KR20240052483A - 수소충전소의 모니터링 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 - Google Patents

수소충전소의 모니터링 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 Download PDF

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Abstract

수소충전소의 모니터링 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 개시되는 일 실시예에 따른 수소충전소의 모니터링 시스템은, 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서 및 센싱 데이터를 획득하고, 획득한 센싱 데이터에 기반하여 수소충전소의 상태를 모니터링 하는 분석 서버를 포함한다.

Description

수소충전소의 모니터링 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치{MONITORING SYSTEM AND METHOD OF HYDROGEN REFUELING STATION AND COMPUTING DEVICE FOR EXECUTING THE SAME}
본 발명의 실시예는 수소충전소의 모니터링 기술과 관련된다.
수소 에너지는 친환경적인 미래 에너지원으로 경제 산업의 핵심 동력으로 알려져 있다. 수소 경제의 정착을 위해서는 수소충전소의 구축이 우선시되어야 하지만, 수소충전소 1기 건립에 수십억의 예산이 소요되고 수소의 위험성에 대한 주민들의 불안 등으로 인해 수소충전소의 구축은 더디게 진행되고 있다.
수소충전소에서는 다량의 수소 가스를 취급하고, 수소 가스의 처리 및 수송 등의 과정에서 수소 가스의 누출은 주위에 점화 원이 존재할 경우 화재 또는 폭발로 이어지는 사고 위험이 있기 때문에, 수소충전소의 안전 확보는 매우 중요한 요소이다.
한국등록특허공보 제10-2347800호(2022.01.06)
본 발명의 실시예는 수소충전소의 상태를 모니터링 할 수 있는 수소충전소의 모니터링 시스템 및 방법과 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치를 제공하기 위한 것이다.
개시되는 일 실시예에 따른 수소충전소의 모니터링 시스템은, 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서; 및 상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하는 분석 서버를 포함한다.
상기 IoT 센서는, 기 설정된 주기에 기 설정된 시간 동안 측정 모드로 동작하고 그 이외의 시간은 슬립 모드로 동작할 수 있다.
상기 센싱 데이터는, 해당 IoT 센서가 장착된 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값을 포함할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값에 기반하여 상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 구성 설비 별로 각 모니터링 요소에 대한 측정 값이 기 설정된 기준 값을 초과하는 횟수에 따라 위험 점수를 부여할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 구성 설비 별로 기 저장된 사고 발생 빈도에 따라 제1 가중치를 부여하고, 기 저장된 고장 영향도에 따라 제2 가중치를 부여할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 사고 발생 빈도가 높을수록 제1 가중치를 높게 부여하고, 상기 고장 영향도가 높을수록 제2 가중치를 높게 부여할 수 있다.
상기 분석 서버는, 상기 위험 점수, 상기 제1 가중치, 및 상기 제2 가중치에 기반하여 하기 수학식에 따라 상기 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다.
(수학식)
α : 제1 가중치
β : 제2 가중치
Score : 위험 점수
상기 분석 서버는, 상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 합산한 후 해당 수소충전소의 구성 설비의 개수로 나눈 값을 역으로 하여 상기 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다.
개시되는 일 실시예에 따른 수소충전소의 모니터링 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서로부터 상기 센싱 데이터를 획득하는 단계; 및 획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하는 단계를 포함한다.
개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서로부터 상기 센싱 데이터를 획득하기 위한 명령; 및 획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하기 위한 명령을 포함한다.
개시되는 실시예에 의하면, 수소충전소의 각 구성 설비에 IoT 센서를 장착하고, IoT 센서로부터 센싱 데이터를 수집하여 이를 분석함으로써, 관리자가 현장에 출동하지 않아도 원경에서 센싱 데이터를 수집하고 이를 분석하여 수소충전소의 각 구성 설비 별 위험도를 평가할 수 있고, 이를 종합하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수소충전소 모니터링 시스템의 구성을 나타낸 도면
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수소충전소의 구성 설비를 개략적으로 나타낸 도면
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 서버의 구성을 나타낸 블록도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수소충전소 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 5는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 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. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
또한, 제1, 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 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수소충전소 모니터링 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 수소충전소 모니터링 시스템(100)은 IoT(Internet of Things) 센서(102), 데이터 수집 장치(104), 및 분석 서버(106)를 포함할 수 있다.
IoT 센서(102)는 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착될 수 있다. 여기서, 수소충전소는 도 2에 도시된 바와 같이, 기본적으로 수소를 저장하는 저장 용기(storage tank), 수소의 압력을 높이기 위한 압축기(compressor), 및 수소를 차에 충전하는 디스펜서(dispenser)를 포함할 수 있다. 이때, off-site 방식의 수소충전소는 외부 공장에서 생성된 수소 가스를 튜브 트레일러(tube trailer) 또한 수소 배관을 통해 공급하게 된다. 이외에도 수소충전소에는 각종 필터 및 밸브 등이 포함될 수 있으며, 수소 가스를 냉각하기 위한 냉각기를 포함할 수 있다.
IoT 센서(102)는 수소충전소의 각 구성 설비(저장 용기, 압축기, 디스펜서, 튜브 트레일러, 냉각기, 필터, 밸브 등)에 장착되어 기 설정된 모니터링 요소를 측정(센싱)할 수 있다. 여기서, 모니터링 요소는 온도, 습도, 압력, 진동, 미세 먼지, 황산화 가스, 가스 누출 여부, 염기, 충전율, 충전량, 충전 시간 등이 포함될 수 있다. IoT 센서(102)는 자체 전원(예를 들어, 배터리)으로 동작하도록 마련될 수 있다. 이때, IoT 센서(102)는 저전력으로 동작하도록 마련될 수 있다.
예를 들어, IoT 센서(102)는 기 설정된 주기(예를 들어, 1시간 주기)로 기 설정된 시간(예를 들어, 3초) 동안만 동작하여 모니터링 요소를 측정하고, 측정한 값(즉, 센싱 데이터)을 데이터 수집 장치(104)로 송신할 수 있다. 이때, IoT 센서(102)는 기 설정된 주기로 기 설정된 시간 동안만 활성화 되어 측정 모드로 동작하고, 그 이외의 시간에는 비활성화 되어 슬립 모드로 동작할 수 있다.
즉, IoT 센서(102)는 저전력 설계를 통해 현장에 설치한 후 장기간 동안 관리자의 출동 없이 모니터링 요소를 측정하도록 마련될 수 있다. 센싱 데이터에는 해당 IoT 센서(102)가 장착되는 수소충전소의 구성 설비 식별 정보가 포함될 수 있다.
데이터 수집 장치(104)는 통신 네트워크를 통해 IoT 센서(102) 및 분석 서버(106)와 통신 가능하게 연결된다. 여기서, 통신 네트워크는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wide area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.
데이터 수집 장치(104)는 수소충전소의 각 구성 설비에 장착된 다수의 IoT 센서(102)로부터 센싱 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집 장치(104)는 각 수소충전소에 설치될 수 있다. 데이터 수집 장치(104)는 해당 수소충전소에 설치된 다수의 IoT 센서(102)로부터 센싱 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 수집 장치(104)는 각 IoT 센서(102)로부터 기 설정된 주기로 센싱 데이터를 수집할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 데이터 수집 장치(104)는 다수의 IoT 센서(102)로부터 센싱 데이터를 분석 서버(106)로 송신할 수 있다.
분석 서버(106)는 데이터 수집 장치(104)로부터 수신한 센싱 데이터들에 기초하여 수소충전소 및 수소충전소의 각 구성 설비의 상태를 평가할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 분석 서버(106)는 데이터 수집 장치(104)로부터 수신한 센싱 데이터들에 기초하여 수소충전소의 각 구성 설비의 위험도 평가를 수행하고, 위험도 평가 결과에 따라 고장 예측 및 건전성 관리(Prognostics and Health Management: PHM)를 수행할 수 있다.
구체적으로, 분석 서버(106)는 센싱 데이터에 포함된 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 측정 값에 기반하여 각 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다. 분석 서버(106)는 기 설정된 기간 동안 수집된 센싱 데이터를 이용하여 각 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다.
분석 서버(106)는 각 수소충전소의 구성 설비 별로 각 모니터링 요소에 대한 측정 값이 기 설정된 기준 값을 초과하는 횟수에 따라 위험 점수를 부여할 수 있다. 예를 들어, 구성 설비가 압축기인 경우, 모니터링 요소는 온도 및 압력 등이 될 수 있으며, 온도 및 압력에 대한 측정 값이 기 설정된 기준 값을 초과하는 횟수에 따라 압축기에 대한 위험 점수를 부여할 수 있다.
이때, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별로 과거의 사고 발생 빈도 및 고장 영향도에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별로 사고 이력을 조회하여 사고 발생 빈도에 대한 정보를 기 저장할 수 있다. 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 사고 발생 빈도에 따라 제1 가중치를 부여할 수 있다. 이때, 사고 발생 빈도가 높을수록 제1 가중치를 높게 하고, 사고 발생 빈도가 낮을수록 제1 가중치를 낮게 부여할 수 있다.
또한, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별로 고장이 발생하는 경우 그 고장에 따른 영향의 정도(즉, 고장으로 인해 발생하는 피해 정도 또는 고장으로 인해 수소충전소 전체에 미치는 성능 저하 정도 등)에 대한 정보를 기 저장할 수 있다. 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 고장 영향도에 따라 제2 가중치를 부여할 수 있다. 이때, 고장 영향도가 높을수록 제2 가중치를 높게 하고, 고장 영향도가 낮을수록 제2 가중치를 낮게 부여할 수 있다.
분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 위험 점수, 제1 가중치, 및 제2 가중치에 기반하여 위험도를 산출할 수 있다. 분석 서버(106)는 아래의 수학식 1에 따라 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다.
(수학식 1)
α : 제1 가중치
β : 제2 가중치
Score : 위험 점수
분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 위험도 수준을 복수 개의 레벨로 구분할 수 있다. 예를 들어, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 위험도에 따라 무시할 수 있음(negligible), 허용할 수 있음(tolerable), 바람직하지 않음(undesirable), 및 허용할 수 없음(unacceptable) 등으로 구분할 수 있다. 분석 서버(106)는 위험도 수준이 일정 수준 이상인 경우, 예를 들어, 위험도 수준이 바람직하지 않음(undesirable)이나 허용할 수 없음(unacceptable)인 경우, 별도의 알람을 관리자에게 발생시킬 수 있다.
또한, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 위험도에 기반하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 분석 서버(106)는 해당 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 모두 합산한 후, 해당 수소충전소의 구성 설비의 개수로 나눈 값에 기반하여 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다. 즉, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비의 평균 위험도를 역으로 하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다.
개시되는 실시예에 의하면, 수소충전소의 각 구성 설비에 IoT 센서를 장착하고, IoT 센서로부터 센싱 데이터를 수집하여 이를 분석함으로써, 관리자가 현장에 출동하지 않아도 원경에서 센싱 데이터를 수집하고 이를 분석하여 수소충전소의 각 구성 설비 별 위험도를 평가할 수 있고, 이를 종합하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있게 된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 분석 서버(106)는 통신 모듈(111), 평가 모듈(113), 및 데이터베이스(115)를 포함할 수 있다.
통신 모듈(111)은 각 수소충전소의 데이터 수집 장치(104)와 통신 가능하게 연결될 수 있다. 통신 모듈(111)은 각 데이터 수집 장치(104)로부터 센싱 데이터들을 수신할 수 있다. 통신 모듈(111)은 평가 모듈(113)에서 산출한 수소충전소의 구성 설비 별 위험도에 따라 기 설정된 관리자에게 알람을 발생시킬 수 있다.
평가 모듈(113)은 수신한 센싱 데이터들에 기반하여 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다. 이때, 평가 모듈(113)은 데이터베이스(115)에 저장된 수소충전소의 각 구성 설비 별 사고 발생 빈도에 대한 정보 및 고장 영향도에 대한 정보를 이용할 수 있다. 또한, 평가 모듈(113)은 수소충전소의 구성 설비 별 위험도에 기반하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다.
데이터베이스(115)는 수소충전소를 구성하고 있는 각 구성 설비들의 사고 발생 빈도에 대한 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(115)는 수소충전소의 각 구성 설비들의 고장 영향도에 대한 정보를 저장할 수 있다. 여기서는, 분석 서버(106)가 데이터베이스(115)를 포함하고 있는 것으로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니며 데이터베이스(115)는 분석 서버(106)와는 별도의 외부 장치로 구현될 수도 있다.
본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 "모듈"은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수소충전소 모니터링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 수소충전소의 구성 설비에 장착된 IoT 센서(102)가 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성할 수 있다(S 101).
다음으로, 데이터 수집 장치(104)는 수소충전소의 각 구성 설비에 장착된 다수의 IoT 센서(102)로부터 센싱 데이터를 수집할 수 있다(S 103).
다음으로, 분석 서버(106)는 데이터 수집 장치(104)로부터 수소충전소에 대한 센싱 데이터들을 수신할 수 있다(S 105).
다음으로, 분석 서버(106)는 센싱 데이터에 포함된 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 측정 값에 기반하여 각 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출할 수 있다(S 107).
다음으로, 분석 서버(106)는 수소충전소의 구성 설비 별 위험도에 기반하여 해당 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출할 수 있다(S 109).
도 5는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 데이터 수집 장치(104)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 분석 서버(106)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10 : 컴퓨팅 환경
12 : 컴퓨팅 장치
14 : 프로세서
16 : 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18 : 통신 버스
20 : 프로그램
22 : 입출력 인터페이스
24 : 입출력 장치
26 : 네트워크 통신 인터페이스
100 : 수소충전소 모니터링 시스템
102 : IoT 센서
104 : 데이터 수집 장치
106 : 분석 서버
111 : 통신 모듈
113 : 평가 모듈
115 : 데이터베이스

Claims (19)

  1. 수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서; 및
    상기 센싱 데이터를 획득하고, 획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하는 분석 서버를 포함하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 IoT 센서는,
    기 설정된 주기에 기 설정된 시간 동안 측정 모드로 동작하고 그 이외의 시간은 슬립 모드로 동작하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 센싱 데이터는,
    해당 IoT 센서가 장착된 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값을 포함하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값에 기반하여 상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 구성 설비 별로 각 모니터링 요소에 대한 측정 값이 기 설정된 기준 값을 초과하는 횟수에 따라 위험 점수를 부여하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 구성 설비 별로 기 저장된 사고 발생 빈도에 따라 제1 가중치를 부여하고, 기 저장된 고장 영향도에 따라 제2 가중치를 부여하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 사고 발생 빈도가 높을수록 제1 가중치를 높게 부여하고, 상기 고장 영향도가 높을수록 제2 가중치를 높게 부여하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 위험 점수, 상기 제1 가중치, 및 상기 제2 가중치에 기반하여 하기 수학식에 따라 상기 구성 설비 별 위험도를 산출하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
    (수학식)

    α : 제1 가중치
    β : 제2 가중치
    Score : 위험 점수
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 분석 서버는,
    상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 합산한 후 해당 수소충전소의 구성 설비의 개수로 나눈 값을 역으로 하여 상기 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출하는, 수소충전소의 모니터링 시스템.
  10. 하나 이상의 프로세서들, 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,
    수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서로부터 상기 센싱 데이터를 획득하는 단계; 및
    획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하는 단계를 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 IoT 센서는,
    기 설정된 주기에 기 설정된 시간 동안 측정 모드로 동작하고 그 이외의 시간은 슬립 모드로 동작하도록 마련되는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 센싱 데이터는,
    해당 IoT 센서가 장착된 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값을 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 모니터링 하는 단계는,
    상기 수소충전소의 구성 설비 식별 정보 및 상기 모니터링 요소에 대한 측정 값에 기반하여 상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 산출하는 단계를 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 구성 설비 별로 각 모니터링 요소에 대한 측정 값이 기 설정된 기준 값을 초과하는 횟수에 따라 위험 점수를 부여하는 단계를 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 구성 설비 별로 기 저장된 사고 발생 빈도에 따라 제1 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 구성 설비 별로 기 저장된 고장 영향도에 따라 제2 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 사고 발생 빈도가 높을수록 제1 가중치를 높게 부여하고, 상기 고장 영향도가 높을수록 제2 가중치를 높게 부여하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 위험도를 산출하는 단계는,
    상기 위험 점수, 상기 제1 가중치, 및 상기 제2 가중치에 기반하여 하기 수학식에 따라 상기 구성 설비 별 위험도를 산출하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
    (수학식)

    α : 제1 가중치
    β : 제2 가중치
    Score : 위험 점수
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 모니터링 하는 단계는,
    상기 수소충전소의 구성 설비 별 위험도를 합산한 후 해당 수소충전소의 구성 설비의 개수로 나눈 값을 역으로 하여 상기 수소충전소의 안전 신뢰도를 산출하는 단계를 더 포함하는, 수소충전소의 모니터링 방법.
  19. 하나 이상의 프로세서들;
    메모리; 및
    하나 이상의 프로그램들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며,
    상기 하나 이상의 프로그램들은,
    수소충전소의 구성 설비에 각각 장착되고, 기 설정된 모니터링 요소를 측정하여 센싱 데이터를 생성하는 IoT 센서로부터 상기 센싱 데이터를 획득하기 위한 명령; 및
    획득한 상기 센싱 데이터에 기반하여 상기 수소충전소의 상태를 모니터링 하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
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