호화도록 구현된다.
즉, 이러한 경량 해시함수를 활용하여 해시함수의 보안성을 확보하면서, 일반적인 해시함수의 사용보다 상대적으로 적은 컴퓨팅 파워가 필요하도록 하여 결과적으로 산업현장의 IoT기기(300)들의 전력소모를 적게 하고, 오래 사용하도록 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 방법의 순서도이다.
먼저 IoT기기(300)는 분석서버(100)와 게이트웨이(200)를 통하여 연결된 후 기기 등록을 요청할 수 있다(S10).
분석서버(100)는 해당 기기의 고유식별코드를 포함한 등록정보를 이용하여 기기 등록을 수행하고, 해당 기기로부터 센싱 데이터를 수집하도록 주기적인 보고 요청을 전송한다(S12).
또한 분석서버(100)는 관리 설정 화면을 통해 해당 IoT기기(300)의 등록정보 또는 센싱 데이터의 조회를 수행하거나 필요시 원격제어, 선택제어 등을 수행할 수 있다(S14, S16).
또한 분석서버(100)는 등록된 해당 IoT기기(300)에 대해 더 이상 수집 대상이 아닌 경우나 이상 점검이 필요한 경우 등에서는 기기 등록 해제를 수행하고, 등록정보를 삭제할 수 있다(S18).
100 ; 분석서버
110 ; 기기연동부
120 ; 관리부
130 ; 데이터처리부
140 ; 통계학습부
150 ; 보안부
160 ; 데이터베이스
200 ; 게이트웨이
300 ; IoT기기
400 ; 기업체서버
110 ; 기기연동부
120 ; 관리부
130 ; 데이터처리부
140 ; 통계학습부
150 ; 보안부
160 ; 데이터베이스
200 ; 게이트웨이
300 ; IoT기기
400 ; 기업체서버
Claims (8)
- 수위센서, 온도센서, 습도센서, 강우량센서, 밸브, 펌프, 차단기, 배터리, 수문제어기, 카메라 중 적어도 어느 하나를 포함하고 수자원 설비 주변에 위치하는 IoT기기와 연결되고, 상기 IoT기기로부터 수자원 설비 관리 및 유지보수에 필요한 복수의 수집대상 데이터를 제공받는 분석서버를 포함하며,
상기 분석서버는
수집된 데이터들을 바탕으로 상기 IoT기기의 상태를 예측하도록 인공지능 알고리즘 기반의 예측모델을 통해 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 IoT기기와 분석서버 간에 데이터 전송을 위한 게이트웨이를 더 포함하며,
상기 게이트웨이는
상기 IoT기기와 데이터 교환할 수 있도록 호환 가능한 하나 이상의 프로토콜을 구비하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제2항에 있어서,
상기 분석서버는
상기 IoT기기로부터 데이터를 수집하기 위한 적어도 하나의 프로토콜을 구비하여 데이터 교환이 가능하도록 하는 기기연동부;
상기 IoT기기에 대한 등록, 설정 관리를 수행하는 관리부;
상기 IoT기기로부터 받은 수집대상 데이터들을 외부 통신망과 연결되는 기업체서버에서 확인 가능한 형태로 변환하거나, 통계자료로 활용하기 위해 병합 또는 편집 가공하는 데이터처리부; 및
상기 IoT기기로부터 각종 수집대상 데이터를 제공받아 데이터베이스에 저장하고, 빅데이터 기반의 인공지능 알고리즘을 활용하여 통계자료를 산출하는 통계학습부를 포함하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 분석서버는
상기 IoT기기, 분석서버 및 기업체서버간의 주고받는 정보를 보호하기 위해, 수집대상 데이터의 송수신에 데이터 암복호화를 수행하는 보안부를 더 포함하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 수집대상 데이터는
상기 IoT기기로부터 수집되는 센싱 데이터, 상태 데이터, 제어 데이터, 이력 데이터 및 영상 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 분석서버는
수자원 관리 차원에서 상기 IoT기기의 이상 여부를 판단하고, 이상시 알림 메시지를 기업체서버에 전송하고, 필요시 IoT기기를 원격 제어하도록 원격 제어 명령을 수행하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 분석서버는
관리자 모니터 또는 상기 기업체서버에 수자원 설비 감시를 위한 데이터 현황을 도시한 모니터링 화면을 제공하고, 이를 통해 설비의 식별코드, 위치정보, 가동상태, 현재수위, 배터리 상태, 차단기 투입 여부 중 어느 하나 이상을 확인할 수 있으며, 확인 과정에서 기준값을 토대로 이상 여부를 판단하고, 이상 발생시 이상 알림 팝업 메시지를 상기 모니터링 화면을 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템. - 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 분석서버를 이용한 센싱 데이터 수집 및 분석 방법에 있어서,
상기 분석서버는 IoT기기와 게이트웨이를 통하여 연결된 후 기기 등록 요청을 받는 단계;
상기 분석서버는 해당 기기의 고유식별코드를 포함한 등록정보를 이용하여 기기 등록을 수행하고, 해당 기기로부터 수집대상 데이터를 수집하도록 주기적인 보고 요청을 전송하는 단계; 및
상기 분석서버는 관리 설정 화면을 통해 해당 IoT기기의 등록정보 또는 수집대상 데이터의 조회를 수행하거나 필요시 원격제어 또는 선택제어 수행하는 단계를 포함하는 IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 방법.
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