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KR102730460B1 - Rgb채널 환산 알고리즘이 적용된 인공지능 기반 스마트진단 led 전광판 - Google Patents

Rgb채널 환산 알고리즘이 적용된 인공지능 기반 스마트진단 led 전광판 Download PDF

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KR102730460B1
KR102730460B1 KR1020240044660A KR20240044660A KR102730460B1 KR 102730460 B1 KR102730460 B1 KR 102730460B1 KR 1020240044660 A KR1020240044660 A KR 1020240044660A KR 20240044660 A KR20240044660 A KR 20240044660A KR 102730460 B1 KR102730460 B1 KR 102730460B1
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KR
South Korea
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김권일
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포스텍네트웍스(주)
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Abstract

본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판은, LED 전광판의 사용 전력을 실시간으로 측정하는 IoT 전력 측정부; 상기 IoT 전력 측정부의 전력 측정 데이터를 저장하고, LED 모듈의 R(Red), G(Green), B(Blue) 색상값과 소비전력값의 관계식으로 정의되어 RGB 색상값을 전력값으로 변환시키는 환산계수가 저장된 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부로부터 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 상기 환산계수를 수신하여, 상기 LED 모듈의 출력 상태를 진단하는 AI 분석부; 및 상기 AI 분석부의 진단 결과를 관리자 단말기로 전송하는 통신부를 포함하고, 상기 AI 분석부는, 상기 LED 전광판에 출력되는 컨텐츠 이미지의 캡쳐 파일을 수신하여, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 추출하고, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 상기 환산계수를 곱하여 상기 운영서버로부터 송신되는 컨텐츠의 실시간 소비전력 기준값을 연산하며, 상기 소비전력 기준값을 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 비교하여 상기 LED 모듈의 소비전력 저하 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.

Description

RGB채널 환산 알고리즘이 적용된 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판{AI-BASED SMART DIAGNOSIS LED DISPLAY WITH RGB CHANNEL CONVERSION ALGORITHM}
본 발명은 전력 모니터링을 위한 알고리즘에 있어서, LED전광판에 표출되는 특정 색상 소비전력의 고정 기준값이 아닌 실시간으로 변하는 색상조합의 변동 기준값을 기준으로 실제 소비전력 측정값과 비교하여 전광판을 실시간으로 진단하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판에 관한 것이다.
영상표시장치로서의 LED 전광판은 실외 환경에서 시인성이 좋고, 반영구적이며 전력소모가 적어 친환경 기술중 하나로 여겨지고 있다. LED(Light Emitting Diode)는 무기질 자체발광 소자로서 전원의 공급량에 따라 밝기를 조절하며, 검은색을 표현할 때 일반적인 다른 영상표시장치와 다른 완전한 블랙 색상으로 출력이 가능하여 뚜렷한 명암비를 갖는다. 이에 따라, LED 전광판은 실내에서 행사장, 경기장 스코어보드, 영화관, 공연장, 차세대 TV 등으로 활용도가 높다. 마이크로TV로 불리는 차세대 TV는 LED를 활용한 기술로 LED의 픽셀들 간격을 줄인 LED 모듈을 사용하여 확장성이 좋고 선명도가 높아 앞으로 대형 TV 시장을 선도할 기술로 각광받고 있다.
실외 대형 전광판들은 원거리에서도 시인성이 좋아 교통안내, 홍보, 알림 등에 사용되는데 LED 모듈의 불량이 발생할 경우, 상황에 맞는 중요한 문자 및 정보 등 전광판으로 출력하지 못해 사용자들에게 불편과 사고 발생의 위험이 발생할 수 있다. 대부분 전광판은 설치 위치 또한 도로 및 외곽 등에 있어 전광판의 상태를 관리하기가 쉽지 않다. LED 전광판은 실외에 설치되는 대형 디스플레이의 특성상 유지보수가 어려워 그 관리가 현장의 주된 기술이슈 중 하나이다. LED 모듈의 불량 위치와 불량률에 따라 장애 해결을 위해 발생하는 비용과 시간이 달라질 수 있으며, LED 모듈에 불량이 발생 되었는지 여부의 즉시 파악이 어려운 실정이다.
이러한 배경으로, IoT 기술을 접목하여 자동으로 전광판의 상태를 진단하는 기술이 제안되고 있다. 관련 선행특허로 한국등록특허 제1647492호는 LED 전광판용 전자부품 교체시기 스마트 검출 장치를 개시한다. 상기 선행문헌에 따르면, LED 전광판 상에 가로와 세로 매트릭스 구조를 갖는 개별 셀형 LED 모듈에 1:1로 연결되어, LED전광판용 스마트 IoT모듈의 제어신호에 따라 영상데이터 출력, 온도측정, 부품수명 시간센싱, 불량부품 검출을 수행시키는 LED센싱키트노드를 구성하여 부품의 데이터를 수신받아 부품별 교체시기를 판단한다.
상기의 예시와 같이 종래에는 전광판의 LED 모듈별 상태 진단을 위해서, LED 모듈과 1:1로 매칭되는 별도의 센서 수단이 구성되었다. 일반적으로 LED 모듈은 16x16 또는 32x16, 64x64의 LED 소자가 집적되고, 이러한 LED 모듈도 최소 수십여개가 구성되어 전광판을 형성한다. 수십여개의 LED 모듈 단위로 전력 감시 센서를 구성시키는 것은 제조단가 및 모듈의 부피가 커져서 제품의 경쟁력을 떨어뜨리는 문제점이 있다.
한편, 본 출원인은 선행기술로 한국등록특허 제2086163호의 룩업 테이블 기술을 기반으로, 한국등록특허 제2203583호의 IoT를 이용한 실시간 전광판 제어기술을 개시한 바 있다. 다만, 한국등록특허 제2203583호 역시 전압 측정부가 LED 모듈의 개수에 따라 구비되는 것으로, 실시간 보정을 위해 전압 측정을 위한 센서가 모듈별로 탑재되어야 하는 문제점이 여전히 존재한다.
이에, 본 출원인은 한국등록특허 제2203583호의 개량발명으로 한국등록특허 제2478220호를 개시한 바 있다. 한국등록특허 제2478220호는 인공지능 알고리즘을 이용하여 전광판의 입출력 쪽에 단 한개의 전력 감지 센서만 구비하면서도 LED 모듈을 모두 모니터링하여 실시간으로 장애 원인을 감지할 수 있는 스마트 진단 전광판에 관한 것으로, 전력 측정 IoT센서가 복수의 LED 모듈을 감지하기 위하여 모듈의 x, y 위치 좌표값을 갖는 룩업테이블과 연계되며, AI 알고리즘으로 LED 모듈의 스캔 방식과 에러 사항 판단 로직을 설정하여, 단일 감지 센서로 LED의 불량 상태를 높은 정확도로 판단 및 분류하는 실시예를 개시한다.
그러나, 한국등록특허 제2478220호는 소비전력의 진단 알고리즘에서, 소비전력 저하 여부를 판단하기 위한 기준값으로 “모든 LED를 백색”으로 출력한 특정 색상조합의 표출값을 사용한다. 한국등록특허 제2478220호의 [0044, 0045]의 실시예를 참조하면, 본 출원인의 종래기술은 AI 분석부에서 LED 모듈의 진단시 LED 모듈의 온(ON) 상태에 R,G,B를 동시에 발광한 W(white)값을 최대치로 출력하여 소비전력을 측정한다.
전술한 바와 같이, 종래에는 LED 모듈의 진단을 위한 기준값이 사전에 설정된 특정 색상(예를들면 백색 White) 조합의 고정 기준값이 사용되었다. 이 경우, 전광판의 진단을 위해서 LED 모듈에 특정 색상을 최대로 출력하는 진단 과정이 수행되어야 하고, 그 과정에서 전광판의 운영이 잠시 중단되어야 하는 불편함이 발생되었다.
한국등록특허 제1647292호 한국등록특허 제2203583호 한국등록특허 제2478220호
본 발명의 목적은 RGB채널 환산 알고리즘을 적용하여, 고정된 소비전력 기준값이 아닌 다양한 색상조합으로 표출되는 표출 이미지의 기준값을 실시간으로 계산하는 가변 기준값을 적용하고 기존 전광판 진단시의 서비스 중단문제를 해결하여, 운영중에도 실시간 진단이 가능한 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판을 제공하고자 한다.
본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판은, LED 전광판의 사용 전력을 실시간으로 측정하는 IoT 전력 측정부; 상기 IoT 전력 측정부의 전력 측정 데이터를 저장하고, LED 모듈의 R(Red), G(Green), B(Blue) 색상값과 소비전력값의 관계식으로 정의되어 RGB 색상값을 전력값으로 변환시키는 환산계수가 저장된 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부로부터 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 상기 환산계수를 수신하여, 상기 LED 모듈의 출력 상태를 진단하는 AI 분석부; 및 상기 AI 분석부의 진단 결과를 관리자 단말기로 전송하는 통신부를 포함하고, 상기 AI 분석부는, 상기 LED 전광판에 출력되는 컨텐츠 이미지의 캡쳐 파일을 수신하여, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 추출하고, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 상기 환산계수를 곱하여 상기 운영서버로부터 송신되는 컨텐츠의 실시간 소비전력 기준값을 연산하며, 상기 소비전력 기준값을 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 비교하여 상기 LED 모듈의 소비전력 저하 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.
일 실시예로, 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판은 상기 LED 전광판에 동영상의 컨텐츠를 전송하는 운영서버로부터, 상기 동영상의 컨텐츠를 프레임 단위로 캡처하여 컨텐츠 이미지를 획득하는 캡쳐 모듈을 더 포함하고, 상기 캡쳐 모듈은, 상기 컨텐츠 이미지를 상기 AI 분석부로 전송할 수 있다.
일 실시예로, 상기 IoT 전력 측정부는, 상기 LED 전광판의 전원공급장치(SMPS)의 전원 입력단 또는 누전차단기의 출력단에 연결된 전력 측정 센서를 포함하고, 상기 LED 전광판의 소비 전력량을 측정할 수 있다.
일 실시예로, 상기 데이터 저장부는, 상기 LED 모듈에서 색상별 최고 출력시의 전력 측정 데이터를 수신하여 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)을 계산하는 기능과, 상기 LED 모듈에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, 상기 LED 모듈을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산하는 기능과, 상기 순 전력값(RGB_w)과 상기 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출하는 기능을 실행시키는 환산계수 알고리즘이 저장된 환산계수 산출 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시예로, 상기 환산계수 산출 모듈은, 상기 LED 전광판이 운용되기 전인 사전단계에서 상기 환산계수를 산출하고, 상기 AI 분석부는, 상기 LED 전광판에 상기 컨텐츠 이미지가 출력되는 실시간 운영단계에서 상기 환산계수를 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 곱하여 실시간 소비전력 기준값을 연산하여, 상기 소비전력 기준값은 가변되는 변동 기준값일 수 있다.
일 실시예로, 상기 AI 분석부는, 상기 컨텐츠 이미지의 R, G, B 색상값을 픽셀 단위로 추출하고, 해당 픽셀에서 R, G, B의 색상값 각각에 상기 환산계수를 곱하여 색상값을 전력값으로 환산하고, 이 과정을 상기 LED 모듈을 구성하는 픽셀만큼 수행한 뒤 환산된 전력값을 총합하여 상기 소비전력 기준값을 연산하는 기준값 연산 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시예로, 상기 AI 분석부는, 상기 소비전력 기준값과 실시간으로 수신되는 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터를 비교하여, 그 차이값이 기설정된 오차범위를 초과한 정도에 따라 소비전력 저하의 상태를 ‘경고’ 또는 ‘고장’으로 판단하는 분석 모듈을 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 프로세서에서 수행되며 LED 전광판의 소비전력 저하 상태를 판단하는 스마트진단 방법에 있어서, LED 모듈에서 색상별 최고 출력에 따른 출력 전력값을 수신받아 상기 LED 모듈의 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)을 계산하는 (a)단계; 상기 LED 모듈에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, 상기 LED 모듈을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산하는 (b)단계; 상기 순 전력값(RGB_w)과 상기 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출하는 (c)단계; 및 상기 LED 모듈에서 출력되는 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 수신받아, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 상기 환산계수(RGB_r)를 곱하여 소비전력 저하 여부를 판단하기 위한 소비전력 기준값을 산출하는 (d)단계;를 포함하는 것을 다른 특징으로 한다.
일 실시예로, 스마트진단 방법은 상기 LED 모듈의 실시간 전력 측정 데이터를 수신받아 (d)단계에서 산출된 상기 소비전력 기준값과 비교하여 소비전력 저하의 상태를 판단하는 (e)단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, LED 전광판의 고장진단을 원격에서 실시간으로 모니터링하여 LED 전광판의 유지보수가 용이한 이점이 있다. 특히, 본 발명에 따르면 LED 전광판의 고장진단을 위한 알고리즘으로 RGB채널 환산 알고리즘을 적용하여, 고정된 기준값이 아닌 다양한 색상조합으로 표출되는 표출 이미지의 기준값을 실시간으로 계산하는 가변 기준값을 적용한다. 이에 따라, LED 전광판의 콘텐츠 송출을 중단하지 않고도 LED 전광판의 출력 상태를 진단할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판의 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 IoT 전력 측정부를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 저장부와 AI 분석부를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 순 전력값 계산 모습을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 250’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 190’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 130’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다.
본 문서에 기재된 다양한 실시예들은, 본 발명 및 개시의 기술적 사상을 명확히 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이며, 이를 특정한 실시 형태로 한정하려는 것이 아니다. 본 발명 및 개시의 기술적 사상은, 본 문서에 기재된 각 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 대체물(alternatives) 및 각 실시예의 전부 또는 일부로부터 선택적으로 조합된 실시예를 포함한다. 또한 본 발명 및 개시의 기술적 사상의 권리 범위는 이하에 제시되는 실시예들이나 이에 대한 구체적 설명으로 한정되지 않는다.
기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서, 본 문서에서 사용되는 용어들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 발명 및 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해되는 의미를 가질 수 있다.
본 문서에서 사용되는 "포함한다", "포함할 수 있다", "구비한다", "구비할 수 있다", "가진다", "가질 수 있다" 등과 같은 표현들은, 대상이 되는 특징으로 기능, 동작 또는 구성요소 등이 존재함을 의미하며, 다른 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다. 즉, 이와 같은 표현들은 다른 실시예를 포함할 가능성을 내포하는 개방형 용어(open-ended terms)로 이해되어야 한다.
본 문서에서 사용되는 단수형의 표현은, 문맥상 다르게 뜻하지 않는 한 복수형의 의미를 포함할 수 있으며, 이는 청구항에 기재된 단수형의 표현에도 마찬가지로 적용된다.
본 문서에서 사용되는 "A, B, 및 C," "A, B, 또는 C," "A, B, 및/또는 C" 또는 "A, B, 및 C 중 적어도 하나," "A, B, 또는 C 중 적어도 하나," "A, B, 및/또는 C 중 적어도 하나," "A, B, 및 C 중에서 선택된 적어도 하나," "A, B, 또는 C 중에서 선택된 적어도 하나," "A, B, 및/또는 C 중에서 선택된 적어도 하나" 등의 표현은, 각각의 나열된 항목 또는 나열된 항목들의 가능한 모든 조합들을 의미할 수 있다. 예를 들어, "A 및 B 중에서 선택된 적어도 하나"는, (1) A, (2) A 중 적어도 하나, (3) B, (4) B 중 적어도 하나, (5) A 중 적어도 하나 및 B 중 적어도 하나, (6) A 중 적어도 하나 및 B, (7) B 중 적어도 하나 및 A, (8) A 및 B를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용되는 "~에 기초하여"라는 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 기술되는, 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 하나 이상의 인자를 기술하는데 사용되고, 이 표현은 해당 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 추가적인 인자를 배제하지 않는다.
본 문서에서 사용되는, 어떤 구성요소(예컨대, 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예컨대, 제2 구성요소)에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다는 표현은, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되는 것뿐 아니라, 새로운 다른 구성요소(예컨대, 제3 구성요소)를 매개로 하여 연결 또는 접속되는 것을 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(configured to)"은 문맥에 따라, "~하도록 설정된", "~하는 능력을 가지는", "~하도록 변경된", "~하도록 만들어진", "~를 할 수 있는" 등의 의미를 가질 수 있으며 이루어진(consist)의 의미와 구분된다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여, 본 개시의 다양한 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면 및 도면에 대한 설명에서, 동일하거나 실질적으로 동등한(substantially equivalent) 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여될 수 있다. 또한, 이하 다양한 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있으나, 이는 해당 구성요소가 그 실시예에 포함되지 않는 것을 의미하지는 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판(1)의 시스템 구성도이다. 도 1을 참조하면, 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판(1)은 LED 전광판(10)과 컨트롤러(20)를 제어하는 제어기를 포함할 수 있으며, 제어기는 IoT 전력 측정부(31), 데이터 저장부(33), LUT 데이터부(35), AI 분석부(37), 캡처 모듈(38), 및 통신부(39)를 포함할 수 있다. 통신부(39)는 운영서버(50) 또는 관리자의 단말로 LED 전광판(10)의 장애 진단 상황을 송신할 수 있다. 본 실시예로, 제어기는 전광판의 메인 컨트롤러에 포함될 수 있다. 통신부(39)는 장애진단 상황을 운영서버(50) 또는 관리자 단말로 전송할 수 있으며, 본 실시예로 LED 전광판(1)은 장애진단 데이터를 수신하는 어플리케이션을 통해 사용자의 스마트폰 단말로 원격 제어가 수행될 수 있다. 운영서버(50)는 LED 전광판(10)에 표출시킬 동영상, 이미지, 텍스트와 같은 콘텐츠 파일을 컨트롤러(20)로 전송할 수 있다.
LED 전광판(10)은 종래의 일반 전광판과 동일한 구성이어도 무방하다. 본 실시예에 따른 스마트진단 LED 전광판(1)은 종래의 LED 전광판(10)에 연동되어 시스템이 구축될 수 있다. LED 전광판(10)은 설계요구에 따라 다수개의 LED 모듈(100)이 마련될 수 있으며, 각 LED 모듈(100)에는 R(Red), G(Green), B(Blue)의 발광소자가 한 픽셀을 구성할 수 있다.
IoT 전력 측정부(31)는 LED 전광판(10)의 사용 전력을 실시간으로 측정할 수 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 IoT 전력 측정부(31)를 나타낸다.
IoT 전력 측정부(31)는 LED 전광판(10)의 전원공급장치(SMPS, 40)의 전원 입력단 또는 누전차단기의 출력단에 연결된 전력 측정 센서를 포함하고, LED 전광판의(10) 소비 전력량을 측정할 수 있다.
LED 모듈(100)은 복수개의 LED 소자로 구성될 수 있다. LED 소자는 R, G, B의 다이오드를 포함하며, RGB로 이루어진 LED 소자가 1픽셀을 구성할 수 있다. 일 실시예로, IoT 전력 측정부(31)는 LED 모듈(100)과 1:多의 관계로 마련될 수 있다.
IoT 전력 측정부(31)는 다수개의 LED 모듈(100)을 통합하여 전력 감시를 수행할 수 있다. IoT 전력 측정부(31)는 LED 전광판(10) 상에 설치되지 않아도 무방하며, 전원공급장치(40)인 SMPS(Switched Mode Power Supply)의 통합된 입력단 또는 출력단에 마련될 수 있다. 전원공급장치(40)는 1:N(N은 정수)의 관계로 다수의 LED 모듈(100)에 전원을 공급한다. 전원공급장치(40)는 SMPS 1개당 LED 모듈(100)을 최대 허용 출력용량대비 2/3 정도를 사용하여 안전성을 확보하기 때문에 SMPS 1대당 적정 수량의 LED 모듈(100)에 연결되어야 한다. 이는 LED 전광판(10)의 크기, LED 모듈(100)의 수, LED 모듈(100)의 개당 전력 소비량에 따라 전력공급장치(40)의 설치 개수가 정해지며, SMPS의 배선 형태는 2x2의 매트릭스 형태로 복수개의 LED 모듈(100)과 연결되거나, 행 또는 열 라인의 형태로 복수개의 LED 모듈(100)과 연결될 수 있다.
이러한 복수개의 전원공급장치(40)의 통합된 입출력단에 IoT 전력 측정부(31)가 마련된다. IoT 전력 측정부(31)는 입력측 또는 출력측에 1개만 마련될 수 있으나, 입력측과 출력측에 각각 최대 2개가 마련되어도 무방하다. IoT 전력 측정부(31)는 LED 전광판(10)의 점검전에는 대기전력 상태를 측정할 수 있으며, 대기전력의 정보는 데이터 저장부(33)에 저장될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 저장부(33)와 AI 분석부(37)를 나타낸다. 데이터 저장부(33)는 IoT 전력 측정부(31)의 전력 측정 데이터로 소비 전력량을 저장할 수 있다. 또한, 데이터 저장부(33)는 IoT 전력 측정부(31)가 측정한 LED 전광판(10)의 대기 전력량을 저장할 수 있다.
데이터 저장부(33)는 IoT 전력 측정부(31)의 전력 측정 데이터를 저장하고, LED 모듈의 R(Red), G(Green), B(Blue) 색상값과 소비전력값의 관계식으로 정의되어 RGB 색상값을 전력값으로 변환시키는 환산계수가 저장될 수 있다.
본 명세서에서 환산계수란 색상값을 전력값으로 변환시키는 매개변수를 의미할 수 있다. R,G,B는 0~255의 범위를 갖는 색상값으로 출력될 수 있다. 환산계수는 RGB의 출력값인 색상값과 그 때의 RGB 소비전력 간의 관계를 정의할 수 있다. 환산계수는 환산계수 알고리즘을 통해 산출될 수 있다.
데이터 저장부(33)는 환산계수 알고리즘이 저장된 환산계수 산출 모듈(31)을 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 환산계수 산출 모듈(31)에 저장된 환산계수 알고리즘은 LED 모듈(100)에서 색상별 최고 출력시의 전력 측정 데이터를 수신하여 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)을 계산하는 (a)기능을 포함할 수 있다. 또한, 환산계수 알고리즘은 LED 모듈(100)에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, LED 모듈(100)을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산하는 (b)기능을 포함할 수 있다. 또한, 환산계수 알고리즘은 순 전력값(RGB_w)과 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출하는 (c)기능을 포함할 수 있다.
(a)기능은 색상별 최고 출력 전력값을 측정하여 산출한 뒤, 색상별로 대기전력값을 제외한 순 전력값을 산출한다. 본 실시예로, (a)기능은 하나의 모듈에서 색상별 휘도를 최대값인 255로 하여 전력 데이터를 측정할 수 있다. 여기서 색상은 흑색(Black), 적색(Red), 청색(Blue), 녹색(Green)이 될 수 있다. 흑색의 색상값을 255로 최고출력한 전력값은 BLACK_m으로 코드 할당할 수 있다. 적색의 색상값을 255로 최고출력한 전력값은 RED_m으로 코드 할당할 수 있다. 마찬가지로 청색 및 녹색도 BLUE_m, GREEN_m으로 코드를 할당하여 최고전력값을 저장할 수 있다.
본 실시예로, 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)은 각 색상별 측정값에서 흑색 최고전력값을 제외하여 계산할 수 있다. 예시로, 적색의 순 전력값은 RED_m의 값에서 BLACK_m의 값을 제외한 값이 될 수 있다. 적색의 순 전력값(RED_w)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
RED_w = RED_m - BLACK_m
청색의 순 전력값(BLUE_w)과 녹색의 순 전력값(GREEN_w) 또한 [수학식 1]과 같은 방식으로 흑색의 최고전력값을 제외하여 계산할 수 있다.
(b)기능은 LED 모듈(100)에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, LED 모듈(100)을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산한다. 전술한 (a)기능의 실시예를 기준으로 (b)기능의 RGB 최대값 계산은 다음과 같이 수행될 수 있다. 1개의 LED 모듈(100)은 복수개의 LED 소자(픽셀)로 구성됨은 전술하였다. 1개의 LED 모듈(100)당 색상별 최고 출력시의 RGB 색상값은 각 픽셀당 RGB의 최대값과 모듈당 픽셀수를 곱하여 계산될 수 있다.
본 실시예로, 적색의 최대 RGB 색상값(RED_c)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 2]
RED_c = 255 x 가로픽셀수 x 세로픽셀수
청색의 최대 RGB 색상값(BLUE_c)과 녹색의 최대 RGB 색상값(GREEN_c) 또한 [수학식 2]과 같은 방식으로 계산될 수 있다. 본 (b)기능에서 LED 모듈(100)당 구성되는 LED 픽셀수는 상이할 수 있다. 따라서, 본 실시예에 의하면 LED의 모듈 규격별로 최대색상값이 다르게 산출되며 환산계수값 또한 다르게 산출될 수 있다.
(c)기능은 순 전력값(RGB_w)과 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출한다. 환산계수는 추후 서술할 운영서버(50)에서 송출되는 동영상 컨텐츠의 프레임에서 사용되는 실시간 전력의 계산시 사용된다. 환산계수는 각 색상별로 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력을 계산한 값이 될 수 있다. 환산계수(RGB_r)는 각 색상별 순 전력값(RGB_w)을 모듈별 RGB 최대값(RGB_c)으로 나눈값으로 구할 수 있다. 본 실시예로, 적색의 환산계수는 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 3]
RED_r = RED_w / RED_c
청색의 환산계수(BLUE_r)와 녹색의 환산계수(GREEN_r) 또한 [수학식 3]과 같은 방식으로 계산될 수 있다.
환산계수 산출 모듈(31)은 LED 전광판(10)이 운용되기 전인 사전단계에서 환산계수를 산출할 수 있다. 이는 전술한 (a)기능에서 대기전력의 산출이 필요하기 때문이다. 그러나, 사전단계에서의 대기전력 측정은 일회성이며 이후 운영단계에서 소비전력 기준값이 산출 및 지속적으로 연산되기에 전광판의 전력 저하 모니터링시 별도로 운영이 중단될 필요가 없음에 주목한다. 한편, AI 분석부(37)는 LED 전광판(10)에 컨텐츠 이미지가 출력되는 실시간 운영단계에서 환산계수를 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 곱하여 실시간 소비전력 기준값을 연산한다. 이에 따라, AI 분석부(37)에서 산출되는 소비전력 기준값은 가변되는 변동 기준값이 된다.
LUT 데이터부(35)는 LED 모듈(100)에 포함된 발광소자의 2차원 좌표값과, 발광소자의 밝기와 휘도를 제어하는 감마값이 룩업 테이블의 포맷으로 저장한다. LUT 데이터부(35)는 LED 모듈(100) 및 LED 모듈(100)을 구성하는 발광소자의 좌표별 픽셀의 위치 값이 저장되어 LED 모듈(100)의 단위 또는 발광소자의 화소 단위로 제어할 때 참조될 수 있다. 본 실시예로, LUT 데이터부(35)의 룩업 테이블은 2차원 좌표의 어드레스에 발광 소자별 감마값이 저장되어 있다. 룩업 테이블은 전광판의 서브컨트롤러 또는 메인 컨트롤러에서 감산 또는 가산된 보정 감마값으로 구성된 감마 테이블로 구축될 수 있다. 룩업 테이블은 픽셀 단위로 전광판을 제어할 수 있도록 한다. 다만, 이 경우 테이터의 양이 무거운 편으로, 데이터 증가로 지연이 발생될 수 있다. 이러한 지연이 발생되는 것을 방지하고자 미리 계산된 보정 감마값을 저장한 감마 테이블이 구성된다. 이와 관련, 동 출원인의 한국등록특허 제2086163호의 내용이 참조될 수 있다.
캡쳐 모듈(38)은 LED 전광판(10)에 동영상의 컨텐츠를 전송하는 운영서버(50)로부터, 동영상의 컨텐츠를 프레임 단위로 캡처하여 컨텐츠 이미지를 획득할 수 있다. 캡쳐 모듈(38)은 컨텐츠 이미지를 AI 분석부(37)로 전송할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 캡쳐 모듈(38)은 운영서버(50)에서 송출되는 동영상 또는 이미지 또는 텍스트의 컨텐츠를 캡처한다. 동영상 컨텐츠의 경우 프레임 단위로 캡처하여 컨텐츠 이미지를 획득한다. 컨텐츠 이미지는 소프트웨어 상의 파일 이미지를 의미한다. 컨텐츠 이미지는 소프트웨어적으로 이미지의 RGB 값과 해당 RGB를 표출하기 위한 소비전력을 연산하여, 현재 전광판에 표출되고 있는 소비전력과 비교됨으로써 전광판의 소비 전력 저하 상태가 판단되게 된다.
다시 도 3을 참조하면, AI 분석부(37)는 데이터 저장부로부터 LED 모듈(100)의 전력 측정 데이터와 환산계수를 수신하여, LED 모듈(100)의 출력 상태를 진단할 수 있다. AI 분석부(37)는 LED 전광판(10)에 출력되는 컨텐츠 이미지의 캡쳐 파일을 수신하여, 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 추출하고, 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 환산계수를 곱하여 운영서버(50)로부터 송신되는 컨텐츠의 실시간 소비전력 기준값을 연산하며, 소비전력 기준값을 LED 모듈(100)의 전력 측정 데이터와 비교하여 LED 모듈(100)의 소비전력 저하 상태를 판단할 수 있다.
AI 분석부(37)는 기준값 연산 모듈(371)과 분석 모듈(373)을 포함할 수 있다.
기준값 연산 모듈(371)은 컨텐츠 이미지의 R, G, B 색상값을 픽셀 단위로 추출하고, 해당 픽셀에서 R, G, B의 색상값 각각에 환산계수를 곱하여 색상값을 전력값으로 환산하고, 이 과정을 LED 모듈(100)을 구성하는 픽셀만큼 수행한 뒤 환산된 전력값을 총합하여 소비전력 기준값을 연산할 수 있다.
기준값 연산 모듈(371)에서 수행되는 소비전력 기준값 산출은 (d)기능으로 지칭한다. (d)기능은 다음의 관계식으로 소비전력 기준값 P를 산출할 수 있다.
[수학식 4]
여기서, ContentsRGB는 캡쳐 모듈(38)로부터 수신한 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 총합한 값을 의미한다. 보다 상세하게, 컨텐츠 이미지에서 제1 픽셀에서 Red의 색상값이 127, 제2 픽셀에서 Red의 색상값이 50으로 추출된 경우 2개의 픽셀에서 Red의 색상값 총합은 177이 된다. 이후, 전술한 환산계수 산출 모듈(331)에서 산출된 Red의 환산계수 Red_r을 곱하여 P_red를 산출한다. [수학식 4]는 상기의 예시와 같은 방식으로 Red의 모든 픽셀과 Red에서 Blue까지의 색상별로 연산을 수행하는 것을 의미한다. 이렇게 총합하여 산출된 소비전력 기준값 P는 운영서버(50)에서 송신되는 컨텐츠 이미지를 출력하기 위한 바람직한 소비전력의 값을 의미한다.
분석 모듈(373)은 소비전력 기준값과 실시간으로 수신되는 LED 모듈(100)의 전력 측정 데이터를 비교하여, 그 차이값이 기설정된 오차범위를 초과한 정도에 따라 소비전력 저하의 상태를 ‘경고’ 또는 ‘고장’으로 판단할 수 있다. 분석 모듈(373)에서 수행되는 소비전력 저하의 상태를 판단하는 기능을 (e)기능이라 지칭한다.
본 실시예로, 차이값이 3,000mW 이상인 경우 ‘경고’상태로 판단할 수 있고, 차이값이 6,000mW 이상인 경우 ‘불량 또는 고장’ 상태로 판단할 수 있다. 소비전력 저하의 상태는 위의 예시에 한정되지 않고 3단계 또는 5단계로 세분화될 수 있으며, 각각의 단계를 구분하기 위한 소비전력 저하값이 설정될 수 있다. 이 과정에서, 분석 모듈(373)은 빅 데이터를 구축하여 적절한 소비전력 저하의 정도별 기준값을 학습한 AI알고리즘이 적용될 수 있다.
통신부(39)는 AI 분석부(37)의 진단 결과를 관리자 단말기(50)로 전송할 수 있다. 본 실시예로 관리자 단말기(50)는 운영서버의 PC 또는 관리자의 이동형 단말인 스마트폰, 태블릿 등의 기기를 포함할 수 있다.
도 3에 따른 (a) 기능 내지 (e) 기능은 프로세서에서 수행되며 LED 전광판의 소비전력 저하 상태를 판단하는 스마트진단 방법으로 제공될 수 있다. 이하에서는, 도 3에 따른 환산계수의 산출 모습과 소비전력 저하의 상태를 판단한 예시를 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 순 전력값 계산 모습을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 1개의 LED 모듈에 대한 특정 색상별 기준값을 미리 산출한 모습을 나타낸다. 본 예시에서 LED 모듈 1개에는 32 x 32의 픽셀이 구성되었으며, 색상으로는 ‘백색 표출’ ‘흑색 표출’ ‘적색 표출’ ‘녹색 표출’ ‘청색 표출’로 구분되어 각각 측정값과 계산값이 표출된 모습이 도시되었다.
도 4에서, 흑색 표출의 전력 측정값 범위는 515 ~ 537mW 였으며, 적색 표출의 측정값 범위는 7,500~8,020mW로 나타났다. 전력 측정값의 평균값으로 색상별 전력값을 설정하였으며, 본 예시에서 BLACK_m= 520mW, RED_m=7,700mW, GREEN_m=3,500mW, BLUE_m=3,100mW가 된다. 이를 이용하여 색상별 순 전력값을 계산하면 RED_w=7700-520=7,180mW가 되고, GREEN_w=3500-520=2,980mW가 되고, BLUE_w=3100-520=2,580mW가 된다.
다음으로, 모듈별 RGB 최대값을 계산하면 다음과 같다. 1개의 모듈은 가로 32개와 세로 32개의 픽셀로 구성되어 32x32이고, 픽셀당 RGB 최대값은 255이다. 색상별 RGB 최대값은 RED_c, GREEN_c, BLUE_c=255x32x32=261,120개가 된다.
다음으로, 색상별 RGB 환산계수를 계산하면 다음과 같다. RED_r=7180/261120= 0.02750mW가 되고, GREEN_r=2980/261120=0.01141mW가 되고, BLUE_r=2580/261120=0.00988mW가 된다.
다음으로, 캡처 이미지의 픽셀에서 (0,0)의 픽셀에 RGB는 (255, 255, 255)인 완전 백색 픽셀일 때, 기준 전력값 P=255x0.02750 + 255x0.01141 + 255x0.00988로 산출될 수 있다. 상기와 같이 구한 픽셀의 총합값은 실시간으로 표출되고 있는 프레임 이미지의 기준값이 되고, 이를 IoT 전력 측정부(31)가 실시간으로 측정하고 있는 소비전력 측정값과 비교하여 고장여부를 판별하게 된다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 250’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다. 휘도 250의 표출상태를 정상상태라 할 때, 진단 모습으로 별도의 특이사항이 없는 모습을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 190’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다. 이는 경고 상태로 볼 수 있으며, 화면상에 이상 측정값의 표시 부분이 분홍색으로 변경된 진단 모습의 예시이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 LED 전광판의 ‘휘도 130’ 표출상태의 진단 모습을 나타낸다. 이는 불량 상태로 볼 수 있으며, 화면상에 이상 측정값의 표시 부분이 적색으로 변경된 진단 모습의 예시이다.
이상에서 서술한 실시예들에 의해 본 발명 및 개시의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명의 기술적 사상은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 범위에서 이루어질 수 있는 다양한 치환, 변형 및 변경을 포함한다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 포함될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
1: 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판
10: LED 전광판
100: LED 모듈
20: 컨트롤러
31: IoT 전력 측정부
33: 데이터 저장부
331: 환산계수 산출 모듈
35: LUT 데이터부
37: AI 분석부
371: 기준값 연산 모듈
373: 분석 모듈
38: 캡쳐 모듈
39: 통신부
40: 전원공급장치(SMPS)
50: 운영서버

Claims (9)

  1. LED 전광판의 사용 전력을 실시간으로 측정하는 IoT 전력 측정부;
    상기 IoT 전력 측정부의 전력 측정 데이터를 저장하고, LED 모듈의 R(Red), G(Green), B(Blue) 색상값과 소비전력값의 관계식으로 정의되어 RGB 색상값을 전력값으로 변환시키는 환산계수가 저장된 데이터 저장부;
    상기 데이터 저장부로부터 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 상기 환산계수를 수신하여, 상기 LED 모듈의 출력 상태를 진단하는 AI 분석부; 및
    상기 AI 분석부의 진단 결과를 관리자 단말기로 전송하는 통신부를 포함하고,
    상기 AI 분석부는,
    상기 LED 전광판에 출력되는 컨텐츠 이미지의 캡쳐 파일을 수신하여, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 추출하고, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 상기 환산계수를 곱하여 외부의 운영서버로부터 송신되는 컨텐츠의 실시간 소비전력 기준값을 연산하며, 상기 소비전력 기준값을 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터와 비교하여 상기 LED 모듈의 소비전력 저하 상태를 판단하고,
    상기 데이터 저장부는,
    상기 LED 모듈에서 색상별 최고 출력시의 전력 측정 데이터를 수신하여 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)을 계산하는 기능과,
    상기 LED 모듈에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, 상기 LED 모듈을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산하는 기능과,
    상기 순 전력값(RGB_w)과 상기 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출하는 기능을 실행시키는 환산계수 알고리즘이 저장된 환산계수 산출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 LED 전광판에 동영상의 컨텐츠를 전송하는 운영서버로부터, 상기 동영상의 컨텐츠를 프레임 단위로 캡처하여 컨텐츠 이미지를 획득하는 캡쳐 모듈을 더 포함하고,
    상기 캡쳐 모듈은,
    상기 컨텐츠 이미지를 상기 AI 분석부로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 IoT 전력 측정부는,
    상기 LED 전광판의 전원공급장치(SMPS)의 전원 입력단 또는 누전차단기의 출력단에 연결된 전력 측정 센서를 포함하고,
    상기 LED 전광판의 소비 전력량을 측정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 환산계수 산출 모듈은,
    상기 LED 전광판이 운용되기 전인 사전단계에서 상기 환산계수를 산출하고,
    상기 AI 분석부는,
    상기 LED 전광판에 상기 컨텐츠 이미지가 출력되는 실시간 운영단계에서 상기 환산계수를 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 곱하여 실시간 소비전력 기준값을 연산하여,
    상기 소비전력 기준값은 가변되는 변동 기준값인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 AI 분석부는,
    상기 컨텐츠 이미지의 R, G, B 색상값을 픽셀 단위로 추출하고, 해당 픽셀에서 R, G, B의 색상값 각각에 상기 환산계수를 곱하여 색상값을 전력값으로 환산하고, 이 과정을 상기 LED 모듈을 구성하는 픽셀만큼 수행한 뒤 환산된 전력값을 총합하여 상기 소비전력 기준값을 연산하는 기준값 연산 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 AI 분석부는,
    상기 소비전력 기준값과 실시간으로 수신되는 상기 LED 모듈의 전력 측정 데이터를 비교하여, 그 차이값이 기설정된 오차범위를 초과한 정도에 따라 소비전력 저하의 상태를 ‘경고’ 또는 ‘고장’으로 판단하는 분석 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 스마트진단 LED 전광판.
  8. 프로세서에서 수행되며 LED 전광판의 소비전력 저하 상태를 판단하는 스마트진단 방법에 있어서,
    (a) LED 모듈에서 색상별 최고 출력에 따른 출력 전력값을 수신받아 상기 LED 모듈의 대기전력값을 제외한 순 전력값(RGB_w)을 계산하는 단계;
    (b) 상기 LED 모듈에서 1개의 픽셀기준의 색상 최대값과, 상기 LED 모듈을 구성하는 모듈당 픽셀수를 곱하여 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 계산하는 단계;
    (c) 상기 순 전력값(RGB_w)과 상기 최대 RGB 색상값(RGB_c)을 나누어 RGB 색상값 ‘1’당 소비전력값을 의미하는 환산계수(RGB_r)를 산출하는 단계; 및
    (d) 상기 LED 모듈에서 출력되는 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값을 수신받아, 상기 컨텐츠 이미지의 RGB 색상값에 상기 환산계수(RGB_r)를 곱하여 소비전력 저하 여부를 판단하기 위한 소비전력 기준값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트진단 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    (e) 상기 LED 모듈의 실시간 전력 측정 데이터를 수신받아 (d)단계에서 산출된 상기 소비전력 기준값과 비교하여 소비전력 저하의 상태를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트진단 방법.

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