KR100492269B1 - 환경기초시설에 대한 실시간 공정진단관리 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 공정진단관리 시스템을 활용한 환경기초시설의 운영관리를 위하여 제공되는 실시간 공정진단관리 시스템에 관한 것으로, 환경기초시설의 운영상태를 분석하여 효율적인 최적운전방안을 제시하며, 동적으로 변화하는 환경기초시설의 생물학적 처리상태를 계측기 또는 분석 장치에 의하여 측정, 전송하고, 전송된 자료를 이용하여 실시간으로 분석 진단함으로써 진단 결과에 따라 환경기초시설을 제어하거나 운영자에게 환경기초시설의 운전상태와 대응전략을 제공하는 공정진단관리 시스템에 대한 것이다.
이러한 공정진단관리 시스템을 통하여 환경기초시설의 운영상태를 실시간으로 진단하여 운영자에게 제공함으로써 효율적인 환경기초시설의 운영을 도모하게 되며, 환경기초시설내의 유입수의 조건 및 상태를 파악하여 해당 환경기초시설의 운영상태를 진단, 평가하고 운영상태에 대한 예측을 가능하게 함으로써 최소의 운영관리인원으로 효율적인 환경기초시설의 운영이 가능하며, 환경기초시설의 운영상태에 따라 방류수를 실시간으로 예측함으로서 수질사고의 발생을 예방할 수 있다.
Description
본 발명은 공정진단관리 시스템을 활용한 환경기초시실의 운영관리를 위하여 제공되는 실시간 공정진단관리 시스템에 관한 것으로, 환경기초시설의 운영상태를 분석하여 효율적인 최적운전방안을 제시하며, 동적으로 변화하는 환경기초시설의 생물학적 처리상태를 계측기 또는 분석 장치에 의하여 측정, 전송하고, 전송된 자료를 이용하여 실시간으로 분석 진단함으로써 진단 결과에 따라 환경기초시설을 제어하거나 운영자에게 환경기초시설의 운전상태와 대응전략을 제공하는 공정진단관리 시스템에 대한 것이다.
환경과 관련된 아이템들이 속속 증가하고 있는 가운데 오수, 폐수 처리 등 환경시설과 관련된 다수의 출원이 존재하고 있다. 이러한 출원들은 다양한 방식으로 오수, 폐수 등 환경보호를 위한 처리를 행하며, 뿐만 아니라 실시간으로 오수 및 폐수에 대한 지표들을 측정하는 내용을 포함하고 있다.
이러한 종래기술의 대부분은 공정 감시 기술로서 계측기에서 측정된 자료만을 단순히 운영자에게 제시하고 있으며, 해당 환경기초시설의 운전상태를 진단할 수 없으며 이로 인해 환경기초시설 운전시 발생될 수 있는 문제점을 인식하기 어려워 지속적인 유입수질 변화에 효율적으로 대처할 수 없다. 또한, 최근 환경기초시설이 고도화, 복잡화, 다양화됨에 따라 최적 운전을 위해서 고려해야 할 요소가 다양하고 복잡해지고 있는 실정임을 감안할 때 종래의 기술로는 다양하고 복잡해진 인자를 분석 관리할 수 없으며, 아울러 운영자에 의하여 자료의 분석도 별도로 이루어지기 때문에 실시간 공정진단관리가 어렵다. 또한 종래의 기술은 환경기초시설의 방류수질 상태를 온라인 계측기에 의해 단순히 모니터링만 하고 있으므로, 급격한 수질 및 수량 변동에 따른 환경기초시설의 운전 대처방안 수립이 곤란한 실정이다.
상술한 문제점을 어느 정도 극복하기 위하여 오수, 폐수 처리 등 환경기초시설에서 이에 대한 다양한 정보를 수집한 후에 수집된 정보를 기초로 하여 오수, 폐수 등의 환경기초시설을 스스로 제어하는 장치를 포함하는 내용에 대한 출원도 있으나, 출원의 내용을 살펴보면 제어와 관련된 방법 및 장치에 대하여 상세한 기술을 배제한 채 포괄적이며 불명확하게 기술하고 있다.
즉 시스템이 자체적으로 오수, 폐수 처리 등 환경기초시설의 제어를 할 수 있는 시스템에 대하여 청구한 특허 및 실용신안이 있으나 이러한 출원 및 등록권리는 시스템에서 제어를 어떠한 방식으로 하는지를 명확하게 기술하고 있지 못한 개념적인 특허로써 미완성된 발명에 대하여 특허 출원을 행한 것이다.
이러한 출원의 예로서 현재 실용신안 출원되어 등록되어 있는 "웹기반 원격무인 중소규모 하폐수 처리장 시설감시 제어용 수질측정 및 공정 최적관리를 위한 의사결정시스템이 결합된 일체형 통합시스템"이라는 실용신안등록(등록번호: 20-0329215)을 살펴보겠다.
상기의 실용신안에는 의사결정 소프트웨어가 설치된 운전관리용 피씨가 존재한다. 상기 의사결정 소프트웨어에서는 "처리장에서 측정된 실시간 수질 Data값을 저장하여, 원격 관리자의 필요에 따라 처리장 수질의 특징 및 변화 추이를 한눈에 확인할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라, 이들 Data를 토대로 도출된 공정분석 및 판단제어 로직에 따라 공정의 이상 유무를 파악하고 반복적인 사고에 대해 스스로 인식하여 자동으로 직접제어하거나 원격의 관리자에게 위험상태를 알려줌으로써, 쉽고 빠르게 조치"를 취하도록 형성되어 있다. 그러나 명세서의 어디에서도 어떠한 방식으로 상기와 같은 소프트웨어가 작동하는 지 기술하고 있지 않으며, 단순히 개념만을 기재하고 있는 것에 그친다. 현실적으로도 오수 폐수를 처리하기 위하여 자동적으로 상황을 판단하여 대응전략을 제공하는 시스템은 아직 실시되고 있지 않다.
그러므로 종래기술은 여전히 공정 감시를 중심으로 하는 기술로서 수집되는 자료를 이용하여 환경기초시설의 운전상태를 진단할 수 없으며 이로 인해 환경기초시설 운전시 발생될 수 있는 문제점을 인식할 수 없고, 최근 환경기초시설이 고도화, 복잡화, 다양화됨에 따라 최적 운전을 위해서 고려해야 할 요소가 다양하고 복잡해지고 있는 실정임을 감안할 때 종래의 기술로는 다양하고 복잡해진 인자를 분석 관리할 수 없고, 급격한 수질 및 수량 변동에 따른 환경기초시설의 운전대처 방안 수립이 곤란한 단점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 바와 같이 종래에는 단순한 개념만이 사용되었던 것을 현실적으로 수집된 정보를 통하여 실시간으로 진단하고 그 진단 결과에 따라서 환경기초시설을 제어하거나 대응전략을 제공하는 공정진단관리 시스템을 제공하고자 한다.
즉 기존에 수동 또는 운영자에 의해 임의적으로 분석되는 환경기초시설의 운영을 시스템을 통하여 실시간으로 자동 분석하여 환경기초시설의 제어에 직간접적으로 활용하여 운영자에게 이상상태에 대한 원인과 해결방안을 제시하도록 함으로써 해당 환경기초시설을 최적의 상태로 운전하고자 하는데 있다. 또한 공정진단관리 시스템을 통하여 해당 환경기초시설의 방류수질을 예측함으로써 지속적으로 변동하는 수질 및 유량에 따라 환경기초시설을 능동적으로 제어하여 수질사고를 예방할 뿐만 아니라 해당 환경기초시설의 방류수역의 수질환경을 보전하는 것도 가능한 시스템을 제공하고자 한다. 더불어 환경기초시설의 각종 동역학적 계수(Kinetic Coefficient) 및 제어방안 등이 축적된 지식 데이터베이스를 구축함으로써 생물학적 처리 공정을 이용하는 대다수 환경기초시설의 포괄적인 운전 및 제어가 가능한 시스템을 제공하고자 한다.
이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명에서는 통계적 분석 및 퍼지이론에 의하여 환경기초시설의 운전상태를 실시간으로 분석하고 운전전략을 제공하는 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 공정진단관리 시스템은 생물학적 처리공정으로 운전되는 환경기초시설(100)의 유입수 상태를 계측기(110)로 실시간 측정하여 전송되며, 전송된 자료는 데이터 필터링부(200)에서 수정된 후 공정진단관리 시스템 내 추론 엔진부(300)의 입력 자료로 활용되며, 공정진단관리 시스템 내 추론 엔진부(300)는 수정된 계측기 측정 자료와 지식 기반부(400)에 저장된 자료를 통계적 분석 및 퍼지이론에 의해 분석하여 해당 환경기초시설(100)의 운전상태 및 해당 상태에 따른 운전 전략, 방류 수질 초과 가능성 등을 실시간으로 운영자에 제공하거나 이를 환경기초시설(100)의 운전설비제어에 활용하는 시스템에 대한 것이다. 이러한 공정진단관리 시스템은 환경기초시설(100)의 운전상태를 실시간으로 진단하고 방류수질의 초과가능성을 예측함으로써 지속적으로 변화하는 유입수질에 따라 환경기초시설(100)을 최적의 상태로 운전할 수 있게 하는 시스템이다.
구체적으로 본 발명인 공정진단관리 시스템은 환경기초시설(100), 데이터 필터링부(200), 추론 엔진부(300), 지식 기반부(400), 추론결과 표시부(500)로 구성되며, 환경기초시설(100)의 계측기(110)에서 측정되어 전송된 유입수의 유량 및 수질 등에 대한 데이터는 데이터 필터링부(200)에서 수정된 후 추론 엔진부(300)로 입력된다. 추론 엔진부(300)는 입력된 데이터와 지식기반부(400)에 저장된 데이터를 활용하여 환경기초시설(100)의 운영상태를 진단하고 그 결과를 추론결과 표시부(500)를 통하여 운영자에게 제공하거나 환경기초시설(100) 내 제어설비(120)를 제어할 수 있는 시스템이다.
첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
우선 도 1은 본 발명인 공정진단관리 시스템의 전체의 블록도 및 처리 플로우를 보여주는 도면으로서, 해당 시스템의 각 구성이 처리하는 영역과 그 순서 및 상호 관계에 대하여 도시하고 있다.
도 1에 대하여 전체적으로 살펴보면, 환경기초시설(100), 데이터 필터링부 (200), 추론 엔진부(300), 지식 기반부(400) 및 추론결과 표시부(500)를 포함하여 형성되는 공정진단관리 시스템에 대한 것이다.
각각의 구성요소를 살펴보면, 우선 환경기초시설(100)은 하수 처리장, 오폐수 처리장, 축산 폐수 분뇨 처리장 등의 환경시설을 의미하며 이러한 환경기초시설 어느 곳에서도 사용가능하다. 본 발명에서 제안하고 있는 시스템을 하수 및 폐수 처리장의 경우를 실시예로 하여 이하 기술하겠다.
상기 환경기초시설(100)에는 계측기(110)와 제어시스템(120)이 형성되어 있으며, 상기 계측기(110)에서는 하수, 폐수에 대한 정보를 얻을 수 있는 센서를 포함하며, 상기 센서로부터 수집된 정보를 데이터 필터링부(200)로 전송한다. 상기 계측기(110)는 환경기초시설(100)의 상태에 대한 정보 및 운전조건 등의 자료를 수집하여 실시간으로 전송한다.
뿐만 아니라 환경기초시설(100) 내의 제어시스템(120)은 계측기(110)를 통해 수집된 정보를 추론 엔진부(300)에서 판단한 결과 환경기초시설(100)의 제어가 필요한 경우에는 상기 추론 엔진부에서 제어신호를 발생하여, 상기 환경기초시설(100)의 제어시스템(120)으로 전송하게 되며, 이를 전송받은 제어시스템(120)은 그 내용에 따라서 환경기초시설(100)을 제어한다.
그리고 상기 환경기초시설(100)의 계측기(110)로부터 수신된 정보에서 노이즈 등의 잘못된 정보를 제거 및 수정하기 위하여 데이터 필터링부(200)를 둔다. 상기 데이터 필터링부(200)는 계측기(110)에서 수집된 정보가 노이즈인지를 판단하여 노이즈로 판명되면, 수집된 정보를 제거하고 수정한다. 정보의 수정은 노이즈로 판명된 정보를 삭제하고 적정한 값으로 수정하는 것이며, 이에 대하여는 이하 상세하게 살펴본다.
상기 데이터 필터링부(200)에서 수집된 정보가 노이즈인지 아닌지를 판단하는 방법은 다양한 방법이 있을 수 있으나, 본 실시예에서는 이하의 방법을 사용한다.
본 실시예에서는 디지털 필터링 기법을 사용하여 상기 환경기초시설의 계측기(110)로부터 들어오는 디지털 입력신호를 받을 경우 발생할 수 있는 잡음 등의 부정확한 측정값을 제어하여 정확한 측정값을 입력받도록 하는 것으로서 도 2a에는 디지털 필터링 기법의 원리가 도시되어 있다. 디지털 필터링 기법은 입력된 정보의 수치가 노이즈인지를 판단하기 위하여 통계적인 방법인 절대편차평균(Mean Absolute Deviation) 및 추세분석을 이용하여 노이즈 값을 판단한다.
여기서, MAD는 절대편차평균을, X는 입력되는 정보의 값, mean(x)는 X의 평균값, n은 입력되는 정보의 개수를 각각 나타낸다.
또한, 정보의 값을 수정하기 위해서 통계적인 방법인 내적을 이용하여 노이즈 값을 수정하는데 이하의 수식을 사용한다.
여기서, X는 X축의 위치, Y는 Y축의 위치, x₁은 앞에 있는 정보의 x축 좌표, x₂는 뒤에 있는 데이터의 x축 좌표, y₁은 앞에 있는 데이터의 y축 좌표, y₂는 뒤에 있는 데이터의 y축 좌표를 나타낸다.
상기의 통계적인 처리 방법을 통하여 디지털 필터링을 한 후에 부정확한 정보를 수정한 결과의 예를 도 2b에 도시하고 있다.
데이터 필터링부(200)에서는 상술한 바와 같은 방법을 사용하여 계측기(110)로부터 입력된 정보 중 노이즈 부분을 제거한 후 추론 엔진부(300)로 필터링된 정보를 전송한다. 이때, 노이즈로 판단된 경우에는 해당 정보는 제거된 후 통계학적 방법인 내적에 의하여 측정값을 수정하여 추론 엔진부(300)로 전송된다.
한편 상기의 필터링된 정보를 전송받은 추론 엔진부(300)는 상기 필터링된 정보를 이용하여 환경기초시설(100)의 운영상태를 진단하고, 진단결과를 운영자에게 제공하며 아울러 필요에 따라 환경기초시설(100)을 제어하는 신호를 생성하기도 한다. 이러한 추론 엔진부(300)는 퍼지추론 및 통계적 분석부(310), 전방향 추론부(320) 및 후방향 추론부(330)를 포함하여 구성된다.
상기 추론 엔진부(300)는 지식 기반부(400) 및 추론결과 표시부(500)와 함께 사용되므로 지식 기반부(400) 및 추론결과 표시부(500)에 대하여 살펴본 후 본 발명의 핵심인 추론 엔진부(300)에 대하여 상세하게 기술하겠다.
우선 지식 기반부(400)는 지식기반자료(410)와 원인 및 대응전략자료(420)를 포함하는 일종의 데이터베이스로서 추론 엔진부(300)에서 추론 과정시 필요한 기준, 내용, 관련지식을 제공하고 추론엔진부(300)의 추론 결과에 따른 대응전략 및 대책을 제시한다. 이러한 지식기반부(400)의 데이터는 기존의 자료와 전문가로부터 입수하여 가공된 자료 등으로 구성되며, 본 시스템이 설치 사용되게 됨으로서 계속 업데이트 된다.
또한 추론결과 표시부(500)는 추론 엔진부(300)에서 추론된 결과 및 지식기반부(400)에서의 대응전략 및 대책을 운영자가 파악할 수 있도록 현재 환경기초시설(100)의 상태를 수치 및 이미지 형태로 표시하여 운영자가 효율적으로 환경기초시설(100)의 상태 및 발생문제를 인식할 수 있도록 도와주는 디스플레이부분으로서 지식 표현부(510), 알람부(520) 및 제어명령 전달부(530)로 구성된다.
지식 표현부(510)는 전방향 추론결과 및 후방향 추론결과와 환경기초시설(100)의 상태를 표시하는 주된 디스플레이부분이며, 알람부(520)는 이상상태가 발생한 경우 발생원인 및 발생시간 등의 정보와 함께 사용자에게 즉시 경고하는 부분이며, 제어명령 전달부(530)는 추론결과에 따라서 환경기초시설(100)을 제어할 필요가 있는 경우에는 추론 엔진부(300)에서 발생한 제어명령을 수신하여 환경기초시설(100)의 제어시스템(120)으로 송신하는 부분이다.
상기에서 기술한 지식기반부(400) 및 추론결과 표시부(500)와 함께 추론 엔진부(300)가 데이터 필터링부(200)에서 전송된 정보를 수신하여 추론하여 시스템을 운영하는데 이는 이하와 같은 방식을 사용한다.
우선 추론 엔진부(300)의 퍼지추론 및 통계적 처리부(310)는 필터링된 정보를 추론엔진에서 추론 할 수 있는 데이터로 변환시키는 시스템으로서, 입력된 정보를 분석하여 정보의 상태를 파악하고 해당 정보에 대하여 확신도를 부여하며, 전방향 추론부(320)에서 추론시 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위하여 추론식에 가중치를 부여하는 방식으로 필터링된 정보를 변환시킨다.
즉 본 실시간 공정진단관리 시스템의 퍼지추론 및 통계적 처리부(310)는 수질인자의 측정범위에 따른 경향을 파악하기 위하여 도 3a에 나타낸 바와 같이 5가지기준에 대한 결과전환 규칙을 사용하여 각 영역에서 확신도 값을 각 영역에 따라 적용하도록 구성하고 있다.
이러한 방식으로 변환된 자료는 전방향 추론부(320)로 입력된다. 전방향 추론부(320)는 퍼지추론 및 통계적 분석부(310)에서 처리된 환경기초시설(100)의 상태 및 운전조건 자료 등의 정보를 지식기반부(400)에 있는 기존 자료와 상호 작용하여 수치계산에 의한 추론과정을 통해 환경기초시설의 상태를 진단, 평가하는 시스템으로서 진단, 평가 결과는 현재 환경기초시설(100)의 운영상태 및 현 상태에서 예측되는 운영상태 및 방류수질 등의 내용을 포함하며 이는 추론결과 표시부(500)를 통해 디스플레이된다.
전방향 추론부(320)는 퍼지추론 및 통계적 분석부(310)에서 처리된 자료를 이용하여 수치선택법으로 추론식을 선택하고, 선택된 추론식의 조건에 따라 퍼지추론 및 통계적 분석부(310)로부터 가중치를 조절 받아 수치계산을 시행한다. 수치계산 결과는 지식기반부(400)의 기준과 비교하여 상태별 경향을 판단하고, 그 상태별 경향에 따라 또 다른 추론식을 선택하고 수치계산을 시행하는 과정을 반복하게 된다. 이러한 일련의 과정은 지식기반부(400)에 수록된 상태별 경향 판단기준에 의한 추론 엔진 후반부에 도달하기까지 시행하게 되며, 추론이 후반부에 도달한 경우 추론결과와 지식기반부(400)에 수록된 대응전략 및 대책을 활용한 진단 평가 결과를 추론결과 표시부(500)에 디스플레이한다.
이러한 전방향 추론부(320)는 인자사례별로 추론 결과시 발생될 수 있는 운전지식 표현의 모호성, 불완전성 및 부정확성 등으로 인한 불확실성을 최소화하기 위하여 퍼지이론에서 지식탐색 방법에 대한 불확실성 인식문제 처리방법 중 하나인 Zadeh의 max-min 합성법칙의 알고리즘을 적용하여 확신요인을 각 정보에 부여하여 불확실성을 최소화한다. Zadeh의 max-min 합성법칙은 두개의 퍼지관계 R과 S에 대하여 각각 R⊆X×Y이고 S⊆Y×Z라고 하며, R과 S의 max-min 합성 RㆍS 는 다음과 같이 정의된다.
R(x,y)ㆍS(y,z)={((x,z),μRㆍS(x,z))|x∈X, y∈Y, z∈Z}
여기서 μRㆍS(x,z)=max{min{μR(x,y),μs(x,y)}} 이다.
전방향 추론부(320)는 불확실성을 최소화하기 위하여 상술한 Zadeh의 max-min 합성법칙에 따라 추론식의 경향을 파악한 후 각 경향에 따라 4가지 기준에 대한 결과 전환 규칙을 사용한다. I의 경우는 높은 상태에서 확신도가 증가하는 경우이며, II의 경우는 낮은 상태와 높은 상태에서 그 확신도가 증가하는 경우이고, III의 경우는 낮은 상태에서 확신도가 증가하는 경우이며, IV의 경우에는 보통인 상태에서 확신도가 증가하는 경우로서 도 3b와 같은 확신도로 프로그램 되어있다.
상술한 방법을 통한 평가 결과는 각 이상상태의 경우별로 입력된 자료에 따라 유입수질, 활성슬러지, 영양염류제거, 침전지 및 방류수로 구분하여 파악할 수 있으며 출력한 결과에 따라 정리한 예는 도 4a 및 도 4b에 제시되어 있다.
본 공정진단관리 시스템은 퍼지추론 및 통계적 분석부(310)와 전방향 추론부(320)를 통하여 행한 추론 결과 또는 임의적 상황에 대하여 후방향추론을 행하는 후방향 추론부(330)을 추가로 포함한다. 이는 전방향 추론결과 또는 임의적 상황에 대하여 그 원인을 파악하는 구성요소로서 질의 응답방식을 이용하여 원인 및 공정진단에 관한 정보를 제시한다.
후방향 추론부(330)의 동작원리는 전방향 추론결과 및 임의적 상황에 대하여 사용자가 질문항목을 선택하게 되며, 선택된 질문항목과 지식기반부(400)내 기준자료가 상호 작용하여 다른 질문 항목을 선택하거나 선택된 질문항목에 대한 응답을 제시하는 질의응답 방식에 의해 작동하게 된다. 이러한 과정은 전방향 추론부(320)와 동일하게 질의응답에 대한 일련의 과정이 추론엔진 후반부에 도착할 때까지 반복하게 되며, 추론이 후반부에 도달할 경우 추론결과와 지식기반부(400)에 수록된 추론결과에 따른 대응전략 및 대책을 추론결과 표시부(500)에 나타낸다.
이러한 후방향 추론부(330)는 사용자의 질문에 대한 원인을 분석하여 대책을 알려주는 전통적인 전문가시스템의 방식을 이용하고 있는데, 이는 입력된 규칙에 따라 결과를 도출하는 추론방식기법 중 하나인 깊이 우선방식을 이용한다.
본 실시예에서 제시하는 후방향추론부에 대한 지식기반자료(410)는 활성 슬러지, HMI(human machine interface), 수질계측기 분야에 대해서만 제시하겠으나, 그 외의 분야도 가능하다. 이에 대한 지식기반자료(410)는 도 5에 표로 나타나 있다.
후방향 추론시 사용자가 도 5에 있는 현상에 따라서 질문을 선택하여 입력하면, 후방향추론에 대한 지식기반부(400)의 기정된 자료에서 해당되는 질문의 답이 어느 것에 해당되는지 다수의 예를 표시하게 되며, 다시 사용자가 그 중 하나를 선택하면 선택된 답에 대한 원인을 다수 제시하여 그 중 사용자가 선택하도록 한다. 이러한 단계를 계속 반복하면 후방향 추론에 대한 지식기반부의 자료 중 대책에 대한 자료로 연결되며, 제시된 대책자료를 통하여 사용자는 환경기초시설을 제어, 관리할 수 있다. 즉 도 5에 나타나 있는 현상에서 사용자가 "슬러지 변색"이라는 항목을 선택하면, 후방향추론부(330)은 슬러지색, 사상균, MLSS 중 어느 것으로 인한 것인지를 선택하도록 제시하며, 사용자가 그 중 하나를 선택하는 방식이 반복되며, 이러한 내용은 시스템별로 다르게 설정 가능하다.
이러한 후방향 추론부(330)는 전방향 추론에서 추론된 결과에 대한 원인을 제시하거나, 이상상태가 발생한 경우 그 원인을 사용자가 파악하기 위해서 사용하게 되며, 또한 원인에 대한 대처 방안을 알아보고자 하는 경우에도 사용된다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명인 공정진단관리 시스템은 환경기초시설의 운영상태를 실시간으로 진단하여 운영자에게 제공함으로써 효율적인 환경기초시설의 운영을 도모하게 되며, 환경기초시설 내의 유입수의 조건 및 상태를 파악하여 해당 환경기초시설의 운영상태를 진단, 평가하고 운영상태에 대한 예측을 가능하게 함으로써 최소의 운영관리인원으로 효율적인 환경기초시설의 운영이 가능하다. 뿐만 아니라 환경기초시설의 운영상태에 따라 방류수를 실시간으로 예측함으로서 수질사고의 발생을 예방할 수 있으며, 아울러 신속하게 대응할 수 있으며, 상기의 공정진단관리 시스템이 원격에 존재할 수 있어서 하나의 공전진단시스템을 이용하여 다양한 환경기초시설을 원격에서 통합 관리 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명인 공정진단관리 시스템의 전체의 블록도 및 처리 플로우를 보여주는 도면이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 실시예 중 데이터필터링부에서 데이터를 필터링하는 통계적인 방법인 절대편차평균(Mean Absolute Deviation) 및 추세분석으로 데이터를 필터링하는 순서 및 데이터의 필터링 결과를 보여주는 도면이다.
도 3a는 본 발명의 실시예의 퍼지추론 및 통계적 분석부에서 사용되는 측정항목에 대한 확신도를 도시하는 그래프이다.
도 3b는 본 발명의 실시예의 전방향 추론부에서 인자사례별로 추론시 추론식 간의 불확실성을 최소화하는데 적용하는 4가지 확신도를 도시하는 그래프이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 실시예에서 전방향추론의 결과를 도시한 표이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 후방향추론을 행하는 경우 사용되는 지식기반부의 자료의 예를 보여주는 표이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 환경기초시설 110: 온라인 계측기
120: 제어시스템
200: 데이터 필터링부 210: 노이즈 판단부
220: 데이터 보정부
300: 추론 엔진부 310: 퍼지추론 및 통계적 분석부
320: 전방향 추론부 330: 후방향 추론부
400: 지식 기반부 410: 지식기반자료
420: 원인 및 대응 전략
500: 추론결과 표시부 510: 지식 표현부
520: 알람부 530: 제어명령 전달부
Claims (9)
- 환경기초시설을 실시간으로 공정진단관리하는 시스템으로서,상기 환경기초시설에 대한 데이터를 수집하여 송신하는 계측기와,통계적인 방법인 절대편차평균을 이용하여 노이즈를 제거하며, 그 후 통계적인 방법인 내적을 이용하여 노이즈 값을 수정함으로써, 상기 계측기에서 수집한 데이터에서 노이즈를 제거, 수정하는 데이터 필터링부와,상기 환경기초시설에 대한 다양한 데이터 및 그 원인 및 대응전략에 대한 데이터를 저장하고 있는 지식기반부와,상기 데이터필터링부에서 노이즈를 제거, 수정한 데이터를 수신하여 상기 지식기반부의 데이터와 상호 작용하여 환경기초시설을 진단 평가하는 추론 엔진부와,상기 추론 엔진부의 추론결과에 따라서 환경기초시설을 제어하는 제어시스템을 포함하며,상기 추론 엔진부는,상기 데이터필터링부로부터 수신된 데이터를 분석하여 데이터의 상태를 파악하고 측정값 상태에 대하여 확신도 및 추론식에 가중치를 부여하는 퍼지추론 및 통계적 분석부와,추론식 간의 불확실성을 최소화하기 위해 퍼지이론에서 지식탐색방법의 불확실성 인식문제 처리방법 중 하나인 Zadeh의 max-min 합성법칙을 사용하여, 상기 퍼지추론 및 통계적분석부에서 변환된 데이터를 수치선택법으로 추론식을 선택하고, 선택된 추론식의 조건에 따라 상기 퍼지추론 및 통계적 분석부로부터 가중치를 조절 받아 수치계산을 반복 시행하여 얻어낸 추론결과와 상기 지식기반부의 데이터와 상호 작용하여 환경기초시설을 진단 평가하는 전방향 추론부와,상기 전방향 추론부의 결과와 임의적 상황에 대해 질의응답 방법을 이용하여 원인 및 공정진단을 행하는 후방향 추론부를 포함하는 환경기초시설에 대한 실시간 공정진단관리 시스템.
- 삭제
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- 제1항에 있어서,상기 공정진단관리 시스템은 상기 추론 엔진부에서 추론한 결과를 디스플레이하는 추론결과 표시부를 더 포함하는 환경기초시설에 대한 실시간 공정진단관리 시스템.
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| KR10-2004-0029498A KR100492269B1 (ko) | 2004-04-28 | 2004-04-28 | 환경기초시설에 대한 실시간 공정진단관리 시스템 |
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| KR (1) | KR100492269B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100834187B1 (ko) * | 2007-01-17 | 2008-06-10 | 부산대학교 산학협력단 | 베이지안 네트워크를 이용한 하ㆍ폐수 처리공정의 진단시스템 |
| KR101044348B1 (ko) | 2009-02-20 | 2011-06-29 | 한양대학교 산학협력단 | 변동 계수에 의한 공정 관리 방법 및 장치 |
-
2004
- 2004-04-28 KR KR10-2004-0029498A patent/KR100492269B1/ko active IP Right Grant
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