KR102021980B1 - 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 장치는 설계하고자 하는 대상 정보에 기초하여, 설계 대상의 유형을 식별하고, 설계 대상에 대응하는 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건을 획득하고, 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들을 매칭시킨 데이터베이스를 조회하여, 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득하고, 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들 및 제어 설계 조건들의 히스토리에 따라 최적화된 설계 정보에 기초하여, 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보, 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보 및 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 생성하고, 위치 정보, 연결 정보 및 동작 정보에 기초하여 설계 대상을 3D 모델링한 산업용 플랜트 또는 반도체 설비의 3D 모델을 생성하고, 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건에 대응하는 제어 신호들을 3D 모델에 적용하여, 3D 모델을 테스트할 수 있다.

Description

산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CAD BASED INDUSTRIAL PLANT AND SEMICONDUCTOR FACILITY DESIGN}

아래 실시예들은 플랜트 및 반도체 설비 등 산업용 설비를 설계하는 기술에 관한 것이다.

산업용 플랜트와 반도체 설비는 설계 대상을 특정하고, 설계, 조달, 시공으로 엔지니어링 공정이 진행된다. 플랜트 설계는 공학적인 전문 기술이 종합적으로 활용되어 정유, 가스, 석유화학 및 고분자 화학 플랜트와 발전소 등을 건설하는데 요구되는 사양에 따라 설계 작업이 수행된다. 플랜트 설계는 제철소, 발전소, 자동차 산업 등에서 요구되는 각종 설비 및 시설에 필요한 기계, 배관, 전기, 계장, 공정, 구조물, 장치류 등의 국제 규격, 기술적인 사항들, 대체품 간의 사양 비교, 결합 여부가 체크되어야 하기 때문에 설계 작업 기술에서 작업자에게 제공되는 효율성과 정교함이 중요하다.

반도체 설비 설계는 반도체 제조 공정에서 필수적인 설비 또는 장비를 설계하는 기술로서, 반도체 제조 공정 내에서 해당 공정의 특성을 정확히 반영하고 주변 공정과의 연계를 고려하여 설계 작업이 수행된다. 반도체 제조용 설비는 설비의 안정적인 구동 및 제어, 환경 제어, 자동화 제어, 시스템 개선 등 다양한 요소가 고려되고, 반도체 설비 내 탑재되는 하드웨어와 소프트웨어 사이의 연동이 잘 이루어지는지 테스트가 되어야 한다. 산업용 플랜트 및 반도체 설비 등 다양한 산업용 장비 또는 설비들은 3D 모델링을 통해 구현될 수 있는데, 설계 작업에 있어서 설계 품질과 공기 단축을 실현할 수 있는 설계 기술의 연구가 요구된다.

한국등록특허공보 KR 10-0969613 한국등록특허공보 KR 10-1183585 한국등록특허공보 KR 10-1767230 한국등록특허공보 KR 10-1891797 한국등록특허공보 KR 10-1592213

실시예들은 설계 대상의 유형과 설계 대상의 요구 조건에 따라 설계에 필수적인 엘리먼트들을 제시하여, 설계 작업의 효율과 속도를 높이고 체계적인 설계 작업 환경을 제공하고자 한다.

실시예들은 유형 별 설계 조건을 단계적으로 제시하고, 최적화된 설계 정보를 제공하여 구조적, 기계적, 제어적 설계 사양에 적합한 설계 솔루션을 도출하고자 한다.

실시예들은 설계 조건에 따른 엘리먼트들의 배치, 연결 관계, 제어 동작에 대한 피드백을 히스토리로 관리하여 정교한 설계 솔루션을 제공하고자 한다.

실시예들은 유저들의 설계 피드백 데이터를 기초로 작업자에게 단계 별 설계 작업의 정보를 가이드하여 설계 편의성과 효율성을 높이고자 한다.

실시예들은 인공지능을 기초로 엘리먼트들의 3D 공간 상 위치를 표현하는 정보, 엘리먼트들의 연결 관계를 표현하는 정보 및 엘리먼트들의 동작 프로세스를 표현하는 정보를 생성하여 작업의 효율성과 속도를 높여 품질향상과 공기단축을 실현하고자 한다.

일실시예에 따른 CAD 기반 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법은 설계하고자 하는 대상 정보에 기초하여, 설계 대상의 유형-상기 설계 대상의 상기 유형은 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나를 포함함-을 식별하는 단계; 상기 설계 대상에 대응하는 구조 설계 조건-상기 구조 설계 조건은 공간 상에 부품들을 배치시키 위한 구조적인 조건을 포함함-, 기계 설계 조건-상기 기계 설계 조건은 상기 부품들의 사양으로서, 크기, 길이, 형상, 명칭, 두께, 재질, 사용 압력, 사용 온도, 사용 전력, 사용 전압, 용접 방식, 반경, 강도, 내부 유체, 결합 방식 및 규격 중 적어도 하나를 포함함- 및 제어 설계 조건-상기 제어 설계 조건은 입출력에 대응하는 전류, 전압, 전력, 압력, 각도, 이동 반경, 액츄에이팅 정보, 내부 유체량, 속도, 온도, 시간, 농도, 진동수 및 밝기 중 적어도 하나를 포함함-을 획득하는 단계; 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들을 매칭시킨 데이터베이스를 조회하여, 상기 구조 설계 조건, 상기 기계 설계 조건 및 상기 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득하는 단계; 상기 설계 대상들, 상기 구조 설계 조건들, 상기 기계 설계 조건들 및 상기 제어 설계 조건들의 히스토리에 따라 최적화된 설계 정보에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보, 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보 및 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 생성하는 단계; 상기 위치 정보, 상기 연결 정보 및 상기 동작 정보에 기초하여, 상기 설계 대상을 3D 모델링한 산업용 플랜트 또는 반도체 설비의 3D 모델을 생성하는 단계; 및 상기 구조 설계 조건, 상기 기계 설계 조건 및 상기 제어 설계 조건에 대응하는 제어 신호들을 상기 3D 모델에 적용하여, 상기 3D 모델을 테스트하는 단계를 포함한다.

일실시예에 따르면, 상기 위치 정보, 상기 연결 정보 및 상기 동작 정보를 생성하는 단계는 상기 구조 설계 조건들에 따라 클러스터링된 엘리먼트들의 제1 히스토리에 기초하여, 상기 획득된 제2 엘리먼트들을 배치시키기 위한 3D 공간 상의 영역들 내 위치들을 생성하는 단계; 상기 영역들 별로 각각 배치된 상기 제2 엘리먼트들의 상기 위치들을 조정하기 위한 제1 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보를 수정하는 단계; 상기 위치 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들 별 위치들의 제1 수정 정보를 기록하는 단계; 상기 기계 설계 조건들에 따라 상기 엘리먼트들을 연결시킨 제2 히스토리에 기초하여, 상기 위치 정보가 수정된 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들을 생성하는 단계; 상기 연결된 상기 제2 엘리먼트들 사이의 상기 연결 관계들을 조정하기 위한 제2 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보를 수정하는 단계; 상기 연결 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 제2 수정 정보를 기록하는 단계; 상기 제어 설계 조건들에 따라 상기 엘리먼트들을 동작시키는 제3 히스토리에 기초하여, 상기 연결 정보가 수정된 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들을 생성하는 단계; 상기 제2 엘리먼트들 별로 각각 정의된 상기 동작 프로세스들을 조정하기 위한 제3 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 수정하는 단계; 및 상기 동작 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 제3 수정 정보를 기록하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 제2 엘리먼트들을 획득하는 단계는 상기 설계 대상의 상기 식별된 유형에 기초하여, 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나에 대응하는 설계 템플릿을 획득하는 단계; 상기 데이터베이스로부터 상기 획득된 설계 템플릿에 대응하는 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들의 매칭 관계를 추출하는 단계; 및 상기 매칭 관계로부터 상기 구조 설계 조건, 상기 기계 설계 조건 및 상기 제어 설계 조건에 대응하는 상기 제2 엘리먼트들을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 3D 공간 상의 상기 영역들 내 상기 위치들을 생성하는 단계는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들 별 위치들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 클러스터링된 엘리먼트들의 상기 제1 히스토리에 기초하여, 상기 3D 공간 상의 상기 위치들을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 연결 관계들을 생성하는 단계는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 연결된 엘리먼트들의 상기 제2 히스토리에 기초하여, 상기 연결 관계들을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 동작 프로세스들을 생성하는 단계는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 동작하는 엘리먼트들의 상기 제3 히스토리에 기초하여, 상기 동작 프로세스들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 3D 공간 상의 상기 영역들 내 상기 위치들을 생성하는 단계는 상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 구조 설계 조건 내 제1 변수들을 전처리하여 상기 제1 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제1 입력을 생성하는 단계; 엘리먼트들 별 위치들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제1 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제1 입력을 적용하는 단계; 상기 제1 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제1 출력을 획득하는 단계; 및 상기 제1 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들에 각각 대응하는 위치들을 표현하는 제1 정보를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 연결 관계들을 생성하는 단계는 상기 제1 출력 및 상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 기계 설계 조건 내 제2 변수들을 전처리하여 상기 제2 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제2 입력을 생성하는 단계; 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제2 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제2 입력을 적용하는 단계; 상기 제2 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제2 출력을 획득하는 단계; 및 상기 제2 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들 사이를 연결시키는 연결 관계들을 표현하는 제2 정보를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 동작 프로세스들을 생성하는 단계는 상기 제1 출력, 상기 제2 출력 및 상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 제어 설계 조건 내 제3 변수들을 전처리하여 상기 제3 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제3 입력을 생성하는 단계; 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제3 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제3 입력을 적용하는 단계; 상기 제3 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제3 출력을 획득하는 단계; 및 상기 제3 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들을 동작시키는 동작 프로세스들을 표현하는 제3 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.

실시예들은 설계 대상의 유형과 설계 대상의 요구 조건에 따라 설계에 필수적인 엘리먼트들을 제시하여, 설계 작업의 효율과 속도를 높이고 체계적인 설계 작업 환경을 제공할 수 있다.

실시예들은 유형 별 설계 조건을 단계적으로 제시하고, 최적화된 설계 정보를 제공하여 구조적, 기계적, 제어적 설계 사양에 적합한 설계 솔루션을 도출할 수 있다.

실시예들은 설계 조건에 따른 엘리먼트들의 배치, 연결 관계, 제어 동작에 대한 피드백을 히스토리로 관리하여 정교한 설계 솔루션을 제공할 수 있다.

실시예들은 유저들의 설계 피드백 데이터를 기초로 작업자에게 단계 별 설계 작업의 정보를 가이드하여 설계 편의성과 효율성을 높일 수 있다.

실시예들은 인공지능을 기초로 엘리먼트들의 3D 공간 상 위치를 표현하는 정보, 엘리먼트들의 연결 관계를 표현하는 정보 및 엘리먼트들의 동작 프로세스를 표현하는 정보를 생성하여 작업의 효율성과 속도를 높여 품질향상과 공기단축을 실현할 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 장치(이하, 설계 장치라 함)는 설계하고자 하는 대상 정보에 기초하여, 설계 대상의 유형을 식별할 수 있다(101). 설계 장치는 CAD를 기반으로 산업용 플랜트 및 반도체 설비 등 다양한 산업용 장비 또는 설비들을 설계하는 장치로서, 예를 들어 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.

일실시예에 따른 설계 장치는 통신 기능이 포함된 전자 장치일 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상전화기, 전자북 리더기(e-book reader), 데스크톱 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device)(예: 전자 안경과 같은 head-mounted-device(HMD), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 스마트카(smart car) 또는 스마트 와치(smartwatch)중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 기능을 갖춘 스마트 가전 제품(smart home appliance)일 수 있다. 스마트 가전 제품은, 예를 들자면, 전자 장치는 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), TV 박스(예를 들면, 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(game consoles), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 각종 의료기기(예: MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, GPS 수신기(global positioning system receiver), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치 및 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛, 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine) 또는 상점의 POS(point of sales) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 기능을 포함한 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 입력장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일실시예에에 따른 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 전자 장치는 플렉서블 장치일 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않음은 당업자에게 자명하다. 다양한 실시예에서 이용되는 유저라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

일실시예에 따른 전자 장치는 프로세서, 메모리, 유저 인터페이스 및 통신 인터페이스를 포함하고, 다른 전자 장치와 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 통신 인터페이스는 유, 무선 네트워크 또는 유선 직렬 통신 등을 통하여 소정 거리 이내의 다른 전자 장치와 데이터를 송수신할 수 있다. 네트워크는 일실시예에 따른 전자 장치와 다양한 개체들(entities) 간의 유, 무선 통신을 가능하게 한다. 전자 장치는 네트워크를 통해 다양한 개체들과 통신할 수 있고, 네트워크는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜들을 사용할 수 있다. 이때, 네트워크(network)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network) 등을 포함하나 이에 한정되지 않으며, 정보를 송, 수신할 수 있는 다른 종류의 네트워크가 될 수도 있음을 통신 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 대상의 유형은 산업용 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 산업용 플랜트 및 반도체 설비는 사업 수주, 설계(Engineering), 자재 구매(Procurement), 구축의 과정을 거치므로, 설계 초기 단계에서 설계 방향을 정교하게 설정하고 불필요한 오류를 줄여 작업기간 단축, 품질 향상, 비용 절감을 달성하는 게 중요하다. 설계 및 구축 후 테스트 단계에서 설계 오류가 발견되거나 계획 변경이 발생되는 경우에는 불필요한 절차로 인한 시간 및 비용 손실이 커질 수 있다. 따라서, 설계 단계에서 오류를 줄이고 속도를 높이는 기법이 필요하다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 CAD(Computer-Aided Design)를 기반으로 산업용 플랜트 및 반도체 설비를 설계할 수 있다. CAD는 설계　및 기술 문서를 작성하기 위한 기술로, 수작업으로 진행되는 제도를 자동화된 프로세스로 대체하는 소프트웨어이다. 설계 장치는 CAD를 기반으로 설계 동작을 수행하되, 산업용 플랜트 및 반도체 설비의 설계를 구현하는데 요구되는 기능을 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 화력, 원자력, 수력 등 플랜트, 반도체 기계 설비, 제어 시스템과 같이 미리 정의된 유형들 중 설계 대상의 유형을 식별할 수 있다. 설계 대상의 유형에 따라 기본적으로 요구되는 사양이 달라질 수 있으므로, 설계 장치는 설계 대상의 유형에 기초하여 데이터베이스 내 엘리먼트들을 추출할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상에 대응하는 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건을 획득할 수 있다(102). 일실시예에 따르면, 구조 설계 조건은 공간 상에 부품들을 배치시키 위한 구조적인 조건을 포함한다. 플랜트 설계 시에는 각각의 배관을 어떻게 배치할지를 계획하는데 이를 배치 계획이라 한다. 설계 장치는 배치 계획과 같은 구조 설계 조건을 획득하여, 3차원 공간 상의 배관 부품을 배치할 수 있다. 설계 장치는 배관 부품의 배치 결과에 따라 배관 루트를 생성하고, 배관 부품의 배치 데이터를 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 기계 설계 조건은 상기 부품들의 사양으로서, 크기, 길이, 형상, 명칭, 두께, 재질, 사용 압력, 사용 온도, 사용 전력, 사용 전압, 용접 방식, 반경, 강도, 내부 유체, 결합 방식 및 규격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 설계 장치는 플랜트 설계 시 구조 설계 조건과 기계 설계 조건을 충족시키기 위한 배관의 부품 별로 배치 데이터와 사양 데이터를 생성할 수 있다. 설계 장치는 CAD 내 배치 데이터와 사양 데이터를 생성하기 위한 구조 설계 조건 및 기계 설계 조건을 획득할 수 있다.

일실시예에 따르면, 제어 설계 조건은 입출력에 대응하는 전류, 전압, 전력, 압력, 각도, 이동 반경, 액츄에이팅 정보, 내부 유체량, 속도, 온도, 시간, 농도, 진동수 및 밝기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 설계 장치는 반도체 장비 설계 시 제어 설계 조건을 충족시키기 위한 부품들 별로 동작하는 동작 프로세스 데이터를 생성할 수 있다. 설계 장치는 기계 설비 내 제어 시스템과 케이블 결선을 통해 각 부품들이 동작하는 제어논리도(CLD: Control Logic Diagram)와 제어환선도(FLD : Functional Loop Diagram)를 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들을 매칭시킨 데이터베이스를 조회하여, 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득할 수 있다(103). 설계 장치는 산업용 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나에 포함되는 배관, 전기, 계장, 공기조화, 구조, 토목, 히터 등 주어진 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 데이터베이스로부터 획득할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 3D 모델을 생성하기 위한 데이터의 엘리먼트들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 3D CAD는 AVEVA의 E3D, INTERGRAPH의 S3D, BIM(Building InformationModeling)의 3D CAD 모델링일 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 설계 장치는 서버일 수 있으며, 데이터베이스에 기록된 설계 조건과 엘리먼트 사이의 매칭 관계를 조회하여 주어진 설계 조건에 대응하는 엘리먼트들을 획득할 수 있다.

일실시예에 따르면, 엘리먼트는 속성 및 형상 등 다양한 사양에 의해 정의될 수 있다. 엘리먼트는 파이프, 엘보우(Elbow), 티(Tee), 밸브(Valve), 타워(Tower), 드럼Drum), 베셀(Vessel), 탱크(Tank), 펌프(Pump), 운전(Operation)과 유지보수(Maintenace)를 위해 설치되는 플랫폼(Platform)과 파이프랙(Piperack), 트레이(Tray), 정션박스(Junction Box)나 전선배관, 전력 모듈, 트랜지스터 세트, 발광 모듈, 에너지 저장 모듈 등 다양한 형태로 유형화될 수 있다. 엘리먼트의 속성은 명칭, 재질(Material Specification), 넘버, 규격, 사용 환경 등 다양하게 정의될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상의 식별된 유형에 기초하여, 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나에 대응하는 설계 템플릿을 획득할 수 있다. 설계 템플릿은 3D CAD 작업을 수행하기 위해 적용되는 템플릿일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 획득된 설계 템플릿에 대응하는 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들의 매칭 관계를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 데이터베이스는 설계 대상, 설계 조건 및 엘리먼트들을 기초로 생성된 3D 모델의 테스트 결과에 기초하여 갱신될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 매칭 관계로부터 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득할 수 있다. 설계 장치는 주어진 조건을 충족하는 제2 엘리먼트들을 데이터베이스로부터 획득하여 유저에게 제공할 수 있고, 유저는 제시된 제2 엘리먼트들을 별도의 선택 과정 없이 선정할 수 있어 작업의 효율을 높일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들 및 제어 설계 조건들의 히스토리에 따라 최적화된 설계 정보에 기초하여, 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보, 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보 및 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 생성할 수 있다(104). 일실시예에 따르면, 히스토리는 설계 대상에 설계 조건이 적용되어 생성된 3D 모델의 테스트 결과 및 엘리먼트에 대한 사용자들의 처리 결과 중 적어도 하나에 기초하여 갱신된 정보일 수 있다. 예를 들어, 히스토리는 설계 대상 및 설계 조건들으로부터 학습되는 엘리먼트들의 추정 결과 일 수 있으며, 딥러닝에 채용되는 트레이닝 샘플은 설계 대상, 설계 조건 및 엘리먼트에 따른 테스트 결과일 수 있다. 학습 및 추론과 관련된 내용은 후술하겠다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 구조 설계 조건들에 따라 클러스터링된 엘리먼트들의 제1 히스토리에 기초하여, 제2 엘리먼트들을 배치시키기 위한 3D 공간 상의 영역들 내 위치들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 설계 장치는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들 별 위치들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 클러스터링된 엘리먼트들의 제1 히스토리에 기초하여, 3D 공간 상의 위치들을 생성할 수 있다. 설계 장치는 영역들 별로 각각 배치된 제2 엘리먼트들의 위치들을 조정하기 위한 제1 입력에 응답하여, 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보를 수정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 유저는 구조 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 배치시키기 위한 영역들을 확인하고, 해당 영역들 내에서 유저의 재량에 따라 영역 내 위치를 조정하는 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 기 정의된 유저 인터페이스를 통해 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 제2 엘리먼트들 별로 적절하게 배치되어야 하는 후보 영역 또는 위치가 제시되는 체험감을 제공받을 수 있어 작업 효율과 속도를 높일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상의 유형과 설계 대상의 요구 조건에 따라 설계에 필수적인 엘리먼트들을 제시하여, 설계 작업의 효율과 속도를 높이고 체계적인 설계 작업 환경을 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제1 입력에 기초한 위치 정보의 수정에 따른 제2 엘리먼트들 별 위치들의 제1 수정 정보를 기록할 수 있다. 설계 장치는 제1 수정 정보에 기초하여 데이터베이스를 갱신할 수 있고, 갱신된 데이터베이스는 설계 장치에 의해 활용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 기계 설계 조건들에 따라 엘리먼트들을 연결시킨 제2 히스토리에 기초하여, 위치 정보가 수정된 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 설계 장치는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 연결된 엘리먼트들의 제2 히스토리에 기초하여, 연결 관계들을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 기계 설계 조건들에 기초하여, 제2 엘리먼트들의 속성들 및 형상들을 판단할 수 있다. 예를 들어, 형상은 삼각뿔 형상, 사각뿔 형상, 마름모 형상, 박스 형상, 원형 형상, 타원 형상, 실린더 형상 및 원뿔 형상 중 적어도 하나의 조합으로 구현될 수 있다. 파이프는 실린더 형상으로 구현되고, 전기 판넬은 박스형상으로 구현되고, 배관은 실린더 형상으로 구현되고, 제어반은 박스 형상 또는 원형 형상으로 구현되고, 발광 모듈은 타원 형상으로 구현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 기계 설계 조건들에 기초하여 제2 엘리먼트들의 속성들 및 형상들을 설정하고, 설정된 속성들 및 형상들에 기초하여 솔리드 연산(Solid Operaion 또는 Boolean operation)을 수행하고, 연산 수행 결과 논리적 형상을 생성할 수 있다. 설계 장치는 전기 배관이 결합된 박스 형태의 전기 판넬의 형상을 생성하거나 제어 모듈이 결합된 팬으로 구현된 반도체 설비 온도 제어반의 형상을 생성하거나 플랫폼에 설치되는 플레이트(Plate)나 그레이팅(Grating)을 관통하는 파이프의 형상을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 서로 연결된 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들을 조정하기 위한 제2 입력에 응답하여, 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보를 수정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 유저는 기계 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 연결시키기 위한 연결 관계들을 확인하고, 유저의 재량에 따라 연결 관계들을 조정하는 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 기 정의된 유저 인터페이스를 통해 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 제2 엘리먼트들 별로 적절하게 연결되어야 하는 후보 연결 관계가 제시되는 체험감을 제공받을 수 있어 작업 효율과 속도를 높일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 연결 정보의 수정에 따른 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 제2 수정 정보를 기록할 수 있다. 설계 장치는 제2 수정 정보에 기초하여 데이터베이스를 갱신할 수 있고, 갱신된 데이터베이스는 설계 장치에 의해 활용될 수 있다. 일실시예에 따르면 설계 장치는 유저들의 설계 피드백 데이터를 기초로 작업자에게 단계 별 설계 작업의 정보를 가이드하여 설계 편의성과 효율성을 높일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제어 설계 조건들에 따라 엘리먼트들을 동작시키는 제3 히스토리에 기초하여, 연결 정보가 수정된 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 설계 장치는 복수의 사용자들에 의해 업로드된 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 수정 정보를 기초로 최적화되어 동작하는 엘리먼트들의 제3 히스토리에 기초하여, 동작 프로세스들을 생성할 수 있다. 동작 프로세스는 미리 정의된 전류 또는 전압 조건에 따라 회전하는 액츄에이팅일 수 있고, 미리 정의된 신호 또는 명령에 따라 특정 전력을 송신하는 동작일 수 있고, 미리 정의된 온도 범위에 따라 동작하는 온도 제어 동작일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 동작 프로세스를 제어논리도(CLD: Control Logic Diagram) 및 제어환선도(FLD : Functional Loop Diagram) 중 적어도 하나의 조합으로 구현된 제어 회로로 표현할 수 있다. 제어논리도는 플랜트(Plant) 또는 반도체 설비에 포함된 펌프(Pump), 밸브(Valve) 및 각종 많은 장비들의 기동과 정지를 포함하여 플랜트(Plant) 또는 반도체 설비 전체의 기동 및 정지를 표현하는 도면으로 모든 정보는 “0” 과 “1”을 연산하기 위한 디지털 논리기호로 구현된다. 제어환선도는 플랜트(Plant) 또는 반도체 설비에 포함된 제어밸브 및 속도 제어 장비 등과 같이 기동 이후 장비의 밸런스(Balance)를 유지하기 위한 수치 연산 프로그램(Program)을 보여주기 위한 도면으로 사칙연산 및 미분 적분 등 각종 수치 연산 함수를 통해 구현된다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 플랜트(Plant) 또는 반도체 설의 기능에 따라 배관계장도(P&ID, Piping and Instrumentation Diagram), 계통운전도(SOD, System Operation Diagram), 제어계기도(C&ID, Control & Instrument Diagram), 제어논리도(CLD, Control Logic Diagram), 기본배선도(EWD, Elementary Wiring Diagram) 중 적어도 하나에 기초하여 동작 프로세스를 정의할 수 있다. 일실시예에 따르면, 설계 장치는 동작 프로세스를 아날로그 또는 디지털 신호의 입출력에 관한 데이터(예를 들면, 전압, 전류, 전력, 압력, 회전수, 온도, 시간, 농도, 진동수중 적어도 하나와 이를 연산하는 수치적 연산식)와, 도면의 식별정보(예를 들면, 작업자 아이디나 이름, 명칭, 도면 번호, 고유 식별기호, 날짜중 적어도 하나)에 기초하여 정의할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제2 엘리먼트들 별로 각각 정의된 동작 프로세스들을 조정하기 위한 제3 입력에 응답하여, 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 수정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 유저는 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 동작시키기 위한 동작 프로세스들을 확인하고, 유저의 재량에 따라 영역 내 동작 프로세스를 조정하는 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 기 정의된 유저 인터페이스를 통해 입력 동작을 수행할 수 있다. 유저는 제2 엘리먼트들 별로 적절하게 수행되어야 하는 후보 동작 프로세스가 제시되는 체험감을 제공받을 수 있어 작업 효율과 속도를 높일 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 유형 별 설계 조건을 단계적으로 제시하고, 최적화된 설계 정보를 제공하여 구조적, 기계적, 제어적 설계 사양에 적합한 설계 솔루션을 도출할 수 있다. 설계 장치는 설계 조건에 따른 엘리먼트들의 배치, 연결 관계, 제어 동작에 대한 피드백을 히스토리로 관리하여 정교한 설계 솔루션을 제공할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 동작 정보의 수정에 따른 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 제3 수정 정보를 기록할 수 있다. 설계 장치는 장치는 제3 수정 정보에 기초하여 데이터베이스를 갱신할 수 있고, 갱신된 데이터베이스는 설계 장치에 의해 활용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 위치 정보, 연결 정보 및 동작 정보에 기초하여 설계 대상을 3D 모델링한 산업용 플랜트 또는 반도체 설비의 3D 모델을 생성할 수 있다(105). 설계 장치는 공장의 기계설비 또는 제어시스템을 개발하거나 개조하기 위한 3D 모델을 생성할 수 있는데, 3D 모델은 기계 설비의 구성들과 해당 구성들이 동작하는 규약들이 설계된 제어시스템과 해당 제어시스템과 케이블이 결선된 형태로 구현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건에 대응하는 제어 신호들을 3D 모델에 적용하여, 3D 모델을 테스트할 수 있다(106). 설계 장치는 플랜트 및 반도체 설비의 제어 시스템을 테스트하기 위한 테스트 신호를 생성하고, 테스트 신호에 따른 응답을 통해 3D 모델의 오류 및 결함을 확인하고, 화긴 결과에 따라 3D 모델을 갱신할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 설계 대상(201)에 대응하는 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건(202)을 획득할 수 있다. 설계 장치는 설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들을 매칭시킨 데이터베이스(205)를 조회하여, 구조 설계 조건, 기계 설계 조건 및 제어 설계 조건(202)에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 딥러닝 기법을 이용하여 제2 엘리먼트들을 배치시키기 위한 3D 공간 상의 영역들 내 위치들(203)을 생성할 수 있다. 설계 장치는 구조 설계 조건 및 설계 대상에 따라 최적화되어 엘리먼트들을 배치시키도록 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 제2 엘리먼트들의 위치들을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제2 엘리먼트들에 대응하는 구조 설계 조건 내 제1 변수들을 전처리하여 제1 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제1 입력을 생성할 수 있다. 여기서, 입력은 one-hot 벡터, 실수 벡터 등 설계 의도에 따라 다양한 형태로 정의될 수 있다. 입력 생성 시 구조 설계 조건 내 제1 변수들에 각각 가중치들이 적용될 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크의 학습 시 최적화될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 엘리먼트들 별 위치들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제1 뉴럴 네트워크로 제1 입력을 적용할 수 있다. 입력은 뉴럴 네트워크의 입력 레이어에 대응할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제1 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제1 출력을 획득할 수 있다. 설계 장치는 제1 뉴럴 네트워크의 출력 레이어로부터 생성된 제1 출력을 획득할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 비선형적인 활성화 함수를 이용하여 중간 레이어를 거친 값들을 출력 레이어로 처리하여, 출력을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 출력은 엘리먼트들 별 위치들에 대응하는 노드들을 포함할 수 있다. 출력 레이어는 특정 엘리먼트의 위치에 대응하는 값을 출력하는 제1 노드, 특정 엘리먼트의 위치에 대응하는 값을 출력하는 제2 노드 등을 포함할 수 있다. 노드에 의해 출력되는 값은 위치를 이산화하여 표현하거나 확률과 같은 연속된 값으로 표현할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제1 출력에 기초하여, 제2 엘리먼트들에 각각 대응하는 위치들을 표현하는 제1 정보를 생성할 수 있다. 설계 장치는 제1 정보에 기초하여, 제2 엘리먼트들이 3D 공간 상 영역 내 위치들을 생성할 수 있다. 제1 정보는 3D 공간 상의 좌표 또는 영역 내 좌표에 대응하는 확률과 연관된 정보로 표현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 뉴럴 네트워크는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 레이블들은 엘리먼트들에 대응하는 구조 설계 조건 내 변수들 및 엘리먼트들 별 위치들에 대한 추정 결과들 또는 유저들의 수정 정보들에 기초하여 정의될 수 있다. 뉴럴 네트워크는 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 뉴럴 네트워크의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수를 이용할 수 있다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 미리 정의된 손실 함수(loss function)을 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 뉴럴 네트워크 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 역전파(backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크를 이용하여 출력을 획득하고, 제2 엘리먼트들에 각각 대응하는 위치들을 추정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 딥러닝 기법을 이용하여 제2 엘리먼트들을 연결시키기 위한 3D 공간 상의 연결 관계(204)를 생성할 수 있다. 설계 장치는 기계 설계 조건 및 설계 대상에 따라 최적화되어 엘리먼트들을 배치시키도록 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계를 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제1 출력 및 제2 엘리먼트들에 대응하는 기계 설계 조건 내 제2 변수들을 전처리하여 제2 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제2 입력을 생성할 수 있다. 입력 생성 시 기계 설계 조건 내 제2 변수들에 각각 가중치들이 적용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제2 뉴럴 네트워크로 제2 입력을 적용할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제2 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제2 출력을 획득할 수 있다. 설계 장치는 제2 뉴럴 네트워크의 출력 레이어로부터 생성된 제2 출력을 획득할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 비선형적인 활성화 함수를 이용하여 중간 레이어를 거친 값들을 출력 레이어로 처리하여, 출력을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 출력은 엘리먼트들 사이의 위치 관계들에 대응하는 노드들을 포함할 수 있다. 출력 레이어는 특정 엘리먼트들 사이의 위치 관계에 대응하는 값을 출력하는 제1 노드, 특정 엘리먼트들 사이의 위치 관계에 대응하는 값을 출력하는 제2 노드 등을 포함할 수 있다. 노드에 의해 출력되는 값은 위치 관계를 이산화하여 표현하거나 확률과 같은 연속된 값으로 표현할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제2 출력에 기초하여, 제2 엘리먼트들 사이를 연결시키는 연결 관계들을 표현하는 제2 정보를 생성할 수 있다. 설계 장치는 제2 정보에 기초하여, 제2 엘리먼트들이 3D 공간 내에서 연결되는 연결 관계들을 생성할 수 있다. 제2 정보는 3D 공간 상의 연결 관계들에 대응하는 확률과 연관된 정보로 표현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 뉴럴 네트워크는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 학습에는 상술된 내용이 적용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 설계 장치는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크를 이용하여 출력을 획득하고, 제2 엘리먼트들을 연결시키는 연결 관계들을 추정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 딥러닝 기법을 이용하여 제2 엘리먼트들을 동작시키기 위한 동작 프로세스들을 포함하는 3D 모델을 생성할 수 있다. 설계 장치는 제어 설계 조건 및 설계 대상에 따라 최적화되어 엘리먼트들을 동작시키도록 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제1 출력, 제2 출력 및 제2 엘리먼트들에 대응하는 제어 설계 조건 내 제3 변수들을 전처리하여 제3 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제3 입력을 생성을 생성할 수 있다. 입력 생성 시 제어 설계 조건 내 제3 변수들에 각각 가중치들이 적용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제3 뉴럴 네트워크로 제3 입력을 적용할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제3 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제3 출력을 획득할 수 있다. 설계 장치는 제3 뉴럴 네트워크의 출력 레이어로부터 생성된 제3 출력을 획득할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 비선형적인 활성화 함수를 이용하여 중간 레이어를 거친 값들을 출력 레이어로 처리하여, 출력을 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 출력은 엘리먼트들의 동작 프로세스들에 대응하는 노드들을 포함할 수 있다. 출력 레이어는 특정 엘리먼트의 동작 프로세스에 대응하는 값을 출력하는 제1 노드, 특정 엘리먼트의 동작 프로세스에 대응하는 값을 출력하는 제2 노드 등을 포함할 수 있다. 노드에 의해 출력되는 값은 동작 프로세스를 이산화하여 표현하거나 확률과 같은 연속된 값으로 표현할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 제3 출력에 기초하여, 제2 엘리먼트들을 동작시키는 동작 프로세스들을 표현하는 제3 정보를 생성할 수 있다. 설계 장치는 제3 정보에 기초하여, 제2 엘리먼트들이 3D 공간 내에서 동작하는 동작 프로세스들을 생성할 수 있다. 제3 정보는 3D 공간 내 동작 프로세스들에 대응하는 확률과 연관된 정보로 표현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 뉴럴 네트워크는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 학습에는 상술된 내용이 적용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 설계 장치는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크를 이용하여 출력을 획득하고, 제2 엘리먼트들을 동작 시키기 위한 동작 프로세스들을 추정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 설계 장치는 인공지능을 기초로 엘리먼트들의 3D 공간 상 위치를 표현하는 정보, 엘리먼트들의 연결 관계를 표현하는 정보 및 엘리먼트들의 동작 프로세스를 표현하는 정보를 생성하여 작업의 효율성과 속도를 높여 품질향상과 공기단축을 실현할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 장치(301)는 프로세서(302) 및 메모리(303)를 포함한다. 일실시예에 따른 장치(301)는 상술한 서버 또는 단말일 수 있다. 프로세서는 도 1 내지 도 2를 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 2를 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(303)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(303)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(302)는 프로그램을 실행하고, 장치(301)를 제어할 수 있다. 프로세서(302)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(303)에 저장될 수 있다. 장치(301)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (2)

1. 설계하고자 하는 대상 정보에 기초하여, 설계 대상의 유형-상기 설계 대상의 상기 유형은 플랜트 및 반도체 설비 중 적어도 하나를 포함함-을 식별하는 단계;
   상기 설계 대상에 대응하는 구조 설계 조건-상기 구조 설계 조건은 공간 상에 부품들을 배치시키 위한 구조적인 조건을 포함함-, 기계 설계 조건-상기 기계 설계 조건은 상기 부품들의 사양으로서, 크기, 길이, 형상, 명칭, 두께, 재질, 사용 압력, 사용 온도, 사용 전력, 사용 전압, 용접 방식, 반경, 강도, 내부 유체, 결합 방식 및 규격 중 적어도 하나를 포함함- 및 제어 설계 조건-상기 제어 설계 조건은 입출력에 대응하는 전류, 전압, 전력, 압력, 각도, 이동 반경, 액츄에이팅 정보, 내부 유체량, 속도, 온도, 시간, 농도, 진동수 및 밝기 중 적어도 하나를 포함함-을 획득하는 단계;
   설계 대상들, 구조 설계 조건들, 기계 설계 조건들, 제어 설계 조건들 및 엘리먼트들을 매칭시킨 데이터베이스를 조회하여, 상기 구조 설계 조건, 상기 기계 설계 조건 및 상기 제어 설계 조건에 대응하는 제2 엘리먼트들을 획득하는 단계;
   상기 설계 대상들, 상기 구조 설계 조건들, 상기 기계 설계 조건들 및 상기 제어 설계 조건들의 히스토리에 따라 최적화된 설계 정보에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보, 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보 및 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 생성하는 단계;
   상기 위치 정보, 상기 연결 정보 및 상기 동작 정보에 기초하여, 상기 설계 대상을 3D 모델링한 산업용 플랜트 또는 반도체 설비의 3D 모델을 생성하는 단계; 및
   상기 구조 설계 조건, 상기 기계 설계 조건 및 상기 제어 설계 조건에 대응하는 제어 신호들을 상기 3D 모델에 적용하여, 상기 3D 모델을 테스트하는 단계
   를 포함하고,
   상기 위치 정보, 상기 연결 정보 및 상기 동작 정보를 생성하는 단계는
   상기 구조 설계 조건들에 따라 클러스터링된 엘리먼트들의 제1 히스토리에 기초하여, 상기 획득된 제2 엘리먼트들을 배치시키기 위한 3D 공간 상의 영역들 내 위치들을 생성하는 단계;
   상기 영역들 별로 각각 배치된 상기 제2 엘리먼트들의 상기 위치들을 조정하기 위한 제1 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들의 위치들의 위치 정보를 수정하는 단계;
   상기 위치 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들 별 위치들의 제1 수정 정보를 기록하는 단계;
   상기 기계 설계 조건들에 따라 상기 엘리먼트들을 연결시킨 제2 히스토리에 기초하여, 상기 위치 정보가 수정된 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들을 생성하는 단계;
   상기 연결된 상기 제2 엘리먼트들 사이의 상기 연결 관계들을 조정하기 위한 제2 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 연결 정보를 수정하는 단계;
   상기 연결 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 제2 수정 정보를 기록하는 단계;
   상기 제어 설계 조건들에 따라 상기 엘리먼트들을 동작시키는 제3 히스토리에 기초하여, 상기 연결 정보가 수정된 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들을 생성하는 단계;
   상기 제2 엘리먼트들 별로 각각 정의된 상기 동작 프로세스들을 조정하기 위한 제3 입력에 응답하여, 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 동작 정보를 수정하는 단계; 및
   상기 동작 정보의 수정에 따른 상기 제2 엘리먼트들의 동작 프로세스들의 제3 수정 정보를 기록하는 단계
   를 포함하며,
   상기 3D 공간 상의 상기 영역들 내 상기 위치들을 생성하는 단계는
   상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 구조 설계 조건 내 제1 변수들을 전처리하여 상기 제1 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제1 입력을 생성하는 단계;
   엘리먼트들 별 위치들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제1 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제1 입력을 적용하는 단계;
   상기 제1 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제1 출력을 획득하는 단계; 및
   상기 제1 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들에 각각 대응하는 위치들을 표현하는 제1 정보를 생성하는 단계
   를 포함하고,
   상기 연결 관계들을 생성하는 단계는
   상기 제1 출력 및 상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 기계 설계 조건 내 제2 변수들을 전처리하여 상기 제2 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제2 입력을 생성하는 단계;
   엘리먼트들 사이의 연결 관계들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제2 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제2 입력을 적용하는 단계;
   상기 제2 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제2 출력을 획득하는 단계; 및
   상기 제2 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들 사이를 연결시키는 연결 관계들을 표현하는 제2 정보를 생성하는 단계
   를 포함하고,
   상기 동작 프로세스들을 생성하는 단계는
   상기 제1 출력, 상기 제2 출력 및 상기 제2 엘리먼트들에 대응하는 상기 제어 설계 조건 내 제3 변수들을 전처리하여 상기 제3 변수들에 각각 대응하는 다 차원의 제3 입력을 생성하는 단계;
   엘리먼트들의 동작 프로세스들의 수정 정보를 기초로 기 학습된 제3 뉴럴 네트워크로 상기 생성된 제3 입력을 적용하는 단계;
   상기 제3 뉴럴 네트워크에 의해 생성된 제3 출력을 획득하는 단계; 및
   상기 제3 출력에 기초하여, 상기 제2 엘리먼트들을 동작시키는 동작 프로세스들을 표현하는 제3 정보를 생성하는 단계
   를 포함하는,
   산업용 플랜트 및 반도체 설비 설계 방법.
   
2. 삭제

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