KR102552727B1 - 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 산업현장에 설치된 설비로부터 센서 데이터를 수집하는 IoT 센서 디바이스와 상기 IoT 센서 디바이스로부터 센서 데이터를 수신하여 엣지컴퓨터에 전달하며, 엣지컴퓨터에서 센서 데이터의 위험 분석자료를 수신하고, 위험 분석자료에 기초하여 센서 데이터에서 이상을 감지하면 즉시 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 게이트웨이 및 게이트웨이로부터 센서 데이터를 수신하고 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터 위험 분석자료를 게이트웨이에 전달하는 엣지컴퓨터를 포함하여 구성되며, 게이트웨이는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스별로 가상의 에이전트를 생성하여 각 가상의 에이전트가 해당 IoT 센서 디바이스의 위험 발생 여부를 감지하고 위험이 발생한 경우 즉시 설비의 작동을 중단시킴으로써 1ms 이내 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템을 제공한다.

Description

실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템{ULTRA-LOW LATENCY IoT GATEWAY SYSTEM CAPABLE OF REAL-TIME DATA PROCESSING}
본 발명은 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 산업현장에 설치된 설비로부터 이상을 감지하면 게이트웨이에서 즉시 설비의 작동을 중단시키는 명령을 전송하여 설비를 1ms 이내에 중단시키는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템에 관한 것이다.
제조업 현장에서 발생하는 사망사고 중 가장 많이 발생하는 사고유형은“끼임”재해다. 제조업 사고사망자의 약 30%를 차지한다.
끼임 재해는 기계의 움직이는 부분들 사이 또는 움직이는 부분과 고정부분 사이에 신체의 일부분이 끼이거나 또는 물리거나 말려 들어가서 발생한다. 체인·기어·벨트에 의한 동력 전달부 수리점검 작업, 선반·밀링·프레스·전단기 등 공작기계에 의한 가공 작업, 사출성형기·분쇄기·혼합기 등 대형설비 내부에서의 작업, 지게차·전동식 대차 등 운반설비 취급 작업, 리프트·화물용 승강기 작업 등에서 가장 많이 발생한다.
중대재해처벌법 시행이후 산업재해에 관한 국민적 관심사가 높아지고 있다. 주요 방송사의 메인 뉴스를 보면 위에 열거한 설비의 명칭을 특정하지 않더라도 전국의 산업현장에서는 설비의 작동을 정지시키지 않은 채 이물질을 제거하다가 사고를 당하거나 안전장치를 제대로 설치하지 않거나 제거하고 작업을 하다 목숨을 잃는 사고가 끊이질 않고 있다.
움직이는 모든 기계 설비는 에너지를 가지고 있고, 주어진 에너지가 모두 없어질 때 까지 크기와 방향을 가지고 운동하게 된다. 문제는 노동자 신체 일부가 기계 설비에 끼이거나, 감기는 사고가 발생해도 기계는 이러한 위험상황을 판단할 수 없기 때문에 전원을 스스로 차단하거나 정지하지 않는다는 것이다.
이러한 종래 산업현장의 문제를 해결하기 위한 선행기술로 공개특허 제10-2021-0054725호 '엣지 기반의 위험상황 처리 장치'가 있다.
공개특허 제10-2021-0054725호는 엣지 센서를 이용해 현장 데이터를 수집하는 엣지 데이터 수집부, 현장 데이터를 분석하여 객체 움직임을 검출하고 객체 움직임을 기초로 위험 상황을 판단하는 상황 판단부, 현장 데이터를 기초로 이동 객체를 분류하는 이동 객체 분류부, 이동 객체의 순간적인 움직임을 산출하여 객체에 주어진 현장 상황을 판단하는 현장 상황 판단부 및 현장 상황을 시계열 분석하여 현장 상황 시나리오를 생성하고 현장 상황 시나리오를 위험 상황 모델에 입력하여 위험 상황을 판단하는 위험 상황 판단부를 포함한다.
공개특허 제10-2021-0054725호에서 엣지 기반의 위험상황 처리 장치는 위험 상황에 대한 정보를 관리할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현된다. 즉, 컴퓨터나 서버 등 하나의 장치에서 현장의 다양한 상황을 판단하여 위험 상황을 인지하고 제어한다.
이와 같은 방식으로는 다양한 기계설비가 복잡하게 작동하는 현장의 상황에 순간적인 대응이 어렵고, 시간 지연이 발생할 수 밖에 없다.
따라서 현장의 설비에 이물질이 감지되거나 끼임 사고의 징후가 발견되는 즉시 해당 설비와 1:1로 대응하여 1ms 이내의 실시간 대응이 가능한 시스템이 필요하다.
대한민국 공개특허 제10-2021-0054725호 (엣지 기반의 위험상황 처리 장치) 대한민국 공개특허 제10-2022-0080983호(실시간 생산현황 모니터링을 위한 IoT 엣지 컴퓨팅 시스템)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 발명된 것으로, 엣지컴퓨터가 게이트웨이로부터 센서 데이터를 수신하고 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터 위험 분석자료를 게이트웨이에 전달하고, 게이트웨이가 엣지컴퓨터에서 받은 위험 분석자료에 기초하여 센서 데이터의 이상을 감지하면 즉시 설비의 작동을 중단시키는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템을 제공하고자 한다.
또한 본 발명의 게이트웨이는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스별로 가상의 에이전트를 생성하여 각 가상의 에이전트가 해당 IoT 센서 디바이스의 위험 발생 여부를 감지하고 위험이 발생한 경우 즉시 설비의 작동을 중단시킴으로써 1ms 이내 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템을 제공하고자 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 산업현장에 설치된 설비로부터 센서 데이터를 수집하는 IoT 센서 디바이스와 상기 IoT 센서 디바이스로부터 센서 데이터를 수신하여 엣지컴퓨터에 전달하며, 엣지컴퓨터에서 센서 데이터의 위험 분석자료를 수신하고, 위험 분석자료에 기초하여 센서 데이터에서 이상을 감지하면 즉시 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 게이트웨이 및 게이트웨이로부터 센서 데이터를 수신하고 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터 위험 분석자료를 게이트웨이에 전달하는 엣지컴퓨터를 포함한다.
게이트웨이는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스별로 가상의 에이전트를 생성하는 에이전트 생성부를 포함하여 구성한다.
구체적으로 게이트웨이는 IoT 센서 디바이스가 전송하는 센서 데이터를 수신하는 수신부; 및 수신부에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스별로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트와 엣지컴퓨터로 센서 데이터를 전달하는 데이터 분류부를 포함하고, 가상의 에이전트는 데이터 분류부에서 수신되는 센서 데이터에 대해 엣지컴퓨터에서 수신한 센서 데이터 위험 분석자료에 근거하여 위험 발생 여부를 판단하는 위험 판단부 및 위험 판단부의 판단 결과 위험이 발생한 경우 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 설비 제어부를 포함하도록 구성한다.
그리고 게이트웨이는 수신부에 일정 시간동안 서로 다른 IoT 센서 디바이스로부터 일정 개수 이상의 센서 데이터가 수신되는지 모니터링하여 각 가상의 에이전트에 알람을 전달하는 패킷 모니터링부를 더 포함하고, 가상의 에이전트는 위험 분석자료에 포함된 각 위험 리스트들을 분석하고 최소 단위 데이터로 추출하여 최소 단위의 위험 리스트로 재정리하는 위험 분석자료 요약부를 더 포함하고, 위험 판단부는 패킷 모니터링부에서 알람을 수신하면, 최소 단위의 위험 리스트에 근거하여 위험 발생 여부를 판단하도록 구성한다.
여기서 최소 단위의 위험 리스트의 크기 및 개수는 가상의 에이전트마다 서로 다를 수 있다.
또한 게이트웨이는 패킷 모니터링부에서 알람이 발생한 이후부터 알람이 해제될 때까지의 센서 데이터를 저장하는 센서 데이터 저장부를 더 포함하고, 패킷 모니터링부에서 알람이 발생하면,데이터 분류부는 수신부에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스별로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트로만 전달하고, 엣지컴퓨터로 전달하는 것은 중단하며, 패킷 모니터링부에서 알람 발생이 해제되면, 센서 데이터 저장부에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터로 전달하도록 한다.
나아가 게이트웨이는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 산업현장에 설치된 각 설비에 관련된 IoT 센서 디바이스의 목록을 저장하는 데이터베이스 및 설비 제어부가 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 시점 이전과 이후에 또 다른 가상의 에이전트에서 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 전송한 경우 각 가상의 에이전트가 관리하는 IoT 센서 디바이스를 연관 디바이스로 매칭하여 관리하는 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부를 더 포함하고, 패킷 모니터링부에서 알람이 발생하면, 알람이 발생한 가상의 에이전트 외에 상기 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부에서 알람이 발생한 가상의 에이전트가 관리하는 IoT 센서 디바이스와 연관 디바이스로 매칭된 하나 이상의 IoT 센서 디바이스에 대해서도 IoT 센서 디바이스의 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트로만 센서 데이터를 전달하고 엣지컴퓨터로 전달하는 것은 중단하며, 상기 발생한 알람이 해제되면 센서 데이터 저장부에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터로 전달하도록 구성한다.
한편, 엣지컴퓨터는 인공지능 위험분석 알고리즘을 이용하여 IoT 센서 디바이스별로 센서 데이터를 학습하여 위험 상황 및 정상 상황에 대해 분석하여 위험 상황 및 정상 상황의 패턴을 추론하는 인공지능 학습부와 인공지능 학습부의 분석 결과 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 각 IoT 센서 디바이스별로 데이터베이스에 저장하는 패턴 저장부 및 데이터베이스에 저장된 각 IoT 센서 디바이스별 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 센서 데이터 위험 분석자료로 게이트웨이로 전송하는 패턴 전송부를 포함하도록 구성한다.
본 발명은 산업현장에 설치된 설비로부터 센서 데이터를 수집하고, 수집한 센서 데이터에서 이상을 감지하면 1ms 이내 실시간으로 설비의 작동을 중단시킬 수 있다.
본 발명에서 엣지컴퓨터는 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터의 위험 분석자료를 게이트웨이에 전달하고, IoT 센서 디바이스와 1:1로 대응하는 가상의 에이전트가 위험 분석자료에 근거하여 위험이 발생한 설비의 작동을 실시간으로 중단시키는 방식을 사용한다. 엣지컴퓨터나 서버가 아닌 IoT 센서 디바이스와 직접 대응하는 게이트웨이 내의 가상의 에이전트에서 이상을 감지 후 중단시키기 때문에 기계에서 이물질이 감지되거나 끼임 사고가 발생할 때 최 단시간에 대응이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템을 구성하는 게이트웨이에 각 IoT 센서 디바이스별로 가상의 에이전트가 생성되어 IoT 센서 디바이스에서 수집되는 센서 데이터를 통해 산업현장에 설치되는 설비의 위험을 판단하고 설비 작동 중단 명령어를 전송하는 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템을 구성하는 게이트웨이와 가상의 에이전트와 엣지컴퓨터의 기능 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
따라서, 몇몇 실시 예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.
도 1 내지 도 3을 참고하면, 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템은 IoT 센서 디바이스(101~110), 게이트웨이(200) 및 엣지컴퓨터(400)를 포함하여 구성된다. 도 1에서 IoT 센서 디바이스(101~110)는 10개로 도시하였으나, 예를 들어 설명한 것이며 반드시 10개로 한정되지는 않는다.
IoT 센서 디바이스(101~110)는 산업현장에 설치된 설비로부터 센서 데이터를 수집한다.
산업현장에 설치된 설비는 프레스(열간단조, 압착 등), 절곡기, 고무성형기 등 다양한 기계장치를 포함하며, IoT 센서 디바이스(101~110) 이러한 설비에 하나 이상 장착되어 설비로부터 센서 데이터를 수집한다. 센서 데이터는 정상 동작할 때, 이물질이 감지될 때, 흔들릴 때, 끼임이 감지될 때와 같은 다양한 상황에 수집되며, 센서 데이터의 값은 발생 상황에 따라 다르다.
게이트웨이(200)는 IoT 센서 디바이스(101~110)로부터 센서 데이터를 수신하여 엣지컴퓨터(400)에 전달하며, 엣지컴퓨터(400)에서 센서 데이터의 위험 분석자료를 수신한다. 본 발명의 중요한 특징 중 하나이다. 게이트웨이(200)는 센서 데이터를 엣지컴퓨터(400)에 전달하고, 엣지컴퓨터(400)에서 센서 데이터의 다양한 위험 상황에 대해 분석한 자료를 수신하여 사용한다.
게이트웨이(200)는 위험 분석자료에 기초하여 센서 데이터에서 이상을 감지하면 즉시 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송한다. 위험 분석자료는 IoT 센서 디바이스(101~110)가 설비에 대해 수집한 센서 데이터를 분석한 다양한 위험 상황에 대한 데이터를 포함하며, 각 설비에는 하나 이상의 IoT 센서 디바이스(101~110)가 장착되어 서로 다른 상황에 대한 센서 데이터를 수집한다.
엣지컴퓨터(400)는 게이트웨이(200)로부터 센서 데이터를 수신하고 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터 위험 분석자료를 게이트웨이(200)에 전달한다. 센서 데이터 위험 분석자료는 각 게이트웨이(200)에 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스별(101~110)로 센서 데이터가 어떤 값일 때 끼임인지, 이물질 감지인지, 정상인지, 오동작인지 등을 포함한다. IoT 센서 디바이스(101~110)별로 감시하는 설비가 다르고, 같은 설비라도 감시 포인트가 다르기 때문에 센서 데이터 위험 분석자료는 IoT 센서 디바이스 별로 다른 값을 갖는다.
게이트웨이(200)는 에이전트 생성부(201)를 포함하여 구성된다.
도 2를 참고하면, 에이전트 생성부(201)는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스(101~110)별로 가상의 에이전트(310~340)를 생성한다. 가상의 에이전트(310~340)는 프로세스(process) 형태로 생성되어 각자 독자적으로 기능을 수행한다. IoT 센서 디바이스(101~110)와 게이트웨이(200)가 부팅 후 최초에 통신을 시작하면 IoT 센서 디바이스 아이디별로 가상의 에이전트(310~340)를 생성한다.
게이트웨이(200)는 수신부(202)와 데이터 분류부(203)를 포함하여 구성된다.
도 2 및 도 3을 참고하면, 수신부(202)는 IoT 센서 디바이스(101~104)가 전송하는 센서 데이터를 수신한다.
데이터 분류부(203)는 수신부(202)에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스별(101~104)로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트(310~340)와 엣지컴퓨터(400)로 센서 데이터를 전달한다.
가상의 에이전트(310~340)는 위험 판단부(301)와 설비 제어부(302)를 포함하여 구성된다.
위험 판단부(301)는 데이터 분류부(203)에서 수신되는 센서 데이터에 대해 엣지컴퓨터(400)에서 수신한 센서 데이터 위험 분석자료에 근거하여 위험 발생 여부를 판단한다.
즉, 가상의 에이전트(310~340)는 IoT 센서 디바이스(101~104)에서 수신되는 센서 데이터를 확인하여 위험 여부를 직접 판단한다. 다만 엣지컴퓨터(400)가 분석하여 제공한 위험 분석자료에 근거하여 판단하는 것이다. 기존의 엣지컴퓨터(400)나 서버에서 분석하여 설비를 제어하는 명령어를 전송하는 방식과 비교 시 IoT 센서 디바이스(101~104)와 1:1로 통신하는 가상의 에이전트(310~340)가 바로 처리하도록 함으로써 1ms 이내 실시간 대응이 가능하도록 구현하였다.
설비제어부(302)는 위험 판단부(301)의 판단 결과 위험이 발생한 경우 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송한다.
게이트웨이(200)는 패킷 모니터링부(204)를 더 포함하여 구성된다.
도 2를 참고하면, 패킷 모니터링부(204)는 수신부(202)에 일정 시간동안 서로 다른 IoT 센서 디바이스(101~104)로부터 일정 개수 이상의 센서 데이터가 수신되는지 모니터링하여 각 가상의 에이전트(310~340)에 알람을 전달한다. 예를 들어, 특정 IoT 센서 디바이스에서 0.1초 사이에 10개 이상의 센서 데이터가 수신되면 이상 상황이 발생한 것으로 보고 해당 IoT 센서 디바이스를 제어하는 가상의 에이전트에 알람을 전달한다.
가상의 에이전트(300)는 위험 분석자료 요약부(303)를 포함하여 구성된다.
위험 분석자료 요약부(303)는 위험 분석자료에 포함된 각 위험 리스트들을 분석하고 최소 단위 데이터로 추출하여 최소 단위의 위험 리스트로 재정리한다.
예를 들어, 위험 분석자료에 포함된 각 위험 리스트들은 16진수 형태로 표현된다. 정상상황은 0x00 ~ 0x06 의 값 중에 하나를 가지며, 이물질 감지의 경우는 0xC0 ~ 0xC6 의 값 중에 하나를 가지며, 끼임의 경우는 0xE0 ~ 0xE8 의 값 중에 하나를 가질 것이다.
정상상황에 해당하는 16진수 0x00~0x06을 2진수로 나타내면 0000 0000 ~ 0000 0110 사이의 값을 가지며, 이물질 감지에 해당하는 16진수 0xC0 ~ 0xC6을 2진수로 나타내면 1100 0000 ~ 1100 0110 사이의 값을 가지며, 끼임에 해당하는 16진수 0xE0 ~ 0xE8을 2진수로 나타내면 1110 0000 ~ 1110 1000 사이의 값을 가진다.
위험 분석자료 요약부(303)는 16 진수로 표현된 위험 리스트를 2진수로 변환하고 2진수 값을 비트 단위로 차례로 비교하여 앞에 두 비트가 '00' 이거나 앞에 세 비트가 '000'으로 된 위험 리스트는 최소 단위에 해당하는 '00'으로 된 두 비트짜리 최소 단위의 위험 리스트로 재정리한다.
또한 앞에 두 비트가 '11' 이거나 앞에 세 비트가 '111'로 된 위험 리스트는 최소 단위에 해당하는 '11'로 된 두 비트짜리 최소 단위의 위험 리스트로 재정리한다.
위험 판단부(301)는 패킷 모니터링부(204)에서 알람을 수신하면, 최소 단위의 위험 리스트에 근거하여 위험 발생 여부를 판단한다. 위험 판단부(301)는 패킷 모니터링부(204)에서 알람을 수신하면 위에서 정리한 '00' 과 '11'의 두 비트짜리 최소 단위의 위험리스트와 비교하여 위험 발생 여부를 판단한다. 다시 말해서, 알람을 수신 시 센서 데이터의 앞에 두 비트만 보고 '00'인지 '11'인지 확인하여 위험 발생 여부를 최소시간 단위로 신속하게 판단할 수 있다. 최소 단위의 위험 리스트로 재정리하면 앞에 있는 두 비트만 비교하면 되기 때문에 뒤에 여섯 비트까지 비교함으로써 걸리는 시간을 절약하여 신속하게 비상상황에 대응할 수 있다.
여기서 최소 단위의 위험 리스트의 크기 및 개수는 가상의 에이전트(310~340)마다 서로 다르다. 가상의 에이전트(310~340)는 IoT 센서 디바이스(101~104)에 하나씩 대응된다고 하였다. IoT 센서 디바이스(101~104)의 종류가 다르고 수집되는 센서 데이터의 값은 다르기 때문에 엣지컴퓨터(400)에서 받은 위험 분석자료의 값도 다를 것이다.
위험 분석자료 값이 다르기 때문에 각 위험 리스트들을 분석하고 최소 단위 데이터로 추출하여 최소 단위의 위험 리스트로 재정리하면 310번 가상의 에이전트가 관리하는 최소 단위의 위험 리스트는 두 비트짜리('00')와 세 비트짜리('111')의 두 개로 구성되고, 320번 가상의 에이전트가 관리하는 최소 단위의 위험 리스트의 크기는 두 비트짜리('00')와 세 비트짜리('111') 그리고 세 비트짜리('101')의 세 개로 구성될 수 있다.
게이트웨이(200)는 센서 데이터 저장부(205)를 더 포함하여 구성된다.
센서 데이터 저장부(205)는 패킷 모니터링부(204)에서 알람이 발생한 이후부터 알람이 해제될 때까지의 센서 데이터를 저장한다.
패킷 모니터링부(204)에서 알람이 발생하면, 데이터 분류부(203)는 수신부(202)에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스(101~110)별로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트로(300)만 전달하고, 엣지컴퓨터(400)로 전달하는 것은 중단한다.
패킷 모니터링부(204)에서 알람 발생이 해제되면, 센서 데이터 저장부(205)에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터(400)로 전달한다.
알람이 발생하면 가상의 에이전트(300)에만 바로 전달하여 신속히 대응하고, 알람이 해제되면 센서 데이터 저장부(205)에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터(400)로 전달하여 엣지컴퓨터(400)가 위험자료 분석에 활용하도록 한다.
게이트웨이(200)는 데이터베이스(206)와 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부(207)를 포함하여 구성된다.
데이터베이스(206)는 자신에게 센서 데이터를 전송하는 산업현장에 설치된 각 설비에 관련된 IoT 센서 디바이스(101~110)의 목록을 저장한다.
연관 IoT 센서 디바이스 매칭부(207)는 설비 제어부(302)가 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 시점 이전과 이후에 또 다른 가상의 에이전트에서 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 전송한 경우 각 가상의 에이전트(310~340)가 관리하는 IoT 센서 디바이스(101~110)를 연관 디바이스로 매칭하여 관리한다.
예를 들어, 설비 제어부(302)가 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 프레스로 전송한 시점 이전에 또 다른 가상의 에이전트에서 프레스로 목재 등을 운반하는 리프트의 작동을 중단시키는 명령어를 전송했다면 이 두 개의 가상의 에이전트가 관리하는 IoT 센서 디바이스를 연관 디바이스로 매칭하여 관리한다. 이 두 개의 IoT 센서 디바이스가 센서 데이터를 수집하는 설비들은 동작이 밀접하게 연관돼 있기 때문에 작업자의 안전을 위해 매칭하여 관리하는 것이다.
패킷 모니터링부(204)에서 알람이 발생하면, 알람이 발생한 가상의 에이전트(310~340) 외에 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부(207)에서 알람이 발생한 가상의 에이전트(310~340)가 관리하는 IoT 센서 디바이스(101~110)와 연관 디바이스로 매칭된 하나 이상의 IoT 센서 디바이스(101~110)에 대해서도 IoT 센서 디바이스의 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트(310~340)로만 센서 데이터를 전달하고 엣지컴퓨터(400)로 전달하는 것은 중단하며, 발생한 알람이 해제되면 센서 데이터 저장부(205)에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터(400)로 전달한다.
예를 들면, 도 2에서 320번 가상의 에이전트에 알람이 발생한 경우 320번 가상의 에이전트가 관리하는 102번 IoT 센서 디바이스와 연관 디바이스로 매칭된 103번 IoT 센서 디바이스에 대해서도 103번 IoT 센서 디바이스와 통신하는 330번 가상의 에이전트로만 센서 데이터를 전달하고 엣지컴퓨터(400)로 전달하는 것은 중단한다. 발생한 알람이 해제되면 센서 데이터 저장부(205)에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터(400)로 전달한다.
엣지컴퓨터(400)는 인공지능 학습부(401), 패턴 저장부(402)와 패턴 전송부(403)를 포함하여 구성된다.
인공지능 학습부(401)는 인공지능 위험분석 알고리즘을 이용하여 IoT 센서 디바이스(101~110)별로 센서 데이터를 학습하여 위험 상황 및 정상 상황에 대해 분석하여 위험 상황 및 정상 상황의 패턴을 추론한다.
패턴 저장부(402)는 인공지능 학습부(401)의 분석 결과 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 각 IoT 센서 디바이스(101~110)별로 데이터베이스에 저장한다.
패턴 전송부(403)는 데이터베이스에 저장된 각 IoT 센서 디바이스(101~110)별 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 센서 데이터 위험 분석자료로 게이트웨이(200)로 전송한다.
인공지능 위험분석 알고리즘으로 분석한 위험 상황 및 정상 상황의 패턴은 16 진수 형태로 표현되며, 16 진수 형태의 각 IoT 센서 디바이스(101~110)별 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 센서 데이터 위험 분석자료로 게이트웨이(200)로 전송한다.
본 발명은 상기한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 되는 것임은 자명하다.
101~110 : IoT 센서 디바이스
200, 210, 220, 230 : 게이트웨이
201 : 에이전트 생성부
202 : 수신부
203 : 데이터 분류부
204 : 패킷 모니터링부
205 : 센서 데이터 저장부
206 : 데이터베이스
207 : 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부
300, 310, 320, 330, 340 : 가상의 에이전트
301 : 위험 판단부
302 : 설비 제어부
303 : 위험 분석자료 요약부
304 : 기준 IoT 센서 디바이스 모니터링부
400 : 엣지컴퓨터
401 : 인공지능 학습부
402 : 패턴 저장부
403 : 패턴 전송부

Claims (8)

  1. 산업현장에 설치된 설비로부터 센서 데이터를 수집하는 IoT 센서 디바이스;
    상기 IoT 센서 디바이스로부터 센서 데이터를 수신하여 엣지컴퓨터에 전달하며, 엣지컴퓨터에서 센서 데이터의 위험 분석자료를 수신하고, 위험 분석자료에 기초하여 센서 데이터에서 이상을 감지하면 즉시 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 게이트웨이; 및
    게이트웨이로부터 센서 데이터를 수신하고 인공지능 위험분석 알고리즘으로 학습하여 센서 데이터 위험 분석자료를 게이트웨이에 전달하는 엣지컴퓨터;를 포함하되,
    상기 게이트웨이는
    자신에게 센서 데이터를 전송하는 IoT 센서 디바이스별로 가상의 에이전트를 생성하는 에이전트 생성부;
    IoT 센서 디바이스가 전송하는 센서 데이터를 수신하는 수신부;
    수신부에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스별로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트와 엣지컴퓨터로 센서 데이터를 전달하는 데이터 분류부; 및
    수신부에 일정 시간동안 서로 다른 IoT 센서 디바이스로부터 일정 개수 이상의 센서 데이터가 수신되는지 모니터링하여 각 가상의 에이전트에 알람을 전달하는 패킷 모니터링부;를 포함하고,
    상기 가상의 에이전트는
    데이터 분류부에서 수신되는 센서 데이터에 대해 엣지컴퓨터에서 수신한 센서 데이터 위험 분석자료에 근거하여 위험 발생 여부를 판단하는 위험 판단부;
    위험 판단부의 판단 결과 위험이 발생한 경우 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 설비 제어부; 및
    상기 위험 분석자료에 포함된 각 위험 리스트들을 분석하고 최소 단위 데이터로 추출하여 최소 단위의 위험 리스트로 재정리하는 위험 분석자료 요약부;를 포함하고,
    상기 위험 판단부는 패킷 모니터링부에서 알람을 수신하면, 최소 단위의 위험 리스트에 근거하여 위험 발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 최소 단위의 위험 리스트의 크기 및 개수는 가상의 에이전트마다 서로 다른 것을 특징으로 하는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 게이트웨이는
    상기 패킷 모니터링부에서 알람이 발생한 이후부터 알람이 해제될 때까지의 센서 데이터를 저장하는 센서 데이터 저장부;를 더 포함하고,
    상기 패킷 모니터링부에서 알람이 발생하면, 상기 데이터 분류부는 수신부에 입력되는 센서 데이터의 IoT 센서 디바이스별로 부여된 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트로만 전달하고, 엣지컴퓨터로 전달하는 것은 중단하며, 패킷 모니터링부에서 알람 발생이 해제되면, 상기 센서 데이터 저장부에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터로 전달하는 것을 특징으로 하는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 게이트웨이는
    자신에게 센서 데이터를 전송하는 산업현장에 설치된 각 설비에 관련된 IoT 센서 디바이스의 목록을 저장하는 데이터베이스; 및
    상기 설비 제어부가 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 해당 설비로 전송하는 시점 이전과 이후에 또 다른 가상의 에이전트에서 설비의 작동을 중단시키는 명령어를 전송한 경우 각 가상의 에이전트가 관리하는 IoT 센서 디바이스를 연관 디바이스로 매칭하여 관리하는 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부;를 더 포함하고,
    상기 패킷 모니터링부에서 알람이 발생하면, 알람이 발생한 가상의 에이전트 외에 상기 연관 IoT 센서 디바이스 매칭부에서 알람이 발생한 가상의 에이전트가 관리하는 IoT 센서 디바이스와 연관 디바이스로 매칭된 하나 이상의 IoT 센서 디바이스에 대해서도 IoT 센서 디바이스의 식별번호에 기초하여 해당하는 가상의 에이전트로만 센서 데이터를 전달하고 엣지컴퓨터로 전달하는 것은 중단하며, 상기 발생한 알람이 해제되면 센서 데이터 저장부에 저장된 센서 데이터를 엣지컴퓨터로 전달하는 것을 특징으로 하는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 엣지컴퓨터는
    인공지능 위험분석 알고리즘을 이용하여 IoT 센서 디바이스별로 센서 데이터를 학습하여 위험 상황 및 정상 상황에 대해 분석하여 위험 상황 및 정상 상황의 패턴을 추론하는 인공지능 학습부;
    상기 인공지능 학습부의 분석 결과 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 각 IoT 센서 디바이스별로 데이터베이스에 저장하는 패턴 저장부; 및
    상기 데이터베이스에 저장된 각 IoT 센서 디바이스별 위험 상황 및 정상 상황에 대한 센서 데이터의 패턴을 센서 데이터 위험 분석자료로 게이트웨이로 전송하는 패턴 전송부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 데이터 처리가 가능한 초저지연 IoT 게이트웨이 시스템.
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