Abstract:
본 발명의 전력 데이터 차트 추천 장치는 분석 또는 시각화 대상이 되는 전력 데이터를 수집하여 저장 관리하는 전력데이터 관리 시스템의 전력 데이터 차트 추천 장치에 있어서, 분석 또는 시각화 대상이 되는 전력 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집된 데이터 및 전력 데이터 차트 추천 과정에서 생성되는 데이터들을 저장/관리하는 데이터베이스부; 및 상기 수집된 데이터 및 데이터베이스부에 저장된 데이터에 기초하여 학습데이터를 생성하고, 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 학습데이터를 학습한 후 차트 추천 모델을 생성하는 제어부를 포함하고, 사용자의 요청에 응답하여 상기 차트 추천 모델을 제공함으로써, 전력 데이터 분석 전문가가 아닌 업무 담당자도 용이하게 데이터를 원하는 형태로 시각화할 수 있도록 하는 장점이 있다.
Abstract:
본 발명은 빅데이터 제공하는 통신사 서버; 상기 빅데이터를 반영한 후, 버스노선을 생성하여 제공하는 버스노선 제공서버; 상기 버스노선 제공서버가 생성한 상기 버스노선을 반영하여 최종적인 버스노선을 조정하기 위한 조정정보를 생성하는 관리기관 서버; 및 상기 관리기관 서버로부터 상기 조정정보를 수신하여 상기 버스노선 제공서버가 생성한 최종적인 버스노선을 수신하는 사용자 단말기;를 포함하여 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용해 버스노선 최적화 가능한 효과가 있고, 버스노선 조정 전 편익분석 확인을 통한 최적의 노선 선정이 가능한 효과가 있다.
Abstract:
본 발명에 따른 인공지능 기반 충전기 자가 상태진단 및 수명예측 시스템은 학습된 충전기 상태예측 모델을 이용해 상태를 자가 진단하여 장애 상황을 예측하고 수명을 예측하는 충전기; 및 복수의 상기 충전기와 연결되어 해당 충전기들로부터 수집한 데이터에 기반해 빅데이터 DB를 구축하고 상기 충전기가 상태를 자가 진단할 수 있는 상기 충전기 상태 예측 모델을 생성 또는 업데이트하는 충전기 상태진단 모듈;을 포함하여 충전기의 상태 및 장애 상황에 대한 예측이 가능한 효과가 있고, 다양한 환경 요인 반영을 통한 충전기 수명 예측 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
Abstract:
본 발명은 팩토리의 임의의 공정 설비 중 일부 설비를 감시하고 데이터를 수집하여 관리하는 복수의 엣지노드; 및 상기 복수의 엣지노드와 연결되어 수집한 데이터를 전달받아 취합하여 공정 설비의 전부를 감시하고 데이터를 수집하는 메인노드;를 포함하고, 상기 엣지노드는 상기 엣지노드와 상기 메인노드의 연결구조를 그대로 갖는 하위 엣지노드와 하위 메인노드로 구성되되, 상기 메인노드에 복수의 상기 엣지노드가 연결된 연결구조를 포함하는 복수의 상위 엣지노드; 및 상기 엣지노드와 상기 메인노드 간의 연결구조를 그대로 갖는 상기 상위 엣지노드에 연결된 상위 메인노드;를 포함하여 프랙탈 구조로 네트워킹함으로써 설비 및 공장 관리 시스템의 장애 대응능력을 제고할 수 있는 효과가 있다.
Abstract:
본 발명은 차량의 종류, 날씨 등에 따른 배터리 충전 패턴을 생성하고 이 충전 패턴을 이용하여 충전 전력량, 충전 소요시간, 충전요금 등을 예측할 수 있도록 함으로써, 전력요금의 변동에 따라 효율적인 전력 소비를 유도할 수 있도록 하는 전기 자동차의 배터리 충전 장치 및 방법에 관한 것으로, 전기 자동차의 배터리 충전 장치가 전기 자동차의 배터리와 연결되어 상기 배터리를 충전하는 충전기; 충전기가 설치되는 지역의 기상정보를 관측하는 기상정보 관측부; 및 전기 자동차 정보와 기상정보 관측부로부터 제공되는 기상정보에 따라 전기 자동차의 충전정보를 저장하여 충전 패턴을 생성하고, 충전 패턴을 이용하여 전력 소비량, 충전요금을 예측하여 소비자에게 제공하는 충전기 제어 서버를 포함하고, 전기 자동차의 배터리 충전 방법이 충전방식을 선택하는 단계; 충전을 위한 전기 자동차에 해당하는 충전패턴을 검색하는 단계; 예상 충전시간에 따른 충전단가를 검색하는 단계; 예상 충전시간과 예상 충전금액을 표시하거나, 또는 예상 충전시간과 예상 충전 전력량을 표시하는 예상 요금 표시 단계를 포함한다.