KR102466596B1 - 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석 장치 및 이를 이용한 분석 방법 - Google Patents

데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석 장치 및 이를 이용한 분석 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 분석 조작의 위험성을 원천적으로 차단 하도록 하였고 또한 4차 산업의 핵심인 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 Data Base를 이중화하고 상호 데이터를 5분 데이터 1시간 데이터를 비교 저장하도록 한 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석장치에 관한 것이다.

Description

데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석 장치 및 이를 이용한 분석 방법{TOC ANALYZER FOR BACKUP AND SECURITY WITH DATA DUPLICATION CONFIGURATION AND THE METHOD USING IT}
본 발명은 수질계측기의 자동 분석장치의 데이터 임의 분석 조작의 위험성을 원천적으로 차단하도록 하였고 또한 4차 산업의 핵심인 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 Data Base를 이중화하고 상호 데이터를 5분 데이터 1시간 데이터를 비교 저장하도록 한 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석장치에 관한 것이다.
도 1은 종래 발명으로, 종래에는 분석기 CPU에서 측정 분석, 자료저장과 자료수집기에 1개의 시리얼 포트로 데이터 송, 수신 저장을 하고 있다.
이는 분석기 자료 입력의 흔적을 감추고 중앙처리장치 즉, CPU에 측정의 기준이 되는 factor, 기울기 등 표시장치의 표출데이터와 다르게 분석기의 숨은 데이터 조작을 하는 사례가 발생 할 수 있다.
이는 심각한 데이터 조작 및 오류의 가능성으로 국가 수질측정시스템의 왜곡을 가져올 가능성이 있다.
또한 분석기 처리부(21)의 CPU 또는 Data 저장장치 고장으로 과거 데이터가 삭제되거나 중앙처리장치(CPU; 24) 고장으로 자료수집장치에 데이터 통신이 불가하거나 분석 처리를 하지 못하고 장비 고장의 원인이 되기도 하였다.
최근 국가 수질 TMS 문제점으로 대두된 수질 분석기 자료조작으로 수질TMS 체계의 허점이 노출되어 보완책으로 출입 감시체계를 보안업체에 위탁 감시로 출입의 통제 및 영상녹화로 인적보안으로 해결하고 있으나 근본적 대책이 아니며, 추가 비용을 지불하고 있는 상황이다.
이를 해결하고자 분석 부분과 정보 운영 처리부를 별도로 나누어 어느 것 하나라도 조작을 한다면 데이터값의 차이로 오류를 즉시 발견 할 수 있어 왜곡할 수가 없는 새로운 장치가 필요하다.
한편, 블록체인과 인공지능은 현재 가장 반응이 뜨거운 기술 트렌드 중 하나이다.
PwC(Pricewater-houseCoopers)는 2030년까지 인공지능이 세계 경제에 최대 15조 7,000억 달러의 가치를 생산하고 그 결과 세계 GDP가 14%까지 증가할 것으로 전망했다. 가트너에 따르면 2030년까지 블록체인 기술이 추가됨으로써 비즈니스 가치가 약 3조 1,000억 달러만큼 늘어날 것으로 기대하고 있다.
이 전도 유망한 두 기술은 개발 범위와 응용 분야가 서로 다르지만, 서로 다른 방식으로 데이터에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 많은 개발자와 연구자들은 이들의 조합을 지속적으로 논의하고 개발해왔다.
즉 머신러닝과 인공지능을 블록체인에 통합하거나, 반대로 블록체인을 통해 데이터의 기반 구조를 강화시켜 인공지능의 잠재력을 향상시킬 수 있다. 이들의 결합은 데이터 활용을 새로운 수준으로 업그레이드할 수 있는 가능성을 높이고 있다.
그럼에도 불구하고 인공지능은 무수히 많은 방법으로 실질적이고 가시적인 가치를 현시대에 제공하고 있다. 마찬가지로 블록체인도 다양한 애플리케이션과 산업에 걸쳐 가치를 보이기 시작하고 있다. 데이터를 매개로 인공지능과 블록체인의 기술이 결합되면 더 나은 시너지효과를 거둘 수 있는 가능성은 분명해 보인다.
블록체인은 인공지능을 더욱 일관성 있고 이해할 수 있게 만들 수 있으며, 머신러닝에서 의사결정이 이루어지는 이유를 추적하고 판단할 수 있다. 블록체인과 그 장부는 머신러닝으로 의사결정을 거치는 모든 데이터와 변수를 기록할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 분석 처리부의 분석 부분과 정보 운영처리부의 정보 운영 처리 부분을 별도로 나누어 둘 중 어느 것 하나라도 임의로 조작한다면 데이터값의 차이로 오류를 즉시 발견할 수 있어 데이터 왜곡을 원천적으로 차단 할 수 있도록 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석 장치 및 이를 이용한 분석 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 자료수집기(1)의 측정 데이터를 정보 운영 처리부(21)로 전송하는 단계; 정보 운영 처리부(21)는 측정 데이터를 분석 처리부(21)로 전송하는 단계; 분석 처리부(21)는 측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하는 단계; 분석 처리부(21)는 분석 정보를 정보 운영 처리부(11)로 전송하는 단계; 정보 운영 처리부(21)에서 전송받은 분석 정보를 분석기 처리부(21)의 분석 정보와 비교하여 그 값이 같을 경우, 분석 정보가 정상데이터로 판단되므로 분석 정보를 정보 운영 처리부와 분석 처리부의 데이터베이스에 각각 저장하는 단계;를 포함한다.
정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정 데이터를 분석 처리부로 전송하기 전에 데이터베이스에 저장된 수질 측정별 데이터와 상호 비교하여 측정 데이터의 무결성을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
즉 빅데이터를 구축하였기에 측정 위치에 따른 수질측정 항목과 데이터 값을 상호 비교하여 측정 데이터가 측정 위치의 수질 측정 정상범위내에 존재할 수 있는 데이터인지를 판단할 수 있다.
정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21)의 데이터베이스에 각각 측정 정보들이 누적 저장되므로 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 이중화하고, 실시간으로 빅데이터를 분석하여 유의미한 데이터들을 추출 및 분석하고, 기 구축된 빅데이터로부터 기 설정된 유사도를 가지는 기준 데이터를 추출하여 추출 결과에 대한 통합 보고서를 자동 생성하여 제공한다.
본 발명은 수질 측정 및 측정 자료를 저장하고 데이터를 전송하는 자료수집기(1), 자료 수집기로부터 측정 데이터를 수신받는 정보 운영 처리부(11), 측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하는 분석 처리부(21); 상기 분석기 처리부(21)의 분석 정보를 전송받는 정보 운영 처리부(11); 및 상기 정보 운영 처리부(11)에서 측정 정보를 분석기 처리부(21)의 분석 정보와 비교하여 정상이면 각각의 데이터베이스에 정보를 누적하여 저장;을 포함한다.
상기 자료수집기는 수질측정, 측정 자료 저장 및 데이터 송수신을 하는 구성으로,
수질 측정은 COD, BOB, DO, PH, TOC 등이 있으며 이들 수질 측정 항목은 최소한 하나를 수행하는 것이 바람직 하다.
본원발명의 이해를 돕기 위하여 수질 측정을 TOC로 설명하고 있으나 이에 한정하지 않음은 당연하다 하겠다.
측정 자료 저장은 데이터 로거가 비용면에서 바람직하다 하겠다.
데이터 송수신을 위하여 VPN을 구비할 수 있으며, VPN 망을 통해 외부에서 원격으로 자료수집기의 데이터를 정보 운영 처리부로 전송할 수 있다.
한편 정보 운영 처리부(11)와 자료수집기(10)사이에 데이터 전송을 중단없이 수행하기 위하여 통신을 이중화하는 것이 바람직하다.
즉, 정보 운영 처리부(11)와 자료수집기(1)사이에 Hot 통신으로 데이터 송수신하다가, 데이터 응답이 없는 경우에는 Stand-by 통신망으로 자동 전환되어 데이터 송수신을 하므로서 데이터의 왜곡을 에방할 수 있다.
원격에서 현장의 장비 상태를 보면서 오.작동 및 경보상태를 확인할 수 있도록 TCP/IP 포트를 구비할 수 있는 것은 당연하다 하겠다.
상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21)의 데이터를 시간별로 저장 및 비교하기 위해 5분 데이터 내지 1시간 데이터를 비교 저장하는 각각의 중앙처리장치에 임시 저장부;를 포함한다.
정보 운영 처리부가 각각의 이들 임시 저장부의 데이터를 비교하여 정상일 경우에 각각의 데이터베이스에 데이터를 저장한다
본 발명은 분석 처리부의 분석 부분과 정보 운영처리부의 정보 운영 처리 부분을 별도로 나누어 데이터 중 어느 것 하나라도 조작을 한다면 데이터값의 차이로 오류를 즉시 발견 할 수 있어 왜곡할 수가 없다.
또한 본 발명은 CPU에 측정의 기준이 되는 factor, 기울기 등 표시장치의 표출데이터와 다르게 하는 분석기의 숨은 데이터 조작을 원천적으로 차단하였다.
또한, 본 발명은 심각한 데이터 조작 및 오류의 가능성으로 국가 수질측정시스템의 왜곡을 가져올 가능성을 최소화하였다.
또한, 본 발명은 데이터베이스와 통신망을 이중화하여 데이터가 보다 안전하게 저장되도록 구성됨으로써, 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 한다.
도 1은 종래 발명에 따른 TOC 분석기를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석장치의 전체적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석장치의 세부적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 3의 세부적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 세부적인 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 더 세부적인 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법(B 부분)을 보여주는 도면이다.
도 9는 도 8에 이어지는 세부적인 데이터 이중화 구성(C 부분)으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법을 보여주는 도면이다.
도 10은 도 7의 세부적인 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 TOC 분석방법(A 부분)을 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 상기 수질오염 유기물질 측정 데이터 에러 처리기의 구성을 보여주는 도면이다.
이하. 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 첨부된 예시 도면에 의거 상세하게 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명은 정보 운영 처리부(11)에서 전송된 측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하는 분석 처리부(21); 상기 분석 처리부(21)의 분석 정보를 전송받아 저장하는 정보 운영 처리부(11); 및 상기 정보 운영 처리부(11)에서 측정 데이터 및 분석 정보를 분석 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보 비교하여 정상인지 비정상인지 판단하는 CPU(14,도 11 참조);를 포함한다.
도 3과 도 4에 도시된 바와 같이 정보 운영 처리부(11)의 데이터를 분석 처리부(21)의 데이터와 비교하여, 만일 비교한 값이 같을 경우 정상데이터로 판단하고, 만일 비교한 값이 다를 경우 비정상데이터로 판단하고 경보를 발생한다.
또한 본 발명은 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 데이터를 시간별로 저장 및 비교하기 위해 5분 데이터 내지 1시간 데이터를 비교 저장하는 임시저장부; 및 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 데이터를 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 각각의 데이베이스(12, 22);와 정보 운영 처리부와 자료 수집기간에 통신의 이중화;를 포함하였기 때문에, 분석 처리부의 분석 부분과 정보 운영처리부의 정보 운영 처리 부분을 별도로 나누어 데이터 중 어느 것 하나라도 조작을 한다면 데이터값의 차이로 오류를 즉시 발견 할 수 있어 왜곡할 수가 없다.
구체적으로 살펴보면, 본 발명은 수질 측정기 중 TOC(전유기탄소 분석기; total organic carbon)와 전기적으로 연결된 TOC 분석부(23)를 포함하는 분석 처리부(21)와 정보 운영 처리부(11)의 CPU 및 Database(12, 22)를 각각 두어 분석 처리부(21)의 CPU는 특정 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하고 그 데이터를 각 각의 CPU와 통신하여 데이터를 상호 호환(교환)하며 분석 처리부(21)의 정보를 정보 운영 처리부(11)의 CPU에 Data를 전송하도록 하여 분석 조작의 위험성을 원천적으로 차단하도록 하였다.
또한 본 발명은 4차 산업의 핵심인 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 Database(12, 22)를 이중화하고 상호 데이터를 5분 데이터 또는 1시간 데이터로 나누어 일정 시간이 지나면 비교 저장하도록 하였다.
또한 정보운영처리부(11)와 분석 처리부(21)의 데이터를 비교하는 방법에 있어서, 정보 운영 처리부 및 분석 처리부의 임시 저장부에 저장되어 있는 데이터를 정보 운영 처리부가 비교하여 그 값이 같을 경우 TOC 분석장치가 정상데이터로 판단하여 이들 데이터 값을 분석 처리부(21)와 정보 운영처리부(11)의 데이터베이스에 각각 저장하도록 한다.
저장된 데이터는 누적 저장하여 빅 데이터화하고 그 데이터는 계절별, 월별, 일별, 시간별, 수질 상황을 분석하고 학습하여 수질 오염의 사전 경고 또는 예측할 수 있다.
이들 누적된 데이터 간의 상관관계를 설정하여 측정 데이터의 무결성을 판단하는 근거로 사용할 수 있다.
즉 정보운영처리부(11)에서 측정된 데이터를 분석 처리부(21)로 전송하기 전에 측정된 데이터의 무결성을 누적 저당된 빅 데이터로 판단할 수 있다.
외부에 IP 카메라를 부착 가능하도록 TCP/IP 통신 포트를 지원하여 원격에서 현장의 장비 상태를 보면서 오작동 및 경보상태를 확인할 수 있도록 지원한다.
정보운영처리부(11)의 Data base의 데이터와는 분석 처리부(21)의 Data base를 이중으로 저장하여 기업 데이터의 보안성을 향상시킬 수 있다.
이 외에도 본 발명은 상술한 데이터베이스(DataBase;DB)의 접근을 위한 접근기록, SQL(Structured Query Language) 실행기록 및 관리자의 권한 부여에 의한 권한 기록에 대한 로그 데이터를 수집하는 단계; 상기 로그 데이터를 암호화한 암호화된 데이터를 블록체인 서버에 저장하는 단계; 상기 블록체인 서버에 저장된 상기 암호화된 데이터에 대한 해시 데이터와 블록 정보를 감시(검색) 서버에 저장하는 단계;를 포함할 수 있다.
일실시예로서, 상기 데이터베이스의 접근을 위한 접근기록, SQL(Structured Query Language) 실행기록 및 관리자의 권한 부여에 의한 권한 기록에 대한 로그 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 로그 데이터를 암호화한 암호화된 데이터가 저장되는 블록체인 서버; 상기 블록체인 서버에 저장된 상기 암호화된 데이터에 대한 해시 데이터와 블록 정보를 감시하는 감시 서버; 상기 로그 데이터를 암호화한 암호화된 데이터를 블록체인 서버에 접속하는 관리자 단말이 저장을 요청한 데이터 및 로그를 임으로 또는 일시적으로 수집하는 데이터 일시 수집 모듈; 상기 데이터 중 암호화가 필요한 데이터에 대한 암호화를 수행하는 데이터 암호화 모듈; 상기 블록체인에 저장하기 위해 대기 중인 데이터 및 암호화된 데이터가 있을 경우, 블록체인에 연결 요청을 하여 상기 대기 중인 데이터 및 암호화된 데이터를 전송하는 블록체인 연결부; 암호화된 데이터를 클라우드 서비스 제공자(CSP: Cloud Service Provider)의 데이터베이스 내에 저장하는 데이터베이스; 상기 블록체인에 참가하고자 하는 상기 CSP 중 허가받은 노드 개수와 노드 타입을 식별하는 노드 관리 단계; 상기 전송된 암호화된 데이터를 해시 함수를 통해 해시 값을 얻은 후, 상기 전송된 해시 데이터와의 비교를 통해 변조 여부를 확인하여, 블록 생성 과정이 수행되도록 하는 무결성(Integrity) 관리부; 상기 암호화된 데이터와 해시 데이터가 전송되면, 상기 해시 데이터는 해시 노드에 해시 블록으로 저장되고, 상기 암호화된 데이터는 데이터 노드에 데이터 블록으로 저장되도록 하는 블록 생성부;를 포함한다.
또한 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)는 상기 로그 데이터를 암호화한 데이터를 블록체인 서버에 접속하는 관리자 단말; 관리자 단말이 저장을 요청한 데이터 및 로그를 임으로 또는 일시적으로 수집하는 데이터 수집부;를 포함할 수 있다.
상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)는 상기 블록체인에 저장하기 위해 대기 중인 데이터 및 암호화된 데이터가 있을 경우, 블록체인에 연결 요청을 하여 상기 대기 중인 데이터 및 암호화된 데이터를 전송하는 블록체인 연결부;를 더 포함할 수 있다.
덧붙여 본 발명은 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)는 블록체인을 저장하는 블록체인 분산 스토리지를 포함하고, 상기 블록체인은 블록들이 연결되어 이루어지는 단계; 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)가 빅데이터와 원시 데이터(raw data)와 비교하는 단계; 상기 비교 데이터에 기초하여 블록체인 저장용 데이터를 결정하고, 상기 블록체인 저장용 데이터를 암호화하는 단계; 암호화된 데이터를 포함한 트랜잭션을 상기 블록체인에 저장하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 블록체인에 컨텐츠 관련 데이터를 저장하여 디지털 공증과 영구적인 데이터 보관이 가능하다. 특히, 데이터 보안의 측면에서 무결성 검증이 가능하다. 따라서, 데이터에 대한 분쟁 방지 역할을 하는 보안 관련 정보를 작성하는데 사용될 수 있다.
이를 위해 본 발명은 각 노드는 오프라인 스토리지; 및 블록체인을 저장하는 블록체인 분산 스토리지; 상기 폴더에 저장된 컨텐츠 파일의 컨텐츠에 대응하는 원시 데이터(raw data)와 비교하는 비교부; 상기 컨텐츠의 버전 데이터를 결정하는 버전부; 상기 버전부의 버전 데이터에 기초하여 상기 컨텐츠 파일에 대한 메타 데이터 세트를 생성하는 메타 데이터부; 상기 버전 데이터와 메타 데이터 세트에 기초하여 블록체인 저장용 데이터를 결정하는 결정부; 상기 블록체인 저장용 데이터를 암호화하는 암호부; 상기 암호화된 데이터를 포함한 트랜잭션을 상기 블록체인에 저장하는 트랜잭션부; 등을 포함한다.
또한 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21)는 로그 데이터를 암호화한 암호화된 데이터를 블록체인 서버에 저장하고, 블록체인 서버에 저장된 암호화된 데이터에 대한 해시 데이터와 블록 정보를 검색 서버에 저장할 수 있다.
이 때, 상기 검색 서버는 엘라스틱 검색(Elastic Search) 엔진일 수 있으며, 상기 블록체인 서버는 텐더민트(Tendermint) 블록체인 엔진일 수 있다.
보다 상세히 설명하면, 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21)는 로그 데이터에 대한 해시 값을 생성하여 검색 서버에 저장하고, RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘을 이용하여 공개키로 로그 데이터를 암호화하며, 암호화된 데이터에 대한 데이터 검증 및 합의를 통해 암호화된 데이터를 블록체인 서버에 저장한 후, 블록체인 서버에 저장된 암호화된 데이터에 대한 해시 데이터와 블록 정보를 검색 서버에 저장할 수 있다.
예를 들면, 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21)는 RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘에 의해 암호화된 로그 데이터의 해시 값을 생성하여 블록체인 서버에 전달하며, PBFT의 합의 알고리즘을 기반으로 블록체인을 구성하는 복수의 블록체인 서버 들에 의한 데이터 검증 및 합의 후, 블록체인 서버 내 내부 저장소(LevelDB)에 암호화된 데이터를 저장할 수 있다. 실시예에 따라서, 는 PBFT의 합의 알고리즘을 기반으로, 블록체인을 구성하는 복수의 블록체인 서버들 중 절반 이상이 동일한 결과를 추출하는 경우, 암호화된 데이터에 대한 검증 및 합의를 통과시킬 수 있다.
이후에, 검색 서버의 데이터와 블록체인 서버의 데이터를 연결하기 위해, 는 블록체인 서버에 저장된 암호화된 데이터에 대한 암호화된 해시 데이터와 블록정보를 검색 서버에 업데이트 및 저장하여 데이터 저장 프로세스를 완료할 수 있다. 이 때, 상기 블록정보는 해당 블록체인 서버의 해시 및 주소를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 장치(예 : CPU(14, 24))는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령 (instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다.
일실시예로서 본 발명은 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 통해 데이터를 노멀 채널(Normal Channel)을 이용한 양자 암호 통신 채널로 통신한다.
이 때 하드웨어 통신 방식으로 임의의 양자 상태를 나타내는 메시지 큐빗으로 구성되는 양자 메시지를 생성하고, 상기 메시지 큐빗을 복수의 편광판들을 통해 암호화하여 서명 큐빗을 생성하고, 상기 메시지 큐빗과 상기 서명 큐빗으로 구성된 양자서명 쌍을 생성하여 상기 양자서명 쌍을 수신하고, 상기 양자서명 쌍을 복호화하여 양자서명 쌍을 검증하는 방식을 사용할 수 있다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.
예를 들어 양자 역학의 특성을 이용하여 예측 불가능하고 패턴이 없는 순수 난수를 만들어내는 양자난수생성 모듈을 통해 데이터를 통신할 수 있다.
상기 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이 외에도 상기 양자암호화 통신기술을 적용한 TOC 분석 장치에 보안인증 및 양자암호통신 채널 방식을 적용 후, 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21) 간 송수신 되는 데이터에 불법적 침입자가 정당한 송신자로 가장해 메시지를 보내는 능동적 공격 기법의 해킹시도를 할 경우, 보안 담당자의 생체 정보를 일차 방어막으로 지정하여 국가 수질측정시스템의 왜곡을 가져올 가능성을 최소화하였다.
또 다른 예로서 양자암호통신기술이 적용된 양자암호 키 분배장치를 통해 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21) 간에 퀀텀 채널(Quantum Channel)에 의한 통신 기능을 수행할 수도 있다.
이하 도 5 내지 도 10을 참고하여 수질측정(예;TOC) 분석 방법에 대하여 자세히 설명한다.
도 5와 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 자료수집기(1)의 측정 데이터를 정보 운영 처리부(11)로 전송하는 단계(S21); 정보 운영 처리부(11)는 측정 데이터를 분석 처리부(21)로 전송하는 단계(S22); 분석 처리부(21)는 측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하는 단계(S23); 분석 처리부(21)는 분석 정보를 정보 운영 처리부(11)로 전송하는 단계(S24); 정보 운영 처리부(11)에서 측정 데이터 및 전송받은 분석 정보를 분석기 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보와 비교하여 그 값이 같을 경우, 측정 데이터 및 분석 정보가 정상데이터로 판단되므로 측정 데이터 및 분석 정보를 정보 운영 처리부와 분석 처리부의 데이터베이스에 각각 저장하는 단계(S25);를 포함한다.
정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정 데이터를 분석 처리부로 전송하기 전에 데이터베이스에 누작 저장된 수질 측정별 빅 데이터와 상호 비교하여 측정 데이터의 무결성을 판단하는 단계(S21-1)를 포함할 수 있다.
상기 정상 데이터인지 판단하는 단계는 정보 운영 처리부가 측정 데이터 및 분석 정보를 저장하고 있는 임시 저장부의 데이터를 분석 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보를 저장하고 있는 임시 저장부의 데이터와 비교하고(S25-1), 만일 비교한 값이 각각 같을 경우, 측정 데이터 및 분석 정보를 정상데이터로 판단하고(S25-2), 만일 비교한 값이 다를 경우 측정 데이터 및 분석 정보를 비정상 데이터로 판단하고 경보를 발생한다(S25-3).
그리고, 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 데이터를 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 이중화하고, 실시간으로 빅데이터를 분석하여 유의미한 데이터들을 추출 및 분석하고, 기 구축된 빅데이터로부터 기 설정된 유사도를 가지는 기준 데이터를 추출하여 추출 결과에 대한 통합 보고서를 자동 생성하여 제공한다.
도 7와 도 10에 도시된 바와 같이, 자료수집기 측정 원격 명령(S101) 또는 터치 모니터 TOC 분석기 측정 명령(S104) 입력 확인 후 측정 명령을 전송하고 자료수집기의 측정 값을 전송받는다(정보 운영 처리부)(S102).
또한 정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정값을 분석 처리부로 전송하여 TOC 분석을 시작한다(S103).
한편 터치모니터 TOC 분석기 측정 명령(S104) 과 TOC 분석 측정 명령(S107)을 수행할 시에, 각각 패스워드 정보를 입력 받고(S105)/(S108) 정상인 경우 정보 운영 처리부 측정 명령(S102)과 TOC 분석 시작 명령(S103)을 전송한다.
상기 패스워드 정보가 비정상인 경우 경보 발생 및 경보 신호 등록된 관리자에게 Push 형태로 경보 내용을 전송한다(S106).
또한 TOC분석기의 분석 처리부 측정 명령의 경우(S107), 상술한 바와 같이 패스워드 정보를 입력하고(S108), TOC 분석기 측정을 시작한다(S103).
계속하여 정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정 장비 운전 상태 및 측정값을 저장하고, 또한 측정값을 분석한 분석 처리부의 TOC 분석 정보를 전송 받아 임시 저장부에 저장한다(S110).
이 때 동시에 분석 처리부도 정보 운영 처리부에서 전송된 측정값과 TOC 분석 정보를 임시 저장부에 저장한다(S116).
그리고 정보 운영 처리부가 임시 저장부에 저장되어 있는 측정값과 분석정보를 분석처리부에 저장되어 있는 측정값과 분석 정보를 비교하여 동일한 경우에는 정상으로 판단하여(S111) 측정 장비 운전 상태 및 측정값 그리고 분석 정보를 정보 운영 처리부와 분석처리부의 각각의 데이터베이스에 저장하고(S113, S114), 동일하지 않은 경우에는 지정상으로 판단하여 경보 발생 및 데이터 에러 처리를 한다(S112).
도 11에 도시된 바와 같이 본 발명에 따라 일정시간 후 CPU(14)가 정보 운영 처리부(11)의 데이터를 분석기 처리부(21)의 데이터와 비교하여 정상인지 비정상인지 판단하는 단계;에서 데이터와 비교하여 정상인지 비정상인지 판단하는 것은 수질 센서로부터 감지된 수질에 관련된 데이터(수온, 실제 전도도, 특정전도도, 염분도, 용존 고형물, 밀도, 저항율, pH, pH(mV), ORP, 용존산소 농도, 산소포화도, 산소분압, 대기압, 압력, 수위)와 비교하여 정상인지 비정상인지 판단하는 것이다.
이 때 상기 데이터는 다양한 수질 센서들(수온, Conductivity류, pH, ORP류, DO센서류, 압력 센서류)을 통해서 감지된다.
상기 수질 센서들에 의해서 감지된 수질 정보 데이터는, 분석기 처리부(21)에 입력되고, 입력된 수질 정보 데이터는 수질오염 유기물질 측정 분석 장치의 DB에 저장되고, 표시부에 표시되며, 수질오염 유기물질 측정 분석 장치의 각종 제어에 활용된다.
수질오염 유기물질 측정 데이터 에러 처리기는 분석기 처리부(21) 또는 정보 운영 처리부(11)에서 전송된 수질 정보 데이터의 오류를 판별하여 설정된 기준값 이상 또는 이하의 값이 입력되면 이를 에러라고 판정하고 그 값을 표시부로 전송하여 표시부에 에러 값을 표시할 수 있다.
따라서 수질오염 유기물질 측정 데이터 에러 처리기(15)는 센서오류, 데이터오류, 통신오류, 배터리오류 등도 체크하여 관련 에러 내용을 표시부에 출력시켜 정상인지 비정상인지 판단할 수 있도록 한다.
또한 일정시간 후 CPU(14)가 정보 운영 처리부(11)의 데이터와 분석기 처리부(21)의 데이터에 에러가 없는지 조사한 후, 정보 운영 처리부(11)의 데이터를 분석기 처리부(21)의 데이터와 비교하여 정상인지 비정상인지 판단할 수 있다.
그리고 상기 수질오염 유기물질 측정 데이터 에러 처리기(15)는 관련 정보 데이터를 패킷으로 구성하여, 상기 블록체인 서버를 통해서 클라우드 또는 관리자가 소지한 외부 휴대용 단말기에 관련 정보 데이터 패킷을 블록체인 정보로 전송한다.
또는 상기 수질오염 유기물질 측정 데이터 에러 처리기(15)는 양자암호통신기술이 적용된 양자암호 키 분배장치를 통해 상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석기 처리부(21) 간에 퀀텀 채널(Quantum Channel)에 의한 통신 기능을 수행할 수도 있다.
1 : 자료 수집기
11 : 정보 운영 처리부
21 : 분석 처리부
14, 24 : CPU
15 : 데이터 에러 처리기

Claims (8)

  1. 자료수집기(1)의 측정 데이터를 정보 운영 처리부(11)로 데이터 전송을 중단없이 수행하기 위하여 통신을 이중화하여 전송하는 단계;
    정보 운영 처리부(11)는 측정 데이터를 분석 처리부(21)로 전송하는 단계;
    분석 처리부(21)는 측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하는 단계;
    분석 처리부(21)는 분석 정보를 정보 운영 처리부(11)로 전송하는 단계;
    정보 운영 처리부(11)에서 측정 데이터 및 전송받은 분석 정보를 분석 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보와 비교하기 위하여 임시 저장부에 저장하며, 그 값이 같을 경우, 측정 데이터 및 분석 정보가 정상데이터로 판단되므로 측정 데이터 및 분석 정보를 정보 운영 처리부와 분석 처리부의 데이터베이스에 각각 저장하는 단계;
    정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정 데이터를 분석 처리부로 전송하기 전에 데이터베이스에 저장된 수질 측정별 데이터와 상호 비교하여 측정 데이터의 무결성을 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 데이터베이스를 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 이중화하고, 실시간으로 빅데이터를 분석하여 유의미한 데이터들을 추출 및 분석하고, 기 구축된 빅데이터로부터 기 설정된 유사도를 가지는 기준 데이터를 추출하여 추출 결과에 대한 통합 보고서를 자동 생성하여 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석방법.
  5. 수질 측정 및 측정 자료를 저장하고 데이터를 전송하는 자료수집기(1);
    자료 수집기로부터 측정 데이터를 수신받고 이들 측정 데이터를 분석 처리부로 전송하는 정보 운영 처리부(11);
    측정 데이터를 알고리즘에 의한 분석 프로세스를 수행하며 분석 정보를 정보 운영 처리부로 전송하는 분석 처리부(21);를 포함하며,
    상기 정보 운영 처리부(11)는 측정 데이터 및 전송받은 분석 정보를 분석 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보와 비교하여 그 값이 같을 경우, 측정 데이터 및 분석 정보가 정상데이터로 판단되므로 측정 데이터 및 분석 정보를 정보 운영 처리부와 분석 처리부의 데이터베이스에 각각 저장하고,
    정보 운영 처리부는 자료수집기의 측정 데이터를 분석 처리부로 전송하기 전에 데이터베이스에 저장된 수질 측정별 데이터와 상호 비교하여 측정 데이터의 무결성을 판단하며,
    상기 정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 측정 데이터 및 분석 정보를 비교하기 위하여 임시 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 청구항 5에 있어서,
    정보 운영 처리부(11) 및 분석 처리부(21)의 데이터베이스를 빅데이터 구축을 위한 데이터 손실 방지를 위하여 이중화하고, 실시간으로 빅데이터를 분석하여 유의미한 데이터들을 추출 및 분석하고, 기 구축된 빅데이터로부터 기 설정된 유사도를 가지는 기준 데이터를 추출하여 추출 결과에 대한 통합 보고서를 자동 생성하여 제공하는 것을 특징으로 하는 데이터 이중화 구성으로 백업 및 보안성을 확보한 수질오염 유기물질 측정 분석장치.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100879391B1 (ko) * 2008-03-06 2009-01-20 (주)듀텍홀딩스 양방향 통신이 가능한 수질오염 총량 분석시스템
JP2016045004A (ja) * 2014-08-20 2016-04-04 株式会社島津製作所 分析装置管理システム
KR101625619B1 (ko) * 2015-12-16 2016-05-31 오리온시스템즈 주식회사 웹 기반 스마트 수질원격감시 데이터 분석 시스템
KR20180084654A (ko) * 2018-01-15 2018-07-25 부산외국어대학교 산학협력단 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 이용한 양식장 통합관리 시스템
KR102113196B1 (ko) * 2020-02-28 2020-05-20 대윤계기산업 주식회사 다채널 수질 측정 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100879391B1 (ko) * 2008-03-06 2009-01-20 (주)듀텍홀딩스 양방향 통신이 가능한 수질오염 총량 분석시스템
JP2016045004A (ja) * 2014-08-20 2016-04-04 株式会社島津製作所 分析装置管理システム
KR101625619B1 (ko) * 2015-12-16 2016-05-31 오리온시스템즈 주식회사 웹 기반 스마트 수질원격감시 데이터 분석 시스템
KR20180084654A (ko) * 2018-01-15 2018-07-25 부산외국어대학교 산학협력단 빅데이터 및 인공지능 기계학습을 이용한 양식장 통합관리 시스템
KR102113196B1 (ko) * 2020-02-28 2020-05-20 대윤계기산업 주식회사 다채널 수질 측정 시스템

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