KR101467065B1 - 부패 판단 장치, 이를 이용한 냉장 시스템, 스마트 빌딩 시스템 및 부패 판단 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 부패 판단 장치, 이를 이용한 냉장 시스템, 스마트 빌딩 시스템 및 부패 판단 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 부패 판단 장치는, 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부를 포함한다.
이에 따라, 대상물로부터 발생하는 가스와의 전기화학적 반응을 통해 대상물의 부패 여부를 판단할 수 있다. 또한, 냉장 장치 내에 포함된 음식물의 부패 여부를 판단하여 보다 신선한 음식물 관리가 가능하다. 또한, 건물 내 곰팡이와 같은 악취 요인을 발견 또는 예방할 수 있다.
이에 따라, 대상물로부터 발생하는 가스와의 전기화학적 반응을 통해 대상물의 부패 여부를 판단할 수 있다. 또한, 냉장 장치 내에 포함된 음식물의 부패 여부를 판단하여 보다 신선한 음식물 관리가 가능하다. 또한, 건물 내 곰팡이와 같은 악취 요인을 발견 또는 예방할 수 있다.
Description
본 발명은 부패 판단 장치, 이를 이용한 냉장 시스템, 스마트 빌딩 시스템 및 부패 판단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대상물에서 발생하는 가스를 분석해 부패 여부를 판단하는 기술이 개시된다.
인간이 가지고 있는 오감 중, 일상생활에서 의사결정을 내리는데 중요한 감각은 시각, 청각, 후각, 미각의 순일 것이다. 오늘날 인간의 오감 중 시각, 청각은 물론 촉각, 후각, 미각 등 오감 정보를 융합하는 오감처리기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 인간의 후각을 대신할 전자코(Electronic Nose)에 대한 연구가 증가하고 있다.
전자코는 인간의 후각 시스템을 모방한 전자적 장치이다. 인간의 코가 연속적으로 다른 냄새를 맡지 못하는 단점을 가지고 있는 반면, 전자코는 연속적으로 냄새를 맡고, 인체에 해로운 냄새를 맡을 수 있는 장점을 갖고 있다. 전자코 기술은 1987년에 처음으로 'Physics in Technology'에 소개되었다. 이후 1990년대 말 센서 어레이를 이용한 전자코가 개발됐으며, 2000년대부터 많은 연구가 진행되고 있다. 인간에게는 1천 개 이상의 후각과 관련한 유전자가 있고, 동물 중에는 1억 개의 후각에 관계하는 세포가 있는 것으로 알려져 있다.
후각의 동작원리는 코의 점막 상피세포에 단백질 등이 냄새 물질과 결합해 사구체와 신경계를 거쳐 뇌에 전달되게 된다. 전자코의 원리 또한 특정 향기 또는 냄새 성분을 센서 어레이를 이용해 화학적 신호를 전기적 신호로 변환한 후 인공신경망 등을 활용해 패턴을 인식한 후 냄새성분을 감지하게 된다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0022804호(2010. 09. 29)에 개시되어 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 기술적 과제는, 대상물로부터 발생하는 가스와의 전기화학적 반응을 통해 대상물의 부패 여부를 판단할 수 있는 부패 판단 장치, 이를 이용한 냉장 시스템, 스마트 빌딩 시스템 및 부패 판단 방법을 제공하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부패 판단 장치는, 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부를 포함한다.
또한, 상기 가스 감지부는 상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며, 상기 가스 분류부는 ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류할 수 있다.
또한, 상기 대상물의 위치 정보와 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하여, 상기 부패 판단 정보와 함께 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템은, 냉장 장치와, 상기 냉장 장치에 수납된 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부를 포함하는 부패 판단 장치를 포함한다.
또한, 상기 가스 감지부는 상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며, 상기 가스 분류부는 ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류할 수 있다.
또한, 상기 부패 판단 장치는, 상기 대상물의 위치 정보와 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하여, 상기 부패 판단 정보와 함께 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 정보 관리부는, 상기 대상물의 부패 상태에 따라, 상기 대상물이 수납된 공간의 온도를 조절하도록 상기 냉장 장치를 제어할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템은, 빌딩에 설치된 도킹 스테이션과, 상기 빌딩 내부에 위치하는 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부를 포함하는 부패 판단 장치를 포함한다.
또한, 상기 가스 감지부는 상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며, 상기 가스 분류부는 ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류할 수 있다.
또한, 상기 부패 판단 장치는, 상기 도킹 스테이션으로부터 분리된 경우 상기 빌딩 내 상기 대상물을 검색하여, 상기 대상물의 위치 정보 또는 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하고, 상기 도킹 스테이션에 접속된 경우 상기 부패 판단 정보를 상기 위치 정보 또는 상기 시간 정보와 함께 상기 도킹 스테이션을 통해 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 부패 판단 장치는, 상기 관리 서버로부터 수신된 부패 판단 스케줄에 따라 부패 판단 시간에는 상기 도킹 스테이션으로부터 분리되어 상기 대상물을 탐색하면서 상기 부패 판단 정보를 수집하고, 데이터 전송 시간에는 상기 도킹 스테이션에 접속하여 상기 부패 판단 정보를 상기 관리 서버로 전송할 수 있다.
또한, 상기 관리 서버는, 상기 대상물의 부패 상태에 따라, 상기 대상물이 위치하는 공간의 온도를 조절하도록 상기 빌딩의 공조 시스템을 제어할 수 있다.
이에 따라, 대상물로부터 발생하는 가스와의 전기화학적 반응을 통해 대상물의 부패 여부를 판단할 수 있다. 또한, 냉장 장치 내에 포함된 음식물의 부패 여부를 판단하여 보다 신선한 음식물 관리가 가능하다. 또한, 건물 내 곰팡이와 같은 악취 요인을 발견 또는 예방할 수 있다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 부패 판단 장치의 구성도,
도 2는 도 1에 따른 부패 판단 장치에 따른 부패 판단 방법의 흐름도,
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템의 구성도,
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 따른 부패 판단 장치에 따른 부패 판단 방법의 흐름도,
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템의 구성도,
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템의 구성도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 부패 판단 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 따른 부패 판단 장치에 따른 부패 판단 방법의 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 부패 판단 장치(100)는 가스 감지부(110), 가스 분류부(120) 및 부패 판단부(130)를 포함한다.
먼저, 가스 감지부(110)는 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 가스를 감지한다(S210). 여기서, 대상물은 식품류를 포함하는 의미로, 유기체에 의해 부패되어 가스가 발생하는 물질을 포괄하는 의미로 사용된다. 또한, 가스 감지부(110)는 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩 어레이로로 구성될 수 있다. 이 경우, 복수의 반도체 칩은 MOS(metal oxide semiconductor) 또는 MOSFET(metal oxide semiconductor field effect transistor), CP(conducting organic polymer), PC(piezoelectric crystals)이 사용될 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.
다음으로, 가스 분류부(120)는 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류한다(S220). 예를 들어, 가스 분류부(120)는, ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 감지된 가스의 구성 성분을 분류할 수 있다. 예를 들어, ANN 학습 알고리즘 중 멀티 레이어 ANN은 입력 레이어, 히든 레이어 및 출력 레이어로 구성되며, 입력 레이어의 뉴런의 개수는 반도체 칩의 어레이의 개수에 대응하며, 히든 레이어의 뉴런의 개수는 실험에 의해 결정되며, 출력 레이어의 뉴런의 개수는 클래스의 개수에 대응한다. 이와 같이, 가스 분류부(120)는 학습 알고리즘을 이용하여 감지된 가스의 구성 성분을 분류하게 된다.
다음으로, 부패 판단부(130)는 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 대상물의 부패 여부를 판단한다(S230). 즉, 부패 판단부(130)는 대상물로부터 유발되는 가스의 구성 성분 중 부패를 결정하는 구성 성분의 비율이 전체 감지된 가스의 구성 성분 중 기준 구성 비율을 초과하는 경우에는 대상물을 부패하였다고 판단할 수 있다. 또한, 가스의 구성 성분 비율에 따라 부패 상태를 복수의 단계로 구분할 수 있으며, 대상물이 부패되기까지의 남은 시간을 추정하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 제1 실시예에 따른 부패 판단 장치(100)는 정보 관리부(140)를 더 포함할 수 있다. 정보 관리부(140)는 대상물의 위치 정보와 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성한다. 이는 대상물의 부패 여부를 판단한 정보를 관리하기 위한 것으로, 생성된 정보를 부패 판단 정보와 함께 관리 서버(도시하지 않음)로 전송한다. 여기서, 관리 서버는 부패 판단 장치(100)와 네트워크 통신이 가능한 서버로, 부패 판단 장치(100)로부터 대상물의 위치, 부패 여부를 판단한 시간, 판단 결과를 포함하는 정보를 수신하여 이를 관리할 수 있다. 예를 들어, 음식점의 식품 위생을 관리하는 경우, 조사자들이 부패 판단 장치(100)를 이용하여 판단한 정보를 관리함으로써 해당 음식점의 음식물 상태를 파악하여 식품 위생을 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템은 부패 판단 장치(100) 및 냉장 장치(200)를 포함한다.
부패 판단 장치(100)는 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하였는바, 이하 중복되는 설명은 생략하도록 한다. 또한, 부패 판단 장치(100)는 대상물의 위치 정보와 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하여, 부패 판단 정보와 함께 관리 서버(300)로 전송하는 정보 관리부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 관리 서버(300)는 냉장 장치(200)를 네트워크를 통해 제어하는 서버이며, 스마트폰, 태블릿 PC로 구현하는 것도 가능하다.
부패 판단 장치(100)의 정보 관리부는 냉장 장치(200) 내의 대상물에 대한 부패 상태에 따라, 대상물이 수납된 공간의 온도를 조절하도록 냉장 장치(200)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제1 칸에 수납된 대상물로부터 유발되는 가스를 감지한 결과 부패가 진행 중인 경우에는 제1 칸에 대한 냉장 온도를 낮춰 부패 속도를 최대한 늦출 수 있으며, 다른 칸에 있는 대상물이 오염되어 부패되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 부패 판단 장치(100)의 정보 관리부는 냉장 장치(200) 내 부패된 대상물이 존재하는 것으로 판단한 경우, 냉장 장치(200)를 통해 경고음 발생시키거나, 냉장 장치(200)에 디스플레이가 탑재된 경우에는 이를 통해 부패된 대상물이 존재하는 위치 및 경고 문구를 표시할 수 있다. 예를 들어, "제1 칸에 보관 중이신 대상물이 현재 부패되고 있으니, 빨리 치워주세요."와 같은 형태이 음성 또는 문자 메세지를 생성할 수 있다.
한편, 냉장 장치(200)는 가장용/공업용 냉장고, 자판기를 포괄하는 장치이며, 냉매를 이용하여 내부 공간의 온도를 낮춰 수납된 대상물의 신선도를 유지하는 장치를 의미한다. 냉장 장치(200)의 내부 공간에 수납된 대상물의 경우에도 수납 공간의 위치 등에 따라 대상물이 부패할 수 있다.
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 제3 실시예에 따른 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템은 부패 판단 장치(100) 및 도킹 스테이션(400)을 포함한다.
부패 판단 장치(100)는 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하였는바, 이하 중복되는 설명은 생략하도록 한다. 부패 판단 장치(100)는 로봇 청소기와 같이 주변의 장애물을 감지하여 이동하면서 대상물의 가스를 감지한다. 또한, 부패 판단 장치(100)는 도킹 스테이션(400)으로부터 분리된 경우 빌딩 내 대상물을 검색하여, 대상물의 위치 정보 또는 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성한다. 또한, 부패 판단 장치(100)는 도킹 스테이션(400)에 접속된 경우 부패 판단 정보를 위치 정보 또는 시간 정보와 함께 도킹 스테이션(400)을 통해 관리 서버(300)로 전송하는 정보 관리부(를 더 포함할 수 있다.
또한, 부패 판단 장치(100)는, 관리 서버(300)로부터 수신된 부패 판단 스케줄에 따라 부패 판단 시간에는 도킹 스테이션(400)으로부터 분리되어 대상물을 탐색하면서 부패 판단 정보를 수집하고, 데이터 전송 시간에는 도킹 스테이션(400)에 접속하여 부패 판단 정보를 상기 관리 서버(300)로 전송할 수 있다.
한편, 도킹 스테이션(400)은 빌딩에 설치되어 부패 판단 장치(100)를 접속 수단을 통해 수용하는 장치이다. 또한, 도킹 스테이션(400)은 부패 판단 장치(100)가 접속된 경우에는 그 전원을 충전시키며, 부패 판단 장치(100)의 부패 판단 정보를 수신하여, 네트워크를 통해 관리 서버(300)로 전송한다.
한편, 관리 서버(300)는 빌딩의 공조 시스템과 연결되어, 대상물의 부패 상태에 따라 대상물이 위치하는 공간의 온도를 조절하도록 빌딩의 공조 시스템을 제어할 수 있다. 예를 들어, A 구역에 위치하는 대상물이 부패된 경우에는 A 구역의 온도를 낮춰 부패 진행을 최대한 늦추고, 대상물이 부패하여 발생하는 가스의 확산을 최소화하며, A 구역의 환기를 강화시켜 쾌적함을 유지하도록 할 수 있다. 또한, 관리 서버(300)는 빌딩 내 대상물이 부패된 경우, 도킹 스테이션(400)을 통해 경고음을 발생시키거나, 경고 메세지를 발생시킬 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 대상물로부터 발생하는 가스와의 전기화학적 반응을 통해 대상물의 부패 여부를 판단할 수 있다. 또한, 냉장 장치 내에 포함된 음식물의 부패 여부를 판단하여 보다 신선한 음식물 관리가 가능하다. 또한, 건물 내 곰팡이와 같은 악취 요인을 발견 또는 예방할 수 있다.
이상에서 본 발명은 도면을 참조하면서 기술되는 바람직한 실시예를 중심으로 설명되었지만 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서 본 발명은 기재된 실시예로부터 도출 가능한 자명한 변형예를 포괄하도록 의도된 특허청구범위의 기재에 의해 해석되어져야 한다.
100 : 부패 판단 장치
110 : 가스 감지부
120 : 가스 분류부
130 : 부패 판단부
140 : 정보 관리부
200 : 냉장 장치
300 : 관리 서버
400 : 도킹 스테이션
110 : 가스 감지부
120 : 가스 분류부
130 : 부패 판단부
140 : 정보 관리부
200 : 냉장 장치
300 : 관리 서버
400 : 도킹 스테이션
Claims (13)
- 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부;
상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부;
상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부; 및
상기 대상물의 위치 정보와 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하여, 상기 부패 판단 정보와 함께 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 포함하며,
상기 정보 관리부는,
상기 대상물의 부패가 진행 중인 경우에는 상기 대상물이 수납된 공간의 온도를 낮추도록 제어하는 부패 판단 장치. - 제1항에 있어서,
상기 가스 감지부는,
상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며,
상기 가스 분류부는,
ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest neighbors 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류하는 부패 판단 장치. - 삭제
- 냉장 장치; 및
상기 냉장 장치에 수납된 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부와, 상기 대상물의 위치 정보와 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하여, 상기 부패 판단 정보와 함께 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 포함하는 부패 판단 장치를 포함하며,
상기 정보 관리부는,
상기 대상물의 부패가 진행 중인 경우에는 상기 대상물이 수납된 공간의 온도를 낮추도록 상기 냉장 장치를 제어하는 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템. - 제4항에 있어서,
상기 가스 감지부는,
상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며,
상기 가스 분류부는,
ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest neighbors 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류하는 부패 판단 장치를 이용한 냉장 시스템. - 삭제
- 삭제
- 빌딩에 설치된 도킹 스테이션;
상기 빌딩 내부에 위치하는 대상물로부터 발생하는 가스와 전기화학적으로 반응하여 상기 가스를 감지하는 가스 감지부와, 상기 감지된 가스의 구성 성분을 통계적 학습 알고리즘을 이용하여 분류하는 가스 분류부와, 상기 분류된 가스의 구성 성분 비율을 기 설정된 기준 구성 비율과 비교하여 상기 대상물의 부패 여부를 판단하는 부패 판단부와, 상기 도킹 스테이션으로부터 분리된 경우 상기 빌딩 내 상기 대상물을 검색하여, 상기 대상물의 위치 정보 또는 상기 대상물의 부패 여부를 판단한 시간 정보를 생성하고, 상기 도킹 스테이션에 접속된 경우 상기 부패 판단 정보를 상기 위치 정보 또는 상기 시간 정보와 함께 상기 도킹 스테이션을 통해 관리 서버로 전송하는 정보 관리부를 포함하는 부패 판단 장치를 포함하며,
상기 관리 서버는,
상기 대상물의 부패가 진행 중인 경우에는 상기 대상물이 수납된 공간의 온도를 낮추도록 상기 빌딩의 공조 시스템을 제어하는 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 가스 감지부는,
상기 가스와 반응하는 서로 다른 복수의 특성 반도체 칩으로 구성되며,
상기 가스 분류부는,
ANN(Artificial Neural Network), SVM(Support Vector Machine) 및 K-nearest neighbors 알고리즘 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 상기 감지된 가스의 구성 성분을 분류하는 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템. - 삭제
- 제9항에 있어서,
상기 부패 판단 장치는,
상기 관리 서버로부터 수신된 부패 판단 스케줄에 따라 부패 판단 시간에는 상기 도킹 스테이션으로부터 분리되어 상기 대상물을 탐색하면서 상기 부패 판단 정보를 수집하고, 데이터 전송 시간에는 상기 도킹 스테이션에 접속하여 상기 부패 판단 정보를 상기 관리 서버로 전송하는 부패 판단 장치를 이용한 스마트 빌딩 시스템. - 삭제
- 삭제
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