KR102295100B1 - AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환하는 방법 및 그 장치 - Google Patents

AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환하는 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법은 AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 단계; 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계; 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환하는 방법 및 그 장치{Method for converting AutomationML data model to OPC UA information model, and Apparatus thereof}
본 발명은 데이터 모델 변환 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환하는 데이터 모델 변환 방법 및 데이터 모델 변환 장치에 관한 발명이다.
미래 스마트 공장의 가장 중요한 특징으로 생산 시스템과 해당 IT 시스템에 대한 적응 용이성(Adaptability)을 들 수 있다. 즉, 스마트 공장은 지속적으로 생산 공정을 최적화하고 생산 설비를 변경할 수 있으며, 다양한 제품으로 변형 생산이 가능한 능력을 갖춰야 한다. 하지만 위와 같은 목표를 달성하기 위해서는 생산 기계와 설비뿐만 아니라 관련 소프트웨어의 지속적인 재설정(Reconfiguration)을 요구한다. 하지만 현재의 생산 환경에서는 공장별로 더 나아가서는 공정 라인 별로 서로 다른 시스템을 사용하고 있으며, 시스템 별로 상이한 데이터 포맷과 데이터 전송 프로토콜을 채택하여 사용하고 있어 전체 시스템의 유연한 변경에 큰 장애가 되고 있다. 따라서 최근 다양한 생산 시스템 간의 상호호환성을 높이고 연결을 가능하도록 하는 AutomationML이나 OPC UA 표준과 같은 기술들이 제안되고 있으며, 더 나아가 두 표준간의 통합이 크게 주목 받고 있다.
AutomationML은 생산 시스템 엔지니어링 단계에서 데이터를 일관되게 교환함으로써 정보전달의 효율성을 높이고 상호호환성을 향상시키기 위해 제안된 표준(IEC 62714)이다. 생산 시스템의 엔지니어링 단계는 크게 공장 설계, 시공, 커미셔닝, 유지관리로 구성되며, 각 단계별로 사용하는 도구(예를 들어, solidworks, excel, AutoCAD 등)와 데이터 포맷이 매우 다양하다. 하지만 그동안 여러 엔지니어링 단계 간에 일관된 데이터 교환을 지원하는 공통 데이터 모델은 없었다. AutomationML은 이와 같이 여러 엔지니어링 단계에서 발생되는 이기종 형태의 데이터를 일관되게 교환하고자 고안된 개방형 데이터 표준 포맷이며, XML기반으로 데이터의 구문과 의미를 정의한다.
OPC UA는 서로 다른 산업용 네트워크 혹은 다른 공급업체의 장비 간의 수평적인 정보전달을 가능하게 하고, 필드 레벨부터 엔터프라이즈 레벨까지의 수직적인 구조에서의 정보전달을 통해 공장 내·외부의 다양한 사물 및 서비스와 상호호환을 가능하도록 하는 통신 기술 표준(IEC 62541)이다.
그리고 최근 두 표준을 통합하여 활용하는 사례가 급격히 증가함에 따라 OPC Foundation과 AutomationML e.V 그룹에서는 조인트 워킹 그룹을 만들어 AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 표현하는 방법을 정의한 문서인 “OPC Unified Architecture Information Model for AutomationML”을 발표하였다. 이는 AutomationML 과 OPC UA가 정의하는 정보 모델의 유사성을 기반으로 두 표준 데이터 모델 간의 상호 호환을 가능하게 하는 기준이 된다.
다만, 여기서 해결해야 할 문제는 OPC UA 서버를 구성하기 위해 AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환해야 한다는 것이다. 기존에는 “OPC Unified Architecture Information Model for AutomationML” 표준 문서에서 제시한 변환 방법론에 따라 수동으로 AutomationML의 데이터 모델을 분석하고 수동으로 정보 모델로 변환했기 때문에, 변환 과정에서의 오류가 발생하기 쉽고, 정보의 양이 많아질수록 변환 작업에 많은 시간과 노력이 필요했다. 더불어 지속적인 버전 업그레이드를 통해 AutomationML이 기술하는 데이터의 종류가 증가하면서 수동 변환 방식은 한계에 다다랐다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 생산 시스템의 각종 정보를 기술하는 AutomationML 데이터 모델을 OPC UA 정보 모델로 변환하는 데이터 모델 변환 방법 및 데이터 모델 변환 장치를 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법은 AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 단계; 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계; 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 단계는, 상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하는 단계; 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 저장부에서 독출하거나, 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하는 단계; 및 상기 저장부에서 독출된 스키마 파일 또는 상기 수신한 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계는, 상기 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 OPC UA 파일을 생성하는 단계는, 상기 생성된 OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계는, 상기 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑하는 단계; 및 상기 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기타 노드는, 해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드일 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 읽기부; 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 변환부; 및 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성하는 쓰기부를 포함한다.
또한, 상기 읽기부는, 상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하고, 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 저장부에서 독출하거나, 통신부를 통해 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하고, 상기 저장부에서 독출된 스키마 파일 또는 상기 통신부를 통해 수신한 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱할 수 있다.
또한, 상기 변환부는, 상기 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다.
또한, 상기 변환부는, 상기 생성된 OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성하고, 상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성할 수 있다.
또한, 상기 변환부는, 상기 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑하고, 상기 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다.
또한, 상기 기타 노드는, 해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드일 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, AutomationML 데이터 모델을 정보의 유실이나 오류없이 OPC UA 정보 모델로 자동 변환할 수 있다.
또한, 변환된 OPC UA 정보 모델을 사용하면 대부분의 OPC UA SDK에서 제공하는 도구나 방법을 통해 쉽게 OPC UA 서버를 생성할 수 있으며, 생성된 OPC UA 서버를 통해 생산 시스템들과 연결하고 데이터를 전달할 수 있다.
또한, AutomationML 스키마를 변환하여 데이터 모델 자료구조를 생성함으로써, AutomationML 표준의 수정이나 버전 업그레이드에 쉽게 대응할 수 있다.
또한, 생산 관련 OT 및 IT 시스템이 사용하는 이기종의 데이터 포맷과 프로토콜을 OPC UA 표준 기반으로 통합하고 상호운용성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치의 블록도이다.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치에서 데이터 모델을 변환하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법의 흐름도이다.
도 9 내지 도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법의 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시 예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합 또는 치환하여 사용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, "A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)"로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.
그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 '연결', '결합', 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 '연결', '결합', 또는 '접속'되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 '연결', '결합', 또는 '접속'되는 경우도 포함할 수 있다.
또한, 각 구성 요소의 "상(위)" 또는 "하(아래)"에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, "상(위)" 또는 "하(아래)"는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라, 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, "상(위)" 또는 "하(아래)"로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치의 블록도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 장치(100)는 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 읽기부(110), 변환부(120), 및 쓰기부(130)로 구성된다. 또한, 도 2와 같이, 저장부(140) 또는 통신부(150)를 더 포함할 수 있다. 읽기부(110), 변환부(120), 및 쓰기부(130)는 하나의 프로세서에 포함되거나 하나 이상이 다른 프로세서에 포함될 수 있다.
읽기부(110)는 AutomationML(AML) 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성한다.
보다 구체적으로, 읽기부(Reader, 110)는 AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신한다. AutomationML 파일을 수신한 후, OPC UA 모델로 변환하기에 앞서 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트(Element)와 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱한다. 파싱된 데이터들을 자료 구조를 생성하여 저장한다.
AutomationML은 IEC 62424 표준으로 정의된 CAEX(Computer Aided Engineering Exchange) 클래스 모델을 기반으로 데이터 모델을 표현한다.
여기서, CAEX는 공장의 계층 구조와 같이, 계층적 객체 정보를 저장하는 데이터 포맷이다. 특정 추상화 레벨에서, 공장은 서로 연결된 모듈 또는 구성 요소로 구성되는데, CAEX를 이용하면 객체를 통해 해당 모듈 또는 구성 요소를 저장할 수 있다. 캡슐화, 클래스, 클래스 라이브러리, 인스턴스, 인스턴스 계층, 상속, 관계, 속성 및 인터페이스와 같은 객체 지향 개념이 명시적으로 지원된다. CAEX는 XML을 기반으로 하며 XML 스키마 (xsd 파일)로 정의된다. CAEX 개발의 원래 의도는 프로세스 엔지니어링 툴과 프로세스 제어 엔지니어링 툴 간의 공통적이고 확립된 데이터 교환을 위한 것이나, CAEX는 모든 유형의 정적 객체 정보에 적용될 수 있다. 예를 들어 공장 토폴로지, 문서 토폴로지, 제품 토폴로지, 페트리 네트등에 적용될 수 있다.
AutomationML은 도 3과 같이 크게 4가지 영역으로 나뉘어 각 영역에 맞는 엘리먼트를 정의한다.
Interface Class Library(340)는 포트(Port)나 External Data Connector와 같이 내, 외부의 컴포넌트와 연결하기 위한 여러 가지 Interface Class들을 정의하는 부분이다.
Role Class Library(330)는 컴포넌트에 Group, Resource, Product, Process와 같은 의미를 부여하기 위해 사용할 Role Class들을 정의하는 부분이다.
System Unit Library(320)는 장비나 사물의 특성을 포함한 System Unit Class(SUC)를 정의할 수 있고, 해당 클래스는 기존 정의된 Role Class와 Interface Class를 참조하여 역할과 인터페이스를 연결할 수 있다.
InstanceHierarchy(IH, 310)에서는 SUC를 기반으로 하는 Internal Element(IE) 인스턴스를 정의할 수 있으며, Role Class와 Interface Class를 참조하여 역할과 인터페이스를 할당하거나, Internal Link를 사용하여 인스턴스 간 연결 관계를 정의할 수 있다. 각 Class 엘리먼트들은 External Interface를 사용하여 외부 데이터를 참조할 수 있고, Attribute를 통해 속성값을 가질 수 있다.
AutomationML 파일을 변환하고자 하는 OPC UA는 OPC UA 서버에서 관리하고자 하는 노드들의 집합을 기술하는 XML 포맷의 표준(IEC 62541-5)이다. OPC UA 노드 모델은 도 4와 같이, 각 노드(410)에 대한 아이디, 이름, 설명 등의 정보를 Attribute(411)로 기술할 수 있고, 노드의 타입이나 다른 노드(420)와의 노드 간 관계 등은 Reference(412)로 추가할 수 있는 유연하고 확장적인 구조를 가지고 있다.
읽기부(110)는 OPC UA로 변환하기 위해 변환이 적용되는 엘리먼트들과 엘리먼트들이 어떤 데이터들을 가지고 있는지를 AutomationML 파일을 파싱하여 자료 구조로 생성한다.
읽기부(110)는 AutomationML 데이터 모델을 파싱함에 있어서, 스키마 파일을 이용한다. 여기서 스키마 파일은 데이터 모델의 구조와 조건에 대한 파일로, 데이터 모델을 구성하는 개체, 속성, 관계 및 데이터 조작시 데이터 값들이 갖는 제약 조건 등에 관해 전반적으로 정의하고 있는 파일이다. 스키마 파일은 데이터의 구조적 특성을 의미하며, 인스턴스에 의해 규정될 수 있다. 스키마 파일은 해당 파일이 유효한 것으로 여겨지기 위해 반드시 지켜야 하는 규칙들의 집합에 해당한다.
스키마(Schema)는 요소 선언(Element declarations) 및 속성 선언(Attribute declarations)을 포함할 수 있다.
요소 선언, 요소의 속성(properties)을 정의한다. 요소 이름과 대상 네임스페이스를 포함한다. 요소의 종류(type)가 중요한 속성으로, 요소가 어떤 속성과 자식(children)을 가질 수 있는 지를 제한한다. 요소 종류는 그 특성 값에 따라 달라질 수 있다. 요소는 대체 그룹(substitution group)에 속할 수 있다. 만약 요소 E가 요소 H의 대체 그룹에 속하면, 스키마가 H를 허용하는 곳 어디에나 E가 나타날 수 있다. 요소는 무결성 조건(integrity constraints)을 가질 수 있다. 요소 선언은 전역(global)이거나 지역(local)일 수 있다. 따라서 인스턴스 문서(instance document)의 서로 다른 부분에서, 서로 관련이 없는 요소들을 가리키는 데 같은 이름을 쓸 수 있다.
속성 선언은, 속성의 속성을 정의한다. 여기서도 속성 이름과 대상 네임스페이스를 포함한다. 속성의 타입은 속성이 가질 수 있는 값을 제한한다. 속성 선언에 기본 값을 지정하거나, 값을 고정할 수 있다.
스키마는 외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마로 나뉠 수 있다. 외부 스키마(External Schema)는 서브 스키마 또는 사용자 뷰(View)로 표현될 수 있으며, 외부 스키마는 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것이다. 외부 스키마는 전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브 스키마(Sub Schema)라고도 한다. 하나의 데이터베이스 시스템에는 여러 개의 외부 스키마가 존재할 수 있으며, 하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용 프로그램이나 사용자가 공용할 수도 있다. 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용한다. 일반 사용자는 질의어(SQL)를 이용하여 DB를 쉽게 사용할 수 있고, 응용 프로그래머는 COBOL, C 등의 언어를 사용하여 DB에 접근할 수 있다.
개념 스키마(Coneptual Schema)는 전체적인 뷰(View)에 해당하고, 개념 스키마는 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로서, 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재한다. 개념 스키마는 개체 간의 관계나 제약 조건을 나타내고 데이터베이스의 접근 권한, 보안 및 무결성 규칙에 관한 명세를 정의한다. 데이터베이스 파일에 저장되는 데이터의 형태를 나타내는 것으로, 단순히 스키마(Schema)라고 하면 개념 스키마를 의미한다. 기관이나 조직체의 관점에서 데이터베이스를 정의한 것이다. 데이터베이스 관리자(DBA)에 의해서 구성된다.
내부 스키마(Internal Schema)는 저장 스키마(Storage Schema)로 표현될 수 있다. 내부 스키마는 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조로, 물리적인 저장장치와 밀접한 계층이다. 내부 스키마는 실제로 데이터베이스에 저장될 레코드의 물리적인 구조를 정의하고, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타낸다. 시스템 프로그래머나 시스템 설계자가 보는 관점의 스키마이다.
읽기부(110)는 CAEX 스키마 파일인 XSD (XML Schema Definition)를 이용하여 AutomationML 파일을 파싱하여 자료 구조를 생성한다.
이때, 읽기부(110)는 상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하고, 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 저장부(140)에서 독출하거나, 통신부(150)를 통해 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하고, 저장부(140)에서 독출된 스키마 파일 또는 통신부(150)를 통해 수신한 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱할 수 있다.
스키마 파일을 이용하여 AutomationML 파일을 파싱하기 위해선, AutomationML 파일의 스키마 버전에 해당하는 스키마 파일을 이용하여야 한다. 스키마 버전이 상이한 경우, 규칙이 상이할 수 있기 때문에, 정확한 파싱이 어려워질 수 있다.
따라서, 읽기부(110)는 먼저 파싱할 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출한다. 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일이 저장부(140)에 저장되어 있는 경우, 해당 스키마 파일을 저장부(140)에서 독출하여 이용할 수 있다. 하지만, 저장부(140)에 해당 스키마 파일이 저장되어 있지 않은 경우, 통신부(150)를 통해 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하여 이용한다. 저장부(140)에 저장된 스키마 파일이 존재하지 않는 초기 상태에서도 통신부(150)를 통해 외부로부터 스키마 파일을 수신할 수 있다. 해당 스키마 파일은 AutomationML 사이트에서 제공되는 스키마 파일일 수 있다. 수신한 스키마 파일은 저장부(140)에 저장할 수 있다. 스키마 파일이 업데이트 되는 경우, 통신부(150)는 업데이트된 스키마 파일을 수신하여, 저장부(140)에 저장할 수 있다. 이를 통해 AutomationML 모델의 버전 업데이트 시에도 변환 규칙만 추가 개발하여 빠른 대응이 가능하다.
파싱할 AutomationML 파일의 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 저장부(140) 또는 통신부(150)를 통해 수신한 이후, 해당 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱한다. 파싱된 엘리먼트 및 데이터는 자료 구조로 생성되어 저장된다. 이때, 생성된 자료 구조는 저장부(140)에 저장될 수 있다.
읽기부(110)에서 AutomationML 파일을 파싱하여 자료 구조를 생성하는 과정은 도 5와 같이 수행될 수 있다. 읽기부(110)는 AutomationML 파일(510)을 수신하고, AutomationML Library Manager(520)는 아래 예시와 같이 AutomationML 파일 내에 정의된 External Reference 엘리먼트들을 탐색하여 다른 AutomationML 파일에 기록된 외부 AutomationML 데이터 모델을 읽고 위와 동일한 과정을 거쳐 참조를 위한 자료 구조를 생성할 수 있다.
<ExternalReference Path="Libs/RoleClass Libraries/AutomationMLBaseRoleClassLib.AutomationML" Alias="BaseRoleClassLib"/>
<ExternalReference Path="Libs/InterfaceClass Libraries/AutomationMLInterfaceClassLib.AutomationML" Alias="BaseInterfaceClassLib"/>
변환부(120)는 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환한다.
보다 구체적으로, 변환부(120)는 읽기부(110)에서 생성된 자료 구조를 순차적으로 탐색하며, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 재구성한다. 이때, AutomationML 엘리먼트와 OPC UA 노드는 1 대 1 맵핑 관계가 아닌바, AutomationML 엘리먼트가 가진 데이터를 이용하여 해당 데이터와 관계가 동일한 의미의 OPC UA 노드로 재구성한다. AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙은 맵핑 테이블로 저장할 수 있다. 맵핑 규칙은 AutomationML 스키마 파일 또는 OPC UA 버전이 업데이트되거나, 규칙이 달라지는 경우, 업데이트될 수 있다.
변환부(120)는 읽기부(110)에서 생성된 자료 구조를 순차적으로 탐색하며, 각 AutomationML 엘리먼트에 해당하는 UA 노드(Node) 타입, UA 참조(Reference) 타입, UA 참조 노드를 도출한다.
UA 노드 타입은 AutomationML 엘리먼트가 UA 노드 중 어떤 종류의 노드인지에 따라 나누어 지는 것으로, UA 노드 타입은 도 6과 같이, UAObject, UAObjectType, UAVariable 등으로 나누어 질 수 있다. 이때, 변환부(120)는 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑한다. 여기서, 상기 기타 노드는, 해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드일 수 있다. AutomationML 엘리먼트와 UA 노드 타입의 종류가 정확히 일치하지 않기 때문에, AutomationML 엘리먼트에 대응하는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우, 해당 AutomationML 엘리먼트는 기타 노드로 맵핑할 수 있다. 도 6과 같이, AutomationML 엘리먼트 중 SupportedRoleClass 또는 RoleRequirement 는 대응되는 UA 노드 타입이 존재하지 않기 때문에, 해당 UA 노드 타입을 비워두거나 기타 노드 타입으로 맵핑할 수 있다.
UA 참조 타입은 해당 노드가 참조하는 노드가 있는 경우, 어떤 노드를 어떤 의미로 참조하는지에 따라 나누어 지는 것으로, UA 참조 타입은 HasTypeDefinition, HasSubType 등으로 나누어질 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, AutomationML 엘리먼트 중 대응되는 UA 노드 타입이 존재하지 않지만, 참조가 존재하는 경우, 도 6과 같이, SupportedRoleClass는 UA 참조 타입으로 1:HasAutomationMLSupportedPoleClass를 맵핑하고, RoleRequirement는 1:HasAutomationMLRoleRequirement를 맵핑할 수 있다.
UA 참조 노드는 해당 노드가 참조하는 노드가 있는 경우, 참조하는 노드를 맵핑하는 것이다. 도 6과 같이, 1:CAEXFileType, FolderType, PropertyType, *RefSystemUnitClassPath, *RefRoleClassPath, *RefBaseRoleClassPath 등으로 맵핑될 수 있다.
변환부(120)는 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다. 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다.
도 6을 참조하면, InterfaceClassLib, RoleClassLib, SystemUnitClassLib 엘리먼트 하위에서 정의된 InterfaceClass, RoleClass, SystemUnitClass 엘리먼트들은 다른 노드에서 참조할 UAObjectType 노드로 맵핑된다. InstanceHierarchy 엘리먼트 하위의 InternalElement 엘리먼트 등의 노드는 UAObject 노드로 맵핑되며 SupportedRoleClass, RoleRequirements 엘리먼트 등이 포함된 경우, Reference로써 상기 기술한 UAObjectType 노드들을 참조한다. Attribute 엘리먼트는 UAVariable 노드로 맵핑되고, 해당 엘리먼트를 소유한 부모 엘리먼트가 맵핑된 노드의 자식으로 추가된다. 최종적으로 변환된 OPC UA 서버는 도 7과 같이 InstanceHierarchy에서 기술된 엘리먼트 트리 구조와 동일한 노드 트리를 가지게 된다.
각 맵핑된 노드 및 참조 관계들을 이용하여 각 노드들을 노드 트리로 구성하여 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다. 이를 통해, OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성할 수 있다. 도 7과 같이, AutomationML 파일의 InstanceHierarchy에서 기술된 엘리먼트 트리 구조에 대응되도록 UA 노드들을 트리 구조로 배치하여 OPC UA 노드 트리 구조를 생성할 수 있다.
AutomationML의 IH(InstanceHierarchy)가 맵핑된 노드를 루트 노드로 하여 노드 트리를 생성한다. 예를 들어, IH에는 도 7과 같이, IE로 'Conveyor'와 'MyRobot'이 있고, 'IE:Conveyor'의 SUC(SystemUnitClass)는 'Conveyor1'이고, RC(RoleClass)는 'beltConveyor'일 수 있다. 'IE:MyRobot'의 Attribute는 'Number0'이고, IE로 'Servo Motor'를 포함할 수 있다. 'IE:Servo Motor'의 RC(RoleClass)는 'Actuator'일 수 있다.
이러한 AutomationML 트리구조에 대응되도록 OPA UA 노드 트리를 생성한다.
예를 들어 도 7과 같이, AutomationML IH에 대응되는 루트 노드인 Object(710)을 기준으로, 해당 Object(710)의 자식관계인 Object(720, 730)들을 HasComponent를 통해 연결한다. 여기서, Object(720, 730)은 AutomationML의 'IE:Conveyor' 및 'IE:MyRobot'이 맵핑된 UA 노드이다. Object(720)의 ObjectType(740)은 'IE:Conveyor'의 SUC 및 RC가 맵핑된 UA 노드로 HasTypeDefinition을 통해 연결한다.
Object(730)에 연결된 Variable(750) 및 Object(760)는 각각 'IE:MyRobot'의 Attribue 및 IE:Servo Motor'이 맵핑된 UA 노드로, HasComponent를 통해 연결한다. ObjectType(770)은 'IE:Servo Motor'의 RC가 맵핑된 UA 노드로 HasTypeDefinition을 통해 연결한다.
상기와 같이, AutomationML 엘리먼트들이 맵핑된 UA 노드들을 노드 트리 구조로 생성하고, 이를 자료 구조로 저장한다. 생성된 자료 구조는 저장부(140)에 저장될 수 있다.
쓰기부(130)는 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성한다.
보다 구체적으로, 변환부(120)에서 AutomationML 엘리먼트들을 OPC UA 노드로 맵핑하여 생성한 노드 트리 구조를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성한다. 쓰기부(130)는 상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성할 수 있다.
쓰기부(130)는 UANodeSet 엘리먼트를 루트로 하여 OPC UA 정보 모델이 가져야하는 기본적인 XML 문서의 구조를 생성하고 OPC UA 정보 모델을 위한 네임 스페이스와 AutomationML 데이터 모델을 위한 네임 스페이스를 아래와 같이 추가한다.
<NamespaceUris>
<Uri>http://opcfoundation.org/UA/AutomationML/</Uri>
<Uri>http://smic.kr/Topology.xml</Uri>
</NamespaceUris>
이후, 변환 과정 중에 사용된 다양한 DataType의 BrowseName과 NodeId를 기반으로 Alias 엘리먼트들을 생성하여 추가한다. 마지막으로 AutomationML 데이터 모델로부터 변환된 UAObject, UAVariable, UAObjectType 등의 노드들을 추가하고 사용자가 지정한 이름의 파일로 저장한다.
이와 같이, AutimationML 파일을 OPC UA 파일로 생성한 이후, 통합하고자 하는 OPC UA 파일과 함께, OPC UA 서버를 구축할 수 있다. 이를 통해, AutomationML 파일에 따른 정보 및 OPC UA 파일에 따른 정보들을 통합 관리가 가능해진다. 이와 같이 OPC UA 통신 기술을 통해 AutomationML 데이터 모델을 연결하면, 생산 계획, 구조 및 토폴로지, 연결 정보와 같은 정적 데이터는 AutomationML(*AutomationML)로부터 가져오고, 운영 데이터, 프로세스와 같은 동적 데이터는 OPC UA로부터 가져올 수 있어, 앞서 설명한 전체 생산 시스템의 유연한 변경이 가능하고 시스템 관리가 용이해진다. 예를 들어, 공장 생산 시스템에 변경 사항이 발생했을 경우, AutomationML을 사용하여 공장을 구성하는 컴포넌트의 속성 및 기능을 수정하고, 이를 제어 시스템용 OPC UA 정보 모델로 변환하면, 시스템 변경 사항을 바로 OPC UA 서버에 반영할 수 있고, 변경된 속성이나 기능을 빠르게 적용할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법의 흐름도이고, 도 9 내지 도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법의 흐름도이다. 도 8 내지 도 12의 각 단계에 대한 상세한 설명은 도 1 내지 도 7의 데이터 모델 변환 장치에 대한 상세한 설명에 대응되는바, 이하, 중복되는 설명은 생략하도록 한다
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 방법은 하나 이상의 프로세서를 포함하는 데이터 모델 변환 장치 또는 데이터 모델을 변환하는 프로세서를 포함하는 다른 장치에서 데이터 모델을 변환하는 방법에 관한 것이다. 프로세서는 AutomationML 파일을 OPC UA 파일로 변환하는 프로그램을 처리할 수 있고, AutomationML 파일을 OPC UA 파일로 변환하는 프로그램은 메모리 상에 저장되어 있을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 모델 변환 방법은 S11 단계에서 AutomationML(이하, AML) 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성한다.
이때, S11 단계는 S21 단계 내지 S24 단계를 통해 수행될 수 있다. S21 단계에서 상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하고, S22 단계에서 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 저장부에서 독출하거나, 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하고, S23 단계에서 상기 저장부에서 독출된 스키마 파일 또는 상기 수신한 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱할 수 있다. 이와 같이, 파싱된 정보들로 구성된 자료 구조를 생성할 수 있다.
S11 단계 이후, S12 단계에서 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하고, S13 단계에서 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성한다.
S12 단계 이후, S31 단계에서 상기 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
S31 단계 이후, S41 단계에서 상기 생성된 OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성하고, S42 단계에서 상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성할 수 있다.
S12 단계는 S51 단계 및 S52 단계를 통해 수행될 수 있다. S51 단계에서 상기 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑하고, S52 단계에서 상기 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 기타 노드는, 해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드일 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 데이터 모델 변환 장치
110: 읽기부
120: 변환부
130: 쓰기부
140: 저장부
150: 통신부

Claims (12)

  1. 데이터 모델 변환 장치가 AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하는 단계;
    상기 데이터 모델 변환 장치가 상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하는 단계;
    상기 데이터 모델 변환 장치가 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하는 단계; 및
    상기 데이터 모델 변환 장치가 상기 수신한 스키마 파일을 이용하여, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 단계;
    상기 데이터 모델 변환 장치가 상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계; 및
    상기 데이터 모델 변환 장치가 상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 모델 변환 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계는,
    상기 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 모델 변환 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 OPC UA 파일을 생성하는 단계는,
    상기 생성된 OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 모델 변환 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 단계는,
    상기 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑하는 단계; 및
    상기 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 모델 변환 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기타 노드는,
    해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드인 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 방법.
  7. 하나 이상의 메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    AutomationML 모델에 따라 작성된 AutomationML 파일을 수신하고, 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하여 자료 구조를 생성하는 읽기부;
    상기 생성된 자료 구조를 기초로, AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 맵핑하는 맵핑 규칙을 이용하여 상기 AutomationML 엘리먼트를 OPC UA 노드로 변환하는 변환부; 및
    상기 변환된 OPC UA 노드를 이용하여 OPC UA 모델에 따른 OPC UA 파일을 생성하는 쓰기부를 포함하고,
    상기 읽기부는,
    상기 수신한 AutomationML 파일의 스키마 버전을 독출하고,
    통신부를 통해 외부로부터 상기 독출된 스키마 버전에 대응하는 스키마 파일을 수신하고,
    상기 통신부를 통해 수신한 스키마 파일을 이용하여 상기 수신한 AutomationML 파일로부터 상기 AutomationML 엘리먼트와 상기 AutomationML 엘리먼트에 대한 데이터를 파싱하는 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 장치.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 AutomationML 파일의 엘리먼트 트리 구조에 대응되는 OPC UA 노드 트리를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 생성된 OPC UA 노드 트리 중 루트 노드를 기준으로 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 생성하고,
    상기 쓰기부는,
    상기 생성된 OPC UA 모델에 따른 자료 구조를 이용하여 XML 기반의 OPC UA 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 변환부는,
    상기 AutomationML 엘리먼트를 UAObject, UAObjectType, UAVariable, 또는 기타 노드로 맵핑하고,
    상기 맵핑된 AutomationML 엘리먼트의 관계에 따라 OPC UA 노드 트리를 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 기타 노드는,
    해당 엘리먼트는 AutomationML 엘리먼트를 참조하는 노드이고, 상기 AutomationML 엘리먼트에 맵핑되는 UA 노드 타입이 존재하지 않는 경우 맵핑되는 노드인 것을 특징으로 하는 데이터 모델 변환 장치.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113630452B (zh) * 2021-07-28 2023-10-31 三峡大学 一种组塔施工远程可视化监控系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180224821A1 (en) 2015-08-11 2018-08-09 Siemens Aktiengesellschaft Rich contextualization of automation data

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100704285B1 (ko) * 2004-06-02 2007-04-10 인하대학교 산학협력단 자원 디스크립션 프레임워크를 사용하여 제품 데이터온톨로지를 구성하는 장치 및 방법
US20100070535A1 (en) * 2008-09-12 2010-03-18 Microsoft Corporation Data schema transformation using declarative transformations
KR20110026973A (ko) * 2009-09-09 2011-03-16 주식회사 지노스 이기종 시스템 간의 데이터 교환 방법과 이를 위한 시스템
CN107430711B (zh) * 2015-04-16 2022-02-08 西门子公司 用于操作自动化系统的方法和装置
KR101940747B1 (ko) * 2016-06-24 2019-01-22 전자부품연구원 IoT 기반의 공장 통합 관리 장치
KR101803919B1 (ko) * 2017-05-19 2017-12-04 주식회사 에스알에너지 에너지 통합 모니터링 장치, 그 방법 및 에너지 통합 모니터링을 하기 위한 프로그램을 저장하는 저장매체

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180224821A1 (en) 2015-08-11 2018-08-09 Siemens Aktiengesellschaft Rich contextualization of automation data

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Robert Henßen 외 1명, 'Interoperability between OPC UA and AutomationML', Procedia CIRP Volume 25, 2014년, pp. 297-304. 1부.*

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