KR101934777B1 - management system of Screen door based on big data and artificial intelligence learning - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 빅데이터 및 인공지능 학습 기반의 스크린도어 관리시스템에 관한 것으로서, 상세하게로는 빅데이터 분석 및 인공지능 학습을 이용하여 스크린도어의 장애를 정확하게 판단 및 예측함과 동시에 장애 발생 시 신속하게 복구시킬 수 있는 빅데이터 및 인공지능 학습기반의 스크린도어 관리시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a screen door management system based on big data and artificial intelligence learning. More specifically, the present invention relates to a screen door management system using a large data analysis and artificial intelligence learning to accurately determine and predict a failure of a screen door, And a screen door management system based on artificial intelligence learning that can be restored.
최근 지하철 플랫폼에는 승객의 안전을 위해 스크린도어(PSD, Platform Screen Door)가 설치되고 있다.Recently, a platform screen door (PSD) has been installed on the subway platform for the safety of passengers.
종래의 스크린도어(PSD)는 통상적으로, ATO(Automatic Train Operation) 또는 ATC(Automatic Train Control Device) 장치에 의해 지하철과 통신을 수행하며, 지하철 진입 시 지하철의 도어의 개폐와 연계하여 개폐가 이루어지도록 구성된다.The conventional screen door PSD typically communicates with the subway by means of an ATO (Automatic Train Operation) or an ATC (Automatic Train Control Device) device. When the subway enters the subway, it is opened and closed in conjunction with the opening and closing of the subway door .
이러한 스크린도어는 선로와의 이용객의 접근을 차단할 수 있기 때문에 승객의 추락 및 접촉사고 등의 안전사고를 사전에 방지할 수 있는 장점을 가지나, 장애 발생 시 인명사고로 직결될 수 있기 때문에 장애를 얼마나 사전에 정확하게 예측하며, 장애 발생 시 얼마나 신속하게 대응하는지가 안전성에 직결되게 된다.Such a screen door has the advantage of preventing a safety accident such as a crash of a passenger and a contact accident because it can block the access of the user to the railway line. However, Accurate prediction in advance, and how quickly it reacts in the event of a failure is directly linked to safety.
한편, 최근 들어 각종 설비시스템에 이상 탐지 기법을 적용시켜, 각 구성수단의 비정상적인 상태를 탐지하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있고, 이상 탐지 기법으로는 시그니처 기반 이상 탐지기법과, 오용 탐지기법, 신경망 기법 등이 있다.In recent years, various studies have been made to detect abnormality of each constituent means by applying an anomaly detection technique to various equipment systems. The abnormality detection methods include signature-based abnormality detection method, misuse detection method, .
시그니처 기반 이상 탐지기법은, 각 구성수단이 비정상적으로 운용된다고 판단할 수 있는 임계범위를 사전에 생성하여 등록한 후 구동 시 특정 구성수단의 센싱값이 임계범위에 포함되는 경우 비정상 상태로 판단함으로써 판단의 정확성이 높은 장점을 가지나, 임계범위에 미리 등록되지 않은 비정상상태를 탐지할 수 있어 연산 및 규칙의 수가 증가할수록 감지율이 떨어지게 되는 단점을 갖는다.The signature-based anomaly detection method generates and registers a threshold range in which each constituent means can be determined to be abnormally operated, and then, when the sensing value of the specific constituent means is included in the threshold range, It has a disadvantage in that the detection rate is lowered as the number of operations and rules increases.
오용 탐지기법은, 각 구성수단이 정상적으로 운용되고 있다고 판단할 수 있는 임계범위를 사전에 생성하여 등록한 후 구동 시 특정 구성수단의 센싱값이 임계범위를 벗어나는 경우 비정상 상태로 판단함으로써 판단의 정확성이 높은 장점을 가지나, 실제 비정상 상태가 아닌데도 비정상 행위로 판단하는 오류가 많으며, 시그니처 기반 이상 탐지기법과 마찬가지로 연산 및 규칙의 수가 증가할수록 감지율이 떨어지는 단점을 갖는다.The misuse detection technique generates and registers a threshold range in which each constituent means can be judged as normally operating, and then registers the misuse detection method as an abnormal state when the sensing value of the specific constituting means is out of the threshold range at the time of driving, However, it has many disadvantages that it is considered as an abnormal behavior even though it is not an actual abnormal state, and the detection rate is lowered as the number of operations and rules is increased as in the case of the signature based abnormality detector method.
신경망 기법은 정상상태 또는 비정상 상태에 관한 학습데이터들을 이용하여 신경망 학습을 시킨 후, 학습된 모형을 이용하여 비정상 상태를 탐지하는 방법으로서, 전술하였던 두 가지 기법에 비교하여 탐지율이 높은 장점을 가지나, 신경망의 구성방법에 따라 정확도가 달라지고 신경망을 통한 산출결과가 정량적인 수치로 제시되어 임계치에 따라 정확도가 달라지기 때문에 사전 학습을 위한 학습데이터의 수가 많아야 하는 문제점이 있다.The neural network method is a method to detect the abnormal state using the learned model after learning the neural network using the learning data about the steady state or abnormal state and has a high detection rate compared to the two techniques described above, There is a problem that the number of learning data for prior learning must be increased because the accuracy is changed according to the method of constructing the neural network and the result of calculation through the neural network is presented as a quantitative value and the accuracy is changed according to the threshold.
특히 최근 들어서는 각종 설비시스템에 IOT 장비, 머신러닝 알고리즘(Machine learning algorithm) 및 신경망 기법을 이용하여 장비들 각각의 장애패턴을 학습한 후 학습된 패턴모델을 참조하여 현재 감지된 측정데이터들을 분석하여 장애를 사전에 예측하기 위한 장애발생 진단시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있으나, 아직 스크린도어 시스템에 한해서는 이러한 연구가 전무한 실정이다.In particular, recently, fault patterns of each equipment are learned by using IOT equipment, machine learning algorithm and neural network technique in various equipment systems, and the currently measured measurement data is analyzed by referring to the learned pattern model, However, there have been no such studies in the screen door system yet.
국내등록특허 제10-1014256호(발명의 명칭 : 승강장 스크린도어의 안전장치)에서는 에어리어 센서(Area Sensor), 영상/적외선 센서 등을 설치하여 스크린도어 또는 전동차 출입문과 스크린도어 사이의 물체 끼임을 감지하도록 승강장에 적외선 센서를 설치함으로써 승객의 안전을 도모할 수 있는 장점을 가지나, 상기 안전장치에는 축적 및 수집된 빅데이터를 분석한 후 장애패턴을 학습하여 장애발생여부를 사전에 예측 및 판단하는 구성이 전혀 기재되어 있지 않기 때문에 장애가 발생한 이후 대처가 이루어져 안전선 및 신뢰도가 떨어지는 단점을 갖는다.In Korean Patent No. 10-1014256, a safety sensor for a platform screen door is provided with an area sensor, an image sensor, and an infrared sensor to detect an object between a door of a screen door or a door of a train and a screen door However, in the safety device, it is necessary to analyze the big data accumulated and collected, and then to study the fault pattern to predict and judge whether or not a fault has occurred in advance There is a disadvantage that the safety line and the reliability are lowered because a countermeasure is taken after a failure occurs.
도 1은 국내공개특허 제10-2017-0069422호(발명의 명칭 : 승강장 스크린도어 사고방지시스템 및 방법)에 개시된 승강장 스크린도어 사고방지시스템을 개략적으로 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram schematically showing a landing screen door accident prevention system disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2017-0069422 (entitled "Landing screen door accident prevention system and method").
도 1의 승강장 스크린도어 사고방지시스템(이하 종래기술이라고 함)(100)은 제1역(P1)의 진입지점 및 제2역(P2)의 진출지점에 설치되어 열차(190)의 운행위치를 감지하는 열차감지부(110)와, 스크린도어(192)에 설치되어 스크린도어(192)의 개폐를 감지하는 스크린도어 작동감지부(120)와, 열차감지부(110) 및 스크린도어 작동감지부(120)로부터 수신 받은 열차감지신호 및 스크린도어 개폐신호를 분석하는 위험경보장치(130)와, 위험경보장치(130)로부터 전송받은 위험경보신호에 따라 열차(190)의 운행을 중단시키는 제어신호를 생성하는 제어부(140)와, 제어부(140)로부터 전송받은 제어신호에 따라 운행조절부(150)로 이루어진다.1 is installed at an entry point of the first station P1 and an entry point of the second station P2 so that the operating position of the train 190 A screen door
이와 같이 구성되는 종래기술(100)은 열차의 운행 정보와 스크린도어의 개폐정보를 신속하게 확인할 수 있으며, 열차 운행정보 및 스크린도어 개폐정보로부터 위험신호가 형성될 경우 위험경보를 발생시킴과 동시에 열차의 운행을 중단시킴으로써 승강장 스크린도어에서 열차와의 사고를 효과적으로 예방할 수 있는 장점을 갖는다.According to the
그러나 종래기술(100)은 단순히 열차의 운행과 스크린도어의 개폐를 통해 위험경보를 발생시키도록 구성된 것이기 때문에, 스크린도어를 구동 및 감지하기 위한 각 장비의 동작 상태를 검출 및 수집하는 구성수단과, 수집된 데이터분석을 통해 장애발생여부를 예측 및 판단하는 구성수단이 전혀 기재되어 있지 않기 때문에 특정 장비에 장애가 발생하더라도 장애 발생 후 이를 인지할 수 있어 안전성 및 신뢰도가 떨어지는 구조적 한계를 갖는다.However, since the
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 시그니처 기반 이상 탐지기법 또는 오용 탐지기법을 이용하여 스크린도어 설비의 각 구성수단의 장애발생 여부를 판단함과 동시에 인공신경망 기법을 이용하여 각 구성수단의 장애를 사전에 예측하도록 구성됨으로써 스크린도어 설비의 안전성을 극대화시킴과 동시에 장애에 대한 신속한 대응이 이루어질 수 있는 스크린도어 관리시스템을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for determining whether or not a failure has occurred in each component of a screen door facility using a signature- The present invention provides a screen door management system capable of maximizing the safety of a screen door facility and promptly responding to a failure by constructing a system for predicting a failure of each construction means.
또한 본 발명의 다른 해결과제는 각 구성수단의 IOT 센서들에 의해 측정되어 축정된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 기 설정된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 장애패턴 모델을 학습화하도록 구성됨으로써 연산 및 규칙의 수가 다양해지고 증가하더라도 장애를 사전에 정확하게 예측할 수 있는 스크린도어 관리시스템을 제공하기 위한 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for analyzing large data, which are sensed values measured and measured by IOT sensors of each constituent means, and learning a fault pattern model using a predetermined machine learning algorithm, The present invention provides a screen door management system capable of precisely predicting a fault even if the number is increased or increased.
본 발명의 또 다른 해결과제는 컨트롤러가 IOT 센서부에 의해 측정된 센싱값들을 분석하여 장애를 1차적으로 점검하되, 관리서버가 동일한 센싱값을 이용하여 해당 컨트롤러의 장애를 2차로 점검하도록 구성됨으로써 장애 판단의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있는 스크린도어 관리시스템을 제공하기 위한 것이다.Another problem to be solved by the present invention is that the controller analyzes the sensed values measured by the IOT sensor unit to primarily check the failure, and the management server is configured to secondarily check the failure of the corresponding controller using the same sensing value And to provide a screen door management system capable of increasing the accuracy and reliability of the fault judgment.
또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 로컬서버가 공지된 핑-테스트(Ping-test)를 이용하여 컨트롤러들 및 관리서버와의 통신 상태를 주기적으로 점검하며, 만약 통신 장애가 발생되었다고 판단하는 경우 컨트롤러 또는 자기 자신을 재부팅(리셋) 시키도록 구성됨으로써 장비의 일시적인 부하로 인한 오류를 절감시켜 장애 복구 효율성을 획기적으로 높일 수 있는 스크린도어 관리시스템을 제공하기 위한 것이다.Another problem of the present invention is that the local server periodically checks the communication status with the controllers and the management server using a known ping-test, and if it determines that a communication failure has occurred, The present invention is intended to provide a screen door management system capable of remarkably increasing the failure recovery efficiency by reducing errors due to temporary load of equipment by being configured to reboot (reset) itself.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 기 설정된 동작을 수행하는 구성수단들과 상기 구성수단들 각각에 설치되는 IOT 센서들을 포함하는 스크린도어 설비와, 상기 스크린도어 설비를 제어하는 컨트롤러를 포함하는 스크린도어 설비 관리시스템에 있어서: 상기 컨트롤러는 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들이 저장되는 메모리; 기 설정된 주기 동안 축적된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 구성수단 및 기 설정된 카테고리 별 통계데이터를 생성하는 빅데이터 처리부; 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 각각을 대응되는 구성수단의 기 설정된 임계치와 비교하여 장애 발생여부를 판단하는 장애 판단부; 상기 빅데이터 처리부에 의해 생성된 통계데이터를 입력값으로 하되, 장애를 타겟으로 하는 기 설정된 머신러닝 알고리즘(Machine learning Algorithm)을 이용하여 특징패턴과 장애 사이의 맵핑 관계(의존 관계)를 검출하여 장애패턴 모델을 주어진 다수의 데이터 및 맵핑 관계로부터 학습하는 학습관리부; 상기 학습관리부에 의해 학습된 장애패턴 모델과, 상기 빅데이터 처리부에 의한 통계데이터를 이용하여 장애를 사전에 예측하는 장애 예측부를 포함하고,상기 장애 예측부는 상기 빅데이터 처리부에 의한 통계데이터를 입력받는 통계데이터 입력모듈; 기 설정된 특징패턴 검출 알고리즘을 이용하여 통계데이터 입력모듈에 의해 입력된 구성수단 및 카테고리 별 통계데이터들 각각의 특징패턴을 검출하는 특징패턴 검출모듈; 상기 특징패턴 검출모듈에 의해 검출된 각 특징패턴과, 해당 구성수단의 카테고리에 대응되는 장애패턴 모델의 특징패턴을 비교하여 두 패턴의 연관성을 산출하는 연관성 산출모듈; 상기 연관성 산출모듈에 의해 산출된 연관성이 기 설정된 설정값(TH, Threshold) 이상인 경우 차후 장애가 발생할 것으로 판단하는 장애예측 판단모듈; 상기 장애예측 판단모듈에 의해 장애가 발생할 것으로 판단할 때 구동되며, 장애가 예측된 구성수단의 식별코드정보와 관련내용정보를 포함하는 장애예측 데이터를 생성하는 장애예측 데이터 생성모듈을 더 포함하는 것이다.According to an aspect of the present invention, there is provided a display device including a screen door device including I / O sensors installed in each of the components, and a controller for controlling the screen door device. Said controller comprising: a memory in which sensed values measured by said IOT sensors are stored; A big data processing unit for analyzing big data, which are accumulated sensing values for a predetermined period, to generate configuration data and statistical data for each predetermined category; A failure determination unit for comparing each of the sensing values measured by the IOT sensors with a preset threshold value of a corresponding configuration unit to determine whether a failure has occurred; A mapping relation (dependence relationship) between a feature pattern and a fault is detected using a predetermined machine learning algorithm that targets a fault as an input value, and statistical data generated by the big data processing unit is detected, A learning management unit that learns a pattern model from a given plurality of data and mapping relationships; A failure pattern model learned by the learning management unit and a failure predicting unit for predicting a failure using statistical data by the big data processing unit, wherein the failure predicting unit receives the statistical data by the big data processing unit Statistical data input module; A feature pattern detection module for detecting a feature pattern of each of the configuration means and the category-specific statistical data input by the statistical data input module using a predetermined feature pattern detection algorithm; A relation calculating module that compares the feature patterns detected by the feature pattern detecting module with feature patterns of a failure pattern model corresponding to a category of the configuration means to calculate associations between the two patterns; A failure prediction determination module that determines that a subsequent failure will occur if the association calculated by the association calculation module is equal to or greater than a predetermined set value (TH, Threshold); And a failure prediction data generation module that generates failure prediction data including ID code information and related content information of a configuration unit that is driven when the failure prediction module determines that a failure will occur.
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또한 본 발명에서 상기 장애 판단부는 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 각각을, 해당 구성수단에 대응되는 기 설정된 임계범위에 비교하는 비교모듈; 상기 비교모듈에서 센싱값이 대응되는 임계범위에 포함되는 경우 장애가 발생하였다고 판단하는 장애판단모듈; 상기 장애판단모듈에 의해 장애가 발생되었다고 판단될 때 구동되며, 장애가 발생된 구성수단의 식별코드정보 및 관련내용정보를 포함하는 장애 확인데이터를 생성하는 장애확인 데이터 생성모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.Further, in the present invention, the failure determination unit may include a comparison module that compares each of the sensing values measured by the IOT sensors with a predetermined threshold range corresponding to the configuration unit; A failure determination module that determines that a failure has occurred when the comparison value is included in the threshold range corresponding to the sensing value; And a failure confirmation data generation module which is driven when the failure is determined to have occurred by the failure determination module and generates failure identification data including identification code information and related content information of the configuration means in which the failure has occurred.
또한 본 발명에서 상기 빅데이터 처리부는 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들을 수집하는 데이터 수집모듈; 기 설정된 주기 동안 상기 데이터 수집모듈에 의해 수집된 센싱값들인 빅데이터를 기 설정된 구성수단 및 카테고리 별로 분류시키는 빅데이터 분석 및 분류모듈; 상기 빅데이터 분석 및 분류모듈에 의해 분류된 구성수단 및 카테고리 별 빅데이터에 대한 통계데이터를 생성하는 통계데이터 생성모듈; 상기 통계데이터 생성모듈에 의해 생성된 통계데이터를 상기 메모리에 저장시키는 데이터 저장모듈을 더 포함하는 것이 바람직하다.Also, in the present invention, the big data processing unit may include a data collection module for collecting sensed values measured by the IOT sensors; A big data analysis and classification module that classifies the big data, which are the sensing values collected by the data collection module during a predetermined period, by predetermined configuration means and category; A statistical data generation module that generates statistical data on the configuration data classified by the big data analysis and classification module and the big data for each category; And a data storage module for storing the statistical data generated by the statistical data generation module in the memory.
또한 본 발명에서 상기 스크린도어 관리시스템은 관리서버와, 관리자단말기들을 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 및 통계데이터를 주기적으로 상기 관리서버로 전송하며, 상기 장애 판단부 및 상기 장애 예측부로부터 장애 확인데이터 및 장애예측 데이터가 생성되면, 생성된 장애 확인데이터 및 장애예측 데이터를 상기 관리서버로 전송하고, 상기 관리서버는 상기 컨트롤러로부터 전송받은 센싱값들과 통계데이터를 저장하되, 상기 컨트롤러로부터 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터를 전송받으면, 해당 플랫폼에 대응되는 관리자 단말기로 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터를 전송하는 것이 바람직하다.Further, in the present invention, the screen door management system may further include a management server and administrator terminals, and the controller periodically transmits sensing values and statistical data measured by the IOT sensors to the management server, And transmits the generated failure confirmation data and the failure prediction data to the management server when the failure determination data and the failure prediction data are generated from the determination unit and the failure prediction unit, And when the failure confirmation data or the failure prediction data is received from the controller, the failure confirmation data or the failure prediction data is transmitted to the administrator terminal corresponding to the platform.
상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 시그니처 기반 이상 탐지기법 또는 오용 탐지기법을 이용하여 스크린도어 설비의 각 구성수단의 장애발생 여부를 판단함과 동시에 인공신경망 기법을 이용하여 각 구성수단의 장애를 사전에 예측하도록 구성됨으로써 스크린도어 설비의 안전성을 극대화시킴과 동시에 장애에 대한 신속한 대응이 이루어지게 된다.According to the present invention having the above-described problems and solutions, it is possible to determine whether or not a failure has occurred in each constituent unit of a screen door facility by using a signature-based abnormality detection technique or an obsolete detection technique, So as to maximize the safety of the screen door equipment, and at the same time, quick response to the obstacle can be achieved.
또한 본 발명에 의하면 각 구성수단의 IOT 센서들에 의해 측정되어 축정된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 기 설정된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 장애패턴 모델을 학습화하도록 구성됨으로써 연산 및 규칙의 수가 다양해지고 증가하더라도 장애를 사전에 정확하게 예측할 수 있게 된다.According to the present invention, by analyzing the big data, which are sensed values measured and measured by the IOT sensors of each constituent means, and by using a predetermined machine learning algorithm, the failure pattern model is learned, It is possible to predict the fault accurately in advance.
또한 본 발명에 의하면 컨트롤러가 IOT 센서부에 의해 측정된 센싱값들을 분석하여 장애를 1차적으로 점검하되, 관리서버가 동일한 센싱값을 이용하여 해당 컨트롤러의 장애를 2차로 점검하도록 구성됨으로써 장애 판단의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있다.According to the present invention, the controller analyzes the sensed values measured by the IOT sensor unit to primarily check the failure, and the management server is configured to check the failure of the corresponding controller by using the same sensing value, Accuracy and reliability can be increased.
또한 본 발명에 의하면 로컬서버가 공지된 핑-테스트(Ping-test)를 이용하여 컨트롤러들 및 관리서버와의 통신 상태를 주기적으로 점검하며, 만약 통신 장애가 발생되었다고 판단하는 경우 컨트롤러 또는 자기 자신을 재부팅(리셋) 시키도록 구성됨으로써 장비의 일시적인 부하로 인한 오류를 절감시켜 장애 복구 효율성을 획기적으로 높일 수 있다.According to the present invention, the local server periodically checks the communication status with the controllers and the management server using a known ping-test. If it determines that a communication failure has occurred, the controller or the self re- (Reset) to reduce errors caused by transient load on the equipment, which greatly improves fault recovery efficiency.
도 1은 국내공개특허 제10-2017-0069422호(발명의 명칭 : 승강장 스크린도어 사고방지시스템 및 방법)에 개시된 승강장 스크린도어 사고방지시스템을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 스크린도어 관리시스템을 나타내는 구성도이다.
도 3은 도 2의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 빅데이터 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 3의 학습관리부를 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 3의 장애 판단부를 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 3의 장애 예측부를 나타내는 블록도이다.
도 8은 도 3의 리셋제어부를 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 2의 로컬서버를 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 9의 통신장애 판단모듈을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing a landing screen door accident prevention system disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2017-0069422 (entitled "Landing screen door accident prevention system and method").
2 is a block diagram illustrating a screen door management system according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing the controller of Fig.
4 is a block diagram showing the big data processing unit of FIG.
5 is a block diagram showing the learning management unit of FIG.
FIG. 6 is a block diagram illustrating the failure determination unit of FIG. 3. FIG.
FIG. 7 is a block diagram illustrating the failure predicting unit of FIG. 3. FIG.
8 is a block diagram showing the reset control unit of Fig.
Figure 9 is a block diagram illustrating the local server of Figure 2;
10 is a block diagram illustrating the communication failure determination module of FIG.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 일실시예인 스크린도어 관리시스템을 나타내는 구성도이다.2 is a block diagram illustrating a screen door management system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일실시예인 스크린도어 관리시스템(1)은 도 2에 도시된 바와 같이, 스크린도어 설비(4)와, 컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들, 로컬서버(5)들, 관리서버(7), 관리자 단말기(9-1), ..., (9-N)들, 통신망(10)으로 이루어진다.2, the screen
이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 로컬서버(5)가 기 할당된 컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들 및 관리서버(7) 사이에 설치되어 데이터를 중개하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들은 로컬서버(5)를 경유하지 않고 곧바로 관리서버(7)와 데이터를 송수신하는 것으로 구성될 수 있음은 당연한다.At this time, for convenience of explanation, in the present invention, the
스크린도어 설비(4)는 전동차 승강장에 설치되는 통상의 스크린도어(PSD, Platform Screen Door)이다.The screen door facility 4 is a conventional screen door (PSD) installed at the platform of a train.
또한 스크린도어 설비(4)는 이동부(41), 구동부(43), IOT 센서부(45)를 포함한다.The screen door assembly 4 also includes a moving
이때 이동부(41)는 기 설정된 동작을 수행하는 부품 및 장비로 정의되며, 상세하게로는 가동도어, 횡행장치, 이동레일, 벨트 등으로 이루어질 수 있다.At this time, the moving
또한 구동부(43)는 동력을 발생시켜 이동부(41)를 구동시키는 동력수단으로 정의되며, 상세하게로는 가동도어용 모터, 횡행장치용 모터, 이동레일용 모터 등으로 이루어질 수 있다.The
또한 IOT 센서부(45)는 이동부(41) 및 구동부(43)의 이동 및 동작을 감지하거나 또는 인체, 온도, 조도 등의 특정 대상을 감지하기 위한 센서로 정의되며, 상세하게로는 도어 리미트 스위치, 정위치 센서, 가동도어 개폐센서, 피트 센서, 전압센서, 온도센서, 조도센서, 인체감지센서, 자이로센서, 적외선센서, 메탄센서 등으로 이루어질 수 있다.The
즉 스크린도어 설비(4)는 진입한 전동차의 출입문의 개폐에 따라 가동도어를 개폐시키도록 구성됨은 당연하고, 이러한 스크린도어 설비(4)의 구성 및 동작과정은 스크린도어 시스템에서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.In other words, the screen door facility 4 is configured to open and close the movable door according to the opening and closing of the entrance door of the incoming train, and the construction and operation of the screen door facility 4 is not limited to the technique The detailed description will be omitted.
또한 스크린도어 설비(4)의 이동부(41), 구동부(43) 및 IOT 센서부(45)는 컨트롤러(3)의 제어에 따라 구동된다.The
또한 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)는 각종 센서로부터 측정된 센싱값을 해당 컨트롤러(3)로 실시간 전송한다.In addition, the
통신망(10)은 컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들, 로컬서버(5)들, 관리서버(7) 및 관리자단말기(9-1), ..., (9-N)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), 이동통신망, 유선통신망, 와이파이(Wi-Fi), LTE 등으로 구성될 수 있다.The
관리자 단말기(9-1), ..., (9-N)들은 관리자가 소지한 단말기이며, 상세하게로는 통신망(10)과의 접속이 지원 가능함과 동시에 관리서버(7)로부터 전송받은 콘텐츠의 전시가 가능한 통상의 데스크톱 PC(Desktop PC), 노트북(Note-book), 스마트폰(Smart-phone), PDA(Personal Digital Assistants) 등으로 이루어질 수 있다. The manager terminals 9-1 to 9-N are terminals owned by the administrator. More specifically, the manager terminals 9-1 to 9-N are capable of supporting connection with the
컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들은 대응되는 스크린도어 설비(4)의 동작을 관리 및 제어한다. 이때 컨트롤러(3-1), ..., (3-N)들은 동일한 플랫폼에 설치될 수도 있으나, 다른 장소의 플랫폼에 설치될 수 있음은 당연하다.The controllers 3-1, ..., and 3-N manage and control the operation of the corresponding screen door facility 4. At this time, the controllers 3-1, ..., and 3-N may be installed on the same platform, but they may be installed in other platforms.
또한 컨트롤러(3)는 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 센싱값을 분석하여 각 구성수단(이동부 및 구동부를 포함)의 장애발생여부를 판단하며, 만약 특정 구성수단에 장애가 발생되었다고 판단되는 경우, 해당 구성수단의 식별정보 및 장애 관련 내용정보를 포함하는 장애 확인데이터를 생성한다.The
이때 컨트롤러(3)는 공지된 시그니처 기반 이상 탐지기법 또는 오용 탐지기법을 이용하여 각 구성수단에 현재 장애가 발생하였는지를 판별한다.At this time, the
또한 컨트롤러(3)는 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 센싱값과, 장애 확인데이터를 로컬서버(5)로 전송한다.In addition, the
또한 컨트롤러(3)는 신경망 기법을 이용하여 장애패턴 모델을 학습화하여 장애를 사전에 예측하며, 상세하게로는 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 센싱값을 저장하며, 축적된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 각 구성수단의 특징패턴 정보를 검출하며, 검출된 특징패턴 정보를 기 학습된 장애패턴모델과 비교하여 두 데이터의 연관도가 기 설정된 설정값(TH: Threshold) 이상이면 해당 구성수단에 장애가 발생될 수 있다는 내용을 의미하는 장애예측 데이터를 생성한다. The
이때 컨트롤러(3)는 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터가 생성되면, 생성된 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터를 관리서버(7)로 전송한다.At this time, when the failure confirmation data or the failure prediction data is generated, the
또한 컨트롤러(3)는 인공 신경망 기법을 이용하여 축적된 센싱값들인 빅데이터를 입력값으로 하되, 장애를 출력값으로 하여 장애패턴모델을 학습하며, 상세하게로는 빅데이터 및 목적함수를 이용하여 데이터 벡터화를 위한 벡터를 구현하고, 형식에 맞게 공통 벡터화하여 장애패턴모델을 학습한다.In addition, the
이때 저장된 장애패턴 모델은 차후 장애예측 연산처리 시 참조모델로 활용된다.At this time, the stored failure pattern model is used as a reference model in the future failure prediction calculation processing.
또한 컨트롤러(3)는 학습된 장애패턴모델을 주기적으로 로컬서버(5)로 전송하고, 로컬서버(5)는 전송받은 장애패턴모델을 관리서버(7)로 전송하고, 관리서버(7)는 전송받은 센싱값을 분석하여 2차적으로 해당 컨트롤러의 장애를 검출한다.The
관리서버(7)는 로컬서버(5)들 및 컨트롤러(3)들을 관리 및 제어하며, 로컬서버(5)를 통해 컨트롤러(3)로부터 전송받은 센싱값, 장애패턴모델, 장애 확인데이터 및 장애예측 데이터를 저장 및 모니터링 한다.The management server 7 manages and controls the
또한 관리서버(7)는 로컬서버(5)로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 해당 플랫폼의 관리자 단말기로 장애 확인데이터를 전송하여 장애에 대한 신속한 대처가 이루어지도록 한다. 이때 관리자는 관리자 단말기를 통해 장애가 발생된 스크린도어 및 구성수단의 위치와, 장애내용을 효율적으로 열람할 수 있게 된다.In addition, when the management server 7 receives the failure confirmation data from the
또한 관리서버(7)는 로컬서버(5)로부터 장애예측 데이터를 전송받으면, 해당 플랫폼의 관리자 단말기로 장애예측 데이터를 전송하여 장애가 예측되는 구성수단에 대한 신속한 점검 및 교체가 이루어지도록 한다.In addition, when the management server 7 receives the failure prediction data from the
또한 관리서버(7)는 로컬서버(5)를 통해 컨트롤러(3)들로부터 전송받은 센싱값들을 분석하여 각 컨트롤러(3)의 장애발생여부를 2차적으로 판단하며, 만약 특정 컨트롤러의 장애가 발생되었다고 판단되면 장애 확인데이터를 해당 로컬서버(5)로 전송한다. 이때 관리서버(7)는 컨트롤러(3)와 동일한 방식으로 장애발생여부를 판단하도록 구성된다.The management server 7 analyzes the sensed values transmitted from the
로컬서버(5)들은 기 할당된 컨트롤러(3)들을 관리 및 제어하며, 할당된 컨트롤러(3)들 및 관리서버(7) 사이에서 데이터를 중개하는 기능을 수행한다.The
또한 로컬서버(5)는 컨트롤러(3)들로부터 센싱값들, 장애 확인데이터를 전송받으면, 전송받은 데이터들을 관리서버(7)로 전송한다.When the
또한 로컬서버(5)는 특정 컨트롤러로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 해당 컨트롤러(3)를 리셋(재부팅) 시키기 위한 리셋 명령데이터를 해당 컨트롤러(3)로 전송한다. 이때 로컬서버(5)는 컨트롤러(3)로 리셋 명령데이터를 전송할 때, 외부로부터 전송받은 지하철 노선 및 현재 지하철들 각각의 위치정보가 매칭된 지하철정보를 해당 컨트롤러(3)로 함께 전송한다.The
이때 컨트롤러(3)는 로컬서버(5)로부터 리셋 명령데이터 및 지하철정보를 전송받으면, 지하철의 도착예정시간이 임계시간 이상일 때, 자기 자신(컨트롤러)을 리셋(재부팅) 시킴으로써 일시적인 부하로 인한 장애를 자체적으로 해결할 수 있도록 한다.At this time, when the
또한 로컬서버(5)는 주기적으로 할당된 로컬서버들 각각에 대한 핑-테스트(Ping-test)를 수행하여 핑 데이터를 검출한 후 검출된 핑 데이터를 임계치와 비교하여 각 컨트롤러에 대한 통신장애를 판단한다. 이때 핑(Ping)은 통신망(10)에 연결된 특정 단말기로 일정한 테스트 데이터를 보내어 상대방 단말기의 통신 동작 여부를 테스트할 수 있는 유닉스(Unix) 명령어이고, 이러한 핑-테스트는 네트워크 시스템에서 네트워크 상태를 점검하기 위한 목적으로 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.Also, the
이때 로컬서버(5)는 만약 할당된 컨트롤러(3)들 전체에 통신장애가 발생되는 경우, 자기 자신을 리셋(재부팅) 시키며, 만약 할당된 컨트롤러(3)들 중 적어도 하나 이상에 통신장애가 발생되는 경우, 해당 컨트롤러로 리셋 명령데이터를 전송한다.At this time, the
또한 로컬서버(5)는 주기적으로 관리서버(7)와의 핑-테스트를 수행하여 통신장애를 판단하며, 만약 관리서버(7)와의 통신장애가 판별되는 경우 자기 자신을 리셋 시킨다.Also, the
또한 로컬서버(5)는 관리서버(7)로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 전송받은 시점으로부터 임계범위 이전 사이인 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러에 장애가 발생된 적이 있으면 별도의 동작을 수행하지 않되, 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러에 장애가 발생된 적이 없으면 리셋대상을 자기 자신인 로컬서버(5)로 결정함으로써 자체적인 부하로 인한 장애를 신속하게 해결하도록 한다.In addition, when the
도 3은 도 2의 컨트롤러를 나타내는 블록도이다.3 is a block diagram showing the controller of Fig.
컨트롤러(3)는 제어부(30)와, 메모리(31), 통신 인터페이스부(32), 설비관리부(33), 빅데이터 처리부(34), 학습관리부(35), 장애 판단부(36), 장애 예측부(37), 리셋제어부(38)로 이루어진다.The
제어부(30)는 컨트롤러(3)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(31), (32), (33), (34), (35), (36), (37), (38)들을 관리 및 제어한다.The
또한 제어부(30)는 통신 인터페이스부(32)를 통해 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)로부터 센싱값을 입력받으면, 입력된 센싱값을 빅데이터 처리부(34) 및 장애 판단부(36)로 입력하며, 입력된 센싱값이 로컬서버(5)로 전송되도록 통신 인터페이스부(32)를 제어한다.The
또한 제어부(30)는 빅데이터 처리부(34)에 의해 축적된 빅데이터 통계데이터를 주기적으로 장애예측부(37)로 입력한다.The
또한 제어부(30)는 기 설정된 주기 마다 빅데이터 처리부(34)에 의해 축적된 빅데이터 통계데이터를 학습관리부(35)로 입력한다.The
또한 제어부(30)는 주기 마다 학습관리부(35)에 의해 학습된 장애패턴모델을 로컬서버(5)로 전송한다. 이때 로컬서버(5)는 전송받은 장애패턴모델을 관리서버(7)로 전송하고, 관리서버(7)는 로컬서버(5)를 통해 컨트롤러(3)로부터 전송받은 장애패턴모델 및 센싱값들을 이용하여 장애 발생여부를 2차로 판단한다.The
또한 제어부(30)는 장애 판단부(36)에 의해 장애 확인데이터가 생성되거나 또는 장애 예측부(37)에 의해 장애예측 데이터가 생성되면, 통신 인터페이스부(32)를 제어하여 생성된 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터가 로컬서버(5)로 전송되도록 한다.The
또한 제어부(30)는 로컬서버(5)로부터 리셋 명령데이터를 전송받으면, 전송받은 리셋 명령데이터 및 지하철위치정보를 리셋제어부(38)로 입력한다.When receiving the reset command data from the
메모리(31)에는 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 센싱값이 저장된다.In the
또한 메모리(31)에는 빅데이터 처리부(34)에 의해 생성된 빅데이터 통계데이터가 저장된다.The
또한 메모리(31)에는 학습관리부(35)에 의해 학습된 장애패턴 모델이 저장된다. 이때 장애패턴 모델은 특정 구성수단에 장애가 발생될 수 있음은 예측할 수 있는 비교패턴정보로 정의된다.In addition, the
또한 메모리(31)에는 장애 판단부(36)에 의해 생성되는 장애 확인데이터와, 장애 예측부(37)에 의해 생성된 장애예측 데이터가 임시 저장된다.In addition, the
통신 인터페이스부(32)는 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45), 이동부(41) 및 구동부(43)와 데이터를 입출력한다.The
또한 통신 인터페이스부(32)는 통신망(10)과의 접속을 지원하여 통신망(10)을 통해 로컬서버(5)와 데이터를 송수신한다.The
설비관리부(33)는 통상의 스크린도어(PSD)의 제어부의 기능을 수행하며, 상세하게로는 지상차 제어부와 통신을 수행함과 동시에 IOT 센서부(45), 이동부(41) 및 구동부(43)의 동작을 관리 및 제어한다.The
이러한 설비관리부(33)는 스크린도어 시스템에 있어서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.Since the
도 4는 도 3의 빅데이터 처리부를 나타내는 블록도이다.4 is a block diagram showing the big data processing unit of FIG.
빅데이터 처리부(34)는 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)로부터 전송받은 센싱값이 학습관리부(35) 및 장애예측부(37)에 활용 및 참조될 수 있도록 빅데이터를 가공 및 활용하여 통계데이터를 생성한다.The big
또한 빅데이터 처리부(34)는 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 수집모듈(341)과, 빅데이터 분석 및 분류모듈(342), 통계데이터 생성모듈(343), 데이터 저장모듈(344)로 이루어진다.4, the big
데이터 수집모듈(341)은 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 센싱값들을 수집한다.The
이때 수집되는 데이터로는, 각 IOT 센서부(45)에 의해 측정된 측정값을 포함하는 정형데이터와, 층별 사용자 분포도, 평균 탑승 사용자수, 입구 대비 호기 접근성 등을 포함하는 비정형 데이터로 이루어질 수 있다.The data collected at this time may be structured data including the measured values measured by the
빅데이터 분석 및 분류모듈(342)은 기 설정된 주기 동안 축적된 센싱값들인 빅데이터를 기 설정된 구성수단 및 카테고리 별로 분류시킨다.The big data analysis and
통계데이터 생성모듈(343)은 빅데이터 분석 및 분류모듈(342)에 의해 분류된 각 구성수단 및 카테고리별 빅데이터에 대한 통계데이터를 생성한다.The statistical
데이터 저장모듈(344)은 빅데이터 분석 및 분류모듈(342)에 의해 분류된 빅데이터와, 통계데이터 생성모듈(343)에 의해 생성된 통계데이터를 메모리(31)에 저장시킨다.The
도 5는 도 3의 학습관리부를 나타내는 블록도이다.5 is a block diagram showing the learning management unit of FIG.
학습관리부(35)는 인공 신경망 기법을 이용하여 통계데이터 및 맵핑 관계를 이용하여 장애패턴모듈을 학습한다.The
또한 학습관리부(35)는 도 5에 도시된 바와 같이, 제어부(30)의 제어에 따라 장애가 발생된 구동수단에 대응되는 임의 기간 동안의 통계데이터를 입력받는 입력모듈(351)과, 기 설정된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 입력된 통계데이터를 입력값으로 하되 해당 장애를 출력값으로 하여 장애패턴 모델을 추론하는 학습모듈(353)로 이루어진다.5, the
학습모듈(353)은 입력모듈(351)에 의한 통계데이터를 입력값으로 활용하되, 장애를 타겟으로 하는 기 설정된 머신러닝 알고리즘(Machine learning Algorithm)을 이용하여 특징패턴과 장애 사이의 맵핑 관계(의존 관계)를 검출하여 장애패턴 모델을 주어진 다수의 데이터 및 맵핑 관계로부터 학습한다.The
도 6은 도 3의 장애 판단부를 나타내는 블록도이다.FIG. 6 is a block diagram illustrating the failure determination unit of FIG. 3. FIG.
장애 판단부(36)는 도 6에 도시된 바와 같이, 비교모듈(361)과, 장애판단모듈(362), 장애확인 데이터 생성모듈(363)로 이루어진다.The
비교모듈(361)은 스크린도어 설비(4)의 IOT 센서부(45)로부터 전송받은 센싱값들 각각을, 해당 구성수단에 대응되는 기 설정된 임계범위에 비교한다.The
이때 임계범위는 특정 구성수단의 상태가 정상이라고 판단할 수 있는 측정범위로 정의된다.At this time, the critical range is defined as a measurement range that can determine that the state of the specific constituent means is normal.
장애판단모듈(362)은 만약 비교모듈(361)에서 센싱값이 대응되는 임계범위에 포함되는 경우, 장애가 발생하지 않았다고 판단한다.If the sensing value is included in the corresponding threshold range in the
또한 장애판단모듈(362)은 만약 비교모듈(361)에서 센싱값이 대응되는 임계범위에 포함되지 않는 경우(벗어나는 경우), 해당 구성수단에 장애가 발생하였다고 판단한다.Also, the
예를 들어 스크린도어 설비의 구성수단이 정위치 센서이고, 센싱값이 출력전압이고, 해당 정위치 센서에 대한 기 설정된 임계범위가 3 ~ 5V라고 가정할 때, 정위치 센서의 측정값이 0V로 측정되는 경우 장애판단모듈(362)은 측정값(0V)이 임계범위(3 ~ 5V)를 벗어나기 때문에 정위치 센서에 장애가 발생하였다고 판단한다.For example, assuming that the constituent means of the screen door equipment is a position sensor, the sensing value is the output voltage, and the predetermined threshold range for the corresponding position sensor is 3 to 5 V, The
또한 장애판단모듈(362)에 의해 장애가 발생되었다고 판단되는 경우, 제어부(30)의 제어에 따라 장애확인 데이터 생성모듈(363)이 구동된다.If it is determined that a failure has occurred by the
장애확인 데이터 생성모듈(363)은 장애판단모듈(362)에 의해 장애가 발생되었다고 판단되는 경우 구동되며, 장애 확인데이터를 생성한다.The failure confirmation
이때 장애 확인데이터는 장애가 발생된 구성수단의 식별코드정보와, 장애관련 내용정보, 시간정보를 포함한다.At this time, the failure confirmation data includes identification code information of the configuration means in which the failure occurs, failure related content information, and time information.
도 7은 도 3의 장애 예측부를 나타내는 블록도이다.FIG. 7 is a block diagram illustrating the failure predicting unit of FIG. 3. FIG.
장애 예측부(37)는 도 7에 도시된 바와 같이, 통계데이터 입력모듈(371)과, 특징패턴 검출모듈(372), 연관성 산출모듈(373), 장애예측 판단모듈(374), 장애예측 데이터 생성모듈(375)로 이루어진다.7, the
통계데이터 입력모듈(371)은 기 설정된 주기(T) 마다 빅데이터 처리부(34)에 의해 생성된 각 구성수단 및 카테고리 별 통계데이터를 입력받는다.The statistical
특징패턴 검출모듈(372)은 기 설정된 특징패턴 검출 알고리즘을 이용하여 통계데이터 입력모듈(371)에 의해 입력된 각 구성수단 및 카테고리 별 통계데이터의 특징패턴을 검출한다.The feature
연관성 산출모듈(373)은 특징패턴 검출모듈(372)에 의해 검출된 특징패턴과, 해당 구성수단의 해당 카테고리에 대응되는 장애패턴 모델의 특징패턴을 비교하여 두 패턴의 연관성을 산출한다.The
이때 두 개의 패턴 데이터들의 연관성을 검출하기 위한 기술 및 방법은 공지된 다양한 기술 및 방법이 적용될 수 있다.Various techniques and methods known in the art can be applied to techniques and methods for detecting the association of the two pattern data.
장애예측 판단모듈(374)은 만약 연관성 산출모듈(373)에 의해 산출된 연관성이 기 설정된 설정값(TH) 미만인 경우 차후 장애가 발생하지 않을 것으로 예측한다.The failure
또한 장애예측 판단모듈(374)은 만약 연관성 산출모듈(373)에 의해 산출된 연관성이 설정값(TH) 이상인 경우 차후 장애가 발생할 것으로 예측한다.In addition, the failure
장애예측 데이터 생성모듈(375)은 장애예측 판단모듈(374)에 의해 차후 장애가 발생할 것으로 예측하는 경우 구동되며, 장애예측 데이터를 생성한다.The failure prediction
이때 장애예측 데이터는 장애가 예측된 구성수단의 식별코드정보와, 장애예측 관련 내용정보, 시간정보를 포함한다.At this time, the failure prediction data includes the identification code information of the configuration means in which the failure is predicted, the failure prediction related information, and the time information.
도 8은 도 3의 리셋제어부를 나타내는 블록도이다.8 is a block diagram showing the reset control unit of Fig.
리셋제어부(38)는 컨트롤러(3)를 리셋(재부팅) 시키는 기능을 수행한다.The
또한 리셋제어부(38)는 도 8에 도시된 바와 같이, 도착예정경과시간 산출모듈(381)과, 비교모듈(382), 판단모듈(383), 구동모듈(384)로 이루어진다.8, the
도착예정경과시간 산출모듈(381)은 제어부(30)의 제어에 따라 로컬서버(5)로부터 전송된 리셋 명령데이터 및 지하철위치정보를 입력받으면 구동되며, 입력된 지하철위치정보를 이용하여 해당 지하철이 현재 플랫폼까지 도착하기까지의 시간인 도착예정경과시간(TM1)을 산출한다.The expected arrival
비교모듈(382)은 도착예정경과시간 산출모듈(381)에 의해 산출된 도착예정경과시간(TM1)을 기 설정된 설정경과시간(TM)과 비교한다. The
이때 설정경과시간(TM)은 컨트롤러(3)가 리셋을 수행한 후 정상상태로 복구하는데 소요되는 최대경과시간으로 정의된다.At this time, the set elapsed time TM is defined as the maximum elapsed time required for the
또한 비교모듈(382)은 만약 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 미만이면, 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 이상이 될 때까지 주기적으로 연산을 반복처리한다.If the estimated arrival time TM1 is less than the set elapsed time TM, the
판단모듈(383)은 비교모듈(382)에서 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 이상일 때 구동되며, 해당 컨트롤러(3)의 리셋(재부팅)을 수행하여도 무방하다고 판단한다.The
구동모듈(384)은 판단모듈(383)에 의해 컨트롤러(3)의 리셋이 가능하다고 판단될 때 구동되며, 컨트롤러(3)를 리셋 시킨다.The
도 9는 도 2의 로컬서버를 나타내는 블록도이다.Figure 9 is a block diagram illustrating the local server of Figure 2;
로컬서버(5)는 기 할당된 컨트롤러(3)들 및 통합 스마트 센서(3)들 및 관리서버(7) 사이에 설치되어 이들을 중개하는 기능을 수행한다.The
또한 로컬서버(5)는 도 9에 도시된 바와 같이, 제어모듈(51)과, 통신모듈(52), 통신장애 판단모듈(53), 재부팅대상 결정모듈(54), 리셋처리모듈(55)로 이루어진다.9, the
제어모듈(51)은 로컬서버(5)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(52), (53), (54), (55)들을 관리 및 제어한다.The
또한 제어모듈(51)은 컨트롤러(3)들로부터 전송받은 장애 확인데이터 및 센싱값들이 관리서버(7)로 전송되도록 통신모듈(52)을 제어하며, 전송받은 장애 확인데이터를 재부팅대상 결정모듈(54)로 입력한다. 이때 재부팅대상 결정모듈(54)은 The
또한 제어모듈(51)은 관리서버(7)로부터 장애 확인데이터를 전송받으면 전송받은 장애 확인데이터를 재부팅대상 결정모듈(54)로 입력한다.In addition, when the
또한 제어모듈(51)은 재부팅대상 결정모듈(54)에 의해 재부팅대상이 특정 컨트롤러(3)로 결정되면, 리셋 명령데이터를 해당 컨트롤러(3)로 전송하도록 통신모듈(52)을 제어한다.The
도 10은 도 9의 통신장애 판단모듈을 나타내는 블록도이다.10 is a block diagram illustrating the communication failure determination module of FIG.
통신장애 판단모듈(53)은 도 10에 도시된 바와 같이, 핑 검사모듈(531)과, 비교모듈(532), 통신장애여부 판별모듈(533)로 이루어진다.The communication
핑 검사모듈(531)은 기 설정된 핑-테스트 알고리즘을 이용하여 컨트롤러(3)들 각각에 대한 핑-테스트(Ping-test)를 수행하여 핑 데이터를 검출한다. 이때 핑(Ping)은 통신망(10)에 연결된 특정 단말기로 일정한 테스트 데이터를 보내어 상대방 단말기의 통신 동작 여부를 테스트할 수 있는 유닉스(Unix) 명령어이고, 이러한 핑-테스트는 네트워크 시스템에서 네트워크 상태를 점검하기 위한 목적으로 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.The
또한 핑 검사모듈(531)은 관리서버(7)와의 핑-테스트를 수행하여 핑 데이터를 검출한다.The
비교모듈(532)은 핑 검사모듈(531)에 의해 검출된 핑 데이터를 기 설정된 임계값과 비교한다.The comparing
통신장애여부 판별모듈(533)은 비교모듈(532)에 의해 핑 데이터가 임계값을 벗어나는 경우 통신장애가 발생하였다고 판단한다.The communication
이때 제어모듈(51)은 통신장애여부 판별모듈(533)에 의해 통신장애가 발생되었다고 판단되면 재부팅대상 결정모듈(54)로 결과데이터를 입력한다.At this time, if the communication
재부팅대상 결정모듈(54)은 1)컨트롤러(3)들로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 해당 컨트롤러(3)를 재부팅대상으로 결정하여 리셋 명령데이터를 생성한다. 이때 생성된 리셋 명령데이터는 제어모듈(51)의 제어에 따라 해당 컨트롤러(3)로 전송되고, 해당 컨트롤러(3)는 리셋 명령데이터를 전송받으면 재부팅을 수행하여 일시적인 부하로 인한 장애가 해결될 수 있게 된다.The rebooting
또한 재부팅대상 결정모듈(54)은 2)통신장애 판단모듈(53)에 의해 컨트롤러(3)들 전체에 장애가 발생되었다고 판단되면, 자기 자신(로컬서버)을 재부팅대상으로 결정한다.In addition, the rebooting
또한 재부팅대상 결정모듈(54)은 3)통신장애 판단모듈(53)에 의해 컨트롤러(3)들 전체가 아닌 이들 중 적어도 하나 이상에 통신장애가 발생되었다고 판단되면, 해당 컨트롤러(3)를 재부팅대상으로 결정하여 리셋 명령데이터를 생성한다.The rebooting
또한 재부팅대상 결정모듈(54)은 4)통신장애 판단모듈(53)에 의해 관리서버(7)와의 통신장애가 발생되었다고 판단되면, 자기 자신을 재부팅대상으로 결정한다.Also, the rebooting
이때 재부팅대상 결정모듈(54)에 의해 재부팅대상이 자기 자신으로 결정되면, 리셋처리모듈(55)이 구동되어 로컬서버(5)를 재부팅 시킨다.At this time, if the reboot
또한 재부팅대상 결정모듈(54)은 5)관리서버(7)로부터 장애 확인데이터를 입력받으면, 입력된 시점부터 기 설정된 임계시간 이전 사이인 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러로부터 장애 확인데이터를 전송받았는지를 비교한다.5) Upon receipt of the failure confirmation data from the management server 7, the rebooting
이때 재부팅대상 결정모듈(54)은 만약 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러로부터 장애 확인데이터를 전송받았으면, 별도의 동작을 수행하지 않고, 만약 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러로부터 장애 확인데이터를 전송받지 않았으면, 재부팅대상을 자기 자신인 로컬서버(5)로 결정한다.At this time, if the failure
즉 본 발명은 스크린도어설비(4)의 장애를 컨트롤러(3) 및 관리서버(7)에서 2중으로 수행됨으로써 장애판단의 정확성 및 신뢰도를 높임과 동시에 만약 동일한 센싱값에 대하여 컨트롤러(3)에서는 장애를 검출하지 못하되, 관리서버(7)에서만 장애가 검출되는 경우 컨트롤러(3)에 일시적인 부하가 발생하였다고 판단하여 컨트롤러(3)를 리셋(재부팅) 시킴으로써 부하로 인한 장애를 해결할 수 있게 된다.That is, according to the present invention, the failure of the screen door facility 4 is performed twice in the
리셋처리모듈(55)은 재부팅대상 결정모듈(54)에 의해 로컬서버(5) 자체가 재부팅대상으로 결정되는 경우 로컬서버(5)를 재부팅 시킨다.The
이와 같이 본 발명의 일실시예인 스크린도어 관리시스템(1)은 시그니처 기반 이상 탐지기법 또는 오용 탐지기법을 이용하여 스크린도어 설비의 각 구성수단의 장애발생 여부를 판단함과 동시에 인공신경망 기법을 이용하여 각 구성수단의 장애를 사전에 예측하도록 구성됨으로써 스크린도어 설비의 안전성을 극대화시킴과 동시에 장애에 대한 신속한 대응이 이루어질 수 있다.As described above, the screen
또한 본 발명의 스크린도어 관리시스템(1)은 각 구성수단의 IOT 센서들에 의해 측정되어 축정된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 기 설정된 머신러닝 알고리즘을 이용하여 장애패턴 모델을 학습화하도록 구성됨으로써 연산 및 규칙의 수가 다양해지고 증가하더라도 장애를 사전에 정확하게 예측할 수 있게 된다.Further, the screen
또한 본 발명의 스크린도어 관리시스템(1)은 컨트롤러가 IOT 센서부에 의해 측정된 센싱값들을 분석하여 장애를 1차적으로 점검하되, 관리서버가 동일한 센싱값을 이용하여 해당 컨트롤러의 장애를 2차로 점검하도록 구성됨으로써 장애 판단의 정확성 및 신뢰도를 높일 수 있다.In the screen
또한 본 발명의 스크린도어 관리시스템(1)은 로컬서버가 공지된 핑-테스트(Ping-test)를 이용하여 컨트롤러들 및 관리서버와의 통신 상태를 주기적으로 점검하며, 만약 통신 장애가 발생되었다고 판단하는 경우 컨트롤러 또는 자기 자신을 재부팅(리셋) 시키도록 구성됨으로써 장비의 일시적인 부하로 인한 오류를 절감시켜 장애 복구 효율성을 획기적으로 높일 수 있다.Also, the screen
1:스크린도어 관리시스템 3:컨트롤러 4:스크린도어 설비
7:관리서버 9:관리자 단말기 10:통신망
41:이동부 43:구동부 45:IOT 센서부
30:제어부 31:메모리 32:통신 인터페이스부
33:설비관리부 34:빅데이터 처리부 35:학습관리부
36:장애 판단부 37:장애 예측부 341:데이터 수집모듈
342:빅데이터 분석 및 분류모듈 343:통계데이터 생성모듈
344:데이터 저장모듈 351:입력모듈 353:학습모듈
361:비교모듈 362:장애판단모듈
363:장애확인 데이터 생성모듈 371:통계데이터 입력모듈
372:특징패턴 검출모듈 373:연관성 산출모듈 374:장애예측 판단모듈
375:장애예측 데이터 생성모듈1: Screen door management system 3: Controller 4: Screen door facility
7: management server 9: administrator terminal 10: communication network
41: moving part 43: driving part 45: IOT sensor part
30: control unit 31: memory 32: communication interface unit
33: facility management section 34: big data processing section 35:
36: Failure determination unit 37: Failure prediction unit 341: Data collection module
342: big data analysis and classification module 343: statistical data generation module
344: Data storage module 351: Input module 353: Learning module
361: Comparison module 362: Fault determination module
363: Failure confirmation data generation module 371: Statistics data input module
372: Feature pattern detection module 373: Associativity calculation module 374: Fault prediction determination module
375: Fault Prediction Data Generation Module
Claims (8)
상기 컨트롤러는
상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들이 저장되는 메모리;
기 설정된 주기 동안 축적된 센싱값들인 빅데이터를 분석하여 구성수단 및 기 설정된 카테고리별 통계데이터를 생성하는 빅데이터 처리부;
상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 각각을 대응되는 구성수단의 기 설정된 임계치와 비교하여 장애 발생여부를 판단하는 장애 판단부;
상기 빅데이터 처리부에 의해 생성된 통계데이터를 입력값으로 하되, 장애를 타겟으로 하는 기 설정된 머신러닝 알고리즘(Machine learning Algorithm)을 이용하여 특징패턴과 장애 사이의 맵핑 관계(의존 관계)를 검출하여 장애패턴 모델을 주어진 다수의 데이터 및 맵핑 관계로부터 학습하는 학습관리부;
상기 학습관리부에 의해 학습된 장애패턴 모델과, 상기 빅데이터 처리부에 의한 통계데이터를 이용하여 장애를 사전에 예측하는 장애 예측부를 포함하고,
상기 장애 예측부는
상기 빅데이터 처리부에 의한 통계데이터를 입력받는 통계데이터 입력모듈;
기 설정된 특징패턴 검출 알고리즘을 이용하여 통계데이터 입력모듈에 의해 입력된 구성수단 및 카테고리 별 통계데이터들 각각의 특징패턴을 검출하는 특징패턴 검출모듈;
상기 특징패턴 검출모듈에 의해 검출된 각 특징패턴과, 해당 구성수단의 카테고리에 대응되는 장애패턴 모델의 특징패턴을 비교하여 두 패턴의 연관성을 산출하는 연관성 산출모듈;
상기 연관성 산출모듈에 의해 산출된 연관성이 기 설정된 설정값(TH, Threshold) 이상인 경우 차후 장애가 발생할 것으로 판단하는 장애예측 판단모듈;
상기 장애예측 판단모듈에 의해 장애가 발생할 것으로 판단할 때 구동되며, 장애가 예측된 구성수단의 식별코드정보와 관련내용정보를 포함하는 장애예측 데이터를 생성하는 장애예측 데이터 생성모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.1. A screen door equipment management system comprising screen door equipment including configuration means for performing a predetermined operation and IOT sensors installed in each of the configuration means, and a controller for controlling the screen door equipment, the system comprising:
The controller
A memory in which sensed values measured by the IOT sensors are stored;
A big data processing unit for analyzing big data, which are accumulated sensing values for a predetermined period, to generate configuration data and statistical data for each predetermined category;
A failure determination unit for comparing each of the sensing values measured by the IOT sensors with a preset threshold value of a corresponding configuration unit to determine whether a failure has occurred;
A mapping relation (dependence relationship) between a feature pattern and a fault is detected using a predetermined machine learning algorithm that targets a fault as an input value, and statistical data generated by the big data processing unit is detected, A learning management unit that learns a pattern model from a given plurality of data and mapping relationships;
A failure pattern model learned by the learning management unit and a failure predicting unit predicting a failure using statistical data by the big data processing unit,
The failure prediction unit
A statistical data input module for receiving statistical data by the big data processor;
A feature pattern detection module for detecting a feature pattern of each of the configuration means and the category-specific statistical data input by the statistical data input module using a predetermined feature pattern detection algorithm;
A relation calculating module that compares the feature patterns detected by the feature pattern detecting module with feature patterns of a failure pattern model corresponding to a category of the configuration means to calculate associations between the two patterns;
A failure prediction determination module that determines that a subsequent failure will occur if the association calculated by the association calculation module is equal to or greater than a predetermined set value (TH, Threshold);
And a failure prediction data generation module, which is driven when the failure prediction prediction module determines that a failure will occur, and generates failure prediction data including identification code information and related content information of the configuration means predicted to fail, Screen door management system.
상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 각각을, 해당 구성수단에 대응되는 기 설정된 임계범위에 비교하는 비교모듈;
상기 비교모듈에서 센싱값이 대응되는 임계범위에 포함되는 경우 장애가 발생하였다고 판단하는 장애판단모듈;
상기 장애판단모듈에 의해 장애가 발생되었다고 판단될 때 구동되며, 장애가 발생된 구성수단의 식별코드정보 및 관련내용정보를 포함하는 장애 확인데이터를 생성하는 장애확인 데이터 생성모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.The apparatus of claim 1, wherein the failure determination unit
A comparison module comparing each of the sensing values measured by the IOT sensors with a predetermined threshold range corresponding to the configuration means;
A failure determination module that determines that a failure has occurred when the comparison value is included in the threshold range corresponding to the sensing value;
Further comprising a failure confirmation data generation module which is driven when the failure is determined to have occurred by the failure determination module and generates failure identification data including identification code information and related content information of the configuration means in which the failure has occurred Screen door management system.
상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들을 수집하는 데이터 수집모듈;
기 설정된 주기 동안 상기 데이터 수집모듈에 의해 수집된 센싱값들인 빅데이터를 기 설정된 구성수단 및 카테고리 별로 분류시키는 빅데이터 분석 및 분류모듈;
상기 빅데이터 분석 및 분류모듈에 의해 분류된 구성수단 및 카테고리 별 빅데이터에 대한 통계데이터를 생성하는 통계데이터 생성모듈;
상기 통계데이터 생성모듈에 의해 생성된 통계데이터를 상기 메모리에 저장시키는 데이터 저장모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.The apparatus of claim 3, wherein the big data processing unit
A data acquisition module for collecting sensed values measured by the IOT sensors;
A big data analysis and classification module that classifies the big data, which are the sensing values collected by the data collection module during a predetermined period, by predetermined configuration means and category;
A statistical data generation module that generates statistical data on the configuration data classified by the big data analysis and classification module and the big data for each category;
And a data storage module for storing the statistical data generated by the statistical data generation module in the memory.
상기 컨트롤러는 상기 IOT 센서들에 의해 측정된 센싱값들 및 통계데이터를 주기적으로 상기 로컬서버로 전송하며, 상기 장애 판단부 및 상기 장애 예측부로부터 장애 확인데이터 및 장애예측 데이터가 생성되면, 생성된 장애 확인데이터 및 장애예측 데이터를 상기 로컬서버로 전송하고,
상기 로컬서버는 기 할당된 컨트롤러들로부터 전송받은 데이터를 상기 관리서버로 전송하고,
상기 관리서버는
상기 로컬서버로부터 전송받은 센싱값들과 통계데이터를 저장하되, 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터를 전송받으면, 해당 플랫폼에 대응되는 관리자 단말기로 장애 확인데이터 또는 장애예측 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.5. The screen door management system according to claim 4, wherein the screen door management system further comprises a local server, a management server, a management server,
The controller periodically transmits the sensed values and statistical data measured by the IOT sensors to the local server. When the failure confirmation data and the failure prediction data are generated from the failure determination unit and the failure prediction unit, Failure confirmation data and failure prediction data to the local server,
The local server transmits data received from pre-allocated controllers to the management server,
The management server
And transmits the failure confirmation data or the failure prediction data to the administrator terminal corresponding to the platform when receiving the failure confirmation data or the failure prediction data. Door management system.
상기 컨트롤러들 중 적어도 하나 이상으로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 재부팅대상을 장애 확인데이터를 송신한 컨트롤러로 결정하는 재부팅대상 결정모듈;
상기 재부팅대상 결정모듈에 의해 재부팅대상이 자신인 로컬서버로 결정되는 경우 자체적으로 재부팅을 수행하는 리셋처리모듈;
상기 재부팅대상 결정모듈에 의해 재부팅대상으로 결정된 컨트롤러로 재부팅을 수행하라는 리셋 명령데이터를 전송하는 제어모듈을 더 포함하고,
상기 관리서버는 로컬서버로부터 전송받은 센싱값을 분석하여 장애를 판단하며, 만약 장애가 발생되었다고 판단되면 장애 확인데이터를 상기 로컬서버로 전송하고,
상기 로컬서버의 상기 재부팅대상 결정모듈은
상기 관리서버로부터 장애 확인데이터를 전송받으면, 전송받은 시점부터 기 설정된 임계시간 이전 사이인 탐색주기(T) 동안에 해당 컨트롤러에 장애가 발생되었는지를 비교하며, 만약 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러에 장애가 검출된 적이 있으면 별도의 동작을 수행하지 않고, 만약 탐색주기(T) 동안 해당 컨트롤러에 장애가 검출된 적이 있으면 재부팅대상을 자기 자신인 로컬서버로 결정하고,
상기 컨트롤러는
상기 로컬서버로부터 리셋 명령데이터를 전송받으면 상기 컨트롤러를 리셋시키는 리셋제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.The method of claim 5, wherein the local server
A rebooting object determining module that determines a rebooting object as a controller that has transmitted the fault checking data when the fault checking data is received from at least one of the controllers;
A reset processing module that performs rebooting itself when the rebooting object determining module determines that the rebooting object is the local server itself;
Further comprising a control module for transmitting reset command data for performing a reboot to a controller determined as a reboot target by the reboot target determination module,
The management server analyzes the sensing value transmitted from the local server to determine a failure. If it is determined that a failure has occurred, the management server transmits failure confirmation data to the local server,
The reboot target determination module of the local server
(T) during a search period (T) from a time point at which a failure has been detected, and if a failure has been detected in the controller during a search period (T) If the failure has been detected in the controller during the seek period T, the reboot target is determined to be the local server of its own,
The controller
Further comprising a reset controller for resetting the controller upon receipt of reset command data from the local server.
상기 통신장애 판단모듈은
기 설정된 핑-테스트 알고리즘을 이용하여 기 할당된 컨트롤러들 각각과 상기 관리서버에 대한 핑-테스트(Ping-test)를 수행하여 핑 데이터를 검출하는 핑 검사모듈;
상기 핑 검사모듈에 의해 검출된 핑-데이터를 기 설정된 임계값과 비교하는 비교모듈;
상기 비교모듈에 의해 검출된 핑-데이터가 임계값을 벗어나는 경우 통신 장애가 발생하였다고 판단하는 통신장애 판별모듈을 더 포함하고,
상기 재부팅대상 결정모듈은
상기 통신장애 판단모듈에 의해 기 할당된 컨트롤러들 전체에서 통신장애가 발생하였다고 판단되면, 재부팅대상을 자기 자신으로 결정하며, 기 할당된 컨트롤러들 전체가 아니면서 기 할당된 컨트롤러들 중 적어도 하나 이상에 장애가 발생하였다고 판단되면, 재부팅대상을 해당 컨트롤러들로 결정하며, 상기 관리서버에서 통신장애가 발생되었다고 판단되면, 재부팅대상을 자기 자신인 컨트롤러로 결정하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.The method of claim 6, wherein the local server further comprises a communication failure determination module,
The communication failure determination module
A ping check module for performing a ping-test on each of the pre-allocated controllers and the management server using a predetermined ping-test algorithm to detect ping data;
A comparison module for comparing the ping-data detected by the ping test module with a preset threshold value;
And a communication failure determination module that determines that a communication failure has occurred when the ping-data detected by the comparison module exceeds a threshold value,
The rebooting object determination module
Wherein the communication failure determination module determines that the communication failure has occurred in all of the controllers previously allocated by the communication failure determination module and determines that the reboot target is the self if the failure has occurred in at least one of the pre- The controller determines the reboot target to be the controller, and if it is determined that the communication failure has occurred in the management server, determines the reboot target to be the controller that is the self.
지상차의 노선 및 지상차들 각각의 위치정보가 포함되는 지하철위치정보를 외부 서버로부터 전송받아 저장하며, 상기 재부팅대상 결정모듈에 의해 재부팅대상이 결정된 컨트롤러로 리셋 명령데이터를 전송할 때 지하철위치정보를 매칭시켜 전송하며,
상기 컨트롤러의 상기 리셋제어부는
상기 로컬서버로부터 전송된 리셋 명령데이터 및 지하철위치정보를 입력받을 때 구동되며, 입력된 지하철위치정보를 이용하여 해당 지하철이 현재 플랫폼까지 도착하기까지의 시간인 도착예정경과시간(TM1)을 산출하는 도착예정경과시간 산출모듈;
상기 도착예정경과시간 산출모듈에 의해 산출된 도착예정경과시간(TM1)을, 상기 컨트롤러가 리셋을 수행한 후 정상상태로 복구하는데 소요되는 최대경과시간인 기 설정된 설정경과시간(TM)과 비교하며, 만약 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 미만이면, 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 이상이 될 때까지 주기적으로 연산을 반복처리하는 비교모듈;
상기 비교모듈에서 도착예정경과시간(TM1)이 설정경과시간(TM) 이상일 때 구동되어 자신의 리셋(재부팅)을 수행하여도 무방하다고 판단하는 판단모듈;
상기 판단모듈에 의해 자신의 리셋이 가능하다고 판단될 때 구동되며, 자신을 리셋시키는 구동모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스크린도어 관리시스템.The method of claim 7, wherein the local server
The subway location information including the location information of each of the ground vehicles and the ground vehicles is received and stored from the external server. When the reset command data is transmitted to the controller determined by the rebooting object determination module, Matched and transmitted,
The reset control unit of the controller
And is driven when receiving the reset command data and the subway location information transmitted from the local server, and calculates an estimated arrival time (TM1), which is a time until the subway arrives at the current platform using the inputted subway location information Estimated arrival time elapsed time calculation module;
(TM1) calculated by the arrival scheduled elapsed time calculating module with a predetermined set elapsed time (TM), which is the maximum elapsed time required for the controller to recover to the normal state after performing the reset A comparing module for periodically repeating the operation until the expected arrival time TM1 becomes equal to or longer than the set elapsed time TM if the estimated arrival time TM1 is less than the set elapsed time TM.
Wherein the comparing module is driven when the expected arrival time TM1 is equal to or greater than the set elapsed time TM and determines that the self resetting (rebooting) operation can be performed;
Further comprising: a driving module that is driven when the determination module determines that a reset is possible, and that resets itself.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170117698A KR101934777B1 (en) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | management system of Screen door based on big data and artificial intelligence learning |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170117698A KR101934777B1 (en) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | management system of Screen door based on big data and artificial intelligence learning |
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ID=65022091
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| KR1020170117698A KR101934777B1 (en) | 2017-09-14 | 2017-09-14 | management system of Screen door based on big data and artificial intelligence learning |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102175724B1 (en) * | 2019-10-18 | 2020-11-06 | 한전케이디엔 주식회사 | Internet of things sensor and method for strengthening security of internet of things using that |
| KR20200137085A (en) * | 2019-05-28 | 2020-12-09 | 한국철도기술연구원 | Fault prediction apparatus and method of electric type side entrance door of electric train |
| CN114439345A (en) * | 2021-12-17 | 2022-05-06 | 交控科技股份有限公司 | Platform door control device and system based on safety computer |
| KR102498293B1 (en) * | 2021-10-24 | 2023-02-10 | (주)에스디플렉스 | Method and System for Controlling Platform Safety Door |
| KR102533503B1 (en) * | 2022-10-13 | 2023-05-16 | 윤명균 | Safety footrest protection system and method of safety footrest protection for railway platform |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008094299A (en) * | 2006-10-13 | 2008-04-24 | Mitsubishi Electric Corp | Platform door operation abnormality detection system |
-
2017
- 2017-09-14 KR KR1020170117698A patent/KR101934777B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008094299A (en) * | 2006-10-13 | 2008-04-24 | Mitsubishi Electric Corp | Platform door operation abnormality detection system |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200137085A (en) * | 2019-05-28 | 2020-12-09 | 한국철도기술연구원 | Fault prediction apparatus and method of electric type side entrance door of electric train |
| KR102235728B1 (en) | 2019-05-28 | 2021-04-05 | 한국철도기술연구원 | Fault prediction apparatus and method of electric type side entrance door of electric train |
| KR102175724B1 (en) * | 2019-10-18 | 2020-11-06 | 한전케이디엔 주식회사 | Internet of things sensor and method for strengthening security of internet of things using that |
| KR102498293B1 (en) * | 2021-10-24 | 2023-02-10 | (주)에스디플렉스 | Method and System for Controlling Platform Safety Door |
| CN114439345A (en) * | 2021-12-17 | 2022-05-06 | 交控科技股份有限公司 | Platform door control device and system based on safety computer |
| KR102533503B1 (en) * | 2022-10-13 | 2023-05-16 | 윤명균 | Safety footrest protection system and method of safety footrest protection for railway platform |
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