KR102008389B1 - 산업 제어 시스템을 위한 고장 판단 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

산업 제어 시스템에서 공정 또는 관리 장치의 이상 징후를 조기에 판단하기 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 장치는 상기 원격 단말로부터 상기 중앙 관리 장치로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 센싱 패킷 및 상기 중앙 관리 장치로부터 상기 원격 단말로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 제어 패킷을 획득하고, 상기 센싱 패킷 및 제어 패킷으로부터 데이터를 획득하는 패킷 감시부; 및 상기 패킷 감시부에서 획득한 데이터간의 상관관계에 관한 동작 모델을 머신 러닝을 통해 생성하고, 생성한 동작 모델에 기초하여 중앙 관리 장치와 원격 단말간에 송수신되는 센싱 패킷 또는 제어 패킷의 오류 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.

Description

산업 제어 시스템을 위한 고장 판단 방법 및 그 장치{Method and apparatus for determining failure of SCADA system}
본 발명은 산업 공정에서 사용하는 산업 제어 시스템에 관한 것이다. 구체적으로 본 발명은 자동화 모델을 통한 위험 발견 및 고장징후 발견이 가능한 산업 제어 시스템에 관한 것이다.
스카다(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템을 포함하는 산업 제어 시스템은 통신 경로상의 아날로그 또는 디지털 신호를 이용한 원격 장치의 상태 정보 데이터를 원격 단말(RTU, Remote Terminal Unit)로부터 수집하고 저장, 및 표시하며 이를 바탕으로 중앙 제어 시스템에서 원격 장치를 감시/제어하는 시스템이다.
산업 제어 시스템에서 대부분의 제어 동작은 원격 단말과 프로그램 로직 제어기(PLC, Programmable Logic Controller)에 의해 자동으로 이루어지며, 운영자가 내릴 수 있는 제어 명령은 보통 기본적인 작업 변경이나 관리 수준의 작업 조정에 한한다. 데이터 취득은 원격 단말이나 프로그램 로직 제어기에서 시작되며, 산업 제어 시스템이 필요로 하는 계측기 수치를 읽거나 각 장비의 상태를 보고 하는 작업 등이 여기에 해당한다. 이렇게 획득된 자료들은 관제 센터에서 운영자가 시스템 관리를 위해 적절한 판단을 내릴 수 있도록 사람이 이해할 수 있는 형태로 변환된다.
산업 공정에서 현재 출시되어 운용중인 방재시스템의 경우 산업 재해 예방, 손실 비용 감소를 목적으로 원격 모니터링을 통해 다양한 방재 수신기 데이터 값을 획득하여 이용한다.
종래의 방재 시스템의 경우 재해 사실을 감지하기 위해 방재 수신기를 전기적으로 연결하여 원격에서 감지 신호를 수신하여 운영자가 직접 판단해 제어시스템을 구동한다. 산업 제어 시스템의 경우 고장이나 위험 상황을 알기 위해 제어 프로토콜을 사용하거나 임계값을 설정하고, 임계값을 넘은 센서 값이 수신되는 경우 알리는 기능이 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템은 시스템 운용간에 발생할 수 있는 오류를 조기에 발견할 수 있는 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템은 학습을 통해 높은 정확도를 갖는 오류 판단 모델을 제안하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템은 오류를 조기에 발견하고 이를 알려 추가적인 손해가 발생하는 것을 방지하는 것을 목적으로 한다.
산업 제어 시스템에서 공정 또는 관리 장치의 이상 징후를 조기에 판단하기 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 장치는 상기 원격 단말로부터 상기 중앙 관리 장치로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 센싱 패킷 및 상기 중앙 관리 장치로부터 상기 원격 단말로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 제어 패킷을 획득하고, 상기 센싱 패킷 및 제어 패킷으로부터 데이터를 획득하는 패킷 감시부; 및 상기 패킷 감시부에서 획득한 데이터간의 상관관계에 관한 동작 모델을 학습을 통해 생성하고, 생성한 동작 모델에 기초하여 중앙 관리 장치와 원격 단말간에 송수신되는 센싱 패킷 또는 제어 패킷의 오류 여부를 판단하는 판단부를 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 다른 산업 제어 시스템은, 학습을 통해 생성된 판단 모델을 통해 이상으로 인해 재난이 발생하기 이전에 전송 패킷의 데이터만으로 장치 또는 공정의 이상 징후를 보다 정확하게 판단할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템은 이상을 조기에 발견하여 추가적인 인명/재산상의 손해를 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템의 중계 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 중계 장치의 동작 과정을 나타내는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명의 사상은 이하의 실시예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 및 추가 등에 의해서 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명 사상의 범위 내에 포함된다고 할 것이다.
첨부 도면은 발명의 사상을 이해하기 쉽게 표현하기 위하여 전체적인 구조를 설명함에 있어서는 미소한 부분은 구체적으로 표현하지 않을 수도 있고, 미소한 부분을 설명함에 있어서는 전체적인 구조는 구체적으로 반영되지 않을 수도 있다. 또한, 설치 위치 등 구체적인 부분이 다르더라도 그 작용이 동일한 경우에는 동일한 명칭을 부여함으로써, 이해의 편의를 높일 수 있도록 한다. 또한, 동일한 구성이 복수 개가 있을 때에는 어느 하나의 구성에 대해서만 설명하고 다른 구성에 대해서는 동일한 설명이 적용되는 것으로 하고 그 설명을 생략한다.
종래의 방재 시스템의 경우 위험을 감지하기 위해 설치된 방재 수신기를 통해 화재 및 재해를 알기에는 용이하지만, 화재 및 재해 후 발생 원인을 알고 분석하기에는 어려움이 있다. 또한, 화재 및 재해가 일어나기 전에 공정에서 잘못된 제어를 포함하는 이상 동작이 발생했을 가능성도 있으나 종래의 방재 시스템에서는 사고가 발생한 뒤에 방재 수신기가 이를 감지하여 알람을 보내 손실비용이 더 커지는 문제가 있었다.
또한, 스카다 알람 기능의 경우 사용자가 사용하는 모든 특정 제어 프로토콜이나 센서 데이터에 대한 설정이 필요하다. 그리고 이러한 설정이 부족한 경우 문제 상황에 대한 대처가 어려울 수 있다. 또한, 복잡한 산업 공정에서 일부 데이터만으로 위험이나 고정을 식별하는 것이 어려울 수도 있다.
따라서, 이하에서는 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템은 원격 단말(10, 30, 50), 중계 장치(100), 중앙 관리 장치(200) 및 물리 인프라(300)을 포함한다.
원격 단말(10, 30, 50)은 물리 인프라(300)의 상태 정보를 계측 및 제어하는 장치로, 프로그램 로직 제어기(PLC, 10), 원격 단말기(RTU, 30) 및 IED(Intelligent Electronic Device, 50) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 원격 단말이 원격 단말기(30)인 경우의 실시 예를 중심으로 설명한다.
원격 단말(30)은 공정에 설치된 센서 또는 액츄에이터와 같은 물리 인프라(300)와 직접 연결되며, 물리 인프라(300)에서 발생하는 신호를 컴퓨터가 인식할 수 있는 디지털 데이터로 변환하고, 디지털 데이터를 중앙 관리 장치 (200)로 전달한다. 이하에서 '상태정보'는 센서로부터 수집하여 원격 단말에서 변환된 디지털 데이터를 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 상태 정보는 물리적인 장비로부터 수신된 측정 데이터, 각종 상태 데이터, 센서 데이터를 포함한다. 원격 단말(30)은 중앙 관리 장치(200)로부터 수신된 제어 명령에 따라 장치의 액츄에이터나 릴레이를 제어한다.
예를 들어, 원격 단말(30)은 제어 대상이 되는 장치를 감시, 제어 및 계측하는 장치로서, 제어 명령을 통해 제어 대상이 되는 장치들을 제어하고, 그들로부터 획득한 상태 정보 및 계측 정보를 획득할 수 있다. 원격 단말(30)은 각 장치마다 마련될 수 있으며, 또는 하나의 원격 단말(30)이 복수의 제어 대상 장치를 감시/제어할 수도 있다.
원격 단말(30)은 각종 데이터를 처리하고 상위 제어 시스템(예를 들어 중앙 관리 장치)과 통신을 관장하는 주 처리 장치, 현장 전력 설비를 감시하고 제어하는 현장 처리 장치, 설비의 전압/전류를 포함하는 각종 계측 값을 취득하는 계측 장치, GPS 로부터 표준시간을 받아 원격 단말(30) 모든 부품의 시간을 동기화하는 GPS 수신기, 현장 기기와의 전기적인 연결이 이루어지는 터미널 장치 및 전원 공급 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
중계 장치(100)는 원격 단말(30)와 중앙 관리 장치(200)를 연결하고, 중앙 관리 장치(200)로부터 제어 명령을 수신하여 원격 단말(30)에 전달한다.중계 장치(100)는 현장에서 발생한 각종 이벤트를 실시간으로 수집하여 상위 시스템으로 전송하는 역할을 하며, 상위 시스템의 제어 명령을 해석하여 원격 단말(30)을 제어할 수도 있다.중계 장치에 대한 보다 구체적인 설명은 도 2를 참조하여 후술하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 제어 시스템의 중계 장치의 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 중계 장치(100)는 패킷 감시부(110), 판단부(120) 및 모니터링부(130) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
패킷 감시부(110)는 중앙 관리 장치(200)와 원격 단말(30)간 송수신되는 전송 패킷을 감시한다. 구체적으로 패킷 감시부(110)는 전송 패킷에 포함된 제어 명령 또는 센싱 값을 지속적으로 획득하면서 시스템 네트워크에서 오가는 정보를 모니터링한다.
일 실시 예에서 패킷 감시부(110)는 원격 단말(30)로부터 전달되는 센싱 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 원격 단말(30)이 감시/제어하고 있는 공정에서의 압력, 유입량, 습도, 온도 또는 기타 변수 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득할 수 있다.
또 다른 일 실시 예에서 패킷 감시부(110)는 중앙 관리 장치(200)로부터 전달되는 제어 명령을 획득할 수 있다. 예를 들어 패킷 감시부(110)는 대상 고정에 대한 밸브 잠금/개방과 같은 제어 명령에 대한 정보를 획득할 수 있다.
판단부(120)는 패킷 감시부(110)에서 획득한 데이터에 기초하여 판단 모델을 생성하고, 판단 모델에 기초하여 전송 패킷 내 데이터의 오류 여부를 판단한다.
판단부(120)는 모델 생성부(121) 및 오류 판단부(122)를 포함할 수 있다.
모델 생성부(121)는 감시부(110)에서 획득한 데이터를 기계학습(machine learning)을 포함하는 다양한 학습 방법을 통해 학습하여 판단 모델을 생성한다. 학습 방법은 예를 들어 딥러닝 알고리즘이나 인공신경망을 통한 학습 모델이 사용될 수 있다.
이때, 생성되는 판단모델은 환경 변수와 센싱 변수 값에 대응하는 제어 변수에 관한 것일 수 있다. 예를 들어 판단모델은 9월(환경 변수)에, 습도가 10~20 사이(센싱변수)인 경우에 밸드를 잠그는(제어변수) 알고리즘에 관한 것일 수 있다. 이러한 판단 모델은 패킷 감시부(110) 획득되는 데이터를 반복적으로 학습하여 완성되는 것이다. 결과적으로 모델 생성부(121)는 특정의 환경에서 특정 값이 센싱되는 경우 특정의 제어명령이 전달됨에 관한 판단 모델을 생성할 수 있다.
여기에서 생성되는 판단모델은 다수개가 생성될 수 있다. 예를 들어 시기별로 별도의 판단모델이 생성될 수 있으며, 센싱 값 별로 다수의 판단모델이 생성될 수 있다. 그리고 환경 변수와 센싱 변수를 합하여 결정되는 판단모델이 있을 수도 있다.
생성된 판단모델은 지속적인 피드백을 통하여 계속하여 최적화될 수 있다. 예를 들어, 기존에 사용하던 공정에서는 A시기에 B~C 사이의 조건에서 D라는 제어가 수행되는 것으로 모델이 생성되었다고 가정하자. 그러나 새로운 공정에서는 조건이 바뀌어 B~E 사이의 조건에서 D라는 제어가 수행되는 것이 올바른 제어일 수 있다. 기존의 경우 사용자가 에러 감지를 위해 새로운 임계 값을 입력해야 하나, 본 발명에서는 판단부(120)에서 기계 학습을 통해 지속적으로 모델을 업데이트 하는바, 기존의 판단 모델을 변경하여 D라는 제어가 B~E 조건에서 수행되는 판단 모델을 새롭게 만들 수 있다.
결과적으로, 고장이 발생하지 않은 안정적인 운전 조건에 대한 판단 모델을 자동적으로 업데이트함으로써 별도의 시스템 업데이트 없이도 고장 징후를 판단할 수 있다는 장점이 있다.
오류 판단부(122)는 생성된 판단 모델에 기초하여 현재 전달되는 전송 패킷에 포함된 데이터의 오류 여부를 판단한다. 그리고 오류 판단부(122)는 오류가 있다고 판단되는 경우, 이상 징후를 사용자에게 알린다. 구체적으로 오류 판단부(122)는 오류 발생 여부를 모니터링부(130)에 전달하여 사용자에게 공정 시스템의 이상 징후 발생 여부를 알릴 수 있다.
구체적으로 오류 판단부(122)는 센싱변수 값을 획득하고, 그에 대응하는 제어변수 값을 획득하여 기 생성된 판단모델에 넣어 오류 여부를 판단한다. 예를 들어 습도가 10~20사이인 경우에 밸브를 잠그는 알고리즘이 기 생성된 판단모델이나, 습도가 11인 센싱변수에서 제어변수가 밸브를 여는 것인 경우 오류 판단부(122)는 해당 전송 패킷의 데이터에 오류가 있는 것으로 판단할 수 있다. 또 다른 예를 들어 9월에는 습도가 10에서 30 사이로 모델링되었으나, 획득한 센싱변수의 습도가 60인 경우, 마찬가지로 전송 패킷의 데이터에 오류가 있는 것으로 판단할 수 있다.
이때, 오류 판단부(122)는 앞선 예에서는 중앙 관리 장치(200)에 이상이 있는 것으로 보고할 수 있으며, 뒤의 예에서는 원격 단말(30)에 이상이 있는 것으로 보고할 수 있다.
추가적으로 모델 생성부(121)는 제1 환경에서, 제1 센서로부터 제2 센싱값이 있을 때, 제3 제어명령이 생성되며, 제3 제어명령이 전달되면 제2 센서로부터 제4 센싱값이 획득된다는 판단모델을 더 생성할 수 있다. 다시 말해서 앞선 설명에서는 3단계의 판단 모델을 중심으로 설명하였으나, 위와 같이 4단계의 판단 모델이 생성될 수도 있다.
이 경우 복수의 센서가 존재할 때 특정 센서 또는 특정 장치의 이상 징후를 오류 판단부(122)가 판단할 수 있다. 예를 들어 9월에 습도가 10~20이면, 밸브를 잠그는 제어가 수행되는데, 그럼에도 불구하고 공정의 퍼포먼스가 정상 범위가 아닐 수 있다. 이 경우 오류 판단부(122)는 공정의 퍼포먼스를 센싱하는 센싱 장치에 이상이 있는 것으로 판단하거나, 공정을 수행하는 장치에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 판단부(120)는 오류 판단부(122)에서의 판단 결과에 기초하여 해당 전송 패킷의 전송을 막을 수 있다. 구체적으로 판단부(120)는 전송 패킷에 오류 데이터가 포함되어 있다고 판단하는 경우, 해당 전송 패킷의 전달이 전체 시스템에 심각한 오류를 발생시킬 수 있는바, 전송 패킷의 전송을 중간에서 막을 수 있다. 그리고 판단부(120)는 오류가 포함된 전송 패킷을 버리고, 오류가 발생했다는 피드백을 전송 패킷을 전송한 장치에 전달할 수 있다.
또한, 판단부(120)는 오류 판단부(122)에서의 판단 결과에 기초하여 전송 패킷에 포함된 데이터를 수정할 수도 있다. 구체적으로 판단부(120)는 전송 패킷에 오류 데이터가 포함되어 있다고 판단하는 경우, 학습된 판단 모델에 기초하여 오류 데이터를 정상 데이터로 수정할 수 있다. 수정된 데이터를 포함하는 전송 패킷은 원래 목적지로 전달되며, 수정 내용은 모니터링부(130)에 전송되어 사용자에게 보고될 수 있다.
상술한 패킷 감시부(110)는 판단부(120)는 연산 장치일 수 있다. 구체적으로 연산 장치는 프로세서를 의미할 수 있다. 또한, 패킷 감시부(110)는 전송 패킷을 송/수신하기 위한 유/무선 통신 장치를 더 포함할 수도 있다. 또한, 패킷 감시부(110)는 전송 패킷을 송/수신하기 위한 외부 입력 단자를 더 포함할 수도 있다.
모니터링부(130)는 판단부(120)에서 판단된 이상 징후를 사용자에게 표시할 수 있다. 또한, 모니터링부(130)는 판단부(120)의 모든 판단에 대한 모니터링 자료를 사용자에게 표시할 수 있다. 모니터링부(130)는 디스플레이 장치일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 중계 장치의 동작 과정을 나타내는 흐름도이다.
중계 장치(100)는 전송 패킷을 획득하고 전송 패킷으로부터 데이터를 획득한다(S101). 중계 장치(100)는 중앙 관리 장치(200) 또는 원격 단말(30)로부터 전송 패캣을 획득하고, 전송 패킷을 파싱하여 데이터를 획득한다. 예를 들어 중계 장치(100)는 중앙 관리 장치(200)로 전달되는 센싱 데이터를 획득하거나, 원격 단말(30)로 전달되는 제어 명령에 관한 데이터를 획득할 수 있다.
중계 장치(100)는 획득한 데이터에 기초하여 센싱 데이터와 제어 데이터간의 관계를 판단한다(S103). 중계 장치(100)는 원격 단말(30)로부터의 센싱 데이터를 획득하고, 그에 대응하는 중앙 관리 장치(200)로부터의 제어 데이터를 하나의 알고리즘으로 묶는 방식으로 데이터간 관계를 판단한다. 예를 들어, 센싱 데이터에 습도가 15일 때, 제어 데이터가 밸브를 여는 것이라면 습도 15와 밸브 오픈을 하나의 알고리즘으로 묶어 데이터간 관계를 판단할 수 있다.
중계 장치(100)는 S103 단계에서의 판단한 데이터들간의 관계를 머신 러닝 알고리즘을 통해 시스템 동작 모델을 생성한다(S105). 구체적으로 중계 장치(100)는 중앙 관리 장치(200)와 원격 단말(30)간에 송수신되는 데이터들간의 상관관계를 판단하고 이를 머신 러닝을 통해 동작 모델을 생성한다.
결과적으로 중계 장치(100)는 특정의 센싱 값의 구간이 입력되면 특정의 제어 명령이 출력됨을 알 수 있는 동작 모델을 생성할 수 있다. 또한, 중계 장치는 특정의 센싱 값의 구간이 입력되면 특정의 제어 명령이 출력되고, 특정의 제어 명령에 대한 리스펀스로서 또 다른 센싱 값이 입력됨을 알 수 있는 동작 모델을 생성할 수 있다. 그리고 중계 장치(100)는 다시 S101 단계로 돌아가 생성된 동작 모델을 지속적인 피드백을 통해 더욱 강화한다.
중계 장치(100)는 동작 모델을 생성하고 새로운 전송 패킷을 수신한다(S107). 여기에서 새로운 전송 패킷은 중앙 관리 장치(200)로부터의 전송 패킷일 수 있으며, 또한, 원격 단말(30)로부터의 전송 패킷일 수도 있다.
중계 장치(100)는 수신한 전송 패킷으로부터 획득한 데이터를 동작 모델에 넣어 데이터 오류를 판단한다(S109). 일 실시 예에서, 중계 장치(100)는 수신한 전송 패킷이 A라는 센싱 패킷에 대응하는 경우, 센싱 값 A를 동작 모델이 넣은 결과값과 수신한 전송 패킷에 포함된 제어 명령을 비교하여 오류를 판단할 수 있다. 결과적으로 동작 모델의 출력 값과 전송 패킷의 데이터가 일치하지 않는 경우 오류로 판단할 수 있다.
한편, 중계 장치(100)는 수신된 전송 패킷에 오류가 있는 경우, 오류를 모니터링부로 전달할 수 있다.
일 실시 예에서 중계 장치(100)는 수신된 전송 패킷에 오류가 있는 경우 전송 패킷을 다음 단으로 전달하지 않고 버릴 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 중계 장치(100)는 수신된 전송 패킷에 오류가 있는 경우 전송 패킷에 포함된 데이터를 전송 모델의 출력 값에 기초하여 수정하여 재 전송할 수 있다.
중계 장치(100)는 전송 패킷의 오류 여부에 대한 모니터링 결과를 표시할 수 있다. 또 다른 실시 예에서 중계 장치(100)는 별도의 중앙 관제 시스템으로 모니터링 결과를 전송할 수도 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (11)

  1. 중앙 관리 장치와 원격 단말로부터 데이터를 송수신하는 중계 장치에 있어서,
    상기 원격 단말로부터 상기 중앙 관리 장치로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 센싱 패킷 및 상기 중앙 관리 장치로부터 상기 원격 단말로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 제어 패킷을 획득하고, 상기 센싱 패킷 및 제어 패킷으로부터 데이터를 획득하는 패킷 감시부; 및
    상기 패킷 감시부에서 획득한 데이터간의 상관관계에 관한 동작 모델을 학습을 통해 생성하고, 제1 센싱 패킷으로부터 획득된 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 센싱 패킷에 대응하는 제1 제어 패킷으로부터 획득된 데이터를 비교하여 상기 제1 제어 패킷의 오류 여부를 판단하고, 상기 제1 제어 패킷이 정상인 경우, 상기 제1 제어 패킷의 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 제어 패킷에 대응하는 제2 센싱 패킷으로부터 획득한 데이터를 비교하여 제2 센싱 패킷의 오류 여부를 판단하는 판단부를 포함하는
    중계 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단부는 상기 제1 제어 패킷에 오류가 있는 경우 상기 중앙 관리 장치의 이상 징후를 사용자에게 알리는
    중계 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단부는
    상기 제2 센싱 패킷에 오류가 있는 경우, 상기 제2 센싱 패킷을 전달한 원격 단말 또는 원격 단말의 감시/제어를 받는 제어 공정의 이상 징후를 사용자에게 알리는
    중계 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 판단부는 상기 제1 제어 패킷에 오류가 있는 경우 제1 제어 패킷을 원격 단말로 전달하지 않는
    중계 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 판단부는 상기 제1 제어 패킷에 오류가 있는 경우, 상기 동작 모델의 출력 값으로 제1 제어 패킷의 데이터를 수정하는
    중계 장치.
  6. 산업 제어 시스템에 있어서,
    물리 인프라와 직접 연결되어 물리 인프라에서 발생하는 신호를 컴퓨터가 읽을 수 있는 데이터로 변환하고, 센싱 패킷을 통해 중앙 관리 장치로 전달하는 원격 단말;
    상기 원격 단말로부터 획득한 데이터에 기초하여 제어 명령을 생성하고, 생성한 제어 명령을 제어 패킷을 통해 상기 원격 단말로 전송하는 중앙 관리 장치; 및
    상기 원격 단말과 상기 중앙 관리 장치를 중계하면서 전송 패킷을 식별하고, 전송 패킷에 포함된 데이터를 분석하여 상기 중앙 관리 장치 또는 상기 원격 단말의 이상 징후를 판단하는 중계 장치를 포함하며,
    상기 중계 장치는,
    상기 원격 단말로부터 상기 중앙 관리 장치로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 센싱 패킷 및 상기 중앙 관리 장치로부터 상기 원격 단말로 전달되는 전송 패킷을 지칭하는 제어 패킷을 획득하고, 상기 센싱 패킷 및 제어 패킷으로부터 데이터를 획득하고, 획득한 데이터간의 상관관계에 관한 동작 모델을 머신 러닝을 통해 생성하고, 제1 센싱 패킷으로부터 획득된 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 센싱 패킷에 대응하는 제1 제어 패킷으로부터 획득된 데이터를 비교하여 상기 제1 제어 패킷의 오류 여부를 판단하고, 상기 제1 제어 패킷이 정상인경우, 상기 제1 제어 패킷의 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 제어 패킷에 대응하는 제2 센싱 패킷으로부터 획득한 데이터를 비교하여 제2 센싱 패킷의 오류 여부를 판단하는산업 제어 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 중계 장치는,
    상기 제1 제어 패킷에 오류가 있는 경우 상기 중앙 관리 장치의 이상 징후를 알리는
    산업 제어 시스템.
  8. 중앙 관리 장치와 원격 단말로부터 데이터를 송수신하는 중계 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 원격 단말로부터 상기 중앙 관리 장치로 전달되는 전송 패킷인 센싱 패킷 및 상기 중앙 관리 장치로부터 상기 원격 단말로 전달되는 전송 패킷 제어 패킷을 획득하는 단계;
    상기 센싱 패킷 및 제어 패킷으로부터 데이터를 획득하는 단계;
    획득한 데이터간의 상관관계에 관한 동작 모델을 머신 러닝을 통해 생성하는 단계;
    제1 센싱 패킷으로부터 획득된 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 센싱 패킷에 대응하는 제1 제어 패킷으로부터 획득된 데이터를 비교하여 상기 제1 제어 패킷의 오류 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 제1 제어 패킷이 정상인경우, 상기 제1 제어 패킷의 데이터를 동작 모델의 입력으로 하여 획득한 출력 값과 상기 제1 제어 패킷에 대응하는 제2 센싱 패킷으로부터 획득한 데이터를 비교하여 제2 센싱 패킷의 오류 여부를 판단하는 단계를 포함하는
    중계 장치의 동작 방법.
  9. 삭제
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제1 제어 패킷에 오류가 있는 경우 상기 중앙 관리 장치의 이상 징후를 사용자에게 알리는 단계를 더 포함하는
    중계 장치의 동작 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 제2 센싱 패킷에 오류가 있는 경우, 상기 제2 센싱 패킷을 전달한 원격 단말 또는 원격 단말의 감시/제어를 받는 제어 공정의 이상 징후를 사용자에게 알리는 단계를 더 포함하는
    중계 장치의 동작 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20050104856A (ko) * 2004-04-30 2005-11-03 동서대학교산학협력단 온라인망을 기반으로 하는 실내환경 감시/제어 시스템
KR101832837B1 (ko) * 2017-07-13 2018-02-27 박태용 빌딩 자동 제어 방법 및 시스템

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