KR102633287B1 - 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치는, 제어 시스템의 HMI 화면에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는 이미지 입력부; 이미지 입력부로부터 입력받은 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례의 프레임을 설정하고 조정하는 프레임 조정부; 프레임 조정부에서 설정된 트렌드 프레임 및 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 트렌드 인식부; 및 트랜드 인식부에서 추출된 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력하는 데이터 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR EXTRACTING TREND DATA USING VISION TECHNOLOGY AND METHOD THEREOF}
본 발명은 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 발전소의 HMI(Human Machine Interface) 화면에 고해상도로 출력되는 트렌드 화면을 이미지로 입력받아 컴퓨터 비전처리 기술을 이용하여 트렌드 화면 내 추세선을 인식하여 데이터로 추출하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 발전 설비의 분산 제어 시스템(DCS, Distributed Control System)은, 제어기능을 분산시키고 정보처리 및 운전 조작 기능을 집중화시킴으로써, 발전 설비의 운전 데이터 관리를 원활하게 하고, 다양한 필드 운전 데이터의 제어기능과 더불어 전체 시스템의 안전운용을 위한 감시 및 통신기능을 필요로 하는 복합적인 제어 시스템이다.
이러한 분산 제어 시스템은 플랜트 공정관리 및 정보 제어 시스템으로 일원화된 시스템으로 제공되어, 발전 설비의 운영자에게 최적화 제어, 고효율 운전 및 감시 진단기능을 제공하게 된다.
최근, 발전 설비는 전력 수요의 증대와 디지털 제어기술의 진보로 점점 대형화 및 고 효율화를 도모하고 있으며, 이에 따른 발전 설비의 기동 및 정지 시 복잡한 운전 조작을 안전하고 경제적으로 수행하고, 발전 설비 전체 운영 및 감시를 원활하게하기 위한 통합 감시 및 자동화 시스템이 일반화되고 있다.
통합된 제어시스템은 모든 제어가 한 곳에서 이루어질 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 한편으로는 모든 정보가 한곳에 모여 있어 정보의 유출 가능성이 커진다는 보안 문제가 야기되고 있다.
한편, 발전 설비 노후화에 따른 성능 및 제어성을 제고하여 발전 생산성을 향상시키고자 최적 제어기술이 도입되고 있다. 최적 제어기술은 상기한 보일러, 터빈 및 발전기 등이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 제어하는 것이라 할 수 있다.
또한, 이러한 최적 제어는 발전설비를 시운전하고, 시운전시에 나온 데이터들을 이용하여 발전설비를 최적으로 제어하기 위한 파라미터를 찾는 것이라고 할 수 있다.
즉, 발전소 현장 기기의 교체로 인한 특성 변화, 개조 또는 열화에 의한 공정 변화, 발전소 시운전 시 제어기 튜닝, 계획 예방 정비 공사 후 부하 응동 시험 튜닝 등 발전소의 안정적인 운영을 위한 작업으로 인해 제어 루프의 최적화가 필요한 경우가 수시로 발생한다.
제어 루프의 최적화는 일반적으로 제어기의 최적화를 의미한다. 제어기는 발전소에 공급되어 운영 중인 제어시스템 내 제어 알고리즘에 의해 이루어지기 때문에, 일반적으로 제어 알고리즘의 파라미터를 조정함으로써 제어기 모델을 최적화하고 있다.
여기서 파라미터의 조정 방법은 전문가의 경험과 시행착오에 의해 이루어지고 있으나, 최근에는 제어 루프의 공정 해석을 통한 수학적 방법을 통해 최적화하는 방법이 개발되고 있다. 수학적 방법을 이용한 최적화 방법을 적용하기 위해서는 제어 루프의 공정모델을 충실하게 모사할 수 있는 수학적 모델이 필요하며, 이를 위해서는 기본적으로 제어 루프의 정확한 공정모델 추정을 위해서는 고 해상도의 공정 데이터가 필요하다. 이때, 고 해상도의 데이터는 짧은 샘플링의 주기를 가지는 데이터를 의미한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0009849호(2018.01.30. 공개, 사물인터넷을 이용한 발전소 관리시스템 및 방법)에 개시되어 있다.
위에서 공정모델의 충실도 높은 추정을 위해서는 고 해상도의 공정 데이터가 필요하지만, 현재 국내외 발전소의 운영 시스템 상에서 취득하기는 제어 시스템의 보안 문제로 인해 직접적으로 취득하기는 어려운 문제점이 있어 일반적으로 발전소 운전정보 시스템에서 취득하고 있다.
또한, 발전소 운전정보 시스템에 필요로 하는 공정변수의 태그 정보가 등록되지 않은 경우, 발전소 운전정보 시스템뿐만 아니라 제어 시스템에서도 새로운 태그를 등록해야 하거나, 구성을 변경해야 하는 경우가 존재하는 어려움이 있다. 또한, 해외에서 운영 중인 발전소의 경우는 운전정보 시스템이 부재하여 데이터가 확보가 어려운 경우가 많아 공정 데이터 취득이 제한적인 문제점이 존재한다.
한편, 발전소 운전정보 시스템의 샘플링 주기는 일반적으로 1초이며, 발전소별로 데이터 취득 시 데드밴드(dead band)를 적용하는 경우도 존재한다. 그러나 제어 시스템의 데이터 샘플링은 0.1초 ~ 0.25초 등 1초 이내의 샘플링을 가지기 때문에, 제어 시스템의 데이터 해상도를 온전히 발전소 운전정보 시스템에서 수용하기 어려워 일반적인 방법으로 데이터를 취득할 경우, 데이터 샘플링 주기가 더 짧은 제어시스템을 채용할 경우, 발전소 운전정보시스템에서 추출한 공정 데이터로는 실제 공정 특성을 반영하기 더욱 어려워지게 된다.
이와 같이 발전소 운전정보 시스템의 데이터 샘플링 주기는 제어 관점에서 충분하지 않고, 제어 시스템과 발전소 운전정보 시스템 간의 통신오류 또는 데드밴드의 적용 여부와 크기에 따라 데이터의 해상도 및 정확도는 더욱 낮아질 수 있으므로, 제어 시스템의 구성 등에 영향을 미치지 않으면서 발전소 제어기의 최적화를 위한 고해상도 데이터 취득 방법이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 필요에 따라 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 발전소의 HMI(Human Machine Interface) 화면에 고해상도로 출력되는 트렌드 화면을 이미지로 입력받아 컴퓨터 비전처리 기술을 이용하여 트렌드 화면 내 추세선을 인식하여 데이터로 추출하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치는, 제어 시스템의 HMI 화면에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는 이미지 입력부; 이미지 입력부로부터 입력받은 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례의 프레임을 설정하고 조정하는 프레임 조정부; 프레임 조정부에서 설정된 트렌드 프레임 및 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 트렌드 인식부; 및 트랜드 인식부에서 추출된 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력하는 데이터 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 이미지 입력부는, 화면 이미지의 최소 해상도를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 프레임 조정부는, 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본 프레임을 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 인식부는, 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 인식부는, 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 태그정보를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 인식부는, 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 데이터 출력부는, 색상정보를 기반으로 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법은, 이미지 입력부를 통해 제어 시스템의 HMI 화면에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는 단계; 프레임 조정부를 통해 이미지 입력부로부터 입력받은 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례 프레임을 설정하고 조정하는 단계; 트렌드 인식부가 프레임 조정부에서 설정된 트렌드 프레임 및 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 단계; 및 데이터 출력부가 트랜드 인식부에서 추출된 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 화면 이미지를 입력받는 단계는, 이미지 입력부가 화면 이미지의 최소 해상도를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 프레임 및 범례 프레임을 설정하고 조정하는 단계는, 프레임 조정부가 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본 프레임을 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 단계는, 트렌드 인식부가 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 단계는, 트렌드 인식부가 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 태그정보를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 단계는, 트렌드 인식부가 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력하는 단계는, 데이터 출력부가 색상정보를 기반으로 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법은 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 발전소의 HMI(Human Machine Interface) 화면에 고해상도로 출력되는 트렌드 화면을 이미지로 입력받아 컴퓨터 비전처리 기술을 이용하여 트렌드 화면 내 추세선을 인식하여 데이터로 추출함으로써, 제어 시스템의 구성 변경 없이 모든 발전소 제어 시스템에 적용하여 사용자가 원하는 데이터 샘플링의 주기로 고해상도의 공정 데이터를 취득하여 정확한 제어 파라미터를 추정할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 화면 이미지 내 프레임 적용상태를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 격자 형성 및 격자값을 추정하는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 중첩영역의 트렌드를 추정하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 범례 프레임 내 무빙라인을 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 화면 이미지 내 프레임 적용상태를 나타낸 예시도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 격자 형성 및 격자값을 추정하는 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시ㅖ에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 중첩영역의 트렌드를 추정하기 위한 예시도이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에서 범례 프레임 내 무빙라인을 나타낸 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치는, 이미지 입력부(20), 프레임 조정부(30), 트렌드 인식부(40) 및 데이터 출력부(50)를 포함할 수 있다.
이미지 입력부(20)는 제어 시스템의 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받을 수 있다.
본 발명은 제어 시스템으로부터 공정 데이터를 보안 문제 등으로 직접 획득하지 않고 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면으로부터 트렌드 데이터를 추출하는 것으로, 여기서 화면 이미지는 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면을 촬영하거나 스캔하여 획득할 수 있다.
이때 트렌드 화면의 화면 이미지로부터 트렌드 선과 태그 정보 등을 확인해야만하기 때문에 이를 인식할 수 있는 수준의 해상도를 만족하는지, 이미지 입력부(20)는 화면 이미지의 최소 해상도를 판단할 수 있고, 최소 해상도를 만족하지 못할 경우는 화면 이미지에 대한 경고 및 재요청을 위한 동작을 수행할 수도 있다.
프레임 조정부(30)는 이미지 입력부(20)로부터 입력받은 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례의 프레임을 설정하고 조정할 수 있다.
발전소 제어 시스템의 트렌드 화면은 별도의 프로그램으로 구현되지 않고, 제어 시스템에 부속된 트렌드 화면을 사용하기 때문에, 제어 시스템의 종류와 모델에 따라 조금씩 상이한 특징을 가지게 된다. 국내 발전소 제어 시스템의 제작사의 종류와 모델은 대표적으로 Siemens, Emerson, ABB 등 크게 다양하지 않다.
따라서 프레임 조정부(30)는 사용자가 제작사와 모델 등을 선택하면 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본적인 트렌드 프레임과 범례 프레임을 제공할 수 있다. 즉, 도 2에 도시된 바와 같이 트렌드 프레임은 화면 내 트렌드 선이 위치한 영역을 의미하며, 범례 프레임은 화면 내 태그와 태그에 대한 설명이 위치한 영역을 의미한다.
이 프레임은 각 프레임의 데이터 추출을 위한 기본 영역으로 활용되며, 사용자는 필요에 따라 이 프레임의 크기 등을 조절할 수 있다.
트렌드 인식부(40)는 프레임 조정부(30)에서 설정된 트렌드 프레임 및 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출할 수 있다.
여기서 트렌드 인식부(40)는 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 트렌드 데이터를 추출할 수 있다.
트렌드 인식부(40)는 트렌드 데이터의 추출을 위한 트렌드 Y축 변수에 대한 정보를 입력받을 수 있다. 트렌드의 X축은 시간을 의미하며, Y축은 공정변수에 대한 값을 의미한다.
제어 시스템의 트렌드 화면에는 각 제어시험과 관련된 공정변수를 추가하여 추세를 확인하기 때문에, 2개 이상의 공정변수를 사용하게 된다. 따라서 트렌드 인식부(40)는 사용자가 마우스를 이용하여 각 Y축 변수를 클릭하여 입력한 현재 변수의 최대/최소값을 입력받을 수 있다. 이때 자동적으로 클릭한 영역의 색상정보를 확인하여 각 공정변수의 트렌드 색상과 최대/최소값이 내부적으로 저장되게 된다. 이러한 작업은 모든 Y축 변수에 대해 적용될 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 바와 같이 관심 영역이 설정된 경우에는, 관심 영역이 설정된 해당 부분에 대한 트렌드 데이터만 추출할 수도 있다.
이와 같이 Y축 공정변수에 대한 최대/최소값을 설정한 후 데이터를 추출할 샘플링 주기를 입력받으면, 이를 기반으로 도 3에 도시된 바와 같은 가상의 격자가 생성할 수 있다.
여기서, 샘플링 주기는 제어 최적화를 위해 추출되는 데이터의 간격을 의미하며, 격자는 데이터 추정을 위해 생성된다.
이때, X축의 격자 간격은 샘플링의 주기와 동일한 간격으로 생성되며, Y축의 격자 간격은 상세한 데이터 추출을 위해 샘플링 주기보다 더 짧은 간격의 크기로 생성할 수 있다. 여기서 X축은 시간 값으로 공정변수의 값을 추정하기 위해 활용할 필요가 없다. 따라서 n번째 변수에 대한 각 Y축의 값은 Yn 축의 최대값(Yn_max)과 최소값(Yn_min)의 차인 Yn_span 값을 이용하여 계산할 수 있다.
이와 같이 트렌드 인식부(40)는 관심 영역의 트렌드 선에 대해 비전 기법을 이용하여 픽셀의 색상정보 등을 이용하여 트렌드 선을 인식한 후 각 선의 데이터 추출을 위해 생성된 격자를 이용하여 각 샘플링 점의 데이터를 추정할 수 있다.
예를 들어, 트렌드 인식부(40)는 도 4에 도시된 바와 같이 파란색 선의 X1 시점의 데이터를 추정할 경우, 해당 시점 트렌드 선의 굵기로 인해 추정 값이 범위의 형태로 나타날 수 있다. 따라서 트렌드 선의 최상단 부분에 가까운 격자 값(X1_HL)과 최하단 부분에 가까운 격자 값(X1_LL)의 중간값을 해당 시점의 데이터의 값으로 추정할 수 있다. 이때 격자 간격이 작을수록 상단과 하단의 값을 정확하게 추정할 수 있으므로 데이터의 값도 비교적 정확하게 추정할 수 있다.
한편, 트렌드 인식부(40)는 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 트렌드 데이터를 추출할 수 있다.
화면 이미지에 다수의 트렌드 선이 존재하는 경우 중첩되는 부분이 발생할 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 2개 색상의 선이 중첩되는 경우 중첩 영역에서는 1개 색상의 선만 인식하게 되어, 인식되지 못한 색상의 선은 중첩 영역에서의 데이터 추출이 어려울 수 있다. 즉, X2 ~ X5 시점에 해당하는 값은 중첩 영역으로 인해 정확하게 값을 추정하기가 어렵다.
따라서 중첩되는 영역에서는 컴퓨터 비전의 에지검출(edge detection) 기법을 활용하여 먼저, 두 색상의 교차점 4개를 탐색하고, 교차점을 이용하여 2개의 가상의 선을 생성할 수 있다. 가상의 선은 중첩 영역에 영향을 받는 시점의 값에 대한 상한 또는 하한값을 지정해주어 중첩 영역에서도 정확한 값을 추정할 수 있게 해준다.
X2, X3 시점의 경우 최상단 부분은 파란색 선의 값을 확인할 수 있으나, 최하단 부분은 중첩 영역에 해당하기 때문에 lower limit과 만나는 지점의 값을 최하단의 값으로 규정하고, 그 중간값을 데이터 추정값으로 활용할 수 있다.
X4, X5 시점의 경우 최하단 부분은 파란색 선의 값을 확인할 수 있으나, 최상단 부분은 중첩 영역에 해당하기 때문에 upper limit과 만나는 지점의 값을 최상단의 값으로 규정하고, 그 중간값을 데이터 추정값으로 활용할 수 있다. 즉, 중첩되지 않는 영역은 격자값을 이용한 중간값을 활용하고, 중첩 영역에 대해서는 limit 값과 격자값의 중간값을 추정 데이터로 활용할 수 있다.
이와 같이 트렌드 인식부(40)는 Y축 변수의 트렌드 선 인식결과, 다른 색상의 선으로 인한 중첩 영역이 발생하여 트렌드 선의 불연속성이 발생 된 경우에는, 중첩 영역에 대한 추정을 먼저 수행한 후에 데이터 추정을 수행할 수 있다. 만약 불연속성이 발생하였으나, 해당 구간에 다른 색상의 선이 존재하지 않으면, 통신적인 오류로 간주하고 사용자에게 해당 구간에 트렌드 선이 존재하지 않음을 출력할 수 있다.
본 실시예는 제어 최적화를 위한 트렌드 데이터의 추출이 목적이기 때문에 데이터의 신뢰성이 중요하여 중첩이 아닌 불연속 구간에 대해서는 별도의 데이터 추정을 수행하지 않는 것이 바람직하다.
한편, 트렌드 인식부(40)는 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 태그정보를 추출할 수 있다.
범례 프레임 내에서는 도 2에 도시된 바와 같이 태그명, 태그 정보, 태그의 색상정보를 확인할 수 있다.
예를 들어, 트렌드 인식부(40)는 색상정보와 태그 관련 정보를 분류한 후 인식할 수 있다. 인식된 결과는 색상정보, 태그명, 태그 정보를 포함할 수 있으며, 각 데이터를 매칭하기 위해 도 5에 도시된 바와 같이 가상의 가로축 선을 생성하여 매칭할 수 있다. 제어 시스템의 트렌드 화면의 범례 정보는 같은 열에 1개 태그에 대한 정보가 나열되기 때문에 가상의 가로축이 밑으로 이동하며 동일 선상의 있는 정보들을 각각의 그룹으로 간주할 수 있고, 다음 열로 이동하는 사이의 공백 등은 그룹을 나누는 기준으로 활용할 수 있다.
데이터 출력부(50)는 트랜드 인식부(40)에서 추출된 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력할 수 있다.
이때 범례 프레임을 통해 얻은 태그 관련 정보와 트렌드 프레임을 통해 추정한 트렌드 데이터값은 모두 색상정보를 가지고 있으므로, 데이터 출력부(50)는 최종적으로 추출한 색상정보를 기반으로 트렌드 데이터와 태그 정보를 매칭하여 병합할 수 있다.
이와 같이 병합된 데이터는 txt 또는 csv 등 사용자가 원하는 형식의 파일로 추출할 수 있으며, 최종적으로 추출된 파일에는 태그명, 태그 정보, 트렌드 데이터 값에 대한 정보가 제공된다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치에 따르면, 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 발전소의 HMI(Human Machine Interface) 화면에 고해상도로 출력되는 트렌드 화면을 이미지로 입력받아 컴퓨터 비전처리 기술을 이용하여 트렌드 화면 내 추세선을 인식하여 데이터로 추출함으로써, 제어 시스템의 구성 변경 없이 모든 발전소 제어 시스템에 적용하여 사용자가 원하는 데이터 샘플링의 주기로 고해상도의 공정 데이터를 취득하여 정확한 제어 파라미터를 추정할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법에서는, 먼저, 이미지 입력부(200를 통해 제어 시스템의 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는다(S10).
본 발명은 제어 시스템으로부터 공정 데이터를 보안 문제 등으로 직접 획득하지 않고 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면으로부터 트렌드 데이터를 추출하는 것으로, 여기서 화면 이미지는 HMI 화면(10)에 출력되는 트렌드 화면을 촬영하거나 스캔하여 획득할 수 있다.
이때 트렌드 화면의 화면 이미지로부터 트렌드 선과 태그 정보 등을 확인해야만하기 때문에 이를 인식할 수 있는 수준의 해상도를 만족하는지, 이미지 입력부(20)는 화면 이미지의 최소 해상도를 판단할 수 있고, 최소 해상도를 만족하지 못할 경우는 화면 이미지에 대한 경고 및 재요청을 위한 동작을 수행할 수도 있다.
S10 단계에서 화면 이미지를 입력받은 후 프레임 조정부(30)를 통해 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례 프레임을 설정하고 조정한다(S20).
여기서, 프레임 조정부(30)는 사용자가 제작사와 모델 등을 선택하면 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본적인 트렌드 프레임과 범례 프레임을 제공할 수 있다. 즉, 도 2에 도시된 바와 같이 트렌드 프레임은 화면 내 트렌드 선이 위치한 영역을 의미하며, 범례 프레임은 화면 내 태그와 태그에 대한 설명이 위치한 영역을 의미한다. 이 프레임은 각 프레임의 데이터 추출을 위한 기본 영역으로 활용되며, 사용자는 필요에 따라 이 프레임의 크기 등을 조절할 수 있다.
S20 단계에서 트렌드 프레임과 범례 프레임이 설정되면 트렌드 인식부(40)가 프레임 조정부(30)에서 설정된 트렌드 프레임 및 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출한다(S30).
여기서 트렌드 인식부(40)는 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 트렌드 데이터를 추출할 수 있다.
트렌드 인식부(40)는 트렌드 데이터의 추출을 위한 트렌드 Y축 변수에 대한 정보를 입력받을 수 있다. 트렌드의 X축은 시간을 의미하며, Y축은 공정변수에 대한 값을 의미한다.
따라서 트렌드 인식부(40)는 사용자가 마우스를 이용하여 각 Y축 변수를 클릭하여 입력한 현재 변수의 최대/최소값을 입력받을 수 있다. 이때 자동적으로 클릭한 영역의 색상정보를 확인하여 각 공정변수의 트렌드 색상과 최대/최소값이 내부적으로 저장하여 모든 Y축 변수에 대해 적용할 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 바와 같이 관심 영역이 설정된 경우에는, 관심 영역이 설정된 해당 부분에 대한 트렌드 데이터만 추출할 수도 있다.
이와 같이 Y축 공정변수에 대한 최대/최소값을 설정한 후 데이터를 추출할 샘플링 주기를 입력받으면, 이를 기반으로 도 3에 도시된 바와 같은 가상의 격자가 생성할 수 있다.
여기서, 샘플링 주기는 제어 최적화를 위해 추출되는 데이터의 간격을 의미하며, 격자는 데이터 추정을 위해 생성된다.
이때, X축의 격자 간격은 샘플링의 주기와 동일한 간격으로 생성되며, Y축의 격자 간격은 상세한 데이터 추출을 위해 샘플링 주기보다 더 짧은 간격의 크기로 생성할 수 있다. 여기서 X축은 시간 값으로 공정변수의 값을 추정하기 위해 활용할 필요가 없다. 따라서 n번째 변수에 대한 각 Y축의 값은 Yn 축의 최대값(Yn_max)과 최소값(Yn_min)의 차인 Yn_span 값을 이용하여 계산할 수 있다.
이와 같이 트렌드 인식부(40)는 관심 영역의 트렌드 선에 대해 비전 기법을 이용하여 픽셀의 색상정보 등을 이용하여 트렌드 선을 인식한 후 각 선의 데이터 추출을 위해 생성된 격자를 이용하여 각 샘플링 점의 데이터를 추정할 수 있다.
예를 들어, 트렌드 인식부(40)는 도 4에 도시된 바와 같이 파란색 선의 X1 시점의 데이터를 추정할 경우, 해당 시점 트렌드 선의 굵기로 인해 추정 값이 범위의 형태로 나타날 수 있다. 따라서 트렌드 선의 최상단 부분에 가까운 격자 값(X1_HL)과 최하단 부분에 가까운 격자 값(X1_LL)의 중간값을 해당 시점의 데이터의 값으로 추정할 수 있다. 이때 격자 간격이 작을수록 상단과 하단의 값을 정확하게 추정할 수 있으므로 데이터의 값도 비교적 정확하게 추정할 수 있다.
한편, 트렌드 인식부(40)는 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 트렌드 데이터를 추출할 수 있다.
화면 이미지에 다수의 트렌드 선이 존재하는 경우 중첩되는 부분이 발생할 수 있다. 예를 들어 도 4에 도시된 바와 같이 2개 색상의 선이 중첩되는 경우 중첩 영역에서는 1개 색상의 선만 인식하게 되어, 인식되지 못한 색상의 선은 중첩 영역에서의 데이터 추출이 어려울 수 있다. 즉, X2 ~ X5 시점에 해당하는 값은 중첩 영역으로 인해 정확하게 값을 추정하기가 어렵다.
따라서 중첩되는 영역에서는 컴퓨터 비전의 에지검출(edge detection) 기법을 활용하여 먼저, 두 색상의 교차점 4개를 탐색하고, 교차점을 이용하여 2개의 가상의 선을 생성할 수 있다. 가상의 선은 중첩 영역에 영향을 받는 시점의 값에 대한 상한 또는 하한값을 지정해주어 중첩 영역에서도 정확한 값을 추정할 수 있게 해준다.
X2, X3 시점의 경우 최상단 부분은 파란색 선의 값을 확인할 수 있으나, 최하단 부분은 중첩 영역에 해당하기 때문에 lower limit과 만나는 지점의 값을 최하단의 값으로 규정하고, 그 중간값을 데이터 추정값으로 활용할 수 있다.
X4, X5 시점의 경우 최하단 부분은 파란색 선의 값을 확인할 수 있으나, 최상단 부분은 중첩 영역에 해당하기 때문에 upper limit과 만나는 지점의 값을 최상단의 값으로 규정하고, 그 중간값을 데이터 추정값으로 활용할 수 있다. 즉, 중첩되지 않는 영역은 격자값을 이용한 중간값을 활용하고, 중첩 영역에 대해서는 limit 값과 격자값의 중간값을 추정 데이터로 활용할 수 있다.
이와 같이 트렌드 인식부(40)는 Y축 변수의 트렌드 선 인식결과, 다른 색상의 선으로 인한 중첩 영역이 발생하여 트렌드 선의 불연속성이 발생 된 경우에는, 중첩 영역에 대한 추정을 먼저 수행한 후에 데이터 추정을 수행할 수 있다. 만약 불연속성이 발생하였으나, 해당 구간에 다른 색상의 선이 존재하지 않으면, 통신적인 오류로 간주하고 사용자에게 해당 구간에 트렌드 선이 존재하지 않음을 출력할 수 있다.
한편, 트렌드 인식부(40)는 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 태그정보를 추출할 수 있다.
범례 프레임 내에서는 도 2에 도시된 바와 같이 태그명, 태그 정보, 태그의 색상정보를 확인할 수 있다.
예를 들어, 트렌드 인식부(40)는 색상정보와 태그 관련 정보를 분류한 후 인식할 수 있다. 인식된 결과는 색상정보, 태그명, 태그 정보를 포함할 수 있으며, 각 데이터를 매칭하기 위해 도 5에 도시된 바와 같이 가상의 가로축 선을 생성하여 매칭할 수 있다. 제어 시스템의 트렌드 화면의 범례 정보는 같은 열에 1개 태그에 대한 정보가 나열되기 때문에 가상의 가로축이 밑으로 이동하며 동일 선상의 있는 정보들을 각각의 그룹으로 간주할 수 있고, 다음 열로 이동하는 사이의 공백 등은 그룹을 나누는 기준으로 활용할 수 있다.
S30 단계에서 트렌드 데이터와 태그정보를 추출한 후 데이터 출력부(50)는 트랜드 인식부(40)에서 추출된 트렌드 데이터와 태그정보를 병합하여 출력한다(S40).
여기서, 범례 프레임을 통해 얻은 태그 관련 정보와 트렌드 프레임을 통해 추정한 트렌드 데이터값은 모두 색상정보를 가지고 있으므로, 데이터 출력부(50)는 최종적으로 추출한 색상정보를 기반으로 트렌드 데이터와 태그 정보를 매칭하여 병합할 수 있다.
이와 같이 병합된 데이터는 txt 또는 csv 등 사용자가 원하는 형식의 파일로 추출할 수 있으며, 최종적으로 추출된 파일에는 태그명, 태그 정보, 트렌드 데이터 값에 대한 정보가 제공된다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법에 따르면, 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 발전소의 HMI(Human Machine Interface) 화면에 고해상도로 출력되는 트렌드 화면을 이미지로 입력받아 컴퓨터 비전처리 기술을 이용하여 트렌드 화면 내 추세선을 인식하여 데이터로 추출함으로써, 제어 시스템의 구성 변경 없이 모든 발전소 제어 시스템에 적용하여 사용자가 원하는 데이터 샘플링의 주기로 고해상도의 공정 데이터를 취득하여 정확한 제어 파라미터를 추정할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : HMI 화면
20 : 이미지 입력부
30 : 프레임 조정부
40 : 트렌드 인식부
50 : 데이터 출력부

Claims (14)

  1. 제어 시스템의 HMI 화면에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는 이미지 입력부;
    상기 이미지 입력부로부터 입력받은 상기 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례의 프레임을 설정하고 조정하는 프레임 조정부;
    상기 프레임 조정부에서 설정된 상기 트렌드 프레임 및 상기 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 트렌드 인식부; 및
    상기 트렌드 인식부에서 추출된 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 병합하여 출력하는 데이터 출력부;를 포함하되,
    상기 프레임 조정부는, 사용자가 선택한 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본 프레임을 제공하고,
    상기 트렌드 인식부는, 상기 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 상기 트렌드 데이터를 추출하며, 특정 시점 트렌드 선의 굵기로 인해 추정 값이 범위의 형태로 나타나는 경우 특정 시점 트렌드 선의 최상단 부분에 가까운 격자 값과 최하단 부분에 가까운 격자 값의 중간값을 데이터의 값으로 추정하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 이미지 입력부는, 상기 화면 이미지의 최소 해상도를 판단하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서, 상기 트렌드 인식부는, 상기 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 상기 태그정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 트렌드 인식부는, 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 상기 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 데이터 출력부는, 색상정보를 기반으로 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 병합하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 장치.
  8. 이미지 입력부를 통해 제어 시스템의 HMI 화면에 출력되는 트렌드 화면의 화면 이미지를 입력받는 단계;
    프레임 조정부를 통해 상기 이미지 입력부로부터 입력받은 상기 화면 이미지 내에서 추출하기 위한 트렌드 프레임 및 범례 프레임을 설정하고 조정하는 단계;
    상기 트렌드 인식부가 상기 프레임 조정부에서 설정된 상기 트렌드 프레임 및 상기 범례 프레임 내에서 추세선과 태그를 인식하여 트렌드 데이터와 태그정보를 추출하는 단계; 및
    상기 데이터 출력부가 상기 트렌드 인식부에서 추출된 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 병합하여 출력하는 단계;를 포함하되,
    상기 트렌드 프레임 및 상기 범례 프레임을 설정하고 조정하는 단계는, 상기 프레임 조정부가 사용자가 선택한 제어 시스템의 제작사 및 모델에 따라 기본 프레임을 제공하고,
    상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 추출하는 단계는, 상기 트렌드 인식부가 상기 트렌드 프레임 내에서 설정된 샘플링 주기와 Y축 정보에 따라 격자를 설정하여 추세선을 인식하여 상기 트렌드 데이터를 추출하며, 특정 시점 트렌드 선의 굵기로 인해 추정 값이 범위의 형태로 나타나는 경우 특정 시점 트렌드 선의 최상단 부분에 가까운 격자 값과 최하단 부분에 가까운 격자 값의 중간값을 데이터의 값으로 추정하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 화면 이미지를 입력받는 단계는, 상기 이미지 입력부가 상기 화면 이미지의 최소 해상도를 판단하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제 8항에 있어서, 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 추출하는 단계는, 상기 트렌드 인식부가 상기 범례 프레임 내에서 OCR 인식기술을 기반으로 태그를 인식하여 상기 태그정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법.
  13. 제 8항에 있어서, 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 추출하는 단계는, 상기 트렌드 인식부가 추세선의 불연속 구간 내 다른 색상이 존재할 경우 색상차에 의한 에지검출을 통해 중첩영역의 추세 방정식을 추정하여 중첩영역의 상기 트렌드 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법.
  14. 제 8항에 있어서, 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 병합하여 출력하는 단계는, 상기 데이터 출력부가 색상정보를 기반으로 상기 트렌드 데이터와 상기 태그정보를 병합하는 것을 특징으로 하는 비전 기술을 이용한 트렌드 데이터 추출 방법.
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