KR102126149B1 - 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법 - Google Patents

고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 나타나는 데이터를 수집하여 빅데이터를 형성하고, 상기 빅데이터를 이용하여 상기 고주파 유도 용해로에 적용하여 실시간으로 상기 고주파 유도 용해로를 진단할 수 있는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법에 관한 것이다.

Description

고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법 {A intelligent cloud system to prevent explosion or malfunction of high frequency induction melting furnace}
본 발명은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 나타나는 데이터를 수집하여 빅데이터를 형성하고, 상기 빅데이터를 이용하여 상기 고주파 유도 용해로에 적용하여 실시간으로 상기 고주파 유도 용해로를 진단할 수 있는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법에 관한 것이다.
컴퓨팅이 전기나 수도와 같이 공공재가 되어 공동으로 활용될 것이라는 개념은 인터넷 초창기에 일부 전문가들에 의해 예견된 것이며, 최근에는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이라는 이름으로 보편화되고 있다.
클라우드 컴퓨팅이란 가상화 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 온디멘드 컴퓨팅 등과 같이 다양한 컴퓨팅 개념과 통신 기술이 혼합되어 적용된 것으로, 통상적으로 다수의 컴퓨터들로 구성되는 복수의 데이터센터를 가상화 기술로 통합하여 하나의 가상 컴퓨터 또는 서비스를 구현하고, 사용자가 이에 접속하여 각종 소프트웨어, 보안 솔루션 및 컴퓨팅 능력 등을 온디맨드 방식으로 제공하는 기술을 의미한다.
즉, 클라우드 컴퓨팅이란 '인터넷을 통한 IT자원의 온디맨드 아웃소싱 서비스'로서, 개인용 컴퓨터나 기업의 서버에 개별적으로 저장하던 프로그램이나 문서를 인터넷 기반의 가상 서버 또는 스토리지에 저장하고, 개인용 컴퓨터를 비롯한 다양한 단말을 이용하여 웹 브라우저 등의 클라우드 어플리케이션을 구동함으로써, 사용자가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 방식이다.
이때, 사용자들은 클라우드 어플리케이션, 스토리지, OS 및 보안 등의 컴퓨팅 자원을 원하는 시점에 원하는 만큼만 골라서 사용할 수 있고, 사용량에 기반하여 대가를 지불하면 된다.
한편, 고주파 용해로는 국가의 기간산업의 근본이며 모든 기계 금속의 제작·가공·부품을 생산하는데 없어서는 안 될 산업 기술이다.
일반적으로 유도 가열이란, 도전성이 있는 물체를 변화하는 자계 가운데 넣어 가열하는 방법을 말하며, 가열되는 물체는 반드시 전도성이 있어야 한다. 특히, 고주파 유도 가열은 고주파 전원으로부터 공급되는 고주파 전류가 유도코일을 따라 흐르면, 유도코일에 의해 감겨져 중심부에 위치한 피가열체에 전자 유도 작용으로 인한 와전류(EddyCurrent) 및 히스테리시스(Hysteresis)의 열 손실에 의해 피가열체의 표면이 급속하게 가열되는 현상을 말한다.
그러나, 고온의 용탕을 다루는 상기 고주파 용해로의 작업 과정 중에 용해로의 용탕이 축노재의 크랙이나 기타 여러 가지 이유로 순간적으로 축노재를 뚫고 냉각수가 흐르고 있는 유도코일 쪽으로 침투하여 이로 인해 코일이 녹아 터짐으로써 내부를 흐르는 냉각수와 용탕이 만나면서 수증기폭발로 인해 돌발적인 대형 폭발사고를 발생시킨다. 이로 인해 용탕이 침투하여 폭발사고가 발생되는데 이는 종래의 유도코일의 구조에 주요 원인이 있다.
즉, 고주파 용해로에 사용되는 유도코일은 일반적으로 각파이프 코일이나 원형 파이프로서 전체 두께가 동일한 대칭적인 두께로 인하여 축노재를 뚫고 침투하는 용탕의 높은 고열을 견딜 수 없어 유도코일이 터지게 되므로서 폭발사고를 발생시키게 되는데 근본적인 이유가 있다.
또한, 용해로의 용융 작업을 수행하는 작업자는 용해로 내부의 용융 상태를 수시로 관찰하면서 냉재가 용융되는 양에 따라 추가적인 냉재를 적기에 장입하여(넣어 주어) 유도 가열 공정에서의 쓸모없는 열 손실을 최대한 줄여야 한다. 하지만, 현실적으로 작업자는 용융 작업뿐만 아니라 기타 다른 작업들도 동시에 수행하는 것이 일반적이다. 즉, 용해로 내부의 용융 상태를 수시로 감독할 수 없어 용해로 내부의 냉재가 상당량 용융되어 추가적인 냉재의 장입이 필요함에도 불구하고 냉재를 적기에 장입하지 못하여 가열 코일에서 발생하는 열 에너지를 그냥 낭비하는 등 작업 효율적인 측면과 에너지 손실 측면에서도 문제점이 발생하고 있다.
다시 말해, 유도 가열을 이용한 용해로 시스템에서 용해로 내부의 공극 발생의 정도 및 냉재의 용융량을 체크하여 작업자에게 경광등이나 경보음 등을 알려주는 시스템이 전혀 구축되어 있지 않다.
따라서, 전술한 문제점을 보완하기 위해 본 발명가들은 고주파 유도 용해로의 폭발 또는 고장 예지 기능을 위한 지능형 클라우드 서비스 개발이 시급하다 인식하여, 본 발명을 완성하였다.
대한민국 등록특허공보 제10-1447536호 대한민국 등록특허공보 제10-1706186호 대한민국 등록특허공보 제10-1816920호
본 발명의 목적은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 나타나는 다수의 현상을 데이터로 수집하여, 상기 데이터에 노이즈가 제거된 빅데이터를 형성하고, 이를 제공하고 실시간으로 고주파 유도 용해로에 적용함으로써 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장에 대한 우수한 정확성을 나타낼 수 있는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장이 발생했을 경우, 이를 관리자에게 실시간으로 전달하여 위험한 상황을 미리 예방할 수 있는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장을 미리 방지할 수 있는 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법을 제공한다.
이하, 본 명세서에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
본 발명은 공용 계정이 개설된 지능형 클라우드 시스템에 있어서 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하기 위한 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부에 저장된 데이터의 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하기 위한 빅데이터부; 및 상기 빅데이터부에 구축된 데이터를 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하기 위한 클라우드 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 지능형 클라우드 시스템은 상기 구축된 빅데이터에 대한 사용자의 커스터마이징(Customize)을 반영할 수 있는 Open API(Application Programming Interface); 및 상기 지능형 클라우드 시스템에서 제공하는 데이터에 대한 사용자의 접근 권한을 설정하고, 사용자의 정보 제공 기록을 저장하기 위한 보안 에이전트;를 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 클라우드 서버는 현장에 설치된 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하기 위한 영상 수신 모듈; 상기 영상 수신 모듈에서 수신된 영상을 상기 빅데이터부에 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단하기 위한 영상 진단 모듈; 및 상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용에 대한 작업 명령어를 전달하기 위한 작업 전달 모듈;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 작업 전달 모듈은 상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용을 상기 고주파 유도 용해로 관리자의 단말기로 송신하기 위한 영상 송신 모듈; 및 상기 고주파 유도 용해로 관리자가 상기 내용을 확인하고 상기 고주파 유도 용해로에 실시간으로 작업 명령어 전달하기 위한 명령어 전달 모듈;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템의 제공방법을 제공한다.
데이터 저장부에 의하여 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하는 단계;
상기 저장된 데이터는 빅데이터부에 의해 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하는 단계; 및
상기 구축된 데이터는 클라우드 서버에 의해 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하는 단계.
상기 실시간 설비 상태에 진단하는 단계는, 영상 수신 모듈에 의해 현장에 설치되어 있는 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하는 단계; 상기 수신된 영상을 영상 진단 모듈을 이용하여 상기 구축된 데이터에 적용하고 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단하는 단계; 및 상기 진단된 내용은 작업 전달 모듈에 의해 고주파 유도 용해로 관리자에게 전달하여 작업 명령어를 전달하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법에서 언급된 모든 사항을 서로 모순되지 않는 한 동일하게 적용된다.
본 발명의 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 나타나는 다수의 현상을 데이터로 수집하여, 상기 데이터에 노이즈가 제거된 빅데이터를 형성하고, 이를 제공하고 실시간으로 고주파 유도 용해로에 적용함으로써 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장에 대한 여러 가지 오류를 예방할 수 있고, 우수한 정확성을 나타낼 수 있다.
또한, 본 발명의 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템 및 이의 제공방법은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장이 발생했을 경우, 이를 관리자에게 실시간으로 전달하여 위험한 상황을 미리 예방할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템의 구성을 대략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템에서 클라우드 서버의 구성을 대략적으로 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템을 이용한 제공 방법을 대략적으로 나타낸 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시 예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명하기로 한다.
지능형 클라우드 시스템
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템의 구성을 대략적으로 도시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템에서 클라우드 서버의 구성을 대략적으로 도시한 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 지능형 클라우드 시스템(1)은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하기 위한 데이터 저장부(100); 상기 데이터 저장부(100)에 저장된 데이터의 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하기 위한 빅데이터부(200); 및 상기 빅데이터부(200)에 구축된 데이터를 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하기 위한 클라우드 서버(300);를 포함할 수 있다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “고주파 유도 용해로(high frequency induction melting furnace)”란 유도 용해로 가운데 고주파를 전류로 이용하는 용해로를 의미한다. 상기 고주파 유도 용해로는 기계 금속의 제작ㆍ가공ㆍ부품을 생산하는데 이용될 수 있다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “지능형(intelligent)”이란 정보를 습득하여 상황을 인지하고 예측해 나가는 것을 의미한다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “클라우드(cloud)”란 컴퓨터 파일을 저장할 때 작업한 컴퓨터 내부에 있는 공간이 아니라 인터넷을 통하여 중앙 컴퓨터에 저장할 수 있는 공간을 의미한다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “시스템(system)”이란 필요한 기능을 실현하기 위하여 관련 요소를 조합한 집합체로서, 지정된 정보 처리 기능을 수행하기 위하여 조직화되고 규칙적으로 상호 작용하는 기기, 방법, 절차 등의 구성요소를 의미한다.
본 발명에 있어서, 상기 지능형 클라우드 시스템(1)은 SaaS, IaaS 또는 PaaS 형태의 클라우드 서비스를 제공할 뿐 아니라, 상술한 바와 같은 빅데이터 분석 솔루션이 탑재된 빅데이터 분석 모듈을 포함하여, 클라우드 서비스에 따른 데이터(이하 클라우드 데이터라 칭함)에 대한 빅데이터 분석 서비스를 함께 제공한다. 따라서, 운영사 입장에서는 클라우드 플랫폼의 제공과 함께 빅데이터 분석 서비스를 제공할 수 있어, 두 시스템을 각각 구축하는 것에 비해 비용적인 측면과 운영 측면에서 이점을 가지게 된다.
보다 구체적으로, 상기 지능형 클라우드 시스템(1)은 가상 컴퓨팅, 가상 네트워크 환경 및 이를 위한 관리, 저장소 구성하기 위해 SaaS, IaaS 또는 PaaS 형태의 클라우드 서비스를 적용할 수 있으며, 상기와 같이 클라우드 서비스를 적용함으로써 다양한 데이터를 시각화하여 인터페이스를 구축할 수 있다.
상기 데이터 저장부(100)는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 데이터에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 데이터 저장부(100)는 상기 고주파 유도 용해로와 관련된 센서로부터 수집되는 자료를 실시간으로 추출하여, 이 가운데 상기 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대해서만 표본 데이터를 추출한다.
상기 고주파 유도 용해로와 관련된 센서로부터 수집되는 표본 데이터는 유량, 전류, 전압, 주파수, 리크, 진동, 온도 및 압력 변화에 관한 데이터일 수 있으며, 상기 고주파 유도 용해로의 변화가 발생하여 측정하고 저장 가능한 데이터라면 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 상기 데이터 저장부(100)는 상기 표본 데이터를 신속하게 상기 공용 계정에 저장하기 위해 데이터 분산 저장 처리 프레임워크인 하둡(Hadoop) 또는 맵리듀스(MapReduce) 방법으로 수행될 수 있다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “하둡”이란 대량의 자료를 처리할 수 있는 대규모 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 애플리케이션을 지원하는 오픈 자바 소프트웨어 프레임워크를 의미한다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “맴리듀스”란 대용량 데이터를 분산 처리하기 위한 목적으로 개발된 프로그래밍 모델로서, 대용량 데이터 처리를 위한 병렬 처리 기법을 의미한다.
상기 하둡 또는 맵리듀스 방법에 의해 상기 데이터 저장부(100)가 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장한다면 프로그래밍 모델인 동시에 이 모델을 구동할 수 있으므로, 상기 표본 데이터를 보다 신속하게 상기 공용 계정에 저장할 수 있게 된다.
상기 빅데이터부(200)는 상기 데이터 저장부(100)에 저장된 데이터의 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축할 수 있으며, 보다 구체적으로, 상기 빅데이터부(200)는 상기 데이터 저장부(100)에 저장된 데이터의 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하기 위해 데이터 스키마(data schema)를 제공하여 수행할 수 있다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “빅데이터”란 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다. 본 발명에 적용된 상기 빅데이터는 상기 고주파 유도 용해로가 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상 또는 변화되는 데이터를 수집, 저장 및 분석되어, 노이즈가 제거된 형태의 유효 데이터를 의미한다.
본 발명에 사용된 용어, 상기 “스키마”란 외부로부터의 정보를 조직화하고 인식하는 일련의 범주로서, 지각적 심상, 추상적 지식, 정서적 특성, 시간 순서에 관한 정보 등을 비롯한 다양한 종류의 요소로 구성될 수 있다. 본 발명에 적용된 상기 시키마는 상기 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 유효 데이터에 대한 일련의 범주 또는 구성 요소를 의미한다.
상기 빅데이터부(200)는 상기 지능형 클라우드 시스템(1)의 프로그램 또는 빅데이터와 같은 각종 자원을 자원간의 관련까지 포함하여 관리하는 자원 관리 데이터 베이스로 이용하기 위한 로그 리포지토리(log repository)를 설정하여 구현할 수 있다. 상기 로그 리포지토리를 설정함으로써 사용자, 계정 등의 확장이 가능할 수 있다.
상기 빅데이터부(200)는 상기 고주파 유도 용해로의 폭발 또는 고장 방지에 대한 데이터 분석 및 처리를 위해 기계 학습적 알고리즘이 적용될 수 있으며, 이로 인해 상기 고주파 유도 용해로의 폭발 또는 고장 방지에 대한 예측 모형을 설정할 수 있다.
상기 빅데이터부(200)에 구축된 유효 데이터는 다수의 폭발 또는 고장 유형에 따라 분리되어 구축될 수 있다. 또한, 상기 빅데이터부(200)에 구축된 유효 데이터는 저위험군 또는 고위혐군으로 분리되어 구축될 수 있다. 따라서, 상기와 같이 다수의 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 유형 및 위험군으로 정도에 따라 분리되어 구축되기 때문에 상기 고주파 유도 용해로에 적용되기 용이하며, 상기 고주파 유도 용해로의 관리 기준 또는 임계값 설정에 용이한 효과를 갖는다.
상기 클라우드 서버(300)는 상기 빅데이터부(200)에 구축된 데이터를 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 클라우드 서버(300)는 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 스트리밍 데이터와 상기 빅데이터부(200)에 구축된 빅데이터를 비교하여 실제 현장에서 설치되어 작동 중인 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 진단할 수 있다.
상기 클라우드 서버(300)는 상기 고주파 유도 용해로의 오류 또는 로딩 없이 원만한 통신으로 실시간 스트리밍 데이터를 송수신하기 위해 무손실 수집 미들웨어(middleware)를 적용하여 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 클라우드 서버(300)는 실시간으로 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 송수신하기 위해 분산 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 기종의 하드웨어나 프로토콜, 다양한 통신 환경 등을 연결하여 원만한 통신을 이룰 수 있도록 상기 무손실 수집 미들웨어를 적용하여 수행할 수 있다.
상기 클라우드 서버(300)는 상기 빅데이터부(200)에 구축된 유효 데이터를 이용하여 현장에 적용되는 고주파 유도 용해로의 수명을 예측하기 위한 모델링을 추가적으로 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 클라우드 서버(300)는 상기 빅데이터부(200)에 구축된 유효 데이터를 군집화하여 건전도를 분석하고 이를 고주파 유도 용해로에 적용하여 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 진단함으로써, 상기 고주파 진단 용해로의 수명에 대한 예측 모델링을 수립할 수 있다. 상기와 같이, 고주파 유도 용해로의 수명 예측 모델링이 수립되면 산업 현장에서 상기 고주파 유도 용해로의 교체 시기 등이 예측할 수 있어 예산을 집행함에 편리함을 부여할 수 있다.
상기 클라우드 서버(300)는 현장에 설치된 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하기 위한 영상 수신 모듈(310); 상기 영상 수신 모듈(310)에서 수신된 영상을 상기 빅데이터부(200)에 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단하기 위한 영상 진단 모듈(320); 및 상기 영상 진단 모듈(320)에 의해 진단된 내용에 대한 작업 명령어를 전달하기 위한 작업 전달 모듈(330);로 구성될 수 있다.
상기 영상 수신 모듈(310)은 현장에 설치된 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 실시간으로 수신하도록 구성될 수 있다. 상기 실시간 영상은 와이파이(wifi)와 같은 근거리통신 네트워크는 물론 블루투스(Bluetooth)나 지그비(zigbee)와 같은 다양한 통신 방식을 통해 송신될 수도 있다.
상기 영상 진단 모듈(320)은 상기 영상 수신 모듈(310)에서 수신된 영상을 상기 빅데이터부(200)에 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 영상 진단 모듈(320)은 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 상기 빅데이터부(200)에 구축된 유효 데이터를 이용하여 다수의 폭발 또는 고장 유형 및 위험군의 정도에 따라 실시간으로 진단할 수 있다.
상기 작업 전달 모듈(330)은 상기 영상 진단 모듈(320)에 의해 진단된 내용에 대한 작업 명령어를 관리자에게 전달할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 작업 전달 모듈(330)은 상기 영상 진단 모듈(320)에 의해 진단된 내용을 상기 고주파 유도 용해로 관리자의 단말기로 송신하기 위한 영상 송신 모듈(331); 및 상기 고주파 유도 용해로 관리자가 상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용을 확인하고 상기 고주파 유도 용해로에 실시간으로 작업 명령어 전달하기 위한 명령어 전달 모듈(332);로 구성될 수 있다.
상기 영상 송신 모듈(331)은 상기 영상 진단 모듈(320)에 의해 진단된 결과가 고주파 유도 용해로의 안전도에 문제가 있다고 진단된 경우, 상기 고주파 유도 용해로 관리자에게 유량, 전류, 전압, 주파수, 리크, 진동, 온도 및 압력 변화에 관한 데이터를 송신하여, 상기 관리자가 고주파 유도 용해로의 위험을 실시간으로 확인할 수 있도록 한다.
상기 명령어 전달 모듈(332)은 상기 고주파 유도 용해로 관리자가 상기 영상 송신 모듈(331)을 통해 진단 받은 결과에 대한 복구 령어를 전달하여 상기 고주파 유도 용해로의 위험을 실시간으로 조절할 수 있도록 한다. 또한, 상기 명령어 전달 모듈(332)은 자주 발생되는 고장 원인 등에 대한 명령어를 설정함으로써 기 설정된 복구 명령어를 선택할 수 있다.
상기 지능형 클라우드 시스템(1)은 상기 구축된 빅데이터에 대한 사용자의 커스터마이징(Customize)을 반영할 수 있는 Open API(어플리케이션 프로그램밍 인터페이스, Application Programming Interface)(400); 및 상기 지능형 클라우드 시스템(1)에서 제공하는 데이터에 대한 사용자의 접근 권한을 설정하고, 사용자의 정보 제공 기록을 저장하기 위한 보안 에이전트(500);를 추가적으로 포함할 수 있다.
본 발명에 사용된 용어, “API”란 운영체제와 응용프로그램 사이의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식을 의미한다. 본 발명에 적용된 상기 Open API(400)는 응용 프로그램이 운영체제나 데이터베이스 관리 시스템과 같은 시스템 프로그램과 통신할 때 사용되는 언어나 메시지 형식을 가지며, 상기 Open API(400)는 프로그램 내에서 실행을 위해 특정 서브루틴에 연결을 제공하는 함수를 호출하는 것으로 구현될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 Open API(400)는 데이터 사이 매핑 기능을 통해 XML, DB, Flat file, EDI 파일간의 데이터 매핑 정보를 생성하여 동기화하여 관리함으로써 다양한 데이터 사이의 변화를 수용하여 시스템의 변화 없이 데이터를 전송되게 한다.
상기 Open API(400)는 데이터의 추출, 저장 등을 위해 ebXML 교환을 위한 표준인 ebMS 2.0 명세를 준수하는 모듈을 제공하며, HTTP/HTTPS, FTP, SMTP, Mail 등의 다양한 프로토콜을 통한 데이터의 교환이 가능하다.
상기 보안 에이전트(500)는 상기 지능형 클라우드 시스템(1)에서 제공하는 데이터에 대한 사용자의 접근 권한을 설정하고, 사용자의 정보 제공 기록을 저장할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 보안 에이전트(500)는 상기 공용 계정 등록 여부를 확인함으로써 상기 공용 계정에 등록되지 않은 경우 본 발명의 상기 지능형 클라우드 시스템(1)의 접근을 차단하며, 반대로 상기 공용 계정에 등록된 경우, 본 발명의 상기 지능형 클라우드 시스템(1)의 접근을 허용하여 이용할 수 있도록 한다. 또한, 상기 보안 에이전트(500)는 상기 지능형 클라우드 시스템(1)의 접근이 허용된 사용자의 정보 제공 이력을 저장함으로써 고주파 유도 용해로에 발생하는 고장 영역을 수집하여 데이터화 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 지능형 클라우드 시스템(1)은 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장에 대한 여러 가지 오류를 예방할 수 있고, 우수한 정확성을 나타낼 수 있으며, 상기 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장이 발생했을 경우, 이를 관리자에게 실시간으로 전달하여 위험한 상황을 미리 예방할 수 있는 등의 효과를 나타낼 수 있다.
지능형 클라우드 시스템의 제공 방법
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템을 이용한 제공 방법을 대략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템은 데이터 저장부에 의하여 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하는 단계; 상기 저장된 데이터는 빅데이터부에 의해 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하는 단계; 및 상기 구축된 데이터는 클라우드 서버에 의해 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하는 단계;를 통해 제공될 수 있다.
먼저, 상기 지능형 클라우드 시스템은 데이터 저장부에 의하여 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 저장된 데이터는 빅데이터부에 의해 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하는 단계를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 저장된 데이터가 유효 데이터가 아닐 경우 삭제되며, 오로지 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 등에 대한 데이터만을 유효 데이터로 수집할 수 있다.
마지막으로, 상기 구축된 데이터는 클라우드 서버에 의해 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하는 단계일 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 실시간 설비 상태에 진단하는 단계는 현장에 설치되어 있는 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하는 단계; 상기 수신된 영상을 상기 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단하는 단계; 및 상기 진단된 내용을 고주파 유도 용해로 관리자에게 전달하여 작업 명령어를 전달하는 단계;로 구성될 수 있다.
상기 실시간 설비 상태에 진단하는 단계는 현장에 설치되어 있는 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하고, 상기 수신된 영상을 상기 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 설비 상태를 실시간으로 안전 유무 또는 위험도 정도를 진단할 수 있다. 이때, 안전하지 않다고 진단되거나 위험도가 있다고 판단된 경우 상기 고주파 유도 용해로 관리자에게 상기 진단된 내용을 전달하여 상기 관리자가 실시간으로 작업 명령어를 전달하여, 고주파 유도 용해로의 위험을 해소시킬 수 있도록 한다.
이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로써 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
지능형 클라우드 시스템 : 1
데이터 저장부 : 100
빅데이터부 : 200
클라우드 서버 : 300
Open API(Application Programming Interface) : 400
보안 에이전트 : 500

Claims (6)

  1. 공용 계정이 개설된 지능형 클라우드 시스템에 있어서,
    고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 시 발생되는 다수의 현상에 대한 표본 데이터를 추출하고, 상기 표본 데이터를 상기 공용 계정에 저장하기 위한 데이터 저장부;
    상기 데이터 저장부에 저장된 데이터의 노이즈 또는 잘못된 예시가 제거된 빅데이터를 구축하기 위해 데이터 스키마(data schema)를 제공하는 빅데이터부;
    상기 빅데이터부에 구축된 데이터를 실시간으로 추출하여, 상기 고주파 유도용해로의 오류 또는 로딩 없이 원만한 통신으로 실시간 스트리밍 데이터를 송수신하기 위해 무손실 수집 미들웨어(middleware)를 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 실시간 설비 상태에 진단하기 위한 클라우드 서버;
    상기 구축된 빅데이터에 대한 사용자의 커스터마이징(Customize)을 반영할 수 있는 Open API(Application Programming Interface); 및
    상기 지능형 클라우드 시스템에서 제공하는 데이터에 대한 사용자의 접근 권한을 설정하고, 사용자의 정보 제공 기록을 저장하기 위한 보안 에이전트;를 포함하고,
    상기 데이터 저장부는 상기 표본 데이터를 신속하게 상기 공용 계정에 저장하기 위해 데이터 분산 저장 처리 프레임워크인 하둡(Hadoop) 또는 맵리듀스(MapReduce) 방법으로 수행되는 고주파 유도 용해로 폭발 또는 고장 방지를 위한 지능형 클라우드 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    현장에 설치된 고주파 유도 용해로의 실시간 영상을 수신하기 위한 영상 수신 모듈;
    상기 영상 수신 모듈에서 수신된 영상을 상기 빅데이터부에 구축된 데이터에 적용하여, 상기 고주파 유도 용해로의 상태를 실시간으로 진단하기 위한 영상 진단 모듈; 및
    상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용에 대한 작업 명령어를 전달하기 위한 작업 전달 모듈;로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 클라우드 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 작업 전달 모듈은,
    상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용을 상기 고주파 유도 용해로 관리자의 단말기로 송신하기 위한 영상 송신 모듈; 및
    상기 고주파 유도 용해로 관리자가 상기 영상 진단 모듈에 의해 진단된 내용을 확인하고 상기 고주파 유도 용해로에 실시간으로 작업 명령어 전달하기 위한 명령어 전달 모듈;로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 클라우드 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
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