KR100250890B1 - 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법은 임의의 태그에 대해 알람이 발생됨이 판단되면 데이터 베이스 서버로부터 알람이 발생된 태그와 관련된 알람 분석 요인에 대한 데이터를 읽어들여 회귀 분석 및 분산 분석을 수행하여 다수의 알람 분석 요인에 대한 데이터 중에서 가장 많은 영향을 미친 알람 분석 요인을 찾아 이를 알람 발생 통보와 함께 화면에 디스플레이할 수 있도록 한다.
따라서, 본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법에 의하여 어떤 특정 태그에 대해 알람이 발생된 경우 운영자는 알람 발생에 대한 단순한 통보 뿐만 아니라 알람이 발생된 태그에 대한 알람 발생 요인에 대한 판별이 용이하게 됨으로써 운영자가 직접 알람 발생 요인을 찾아내야 하는 불편함 및 시간적인 손실을 줄여 운영자의 감시/제어시스템의 관리가 용이하게 되는 효과를 얻을 수 있게 된다.

Description

감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법
본 발명은 감시/제어 시스템의 알람요인 분석방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 감시제어시스템에서 임의의 태그에 대해 알람이 발생하는 경우에 회귀 분석을 이용하여 알람을 발생시킨 요인을 찾아 이를 운영자가 식별할 수 있도록 한 감시/제어 시스템의 알람요인 분석방법에 관한 것이다.
일반적으로 감시/제어 시스템에서는 이상 발생 여부와 장비의 고장 유무를 지속적으로 관리하기 위하여 하위 포인트 태그(시스템 이름, 그룹 이름, 포인트 이름 등을 총칭하는 말)(tag)로부터 값의 범위를 산정해 각 태그 별로 알람값의 범위를 설정한 후 설정된 알람값의 범위를 벗어난 경우에는 알람발생조건을 만족하는 것으로 판단하고 판단된 태그에 대해 지정된 통지 기능(호출기, 전화, 벨, 사이렌, 부저, 램프 등) 정보를 이용하여 사용자에게 현황을 즉시 알리기 위한 기능이 구비되어 있다.
전술한 태그로는 알람의 종류나 알람값의 범위 기준이 단순한 디지털 태그와, 알람의 종류도 다양하고 알람값의 범위 기준도 복잡한 아날로그 태그가 존재한다.
이러한 종래 태그의 알람 판정 방법은 도 1에 도시된 바와 같이, 임의의 태그에 대해 필드 장비(field device)로부터 데이터를 받아 이 값을 계속 모니터링하다가 기설정된 상한값(UL)이나 하한값(LL)에 도달하면 알람을 발생시키게 된다. 하지만, 종래 태그의 알람 판정 방법에서는 단순히 알람 발생시 운영자에게 해당 태그에 대한 알람 발생여부를 통보만 하는 수준 정도이며 이 알람이 어떤 요인들에 의해 발생하였다거나 그 요인이 어떠한 것들에 대한 것이라는 내용은 판단할 수 없었다. 따라서, 종래 감시/제어 시스템에서는 알람 발생시 알람이 발생된 주요 요인을 분석하여 운영자에게 제공할 수 없기 때문에, 알람이 발생된 경우 운영자는 감시/제어 시스템과 별도로 알람이 발생된 요인들을 찾는 데 많은 시간을 소요하게 되는 문제점이 있었다.
따라서 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로써, 그 목적은 임의의 태그에 대해 알람이 발생하였을 때 회귀 분석 방법을 이용하여 이 알람을 발생시킨 요인 중에서 가장 영향을 많이 끼진 요인을 찾아내어 운영자에게 통보하여 줌으로써 운영자가 알람 요인 분석을 용이하게 판단할 수 있도록 한 감시/제어 시스템의 알람요인 분석방법을 제공하고자 하는 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람요인 분석방법은 임의의 태그에 대해 알람이 발생된 것으로 판단되는 경우에 데이터 베이스 서버로부터 알람이 발생된 태그에 관련된 다수의 알람 발생 요인 데이터를 읽어들이는 단계; 상기 단계에서 데이터 베이스 서버로부터 읽어들인 다수의 알람 발생 요인 데이터에 대한 회귀 분석 및 분산 분석을 수행하여 해당 태그에 대한 가장 큰 영향력을 갖는 알람 발생 요인을 판별하는 단계; 상기 단계에서 알람이 발생된 태그에 대한 알람 발생 요인이 판단되면 알람 발생을 경보하기 위하여 기설정된 통보기능을 수행함과 동시에 상기 단계에서 판단된 알람 발생 요인을 디스플레이시키는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
도 1은 종래 감시/제어 시스템의 알람 판정 구성도,
도 2는 본 발명을 구현하기 위한 알람 요인 분석 모듈의 구성도,
도 3은 본 발명을 구현하기 위한 알람 요인 분석 방법을 보인 플로우차트,
도 4는 본 발명을 구현하기 위한 분석요인에 대한 입력데이터와 태그 데이터에 대한 출력 데이터를 보인 표,
도 5는 본 발명을 구현하기 위한 분산 분석표를 도시한 것이다.
이하에는 본 발명의 양호한 실시예에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법을 구현하기 위한 구성 및 작용효과를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명을 구현하기 위한 알람 요인 분석 모듈의 구성을 보인 소프트웨어 구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명을 구현하기 위한 알람 요인 분석 모듈은 데이터 베이스 서버로부터 알람이 발생된 태그와 관련된 알람 발생 요인 데이터들을 수집하여 저장하는 데이터 수집 모듈과, 데이터 수집 모듈에 수집된 알람 발생 요인 데이터들에 대한 회귀 분석을 수행하는 회귀분석 모듈과, 회귀 분석된 결과에 의해 알람이 발생된 요인을 분석하는 요인 분석 모듈로 이루어진다.
한편, 회귀 분석(regression analysis)이란 변수간의 회귀선에 대하여 추정이나 검정을 하는 것으로, 인자간의 양의 차이를 분석하여 어떤 양과 어떤 양 사이의 원인과 결과 사이의 상관을 추정한다. 어떤 변량 x와 y의 관계를 재귀식의 모양으로 구해서 시계열 분석의 과거가 이러했으므로 이 경향은 장래도 변하지 않을 것이라고 예측하는 것이다. 또한, 통계학상의 회귀 분석은 하나의 종속 변수와 둘 이상의 독립 변수 x1,x2,..사이의 관계를 최소 자승법에 의하여 추정하는 수법을 말하며, 관측값 yi가 독립 변수의 선형 조합으로 표현되는 선형 회귀 모델(linear regression model), 곡선을 나타내는 독립 변수의 조합이 되는 비선형 회귀 모델(non-linear regression model)을 대상으로 한다.
다시 말해, 서로 관계를 가지고 있는 둘 또는 그 이상의 변수들 중에는 다른 변수에 영향을 주는 변수인 독립 변수와 영향을 받는 변수인 종속 변수가 있는 데, 회귀 분석이란 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향력의 크기를 측정하여 독립 변수의 일정한 값에 대응되는 종속 변수의 값을 측정하기 위한 방법이라고 할 수 있다. 즉, 회귀 분석은 종속 변수라는 한 변수의 불확실성이 독립 변수로 불리우는 다른 변수들에 의해 설명되어질 수 있다고 보고 그 관계의 형태를 분석하고자 하는 것이다.
도 3은 본 발명을 구현하기 위한 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명을 구현하기 위한 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법은 먼저, 단계(S10)에서 임의의 태그에 대해 알람이 발생되었는가를 판단한다. 판단결과 임의의 태그에 대해 알람이 발생된 것으로 판단되면, 단계(S12)에서는 알람이 발생된 태그에 대한 알람 발생 요인을 분석하기 위하여 데이터 베이스 서버로부터 해당 태그와 관련된 알람 발생 요인들에 대한 데이터를 읽어들인다. 또한, 이 태그에 대한 데이터도 읽어 들인다.
이때 분석할 알람 발생 요인을 입력(input)값 즉 독립 변수라고 하고, 이 입력값에 의해 영향을 받는 태그의 데이터를 출력(output)값 즉 종속 변수라 한다. 도 4는 본 발명을 구현하기 위한 알람 요인 데이터에 대한 입력값과 태그 데이터에 대한 출력값 데이터의 일예를 보인 표이다.
단계(S14)에서는 데이터를 데이터 베이스 서버로부터 읽어들인 후 입력값에 대한 출력값이 선형인지 비선형인지를 분석하게 된다. 상기 분석결과 단계(S16)에서 입력값에 대한 출력값의 관계가 선형인지 비선형인지 판단하고, 판단결과 선형이면 단계(S18)로 진행하여 선형 회귀 모델을 실행하고, 비선형이면 단계(S20)로 진행하여 비선형 회귀 모델을 실행하게 된다.
단계(S22)에서는 상기 단계(S18) 및 단계(S20)에서 수행된 회귀 분석 모델을 통해 생성된 데이터 즉 오차제곱합(SSE:Error Sum Of Squares), 회귀제곱합(SSR:Regression Sum Of Squares), 회귀평균제곱(MSR:Regression Mean Square), 오차평균제곱(MSE:Error Mean Square), 총제곱합(SSTO:Total Sum Of Squares)를 이용하여 분산 분석(ANalysis Of VAriance : ANOVA)을 실시하여 분산 분석표를 작성한다. 여기서 분산 분석표란 모든 입력값에 대하여 출력값에 영향을 끼치는 정도를 나타내어 주는 표로써 이는 일예로 도 5에 도시한 바와 같다.
단계(S24)에서는 도 5에 도시된 ANOVA표와 통계적 가설/검증을 이용하여 태그 데이터에 대한 출력값에 가장 영향을 미친 알람 발생 요인이 되는 입력값(I)을 색출하게 된다. 상기 단계(S24)에서 알람이 발생된 태그의 알람 발생요인이 선정되면 단계(S26)에서는 알람 발생 통보와 함께 알람 발생 요인을 화면에 디스플레이시켜 준다. 즉, 도 5에 도시한 표에서 보는 바와 같이, 회귀평균제곱(MSR)값이 크면 클수록 태그 데이터 출력값에 영향을 많이 주므로 회귀평균제곱(MSR)값이 큰 입력값을 알람 발생 요인으로 선정하여 이를 알람 발생 통보와 함께 화면에 디스플레이시켜 주어 운영자가 알람 발생 및 알람 발생 요인을 쉽게 판별할 수 있도록 한다.
본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법은 전술한 실시예에 국한되지 않고 본 발명의 기술 사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법은 임의의 태그에 대해 알람이 발생됨이 판단되면 데이터 베이스 서버로부터 알람이 발생된 태그와 관련된 알람 분석 요인에 대한 데이터를 읽어들여 회귀 분석 및 분산 분석을 수행하여 다수의 알람 분석 요인에 대한 데이터 중에서 가장 많은 영향을 미친 알람 분석 요인을 찾아 이를 알람 발생 통보와 함께 화면에 디스플레이할 수 있도록 한다.
따라서, 본 발명에 따른 감시/제어 시스템의 알람 요인 분석 방법에 의하여 어떤 특정 태그에 대해 알람이 발생된 경우 운영자는 알람 발생에 대한 단순한 통보 뿐만 아니라 알람이 발생된 태그의 알람 발생 요인에 대한 판별을 용이하게 할 수 있음으로써 특정 태그에 알람이 발생되는 경우 종래와 같이 운영자가 직접 알람 발생 요인을 찾아내야 하는 불편함 및 시간적인 손실을 줄여 운영자의 관리효율을 향상시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있게 된다.

Claims (1)

  1. 임의의 태그에 대해 알람이 발생된 것으로 판단되는 경우에 데이터 베이스 서버로부터 알람이 발생된 태그에 관련된 다수의 알람 발생 요인 데이터를 읽어들이는 단계;
    상기 단계에서 데이터 베이스 서버로부터 읽어들인 다수의 알람 발생 요인 데이터에 대한 회귀 분석 및 분산 분석을 수행하여 해당 태그에 대한 가장 큰 영향력을 갖는 알람 발생 요인을 판별하는 단계;
    상기 단계에서 알람이 발생된 태그에 대한 알람 발생 요인이 판단되면 알람 발생을 경보하기 위하여 기설정된 통보기능을 수행함과 동시에 해당 태그에 대한 알람 발생 요인을 디스플레이시키는 단계를 구비하여 이루어진 감시/제어시스템의 알람 요인 분석 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN103246228A (zh) * 2012-02-14 2013-08-14 厦门烟草工业有限责任公司 一种在线监控均值和标准差的系统
KR20180073302A (ko) * 2016-12-22 2018-07-02 삼성에스디에스 주식회사 다변량 시계열 모니터링 시스템에서의 알람정보 분석 시스템 및 방법

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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