KR101875341B1 - Message relay system and method based on machine learning - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 센서를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치로부터 상기 센서의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 수신하여 해당 목적지로 중계하는, 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for relaying messages based on machine learning, and more particularly, to a system and method for relaying messages to a destination by receiving a message including sensing data of the sensor from a field device, And more particularly, to a machine-based message relay system and method.
일반적으로, 스마트 시티(Smart city) 또는 유비쿼터스 시티(Ubiquitous city)는 각종 센서들로 구성되는 센서 네트워크 인프라를 통해 도시 내의 여러 현장에서 발생하는 다양한 이벤트들을 감지하여 기상, 교통, 사고, 재난 등과 같은 도시 상황이나 수도, 전기, 가스 등과 같은 자원 상황을 효율적으로 관리하고 적절한 대응 서비스를 제공하는 도시를 말한다. 이러한 스마트 시티 등에는, 센서를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치로부터 상기 센서의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 수신하여, 관제 시스템이나 서비스 제공 시스템 등의 목적지로 중계하는 메시지 중계 시스템 내지 통신 미들웨어가 적용된다.In general, a smart city or a ubiquitous city can detect various events occurring in various sites in a city through sensor network infrastructures composed of various sensors, and can detect events such as weather, traffic, accidents, Refers to a city that efficiently manages resource situations such as water, electricity, and gas, and provides appropriate response services. In such a smart city or the like, a message relay system or communication middleware that receives a message including sensing data of the sensor from a field device that senses a situation of a site through a sensor and relays the message to a destination such as a control system or a service providing system is applied do.
그러나 한국 공개특허 제10-2011-0117431호, 한국 공개특허 제10-2011-0002362호 등에 개시된 바와 같이, 기존 기술들은 다양한 현장 장치들로부터 수신되는 센싱 데이터 메시지들을 동일한 절차를 통해 처리하여 중계하기 때문에, 메시지 처리 시간이 불필요하게 지연되고 메시지 처리 성능 및 효율이 떨어지는 문제가 있다. 또한, 기존 기술들은 센서를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치들의 동작 오류나 고장 등과 같은 신뢰도 변화에 적응적으로 대처할 수 없는 문제가 있다.However, as disclosed in Korean Patent Laid-Open Nos. 10-2011-0117431 and 10-2011-0002362, existing technologies relay and process sensed data messages received from various field devices through the same procedure , There is a problem that message processing time is unnecessarily delayed and message processing performance and efficiency are deteriorated. Also, there is a problem that conventional technologies can not adaptively adapt to changes in reliability such as operational errors or failures of field devices that sense the field situation through sensors.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 스마트 시티 또는 유비쿼터스 시티 등에서 중계되는 센싱 데이터 메시지의 신뢰성을 보장하면서도 메시지 처리 시간을 감소시키고 메시지 처리 성능 및 효율을 개선하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is directed to a machine learning based message relay system and method for reducing message processing time and improving message processing performance and efficiency while ensuring reliability of sensed data messages relayed in smart city or ubiquitous city .
본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템은, 센서를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치로부터 상기 센서의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 수신하여 상기 메시지에 대한 타당성 검증(validation) 절차를 수행하고, 상기 타당성 검증 절차를 통과한 메시지를 해당 목적지로 중계하는 메시지 중계 시스템으로서, 상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 메시지 학습부; 상기 현장 장치로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하는 헤더 파싱부; 상기 학습 결과 데이터베이스에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정하는 검증 범위 결정부; 및 상기 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송하는 메시지 전송 처리부를 포함할 수 있다.A machine learning based message relay system according to an embodiment of the present invention receives a message including sensing data of the sensor from a field device that senses a field situation through a sensor and performs a validation procedure And relaying a message passed through the validation procedure to a corresponding destination, the system comprising: message identification information for identifying a message of the field device; A message learning unit for storing a message reliability value corresponding to the identification information in a learning result database; A header parser for parsing a header of a message received from the field device to obtain header information of the received message; Comparing the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information and the preset reference value among the message reliability values stored in the learning result database, and if the corresponding message reliability value is equal to or greater than the reference value, A verification scope determining unit that determines to omit some procedures or the entire procedure; And a message transmission processing unit for processing the received message and transmitting the processed message to the corresponding destination in the absence of a part of the procedures or the entire procedures of the validity verification procedure according to the determination.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 학습부는, 상기 헤더 파싱부에 의해 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집하는 학습 데이터 수집부; 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 메시지 신뢰도 결정부; 및 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 저장하는 학습 결과 데이터베이스를 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the message learning unit may include: a learning data collection unit for collecting message identification information of the received message and metadata necessary for determining reliability of the received message from the header information acquired by the header parsing unit; A message reliability determination unit for determining whether the collected message identification information and meta data match a preset message trust condition and determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information according to the determination result; And a learning result database for storing the determined message reliability value corresponding to the collected message identification information.
일 실시예에 있어서, 상기 학습 데이터 수집부는, 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서, 상기 현장 장치를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 포함하는 메시지 식별 정보를 수집할 수 있다.In one embodiment, the learning data collection unit may include, as message identification information of the received message, a message identification including a field device ID for identifying the field device, and a message ID for identifying a message type of the received message Information can be collected.
일 실시예에 있어서, 상기 학습 데이터 수집부는, 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서, 메시지 발생 시간 데이터 및 메시지 크기 데이터를 포함하는 메타데이터를 수집할 수 있다.In one embodiment, the learning data collection unit may collect meta data including message generation time data and message size data as metadata required for determining the reliability of the received message.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 신뢰도 결정부는, 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부, 메시지 발생 주기 준수 여부 및 메시지 크기 준수 여부를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정할 수 있다.In one embodiment, the message reliability determination unit determines whether or not the message trust condition has the same message identification information and exists or not in the received preceding message, has the same message identification information, relays success of the immediately preceding message received, The message reliability value corresponding to the collected message identification information can be determined in consideration of the periodicity compliance and the message size compliance.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 신뢰도 결정부는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시키고, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시킬 수 있다.In one embodiment, the message reliability determination unit may increase the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information when the collected message identification information and meta data meet the message trust condition, If the collected message identification information and meta data do not match the message trust condition, the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information may be reduced to a certain extent.
일 실시예에 있어서, 상기 학습 결과 데이터베이스는, 상기 메시지 전송 처리부의 메시지 전송 결과를 전달받아 메시지 식별 정보별로 최후 수신된 메시지의 전송 결과를 저장할 수 있다.In one embodiment, the learning result database may receive the message transmission result of the message transmission processing unit and store the transmission result of the last received message for each message identification information.
일 실시예에 있어서, 상기 검증 범위 결정부는, 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 제1 기준 값 이상이되 제2 기준 값 미만인 경우 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정하고, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값 이상인 경우 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정할 수 있다.In one embodiment, when the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information is equal to or greater than the first reference value but less than the second reference value, the verification range determination unit determines the validity of the received message It may decide to omit the header verification procedure and decide to omit the entire procedure of the validity verification procedure if the message reliability value is equal to or greater than the second reference value.
일 실시예에 있어서, 상기 시스템은, 상기 수신된 메시지에 대해 상기 타당성 검증 절차를 수행하되, 상기 검증 범위 결정부의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하는 메시지 검증부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the system may perform the validation procedure on the received message, but omit the header verification procedure of the received message during the validity verification procedure in accordance with the determination of the verification range determination unit, And a message verification unit that omits the entire procedure of the verification procedure.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 검증부는, 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 헤더 검증부; 상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 바디를 복호화하는 바디 복호화부; 상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득하는 바디 파싱부; 및 상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 바디 검증부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message verification unit includes: a header verification unit for comparing the header information of the received message with predetermined header verification reference information to perform validity verification; A body decryption unit for decrypting the body when the body of the received message is encrypted; A body parser for parsing a body or a decoded body of the received message to obtain body information of the received message; And a body verification unit for comparing the body information with predetermined body verification reference information to perform validity verification.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 전송 처리부는, 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정하는 라우팅 경로 설정부; 및 상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성하는 메시지 재구성부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message transmission processing unit may be configured such that, when the entire procedure of the validity verification procedure is omitted, or when the received message passes the procedure other than the procedure in which the omission is determined in the validity verification procedure, A routing path setting unit for setting a routing path of the received message to a destination for collecting sensing data; And a message reconfiguration unit for reconfiguring the format of the received message when the format of the received message is different from the format used at the destination.
본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법은, 메시지 중계 시스템이 센서를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치로부터 상기 센서의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 수신하여 상기 메시지에 대한 타당성 검증(validation) 절차를 수행하고, 상기 타당성 검증 절차를 통과한 메시지를 해당 목적지로 중계하는 메시지 중계 방법으로서, 상기 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 메시지 학습 단계; 상기 시스템이 상기 현장 장치로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하는 헤더 파싱 단계; 상기 시스템이 상기 학습 결과 데이터베이스에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정하는 검증 범위 결정 단계; 및 상기 시스템이 상기 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송하는 메시지 전송 처리 단계를 포함할 수 있다.A machine learning based message relaying method according to an embodiment of the present invention includes receiving a message including sensing data of a sensor from a field device for sensing a field situation through a sensor, and a message relaying method for relaying a message that has passed the validation procedure to a corresponding destination, the method comprising: learning the message received and processed by the system, And storing a message reliability value corresponding to the message identification information in a learning result database; A header parsing step of parsing a header of a message received from the field device to obtain header information of the received message; The system compares a message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information among message reliability values stored in the learning result database with a predetermined reference value, and if the corresponding message reliability value is equal to or greater than the reference value, A step of determining the scope of the verification to decide to omit some or all procedures of the verification procedure; And a message transmission processing step in which the system processes the received message and transmits the processed message to a corresponding destination in a state in which some procedures or entire procedures of the validity verification procedure are omitted in accordance with the determination.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 학습 단계는, 상기 시스템이 상기 헤더 파싱 단계에서 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집하는 학습 데이터 수집 단계; 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 메시지 신뢰도 결정 단계; 및 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 상기 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 학습 결과 저장 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message learning step may include: learning data that collects, from the header information obtained in the header parsing step, the message identification information of the received message and the metadata necessary for determining the reliability of the received message, Collecting step; Determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information according to a result of the determination, determining whether the collected message identification information and the meta data match the predetermined message trust condition, and determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information; And a learning result storing step of storing the determined message reliability value in the learning result database in response to the collected message identification information by the system.
일 실시예에 있어서, 상기 학습 데이터 수집 단계는, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서, 상기 현장 장치를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the learning data collection step includes a step of acquiring, as the message identification information of the received message, the system, a field device ID for identifying the field device, and a message ID for identifying a message type of the received message And collecting the data.
일 실시예에 있어서, 상기 학습 데이터 수집 단계는, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서, 메시지 발생 시간 데이터 및 메시지 크기 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the learning data collection step may include collecting message generation time data and message size data as metadata required for the system to determine the reliability of the received message.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 신뢰도 결정 단계는, 상기 시스템이 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부, 메시지 발생 주기 준수 여부 및 메시지 크기 준수 여부를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message trustworthiness determination step may include: determining, by the system, that the message has the same message identification information as the message trust condition, the existence of the received preceding message, the same message identification information, Determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information in consideration of whether or not to comply with the message generation period, and whether or not to comply with the message size.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 신뢰도 결정 단계는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하는 경우 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시키고, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message reliability determination step may include determining whether the collected message identification information and meta data match the message trust condition, and if the system satisfies the message trust condition, And if the collected message identification information and the meta data do not meet the message trust condition, the system may reduce the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information by a certain amount have.
일 실시예에 있어서, 상기 검증 범위 결정 단계는, 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 제1 기준 값 이상이되 제2 기준 값 미만인 경우 상기 시스템이 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정하고, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값 이상인 경우 상기 시스템이 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the verification range determination step may include: when the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information is equal to or greater than a first reference value but less than a second reference value, Deciding to omit the header verification procedure of the received message and determining that the system omits the entire procedure of the validity verification procedure if the corresponding message reliability value is equal to or greater than the second reference value.
일 실시예에 있어서, 상기 방법은, 상기 검증 범위 결정 단계 후 상기 메시지 전송 처리 단계 전에, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지에 대해 상기 타당성 검증 절차를 수행하되, 상기 검증 범위 결정 단계에서의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하는 메시지 검증 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the method further comprises: before the message transmission processing step after the verification range determination step, the system performs the validity verification procedure on the received message, wherein, according to the determination in the verification range determination step And a message verification step of omitting the header verification procedure of the received message during the validity verification procedure or omitting the entire procedure of the validity verification procedure.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 검증 단계에서 수행되는 상기 타당성 검증 절차는, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 헤더 검증 절차; 상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 시스템이 상기 바디를 복호화하는 바디 복호화 절차; 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득하는 바디 파싱 절차; 및 상기 시스템이 상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 바디 검증 절차를 포함할 수 있다.In one embodiment, the validity verification procedure performed in the message verification step may include: a header verification procedure for comparing validity of the received message with header verification information of the received message to verify validity; A body decryption procedure in which the system decrypts the body when the body of the received message is encrypted; A body parsing procedure in which the system parses the body or decoded body of the received message to obtain body information of the received message; And a body verification procedure in which the system compares the body information with predetermined body verification reference information to perform validity verification.
일 실시예에 있어서, 상기 메시지 전송 처리 단계는, 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 시스템이 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정하는 라우팅 경로 설정 단계; 및 상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성하는 메시지 재구성 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the message transmission processing step may include: when the entire procedure of the validity verification procedure is omitted, or when the received message passes the procedure other than the procedure in which the omission is determined in the validity verification procedure, A routing path setting step of setting a routing path of the received message to a destination for collecting sensing data of the sensor; And a message reconfiguration step in which the system reconfigures the format of the received message if the format of the received message is different from the format used at the destination.
본 발명에 따른 실시예들은, 상술한 동작 또는 방법을 컴퓨터 시스템을 통해 실행하는 컴퓨터 프로그램으로서 기록매체에 기록되는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.The embodiments according to the present invention can be implemented using a computer program recorded on a recording medium as a computer program for executing the above-described operations or methods through a computer system.
본 발명에 따르면, 메시지 중계 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여 각각의 현장 장치에서 수신되는 메시지별로 메시지 신뢰도 값을 결정하고, 현재 수신된 메시지의 신뢰도 값에 따라 해당 메시지의 타당성 검증 절차를 축소하거나 생략함으로써, 스마트 시티나 유비쿼터스 시티 등에서 메시지 중계 시스템을 통해 중계되는 센싱 데이터 메시지의 정확성과 신뢰성을 보장하면서도 메시지 중계 시스템의 메시지 처리 시간을 감소시키고 메시지 처리 성능 및 효율을 개선할 수 있다.According to the present invention, the message relay system learns the processed messages received and processed in the system, determines the message reliability value for each message received at each field device, and determines the validity of the message according to the reliability value of the currently received message By reducing or omitting the verification procedure, it is possible to reduce the message processing time of the message relay system and improve the message processing performance and efficiency while ensuring the accuracy and reliability of the sensed data message relayed through the message relay system in the smart city or ubiquitous city have.
즉, 메시지 중계 시스템 내지 통신 미들웨어의 기준 성능 수치가 1200TPS인 경우, 기존 기술은 1200TPS 중에서 1067TPS을 사용하여 약 89%의 사용률을 나타내는 반면, 머신 러닝 기반의 메시지 학습 알고리즘을 적용하는 본 발명은 1200TPS 중에서 단지 392TPS만을 사용하여 약 33%의 사용률을 나타내는바, 본 발명에 따르면 기존 기술 대비 2.7배 이상의 처리 성능 개선 효과를 가져올 수 있다.That is, when the reference performance value of the message relay system or the communication middleware is 1200 TPS, the existing technology uses about 1,089 TPS among 1200 TPS, and the present invention applying the machine learning based message learning algorithm has a Using only 392 TPS shows a usage rate of about 33%. According to the present invention, it is possible to improve the processing performance by 2.7 times or more as compared with the existing technology.
또한, 본 발명에 따르면, 메시지 중계 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리되는 메시지들을 지속적으로 학습하여 기존의 결정된 메시지 신뢰도 값을 적절히 변경함으로써, 센싱 데이터 메시지를 전송하는 현장 장치의 동작 오류나 고장 등과 같은 현장 상황 변화에 적응적으로 대처할 수 있으며, 현장 장치 관리를 용이하게 할 수 있다.In addition, according to the present invention, the message relay system continuously learns the messages received and processed by the system and appropriately changes the determined determined message reliability values, It can adaptively cope with the change of the situation, and can easily manage the on-site apparatus.
나아가, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명에 따른 여러 실시예들이 상기 언급되지 않은 여러 기술적 과제들을 해결할 수 있음을 이하의 설명으로부터 자명하게 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various embodiments of the present invention can be made without departing from the spirit and scope of the present invention.
도 1은 본 발명이 적용되는 스마트 시티 네트워크 환경의 일례를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법에 적용되는 메시지 신뢰도 학습 프로세스를 나타낸 흐름도이다.1 is a diagram illustrating an example of a smart city network environment to which the present invention is applied.
2 is a block diagram illustrating a machine learning based message relay system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a machine learning based message relaying method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a message reliability learning process applied to a message relaying method based on a machine learning according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 기술적 과제에 대한 해결 방안을 명확화하기 위해 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서 관련 공지기술에 관한 설명이 오히려 본 발명의 요지를 불명료하게 하는 경우 그에 관한 설명은 생략하기로 한다. 또한, 후술하는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 설계자, 제조자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있을 것이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to clarify solutions for technical problems of the present invention. In the following description of the present invention, however, the description of related arts will be omitted if the gist of the present invention becomes obscure. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed depending on the intention or custom of the designer, the manufacturer, and the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.
도 1에는 본 발명이 적용되는 스마트 시티 네트워크 환경의 일례가 도시되어 있다.FIG. 1 shows an example of a smart city network environment to which the present invention is applied.
도 1에 도시된 바와 같이, 스마트 시티 네트워크는 스마트 시티의 다양한 현장에 각각 설치되는 다수의 현장 장치(10), 각각의 현장 장치(10)로부터 메시지를 수신하여 해당 목적지로 중계하는 메시지 중계 시스템(20), 및 상기 메시지 중계 시스템(20)을 통해 현장 장치(10)의 메시지를 수신하는 다수의 목적지 시스템(30)을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the smart city network includes a plurality of
각각의 현장 장치(10)는 적어도 하나의 센서(12)를 구비하여 해당 현장에서 상기 센서(12)를 통해 주기적으로 현장 상황을 센싱하고, 미리 정해진 전송 규약에 따라 상기 센서(12)의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 생성하여 상기 메시지 중계 시스템(20)으로 전송할 수 있다. 상기 현장 장치(10)는 기상, 교통, 사고, 재난 등과 같은 도시 상황이나 수도, 전기, 가스 등과 같은 자원 상황을 감지하는 다양한 장치로 구성될 수 있다. 이 경우, 상기 현장 장치(10)에 구비되는 센서들은 온도 센서, 습도 센서, 압력 센서, 적외선 센서, 자기장 센서, 또는 수도, 전기, 가스 등의 자원 사용량을 감지하는 센서 등과 같이 다양한 종류와 형태의 센서들로 구성될 수 있다. 예컨대, 산림 지역 현장에서 산불 발생을 감시하는 현장 장치(10)는, 다수의 온도 센서나 열 감지 센서를 통해 현장 상황을 센싱하고, 각각의 센서의 센싱 데이터를 포함하는 메시지들을 주기적으로 생성하여 상기 메시지 중계 시스템(20)으로 전송할 수 있다. 이러한 현장 장치(10)는 물리적으로 단일한 장치로 구성되거나, 다수의 센서가 넓은 지역에 분산 배치되어 동작하는 로컬 센서 네트워크 형태로 구성될 수 있다.Each of the
한편, 현장 장치들로부터 전송되는 각각의 메시지는 헤더(header)와 바디(body)를 포함하는 포맷을 가진다. 상기 메시지의 헤더는 해당 현장 장치를 식별하는 현장 장치 ID, 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID, 메시지 발생 시간, 메시지 크기, 메시지 발생 주기, 출발지 IP 주소, 목적지 IP 주소 등과 같은 헤더 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 메시지의 바디는 해당 현장 장치의 해당 센서를 식별하는 센서 ID, 해당 센서의 센싱 데이터 등과 같은 바디 정보를 포함할 수 있다.On the other hand, each message transmitted from the field devices has a format including a header and a body. The header of the message may include header information such as a field device ID that identifies the field device, a message ID that identifies the message type, a message generation time, a message size, a message generation period, a source IP address, a destination IP address, . In addition, the body of the message may include body information such as a sensor ID for identifying a corresponding sensor of the corresponding field device, sensing data of the corresponding sensor, and the like.
상기 목적지 시스템(30)은, 일종의 서버 시스템 또는 컴퓨터 시스템에 해당하는 것으로서, 상기 메시지 중계 시스템(20)을 통해 현장 장치(10)의 메시지들을 주기적으로 수신하여 각각의 메시지에 포함된 센싱 데이터를 수집 및 분석하고, 분석 결과에 대응하는 동작이나 서비스를 수행할 수 있다. 상기 목적지 시스템(30)은 기상, 교통, 사고, 재난 등과 같은 도시 상황이나 수도, 전기, 가스 등과 같은 자원 상황을 관제하고 대응 서비스를 제공하는 다양한 시스템으로 구성될 수 있다. 예컨대, 상기 목적지 시스템(30)은 산불 중앙 관제 시스템으로 구성될 수 있다. 이 경우, 상기 목적지 시스템(30)은 산림 지역 현장에서 다수의 센서를 통해 산불 발생을 감지하는 현장 장치(10)의 메시지들을 상기 메시지 중계 시스템(20)을 통해 주기적으로 수신하여 각각의 메시지에 포함된 센싱 데이터를 수집 및 분석할 수 있다. 그리고 상기 메시지 중계 시스템(20)은 상기 분석 결과 산불이 발생한 것으로 판단되면, 산불 발생 지역을 담당하는 소방 본부의 컴퓨터 시스템으로 관련 정보를 제공하고, 인근 주민들의 이동 통신 단말로 산불 발생 사실과 대피 요령를 공지하는 긴급 재난 문자를 발송할 수 있다.The
본 발명에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템(20)은, 센서(12)를 통해 현장 상황을 센싱하는 현장 장치(10)로부터 상기 센서(12)의 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 수신하여 상기 메시지에 대한 타당성 검증(validation) 절차를 수행하고, 상기 타당성 검증 절차를 통과한 메시지들을 목적지에 해당하는 목적지 시스템(30)으로 중계할 수 있다.The machine learning based
도 2에는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템(20)이 블록도로 도시되어 있다.FIG. 2 is a block diagram of a machine learning-based
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템(20)은 통신부(22), 통신 미들웨어부(24) 및 저장부(26) 등을 포함할 수 있다.2, the machine learning-based
상기 통신부(22)는, 유선 또는 무선 통신 수단들을 포함하며, 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통해 현장 장치(10) 및 목적지 시스템(30) 등과 데이터 통신을 수행할 수 있다.The
상기 저장부(26)는, 메모리나 버퍼 등과 같은 저장 매체를 포함하며, 상기 통신부(22)를 통해 현장 장치들로부터 수신되는 메시지들을 임시 저장할 수 있다. 또한, 상기 저장부(26)는 수신된 메시지들의 신뢰도를 결정하기 위한 메시지 신뢰 조건 정보, 각각의 메시지의 타당성 검증 절차에서 사용되는 검증 기준 정보, 각각의 목적지 시스템(30)에 대응하는 라우팅 경로 정보 등을 저장할 수 있다.The
상기 통신 미들웨어부(24)는, 각각의 현장 장치(10)로부터 수신된 메시지들에 대한 타당성 검증(validation) 절차를 수행하고, 상기 타당성 검증 절차를 통과한 메시지를 해당 목적지로 중계할 수 있다. 특히, 상기 통신 미들웨어부(24)는 상기 메시지 중계 시스템(20)에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 머신 러닝을 기반으로 학습하여, 각각의 현장 장치(10)에서 반복 수신되는 메시지별로 메시지 신뢰도 값을 결정하고, 현재 수신된 메시지의 메시지 신뢰도 값에 따라 해당 메시지의 타당성 검증 절차를 축소하거나 생략할 수 있다. 이를 위해, 상기 통신 미들웨어부(24)는 메시지 수신부(100), 헤더 파싱부(110), 메시지 학습부(120), 검증 범위 결정부(130), 메시지 전송 처리부(140), 및 메시지 검증부(150) 등을 포함할 수 있다.The
상기 메시지 수신부(100)는, 통신부(22)를 통해 현장 장치(10)와 통신을 수행하여 상기 현장 장치(10)로부터 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 주기적으로 반복 수신할 수 있다. 상기 현장 장치(10)가 복수의 센서를 구비한 경우, 상기 메시지 수신부(100)는 상기 복수의 센서에 각각 대응하는 복수의 메시지를 동시에 수신하거나 순차적으로 수신할 수 있다. 실시예에 따라, 상기 메시지 수신부(100)는 상기 복수의 센서에 각각 대응하는 복수의 센싱 데이터를 포함하는 단일한 메시지를 수신할 수도 있다.The
상기 헤더 파싱부(110)는, 상기 현장 장치(10)로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하고, 상기 헤더 정보를 저장부(26)에 저장할 수 있다.The
상기 메시지 학습부(120)는, 상기 시스템(20)에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치(10)의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이를 위해, 상기 메시지 학습부(120)는 학습 데이터 수집부(122), 메시지 신뢰도 결정부(124), 및 학습 결과 데이터베이스(126)를 포함할 수 있다.The
상기 메시지 학습부(120)의 학습 데이터 수집부(122)는, 상기 헤더 파싱부(110)에 의해 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집할 수 있다. 이 경우, 상기 학습 데이터 수집부(122)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서 상기 현장 장치(10)를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 포함하는 메시지 식별 정보를 수집할 수 있다. 또한, 상기 학습 데이터 수집부(122)는 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서 상기 수신된 메시지의 메시지 발생 시간 데이터, 메시지 크기 데이터, 메시지 발생 주기 데이터 등을 포함하는 메타데이터를 수집할 수 있다.The learning
상기 메시지 학습부(120)의 메시지 신뢰도 결정부(124)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하여 상기 학습 결과 데이터베이스(126)에 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부, 메시지 발생 주기 준수 여부 및 메시지 크기 준수 여부를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정할 수 있다.The message
또한, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시키고, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시킬 수 있다. 예컨대, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존재하고, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지가 성공적으로 중계되었으며, 상기 수신된 메시지가 미리 결정된 메시지 발생 주기 및 메시지 크기를 준수하고 있는 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시킬 수 있다.The message
반면, 상기 수신된 메시지가 해당 현장 장치(10)로부터 최초 수신된 메시지인 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 신뢰도 결정 절차를 종료하고 상기 메시지 검증부(150)에 의한 타당성 검증 절차가 진행되도록 할 수 있다. 또한, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지가 존재하기는 하지만, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지가 타당성 검증 실패 등을 이유로 중계되지 못하거나, 상기 수신된 메시지가 미리 결정된 메시지 발생 주기, 메시지 크기 등을 준수하고 있지 않은 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시킬 수 있다.On the other hand, if the received message is the first received message from the
상기 메시지 학습부(120)의 학습 결과 데이터베이스(126)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 저장할 수 있다. 이와 같이, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)는 현장 장치들로부터 수신되는 메시지들의 메시지 식별 정보별로 메시지 신뢰도 값을 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)는 상기 메시지 전송 처리부(140)의 메시지 전송 결과를 전달받아 각각의 메시지 식별 정보별로 최후 수신된 메시지의 전송 결과를 저장할 수 있다.The
상기 검증 범위 결정부(130)는, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중, 상기 헤더 정보에 포함된 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정할 수 있다. 이 경우, 상기 검증 범위 결정부(130)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 제1 기준 값 미만으로서 하위 등급에 속하는 경우, 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차를 그대로 유지하도록 결정할 수 있다. 반면, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제1 기준 값 이상이되 상기 제1 기준 값보다 큰 제2 기준 값 미만으로서 중위 등급에 속하는 경우, 상기 검증 범위 결정부(130)는 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정할 수 있다. 또한, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값 이상으로서 상위 등급에 속하는 경우, 상기 검증 범위 결정부(130)는 상기 수신된 메시지에 대하여 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정할 수 있다.The verification
상기 메시지 전송 처리부(140)는, 상기 검증 범위 결정부(130)의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다. 예컨대, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 전체를 생략하도록 결정한 경우, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 상기 타당성 검증 절차를 거치지 않은 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다. 또한, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정한 경우, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 상기 수신된 메시지의 바디 검증 관련 절차만 수행된 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다. 이를 위해, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 라우팅 경로 설정부(142) 및 메시지 재구성부(144)를 포함할 수 있다.The message
상기 메시지 전송 처리부(140)의 라우팅 경로 설정부(142)는, 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정할 수 있다. 또한, 상기 라우팅 경로 설정부(142)는 기존의 목적지 시스템 이외에 상기 현장 장치(10)의 메시지를 수신하여 센싱 데이터를 수집하고자 하는 새로운 목적지 시스템이 추가로 등록되는 경우, 기존의 목적지 시스템과 새로운 목적지 시스템으로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 각각 설정할 수 있다. 이 경우, 상기 메시지 중계 시스템(20)의 저장부(26)는 상기 메시지 중계 시스템(20)을 통해 중계되는 메시지들의 메시지 식별 정보에 각각 대응하는 라우팅 경로 정보를 미리 저장할 수 있다.The routing
상기 메시지 전송 처리부(140)의 메시지 재구성부(144)는, 상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성할 수 있다. 예컨대, 복수의 목적지 시스템에서 사용되는 메시지 포맷이 서로 상이한 경우, 상기 메시지 재구성부(144)는 상기 수신된 메시지의 포맷을 상기 복수의 목적지 시스템에 적합한 포맷으로 각각 재구성하여 해당 목적지 시스템으로 전송할 수 있다.The
한편, 상기 메시지 검증부(150)는, 상기 수신된 메시지에 대해 타당성 검증 절차를 수행하되, 상기 검증 범위 결정부(130)의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략할 수 있다. 이를 위해, 상기 메시지 검증부(150)는 헤더 검증부(152), 바디 복호화부(154), 바디 파싱부(156), 및 바디 검증부(158)를 포함할 수 있다.Meanwhile, the
상기 메시지 검증부(150)의 헤더 검증부(152)는, 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행할 수 있다. 다만, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 중 헤더 검증 절차 또는 상기 타당성 검증 절차 전체를 생략하도록 결정한 경우, 상기 헤더 검증부(152)는 상기 수신된 메시지에 대한 헤더 검증을 수행하지 않는다.The
상기 메시지 검증부(150)의 바디 복호화부(154), 바디 파싱부(156) 및 바디 검증부(158)는 상기 수신된 메시지의 바디 검증에 관한 절차를 수행한다. 즉, 상기 바디 복호화부(154)는 상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 바디를 복호화할 수 있다. 상기 바디 파싱부(156)는 상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득할 수 있다. 상기 바디 검증부(158)는 상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행할 수 있다. 다만, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 전체를 생략하도록 결정한 경우, 상기 바디 복호화부(154), 바디 파싱부(156) 및 바디 검증부(158)는 해당 절차를 수행하지 않는다.The
일 실시예에 있어서, 상술한 메시지 중계 시스템(20)의 통신 미들웨어부(24)는, 통신 미들웨어를 실행하여 상술한 동작들 또는 절차들을 수행하는 마이크로프로세서로 구현될 수 있다.In one embodiment, the
도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법이 흐름도로 도시되어 있다. 도 3을 참조하여, 도 2에 도시된 메시지 중계 시스템(20)의 세부 구성들과 그 동작들을 구체적으로 설명한다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a machine learning based message relaying method according to an exemplary embodiment of the present invention. 3, detailed configurations of the
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 메시지 중계 시스템(20)은 기본적으로 각각의 현장 장치(10)로부터 수신된 메시지들에 대한 타당성 검증(validation) 절차를 수행하고, 상기 타당성 검증 절차를 통과한 메시지를 해당 목적지로 중계할 수 있다. 특히, 상기 메시지 중계 시스템(20)은 상기 시스템(20)에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 머신 러닝을 기반으로 학습하여, 각각의 현장 장치(10)에서 반복 수신되는 메시지별로 메시지 신뢰도 값을 결정하고, 현재 수신된 메시지의 메시지 신뢰도 값에 따라 해당 메시지의 타당성 검증 절차를 축소하거나 생략할 수 있다.As shown in FIG. 3, the
구체적으로 설명하면, 상기 메시지 중계 시스템(20)의 메시지 수신부(100)는, 상기 시스템(20)의 통신부(22)를 통해 현장 장치(10)와 통신을 수행하여 상기 현장 장치(10)로부터 센싱 데이터를 포함하는 메시지를 주기적으로 반복 수신할 수 있다(S300).More specifically, the
그 다음, 상기 시스템(20)의 헤더 파싱부(110)는, 상기 현장 장치(10)로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하고, 상기 헤더 정보를 저장부(26)에 저장할 수 있다(S310).The
상기 시스템(20)의 메시지 학습부(120)는, 상기 시스템(20)에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치(10)의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장할 수 있다(S320). 이하, 상기 시스템(20)의 메시지 학습부(120)에 의해 수행되는 메시지 신뢰도 학습 프로세스를 더욱 구체적으로 설명한다.The
도 4에는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법에 적용되는 메시지 학습 프로세스가 흐름도로 도시되어 있다. FIG. 4 is a flowchart illustrating a message learning process applied to a message relaying method based on a machine learning according to an embodiment of the present invention.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 메시지 학습부(120)의 학습 데이터 수집부(122)는, 상기 헤더 파싱부(110)에 의해 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집할 수 있다(S400). 이 경우, 상기 학습 데이터 수집부(122)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서 상기 현장 장치(10)를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 포함하는 메시지 식별 정보를 수집할 수 있다. 또한, 상기 학습 데이터 수집부(122)는 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서 상기 수신된 메시지의 메시지 발생 시간 데이터, 메시지 크기 데이터, 메시지 발생 주기 데이터 등을 포함하는 메타데이터를 수집할 수 있다.4, the learning
그 다음, 상기 메시지 학습부(120)의 메시지 신뢰도 결정부(124)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고(S410 내지 S440), 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하여(S450, S460), 결정된 메시지 신뢰도 값을 상기 수집된 메시지 식별 정보와 함께 상기 메시지 학습부(120)의 학습 결과 데이터베이스(126)에 저장할 수 있다(S470).Next, the message
이 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부(S410), 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부(S420), 메시지 발생 주기 준수 여부(S430) 및 메시지 크기 준수 여부(S440)를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정할 수 있다. 또한, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 모두 부합하는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시킬 수 있다(S450). 예컨대, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존재하고, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지가 성공적으로 중계되었으며, 상기 수신된 메시지가 미리 결정된 메시지 발생 주기 및 메시지 크기를 준수하고 있는 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 1만큼 증가시킬 수 있다.In this case, the message
반면, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시킬 수 있다(S460). 예컨대, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 부존재 하는 경우, 즉 상기 수신된 메시지가 해당 현장 장치(10)로부터 최초 수신된 메시지인 경우 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 신뢰도 결정 절차를 종료하고 상기 메시지 검증부(150)에 의한 타당성 검증 절차가 진행되도록 할 수 있다. 또한, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지가 존재하기는 하지만, 상기 수신된 메시지와 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지가 타당성 검증 실패 등을 이유로 중계되지 못하거나, 상기 수신된 메시지가 미리 결정된 메시지 발생 주기, 메시지 크기 등을 준수하고 있지 않은 경우, 상기 메시지 신뢰도 결정부(124)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 288만큼 감소시킬 수 있다.On the other hand, if the collected message identification information and meta data do not match the message trust condition, the message
상기 메시지 학습부(120)의 학습 결과 데이터베이스(126)는, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 저장할 수 있다(S470). 이와 같이, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)는 현장 장치들로부터 수신되는 메시지들의 메시지 식별 정보별로 메시지 신뢰도 값을 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)는 상기 메시지 전송 처리부(140)의 메시지 전송 결과를 전달받아 각각의 메시지 식별 정보별로 최후 수신된 메시지의 전송 결과를 더 저장할 수 있다.The
상기 시스템(20)의 메시지 학습부(120)는 동일한 메시지 식별 정보를 가지는 후속 메시지가 수신되는 경우, 상술한 절차들을 반복할 수 있다(S480).The
다시 도 3을 참조하면, 상술한 바와 같이 학습 결과 데이터베이스(126)에 메시지 식별 정보별 메시지 신뢰도 값이 저장되면, 상기 시스템(20)의 검증 범위 결정부(130)는, 상기 학습 결과 데이터베이스(126)에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중, 상기 헤더 정보에 포함된 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 범위를 결정할 수 있다. 즉, 상기 검증 범위 결정부(130)는 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정할 수 있다(S330, S332, S334).3, when the message reliability value for each message identification information is stored in the
이 경우, 메시지 신뢰도 값은 제1 기준 값, 및 상기 제1 기준 값보다 큰 제2 기준 값을 기준으로 하위 등급, 중위 등급 및 상위 등급으로 분류될 수 있다. 예컨대, 특정 현장 장치(10)가 5분 주기로 메시지를 생성하여 상기 메시지 중계 시스템(20)으로 전송하도록 설정되면, 상기 메시지 중계 시스템(20)은 1일 동안 상기 현장 장치(10)의 메시지를 288회 수신하게 되고, 1일 동안 수신된 메시지들이 모두 성공적으로 중계되면 해당 메시지들의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값은 288에 이르게 된다. 이와 같이 메시지 중계 시스템(20)에 10일 동안 수신된 메시지들이 모두 성공적으로 중계된 경우 산출되는 메시지 신뢰도 값인 2880이 상기 제1 기준 값으로 설정되고, 30일 동안 수신된 메시지들이 모두 성공적으로 중계된 경우 산출되는 메시지 신뢰도 값인 8640이 상기 제2 기준 값으로 설정될 수 있다.In this case, the message reliability value may be classified into a lower class, a middle class, and a higher class based on a first reference value and a second reference value that is larger than the first reference value. For example, if the
그리고 상기 검증 범위 결정부(130)는, 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 상기 제1 기준 값인 2880 미만으로서 하위 등급에 속하는 경우, 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차를 그대로 유지하도록 결정할 수 있다. 반면, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제1 기준 값인 2880 이상이되 상기 제2 기준 값인 8640 미만으로서 중위 등급에 속하는 경우, 상기 검증 범위 결정부(130)는 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정할 수 있다. 또한, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값인 8640 이상으로서 상위 등급에 속하는 경우, 상기 검증 범위 결정부(130)는 상기 수신된 메시지에 대하여 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정할 수 있다.If the message reliability value corresponding to the message identification information of the received message belongs to the lower class as being less than the first reference value of 2880, the verification
한편, 상기 시스템(20)의 메시지 검증부(150)는, 상기 수신된 메시지에 대해 타당성 검증 절차(S340 내지 S346)를 수행하되, 상기 검증 범위 결정부(130)의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차(S340)를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차(S340 내지 S346)를 생략할 수 있다.Meanwhile, the
즉, 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 상기 제1 기준 값인 2880 미만으로서 하위 등급에 속하는 경우(S332), 상기 메시지 검증부(150)의 헤더 검증부(152)는 상기 헤더 파싱부(110)에 의해 획득된 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행할 수 있다(S340). 다만, 상기 메시지 신뢰도 값이, 상기 제1 기준 값인 2880 이상이되 상기 제2 기준 값인 8640 미만으로서 중위 등급에 속하거나, 상기 제2 기준 값인 8640 이상으로서 상위 등급에 속하는 경우(S334), 상기 헤더 검증부(152)는 상기 수신된 메시지에 대한 헤더 검증을 수행하지 않을 수 있다.That is, if the message reliability value corresponding to the message identification information of the received message belongs to the lower class as less than the first reference value of 2880 (S332), the
또한, 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이, 상기 제1 기준 값인 2880 미만으로서 하위 등급에 속하거나(S332), 상기 제1 기준 값인 2880 이상이되 상기 제2 기준 값인 8640 미만으로서 중위 등급에 속하는 경우(S334), 상기 메시지 검증부(150)의 바디 복호화부(154), 바디 파싱부(156) 및 바디 검증부(158)는 상기 수신된 메시지의 바디 검증에 관한 절차를 수행할 수 있다. 즉, 상기 바디 복호화부(154)는 상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 바디를 복호화할 수 있다(S342). 상기 바디 파싱부(156)는 상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득할 수 있다(S344). 상기 바디 검증부(158)는 상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행할 수 있다(S346). 다만, 상기 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값인 8640 이상으로서 상위 등급에 속하는 경우(S334), 상기 바디 복호화부(154), 바디 파싱부(156) 및 바디 검증부(158)는 상기 수신된 메시지의 바디 검증에 관한 절차를 수행하지 않을 수 있다.In addition, the message reliability value corresponding to the message identification information of the received message belongs to the lower rank as less than the first reference value of 2880 (S332), or the message reliability value corresponding to the second reference value of less than 8640 The
그 다음, 상기 시스템(20)의 메시지 전송 처리부(140)는, 상기 검증 범위 결정부(130)의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다(S350 내지 S370).Then, the message
예컨대, 상기 수신된 메시지에 관한 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값인 8640 이상으로서 상위 등급에 속하여, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 수신된 메시지에 대한 타당성 검증 절차 전체를 생략하도록 결정한 경우, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 상기 타당성 검증 절차를 거치지 않은 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다.For example, when the message reliability value of the received message belongs to the upper class as 8640 or more, which is the second reference value, and the verification
반면, 상기 수신된 메시지에 관한 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값인 8640 미만으로서 중위 등급 또는 하위 등급에 속하여, 상기 검증 범위 결정부(130)가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차만 생략하고 바디 검증 관련 절차를 유지하도록 결정하거나, 상기 타당성 검증 절차 전체를 유지하도록 결정한 경우, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 상기 수신된 메시지가 상기 바디 검증 관련 절차나 상기 타당성 검증 절차 전체를 통과하였을 때(S348), 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송할 수 있다.On the other hand, if the message reliability value of the received message belongs to the middle grade or lower grade as less than the second reference value of 8640, the verification
이러한 메시지 전송 처리 과정에서, 상기 메시지 전송 처리부(140)의 라우팅 경로 설정부(142)는, 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정할 수 있다(S350). 이 경우, 상기 라우팅 경로 설정부(142)는 기존의 목적지 시스템 이외에 해당 현장 장치(10)의 메시지를 수신하여 센싱 데이터를 수집하고자 하는 새로운 목적지 시스템이 추가로 등록되는 경우, 기존의 목적지 시스템과 새로운 목적지 시스템으로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 각각 설정할 수 있다. 이 경우, 상기 메시지 중계 시스템(20)의 저장부(26)는 상기 메시지 중계 시스템(20)을 통해 중계되는 메시지들의 메시지 식별 정보에 각각 대응하는 라우팅 경로 정보를 미리 저장할 수 있다.In the message transmission process, the routing
그 다음, 상기 메시지 전송 처리부(140)의 메시지 재구성부(144)는, 상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성하여 해당 목적지로 전송할 수 있다(S360, S370). 예컨대, 복수의 목적지 시스템에서 사용되는 메시지 포맷이 서로 상이한 경우, 상기 메시지 재구성부(144)는 상기 수신된 메시지의 포맷을 상기 복수의 목적지 시스템에 적합한 포맷으로 각각 재구성하여 해당 목적지 시스템으로 전송할 수 있다.If the format of the received message is different from the format used in the destination, the
그 다음, 상기 메시지 전송 처리부(140)는 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 수신된 메시지의 전송 결과를 상기 학습 데이터 수집부(122)에 저장할 수 있다(S380).Next, the message
한편, 본 발명에 따른 실시예들은 컴퓨터 시스템과 이러한 컴퓨터 시스템을 구동하는 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예들이 컴퓨터 프로그램으로 구현되는 경우, 본 발명의 구성요소들은 해당 컴퓨터 시스템을 통해 해당 동작이나 작업을 실행하는 프로그램 세그먼트들이다. 이러한 컴퓨터 프로그램 내지 프로그램 세그먼트들은 컴퓨터로 판독 가능한 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 컴퓨터 시스템이 읽어들일 수 있는 데이터를 기록하는 모든 종류의 매체가 포함된다. 예컨대, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 포함될 수 있다. 또한, 이러한 기록매체는 다양한 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산 배치되어 프로그램 코드들을 분산 방식으로 저장하거나 실행시킬 수 있다.Meanwhile, the embodiments according to the present invention can be implemented by a computer system and a computer program for driving such a computer system. When embodiments of the present invention are implemented as a computer program, the elements of the present invention are program segments that execute corresponding operations or tasks through the computer system. Such computer programs and program segments may be stored in various computer-readable media. A computer-readable recording medium includes all kinds of media for recording data that can be read by a computer system. For example, the computer-readable recording medium may include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like. In addition, the recording medium may be distributed to computer systems connected by various networks, and may store and execute program codes in a distributed manner.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 메시지 중계 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여 각각의 현장 장치에서 수신되는 메시지별로 메시지 신뢰도 값을 결정하고, 현재 수신된 메시지의 신뢰도 값에 따라 해당 메시지의 타당성 검증 절차를 축소하거나 생략함으로써, 스마트 시티나 유비쿼터스 시티 등에서 메시지 중계 시스템을 통해 중계되는 센싱 데이터 메시지의 정확성과 신뢰성을 보장하면서도 메시지 중계 시스템의 메시지 처리 시간을 감소시키고 메시지 처리 성능 및 효율을 개선할 수 있다. 즉, 메시지 중계 시스템 내지 통신 미들웨어의 기준 성능 수치가 1200TPS인 경우, 기존 기술은 1200TPS 중에서 1067TPS을 사용하여 약 89%의 사용률을 나타내는 반면, 머신 러닝 기반의 메시지 학습 알고리즘을 적용하는 본 발명은 1200TPS 중에서 단지 392TPS만을 사용하여 약 33%의 사용률을 나타내는바, 본 발명에 따르면 기존 기술 대비 2.7배 이상의 처리 성능 개선 효과를 가져올 수 있다. 또한, 본 발명에 따르면, 메시지 중계 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리되는 메시지들을 지속적으로 학습하여 기존의 결정된 메시지 신뢰도 값을 적절히 변경함으로써, 센싱 데이터 메시지를 전송하는 현장 장치의 동작 오류나 고장 등과 같은 현장 상황 변화에 적응적으로 대처할 수 있으며, 현장 장치 관리를 용이하게 할 수 있다. 나아가, 본 발명에 따른 실시예들은, 당해 기술 분야는 물론 관련 기술 분야에서 본 명세서에 언급된 내용 이외의 다른 여러 기술적 과제들을 해결할 수 있음은 물론이다.As described above, according to the present invention, the message relay system learns the preceding messages received and processed by the system, determines the message reliability value for each message received at each field device, and determines the reliability value of the currently received message Accordingly, it is possible to reduce the message processing time of the message relaying system and to improve the message processing performance and reliability of the message relaying system by ensuring the accuracy and reliability of the sensed data message relayed through the message relay system in the smart city or ubiquitous city, The efficiency can be improved. That is, when the reference performance value of the message relay system or the communication middleware is 1200 TPS, the existing technology uses about 1,089 TPS among 1200 TPS, and the present invention applying the machine learning based message learning algorithm has a Using only 392 TPS shows a usage rate of about 33%. According to the present invention, it is possible to improve the processing performance by 2.7 times or more as compared with the existing technology. In addition, according to the present invention, the message relay system continuously learns the messages received and processed by the system and appropriately changes the determined determined message reliability values, It can adaptively cope with the change of the situation, and can easily manage the on-site apparatus. Furthermore, it should be understood that the embodiments according to the present invention can solve various technical problems other than those mentioned in the specification in the related technical field as well as the related art.
지금까지 본 발명에 대해 구체적인 실시예들을 참고하여 설명하였다. 그러나 당업자라면 본 발명의 기술적 범위에서 다양한 변형 실시예들이 구현될 수 있음을 명확하게 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 앞서 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 할 것이다. 즉, 본 발명의 진정한 기술적 사상의 범위는 청구범위에 나타나 있으며, 그와 균등범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described with reference to specific embodiments. It will be apparent, however, to one skilled in the art that various modifications may be practiced within the technical scope of the invention. Therefore, the above-described embodiments should be considered from an illustrative point of view, not from a restrictive viewpoint. That is, the scope of the true technical idea of the present invention is shown in the claims, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.
20 : 메시지 중계 시스템 22 : 통신부
24 : 통신 미들웨어부 26 : 저장부
100 : 메시지 수신부 110 : 헤더 파싱부
120 : 메시지 학습부 122 : 학습 데이터 수집부
124 : 메시지 신뢰도 결정부 126 : 학습 결과 데이터베이스
130 : 검증 범위 결정부 140 : 메시지 전송 처리부
142 : 라우팅 경로 설정부 144 : 메시지 재구성부
150 : 메시지 검증부 152 : 헤더 검증부
154 : 바디 복호화부 156 : 바디 파싱부
158 : 바디 검증부20: Message relay system 22:
24: communication middleware section 26: storage section
100: message receiving unit 110: header parsing unit
120: message learning unit 122: learning data collection unit
124: message reliability determination unit 126: learning result database
130: verification range determination unit 140: message transmission processing unit
142: routing path setting unit 144: message reconstruction unit
150: message verification unit 152: header verification unit
154: Body decryption unit 156: Body parsing unit
158: body verification unit
Claims (22)
상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 메시지 학습부;
상기 현장 장치로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하는 헤더 파싱부;
상기 학습 결과 데이터베이스에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정하는 검증 범위 결정부; 및
상기 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송하는 메시지 전송 처리부를 포함하는, 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.A message including sensing data of the sensor is received from a field device for sensing a field situation through a sensor to perform a validation procedure for the message and a message passed through the validation procedure is relayed to a corresponding destination A message relay system comprising:
A message learning unit that learns the preceding messages received and processed by the system and stores message identification information for identifying a message of the field device and message reliability values corresponding to the message identification information in a learning result database;
A header parser for parsing a header of a message received from the field device to obtain header information of the received message;
Comparing the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information and the preset reference value among the message reliability values stored in the learning result database, and if the corresponding message reliability value is equal to or greater than the reference value, A verification scope determining unit that determines to omit some procedures or the entire procedure; And
And a message transmission processing unit for processing the received message and transmitting the processed message to the corresponding destination in the absence of some procedures or entire procedures of the validity verification procedure according to the determination.
상기 메시지 학습부는,
상기 헤더 파싱부에 의해 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집하는 학습 데이터 수집부;
상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 메시지 신뢰도 결정부; 및
상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 저장하는 학습 결과 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.The method according to claim 1,
The message learning unit,
A learning data collection unit for collecting message identification information of the received message and metadata necessary for determining reliability of the received message from the header information acquired by the header parsing unit;
A message reliability determination unit for determining whether the collected message identification information and meta data match a preset message trust condition and determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information according to the determination result; And
And a learning result database for storing the determined message reliability value corresponding to the collected message identification information.
상기 학습 데이터 수집부는, 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서, 상기 현장 장치를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 포함하는 메시지 식별 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the learning data collection unit collects, as message identification information of the received message, message identification information including a field device ID for identifying the field device and a message ID for identifying a message type of the received message Based message relay system.
상기 학습 데이터 수집부는, 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서, 메시지 발생 시간 데이터 및 메시지 크기 데이터를 포함하는 메타데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the learning data collection unit collects metadata including message generation time data and message size data as metadata required for determining the reliability of the received message.
상기 메시지 신뢰도 결정부는, 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부, 메시지 발생 주기 준수 여부 및 메시지 크기 준수 여부를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the message reliability determining unit determines whether or not the preceding message having the same message identification information and having the same message identification information and having the same message identification information and succeeding in the relaying of the immediately preceding message, Wherein the message reliability value corresponding to the collected message identification information is determined in consideration of compliance.
상기 메시지 신뢰도 결정부는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시키고, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시키는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.3. The method of claim 2,
The message reliability determination unit may increase the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information to a certain extent if the collected message identification information and meta data match the message trust condition, And if the meta data does not match the message trust condition, reduces the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information by a certain amount.
상기 학습 결과 데이터베이스는, 상기 메시지 전송 처리부의 메시지 전송 결과를 전달받아 메시지 식별 정보별로 최후 수신된 메시지의 전송 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the learning result database stores the transmission result of the last received message for each message identification information in response to the message transmission result of the message transmission processing unit.
상기 검증 범위 결정부는, 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 제1 기준 값 이상이되 제2 기준 값 미만인 경우 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정하고, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값 이상인 경우 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the validation range determining unit omits the header verification procedure of the received message during the validity verification procedure when the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information is equal to or greater than the first reference value but less than the second reference value And determines to omit the entire procedure of the validity verification procedure if the message reliability value is equal to or greater than the second reference value.
상기 시스템은, 상기 수신된 메시지에 대해 상기 타당성 검증 절차를 수행하되, 상기 검증 범위 결정부의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하는 메시지 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.9. The method of claim 8,
Wherein the system is configured to perform the validity verification procedure on the received message and to omit the header verification procedure of the received message in the validity verification procedure according to the determination of the verification scope determination unit or to perform the entire procedure of the validity verification procedure And a message verifying unit for deleting the message from the received message.
상기 메시지 검증부는,
상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 헤더 검증부;
상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 바디를 복호화하는 바디 복호화부;
상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득하는 바디 파싱부; 및
상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 바디 검증부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.10. The method of claim 9,
Wherein the message verification unit comprises:
A header verification unit for verifying validity by comparing header information of the received message with predetermined header verification reference information;
A body decryption unit for decrypting the body when the body of the received message is encrypted;
A body parser for parsing a body or a decoded body of the received message to obtain body information of the received message; And
And a body verification unit for comparing the body information with predetermined body verification reference information to perform validity checking.
상기 메시지 전송 처리부는,
상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정하는 라우팅 경로 설정부; 및
상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성하는 메시지 재구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 시스템.The method according to claim 1,
The message transmission processing unit,
If the entire procedure of the validity verification procedure is omitted or if the received message passes the procedure other than the procedure in which the omission is determined during the validity verification procedure, A routing path setting unit for setting a routing path; And
And a message reconstruction unit for reconstructing a format of the received message when the format of the received message is different from a format used at a corresponding destination.
상기 시스템이 상기 시스템에 수신되어 처리된 선행 메시지들을 학습하여, 상기 현장 장치의 메시지를 식별하는 메시지 식별 정보와 상기 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 메시지 학습 단계;
상기 시스템이 상기 현장 장치로부터 수신된 메시지의 헤더를 파싱(parsing)하여 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 획득하는 헤더 파싱 단계;
상기 시스템이 상기 학습 결과 데이터베이스에 저장된 메시지 신뢰도 값들 중 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값과, 미리 설정된 기준 값을 비교하여, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 기준 값 이상이면 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략하도록 결정하는 검증 범위 결정 단계; 및
상기 시스템이 상기 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차의 일부 절차 또는 전체 절차를 생략한 상태에서 상기 수신된 메시지를 처리하여 해당 목적지로 전송하는 메시지 전송 처리 단계를 포함하는, 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.The message relay system receives a message including sensing data of the sensor from a field device that senses a field situation through a sensor, performs a validation procedure for the message, and transmits a message that passes the validity verification procedure And relaying the message to the destination,
A message learning step of storing the message identification information for identifying the message of the field device and the message reliability value corresponding to the message identification information in the learning result database by learning the preceding messages received and processed by the system;
A header parsing step of parsing a header of a message received from the field device to obtain header information of the received message;
The system compares a message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information among message reliability values stored in the learning result database with a predetermined reference value, and if the corresponding message reliability value is equal to or greater than the reference value, A step of determining the scope of the verification to decide to omit some or all procedures of the verification procedure; And
And a message transmission processing step of processing the received message and transmitting the processed message to a corresponding destination, with the system skipping some of the procedures or entire procedures of the validity verification procedure according to the determination.
상기 메시지 학습 단계는,
상기 시스템이 상기 헤더 파싱 단계에서 획득된 헤더 정보로부터 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보와 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터를 수집하는 학습 데이터 수집 단계;
상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 미리 설정된 메시지 신뢰 조건에 부합하는지를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 메시지 신뢰도 결정 단계; 및
상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하여 상기 결정된 메시지 신뢰도 값을 상기 학습 결과 데이터베이스에 저장하는 학습 결과 저장 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.13. The method of claim 12,
The message learning step comprises:
The system collects message identification information of the received message and metadata necessary for determining reliability of the received message from the header information obtained in the header parsing step;
Determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information according to a result of the determination, determining whether the collected message identification information and the meta data match the predetermined message trust condition, and determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information; And
And storing the determined message reliability value in the learning result database in response to the collected message identification information by the system.
상기 학습 데이터 수집 단계는, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 메시지 식별 정보로서, 상기 현장 장치를 식별하는 현장 장치 ID, 및 상기 수신된 메시지의 메시지 타입을 식별하는 메시지 ID를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.14. The method of claim 13,
Wherein said collecting of learning data comprises collecting, as message identification information of said received message, said system, a field device ID identifying said field device and a message ID identifying a message type of said received message Wherein the machine learning based message relaying method comprises:
상기 학습 데이터 수집 단계는, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 신뢰도 판단에 필요한 메타데이터로서, 메시지 발생 시간 데이터 및 메시지 크기 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.14. The method of claim 13,
Wherein the learning data collection step includes collecting message generation time data and message size data as metadata necessary for the system to determine the reliability of the received message.
상기 메시지 신뢰도 결정 단계는, 상기 시스템이 상기 메시지 신뢰 조건으로서, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 수신된 선행 메시지의 존부, 동일한 메시지 식별 정보를 가지며 직전에 수신된 선행 메시지의 중계 성공 여부, 메시지 발생 주기 준수 여부 및 메시지 크기 준수 여부를 고려하여, 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.14. The method of claim 13,
Wherein the message reliability determination step determines that the system has the same message identification information as the message trust condition, and that the system has the same message identification information, the presence or absence of the received preceding message, the same message identification information, the success or failure of the preceding message received immediately before, And determining a message reliability value corresponding to the collected message identification information, in consideration of whether or not the received message identification information matches the message size.
상기 메시지 신뢰도 결정 단계는, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하는 경우 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 증가시키고, 상기 수집된 메시지 식별 정보와 메타데이터가 상기 메시지 신뢰 조건에 부합하지 않는 경우 상기 시스템이 상기 수집된 메시지 식별 정보에 대응하는 기존의 메시지 신뢰도 값을 일정 정도 감소시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.14. The method of claim 13,
Wherein the message reliability determination step determines that the system increases the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information to a certain extent when the collected message identification information and meta data match the message trust condition, And if the message identification information and the meta data do not match the message trust condition, the system reduces the existing message reliability value corresponding to the collected message identification information by a certain amount Message relaying method.
상기 검증 범위 결정 단계는, 상기 헤더 정보에 포함된 메시지 식별 정보에 대응하는 메시지 신뢰도 값이 제1 기준 값 이상이되 제2 기준 값 미만인 경우 상기 시스템이 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하도록 결정하고, 해당 메시지 신뢰도 값이 상기 제2 기준 값 이상인 경우 상기 시스템이 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하도록 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the verification range determination step includes a step of determining whether or not the message reliability value corresponding to the message identification information included in the header information is equal to or greater than a first reference value and less than a second reference value, And determining that the system omits the entire procedure of the validity verification procedure if the message reliability value is equal to or greater than the second reference value.
상기 방법은, 상기 검증 범위 결정 단계 후 상기 메시지 전송 처리 단계 전에, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지에 대해 상기 타당성 검증 절차를 수행하되, 상기 검증 범위 결정 단계에서의 결정에 따라 상기 타당성 검증 절차 중 상기 수신된 메시지의 헤더 검증 절차를 생략하거나 상기 타당성 검증 절차의 전체 절차를 생략하는 메시지 검증 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.19. The method of claim 18,
The method may further comprise: before the message transmission processing step after the verification range determination step, the system performs the validity verification procedure on the received message, wherein, in accordance with the determination in the verification range determination step, Further comprising a message verification step of omitting the header verification procedure of the received message or omitting the entire procedure of the validity verification procedure.
상기 메시지 검증 단계에서 수행되는 상기 타당성 검증 절차는,
상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 헤더 정보를 미리 설정된 헤더 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 헤더 검증 절차;
상기 수신된 메시지의 바디가 암호화된 경우, 상기 시스템이 상기 바디를 복호화하는 바디 복호화 절차;
상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 바디 또는 복호화된 바디를 파싱하여 상기 수신된 메시지의 바디 정보를 획득하는 바디 파싱 절차; 및
상기 시스템이 상기 바디 정보를 미리 설정된 바디 검증 기준 정보와 비교하여 타당성 검증을 수행하는 바디 검증 절차를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.20. The method of claim 19,
Wherein the validation procedure performed in the message validation step comprises:
A header verification step of the system verifying validity by comparing header information of the received message with predetermined header verification reference information;
A body decryption procedure in which the system decrypts the body when the body of the received message is encrypted;
A body parsing procedure in which the system parses the body or decoded body of the received message to obtain body information of the received message; And
And a body verification procedure in which the system compares the body information with predetermined body verification reference information to perform validity verification.
상기 메시지 전송 처리 단계는,
상기 타당성 검증 절차의 전체 절차가 생략된 경우 또는 상기 수신된 메시지가 상기 타당성 검증 절차 중 상기 생략이 결정된 절차 이외의 절차를 통과한 경우, 상기 시스템이 상기 센서의 센싱 데이터를 수집하는 목적지로 상기 수신된 메시지의 라우팅 경로를 설정하는 라우팅 경로 설정 단계; 및
상기 수신된 메시지의 포맷이 해당 목적지에서 사용되는 포맷과 상이한 경우, 상기 시스템이 상기 수신된 메시지의 포맷을 재구성하는 메시지 재구성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신 러닝 기반의 메시지 중계 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the message transmission processing step comprises:
When the entire procedure of the validity verification procedure is omitted or when the received message passes the procedure other than the procedure in which the omission is determined in the validity verification procedure, A routing path setting step of setting a routing path of the received message; And
Wherein the system comprises a message reconstruction step of reconstructing the format of the received message if the format of the received message is different from the format used at the destination.
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