KR101481868B1 - 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 서비스 시스템은, 다수의 기업들에 다수의 서비스들을 제공하는 서비스 서버. 적어도 하나의 서비스 서버를 통한 특정 서비스 제공 과정에서 발생하는 기업 데이터를 수집하는 데이터 수집 서버 및 수집된 기업 데이터를 참조 모델과 비교하여 참조 모델을 업데이트 하는 데이터 분석 서버를 포함한다. 이에 의해, 산업단지라는 특화된 커뮤니티 대상의 클라우드 서비스를 통해 공통의 서비스를 제공하고, 이를 통해 생성되는 데이터를 산업단지별 특성에 맞게 조합하여 서비스 이용 효과를 극대화할 수 있게 된다.
Description
본 발명은 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기업들에 솔루션 서비스를 제공하기 위한 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.
SaaS(Software as a Service)는 소프트웨어의 기능 중 사용자가 필요로 하는 것만을 서비스로 선택해 이용 가능하도록 한 소프트웨어의 배포형태로 사용자는 필요한 기능만을 필요할 때에 이용할 수 있으며, 이용하는 기능만큼만 요금을 지불한다.
제공되는 SaaS 서비스는 불특정 다수를 대상으로 하기 때문에, 서비스를 통해 발생되는 데이터에 대한 공통점이 없다. 따라서, 서비스 결과물로 발생하는 데이터를 활용할 여지가 없다.
한편, 온실가스 목표 관리제, 국제 환경규제 등에 대응하기 위해 다양한 서비스들을 이용하고 있으나, 개별 기업의 자체 시스템 구축으로 개선 효과가 높지 않고, 공신력 있는 보고가 이루어지지 않아, 이에 대한 규제도 불가능한 실정에 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 산업단지라는 특화된 커뮤니티 대상의 클라우드 서비스를 통해 공통의 서비스를 제공하고, 이를 통해 생성되는 데이터를 산업단지별 특성에 맞게 조합하여 서비스 이용 효과를 극대화할 수 있는 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 환경/에너지 등의 규제에 대응하기 위한 객관적인 자료 제공을 위한 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 서비스 시스템은, 다수의 기업들에 다수의 서비스들을 제공하는 적어도 하나의 서비스 서버; 상기 적어도 하나의 서비스 서버를 통한 특정 서비스 제공 과정에서 발생하는 기업 데이터를 수집하는 데이터 수집 서버; 및 상기 데이터 수집 서버에 의해 수집된 기업 데이터를 참조 모델과 비교하고, 비교 결과를 기초로 참조 모델을 업데이트 하는 데이터 분석 서버;를 포함한다.
그리고, 상기 데이터 분석 서버는, 상기 기업 데이터에 포함된 평가 계수가 상기 참조 모델에 포함된 평가 계수 보다 개선된 경우, 상기 참조 모델을 상기 기업 데이터로 업데이트 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 시스템은, 상기 기업 데이터와 상기 참조 모델이 저장되는 분석 DB; 및 상기 분석 DB로부터 상기 기업 데이터와 상기 참조 모델을 전달받아 저장하는 서비스 DB;를 더 포함하고, 상기 서비스 서버는, 서비스 제공시, 상기 서비스 DB에 저장된 상기 기업 데이터를 해당 기업에 제공하고, 상기 서비스 DB에 저장된 상기 참조 모델을 상기 다수의 기업들에 제공할 수 있다.
그리고, 상기 기업 데이터는, 상기 기업 데이터에 포함된 평가 계수 산정의 기초가 된 기업의 설비, 원료, 공정 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함하고, 상기 참조 모델은, 상기 참조 모델에 포함된 평가 계수 산정의 기초가 된 기업의 설비, 원료, 공정 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 수집 서버는, 상기 기업 데이터를, 기업별로 시간 순에 따라 정렬하고, 기업별 편차를 보정하며, 설정된 규칙에 따라 정규화하여 상기 데이터 분석 서버로 전달할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 시스템은, 상기 기업 데이터 및 상기 참조 모델 중 적어도 하나를 공공기관에 보고하는 리포팅 서버;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 특정 서비스는, 규제가 요구되는 서비스일 수 있다.
그리고, 상기 다수의 기업들은, 특정 단지 내에 입주한 기업들이며, 상기 적어도 하나의 서비스 서버, 상기 데이터 수집 서버 및 상기 데이터 분석 서버는, 클라우드 시스템으로 구현될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 서비스 방법은, 다수의 기업들에 다수의 서비스들을 제공하는 단계; 특정 서비스 제공 과정에서 발생하는 기업 데이터를 수집하는 단계; 및 수집된 기업 데이터를 참조 모델과 비교하여, 비교 결과를 기초로 참조 모델을 업데이트 하는 단계;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 산업단지라는 특화된 커뮤니티 대상의 클라우드 서비스를 통해 공통의 서비스를 제공하고, 이를 통해 생성되는 데이터를 산업단지별 특성에 맞게 조합하여 서비스 이용 효과를 극대화할 수 있게 된다.
특히, 산업단지 대상의 클라우드 서비스를 통해 동종 기업에 적용 가능한 데이터를 수집/저장할 수 있으며, 이러한 데이터 분석을 통해 에너지 절감 및 규제 물질 관리를 위한 보다 정교한 서비스 제공이 가능해진다.
또한, 수집된 데이터는 기업이 아닌 클라우드 서비스 제공업체가 관리함으로써 정부 규제에 대응하기 위한 공신력 있는 객관적인 지표로 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용가능한 산업단지 시스템을 도시한 도면,
도 2는, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템의 실제 구성을 도시한 도면,
도 3은, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템에 의한 산업 단지 클라우드 서비스 활용 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 4는 구체적인 산업단지 시스템을 예시한 도면,
도 5는, 도 4에 도시된 서비스들 중 FEMS에 대한 활용 방안의 구체적인 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 6은, 도 5에서 발생하는 에너지 데이터와 참조 모델을 예시한 도면이다.
도 2는, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템의 실제 구성을 도시한 도면,
도 3은, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템에 의한 산업 단지 클라우드 서비스 활용 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 4는 구체적인 산업단지 시스템을 예시한 도면,
도 5는, 도 4에 도시된 서비스들 중 FEMS에 대한 활용 방안의 구체적인 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 6은, 도 5에서 발생하는 에너지 데이터와 참조 모델을 예시한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다
도 1은 본 발명이 적용가능한 산업단지 시스템을 도시한 도면이다. 본 발명이 적용가능한 산업단지 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 입주 기업 단말들(10-1, 10-2, 10-3, ... , 10-k)과 산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)이 인터넷을 통해 상호 통신가능하도록 연결되어 구축된다. 공공기관 서버(50)는 산업단지 시스템에 포함되는 구성은 아니지만, 이해와 설명의 편의를 위해 함께 도시하였다.
산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)은 독립적으로 운영되는 특정 산업단지에 입주한 입주 기업들을 위한 데이터 센터로 기능한다.
산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 다수의 서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m), 서비스 DB(120), 데이터 수집 서버(130), 데이터 분석 서버(140), 분석 DB(150) 및 리포팅 서버(160)를 포함한다.
도 1은 산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)의 서버들을 역할에 따라 개념적으로 구분한 것이다. 산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)은 클라우드 기반으로, 실제로는 도 2에 도시된 바와 같이 구성된다. 이는, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)의 DB들(120, 150)에 대해서도 마찬가지이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 클라우드 서비스 시스템(100)의 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m, 130, 140, 160)은 다수의 클라우드 내 물리머신(100a)들로 구현된다. 이하, 표기의 편의를 위해, '클라우드 내 물리머신(100a)'은 '물리머신(100a)'으로 약칭한다.
물리머신(100a)에는 다수의 가상머신들(100b-1, 100b-2, 100b-3, 100b-4)이 실행된다. 물리머신(100a)은 실제 물리적인 서버에 해당하고, 가상머신(100b)은 가상 서버에 해당한다.
또한, 물리머신(100a)에는 가상머신(100b-1, 100b-2, 100b-3, 100b-4)을 실행/중지/관리하는 가상머신 관리 모듈(100e)과 호스트 운영체계(100f)가 실행된다.
가상머신(100b-1, 100b-2, 100b-3, 100b-4)은 물리머신(100a) 내에서 독립적으로 구동 가능한 게스트 운영체계(100d)로 운영된다.
가상머신(100b-1, 100b-2, 100b-3, 100b-4)들은,
1) 입주 기업 단말들(10-1, 10-2, 10-3, ... , 10-k)에 서비스 제공을 위한 서비스 모듈(100c-1)을 구비한 가상머신들(100b-1),
2) "1)"이 제공하는 서비스들 중 특정 서비스에 대한 데이터 수집을 위한 데이터 수집 모듈(100c-2)을 구비한 가상머신들(100b-2),
3) "2)"가 수집한 데이터를 분석하기 위한 데이터 분석 모듈(100c-3)을 구비한 가상머신들(100b-3),
4) "3)"에 분석된 데이터를 리포팅하기 위한 리포팅 모듈(100c-4)을 구비한 가상머신들(100b-4)로 구분된다.
"1) 가상머신들(100b-1)"은 도 1에서 서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)로 기능하고,
"2) 가상머신들(100b-2)"은 도 1에서 데이터 수집 서버(130)로 기능하며,
"3) 가상머신들(100b-3)"은 도 1에서 데이터 분석 서버(140)로 기능하고,
"4) 가상머신들(100b-4)"은 도 1에서 리포팅 서버(160)로 기능한다.
다시, 도 1을 참조하여 상세히 설명한다.
서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)은 입주 기업들에 다양한 서비스들을 제공하는 서버들이고, 서비스 DB(120)는 서비스 제공에 필요한 정보가 구축되어 있는 DB이다.
서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)과 서비스 DB(120)에 의해 입주 기업들에 제공되는 서비스들에는, FEMS(Factory Energy Management Service : 공장 에너지 관리 서비스), CMS(Chemical Management Service : 화학물질 관리 서비스) 등은 물론 다른 서비스가 포함될 수 있다.
데이터 수집 서버(130)는 서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)에 의해 제공되는 특정 서비스와 관련하여, 입주 기업들에서 발생되는 기업 데이터들을 수집한다. 또한, 데이터 수집 서버(130)는 수집된 기업 데이터를 정렬하고 보정한 후, 정규화한다.
데이터 분석 서버(140)는 데이터 수집 서버(130)로부터 기업 데이터를 전달받아, 전달받은 기업 데이터와 동일 업종에 대한 참조 모델을 분석 DB(150)에서 추출한다.
참조 모델은 동일 업종의 기업 데이터들 중 가장 바람직한 기업 데이터를 말한다. 예를 들어, 정부에 의해 규제되는 업종의 경우, 그 평가 계수가 가장 우수한 기업 데이터가 참조 모델이 된다.
데이터 분석 서버(140)는 기업 데이터를 참조 모델과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 분석 DB(150)에 저장된 참조 모델을 업데이트 한다. 또한, 데이터 분석 서버(140)는 정규 데이터를 분석 DB(150)에 저장한다.
분석 DB(150)는 기업 데이터와 참조 모델을 업종 별로 클러스터링 하는 한편, 클러스터 내에서는 입주 기업 별로도 구분하여 저장한다.
한편, 분석 DB(150)에 저장된 정규 데이터와 참조 모델은, 분석 DB(150)에 연동된 서비스 DB(120)로도 전달/저장되어, 서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)이 입주 기업들에 대한 서비스를 제공하는데 이용한다.
리포팅 서버(160)는 분석 DB(150)에 저장된 정규 데이터와 참조 모델을 공공기관 서버(50)에 전달하여, 입주 기업들의 운용실태를 보고한다.
도 3은, 도 1에 도시된 산업단지 클라우드 서비스 시스템(100)에 의한 산업 단지 클라우드 서비스 활용 과정의 설명에 제공되는 도면이다.
① 다수의 서비스 서버들(110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m)에 의해 입주 기업들에 다양한 서비스들이 제공되는데, 데이터 수집 서버(130)는 특정 서비스를 제공하는 과정에서 발생하는 기업 데이터들을 수집한다.
기업 데이터는, 입주 기업의 사업장, 생산품, 설비, 원료, 공정 등에 대한 데이터가 수록되고, 특정의 산정식을 이용하여 산출한 평가 계수가 포함되어 있다. 즉, 기업 데이터에는, 입주 기업이 기업 데이터에 수록된 설비와 원료로 수록된 공정에 따라 생산품을 생산하는 경우에 대한 평가 계수가 포함되어 있다고 할 수 있다.
② 다음, 데이터 수집 서버(130)는 수집된 기업 데이터를, 입주 기업별로 시간 순에 따라 정렬하고, 입주 기업별 편차를 보정한다. 편차 보정은 기업 데이터를 입주 기업들이 각각 생성함으로 인해 발생하는 차이를 보정하기 위한 것이다.
③ 그리고, 데이터 수집 서버(130)는 정렬/보정된 기업 데이터를 설정된 규칙에 따라 정규화한다. 정규화는, 다양한 입주 기업들에 의해 생성된 기업 데이터의 형식, 단위 및 유효숫자 등을 통일시키는 과정이다. 정규화된 기업 데이터는 데이터 분석 서버(140)로 전달된다.
④ 데이터 분석 서버(140)는 기업 데이터와 동일한 업종의 참조 모델을 분석 DB(150)로부터 추출하여, 기업 데이터를 참조 모델과 비교한다. 양자의 비교는, 기업 데이터에 수록된 평가 계수와 참조 모델에 수록된 평가 계수를 비교하는 과정에 의해 수행될 수 있다.
참조 모델은 동일 업종에 대해 가장 바람직한 기업 데이터이므로, 수록 내용은 기업 데이터와 동일하다. 따라서, 참조 모델에도 입주 기업의 사업장, 생산품, 설비, 원료, 공정 등에 대한 데이터가 수록되고, 특정의 산정식을 이용하여 산출한 평가 계수가 포함되어 있다.
⑤ 비교결과, 기업 데이터가 참조 모델 보다 개선된 것으로 판단된 경우, ⑥ 데이터 분석 서버(140)는 참조 모델을 기업 데이터로 업데이트 하여, ⑧ 분석 DB(150)에 저장된 참조 모델이 업데이트 된다.
⑤ 반면, 기업 데이터가 참조 모델 보다 개선되지 않은 것으로 판단된 경우, ⑦ 데이터 분석 서버(140)는 참조 모델을 업데이트 하지 않는다. ⑧ 이 경우, 분석 DB(150)에는 기업 데이터만 저장된다.
⑨ 한편, 분석 DB(150)에 저장된 참조 모델과 기업 데이터들은 서비스 DB(120)에 전달되어 저장된다. 이에 의해, 서비스 DB(120)에 저장된 참조 모델과 기업 데이터들을 서비스 제공 과정에서 입주 기업들에게 제공가능해진다. 이때, 기업 데이터들은 해당 입주 기업에게만 제공되고, 참조 모델은 모든 입주 기업들에 제공되는 것으로 구현가능하다.
⑩ 또한, 리포팅 서버(160)는 분석 DB(150)에 저장된 기업 데이터들과 참조 모델을 통계 처리, 시각화 처리하여 공공기관 서버(50)에 보고한다.
도 4에는 구체적인 산업단지 시스템을 예시하였다. 도 4에는 독립적으로 운영되는 'ㄱ' 산업단지에 입주한 입주 기업들인 "A" 공장, "B" 공장 및 "C" 공장을 위한 산업단지 클라우드 시스템이 도시되어 있다.
도 4에 도시된 산업단지 클라우드 시스템은 클라우드 플랫폼 기반으로, "A", "B" 및 "C" 공장에 FEMS, 업무지원 서비스, 문서중앙화 서비스, 기업용 범용 서비스를 제공한다.
FEMS는, 공장 내 환경과 에너지 성능 최적화를 위한 관리 서비스로, 공정 시스템 가동상태, 에너지 소비량 수립/평가로 에너지 절감 유도할 수 있다. 또한, FEMS에 의해 입주 기업에서 발생하는 기업 데이터는 정부/지방자치단체 등의 공공기관에 의한 온실가스 배출 규제를 위한 기초 데이터로 활용될 수 있다.
업무지원 서비스는, 입주 기업 내/외부 업무지원 서비스 처리 현황의 실시간 추적 관리와 체계적인 수준 평가를 위한 서비스로, 업무의 체계적인 관리와 대 고객 서비스 개선을 통한 기업 경쟁력 강화를 위한 서비스이다.
문서 중앙화 서비스는, 입주 기업 구성원들의 PC 자료를 중앙 서버에 저장/관리하여, 입주 기업 기밀 보안을 강화 및 업무 효율성 향상을 위한 서비스이다.
기업용 범용 서비스는, ERP(Enterprise Resources Planning), 그룹웨어(Groupware), 오피스웨어(Officeware) 등의 서비스를 말한다.
산업단지 클라우드 시스템에 의해, 도 4에 도시된 서비스 외에 다른 서비스들을 제공하는 것도 가능한데, 산업단지별로 특화된 서비스들을 제공하는 것이 바람직하다.
한편, 산업단지 클라우드 시스템는, 도 4에 도시된 바와 같이 산업단지의 특정 위치에 마련된 컨테이너 내에 소규모의 데이터 센터로 설치할 수 있으며, 이 경우 불필요한 공간을 최소화하여 에너지 효율성이 높고, 단기간 내에 설치/구축이 가능하다는 장점이 있다.
도 5에는 도 4에 도시된 서비스들 중 FEMS 활용 방안을 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 하이퍼바이저가 FEMS 어플리케이션 이미지로 생성한 FEMS 가상 서버로 FEMS가 제공된다. 이 과정에서, 입주 기업 내의 연계 시스템이나 계측기 또는 수작업 등으로 입주 기업의 에너지 데이터가 수집되어, 정렬/보정 및 정규화된다.
수집된 에너지 데이터는 참조 모델과 비교되어, 공장의 배출가스 절감 효과가 개선되었는지 판단된다. 도 6에는 에너지 데이터와 참조 모델의 구조를 예시하였다. 도 6에 수록된 항목들 중 고유배출계수 항목에 대해, 에너지 데이터와 참조 모델을 비교하면, 배출가스 절감 효과의 개선 여부를 판단할 수 있다.
배출가스 절감 효과가 개선되었다고 판단되면, 참조 모델은 수집된 에너지 데이터로 업데이트 된다. 한편, 에너지 데이터와 참조 모델은 저장되어 추후 FEMS 제공시 이용될 수 있음은 물론, 공공기관에 공장 가스 배출 실태로서 보고되어 공장 평가/규제의 기초 데이터로 활용될 수 있다.
도 5에 예시한 FEMS는 CMS로 대체될 수 있다. 이 경우, 화학 물질 배출과 관련한 기업 데이터 및 참조 모델이 확보되어 서비스로 제공될 수 있음은 물론, 기업들의 화학 물질 배출 실태가 공공기관으로 보고되어 공장 평가/규제의 기초 데이터로 활용될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.
10-1, 10-2, 10-3, ... , 10-k : 입주 기업 단말
50 : 공공기관 서버
100 : 클라우드 서비스 시스템
110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m : 서비스 서버
120 : 서비스 DB 130 : 데이터 수집 서버
140 : 데이터 분석 서버 150 : 분석 DB
160 : 리포팅 서버
50 : 공공기관 서버
100 : 클라우드 서비스 시스템
110-1, 110-2, 110-3, ... 110-m : 서비스 서버
120 : 서비스 DB 130 : 데이터 수집 서버
140 : 데이터 분석 서버 150 : 분석 DB
160 : 리포팅 서버
Claims (9)
- 다수의 기업들에 다수의 서비스들을 제공하는 적어도 하나의 서비스 서버;
상기 적어도 하나의 서비스 서버를 통한 특정 서비스 제공 과정에서 발생하는 기업 데이터를 수집하는 데이터 수집 서버; 및
상기 데이터 수집 서버에 의해 수집된 기업 데이터를 참조 모델과 비교하고, 비교 결과를 기초로 참조 모델을 업데이트 하는 데이터 분석 서버;를 포함하고,
상기 기업 데이터는,
상기 특정 서비스를 기업이 제공받아 이용한 결과로 발생한 기업에 관한 데이터인 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 분석 서버는,
상기 기업 데이터에 포함된 평가 계수가 상기 참조 모델에 포함된 평가 계수 보다 개선된 경우, 상기 참조 모델을 상기 기업 데이터로 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 2항에 있어서,
상기 기업 데이터와 상기 참조 모델이 저장되는 분석 DB(DataBase); 및
상기 분석 DB로부터 상기 기업 데이터와 상기 참조 모델을 전달받아 저장하는 서비스 DB;를 더 포함하고,
상기 서비스 서버는,
서비스 제공시, 상기 서비스 DB에 저장된 상기 기업 데이터를 해당 기업에 제공하고, 상기 서비스 DB에 저장된 상기 참조 모델을 상기 다수의 기업들에 제공하는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 2항에 있어서,
상기 기업 데이터는,
상기 기업 데이터에 포함된 평가 계수 산정의 기초가 된 기업의 설비, 원료, 공정 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함하고,
상기 참조 모델은,
상기 참조 모델에 포함된 평가 계수 산정의 기초가 된 기업의 설비, 원료, 공정 중 적어도 하나에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 수집 서버는,
상기 기업 데이터를, 기업별로 시간 순에 따라 정렬하고, 기업별 편차를 보정하며, 설정된 규칙에 따라 정규화하여 상기 데이터 분석 서버로 전달하는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 기업 데이터 및 상기 참조 모델 중 적어도 하나를 공공기관에 보고하는 리포팅 서버;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 특정 서비스는,
규제가 요구되는 서비스인 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 다수의 기업들은, 특정 단지 내에 입주한 기업들이며,
상기 적어도 하나의 서비스 서버, 상기 데이터 수집 서버 및 상기 데이터 분석 서버는, 클라우드 시스템으로 구현되는 것을 특징으로 하는 서비스 시스템.
- 다수의 기업들에 다수의 서비스들을 제공하는 단계;
특정 서비스 제공 과정에서 발생하는 기업 데이터를 수집하는 단계; 및
수집된 기업 데이터를 참조 모델과 비교하여, 비교 결과를 기초로 참조 모델을 업데이트 하는 단계;를 포함하고,
상기 기업 데이터는,
상기 특정 서비스를 기업이 제공받아 이용한 결과로 발생한 기업에 관한 데이터인 것을 특징으로 하는 서비스 방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR20120135948A KR101481868B1 (ko) | 2012-11-28 | 2012-11-28 | 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20120135948A KR101481868B1 (ko) | 2012-11-28 | 2012-11-28 | 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법 |
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|---|---|
| KR20140070841A KR20140070841A (ko) | 2014-06-11 |
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ID=51125466
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| KR20120135948A KR101481868B1 (ko) | 2012-11-28 | 2012-11-28 | 산업단지 클라우드 서비스 시스템 및 방법 |
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| Country | Link |
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|---|---|---|---|---|
| KR101980249B1 (ko) * | 2014-12-24 | 2019-05-22 | (주)미래융합정보기술 | 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 데이터 처리방법 및 그 장치 |
Citations (3)
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| JP2004145521A (ja) | 2002-10-23 | 2004-05-20 | Seiko Epson Corp | 企業間の情報共有方法及びシステム、並びにコンピュータプログラム |
| JP2009217529A (ja) | 2008-03-11 | 2009-09-24 | Hitachi Ltd | ナレッジマネジメントシステム |
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-
2012
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