KR102222296B1 - 제어 모델들에 의하여 기술 시스템을 제어하기 위한 방법 및 디바이스 - Google Patents
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Abstract
제어 모델(SM, SM1, SM2)에 의하여 기술 시스템(TS)을 제어하기 위하여, 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2)가 수신되며, 모델 유형들 전부에 대해, 트레이닝 구조(TSR) 및 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)를 갖는 제어 모델(SM, SM1, SM2)이 이 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2)에 인코딩된다. 본 발명에 따라, 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)의 함수로써, 다수의 모델-유형-특정적 실행 모듈들(EM1, EM2, EM3) 중 하나가 기술 시스템(TS)에 대해 선택된다. 더욱이, 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)의 함수로써, 기술 시스템(TS)의 동작 데이터 채널들(BDC)에 제어 모델(SM, SM1, SM2)의 입력 채널들(IC)이 할당된다. 기술 시스템(TS)의 동작 데이터(BD)는 개개의 동작 데이터 채널(BDC)을 통해 획득되고, 이 동작 데이터 채널(BDC)에 할당된 입력 채널(IC)을 통해, 제어 모델(SM, SM1, SM2)에 전달된다. 제어 모델(SM, SM1, SM2)은 선택된 실행 모듈(EM1, EM2)에 의하여 실행되며, 여기서, 트레이닝 구조(TSR)에 따라, 전달된 동작 데이터(BD)로부터 제어 데이터(CD)가 도출되며, 그리고 기술 시스템(TS)을 제어하기 위해 출력된다.
Description
일반적으로, 예컨대, 가스 터빈(gas turbine)들, 풍력 터빈들 또는 제조 설비들과 같은 복잡한 기술 시스템들의 제어 시, 규정된 기준들에 대해 시스템 거동을 최적화하는 것이 바람직하다. 이를 위해, 최신 제어 시스템들은 기계 학습 기법들을 종종 사용한다. 따라서, 예컨대, 다수의 기준들에 대해 기술 시스템을 최적화하기 위한 제어 모델(control model)로서 신경망이 트레이닝될 수 있다.
한편, 특히, 비교적 대형 설비들의 제어는, 사용되는 제어 시스템들에 안전 및 유연성 측면에서 높은 요건들을 요구하며, 이러한 제어 시스템들은, 많은 경우들에서, 광범위한 인증 프로세스를 겪어야 한다. 그러나, 이는 일반적으로 학습-기반 제어 시스템들의 사용을 더욱 어렵게 하는데, 그 이유는 이러한 학습-기반 제어 시스템들의 내부적인 응답 관계들은 종종 외부에서 이해하기가 어렵고 그리고 트레이닝 상태에 따라 변화할 수 있기 때문이다. 또한, 상이한 구현 요건들을 갖는 다수의 제어 모델들도 존재한다. 그에 따라서, 학습-기반 제어 모델들을 사용하는 것은, 특히, 비교적 대형 기술 시스템들의 경우, 종종 성가신 것으로 판명된다.
본 발명의 목적은, 기술 시스템을 제어하기 위한 방법 및 디바이스를 특정하는 것이며, 이러한 방법 및 디바이스는 학습-기반 제어 모델들의 더욱 유연한 사용을 가능하게 한다.
이 목적은 특허 청구항 제1항의 특징들을 갖는 방법에 의해, 특허 청구항 제10항의 특징들을 갖는 디바이스에 의해, 특허 청구항 제11항의 특징들을 갖는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 의해 달성된다.
트레이닝된 또는 트레이닝가능한 제어 모델에 의하여 기술 시스템을 제어하기 위해, 데이터 컨테이너(data container)가 수신되며, 이때 모든 모델 유형들에 대해, 트레이닝 구조를 갖는 제어 모델 및 모델 유형 정보가 이 데이터 컨테이너에 인코딩된다. 이 경우, 트레이닝 구조는 특히, 제어 모델의 트레이닝 상태, 및/또는 트레이닝되는, 트레이닝가능한, 가르칠 수 있는 그리고/또는 트레이닝 동안 트레이닝되는 구조에 관한 것일 수 있다. 이 경우, 트레이닝은, 특히, 규정가능한 기준들에 따라, 하나 이상의 타겟(target) 변수들에 대해, 트레이닝 단계 동안, 제어 모델의 입력 매개변수들의 컴퓨테이션(computation)이 최적화된다는 것을 의미하는 것으로 이해된다. 그러한 트레이닝은 예컨대, 신경망을 트레이닝함으로써, 분석 또는 통계 모델의 회귀에 의해 그리고/또는 다른 유형의 매개변수 근사(fitting)에 의해 수행될 수 있다. 본 발명에 따르면, 모델 유형 정보에 따라, 복수의 모델 유형-특정적 실행 모듈들 중에서 기술 시스템에 대한 하나의 실행 모듈이 선택된다. 더욱이, 모델 유형 정보에 따라, 기술 시스템의 동작 데이터 채널들이 제어 모델의 입력 채널들에 할당된다. 기술 시스템의 동작 데이터는 개개의 동작 데이터 채널을 통해 획득되고, 이 동작 데이터 채널에 할당된 입력 채널을 통해, 제어 모델에 송신된다. 선택된 실행 모듈을 통해 제어 모델이 실행되며, 여기서, 기술 시스템을 제어하기 위하여 출력되는 제어 데이터가, 트레이닝 구조에 따라, 송신된 동작 데이터로부터 도출된다. 제어에 관련된 예측 데이터 및/또는 모니터링(monitoring) 데이터가 또한, 제어 데이터로서 출력될 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 수행하기 위하여, 제어 디바이스, 컴퓨터 프로그램 제품 및 컴퓨터-판독가능 저장 매체가 제공된다.
모델 유형-특정적 실행 모듈들을 통해, 기술 시스템의 제어 구조들이 상이한 제어 모델 유형들의 특정 요건들로부터 대체로 디커플링될(decoupled) 수 있다는 점에서, 본 발명의 하나의 장점이 관찰된다. 이는, 완전히 상이한 제어 모델들의 더욱 쉽고 더욱 유연한 구현을 가능하게 한다. 특히, 동일한 기술 시스템 상에서 상이한 제어 모델들이 자동적으로 실행될 수 있고, 상이한 기술 시스템들 상에서 동일한 제어 모델이 자동적으로 실행될 수 있다. 동작 데이터 채널들을 모델 유형-특정적으로 입력 채널들로 할당함으로써, 동작 데이터를 이용하여 제어 모델이 적절하게 구동될 수 있다.
본 발명의 유리한 실시예들 및 발전들은 종속 청구항들에서 특정된다.
제어 모델은 바람직하게는, 신경망, 데이터-주도 회귀기, 서포트 벡터 머신(support vector machine) 및/또는 결정 트리(tree)를 포함할 수 있다. 위의 구현들은, 각각의 경우, 트레이닝 구조를 제공받으며, 그리고 특정 모델 유형 정보에 의해 식별될 수 있다.
본 발명의 하나의 유리한 실시예에 따라, 제어 모델은, 암호화된 형태로 데이터 컨테이너에 존재하고, 기술 시스템에 의해 적어도 부분적으로 복호화될 수 있다. 따라서, 제어 모델은, 송신 및 저장 동안 비인가 액세스(access)에 대해 보호될 수 있다.
바람직하게는, 제어 모델을 실행하기 위하여 제어 모델의 일부분들이 디코딩(decoded)되고, 이때 이러한 일부분들에 기초하여 제어 모델의 모델 구조를 도출하는 것이 방지되거나 또는 어렵게 되도록, 제어 모델이 인코딩(encoded) 및 암호화될 수 있다. 모델 구조는 예컨대 신경망의 특정 계층, 노드(node), 망 또는 가중(weighting) 구조, 및/또는 트레이닝 구조에 관한 것일 수 있다. 이 경우, 실행에 관련되는, 제어 모델의 일부분들만이 기술 시스템에 의해 복호화될 수 있지만, 특정 모델 구조가 대체로 계속 숨겨진 채로 있도록, 제어 모델은 암호화될 수 있다. 따라서, 신경망의 경우, 단 1개의 실행가능한 계산 루틴(routine)만이 인코딩될 수 있으며, 이러한 계산 루틴으로부터, 특정 망 구조가 도출될 수 있지만, 그렇게 하는 것은 어렵다. 따라서, 제어 모델은 말하자면 블랙 박스(black box)로서 실행될 수 있다. 그러한 인코딩(encoding) 및 암호화를 통해, 모델 구조에 포함된 노-하우(know-how)가 보호될 수 있다.
더욱이, 데이터 컨테이너 내의 제어 모델에는 디지털(digital) 서명이 제공될 수 있으며, 이 디지털 서명은 예컨대 기술 시스템에 의해 검사된다. 그런 다음, 검사의 결과에 따라, 제어 모델이 실행될 수 있다. 따라서, 제어 모델의 무결성이 보장될 수 있다. 특히, 제어 모델의 생성, 제어 모델의 트레이닝 및/또는 제어 모델에 대한 변화들이 분명하게 책임 기관에 기인할 수 있다.
더욱이, 데이터 컨테이너는 제어 모델의 트레이닝에 관한 트레이닝 정보를 포함할 수 있다. 그런 다음, 트레이닝 정보에 따라, 제어 모델의 실행 및/또는 실행 모듈의 선택이 이루어질 수 있다. 트레이닝 정보는, 특히, 제어 모델에 대한 이전 또는 다음 트레이닝 프로세스에 관한 것일 수 있다.
본 발명의 하나의 유리한 실시예에 따라, 동작 데이터 채널들 및 입력 채널들 각각에는 데이터 유형, 물리적 치수, 값들의 범위 및/또는 추가적인 조건이 할당될 수 있다. 개개의 입력 채널로의 개개의 동작 데이터 채널의 할당 시, 할당되는 데이터 유형들, 물리적 치수들, 값들의 범위들 및/또는 추가적인 조건들이 호환가능한지 여부가 검사될 수 있다. 예로서, 미터(meter)들, 초들, 그램(gram)들 또는 이들의 결합들이 물리적 치수들로서 할당될 수 있다. 따라서, 많은 경우들에서, 정확한 동작 데이터를 이용하여 제어 모델이 구동되는 것이 보장될 수 있다. 대안으로서 또는 추가적으로, 획득된 동작 데이터가 데이터 유형, 물리적 치수, 값들의 범위 및/또는 추가적인 조건들에 대해 검사되어서, 그에 따라 실행 동안 제어 모델의 정확한 구동이 보장될 수 있다.
더욱이, 제어 데이터는, 이러한 제어 데이터의 값들의 범위, 값의 변화 및/또는 추가적인 조건에 대해 검사될 수 있다. 트레이닝되는 제어 모델들의 경우, 입력 데이터에 대한 출력 데이터의 종속성들이 일반적으로, 명시적으로 알려져 있지 않고, 모델 오류들을 배제하는 것이 종종 가능하지 않기 때문에, 규정된 추가적인 조건들을 검사함으로써, 부정확한 제어가 종종 방지될 수 있다.
본 발명의 하나의 유리한 발전에 따라, 복수의 런타임(runtime) 환경-특정적 어댑터들 각각이 런타임 환경에 할당될 수 있다. 이 경우, 어댑터들은, 실행 모듈들을 할당된 런타임 환경에 맞게 조정하는 역할을 한다. 더욱이, 기술 시스템의 런타임 환경에 관한 환경 정보가 획득될 수 있으며, 그리고 획득된 환경 정보에 따라, 기술 시스템의 런타임 환경에 할당되는 어댑터가 선택될 수 있다. 그런 다음, 선택된 실행 모듈은 선택된 어댑터를 통해 런타임 환경에 커플링될(coupled) 수 있다. 따라서, 실행 모듈들 및 제어 모델들은 개개의 런타임 환경에 대체로 독립적으로 생성 및 구현될 수 있다. 그에 따라서, 어댑터들은 제어 모델의 유형에 대체로 독립적으로 발전 및 구현될 수 있다. 따라서, 제어 모델들 및 런타임 환경은 말하자면 디커플링될 수 있으며, 그 결과, 발전 및/또는 구현 프로세스가 종종 상당히 단순화된다.
더욱이, 선택된 어댑터는 기술 시스템의 런타임 환경의 능력들에 관한 능력 정보를 제공할 수 있다. 능력 정보에 따라, 런타임 환경과 제어 모델의 호환성이 검사될 수 있고, 그에 따라, 제어 모델이 실행될 수 있다. 따라서, 제어 모델의 자동 구현이 단순화될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예는, 도면에 기초하여 아래에서 더욱 상세히 설명된다. 개략적인 예시에서, 각각:
도 1은 인코딩된 제어 모델을 갖는, 본 발명에 따른 데이터 컨테이너를 도시하고,
도 2는 본 발명에 따른 제어 디바이스를 갖는 기술 시스템을 도시하고,
도 3은 제어 모델을 통한, 동작 데이터로부터 제어 데이터의 도출의 예시를 도시하며, 그리고
도 4는 런타임 환경들과 제어 모델들의 상호작용의 예시를 도시한다.
도 1은 인코딩된 제어 모델을 갖는, 본 발명에 따른 데이터 컨테이너를 도시하고,
도 2는 본 발명에 따른 제어 디바이스를 갖는 기술 시스템을 도시하고,
도 3은 제어 모델을 통한, 동작 데이터로부터 제어 데이터의 도출의 예시를 도시하며, 그리고
도 4는 런타임 환경들과 제어 모델들의 상호작용의 예시를 도시한다.
도 1은 인코딩된, 트레이닝된 그리고/또는 트레이닝가능한 제어 모델(SM)을 갖는, 본 발명에 따른 데이터 컨테이너(DC)를 개략적으로 예시한다. 제어 모델(SM)은 기술 시스템의 또는 기술 시스템의 일부분의 물리적, 규제-기반 및/또는 확률론적 동적 시스템 또는 다른 상호종속성을 시뮬레이팅하는 역할을 한다. 제어 모델(SM)은 신경망, 데이터-주도 회귀기, 서포트 벡터 머신, 결정 트리 및/또는 다른 분석 모델 또는 이들의 결합을 포함할 수 있다. 제어 모델(SM)은, 예컨대, 예측 모델 마크업 언어(PMML; Predictive Model Markup Language)-포맷(format)으로 불리는 것으로, 또는 사유 포맷으로, 모든 모델 유형들에 대해, 데이터 컨테이너(DC)에 인코딩된다.
본 예시적인 실시예에서, 제어 모델(SM)은, 송신 및 저장 동안 데이터 보안 목적들을 위해 추가적으로 암호화된다. 더욱이, 제어 모델(SM)은 트레이닝 구조(TSR)를 갖는다. 트레이닝 구조(TSR)는, 바람직하게는 미리-트레이닝된(pre-trained) 트레이닝 상태의, 가르칠 수 있는 구조를 포함한다. 신경망의 경우, 트레이닝 구조(TSR)는 예컨대 뉴런(neuron)들의 망 구조 및 뉴런들 사이의 연결들의 가중을 포함할 수 있다. 데이터-주도 회귀기들의 경우, 트레이닝 구조(TSR)는 회귀기 모델의 계수들을 포함할 수 있다. 트레이닝 구조(TSR)는 제어 모델(SM)의 이전 트레이닝 및 미래 트레이닝 둘 모두에 관련될 수 있다.
데이터 컨테이너(DC)는 더욱이, 기술 메타데이터(metadata)(TM) 및 모델 메타데이터(MM)를 포함한다.
본 예시적인 실시예에서, 기술 메타데이터(TM)는, 모델 유형 정보(MTI), 트레이닝 정보(TI) 및 입력/출력 계약 데이터(IOC)를 포함한다. 더욱이, 기술 메타데이터(TM)는 예컨대, 제어 모델(SM)의 생성 시간과 같은 콘텍스트(context) 정보, 의도된 타겟 시스템들에 관한 정보, 및/또는 런타임 환경 측면에서의, 예컨대, 실시간 능력들, 병렬화가능성, 컴퓨팅 자원들 및/또는 상이한 실행 모듈들과의 호환성에 대한, 제어 모델(SM)의 요건들에 관한 정보를 포함한다.
모델 유형 정보(MTI)는 모든 모델 유형들에 대해 인코딩되며, 그리고 제어 모델(SM)의 유형을 특정한다. 이 경우, 예컨대, 제어 모델(SM)이 신경망에 기반하는지, 데이터-주도 회귀기에 기반하는지, 서포트 벡터 머신에 기반하는지, 결정 트리에 기반하는지 그리고/또는 이들의 결합에 기반하는지가 특정될 수 있다. 더욱이, 제어 모델(SM)의 입력 변수들 및/또는 출력 변수들, 그리고 제어 모델(SM)의 다른 특정 요건들, 능력들 및/또는 특성들이 특정될 수 있다.
트레이닝 정보(TI)는 제어 모델(SM)의 이전 및/또는 다음 트레이닝 프로세스 및/또는 트레이닝 상태를 설명한다.
입력/출력 계약 데이터(IOC)는, 제어 모델(SM)의 거동 측면에서 추가적인 조건들을 설정하는 소위 입력/출력 계약을 특정한다. 입력/출력 계약 데이터(IOC)를 통해, 예컨대, 제어 모델(SM)의 입력 데이터 및/또는 출력 데이터의 값들의 범위들, 값들의 변화들, 값들의 변화들의 속도 및/또는 데이터 유형들과 같은, 규정된 추가적인 조건들이 바람직하게는 모든 모델 유형들에 대해 하나의 포맷으로 특정될 수 있다. 입력/출력 계약 데이터(IOC)는 유리하게는, 제어 모델(SM)의 원하는 거동이 보장될 수 있도록, 사용자가 판독할 수 있는 포맷으로 ―제어 모델(SM)의 트레이닝 구조(TSR)는 일반적으로 사용자-판독가능하지 않음― 그에 따라 확인될 수 있는 방식으로 특정될 수 있다.
본 예시적인 실시예에서, 모델 메타데이터(MM)는, 예컨대, 제어 모델(SM)을 생성한, 트레이닝한 그리고/또는 변화시킨 개인들 및/또는 기관들의 하나 이상의 디지털 서명들(SIG)을 포함한다.
더욱이, 모델 메타데이터(MM)는 버전(version) 정보, 권리 정보, 및 제어 모델(SM)의 타겟 시스템에 관한 그리고/또는 소스(source)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 더욱이, 유효 기간에 관한, 요구되는 데이터 프로세싱(processing) 자원들에 관한, 그리고/또는 예컨대 모니터링(monitoring)을 위해, 예측을 위해 그리고/또는 제어를 위해 허용되는 또는 가능한 사용 영역들에 관한 규격들이 모델 메타데이터(MM)에 포함될 수 있다.
도 2는 기술 시스템(TS)에 대한, 본 발명에 따른 제어 디바이스(CTL)를 갖는 기술 시스템(TS)의 개략적인 예시를 도시한다. 기술 시스템(TS)은 예컨대 전력 플랜트(plant), 생산 설비, 가스 터빈 등일 수 있다.
기술 시스템(TS)은 데이터 프로세싱 목적들을 위한, 그리고 기술 시스템(TS)을 제어하기 위한 런타임 환경(RE)을 갖는다. 그러한 런타임 환경, 여기서, RE는, 운영체제, 클라우드/클러스터 미들웨어(cloud/cluster middleware) 및/또는 데이터 프로세싱 환경의 결합을 포함할 수 있다. 이들의 예들은 하둡(Hadoop)/HIVE 프레임워크(framework)를 갖는 리눅스(Linux) 클러스터, 클러스터 스트림(stream) 프로세싱 환경 또는 멀티코어(multicore) 스트림 프로세싱 환경이다.
제어 디바이스(CTL), 예컨대, 가스 터빈에 대한 제어 시스템은 제어 디바이스(CTL)의 방법 단계들 전부를 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서(processor)들(PROC), 및 모델 실행 시스템(MES)을 포함한다. 모델 실행 시스템(MES)은 본 예시적인 실시예에서 제어 디바이스(CTL)에 구현되지만, 대안으로서 또는 추가적으로, 외부적으로, 예컨대 클라우드에, 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 모델 실행 시스템(MES)은 제어 모델들과 런타임 환경(RE) 사이의 추상 계층으로서 사용될 수 있다. 모델 실행 시스템(MES)은 복수의 실행 모듈들(EM1, EM2 및 EM3), 및 복수의 어댑터들(AD1 및 AD2)을 포함한다.
실행 모듈들(EM1, EM2 및 EM3)은 기술 시스템 상의 또는 기술 시스템에 대한, 트레이닝되는 그리고/또는 트레이닝가능한 제어 모델들을 실행, 설치, 초기화 및/또는 평가하는 역할을 한다. 실행 모듈들(EM1, EM2 및 EM3)은 각각 제어 모델 유형에 특정적이다. 그러한 실행 모듈들은 종종, 인터프리터(interpreter)들로 또한 지칭된다.
어댑터들(AD1 및 AD2)은 실행 모듈들, 여기서, EM1, EM2 및 EM3을 상이한 런타임 환경들에 맞게 조정하는 역할을 한다. 어댑터들(AD1 및 AD2)은 각각 런타임 환경에 특정적이다.
런타임 환경-특정적 어댑터를 선택하기 위해, 모델 실행 시스템(MES)은, 기술 시스템(TS)에 존재하는 런타임 환경(RE)으로부터, 런타임 환경(RE)을 설명하는 환경 정보(EI)를 획득한다. 획득된 환경 정보(EI)에 따라, 모델 실행 시스템(MES)은, 환경 정보(EI)에 의해 설명되는 런타임 환경, 여기서, RE에 특정적이며 그리고 그에 적절한, 어댑터들(AD1, AD2) 중 하나를 선택한다. 본 예시적인 실시예에서, 어댑터(AD2)가 현재 런타임 환경(RE)에 적절한 것으로 판명되고, 그러므로 선택되며 그리고 런타임 환경(RE)에 커플링된다.
그런 다음, 선택된 어댑터(AD2)는 런타임 환경(RE)의 특정 능력들에 관한 능력 정보(CI)를 제공하며, 이러한 정보에 기초하여, 런타임 환경(RE)과 제어 모델들의 호환성이 모델 실행 시스템(MES)에 의해 검사될 수 있다.
기술 시스템(TS)을 제어하기 위해, 모델 실행 시스템(MES)은 다양한 데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2)을 수신하며, 데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2) 각각은 도 1에서 설명된 바와 같이 구성된다. 데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2) 각각은 특정 제어 모델(SM1 및 SM2)을 각각 포함한다. 데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2)은 바람직하게는, 특정 메시지(message)들로서 기술 시스템(TS)에 송신된다.
제어 모델들(SM1 및 SM2) 각각은, 도 1과 관련하여 설명된 바와 같이 구성되며, 그리고 기술 시스템(TS)의 또는 기술 시스템(TS)의 일부분의 다양한 물리적, 규제-기반, 확률론적 및/또는 다른 상호종속성들을 시뮬레이팅하는 역할을 한다. 제어 모델들(SM1 및 SM2)은 각각, 바람직하게는, 기술 시스템의 특정 부분들, 특정 규제 작업들, 특정 제어 작업들 및/또는 특정 시뮬레이션(simulation) 유형들에 특정적이다. 제어 모델들(SM1 및 SM2)은 각각, 모든 모델 유형들에 대해 인코딩된다.
데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2)을 통해, 각각의 경우, 제어 모델(SM1 및 SM2) 각각에 대한 모델 유형 정보(MTI1 및 MTI2) 각각이 모델 실행 시스템(MES)에 송신된다. MTI1 및 MTI2 각각은, 제어 모델(SM1 및 SM2)의 모델 유형을 각각 특정하며, 그리고 각각의 경우, 도 1과 관련하여 설명된 바와 같이 구성될 수 있다.
데이터 컨테이너들(DC1 및 DC2)의 수신 후에, 모델 실행 시스템(MES)은 이들 데이터 컨테이너들을 언패킹하며(unpack), 그리고 이러한 데이터 컨테이너들의 디지털 서명들 각각을 검사한다. 검사의 결과가 부정적이면, 문제의 제어 모델(SM1 또는 SM2)의 추가적인 프로세싱은 억제된다. 더욱이, 모델 실행 시스템(MES)은, 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)에 대해, 그들의 기술 메타데이터에 기초하여 그리고 능력 정보(CI)에 기초하여, 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)이 런타임 환경(RE)과 호환가능한지 여부, 그리고 어느 정도까지 호환가능한지를 검사한다. 이것에 따라, 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)의 추가적인 프로세싱이 이루어진다.
더욱이, 모델 실행 시스템(MES)은 암호화된 제어 모델들(SM1 및 SM2)을 복호화한다. 이 경우, 바람직하게는, 실행에 관련되는, 개개의 제어 모델의 일부분들만이 복호화되며, 따라서 제어 모델은 실행될 수 있지만, 제어 모델의 모델 구조는 합리적인 노력으로는 도출될 수 없다.
더욱이, 모델 실행 시스템(MES)은, 각각의 제어 모델(SM1 및 SM2)에 대해, 각각의 경우 모델 유형 정보(MTI1 및 MTI2)에 각각 기초하여 그리고 가능하게는 다른 기술 메타데이터에 기초하여, 각각의 제어 모델(SM1 및 SM2)에 특정한 실행 모듈을 선택한다. 본 예시적인 실시예에서, 제어 모델(SM1)에 대해, 실행 모듈(EM1)이 선택 및 할당되고, 제어 모델(SM2)에 대해, 실행 모듈(EM2)이 선택 및 할당된다. 그런 다음, 모델 실행 시스템(MES)은, 선택된 실행 모듈들(EM1 및 EM2)을 선택적 어댑터(AD2)를 통해 런타임 환경(RE)에 커플링한다(couple).
기술 시스템(TS)의 동작 데이터를 프로세싱하기(process) 위해, 모델 실행 시스템(MES)은 런타임 환경(RE) 상에서 제어 모델들(SM1 및/또는 SM2)을 실행하며, 여기서, 모델 실행 시스템(MES)은 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)의 실행을 각각 할당된 실행 모듈(EM1 또는 EM2)로 위임한다. 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)의 실행 동안, 개개의 제어 모델(SM1 또는 SM2)의 입력/출력 계약 데이터에 의하여, 특정된 입력/출력 계약에 대한 준수가 모니터링(monitored) 및 보장된다.
도 3은 커플링된 어댑터(AD)를 통해 기술 시스템(TS) 상의 실행 모듈(EM)에 의해 실행되는 제어 모델(SM)을 통한, 기술 시스템(TS)의 동작 데이터(BD)로부터 제어 데이터(CD)의 도출을 예시한다. 명확성을 위해서, 동일한 기술 시스템(TS)이 도 3의 양측에 개략적으로 예시된다. 기술 시스템(TS), 제어 모델(SM), 실행 모듈(EM) 및 어댑터(AD)는 바람직하게는, 도 1 및 도 2와 관련하여 설명된 바와 같이 구성된다.
제어 모델(SM)은 트레이닝 구조(TSR)를 갖는 신경망(NN)을 통해 구현된다.
기술 시스템(TS)은 기술 시스템(TS)의 동작 데이터(BD)를 획득하기 위한 센서들(S)을 갖는다. 동작 데이터(BD)는 예컨대 기술 시스템(TS)의 물리적, 규제-기반 및/또는 설계-관련 동작 변수들, 특성들, 규정된 값들, 상태 데이터, 시스템 데이터, 제어 데이터, 센서 데이터 및/또는 측정 값들일 수 있다. 특히, 동작 데이터(BD)는 또한, 센서들(S)로부터 비롯되지 않은 데이터를 포함할 수 있다.
동작 데이터(BD)는 기술 시스템(TS)의 특정 동작 데이터 채널들(BDC)을 통해 획득된다. 이 경우, 동작 데이터 채널들(BDC)은 동작 데이터(BD)의 데이터 유형, 물리적 치수, 소스, 기능 및/또는 다른 특성들에 특정적일 수 있다.
제어 모델(SM)은 다양한 입력 채널들(IC)을 가지며, 입력 채널들(IC)은 제어 모델(SM)의 다양한 입력 매개변수들 또는 입력 데이터에 할당된다. 입력 채널들(IC)은 입력 매개변수들 또는 입력 데이터의 매개변수 유형, 물리적 치수, 소스, 기능 및/또는 다른 특성들에 특정적일 수 있다.
입력 채널들(IC)과 동작 데이터 채널들(BDC) 사이에서 할당(IMAP)이 이루어지며, 할당 시, 각각의 경우, 모델 유형 정보(MTI)에 기초하여 그리고 가능하게는 입력/출력 계약 데이터(IOC)에 기초하여, 동작 데이터 채널들(BDC) 중 하나가 개개의 입력 채널(IC)에 할당된다. 할당(IMAP)은 모델 실행 시스템(MES)에 의해, 바람직하게는, 선택된 실행 모듈(EM)을 통해 수행된다.
데이터 유형들, 물리적 치수들, 값들의 범위들 및/또는 추가적인 조건들 ―각각은 동작 데이터 채널들(BDC) 및 입력 채널들(IC)에 각각 할당됨― 에 기초하여, 모델 실행 시스템(MES)은, 입력 채널들(IC)의 할당된 데이터 유형들, 물리적 치수들, 값들의 범위들 및 추가적인 조건들이, 할당된 동작 데이터 채널들(BDC)의 것들과 호환가능한지 여부를 검사한다. 호환가능하지 않으면, 제어 모델(SM)의 실행은 억제된다.
동작 데이터 채널들(BDC)을 통해 획득된 동작 데이터(BD)는 할당된 입력 채널들(IC)을 통해 입력 데이터로서 제어 모델(SM)에 공급된다. 모델 실행 시스템(MES)은 선택된 실행 모듈(EM)을 통해 제어 모델(SM)을 실행하며, 여기서, 트레이닝 구조(TSR)에 따라, 송신된 동작 데이터(BD)로부터 제어 데이터(CD)가 도출된다. 제어 데이터(CD)는 제어 모델(SM)의 출력 데이터로서 출력된다. 이 경우, 제어 데이터(CD)는 기술 시스템(TS)을 제어하는 역할을 하며, 그리고 또한, 특히, 제어에 관련된 예측 데이터 및 모니터링 데이터일 수 있다.
제어 데이터(CD)는, 제어 모델(SM)의 다양한 출력 매개변수들에 할당되는, 제어 모델(SM)의 특정 출력 채널들(OC)을 통해 출력된다. 출력 채널들(OC)은 각각, 출력 채널들에 의해 출력된 제어 데이터(CD)의 매개변수 유형, 용도, 목적 및/또는 제어 기능에 특정적일 수 있다.
모델 실행 시스템(MES)은 바람직하게는, 선택된 실행 모듈(EM)을 통해, 기술 시스템의 복수의 제어 채널들(CDC) 중 하나로의 개개의 출력 채널(OC)의 할당(OMAP)을 실행한다. 이 경우, 할당은, 모델 유형 정보(MTI)에 따라, 그리고 가능하게는 입력/출력 계약 데이터(IOC)에 따라 이루어진다. 할당(OMAP) 시, 제어 채널들(CDC) 및 출력 채널들(OC)의 할당되는 데이터 유형들, 물리적 치수들, 값들의 범위들 등이 서로 호환가능한지 여부가 검사된다. 호환가능하지 않으면, 제어 모델(SM)의 실행은 억제된다.
제어 모델(SM)의 실행 동안, 입력/출력 계약 데이터(IOC)에 기초하여, 모델 실행 시스템(MES)에 의해, 관련 입력/출력 계약에 대한 준수가 모니터링 및 보장된다.
도 4는 다양한 런타임 환경들(RE1, ..., REN)과 다양한 제어 모델들(SM1, ..., SMM)의 상호작용을 예시한다.
런타임 환경들(RE1, ..., REN)은, 각각의 경우, 위에서 설명된 바와 같이, 복수의 런타임 환경-특정적 어댑터들(AD1, ..., ADN) 중 하나를 통해 모델 실행 시스템(MES)에 각각 커플링된다. 더욱이, 제어 모델들(SM1, ..., SMM)은, 각각의 경우, 위에서 설명된 바와 같이, 복수의 모델 유형-특정적 실행 모듈들(EM1, ..., EMM) 중 하나를 통해 모델 실행 시스템(MES)에 각각 커플링된다.
각각 런타임 환경들(RE1, ..., REN) 중 하나에의 동작 데이터의 도달, 또는 이들 런타임 환경들 중 하나에 의한 이들 동작 데이터의 획득은, 각각 특정 제어 모델(SM1, ..., SMM)로의, 각각 런타임 환경-특정적 어댑터(AD1, ..., ADN) 및 각각 모델 유형-특정적 실행 모듈(EM1, ..., EMM)을 통한, 각각 획득된 런타임 환경(RE1, ..., REN)의 프로세싱의 위임(DBD)을 통해, 동작 데이터의 데이터-주도 프로세싱을 개시한다. 이 경우, 위임(DBD)은 모델 실행 시스템(MES)에 의해 수행된다.
개개의 제어 모델(SM1, ..., SMM)에 의해 도출된 제어 데이터의 출력은, 각각, 모델 실행 시스템(MES)에 의해 수행되는, 기술 시스템의 제어 프로세스의 위임(DCD)을 개시한다. 위임(DCD)은, 각각 개개의 제어 모델(SM1, ..., SMM)로부터, 각각 개개의 할당된 모델 유형-특정적 실행 모듈(EM1, ..., EMM) 및 각각 개개의 런타임 환경-특정적 어댑터(AD1, ..., ADN)를 통해, 각각 할당된 런타임 환경(RE1, ..., REN)으로 이루어지며, 이는 제어 데이터(CD)에 의하여 기술 시스템(TS)을 제어한다.
Claims (14)
- 트레이닝된 또는 트레이닝 가능한 제어 모델(SM, SM1, SM2)에 의하여 기술 시스템(TS)을 제어하기 위한 방법으로서,
프로세서(PROC)에 의해,
a) 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2)가 수신되고 ― 모든 모델 유형들에 대해, 트레이닝 구조(TSR)를 갖는 제어 모델(SM, SM1, SM2) 및 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)가 상기 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2) 내에 인코딩됨 ―,
b) 상기 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)에 따라, 복수의 모델 유형-특정적 실행 모듈들(EM1, EM2, EM3) 중에서, 상기 기술 시스템(TS)에 대한 하나의 실행 모듈이 선택되고,
c) 상기 모델 유형 정보(MTI, MTI1, MTI2)에 따라, 상기 기술 시스템(TS)의 동작 데이터 채널들(BDC)이 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)의 입력 채널들(IC)에 할당되고,
d) 상기 기술 시스템(TS)의 동작 데이터(BD)가 개개의 동작 데이터 채널(BDC)을 통해 획득되고, 해당 동작 데이터 채널에 할당된 입력 채널(IC)을 통해 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)에 송신되고,
e) 선택된 실행 모듈(EM1, EM2)을 통해 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)이 실행되고, 이때 상기 트레이닝 구조(TSR)에 따라, 송신된 동작 데이터(BD)로부터 제어 데이터(CD)가 도출되며, 그리고
f) 상기 기술 시스템(TS)을 제어하기 위하여, 상기 제어 데이터(CD)가 출력되고,
이때, 할당되는 런타임(runtime) 환경(RE)에 맞게 상기 실행 모듈들(EM1, EM2, EM3)을 조정하기 위하여, 복수의 런타임 환경-특정적 어댑터들(AD, AD1, AD2)이 각각 런타임 환경(RE)에 할당되고,
상기 기술 시스템(TS)의 런타임 환경(RE)에 관한 환경 정보(EI)가 획득되고,
획득된 환경 정보(EI)에 따라, 상기 기술 시스템(TS)의 상기 런타임 환경(RE)에 할당되는 어댑터(AD2)가 선택되고,
상기 선택된 실행 모듈(EM1, EM2)은 선택된 어댑터(AD2)를 통해 상기 런타임 환경(RE)에 커플링되고,
상기 선택된 어댑터(AD2)는 상기 기술 시스템(TS)의 상기 런타임 환경(RE)의 능력들에 관한 능력 정보(CI)를 제공하며, 그리고
상기 능력 정보(CI)에 따라, 상기 런타임 환경(RE)과 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)의 호환성이 검사되고, 그에 따라 상기 제어 모델이 실행되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)은, 신경망, 데이터-주도 회귀기, 서포트 벡터 머신(support vector machine) 또는 결정 트리(tree) 중 적어도 하나를 포함하는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)은 암호화된 형태로 상기 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2)에 존재하고, 상기 기술 시스템(TS)에 의해 적어도 부분적으로 복호화되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)을 실행하기 위하여 상기 제어 모델의 일부분들이 디코딩되고, 이때 상기 일부분들에 기초하여 상기 제어 모델의 모델 구조를 도출하는 것이 방지되거나 또는 어렵게 되도록, 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)이 인코딩 및 암호화되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2) 내의 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)에는 디지털 서명(SIG)이 제공되고,
상기 디지털 서명(SIG)이 검사되며, 그리고
상기 제어 모델은 상기 검사의 결과에 추가적으로 의존하여 실행되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 데이터 컨테이너(DC, DC1, DC2)는 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)의 트레이닝에 관한 트레이닝 정보(TI)를 포함하며, 그리고
상기 트레이닝 정보(TI)에 추가적으로 의존하여, 상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)의 실행 또는 상기 실행 모듈(EM1, EM2)의 선택 중 적어도 하나가 이루어지는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 동작 데이터 채널들(BDC) 및 상기 입력 채널들(IC) 각각에 데이터 유형, 물리적 치수, 값들의 범위, 또는 추가적인 조건 중 적어도 하나가 할당되고,
개개의 입력 채널(IC)로의 개개의 동작 데이터 채널(BDC)의 할당 시, 할당되는 데이터 유형들, 물리적 치수들, 값들의 범위들, 또는 추가적인 조건들이 호환가능한지 여부가 검사되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 데이터(CD)는, 상기 제어 데이터(CD)의 값들의 범위, 값의 변화, 또는 추가적인 조건 중 적어도 하나에 관해 검사되는,
방법. - 제1항에 있어서,
상기 제어 모델(SM, SM1, SM2)은 송신된 동작 데이터(BD)에 의하여 계속해서 트레이닝되는,
방법. - 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 구성된, 트레이닝된 또는 트레이닝 가능한 제어 모델(SM, SM1, SM2)에 의하여 기술 시스템(TS)을 제어하기 위한 디바이스.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하도록 구성된 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
- 삭제
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