KR20220147031A

KR20220147031A - Rtu 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템

Info

Publication number: KR20220147031A
Application number: KR1020220049420A
Authority: KR
Inventors: 김영창; 이형각; 김호군; 황치환
Original assignee: 주식회사세오
Priority date: 2021-04-23
Filing date: 2022-04-21
Publication date: 2022-11-02
Anticipated expiration: 2042-04-21
Also published as: KR102494790B1

Abstract

RTU가 개시된다, 상기 RTU는 제1보드, 상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드, 및 상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함하며, 상기 제1보드는 상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서, 상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈, 및 상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함한다. 상기 제2보드는 상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서, 상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스, 복수의 모듈 통신 인터페이스, 및 접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함한다. 상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는 상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정된다.

Description

RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템 {RTU and smart water management system}

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 RTU(Remote Terminal Unit) 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템에 관한 것으로, 특히, 다양한 센서들을 지원할 수 있는 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템에 관한 것이다.

수문은 폭우 등 홍수시 수량을 조절하여 수해피해를 예방하기 위해 하천, 또는 저수지 등에 설치된다. 종래에는 홍수, 폭우, 또는 태풍과 같이 기상상황이 좋지 않은 환경에서 관리자가 직접 수문에 접근하여 수문을 제어하였다. 이 경우, 관리자의 안전사고의 위험이 있다. 또한, 관리자와 수문 사이의 거리가 먼 경우, 시시각각으로 변하는 기상환경에 즉각적으로 대응할 수 없다는 문제점이 있다.

RTU(Remote Terminal Unit)는 센서와 결합하여 센서로부터 생성된 센서 데이터를 서버로 전송하는 장치이다. RTU와 결합되는 센서는 아날로그 센서 신호를 생성하는 아날로그 센서, 또는 디지털 신호를 생성하는 디지털 센서 등 다양할 수 있다. 다양한 센서들을 모두 지원하기 위한 구성들이 하나의 RTU에서 구현된다면 RTU의 칩 사이즈와 복잡성이 증가한다.

대한민국특허청 등록번호 제10-2020925호

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 다양한 센서들을 지원할 수 있는 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템을 제공하는데 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 RTU는 제1보드, 상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드, 및 상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함한다. 상기 제1보드는 상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서, 상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈, 및 상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함한다.

상기 제2보드는 상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서, 상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스, 복수의 모듈 통신 인터페이스, 및 접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함한다.

상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는 상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정된다.

상기 센서 모듈은 아날로그 센서들이 결합되는 접속 인터페이스, 상기 아날로브 센서들로부터 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(Analog to Digital Converter), 및 I2C, SPI, 또는 UART를 지원하기 위한 접촉 단자를 포함한다.

본 발명의 일실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템은 서버, 제1센서 그룹, 및 제2센서 그룹을 포함한다. 상기 제1센서 그룹은 제1수문이 위치한 제1지역의 주변을 촬영하는 제1IP 카메라, 상기 제1지역에서 습도를 측정하는 제1습도계, 상기 제1수문의 내부 수위를 측정하는 제1내부 수위계, 상기 제1수문을 제어하는 제1수문 권양기, 상기 제1지역에서 비의 양을 측정하는 제1강우량 센서, 상기 제1수문이 열릴 때, 상기 제1수문의 외부 수위를 측정하는 제1외부 수위계, 및 상기 제1습도계로부터 측정된 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위계로부터 측정된 제1수위 데이터, 및 상기 제1강우량 센서로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신하는 제1RTU를 포함한다. 상기 제2센서 그룹은 상기 제1지역으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역의 주변을 촬영하는 제2IP 카메라, 상기 제2지역에서 습도를 측정하는 제2습도계, 상기 제2지역에서 비의 양을 측정하는 제2강우량 센서, 및 상기 제2습도계로부터 측정된 제2습도 데이터와 상기 제2강우량 센서로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신하는 제2RTU를 포함한다.

상기 서버는 상기 서버의 요청 신호에 따라 상기 제1RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 제1주기로 수신하고, 상기 제2RTU로부터 상기 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 수신하며, 상기 제1IP 카메라와 상기 제2IP 카메라 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신하고, 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측한다.

상기 서버는 상기 제1습도 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 상관 관계를 분석하고, 상기 제1습도 데이터가 제1임의의 값 이하이고, 상기 제2강우량 데이터가 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1RTU로부터 상기 제1강우량 데이터를, 상기 제2RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 제3임의의 값 이하이고, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 제4임의의 값 이상일 때, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상인지 판단하고, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터를 측정한 제1습도계가 이상이 있다고 판단하며, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 상기 제4임의의 값 이하이고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 상기 제3임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하인지 판단하고, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터를 측정한 상기 제2강우량 센서가 이상이 있다고 판단한다.

상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 상기 제1RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버로 전송하고, 상기 제2RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터, 상기 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 상기 서버로 전송하며, 상기 서버는 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 재예측한다.

상기 재예측된 제1지역과 제2지역의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 상기 서버는 상기 제1RTU와 상기 제2RTU로 상기 제1주기보다 더 짧은 주기인 제2주기로, 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터의 전송을 요청한다.

상기 제1RTU와 상기 제2RTU로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 상기 서버는 상기 제1RTU에게 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버가 아닌 상기 제1IP 카메라로 전송하도록 상기 제1RTU를 제어하며, 상기 서버는 상기 제2RTU에게 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 상기 서버가 아닌 상기 제1IP 카메라로 전송하도록 상기 제2RTU를 제어하며, 상기 제1IP 카메라는 상기 제1RTU로부터 수신된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2RTU로부터 수신된 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 상기 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측하고, 상기 예측의 결과를 상기 서버로 전송한다.

본 발명의 실시 예에 따른 RTU 및 이를 포함하는 스마트 물 관리 시스템은 슬롯 방식을 이용함으로써 RTU의 복잡성을 증가시키지 않고도 다양한 센서들을 지원할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템은 신경망 알고리즘을 적용하여 정확하게 수위를 예측함으로써 홍수 관리를 효율적으로 할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템의 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 IP 카메라들, RTU들, 및 서버 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 습도 데이터와 강우량 데이터의 그래프를 나타낸다.
도 4는 도 1에 도시된 RTU가 서버로 전송하는 센서 데이터의 다이어그램을 나타낸다.
도 5는 도 1에 도시된 RTU들 중 어느 하나의 블록도를 나타낸다.
도 6은 RTU의 실제 제품 사진을 나타낸다.

본 명세서에 개시된 본 발명의 개념에 따른 실시예에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예를 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예를 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위에서 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접 연결되어 있거나 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 같은 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 물 관리 시스템의 블록도를 나타낸다.

도 1을 참고하면, 스마트 물 관리 시스템(100)은 IoT 기술을 이용하여 원격에서 자동으로 수문(11)으로 제어할 수 있는 시스템이다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 서버(10), 제1센서 그룹(SG1), 및 제2센서 그룹(SG2)을 포함한다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 스마트 홍수 관리 시스템 등 다양한 용어로 호칭될 수 있다.

제1센서 그룹(SG1)은 제1IP 카메라(13), 제1습도계(15), 제1내부 수위계(17), 제1수문 권양기(19), 제1기압계(21), 제1강우량 센서(23), 제1외부 수위계(25), 및 제1RTU(Remote Terminal Unit; 27)를 포함한다.

제1IP 카메라(13)는 제1수문(11)이 위치한 제1지역(R1)의 주변을 촬영한다. 제1IP 카메라(13)는 촬영된 영상을 무선으로 서버(10)로 전송한다. 제1지역(R1)의 주변이란 제1수문(11)을 포함한 지역을 의미할 수 있다. 제1수문(11)은 저수지에 설치되며, 홍수 예측시 제1수문(11)이 개방된다. 실시 예에 따라 제1수문(11)이 설치되는 위치, 형태는 다양할 수 있다. 예컨대, 제1수문(11)은 하천, 보, 또는 간척지 등 다양한 곳에서 설치될 수 있다. 경우에 따라 홍수 예측시 제1수문(11)이 폐쇄될 수 있다.

제1습도계(15)는 제1지역(R1)에서 습도를 측정한다.

제1내부 수위계(17)는 제1수문(11)의 내부 수위를 측정한다. 제1수문(11)의 내부 수위란 저수지 내부의 수위를 의미한다.

제1수문 권양기(19)는 제1수문(11)을 제어한다. 제1수문 권양기(19)를 통해 제1수문(11)이 열리거나, 닫힐 수 있다. 서버(10)는 제1수문 권양기(19)를 제어할 수 있다. 서버(10)의 명령에 따라 제1수문(11)을 열거나 닫기 위해 제1수문 권양기(19)를 제어한다. 관리자가 아니라 서버(10)에서 제1수문(11)을 열거나 닫도록 명령함으로써 원격에서 자동으로 제1수문(11)을 제어할 수 있다.

제1기압계(21)는 제1지역(R1)에서 기압을 측정한다.

제1강우량 센서(23)는 제1지역(R1)에서 비의 양을 측정한다.

제1수문(11)이 열릴 때, 제1외부 수위계(25)는 제1수문(11)의 외부 수위를 측정한다. 제1수문(11)의 외부 수위란 저수지와 연결된 하천에 흐르는 수위를 의미한다. 제1외부 수위계(25)는 제1수문(11)이 제대로 열렸는지 확인하기 위해 이용된다. 제1수문(11)이 제대로 열릴 때, 하천에 물이 흘러 제1외부 수위계(25)에 의해 측정되는 수위의 변화가 있을 것이다.

제1RTU(27)는 제1습도계(15)로부터 측정된 제1습도 데이터, 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터, 및 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신한다. 제1RTU(27)는 제1습도계(15), 제1내부 수위계(17), 제1기압계(21), 및 제1강우량 센서(23)와 케이블로 연결된다. 실시 예에 따라 제1RTU(27)는 제1수문 권양기(19)와 연결될 수 있다. 제1RTU(27)와 제1수문 권양기(19)가 연결될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)를 통해 제1수문 권양기(19)를 제어하여 제1수문(11)을 원격으로 여닫을 수 있다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템으로 구현될 수 있다. 제1RTU(27)는 서버(10)와 IEC 60870-5-101, IEC 61850, 또는 DNP3 등과 같은 통신 프로토콜로 통신할 수 있다. 실시 예에 따라 제1RTU(27)는 Ethernet, 또는 LTE 등과 같은 통신 프로토콜로 서버(10)와 통신할 수 있다.

제2센서 그룹(SG2)은 제2IP 카메라(33), 제2습도계(35), 제2기압계(41), 제2강우량 센서(43), 및 제2RTU(47)을 포함한다.

제2IP 카메라(33)는 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역(R2)의 주변을 촬영한다. 제2IP 카메라(33)는 촬영된 영상을 무선으로 서버(10)로 전송한다. 제2지역(R2)이란 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 지역을 의미한다.

제2습도계(35)는 제2지역(R2)에서 습도를 측정한다.

제2강우량 센서(43)는 제2지역(R2)에서 비의 양을 측정한다.

제2기압계(41)는 제2지역(R2)에서 기압을 측정한다.

또한, 실시 예에 따라 제2센서 그룹(SG2)은 제2수문(31)을 더 포함할 수 있다. 제2수문(31)은 홍수 예측시 개방된다. 실시 예에 따라 제2수문(31)이 설치되는 위치, 형태는 다양할 수 있다. 경우에 따라 홍수 예측시 제2수문(31)이 폐쇄될 수 있다.

제2센서 그룹(SG2)은 제2수문(31)을 더 포함할 때, 제2센서 그룹(SG2)은 제2내부 수위계(37), 제2수문 권양기(39), 및 제2외부 수위계(45)를 더 포함한다.

제2내부 수위계(37)는 제2수문(31)의 내부 수위를 측정한다. 제2수문(31)의 내부 수위란 저수지 내부의 수위를 의미한다. 같은 저수지에 제1, 2내부 수위계(17, 37)가 설치되었다 하더라도, 저수지의 지형에 따라 제1내부 수위계(17)가 측정한 수위와 제2내부 수위계(37)가 측정한 수위는 다를 수 있다.

제2수문 권양기(39)는 제2수문(31)을 제어한다. 제2수문 권양기(39)를 통해 제2수문(31)이 열리거나, 닫힐 수 있다. 서버(10)는 제2수문 권양기(39)를 제어할 수 있다. 서버(10)의 명령에 따라 제2수문(31)을 열거나 닫기 위해 제2수문 권양기(39)를 제어한다. 관리자가 아니라 서버(10)에서 제2수문(31)을 열거나 닫도록 명령함으로써 원격에서 자동으로 제2수문(31)을 제어할 수 있다.

제2수문(31)이 열릴 때, 제2외부 수위계(45)는 제2수문(31)의 외부 수위를 측정한다. 제2수문(31)의 외부 수위란 저수지와 연결된 하천에 흐르는 수위를 의미한다. 제2외부 수위계(45)는 제2수문(31)이 제대로 열렸는지 확인하기 위해 이용된다. 제2수문(31)이 제대로 열릴 때, 하천에 물이 흘러 제2외부 수위계(45)에 의해 측정되는 수위의 변화가 있을 것이다.

제2RTU(47)는 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터, 제2내부 수위계(37)로부터 측정된 제2수위 데이터, 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터, 또는 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신한다. 제2RTU(47)는 제2습도계(35), 제2내부 수위계(37), 제2기압계(41), 또는 제2강우량 센서(43)와 케이블로 연결된다. 실시 예에 따라 제2RTU(47)는 제2수문 권양기(39)와 연결될 수 있다. 제2RTU(47)와 제2수문 권양기(39)가 연결될 때, 서버(10)는 제2RTU(47)를 통해 제2수문 권양기(39)를 제어하여 제2수문(31)을 원격으로 여닫을 수 있다. 스마트 물 관리 시스템(100)은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템으로 구현될 수 있다. 제2RTU(47)는 서버(10)와 IEC 60870-5-101, IEC 61850, 또는 DNP3 등과 같은 통신 프로토콜로 통신할 수 있다. 실시 예에 따라 제2RTU(47)는 Ethernet, 또는 LTE 등과 같은 통신 프로토콜로 서버(10)와 통신할 수 있다.

서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제1RTU(27)로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고, 제2RTU(47)로부터 상기 제2강우량 데이터를 수신한다. 또한, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33) 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신한다.

서버(10)는 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 예측한다.

상기 제1신경망 알고리즘은 DNN, 또는 CNN으로 구현될 수 있다. 서버(10)는 프로세서(미도시)와 메모리(미도시)를 포함한다. 상기 프로세서에 의해 상기 제1신경망 알고리즘이 수행된다. 상기 제1신경망 알고리즘은 상기 메모리에 저장된다.

도 2는 도 1에 도시된 IP 카메라들, RTU들, 및 서버 사이의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.

도 1과 도 2를 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터를 제1주기로 전송한다(S10). 서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제1RTU(27)로부터 상기 제1습도 데이터를 수신한다. 제1RTU(27)는 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1내부 수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터 및 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터를 서버(10)로 전송하지 않음으로써 통신의 트래픽과 제1RTU(27)의 전력이 절약될 수 있다.

제2RTU(47)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 전송한다(S20). 서버(10)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 제2RTU(47)로부터 상기 제2강우량 데이터를 수신한다. 제2RTU(47)는 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터와 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터를 서버(10)로 전송하지 않음으로써 통신의 트래픽과 제1RTU(27)의 전력이 절약될 수 있다.

제1IP 카메라(13)는 제1수문(11)이 위치한 제1지역(R1)의 주변을 촬영하고, 촬영된 제1영상을 서버(10)로 전송한다(S30).

제2IP 카메라(33)는 제1지역(R1)으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역(R2)의 주변을 촬영하고, 촬영된 제2영상을 서버(10)로 전송한다(S40).

서버(10)는 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33) 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신한다.

서버(10)는 상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측한다(S50).

상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 예측의 정확도를 높이기 위해 추가적인 센서 데이터를 수신한다. 상기 추가적인 센서 데이터란 제1RTU(27)로부터 전송될 수 있는 제1내부 수위계(17)로부터 측정된 제1내부 수위 데이터, 제1기압계(21)로부터 측정된 제1기압 데이터, 제1강우량 센서(23)로부터 측정된 제1강우량 데이터, 제2습도계(35)로부터 측정된 제2습도 데이터, 또는 제2기압계(41)로부터 측정된 제2기압 데이터를 의미한다.

상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터를 서버(10)로 전송한다(S60).

또한, 상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터와 상기 제2기압 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 서버(10)로 전송한다(S70).

서버(10)는 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 및 제2기압 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 재예측한다(S80). 상기 제2신경망 알고리즘은 상기 제1신경망 알고리즘보다 더 많은 입력을 필요로 하므로, 상기 제2신경망 알고리즘의 예측 정확도는 상기 제1신경망 알고리즘의 예측의 정확도보다 높다.

상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로 상기 제1주기보다 더 짧은 제2주기로, 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터의 전송을 요청한다. 이에 대한 자세한 설명은 도 3에서 자세히 설명될 것이다. 제1RTU(27)와 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 상기 제1주기보다 더 짧은 제2주기로 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 서버(10)로 전송한다.

서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈를 계산한다. 상기 센서 데이터는 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 의미한다.

제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)에게 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 서버(10)가 아닌 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제1RTU(27)를 제어한다. 제1RTU(27)는 서버(10)의 제어에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터를 제1IP 카메라(13)로 전송한다(S90).

제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 전송받는 센서 데이터의 사이즈가 일정 사이즈이상일 때, 서버(10)는 제2RTU(47)에게 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 서버(10)가 아닌 상기 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제2RTU(47)를 제어한다. 제2RTU(47)는 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 제1IP 카메라(13)로 전송한다(S100). 서버(10)가 많은 RTU들로부터 센서 데이터를 수신할 때, 서버(10)는 센서 데이터 수신에 따른 레이턴스(latency)와 대역폭이 문제될 수 있다. 또한, 서버(10)는 한꺼번에 많은 센서 데이터를 동시에 처리하는 것은 서버(10)의 과부하 문제를 야기시킬 수 있다. 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)의 센서 데이터를 서버(10)가 아닌 제1IP 카메라(13)로 전송하도록 제1RTU(27)와 제2RTU(47)를 제어함으로써 서버(10)에 신경망 알고리즘 처리에 따른 부담을 제1IP 카메라(13)로 분산시킬 수 있다. 이에 따라 센서 데이터 전소에 따른 레이턴시와 대역폭 문제를 해결할 수 있다. 또한, 서버(10)의 과부하 문제도 해결될 수 있다.

제1IP 카메라(13)는 제1RTU(27)로부터 수신된 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 포함하는 제1센서 데이터와, 제2RTU(47)로부터 수신된 상기 제2습도 데이터, 상기 제2수위 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 포함하는 제2센서 데이터를 입력으로 상기 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 예측한다(S110).

제1IP 카메라(13)는 상기 예측의 결과를 서버(10)로 전송한다(S120).

제1IP 카메라(13)는 상기 제2신경망 알고리즘을 실행시킬 프로세서(미도시)와 상기 제2신경망 알고리즘을 저장하는 메모리(미도시)를 포함한다.

제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위 예측 결과, 저수지의 범람이 예측될 때, 서버(10)는 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)를 통해 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 제어한다. 즉, 서버(10)는 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 여닫기 위해 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)에 제어 명령을 전송한다. 상기 제어 명령은 서버(10)의 관리자에 의해 전송될 수 있다. 실시 예에 따라 상기 제어 명령은 저수지의 범람이 예측될 때, 자동으로 서버(10)에서 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)으로 전송될 수 있다. 또한, 실시 예에 따라 서버(10)는 제1수문 권양기(19), 또는 제2수문 권양기(39)를 통해 제1수문(11), 또는 제2수문(31)을 여닫기 위해 제1RTU(27), 또는 제2RTU(47)로 상기 제어 명령을 전송할 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 습도 데이터와 강우량 데이터의 그래프를 나타낸다.

도 1 내지 도 3을 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터(HD1)를 제1주기(IV1)로 전송한다(S10). 예컨대, 제1시간(T1)에서 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도 데이터(HD1)를 전송한 후, 제2시간(T2)과 제3시간(T3)에서 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도 데이터(HD1)를 각각 전송한다. 제1시간(T1), 제2시간(T2), 및 제3시간(T3) 각각은 제1주기(IV1)를 가진다.

서버(10)는 상기 제1내부 수위 데이터(ID1), 상기 제1기압 데이터(PD1), 상기 제1강우량 데이터(RD1), 상기 제2습도 데이터, 및 제2기압 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위를 재예측한다(S80).

상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로 제1주기(IV1)보다 더 짧은 제2주기(IV2)로, 서로 다른 시간(T4, T5)에 측정된 제1습도 데이터(HD1), 제1내부 수위 데이터(ID1), 제1기압 데이터(PD1), 제1강우량 데이터(RD1), 제2습도 데이터(HD2), 제2기압 데이터(PD2), 및 제2강우량 데이터(RD2)의 전송을 요청한다.

상기 재예측된 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 예상 수위가 상기 임의의 수위 이상이라 예측될 때, 제2신경망 알고리즘의 예측도를 높이기 위해 더 많은 센서 데이터를 입력하기 위해 더 짧은 주기로 센서 데이터의 전송을 요청한다.

제1RTU(27)와 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청에 따라 제1주기(IV1)보다 더 짧은 제2주기(IV2)로 서로 다른 시간에 측정된 상기 제1습도 데이터(HD1), 제1내부 수위 데이터(ID1), 제1기압 데이터(PD1), 제1강우량 데이터(RD1), 제2습도 데이터(HD2), 제2기압 데이터(PD2), 및 제2강우량 데이터(RD2)를 서버(10)로 전송한다.

도 4는 도 1에 도시된 RTU가 서버로 전송하는 센서 데이터의 다이어그램을 나타낸다. 도 4(a)는 제2습도계가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다. 도 4(b)는 제2강우량 센서가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다. 도 4(c)는 RTU가 이상일 때, 시간에 따른 습도 데이터 그래프와, 시간에 따른 강우량 데이터 그래프를 나타낸다.

도 1, 도 2, 및 도 4를 참고하면, 제1RTU(27)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제1습도계(15)로부터 측정한 제1습도 데이터를 제1주기로 전송한다(S10). 제2RTU(47)는 서버(10)의 요청 신호에 따라 서버(10)로 제2강우량 센서(43)로부터 측정된 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 전송한다(S20).

제1RTU(27), 및 제2RTU(47)와 연결된 센서 장치(예컨대, 제1습도계(15), 또는 제2강우량 센서(43))는 불량, 고장, 또는 센서의 설정 잘못 등으로 이상(abnormal)일 수 있다. 서버(10)는 제1RTU(27)와 제2RTU(47)로부터 수신되는 각각의 센서 데이터를 이용하여 제1RTU(27), 제2RTU(47), 또는 제1RTU(27) 및 제2RTU(47)와 연결된 센서의 이상을 판단할 수 있다.

서버(10)는 제1습도 데이터(HD1)와 제2강우량 데이터(RA2)의 상관 관계를 분석한다.

도 4(a)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다.

제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값(TH3) 이하이고, 제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이상일 때, 제2습도 데이터(HD2)가 제1임의의 값(TH1) 이상이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상인지 판단하고, 제2습도 데이터(HD2)가 제1임의의 값(TH1) 이상이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 제1습도 데이터(HD1)를 측정한 제1습도계(15)가 이상이 있다고 판단한다. 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 저수지의 근처의 지역으로, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)의 습도 데이터의 차이는 크지 않아야 한다. 또한, 습도가 낮음에도 불구하고, 강수량 데이터가 일정 이상인 경우는 제1습도계(15)의 이상으로 보아야한다. 제1습도계(15)의 불량, 고장, 또는 보정의 잘못으로 판단된다. 서버(10)는 제1습도계(15)가 이상이 있다고 판단시 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다.

도 4(b)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다.

제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이하이고, 제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값 (TH3) 이상일 때, 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하고, 제1강우량 데이터(RD1)가 제2임의의 값(TH2) 이하인지 판단하고, 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하고, 제1강우량 데이터(RD1)가 제2임의의 값(TH2) 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터(RD2)를 측정한 제2강우량 센서(43)가 이상이 있다고 판단한다. 제2습도 데이터가 낮음에도 불구하고, 제2강우량 데이터가 높게 나오는 것은 제2강우량 센서(43)의 불량, 고장, 또는 보정의 잘못으로 판단된다. 서버(10)는 제2강우량 센서(43)가 이상이 있다고 판단시 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다.

도 4(c)를 참고하면, 제4시간(T4)에서 제1습도 데이터(HD1)가 제1임의의 값(TH1) 이하이고, 제2강우량 데이터(RD2)가 제2임의의 값(TH2) 이상일 때, 서버(10)는 제1RTU(27)로부터 제1강우량 데이터(RD1)를, 제2RTU(47)로부터 제1습도 데이터(HD1)를 수신한다.

제1습도 데이터(HD1)와 제2습도 데이터(HD2)의 차이가 제4임의의 값(TH4) 이상이고, 제1강우량 데이터(RD1)와 제2강우량 데이터(RD2)의 차이가 제3임의의 값 (TH3) 이상일 때, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)로부터 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량을, 제2IP 카메라(33)로부터 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량을 수신한다. 서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량 수신을 위해 제1IP 카메라(13)와 제2IP 카메라(33)에 실시간 태양광 측정량 전송을 요청할 수 있다.

제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 저수지의 근처 지역으로, 제2지역(R2)에서 높은 강우량 데이터가 나타냄에도 불구하고 제1지역(R1)에서 낮은 강우량 데이터를 나타낸 것은 제1RTU(27), 제RTU(47), 제1RTU(27)와 연결된 센서, 또는 제2RTU(47)와 연결된 센서의 불량, 또는 고장을 의심할 수 있다. 제1RTU(27), 또는 제RTU(47)은 기기 자체의 불량, 또는 데이터 전송 과정에서 노이즈 때문에 이상 상태가 될 수 있다.

제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량은 제1지역(R1)에서의 실시간 태양광 측정량을, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량은 제2지역(R2)에서의 실시간 태양광 측정량을 의미할 수 있다. 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량, 또는 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮다면 제1지역(R1), 또는 제2지역(R2)은 구름이 많거나, 비가 오는 환경일 수 있다.

서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 높을 때, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 맑은 상태라 판단한다. 따라서 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 높을 때, 제2습도 데이터(HD2)가 높은 제2습도계(35), 제2강우량 데이터(RD2)가 높은 제2강우량 센서(43), 또는 제2습도계(35)와 제2강우량 센서(43)가 연결된 제2RTU(47)가 이상이라 판단한다. 서버(10)는 제2습도계(35), 제2강우량 센서(43), 또는 제2RTU(47)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다.

서버(10)는 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮을 때, 제1지역(R1)과 제2지역(R2)은 흐린 상태, 또는 비오는 상태라 판단한다. 제1IP 카메라(13)의 실시간 태양광 측정량과, 제2IP 카메라(33)의 실시간 태양광 측정량이 상대적으로 낮을 때, 서버(10)는 제1IP 카메라(13)로부터 수신되는 제1영상과, 제2IP 카메라(33)로부터 수신되는 제2영상을 분석하여 제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 흐린 상태인지 비오는 상태인지 판단한다.

제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 흐린 상태라 판단시, 서버(10)는 제2습도계(35), 제2강우량 센서(43), 또는 제2RTU(47)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다.

제1지역(R1)과 제2지역(R2)이 비오는 상태라 판단시, 서버(10)는 제1습도계(15), 제1강우량 센서(23), 또는 제1RTU(27)가 이상이 있다고 판단하는 메시지를 서버(10)의 디스플레이에 표시한다.

도 5는 도 1에 도시된 RTU들 중 어느 하나의 블록도를 나타낸다.

도 1과 도 5를 참고하면, RTU(200)는 도 1에 도시된 제1RTU(27), 또는 제2RTU(47)를 나타낸다.

RTU(200)는 제1보드(210)와 제2보드(220)를 포함한다.

제1보드(210)와 제2보드(220)는 물리적으로 분리되어 구현되며, 제1보드(210)와 제2보드(220)는 서로 결합될 수 있다.

제1보드(210)는 서버(10)와의 통신을 수행하는 동작을 수행한다.

제1보드(210)는 제1마이크로프로세서(211), 통신 모듈(213), 및 제1보드 통신 인터페이스(215)를 포함한다.

제1마이크로프로세서(211)는 통신 모듈(213), 및 제1보드 통신 인터페이스(215)의 동작들을 제어한다. 제1마이크로프로세서(211)는 제2보드(220)로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행한다.

구체적으로, 제1마이크로프로세서(211)는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)로부터 측정된 센서 데이터(예컨대, 습도 데이터, 수위 데이터, 기압 데이터, 또는 강우량 데이터)를 수집한다. 제1마이크로프로세서(211)는 수집된 센서 데이터를 서버(10)로 전송하기 위해 통신 모듈(213)을 제어한다. 통신 모듈(213)은 제1마이크로프로세서(211)의 제어하에 제2보드(220)로부터 수신된 센서 데이터를 서버(10)로 전송한다.

통신 모듈(213)은 Ethernet, 또는 LTE 등을 지원할 수 있는 모듈이다.

제1보드 통신 인터페이스(215)는 제2보드(220)로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 통신 인터페이스이다. 제1마이크로프로세서(211)는 제2보드(220)로부터 센서 데이터를 수신하기 위해 제1보드 통신 인터페이스(215)를 제어할 수 있다. 제1보드 통신 인터페이스(215)는 USB(Universal Serial Bus) 인터페이스일 수 있다.

제2보드(220)는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)로부터 측정된 센서 데이터(예컨대, 습도 데이터, 수위 데이터, 기압 데이터, 또는 강우량 데이터)를 수신하고, 수신된 센서 데이터를 제1보드(210)로 전달한다.

제2보드(220)는 제2마이크로프로세서(221), 제2보드 통신 인터페이스(223), 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 및 제3통신 모듈 인터페이스(229)를 포함한다.

제2마이크로프로세서(221)는 제2보드 통신 인터페이스(223), 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 및 제3통신 모듈 인터페이스(229)의 동작들을 제어한다. 제2마이크로프로세서(221)는 센서 모듈(240, 250, 또는 260)로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행한다.

제2보드 통신 인터페이스(223)는 제1보드(210)로 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 인터페이스이다. 제2마이크로인터페이스(221)는 제1보드(210)로 센서 데이터를 전송하기 위해 제2보드 통신 인터페이스(223)를 제어할 수 있다. 제2보드 통신 인터페이스(223)는 USB 인터페이스일 수 있다.

제2보드(220)는 센서 모듈(240, 250, 또는 260)이 삽입될 수 있는 슬롯(231)을 포함한다. 슬롯(231)을 통해 제2보드(220)와 복수의 센서 모듈들(240, 250, 및 260) 중 어느 하나가 물리적으로 결합될 수 있다.

제2보드(220)에 슬롯(231)을 포함하는 이유는 센서(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 또는 43)의 종류, 통신 인터페이스, 구동 전압, 및 구동 전류가 다양하기 때문이다. 만약, 다양한 센서들(15, 17, 21, 23, 35, 37, 41, 및 43)을 지원하기 위한 구성요소들을 하나의 보드에 구현하는 경우, 보드 구성의 복잡성이 증가하고, 보드의 사이즈도 증가한다.

제1센서 모듈(240)는 아날로그 센서(예컨대, 15, 또는 17)로부터 아날로그 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다.

제1센서 모듈(240)는 제1접속 인터페이스(241), 아날로그 투 디지털 컨버터(ADC, 243), 제1통신 인터페이스(245), 및 제1접촉 단자(247)를 포함한다.

제1접속 인터페이스(241)를 통해 아날로그 센서(예컨대, 15, 또는 17)가 결합될 수 있다.

ADC(243)는 제1접속 인터페이스(241)를 통해 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다.

제1통신 인터페이스(245)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제1접촉 단자(247)가 구현된다. 예컨대, 제1통신 인터페이스(245)는 I2C일 수 있다. 제1통신 인터페이스(245)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다.

제2센서 모듈(250)는 RS-485 인터페이스를 지원하는 센서(예컨대, 21, 또는 23)로부터 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다.

제2센서 모듈(250)는 제2접속 인터페이스(251), 제2통신 인터페이스(255), 및 제2접촉 단자(257)를 포함한다.

제2접속 인터페이스(251)를 통해 RS-485 인터페이스를 지원하는 센서(예컨대, 21, 또는 23)가 결합될 수 있다.

제2통신 인터페이스(255)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제2접촉 단자(257)가 구현된다. 예컨대, 제2통신 인터페이스(255)는 SPI일 수 있다. 제2통신 인터페이스(255)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다.

제3센서 모듈(260)은 디지털 센서(예컨대, 35, 또는 37)로부터 디지털 센서 신호를 수신하기 위한 센서 모듈이다.

제3센서 모듈(260)은 제3접속 인터페이스(261), 제3통신 인터페이스(265), 및 제3접촉 단자(267)를 포함한다.

제3접속 인터페이스(261)를 통해 디지털 센서(예컨대, 35, 또는 37)가 결합될 수 있다.

제3통신 인터페이스(265)는 I2C, SPI, 또는 UART일 수 있다. I2C, SPI, 또는 UART에 따라 제3접촉 단자(267)가 구현된다. 예컨대, 제3통신 인터페이스(265)는 UART일 수 있다. 제3통신 인터페이스(265)를 통해 센서 데이터가 제2보드(220)로 전송될 수 있다.

센서 모듈(240, 250, 또는 260)이 제2보드(220)에 구현된 슬롯(231)에 삽입될 때, 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)는 슬롯(231)의 양쪽에 구현된 접촉 단자(233)와 결합된다.

센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)는 통신 인터페이스에 따라 서로 다른 형상을 가진다. 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)와 제2보드(220)의 접촉 단자(233)의 결합에 따라 통신 인터페이스가 결정된다. 예컨대, 센서 모듈(240, 250, 또는 260)의 접촉 단자(247, 257, 또는 267)와 제2보드(220)의 접촉 단자(233)의 결합에 따라 제1모듈 통신 인터페이스(225), 제2모듈 통신 인터페이스(227), 또는 제3모듈 통신 인터페이스(229)가 결정될 수 있다.

도 6은 RTU의 실제 제품 사진을 나타낸다.

도 5와 도 6을 참고하면, 도 6에 도시된 그림은 제2보드(220)와 센서 모듈들(240, 250, 및 260)을 나타낸다.

이처럼 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 청구범위에 속한다고 하여야 할 것이다.

100: 스마트 물 관리 시스템; 10: 서버;
SG1: 제1센서 그룹; SG2: 제2센서 그룹;
11: 제1수문; 31: 제2수문;
13: 제1IP 카메라; 33: 제2IP 카메라;
15: 제1습도계; 35: 제2습도계;
17: 제1내부 수위계; 37: 제2내부 수위계;
19: 제1수문 권양기; 39: 제2수문 권양기;
21: 제1기압계; 41: 제2기압계;
23: 제1강우량 센서; 43: 제2강우량 센서;
25: 제1외부 수위계; 45: 제2외부 수위계;
27: 제1RTU; 47: 제2RTU;

Claims

제1보드;
상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드; 및
상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함하며,
상기 제1보드는,
상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서;
상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈; 및
상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함하며,
상기 제2보드는,
상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서;
상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스;
복수의 모듈 통신 인터페이스; 및
접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함하며,
상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는,
상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정되는 RTU.
제1항에 있어서,
상기 센서 모듈은,
아날로그 센서들이 결합되는 접속 인터페이스;
상기 아날로브 센서들로부터 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(Analog to Digital Converter); 및
I2C, SPI, 또는 UART를 지원하기 위한 접촉 단자를 포함하는 RTU.
서버;
제1센서 그룹; 및
제2센서 그룹을 포함하며,
상기 제1센서 그룹은,
제1수문이 위치한 제1지역의 주변을 촬영하는 제1IP 카메라;
상기 제1지역에서 습도를 측정하는 제1습도계;
상기 제1수문의 내부 수위를 측정하는 제1내부 수위계;
상기 제1수문을 제어하는 제1수문 권양기;
상기 제1지역에서 비의 양을 측정하는 제1강우량 센서;
상기 제1수문이 열릴 때, 상기 제1수문의 외부 수위를 측정하는 제1외부 수위계; 및
상기 제1습도계로부터 측정된 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위계로부터 측정된 제1수위 데이터, 및 상기 제1강우량 센서로부터 측정된 제1강우량 데이터를 수신하는 제1RTU를 포함하며,
상기 제2센서 그룹은,
상기 제1지역으로부터 임의의 거리 이상 떨어진 제2지역의 주변을 촬영하는 제2IP 카메라;
상기 제2지역에서 습도를 측정하는 제2습도계;
상기 제2지역에서 비의 양을 측정하는 제2강우량 센서; 및
상기 제2습도계로부터 측정된 제2습도 데이터와 상기 제2강우량 센서로부터 측정된 제2강우량 데이터를 수신하는 제2RTU를 포함하며,
상기 서버는,
상기 서버의 요청 신호에 따라 상기 제1RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 제1주기로 수신하고, 상기 제2RTU로부터 상기 제2강우량 데이터를 상기 제1주기로 수신하며,
상기 제1IP 카메라와 상기 제2IP 카메라 각각으로부터 촬영된 제1영상과 제2영상을 각각 수신하고,
상기 제1영상, 상기 제2영상, 상기 제1습도 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 입력으로 제1신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 예측하며,
상기 제1RTU, 또는 상기 제2RTU는,
제1보드;
상기 제1보드와 결합될 수 있는 제2보드; 및
상기 제2보드에 삽입될 수 있는 센서 모듈을 포함하며,
상기 제1보드는,
상기 제2보드로부터 수신된 센서 데이터를 전송하기 위한 동작들을 실행하는 제1마이크로프로세서;
상기 제1마이크로프로세서의 제어하에 상기 제2보드로부터 수신된 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 통신 모듈; 및
상기 제2보드로부터 상기 센서 데이터를 수신하기 위한 제1보드 통신 인터페이스를 포함하며,
상기 제2보드는,
상기 센서 모듈로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 동작들을 실행하는 제2마이크로프로세서;
상기 제1보드로 상기 센서 데이터를 전송하기 위한 제2보드 통신 인터페이스;
복수의 모듈 통신 인터페이스; 및
접촉 단자가 구현된 슬롯을 포함하며,
상기 복수의 모듈 통신 인터페이스 중 어느 하나는,
상기 센서 모듈의 접촉 단자와 상기 슬롯의 상기 접촉 단자의 결합에 따라 결정되는 스마트 물 관리 시스템.
제3항에 있어서, 상기 서버는,
상기 제1습도 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 상관 관계를 분석하고,
상기 제1습도 데이터가 제1임의의 값 이하이고, 상기 제2강우량 데이터가 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1RTU로부터 상기 제1강우량 데이터를, 상기 제2RTU로부터 상기 제1습도 데이터를 수신하고,
상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 제3임의의 값 이하이고, 상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 제4임의의 값 이상일 때, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상인지 판단하고, 상기 제2습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이상이고, 상기 제2강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터를 측정한 제1습도계가 이상이 있다고 판단하며,
상기 제1습도 데이터와 상기 제2습도 데이터의 차이가 상기 제4임의의 값 이하이고, 상기 제1강우량 데이터와 상기 제2강우량 데이터의 차이가 상기 제3임의의 값 이상일 때, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하인지 판단하고, 상기 제1습도 데이터가 상기 제1임의의 값 이하고, 상기 제1강우량 데이터가 상기 제2임의의 값 이하일 때, 상기 제2강우량 데이터를 측정한 상기 제2강우량 센서가 이상이 있다고 판단하는 스마트 물 관리 시스템.
제3항에 있어서, 상기 제1신경망 알고리즘의 적용 결과, 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위가 임의의 수위 이상이라 예측될 때,
상기 제1RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 및 상기 제1강우량 데이터를 상기 서버로 전송하고,
상기 제2RTU는 상기 서버의 요청에 따라 상기 제2습도 데이터, 상기 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 상기 서버로 전송하며,
상기 서버는,
상기 제1습도 데이터, 상기 제1내부 수위 데이터, 상기 제1기압 데이터, 상기 제1강우량 데이터, 상기 제2습도 데이터, 제2기압 데이터, 및 상기 제2강우량 데이터를 추가적인 입력으로 상기 제1신경망 알고리즘과 다른 제2신경망 알고리즘을 적용하여 상기 제1지역과 상기 제2지역의 예상 수위를 재예측하는 스마트 물 관리 시스템.