KR102583055B1 - 실시간 복합 이벤트 분석을 통한 ami 설비 장애 진단장치 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법은 다양한 AMI 데이터를 이용하여 장애를 판단함으로써, AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 장애를 진단할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 이벤트들을 복합적으로 분석하되, 각 이벤트들의 발생 특성에 따라 그 데이터를 참조하는 시간을 다르게 설정함으로써, 데이터 별로 실시간 분석이 가능하고, 이로 인해 장애 판단의 실시간성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
Description
본 발명은 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 실시간 복합 이벤트 분석을 통한 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근, 전기로 구동하는 모든 시설과 기기를 다양한 통신 네트워크를 통해 연결하는 스마트 그리드(smart grid)(일명, 지능형 전력망) 개념이 등장하였고, 수용가와 공급자인 전력회사 간 양방향 데이터 통신을 구현하기 위해, 상기 스마트 그리드에는 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 시스템(일명, 양방향 원격검침 시스템 또는 양방향 검침 인프라 시스템)이 필수적으로 구축되어야 한다.
이 때, AMI 시스템은 스마트 그리드를 이루는 인프라 중 하나로 스마트 미터, PLC/LTE 등 통신망, DCU, 서버 등으로 구성된 지능형 배전 시스템을 말하는 것으로서, 상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터, 통신모뎀, DCU의 장애판단은, 통상적으로, 일정 시간동안 스마트 미터로부터 수집되는 전력 사용량을 기반으로 수행되고 있다.
이러한 종래의 장애 판단 방법은 단순하게 검침데이터 하나만을 이용하기 때문에 장애판단에 대한 정확도가 떨어지며, 서버시간을 기준으로 15분마다 수행하고 있어서 실시간성이 부족한 문제가 있다. 또한, 장애에 대한 구분도 검침실패 하나로만 표시하여 장애에 대한 원인을 파악하기 어려운 문제가 있었다.
한국등록특허 제 10-2054256호에는, AMI 디바이스와 AMI 디바이스 무결성 검증 시스템 및 무결성 검증방법이 개시되어 있다. 상기 특허에는 하드웨어 정보를 블록체인화하여 펌웨어, 칩과 회로의 개조 및 고장 등에 대한 하드웨어 무결성을 보장하되, AMI 디바이스를 블록체인 시스템 내에 구성하여 AMI 디바이스 시스템 전체의 무결성을 보정하고, 정상적인 전력 측정 정보를 블록체인화하여 발생 가능한 물리적인 고장 및 전력 정보 위변조를 방지하는 AMI 디바이스와 AMI 디바이스 무결성 검증 시스템 및 무결성 검증 방법을 개시하고 있다.
즉, 상기 특허에는 AMI 설비의 장애를 진단하기 위한 기술이 개시되어 있지만, 정상적인 전력 측정 정보를 블록체인화하여 관리함으로써, 물리적인 고장이나 전력 정보의 위변조를 방지할 수 있을 뿐, 장애의 구분을 다양화하여 장애 판단의 정확도를 향상시키기 위한 기술을 포함하지 않는다.
따라서 본 발명은 다양한 AMI 데이터를 이용하여 장애를 판단함으로써, AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 장애를 진단할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확도를 향상시킬 수 있는 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 이벤트들을 복합적으로 분석하되, 각 이벤트들의 발생 특성에 따라 그 데이터를 참조하는 시간을 다르게 설정함으로써, 데이터 별로 실시간 분석이 가능하고, 이로 인해 장애 판단의 실시간성을 향상시킬 수 있는 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 AMI 설비 장애 진단장치는 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 장애를 진단하기 위한 AMI 설비 장애 진단장치에 있어서, 상기 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 데이터 수집부에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정하는 복합 이벤트 처리부를 포함하되, 상기 복합 이벤트 처리부는 상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터 수집부는 상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집하는 계량 데이터 수집부; 상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 감시 데이터를 수집하는 감시 데이터 수집부; 상기 AMI 설비들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 수집하는 보안 데이터 수집부; 및 상기 AMI 설비들 각각의 성능 정보를 수집하는 성능관리 데이터 수집부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 계량 데이터 수집부, 상기 감시 데이터 수집부, 상기 보안 데이터 수집부 및 상기 성능관리 데이터 수집부 각각은 서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 해당 데이터를 수집할 수 있다.
바람직하게, 상기 복합 이벤트 처리부는 상기 데이터 수집부를 감시하고, 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우, 대응된 장애 여부 판단 시간 구간에 상기 새롭게 수집된 데이터가 포함되도록, 상기 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정할 수 있다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 AMI 설비 장애 진단 방법은 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 장애를 진단하기 위한 AMI 설비 장애 진단장치를 이용한 AMI 설비 장애 진단 방법에 있어서, 상기 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집하는 데이터 수집단계; 및 상기 데이터 수집단계에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정하는 복합 이벤트 처리단계를 포함하되, 상기 복합 이벤트 처리단계는 상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정할 수 있다.
바람직하게, 상기 데이터 수집단계는 상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집하고, 상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 감시 데이터를 수집하고, 상기 AMI 설비들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 수집하고, 상기 AMI 설비들 각각의 성능 정보를 수집할 수 있다.
바람직하게, 상기 데이터 수집단계는 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 상기 데이터들을 수집할 수 있다.
바람직하게, 상기 복합 이벤트 처리단계는 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 지 여부를 감시하는 감시단계; 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우, 상기 새롭게 수집된 데이터에 대응한 장애 여부 판단 시간 구간에 상기 새롭게 수집된 데이터가 포함되도록, 상기 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용하는 장애 여부 판단 시간 구간 이동단계; 및 상기 이동된 장애 여부 판단 시간 구간에 의거하여, 대응된 설비의 장애 여부를 결정하는 장애 여부 결정 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 AMI 설비 장애 진단장치 및 그 방법은 다양한 AMI 데이터를 이용하여 장애를 판단함으로써, AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 장애를 진단할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 이벤트들을 복합적으로 분석하되, 각 이벤트들의 발생 특성에 따라 그 데이터를 참조하는 시간을 다르게 설정함으로써, 데이터 별로 실시간 분석이 가능하고, 이로 인해 장애 판단의 실시간성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단장치에 대한 개략적인 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법의 복합 이벤트 처리 과정에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법의 복합 이벤트 처리 과정에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 과정을 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하되, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 한편 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술 분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단장치에 대한 개략적인 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단장치(100)는 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 장애를 진단하기 위한 장치로서, 데이터 수집부(110) 및 복합이벤트 처리부(120)를 포함한다.
데이터 수집부(110)는 상기 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집한다. 이를 위해, 데이터 수집부(110)는 계량 데이터 수집부(111), 감시 데이터 수집부(113), 보안 데이터 수집부(115), 성능관리 데이터 수집부(117)를 포함한다.
계량 데이터 수집부(111)는 상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집한다. 이 때, 계량 데이터는 현장의 계측 장비에서 계측된 결과 값으로서, 댁내의 계량기 검침 결과일 수 있다.
감시 데이터 수집부(113)는 감시 데이터를 수집한다. 이 때, 상기 감시 데이터는 상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비(예컨대, 스마트 미터, DCU 등)들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 데이터로서, 설비의 등록 및 관리와 관련된 트랩(TRAP) 데이터일 수 있다.
보안 데이터 수집부(115)는 보안 데이터를 수집하되, 상기 보안 데이터는 상기 AMI 설비(예컨대, 스마트 미터, DCU 등)들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 포함할 수 있다.
성능관리 데이터 수집부(117)는 성능 데이터를 수집하되, 상기 성능관리 데이터는 상기 AMI 설비(예컨대, 스마트 미터, DCU 등)의 성능(예컨대, 네트워크 속도, CPU 사용량 메모리 사용량, 온도 등)을 나타내는 NMS 데이터일 수 있다.
이 때, 계량 데이터 수집부(111), 감시 데이터 수집부(113), 보안 데이터 수집부(115) 성능관리 데이터 수집부(117) 각각은 서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 해당 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 검침, NMS, TRAP, 보안 등의 데이터 수집 주기는 전부 다르며, 각 데이터 안에서도 설비별로 다른 수집시간을 가질 수 있다. 따라서 계량 데이터 수집부(111), 감시 데이터 수집부(113), 보안 데이터 수집부(115) 성능관리 데이터 수집부(117) 각각은 상기 서로 다른 수집시간에 의거하여 각각의 데이터를 수집할 수 있다. 이는 각각의 데이터 특성에 따라 장애 판단을 위한 데이터의 수집 주기가 결정되기 때문이다.
복합이벤트 처리부(120)는 데이터 수집부(110)에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정한다. 이 때, 상기 AMI 설비 장애 여부를 결정하기 위한 기준은, 시스템 관리자가 설정할 수 있다.
예를 들어, 복합이벤트 처리부(120)는, 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여, 검침 데이터가 3시간 이상 수집되지 않으면 검침 장애로 결정하고, NMS 즉, up/down bps가 50kbps 이하인 경우 제 시간에 수집 데이터를 전송할 수 없으므로, NMS, 즉, up/down bps가 50kbps 이하인 경우 통신 장애로 결정할 수 있다. 또한, 복합이벤트 처리부(120)는 검침 데이터가 3시간을 기준으로 간헐적으로 들어오면 일시 장애로 결정하고, AMI 데이터를 수집하는 역할을 하는 DCU의 CPU 사용률이 99% 이상이면 설비 장애로 결정할 수 있다.
한편, 복합 이벤트 처리부(120)는 상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간(일명, 윈도우 사이즈)을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정할 수 있다. 이는 상기 각각의 데이터들의 수집 주기가 전부 다르고, 각 데이터 안에서도 설비 별로 다른 수집 시간을 가지므로, 각각의 윈도우 사이즈 만큼의 수집된 AMI 데이터를 활용함으로써, AMI 장애 진단을 좀 더 세분화하여 할 수 있도록 하기 위함이다.
예를 들어, 검침 데이터의 윈도우 사이즈는 3시간이고, NMS 데이터의 윈도우 사이즈는 2시간인 경우, 즉, 검침 데이터는 3시간 동안의 데이터를 활용하여 장애 여부를 판단하고, NMS 데이터는 2시간 동안의 데이터를 활용하여 장애여부를 판단하는 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 현재 검침 데이터가 수집이 안되고, NMS의 업(up)/다운(down) bps가 50 이상일 때, 검침 장애로 결정할 수 있고, 그 후에 NMS의 업(up)/다운(down) bps가 50 이하인 상태에서, 2시간 이상 데이터가 수집되고 검침 데이터는 간헐적으로 수집되는 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 AMI 설비에 통신 장애가 발생한 것으로 결정할 수 있다.
또한, 복합 이벤트 처리부(120)는 데이터 수집부(110)에 새로운 데이터가 수집되는 지 여부를 감시하고, 그 결과에 따라 상기 윈도우를 이동시켜 장애 여부를 결정할 수 있다. 즉, 복합 이벤트 처리부(120)는 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 지 여부를 감시하고, 감시 결과, 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우, 대응된 장애 여부 판단 시간 구간에 상기 새롭게 수집된 데이터가 포함되도록, 상기 윈도우(즉, 장애 여부 판단 시간 구간)를 이동 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정할 수 있다. 즉, 복합 이벤트 처리부(120)는 새로운 수집 데이터가 수집될 때마다, 그 새로운 수집 데이터를 포함하도록 미리 설정된 윈도우를 이동시킴으로써, 즉, 윈도우의 크기는 유지하면서, 위치(즉, 시간대)만 이동시킴으로써, 가장 최근에 수집된 데이터를 장애 판단에 반영할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확성을 높일 수 있으며, 실시간성을 향상시킬 수 있는 효과가 있는 것이다. 이 때, 상기 윈도우를 이동시켜 수집데이터의 범위를 결정하는 방법에 대하여는 도 4를 참조하여 후술할 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법은 다음과 같다.
먼저, 단계 S100에서는, 데이터 수집부(110)가 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집한다. 이를 위해, 데이터 수집부(110)는 계량 데이터 수집부(111), 감시 데이터 수집부(113), 보안 데이터 수집부(115), 성능관리 데이터 수집부(117)를 포함하며, 단계 S100에서는, 계량 데이터 수집부(111)가 상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집하고, 감시 데이터 수집부(113)상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 감시 데이터를 수집하고, 보안 데이터 수집부(115)가 상기 AMI 설비들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 수집하고, 성능 관리 데이터 수집부(117)가 상기 AMI 설비들 각각의 성능 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터, 및 성능 관리 데이터 각각은 도 1을 참조한 설명에서 언급한 바 있으므로, 중복하여 기재하지 않는다.
한편, 단계 S100에서, 데이터 수집부(110)는 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 상기 데이터들을 수집할 수 있다. 이는 각각의 데이터 특성에 따라 장애 판단을 위한 데이터의 수집 주기가 결정되기 때문이다.
단계 S200에서는, 복합 이벤트 처리부(120)가 상기 단계 S100에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정한다. 이 때, 상기 AMI 설비 장애 여부를 결정하기 위한 기준은, 시스템 관리자가 설정할 수 있다.
예를 들어, 복합이벤트 처리부(120)는, 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여, 검침 데이터가 3시간 이상 수집되지 않으면 검침 장애로 결정하고, NMS 즉, up/down bps가 50kbps 이하인 경우 제 시간에 수집 데이터를 전송할 수 없으므로, NMS, 즉, up/down bps가 50kbps 이하인 경우 통신 장애로 결정할 수 있다. 또한, 복합이벤트 처리부(120)는 검침 데이터가 3시간을 기준으로 간헐적으로 들어오면 일시 장애로 결정하고, AMI 데이터를 수집하는 역할을 하는 DCU의 CPU 사용률이 99% 이상이면 설비 장애로 결정할 수 있다.
한편, 단계 S200에서는, 상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간(일명, 윈도우 사이즈)을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정할 수 있다. 이는 상기 각각의 데이터들의 수집 주기가 전부 다르고, 각 데이터 안에서도 설비 별로 다른 수집 시간을 가지므로, 각각의 윈도우 사이즈 만큼의 수집된 AMI 데이터를 활용함으로써, AMI 장애 진단을 좀 더 세분화하여 할 수 있도록 하기 위함이다.
예를 들어, 검침 데이터의 윈도우 사이즈는 3시간이고, NMS 데이터의 윈도우 사이즈는 2시간인 경우, 즉, 검침 데이터는 3시간 동안의 데이터를 활용하여 장애 여부를 판단하고, NMS 데이터는 2시간 동안의 데이터를 활용하여 장애여부를 판단하는 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 현재 검침 데이터가 수집이 안되고, NMS의 업(up)/다운(down) bps가 50 이상일 때, 검침 장애로 결정할 수 있고, 그 후에 NMS의 업(up)/다운(down) bps가 50 이하인 상태에서, 2시간 이상 데이터가 수집되고 검침 데이터는 간헐적으로 수집되는 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 AMI 설비에 통신 장애가 발생한 것으로 결정할 수 있다.
또한, 단계 S200에서는, 복합 이벤트 처리부(120)가 데이터 수집부(110)에 새로운 데이터가 수집되는 지 여부를 감시하고, 그 결과에 따라 상기 윈도우를 이동시켜 장애 여부를 결정할 수 있다. 이러한 일련의 처리 과정의 예가 도 3에 예시되어 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 방법의 복합 이벤트 처리 과정에 대한 개략적인 처리 흐름도로서, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 상기 단계 S200의 처리 과정의 예는 다음과 같다.
먼저, 단계 S210에서, 복합 이벤트 처리부(120)는 새로운 데이터 수집여부를 감시한다. 즉, 단계 S210에서는, 복합 이벤트 처리부(120)가 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 지 여부를 감시한다.
일반적으로 AMI 데이터는 다수의 수집서버에서 각 지역의 AMI 데이터를 파일로 모으고 있으므로, 상기 각 수집 서버에 새로운 파일이 생성되는 지를 확인하는 에이전트(agent)를 설치하고, 상기 에이전트들이 해당 서버에 새로운 파일이 생성되는 지 여부를 감시하다가, 새로운 파일이 생성되면, 이를 시스템으로 전송하도록 할 수 있다.
즉, 단계 S210에서, 복합 이벤트 처리부(120)는 상기 에이전트들을 모니터링함으로써, 새로운 데이터의 수집 여부를 감시할 수 있는 것이다.
단계 S220에서는, 복합 이벤트 처리부(120)가 장애 여부 판단시간 구간을 이동한다. 즉, 단계 S210의 모니터링을 통해, 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집된 것으로 판단된 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 상기 새롭게 수집된 데이터에 대응한 장애 여부 판단 시간 구간(일명, 윈도우 크기)에 상기 새롭게 수집된 데이터가 포함되도록, 상기 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용한다. 이 때, 상기 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용하는 것은, 윈도우의 크기는 유지하면서, 위치(즉, 시간대)만 이동시킴으로써, 가장 최근에 수집된 데이터를 장애 판단에 반영할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확성을 높일 수 있으며, 실시간성을 향상시킬 수 있는 효과가 있는 것이다. 이 때, 상기 윈도우를 이동시켜 수집데이터의 범위를 결정하는 방법에 대하여는 도 4를 참조하여 후술할 것이다.
단계 S230에서는, 상기 이동된 장애 여부 판단 시간 구간에 의거하여, 대응된 설비의 장애 여부를 결정한다. 이 때, 상기 장애 여부 결정 기준은 도 1 및 도 2를 참조한 설명에서도 언급한 바와 같으므로, 중복 기재하지 않는다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 1 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 설비 장애 진단 장치(100)는 먼저, AMI 시스템을 구성하는 설비들 각각으로부터 데이터(예컨대, 계량 데이터(211), TRAP 데이터(213), NMS 데이터(215) 및 보안 데이터(217))를 수집한다(S310). 이 때, 각각의 데이터들은 설비 별로 하나 이상의 데이터를 포함할 수 있다. 도 4의 예에서는, 하나의 계량 데이터(211)(a), 복수의 TRAP 데이터(213)(b, c), 복수의 NMS 데이터(215)(d, e), 복수의 보안 데이터(217)(f, g)가 수집된 예를 도시하고 있다. 이들 각각의 데이터는 모두 다른 윈도우 크기를 가지며, 그 윈도우 크기를 기준으로 장애 발생 여부를 판단할 수 있다. 도 4의 예에서는, 상기 데이터들(a 내지 g)에 대하여 각기 크기가 다른 윈도우들(즉, 제1 내지 제7 윈도우(Wa내지 Wg))이 설정된 예를 도시하고 있으며, 복합 이벤트 처리부(120)는 이와 같이 수집된 각각의 데이터들을 입력으로 받아 다양한 종류의 장애 발생 여부를 결정하고, 그 결과를 출력할 수 있다(S330). 예를 들어, 복합 이벤트 처리부(120)는 윈도우(Wa)에 의해 계량 데이터(211)(a)를 분석하여 검침 장애 여부를 결정하고, 윈도우(Wb 또는 Wc)에 의해 TRAP 데이터(213)(b, c)를 분석하여 설비 장애 여부를 결정하고, 윈도우(Wd 또는 We)에 의해 NMS 데이터(215)(d, e)를 분석하여 네트워크 장애 여부를 결정하고, 윈도우(Wf 또는 Wg)에 의해 보안 데이터(217)(f, g)를 분석하여 보안 장애 여부를 결정할 수 있다.
한편, 복합 이벤트 처리부(120)는 상기 데이터들 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우, 그에 응답하여 상기 새롭게 수집된 데이터를 포함하도록 해당 윈도우를 이동시켜 장애 발생 여부를 판단할 수 있다. 도 4의 예에서, 계량 데이터(211)(a)가 새롭게 수집된 경우, 복합 이벤트 처리부(120)는 새롭게 수집된 계량 데이터를 포함하도록 윈도우(Wa)를 이동시킨 후 이동된 윈도우(Wa)에 의해 검침 장애 여부를 판단할 수 있는 것이다.
이와 같이 본 발명은 다양한 AMI 데이터를 이용하여 장애를 판단함으로써, AMI 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 장애를 진단할 수 있고, 이로 인해 장애 판단의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 다양한 이벤트들을 복합적으로 분석하되, 각 이벤트들의 발생 특성에 따라 그 데이터를 참조하는 시간을 다르게 설정함으로써, 데이터 별로 실시간 분석이 가능하고, 이로 인해 장애 판단의 실시간성을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
이상에서는 본 발명의 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 아니하며 본 발명이 실시 예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 용이하게 변경되어 균등한 것으로 인정되는 범위의 모든 변경 및 수정을 포함한다.
100: AMI 설비 장애 진단장치 110: 데이터 수집부
111: 계량 데이터 수집부 113: 감시 데이터 수집부
115: 보안 데이터 수집부 117: 성능 데이터 수집부
120: 복합이벤트 처리부
111: 계량 데이터 수집부 113: 감시 데이터 수집부
115: 보안 데이터 수집부 117: 성능 데이터 수집부
120: 복합이벤트 처리부
Claims (8)
- AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 장애를 진단하기 위한 AMI 설비 장애 진단장치에 있어서,
상기 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
상기 데이터 수집부에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정하되, 상기 AMI 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여 미리 설정된 검침시간 동안 수집되는 계량 데이터 정보에 의거하여 검침장애 또는 일시장애 여부를 결정하고, 상기 AMI 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여 미리 설정된 적어도 하나의 성능관리 기준값에 의거하여 상기 AMI 설비들 각각의 통신장애 또는 설비장애 여부를 결정하는 복합 이벤트 처리부를 포함하고,
상기 복합 이벤트 처리부는
상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정하며,
상기 복합 이벤트 처리부는
상기 데이터 수집부를 감시하여, 상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우 상기 새롭게 수집된 데이터를 포함하도록 대응된 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단장치. - 제1항에 있어서, 상기 데이터 수집부는
상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집하는 계량 데이터 수집부;
상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 감시 데이터를 수집하는 감시 데이터 수집부;
상기 AMI 설비들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 수집하는 보안 데이터 수집부; 및
상기 AMI 설비들 각각의 성능 정보를 수집하는 성능관리 데이터 수집부를 포함하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단장치. - 제2항에 있어서, 상기 계량 데이터 수집부, 상기 감시 데이터 수집부, 상기 보안 데이터 수집부 및 상기 성능관리 데이터 수집부 각각은
서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 해당 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단장치. - 삭제
- AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 장애를 진단하기 위한 AMI 설비 장애 진단장치를 이용한 AMI 설비 장애 진단 방법에 있어서,
상기 AMI 시스템으로부터 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터를 수집하는 데이터 수집단계; 및
상기 데이터 수집단계에서 수집되는 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대한 분석 결과를 복합적으로 분석하여 AMI 설비 장애 여부를 결정하되, 상기 AMI 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여 미리 설정된 검침시간 동안 수집되는 계량 데이터 정보에 의거하여 검침장애 또는 일시장애 여부를 결정하고, 상기 AMI 시스템 관리자의 선택정보에 의거하여 미리 설정된 적어도 하나의 성능관리 기준값에 의거하여 상기 AMI 설비들 각각의 통신장애 또는 설비장애 여부를 결정하는 복합 이벤트 처리단계를 포함하고,
상기 복합 이벤트 처리단계는
상기 계량 데이터, 감시 데이터, 보안 데이터 및 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 장애 여부 판단 시간 구간을 적용하여 대응된 설비의 장애 여부를 결정하되,
상기 복합 이벤트 처리단계는
상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 지 여부를 감시하는 감시단계;
상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 중 적어도 하나가 새롭게 수집되는 경우, 상기 새롭게 수집된 데이터에 대응한 장애 여부 판단 시간 구간에 상기 새롭게 수집된 데이터가 포함되도록, 상기 장애 여부 판단 시간 구간을 이동 적용하는 장애 여부 판단 시간 구간 이동단계; 및
상기 이동된 장애 여부 판단 시간 구간에 의거하여, 대응된 설비의 장애 여부를 결정하는 장애 여부 결정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단방법. - 제5항에 있어서, 상기 데이터 수집단계는
상기 AMI 시스템을 구성하는 스마트 미터로부터 계량 데이터를 수집하고, 상기 AMI 시스템을 구성하는 AMI 설비들 각각의 등록 및 각 설비들의 이상 동작 여부를 감시하는 감시 데이터를 수집하고, 상기 AMI 설비들 각각의 보안 인증서 등록 및 보안인증정보를 수집하고, 상기 AMI 설비들 각각의 성능 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단방법. - 제6항에 있어서, 상기 데이터 수집단계는
상기 계량 데이터, 상기 감시 데이터, 상기 보안 데이터 및 상기 성능관리 데이터 각각에 대하여, 서로 다르게 사전 설정된 수집주기에 의거하여 상기 데이터들을 수집하는 것을 특징으로 하는 AMI 설비 장애 진단방법. - 삭제
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