KR101886210B1 - 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법은, 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집하는 과정과, 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화하는 과정과, 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석하는 과정과, 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정하는 과정과, 결정된 패턴 유사도를 기반으로, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 과정을 포함하며, 패턴 유사도는 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정된다.

Description

계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법{MEASURING INSTRUMENT RELIABILITY EVALUATION APPARATUS AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명은 계측기의 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가하기 위한 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.

중요한 공정의 경우, 계측기의 정확도를 유지하기 위해, 일정 주기로 계측기의 계측데이터를 모니터링하여 이상 여부를 판단한다. 하지만, 이와 같이 계측데이터를 이용하여 계측기의 현재 상태를 진단하는 방법에는 많은 제약이 있다. 그리고, 계측데이터가 설비의 제어에 직접적으로 사용될 경우, 설비의 정확한 관리를 위해 계측기의 계측데이터를 실시간 관리하는 것이 매우 중요하다.

따라서, 계측기의 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가하기 위한 개선된 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법이 요구된다.

당해 기술분야에서는, 계측기의 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가하기 위한 개선된 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법이 요구되고 있다.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 제1 태양은, 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집하는 과정과, 상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화하는 과정과, 상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석하는 과정과, 상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정하는 과정과, 상기 결정된 패턴 유사도를 기반으로, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 과정을 포함하며, 상기 패턴 유사도는, 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정되는 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법을 포함한다.

본 발명의 제2 태양은, 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집하는 계측데이터 수집부와, 상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화하는 계측데이터 동기화부와, 상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석하는 계측데이터 패턴분석부와, 상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정하는 계측데이터 유사도 결정부와, 상기 결정된 패턴 유사도를 기반으로, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 계측데이터 이상 판단부를 포함하며, 상기 패턴 유사도는, 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정되는 계측기 신뢰성 평가 장치를 제공한다.

덧붙여 상기한 과제의 해결 수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것은 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시 형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.

계측기의 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가하기 위한 개선된 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법이 제공될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 구성을 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 진동패턴 분석 방법을 도시한 예시도, 및
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 유사도 결정 방법을 도시한 예시도.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

이하 본 발명은 계측기의 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가하기 위한 개선된 계측기 신뢰성 평가 장치 및 그의 동작 방법에 대해 설명한다. 특히, 본 발명은 동일 대상물에 대한 복수(예를 들어, 2대 이상)의 계측기별 과거 계측데이터(유량, 압력, 온도, 길이 등)의 패턴분석을 통해 패턴 유사도를 결정하여 계측데이터의 신뢰성을 평가하기 위한 방안에 대해 설명한다. 이와 같이 계측기의 과거 계측데이터에 대한 신뢰성을 실시간 평가함으로써 본 발명은 계측기의 고장을 예지할 수 있다.

이하 설명에서, 패턴 분석 방법으로 4가지 방법, 즉 추세패턴 분석, 등분산 분석, 진동패턴 분석, 군집패턴 분석을 예로 들어 설명할 것이나, 이에 한정되지 않으며 다양한 패턴 분석 방법이 적용 가능하다. 여기서, 추세패턴은 일정한 방향(상승 또는 하락)으로 움직이는 계측시점별 계측값의 패턴이고, 등분산은 계측시점별 계측값의 흩어짐 정도(즉, 산포)를 나타낸다. 또한, 진동패턴은, 도 3과 같이, 상승 및 하락을 반복(즉, 진동)하는 계측시점별 계측값의 패턴이고, 군집패턴은 기준값을 기반으로 군집화된 계측시점별 계측값의 패턴이다. 여기서, 상기 도 3의 P값(P-value)은, 기 정의된 가설이 거짓이라는 판단이 틀릴 확률을 의미한다. 예를 들어, 계측값의 진동패턴이 없다는 가설을 정의했을 경우, 진동 P값이 0.99라는 것은, 계측값의 진동패턴이 없을 확률이 99%라는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 구성을 도시한 블럭도이다.

도시된 바와 같이, 계측기 신뢰성 평가 장치는, 계측데이터 수집부(100), 계측데이터 동기화부(102), 계측데이터 패턴분석부(104), 계측데이터 유사도 결정부(106), 계측데이터 이상 판단부(108)를 포함한다.

상기 도 1을 참조하면, 상기 계측데이터 수집부(100)는 설비의 이미 계측된 과거 계측데이터를 파악하고, 상기 설비의 이미 계측된 과거 계측데이터를 기반으로 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집한다. 여기서, 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터는, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터와, 상기 대상 계측기와 비교하고자 하는 하나 이상의 비대상 계측기의 계측데이터를 포함한다.

상기 계측데이터 동기화부(102)는 상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화한다. 여기서, 동기화의 의미는, 시간 측면뿐만 아니라 그 외 환경 측면을 상호 간에 일치시키는 것을 의미한다.

상기 계측데이터 패턴분석부(104)는 상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석한다. 이때, 하나의 패턴 분석 방법을 적용할 수 있으며, 또는 다수의 패턴 분석 방법, 예를 들어, 추세패턴 분석, 등분산 분석, 진동패턴 분석, 군집패턴 분석 등을 조합하여 적용할 수도 있다.

상기 계측데이터 유사도 결정부(106)는 상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정한다. 예를 들어, 상기 패턴 유사도는, 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 P값의 평균을 기반으로 결정할 수 있으며, 또는 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정할 수 있다.

상기 계측데이터 이상 판단부(108)는 상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작은지 여부를 검사하여 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단한다.

만약, 상기 계측데이터 패턴분석부(104)에서 다수의 패턴 분석 방법을 조합 및 적용하여 패턴을 분석한 경우, 상기 계측데이터 유사도 결정부(106)는 적용된 각 분석 방법으로 결정된 패턴 유사도에 가중치를 부여하여, 가중치가 곱해진 각 분석 방법별 패턴 유사도의 합(Weighted Sum)을 결정하고, 상기 결정된 합(Weighted Sum)을 기반으로 최종 패턴 유사도를 결정할 수 있다. 이 경우, 상기 계측데이터 이상 판단부(108)는 상기 결정된 최종 패턴 유사도가 기준값보다 작은지 여부를 검사하여 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.

상기 도 2를 참조하면, 계측기 신뢰성 평가 장치는 201단계에서 설비의 이미 계측된 과거 계측데이터를 파악한다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 203단계에서 상기 설비의 이미 계측된 과거 계측데이터를 기반으로 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집한다. 여기서, 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터는, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터와, 상기 대상 계측기와 비교하고자 하는 하나 이상의 비대상 계측기의 계측데이터를 포함한다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 205단계에서 상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화한다. 여기서, 동기화의 의미는, 시간 측면뿐만 아니라 그 외 환경 측면을 상호 간에 일치시키는 것을 의미한다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 207단계에서 상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석한다. 이때, 하나의 패턴 분석 방법을 적용할 수 있으며, 또는 다수의 패턴 분석 방법, 예를 들어, 추세패턴 분석, 등분산 분석, 진동패턴 분석, 군집패턴 분석 등을 조합하여 적용할 수도 있다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 209단계에서 상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정한다. 예를 들어, 대상 계측기와 비대상 계측기의 계측데이터에 대한 계측시점별 계측값의 패턴을 분석한 결과, 패턴의 P값의 평균이 기 정해진 값(예를 들어, 해상도(resolution)가 낮은 경우, 0.7) 이상이면 패턴 유사도를 1로 결정하고, 미만이면 패턴 유사도를 0으로 결정할 수 있다. 다른 예로, 대상 계측기와 비대상 계측기의 계측데이터에 대한 계측시점별 계측값의 패턴을 분석한 결과, 도 4와 같이, 패턴의 교집합 영역을 패턴의 합집합 영역으로 나눈 값이 기 정해진 값 이상이면 패턴 유사도를 1로 결정하고, 미만이면 패턴 유사도를 0으로 결정할 수 있다. 여기서, 상기 패턴 유사도가 1이라는 것은 비교되는 패턴들이 서로 유사함을 의미하고, 패턴 유사도가 0이라는 것은 비교되는 패턴들이 서로 유사하지 않음을 의미한다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 211단계에서 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하기 위해, 상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작은지 여부를 검사한다.

상기 211단계에서, 상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작음이 판단될 시, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 213단계에서 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대해 이상이 있음을 판단한다. 즉, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 상기 대상 계측기의 계측데이터에 오류가 존재하며, 따라서 계측기 고장의 가능성이 있다고 판단한다.

반면, 상기 211단계에서, 상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작지 않음이 판단될 시, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 215단계에서 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대해 이상이 없음을 판단한다. 즉, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 상기 대상 계측기의 계측데이터에 오류가 존재하지 않으며, 따라서 계측기 고장의 가능성이 없다고 판단한다.

한편, 도시하지는 않았지만, 상기 207단계에서 다수의 패턴 분석 방법을 조합 및 적용하여 패턴을 분석한 경우, 상기 209단계와 211단계 사이에, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 적용된 각 분석 방법으로 결정된 패턴 유사도에 가중치를 부여하여, 가중치가 곱해진 각 분석 방법별 패턴 유사도의 합(Weighted Sum)을 결정하고, 상기 결정된 합(Weighted Sum)을 기반으로 최종 패턴 유사도를 결정하는 과정을 추가 수행한다. 예를 들어, 상기 결정된 합(Weighted Sum)이 기 정해진 값 이상이면 최종 패턴 유사도를 1로 결정하고, 미만이면 최종 패턴 유사도를 0으로 결정할 수 있다. 여기서, 각 분석 방법에 부여된 가중치의 합은 1이 된다. 이 경우, 상기 211단계는, 상기 결정된 최종 패턴 유사도가 기준값보다 작은지 여부를 검사하는 과정을 의미한다.

이후, 상기 계측기 신뢰성 평가 장치는 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.

이와 같이, 계측기별 계측데이터의 패턴 유사도를 결정하여 대상 계측기의 신뢰성을 평가한다는 것은, 신뢰성 평가를 위해 하나의 계측값의 비교가 아닌, 다수의 계측값을 통계처리하여 비교한다는 것을 의미하고, 이를 통해 본 발명은 계측기 신뢰성 평가의 정확도를 높일 수 있다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100: 계측데이터 수집부
102: 계측데이터 동기화부
104: 계측데이터 패턴분석부
106: 계측데이터 유사도 결정부
108: 계측데이터 이상 판단부

Claims (7)

1. 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집하는 과정과,
   상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화하는 과정과,
   상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석하는 과정과,
   상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정하는 과정과,
   상기 결정된 패턴 유사도를 기반으로, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 과정을 포함하며,
   상기 패턴 유사도는, 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정되는 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서, 상기 이상 여부 판단 과정은,
   상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작은지 여부를 검사하는 과정과,
   상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작을 경우, 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대해 이상이 있음을 판단하는 과정과,
   상기 결정된 패턴 유사도가 기준값보다 작지 않을 경우, 상기 대상 계측기의 계측데이터에 대해 이상이 없음을 판단하는 과정을 포함하는 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법.
   
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 패턴은, 추세패턴 분석, 등분산 분석, 진동패턴 분석, 군집패턴 분석 중 적어도 하나의 패턴 분석 방법을 적용하여 분석하는 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법.
   
6. 제 5 항에 있어서, 다수의 패턴 분석 방법을 적용하여 패턴을 분석한 경우,
   각 분석 방법으로 결정된 패턴 유사도에 가중치를 부여하여, 가중치가 곱해진 각 분석 방법별 패턴 유사도의 합(Weighted Sum)을 결정하는 과정과,
   상기 결정된 합(Weighted Sum)을 기반으로, 최종 패턴 유사도를 결정하는 과정을 더 포함하며,
   여기서, 상기 이상 여부는, 상기 결정된 최종 패턴 유사도를 기반으로 판단하는 계측기 신뢰성 평가 장치의 동작 방법.
   
7. 동일 대상물에 대한 복수의 계측기별 계측데이터를 수집하는 계측데이터 수집부와,
   상기 수집된 계측기별 계측데이터를 동기화하는 계측데이터 동기화부와,
   상기 동기화된 계측기별 계측데이터의 패턴을 분석하는 계측데이터 패턴분석부와,
   상기 패턴 분석을 기반으로 패턴 유사도를 결정하는 계측데이터 유사도 결정부와,
   상기 결정된 패턴 유사도를 기반으로, 신뢰성을 평가하고자 하는 대상 계측기의 계측데이터에 대한 이상 여부를 판단하는 계측데이터 이상 판단부를 포함하며,
   상기 패턴 유사도는, 상기 계측기별 계측데이터 패턴의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값을 기반으로 결정되는 계측기 신뢰성 평가 장치.

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