KR20230040577A - Artificial intelligence based harmful environment control system connected to internet of things and its harmful environment control method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 상세하게는 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 측정된 유해요소값에 따라 인공지능으로 제어방식을 판단한 후, 판단된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어를 수행함으로써, 인명사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 원격제어를 포함하는 다양한 홈네트워킹 서비스를 제공할 수 있는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based harmful environment control system and method for controlling the harmful environment linked to the Internet of Things, and in detail, to carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), and ultrafine dust (PM2.5). ), radon and volatile organic compounds (VOC), by sensing at least one harmful element, determining a control method by artificial intelligence according to the measured harmful element value, and then controlling the operation to eliminate the harmful element according to the determined control method. It relates to an artificial intelligence-based harmful environment control system and a control method thereof interworking with the Internet of Things, which can prevent human accidents in advance and provide various home networking services including remote control.
잘 알려진 바와 같이, 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 각종 사물에 센서와 통신기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미하는데, 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나, 혹은 사용자가 이를 원격 조정할 수 있는 인공지능 기술로 알려져 있다.As is well known, the Internet of Things (IoT) refers to a technology that connects to the Internet by embedding sensors and communication functions in various objects. It is known as an artificial intelligence technology that provides it to the user or allows the user to control it remotely.
여기에서, 사물이란 예를 들면, 가전제품, 모바일장비, 웨어러블컴퓨터 등 다양한 임베디드 시스템이 포함될 수 있다.Here, things may include, for example, various embedded systems such as home appliances, mobile equipment, and wearable computers.
상술한 바와 같은 사물인터넷(IoT)에 연결되는 사물들은 자신을 구별할 수 있는 유일한 아이피를 가지고 인터넷으로 연결되어야 하며, 외부 환경으로부터의 데이터 취득을 위해 다양한 센서를 내장할 수 있다.Things connected to the Internet of Things (IoT) as described above must be connected to the Internet with a unique IP that can distinguish them, and various sensors can be embedded to acquire data from the external environment.
이는 종래의 USN(Ubiquitous Sensor Network), M2M(Machine to Machine)에서 발전된 개념으로, 사물지능통신, 만물인터넷(IoE, Internet of Everything)으로도 확장되어 인식되고 있다.This is a concept developed from the conventional Ubiquitous Sensor Network (USN) and Machine to Machine (M2M), and has been recognized as being extended to IoT communication and the Internet of Everything (IoE).
또한, 사물인터넷(IoT) 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(internet technology) 서비스가 제공될 수 있는데, 기존의 IT 기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단 의료 서비스 등의 분야에 응용되고 있다.In addition, in the Internet of Things (IoT) environment, intelligent IT (internet technology) services that create new values in human life by collecting and analyzing data generated from connected objects can be provided. Through convergence and integration between them, it is applied to fields such as smart home, smart building, smart city, smart car or connected car, smart grid, health care, smart home appliances, and advanced medical service.
한편, 밀폐된 공간(예를 들면, 집, 사무실 등)에서 유해가스 등에 노출되어 다양한 질병이 발생하거나, 심할 경우 사망까지 이르게 하는 사건사고가 빈번하게 발생하고 있는데, 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈, 휘발성유기화합물(VOC) 등에 노출되거나, 흡입하는 경우 폐암을 비롯한 폐질환, 심혈관질환, 백혈병 등의 질병이 발생하거나, 인명사고가 발생하고 있다.On the other hand, there are frequent accidents that cause various diseases or even death in severe cases due to exposure to harmful gases in an enclosed space (eg, home, office, etc.). Carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2 ), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon, volatile organic compounds (VOC), etc. If exposed to or inhaled, diseases such as lung cancer, cardiovascular disease, leukemia, etc. Accidents are happening.
이러한 문제점을 해결하기 위해 밀폐된 공간에서 사물인터넷(IoT) 환경의 다양한 센서를 이용하여 인공지능(artificial intelligence : AI)으로 유해환경을 해소하기 위한 시스템의 개발이 요구되고 있다.In order to solve these problems, there is a demand for the development of a system for eliminating harmful environments with artificial intelligence (AI) using various sensors in an Internet of Things (IoT) environment in an enclosed space.
본 발명은 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 측정된 유해요소값에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 결정된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어를 수행함으로써, 인명사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 원격제어를 포함하는 다양한 홈네트워킹 서비스를 제공할 수 있는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템 및 그 제어 방법을 제공하고자 한다.The present invention measures harmful element values by sensing at least one harmful element among carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) According to the artificial intelligence, the harmful environmental situation is determined, and after determining the control method corresponding to the determined harmful environmental situation, action control is performed to solve the harmful element according to the determined control method, thereby preventing human accidents in advance. In addition, it is intended to provide an artificial intelligence-based harmful environment control system and its control method linked with the Internet of Things that can provide various home networking services including remote control.
또한, 본 발명은 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 복수의 사물인터넷센서를 통해 제공되는 유해요소 측정값, 환경요소 측정값 및 사람존재유무를 이용하여 기준범위측정값과의 비교를 통한 지도학습으로 제어방식을 결정 및 제어한 후에, 누적된 데이터를 이용한 비지도학습을 통해 위험상황을 분석 및 예측하여 사용자에게 제공함으로써, 위험상황을 발생시키는 유해요소를 능동적으로 해소할 수 있을 뿐만 아니라 이로 인한 인명사고를 미연에 방지할 수 있는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템 및 그 제어 방법을 제공하고자 한다.In addition, the present invention determines the control method by referring to the accumulated data for each time zone and place where harmful elements are measured by artificial intelligence, and for each control number of ventilation operating devices, but measures harmful elements provided through a plurality of IoT sensors. After determining and controlling the control method through supervised learning through comparison with the standard range measurement value using values, environmental element measurement values, and presence or absence of people, risk situations are analyzed and predicted through unsupervised learning using accumulated data. Artificial intelligence-based harmful environment control system and its control method linked with the Internet of Things that can not only actively eliminate harmful factors that cause dangerous situations, but also prevent human accidents in advance by providing them to users want to provide
본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Objects of the embodiments of the present invention are not limited to the above-mentioned purposes, and other objects not mentioned above will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. .
본 발명의 일 측면에 따르면, 밀폐공간의 유해요소 및 환경요소와, 상기 밀폐공간의 사람존재유무를 측정하는 복수의 사물인터넷센서; 상기 복수의 사물인터넷센서로부터 제공되는 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하도록 제어하고, 상기 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 상기 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 상기 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 상기 결정된 제어방식에 따라 상기 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공하며, 상기 유해환경 상황에 대응하는 안내화면 및 안내메시지를 출력하도록 선택 제어하고, 상기 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송하는 컨트롤러유닛; 상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하고, 상기 안내화면을 디스플레이하는 디스플레이패널; 상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 안내메시지를 음성 출력하는 스피커; 및 상기 동작 제어신호를 제공받아 상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 환기작동기기;를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.According to one aspect of the present invention, a plurality of IoT sensors for measuring the presence or absence of harmful factors and environmental factors in a confined space, and a person in the confined space; It controls to display the measured values of harmful factors and environmental factors provided from the plurality of IoT sensors, compares the measured values of harmful factors with a reference range measurement value, and artificial intelligence according to the reference range measurement value and the presence or absence of a person. After determining the harmful environment situation, determining a control method corresponding to the determined harmful environment situation, selecting and providing an operation control signal for resolving the harmful factor according to the determined control method, and responding to the harmful environment situation A controller unit that selects and controls to output a guide screen and a guide message, and transmits harmful environment control information including the harmful factor measurement value, environmental factor measurement value, harmful environment situation and control method; a display panel for displaying the measured values of harmful factors and environmental factors and displaying the guide screen under the control of the controller unit; a speaker that outputs the guide message as a sound under the control of the controller unit; And an artificial intelligence-based harmful environment control system that is interlocked with the Internet of Things including; a ventilation operating device operated to eliminate the harmful elements by receiving the operation control signal.
또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 유해환경 제어 시스템은, 상기 컨트롤러유닛과 연결되어 상기 유해환경 제어정보를 전송하는 유무선통신망; 상기 유무선통신망을 통해 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리하는 유해환경 관리서버; 상기 유해환경 관리서버로부터 제공되는 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 상기 유해환경 제어정보를 제공받는 복수의 통신단말기; 및 상기 유무선통신망을 통해 상기 컨트롤러유닛과 저전력 통신방식으로 연결되는 작업자단말기;를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the harmful environment control system, a wired or wireless communication network connected to the controller unit to transmit the harmful environment control information; a harmful environment management server that receives, stores, and manages the harmful environment control information through the wired/wireless communication network; A plurality of communication terminals receiving the harmful environment control information through the harmful environment control application provided from the harmful environment management server; An artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things including; and a worker terminal connected to the controller unit in a low-power communication method through the wired/wireless communication network may be provided.
또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 복수의 통신단말기는, 상기 유해환경 제어서버에 등록된 관리자단말기 및 사용자단말기를 포함하되, 상기 관리자단말기에서 상기 컨트롤러유닛으로부터 상기 유해환경 상황에 대응하는 알림메시지를 수신하여 제공하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the plurality of communication terminals include a manager terminal and a user terminal registered in the harmful environment control server, and a notification corresponding to the harmful environment situation from the controller unit in the manager terminal An artificial intelligence-based harmful environment control system that interworks with the Internet of Things that receives and provides messages can be provided.
또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 복수의 사물인터넷센서는, 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 상기 유해요소를 측정하는 유해요소측정센서와, 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 환경요소를 측정하는 환경요소측정센서와, 상기 사람존재유무를 측정하는 적외선감지센서를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the plurality of IoT sensors, carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultra-fine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) ), a harmful factor measuring sensor for measuring the harmful factor including at least one of, an environmental factor measuring sensor for measuring the environmental factor including at least one of temperature and humidity, and an infrared sensor for measuring the presence or absence of the human being. An artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of things including a can be provided.
또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 환기작동기기는, 상기 작동 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 개폐하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the ventilation operating device may be provided with an artificial intelligence-based harmful environment control system linked with the Internet of Things that opens and closes a window or a ventilation window according to the operation control signal.
또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 컨트롤러유닛은, 상기 인공지능으로 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 상기 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 상기 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 상기 유해환경 상황을 판단하고, 상기 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 상기 유해환경 상황을 판단하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the controller unit determines the control method by referring to accumulated data for each time zone and place where the harmful factor is measured by the artificial intelligence and for each control number of the ventilation operating device. However, through supervised learning of machine learning including a decision tree technique, the harmful environmental situation is determined by time zone and place where the harmful factor is measured, and the harmful environmental situation is determined by referring to the cumulative data An artificial intelligence-based harmful environment control system that is linked with the Internet of Things that determines the harmful environment situation by analyzing the harmful environment pattern according to the measured values of the harmful factors and the environmental factors through unsupervised learning can be provided.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 복수의 사물인터넷센서를 이용하여 밀폐공간의 유해요소 및 환경요소와, 상기 밀폐공간의 사람존재유무를 측정하는 단계; 컨트롤러유닛에서 상기 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 상기 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단한 후에, 상기 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정하는 단계; 상기 결정된 제어방식에 따라 상기 컨트롤러유닛에서 상기 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공하는 단계; 상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 유해환경 상황에 대응하는 안내화면 및 안내메시지를 출력하는 단계; 상기 동작 제어신호에 따라 환기작동기기에서 상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 단계; 를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, using a plurality of IoT sensors measuring the harmful factors and environmental factors of the confined space, and the presence or absence of people in the confined space; The controller unit compares the measured value of harmful elements with the measured value of the standard range, determines the harmful environment situation by artificial intelligence according to the measured value of the standard range and whether or not there is a person, and then determines the control method corresponding to the determined harmful environment situation. doing; Selecting and providing an operation control signal for eliminating the harmful factor in the controller unit according to the determined control method; outputting a guide screen and a guide message corresponding to the harmful environmental situation under the control of the controller unit; Step of operating to eliminate the harmful factor in the ventilation operating device according to the operation control signal; An artificial intelligence-based harmful environment control method interworking with the Internet of Things including a can be provided.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 유해환경 제어 방법은, 상기 컨트롤러유닛으로 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값이 제공될 경우, 디스플레이패널을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하는 단계;를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, the harmful environment control method, when the harmful factor measurement value and the environmental factor measurement value are provided to the controller unit, the harmful factor measurement value and environmental factor measurement value through a display panel An artificial intelligence-based harmful environment control method that is linked with the Internet of Things further comprising; may be provided.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 유해환경 제어 방법은, 상기 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송하는 단계; 및 유해환경 관리서버에서 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리하는 단계;를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, the harmful environment control method may include transmitting harmful environment control information including the harmful factor measurement value, environmental factor measurement value, harmful environment situation and control method; And receiving, storing and managing the harmful environment control information from the harmful environment management server; an artificial intelligence-based harmful environment control method interworking with the Internet of Things may be provided.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 유해환경 제어 방법은, 복수의 통신단말기에서 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 상기 유해환경 제어서버에서 전송하는 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 제공하는 단계; 및 상기 복수의 통신단말기에 포함되는 관리자단말기에서 상기 컨트롤러유닛으로부터 상기 유해환경 상황에 대응하는 알림메시지를 수신하여 제공하는 단계;를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, the harmful environment control method includes receiving and providing the harmful environment control information transmitted from the harmful environment control server through a harmful environment control application in a plurality of communication terminals; and receiving and providing a notification message corresponding to the harmful environment situation from the controller unit in a manager terminal included in the plurality of communication terminals. can be provided.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 사람존재유무를 측정하여 제공하는 단계는, 유해요소측정센서를 통해 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 상기 유해요소를 측정하고, 환경요소측정센서를 통해 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 환경요소를 측정하며, 적외선감지센서를 통해 상기 사람존재유무를 측정하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, the step of measuring and providing the existence of a person is carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2. 5), measuring the harmful factors including at least one of radon and volatile organic compounds (VOC), measuring the environmental factors including at least one of temperature and humidity through an environmental element measuring sensor, and using an infrared sensor An artificial intelligence-based harmful environment control method that interworks with the Internet of Things for measuring the presence or absence of the human may be provided.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 제어방식을 결정하는 단계는, 상기 인공지능으로 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 상기 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 상기 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 상기 유해환경 상황을 판단하고, 상기 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 상기 유해환경 상황을 판단하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, the step of determining the control method refers to data accumulated for each time zone and place where the harmful factor is measured by the artificial intelligence and for each control number of the ventilation operating device, The control method is determined, but the harmful environmental situation is determined by time zone and place where the harmful factor is measured through supervised learning of machine learning including a decision tree technique, and the harmful environmental situation is accumulated. An artificial intelligence-based harmful environment control method that is linked with the Internet of Things to determine the harmful environment situation by analyzing the harmful environment pattern according to the measured value of the harmful factor and the environmental factor through unsupervised learning with reference to data is provided. can
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 단계는, 상기 작동 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 개폐하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법이 제공될 수 있다.In addition, according to another aspect of the present invention, in the step of operating to eliminate the harmful elements, an artificial intelligence-based harmful environment control method linked with the Internet of Things for opening and closing windows or ventilation windows according to the operation control signal will be provided. can
본 발명은 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 측정된 유해요소값에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 결정된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어를 수행함으로써, 인명사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 원격제어를 포함하는 다양한 홈네트워킹 서비스를 제공할 수 있다.The present invention measures harmful element values by sensing at least one harmful element among carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) According to the artificial intelligence, the harmful environmental situation is determined, and after determining the control method corresponding to the determined harmful environmental situation, action control is performed to solve the harmful element according to the determined control method, thereby preventing human accidents in advance. In addition, various home networking services including remote control can be provided.
또한, 본 발명은 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 복수의 사물인터넷센서를 통해 제공되는 유해요소 측정값, 환경요소 측정값 및 사람존재유무를 이용하여 기준범위측정값과의 비교를 통한 지도학습으로 제어방식을 결정 및 제어한 후에, 누적된 데이터를 이용한 비지도학습을 통해 위험상황을 분석 및 예측하여 사용자에게 제공함으로써, 위험상황을 발생시키는 유해요소를 능동적으로 해소할 수 있을 뿐만 아니라 이로 인한 인명사고를 미연에 방지할 수 있다.In addition, the present invention determines the control method by referring to the accumulated data for each time zone and place where harmful elements are measured by artificial intelligence, and for each control number of ventilation actuators, but the harmful element measurement values provided through a plurality of IoT sensors After determining and controlling the control method through supervised learning through comparison with the standard range measurement value using environmental element measurement values and human presence, risk situations are analyzed and predicted through unsupervised learning using accumulated data. By providing it to the user, it is possible not only to actively eliminate harmful factors that cause dangerous situations, but also to prevent human accidents caused by them in advance.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템을 예시한 블록구성도이고,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템을 개념적으로 나타낸 도면이며,
도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템에서 유해환경 상황을 판단하기 위한 기준범위측정값을 설명하기 위한 도면이고,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨트롤러유닛에서 인공지능 방식의 제어방식 결정을 설명하기 위한 도면이며,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템의 컨트롤 기기를 예시한 도면이고,
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경을 제어하는 과정을 예시한 플로우차트이다.1 is a block diagram illustrating an artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention;
2 is a diagram conceptually showing an artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention;
3 to 7 are diagrams for explaining a reference range measurement value for determining a harmful environment situation in an artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention,
8 is a diagram for explaining a control method determination of an artificial intelligence method in a controller unit according to an embodiment of the present invention;
9 is a diagram illustrating a control device of an artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention;
10 is a flowchart illustrating a process of controlling a harmful environment based on artificial intelligence interworking with the Internet of Things according to another embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예들에 대한 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and characteristics of the embodiments of the present invention, and methods for achieving them will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs. It is provided to completely inform the person who has the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the embodiment of the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템을 예시한 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템을 개념적으로 나타낸 도면이며, 도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템에서 유해환경 상황을 판단하기 위한 기준범위측정값을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨트롤러유닛에서 인공지능 방식의 제어방식 결정을 설명하기 위한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템의 컨트롤 기기를 예시한 도면이다.1 is a block configuration diagram illustrating an artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an artificial intelligence interworking with the Internet of Things according to an embodiment of the present invention. 3 to 7 are diagrams conceptually showing the harmful environment control system based on the present invention, and FIGS. 8 is a diagram for explaining a control method determination of an artificial intelligence method in a controller unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. It is a diagram illustrating a control device of an artificial intelligence-based harmful environment control system that is interlocked with.
도 1 내지 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템은 복수의 사물인터넷센서(110), 컨트롤러유닛(120), 디스플레이패널(130), 스피커(140), 환기작동기기(150), 유무선통신망(160), 유해환경 관리서버(170), 복수의 통신단말기(180), 작업자단말기(190) 등을 포함할 수 있다.1 to 9, the artificial intelligence-based harmful environment control system interworking with the IoT according to an embodiment of the present invention includes a plurality of
복수의 사물인터넷센서(110)는 밀폐공간의 유해요소 및 환경요소와, 밀폐공간의 사람존재유무를 실시간 또는 기 설정된 시간주기(예를 들면, 30분, 1시간 등)로 측정할 수 있다.The plurality of
예를 들면, 밀폐된 공간(예를 들면, 가정, 사무실 등)에서 예를 들면, 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 유해요소를 측정하는 유해요소측정센서(111)와, 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 환경요소를 측정하는 환경요소측정센서(112)와, 사람존재유무를 측정하는 적외선감지센서(113)를 포함할 수 있다.For example, in an enclosed space (eg, home, office, etc.), for example, carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile A harmful
여기에서, 유해요소측정센서(111), 환경요소측정센서(112) 및 적외선감지센서(113)는 종래에 다양하게 개시되어 있으므로, 그 작동방식 등을 포함한 구체적인 설명은 생략한다.Here, since the harmful
이러한 복수의 사물인터넷센서(110)는 각각의 센서로 하여 설치되거나, 혹은 복수의 기능을 가지는 센서가 복수개 설치될 수 있는데, 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)를 측정하는 센서를 하나로 구성할 수도 있고, 온도와 습도를 측정하는 센서를 하나로 구성할 수도 있다.The plurality of
컨트롤러유닛(120)은 복수의 사물인터넷센서(110)로부터 제공되는 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하도록 제어하고, 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 결정된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공하며, 유해환경 상황에 대응하는 안내메시지를 음성 출력하도록 선택 제어하고, 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송할 수 있다.The
여기에서, 컨트롤러유닛(120)은 사물인터넷(IoT) 방식으로 복수의 사물인터넷센서(110), 환기작동기기(150) 등과 연결되어 제어신호를 제공할 수 있으며, 디스플레이패널(130), 스피커(140) 등은 컨트롤러유닛(120)과 일체로 구비되는 형태로 제공될 수 있다.Here, the
또한, 컨트롤러유닛(120)은 유무선 통신모듈을 구비하여 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)와 상호 통신할 수 있는데, 유무선통신모듈은 예를 들면, RS232 등의 유선통신모듈과, 예를 들면, RF, 지그비(zigbee), 블루투스(bluetooth), 와아파이(wi-fi), 와이브로(wibro), NFC(near field communication), BLE(bluetooth low energy) 등의 무선통신모듈을 포함할 수 있다.In addition, the
예를 들면, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)로부터 유해요소 측정값(예를 들면, 일산화탄소(CO) 측정값, 이산화탄소(CO2) 측정값, 미세먼지(PM10) 측정값, 초미세먼지(PM2.5) 측정값, 라돈 측정값, 휘발성유기화합물(VOC) 측정값 등)과 환경요소 측정값(예를 들면, 온도 측정값, 습도 측정값 등)과 사람존재유무 측정값을 제공받을 수 있다.For example, in the
이 때, 컨트롤러유닛(120)에서는 유해요소 측정값과 환경요소 측정값을 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이할 수 있도록 디스플레이 제어신호를 디스플레이패널(130)로 제공할 수 있다.At this time, the
이러한 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 일산화탄소(CO) 측정값을 제공받아 일산화탄소(CO) 측정값이 기준범위측정값에서 50 ppm 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기할 수 있다. 여기에서, 기준범위측정값은 도 3에 도시한 바와 같이 일산화탄소(CO) 측정값(농도)에 대응하여 인체에 미치는 영향을 나타낸 표를 참조하여 설정될 수 있다.In this
그리고, 51-200 ppm의 범위일 경우 1차 주의상태로 판단하고, 1차 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 1차 일부개방(예를 들면, 창호 30 %의 개방, 환기창 1개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 1차 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 1차 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.And, if it is in the range of 51-200 ppm, it is judged as the first caution state, and according to the first alert state, the window or ventilation window is first partially opened (eg, 30% of the window is opened, one ventilation window is opened, etc.) After determining the control method, an operation control signal for controlling the
또한, 201-400 ppm의 범위일 경우 2차 주의상태로 판단하고, 2차 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 2차 일부개방(예를 들면, 창호 60 %의 개방, 환기창 2개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 2차 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 2차 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if it is in the range of 201-400 ppm, it is judged as a secondary caution state, and depending on the secondary alert state, the window or ventilation window is partially partially opened (eg, 60% of the window is opened, 2 ventilation windows are opened, etc.) After determining the control method, an operation control signal for controlling the
또한, 401 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태로 판단하고, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 위험상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 위험상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if it is in the range of 401 ppm or more, it is judged as a dangerous state, and after determining the control method of fully opening windows or ventilation windows (eg, 100% opening of windows, opening of all ventilation windows, etc.) according to the dangerous state, the determined control method It is possible to provide an operation control signal for controlling the
한편, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 이산화탄소(CO2) 측정값을 제공받아 이산화탄소(CO2) 측정값이 기준범위측정값에서 1000 ppm 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기할 수 있다. 여기에서, 기준범위측정값은 도 4에 도시한 바와 같은 이산화탄소(CO2) 측정값(농도)에 대응하는 농도표시기준을 참조하여 설정될 수 있다.On the other hand, the
그리고, 1001-2000 ppm의 범위일 경우 주의상태로 판단하고, 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 일부개방(예를 들면, 창호 30 % 또는 60 %의 개방, 환기창 1개 또는 2개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.And, if it is in the range of 1001-2000 ppm, it is judged as a warning state, and windows or ventilation windows are partially opened (eg, 30% or 60% of windows open, 1 or 2 ventilation windows open, etc.) depending on the warning state. After determining the control method, it is possible to provide an operation control signal for controlling the
또한, 2000 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태로 판단하고, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 위험상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 위험상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if it is in the range of 2000 ppm or more, it is judged as a dangerous state, and after determining the control method of fully opening windows or ventilation windows (eg, 100% opening of windows, opening of all ventilation windows, etc.) according to the dangerous state, the determined control method It is possible to provide an operation control signal for controlling the
한편, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 미세먼지(PM10) 측정값 및 초미세먼지(PM2.5) 측정값을 제공받아 미세먼지(PM10) 측정값이 기준범위측정값에서 100 μg/㎥ 이하의 정상범위이면서 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 기준범위측정값에서 50 μg/㎥ 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기할 수 있다. 여기에서, 기준범위측정값은 도 5에 도시한 바와 같은 미세먼지(PM10) 측정값 및 초미세먼지(PM2.5) 측정값에 대한 지수분류를 참조하여 설정될 수 있다.On the other hand, the
그리고, 미세먼지(PM10) 측정값이 101-150 μg/㎥의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 51-75 μg/㎥의 범위일 경우 주의상태로 판단하고, 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 일부개방(예를 들면, 창호 30 % 또는 60 %의 개방, 환기창 1개 또는 2개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.And, if the measured value of fine dust (PM10) is in the range of 101-150 μg/m3 or the measured value of ultrafine particulate matter (PM2.5) is in the range of 51-75 μg/m3, it is determined as a caution state, and according to the alert state After determining a control method for partially opening a window or ventilation window (eg, opening 30% or 60% of a window, opening one or two ventilation windows, etc.), controlling the
또한, 미세먼지(PM10) 측정값이 151 μg/㎥ 이상의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 76 μg/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태로 판단하고, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 위험상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 위험상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if the measured value of fine dust (PM10) is in the range of 151 μg/㎥ or more or the measured value of ultrafine dust (PM2.5) is in the range of 76 μg/㎥ or more, it is judged to be in a dangerous state, and windows or ventilation windows are closed depending on the dangerous state. After determining the control method for full opening (eg, opening 100% of windows, opening the entire ventilation window, etc.), an operation control signal for controlling the
한편, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 라돈 측정값을 제공받아 라돈 측정값이 기준범위측정값에서 148 Bq/㎥ 이하(또는 4pC/L 이하)의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기할 수 있다. 여기에서, 기준범위측정값은 도 6에 도시한 바와 같은 실내공기질 권고기준을 참조하여 설정될 수 있다.On the other hand, in the
그리고, 149-300 Bq/㎥의 범위일 경우 주의상태로 판단하고, 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 일부개방(예를 들면, 창호 30 % 또는 60 %의 개방, 환기창 1개 또는 2개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.And, if it is in the range of 149-300 Bq/㎥, it is judged as a caution state, and depending on the alert state, windows or ventilation windows are partially opened (eg, 30% or 60% of windows open, 1 or 2 ventilation windows open, etc.) ) After determining the control method, it is possible to provide an operation control signal for controlling the
또한, 301 Bq/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태로 판단하고, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 위험상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 위험상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if it is in the range of 301 Bq/㎥ or more, it is judged as a dangerous state, and after determining the control method of fully opening windows or ventilation windows (eg, 100% opening of windows, opening of all ventilation windows, etc.) according to the dangerous state, the determined Depending on the control method, an operation control signal for controlling the
한편, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 휘발성유기화합물(VOC) 측정값을 제공받아 휘발성유기화합물(VOC) 측정값이 기준범위측정값에서 660 ppm의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기할 수 있다. 여기에서, 기준범위측정값은 도 7에 도시한 바와 같은 휘발성유기화합물(VOC) 측정값에 대응하는 농도표시기준을 참조하여 설정될 수 있다.On the other hand, the
그리고, 661-2200 ppm의 범위일 경우 주의상태로 판단하고, 주의상태에 따라 창문 또는 환기창을 일부개방(예를 들면, 창호 30 % 또는 60 %의 개방, 환기창 1개 또는 2개 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 주의상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 주의상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.And, if it is in the range of 661-2200 ppm, it is judged as a warning state, and windows or ventilation windows are partially opened (eg, 30% or 60% of windows open, 1 or 2 ventilation windows open, etc.) depending on the warning state. After determining the control method, it is possible to provide an operation control signal for controlling the
또한, 2201 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태로 판단하고, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하는 제어방식을 결정한 후에, 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 제어하기 위한 동작 제어신호를 제공할 수 있으며, 위험상태임을 알리는 안내화면을 생성하여 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이하도록 제어할 수 있고, 스피커(140)를 통해 위험상태임을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어할 수 있다.In addition, if it is in the range of 2201 ppm or more, it is judged as a dangerous state, and after determining the control method of fully opening windows or ventilation windows (eg, 100% opening of windows, opening of all ventilation windows, etc.) according to the dangerous state, the determined control method It is possible to provide an operation control signal for controlling the
상술한 바와 같은 주의상태 또는 위험상태로 판단될 경우 컨트롤러유닛(120)에서는 해당 주의상태 또는 위험상태에 대응하는 유해환경 제어정보(예를 들면, 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식)를 저장 관리하면서 복수의 통신단말기(180)로 전송할 수 있도록 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있다.When it is determined that the above-described warning or dangerous state exists, the
여기에서, 유해환경 제어정보에는 주의상태 혹은 위험상태로 유해환경 상황이 판단될 경우 해당 측정값이 측정된 장소, 시간대, 제어횟수 등과 같은 제반 정보를 모두 포함할 수 있다.Here, the harmful environment control information may include all information such as a place where the measured value was measured, a time zone, and the number of times of control when the harmful environment situation is determined as a warning state or a dangerous state.
또한, 상술한 바와 같은 주의상태, 위험상태 등에서 컨트롤러유닛(120)에서는 스피커(140)를 통해 주의상태, 위험상태 등과 같은 유해환경 상황을 알리는 안내메시지를 음성 출력하도록 제어하는 것으로 하여 설명하였지만, 각 측정값이 정상범위의 값인 경우, 혹은 적외선감지센서(113)을 통해 밀폐된 공간(즉, 가정, 사무실 등) 내부에 사람이 존재하지 않은 것으로 측정될 경우 스피커(140)의 안내메시지 음성은 출력하지 않도록 제어될 수 있다.In addition, in the above-described caution state, danger state, etc., the
한편, 상술한 바와 같은 제어방식의 판단에 있어 컨트롤러유닛(120)에서는 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기(150)의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 유해환경 상황을 판단하고, 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 유해환경 상황을 판단할 수 있다.On the other hand, in determining the control method as described above, the
예를 들면, 밀폐된 공간 중에서 각기 다른 장소(예를 들어 다른 방, 다른 사무실 등)에 설치된 센서에서 수집된 유해요소 측정값을 분석하여 유해요소가 자주 빈번하게 발생되거나, 혹은 상대적으로 높게 발생된 장소(예를 들면, 침실, 서재, 주방, 베란다, 거실 등) 및 시간대(예를 들면, 아침, 낮, 저녁, 심야 등)에 대한 데이터(즉, 측정값, 상태 등)를 누적 저장할 수 있다.For example, by analyzing the measured values of harmful elements collected from sensors installed in different places (eg, different rooms, different offices, etc.) in an enclosed space, it is possible to determine whether harmful elements occur frequently or occur relatively high. Data (ie, measurement values, status, etc.) for locations (eg, bedroom, study, kitchen, veranda, living room, etc.) and time zone (eg, morning, day, evening, late night, etc.) can be accumulated and stored. .
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 동작 제어했던 제어횟수를 함께 누적 저장할 수 있으며, 아울러 관리자, 사용자, 작업자 등에 위험 경고한 횟수 등을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송한 횟수를 누적 저장할 수 있다.In addition, the
이러한 누적 데이터를 통해 컨트롤러유닛(120)에서는 유해물질(즉, 유해요소)가 반복적으로 측정되는 공간(지역)에 대해 주변 환경 및 유해물질 발생 물체의 안전 점검을 요청하는 경고메시지를 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있고, 취침시간 등 특정 시간대에 유해물질(즉, 유해요소)가 반복적으로 측정되는 경우 해당 시간대에 동작되는 보일러, 온열기기 등의 안전 점검을 요청하는 경고메시지를 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있다.Through these cumulative data, the
상술한 바와 같은 컨트롤러유닛(120)에서는 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하여 그에 대응하는 제어방식을 결정할 수 있는데, 머신러닝의 지도학습 결과를 매번 분석하여 경고메시지를 제공한 유해환경 제어정보는 이전 누적데이터와 결합하여 새로운 누적데이터로 하여 저장 관리될 수 있으며, 비지도학습을 통해 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기(150)의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정할 수 있다.As described above, the
예를 들면, 컨트롤러유닛(120)에서는 머신러닝의 지도학습 중 의사결정트리(decision tree) 기법을 이용하여 제어방식을 결정할 수 있는데, 이는 도 8에 도시한 바와 같이 의사결정 트리와 같은 도구를 활용하여 모델을 그래프로 그리는 구조로 되어 있으며, 루트(root)에서부터 적절한 노드(node)를 선택하면서 진행하다가 최종적으로 결정하는 모델이고, 누구나 쉽게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 결과를 해석할 수 있는 장점이 있다. 이 후, 비지도학습으로 능동적인 실행을 통해 군집분석의 방식으로 위험상황을 예측하고 제어할 수 있다.For example, the
한편, 상술한 바와 같이 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)로부터 전달되는 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 이용하여 지속적으로 위험상황(유해환경 상황)을 판단할 수 있는데, 일산화탄소(CO)의 경우 51-200 ppm의 범위일 경우 1차 주의상태, 201-400 ppm의 범위일 경우 2차 주의상태, 401 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있고, 이산화탄소(CO2)의 경우 1001-2000 ppm의 범위일 경우 주의상태, 2000 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.On the other hand, as described above, the
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 미세먼지(PM10) 및 초미세먼지(PM2.5)의 경우 미세먼지(PM10) 측정값이 101-150 μg/㎥의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 51-75 μg/㎥의 범위일 경우 주의상태, 미세먼지(PM10) 측정값이 151 μg/㎥ 이상의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 76 μg/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.In addition, in the
그리고, 컨트롤러유닛(120)에서는 라돈의 경우 149-300 Bq/㎥의 범위일 경우 주의상태, 301 Bq/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있고, 휘발성유기화합물(VOC)의 경우 661-2200 ppm의 범위일 경우 주의상태, 2201 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.And, in the
상술한 바와 같이 위험상황으로 판단될 경우 컨트롤러유닛(120)에서는 유무선통신망(160)을 통해 복수의 통신단말기(180)에 포함되는 관리자단말기(181)에 현재 밀폐공간이 위험상황이라는 알림메시지를 전송할 수 있고, 이와 더불어 디스플레이패널(130)에 위험상황을 알리는 안내화면을 디스플레이하도록 제어할 수 있다.As described above, when it is determined to be a dangerous situation, the
디스플레이패널(130)은 컨트롤러유닛(120)의 제어에 따라 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하는 것으로, 예를 들면, LCD, OLED 등을 이용하여 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이할 수 있다.The
여기에서, 일산화탄소(CO) 측정값, 이산화탄소(CO2) 측정값, 미세먼지(PM10) 측정값, 초미세먼지(PM2.5) 측정값, 라돈 측정값, 휘발성유기화합물(VOC) 측정값 등의 유해요소 측정값과 온도 측정값, 습도 측정값 등의 환경요소 측정값은 별도의 컨트롤키를 입력할 경우 하나씩 순환 디스플레이될 수 있다.Here, carbon monoxide (CO) measurement value, carbon dioxide (CO2) measurement value, fine dust (PM10) measurement value, ultrafine dust (PM2.5) measurement value, radon measurement value, volatile organic compound (VOC) measurement value, etc. Environmental factor measurement values such as harmful factor measurement values, temperature measurement values, and humidity measurement values can be displayed in circulation one by one when a separate control key is input.
이러한 디스플레이패널(130)은 터치스크린 방식으로 제공되어 패널표면을 터치하여 컨트롤키를 입력하도록 제공될 수 있음은 물론이다.Of course, the
상술한 바와 같은 유해요소 측정값과 환경요소 측정값은 측정시점에 따라 컨트롤러유닛(120)의 제어로 디스플레이되거나, 혹은 별도의 컨트롤키를 입력할 경우 최근에 측정된 유해요소 측정값과 환경요소 측정값이 디스플레이될 수 있다.As described above, the measured values of harmful factors and environmental factors are displayed under the control of the
스피커(140)는 컨트롤러유닛(120)의 제어에 따라 안내메시지를 음성 출력하는 것으로, 컨트롤러유닛(120)으로부터 제어방식에 따라 제공되는 음성출력데이터를 제공받아 이를 음성 출력할 수 있다.The
예를 들면, 주의상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 주의상태에 대응하는 음성데이터(경고메시지)를 제공받아 음성 출력할 수 있고, 위험상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 위험상태에 대응하는 음성메시지(경고메시지)를 제공받아 음성 출력할 수 있다.For example, in case of a caution state, voice data (warning message) corresponding to the caution state may be received from the
한편, 상술한 바와 같은 컨트롤러유닛(120), 디스플레이패널(130) 및 스피커(140)는 도 9에 도시한 바와 같은 컨트롤 기기의 일체화된 형태로 제공될 수 있으며, 밀폐공간 중 가장 사용하기 편한 장소(예를 들면, 거실, 현관 입구 등)에 설치될 수 있다.On the other hand, the
환기작동기기(150)는 컨트롤러유닛(120)으로부터 동작 제어신호를 제공받아 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 것으로, 창호 또는 환기창과 연결되어 창호 또는 환기창을 개폐할 수 있는 구동모터 등을 포함하며, 이들의 작동을 통해 창호 또는 환기창을 개폐할 수 있다.The
여기에서, 환기작동기기(150)는 컨트롤러유닛(120)으로부터 제어방식에 대응하는 동작 제어신호를 제공받을 수 있는데, 안전, 주의, 위험 등과 같은 유해환경 상황에 따라 결정되는 제어방식에 대응하는 동작 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 일부, 1개, 복수개, 전체 등 기 설정된 개수에 따라 작동 및 개방시켜 내부공기를 환기시킬 수 있다.Here, the
이러한 환기작동기기(150)는 복수의 DC +12V/+24V 출력포트로 각각 연결되어 있는 창호 또는 환기창을 각각 작동시킴으로써, 원하는 비율 또는 원하는 개수의 창호 또는 환기창을 개폐시킬 수 있다. 예를 들어, 주의상태에서는 일부(예를 들면, 1개의 창호를 30 %, 60% 등)를 개방하거나, 혹은 1개의 환기창을 개방하고, 위험상태에서는 전체(예를 들면, 창호 전체 등)를 개방하거나, 혹은 복수의 환기창 전부를 개방하는 방식으로 작동시킬 수 있다.The
한편, 환기작동기기(150)에는 에어컨, 공기청정기 등을 포함할 수 있는데, 컨트롤러유닛(120)으로부터 주의상태, 위험상태 등에 대응하여 인공지능으로 결정된 제어방식에 따라 에어컨을 작동시켜 송풍, 청정 등의 기능을 활성화시킬 수 있고, 공기청정기를 작동시켜 공기청정기능을 활성화시킬 수 있다.On the other hand, the
유무선통신망(160)은 컨트롤러유닛(120)과 연결되어 유해환경 제어정보를 전송하는 것으로, 컨트롤러유닛(120)과 유해환경 관리서버(170) 및 복수의 통신단말기(180)와의 상호 데이터 통신을 담당할 수 있으며, 예를 들어 RS232 등의 유선통신과, 예를 들어 RF, 지그비(zigbee), 블루투스(bluetooth), 와아파이(wi-fi), 와이브로(wibro), NFC(near field communication), BLE(bluetooth low energy) 등의 무선통신을 포함할 수 있다.The wired/
유해환경 관리서버(170)는 유무선통신망(160)을 통해 컨트롤러유닛(120)으로부터 전송되는 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리하는 서버로, 컨트롤러유닛(120)으로부터 유무선통신망(160)을 통해 전송되는 유해환경 제어정보를 저장(또는 누적 저장)하여 관리할 수 있다.The harmful
이러한 유해환경 관리서버(170)는 등록된 관리자 및 사용자에게 등록된 밀폐공간에 대한 유해환경 정보(또는 유해환경 제어정보)를 제공할 수 있는데, 이는 별도의 유해환경 관리 어플리케이션을 통해 복수의 통신단말기(180)로 제공하거나, 혹은 복수의 통신단말기(180)에서 유해환경 관리서버(170)의 웹사이트에 접속하여 검색하는 방식으로 제공받을 수 있다.This harmful
그리고, 유해환경 관리서버(170)에서는 컨트롤러유닛(120)으로부터 유해환경 제어정보가 전송되어 주의, 위험 등의 상황에 따라 경고메시지의 전송이 요청될 경우 기 등록된 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)로 경고메시지를 전송할 수 있다.And, in the harmful
또한, 유해환경 관리서버(170)에서는 유해환경 제어정보를 기반으로 누적 저장 관리되는 유해환경 정보를 분석하여 측정값이나, 혹은 경고횟수에 따른 위험 상황이라고 판단될 경우 별도로 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)로 경고메시지를 전송할 수 있다.In addition, the harmful
상술한 바와 같은 유해환경 관리서버(170)에서는 원격 제어 기능을 제공할 수 있는데, 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)에서 웹사이트에 접속하거나, 혹은 유해환경 관리 어플리케이션을 통해 접속하여 환기작동기기(150)를 제어(즉, 창호 또는 환기창 개폐 등)하는 제어명령이 전송될 경우 이 제어명령을 유무선통신망(160)을 통해 컨트롤러유닛(120)으로 전송할 수 있다.As described above, the harmful
복수의 통신단말기(180)는 유해환경 관리서버(170)로부터 제공되는 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 유해환경 제어정보를 제공받는 것으로, 예를 들면, 유해환경 관리서버(170)에 등록된 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)를 포함할 수 있다.The plurality of
이러한 복수의 통신단말기(180)에서는 컨트롤러유닛(120)으로부터 전송되는 유해환경 제어정보에 대응하여 주의, 위험 등의 상황에 따른 경고메시지를 수신하여 메시지 기능으로 제공하거나, 혹은 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 각종 데이터와 함께 경고메시지를 제공할 수 있다.In these plurality of
한편, 복수의 통신단말기(180)에서는 웹사이트에 접속하거나, 혹은 유해환경 관리 어플리케이션을 통해 접속하여 환기작동기기(150)를 제어(즉, 창호 또는 환기창 개폐 등)하는 제어명령을 입력하여 이 제어명령을 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있다.On the other hand, the plurality of
상술한 바와 같은 복수의 통신단말기(180)는 예를 들면, 스마트폰, 태블릿PC, 데스크탑, 노트북, 맵북, PDA 중에서 선택된 통신단말기를 이용할 수 있다.The plurality of
작업자단말기(190)는 유무선통신망(160)을 통해 컨트롤러유닛(120)과 저전력 통신방식으로 연결되는 단말기로서, 예를 들어 BLE(blurtooth low energy) 통신방식으로 컨트롤러유닛(120)과 직접 연결되어 상호 통신할 수 있으며, 컨트롤러유닛(120)을 통해 전송되는 유해환경 제어정보(예를 들면, 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 제어방식 등)를 수신하여 디스플레이할 수 있다.The
예를 들면, 공사현장, 하수관, 정화조 등 유해가스가 예상되는 작업 현장에서도 사용이 가능할 뿐만 아니라 배터리로 구동되는 휴대용 기기로서, 스마트폰, PDA 등 이동이 용이한 기기를 사용할 수 있다.For example, it can be used at work sites where harmful gases are expected, such as construction sites, sewage pipes, septic tanks, etc., and portable devices powered by batteries, such as smartphones and PDAs, can be used.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 측정된 유해요소값에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 결정된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어를 수행함으로써, 인명사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 원격제어를 포함하는 다양한 홈네트워킹 서비스를 제공할 수 있다.Therefore, in one embodiment of the present invention, sensing at least one harmful element of carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) The hazardous environmental situation is judged by artificial intelligence according to the measured harmful factor value, and a control method corresponding to the determined harmful environmental situation is determined, and then operation control is performed to eliminate the harmful factor according to the determined control method. Accidents can be prevented in advance, and various home networking services including remote control can be provided.
또한, 본 발명의 일 실시예에서는 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 복수의 사물인터넷센서를 통해 제공되는 유해요소 측정값, 환경요소 측정값 및 사람존재유무를 이용하여 기준범위측정값과의 비교를 통한 지도학습으로 제어방식을 결정 및 제어한 후에, 누적된 데이터를 이용한 비지도학습을 통해 위험상황을 분석 및 예측하여 사용자에게 제공함으로써, 위험상황을 발생시키는 유해요소를 능동적으로 해소할 수 있을 뿐만 아니라 이로 인한 인명사고를 미연에 방지할 수 있다.In addition, in one embodiment of the present invention, the control method is determined by referring to data accumulated by time and place where harmful factors are measured by artificial intelligence, and by the number of control times of ventilation operating devices, but provided through a plurality of IoT sensors. After determining and controlling the control method through supervised learning through comparison with the standard range measurement value using measured values of hazardous factors, environmental element measurements, and presence or absence of people, dangerous situations through unsupervised learning using accumulated data By analyzing and predicting and providing the user, it is possible to actively eliminate harmful factors that cause dangerous situations and prevent human accidents caused by them in advance.
다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템을 이용하여 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 유해요소를 해소하기 위해 인공지능으로 판단, 결정 및 제어하는 과정에 대해 설명한다.Next, carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), and ultrafine dust (PM2. In order to solve the harmful factor by sensing at least one harmful factor among radon and volatile organic compounds (VOC), the process of judging, deciding, and controlling by artificial intelligence will be described.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경을 제어하는 과정을 예시한 플로우차트이다.10 is a flowchart illustrating a process of controlling a harmful environment based on artificial intelligence interworking with the Internet of Things according to another embodiment of the present invention.
도 10을 참조하면, 복수의 사물인터넷센서(110)를 이용하여 밀폐공간의 유해요소 및 환경요소와, 밀폐공간의 사람존재유무를 측정할 수 있다(단계1010).Referring to FIG. 10 , it is possible to measure harmful factors and environmental factors in an enclosed space and the presence or absence of people in an enclosed space using a plurality of IoT sensors 110 (step 1010).
이러한 단계(1010)에서는 유해요소측정센서(111)를 통해 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 유해요소를 측정하고, 환경요소측정센서(112)를 통해 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 환경요소를 측정하며, 적외선감지센서(113)를 통해 사람존재유무를 측정할 수 있다.In this
그리고, 복수의 사물인터넷센서(110)로부터 컨트롤러유닛(120)으로 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값이 제공될 경우, 디스플레이패널(130)을 통해 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이할 수 있다(단계1020).In addition, when harmful factor measurement values and environmental factor measurement values are provided from the plurality of
여기에서, 일산화탄소(CO) 측정값, 이산화탄소(CO2) 측정값, 미세먼지(PM10) 측정값, 초미세먼지(PM2.5) 측정값, 라돈 측정값, 휘발성유기화합물(VOC) 측정값 등의 유해요소 측정값과 온도 측정값, 습도 측정값 등의 환경요소 측정값은 별도의 컨트롤키를 입력할 경우 하나씩 순환 디스플레이될 수 있다.Here, carbon monoxide (CO) measurement value, carbon dioxide (CO2) measurement value, fine dust (PM10) measurement value, ultrafine dust (PM2.5) measurement value, radon measurement value, volatile organic compound (VOC) measurement value, etc. Environmental factor measurement values such as harmful factor measurement values, temperature measurement values, and humidity measurement values can be displayed in circulation one by one when a separate control key is input.
이러한 디스플레이패널(130)은 터치스크린 방식으로 제공되어 패널표면을 터치하여 컨트롤키를 입력하도록 제공될 수 있음은 물론이다.Of course, the
다음에, 컨트롤러유닛(120)에서 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단한 후에, 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정할 수 있다(단계1030).Next, the
예를 들면, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 일산화탄소(CO) 측정값을 제공받아 일산화탄소(CO) 측정값이 기준범위측정값에서 50 ppm 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기하고, 51-200 ppm의 범위일 경우 1차 주의상태, 201-400 ppm의 범위일 경우 2차 주의상태, 401 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 유해환경 상황을 판단하고, 1차 주의상태에서 창문 또는 환기창을 1차 일부개방(예를 들면, 창호 30 %의 개방, 환기창 1개 개방 등), 2차 주의상태에서 창문 또는 환기창을 2차 일부개방(예를 들면, 창호 60 %의 개방, 환기창 2개 개방 등), 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등) 등의 제어방식을 결정할 수 있다.For example, the
그리고, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 이산화탄소(CO2) 측정값을 제공받아 이산화탄소(CO2) 측정값이 기준범위측정값에서 1000 ppm 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기하고, 1001-2000 ppm의 범위일 경우 주의상태, 2000 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 유해환경 상황을 판단하고, 주의상태에서 창문 또는 환기창을 일부개방, 위험상태에서 창문 또는 환기창을 전체개방 등의 제어방식을 결정할 수 있다.In addition, the
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 미세먼지(PM10) 측정값 및 초미세먼지(PM2.5) 측정값을 제공받아 미세먼지(PM10) 측정값이 기준범위측정값에서 100 μg/㎥ 이하의 정상범위이면서 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 기준범위측정값에서 50 μg/㎥ 이하의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기하고, 미세먼지(PM10) 측정값이 101-150 μg/㎥의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 51-75 μg/㎥의 범위일 경우 주의상태, 미세먼지(PM10) 측정값이 151 μg/㎥ 이상의 범위 또는 초미세먼지(PM2.5) 측정값이 76 μg/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 유해환경 상황을 판단하고, 주의상태에서 창문 또는 환기창을 일부개방, 위험상태에서 창문 또는 환기창을 전체개방 등의 제어방식을 결정할 수 있다.In addition, the
한편, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 라돈 측정값을 제공받아 라돈 측정값이 기준범위측정값에서 148 Bq/㎥ 이하(또는 4pC/L 이하)의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기하고, 149-300 Bq/㎥의 범위일 경우 주의상태, 301 Bq/㎥ 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 유해환경 상황을 판단하고, 주의상태에서 창문 또는 환기창을 일부개방, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방 등의 제어방식을 결정할 수 있다.On the other hand, in the
그리고, 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)의 유해요소측정센서(111)로부터 휘발성유기화합물(VOC) 측정값을 제공받아 휘발성유기화합물(VOC) 측정값이 기준범위측정값에서 660 ppm의 정상범위일 경우 현재의 환기 상태를 유지한 상태에서 다음 측정값의 제공을 대기하고, 661-2200 ppm의 범위일 경우 주의상태, 2201 ppm 이상의 범위일 경우 위험상태 등으로 유해환경 상황을 판단하고, 주의상태에서 창문 또는 환기창을 일부개방, 위험상태에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방 등의 제어방식을 결정할 수 있다.In addition, the
한편, 이러한 단계(1030)에서는 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 유해환경 상황을 판단하고, 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 유해환경 상황을 판단할 수 있다.On the other hand, in this step (1030), the control method is determined by referring to the data accumulated by time and place where harmful factors are measured by artificial intelligence, and by the number of control times of ventilation operating devices, but a decision tree technique is used. Hazardous environmental conditions are determined by time zone and place where harmful factors are measured through supervised learning of machine learning, and the measured values of hazardous factors and environmental factors are measured through unsupervised learning by referring to the cumulative data that determines hazardous environmental conditions. It is possible to determine the harmful environment situation by analyzing the harmful environment pattern according to the
여기에서, 상술한 바와 같은 머신러닝의 지도학습 결과를 매번 분석하여 경고메시지를 제공한 유해환경 제어정보는 이전 누적데이터와 결합하여 새로운 누적데이터로 하여 저장 관리될 수 있으며, 비지도학습을 통해 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기(150)의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정할 수 있다.Here, the harmful environment control information, which provides a warning message by analyzing the supervised learning results of machine learning as described above, can be stored and managed as new accumulated data by combining with previous accumulated data, and harmful environment control information can be stored and managed as new accumulated data through unsupervised learning. The control method may be determined by referring to accumulated data for each time zone and place where elements are measured, and for each control count of the
예를 들면, 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기(150)의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정할 수 있는데, 밀폐된 공간 중에서 각기 다른 장소(예를 들어 다른 방, 다른 사무실 등)에 설치된 센서에서 수집된 유해요소 측정값을 분석하여 유해요소가 자주 빈번하게 발생되거나, 혹은 상대적으로 높게 발생된 장소(예를 들면, 침실, 서재, 주방, 베란다, 거실 등) 및 시간대(예를 들면, 아침, 낮, 저녁, 심야 등)에 대한 데이터(즉, 측정값, 상태 등)를 누적 저장할 수 있다.For example, the control method can be determined by referring to accumulated data for each time zone and place where harmful elements are measured with artificial intelligence, and for each control number of the
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 결정된 제어방식에 따라 환기작동기기(150)를 동작 제어했던 제어횟수를 함께 누적 저장할 수 있으며, 아울러 관리자, 사용자, 작업자 등에 위험 경고한 횟수 등을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송한 횟수를 누적 저장할 수 있다.In addition, the
한편, 상술한 바와 같이 컨트롤러유닛(120)에서는 복수의 사물인터넷센서(110)로부터 전달되는 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 이용하여 지속적으로 위험상황(유해환경 상황)을 판단할 수 있는데, 일산화탄소(CO)의 경우 51-200 ppm, 201-400 ppm, 401 ppm 이상의 각 범위에 따라 1차 주의상태, 2차 주의상태, 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있고, 이산화탄소(CO2)의 경우 1001-2000 ppm, 2000 ppm 이상의 각 범위에 따라 주의상태, 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.On the other hand, as described above, the
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 미세먼지(PM10) 및 초미세먼지(PM2.5)의 경우 미세먼지(PM10)가 101-150 μg/㎥, 151 μg/㎥ 이상의 각 범위이거나, 혹은 초미세먼지(PM2.5)가 51-75 μg/㎥, 76 μg/㎥ 이상의 각 범위에 따라 주의상태, 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.In addition, in the
그리고, 컨트롤러유닛(120)에서는 라돈의 경우 149-300 Bq/㎥, 301 Bq/㎥ 이상의 각 범위에 따라 주의상태, 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있고, 휘발성유기화합물(VOC)의 경우 661-2200 ppm, 2201 ppm 이상의 각 범위에 따라 주의상태, 위험상태 등으로 위험상황을 판단할 수 있다.And, in the
상술한 바와 같이 위험상황으로 판단될 경우 컨트롤러유닛(120)에서는 유무선통신망(160)을 통해 복수의 통신단말기(180)에 포함되는 관리자단말기(181)에 현재 밀폐공간이 위험상황이라는 알림메시지를 전송할 수 있고, 이와 더불어 디스플레이패널(130)에 위험상황을 알리는 안내화면을 디스플레이하도록 제어할 수 있다.As described above, when it is determined to be a dangerous situation, the
다음에, 결정된 제어방식에 따라 컨트롤러유닛(120)에서 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공할 수 있다(단계1040).Next, according to the determined control method, the
예를 들면, 각 측정값이 정상범위일 경우 컨트롤러유닛(120)에서는 동작 제어신호를 생성하지 않은 상태에서 대기하고, 주의상태라고 유해환경 상황이 판단될 경우 컨트롤러유닛(120)에서는 주의상태에 대응하는 제어방식에 따라 예를 들면, 창호 30 %의 개방, 창호 60 %의 개방, 환기창 1개 개방, 환기창 2개 개방 등과 같은 창호 또는 환기창의 일부개방을 위해 동작 제어신호를 생성하여 환기작동기기(150)로 제공할 수 있다.For example, if each measurement value is within the normal range, the
또한, 컨트롤러유닛(120)에서는 위험상태라고 유해환경 상황이 판단될 경우 위험상태에 대응하는 제어방식에 따라 예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등과 같은 창호 또는 환기창의 전체개방을 위해 동작 제어신호를 생성하여 환기작동기기(150)로 제공할 수 있다.In addition, if the
이 때, 컨트롤러유닛(120)의 제어에 따라 유해환경 상황에 대응하는 안내화면을 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이할 수 있으며, 유해환경 상황에 대응하는 안내메시지를 스피커(140)를 통해 음성 출력할 수 있다(단계1050).At this time, according to the control of the
예를 들면, 주의상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 주의상태에 대응하는 안내화면(경고메시지)을 제공받아 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이할 수 있고, 위험상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 위험상태에 대응하는 안내화면(경고메시지)을 제공받아 디스플레이패널(130)을 통해 디스플레이할 수 있다.For example, in the case of a caution state, a guide screen (warning message) corresponding to the state of caution may be provided from the
또한, 주의상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 주의상태에 대응하는 음성데이터(경고메시지)를 제공받아 스피커(140)를 통해 음성 출력할 수 있고, 위험상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 위험상태에 대응하는 음성메시지(경고메시지)를 제공받아 스피커(140)를 통해 음성 출력할 수 있다.In addition, in the case of a caution state, voice data (warning message) corresponding to the caution state may be received from the
여기에서, 컨트롤러유닛(120)에서는 각 측정값이 정상범위의 값인 경우, 혹은 적외선감지센서(113)을 통해 밀폐된 공간(즉, 가정, 사무실 등) 내부에 사람이 존재하지 않은 것으로 측정될 경우 스피커(140)의 안내메시지 음성은 출력하지 않도록 제어될 수 있다.Here, in the
다음에, 컨트롤러유닛(120)의 동작 제어신호에 따라 환기작동기기(150)에서 유해요소를 해소하기 위해 작동될 수 있다(단계1060).Next, in accordance with the operation control signal of the
이러한 단계(1060)에서는 작동 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 개폐할 수 있는데, 주의상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 제공되는 작동 제어신호에 따라 창문 또는 환기창을 일부개방(예를 들면, 창호 30 % 또는 60 %의 개방, 환기창 1개 또는 2개 개방 등)하도록 작동될 수 있고, 위험상태일 경우 컨트롤러유닛(120)으로부터 제공되는 작동 제어신호에 따라 창문 또는 환기창을 전체개방(예를 들면, 창호 100 %의 개방, 환기창 전체 개방 등)하도록 작동될 수 있다.In this
아울러, 에어컨, 공기청정기 등의 기기도 주의상태 또는 위험상태에 따라 송풍, 청정, 공기청정 등의 기능을 활성화시킬 수 있다.In addition, devices such as air conditioners and air purifiers may also activate functions such as blowing, cleaning, and air cleaning according to a state of caution or a dangerous state.
다음에, 컨트롤러유닛(120)에서는 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있다(단계1070).Next, the
예를 들면, 컨트롤러유닛(120)에서는 정상범위인 경우, 주의상태인 경우, 위험상태인 경우에 따라 해당 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황, 제어방식 등을 포함하는 유해환경 제어정보를 생성하여 유무선통신망(160)을 통해 유해환경 관리서버(170)로 전송할 수 있다.For example, in the
이러한 유해환경 제어정보에는 환기작동기기(150)의 제어횟수 또한 누적 관리될 수 있도록 포함될 수 있고, 유해환경 상황이 주의상태 혹은 위험상태인 경우 해당 장소, 해당 시간대 등을 함께 누적 관리될 수 있도록 포함될 수 있다.The harmful environment control information may also include the control frequency of the
그리고, 유해환경 관리서버(170)에서 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리할 수 있다(단계1080).In addition, harmful environment control information may be received from the harmful
예를 들면, 유해환경 관리서버(170)에서는 컨트롤러유닛(120)으로부터 유무선통신망(160)을 통해 전송되는 유해환경 제어정보를 저장(또는 누적 저장)하여 관리할 수 있는데, 등록된 관리자 및 사용자에게 등록된 밀폐공간에 대한 유해환경 정보(또는 유해환경 제어정보)를 제공할 수 있다. 이러한 정보 제공은 별도의 유해환경 관리 어플리케이션을 통해 복수의 통신단말기(180)로 제공하는 방식, 혹은 복수의 통신단말기(180)에서 유해환경 관리서버(170)의 웹사이트에 접속하여 검색하는 방식으로 수행될 수 있다.For example, in the harmful
아울러, 유해환경 관리서버(170)에서는 컨트롤러유닛(120)으로부터 유해환경 제어정보가 전송되어 주의, 위험 등의 유해환경 상황에 따라 경고메시지의 전송이 요청될 경우 기 등록된 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)로 경고메시지를 전송할 수 있다.In addition, in the harmful
또한, 유해환경 관리서버(170)에서는 유해환경 제어정보를 기반으로 누적 저장 관리되는 유해환경 정보를 분석하여 측정값이나, 혹은 경고횟수에 따른 위험 상황이라고 판단될 경우 별도로 관리자단말기(181) 및 사용자단말기(182)로 경고메시지를 전송할 수 있다.In addition, the harmful
한편, 복수의 통신단말기(180)에서 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 유해환경 제어서버(170)에서 전송하는 유해환경 제어정보를 수신하여 제공할 수 있다(단계1090).Meanwhile, the plurality of
예를 들면, 복수의 통신단말기(180)에서는 유해환경 관리 어플리케이션 또는 유해환경 관리서버(170)의 웹사이트를 통해 유해환경 제어정보를 제공받을 수 있으며, 주의, 위험 등의 유해환경 상황에 따라 경고메시지를 수신하여 제공할 수 있다.For example, the plurality of
따라서, 본 발명의 다른 실시예에서는 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나의 유해요소를 센싱하여 측정된 유해요소값에 따라 인공지능으로 제어방식을 결정한 후, 결정된 제어방식에 따라 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어를 수행함으로써, 인명사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라, 원격제어를 포함하는 다양한 홈네트워킹 서비스를 제공할 수 있다.Therefore, in another embodiment of the present invention, sensing at least one harmful element of carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) After determining the control method by artificial intelligence according to the measured harmful element value, and then performing operation control to eliminate the harmful factor according to the determined control method, it is possible to prevent life-threatening accidents in advance, including remote control. A variety of home networking services can be provided.
또한, 본 발명의 다른 실시예에서는 인공지능으로 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 제어방식을 결정하되, 복수의 사물인터넷센서를 통해 제공되는 유해요소 측정값, 환경요소 측정값 및 사람존재유무를 이용하여 기준범위측정값과의 비교를 통한 지도학습으로 제어방식을 결정 및 제어한 후에, 누적된 데이터를 이용한 비지도학습을 통해 위험상황을 분석 및 예측하여 사용자에게 제공함으로써, 위험상황을 발생시키는 유해요소를 능동적으로 해소할 수 있을 뿐만 아니라 이로 인한 인명사고를 미연에 방지할 수 있다.In addition, in another embodiment of the present invention, the control method is determined by referring to data accumulated by time and place where harmful elements are measured by artificial intelligence, and by the number of control times of ventilation operating devices, but provided through a plurality of IoT sensors. After determining and controlling the control method through supervised learning through comparison with the standard range measurement value using measured values of hazardous factors, environmental element measurements, and presence or absence of people, dangerous situations through unsupervised learning using accumulated data By analyzing and predicting and providing the user, it is possible to actively eliminate harmful factors that cause dangerous situations and prevent human accidents caused by them in advance.
이상의 설명에서는 본 발명의 다양한 실시예들을 제시하여 설명하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다.In the above description, various embodiments of the present invention have been presented and described, but the present invention is not necessarily limited thereto. It will be readily apparent that branch substitutions, modifications and alterations are possible.
110 : 복수의 사물인터넷센서
120 : 컨트롤러유닛
130 : 디스플레이패널
140 : 스피커
150 : 환기작동기기
160 : 유무선통신망
170 : 유해환경 관리서버
180 : 복수의 통신단말기110: multiple IoT sensors
120: controller unit
130: display panel
140: speaker
150: Ventilation operating device
160: wired/wireless communication network
170: Harmful environment management server
180: multiple communication terminals
Claims (13)
상기 복수의 사물인터넷센서로부터 제공되는 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하도록 제어하고, 상기 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 상기 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단하며, 상기 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정한 후, 상기 결정된 제어방식에 따라 상기 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공하며, 상기 유해환경 상황에 대응하는 안내화면 및 안내메시지를 출력하도록 선택 제어하고, 상기 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송하는 컨트롤러유닛;
상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하고, 상기 안내화면을 디스플레이하는 디스플레이패널; 및
상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 안내메시지를 음성 출력하는 스피커; 및
상기 동작 제어신호를 제공받아 상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 환기작동기기;
를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
A plurality of IoT sensors for measuring harmful factors and environmental factors in the confined space and the presence or absence of people in the confined space;
It controls to display the measured values of harmful factors and environmental factors provided from the plurality of IoT sensors, compares the measured values of harmful factors with a reference range measurement value, and artificial intelligence according to the reference range measurement value and the presence or absence of a person. After determining the harmful environment situation, determining a control method corresponding to the determined harmful environment situation, selecting and providing an operation control signal for resolving the harmful factor according to the determined control method, and responding to the harmful environment situation A controller unit that selects and controls to output a guide screen and a guide message, and transmits harmful environment control information including the harmful factor measurement value, environmental factor measurement value, harmful environment situation and control method;
a display panel for displaying the measured values of harmful factors and environmental factors and displaying the guide screen under the control of the controller unit; and
a speaker that outputs the guide message as a sound under the control of the controller unit; and
Ventilation operation device operated to eliminate the harmful factor by receiving the operation control signal;
An artificial intelligence-based harmful environment control system that works with the Internet of things, including
상기 유해환경 제어 시스템은,
상기 컨트롤러유닛과 연결되어 상기 유해환경 제어정보를 전송하는 유무선통신망;
상기 유무선통신망을 통해 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리하는 유해환경 관리서버;
상기 유해환경 관리서버로부터 제공되는 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 상기 유해환경 제어정보를 제공받는 복수의 통신단말기; 및
상기 유무선통신망을 통해 상기 컨트롤러유닛과 저전력 통신방식으로 연결되는 작업자단말기;
를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
The method of claim 1,
The harmful environment control system,
a wired/wireless communication network connected to the controller unit to transmit the harmful environment control information;
a harmful environment management server that receives, stores, and manages the harmful environment control information through the wired/wireless communication network;
A plurality of communication terminals receiving the harmful environment control information through the harmful environment control application provided from the harmful environment management server; and
A worker terminal connected to the controller unit and a low-power communication method through the wired or wireless communication network;
An artificial intelligence-based harmful environment control system that works with the Internet of Things further comprising.
상기 복수의 통신단말기는, 상기 유해환경 제어서버에 등록된 관리자단말기 및 사용자단말기를 포함하되, 상기 관리자단말기에서 상기 컨트롤러유닛으로부터 상기 유해환경 상황에 대응하는 알림메시지를 수신하여 제공하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
The method of claim 2,
The plurality of communication terminals include a manager terminal and a user terminal registered in the harmful environment control server, and the manager terminal receives a notification message corresponding to the harmful environment situation from the controller unit and interworks with the Internet of Things. Artificial intelligence-based harmful environment control system.
상기 복수의 사물인터넷센서는, 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 상기 유해요소를 측정하는 유해요소측정센서와, 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 환경요소를 측정하는 환경요소측정센서와, 상기 사람존재유무를 측정하는 적외선감지센서를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
The method according to any one of claims 1 to 3,
The plurality of IoT sensors include at least one of carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon, and volatile organic compounds (VOC). Artificial intelligence interlocking with the Internet of Things including a harmful element measurement sensor for measuring environmental factors, an environmental element measurement sensor for measuring the environmental factors including at least one of temperature and humidity, and an infrared sensor for measuring the presence or absence of the human being. based hazardous environment control system.
상기 환기작동기기는, 상기 작동 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 개폐하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
The method of claim 4,
The ventilation operating device is an artificial intelligence-based harmful environment control system linked to the Internet of Things that opens and closes a window or a ventilation window according to the operation control signal.
상기 컨트롤러유닛은, 상기 인공지능으로 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 상기 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 상기 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 상기 유해환경 상황을 판단하고, 상기 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 상기 유해환경 상황을 판단하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 시스템.
The method of claim 5,
The controller unit determines the control method by referring to the accumulated data for each time zone and place where the harmful factor is measured with the artificial intelligence and for each control number of the ventilation operating device, but a decision tree technique Through supervised learning of machine learning that includes determining the harmful environment situation for each time zone and place where the harmful factor was measured, and referring to the cumulative data for determining the harmful environment situation, the harmful factor measurement value through unsupervised learning. and an artificial intelligence-based harmful environment control system that is interlocked with the Internet of Things (IoT) for determining the harmful environment situation by analyzing the harmful environment pattern according to the measured values of environmental factors.
컨트롤러유닛에서 상기 유해요소 측정값을 기준범위측정값과 비교하여 상기 기준범위측정값 및 사람존재유무에 따라 인공지능으로 유해환경 상황을 판단한 후에, 상기 판단된 유해환경 상황에 대응하는 제어방식을 결정하는 단계;
상기 결정된 제어방식에 따라 상기 컨트롤러유닛에서 상기 유해요소를 해소하기 위한 동작 제어신호를 선택 제공하는 단계;
상기 컨트롤러유닛의 제어에 따라 상기 유해환경 상황에 대응하는 안내화면 및 안내메시지를 출력하는 단계; 및
상기 동작 제어신호에 따라 환기작동기기에서 상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 단계;
를 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
Measuring harmful factors and environmental factors of the confined space and the presence or absence of people in the confined space by using a plurality of IoT sensors;
The controller unit compares the measured value of harmful elements with the measured value of the standard range, determines the harmful environment situation by artificial intelligence according to the measured value of the standard range and whether or not there is a person, and then determines the control method corresponding to the determined harmful environment situation. doing;
Selecting and providing an operation control signal for eliminating the harmful factor in the controller unit according to the determined control method;
outputting a guide screen and a guide message corresponding to the harmful environmental situation under the control of the controller unit; and
Step of operating to eliminate the harmful factor in the ventilation operating device according to the operation control signal;
An artificial intelligence-based harmful environment control method linked with the Internet of Things, including a.
상기 유해환경 제어 방법은,
상기 컨트롤러유닛으로 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값이 제공될 경우, 디스플레이패널을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값을 디스플레이하는 단계;
를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
The method of claim 7,
The harmful environment control method,
displaying the measured values of harmful factors and environmental factors through a display panel when the measured values of harmful factors and environmental factors are provided to the controller unit;
An artificial intelligence-based harmful environment control method linked with the Internet of Things further comprising.
상기 유해환경 제어 방법은,
상기 유해요소 측정값, 환경요소 측정값, 유해환경 상황 및 제어방식을 포함하는 유해환경 제어정보를 전송하는 단계; 및
유해환경 관리서버에서 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 저장 관리하는 단계;
를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
The method of claim 8,
The harmful environment control method,
Transmitting harmful environment control information including the harmful factor measurement value, environmental factor measurement value, harmful environment situation and control method; and
Receiving, storing and managing the harmful environment control information in a harmful environment management server;
An artificial intelligence-based harmful environment control method linked with the Internet of Things further comprising.
상기 유해환경 제어 방법은,
복수의 통신단말기에서 유해환경 제어 어플리케이션을 통해 상기 유해환경 제어서버에서 전송하는 상기 유해환경 제어정보를 수신하여 제공하는 단계; 및
상기 복수의 통신단말기에 포함되는 관리자단말기에서 상기 컨트롤러유닛으로부터 상기 유해환경 상황에 대응하는 알림메시지를 수신하여 제공하는 단계;를 더 포함하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
The method of claim 9,
The harmful environment control method,
Receiving and providing the harmful environment control information transmitted from the harmful environment control server through a harmful environment control application in a plurality of communication terminals; and
Receiving and providing a notification message corresponding to the harmful environment situation from the controller unit in a manager terminal included in the plurality of communication terminals.
상기 사람존재유무를 측정하여 제공하는 단계는, 유해요소측정센서를 통해 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2), 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 라돈 및 휘발성유기화합물(VOC) 중 적어도 하나를 포함하는 상기 유해요소를 측정하고, 환경요소측정센서를 통해 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 상기 환경요소를 측정하며, 적외선감지센서를 통해 상기 사람존재유무를 측정하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
The method according to any one of claims 7 to 10,
The step of measuring and providing the existence of a person is carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), fine dust (PM10), ultrafine dust (PM2.5), radon and volatile organic compounds (VOC) through a harmful element measurement sensor ), measuring the environmental factors including at least one of temperature and humidity through an environmental element measurement sensor, and measuring the presence or absence of the human through an infrared sensor. Artificial intelligence-based harmful environment control method linked with
상기 제어방식을 결정하는 단계는, 상기 인공지능으로 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별, 상기 환기작동기기의 제어횟수별로 누적된 데이터를 참조하여 상기 제어방식을 결정하되, 의사결정트리(decision tree) 기법을 포함하는 머신러닝의 지도학습을 통해 상기 유해요소가 측정된 시간대별 및 장소별로 상기 유해환경 상황을 판단하고, 상기 유해환경 상황을 판단한 누적 데이터를 참조하여 비지도학습을 통해 상기 유해요소 측정값 및 환경요소 측정값에 따른 유해환경 패턴을 분석하여 상기 유해환경 상황을 판단하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.
The method of claim 11,
In the step of determining the control method, the control method is determined by referring to data accumulated by time and place where the harmful factor is measured by the artificial intelligence and by number of control times of the ventilation operating device, but the decision tree ( Through supervised learning of machine learning including a decision tree technique, the harmful environment situation is determined for each time zone and place where the harmful factors are measured, and the harmful environment situation is determined through unsupervised learning by referring to the cumulative data that determines the harmful environment situation. An artificial intelligence-based harmful environment control method that interworks with the Internet of Things to determine the harmful environment situation by analyzing the harmful environment pattern according to the measured values of harmful factors and environmental factors.
상기 유해요소를 해소하기 위해 작동되는 단계는, 상기 작동 제어신호에 따라 창호 또는 환기창을 개폐하는 사물인터넷과 연동되는 인공지능 기반의 유해환경 제어 방법.The method of claim 12,
The step of operating to eliminate the harmful elements is an artificial intelligence-based harmful environment control method linked to the Internet of Things for opening and closing windows or ventilation windows according to the operation control signal.
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KR1020210123887A KR20230040577A (en) | 2021-09-16 | 2021-09-16 | Artificial intelligence based harmful environment control system connected to internet of things and its harmful environment control method |
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WO2024075872A1 (en) * | 2022-10-07 | 2024-04-11 | 주식회사 이엠비 | Artificial intelligence-based harmful environment control system linked to internet of things, and control method therefor |
Citations (1)
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KR102106195B1 (en) | 2017-07-05 | 2020-04-29 | 주식회사 엘지유플러스 | Method for controlling iot device and server enabling the method |
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