KR101860014B1 - IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치 및 방법 - Google Patents

IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 방법으로, IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 근거 데이터를 분석하여 상기 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 상기 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 룰을 조정하여 다수의 IoT 기기를 수정 및 제어 또는 교체하는 단계를 포함한다.

Description

IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치 및 방법{Apparatus and Method for Adjusting Incident Rule for Error Anticipation of IoT Device}
본 발명은 무선망과 연동하는 사물인터넷(Internet of Thing : IoT) 기술에 관한 것으로, 특히 IoT 기기를 모니터링하는 장치 및 방법에 관한 것이다
최근 새로운 성장의 모멘텀으로 사물인터넷(Internet of Things, "IoT"라고도 함), 나아가 만물인터넷(Internet of Everything, "IoE"라고도 함)이 제시되고 있다.
이러한 IoT과 만물인터넷은 통신 가능한 모든 사물들을 네트워크에 연결하여 상호 통신 수행이 가능한 개념을 의미한다. 시스템적으로 인지할 수 있는 모든 객체는 Things 또는 Object로 분류하며, 여기에는 RFID를 포함한 근거리 및 원거리 통신 기능을 탑재하고, 센서 등 데이터 생산 및 이용이 가능한 사물(또는 센서 노드라 칭함) 또는 사람이 이에 포함될 수 있다. 여기서, 만물인터넷은 IoT이 진화하여 만물이 인터넷에 연결되는 미래의 인터넷이므로, IoT으로 통칭하여 설명한다.
이러한 IoT 기기들은 다양한 장소에 설치되어 운영이 되는데, IoT 환경이 조성된 후 시간이 흐름에 따라 부품 교체 등의 조치를 취해야할 시기가 다가오고, 이때 다양한 장소에 각각 흩어져 설치되어 있는 IoT 기기들은 그 교체 시기가 모두 일정하지 않을 수가 있다. 이와 같이 서로 다른 위치에 설치되어 있는 다수의 IoT 기기들에 대한 관리를 수행하지 않으면 부품 교체 시기가 되었을 때 정상적인 부품 교체가 이루어지지 않아 IoT 기기의 작동이 중단되어 IoT 기기의 정상 운영이 불가능해지는 경우가 발생하게 된다.
따라서, IoT 기기의 동작 상태 데이터에 대한 관리를 수행하여 각 IoT 기기들의 작동이 중단되기 이전에 효과적인 조치가 이루어질 수 있도록 할 필요가 있다.
본 발명은 IoT 기기의 동작 상태 데이터에 대한 관리를 수행하여 각 IoT 기기들의 작동이 중단되기 이전에 효과적인 조치가 이루어질 수 있도록 하는 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 IoT 기기가 설치된 환경에 상응하는 오류 예측이 이루어질 수 있도록 하는 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 방법으로, IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 근거 데이터를 분석하여 상기 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 상기 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 룰을 조정하는 단계를 포함한다.
본 발명은 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 장치ㄹ로, IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는 기기 데이터 수집부와, 상기 수집된 근거 데이터를 분석하여 상기 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 상기 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 룰을 조정하는 인시던트 룰 조정부를 포함한다.
본 발명은 IoT 기기의 오류 예측을 위한 인시던트 발생 룰을 IoT 기기가 설치된 환경에 따라 조정할 수 있도록 하여, 설치 환경에 따라 정확한 오류 예측을 도출하고 이에 따른 기기 수정 및 제어 또는 교체의 적용이 자동적으로 가능하도록 하거나 개선된 관리 방안을 제안할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 IoT 기기 관리 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치의 개략적인 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따라 수집되는 IoT 기기 데이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 인시던트 룰의 계층화된 구조도의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 기반 룰 조정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.
도 1은 본 발명이 적용되는 IoT 기기 관리 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, IoT 기기 관리 시스템은 다수의 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n), IoT 기기 관리 서버(20) 및 관리자 단말(30)이 인터넷 기반 네트워크를 통해 통신 가능한 상태로 구현된다.
여기서, IoT 기기들(10-1, 10-2, ....,10-n)과 IoT 기기 관리 서버(20)는 상호간에 인터넷 기반 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는데, 데이터 송수신을 위한 프로토콜로 국제표준인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 DMTP(Device Message Transport Protocol)를 채용하여 호환성을 고려하면서도 효용성을 증대할 수 있도록 개발될 수 있다. 여기서, MQTT 프로토콜은 푸시 기술(push technology)에서 일반적으로 사용되는 클라이언트/서버 방식 대신, 메시지 매개자(broker)를 통해 송신자가 특정 메시지를 발행(publish)하고 수신자가 메시지를 구독(subscribe)하는 방식을 사용하는 프로토콜이고, DMTP는 기존 4개 상태를 표현할 수 있는 MQTT로 표현하지 못하는 다수의 상태를 표현할 수 있는 프로토콜이다.
IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)은 인터넷에 연결하여 상호 통신 수행이 가능한 기기를 의미하는 것으로, 센서, 스마트기기, 스마트빌딩, 스마트팩토리, 디지털 사이니지 장치, 드론 등 다양한 장소 및 장치에 사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라, IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)에는 각각 에이전트(11-1, 11-2, ...,11-n)가 탑재되어, NAT 환경 등에서 IoT 기기 관리 서버(20)와 통신이 가능하도록 지원하여, 소정 주기로 동작에 따른 실시간 상태 측정 데이터를 취합하여 IoT 기기 관리 서버(20)에 전송한다. 또한, 일 실시 예에 따라, 에이전트(11)는 IoT 기기 관리 서버(20)로부터 제어 신호를 수신하여 기기 제어를 수행하는 기능과, IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)이 화면 출력 가능할 경우 IoT 기기 관리 서버(20)로부터의 원격 제어 요청에 따라 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)에 출력된 화면 데이터를 전송하는 기능을 더 포함할 수 있다.
IoT 기기 관리 서버(20)는 다수의 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n) 각각에 설치된 에이전트들(11-1, 11-2, ...,11-n)로부터 전송되는 실시간 상태 측정 데이터를 수신하고, 소정 시간 동안 축적된 실시간 상태 측정 데이터들로 이루어진 빅데이터 기반으로 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)에 대한 분석한 통계 데이터를 관리자 단말(30)에 제공한다.
또한, IoT 기기 관리 서버(20)는 오류 발생을 미리 예측하여 오류 발생 이전에 조치가 취해질 수 있도록 관리자 단말(30)에 인시던트 메시지를 전달한다. 즉, 다수의 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n) 별로 측정데이터를 수집하여 제조사에서 권고하는 사항과 일정기간동안 수집된 기기별 표준데이터를 추출하여 비교한 후 비정상신호를 자동으로 모니터링하여 오류가 발생되기 이전에 관리자 단말(30)에 전송한다. 여기서, 인시던트 메시지는 정상, 경고, 위험, 교체 등을 단계별로 설정될 수 있다. 또한, 인시던트 메시지는 Email 또는 SMS, ARS 등의 방식을 통해 전송될 수 있다.
관리자 단말(30)에는 모니터링을 위한 WISIWIG 방식의 UI를 제공하여 관리자가 자신의 기기에서 확인하고 내용을 공유할 수 있도록 휴대할 수 있는 스마트 기기별 어플리케이션이 제공된다. 관리자는 관리자 단말(30)을 통해 IoT 기기 관리 서버(20)에 접속하여 IoT 기기들(10-1, 10-2, ..., 10-n)에 대한 데이터를 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라, IoT 기기 관리 서버(20)로부터 전송되는 인시던트 메시지를 수신함에 따라 해당 IoT 기기에 그에 상응하는 조치를 취하여 오류 발생을 미연에 방지하도록 할 수 있다.
그런데, IoT 기기 관리 서버(20)는 전술한 바와 같이 수집된 데이터를 분석하여 각각의 IoT 기기에서 정상 작동이 가능한 수치를 단계별 임계치(Threshold) 기반으로 적용하여 사전서비스가 가능하도록 제공한다. 여기서, 임계치(Threshold)는 제작사의 기준에 맞추어 사용이 가능한 작동시간, 작동기준 등을 정하는 것이 일반적이다. 즉, IoT 기기가 설치된 환경에 상관없이 동일한 임계치를 기반으로 하는 인시던트가 발생된다.
예컨대, IoT 기기 작동 온도가 70도 이상일 경우, '경고'라는 인시던트를 발생시키도록 설정되어 있는 경우를 가정할 경우, 1년 내내 70도 이상이면 경고가 발생된다. 즉, 평균 온도가 영하 10도인 12월과, 평균 온도가 영상 10도인 8월에도 동일한 기준이 적용되므로, 온도, 기후, 습도를 포함하는 계절적 요인과, 기기 사용 시간과 같은 다양한 변수 조건이 반영되지 않는다. 그런데, 실제로는 설치되는 장소의 환경에 따라 IoT 기기의 성능을 결정하는 변수가 달라지므로, 이러한 성능 변수를 고려하여 인시던트 발생을 결정할 필요가 있다.
따라서, 본 발명에 따라 IoT 기기가 설치된 환경에 따라 성능을 결정하는 변수를 고려하여 인시던트 발생 판단 기준이 되는 인시던트 룰을 조정하는 장치 및 방법을 제안한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치의 개략적인 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따라 수집되는 IoT 기기 데이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 기기 오류 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치는 IoT 기기 데이터 수집부(210) 및 인시던트 룰 조정부(220)를 포함한다.
IoT 기기 데이터 수집부(210)는 IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는데, 상세하게는 기기 설치 데이터 수집부(211) 및 인시던트 기반 데이터 수집부(212)를 포함한다.
기기 설치 데이터 수집부(211)는 IoT 기기들(10-1, 10-2, ...10-n) 별로 설치 데이터를 수집하는데, 도 3에 도시된 기기 관리 항목(310)이 일 예가 될 수 있다. 즉, 설치 기업, 설치 지점, 설치 장소, 설치 날짜, 입고 날짜, 기기 제조 날짜, 모델 정보 및 리비전 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
인시던트 기반 데이터 수집부(212)는 IoT 기기들(10-1, 10-2, ...10-n)의 실시간 동작 상태 정보를 수집한다. 이는 IoT 기기들(10-1, 10-2, ...10-n) 각각에 설치된 에이전트들(11-1, 11-2, ...,11-n)에 의해 소정 주기로 측정되는 데이터로, IoT 기기들(10-1, 10-2, ...10-n) 각각을 구성하는 부품 또는 소자의 상태 정보나, 동작되는 프로세스의 상태 정보를 수신하여 획득한다. 도 3에 도시된 모니터링/제어 데이터(321, 322)가 일 예가 될 수 있다. 즉, 기기별 CPU 사용량(Usage), 메모리 사용량(Memory Usage), 기기 또는 CPU 팬 속도(Fan Speed), 하드 디스크 공간(HDD) 작동 상태, 부품온도, 기기 온도, CPU 온도(Temperature)를 포함할 수 있다. 또한, 어플리케이션(Application)과 같이 IoT 기기들(10-1, 10-2, ...10-n)에서 동작되는 프로세스에 대한 실시간 상태 정보도 포함될 수 있다.
인시던트 룰 조정부(220)는 수집된 근거 데이터를 분석하여 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트를 조정한다. 즉, 기기의 노화, 성능저하 및 계절변수, 지역변수 등을 고려하여 능동적으로 확장할 수 있도록, 기간별 임계치 변화를 시간, 지역 별로 다른 파라메터들을 추출하여 관리자가 설정하지 않아도 기기별 임계치를 자동적으로 가변 조정할 수 있도록 하여 기능을 최대한 정상으로 유지할 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 즉, 각 기기의 인시던트(이벤트)를 통해 개별 기기의 위험신호를 판단하기 위해 단순하게 인시던트 단계별로 적용하는 것을 넘어 인시던트간 상관지수에 가중치를 두어 전체 모듈 및 시스템의 상태를 정량적으로 분석하여 능동적으로 리스크에 대처할 수 있는 기능을 탑재한다. 여기서, 상관지수를 설정하기 위해 설정하는 가중치는 다양한 방법을 적용하되(예:수집된 데이터의 표준편차내의 평균치로 설정) 운영을 통해 얻어지는 중첩되는 데이터에 의거 자동으로 최적의 값을 추출하여 자동 조정되거나 관리자에게 제안하는 기능을 제공한다.
일 예로, 기후에 대한 기상청 데이터를 빅 데이터(22) 기반수집하고, 1-12월 과거 10년간 데이터 분석 후 기기가 작동할 수 있는 범위(Range)를 추출하여 월별/주별/일별 자동 제안한다.
다른 예로, 기기의 결합으로 모듈이 구성되었을 경우 이에 대한 가중치를 설정하고 이를 빅데이터 근간으로 자동 분석한다. 예컨대, CPU와 Memory가 결합된 기기에 대해, 동종 CPU와 Memory의 고장율에 대한 빅데이터 분석으로 통한 고장율에 대한 가중치를 부여한 후, 모듈 전체의 고장율 추출 및 제안한다. 이러한 가중치를 기기, 모듈, 전체 시스템으로 확장하여, 이에 따른 룰셋 자동화가 처리된다.
또한, 인시던트 룰 조정부(220)에 의해 결정되는 인시던트 룰은 계층(Hierarchy) 구조를 가지며 유기적으로 연동될 수도 있다.
도 4는 본 발명에 따른 계층화된 인시던트 룰의 구조도의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 기기별 인시던트 룰(410), 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰(420), 통합 인시던트 가중 룰(430)이 계층별로 구성되어 있다. 예컨대, 스마트 빌딩의 경우, 기기별 인시던트 룰(410)은 하나의 층의 하나의 방에 설치된 IoT 기기의 인시던트 룰이 될 수 있고, 다중기기 복합 인시던트 기반 룰(420)는 스마트 빌딩의 하나의 층의 대한 인시던트 룰이 될 수 있고, 통합 인시던트 기반 룰(430)은 전체 빌딩의 인시던트 룰에 해당될 수 있다. 즉, 기기별 인시던트 룰들(411, 412)가 1층에 설치된 IoT 기기들의 인시던트 룰이라고 한다면, 다중 기기 복합 인시던트 룰(421)은 1층에 해당하는 인시던트 룰이 될 수 있다. 따라서, 인시던트 룰 조정부(220)는 둘 이상의 IoT 기기 인시던트 룰들 각각에 가중치를 부여하여 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰을 조정하고, 둘 이상의 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰들에 가중치를 부여하여 통합 인시던트 가중 룰을 조정할 수 있다. 일 예로, 스마트 빌딩의 하나의 층이 쇼핑몰에서 병원으로 변경될 경우, 기기별 인시던트 각 기기 또는 환경 변화 등에 따라, 해당 층에 설치된 다수의 IoT 기기들 각각에 대한 기기별 인시던트 기반 룰들이 조정될 수 있고, 조정된 기기별 인시던트 기반 룰들 간에 가중치를 부여하여 해당 층에 대한 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰이 조정될 수 있다. 그러면, 조정된 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰을 하위 계층으로 하는 통합 인시던트 가중 룰 또한 가중치가 적용되어 조정될 수 있다.
인시던트 룰 조정부(220)는 전술한 바와 같이 조정된 인시던트 룰을 오류 예측부(21)에 제공하여, 오류 예측부(21)에 조정된 인시던트 룰을 이용해 오류 예측 동작을 수행하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 장치(이하 '장치'로 기재함)는 일정 기간 동안 IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집한다(S510). 여기서, IoT 기기의 설치 데이터는 설치 기업, 설치 지점, 설치 장소, 설치 날짜, 입고 날짜, 기기 제조 날짜, 모델 정보 및 리비전 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 실시간 동작 데이터는 IoT 기기를 구성하는 부품 또는 상기 IoT 기기에서 동작되는 프로세스의 현재 상태 데이터를 포함할 수 있다.
장치는 상기 수집된 근거 데이터를 분석하여 상기 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색한다(S520). 그리고, 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 룰을 조정한다(S530). 예컨대, 기기가 다수의 부품들의 결합으로 이루어진 경우, 상기 부품들 각각에 대한 고장률에 대해 가중치를 부여한 후, 부여된 가중치에 따라 인시던트 룰을 조정한다.
그러면, 장치는 조정된 인시던트 기반 룰을 근거로 IoT 기기의 오류를 예측한다(S540). 그리고, 도면에는 도시되어 있지 않지만, 오류 발생이 예측될 경우, 관리자 단말(30)에 리포트한다.

Claims (9)

  1. IoT 기기의 인시던트 발생을 위한 인시던트 단계를 구분하는 단계와,
    구분된 인시던트 단계 별 임계치를 설정하는 단계와,
    IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는 단계와,
    수집된 근거 데이터를 분석하여 IoT 기기가 설치된 환경에 따라 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 단계 별 임계치를 가변 조정함에 따라 인시던트 룰을 조정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 IoT 기기의 설치 데이터는
    설치 기업, 설치 지점, 설치 장소, 설치 날짜, 입고 날짜, 기기 제조 날짜, 모델 정보 및 리비전 정보 중 적어도 하나를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 방법.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 실시간 동작 데이터는
    상기 IoT 기기를 구성하는 부품 또는 상기 IoT 기기에서 동작되는 프로세스의 현재 상태 데이터를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 방법.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 조정하는 단계는
    상기 기기가 다수의 부품들의 결합으로 이루어진 경우, 상기 부품들 각각에 대한 고장률에 대해 가중치를 부여한 후, 부여된 가중치에 따라 인시던트 룰을 조정함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 방법.
  5. IoT 기기의 설치 데이터 및 실시간 동작 데이터를 포함하는 근거 데이터를 수집하는 기기 데이터 수집부와,
    상기 수집된 근거 데이터를 분석하여 IoT 기기가 설치된 환경에 따라 IoT 기기의 성능에 영향을 주는 성능 변수를 탐색하고, 상기 탐색된 성능 변수를 고려하여 인시던트 발생 기준이 되는 인시던트 룰을 조정하되, 인시던트 발생을 위한 인시던트 단계를 구분하고 구분된 인시던트 단계 별 임계치를 설정하며 근거 데이터에 기반한 성능 변수를 반영하여 인시던트 단계 별 임계치를 가변 조정함에 따라 인시던트 룰을 조정하는 인시던트 룰 조정부를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 오류 예측 서비스 제공을 위한 인시던트 룰 조정 장치.
  6. 제5 항에 있어서, 상기 기기 데이터 수집부는
    설치 기업, 설치 지점, 설치 장소, 설치 날짜, 입고 날짜, 기기 제조 날짜, 모델 정보 및 리비전 정보 중 적어도 하나를 수집하는 기기 설치 데이터 수집부를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치.
  7. 제5 항에 있어서, 상기 기기 데이터 수집부는
    상기 IoT 기기를 구성하는 부품 또는 상기 IoT 기기에서 동작되는 프로세스의 현재 상태 데이터를 수집하는 인시던트 기반 데이터 수집부를 포함함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치.
  8. 제5 항에 있어서, 상기 인시던트 룰 조정부는
    상기 기기가 다수의 부품들의 결합으로 이루어진 경우, 상기 부품들 각각에 대한 고장률에 대해 가중치를 부여한 후, 부여된 가중치에 따라 인시던트 룰을 조정함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치.
  9. 제5 항에 있어서, 상기 인시던트 룰 조정부는
    IoT 기기 인시던트 룰과, 둘 이상의 IoT 기기 인시던트 룰들 각각에 가중치를 부여하여 결정되는 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰과, 둘 이상의 다중 기기 복합 인시던트 가중 룰들에 가중치를 부여하여 결정되는 통합 인시던트 가중 룰이 계층적 구조를 가지도록 조정함을 특징으로 하는 IoT 기기 상태 예측을 위한 인시던트 룰 조정 장치.
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