KR102045367B1

KR102045367B1 - Feed 검증 업무 자동화 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102045367B1
Application number: KR1020190036988A
Authority: KR
Inventors: 백경석; 권남섭; 오재철
Original assignee: 주식회사 아이온커뮤니케이션즈
Priority date: 2019-03-29
Filing date: 2019-03-29
Publication date: 2019-11-15

Abstract

본 발명은 FEED 검증 업무 자동화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, FEED 문서의 종류를 식별하여 문서 종류 식별 정보를 생성하는 적어도 하나의 문서 분류 로봇, 상기 문서 종류 식별 정보를 통해 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 데이터 추출 결과에 따라 상기 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류하는 적어도 하나의 데이터 추출 로봇, 상기 FEED 문서의 추출된 데이터 중에서 자신의 BM 유형으로 분류된 데이터에 대한 BM 로직을 처리하는 적어도 하나의 BM 처리 로봇, 상기 각각의 BM 로직에 대한 결과 처리 리포트를 생성하는 사용자 인터페이스 로봇, 및 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, BM 처리 로봇들이 처리한 데이터가 저장되는 데이터 저장부를 포함할 수 있다.

Description

FEED 검증 업무 자동화 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR FEED VERIFICATION TASK AUTOMATION}

본 발명은 FEED 검증 업무 자동화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 특히 FEED 검증 업무를 로봇이 수행하도록 애플리케이션을 구현하고, 검증 업무의 프로세스에 맞게 로봇 간에 플로우를 설정하여 서로 통신을 통해 자동으로 FEED 검증 업무를 수행하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

선박 산업과 해양 플랜트 산업은 연구 개발, 설계, 생산을 위한 지식기반형 복합 엔지니어링 산업이면서 각종 전문인력이 요구되는 산업이다.

한국은 위의 산업 분야에서 뛰어난 시공능력을 갖추고 있음에도, 부가가치가 높은 상세 설계와 조달 부문의 대비, FEED(Front-End Engineering Design) 검증 능력이 부족한 상태에서 턴키 수주에만 주력하여 공사 기간 지연 등에 의한 손실을 겪곤 했다. 특히, FEED 검증에서 전문인력 부족은 계약 조항의 이해 부족과 설계 검증 능력의 부족으로 연결되어 EPC(Engineering, Procurement and Construction) 단계에서 추가 검증을 유발하여 기간 지연을 유발하고 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 FEED 문서의 무결성과 진척도 평가, 관련 문서 간의 스펙 값 불일치 체크와 같은 전문인력이 반복적으로 수행하던 검증 업무를 자동화하는 기술이 필요한 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, FEED 검증 업무를 로봇이 수행하도록 애플리케이션을 구현하고, 검증 업무의 프로세스에 맞게 로봇 간에 플로우를 설정하여 서로 통신을 통해 자동으로 FEED 검증 업무를 수행하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명은 로봇 간에 브로드캐스트 방식으로 통신함으로써, 로봇들이 수만 개의 FEED 문서 검증 업무를 복수 개의 서버에서 분산되어 수행하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명은 FEED 검증 업무 자동화 시스템을 운용함에 있어 FEED 문서를 각 BM 유형별로 로직 처리함으로써 업무 수행 효율을 극대화할 수 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 시스템은 FEED 문서의 종류를 식별하여 문서 종류 식별 정보를 생성하는 적어도 하나의 문서 분류 로봇, 상기 문서 종류 식별 정보를 통해 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 데이터 추출 결과에 따라 상기 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류하는 적어도 하나의 데이터 추출 로봇, 상기 FEED 문서의 추출된 데이터 중에서 자신의 BM 유형으로 분류된 데이터에 대한 BM 로직을 처리하는 적어도 하나의 BM 처리 로봇, 상기 각각의 BM 로직에 대한 결과 처리 리포트를 생성하는 사용자 인터페이스 로봇, 및 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, BM 처리 로봇들이 처리한 데이터가 저장되는 데이터 저장부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 문서 분류 로봇은, 상기 FEED 문서 식별 작업이 완료되면 상기 적어도 하나의 데이터 추출 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 식별 완료 메시지를 전송할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 데이터 추출 로봇은, 상기 식별 완료 메시지를 수신하면 상기 데이터 저장부에서 해당 FEED 문서의 작업 여부를 조회하고, 미작업 문서일 경우에 작업 진행 정보를 저장한 후에 작업을 실행할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 데이터 추출 로봇은, 상기 데이터 추출 작업이 완료되면 상기 BM 처리 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 추출 완료 메시지를 송신할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 BM 처리 로봇은, 상기 추출 완료 메시지를 수신하면 자신의 BM 유형에 해당하는 데이터를 조회하여 로직 처리 작업을 실행할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 BM의 유형은, 프로그램 단위로 세분화되어 상기 적어도 하나의 BM 처리 로봇은 서로 다른 프로그램이 동작할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, 및 BM 처리 로봇이 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리하는 룰 셋 관리 로봇을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 룰 셋 관리 로봇은, 상기 룰 셋 업데이트 시에, 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, 및 BM 처리 로봇이 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 브로드캐스트 방식으로 업데이트 알림 및 업데이트 내역을 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법은 FEED 문서를 자동으로 검증하는 FEED 검증 업무 자동화 방법에 있어서, 적어도 하나의 문서 분류 로봇이 상기 FEED 문서의 종류를 식별하여 문서 종류 식별 정보를 생성하는 문서 분류 단계, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇이 상기 문서 종류 식별 정보를 통해 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 데이터 추출 결과에 따라 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류하는 데이터 추출 단계, 적어도 하나의 BM 처리 로봇이 상기 FEED 문서의 추출된 데이터 중에서 자신의 BM 유형으로 분류된 데이터에 대한 BM 로직을 처리하는 BM 처리 단계, 및 사용자 인터페이스 로봇이 상기 BM 로직 처리 결과에 따른 결과 처리 리포트를 생성하는 사용자 인터페이스 제공 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 문서 분류 단계는, 상기 FEED 문서 식별 작업이 완료되면 상기 데이터 추출 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 식별 완료 메시지를 전송할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 데이터 추출 단계는, 상기 데이터 추출 작업이 완료되면 상기 BM 처리 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 추출 완료 메시지를 송신할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 BM의 유형은, 프로그램 단위로 세분화되어 BM의 유형에 따라 서로 다른 프로그램이 동작될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 문서 분류 단계, 데이터 추출 단계, 및 BM 처리 단계에서 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리하는 룰 셋 관리 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 룰 셋 관리 단계는, 상기 룰 셋 업데이트 시에, 상기 문서 분류 단계, 데이터 추출 단계, 및 BM 처리 단계에서 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 브로드캐스트 방식으로 업데이트 알림 및 업데이트 내역을 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 FEED 검증 업무 자동화 방법을 수행하는 프로그램이 기록될 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템 및 방법은 FEED 검증 업무를 로봇이 수행하도록 애플리케이션을 구현하고, 검증 업무의 프로세스에 맞게 로봇 간에 플로우를 설정하여 서로 통신을 통해 자동으로 FEED 검증 업무를 수행하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템 및 방법은 로봇 간에 브로드캐스트 방식으로 통신함으로써, 로봇들이 수만 개의 FEED 문서 검증 업무를 복수 개의 서버에서 분산되어 수행하도록 할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템 및 방법은 FEED 검증 업무 자동화 시스템을 운용함에 있어 FEED 문서를 각 BM 유형별로 로직 처리함으로써 업무 수행 효율을 극대화할 수 있다.

또한, 본 발명은 FEED 검증 업무 자동화 시스템에서 각 BM 유형별로 처리 결과 리포트를 생성함으로써, 사용자는 처리 결과 리포트를 보고 능동적으로 대처할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템을 나타내는 개요도이다.
도 2a 내지 도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장부에 저장되는 데이터를 설명하기 위한 표이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법의 문서 분류 단계를 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법의 데이터 추출 단계를 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법의 BM 처리 단계를 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법의 사용자 인터페이스 단계를 나타내는 순서도이다.

이하에서 본 발명의 기술적 사상을 명확화하기 위하여 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성요소에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 도면들 중 실질적으로 동일한 기능구성을 갖는 구성요소들에 대하여는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들을 부여하였다. 설명의 편의를 위하여 필요한 경우에는 장치와 방법을 함께 서술하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 시스템을 나타내는 개요도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 시스템(1000)은 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100), 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200), 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300), 사용자 인터페이스 로봇(400) 및 데이터 저장부(600)를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 시스템(1000)은 룰 셋 관리 로봇(500)을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 시스템(1000)은, RPA(Robot Process Automation) 개념을 적용하여 FEED 검증 업무를 각 로봇들(100, 200, 300, 400, 500)이 분산하여 수행할 수 있다. 각 로봇들(100, 200, 300, 400, 500)은 FEED 검증을 위한 각각의 업무를 자동으로 수행하며, 자체적으로 다른 로봇이나 사용자 인터페이스와 통신할 수 있다. 각 로봇들(100, 200, 300, 400, 500)의 구체적인 구성 및 동작은 이하에서 상술한다.

도 2a 내지 도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화를 위한 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 2a를 참조하면, 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100)은 FEED 문서의 종류를 식별할 수 있으며, 문서 수신부(110), 문서 식별부(120), 및 식별 정보 전송부(130)를 포함할 수 있다.

문서 수신부(110)는 FEED 문서를 수신할 수 있다. 문서 수신부(110)는 선박 및 해양 플랜트 산업에서 요구하는 약 1만개의 FEED 문서를 수신할 수 있다. 실시예에 따라, 문서 수신부(110)는 외부에서 FEED 문서를 바로 수신할 수도 있고, 데이터 저장부(600)를 탐색하여 새로운 FEED 문서가 존재하면 FEED 문서를 불러올 수 있다. 일 실시예에서, 문서 수신부(110)는 데이터 저장부(600)에서 다른 문서 분류 로봇(100)이 해당 문서를 작업했는지 문서 작업 여부를 조회할 수 있다. 미작업 문서일 경우에 해당 문서를 작업하겠다는 작업 진행 정보를 데이터 저장부(600)에 저장하고, 해당 FEED 문서를 불러올 수 있다. 따라서, 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100)이 문서 작업 여부를 조회하고 문서 작업 시 작업하겠다고 체크함으로써, 해당 FEED 문서의 중복 작업을 방지할 수 있는 효과가 있다.

FEED 문서의 종류는 요구사항 정의서, 부속품의 Spec 정의서, 부속품의 데이터 시트, P&ID 설계 문서, PFD 설계 문서, 도면 설계 문서 등일 수 있다. 일 실시예에서, FEED 문서는 PDF 파일 포맷으로 이루어질 수 있으며, 특히 CAD로 작성되는 도면 설계 문서도 PDF 파일 포맷일 수 있다. 여기서는 FEED 문서가 PDF 파일 포맷일 경우로 설명하였지만, 상기 FEED 문서는 이러한 파일 포맷으로 한정되지 않고 FEED 문서의 데이터를 추출할 수 있는 다양한 파일 포맷으로 형성될 수 있다.

문서 식별부(120)는 수신한 FEED 문서의 종류를 식별할 수 있다. 문서 식별부(120)는 FEED 문서 표지의 제목 또는 레이아웃을 분석하거나, FEED 문서 내용 일부분을 분석하여 FEED 문서의 종류를 식별할 수 있다. 실시예에 따라, FEED 문서 파일에 식별 코드가 내장되어 있어 FEED 문서의 종류를 식별할 수 있다. 일 실시예에서, 문서 식별부(120)는 OCR 프로그램으로 FEED 문서의 표지 제목의 텍스트를 인식하여 문서를 식별할 수 있다. 문서 식별부(120)는 식별한 문서 종류 식별 정보를 FEED 문서와 매핑하여 데이터 저장부(600)에 저장할 수 있다.

식별 정보 전송부(130)는 문서 식별부(120)에서 식별한 문서 종류 식별 정보를 데이터 추출 로봇(200)에 전송할 수 있다. 식별 정보 전송부(130)는 모든 데이터 추출 로봇(200)에게 데이터 저장부(600)에 문서 종류 식별 정보가 있음을 알려주는 식별 완료 메시지를 브로드캐스트 방식으로 보낼 수 있다. 일례로서, 상기 식별 완료 메시지에는 어떤 FEED 문서가 식별 완료되었는지를 나타내는 문서 번호가 포함될 수 있다. 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100)이 모든 데이터 추출 로봇(200)에게 브로드캐스트로 식별 완료 메시지를 전송함으로써, 모든 데이터 추출 로봇(200)은 신속하게 FEED 문서의 데이터 추출 작업을 분담할 수 있다. 따라서, 수만 개의 FEED 문서를 처리하기 위해서 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100) 및 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)은 복수 개의 서버에서 분산되어 업무를 수행할 수 있어 신속하고 효율적으로 업무를 처리할 수 있다.

도 2b를 참조하면, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)은 식별 정보 수신부(210), 데이터 추출부(220), BM 분류부(230), 및 추출 정보 전송부(240)를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)은 문서 종류 식별 정보를 통해 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 데이터 추출 결과에 따라 상기 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류할 수 있다.

식별 정보 수신부(210)는 FEED 문서와 매핑된 문서 종류 식별 정보를 수신할 수 있다. 식별 정보 수신부(210)는 문서 분류 로봇(200)으로부터 식별 완료 메시지를 수신하면, 데이터 저장부(600)에서 다른 데이터 추출 로봇(200)이 해당 문서를 작업했는지 문서 작업 여부를 조회할 수 있다. 미작업 문서일 경우에 해당 문서를 작업하겠다고 데이터 저장부(600)에 저장하고, 해당 FEED 문서와 매핑된 문서 종류 식별 정보를 불러올 수 있다. 따라서, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)이 업무를 수행하고 있을 때 식별 완료 메시지를 수신한 경우에도, 다른 데이터 추출 로봇(200)이 해당 FEED 문서 작업을 할 수 있어 신속하게 업무를 분담할 수 있는 장점이 있다. 또한, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)이 문서 작업 여부를 조회하고 문서 작업 시 작업하겠다고 체크함으로써, 해당 FEED 문서의 중복 작업을 방지할 수 있는 효과가 있다.

데이터 추출부(220)는 문서 종류 식별 정보를 통해 해당 문서 파일이 어떤 목적으로 작성된 문서인지 파악하여 데이터 추출 작업을 실시할 수 있다. 즉, 데이터 추출부(220)는 문서의 종류에 따라 추출 데이터가 달라질 수 있다. 예를 들면, 데이터 추출부(220)의 추출 데이터는 문서의 제목, 문서의 진척도 표시 값(진척도 별 표준 코드가 존재), 문서 버전, 문서 내의 부속품(유니크한 아이디로 구분)의 스펙, 데이터 시트, P&ID와 PFD 도면 내에 있는 부속품의 스펙, 요구사항 정의서 내의 독소 조항과 관련된 문장, 또는 핵심 목차 별로 내용 유무 점검 등을 포함할 수 있다. 데이터 추출부(220)는 문서 종류 식별 정보를 통해 추출한 추출 데이터를 해당 FEED 문서에 매핑하여 데이터 저장부(600)에 저장할 수 있다.

BM 분류부(230)는 데이터 추출부(220)에서 발생되는 추출 데이터가 어떤 BM에서 활용되는지 BM 유형을 분류할 수 있다. BM 유형은 기존에 사람이 오랜 시간동안 처리하는 업무를 로봇이 자동으로 대체할 수 있도록 프로그램 단위로 세분화된 것으로서, BM의 유형에 따라 서로 다른 프로그램이 동작될 수 있다. 예를 들어, BM 유형은 A형 내지 E형 BM 등으로 분류할 수 있으며, A형 BM은 FEED 문서들의 무결성 체크, B형 BM은 FEED 문서의 진척도 평가, C형 BM은 FEED 문서 종류 간의 스펙 값 불일치 체크, D형 BM은 3D CAD 데이터와 FEED 문서 간의 데이터 상호 체크, 및 E형 BM은 이러한 상위 BM들의 상태를 종합하여 FEED 성숙도를 종합 평가할 수 있다. 일 실시예에서, 하나의 FEED 문서는 다양한 추출 데이터를 포함하므로 복수 개의 BM 유형에서 활용될 수 있다. BM 분류부(230)는 해당 FEED 문서의 추출 데이터를 이용하여 분류한 BM 분류 정보를 해당 FEED 문서에 매핑하여 데이터 저장부(600)에 저장할 수 있다.

추출 정보 전송부(240)는 BM 처리 로봇에게 데이터 추출 정보를 브로드캐스트 방식으로 알릴 수 있다. 추출 정보 전송부(240)는 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)에게 추출 데이터와 BM 분류 정보가 있음을 알려주는 추출 완료 메시지를 브로드캐스트 방식으로 보낼 수 있다. 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)이 모든 BM 처리 로봇(300)에게 브로드캐스트로 추출 완료 메시지를 전송함으로써, 각 BM 처리 로봇(300)은 추출 완료 메시지를 수신하여 자신의 BM 유형에 맞는 FEED 문서의 추출 데이터를 작업할 수 있다.

도 2c를 참조하면, 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)은 자신의 BM 유형으로 분류된 FEED 문서의 추출된 데이터에 대한 BM 로직을 처리할 수 있다. 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)은 추출 정보 수신부(310), BM 로직 처리부(320), 및 BM 결과 전송부(330)를 포함할 수 있다.

적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)은 BM 유형별로 각각 하나의 BM을 담당할 수 있다. 예를 들어, A형 BM을 처리하는 A형 BM 처리 로봇과 B형 BM을 처리하는 B형 BM 처리 로봇은 서로 다른 프로그램이 동작하는 로봇일 수 있다. 여기서 프로그램이란, FEED 문서들의 무결성 및 진척도 체크, 관련 문서 간의 스펙 값 불일치 체크와 같은 FEED 검증 업무를 체계화하여 유형별로 나눈 로직일 수 있다.

추출 정보 수신부(310)는 데이터 추출 정보를 수신할 수 있다. 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)은 데이터 추출 로봇(200)으로부터 추출 완료 메시지를 수신하면, 데이터 저장부(600)에서 해당 FEED 문서의 BM 분류 정보를 조회하여 자신의 BM 유형을 만족하는 추출 데이터를 불러올 수 있다.

BM 로직 처리부(320)는 불러온 추출 데이터의 BM 로직을 처리할 수 있다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 BM 로직 처리부(320)는 불러온 추출 데이터에서 자신이 처리하는 BM과 관련성이 있는 데이터를 파싱하여 BM 로직을 처리할 수 있다. 예를 들면, FEED 문서들의 무결성을 체크하는 A형 BM 처리 로봇은 누락된 문서나, 누락된 문서 내의 핵심 목차, 혹은 목차는 있으나 내용이 없거나 TBD로 표시된 부분을 확인할 수 있다. 또한, FEED 문서의 진척도를 평가하는 B형 BM 처리 로봇은 문서 내에 기재된 표준 체계 수준을 확인할 수 있다. FEED 문서 종류 간의 스펙 값 불일치를 체크하는 C형 BM 처리 로봇은 다양한 문서에서 특정 부속품을 기준으로 각 문서별로 기재된 부속품의 스펙 값이 일치하는지를 비교할 수 있다. 즉, A형 BM 처리 로봇이나 B형 BM 처리 로봇처럼 하나의 문서만을 처리할 수도 있지만, C형 BM 처리 로봇과 같이 C형 BM에 해당하는 복수의 문서를 상호 비교하여 로직을 처리할 수 있다.

로직 처리부(320)는 처리한 로직 실행 결과를 해당되는 BM 유형에 매핑하여 데이터 저장부(600)에 저장할 수 있다. 일 실시예에서, BM 처리 로봇(300)은 각 유형의 BM 처리 로봇이 저장한 로직 실행 결과를 불러와서 로직을 처리할 수 있다. 예를 들면, E형 BM 처리 로봇은 상위 BM 로직 실행 결과를 불러와서 FEED 성숙도를 종합 평가할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 FEED 문서는 복수의 BM을 위해 로직 처리 대상이 될 수 있다. 즉, 각각의 BM 처리 로봇(300)은 같은 문서에서 데이터를 파싱하고 로직 처리를 할 수 있다. 또한, 각각의 BM 처리 로봇(300)이 파싱한 데이터는 동일할 수도 있고, BM 유형에 따라 같은 문서 내의 다른 데이터를 참고할 수도 있다.

BM 결과 전송부(330)는 BM 로직 결과를 사용자 인터페이스 로봇(400)에게 전송할 수 있다. BM 결과 전송부(330)는 사용자 인터페이스 로봇(400)에게 직접 호출 방식으로 BM 완료 메시지를 전송할 수 있다. 사용자 인터페이스 로봇(400)은 각 BM 유형별 결과를 종합하여 결과 처리 리포트를 생성하기 때문에, 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)이 사용자 인터페이스 로봇(400)에게 직접 호출 방식으로 BM 완료 메시지를 보낼 수 있다.

도 2d를 참조하면, 사용자 인터페이스 로봇(400)은 각각의 BM 로직에 대한 결과 처리 리포트를 생성하며, BM 결과 수신부(410), BM 결과 처리부(420)를 포함할 수 있다.

BM 결과 수신부(410)는 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)으로부터 BM 로직에 대한 결과를 수신할 수 있다. 사용자 인터페이스 로봇(400)이 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)으로부터 BM 완료 메시지를 수신하면, 사용자 인터페이스 로봇(400)은 데이터 저장부(600)에서 해당 BM 유형 로직 결과를 불러올 수 있다.

BM 결과 처리부(420)는 불러온 BM 유형별 결과를 종합적으로 정리하여 사용자에게 보고하기 위해 대시보드를 만들어 알려줄 수 있다. 또한, BM 결과 처리부(420)는 FEED 문서에 결함이나 수정 작업이 요청되는 것이 있으면 발주처 담당자 혹은 작성자에게 메일이나 SNS, SMS 등의 통신 채널 방법으로 직접 요청하는 작업을 수행할 수 있다.

이와 같은 FEED 검증 업무 자동화 시스템을 통해서 사용자는 사용자 인터페이스 로봇(400)이 제공하는 대시보드를 확인할 수 있다. 이로써, 사용자는 처리 결과 리포트를 보고 문서 수정, 문서 보완, 내용 질의, FEED 완료 등의 업무에 능동적으로 대처할 수 있다.

도 2e를 참조하면, 룰 셋 관리 로봇(500)은 상기 문서 분류 로봇(100), 데이터 추출 로봇(200), 및 BM 처리 로봇(300)이 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리할 수 있다. 룰 셋 관리 로봇(500)은 문서 식별 룰 셋 업데이트 관리부(510), 데이터 추출 룰 셋 업데이트 관리부(520), BM 처리 룰 셋 업데이트 관리부(530), 업데이트 정보 전송부(540)를 포함할 수 있다.

문서 식별 룰 셋 업데이트 관리부(510)는 문서 식별 로봇(100)이 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리할 수 있다.

데이터 추출 룰 셋 업데이트 관리부(520)는 데이터 추출 로봇(200)이 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리할 수 있다.

BM 처리 룰 셋 업데이트 관리부(530)는 BM 처리 로봇(300)이 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리할 수 있다. BM 처리 로봇(300)은 각 유형의 BM 처리 로봇(300) 별로 룰 셋이 다를 수 있다.

업데이트 정보 전송부(540)는 룰 셋이 업데이트가 되면 업데이트 정보를 로봇들에게 바로 브로드캐스트하여 각각의 로봇들이 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 업데이트 내역과 함께 알림을 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 저장부에 저장되는 데이터를 설명하기 위한 표이다. 도 3을 참조하여 데이터 저장부에 저장되는 데이터 형식을 설명하도록 한다. 데이터 저장부(600)에는 문서 분류 로봇(100), 데이터 추출 로봇(200), BM 처리 로봇(300)들이 처리한 데이터가 저장될 수 있다.

도 3을 참조하면, 데이터 저장부(600)에는 문서번호(DF1), 원본(DF2), 문서 종류(DF3), 데이터 추출 작업 여부(DF4), 추출 데이터(DF5), BM 분류(DF6) 등의 데이터 필드가 존재할 수 있으며, 문서 번호가 1~6인 FEED 문서들의 데이터가 저장될 수 있다.

문서번호(DF1)는 FEED 문서를 식별하는 번호이다. FEED 문서의 번호는 FEED 문서가 들어온 순서대로 부여될 수 있고, FEED 문서에 미리 할당된 번호일 수 있다.

원본(DF2)은 FEED 문서의 원본 파일이다. FEED 문서는 PDF 파일 포맷으로 이루어질 수 있으며, 특히 CAD로 작성되는 도면 설계 문서도 PDF 파일 포맷일 수 있다. 새로운 FEED 문서는 바로 원본(DF1)에 저장되어 문서 분류 로봇(100)이 데이터 저장부(600)를 탐색하여 새로운 FEED 문서를 불러올 수 있다. 일 실시예에서, 문서 분류 로봇(100)이 외부로부터 FEED 문서를 수신할 경우, 문서 분류 로봇(100)이 FEED 문서를 원본(DF2)에 저장할 수 있다.

문서 종류(DF3)는 FEED 문서의 문서 종류 식별 정보로서, 문서 분류 로봇(100)이 FEED 문서의 원본 파일에서 문서 종류 식별 작업을 완료하고 얻은 정보일 수 있다.

새로운 FEED 문서는 원본(DF2)에 저장되고, 문서 분류 로봇(100)이 데이터베이스(600)에서 새로운 문서를 불러올 수 있다. 일 실시예에서, 문서 종류 식별 정보는 문서 종류(DF3)에 저장될 수 있다.

데이터 추출 작업 여부(DF4)는 데이터 추출 작업이 실행되었는지의 여부를 Y 또는 N으로 나타낸 것이다. 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)은 데이터 추출 작업 여부(3)를 조회하여 N일 경우, Y로 변경한 후에 데이터 추출 작업을 실행할 수 있다.

추출 데이터(DF5)에는 데이터 추출 로봇(200)이 FEED 문서로부터 추출한 데이터가 별도의 DB 형태나 CSV 혹은 XML 형태로 저장될 수 있다.

BM 분류(DF6)는 BM 유형별로 나뉘어져 있으며, 각 BM 유형은 BM 대상(DF7) 및 BM 결과(DF8)를 포함할 수 있다.

BM 분류(DF6)의 BM 대상(DF7)은 데이터 추출 로봇(200)이 FEED 문서에서 추출한 데이터를 통해 분류한 BM 유형일 수 있다. 이 때, 데이터 추출 로봇(200)이 하나의 FEED 문서에서 추출한 데이터를 분석하여 분류한 BM 유형은 복수 개가 대상이 될 수 있다.

BM 분류(DF6)의 BM 결과(DF8)는 각 유형의 BM 처리 로봇(300)이 처리한 로직 실행 결과가 저장될 수 있다. 사용자 인터페이스 로봇(400)은 BM 분류(DF7)의 결과(DF8)에서 각 BM 유형별 로직 실행 결과를 불러올 수 있으며, 각 BM 유형별로 처리 결과 리포트를 생성할 수 있다.

문서번호(DF1) 1의 원본(DF2)에 새로운 FEED 문서 파일이 저장되면, 문서 분류 로봇(100)은 1번 FEED 문서의 문서 종류를 식별하여 문서 종류(DF3)에 문서 종류 식별 정보인 “요구사항 정의서”를 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)이 1번 FEED 문서의 데이터 추출 작업을 하겠다고 데이터 추출 작업 여부(DF4)에 “Y” 값을 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)이 1번 FEED 문서 파일과 문서 종류 식별 정보인 “요구사항 정의서”를 불러온 후, 1번 FEED 문서 파일에서 “요구사항 정의서”에 맞는 데이터를 추출하여 추출 데이터(DF5)에 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)은 1번 FEED 문서의 추출 데이터를 분석하여 1번 FEED 문서에 필요한 BM 유형이 A형 및 B형이면, A형 및 B형 BM 대상(DF7)에 체크할 수 있다. A형 BM 처리 로봇과 B형 처리 로봇은 각각 자신의 유형으로 된 추출 데이터(DF5)를 불러와서 각각의 BM 로직으로 작업을 한 후에 결과 데이터를 BM 결과(DF8)에 저장할 수 있다. 문서번호(DF1) 3의 FEED 문서도 이와 같은 과정으로 진행된 결과일 수 있다.

문서번호(DF1) 2의 원본(DF2)에 새로운 FEED 문서 파일이 저장되면, 문서 분류 로봇(100)은 2번 FEED 문서의 문서 종류를 식별하여 문서 종류(DF3)에 문서 종류 식별 정보인 “부속품의 SPEC 정의서”를 저장할 수 있다. 이 때, 데이터 추출 작업 여부(DF4)가 “N”이므로, 2번 FEED 문서는 데이터 추출 로봇(200)의 작업이 아직 완료되지 않은 상태일 수 있다. 즉, 브로드캐스트로 2번 FEED 문서의 식별 완료 메시지를 받은 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)은 “N”인 것을 조회하면 “Y”로 변경한 후에 작업을 실행할 수 있다.

문서번호(DF1) 4의 원본(DF2)에 새로운 FEED 문서 파일이 저장되면, 문서 분류 로봇(100)은 4번 FEED 문서의 문서 종류를 식별하여 문서 종류(DF3)에 문서 종류 식별 정보인 “P&ID 설계 문서”를 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)이 4번 FEED 문서의 데이터 추출 작업을 하겠다고 데이터 추출 작업 여부(DF4)에 “Y” 값을 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)이 4번 FEED 문서 파일과 문서 종류 식별 정보인 “P&ID 설계 문서”를 불러온 후, 4번 FEED 문서 파일에서 “P&ID 설계 문서”에 맞는 데이터를 추출하여 추출 데이터(DF5)에 저장할 수 있다. 또한, 데이터 추출 로봇(200)은 추출 데이터를 통해 추출한 BM 유형이 B형이면 B형 BM 대상(DF7)에 체크할 수 있다. 여기서 B형 BM 결과(DF8)에 데이터가 없는 것은, 아직 4번 FEED 문서의 추출 데이터(DF5)에 대한 B형 BM 처리 로봇의 작업이 완료되지 않았음을 의미한다. 실시예에 따라, B형 BM 처리 로봇이 4번 FEED 문서의 추출 데이터(DF5)를 불러와서 작업을 하고 있는 상태이거나, B형 BM 유형으로 된 다른 FEED 문서의 추출 데이터(DF5)를 불러와서 작업을 하고 있는 상태일 수도 있다.

문서번호(DF1) 5의 원본(DF2)에 새로운 FEED 문서 파일이 저장되면, 문서 분류 로봇(100)은 5번 FEED 문서의 문서 종류를 식별하여 문서 종류(DF3)에 문서 종류 식별 정보인 “PFD 설계 문서”를 저장할 수 있다. 5번 FFED 문서의 데이터 추출 작업 여부(DF4)가 “Y”이지만 추출 데이터(DF5)는 비어 있으므로, 데이터 추출 로봇(200)이 5번 FEED 문서의 데이터 추출 작업을 하고 있는 상태인 것을 알 수 있다.

문서번호(DF1) 6을 보면 원본(DF2)에만 데이터가 있으므로, 새로 들어온 FEED 문서인 것을 알 수 있다. 이 때, 문서 분류 로봇(100)은 새로운 FEED 문서를 탐색해서 6번 FEED 문서를 불러온 후에 문서 종류 식별 작업을 할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법을 나타내는 순서도이다. 도 5 내지 8은 도 4에 나타난 FEED 검증 업무 자동화 방법의 각 단계를 상세하게 설명한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FEED 검증 업무 자동화 방법은 문서 분류 단계(S410), 데이터 추출 단계(S420), BM 처리 단계(S430), 및 사용자 인터페이스 단계(S440)를 포함할 수 있다.

문서 분류 단계(S410)는 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100)이 상기 FEED 문서를 식별할 수 있다.

도 5를 참조하면, 문서 분류 단계(S410)에서는 적어도 하나의 문서 분류 로봇(100)이 FEED 문서를 수신할 수 있다(S411). 문서 분류 로봇(100)은 수신된 FEED 문서의 표지를 분석하여(S412) 문서의 종류를 식별할 수 있다(S413). 이 때, FEED 문서의 표지를 분석하여 문서의 종류를 식별할 수 있지만, FEED 문서의 내용 일부분을 분석하여 FEED 문서의 종류를 식별할 수 있다. FEED 문서의 종류를 식별한 후에, 문서 분류 로봇(100)은 문서 종류 식별 정보를 해당 FEED 문서와 매핑하여 데이터 저장부(600)에 저장하고(S414), 모든 데이터 추출 로봇(200)에게 브로드캐스트 방식으로 식별 완료 메시지를 전송할 수 있다(S415).

데이터 추출 단계(S420)는 적어도 하나의 데이터 추출 로봇(200)이 상기 식별된 정보를 통해 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 데이터 추출 결과에 따라 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류할 수 있다.

도 6을 참조하면, 데이터 추출 단계(S420)에서는 데이터 추출 로봇(200)이 문서 분류 로봇(100)으로부터 식별 완료 메시지를 수신하면(S421), 데이터 저장부(600)에서 해당 FEED 문서의 작업 여부를 체크하고(S422), 해당 FEED 문서와 FEED 문서와 매핑된 문서 종류 식별 정보를 불러올 수 있다. 그 후에 데이터 추출 로봇(200)은 문서 종류 식별 정보를 통해 해당 문서 파일이 어떤 목적으로 작성된 문서인지 파악하여 데이터 추출 작업을 실시할 수 있다(S423). 그 후에, 데이터 추출 로봇(200)은 데이터 추출 작업을 통해 추출한 데이터가 어떤 BM에서 활용되는지 BM 유형을 분류할 수 있다(S424). 데이터 추출 로봇(200)은 추출 데이터를 BM 분류 정보와 함께 데이터 저장부(600)에 저장할 수 있다(S425). 그 후에, 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)에게 추출한 데이터와 BM 분류 정보가 있음을 알려주는 추출 완료 메시지를 브로드캐스트 방식으로 보낼 수 있다(S426).

BM 처리 단계(S430)는 적어도 하나의 BM 처리 로봇이 상기 자신의 BM 유형으로 분류된 상기 FEED 문서의 추출된 데이터에 대한 BM 로직을 처리할 수 있다.

도 7을 참조하면, BM 처리 단계(S430)에서는 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)이 데이터 추출 로봇(200)으로부터 추출 완료 메시지를 수신하면(S431), 데이터 저장부(600)에서 해당 FEED 문서의 BM 분류 정보를 조회하여 자신의 BM 유형을 만족하는 추출 데이터를 불러올 수 있다(S432). BM 처리 로봇(300)은 불러온 추출 데이터의 BM 로직을 처리할 수 있다(S433). 그 후에, BM 처리 로봇(300)은 로직 실행 결과를 데이터 저장부(600)에 저장하고(S434), 사용자 인터페이스 로봇(400)에게 직접 호출 방식으로 BM 완료 메시지를 전송할 수 있다(S435).

사용자 인터페이스 단계(S440)는 사용자 인터페이스 로봇(400)이 상기 BM 로직 처리 결과에 따른 결과 처리 리포트를 생성할 수 있다.

도 8을 참조하면, 사용자 인터페이스 단계(S440)는 사용자 인터페이스 로봇(400)이 적어도 하나의 BM 처리 로봇(300)으로부터 BM 완료 메시지를 수신하면(S441), 사용자 인터페이스 로봇(400)은 데이터 저장부(600)에서 해당 BM 유형 로직 결과를 불러올 수 있다. 그 후에 사용자 인터페이스 로봇(400)은 불러온 BM 유형별 결과를 종합적으로 정리하고(S442), 각 BM별 처리 결과 리포트를 생성하여 사용자에게 보고할 수 있다(S443).

일 실시예에 따라, 룰 셋 관리 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다. 룰 셋 관리 단계(미도시)는 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, 및 BM 처리 로봇이 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리할 수 있다. 또한, 룰 셋이 업데이트가 되면 업데이트 정보를 해당되는 로봇들에게 바로 브로드캐스트하여 각각의 로봇들이 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 업데이트 내역과 함께 알림을 제공할 수 있다.

지금까지 본 발명에 대하여 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 중심으로 상세히 살펴보았다. 이러한 실시예들은 이 발명을 한정하려는 것이 아니라 예시적인 것에 불과하며, 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 전술한 설명이 아니라 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다. 비록 본 명세서에 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 개념을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 본 발명의 각 단계는 반드시 기재된 순서대로 수행되어야 할 필요는 없고, 병렬적, 선택적 또는 개별적으로 수행될 수 있다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 본질적인 기술사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 형태 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 균등물은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 구성요소를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

100 : 문서 분류 로봇 110 : 문서 수신부
120 : 문서 식별부 130 : 식별 정보 전송부
200 : 데이터 추출 로봇 210 : 식별 정보 수신부
220 : 데이터 추출부 230 : BM 분류부
240 : 추출 정보 전송부 300 : BM 처리 로봇
310: 추출 정보 수신부 320 : BM 로직 처리부
330 : BM 결과 전송부 400 : 사용자 인터페이스 로봇
410 : BM 결과 수신부 420 : BM 결과 처리부
500 : 룰 셋 관리 로봇 510 : 문서 식별 룰 셋 업데이트 관리부
520 : 데이터 추출 룰 셋 업데이트 관리부
530 : BM 처리 룰 셋 업데이트 관리부
540 : 업데이트 정보 전송부 600 : 데이터 저장부
1000 : FEED 검증 업무 자동화 시스템

Claims

외부에서 수신되는 복수 개의 FEED 문서 중에서 식별 작업이 진행되지 않은 FEED 문서를 불러온 후에, 상기 FEED 문서의 종류를 식별하여 문서 종류 식별 정보를 생성하면, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 식별 완료 메시지를 전송하는 적어도 하나의 문서 분류 로봇;
상기 식별 완료 메시지를 수신하여 상기 FEED 문서가 데이터 추출 작업이 진행되지 않았으면, 상기 FEED 문서 및 상기 FEED 문서의 문서 종류 식별 종류를 불러온 후에, 상기 문서 종류 식별 정보를 통해 식별된 문서의 종류에 따라 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 추출 데이터가 어떤 BM에서 활용되는지 분석하여 상기 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류하는 작업을 완료하면, 적어도 하나의 BM 처리 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 추출 완료 메시지를 전송하는 적어도 하나의 데이터 추출 로봇;
상기 추출 완료 메시지를 수신하면 상기 FEED 문서의 추출된 데이터 중에서 자신의 BM 유형으로 분류된 데이터를 불러온 후에, 상기 FEED 문서의 추출된 데이터에 대한 BM 로직을 처리하는 작업을 완료하면, 사용자 인터페이스 로봇에게 BM 완료 메시지를 전송하는 적어도 하나의 BM 처리 로봇;
상기 BM 완료 메시지를 수신하면 상기 각각의 BM 유형별 로직 결과를 불러온 후에, 상기 각각의 BM 유형별 로직 결과를 종합적으로 정리하여 결과 처리 리포트를 생성하는 사용자 인터페이스 로봇; 및
상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, BM 처리 로봇들이 처리한 데이터가 저장되는 데이터 저장부를 포함하며,
상기 데이터 저장부는,
상기 FEED 문서의 문서 종류 식별 정보, 상기 FEED 문서의 추출 데이터, 상기 FEED 문서의 적어도 하나의 BM 유형, 상기 추출 데이터에 대한 BM 유형별 로직 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템.
삭제
제1항에 있어서,
상기 데이터 추출 로봇은,
상기 식별 완료 메시지를 수신하면 상기 데이터 저장부에서 해당 FEED 문서의 작업 여부를 조회하고, 미작업 문서일 경우에 작업 진행 정보를 저장한 후에 작업을 실행하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 BM의 유형은,
프로그램 단위로 세분화되어 상기 적어도 하나의BM 처리 로봇은 서로 다른 프로그램이 동작하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템.
제1항에 있어서,
상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, 및 BM 처리 로봇이 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리하는 룰 셋 관리 로봇을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템.
제7항에 있어서,
상기 룰 셋 관리 로봇은,
상기 룰 셋 업데이트 시에, 상기 문서 분류 로봇, 데이터 추출 로봇, 및 BM 처리 로봇이 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 브로드캐스트 방식으로 업데이트 알림 및 업데이트 내역을 제공하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 시스템.
FEED 문서를 자동으로 검증하는 FEED 검증 업무 자동화 방법에 있어서,
적어도 하나의 문서 분류 로봇이 외부에서 수신되는 복수 개의 FEED 문서 중에서 식별 작업이 진행되지 않은 FEED 문서를 불러온 후에, 상기 FEED 문서의 종류를 식별하여 문서 종류 식별 정보를 생성하면, 적어도 하나의 데이터 추출 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 식별 완료 메시지를 전송하는 문서 분류 단계;
적어도 하나의 데이터 추출 로봇이 상기 식별 완료 메시지를 수신하여 상기 FEED 문서가 데이터 추출 작업이 진행되지 않았으면, 상기 FEED 문서 및 상기 FEED 문서의 문서 종류 식별 종류를 불러온 후에, 상기 문서 종류 식별 정보를 통해 식별된 문서의 종류에 따라 상기 FEED 문서에서 데이터를 추출하고, 상기 추출 데이터가 어떤 BM에서 활용되는지 분석하여 FEED 문서를 적어도 하나의 BM 유형으로 분류하는 작업이 완료되면, 적어도 하나의 BM 처리 로봇에게 브로드캐스트 방식으로 추출 완료 메시지를 전송하는 데이터 추출 단계;
적어도 하나의 BM 처리 로봇이 상기 추출 완료 메시지를 수신하면, 상기 FEED 문서의 추출된 데이터 중에서 자신의 BM 유형으로 분류된 데이터를 불러온 후에, 상기 FEED 문서의 추출된 데이터에 대한 BM 로직을 처리하는 작업을 완료하면, 사용자 인터페이스 로봇에게 BM 완료 메시지를 전송하는 BM 처리 단계; 및
사용자 인터페이스 로봇이 상기 BM 완료 메시지를 수신하면 상기 각각의 BM 유형별 로직 결과를 불러온 후에, 상기 각각의 BM 유형별 로직 결과를 종합적으로 정리하여 결과 처리 리포트를 생성하는 사용자 인터페이스 제공 단계를 포함하며,
상기 FEED 문서의 문서 종류 식별 정보, 상기 FEED 문서의 추출 데이터, 상기 FEED 문서의 적어도 하나의 BM 유형, 상기 추출 데이터에 대한 BM 유형별 로직 결과가 데이터 저장부에 저장되는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 방법.
삭제
삭제
제9항에 있어서,
상기 BM의 유형은
프로그램 단위로 세분화되어 BM의 유형에 따라 서로 다른 프로그램이 동작되는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 방법.
제9항에 있어서,
상기 문서 분류 단계, 데이터 추출 단계, 및 BM 처리 단계에서 각각의 작업을 처리할 때 필요한 규칙을 룰 셋 형태로 관리하는 룰 셋 관리 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 방법.
제13항에 있어서,
상기 룰 셋 관리 단계는,
상기 룰 셋 업데이트 시에, 상기 문서 분류 단계, 데이터 추출 단계, 및 BM 처리 단계에서 자체적으로 업그레이드할 수 있도록 브로드캐스트 방식으로 업데이트 알림 및 업데이트 내역을 제공하는 것을 특징으로 하는 FEED 검증 업무 자동화 방법.
제9항 및 제12항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.