KR102204203B1 - 협업을 통한 원자력 발전소 복합적 문제해결 능력 배양을 위한 학습 템플릿 제공 서버 및 방법 - Google Patents
협업을 통한 원자력 발전소 복합적 문제해결 능력 배양을 위한 학습 템플릿 제공 서버 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 학습 템플릿 제공 서버에 관한 것으로, 교수자 단말의 요청 정보에 따라 문제 사례를 제시하는 문제 제시부, 학습자 단말에 이전에 알고 있는 원자력 발전소에 대한 지식의 정보 입력을 요청하고, 상기 지식의 정보 입력을 기반으로 학습자가 알고 있는 현재 지식 정보를 확인하며, 상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제1템플릿 생성부, 추가로 학습해야 하는 내용을 예측하여 제공하는 상기 학습자 단말로 제공하는 예측부 및 상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 시스템 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제2템플릿 생성부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 협업을 통한 원자력 발전소 복합적 문제해결 능력 배양을 위한 학습 템플릿 제공 서버 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 ~함으로써 ~할 수 있도록 하는 명칭에 관한 것이다.
원자력 발전소는 다수의 시스템으로 구성되어 있으며, 각각의 시스템은 다시 다수의 단위기기들로 구성되어 있다. 이러한 원자력 발전소는 다수의 시스템 및 시스템 내부 단위기기들 간의 복합적인 관계로 운영되고 있고, 복합적인 관계에 더하여 고도의 안전성 및 완결성이 이루어져야 한다.
원자력 발전소의 시스템 및 단위기기간의 복합적인 관계는 단순한 문제보다는 복합적인 문제가 발생할 가능성이 크다. 이에 따라, 복합적인 문제해결은 단편 지식보다는 시스템 및 단위기기 간의 연계성과 위계성을 고려해야 하므로 단위기기 수준의 문제해결에 비해서 복잡하며 시간이 오래 소요될 수 있다.
이와 같은 복합적 문제의 효과적, 효율적 해결, 예를 들어 원인 파악 포함 등을 위해서는 시스템 수준의 내용, 단위기기 수준의 내용, 시스템과 단위기기 간의 연계성 등 학습할 내용이 방대하여 효과적이고, 효율적인 학습 및 사고방법이 필요하다.
하지만 종래에는 체계적 사고를 위한 템플릿 또는 문제해결 도구가 미비하여 문제해결에 시간소요가 증대될 뿐만 아니라 문제 자체를 해결하기 어려운 경우 등 문제해결의 어려움이 꾸준히 제기되었다. 특히, 원자력 발전소에서 발생하는 복합적 문제에 대한 해결 시간이 오래 소요되면 대외적인 신뢰도 저하로 직결되어 원자력 발전소 안전성 및 완결성 제고에 부정적 영향을 미치게 된다.
따라서 본 발명에서는 원자력 발전소 복합적 문제의 효과적이고, 효율적이며, 체계적인 해결을 통해 원자력 발전소의 안전성 및 완결성의 제고에 긍정적인 영향을 미침과 동시에 협업을 통한 문제 해결 과정을 동시에 달성할 수 있도록 하고자 한다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 협업을 통해 원자력 발전소의 복합적 문제해결을 위한 템플릿을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 학습 템플릿 제공 서버는 교수자 단말의 요청 정보에 따라 문제 사례를 제시하는 문제 제시부; 학습자 단말에 이전에 알고 있는 원자력 발전소에 대한 지식의 정보 입력을 요청하고, 상기 지식의 정보 입력을 기반으로 학습자가 알고 있는 현재 지식 정보를 확인하며, 상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제1템플릿 생성부; 추가로 학습해야 하는 내용을 예측하여 제공하는 상기 학습자 단말로 제공하는 예측부; 및 상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 시스템 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제2템플릿 생성부;를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제1템플릿 생성부는 딥러닝 엔진이 구비되어 다수의 단위기기와 적어도 하나 이상의 시스템에 관한 정보, 상기 다수의 단위기기가 상기 적어도 하나 이상의 시스템과 연계된 정보를 학습할 수 있다.
또한, 상기 예측부는, 원자력 발전소에 관련된 단위기기 수준의 내용과 시스템 수준의 내용을 수집하는 정보 수집부; 및 수집된 상기 단위기기 수준의 내용과 상기 시스템 수준의 내용을 기반으로 학습내용을 생성하는 학습내용 생성부;를 포함할 수 있다.
또, 학습자가 결정한 복수의 단위기기 또는 단위기기 및 시스템의 연계성을 판별하는 연계성 판별부;를 더 포함할 수 있다.
아울러, 상기 연계성 판별부는 상기 복수의 단위기기 사이의 연계성을 판별하는 단위기기 연계성 판별부;를 더 포함할 수 있다.
또, 상기 연계성 판별부는 상기 단위기기 및 시스템의 연계성을 판별하는 시스템 연계성 판별부;를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 학습 템플릿 제공 방법은 교수자 단말이 학습 템플릿 제공 서버에 원자력 발전소의 복합적인 문제해결을 학습하기 위한 문제 사례를 요청하는 단계; 제1템플릿 생성부가 CS-테이블의 템플릿을 전송하여 단위기기 및 시스템 수준에서 현재 지식정보를 수신하는 단계; 제2템플릿 생성부가 CS-트리의 템플릿을 전송하는 단계; 학습자 단말이 단위기기 및 시스템 간의 연계성 정보를 결정하는 단계; 및 학습자 단말에서 결정된 연계성을 연계성 판별부가 판별하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 협업을 통한 원자력 발전소 복합적 문제해결 능력 배양을 위한 학습 템플릿 제공 서버 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 원자력 발전소 복합적 문제해결을 위한 템플릿 또는 문제해결 도구 개발 및 활용으로 문제해결을 위한 체계적 접근이 가능하여 문제해결 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다.
둘째, 신속한 문제 해결을 통해 원자력 발전소에 대한 대국민 신뢰도 제고에 기여할 수 있다.
셋째, 협업을 통한 체계적인 복합적 문제해결 능력 제고는 4차 산업혁명시대에 필요한 맞춤형 인재양성에 기여할 수 있다.
도1은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 시스템의 개략도이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버의 블록도이다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버의 순서도이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버가 교수자 단말과 학습자 단말과 서로 통신하여 학습 템플릿을 제공하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도5는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기별 알아야 하는 지식의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도7은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기와 시스템 수준 내용과의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도8은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준 내용 및 시스템 수준 내용의 연계 선정을 통해 복합적 문제 원인을 도출하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도9는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 복합적인 문제 사례를 제시하고 해결에 나가는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도10은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 사용한 구체적인 실시예를 보여주는 도면이다.
도11은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용과 단위기기의 목록을 보여주는 도면이다.
도12는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용, 단위기기 및 시스템 수준의 내용과의 연계성을 결정하는 것을 보여주는 도면이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버의 블록도이다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버의 순서도이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버가 교수자 단말과 학습자 단말과 서로 통신하여 학습 템플릿을 제공하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도5는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기별 알아야 하는 지식의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도7은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기와 시스템 수준 내용과의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도8은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준 내용 및 시스템 수준 내용의 연계 선정을 통해 복합적 문제 원인을 도출하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도9는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 복합적인 문제 사례를 제시하고 해결에 나가는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도10은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 사용한 구체적인 실시예를 보여주는 도면이다.
도11은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용과 단위기기의 목록을 보여주는 도면이다.
도12는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용, 단위기기 및 시스템 수준의 내용과의 연계성을 결정하는 것을 보여주는 도면이다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 다만 발명의 요지와 무관한 일부 구성은 생략 또는 압축할 것이나, 생략된 구성이라고 하여 반드시 본 발명에서 필요가 없는 구성은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 결합되어 사용될 수 있다.
도1은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 시스템의 개략도이다.
도1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 협업을 통한 원자력 발전소 복합적 문제해결 능력 배양을 위한 학습 템플릿 제공 시스템은 교수자 단말(1), 학습자 단말(2) 및 학습 템플릿 제공 서버(3)를 포함할 수 있다.
교수자 단말(1)은 학습 템플릿 제공 서버(3)와 연결되어 원자력 발전소의 복합적 문제해결을 학습자에게 학습시키기 위해 교수자의 활동을 수행하는 구성이다. 이러한 교수자 단말(1)은 교수자가 학습자에게 원자력 발전소의 복합적 문제를 해결할 수 있도록 복합적 문제의 사례를 선택한 정보를 학습 템플릿 서버로 전달하며, 필요 시 강의를 진행할 수 있도록 하는 등 교수자가 학습 템플릿 서버를 통하여 학습자와 소통할 수 있는 구성이다.
학습자 단말(2)은 학습 템플릿 제공 서버(3)와 연결되어 원자력 발전소의 복합적인 문제를 해결하기 위해 학습자의 활동을 수행하는 구성이다. 이러한 학습자 단말(2)은 학습자가 단위기기 또는 시스템 수준에서 아는 내용을 입력하거나 선택한 정보, 단위기기 및 시스템의 연계성을 결정한 정보를 학습 템플릿 서버로 전달할 수 있다. 또한, 학습 템플릿 서버를 통해 교수자 단말(1)과 소통할 수 있는 구성이다.
학습 템플릿 서버는 교수자 단말(1) 및 학습자 단말(2)과 네트워크로 연결되어 교수자 단말(1) 및 학습자 단말(2)에서 입력하거나 선택한 정보를 수신하며, 학습자 단말(2)로부터 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 정보, 시스템 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 정보, 단위기기 및 시스템과의 연계성 결정에 대한 정보 등을 수신하고 판별하여 학습자가 원자력 발전소의 복합적 문제에 대한 해결을 학습할 수 있도록 학습 템플릿을 제공하는 구성이다.
이하에서는 도2를 통해 학습 템플릿 제공 서버(3)의 구성을 살펴보기로 한다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버(3)의 블록도이다.
도2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버(3)는 통신부(310), 문제 제시부(320), 제1템플릿 생성부(330), 제2템플릿 생성부(340), 연계성 판별부(350), 예측부(360) 및 데이터베이스(4)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는 네트워크를 통해 통신이 접속된 교수자 단말(1) 및 적어도 하나 이상의 학습자 단말(2)로부터 정보를 수신하여 통신부(310) 외에 학습 템플릿 제공 서버(3)의 다른 구성으로 전달하는 구성이다. 통신부(310)가 수신하는 정보에는 교수자 단말(1)이 선택한 원자력 발전소의 복합적 문제를 선택한 정보가 포함될 수 있다. 교수자는 학습자의 직무를 고려하여 데이터베이스(4)에 저장된 문제 사례에서 최적의 문제 사례를 선택할 수 있다. 또한, 통신부(310)가 수신하는 정보에는 학습자 단말(2)이 선택한 단위기기 수준의 아는 내용에 대한 정보, 시스템 수준의 아는 내용에 대한 정보 및 단위기기와 시스템 간의 연계성 결정에 대한 정보 등이 포함될 수 있다.
문제 제시부(320)는 교수자 단말(1)에서 전송한 원자력 발전소의 복합적인 문제 사례에 대한 요청 정보를 통신부(310)로부터 수신하고, 수신한 정보에 따라 데이터베이스(4)에 저장된 다수의 문제 사례 중에서 하나를 교수자 단말(1)로 제시할 수 있다. 이 때 제시되는 문제 사례는 원자력 발전소의 복수의 시스템에 대한 카테고리로 분류하여 제시될 수도 있고, 복수의 단위기기에 대한 카테고리로 분류하여 제시될 수도 있다.
제1템플릿 생성부(330)는 교수자 단말(1)에서 선택한 원자력 발전소의 복합적인 문제에 관해 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용의 정보를 수신하여 CS-테이블(Component-System Table)을 생성하고, 구성된 CS-테이블을 학습자 단말(2)로 제공하는 구성이다. 교수자 단말(1)로부터 원자력 발전소에 대한 복합적 문제가 선택되면, 선택된 문제와 관련된 단위기기 수준의 내용, 시스템 수준의 내용 및 단위기기와 시스템의 연계성 결정에 대한 정보 등을 학습자 단말(2)로 전송하고, 학습자의 현재 지식정보를 요청하여 확인할 수 있다. 이러한 제1템플릿 생성부(330)는 딥러닝 엔진이 구비되어 다수의 단위기기와 시스템에 관한 정보를 학습할 수 있으며, 다수의 단위기기가 시스템과 연계된 정보 또한 학습할 수 있다. 아울러, CS-테이블에는 단위기기 수준 및 시스템 수준에서 학습자가 알아야 하는 내용이 포함되며, 단위기기 수준에서 학습자가 알아야 하는 내용에는 학습자가 미리 알고 있는 내용과 추가로 알아야 하는 내용이 포함될 수 있다.
제2템플릿 생성부(340)는 CS-테이블에서 포함되는 다수의 단위기기 수준 내용 및 시스템 수준의 내용으로 연계성을 결정할 수 있도록 CS-트리(Component-System Tree)를 생성하는 구성이다. CS-트리에는 단위기기와 시스템 간의 연계성을 갖고 연결되는 논리도가 포함되며, 학습자는 원자력 발전소의 복합적인 문제 해결을 위해 CS-트리를 완성하여 복합적인 문제의 원인을 결정할 수 있다.
연계성 판별부(350)는 CS-트리에서 학습자가 결정한 단위기기와 시스템 간의 연계성이 적절한지를 판별하고, 학습자가 결정한 단위기기 및 시스템 간의 연계성이 적절하다면 학습자에게 결정된 연계성이 적절한 것을 공지하며, 적절하지 않다면 적절하지 않음을 공지하는 구성이다. 이러한 연계성 판별부(350)는 결정된 연계성의 정도를 퍼센트로 판별할 수 있으며, 대략 70%~80% 이상의 연계성을 갖는 것으로 판별되면 적절한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 연계성 판별부(350)는 단위기기 연계성 판별부(351)와 시스템 연계성 판별부(352)를 포함할 수 있다. 단위기기 연계성 판별부(351)와 시스템 연계성 판별부(352)는 딥러닝 엔진을 활용하여 다수의 단위기기와 시스템 간의 연계성에 대한 정보를 학습하여 학습자가 어느 다수의 단위기기 및 시스템에 대한 연계성을 결정할 시 학습한 연계성과의 비교를 통해 학습자가 결정한 연계성이 적절한 지를 판단할 수 있다. 즉, 단위기기 연계성 판별부(351)는 학습자가 결정한 다수의 단위기기 간의 연계성이 적절한 지를 판단할 수 있으며, 시스템 연계성 판별부(352)는 학습자가 결정한 다수의 단위기기 및 시스템 간의 연계성이 적절한 지를 판단할 수 있다.
예측부(360)는 연계성 판별부(350)에서 확인된 특정 학습자의 현재 지식정보를 기 설정된 예측모델에 적용하여 학습자가 학습해야 할 단위기기 수준의 내용 또는 시스템 수준의 내용을 예측하는 구성이다. 여기서, 예측부(360)는 정보 수집부(361) 및 학습내용 생성부(362)를 포함할 수 있다. 정보 수집부(361)는 데이터베이스(4)에 저장된 단위기기 수준에서 습득해야 할 학습내용을 클러스터링 할 수 있으며, 학습내용 생성부(362)는 클러스터링 된 단위기기 수준의 학습내용을 학습하여 학습자에게 필요한 학습내용을 생성할 수 있다.
데이터베이스(4)는 원자력 발전소의 복합적인 문제 사례들이 저장될 수 있다. 또한, 원자력 발전소에서 기동하는 다수의 단위기기에 대한 정보, 단위기기들과 연계된 시스템에 관한 정보들이 저장될 수 있다. 연계된 단위기기들은 하나의 단위기기가 다른 단위기기와 복수로 연계될 수 있으며, 하나의 단위기기는 또 하나의 시스템과 다른 시스템에 복수로 연계될 수도 있다. 또한, 데이터베이스(4)는 학습 템플릿 제공 서버(3) 내부에 구비되는 것이 아니라 학습 템플릿 제공 서버(3) 외부에 구비되는 것도 가능하다. 이에 따라, 데이터베이스(4)는 학습 템플릿 제공 서버(3)와 네트워크로 통신하여 저장된 복합적인 문제 사례를 제공할 수 있다.
이하에서는 도면을 참고하여 학습 템플릿 제공 서버(3)를 통해 학습자가 원자력 발전소의 복합적인 문제를 해결하는 과정을 설명하기로 한다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버(3)가 동작하는 과정을 나타낸 순서도이고, 도4는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 제공 서버(3)가 교수자 단말(1)과 학습자 단말(2)과 서로 통신하여 학습 템플릿을 제공하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도3 및 도4에 도시된 바와 같이, 최초에 교수자 단말(1)은 학습 템플릿 제공 서버(3)에 원자력 발전소의 복합적인 문제해결을 학습하기 위한 문제 사례를 요청할 수 있다.<S30>
교수자는 교수자 단말(1)을 통해 교수자 단말(1)과 연결되어 있는 학습 템플릿 제공 서버(3)에 원자력 발전소의 복합적인 문제 사례를 요청할 수 있다. 교수자 단말(1)에서는 원자력 발전소의 복합적인 문제 사례에 대한 요청 정보를 학습 템플릿 제공 서버(3)로 전송하고, 문제 제시부(320)는 통신부(310)를 통해 교수자 단말(1)이 전송한 원자력 발전소의 복합적인 문제 사례의 요청 정보를 수신하여 데이터베이스(4)에 저장된 문제 사례를 교수자 단말(1)로 제시할 수 있다.
여기서, 제시되는 문제 사례는 원자력 발전소의 복수의 시스템에 대한 카테고리로 분류하여 제시될 수도 있고, 복수의 단위기기에 대한 카테고리로 분류하여 제시될 수도 있다. 따라서 교수자는 의도하고자 하는 문제해결 능력을 학습자에게 학습시키기 위해 복수의 시스템 카테고리 중에서 하나를 선택하여 문제 사례를 선택할 수도 있고, 복수의 단위기기 카테고리 중에서 하나를 선택하여 문제 사례를 선택할 수도 있다. 교수자 단말(1)에서 선택한 문제 사례의 정보는 통신부(310)가 수신하여 문제 제시부(320)와 제1템플릿 생성부(330)로 전송하게 된다.
다음으로, 제1템플릿 생성부(330)가 CS-테이블의 템플릿을 전송하여 단위기기 및 시스템 수준에서 현재 지식정보를 수신할 수 있다.<S31>
CS-테이블은 복합적인 문제해결을 위해 학습자가 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용과 시스템 수준에서 알아야 하는 내용 중에서 자신이 알고 있는 것을 정리하는 도구이다. 따라서 제1템플릿 생성부(330)는 이러한 CS-테이블의 템플릿을 생성하여 통신부(310)를 통해 먼저 교수자 단말(1)로 전송할 수 있다.
교수자 단말(1)에서는 수신한 CS-테이블의 템플릿에 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용을 입력한다. 즉, 선택된 문제 사례에서 학습자가 문제해결을 위해 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용들을 기재하는 것이다. 이 때 기재된 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용들은, 예를 들어 문자인식이나 입력되는 문자신호를 통해 제1템플릿 생성부(330)가 해당 내용들을 파악할 수 있다. 또한, CS-테이블에는 단위기기 수준에서 학습자가 반드시 알아야 하는 내용들이 예시로 제시될 수 있으며, 교수자 단말(1)은 이러한 예시 중에서 일부를 선택하여 단위기기 수준에서 학습자가 반드시 알아야 하는 내용들을 표시할 수 있다.
교수자 단말(1)에서 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용이 입력되거나 선택된 후에는 제1템플릿 생성부(330)로 교수자 단말(1)에서 입력한 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용에 대한 정보가 전달되며, 제1템플릿 생성부(330)는 학습자 단말(2)로 전송하여 학습자의 현재 지식정보를 요청하고 확인할 수 있다. 제1템플릿 생성부(330)는 딥러닝 엔진이 구비되어 다수의 단위기기와 시스템에 관한 정보를 학습할 수 있으며, 다수의 단위기기가 시스템과 연계된 정보 또한 학습할 수 있다. 따라서 교수자 단말(1)이 입력하거나 선택한 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용에 대한 정보가 수신되면, 제1템플릿 생성부(330)는 1차적으로 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용과 관련된 정보들을 미리 확인한 뒤에 학습자 단말(2)로 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용을 전송할 수 있다.
이후 학습자 단말(2)로부터 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용에 대한 현재의 지식정보를 수신하면, 제1템플릿 생성부(330)는 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용 중에서 학습자 단말(2)이 전송한 단위기기 수준의 내용은 제외하고, 학습자가 추가로 학습해야 하는 내용에 대한 정보를 다시 학습자 단말(2)로 전송한다. 학습자는 학습자 단말(2)을 통해 학습해야 하는 내용의 학습내용을 입력하여 제1템플릿 생성부(330)로 전송한다.
이렇게 제1템플릿 생성부(330)로 전송된 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 정보를 기반으로 제1템플릿 생성부(330)는 도5와 같은 CS-테이블을 생성할 수 있다.
도5는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도5에 도시된 바와 같이, CS-테이블은 C1, K, L, C2로 구성되어 있다. C1은 문제해결을 위하여 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용이 입력되는 부분이다. K는 단위기기 수준에서 꼭 알아야 할 내용 중에 내(혹은 우리 팀)가 이미 알고 있는 내용을 입력되거나 선택되는 부분이다. L은 문제해결을 위하여 단위기기 수준에서 더 알아야 하는 내용과 추가 학습 후 습득된 내용을 입력하는 내용이다. C2는 복합적인 문제해결을 위하여 시스템 수준에서 알아야 하는 내용을 선택하는 부분이다.
다음으로, 제2템플릿 생성부(340)가 CS-트리의 템플릿을 전송하여 학습자 단말(2)이 단위기기 및 시스템 간의 연계성 정보를 결정할 수 있다.<S32>
CS-트리는 CS-테이블에서 포함되는 다수의 단위기기 수준 내용 및 시스템 수준의 내용으로 연계성을 결정할 수 있도록 도와주는 도구이다. 이러한 CS-트리에는 단위기기와 시스템 간의 연계성을 갖고 연결되는 논리도가 포함되며, 학습자는 원자력 발전소의 복합적인 문제 해결을 위해 CS-트리를 완성하여 복합적인 문제의 원인을 결정할 수 있다. 제2템플릿 생성부(340)는 도6과 같은 CS-트리를 생성할 수 있다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기별 알아야 하는 지식의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도6에 도시된 바와 같이, CS-트리는 단위기기 수준에 대한 내용, 단위기기, 시스템 수준에 대한 내용 및 시스템 수준의 복합적 문제로 구성될 수 있다. 따라서 제2템플릿 생성부(340)는 복합적인 문제 사례에 관한 단위기기 수준에 대한 내용과 해당하는 단위기기의 목록을 CS-트리의 템플릿에 1차적으로 등록한 후 통신부(310)를 통해 학습자 단말(2)로 전송할 수 있다. 이후 학습자 단말(2)에서는 단위기기별로 알아야 하는 내용의 연계성을 결정하여 CS-트리에 입력한다. 여기서, CS-트리에 연계성을 결정하는 것은 단위기기 수준의 내용과 단위기기 간의 매칭되는 선을 긋는 행위로 정보를 전달하거나, 단위기기 수준의 내용을 선택한 후 단위기기를 이어서 선택하는 행위로 결정될 수 있다.
또한, 도7은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-트리를 통해 단위기기와 시스템 수준 내용과의 연계를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도7에 도시된 바와 같이, 제2템플릿 생성부(340)는 복합적인 문제 사례에 관한 시스템 수준에 대한 내용과 해당하는 시스템 목록 등을 CS-트리의 템플릿에 2차적으로 등록한 후 통신부(310)를 통해 학습자 단말(2)로 전송할 수 있다. 이후 학습자 단말(2)에서는 단위기기와 시스템 수준의 내용 간의 연계성을 결정하여 CS-트리에 입력한다. 여기서, CS-트리에 연계성을 결정하는 것은 앞서 설명한 바와 동일하게 단위기기와 시스템 수준의 내용 간의 매칭되는 선을 긋는 행위로 정보를 전달하거나, 단위기기 수준의 내용을 선택한 후 단위기기를 이어서 선택하는 행위로 결정될 수 있다.
여기서, 시스템 수준의 내용은 2개 이상의 단위기기에서 발생할 수 있는 문제 상황을 의미한다. 일반적으로 원자력 발전소는 다수의 설비로 복잡하게 구성되므로, 하나의 답안으로 해결할 수 없는 복합적인 문제일 경우가 많다. 따라서 문제의 해결책도 단위기기 수준에서만 고려할 것이 아니라 시스템적 관점에서 전체적이고 융합적으로 바라볼 필요성이 있다.
이후, 학습자 단말(2)에서 결정된 연계성을 연계성 판별부(350)가 판별할 수 있다.<S33>
연계성 판별부(350)는 학습자 단말(2)이 CS-트리에서 단위기기 수준에 대한 내용, 다수의 단위기기 및 시스템 간의 결정한 연계성을 판별하여 퍼센트(%)로 표시할 수 있다. 구체적으로, 연계성 판별부(350)는 제1템플릿 생성부(330)가 딥러닝 엔진을 통해 학습한 단위기기 수준에 대한 내용과 시스템 수준에 대한 내용과 관련하여 학습한 내용을 수신하여 보유한 상태에서 다수의 단위기기들이 단위기기 수준에 대한 내용과 일치하도록 연계가 되었는지의 여부를 판단할 수 있다. 또한, 연계성 판별부(350)는 다수의 단위기기가 시스템 수준의 내용과 일치하도록 연계가 되었는지의 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 단위기기 수준에 대한 내용과 다수의 단위기기 간의 연계성 판단여부는 단위기기 연계성 판별부(351)가 수행하고, 다수의 단위기기와 시스템 수준의 내용 간의 연계성은 시스템 연계성 판별부(352)가 수행할 수 있다.
이와 같이, 연계성 판별부(350)는 단위기기 수준의 내용, 다수의 단위기기 및 시스템 수준의 내용이 연계되어 있는 연계성을 판별하여 학습자 단말(2)이 선택한 단위기기 수준의 내용과 다수의 단위기기와의 연계성 또는 다수의 단위기기와 시스템 수준의 내용과의 연계성이 전체의 연계성과 비교하여 어느 정도의 비율인지 판별하여 퍼센트(%)나 등급(예를 들어, A~C까지)으로 표시하는 것이다.
이 때 전체 연계성은 복합적인 문제 사례가 선택되었을 시 단위기기 수준의 내용, 다수의 단위기기 및 시스템 수준의 내용에 대한 연계성이 미리 설정되어 있으며, 복합적인 문제 사례와 함께 데이터베이스(4)에 저장될 수 있다.
아울러, 도8에 도시된 바와 같이, 학습자 단말(2)에서는 연계성을 결정한 뒤에 복합적인 문제 해결을 위한 원인을 결정하여 학습 템플릿 제공 서버(3)로 정보를 전달할 수 있다.
도8은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준 내용 및 시스템 수준 내용의 연계 선정을 통해 복합적 문제 원인을 도출하는 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
학습자 단말(2)에서는 최종적으로 복합적인 문제 해결을 위한 원인을 결정하고, 원인을 결정한 뒤에는 해결방안까지 도출하여 개인적인 학습을 마무리 할 수 있다. 학습 템플릿 제공 서버(3)는 교수자 단말(1)로 복합적인 문제 해결을 위한 원인을 결정한 정보를 전송하여 교수자 단말(1)로부터 피드백을 학습자 단말(2)로 전송할 수 있다. 피드백을 통해 학습자는 자신이 도출한 원인과 해결방안이 적절한지 판단해볼 수 있으며, 다른 학습자가 도출한 원인과 해결방안도 수신하여 참고할 수 있다.
마지막으로, 예측부(360)가 단위기기 및 시스템에 관하여 습득해야 할 내용을 클러스터링 하여 학습내용에 대한 예측모델을 생성하여 전달할 수 있다.<S34>
예측부(360)의 정보 수집부(361)는 학습자 단말(2)이 선택한 단위기기 수준의 내용, 다수의 단위기기 및 시스템 수준에 대한 내용의 정보들을 수신하고, 이들 간의 연계성을 결정한 정보도 수신하여 데이터베이스(4)에서 학습자가 학습해야 할 학습내용을 클러스터링 할 수 있다. 이후 학습내용 생성부(362)는 클러스터링 정보를 기반으로 습득해야 할 단위기기 및 시스템 수준의 내용들에 대한 리스트, 상세 내용 및 연계성 등에 대한 정보를 생성하고, 생성된 학습내용들은 통신부(310)를 통해 학습자 단말(2)로 전송될 수 있다.
이하에서는 도면을 통해 CS-테이블 및 CS-트리에 대한 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
도9는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 복합적인 문제 사례를 제시하고 해결에 나가는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이고, 도10은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 CS-테이블을 사용한 구체적인 실시예를 보여주는 도면이며, 도11은 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용과 단위기기의 목록을 보여주는 도면이고, 도12는 본 발명의 실시예에 따른 학습 템플릿 서버에서 단위기기 수준의 내용, 단위기기 및 시스템 수준의 내용과의 연계성을 결정하는 것을 보여주는 도면이다.
도9 내지 도12에 도시된 바와 같이, 최초에 복합적인 문제 사례로써 "지시값 헌팅으로 기기교체 후 헌팅현상은 해소되었으나 지시값이 정상보다 낮게 지시하는 문제"에 대한 원인을 도출하도록 학습하는 것을 가정해보도록 한다.
도9와 같이, CS-테이블에서는 반드시 알아야 할 내용으로 공급전원, 운전환경에 따른 물리적 값, 입력신호 임피던스, 출력신호 임피던스, Accuracy, Drift, 입력신호 종류, 입력신호 범위, 출력신호 종류, 출력신호 범위 및 Shunt Resistance 등이 포함될 수 있다.
또한, 단위기기 수준에서 반드시 알아야 하는 내용 중 내(혹은 우리 팀)가 이미 알고 있는 내용은 공급전원, 운전환경에 따른 물리적 값, Accuracy, Drift, 입력신호 종류 및 입력신호 범위가 선택될 수 있다.
아울러, 단위기기 수준에서 더 알아야 하는 내용과 추가 학습 후 알게 된 내용에는 앞서 이미 알고 있는 내용을 제외한 입력신호 임피던스, 출력신호 임피던스, 출력신호 종류, 출력신호 범위 및 Shunt Resistance가 선택될 수 있다.
또, 시스템 수준에서 알아야 하는 내용에는 접촉불량, 설정입력 오류, 사양 선정 오류 및 기타 내용이 선택될 수 있다.
이후 도10과 같이, 단위기기 수준의 내용 또는 지식으로 공급전원, 운전환경에 따른 물리적 값, 입력신호 임피던스, 출력신호 임피던스, Accuracy, Drift, 입력신호 종류, 입력신호 범위, 출력신호 종류, 출력신호 범위 및 Shunt Resistance이 나열된 가운데 다수의 단위기기 목록으로는 전송기, 변환기 및 지시계/기록계가 제시될 수 있으며, 시스템 수준의 내용에는 접촉불량, 설정오류 및 사양 선정오류 등이 제시될 수 있으며, 시스템 수준의 복합적 문제는 지시값 헌팅현상으로 전송기/변환기/지시계/기록계 교체 후 헌팅현상은 해소되었으나 지시값이 정상값보다 낮게 지시로 제시될 수 있다.
이후 도11과 같이, 학습자는 복합적인 문제 사례에 대해 단위기기 수준의 내용을 정리하고, 다수의 단위기기에서 유사한 단위기기끼리 그룹핑을 하며, 각각의 단위기기에 해당하는 단위기기 수준의 내용을 그룹핑 할 수 있다. 예를 들어, 단위기기 수준의 내용들은 비슷한 성격끼리 그룹핑 할 수 있다. 이를테면 공급전원, 운전환경에 따른 물리적인 값 및 출력신호 임피던스 등은 모두 단위기기인 "전송기"로 그룹핑 할 수 있다. 따라서 상기 예시에서 최종적으로 단위기기 각각에 해당하는 단위기기 수준의 내용들은 아래와 같다. [단위기기1]의 전송기에는 공급전원, 운전환경에 따른 물리적인 값, 출력신호 임피던스, Accuracy 및 Drift가 포함될 수 있다. 또한, [단위기기2]의 변환기에는 공급전원, 입력신호 임피던스, 출력신호 임피던스, Accuracy, 입력시호 종류, 입력신호 범위, 출력신호 종류 및 출력신호 범위가 포함될 수 있다.아울러, [단위기기3]의 지시계/기록계에는 공급전원, 입력신호 임피던스, Accuracy, 입력신호 종류, 입력신호 범위 및 Shunt Resistance가 포함될 수 있다.
마지막으로, 도12와 같이 단위기기 수준의 내용, 단위기기 및 시스템 수준의 내용의 연계성을 결정할 수 있다. 단위기기 수준의 내용이 각각 어느 단위기기에 해당되는지 화살표 등으로 연결하여 단위기기 수준의 내용과 단위기기 간의 연계성을 결정할 수 있으며, 단위기기 및 시스템 수준의 내용과 화살표 등으로 연결하여 단위기기와 시스템 수준의 내용 간의 연계성을 결정할 수 있다. 2개 이상의 단위기기와 관련된 지식을 바탕으로 복합적인 문제 사례와 관련된 여러 경우의 수를 찾는 것이 시스템 수준의 내용이다. 따라서 시스템 수준의 내용과 관련된 단위기기를 찾으면 복합적인 문제 해결이 보다 용이해질 수 있다. 단위기기와 시스템 수준의 내용 간의 연계성은 화살표로 표시할 시 서로 다른 화살표의 색깔로 나타낼 수 있다.
원자력 발전소에서 복합적인 문제 사례를 해결하기 위해 여러 가지 점검방법이 도출될 수 있는데, CS-트리를 이용하여 단위기기별 단위기기 수준의 내용을 점검한다면 복합적인 문제의 원인을 파악하고 문제를 해결할 수 있게 될 것이다. 이와 같은 복합적인 문제 사례 및 해결방안을 제시하는 본 발명의 학습 템플릿 제공 서버(3)는 원자력 발전소의 인력들의 직무 투입 후 쉽게 접할 수 있는 상황들을 가정하여 제공하고 있으며, 학습자들끼리 작성한 CS-테이블과 CS-트리를 서로 공유, 토론 및 질의응답을 통해 세부적으로 심도있는 학습이 가능해질 수 있다. 아울러, 경험이 풍부한 교수자가 CS-테이블 및 CS-트리 작성과 토론 등의 코칭을 실시하여 향후 직무 수행 시에 시행착오를 최소화 하는데 기여할 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 본 발명의 특허청구 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
1 : 교수자 단말
2 : 학습자 단말
3 : 학습 템플릿 제공 서버
310 : 통신부
320 : 문제 제시부
330 : 제1템플릿 생성부
340 : 제2템플릿 생성부
350 : 연계성 판별부
351 : 단위기기 연계성 판별부
352 : 시스템 연계성 판별부
360 : 예측부
361 : 정보 수집부
362 : 학습내용 생성부
4 : 데이터베이스
2 : 학습자 단말
3 : 학습 템플릿 제공 서버
310 : 통신부
320 : 문제 제시부
330 : 제1템플릿 생성부
340 : 제2템플릿 생성부
350 : 연계성 판별부
351 : 단위기기 연계성 판별부
352 : 시스템 연계성 판별부
360 : 예측부
361 : 정보 수집부
362 : 학습내용 생성부
4 : 데이터베이스
Claims (7)
- 학습 템플릿 제공 서버에 있어서,
교수자 단말의 요청 정보에 따라 문제 사례를 제시하는 문제 제시부;
학습자 단말에 이전에 알고 있는 원자력 발전소에 대한 지식의 정보 입력을 요청하고, 상기 지식의 정보 입력을 기반으로 학습자가 알고 있는 현재 지식 정보를 확인하며, 상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 단위기기 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제1템플릿 생성부;
추가로 학습해야 하는 내용을 예측하여 제공하는 상기 학습자 단말로 제공하는 예측부; 및
상기 교수자 단말로부터 수신된 정보를 기반으로 시스템 수준에서 알아야 하는 내용에 대한 학습 템플릿을 제공하는 제2템플릿 생성부;를 포함하며,
상기 제1템플릿 생성부는 딥러닝 엔진이 구비되어 다수의 단위기기와 적어도 하나 이상의 시스템에 관한 정보, 상기 다수의 단위기기가 상기 적어도 하나 이상의 시스템과 연계된 정보를 학습하며,
상기 예측부는,
원자력 발전소에 관련된 단위기기 수준의 내용과 시스템 수준의 내용을 수집하는 정보 수집부; 및
수집된 상기 단위기기 수준의 내용과 상기 시스템 수준의 내용을 기반으로 학습내용을 생성하는 학습내용 생성부;를 포함하며,
학습자가 결정한 복수의 단위기기 또는 단위기기 및 시스템의 연계성을 판별하는 연계성 판별부;를 더 포함하며,
상기 연계성 판별부는 상기 복수의 단위기기 사이의 연계성을 판별하는 단위기기 연계성 판별부;를 더 포함하며,
상기 연계성 판별부는 상기 단위기기 및 시스템의 연계성을 판별하는 시스템 연계성 판별부;를 더 포함하며,
상기 제1템플릿 생성부는 CS-테이블의 템플릿을 전송하여 현재 지식정보를 수신하는 학습 템플릿 제공 서버. - 삭제
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000338848A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 教材作成支援方法及びシステム及び教材作成支援プログラムを格納した記憶媒体 |
| US6728660B2 (en) | 1999-02-22 | 2004-04-27 | Northeast Equipment, Inc. | Apparatus and method for monitoring and maintaining plant equipment |
| KR20090084198A (ko) * | 2008-01-31 | 2009-08-05 | 한국남동발전 주식회사 | 발전 설비 교육 장치 및 발전 설비 교육 프로그램을 저장한컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| KR101872826B1 (ko) * | 2017-03-29 | 2018-06-29 | 안동과학대학교 산학협력단 | 기계학습을 통한 재합류 지원 장치 및 그 방법 |
| KR102013749B1 (ko) * | 2019-01-28 | 2019-08-23 | 한국원자력연구원 | 원자력 시설의 해체 설계 방법 및 장치 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6728660B2 (en) | 1999-02-22 | 2004-04-27 | Northeast Equipment, Inc. | Apparatus and method for monitoring and maintaining plant equipment |
| JP2000338848A (ja) * | 1999-05-25 | 2000-12-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 教材作成支援方法及びシステム及び教材作成支援プログラムを格納した記憶媒体 |
| KR20090084198A (ko) * | 2008-01-31 | 2009-08-05 | 한국남동발전 주식회사 | 발전 설비 교육 장치 및 발전 설비 교육 프로그램을 저장한컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| KR101872826B1 (ko) * | 2017-03-29 | 2018-06-29 | 안동과학대학교 산학협력단 | 기계학습을 통한 재합류 지원 장치 및 그 방법 |
| KR102013749B1 (ko) * | 2019-01-28 | 2019-08-23 | 한국원자력연구원 | 원자력 시설의 해체 설계 방법 및 장치 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| X091 | Application refused [patent] | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |