ESG 경영을 위한 인공지능 기반 환경설비 및 산업플랜트 관리 서비스 시스템이 제공되며, 환경설비 또는 산업플랜트의 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 IoT(Interent of Things) 기기, 설비 데이터 및 환경 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 설비 데이터 및 환경 데이터에 의해 이상상태가 감지되는 경우 알람을 출력하는 사용자 단말 및 환경설비 또는 산업플랜트에 설치된 적어도 하나의 IoT 기기로부터 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 수집부, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 설비 데이터 및 환경 데이터를 입력하여
ESG 경영을 위한 인공지능 기반 환경설비 및 산업플랜트 관리 서비스 시스템이 제공되며, 환경설비 또는 산업플랜트의 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 IoT(Interent of Things) 기기, 설비 데이터 및 환경 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 설비 데이터 및 환경 데이터에 의해 이상상태가 감지되는 경우 알람을 출력하는 사용자 단말 및 환경설비 또는 산업플랜트에 설치된 적어도 하나의 IoT 기기로부터 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 수집부, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 설비 데이터 및 환경 데이터를 입력하여 이상상태를 모니터링하는 모니터링부, 환경설비 또는 산업플랜트에 이상상태가 감지된 경우 사용자 단말로 알람을 전송하는 전송부를 포함하는 관리 서비스 제공 서버를 포함한다.
대표청구항▼
환경설비 또는 산업플랜트의 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 IoT(Interent of Things) 기기; 상기 설비 데이터 및 환경 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 상기 설비 데이터 및 환경 데이터에 의해 이상상태가 감지되는 경우 알람을 출력하는 사용자 단말; 및상기 환경설비 또는 산업플랜트에 설치된 적어도 하나의 IoT 기기로부터 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하며 태깅을 더 수행하는 수집부, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 상기 설비 데이터 및 환경 데이터를 입력하여 이상상태를 모니터링하는 모니터링부, 상기 환경설
환경설비 또는 산업플랜트의 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하는 IoT(Interent of Things) 기기; 상기 설비 데이터 및 환경 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 상기 설비 데이터 및 환경 데이터에 의해 이상상태가 감지되는 경우 알람을 출력하는 사용자 단말; 및상기 환경설비 또는 산업플랜트에 설치된 적어도 하나의 IoT 기기로부터 설비 데이터 및 환경 데이터를 수집하며 태깅을 더 수행하는 수집부, 기 구축된 인공지능 알고리즘에 상기 설비 데이터 및 환경 데이터를 입력하여 이상상태를 모니터링하는 모니터링부, 상기 환경설비 또는 산업플랜트에 이상상태가 감지된 경우 상기 사용자 단말로 알람을 전송하는 전송부를 포함하는 관리 서비스 제공 서버;를 포함하고,상기 수집부는,각 설비의 상황정보를 기술하는 기술자를 검색의 대상이 되는 설비 정보 또는 콘텐츠(Contents)에 태깅하는 상황(Context)태깅 기법을 기반으로 상황인식 설비 정보모델을 정의하는 설비 상황인식 정보 모델링 단계, 상황 자동태깅 단계 및 우선순위에 따른 정보제공을 위한 랭킹 단계를 수행하되,상기 설비 상황인식 정보 모델링 단계에서,설비(Equipment), 상황태그(Context Tag), 및 콘텐츠(Content) 노드(Node) 간 링크 구조를 갖는 폭소노미(Folksonomies) 형태로 체계화시킨 정보 모델을 이용함으로써 설비와 관련된 콘텐츠의 의미적 상황별 분류 및 설비 상황에 따른 콘텐츠 제공이 가능하도록 하고, 상기 정의의 수행시, 하나의 설비 폭소노미를 하기 수학식 1과 같이 한 개의 튜플(Tuple)로 나타내고,[수학식 1]상기 수학식 1에서, U,T,C는 유한집합으로 각각 설비(Utility), 태그(Tag) 및 해당 설비에 대한 콘텐츠(Contents)를 의미하고, Y는 U,T,C 사이의 삼원(Ternary) 관계임에 따라 로 정의되고,상기 설비 상황인식 정보 모델링 단계를 통해 구성된 무방향 하이퍼그래프(Undirected Hypergraph) 형태로 이루어진 설비 폭소노미에 대하여 상기 상황 자동태깅 단계와 랭킹 단계를 적용하고,상기 상황 자동태깅 단계에서,설비의 수명에 유의미한 영향을 끼친 상황별 설비 정보로부터 설비에 대한 상황의 중요도를 판단하여 설비에 대해 상황태그를 자동 태깅하되, 석유화학플랜트에서 설비 A가 상황 C(Circumstance)에서 이상패턴을 발생시키거나, 상기 설비 A가 상기 상황 C와 관련된 진단영상에 대응하는 콘텐츠가 많은 경우, 설비 A에 대한 상황 C가 설비 A의 수명에 유의미한 영향을 끼치는 것으로 인식하고, 이후 설비 A의 정보에 대하여 상황 C의 영향도를 수치화한 상황 참여도인 CPW(Context Participation Weight)를 계산하여 설비 A의 수명에 영향을 미치는 상황 인자로 고려되도록 하고, 다음으로 특정 임계치 이상인 CWP 값을 가진 설비 정보만이 추출되도록 하고, 추출된 설비 콘텐츠 집합에서 상황태그와 설비 정보에 대한 상황 참여도인 CPW값이 태그 정보로 태깅되도록 하며,상기 랭킹 단계에서,사용자의 요구에 부합하는 상황에서의 설비 정보를 제공하거나, 설비가 처한 현재 상황에 부합하는 정보를 자동적으로 제공하기 위한 설비 정보제공 우선순위의 가중치 CR(Context Rank)를 결정하되,상기 설비 정보제공 우선순위의 결정을 위하여, 설비 A의 수명에 부정적 영향을 미치는 상황 Cq에 대한 설비 A의 콘텐츠 Dj의 적합도인 CRC(Critical Risk Context)(Cq, Dj)와, 설비 A에 대한 콘텐츠 Da의 신뢰도인 CRa(Context Reliability)의 2 개의 인자 값을 산출하고,상기 CRC의 산출을 위해, 설비 A에 대한 위험상황 인자를 하기 수학식 2와 같이 정형화하고,[수학식 2]상기 수학식 2를 기반으로 상기 CRC를 하기 수학식 3과 수학식 4를 통해 산출하되,[수학식 3][수학식 4]TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기법을 사용한 정보 가중치 계산법인 상기 수학식 3을 통해 제공 정보의 우선순위값을 산출하고,상기 수학식 3에서, idfi의 우측항 중 N은 전체 콘텐츠의 개수이고, ni는 상황태그 Ci가 태깅하고 있는 콘텐츠의 개수이고, Wij는 콘텐츠 Dj에 대한 상황태그 Ci의 중요도를 나타내는 가중치이고, fij는 콘텐츠 Dj에 태깅된 상황태그 Ci의 참여 빈도수이고, Wiq는 설비가 처한 현재 상황 Cq에서의 상황태그 Ci의 중요도를 의미하고, fiq는 설비 A에 대해 미리 정의된 위험상황태그세트 CRCa에 정의된 CRi의 상황태그 값과 근사치를 구하여, 현재 상황 Cq가 설비의 수명에 부정적인 영향을 끼치는 정도를 수치화한 정보이고,상기 수학식 3을 기반으로 설비 수명의 부정적 영향을 고려한 상황 Cq에 대한 설비 A의 콘텐츠 Dj의 적합도 CRC(Cq,Dj)를 상기 수학식 4를 통해 산출하고,상기 수학식 4에서, Ka는 콘텐츠 Da에서 포함하고 있는 특이 패턴 또는 단어의 개수이고, cfi는 콘텐츠 Da에서 상황태그 ci가 출현한 횟수를 의미함에 따라, 상기 수학식 4를 통해 콘텐츠 Da가 상황태그 ci와 관련된 내용을 담고 있는 정도에 따라 상황에 대한 콘텐츠 Da의 신뢰도 값의 산출이 가능하고,이후, 설비 A에 대한 콘텐츠 Da의 신뢰도인 CRa를 하기 수학식 5를 이용해 산출하며,[수학식 5]이후, 상황 Cq에 대한 설비 A의 콘텐츠 Dj의 적합도, CRC(Cq,Dj)와 설비 A에 대한 콘텐츠 Da의 신뢰도, 및 CRa을 합산함으로써 설비 정보제공 우선순위의 가중치 CR를 산출하는 것인, ESG 경영을 위한 인공지능 기반 환경설비 및 산업플랜트 관리 서비스 제공 시스템.
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