KR101527419B1 - 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법 - Google Patents

Abstract

자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은, PLC(Programmable Logic Controller) 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 중 적어도 하나로 이뤄진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 추출하는 단계; 상기 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들 중 해당 모니터링 그룹의 공정변화 최대 허용 사이클 시간을 벗어나는 공정변화정보를 필터링(filtering) 하여 제거하는 단계; 상기 필터링 후 남겨진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 이용하여 모니터링 그룹별로 마스터 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 모니터링 그룹별로 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 모니터링 그룹의 기준 마스터 패턴으로 추가하는 단계를 포함한다.

Description

자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법{MASTER PATTERN GENERATION METHOD FOR CHECKING NORMAL SITUATION OF PLC BASED MANUFACTURING SYSTEM}

본 발명은 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 시간의 흐름에 따라 다양한 원인, 예를 들어 설비 노후, PLC(Programmable Logic Controller) 제어코드 변경 등에 의해 달라지는 자동화 라인의 상태에 맞게 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기준 마스터 패턴을 생성하기 위한 기술에 관한 것이다.

PLC는 자동화 라인 구축에 주로 사용되고 있으며, AND/OR 등의 연산기호와 TIMER/FUNCTION BLOCK 등의 비교적 단순한 기능을 통해 작성된 PLC 제어 로직에 대한 명세(PLC 제어 로직 코드)를 의해서 구동된다. 제어 로직은 PLC 하드웨어의 메모리 주소를 이용하여 정의되며 이때 PLC 하드웨어의 메모리 주소는 접점이라고 불린다. 이러한 접점들에 입/출력 관계를 정의하고 상황별 접점의 값을 컨트롤함으로써 자동화 라인이 운영된다.

일반적으로 PLC 제어 로직은 자동화 라인의 규모에 따라 수많은 접점들을 가진다. 이에 따라 접점들 간의 PLC 제어 로직 코드 내용을 분석하여 접점들 간의 관계 및 시퀀스(sequence)를 분석하여 자동화 라인의 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기준 마스터 패턴을 생성해서, 자동화 라인의 이상 상황을 감지하려는 시도가 이루어지고 있다.

하지만, PLC로 운영되는 자동화 라인의 상태는 시간의 흐름에 따라 다양한 원인, 예를 들어 설비 노후, 교체, PLC 제어 코드 변경 등에 의해 변화하게 되며, 또한 정상운영상태를 판단하기 위한 기준 마스터 패턴도 함께 변화하게 된다. 이에 따라 기존 생성된 기준 마스터 패턴은 변화된 환경의 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기초 데이터로 사용되기에 부적합하게 된다.

본 발명과 관련된 선행문헌으로는 대한민국 등록특허 제10-0414437호(등록일: 2003년 12월 24일)가 있다.

시간의 흐름에 따라 여러 가지 원인에 의해서 변하는 자동화 라인의 상태에 맞게 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기초 데이터인 기준 마스터 패턴을 생성하는 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법이 제안된다.

본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 양상에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은, PLC(Programmable Logic Controller) 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 중 적어도 하나로 이뤄진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 추출하는 단계; 상기 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들 중 해당 모니터링 그룹의 공정변화 최대 허용 사이클 시간을 벗어나는 공정변화정보를 필터링(filtering) 하여 제거하는 단계; 상기 필터링 후 남겨진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 이용하여 모니터링 그룹별로 마스터 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 모니터링 그룹별로 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 모니터링 그룹의 기준 마스터 패턴으로 추가하는 단계를 포함한다.

상기 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보는, 해당 모니터링 그룹의 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들 각각의 이름 및 변화시간을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 양상에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은, PLC(Programmable Logic Controller) 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 별 접점변화정보들을 추출하는 단계; 상기 공정들 별 접점변화정보들 중 해당 공정의 최대 허용 사이클 시간을 벗어나는 공정의 접점변화정보를 필터링(filtering) 하여 제거하는 단계; 상기 필터링 후 남겨진 접점변화정보들을 이용하여 공정별로 마스터 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 공정별로 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 공정의 기준 마스터 패턴으로 추가하는 단계를 포함한다.

상기 접점변화정보는, 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 양상에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은, PLC(Programmable Logic Controller) 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클(Cycle)별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 추출하는 단계; 상기 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 신경망(Neural network)으로 학습하여 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정의 정상 여부를 판단하는 단계; 상기 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정이 정상인 경우 t 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 이용하여 마스터 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 공정의 기준 마스터 패턴으로 추가하는 단계를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 따르면, 시간의 흐름에 따라 여러 가지 원인에 의해서 변하는 자동화 라인의 상태에 맞게 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기초 데이터인 기준 마스터 패턴을 생성하는 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴을 생성함으로써 자동화 라인의 상태가 변경된 상태에서도 자동화 라인의 운영이 원활하게 이루어질 수 있다.

도 1은 제 1 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 기준 마스터 패턴 생성 방법의 수행 도중에 생성된 마스터 패턴을 예시한 도면이다.
도 3은 제 2 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 3의 기준 마스터 패턴 생성 방법의 수행 도중에 생성된 마스터 패턴을 예시한 도면이다.
도 5는 제 3 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트를 나타낸 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.　

본 발명의 실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이며, 아래의 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시예들로 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하며 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.　

본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise)" 및/또는"포함하는(comprising)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.　

본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 부재, 영역 및/또는 부위들을 설명하기 위하여 사용되지만, 이들 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부위들은 이들 용어에 의해 한정되어서는 안됨은 자명하다. 이들 용어는 특정 순서나 상하, 또는 우열을 의미하지 않으며, 하나의 부재, 영역 또는 부위를 다른 부재, 영역 또는 부위와 구별하기 위하여만 사용된다. 따라서, 이하 상술할 제1 부재, 영역 또는 부위는 본 발명의 가르침으로부터 벗어나지 않고서도 제2 부재, 영역 또는 부위를 지칭할 수 있다.

이하, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.

본 발명의 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법이 적용되기 위해서는 실제 구동되는 자동화 라인의 PLC의 내부 메모리 값이 추출될 수 있다. 이를 위해서 OPC(OLE for Process Control) 기술이 이용될 수 있다. 이때 자동화 라인의 PLC의 내부 메모리 값은, 자동화 라인을 이루는 공정별로 해당 공정의 사이클(cycle) 단위로 발생하는 접점변화정보들로 이루어지는 로그(LOG)일 수 있다. 이때 접점변화정보는, 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 포함할 수 있다.

그리고 자동화 라인의 PLC 내부 메모리 값은 자동화 라인을 구성하는 공정들 간의 변화정보인 공정변화정보들을 포함하는 로그일 수 있다. 이때 공정변화정보는 적어도 하나의 공정으로 이뤄진 모니터링 그룹의 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들 각각의 이름 및 변화시간을 포함할 수 있다.

OPC는 산업 제어 분야의 통신 및 인터페이스 영역에 널리 사용되는 기술로써, OPC 서버의 형태는 크게 특정 벤더 PLC의 데이터 접근을 위한 벤더 전용 OPC 서버와 다양한 PLC 벤더군의 제품을 인터페이스 가능하도록 개발된 범용적 OPC 서버가 있다.

이러한 본 발명의 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은, 크게 PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 중 적어도 하나로 이뤄진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 추출하여 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우와, PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 별 접점변화정보들을 추출하여, 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우와, PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클(Cycle)별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 추출하여 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우로 구현될 수 있다.

이러한 본 발명의 실시예에 따른 동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법은 소정의 프로그래밍 언어로 구현된 프로그램으로서 이러한 PC 기반 시스템에서 구동되어 질 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.

(제 1 실시예 )

제 1 실시예는 PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 중 적어도 하나로 이뤄진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 추출하여 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우에 해당된다.

이러한 제 1 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트가 도 1에 도시되어 있다.

도 1을 참조하면, PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 중 적어도 하나로 이뤄진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 추출한다(S1). 이때 모니터링 그룹의 설정은 사용자에 의해서 설정될 수 있는데, 그러나 이에 한정되지는 않는다. 그리고 상기 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보는, 해당 모니터링 그룹의 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들 각각의 이름 및 변화시간을 포함할 수 있다.

이후 상기 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들 중 해당 모니터링 그룹의 공정변화 최대 허용 사이클 시간을 벗어나는 공정변화정보를 필터링(filtering) 하여 제거한다(S2).

상기 필터링 후 남겨진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들을 이용하여 모니터링 그룹별로 마스터 패턴을 생성한다(S3).

이때 마스터 패턴의 생성은, 상기 필터링 후 남겨진 모니터링 그룹들 각각의 공정변화정보들 내 해당 모니터링 그룹의 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들 각각의 이름 및 변화시간을 이용하여, 상기 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들의 변화순서를 정하게 되는 것을 나타낸다.

즉, 상기 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들 각각의 변화시간 순으로 공정들 각각의 이름을 배열하는 것을 나타내는 것이다.

예를 들어, 상기 최대 허용 사이클 시간 내에 발생한 공정들이, A 공정, B 공정, C 공정, D 공정이고 A 공정의 변화시간이 9시 10분이고 B 공정의 변화시간이 9시 30분이고 C 공정의 변화시간이 9시 15분이고 D공정의 변화시간이 8시 50분인 경우에, 마스터 패턴은 D공정->A공정->C공정->B공정으로 나타낼 수 있게 되는 것이다.

이렇게 상기 모니터링 그룹별로 마스터 패턴이 생성된 후, 상기 모니터링 그룹별로 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 모니터링 그룹의 기준 마스터 패턴으로 추가한다(S4). 이렇게 기 생성된 기준 마스터 패턴 및 추가되는 기준 마스터 패턴은 제 1 실시예에 따른 기준 마스터 패턴 생성 방법이 수행되는 장치, 예를 들어 PC 등에 구비된 메모리 장치, 예를 들어 HDD 등에 저장될 수 있는데, 그러나 이에 한정되지는 않음에 유의하여야 한다.

상기 기준 마스터 패턴 추가에 대해서 살펴보기로 한다. 예를 들어, 상기 생성된 마스터 패턴이 도 2에 예시된 바와 같이 사이클 1(Cycle 1)에서 공정 1->공정 2->공정 3->공정 6->공정 4, 공정 5라고 가정한다. 이때 공정 4, 공정 5의 경우 변화시간이 동일하므로 하나의 시퀀스 그룹으로 묶어 하나의 패턴으로 인식할 수 있다. 공정 4 및 공정 5의 경우 변화시간이 동일한 경우를 예시로 들었으나, 설정된 시간, 예를 들어 20ms를 두고서 공정 4, 공정 5의 변화가 이루어진 경우에도 공정 4 및 공정 5를 하나의 시퀀스 그룹으로 묶어 하나의 패턴으로 인식할 수 있다. 이렇게 사이클 1에서의 마스터 패턴과 사이클 1에서 기 생성된 기준 마스터 패턴이 상이한 경우에, 상기 사이클 1에서의 마스터 패턴을 새로운 기준 마스터 패턴으로 추가할 수 있게 되는 것이다. 이렇게 상기 사이클 1에서의 마스터 패턴을 새로운 기준 마스터 패턴으로 추가하는 이유는 시간의 흐름에 따라 자동화 라인의 상태가 다양한 원인, 예를 들어 설비 노후, PLC 제어코드 변경 등에 의해 달라지는 자동화 라인의 상태에 맞게 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기준 마스터 패턴을 변경하기 위해서이다.

(제 2 실시예 )

제 2 실시예는 PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 별 접점변화정보들을 추출하여, 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우에 해당된다.

이러한 제 2 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트가 도 3에 도시되어 있다.

도 3을 참조하면, PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정들 별로 접점변화정보들을 추출한다(S11). 이때, 상기 접점변화정보는 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 포함할 수 있다.

이후, 상기 공정들 별 접점변화정보들 중 해당 공정의 최대 허용 사이클 시간을 벗어나는 공정의 접점변화정보를 필터링 하여 제거한다(S12).

상기 필터링 후 남겨진 접점변화정보들을 이용하여 공정별로 마스터 패턴을 생성한다(S13).

이때 마스터 패턴의 생성은, 상기 필터링 후 남겨진 공정별 접점변화정보들 각각의 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 이용하여, 접점 변화시간 순으로 접점이름 및 접점 값을 배열하는 것을 나타내는 것이다.

예를 들어, 상기 최대 허용 사이클 시간 내에 이뤄진 공정에서 발생한 접점변화정보들이 A 접점변화정보, B 접점변화정보, C 접점변화정보, D 접점변화정보이고, A 접점변화정보는 접점 이름 A접점, A 접점의 변화시간이 9시 10분, A 접점의 변화시간에서 A 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, B 접점변화정보는 접점 이름 B접점, B 접점의 변화시간이 9시 30분, B 접점의 변화시간에서 B 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, C 접점변화정보는 접점 이름 C접점, C 접점의 변화시간이 9시 15분, C 접점의 변화시간에서 C 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, D 접점변화정보는 접점 이름 D접점, D 접점의 변화시간이 8시 50분, D 접점의 변화시간에서 D 접점 값이 "1"인 것을 포함한 것으로 가정하면, 마스터 패턴은 D접점(접점 값 : 1)->A접점(접점 값 : 1)->C 접점(접점 값 : 1)->B접점(접점 값 : 1)으로 나타낼 수 있게 되는 것이다.

이렇게 공정별로 마스터 패턴이 생성된 후, 상기 공정별로 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 공정의 기준 마스터 패턴으로 추가한다(S14). 이렇게 기 생성된 기준 마스터 패턴 및 추가되는 기준 마스터 패턴은 제 2 실시예에 따른 기준 마스터 패턴 생성 방법이 수행되는 장치, 예를 들어 PC 등에 구비된 메모리 장치, 예를 들어 HDD 등에 저장될 수 있는데, 그러나 이에 한정되지는 않음에 유의하여야 한다.

상기 기준 마스터 패턴 추가에 대해서 살펴보기로 한다. 예를 들어, 상기 생성된 마스터 패턴이 도 4에 예시된 바와 같이 공정 1이 수행되는 사이클 1(Cycle 1)에서 접점 1, 접점 4->접점 5->접점 2->접점 3->접점 6이라고 가정한다. 이때 접점 1, 접점 4의 경우 변화시간이 동일하므로 하나의 시퀀스 그룹으로 묶어 하나의 패턴으로 인식할 수 있다. 접점 1 및 접점 5의 경우 변화시간이 동일한 경우를 예시로 들었으나, 설정된 시간, 예를 들어 20ms를 두고서 접점 1, 접점 4의 변화가 이루어진 경우에도 접점 1 및 접점 4를 하나의 시퀀스 그룹으로 묶어 하나의 패턴으로 인식할 수 있다. 이렇게 사이클 1에서의 마스터 패턴과 사이클 1에서 기 생성된 기준 마스터 패턴이 상이한 경우에, 상기 사이클 1에서의 마스터 패턴을 새로운 기준 마스터 패턴으로 추가할 수 있게 되는 것이다. 이렇게 상기 사이클 1에서의 마스터 패턴을 새로운 기준 마스터 패턴으로 추가하는 이유는 시간의 흐름에 따라 자동화 라인의 상태가 다양한 원인, 예를 들어 설비 노후, PLC 제어코드 변경 등에 의해 달라지는 자동화 라인의 상태에 맞게 자동화 라인이 정상운영상태인지를 판단하기 위한 기준 마스터 패턴을 변경하기 위해서이다.

(제 3 실시예 )

제 3 실시예는 제 1 실시예 및 제 2 실시예와 달리 하나의 동일한 공정에 대해서 일정 시점(t 시점)을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정도들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 이용하여, 즉 PLC 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그로부터 자동화 라인을 구성하는 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 추출하여, 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴을 생성하는 경우에 해당된다.

이러한 제 3 실시예에 따른 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법에 대한 플로차트가 도 5에 도시되어 있다.

도 5를 참조하면, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 추출한다(S21). 이때 t 시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들은, t 시점의 사이클에서 수행된 해당 공정의 접점변화정보들을 포함하는 개념으로 이해되어야 할 것이다.

이후, 상기 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 신경망(Neural network)으로 학습하여 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정의 정상 여부를 판단한다(S22). 즉, 신경망에 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 입력하면, 신경망이 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 학습하여 t 시점의 해당 공정이 정상인가에 대한 정보를 출력하게 되는 것이다. 예를 들 신경망의 출력 값이 "0"인 경우 공정이 비정상 상태이며 "1"인 경우 공정이 정상 상태일 수 있다. 그리고 상기 접점변화정보는 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 포함할 수 있는데, 상기 신경망에 입력되는 값은 접점변화정보 중 접점 값일 수 있다. 상기 접점 값은 접점 변화시간에 상태가 변경된 접점 값을 나타내며, 예를 들어 접점 이름이 XO이고 XO의 변화시간이 9시 10분이고 이때 XO의 상태가 "0"에서 "1"로 변경된 경우에 접점 값은 "1"일 수 있다. 상기 신경망은 역전파 알고리즘을 이용하여 학습을 수행할 수 있는데, 그러나 이에 한정되지 않음에 유의하여야 한다.

상기 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정이 정상인 경우 t 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 이용하여 마스터 패턴을 생성한다(S23).

이때 마스터 패턴의 생성은, t 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들 각각의 접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 이용하여, 접점 변화시간 순으로 접점이름 및 접점 값을 배열하는 것을 나타내는 것이다.

예를 들어, t 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들이 A 접점변화정보, B 접점변화정보, C 접점변화정보, D 접점변화정보이고, A 접점변화정보는 접점 이름 A접점, A 접점의 변화시간이 9시 10분, A 접점의 변화시간에서 A 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, B 접점변화정보는 접점 이름 B접점, B 접점의 변화시간이 9시 30분, B 접점의 변화시간에서 B 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, C 접점변화정보는 접점 이름 C접점, C 접점의 변화시간이 9시 15분, C 접점의 변화시간에서 C 접점 값이 "1"인 것을 포함하고, D 접점변화정보는 접점 이름 D접점, D 접점의 변화시간이 8시 50분, D 접점의 변화시간에서 D 접점 값이 "1"인 것을 포함한 것으로 가정하면, 마스터 패턴은 D접점(접점 값 : 1)->A접점(접점 값 : 1)->C 접점(접점 값 : 1)->B접점(접점 값 : 1)으로 나타낼 수 있게 되는 것이다.

상기 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 공정의 기준 마스터 패턴으로 추가한다(S24).

이때 기준 마스터 패턴 추가에 대한 예시는 제 2 실시예에 따른 기준 마스터 패턴 생성 방법의 단계 S14에서 예시된 기준 마스터 패턴 추가와 동일하므로, 생략하기로 한다.

이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (6)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. PLC(Programmable Logic Controller) 내부 로직의 연산에 따라, PLC와 자동화 라인 간에 다수의 PLC 신호가 송수신 되어, 자동화 라인이 순차적으로 제어되는 자동화 라인의 정상 운영 결과, 상기 PLC의 내부 메모리에 기록된 로그(LOG)로부터 자동화 라인을 구성하는 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클(Cycle)별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 추출하는 단계;
   상기 공정 들마다 t시점을 기준으로 이전 n개의 사이클별 해당 공정의 접점변화정보들 및 t+1 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보를 신경망(Neural network)으로 학습하여 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정의 정상 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 t 시점의 사이클에 수행된 해당 공정이 정상인 경우 t 시점의 사이클에 대한 해당 공정의 접점변화정보들을 이용하여 마스터 패턴을 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 마스터 패턴과 기 생성된 기준 마스터 패턴을 비교하여 상이한 경우 이를 해당 공정의 기준 마스터 패턴으로 추가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법.
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 접점변화정보는,
   접점 변화시간, 접점 이름 및 접점 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법.

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