KR101994353B1 - 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 태양광 발전을 하는 제 1 발전 설비; 지열 발전, 수력 발전, 풍력 발전 중 어느 하나를 행하는 제 2 발전 설비; 제 1 발전 설비와 상기 제 2 발전설비로 각각 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수집하는 데이터 수집 장치, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이털르 포함하고, 상기 제 2 에너지 감지데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함; 상기 데이터 수집 장치와 연결되는 클라이언트, 클라이언트는 클라이언트 데이터베이스를 구비함; 및 상기 클라이언트와 연결되는 서버, 서버는 서버 데이터베이스를 구비함;를 포함하고, 상기 데이터 수집 장치는, 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수신하고, 상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하며, 상기 데이터베이스 프레임에 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하고, 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 상기 클라이어트 데이터베이스 및 상기 서버 데이터베이스에 각각 저장할 수 있는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은, 이종의 신재생 에너지 생산 장치에 대한 모니터링을 편리하게 하기 위한 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 국제사회는 세계 인구의 지속적인 증가와 유가 불안, 한정된 자원으로 에너지 고갈의 문제에 직면해 있어 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다.
신재생에너지는 연료전지, 수소, 석탄액화, 가스와 같은 신에너지와 태양광, 태양열, 바이오, 풍력, 수력, 해양, 지열과 같은 재생에너지를 통틀어 말하는 것으로써 기존의 화석연료를 변환시켜 이용하거나 햇빛, 물, 지열, 강수, 생물유기체 등을 포함하여 재생 가능한 에너지를 변환시켜 이용하는 에너지를 말한다.
특히, 태양광의 모듈 가격이 하락하고 태양광 에너지 기술의 발전으로 효율이 높아져 경제성이 확보되었기 때문에 신재생에너지 중 태양광 발전이 주목 받고 있다.
하지만, 태양광 발전은 에너지를 전기로 저장하기 때문에 화재의 위험이 있고, 구조물의 크기가 크기 때문에 자연재해로 인한 구조물 파손시 인명피해가 발생할 수 있다. 또한, 태양광 발전은 햇빛 등의 기후변화에 따라 전력생산량이 급변하기 때문에 효율적인 발전율을 위해서는 지속적인 관리가 필요하다. 한국에서는 의무적으로 태양광 발전 설비의 에너지 생산량 및 가동현황과 이용률 향상 등을 위한 통합모니터링시스템을 서비스하고 있으나, 읍/면/동 단위의 발전 설비들은 관리되지 않는 경우가 많다. 또한, 태양광 에너지 관련 설비들은 유지보수 기간이 끝나면 운용할 수 없어 방치되거나, 개발사 및 시공사가 도산하거나 국내 지사를 철수한 경우, 더 이상의 기술적 지원과 유지보수 등을 수행할 수 없게 된다.
이와 같이 태양광 발전 시스템의 유지, 보수 및 관리를 위한 개발이 최근에 활발하게 이루어지고 있는데, 예를 들어 한국 등록특허 제 10-1415163 호(이하, "특허문헌 1"이라함.)는 태양광 발전 모니터링 시스템을 개시하고 있다. 상기 특허문헌 1은 각 지역에 설치된 태양광 발전시스템의 발전 현황을 네트워크를 통해 전달받아 실시간으로 모니터링하여 유지 관리를 원활하게 하도록 한 태양광 발전 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 태양 에너지를 전기 에너지로 변환하여 출력하는 태양전지모듈을 포함하여 이루어진 복수개의 태양광 발전부와, 상기 각 태양광 발전부에 설치되는 태양광 발전 측정부와, 상기 태양광 발전측정부에서 측정된 각종 정보를 네트워크를 통해 전달받아 모니터링하는 태양광 발전 모니터링부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 태양광 발전과 더불어서 지열 발전이나 풍력 발전 등 친환경 방식으로 발전을 함께하는 하이브리드 발전 시스템도 개발되고 있다. 그런데 이들 하이브리드 방식의 발전시스템에 있어서도 태양광 발전과 마찬가지로 모니터링 시스템이 필요하게 된다.
이를 위해 이러한 신재생 에너지 발전 장치의 모니터링 시스템은, 서버, 클라이언트, 인버터와 센서 처리 과정으로 구성되며 클라이언트 데이터 수집용 서버 및 데이터베이스, 인버터 및 센서 수집용 클라이언트 및 데이터베이스, 여러 장치들의 프로토콜을 해석해 클라이언트에 전달하는 인버터 및 센서 처리 프로그램, 실제 모니터링을 위한 웹 프로그램이 필요하다.
서버는 신재생에너지를 관리하는 기관의 정보를 통합으로 수집하고 클라이언트는 여러 종류의 인버터 및 센서로부터 데이터를 수집한다. 인버터 및 센서 처리 프로그램은 여러 장치들의 프로토콜을 해석해 클라이언트에 전달한다. 이렇게 한번 만들어진 시스템은 새로운 유형의 데이터가 추가 될 때마다 많은 프로그램 수정이 요구된다. 데이터 추가가 끼치는 영향이 작은 것 같지만 서버와 클라이언트가 주고받는 프로토콜, 이 프로토콜을 처리하는 부분, 각 데이터를 저장하는 데이터베이스까지 영향을 미치고 이를 수정할 때 프로그램에 에러가 삽입될 위험도 가지고 있다.
또한, 예컨대, 지열 발전이 태양광 발전에 추가되는 경우, 지열 발전소인 클라이언트 정보를 저장할 메타 모델(GeoDisplay)과 실제 지열 에너지 모니터링을 위한 데이터의 메타 모델(HeatPumps, HeatPump), 추가된 메타 모델과 관련된 기존의 메타 모델(SolarEnergyModel, Warning)의 추가 및 수정이 필요하다.
또한, 모니터링 시스템의 전체 구조에서 위와 같이 메타 모델이 수정되면 서버와 클라이언트간 통신을 위한 메타 모델 기반 데이터 프로토콜 모델에 대한 메타 모델 수정, 메타 모델의 변경으로 인한 서버 DB 구조 수정, 클라이언트 DB 구조 수정을 필요로 한다. 즉, 메타 모델의 변경으로 인해 시스템의 전체적인 수정을 요구하고, 결과적으로 프로그램의 세세한 모든 부분을 수정해야 한다. 따라서 개발 초기와 비슷한 시간과 노력이 필요하다.
본 발명은, 본 발명에서는 이러한 문제를 적극적으로 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 이종의 에너지 생산 설비가 추가될 때 마다 모니터링 프로그램을 전체적으로 수정할 필요없이, 메타 모델 기반으로 데이터를 자동생성하여서 손쉽게 이종의 발전 장치를 가지는 발전시스템에 대한 모니터링이 가능하도록 하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 본 발명의 일실시예인, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템은, 태양광 발전을 하는 제 1 발전 설비; 지열 발전, 수력 발전, 풍력 발전 중 어느 하나를 행하는 제 2 발전 설비; 제 1 발전 설비와 상기 제 2 발전설비로 각각 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수집하는 데이터 수집 장치, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이터를 포함하고, 상기 제 2 에너지 감지데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함; 상기 데이터 수집 장치와 연결되는 클라이언트, 클라이언트는 클라이언트 데이터베이스를 구비함; 및 상기 클라이언트와 연결되는 서버, 서버는 서버 데이터베이스를 구비함;를 포함하고, 상기 데이터 수집 장치는, 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수신하고, 상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하며, 상기 데이터베이스 프레임에 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하고, 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 상기 클라이어트 데이터베이스 및 상기 서버 데이터베이스에 각각 저장할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 변환할 수 있다.
여기서, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 태양광 감지 데이터이고, 상기 제 2 에너지 감지 데이터는 지열 감지 데이터일 수 있다.
여기서, 상기 메타 모델은, 이패키지, 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어, 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스, 및 이데이터타입를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 이클래스데이터는, 상속관계인 이어트리뷰트 및 이레퍼런스를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 이데이터타입은, 상속관계인 이이넘과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 메타 모델 중 이패키지를 획득한 후, 이에 포함되는 패키지 네임을 저장하고, 상기 패키지 네임을 저장한 후, 상기 이클래시파이어를 획득하고, 상기 이클래시파이어의 타입이 이클래스로 판단되면, 이클래스를 획득하며, 상기 이클래스의 타입이 이어트리뷰트인 경우, 이어트리뷰트를 획득한 후 어트리뷰트 네임정보와 어트리뷰트 이타입 정보를 저장할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 이클래스의 타입이 상기 이레퍼런스인 경우, 상기 이레퍼런스를 획득한후, 레퍼런스 네임 정보와 레퍼런스 이타입 정보를 저장할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 이클래시파이어의 타입이 상기 이데이타타입으로 판단되면, 상기 이데이터타입을 획득하고, 상기 이데이터타입을 획득한 후 이이넘을 획득한 후, 이넘 네임 정보를 저장하며, 상기 이넘 네임 정보 저장후, 상기 이이넘리터럴를 획득하고, 이넘리터럴 네임 정보 및 이이넘리터럴 밸류 정보를 저장할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 데이터베이스 생성기를 통해 크리에이트 쿼리문을 자동 생성할 수 있다. 상기 데이터 수집 장치는, 상기 크리에이트 쿼리문의 생성 결과로서, 상기 이클래스의 네임 속성값을 테이블 네임으로 설정하고, 기본키는 정수(int)형 변수로 자동 추가시키고, 상기 기본키를 통해 모든 레코드를 구분하기 위하여 오토 인크레멘트 옵션(Auto Increment)을 사용할 수 있다.
여기서, 상기 크리에이트 쿼리문은, 테이블 네임, 어트리뷰트칼럼, 그리고 레퍼런스 칼럼을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 이클래스 네임 정보는 상기 테이블 네임으로 설정하고, 상기 이어트리뷰트의 네임 및 타입 속성을 이용하여 일반 필드를 생성하고, 이레퍼런스의 네임 속성을 이용해 외래키를 설정할 수 있는 외래키 필드를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 크리에이트 쿼리문에 더하여 알터 쿼리문을 더 생성할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 메타 모델 데이터를 판독하고, 상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득하고, 상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장하고, 상기 태그 네임 정보를 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장하고, 추가 어트리뷰트를 확인하고, 상기 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인하고, 상기 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료할 수 있다.
여기서, 상기 메타 모델 데이터는, 루트 태그 정보 및 서브 태그 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터 수집 장치는, 상기 데이터베이스 삽입기를 통해 인서트 쿼리문을 생성할 수 있다.
여기서, 상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 루트 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장할 수 있다.
여기서, 상기 제 1 발전 설비는 태양광 발전설비이고, 제 2 발전 설비는, 지열 발전 설비, 풍력 발전 설비, 수력 발전 설비 중 어느 하나일 수 있다.
여기서, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는, 태양광 발전 모니터링 정보, 태양광 발전 인버터 정보, 태양광 발전 센서 정보, 태양광 발전 발전 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제 2 에너지 감지 데이터는, 지열 발전 모니터링 정보, 및 지열 발전 히트 펌프 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예인 제 1 발전 설비, 제 2 발전 설비, 데이터 수집 장치, 클라이언트, 서버를 포함하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법은, 상기 제 1 발전 설비와 관련된 제 1 에너지 감지 데이터와 상기 제 2 발전설비와 관련된 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하는 단계, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이터를 포함하고, 상기제 2 에너지 감지 데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함; 상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델 중 적어도 하나를 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하는 단계; 상기 데이터베이스 프레임에 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하는 단계; 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 클라이어트 데이터베이스 및 서버 데이터베이스에 각각 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는, 태양광 발전 모니터링 정보, 태양광 발전 인버터 정보, 태양광 발전 센서 정보, 태양광 발전 발전 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제 2 에너지 감지 데이터는, 지열 발전 모니터링 정보, 및 지열 발전 히트 펌프 정보를 포함할 수 있다.
상술한 구성에 따르면, 새로운 데이터가 추가될 때 필요한 프로그램을 자동 생성하게 하여 기존 시스템에 플러그인하는 방식으로 확장될 수 있도록 한다. 이 방법은 메타 모델 설계만으로 신재생에너지 모니터링에 필요한 일부분의 프로그램들을 자동 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 개념을 설명하기 위한 블록도.
도 2는, 도 1에 도시된 모니터링 시스템 중 데이터 수집 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 동작 중 데이터베이스 프레임의 자동 생성을 설명하기 위한 개념도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 신재생 에너지 통합 프로토콜의 예를 나타내는 도면.
도 5은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법의 전체적인 동작을 설명하기 위한 흐름도.
도 6은 도 5에서 설명된 방법 중 중 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 7은, 도 6에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 크리에이트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 8은, 도 7에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 알터 쿼리문을 설명하기 위한 도면
도 9는, 본 발명의 일실시예와 관련된 EMF이데이터 타입, MySQL, 그리고 SQLite 를 비교한 도면.
도 10은, MySQL 및 SQLite 메뉴 트리를 나타내는 도면.
도 11은, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 12는, 도 11에서 설명한 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법 중 인서트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 13은, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 14는, 도 13에서 설명한 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2는, 도 1에 도시된 모니터링 시스템 중 데이터 수집 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 동작 중 데이터베이스 프레임의 자동 생성을 설명하기 위한 개념도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 신재생 에너지 통합 프로토콜의 예를 나타내는 도면.
도 5은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법의 전체적인 동작을 설명하기 위한 흐름도.
도 6은 도 5에서 설명된 방법 중 중 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 7은, 도 6에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 크리에이트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 8은, 도 7에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 알터 쿼리문을 설명하기 위한 도면
도 9는, 본 발명의 일실시예와 관련된 EMF이데이터 타입, MySQL, 그리고 SQLite 를 비교한 도면.
도 10은, MySQL 및 SQLite 메뉴 트리를 나타내는 도면.
도 11은, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 12는, 도 11에서 설명한 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법 중 인서트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 13은, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 14는, 도 13에서 설명한 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면.
이하, 본 발명에 따른 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템 및 그 방법에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.
EMF(Eclipse Modeling Framework) 모델 : EMF는 구조화된 데이터 모델 기반의 도구 및 기타 응용 프로그램들을 개발하기 위한 이클립스 기반의 모델링 프레임워크이다. EMF 모델은 이를 사용하여 생성한 모델을 의미한다.
URI(Uniform Resource Identifier) : 인터넷에 있는 리소스를 나타내는 주소이다. URI는 인터넷에서 요구되는 기본 조건으로서 인터넷 프로토콜에서 사용된다.
EPackage(Ecore Package) : 이클립스의 모델 기반 아키텍처 플랫폼인 EMF가 생성하는 모델의 최상위 패키지이다. EMF로 생성되는 모든 자바 모델 코드는 Ecore를 이용하거나 상속받는다. Ecore는 EClass, EFeature, EAttribute, EReference와 같이 다양한 패키지를 갖는다.
Name : EPackage의 속성인 Name은 패키지 이름을 저장한다.
NsPrefix(Name space Prefix) : EPackage의 속성인 NsPrefix는 네임스페이스 프리픽스로, XMI로 저장될 때 태그(tag) 앞에 사용되는 키워드를 의미한다.
NsURI(Name space URI) : EPackage의 속성인 NsURI는 패키지를 구분하기 위한 고유 URI이다. 이클립스 내에는 수많은 EMF 모델들이 존재하기 때문에 특정 모델을 로드할 때 어떤 패키지를 사용할 것인지 구분하기 위해 이 주소가 사용된다.
Instance Class Name : EClassifiers의 속성인 Instance Class Name은 메타 모델을 기반으로 생성된 객체(인스턴스)의 이름을 의미한다.
Instance Class : EClassifiers의 속성인 Instance Class는 메타 객체가 나타내는 실제 클래스를 의미한다.
Default Value : Java에서의 기본 자료형을 의미한다. java.lang.Object에서 파생된 기본 자료형이 아닌 경우는 null 데이터가 입력된다.
EClass(Ecore Class) : EClassfiers를 상속받는 하위 인터페이스로 ‘EClass’ 모델 객체를 의미한다. 특정 EClass가 다른 EClass들과 구분될 수 있도록 피처(Feature)를 갖는다. 피처는 속성(EAttribute)과 관계(EReference)로 나누어진다.
EDatatype(Ecore Datatype) : EClassfiers를 상속받는 하위 인터페이스로 ‘EDatatype’모델 객체를 의미한다. 이는 열거형 변수인 ‘EEnum’을 생성하기 위한 인터페이스 역할을 한다.
EStructfeature(Ecore Structfeature) : EClass와 종속관계로 다른 EClass들과 구분될 수 있는 특징인 피처를 저장한다.
EAttribute(Ecore Attribute) : 특정 EClass를 구분하기 위한 피처로써 일반적인 속성으로는 프리미티브 타입의 단순한 데이터 값만 가질 수 있으며 EString, EBoolean, EInteger 등 자바의 기본 자료형에 대한 타입들이 제공된다.
EReference(Ecore Refrerence) : 특정 EClass를 구분하기 위한 피처로써 모델들 간의 관계를 의미한다. 관계는 그 유형에 따라 크게 단순 참조와 포함 참조로 나눌 수 있다. 단순 참조는 두 인스턴스가 참조 관계를 갖지만 독립적인 경우로 관계가 삭제되더라도 두 인스턴스는 독립적으로 존재할 수 있다. 반면에 포함 관계는 독립적이지 않고 부속되기 때문에 관계가 제거되면 관계와 관련된 모든 객체가 삭제된다.
MySQL : 오픈 소스로 제공되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)으로서, 데이터베이스의 일종이다.
SQLite : SQLite는 클라이언트 응용 프로그램에 임베디드되어 동작하는 오픈소스 데이터베이스의 일종이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 개념을 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템은 제 1 발전 설비(10), 제 2 발전 설비(20), 데이터 수집 장치(30), 클라이언트(40), 통합 서버(50)를 포함하여 구성될 수 있다.
제 1 발전 설비(10)는 태양광 발전 설비이고, 제 2 발전 설비(20)는 지열 발전 설비인 경우를 예시하여 설명하도록 한다. 이는 발명의 설명을 간략화하기 위한 것일 뿐 다양한 이종의 발전 설비 시스템의 모니터링 장치 및 방법에 적용될 수 있음이 이해되어야 할 것이다.
제 1 발전 설비(10)는, 다수의 태양광 발전 설비(11)로 구성되어서 지역적으로 분산 설치될 수 있으며, 이렇게 다수의 분산 설치된 상기 태양광 발전 설비에서 측정되거나 수집되는 데이터를 한 곳에서 통합 관리할 필요성이 있다. 제 1 발 전설비에서는 제 1 에너지 감지데이터가 생성되며, 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델과 제 1 메타 모델 데이터를 포함할 수 있다.
제 2 발전 설비(20)는 다수의 지열 발전 설비(11)로 구성되어서 역시 지역적으로 분산 설치될 수 있으며, 이렇게 다수의 분산 설치된 상기 지열 발전 설비에서 측정되거나 수집되는 데이터를 한 곳에서 통합 관리할 필요성이 있다. 제 2 발전 설비에서는 제 2 에너지 감지데이터가 생성되며, 제 2 에너지 감지 데이터는 제 2 메타 모델과 제 2 메타 모델 데이터를 포함할 수 있다.
본 발명에서는, 이종의 발전설비인 제 1 발전설비(10)와 제 2 발전설비(20)가 각각 태양광 발전설비(11) 및 지열 발전 설비(21)인 예을 설명하고 있으나, 이외에 다양한 종류의 그린 에너지 생성 장치가 발전설비로 이용될 수 있다. 예컨대, 풍력 발전 설비, 수력 발전 설비도 상기 발전 설비의 일예가 될 수 있음이 이해되어야 할 것이다.
제 1 발전 설비(10)와 제 2 발전 설비(20)에 설치되어 있는 센서로 부터는 다양한 종류의 에너지 감지 데이터가 생성되고, 이 감지 데이터(제 1 에너지 감지 데이터 및 제 2 에너지 감지 데이터)는 데이터 수집 장치(30)로 전송된다. 이 때, 데이터 수집 장치(30)로 전송되는 제 1 및 제 2 에너지 감지 데이터는 메타 모델 기반 데이터 송수신 코드에 의해 전송될 수 있다. 여기서 제 1 에너지 감지데이터가 태양광 발전 설비로부터 획득되는 감지데이터인 경우, 태양광 발전 모니터링 정보, 태양광 발전 인버터 정보, 태양광 발전 센서 정보, 태양광 발전 발전 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 제 2 에너지 감지 데이터가 지열 발전 설비로부터 획득되는 감지데이터인 경우, 지열 발전 모니터링 정보, 및 지열 발전 히트 펌프 정보를 포함할 수 있다.
데이터 수집장치(30)는, 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수신하고, 상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하며, 상기 데이터베이스 프레임에 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하고, 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 상기 클라이어트 데이터베이스 및 상기 서버 데이터베이스에 각각 저장하는 기능을 한다. 또한 데이터 수집 장치(30)는, 데이터 선택기를 포함하여서 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 생성하는 기능을 한다. 또한 데이터 수집 장치(30)는, 상기 메타 모델 중 이패키지를 획득한 후, 이에 포함되는 패키지 네임을 저장하고, 상기 패키지 네임을 저장한 후, 상기 이클래시파이어를 획득하고, 상기 이클래시파이어의 타입이 이클래스로 판단되면, 이클래스를 획득하며, 상기 이클래스의 타입이 이어트리뷰트인 경우, 이어트리뷰트를 획득한 후 어트리뷰트 네임정보와 어트리뷰트 이타입 정보를 저장하고, 기 이클래스의 타입이 상기 이레퍼런스인 경우, 상기 이레퍼런스를 획득한후, 레퍼런스 네임 정보와 레퍼런스 이타입 정보를 저장하며, 상기 이클래시파이어의 타입이 상기 이데이타타입으로 판단되면, 상기 이데이터타입을 획득하고, 상기 이데이터타입을 획득하고 이이넘을 획득한 후, 이넘 네임 정보를 저장하며, 상기 이넘 네임 정보 저장한 후, 상기 이이넘리터럴를 획득하고, 이넘리터럴 네임 정보 및 이이넘리터럴 밸류 정보를 저장하고, 상기 데이터베이스 생성기를 통해 크리에이트 쿼리문을 자동 생성하는 기능을 한다. 이들의 동작에 대해서는 도 5 이하에서 보다 상세하게 설명하도록 한다.
클라이언트(40)는 상기 데이터 수집 장치(30)에 연결되며, 통합 서버(50)는 클라이언트(40)와 연결된다. 클라이언트(40) 및 통합 서버(50)은 각각 데이터베이스(클라이언트 데이터베이스(41) 및 서버 데이터베이스(51))를 구비하며, 이들에는 동일한 형태로 상기 감지 데이터의 정보를 가지는 통합 메타 모델 데이터인 신재생 에너지 통합 프로토콜이 생성되어 저장된다.
이하에서는 상술한 구성을 가진 모니터링 시스템 중 데이터 수집 장치에 대한 설명을 도 2를 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는, 도 1에 도시된 모니터링 시스템 중 데이터 수집 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터 수집 장치의 자동 생성 엔진(31)은 데이터베이스 생성기(311), 데이터베이스 삽입기(312), 데이터베이스 선택기(313)를 포함한다. 데이터베이스 생성기(311)에서 메타 모델을 이용하여 데이터베이스를 생성하고, 데이터베이스 삽입기(312)에서 이 데이터베이스에 데이터를 삽입하여 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하여 통합 데이터베이스에 저장하게 된다. 한편 데이터베이스 선택기(313)는 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 변환 생성하는 기능을 한다.
다시 말해, 세 가지의 프로세스가 필요하다. 먼저, 메타 모델을 입력하면 DB Create Generator가 자동으로 서버와 클라이언트의 데이터베이스(MySQL, SQLite)를 생성한다. 각각의 테이블과 테이블 간의 참조 관계까지 모두 자동 생성한다. 두 번째로, 클라이언트나 서버가 메타 모델 데이터를 요청하여 전송받을 경우 DB Insert Generator가 해당 데이터의 텍스트 형태인 XMI 파일을 입력받고 이를 구조화하여 데이터베이스에 자동으로 데이터를 저장한다. 마지막으로, 클라이언트나 서버가 메타 모델 데이터를 전송할 경우 DB Select Generator가 DB로부터 데이터를 로드하고 전송을 위해 메타 모델 데이터인 XMI 파일을 자동 생성한다.
도 3은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 동작 중 데이터베이스 프레임의 자동 생성을 설명하기 위한 개념도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 메타 모델 기반으로 이종 모니터링 프로그램 자동 생성을 적용한다. 태양광/지열 메타 모델 기반의 데이터 프로토콜의 통합 메타 모델을 이용해 서버와 클라이언트 데이터베이스 프레임을 자동 생성한다. 서버의 경우는 MySQL을 사용하고, 클라이언트는 SQLite를 사용한다. 데이터베이스의 종류는 위와 같이 다를 수 있지만 동일한 데이터를 유지해야 한다. 또한, 서버와 클라이언트 간의 송수신 코드 자동 생성한다. 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 데이터베이스 프레임의 자동 생성은 다음과 같다. 메타 모델과 메타 모델 데이터를 포함하는 에너지 감지 이터를 수신하면, 이 중 메타 모델을 기반으로 서버와 클라이언트 데이터베이스 프레임을 자동 생성한다. 일반적으로 데이터베이스의 테이블 생성은 Create 문을 사용한다. 그다음 insert 문을 통해 메타 모델 데이터를 삽입하여 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하게 된다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 신재생 에너지 통합 프로토콜의 예를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 먼저 정의된 신재생 에너지 통합 프로토콜은 , 최상위 모델로서 SolarEnergyModel(100)과 태양광 발전 설비 관련 하위 모델인 plantDisplay(110), Inverters(130), Sensors(140), JunctionBoxes(170), 그리고, 지열 발전소 관련 하위 모델인, GeoDisplay(150), HeatPumps(160)를 포함하여 구성될 수 있다(이경우는 태양광 발전과 지열 발전이 함께 이루어지는 경우이다. 본 발명은 이에 한정되어서 해석되어선 안된다).
SolarEnergyModel(100)은 최상위 모델로 발전소의 아이디와 전송시간을 속성으로 가진다. 상기 SolarEnergyModel(100) 중 태양광 발전의 하위 모델로 plantDisplay(120), Inverters(130), Sensors(140), JunctionBoxes(170)를 포함하고, 지열 발전의 하위 모델로 GeoDisplay(150), HeatPumps(160)을 포함하여 구성된다.
상기 plantDisplay(120)는 전체 모니터링 결과를 볼 수 있는 현재 출력량, 당일, 전일, 당월, 전월, 전체 발전량 정보를 보낸다. 또한, 상기 Inverters(130)는 Inverter에서 얻을 수 있는 정보들을 보낸다. 상기 Inverter는 현재, 당일, 전일, 전체 발전량과 출력 전류, 전압, 입력 전력, 전류, 전압, 주파수, 인버터의 경고 정보를 알 수 있다.
또한, 상기 Sersors(140)는 센서들의 정보로 수평 일사량, 경사 일사량, 모듈 온도, 외부 온도, co2의 농도, 기울기를 보낸다. 또한, 상기 JunctionBoxes(150)는 JunctionBoxes에 연결되는 태양광 모듈의 전압과 전류 및 지열 발전의 전압과 전류들을 얻을 수 있다.
GeoDisplay(150)는, 지열 발전소인 클라이언트 정보를 저장할 메타 모델이고, HeatPumps(160)는 실제 지열 에너지 모니터링을 위한 데이터의 메타 모델이다
이하에서는 상술한 구성 및 목적에 따른 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법의 전체적인 동작을 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 5은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법의 전체적인 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 우선, 제 1 발전 설비에서는 제 1 에너지 감지 데이터가 생성되고, 제 2 발전설비에서는 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하고, 이를 데이터 수집 장치로 전송하게 된다(S1). 그러면 데이터 수집 장치에서는 이들 에너지 감지데이터에서 각각 메타 모델과 메타 모델 데이터(즉, 제 1 메타 모델, 제 1 메타 모델 데이터, 제 2 메타 모델, 제 2 메타 모델 데이터)를 획득하게 된다. 그리고, 이들 중 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성한다(S3). 여기서 메타 모델은 이패키지, 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어, 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스, 및 이데이터타입를 포함할 수 있다. 여기서 상기 이클래스데이터는, 상속관계인 이어트리뷰트 및 이레퍼런스를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 이데이터타입은, 상속관계인 이이넘과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴을 포함할 수 있다. 이에 대해서는 도 7 내지 도 10을 통해 보다 상세하게 설명하도록 한다.그 다음, 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터베이스 프레임에 삽입한다(S4). 이를 통해 신재생 에너지 통합 프로토콜을 형성한다(S5). 이에 따라, 서로 상이한 구조를 가지는 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터는 각각 서로 동일한 데이터베이스 프레임을 가지는 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜로 자동 변환된다. 신재생 에너지 통합 프로토콜로서 클라이언트 및 서버에 에너지 감지 데이터가 자동으로 저장되기 때문에 새로운 종류의 에너지 감지데이터가 추가되더라도 전체적인 프로토콜을 변경할 필요없이 신재생 에너지 통합 프로토콜로서 감지 데이터를 데이터베이스로서 저장할 수 있게 된다. 그 다음 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 클라이어트 데이터베이스 및 서버 데이터베이스에 각각 저장한다(S6). 이와 같이 신재생 에너지 프로토콜을 XMI로 전환함으로서 추가적인 리더기 프로그램의 설치없이 기존 프로그램으로도 신재생 에너지 프로토콜을 판독할 수 있게 된다.
이하에서는 상술한 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법에 대하여 도 6을 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 6은 도 5에서 설명된 방법 중 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 즉 에너지 감지 데이터에 포함되는 메타 모델이 로드되면, 이로부터 이패키지(EPackage)를 획득하고 이패키지의 패키지네임을 저장한다. 그리고 이클래시화이어(EClassifiers)를 획득한다. 여기서 이클래스(EClass)가 확인되면 이클래스를 획득한다. 그 다음 이클래스에서 이어트리뷰트(EAttribute)가 있는지를 확인하고, 이에 따라 이어트리뷰트(EAttribute)를 획득하고 이들의 네임과 이타입(eType)을 데이터베이스로서 저장한다. 그리고 이어트리뷰트가 확인되지 않으면, 이레퍼런스(EReference)를 확인하고 이것이 없으면 종료를 한다. 이레퍼런스가 확인되면, 이들의 네임과 이타입을 확인하여 데이터베이스로서 저장한다.
한편, EClass가 확인되지 않으면, EDataType를 확인하고 EDataType이 확인되지 않으면 종료하고, EDataType가 확인되면 이를 획득한다. 그리고 이에 속하는 EEnum을 획득하고 이들의 네임을 저장한다. 그리고 EEnumLiteral을 획득하고 이들의 네임 및 밸류를 데이터베이스 프레임으로서 저장한다.
이와 같은 과정을 통해 데이터베이스 프레임이 생성된다. 다시 설명하면, 메타 모델을 로드하고 데이터베이스 프레임을 자동 생성한다. 메타 모델을 입력받으면 DB Create Generator는 메타 모델을 로드하고, 이패키지를 불러오고 name 속성을 저장하여 데이터베이스 이름을 설정한다. 이패키지의 종속 관계인 이클래시화이어를 불러오는데 이 경우 상속 관계로 EClass, EDataType으로 나누어지기 때문에 Iterator를 통해 type을 확인해야 한다. EClass인 경우 또한 상속 관계에 의해서 EAttribute, EReference로 나뉘어지고 Iterator를 통해 type을 확인한다. 두 경우 모두 name, eType 속성을 저장하여 데이터베이스에서 필드의 이름과 타입으로 설정한다. EDataType은 상속 관계인 EEnum을 불러오고 name을 저장하여 데이터베이스에서 열거형 필드의 이름으로 설정한다. EEnum과 상속 관계인 EEnumLiterals를 가져오고 Iterator를 통해 각각의 열거형 변수를 이름과 값으로 설정한다. Flow를 중심으로 각 단계를 자세히 보면, 먼저 메타 모델을 로드하여 리소스에 저장한다. 리소스는 EMF 모델을 저장하기 위한 것으로 일반적으로 URI를 통해서 어디에서 로드하고 어디로 저장할지를 지정한다. URI는 File(데스크탑 내 파일 URI), 플랫폼 리소스(실행중인 이클립스 워크스페이스 내에 파일 URI), 플랫폼 플러그인 리소스(실행중인 이클립스에 설치된 플러그인의 특정 리소스 URI)로 나누어진다. URI를 통해 모델을 저장한 리소스는 모델의 전체 정보를 갖고 있다. 메타 모델에서 최상위 클래스는 이패키지이다. 이패키지는 모델의 타입들이 속한 영역을 추상화하는 역할을 한다. 내부의 속성에는 Name(패키지의 이름), NsPrefix(XML로 저장될 때, 키워드), NsURI(패키지를 구분하기 위한 고유 URI)가 있다. 리소스를 로드할 때 사용했던 URI는 이패키지의 고유 URI에도 사용된다. 여기에서 Name 속성을 이용하여 생성하려는 데이터베이스 이름을 설정한다.
이패키지와 종속 관계의 이클래시화이어는 instance Class Name, instance Class, default Value, type 속성을 갖는다. 또한 상속 관계로 EClass, EDataType을 갖고 type 속성으로 구분할 수 있다. 먼저 EClass는 name(클래스의 이름), abstract(이 클래스 정의가 추상 클래스를 정의하는지 여부), interface(이 클래스 정의가 인터페이스를 정의하는지 여부)을 속성으로 갖는다. 이 속성들 중에서 name을 이용하여 각 테이블의 이름으로 설정한다. EClass와 종속 관계로 EStructFeature는 다른 EClass들과 구분될 수 있는 특징을 추상화 하는 단위이다. changeable, volatile, transient, defaultValueLiteral, defaultValue, unsettable, derived, type 속성을 갖는다. EClass는 EAttribute와 EReference와 상속 관계를 갖고 type 속성으로 구분할 수 있다. EAttribute는 일반적인 속성으로 기본 자료형의 단순한 데이터 값만 가질 수 있고, name, type, ID 속성을 갖는다. EReference는 클래스 간의 관계를 나타낼 수 있는 것으로 기본 자료형이 아닌 선언된 클래스 타입의 자료형을 갖고, name, type, containment 속성을 갖는다. EAttribute와 EReference의 name, type 속성을 이용하여 각 테이블의 필드를 생성한다.
이클래시화이어와 종속 관계인 EDataType은 EClass에 포함되지 않는 DataType을 포함하고 name, serializable 속성을 갖는다. ENum클래스와 상속 관계를 갖고 이는 name 속성을 갖는다. name 속성을 이용하여 열거형의 이름을 설정하고, ENum과 종속 관계인 EEnumLiteral의 name, value 속성을 이용해 열거형에 들어가는 타입의 이름과 값을 설정한다.
예시 메타 모델을 통해 Create Generator는 다음과 같은 Create 쿼리문을 자동 생성한 결과는 도 7과 같다. 도 7은 도 6에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 크리에이트 쿼리문을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 도 6에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 알터 쿼리문을 설명하기 위한 도면이고, 도 9는 본 발명의 일실시예와 관련된 EMF이데이터 타입, MySQL, 그리고 SQLite 를 비교한 도면이고, 도 10은 MySQL 및 SQLite 메뉴 트리를 나타내는 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 메타 모델의 EClass 클래스에서 name 속성 값인 “SolarEnergyModel” 테이블 이름으로 설정되고, 기본키는 “p-num”이라는 정수(int)형 변수를 자동으로 추가시킨다. 기본키를 통해 모든 레코드를 구분해야 하기 때문에 AUTO INCREMENT 옵션을 사용한다. 이클래시화이어의 하위 트리인 eStructuralFeatures에서 type을 통해 EAttribute, EReference로 구분한다. EAttribute는 name, type 속성을 이용해 일반 필드를 생성하고, EReference는 name 속성을 이용해 외래키를 설정할 필드를 생성한다. 데이터 타입은 정수형으로 생성하고, 외래키 설정은 다음 단계에서 수행한다. 참조 필드의 경우 추가적인 처리가 필요하다. 정수형으로 선언된 참조 필드들은 다른 테이블의 레코드를 식별할 수 있는 키로 사용된다. 따라서 다른 테이블에 기본키를 외래키로 갖는다. 따라서 정수형으로 선언된 관계 필드를, 도 8에 도시된 바와 같이, Alter Query문를 사용하여 외래키 설정을 추가적으로 수행한다.
도 9에 도시된 바와 같이, EMF에서 DataType과 실제 데이터베이스에서의 자료형은 다르다. 따라서 추가적인 데이터 처리가 필요하다. EMF와 데이터베이스 MySQL, SQLite의 자료형을 비교한 결과는 도 9과 같다. EMF와 데이터베이스의 자료형은 모두 차이가 있고 MySQL는 SQLite에 비해 다양한 자료형을 제공한다. 이 과정을 통해 메타 모델을 기반으로 데이터베이스(MySQL, SQLite)를 자동 생성할 수 있다. 생성된 데이터베이스 이름은 모델과 동일하고, 생성된 테이블을, 도 10에 도시된 바와 같이, MySQL과 SQLite에서 모두 확인할 수 있다.
이하에서는 도 11등을 참조하여 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 11는, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 우선 에너지 감지 데이터 중 메타 모델 데이터를 획득(판독)한다. 메타 모델 데이터에는 루트 태그 정보와 서브 태그 정보를 포함한다. 상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 루트 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장된다. 메타 모델 데이터가 로드되면, 상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득한다. 상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장한다. 상기 태그 네임 정보를 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장한다. 추가 어트리뷰트를 확인하고, 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인한다. 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료한다. 한편, 이 때, 상기 데이터베이스 삽입기를 통해 인서트 쿼리문을 생성한다. 인서트 쿼리문에 대해서는 도 10에서 설명하도록 한다.
상기 방법에 대하여 보다 상세하게 설명하면, DB Insert Generator는 메타 모델 데이터를 데이터베이스에 저장하는 과정을 자동화한다. 메타 모델 데이터를 리소스 로드하고 루트 태그 내부의 모든 태그들의 데이터를 저장한다. 모든 태그들을 불러오고 해당 태그의 속성 값이 없을 때까지 이름, 값을 저장하여 태그 이름과 동일한 테이블에 속성의 이름과 동일한 필드에 값을 데이터로 입력한다. 태그에는 서브 트리가 존재할 수 있는데 서브 트리는 상위 트리의 외래키로 사용되는 참조 테이블을 의미한다. 서브 트리 또한 속성 값을 이용하여 테이블 데이터를 추가 한다. 태그가 더 이상 없을 경우 모든 데이터를 입력한 것이고 DB Insert Generator의 작업이 완료된다.
도 12는, 도 11에서 설명한 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법 중 인서트 쿼리문을 설명하기 위한 도면이다. 도 12는 실제 메타 모델 데이터의 구조이다. 메타 모델 데이터의 각 태그의 이름과 동일한 테이블에 데이터를 입력 한다. 각 태그의 Attribute들의 이름이 대상 필드로 값이 레코드 데이터로 설정한다. 서브 태그가 쓰인 경우 이름과 동일한 테이블에 last_insert_ID() 함수를 사용하여 해당 테이블에 제일 마지막에 입력된 컬럼의 기본 키 값을 가져온다. 단, Insert문이 실행될 때는 서브태그의 Insert문부터 실행되어야 last_insert_ID()함수를 통해서 테이블 간의 관계를 올바르게 설정할 수 있다.
이하에서는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 도 13를 참조하여 설명하도록 한다.
도 13은, 도 5에서 설명하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 우선 전술한 방식에 의해 획득된 통합 프로토콜 데이터를 판독한다. 이로부터 메타 모델 형식 데이터를 획득한다. 그리고, 메타 모델 형식 데이터로부터 EPackage를 획득하고, 그 다음 이클래시화이어를, 그 다음 EClass를 획득한 후 테이블을 획득한다. 그다음 해당 테이블의 레코드를 읽고, 레코드 데이터를 저장한다. 그 다음 추가 EClass가 있는지를 확인하고 추가 EClass가 있는 경우 다시 이클래시화이어를 획득하는 과정으로 진행하며, 추가 EClass가 없는 경우 XMI 파일의 생성을 완료한다. 보다 상세하게 설명하면, 데이터베이스의 통합프로토콜을 메타 모델 데이터로 변경하는 과정도 자동화가 필요하다. DB Select Generator는 데이터베이스와 메타 모델을 로드하고, 메타 모델의 EClass들을 불러오고 이름과 동일한 테이블을 데이터베이스에서 선택한다. 해당 테이블의 레코드를 읽어오고 데이터를 저장한다. 모든 EClass에 대한 데이터를 저장한 후에 이를 기반으로 XMI 파일을 생성한다.
도 14는, 도 13에서 설명한 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 실제 메타 모델의 각 EClass와 데이터베이스의 테이블들이 대응된다. 따라서 DB Selector는 각 테이블의 모든 필드의 데이터를 읽어온다. 이를 XMI 구조의 파일로 생성한다. 참조 관계가 있을 경우에는 서브 태그로 생성해야 한다.
상술한 구성에 따르면, 새로운 데이터가 추가될 때 필요한 프로그램을 자동 생성하게 하여 기존 시스템에 플러그인하는 방식으로 확장될 수 있도록 한다. 이 방법은 메타 모델 설계만으로 신재생에너지 모니터링에 필요한 일부분의 프로그램들을 자동 생성할 수 있다.
상기와 같이 설명된 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템 및 그 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
Claims (24)
- 태양광 발전을 하는 제 1 발전 설비;
지열 발전, 수력 발전, 풍력 발전 중 어느 하나를 행하는 제 2 발전 설비;
제 1 발전 설비와 상기 제 2 발전설비로 각각 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수집하는 데이터 수집 장치, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이터를 포함하고, 상기 제 2 에너지 감지데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함;
상기 데이터 수집 장치와 연결되는 클라이언트, 클라이언트는 클라이언트 데이터베이스를 구비함; 및
상기 클라이언트와 연결되는 서버, 서버는 서버 데이터베이스를 구비함;를 포함하고,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 제 1 에너지 감지 데이터와 제 2 에너지 감지 데이터를 수신하고, 상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하며, 상기 데이터베이스 프레임에 상기 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하고, 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 상기 클라이언트 데이터베이스 및 상기 서버 데이터베이스에 각각 저장하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
데이터 선택기를 포함하고 이를 통해 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 생성하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 에너지 감지 데이터는 태양광 감지 데이터이고, 상기 제 2 에너지 감지 데이터는 지열 감지 데이터인, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 메타 모델은,
이패키지, 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어, 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스, 및 이데이터타입를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 4 항에 있어서,
상기 이클래스는,
상속관계인 이어트리뷰트 및 이레퍼런스를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 이데이터타입은,
상속관계인 이이넘과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴을 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 메타 모델 중 이패키지를 획득한 후, 이에 포함되는 패키지 네임을 저장하고, 상기 패키지 네임을 저장한 후, 상기 이클래시파이어를 획득하고, 상기 이클래시파이어의 타입이 이클래스로 판단되면, 이클래스를 획득하며, 상기 이클래스의 타입이 이어트리뷰트인 경우, 이어트리뷰트를 획득한 후 어트리뷰트 네임정보와 어트리뷰트 이타입 정보를 저장하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 7 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 이클래스의 타입이 상기 이레퍼런스인 경우, 상기 이레퍼런스를 획득한후, 레퍼런스 네임 정보와 레퍼런스 이타입 정보를 저장하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 8 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는, 상기 이클래시파이어의 타입이 상기 이데이터타입으로 판단되면, 상기 이데이터타입을 획득하고, 상기 이데이터타입을 획득하고 이이넘을 획득한 후, 이이넘 네임 정보를 저장하며, 상기 이이넘 네임 정보 저장후, 상기 이이넘리터럴를 획득하고, 이이넘리터럴 네임 정보 및 이이넘리터럴 밸류 정보를 저장하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 9 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
크리에이트 쿼리문을 자동 생성하는 데이터베이스 생성기를 더 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 10 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 크리에이트 쿼리문의 생성 결과로서, 상기 이클래스의 네임 속성값을 테이블 네임으로 설정하고, 기본키는 정수(int)형 변수로 자동 추가시키고, 상기 기본키를 통해 모든 레코드를 구분하기 위하여 오토 인크레멘트 옵션(Auto Increment)을 사용하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 11 항에 있어서,
상기 크리에이트 쿼리문은, 테이블 네임, 어트리뷰트칼럼, 그리고 레퍼런스 칼럼을 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 12 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 이어트리뷰트의 네임 및 타입 속성을 이용하여 일반 필드를 생성하고, 상기 이레퍼런스의 네임 속성을 이용해 외래키를 설정할 수 있는 외래키 필드를 생성하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 13 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 크리에이트 쿼리문에 더하여 알터 쿼리문을 더 생성하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
상기 메타 모델 데이터를 판독하고, 상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득하고, 상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 상기 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장하고, 상기 태그 네임을 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장하고, 추가 어트리뷰트를 확인하고, 상기 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인하고, 상기 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 15 항에 있어서,
상기 메타 모델 데이터는, 루트 태그 정보 및 서브 태그 정보를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 16 항에 있어서,
상기 데이터 수집 장치는,
데이터베이스 삽입기를 포함하고, 이를 통해 인서트 쿼리문을 생성하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 17 항에 있어서,
상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장되는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 발전 설비는 태양광 발전설비이고, 상기 제 2 발전 설비는, 지열 발전 설비, 풍력 발전 설비, 수력 발전 설비 중 어느 하나인, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 19 항에 있어서,
상기 제 1 에너지 감지 데이터는, 태양광 발전 모니터링 정보, 태양광 발전 인버터 정보, 태양광 발전 센서 정보, 및 태양광 발전 발전 정보를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 20 항에 있어서,
상기 제 2 에너지 감지 데이터는, 지열 발전 모니터링 정보, 및 지열 발전 히트 펌프 정보를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템.
- 제 1 발전 설비, 제 2 발전 설비, 데이터 수집 장치, 클라이언트, 서버를 포함하는 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법으로서,
상기 제 1 발전 설비와 관련된 제 1 에너지 감지 데이터와 상기 제 2 발전설비와 관련된 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하는 단계, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이터를 포함하고, 상기 제 2 에너지 감지 데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함 ;
상기 제 1 메타 모델 및 제 2 메타 모델 중 적어도 하나를 이용하여 데이터베이스 프레임을 생성하는 단계;
상기 데이터베이스 프레임에 제 1 메타 모델 데이터와 제 2 메타 모델 데이터를 각각 삽입하여 제 1 신재생 에너지 통합 프로토콜 및 제 2 신재생 에너지 통합 프로토콜 중 적어도 하나를 포함하는 신재생 에너지 통합 프로토콜을 자동 생성하는 단계;
상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 클라이언트 데이터베이스 및 서버 데이터베이스에 각각 저장하는 단계를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법.
- 제 22 항에 있어서,
상기 제 1 에너지 감지 데이터는,
태양광 발전 모니터링 정보, 태양광 발전 인버터 정보, 태양광 발전 센서 정보, 및 태양광 발전 발전 정보를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법.
- 제 23 항에 있어서,
상기 제 2 에너지 감지 데이터는,
지열 발전 모니터링 정보, 및 지열 발전 히트 펌프 정보를 포함하는, 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법.
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