KR102069842B1 - 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템은, 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중 검침 내역에 대한 블록 생성을 독점하여 수행하도록 설정된 스팟 DCU와, 상기 스팟 DCU가 생성한 블록체인 데이터를 트랜잭션을 통해 상호 공유하는 일반 DCU를 구비하는 블록체인 기반 데이터집중장치(DCU)들; 및 상기 DCU들 중 스팟 DCU들을 설정하며, 설정된 스팟 DCU들이 생성 및 검증한 블록체인 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하여 특정 DCU의 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 자동복구를 수행하기 위한 고장 알림 신호를 전송하는 서버를 포함하는 기술을 제공함에 기술적 특징이 있다.

Description

데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템{FAULT DIAGNOSIS AND AUTOMATIC RECOVERY SYSTEM BASED ON DATA SHARING}
본 발명은 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중 검침 내역에 대한 블록 생성을 독점하여 수행하도록 설정된 스팟 DCU와, 상기 스팟 DCU가 생성한 블록체인 데이터를 트랜잭션을 통해 상호 공유하는 일반 DCU를 구비하는 블록체인 기반 데이터집중장치(DCU)들 및 상기 DCU들 중 스팟 DCU들을 설정하며, 설정된 스팟 DCU들이 생성 및 검증한 블록체인 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하여 특정 DCU의 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 자동복구를 수행하기 위한 고장 알림 신호를 전송하는 서버를 포함하는, 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 원격검침 시스템은 사용 전력 정보를 측정하는 계량기, 변대주 등에 설치되어 계량기와 통신을 수행하고 이를 전력회사의 원격검침 서버에 전송하는 기능을 수행하는 통신 수단, 검침을 수행하고 검침 정보를 관리하는 전력회사의 원격 검침 서버로 구성된다.
이 경우 저압 원격검침용 데이터집중장치(DCU)는 하위 모뎀이나 계기 데이터를 주기적으로 수집하고, 수집된 정보는 데이터집중장치(DCU)의 데이터베이스(DB)에 일정기간 보관하며 상위 서버로부터 데이터 요청이 있을 시 이에 대한 응답으로 데이터를 전송하는 폴링(Polling) 방식을 따른다.
하지만 종래기술은 데이터집중장치(DCU)에 에러 발생 시 복구 기능을 수행하는 것이 불가능 하고, 하위 모뎀이나 계기의 모든 데이터를 사용자가 인지할 수 없는 문제점이 있었다.
이로 인해 데이터집중장치(DCU)는 서버를 통해서만 제어가 가능하므로, 서버와의 통신이 두절되면, 관리자가 현장에 직접 출동하여 고장을 복구해야 하는 불편함이 존재하였다.
또한 서버는 고장 진단이나 예측 기능을 수행하고 있지 않음으로 인해, 데이터 전송 시간을 보고 관리자가 수동으로 판단하여 고장 발생을 인지한 경우 수동으로 고장복구 조치를 취하거나, 서버와의 통신이 안 되는 경우는 직접 현장에 출동하여 고장복구 조치를 취해야 하는 불편함이 존재하였다.
대한민국 등록특허 제10-1741755호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중 검침 내역에 대한 블록 생성을 독점하여 수행하도록 설정된 스팟 DCU와, 상기 스팟 DCU가 생성한 블록체인 데이터를 트랜잭션을 통해 상호 공유하는 일반 DCU를 구비하는 블록체인 기반 데이터집중장치(DCU)들 및 상기 DCU들 중 스팟 DCU들을 설정하며, 설정된 스팟 DCU들이 생성 및 검증한 블록체인 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하여 특정 DCU의 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 자동복구를 수행하기 위한 고장 알림 신호를 전송하는 서버를 포함하는, 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템은, 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중 검침 내역에 대한 블록 생성을 독점하여 수행하도록 설정된 스팟 DCU와, 상기 스팟 DCU가 생성한 블록체인 데이터를 트랜잭션을 통해 상호 공유하는 일반 DCU를 구비하는 블록체인 기반 데이터집중장치(DCU)들; 및 상기 DCU들 중 스팟 DCU들을 설정하며, 설정된 스팟 DCU들이 생성 및 검증한 블록체인 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하여 특정 DCU의 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 자동복구를 수행하기 위한 고장 알림 신호를 전송하는 서버를 포함하는 기술을 제공한다.
본 발명은 데이터집중장치(DCU)가 수동적으로 게이트웨이(Gateway) 역할만 수행하는 것이 아니라, 인접 데이터집중장치(DCU)와 블록체인 기반으로 생성된 데이터를 공유함으로써, 외부의 해킹으로부터 데이터를 보호할 뿐 아니라, 공유된 블록체인 데이터를 분석하여 지능적으로 시스템의 고장상황에 대한 진단이나 예측을 가능하게 하고, 나아가 스스로 복구를 수행할 수 있는 기술적 효과가 있다.
도 1a는 본 발명에 따른 블록체인 기반 데이터집중장치들 및 서버와의 관계를 계략적으로 나타낸 것이다.
도 1b는 본 발명에 따른 실시예로, FEP 서버에 의해 선출된 스팟 데이터집중장치들과 일반 데이터집중장치들과의 관계를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 스팟 데이터집중장치의 주요 구성을 상세히 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 스팟 데이터집중장치의 주요 구성 중 블록체인 처리부의 구성을 상세히 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 서버의 주요 구성을 상세히 나타낸 것이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 1a는 본 발명에 따른 블록체인 기반 데이터집중장치들 및 서버와의 관계를 계략적으로 나타낸 것이고, 도 1b는 본 발명에 따른 실시예로, FEP 서버에 의해 선출된 스팟 데이터집중장치들과 일반 데이터집중장치들과의 관계를 나타낸 것이다.
도 1a를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템(1000)은 블록체인 기반 데이터집중장치들(100-1 ~ 100-n) 및 서버(200)를 포함한다.
블록체인 기반 데이터집중장치들(100-1 ~ 100-n)은 거래에 참여하는 제1 데이터집중장치(100-1) ~ 제n 데이터집중장치(100-n)을 포함하며, 이 경우 각각의 데이터집중장치(DCU) 들이 수용가의 계기들로부터 수집한 검침 데이터들은 블록체인(block chain) 기반 알고리즘을 통해 상호 공유하는데 기술적 특징을 있다.
먼저, 일반적인 블록체인(block chain)의 개념 및 특징에 대해 이하 간단히 설명한다.
블록체인(block chain)은 전자화폐인 비트코인(bitcoin)의 거래내역을 저장한 분산원장(Distributed ledger)으로, 암호기술을 이용하여 발행한 비트코인의 소유권 이전 내역을 저장하여 위변조를 막는 기술로 정의 될 수 있다.
또한 블록체인(block chain)은 거래(transaction), 검증(proof of work) 및 보상(incentive)의 일련의 과정을 수행하는데 특징을 가지며, 이 과정에서 생긴 연속된 블록을 일컬어 블록체인(block chain)으로 통칭하고 있다.
여기서, 거래(transaction)는 암호기술을 이용하여 개인 대 개인으로 소유권 이전내역을 작성하는 작업을 수행한다.
검증(proof of work)은 10분마다 그 동안 일어난 거래를 모아 블록을 만들고 타임스탬프를 찍어 공신력을 부여 하는데, 이 과정을 채굴(Mining)이라 표현하고 있다.
보상(incentive)은 타임스탬프를 찍는 행위를 한 채굴자(Miner)에게 새로운 비트코인을 인센티브로 주어, 더 많은 사람들이 검증에 참여 할 수 있게 하는 동기 부여 수단으로 이용된다.
한편 도 1b에 도시된 바대로, 본 발명은 블록체인 기반 데이터집중장치들(100-1 ~ 100-n) 중 블록의 생성을 독점적으로 수행하는 스팟 DCU(100s) 및 블록의 생성에는 참여하기 않지만 상기 스팟 DCU(100s)이 생성하고 배포한 블록을 검증하고 검침 데이터들을 공유하는 일반 DCU(100g)를 구별하여 운영함에 기술적 특징이 있는데, 스팟 DCU(100s)의 구요 구성 및 기능은 도 2에서 후술하고, 서버(200)를 통한 스팟 DCU(100s)의 설정 등에 대해서는 도 4에서 후술한다.
이와 같이 프라이빗 블록체인(Private blockchain) 구조로 사전에 선별된 스팟 DCU(100s)만이 블록 생성에 관여하도록 하는 이유는, 블록 생성에 데이터집중장치(DCU)들 모두가 경쟁할 이유가 없기 때문인데, 이는 퍼블릭 블록체인(Public blockchain) 구조에서 데이터집중장치(DCU)들 모두가 경쟁적으로 블록 생성에 참여할 경우 전체 블록체인 네트워크의 컴퓨팅 자원 효율성을 현저하게 떨어뜨리는 결과를 가져오기 것과 대비된다.
서버(200)는 AMI(Advanced Metering Infrastructure)를 구현하기 위한 상위단의 FEP (front-end processor), NMS(Network management server) 등을 포함하며, 상기 블록체인 기반 데이터집중장치들(100-1 ~ 100-n)이 생성한 블록체인 검침 데이터들을 네트워크(N10)를 통해 주기적으로 수신하고, 이를 분석하여 특정 데이터집중장치(DCU)의 이상 또는 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 신속한 복구가 구현될 수 있도록 고장 정보를 관리자에게 알리는 등의 기능을 구현하는데, 이에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 후술한다.
여기서 네트워크(N10)는 이를테면, 전력선통신(PLC) 등의 유선 통신 또는, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등의 무선통신, 또는 인터넷, SNS(Social Network Service) 등을 사용할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 스팟 데이터집중장치의 주요 구성을 상세히 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 스팟 데이터집중장치(DCU, 100s)는 검침데이터 수집부(110), 통신부(120), 데이터 저장부(130), 블록체인 처리부(140), 블록체인 정보 분석부(150), 고장 복구부(160) 및 제어부(170)를 포함한다.
검침데이터 수집부(110)는 수용가의 계기들로부터 검침 데이터들을 주기적으로 수집한다.
통신부(120)는 이웃하는 데이터집중장치(DCU) 또는 상위단의 서버(200)과 통신을 수행할 수 있는 인터페이스를 제공하는데, 이를테면, 전력선통신(PLC) 또는, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등의 무선통신, 또는 인터넷, SNS(Social Network Service) 등을 사용할 수 있다.
데이터 저장부(130)는 상기 검침데이터 수집부(110)를 통해 수집한 검침 데이터들 및 제어부(170)를 통해 처리된 각종 데이터들을 저장하며, 저장 매체로 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리를 사용할 수 있다.
블록체인 처리부(140)는 도 3에 도시된 바대로, 스팟 노드 체크부(141), 검침내역 블록 생성부(142), 작업 검증부(143) 및 블록체인 형성부(144)를 포함한다.
스팟 노드 체크부(141)는 상기 서버(200)에서 사전에 설정된 스팟 DCU의 자격이 부여된 지 여부를 체크하며, 이 경우 자신이 스팟 DCU에 해당하는 경우 블록 생성을 독점하여 수행한다.
검침내역 블록 생성부(142)는 상기 스팟 노드 체크부(141)를 통해 블록 생성의 자격이 부여된 스팟 DCU는 상기 서버(200)에서 설정한 시간 간격동안 그룹에 참여한 다른 스팟 DCU들의 검침 데이터들을 수집하고, 검침 내역(원장)에 대한 블록을 생성한다. (도 1b 참조)
작업 검증부(143)는 상기 검침내역 블록 생성부(142)를 통해 생성된 검침 내역(원장)에 대해 스팟 노드(spot node)를 통해 넌스(nonce) 값을 계산(즉 난이도 값 보다 같거나 작은 해시(hash) 값을 찾는 계산) 하여 성공 시 해당 넌스(nonce) 값을 각각의 일반 노드들로 전송하면, 각각의 일반 노드들은 수신한 넌스(nonce) 값을 해시(hash) 함수에 입력하여 계산하고 나온 결과 값을 목표 해시 값과 비교하여 같거나 작게 나오면 정확한 넌스(nonce) 값으로 판정하여 블록의 작업증명(PoW, Proof of Work)을 수행한다.
블록체인 형성부(144)는 상기 작업 검증부(143)를 통해 작업증명(PoW, Proof of Work)에 이상이 없으면 자신들의 기존 블록에 추가하여 연결시키는 기능을 수행한다.
이 경우 그룹에 참여한 모든 스팟 DCU들이 형성한 검침내역에 대한 블록체인은 특정 시간 간격으로 그룹 내의 일반 DCU들 모두에게 전송하여 트랜잭션(transaction)을 발생시켜 네트워크에 참여한 특정 그룹 내의 모든 DCU들(스팟 DCU들+일반 DCU들)은 동일한 검침 데이터들을 보유하게 된다.
다음으로, 블록체인 정보 분석부(150)는 특정 DCU에 이상 동작이 발생한 경우 상기 블록체인 형성부(144)를 통해 생성된 블록체인 정보를 분석하여 이상 유무를 판단하고, 에러 사항이라고 판단되면 자동 복구 명령신호를 발생시킨다.
고장 복구부(160)는 상기 블록체인 정보 분석부(150)를 통해 발생된 자동 복구 명령신호를 이상이 발생된 특정 DCU로 전송하여 자동복구를 수행하도록 해준다.
여기서 자동 복구 명령신호는 검침 프로세서만 재실행하도록 하는 명령신호 또는 시스템 자체를 리셋(reset) 하도록 하는 명령신호를 포함할 수 있다.
제어부(170)는 검침데이터 수집부(110), 통신부(120), 데이터 저장부(130), 블록체인 처리부(140), 블록체인 정보 분석부(150) 및 고장 복구부(160)를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 서버의 주요 구성을 상세히 나타낸 것이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 서버(200)는 전력 데이터 수집부(210), 통신부(220), 데이터 저장부(230), 스팟 DCU 설정부(240), 고장 분석부(250), 고장 알림부(260) 및 제어부(270)를 포함한다.
전력 데이터 수집부(210)는 상기 스팟 데이터집중장치(DCU, 100s)를 통해 생성된 블록체인 데이터를 일정 주기마다 수집한다.
통신부(220)는 하위 단의 데이터집중장치(DCU)들과 통신을 수행할 수 있는 인터페이스를 제공하는데, 이를테면, 전력선통신(PLC) 또는, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등의 무선통신, 또는 인터넷, SNS(Social Network Service) 등을 사용할 수 있다.
데이터 저장부(230)는 상기 전력 데이터 수집부(210), 상기 스팟 DCU 설정부(240), 상기 고장 분석부(250) 및 상기 제어부(270)를 통해 처리된 각종 데이터들을 저장하며, 저장 매체로 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리를 사용할 수 있다.
스팟 DCU 설정부(240)는 설치된 DCU들의 ID를 그룹화 하고, 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중에서 네트워크 상태나 고장진단 분석의 정밀도 등을 고려하여 스팟 DCU를 사전에 설정하는데, 이 경우 스팟 DCU 설정 정보는 해당 스팟 DCU 만이 블록을 생성할 수 있는 권한을 가지고 있음을 의미하며, 나중에 특정 그룹을 형성한 해당 스팟 DCU로 설정 정보를 통보해 준다.
고장 분석부(250)는 기계 학습부(251) 및 고장확률 예측부(252)를 포함한다.
기계 학습부(251)는 상기 전력 데이터 수집부(210)를 통해 수집한 블록체인 상태 정보를 주기적으로 체크하고, 소정의 기계 학습을 통해 특정 DCU들의 고장 여부를 분석한다.
여기서 기계 학습이란 입력 데이터에 대한 학습 내지 분석을 통하여 입력 데이터로부터 새로운 지식을 도출해 내는 컴퓨터 기반 분석 방법으로서, 이를테면 인공 신경망(Neural Network), 결정 트리(Decision Tree), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 등의 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다.
이 경우 기계 학습부(251)는 자신의 상태를 학습한 결과가 특정 DCU에 일정부분 기준 에러 상태를 초과한 경우 고장이 발생하였다고 판단한다.
이를테면, 기계 학습부(251)는 특정 DCU에 메모리 사용량이 크게 증가하고, 동시에 통신 속도가 느려지고 데몬 프로그램이 정상적으로 동작하지 않는 등 연관된 행위들을 기계 학습을 통해 확률적으로 해석하고, 일정부분 기준 에러 상태를 초과한 경우 고장이 발생하였다고 판단한다.
고장확률 예측부(252)는 상기 기계 학습부(251)를 통해 획득한 고장 정보를 토대로 각각의 DCU에 대한 고장 확률을 예측하고, 이를 그래프 등으로 표시하여 관리자에게 제공해 준다.
고장 알림부(260)는 상기 고장 분석부(250)를 통해 특정 DCU에 고장이 발생하였다고 판단한 경우, 고장 알림 신호를 해당 DCU 또는 이웃하는 DCU로 전송해 주어 고장에 대한 복구를 실행할 수 있도록 해준다.
이를테면, 고장 알림 신호를 수신한 해당 DCU는 고장이 발생된 DCU에 펌웨어(firmware)를 재 설치하는 등의 고장 복구를 스스로 수행할 수 있으며, 또한 만일 해당 DCU 자체가 하드웨어(H/W) 적으로 홀딩(holding)된 경우는 스스로의 고장 복구 처리가 가능하지 않으므로 인접 DCU에서 원격 파워 리셋(power reset)을 수행하여 고장이 발생된 DCU의 고장 복구를 수행할 수도 있다.
제어부(270)는 전력 데이터 수집부(210), 통신부(220), 데이터 저장부(230), 스팟 DCU 설정부(240), 고장 분석부(250) 및 고장 알림부(260)를 제어한다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100s : 스팟 데이터집중장치(DCU)
110 : 검침데이터 수집부
120 : 통신부
130 : 데이터 저장부
140 : 블록체인 처리부
141 : 스팟 노드 체크부
142 : 검침내역 블록 생성부
143 : 작업 검증부
144 : 블록체인 형성부
150 : 블록체인 정보 분석부
160 : 고장 복구부
170 : 제어부

Claims (6)

  1. 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중 검침 내역에 대한 블록 생성을 독점하여 수행하도록 설정된 스팟 DCU와, 상기 스팟 DCU가 생성한 블록체인 데이터를 트랜잭션을 통해 상호 공유하는 일반 DCU를 구비하는 블록체인 기반 데이터집중장치(DCU)들; 및
    상기 DCU들 중 스팟 DCU들을 설정하며, 설정된 스팟 DCU들이 생성 및 검증한 블록체인 데이터를 주기적으로 수집하고 분석하여 특정 DCU의 고장 유무를 확률적으로 예측하고, 고장으로 판단 시 자동복구를 수행하기 위한 고장 알림 신호를 전송하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는,
    현장에 설치된 DCU들의 ID를 그룹화 하고, 특정 그룹을 형성하는 DCU들 중에서 상기 스팟 DCU를 설정하는 스팟 DCU 설정부;를 포함하되,
    상기 스팟 DCU 설정부는,
    특정 그룹을 형성하는 DCU들 중에서 네트워크 상태나 고장진단 분석의 정밀도를 고려하여 상기 스팟 DCU를 사전에 설정하고, 설정 정보를 해당 스팟 DCU로 통보하는 것을 특징으로 하는 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 스팟 DCU는,
    수용가의 계기들로부터 검침 데이터들을 주기적으로 수집하는 검침데이터 수집부;
    검침 내역에 대한 블록을 독점하여 생성 및 검증하고, 검증이 완료된 블록체인 데이터를 상기 일반 DCU로 트랜잭션 하여 상호 간에 데이터를 공유시키는 블록체인 처리부;
    특정 DCU에 이상 동작이 발생한 경우 공유된 블록체인 데이터를 분석하여 이상 유무를 판단하고, 에러 사항이라고 판단되면 자동 복구 명령신호를 발생시키는 블록체인 정보 분석부; 및
    상기 자동 복구 명령신호를 이상이 발생된 특정 DCU로 전송하여 자동복구를 수행토록 하는 고장 복구부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 스팟 DCU로부터 일정 주기로 수집된 블록체인 데이터를 분석하여 특정 DCU들의 고장 확률을 예측하는 고장 분석부; 및
    상기 고장 분석부를 통해 특정 DCU에 고장이 발생하였다고 판단한 경우, 고장 알림 신호를 전송하는 고장 알림부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템.
  4. 삭제
  5. 제 3항에 있어서, 상기 고장 분석부는,
    상기 블록체인 데이터를 주기적으로 체크하고, 기계 학습을 통해 특정 DCU들의 고장 여부를 분석하는 기계 학습부; 및
    상기 기계 학습부를 통해 획득한 고장 정보를 토대로 특정 DCU들에 대한 고장 확률을 예측하는 고장확률 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 기계 학습은,
    인공 신경망(Neural Network), 결정 트리(Decision Tree) 또는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 사용하는 것을 특징으로 하는 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템.
KR1020180075738A 2018-06-29 2018-06-29 데이터 공유방식 고장진단 및 자동복구 시스템 KR102069842B1 (ko)

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