KR102641113B1 - Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system - Google Patents
Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system Download PDFInfo
- Publication number
- KR102641113B1 KR102641113B1 KR1020230156201A KR20230156201A KR102641113B1 KR 102641113 B1 KR102641113 B1 KR 102641113B1 KR 1020230156201 A KR1020230156201 A KR 1020230156201A KR 20230156201 A KR20230156201 A KR 20230156201A KR 102641113 B1 KR102641113 B1 KR 102641113B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- failure
- probability distribution
- signal
- abnormalities
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 29
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 52
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 57
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 37
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 32
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 30
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000004904 shortening Methods 0.000 claims 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G21—NUCLEAR PHYSICS; NUCLEAR ENGINEERING
- G21D—NUCLEAR POWER PLANT
- G21D3/00—Control of nuclear power plant
- G21D3/001—Computer implemented control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
본 발명은 가상 모사 장치의 입력 메모리에 입력 신호를 출력하고, 가상 모사 장치의 출력 메모리에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오를 가지고, 가상 현장 제어기로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 가상 현장 제어기의 고장 신호 응답을 수신하고, 프로토콜을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석, 통계 처리하는 고장 대응을 수행한다.The present invention has an input/output scenario that outputs an input signal to the input memory of the virtual simulation device and outputs an output signal to the output memory of the virtual simulation device, generates and transmits a failure signal to the virtual field controller, and causes a failure of the virtual field controller. It receives signal responses and performs fault response by analyzing and statistically processing fault signals and fault signal responses transmitted and received through the protocol.
Description
본 발명은 가상 모사 장치를 대량으로 구축하여 대량의 데이터 생성이 가능해지고, 기기 고장이나 이상 데이터를 모사하여 이상 진단 개발에 활용하고, 입출력 시나리오를 사용하여 모사를 통해 이상을 진단하는 원전 제어 계통의 가상 모사 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention makes it possible to generate a large amount of data by building a large number of virtual simulation devices, simulates equipment failure or abnormal data and uses it to develop abnormality diagnosis, and uses input and output scenarios to diagnose abnormalities through simulation. It relates to virtual simulation devices, methods, and systems.
원전 및 일반 계측/제어 시스템은 실물 제어기를 사용하여 입력 신호(INPUT)를 기반으로 제어 논리(로직)를 수행하고 결과를 출력(OUTPUT) 신호로 사용하게 된다.Nuclear power plants and general measurement/control systems use physical controllers to perform control logic (logic) based on input signals (INPUT) and use the results as output (OUTPUT) signals.
이러한 구성은 단일 제어기 관점에서 입/출력 동작은 테스트가 가능하지만 제어기가 연계되는 네트워크, 데이터를 수집, 관리, 표시, 제어하는 컴퓨터 시스템과 네트워크에 대한 부하 시험, 이상 현상 모사(사이버 침투 또는 기기 고장)를 할 수 없다.This configuration allows testing of input/output operations from the perspective of a single controller, but also allows load testing of the network to which the controller is connected, computer systems and networks that collect, manage, display, and control data, and simulation of abnormal phenomena (cyber intrusion or device failure). ) cannot be done.
또한, 인공지능 학습을 위한 빅데이터 구축을 위한 대량의 데이터 생성을 하기 위해서는 충분한 제어기를 설치하지 않게 되면 구축이 어렵게 된다. 하지만 논리 로직을 검증하기 위한 목적이 아닌 데이터를 대량으로 생성하기 위한 모사 설비가 필요하게 된다.Additionally, in order to generate a large amount of data to build big data for artificial intelligence learning, it becomes difficult to build if a sufficient controller is not installed. However, simulation facilities are needed to generate large amounts of data, not for the purpose of verifying logic.
본 발명에 관련된 종래기술에는 가상 운전, 모의 시스템이 있다. 특허문헌 1의 '비입증 인간기계연계시스템 기술의 이력축적시험을 위한 가상 운전 및 시험통제장치와 그 제어방법'은 비입증 MMIS 기술의 이력축적시험을 수행하기 위해 원자력발전소에서 실제 운전원이 수행하는 다양한 운전 시나리오에 따라 운전을 수행할 수 있는 가상운전 수행 모델을 구현할 수 있고, 통제된 시험환경 즉, 시험통제시스템과 시뮬레이터를 이용한 시험환경을 구축하여 절차에 따른 정확하고 연속적인(가속화) 시험(시험 재현 가능, 정확한 시험 가능, 용이한 시험 가능, 경제적인 시험 가능)을 진행하게 할 수 있다. 또한, 특허문헌 2의 '가상화 기술을 적용한 발전소의 모의 시스템'은 발전소의 운영 및 정비 요원의 교육 및 실습을 위해 실제 발전소 MMIS의 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 로직 및 네트워크를 실물과 동일하게 구현할 수 있다.The prior art related to the present invention includes virtual driving and simulation systems. Patent Document 1's 'Virtual operation and test control device and control method for history accumulation testing of non-proven human-machine interconnection system technology' refers to an actual operator performing a history accumulation test at a nuclear power plant to perform a history accumulation test of non-proven MMIS technology. A virtual driving performance model that can perform driving according to various driving scenarios can be implemented, and a controlled test environment, that is, a test environment using a test control system and simulator, can be established to conduct accurate and continuous (accelerated) testing according to the procedure. Test reproducibility, accurate testing, easy testing, and economical testing) can be carried out. In addition, the 'Simulation system of a power plant using virtualization technology' in Patent Document 2 can implement the hardware platform, software logic, and network of an actual power plant MMIS in the same way as the real thing for training and practice of power plant operation and maintenance personnel.
본 발명은 가상 모사 장치의 입력 메모리에 입력 신호를 출력하고, 가상 모사 장치의 출력 메모리에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오를 가지는 원전 제어 계통의 가상 모사 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the present invention is to provide a virtual simulation device, method, and system for a nuclear power plant control system having an input/output scenario that outputs an input signal to the input memory of the virtual simulation device and outputs an output signal to the output memory of the virtual simulation device. .
본 발명은 가상 현장 제어기로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 가상 현장 제어기의 고장 신호 응답을 수신하는 원전 제어 계통의 가상 모사 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the present invention is to provide a virtual simulation device, method, and system for a nuclear power plant control system that generates and transmits a fault signal to a virtual field controller and receives a fault signal response from the virtual field controller.
본 발명은 프로토콜을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석, 통계 처리하는 고장 대응을 수행하는 원전 제어 계통의 가상 모사 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the present invention is to provide a virtual simulation device, method, and system for a nuclear power plant control system that performs fault response by analyzing and statistically processing fault signals and fault signal responses transmitted and received through a protocol.
본 발명은 제어기 로직 없이 통신 데이터를 모사하여 컴퓨터에 전송하고, 컴퓨터에서 조작되는 제어 명령을 네트워크를 통해 수신하고, 제어기 로직 없이 입출력 시나리오(34)를 처리하는 가상 모사 장치(30)에 있어서, 상기 가상 모사 장치(30)의 입력 메모리(35)에 입력 신호를 출력하고, 상기 가상 모사 장치(30)의 출력 메모리(36)에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오(34); 및 입력 신호를 처리하여 출력신호를 출력하는 제어기 프로토콜(32);을 포함한다.The present invention relates to a virtual simulation device (30) that simulates communication data without controller logic and transmits it to a computer, receives control commands operated by the computer through a network, and processes input/output scenarios (34) without controller logic, an input/output scenario (34) for outputting an input signal to the input memory (35) of the virtual simulation device (30) and outputting an output signal to the output memory (36) of the virtual simulation device (30); and a controller protocol 32 that processes the input signal and outputs an output signal.
상기 가상 모사 장치(30)는 가상 현장 제어기(33)로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 상기 가상 현장 제어기(33)의 고장 신호 응답을 수신하는 프로토콜(32); 및 상기 프로토콜(32)을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석(311), 통계(312) 처리하는 고장 대응(31)을 수행하는 제어부(5);를 포함한다.The virtual simulation device 30 includes a protocol 32 for generating and transmitting a fault signal to the virtual field controller 33 and receiving a fault signal response from the virtual field controller 33; and a control unit 5 that performs a failure response 31 that analyzes 311 and statistics 312 the failure signal and failure signal response transmitted and received through the protocol 32.
상기 프로토콜(32)은 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232); 생성된 고장 신호를 출력하는 출력(3233);을 포함하는 고장 발생(323); 상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 송신하는 송신(321); 및 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함한다.The protocol 32 includes signal generation 3232, which generates a failure signal according to a failure scenario 3231; A fault occurrence 323 including an output 3233 that outputs the generated fault signal; Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323; and reception 322 for receiving a fault signal response.
가상 모사 장치(30)는 입출력 시나리오(34)에서 선택된 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232); 생성된 고장 신호를 출력하는 고장 발생(323); 상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 송신(321); 및 상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함하다.The virtual simulation device 30 generates a signal (3232) that generates a failure signal according to the failure scenario (3231) selected in the input/output scenario (34). A fault occurs (323) that outputs the generated fault signal; Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323 to the virtual field controller 33; and a reception 322 that receives a failure signal response from the virtual field controller 33.
원전 제어 계통의 가상 모사 시스템은 가상 모사 장치(30)의 입력 메모리(35)에 입력 신호를 출력하고, 가상 모사 장치(30)의 출력 메모리(36)에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오(34); 및 입력 신호를 처리하여 출력신호를 출력하는 프로토콜(32);을 포함하는 가상 모사 장치(30);를 포함하고, 상기 프로토콜(32)은, 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232); 생성된 고장 신호를 출력하는 출력(3233);을 포함하는 고장 발생(323); 상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 송신하는 송신(321); 및 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함하고, 상기 가상 모사 장치(30)의 상기 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40);을 포함한다.The virtual simulation system of the nuclear power plant control system has an input/output scenario (34) that outputs an input signal to the input memory (35) of the virtual simulation device (30) and outputs an output signal to the output memory (36) of the virtual simulation device (30). ; and a virtual simulation device 30 including a protocol 32 that processes an input signal and outputs an output signal, wherein the protocol 32 generates a failure signal according to a failure scenario 3231. create(3232); A fault occurrence 323 including an output 3233 that outputs the generated fault signal; Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323; and a reception 322 for receiving a failure signal response, and a failure scenario input 40 for inputting a failure scenario to the failure occurrence 323 of the virtual simulation device 30.
상기 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성한다.The failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal.
제어부(5)는 고장 시나리오에 따라 고장 신호를 발생하는 단계(S101); 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 단계(S102); 상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 단계(S103); 및 송신된 고장 신호에 대응한 고장 신호 응답을 처리하는 고장 대응 단계(S104);를 수행하고, 상기 단계(S101)는 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40)을 포함한다.The control unit 5 generates a failure signal according to a failure scenario (S101); Transmitting a failure signal to the virtual field controller 33 (S102); Receiving a failure signal response from the virtual field controller 33 (S103); and a failure response step (S104) of processing a failure signal response corresponding to the transmitted failure signal. The step (S101) includes a failure scenario input 40 for inputting a failure scenario to the failure occurrence 323. do.
상기 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성한다.The failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal.
제어부(5)는 입출력 시나리오(34)에서 선택된 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성 단계; 생성된 고장 신호를 출력하는 고장 발생 단계; 상기 고장 발생 단계의 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 송신 단계; 및 상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 수신 단계;를 포함한다.A signal generation step in which the control unit 5 generates a failure signal according to a failure scenario 3231 selected from the input/output scenario 34; A failure occurrence step of outputting the generated failure signal; A transmission step of transmitting a failure signal in the failure occurrence step to the virtual field controller (33); and a receiving step of receiving a failure signal response from the virtual field controller 33.
상기 제어부(5)는 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄인다.The control unit 5 stores the sampling data, calculates a first probability distribution by accumulating the number of occurrences for each size of the sampling data for a certain period of time, calculates a second probability distribution for another period of time, and calculates the first probability distribution for a certain period of time. Calculate the area difference between the probability distribution and the second probability distribution to predict sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, and respond to hardware failures, data errors, and data changes by notifying the user of the prediction results, and the first probability distribution When the area difference between the second probability distribution exceeds a certain threshold, sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes are predicted, and the abnormalities, errors, and changes are responded to. Responses include abnormal display, notification, and system stoppage, and for a certain period of time. In order to view the trend of each probability distribution during each period, predict abnormalities in the probability distribution, respond to abnormal accidents, notify the outside of normal operation if the data change is constant for the probability distribution, and adjust the certain time interval. The rate of change is fed back, and if the data change rate is large, the certain time interval is increased, and if the data change rate is small, the certain time interval is shortened.
본 발명은 가상 모사 장치의 입력 메모리에 입력 신호를 출력하고, 가상 모사 장치의 출력 메모리에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오를 가짐으로써 가상 모사 장치를 대량으로 구축하여 대량의 데이터 생성이 가능해지는 효과가 있다.The present invention has an input/output scenario that outputs an input signal to the input memory of the virtual simulation device and outputs an output signal to the output memory of the virtual simulation device, thereby enabling the generation of large amounts of data by building a large number of virtual simulation devices. there is.
본 발명은 가상 현장 제어기로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 가상 현장 제어기의 고장 신호 응답을 수신함으로써 기기 고장, 이상 데이터를 모사하여 이상 진단 개발에 활용하는 효과가 있다.The present invention has the effect of generating and transmitting a fault signal to a virtual field controller and receiving a fault signal response from the virtual field controller, thereby simulating device failure and abnormal data and using it to develop abnormality diagnosis.
본 발명은 프로토콜을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석, 통계 처리하는 고장 대응을 수행함으로써 입출력 시나리오를 사용하여 모사를 통해 이상을 진단하는 효과가 있다.The present invention has the effect of diagnosing abnormalities through simulation using an input/output scenario by performing failure response by analyzing and statistically processing failure signals and failure signal responses transmitted and received through a protocol.
도 1은 종래 원전 제어 계통을 보인 예시도이다.
도 2는 본 발명 원전 제어 계통의 가상 모사 장치를 보인 예시도이다.
도 3은 본 발명 가상 모사 장치의 상세 구성을 보인 블록도이다.
도 4는 본 발명 가상 모사 시스템의 구성을 보인 블록도이다.
도 5는 본 발명 가상 모사 방법을 보인 동작 흐름도이다.
도 6은 본 발명을 설명하기 위한 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도이다.Figure 1 is an exemplary diagram showing a conventional nuclear power plant control system.
Figure 2 is an exemplary diagram showing a virtual simulation device of the nuclear power plant control system of the present invention.
Figure 3 is a block diagram showing the detailed configuration of the virtual simulation device of the present invention.
Figure 4 is a block diagram showing the configuration of the virtual simulation system of the present invention.
Figure 5 is an operational flowchart showing the virtual simulation method of the present invention.
Figure 6 is an example diagram illustrating the hardware resources, operating system, operation of the core control unit, and system authentication configuration that grants authority to execute the control unit operation to explain the present invention.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 원전 제어 계통의 가상 모사 장치, 방법 및 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a virtual simulation device, method, and system for a nuclear power plant control system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 종래 원전 제어 계통을 보인 예시도이다.Figure 1 is an exemplary diagram showing a conventional nuclear power plant control system.
도 1을 참조하면, 현장 제어기(PLC/DCS)는 현장 기기로부터 입력 신호를 수신하고, 제어기 로직의 처리 결과를 출력 신호로 네트워크를 통해 전송한다. 컴퓨터는 사용자 제어 명령을 네트워크를 통해 현장 제어기로 전달하고, 현장 제어기는 제어기 로직의 처리 결과를 출력한다.Referring to Figure 1, a field controller (PLC/DCS) receives an input signal from a field device and transmits the processing result of the controller logic as an output signal through the network. The computer transmits user control commands to the field controller through the network, and the field controller outputs the processing results of the controller logic.
원전 제어 계통에서 안전 계통은 원자로와 원자로 냉각시스템 등 중요설비에 직접 전력을 공급하고, 비안전 계통은 원자로 중요설비 이 외의 기관에 전력을 공급한다.In the nuclear power plant control system, the safety system supplies power directly to important facilities such as the nuclear reactor and the reactor cooling system, and the non-safety system supplies power to institutions other than the reactor's important facilities.
현장 제어기(PLC/DCS)는 계측제어설비의 하나인 원전 운전 통합 관리 시스템(MMIS: Man Machine Interface System)에 들어가는 구성으로써 예를 들어 원자로 냉각제 펌프를 감시 제어하는 비안전 계통(NonSafety Systems) 장치이다.The field controller (PLC/DCS) is a component of the Nuclear Power Plant Management Integrated Management System (MMIS: Man Machine Interface System), which is one of the measurement and control facilities. For example, it is a NonSafety Systems device that monitors and controls the reactor coolant pump. .
도 2는 본 발명 원전 제어 계통의 가상 모사 장치를 보인 예시도이다.Figure 2 is an exemplary diagram showing a virtual simulation device of the nuclear power plant control system of the present invention.
도 2를 참조하면, 가상 모사 장치(30)는 제어기 로직 없이 통신 데이터를 모사하여 컴퓨터에 전송하고, 컴퓨터에서 조작되는 제어 명령을 네트워크를 통해 수신한다. 또한, 가상 모사 장치(30)는 제어기 로직 없이 입출력 시나리오(34)를 처리한다.Referring to FIG. 2, the virtual simulation device 30 simulates communication data without controller logic and transmits it to a computer, and receives control commands operated by the computer through a network. Additionally, the virtual simulation device 30 processes the input/output scenario 34 without controller logic.
입출력 시나리오(34)는 가상 모사 장치(30)의 입력 메모리(35)에 입력 신호를 출력하고, 가상 모사 장치(30)의 출력 메모리(36)에 출력 신호를 출력한다. 제어기 프로토콜(32)은 입력 신호를 처리하여 출력신호를 출력한다.The input/output scenario 34 outputs an input signal to the input memory 35 of the virtual simulation device 30 and outputs an output signal to the output memory 36 of the virtual simulation device 30. The controller protocol 32 processes the input signal and outputs an output signal.
도 3은 본 발명 가상 모사 장치의 상세 구성을 보인 블록도이다.Figure 3 is a block diagram showing the detailed configuration of the virtual simulation device of the present invention.
도 3을 참조하면, 가상 모사 장치(30)는 가상 현장 제어기(33)에 고장 신호를 생성하여 송신하고, 가상 현장 제어기(33)의 고장 신호 응답을 수신하고, 고장 대응(31)을 처리한다.Referring to FIG. 3, the virtual simulation device 30 generates and transmits a failure signal to the virtual field controller 33, receives the failure signal response from the virtual field controller 33, and processes the failure response 31. .
가상 모사 장치(30)는 가상 현장 제어기(33)로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 가상 현장 제어기(33)의 고장 신호 응답을 수신하는 프로토콜(32), 프로토콜(32)을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석(311), 통계(312) 처리하는 고장 대응(31)을 수행하는 제어부(5)를 포함한다.The virtual simulation device 30 generates and transmits a failure signal to the virtual field controller 33, and uses a protocol 32 to receive a failure signal response from the virtual field controller 33, and a failure signal transmitted and received through the protocol 32. , It includes a control unit 5 that performs failure response 31, which analyzes 311 the failure signal response and processes statistics 312.
프로토콜(32)은 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232)과 생성된 고장 신호를 출력하는 출력(3233)을 포함하는 고장 발생(323), 고장 발생(323)의 고장 신호를 송신하는 송신(321) 및 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322)을 포함한다.The protocol 32 includes a signal generation 3232 that generates a failure signal according to a failure scenario 3231 and an output 3233 that outputs the generated failure signal. It includes a transmit 321 for transmitting a signal and a receive 322 for receiving a fault signal response.
도 4는 본 발명 가상 모사 시스템의 구성을 보인 블록도이다.Figure 4 is a block diagram showing the configuration of the virtual simulation system of the present invention.
도 4를 참조하면, 가상 모사 장치(30)의 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40)이 포함된다. 고장 시나리오 입력(40)은 고장 발생(323)의 고장 시나리오(3231)에 고장 시나리오를 입력하고, 고장 시나리오는 스크립트 형태로 처리된다. 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성한다.Referring to FIG. 4, a failure scenario input 40 for inputting a failure scenario is included in the failure occurrence 323 of the virtual simulation device 30. The failure scenario input 40 inputs a failure scenario into the failure scenario 3231 of the failure occurrence 323, and the failure scenario is processed in the form of a script. Failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal.
도 5는 본 발명 가상 모사 방법을 보인 동작 흐름도이다.Figure 5 is an operational flowchart showing the virtual simulation method of the present invention.
도 5를 참조하면, 제어부(5)는 고장 시나리오에 따라 고장 신호를 발생하는 단계(S101), 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 단계(S102), 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 단계(S103), 송신된 고장 신호에 대응한 고장 신호 응답을 처리하는 고장 대응 단계(S104)를 포함한다.Referring to FIG. 5, the control unit 5 generates a failure signal according to a failure scenario (S101), transmits the failure signal to the virtual field controller 33 (S102), and detects the failure from the virtual field controller 33. It includes a step of receiving a signal response (S103) and a failure response step of processing a failure signal response corresponding to the transmitted failure signal (S104).
단계(S101)는 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40)을 포함한다. 고장 시나리오 입력(40)은 고장 발생(323)의 고장 시나리오(3231)에 고장 시나리오를 입력하고, 고장 시나리오는 스크립트 형태로 처리된다. 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성한다.Step S101 includes a failure scenario input 40 that inputs a failure scenario when a failure occurs 323 . The failure scenario input 40 inputs a failure scenario into the failure scenario 3231 of the failure occurrence 323, and the failure scenario is processed in the form of a script. Failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal.
도 6은 본 발명을 설명하기 위한 하드웨어 자원과 운영체제, 코어인 제어부의 동작, 제어부 동작을 실행할 권한을 부여하는 시스템 인증 구성을 설명하는 예시도이다.Figure 6 is an example diagram illustrating the hardware resources, operating system, operation of the core control unit, and system authentication configuration that grants authority to execute the control unit operation to explain the present invention.
도 6을 참조하면, 본 발명은 프로세서(1), 메모리(2), 입출력장치(3), 운영체제(4), 제어부(5)를 포함한다.Referring to FIG. 6, the present invention includes a processor 1, a memory 2, an input/output device 3, an operating system 4, and a control unit 5.
프로세서(1)는 CPU(Central Processing Units), GPU(Graphic Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), NPU(Neural Processing Unit)로서, 메모리(2)에 탑재된 운영체제(4), 제어부(5)의 실행 코드를 수행한다.The processor (1) is a CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphic Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), and NPU (Neural Processing Unit), and the operating system (4) and control unit (5) mounted on the memory (2) ) executes the execution code.
메모리(2)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다.Memory (2) includes permanent mass storage devices such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drives, solid state drives (SSD), flash memory, etc. can do.
입출력장치(3)는 입력 장치로, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치로, 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다.The input/output device 3 is an input device, such as a camera, keyboard, microphone, mouse, etc. including an audio sensor and/or image sensor, and an output device such as a display, speaker, haptic feedback device, etc. May include devices.
운영체제(4)는 윈도우, 리눅스, IOS, 가상 머신, 웹브라우저, 인터프리터를 포함할 수 있고, 태스크, 쓰레드, 타이머 실행, 스케줄링, 자원 관리, 그래픽, 폰트 처리, 통신 등을 지원한다.The operating system 4 may include Windows, Linux, IOS, virtual machines, web browsers, and interpreters, and supports tasks, threads, timer execution, scheduling, resource management, graphics, font processing, communication, etc.
제어부(5)는 운영체제(4)의 지원하에 입출력장치(3)의 센서, 키, 터치, 마우스 입력에 의한 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 동작을 수행한다. 제어부(5)는 병렬 수행 루틴으로 타이머, 쓰레드에 의한 작업 스케줄링을 수행한다.The control unit 5 determines the state based on sensor, key, touch, and mouse input of the input/output device 3 with the support of the operating system 4 and performs operations according to the determined state. The control unit 5 performs job scheduling by timers and threads using parallel execution routines.
제어부(5)는 입출력장치(3)의 센서값을 이용하여 상태를 결정하고, 결정된 상태에 따른 알고리즘을 수행한다.The control unit 5 determines the state using the sensor value of the input/output device 3 and performs an algorithm according to the determined state.
도 6을 참조하면, 시스템 인증 구성은 제어부(5)를 포함하는 단말기(6), 인증 서버(7)를 포함한다.Referring to Figure 6, the system authentication configuration includes a terminal 6 including a control unit 5, and an authentication server 7.
단말기(6)는 데이터 채널을 이중화하고, 단말기(6)의 키값, 생체 정보를 입력받아 인증 서버(7)에 제1데이터 채널을 통해 사용자 인증을 요청하고, 단말기(6)는 생성된 키값을 디스플레이에 표시하고, 인증 서버(7)로 전송한다.The terminal 6 duplicates the data channel, receives the key value and biometric information of the terminal 6, and requests user authentication through the first data channel to the authentication server 7, and the terminal 6 receives the generated key value. It is displayed on the display and transmitted to the authentication server (7).
단말기(6)는 단말기(6)의 디스플레이에 표시된 키값을 입력하고, 사용자 정보와 함께 제2데이터 채널을 통해 인증 서버(7)로 전송한다. 단말기(6)는 키값과 사용자 정보를 이용하여 단말기(6)에 탑재된 시스템의 인증을 인증 서버(7)에 요청한다. 단말기(6)의 키값은 컴퓨터 고유의 정보인 CPU 제조번호, 이더넷 칩의 맥 주소로부터 생성될 수 있다. 단말기(6)는 카메라를 이용한 얼굴 인식, 마이크를 이용한 음성 인식, 디스플레이를 이용한 필기 인식을 통해 사용자 정보를 획득하고, 인증에 활용할 수 있다.The terminal 6 inputs the key value displayed on the display of the terminal 6 and transmits it along with the user information to the authentication server 7 through the second data channel. The terminal 6 requests the authentication server 7 to authenticate the system mounted on the terminal 6 using the key value and user information. The key value of the terminal 6 can be generated from the computer's unique information, such as the CPU manufacturing number and the MAC address of the Ethernet chip. The terminal 6 can obtain user information through face recognition using a camera, voice recognition using a microphone, and handwriting recognition using a display, and use it for authentication.
인증 서버(7)는 단말기(6)로부터 키값을 수신하고, 단말기(6)로부터 이중화된 데이터 채널을 통해 키값과 사용자 정보를 수신하여 단말기(6)의 키값과 사용자 정보를 비교하고, 사용자 정보를 대응시켜 단말기(6)의 시스템 이용에 대한 인증을 처리한다. 인증 서버(7)는 인증 결과를 단말기(6)로 전송하여 시스템에 대한 사용자의 사용을 허가한다. 단말기(6)의 이중화된 데이터 채널로 인해 키값 손실이 최소화되는 효과를 가질 수 있다.The authentication server 7 receives the key value from the terminal 6, receives the key value and user information from the terminal 6 through a duplicated data channel, compares the key value of the terminal 6 and the user information, and receives the user information. By matching, authentication for use of the system of the terminal 6 is processed. The authentication server 7 transmits the authentication result to the terminal 6 to authorize the user's use of the system. Due to the dual data channels of the terminal 6, key value loss can be minimized.
인증 서버(7)는 사용자 정보의 히스토리 분석을 수행하고, 시간 흐름에 따라 사용자 정보의 일관성, 변화를 비교 판단한다. 히스토리 분석에서 사용자 정보가 일관성을 나타내면 사용자의 사용을 허가하고, 변화를 나타내면 사용자의 사용을 허가하지 않는다. 사용자 정보가 일관성을 나타낼 때 사용자의 시스템 사용을 허가함으로써 사용자 정보가 변조된 사용자가 시스템에 접근하지 못하도록 보안을 강화한다.The authentication server 7 performs history analysis of user information and compares and determines consistency and changes in user information over time. In history analysis, if user information shows consistency, the user's use is permitted; if it shows changes, the user's use is not permitted. By allowing users to use the system when user information shows consistency, security is strengthened to prevent users with altered user information from accessing the system.
인증 서버(7)는 일관성, 변화, 빈도, 빈도 추이, 빈도가 높음에 가중치를 부여해서 가중치 조합으로 신뢰되지 않은 사용자의 접근을 차단한다. 예를 들어, 빈도의 임계치가 초과하면 초과 누적수에 비례하여 신뢰되지 않은 사용자의 접근을 차단하고, 장시간에 걸쳐 접근 시도하는 사용자를 인증 처리할 수 있다. 이때, 신뢰되지 않은 사용자에 대해 추가 인증을 요청한다.The authentication server 7 assigns weights to consistency, change, frequency, frequency trend, and high frequency, and blocks access by untrusted users using a combination of weights. For example, if the frequency threshold is exceeded, access by untrusted users can be blocked in proportion to the accumulated number of excesses, and users who attempt access over a long period of time can be authenticated. At this time, additional authentication is requested for untrusted users.
인증 서버(7)는 시간에 따른 인증 빈도 집중도가 특정 구간에 집중되면 신뢰되지 않은 사용자 단말기(6)의 접근을 차단하고, 신뢰되지 않은 사용자 단말기(6)에 대해 추가 인증을 요청한다. 인증 서버(7)는 시간 경과에 따라 인증 시도 회수를 카운트하고, 일정 시간 간격 마다 회수를 누적하여 특정 구간의 인증 시도 회수가 임계치를 초과하면 신뢰되지 않은 사용자 단말기(6)의 접근을 차단한다.When the concentration of authentication frequency over time is concentrated in a specific section, the authentication server 7 blocks access of the untrusted user terminal 6 and requests additional authentication for the untrusted user terminal 6. The authentication server 7 counts the number of authentication attempts over time, accumulates the number at regular time intervals, and blocks access by the untrusted user terminal 6 when the number of authentication attempts in a specific section exceeds a threshold.
시스템의 사용을 인증하는 수단인 단말기(6)는 시스템과 직접 연결하지 않고, 인증 서버(7)를 통한 우회 경로를 형성함으로써 인터넷망을 이루는 네트워크가 내부망과 외부망으로 구성되어 아이피 주소 설정 과정이 번거로울 때 단말기(6)를 이용한 인증 과정이 원활히 수행되는 장점이 있다. 이때, 단말기(6)에는 시스템이 탑재되고, 단말기(6)는 인증 단말 수단이 되고, 인증 서버(7)는 인증 서버 수단이 된다.The terminal 6, which is a means of authenticating the use of the system, does not connect directly to the system, but forms a bypass route through the authentication server 7, so that the network that makes up the Internet network is composed of an internal network and an external network, and the IP address setting process There is an advantage that the authentication process using the terminal 6 is performed smoothly in this cumbersome time. At this time, the system is mounted on the terminal 6, the terminal 6 becomes an authentication terminal means, and the authentication server 7 becomes an authentication server means.
클라우드(12)는 프로세서(1), 메모리(2), 입출력장치(3), 통신부(16)를 관리하는 운영체제(4)의 지원 하에 컨테이너(14)의 모듈화로, 웹(8), DB(9), 프로토콜(10), 라이브러리(11)의 서비스를 제공하며, 제어부(5)는 컨테이너(14)의 서비스를 이용한 클라우드 애플리케이션을 실행한다. 컨테이너(14)라고 하는 표준 소프트웨어 패키지는 애플리케이션의 코드를 관련 구성 파일, 라이브러리(11) 및 앱 실행에 필요한 종속성과 함께 번들로 제공한다.The cloud (12) is a modularization of the container (14) with the support of the operating system (4) that manages the processor (1), memory (2), input/output device (3), and communication unit (16), web (8), DB ( 9), provides the services of the protocol 10 and the library 11, and the control unit 5 executes a cloud application using the services of the container 14. A standard software package, called a container (14), bundles an application's code with associated configuration files, libraries (11), and dependencies needed to run the app.
클라우드(12)는 다수의 단말기(6)를 통합 제어하고, 단말기(6)로부터 수신된 센서값을 저장하여 시간 흐름에 따라 모니터링하고, 단말기(6)의 동작 에러를 처리하고, 에러 메시지를 다른 단말기(6)로 알리고, 제어 대상인 단말기(6)를 스위칭 제어한다.The cloud 12 integrates control of multiple terminals 6, stores sensor values received from the terminal 6, monitors them over time, processes operation errors of the terminal 6, and sends error messages to other terminals. Notifies the terminal 6, and performs switching control on the terminal 6 that is the control target.
클라우드(12)는 단말기(6)의 센서값 확률 빈도에 대한 빈도 집중도를 계산하고, 빈도 집중도가 일정 임계치 이상으로 발생하면 모니터링 동작에 투여되는 시스템 자원을 늘리고, 시스템 자원이 고갈되면 모니터링 동작을 중지한다. 클라우드(12)는 빈도 집중도가 높은 센서값의 구성 요소를 분리하여 빈도 집중도를 분산하고, 빈도 집중도가 일정 임계치 이하로 낮아질 때까지 분리 분산 작업을 반복한다.The cloud 12 calculates the frequency concentration for the probability frequency of the sensor value of the terminal 6, increases the system resources devoted to the monitoring operation when the frequency concentration exceeds a certain threshold, and stops the monitoring operation when the system resources are depleted. do. The cloud 12 separates the components of the sensor value with high frequency concentration to distribute the frequency concentration, and repeats the separation and distribution operation until the frequency concentration decreases below a certain threshold.
신경망 학습은 온도, 고도, 지문 등 각종 센서, 이미지, 적외선 등 카메라, 라이더와 같은 입력 장치로부터 수집된 시계열 데이터로부터 특징량 선택, 알고리즘 선택을 통해 모델을 선택하고, 학습, 성능 검증 과정에 의한 반복 시행 착오를 거쳐 모델 선택을 반복한다. 성능 검증이 마치면 인공지능 모델이 선택된다.Neural network learning selects features from time series data collected from input devices such as temperature, altitude, fingerprints, various sensors, images, infrared cameras, and lidar, selects a model through algorithm selection, and repeats through the learning and performance verification process. Model selection is repeated through trial and error. After performance verification is completed, an artificial intelligence model is selected.
제어부(5)는 센서값 판단에 신경망을 이용한 딥러닝 알고리즘을 수행하고, 신경망 학습에 훈련 데이터를 이용하고, 시험 데이터로 신경망 성능을 검증한다.The control unit 5 performs a deep learning algorithm using a neural network to determine sensor values, uses training data to learn the neural network, and verifies the neural network performance with test data.
제어부(5)는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행한다. 인공지능 모델은 학습, 성능 검증의 반복 시행 착오를 거쳐 모델 선택되고, 분석 출력을 최적화한다.The control unit 5 inputs data from the failure response 31, the protocol 32, and the virtual field controller 33 as time series data, and optimizes the analysis using an artificial intelligence model. Artificial intelligence models are selected through repeated trial and error of learning and performance verification, and the analysis output is optimized.
또한, 제어부(5)는 분석 명령에 대해 분석을 최적화하는데 인공지능 모델을 이용한다. 분석은 송신(321), 수신(322)에 관계되며, 분석에 네트워크 진단이 얼마만큼 수행되었는지에 따라 분석이 최적화된다. 분석은 송신(321), 수신(322)에 관계되며, 제어부(5)는 이들 변수를 인공지능 모델에 적용해서 분석을 최적화한다.Additionally, the control unit 5 uses an artificial intelligence model to optimize analysis for analysis commands. The analysis is related to transmission 321 and reception 322, and the analysis is optimized depending on how much network diagnosis is performed in the analysis. Analysis is related to transmission 321 and reception 322, and the control unit 5 optimizes the analysis by applying these variables to the artificial intelligence model.
상태 머신은 이벤트 처리, 상태 전이, 상태 처리를 포함한다.State machines include event processing, state transitions, and state processing.
상태 머신은 키, 마우스, 터치의 입력에 따른 이벤트를 처리하는 이벤트 처리, 이벤트에 대응한 상태를 전이하는 상태 전이, 전이된 상태에 대한 루틴을 처리하는 상태 처리를 수행한다. 상태는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)를 포함하고, 루틴은 고장 대응 루틴, 프로토콜 루틴, 가상 현장 제어기 루틴을 포함한다.The state machine performs event processing, which processes events according to key, mouse, and touch input, state transition, which transitions the state corresponding to the event, and state processing, which processes routines for the transitioned state. The state includes fault response 31, protocol 32, and virtual field controller 33, and the routine includes fault response routine, protocol routine, and virtual field controller routine.
제어부(5)는 사용자 조작, 데이터 입력에 대응한 이벤트 처리, 상태 전이, 상태 처리의 상태 머신을 실행한다. 이벤트 처리는 조작, 입력에 따른 이벤트를 처리하고, 상태 처리는 연산, 표시, 진동, 알람을 수행하고, 사용자 조작, 데이터 입력, 랜덤 입력에 대한 범위, 시간, 레벨의 입력을 검증하고, 사용자 조작, 데이터 입력, 랜덤 입력에 대한 상태 확률에 따른 시스템 검증을 실행한다. 시스템 검증은 샘플링 데이터에 기반한 상태 머신 검증을 포함한다.The control unit 5 executes a state machine for event processing, state transition, and state processing corresponding to user operation and data input. Event processing processes events according to manipulation and input, and status processing performs calculation, display, vibration, and alarm, and verifies the input of range, time, and level for user manipulation, data input, and random input, and user manipulation. , execute system verification according to state probability for data input and random input. System verification includes state machine verification based on sampled data.
제어부(5)는 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이에 대응할 수 있다. 제어부(5)는 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 사용자가 대응하거나 제어부(5)가 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 제어부(5)는 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처한다. 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함한다.The control unit 5 stores sampling data, calculates a first probability distribution by accumulating the number of occurrences for each size of the sampling data over a certain period of time, calculates a second probability distribution for another period of time, and calculates the first probability distribution. By calculating the area difference between the distribution and the second probability distribution, sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes can be predicted and responded to. The control unit 5 notifies the user of the prediction result so that the user can respond, or the control unit 5 can respond to hardware failure, data error, or data change. For example, when the area difference between the first and second probability distributions exceeds a certain threshold, the control unit 5 predicts sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, and responds to the abnormalities, errors, and changes. Responses include abnormality indication, notification, and system shutdown.
샘플링 데이터는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 포함하고, 제어부(5)는 샘플링 데이터에 기반하여 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응한다.The sampling data includes the failure response 31, the protocol 32, and data from the virtual field controller 33, and the control unit 5 responds to hardware failures, data errors, and data changes based on the sampling data.
제어부(5)는 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알린다. 또한, 제어부(5)는 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백한다. 예를 들어, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄인다.The control unit 5 monitors the trend of each probability distribution for a certain period of time, predicts abnormalities in the probability distribution, responds to abnormal accidents, and reports normal operation to the outside if the data change in the probability distribution is constant. Additionally, the control unit 5 feeds back the data change rate to adjust a certain time interval. For example, if the data change rate is large, the certain time interval is increased, and if the data change rate is small, the certain time interval is shortened.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 해당 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.The present invention is not limited to the specific preferred embodiments described above, and various modifications can be made by anyone skilled in the art without departing from the gist of the invention as claimed in the claims. Of course, such changes are within the scope of the claims.
Claims (5)
상기 가상 모사 장치(30)의 입력 메모리(35)에 입력 신호를 출력하고, 상기 가상 모사 장치(30)의 출력 메모리(36)에 출력 신호를 출력하는 입출력 시나리오(34); 및
입력 신호를 처리하여 출력신호를 출력하는 제어기 프로토콜(32);을 포함하고,
상기 가상 모사 장치(30)는 가상 현장 제어기(33)로 고장 신호를 생성하여 송신하고, 상기 가상 현장 제어기(33)의 고장 신호 응답을 수신하는 프로토콜(32); 및 상기 프로토콜(32)을 통해 송수신되는 고장 신호, 고장 신호 응답을 분석(311), 통계(312) 처리하는 고장 대응(31)을 수행하는 제어부(5);를 포함하고,
상기 프로토콜(32)은 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232); 생성된 고장 신호를 출력하는 출력(3233);을 포함하는 고장 발생(323); 상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 송신하는 송신(321); 및 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함하고,
상기 제어부(5)는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행하고, 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 상기 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄이는 것을 특징으로 하는, 원전 제어 계통의 가상 모사 장치.In the virtual simulation device 30, which simulates and transmits communication data to a computer without controller logic, receives control commands operated by the computer through a network, and processes the input/output scenario 34 without controller logic,
an input/output scenario (34) for outputting an input signal to the input memory (35) of the virtual simulation device (30) and outputting an output signal to the output memory (36) of the virtual simulation device (30); and
Includes a controller protocol 32 that processes input signals and outputs output signals,
The virtual simulation device 30 includes a protocol 32 for generating and transmitting a fault signal to the virtual field controller 33 and receiving a fault signal response from the virtual field controller 33; And a control unit (5) that performs failure response (31) by analyzing (311) and statistical (312) processing the failure signal and failure signal response transmitted and received through the protocol (32),
The protocol 32 includes signal generation 3232, which generates a failure signal according to a failure scenario 3231; A fault occurrence 323 including an output 3233 that outputs the generated fault signal; Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323; And a reception 322 for receiving a fault signal response,
The control unit 5 inputs data from the failure response 31, protocol 32, and virtual field controller 33 as time series data, optimizes analysis using an artificial intelligence model, and stores sampling data. , calculate the first probability distribution by accumulating the number of occurrences for each size of sampling data for a certain time, calculate the second probability distribution for another certain time, and calculate the area difference between the first probability distribution and the second probability distribution. Calculate and predict sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, and respond to hardware failures, data errors, and data changes by notifying the user of the prediction results, and the area difference between the first probability distribution and the second probability distribution is a certain threshold. If it exceeds , predict sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, respond to abnormalities, errors, and changes. Responses include abnormal display, notification, and system stoppage, and report each probability distribution trend for a certain period of time. Predict unusual abnormalities in the probability distribution, respond to abnormal accidents, notify the outside world of normal operation if the data change is constant for the probability distribution, feed back the data change rate to adjust a certain time interval, and if the data change rate is large, A virtual simulation device of a nuclear power plant control system, characterized by increasing the time interval and shortening the certain time interval when the data change rate is small.
생성된 고장 신호를 출력하는 고장 발생(323);
상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 송신(321); 및
상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함하고,
제어부(5)는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행하고, 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 상기 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄이는 것을 특징으로 하는, 원전 제어 계통의 가상 모사 장치.Generate a signal (3232) to generate a failure signal according to the failure scenario (3231) selected in the input/output scenario (34);
A fault occurs (323) that outputs the generated fault signal;
Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323 to the virtual field controller 33; and
It includes a reception 322 that receives a failure signal response from the virtual field controller 33,
The control unit 5 inputs data from the failure response 31, protocol 32, and virtual field controller 33 as time series data, optimizes analysis using an artificial intelligence model, and stores sampling data. Calculate the first probability distribution by accumulating the number of occurrences for each size of sampling data over a certain period of time, calculate the second probability distribution for another period of time, and calculate the area difference between the first and second probability distributions. predicts sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, and responds to hardware failures, data errors, and data changes by notifying the user of the prediction results, and the area difference between the first and second probability distributions reaches a certain threshold. If exceeded, predict sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, respond to abnormalities, errors, and changes. Responses include abnormal display, notification, and system stoppage. Report each probability distribution trend for a certain period of time. Probability Predict unusual abnormalities in the distribution, respond to abnormal accidents, notify the outside world of normal operation if the data change is constant for the probability distribution, feed back the data change rate to adjust a certain time interval, and if the data change rate is large, a certain amount of time A virtual simulation device of a nuclear power plant control system, characterized by increasing the interval and shortening the certain time interval when the data change rate is small.
입력 신호를 처리하여 출력신호를 출력하는 프로토콜(32);을 포함하는 가상 모사 장치(30);를 포함하고,
상기 프로토콜(32)은 고장 시나리오(3231)에 따라 고장 신호를 생성하는 신호 생성(3232); 생성된 고장 신호를 출력하는 출력(3233);을 포함하는 고장 발생(323); 상기 고장 발생(323)의 고장 신호를 송신하는 송신(321); 및 고장 신호 응답을 수신하는 수신(322);을 포함하고,
상기 가상 모사 장치(30)의 상기 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40);을 포함하고,
상기 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성하고,
제어부(5)는 고장 대응(31), 프로토콜(32), 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행하고, 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 상기 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄이는 것을 특징으로 하는, 원전 제어 계통의 가상 모사 시스템.an input/output scenario 34 that outputs an input signal to the input memory 35 of the virtual simulation device 30 and outputs an output signal to the output memory 36 of the virtual simulation device 30; and
A virtual simulation device 30 including a protocol 32 that processes an input signal and outputs an output signal,
The protocol 32 includes signal generation 3232, which generates a failure signal according to a failure scenario 3231; A fault occurrence 323 including an output 3233 that outputs the generated fault signal; Transmission 321 for transmitting a failure signal of the failure occurrence 323; And a reception 322 for receiving a fault signal response,
Includes a failure scenario input 40 that inputs a failure scenario into the failure occurrence 323 of the virtual simulation device 30,
The failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal,
The control unit 5 inputs data from the failure response 31, protocol 32, and virtual field controller 33 as time series data, optimizes analysis using an artificial intelligence model, and stores sampling data. Calculate the first probability distribution by accumulating the number of occurrences for each size of sampling data over a certain period of time, calculate the second probability distribution for another period of time, and calculate the area difference between the first and second probability distributions. predicts sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, and responds to hardware failures, data errors, and data changes by notifying the user of the prediction results, and the area difference between the first and second probability distributions reaches a certain threshold. If exceeded, predict sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes, respond to abnormalities, errors, and changes. Responses include abnormal display, notification, and system stoppage. Report each probability distribution trend for a certain period of time. Probability Predict unusual abnormalities in the distribution, respond to abnormal accidents, notify the outside world of normal operation if the data change is constant for the probability distribution, feed back the data change rate to adjust a certain time interval, and if the data change rate is large, a certain amount of time A virtual simulation system of a nuclear power plant control system, characterized by increasing the interval and shortening the certain time interval when the data change rate is small.
고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 단계(S102);
상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 단계(S103); 및
송신된 고장 신호에 대응한 고장 신호 응답을 처리하는 고장 대응 단계(S104);를 수행하고,
상기 단계(S101)는 고장 발생(323)에 고장 시나리오를 입력하는 고장 시나리오 입력(40)을 포함하고,
상기 고장 발생(323)은 스크립트 형태의 고장 시나리오를 해석해서 해당 고장 신호를 생성하고,
상기 제어부(5)는 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행하고, 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 상기 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄이는 것을 특징으로 하는, 원전 제어 계통의 가상 모사 방법.The control unit 5 generates a failure signal according to a failure scenario (S101);
Transmitting a failure signal to the virtual field controller 33 (S102);
Receiving a failure signal response from the virtual field controller 33 (S103); and
Performing a failure response step (S104) of processing a failure signal response corresponding to the transmitted failure signal,
The step (S101) includes a failure scenario input (40) for inputting a failure scenario when a failure occurs (323),
The failure occurrence 323 interprets a failure scenario in the form of a script and generates a corresponding failure signal,
The control unit 5 inputs data from the virtual field controller 33 as time series data, optimizes analysis using an artificial intelligence model, stores sampling data, and generates the number of occurrences for each size of sampling data for a certain period of time. Calculate the first probability distribution by accumulating, calculate the second probability distribution for another certain period of time, and calculate the area difference between the first and second probability distributions to detect sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes. and respond to hardware failure, data error, and data change by predicting and notifying the user of the prediction result, and when the area difference between the first and second probability distributions exceeds a certain threshold, sampling circuit abnormality, data error, and data Predict changes, respond to abnormalities, errors, and changes. Responses include displaying abnormalities, notifications, and stopping the system. View trends in each probability distribution for a certain period of time. Predict abnormalities and abnormalities in the probability distribution. Respond to accidents, notify the outside world of normal operation if the data change rate is constant for the probability distribution, feed back the data change rate to adjust the constant time interval, increase the constant time interval if the data change rate is large, and keep the constant time interval if the data change rate is small. A virtual simulation method of a nuclear power plant control system, characterized by reducing the time interval.
생성된 고장 신호를 출력하는 고장 발생 단계;
상기 고장 발생 단계의 고장 신호를 가상 현장 제어기(33)로 송신하는 송신 단계; 및
상기 가상 현장 제어기(33)로부터 고장 신호 응답을 수신하는 수신 단계;를 포함하고,
상기 제어부(5)는 가상 현장 제어기(33)의 데이터를 시계열 데이터로 입력하고, 인공지능 모델을 이용하여 분석의 최적화를 수행하고, 샘플링 데이터를 저장하고, 일정 시간 동안 샘플링 데이터의 크기 별로 발생 회수를 누적하여 제1확률 분포를 계산하고, 또 다른 일정 시간 동안의 제2확률 분포를 계산하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차를 계산해서 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 상기 예측 결과를 사용자에게 알림으로써 하드웨어 고장, 데이터 오류, 데이터 변화에 대응하고, 상기 제1확률 분포와 제2확률 분포의 면적 차가 일정 임계치를 초과하면 샘플링 회로 이상, 데이터 오류, 데이터 변화를 예측하고, 이상, 오류, 변화에 대처하고, 대응은 이상 표시, 알림, 시스템 정지를 포함하고, 일정 시간 동안 마다 각각의 확률 분포 추이를 보고, 확률 분포 중 특이 현상 이상을 예측하고, 이상 사고에 대응하고, 확률 분포에 대해 데이터 변화가 일정하면 정상 동작을 외부에 알리고, 일정 시간 간격을 조정하기 위해 데이터 변화율을 피드백하고, 데이터 변화율이 크면 일정 시간 간격을 늘리고, 데이터 변화율이 작으면 일정 시간 간격을 줄이는 것을 특징으로 하는, 원전 제어 계통의 가상 모사 방법.
A signal generation step in which the control unit 5 generates a failure signal according to a failure scenario 3231 selected from the input/output scenario 34;
A failure occurrence step of outputting the generated failure signal;
A transmission step of transmitting a failure signal in the failure occurrence step to the virtual field controller (33); and
A receiving step of receiving a failure signal response from the virtual field controller 33,
The control unit 5 inputs data from the virtual field controller 33 as time series data, optimizes analysis using an artificial intelligence model, stores sampling data, and generates the number of occurrences for each size of sampling data for a certain period of time. Calculate the first probability distribution by accumulating, calculate the second probability distribution for another certain period of time, and calculate the area difference between the first and second probability distributions to detect sampling circuit abnormalities, data errors, and data changes. and respond to hardware failure, data error, and data change by predicting and notifying the user of the prediction result, and when the area difference between the first and second probability distributions exceeds a certain threshold, sampling circuit abnormality, data error, and data Predict changes, respond to abnormalities, errors, and changes. Responses include displaying abnormalities, notifications, and stopping the system. View trends in each probability distribution for a certain period of time. Predict abnormalities and abnormalities in the probability distribution. Respond to accidents, notify the outside world of normal operation if the data change rate is constant for the probability distribution, feed back the data change rate to adjust the constant time interval, increase the constant time interval if the data change rate is large, and keep the constant time interval if the data change rate is small. A virtual simulation method of a nuclear power plant control system, characterized by reducing the time interval.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230156201A KR102641113B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-11-13 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230030370A KR102613712B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
| KR1020230156201A KR102641113B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-11-13 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230030370A Division KR102613712B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102641113B1 true KR102641113B1 (en) | 2024-02-27 |
Family
ID=89166848
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230030370A KR102613712B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
| KR1020230156201A KR102641113B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-11-13 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230030370A KR102613712B1 (en) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (2) | KR102613712B1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100935777B1 (en) | 2008-02-15 | 2010-01-07 | 한국수력원자력 주식회사 | Virtual operating and test commander apparatus for experience accumulation test of unproven man machine interface system technology and the control method |
| KR20150144488A (en) * | 2014-06-17 | 2015-12-28 | 이천규 | system and method for training virtual fault of electric power system |
| KR20200001903A (en) * | 2018-06-28 | 2020-01-07 | 한국과학기술연구원 | System and method for fault forecast and diagnostic of power plant |
| KR20220084709A (en) | 2020-12-14 | 2022-06-21 | 한국수력원자력 주식회사 | Simulation system of power plant for applying virtualization technique |
| KR102483116B1 (en) * | 2021-07-01 | 2022-12-29 | 한국수력원자력 주식회사 | Power plant simulator linked with virtual dcs |
-
2023
- 2023-03-08 KR KR1020230030370A patent/KR102613712B1/en active IP Right Grant
- 2023-11-13 KR KR1020230156201A patent/KR102641113B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100935777B1 (en) | 2008-02-15 | 2010-01-07 | 한국수력원자력 주식회사 | Virtual operating and test commander apparatus for experience accumulation test of unproven man machine interface system technology and the control method |
| KR20150144488A (en) * | 2014-06-17 | 2015-12-28 | 이천규 | system and method for training virtual fault of electric power system |
| KR20200001903A (en) * | 2018-06-28 | 2020-01-07 | 한국과학기술연구원 | System and method for fault forecast and diagnostic of power plant |
| KR20220084709A (en) | 2020-12-14 | 2022-06-21 | 한국수력원자력 주식회사 | Simulation system of power plant for applying virtualization technique |
| KR102483116B1 (en) * | 2021-07-01 | 2022-12-29 | 한국수력원자력 주식회사 | Power plant simulator linked with virtual dcs |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102613712B1 (en) | 2023-12-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102118670B1 (en) | System and method for management of ict infra | |
| KR102651714B1 (en) | Nuclear power plant safety system-linked instrumentation and control device, method and system applying communication encryption and cyber detection engine | |
| CN111260176B (en) | Method and system for eliminating fault conditions in a technical installation | |
| US20230297668A1 (en) | Method, systems and apparatus for intelligently emulating factory control systems and simulating response data | |
| Oliner et al. | Community epidemic detection using time-correlated anomalies | |
| CN106249709B (en) | Dynamic process quality control figure repairs co-design optimal control method with age is determined | |
| JP2023515161A (en) | Methods, systems and apparatus for intelligently emulating factory control systems and simulating response data | |
| CN105223932A (en) | Nuclear plant safety method for early warning, system and nuclear power station emulation technology platform | |
| EP4038557A1 (en) | Method and system for continuous estimation and representation of risk | |
| Bai et al. | Resilience-driven quantitative analysis of vehicle platooning service | |
| KR101469179B1 (en) | System for diagnosing communication error of nuclear power plant simmulator | |
| KR102641113B1 (en) | Virtual simulation device, method and system of nuclear power plant control system | |
| KR102503776B1 (en) | Smart cabinet for high-density data center server and its operation method | |
| Zhang et al. | Controller area network node reliability assessment based on observable node information | |
| WO2023181241A1 (en) | Monitoring server device, system, method, and program | |
| JP2020035297A (en) | Apparatus state monitor and program | |
| KR20200063343A (en) | System and method for managing operaiton in trust reality viewpointing networking infrastucture | |
| KR102639070B1 (en) | Data center monitoring system | |
| TW202206955A (en) | Method for managing plant, plant design device, and plant management device | |
| KR102520169B1 (en) | Method, apparatus and system for providing training contents for aviation mechanic using flight simulator | |
| KR20240103084A (en) | Pcb defect detection system | |
| US11669617B2 (en) | Method, systems and apparatus for intelligently emulating factory control systems and simulating response data | |
| KR102617618B1 (en) | Device, method and system for providing artificial intelligence-based decision-making service for replacement of high-efficiency equipment replacement in industrial factories | |
| KR20240057140A (en) | Cooking recipe sharing device | |
| US20240241957A1 (en) | Method, systems and apparatus for intelligently emulating factory control systems and simulating response data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |