KR102644941B1 - 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템에 있어서, 도면 작성을 위한 모델링 프로그램의 화면을 표시하는 디스플레이부; 및 사용자입력을 위한 사용자입력부가 마련된 컴퓨팅장치를 포함하며, 상기 컴퓨팅장치와 네트워크적으로 연결된 서버를 포함하며, 상기 서버는 통신부; 저장부; 및 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 실행하는 제1사용자입력을 수신하면, 상기 컴퓨팅장치에 기 저장된 상기 모델링 프로그램에 대응하는 복수의 로드파일 중 제1로드파일 또는 상기 모델링 프로그램에서 새롭게 도면을 작성하도록 하는 제2로드파일 중 적어도 하나를 상기 디스플레이부에 표시되도록 제어하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 통해 상기 제1로드파일 또는 상기 제2로드파일 중 적어도 하나에 상기 모델링 프로그램에 내장된 도면작성 툴을 통해 도면을 작성하는 제2사용자입력을 수신하면, 상기 제2사용자입력에 대응하는 복수의 작업데이터를 수집하여 상기 저장부에 저장하며, 상기 제어부는 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능을 통해 상기 제2사용자입력이 주기적으로 수신되는 동안의 상기 컴퓨팅장치의 구동상태를 분석하며, 분석된 상기 구동상태가 기 설정된 임계위험수치를 초과하면, 상기 임계위험수치가 초과하기 전까지 입력된 상기 복수의 작업데이터를 상기 저장부에 백업하도록 제안하는 백업알림을 상기 디스플레이부에 표시하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 백업알림에 대응하여 백업을 수행을 요청하는 제3사용자입력을 수신하면, 상기 모델링 프로그램을 통해 현재까지 작업된 상기 복수의 작업데이터 중 도면데이터와 Task데이터를 식별하고, 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 상기 제3사용자입력을 수신한 때까지의 제1시간 동안 입력된 Task데이터만을 상기 저장부에 저장하며, 상기 제어부는 상기 Task데이터를 상기 도면데이터에 대한 새로운 형태의 제1도면을 추가하는 제1변경데이터, 상기 도면데이터에 포함된 기존 형태의 제2도면을 삭제하는 제2변경데이터 및 상기 제2도면의 기존 형태를 기 설정된 수치만큼 유지하며 일부만 변경하는 제3변경데이터로 분류하는 것을 특징으로 한다.

Description

딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템 {Real-time drawing recovery system using deep learning}

본 발명은 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템에 있어서, 보다 구체적으로 모델링 프로그램의 구동 환경을 감지하여 백업이 수행되도록 하는 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템에 관한 것이다.

도면 작성을 위한 모델링 프로그램들은 복잡한 구조와 데이터를 다루는데 필요하다. 이러한 프로그램들은 종종 큰 파일 크기와 복잡한 연산을 수반하기 때문에 시스템 오류나 프로그램 강제 종료와 같은 문제에 직면하기 쉽다. 이로 인해 사용자가 긴 시간 동안 작업한 내용을 잃어버리는 경우가 발생하여 큰 불편을 겪게 된다.

더불어, 복수의 사용자들이 동시에 도면을 수정하는 협업 환경에서는 일관성 있는 작업 데이터 관리가 필수적이다. 하지만 현존하는 시스템들은 여러 사용자들의 변경사항을 효과적으로 관리하거나 복구하는 데 있어 한계가 있었다. 특히, 여러 사용자의 동시 접근과 변경 사항을 실시간으로 반영하고 관리할 수 있는 효과적인 방법이 부족하였다.

또한, 현장에서 발생하는 긴급한 변경사항이나 업데이트가 필요한 상황에서는 빠른 데이터 복구 및 업데이트가 필요하다. 그러나 기존 시스템들은 이러한 요구를 충족시키기 어려워, 사용자들로부터 많은 불만을 받았다.

이러한 문제점들은 딥러닝과 같은 고급 기술을 통한 새로운 접근 방법이 필요함을 나타내며, 실시간으로 도면 데이터를 안정적으로 복구하고 관리할 수 있는 효과적인 시스템의 필요성이 대두되었다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자가 모델링 프로그램에서 도면을 작성하거나 수정하는 동안의 중요한 데이터 변화와 구조적 변화를 실시간으로 효과적으로 수집하고 저장할 수 있어 프로그램의 오류나 OS의 문제로 인한 데이터 손실 발생 시, 사용자는 원하는 시점의 데이터로 즉각적으로 복구할 수 있게 되어 큰 작업의 재수행 없이 효율적인 작업 복구를 가능하게 하며,

또한, 딥러닝 알고리즘을 통해 컴퓨팅 장치의 구동 상태를 지속적으로 분석하여 임계 위험 수치를 초과하기 전에 백업 알림을 사용자에게 제공하여 이를 통해 사용자는 중요 데이터 손실을 예방하는 백업 작업을 적절한 타이밍에 수행할 수 있으며,

또한, 도면 작성 중 발생하는 다양한 데이터 변화를 로우데이터와 하이데이터로 분류하여 저장하는 효과적인 구조를 제공하여, 즉각적인 데이터 변동사항은 로우데이터로, 더 큰 구조적 변화나 복잡한 변동사항은 하이데이터로 저장되므로, 저장 공간과 시간을 효율적으로 활용할 수 있으며,

사용자가 원하는 복구 시점의 데이터를 정확히 제공하여, 원활하게 작업을 재개할 수 있도록 지원한다. 복구 알림을 통해 사용자는 원하는 복구 시점을 선택하고, 해당 시점의 도면 데이터를 즉시 로드할 수 있도록 하며,

또한, 복수의 사용자들이 동시에 도면에 접근하고 변경할 때, 변경사항을 실시간으로 반영하고 관리할 수 있어 협업 환경에서의 작업 데이터의 일관성을 높이며, 여러 사용자간의 충돌이나 데이터 불일치 문제를 최소화하여, 긴급한 변경사항이나 업데이트가 필요한 상황에도 빠르게 데이터를 복구 및 업데이트하는 기능을 제공하여 작업 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 Real Time 도면 복구 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른, 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템에 있어서, 도면 작성을 위한 모델링 프로그램의 화면을 표시하는 디스플레이부; 및 사용자입력을 위한 사용자입력부가 마련된 컴퓨팅장치를 포함하며, 상기 컴퓨팅장치와 네트워크적으로 연결된 서버를 포함하며, 상기 서버는 통신부; 저장부; 및 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 실행하는 제1사용자입력을 수신하면, 상기 컴퓨팅장치에 기 저장된 상기 모델링 프로그램에 대응하는 복수의 로드파일 중 제1로드파일 또는 상기 모델링 프로그램에서 새롭게 도면을 작성하도록 하는 제2로드파일 중 적어도 하나를 상기 디스플레이부에 표시되도록 제어하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 통해 상기 제1로드파일 또는 상기 제2로드파일 중 적어도 하나에 상기 모델링 프로그램에 내장된 도면작성 툴을 통해 도면을 작성하는 제2사용자입력을 수신하면, 상기 제2사용자입력에 대응하는 복수의 작업데이터를 수집하여 상기 저장부에 저장하며, 상기 제어부는 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능을 통해 상기 제2사용자입력이 주기적으로 수신되는 동안의 상기 컴퓨팅장치의 구동상태를 분석하며, 분석된 상기 구동상태가 기 설정된 임계위험수치를 초과하면, 상기 임계위험수치가 초과하기 전까지 입력된 상기 복수의 작업데이터를 상기 저장부에 백업하도록 제안하는 백업알림을 상기 디스플레이부에 표시하며, 상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 백업알림에 대응하여 백업을 수행을 요청하는 제3사용자입력을 수신하면, 상기 모델링 프로그램을 통해 현재까지 작업된 상기 복수의 작업데이터 중 도면데이터와 Task데이터를 식별하고, 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 상기 제3사용자입력을 수신한 때까지의 제1시간 동안 입력된 Task데이터만을 상기 저장부에 저장하며, 상기 제어부는 상기 Task데이터를 상기 도면데이터에 대한 새로운 형태의 제1도면을 추가하는 제1변경데이터, 상기 도면데이터에 포함된 기존 형태의 제2도면을 삭제하는 제2변경데이터 및 상기 제2도면의 기존 형태를 기 설정된 수치만큼 유지하며 일부만 변경하는 제3변경데이터로 분류하는 것을 특징으로 한다.

상기 제어부는 상기 모델링 프로그램을 실행하는 복수의 사용자 중 제1사용자가 입력한 상기 제1변경데이터, 상기 제2변경데이터 및 상기 제3변경데이터를 식별하여, 상기 제1사용자의 작업목록으로 상기 저장부에 저장하고, 상기 제어부는 상기 복수의 사용자 중 제2사용자로부터 상기 제1사용자의 작업목록에 대한 접근허가를 요청하는 제4사용자입력을 수신하면, 상기 제2사용자의 상기 제1사용자의 작업목록에 대한 권한유무를 식별하여 권한이 있으면 상기 제2사용자의 컴퓨팅장치에 상기 제1사용자의 작업목록을 송신하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.

상기 Task데이터는 즉각적 데이터 변동사항이 저장되는 로우데이터 및 구조적 변화 및 복잡한 변동사항이 저장되는 하이데이터를 포함하며, 상기 제어부는 상기 제1시간을 복수의 시간구간으로 분할한 복수의 분할구간을 생성하고, 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 상기 복수의 분할구간 중 제1분할구간의 시점까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제1Task데이터 및 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 제1분할구간 이후에 존재하는 제2분할구간까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제2Task데이터를 식별 및 상기 저장부에 저장하며,

상기 제어부는 상기 모델링 프로그램의 구동 중 상기 모델링 프로그램 자체적 오류 또는 예상치 못한 상기 저장부에 설치된 OS의 오류로 인해 상기 모델링 프로그램이 강제 중단된 후 상기 모델링 프로그램을 실행하는 제3사용자입력을 수신하면, 상기 도면데이터에 상기 제1Task데이터가 적용된 제1도면데이터 및 상기 도면데이터에 상기 제2Task데이터가 적용된 제2도면데이터를 표시하여 각각의 상기 제1분할구간 또는 제2분할구간으로의 복구시점을 선택하도록 하는 복구알림을 상기 디스플레이부에 표시하며, 상기 제어부는 상기 제2분할구간 이후에 존재하는 제3분할구간까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제3Task데이터를 식별 및 상기 저장부에 저장하고, 상기 제1Task데이터가 변경되지 않고 유지되는 시간이 기 설정된 고정시간을 초과하면, 상기 제1Task데이터를 상기 제2Task데이터로 상기 제2Task데이터를 상기 제3Task데이터로 업데이트하며, 상기 도면데이터를 상기 제1Task데이터가 적용된 상기 제1도면데이터로 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

사용자가 모델링 프로그램에서 도면을 작성하거나 수정하는 동안의 중요한 데이터 변화와 구조적 변화를 실시간으로 효과적으로 수집하고 저장할 수 있어 프로그램의 오류나 OS의 문제로 인한 데이터 손실 발생 시, 사용자는 원하는 시점의 데이터로 즉각적으로 복구할 수 있게 되어 큰 작업의 재수행 없이 효율적인 작업 복구를 가능하게 하며,

또한, 딥러닝 알고리즘을 통해 컴퓨팅 장치의 구동 상태를 지속적으로 분석하여 임계 위험 수치를 초과하기 전에 백업 알림을 사용자에게 제공하여 이를 통해 사용자는 중요 데이터 손실을 예방하는 백업 작업을 적절한 타이밍에 수행할 수 있으며,

또한, 도면 작성 중 발생하는 다양한 데이터 변화를 로우데이터와 하이데이터로 분류하여 저장하는 효과적인 구조를 제공하여, 즉각적인 데이터 변동사항은 로우데이터로, 더 큰 구조적 변화나 복잡한 변동사항은 하이데이터로 저장되므로, 저장 공간과 시간을 효율적으로 활용할 수 있으며,

사용자가 원하는 복구 시점의 데이터를 정확히 제공하여, 원활하게 작업을 재개할 수 있도록 지원한다. 복구 알림을 통해 사용자는 원하는 복구 시점을 선택하고, 해당 시점의 도면 데이터를 즉시 로드할 수 있도록 하며,

또한, 복수의 사용자들이 동시에 도면에 접근하고 변경할 때, 변경사항을 실시간으로 반영하고 관리할 수 있어 협업 환경에서의 작업 데이터의 일관성을 높이며, 여러 사용자간의 충돌이나 데이터 불일치 문제를 최소화하여, 긴급한 변경사항이나 업데이트가 필요한 상황에도 빠르게 데이터를 복구 및 업데이트하는 기능을 제공하여 작업 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 Real Time 도면 복구 시스템을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템의 개략적 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템의 구체적 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템이 동작하는 알고리즘을 도시한 도면이다.

이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 구성요소를 지칭하며, 도면에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의를 위해 과장되어 있을 수 있다. 다만, 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 이하의 실시예에 설명된 구성 또는 작용으로만 한정되지는 않는다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

본 발명의 실시예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예에서, '구성되다', '포함하다', '가지다' 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 실시예에서, '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있으며, 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서, 복수의 요소 중 적어도 하나(at least one)는, 복수의 요소 전부 뿐만 아니라, 복수의 요소 중 나머지를 배제한 각 하나 혹은 이들의 조합 모두를 지칭한다. 또한, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된 (designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것 만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다. 이는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세하게 설명하기 위한 것이며, 이로 인해, 본 발명의 기술적인 사상 및 범주가 한정되는 것은 아님을 밝혀 둔다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템의 개략적 구성을 도시한 도면이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템의 구체적 구성을 도시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템이 동작하는 알고리즘을 도시한 도면이다.

도 1 내지 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템은 도면 작성을 위한 모델링 프로그램의 화면을 표시하는 디스플레이부(120) 및 사용자입력을 위한 사용자입력부(110)가 마련된 컴퓨팅장치(100) 및 컴퓨팅장치(100)와 네트워크적으로 연결된 서버(200)를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅장치(100)는 예컨대, 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅, 데이터 처리를 중앙 서버가 아닌 데이터가 발생하는 주변(edge)에서 데이터를 처리하는 에지 컴퓨팅 환경 등을 포함하며, 기재된 것만으로 구성이 한정되는 것은 아니다.

컴퓨팅장치(100)는 적어도 하나의 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세서은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.

메모리는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅장치(100)는 추가적인 스토리지를 포함할 수 있다. 스토리지는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세서에 의해 실행되기 위해 메모리에 로딩될 수 있다.

또한, 컴퓨팅장치(100)는 사용자입력부(110) 및 출력 장치를 포함할 수 있다. 사용자입력부(110)는 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 장치는 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 사용자입력부(110) 또는 출력 장치로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 컴퓨팅 장치가 다른 디바이스와 통신할 수 있게 하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 통신모듈은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 장치를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 통신모듈은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다.

컴퓨팅장치(100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속 (PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅장치(100)는 디스플레이부(120)를 포함할 수 있으며, 디스플레이부(120)는 디스플레이를 구현하는 방식은 한정되지 않으며, 예컨대 액정(Liquid Crystal), 플라즈마(Plasma), 발광 다이오드(Light-Emitting Diode), 유기발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode), 면전도 전자총(Surface-Conduction Electron-Emitter), 탄소 나노 튜브(Carbon Nano-Tube), 나노 크리스탈(Nano-Crystral) 등의 다양한 디스플레이 방식으로 구현될 수 있다. 디스플레이부(120)는, 액정 방식인 경우에, 액정 디스플레이 패널과 액정 디스플레이 패널에 광을 공급하는 백라이트유닛과, 액정 디스플레이 패널을 구동시키는 패널구동부 등을 포함한다. 한편, 디스플레이부(120)는 백라이트유닛 없이, 자발광 소자인 OLED 패널로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 도면 작성을 위한 모델링 프로그램은 컴퓨터 기반의 그래픽 디자인 도구로, 다양한 객체와 형상을 2D 또는 3D로 표현하게 해주는 소프트웨어를 의미하며, 본 발명에 따른 모델링 프로그램은 평면적인 도면, 스케치, 설계도를 작성하는데 주로 사용되는 2D 모델링 프로그램, 예컨대 AutoCAD, CorelDRAW 등이 될 수 있으며, 공간적인 형상과 구조를 가진 모델을 생성하는 3D 모델링 프로그램, 예컨대 Autodesk Maya, Blender, SolidWorks 등이 될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 모델링 프로그램은 사용자가 직접 객체의 형태, 크기, 위치, 색상 등을 지정하거나 수정할 수 있는 다양한 도구와 기능을 제공할 수 있고, 또한, 미리 정의된 도형, 패턴, 텍스처 등의 라이브러리를 활용하여 더욱 복잡한 디자인도 쉽게 구현하도록 하는 프로그램을 모두 포함할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 모델링 프로그램에서 생성된 도면은 특정한 파일 형식으로 저장될 수 있으며, 예컨대, AutoCAD에서는 DWG나 DXF 형식, SolidWorks에서는 SLDPRT나 SLDASM 형식 등으로 저장될 수 있고, 해당 프로그램의 특성과 구조에 맞게 최적화되어 있어, 데이터의 무결성과 효율성을 보장하도록 하는 모든 형식으로 저장되도록 구현될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 모델링 프로그램의 저장 과정에서는 모델의 기하학적 정보, 물성, 텍스처, 라이팅, 애니메이션 정보 등이 함께 저장되며, 필요에 따라 압축 기술을 활용하여 저장 공간이 최적화될 수 있고, 또한, 작성한 도면을 다른 소프트웨어나 플랫폼에서 사용하기 위해 다양한 포맷으로의 변환 기능도 제공되도록 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)는 통신부(210), 저장부(220) 및 제어부(230)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(210)는 컴퓨팅장치(100) 또는 외부의 다른 전자장치 등과 유무선 통신 방식으로 통신할 수 있다. 따라서 유선 접속을 위한 커넥터 또는 단자를 포함하는 접속부 이외에도 다양한 다른 통신 방식으로도 구현될 수 있다. 예컨대, Wi-Fi, 블루투스, 지그비(Zigbee), 적외선 통신, Radio Control, UWM(Ultra-Wide Band), Wireless USB, NFC(Near Field Communication) 중 하나 이상의 통신을 수행하도록 구성될 수 있다. 통신부(210)는 BLE(Bluetooth Low Energy), SPP(Serial Port Profile), Wi-Fi Direct, 적외선 통신, Zigbee, NFC(Near Field Communication) 등의 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또한 통신부(210)는 Device, S/W module, Circuit, Chip 등의 형태로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(210)는 상기의 다양한 통신 모듈을 포함할 수 있는데, 통신사별 IoT망을 갖는 IoT통신모듈을 포함할 수 있으며, IoT통신모듈은 별개의 통신부(210)를 가진 복수의 사물들이 네트워크를 통해 연결되어 다양한 플랫폼을 기반으로 서비스를 가능하도록 하는 모든 IoT통신망을 의미할 수 있다. 이와 같은 IoT통신모듈을 이용하면 설정된 지역 내에서 보다 원활한 통신망이 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 저장부(220)는 통신부(210)를 통해 컴퓨팅장치(100)로부터 정보를 수신하거나, 외부 검색플랫폼으로부터 정보를 수신하여, 이를 저장할 수 있으며, 제어부(230)에 의해 수신된 복수의 웹페이지에 포함된 텍스트정보, 이미지정보를 수신하여, 이를 저장할 수 있다. 저장부(220)는 후술할 제어부(230)의 처리 및 제어에 따라서 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(220)는 제어부(230)에 의해 엑세스되어, 데이터의 독취, 기록, 수정, 삭제, 갱신 등을 수행할 수 있다. 저장부(220)는 서버(200)에 대한 시스템 전원의 제공 유무와 무관하게 데이터를 보존할 수 있도록 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(hard-disc drive), SSD(solid-state drive) 등과 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 저장부(220)는 제어부(230)에 의해 처리되는 데이터가 임시로 로딩되기 위한 버퍼, 램 등과 같은 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 서버(200)의 제반 구성들이 동작하기 위한 제어를 수행할 수 있다. 제어부(230)는 이러한 제어 동작을 수행할 수 있도록 하는 제어프로그램(혹은 인스트럭션)과, 제어프로그램이 설치되는 비활성의 메모리, 설치된 제어프로그램의 적어도 일부가 로드되는 휘발성의 메모리 및 로드 된 제어프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 혹은 CPU(Central Processing Unit)를 포함할 수 있다. 또한, 이와 같은 제어프로그램은 서버(200) 외에도 다른 외부의 전자장치에도 저장될 수 있다.

제어프로그램은 BIOS, 디바이스드라이버, 운영체계, 펌웨어, 플랫폼 및 응용프로그램(어플리케이션) 중 적어도 하나의 형태로 구현되는 프로그램(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 응용프로그램은, 서버(200)의 제조 시에 서버(200)에 미리 설치 또는 저장되거나, 혹은 추후 사용 시에 외부로부터 응용프로그램의 데이터를 수신하여 수신된 데이터에 기초하여 서버(200)에 설치될 수 있다. 응용프로그램의 데이터는, 예컨대, 어플리케이션 마켓과 같은 외부 서버로부터 본 발명에 따른 플랫폼 등이 서버(200)로 다운로드 될 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 한편, 제어부(230)는 device, S/W module, circuit, chip 등의 형태 또는 그 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자입력부로부터 모델링 프로그램을 실행하는 제1사용자입력을 수신하면, 컴퓨팅장치에 기 저장된 모델링 프로그램에 대응하는 복수의 로드파일 중 제1로드파일 또는 모델링 프로그램에서 새롭게 도면을 작성하도록 하는 제2로드파일 중 적어도 하나를 디스플레이부에 표시되도록 제어할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 로드파일은 사용자가 모델링 프로그램을 실행할 때 불러올 수 있는 여러 설정이나 데이터 파일을 의미하며, 한편, 본 발명에 따른 제1로드파일은 사용자가 이전에 작성하였던 도면이나 프로젝트 정보, 설정 등을 포함하는 파일이며, 이를 통해 사용자는 이전의 작업 상태를 그대로 불러와 계속해서 작업할 수 있으며, 반면, 제2로드파일은 새로운 도면이나 프로젝트를 시작하기 위한 초기 설정이나 템플릿 정보를 담고 있어 이를 통해 사용자는 특정 기준에 따라 새로운 작업을 시작할 수 있도록 구현될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 로드파일은 여러 종류의 데이터나 설정 정보를 하나의 파일 내에 통합하여 저장하여 사용자는 하나의 파일만 불러오면 필요한 모든 정보를 얻을 수 있도록 하며, 작업의 다양한 단계나 버전을 저장하여 관리할 수 있어 사용자는 필요에 따라 이전의 특정 버전을 불러와 작업할 수 있으며, 로드파일은 다양한 포맷으로 저장될 수 있으며, 이러한 포맷은 모델링 프로그램의 종류나 버전에 따라 다를 수 있으나, 다른 포맷의 파일도 불러올 수 있는 기능이 구현될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 로드파일은 압축된 형태로 저장되어 파일 크기를 최소화하여 저장 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 중요한 정보나 데이터를 포함하는 로드파일은 암호화 기술을 사용하여 저장될 수 있어 데이터의 보안을 강화할 수 있고, 로드파일은 파일 내에 작성자, 작성 날짜, 버전 정보 등의 메타데이터를 포함하여 저장할 수 있어 파일 관리와 추적이 용이하도록 구현될 수 있음은 물론이다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자는 사용자입력부를 통해 모델링 프로그램의 실행을 요청하는 제1사용자입력을 제공하며, 예컨대, 특정 버튼을 클릭하거나 키보드의 특정 키를 눌러 프로그램 실행을 지시하는 행위, 이때 제어부(230)는 컴퓨팅장치의 저장 메모리에서 모델링 프로그램에 대응하는 복수의 로드파일을 탐색하며, 로드파일의 목록, 최근 사용한 파일의 순서 또는 특정 사용자 설정에 따라 로드파일을 정렬하도록 제어할 수 있다. 이어서, 제어부(230)는 탐색된 복수의 로드파일 중에서 제1로드파일(이전에 작성된 도면이나 프로젝트 정보를 포함하는 파일)과 제2로드파일(새로운 도면 작성을 위한 초기 설정 파일) 중 적어도 하나를 디스플레이부에 표시하여 사용자가 표시된 목록 중 원하는 로드파일을 선택할 수 있도록 구현할 수 있다. 이후, 사용자가 특정 로드파일을 선택하면, 제어부(230)는 해당 로드파일에 저장된 설정이나 데이터를 불러와 모델링 프로그램을 실행하며, 예컨대, 제1로드파일을 선택하면 이전 작업 상태가 복원되어 표시되며, 제2로드파일을 선택하면 새로운 도면 작성 환경이 초기화되어 표시될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자입력부로부터 모델링 프로그램을 통해 제1로드파일 또는 제2로드파일 중 적어도 하나에 모델링 프로그램에 내장된 도면작성 툴을 통해 도면을 작성하는 제2사용자입력을 수신하면, 제2사용자입력에 대응하는 복수의 작업데이터를 수집하여 저장부에 저장되도록 제어할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자는 사용자입력부를 통해 모델링 프로그램에 내장된 도면작성 툴을 이용하여 도면을 작성하는 제2사용자입력을 제공한다. 사용자는 도면작성 툴의 다양한 기능, 예컨대, 선 그리기, 도형 삽입, 텍스트 추가 등을 활용하여 원하는 도면을 구성할 수 있으며, 도면 작성 과정에서 사용자가 제작한 도면의 구성 요소, 설정 값, 적용된 스타일, 도면의 크기와 같은 관련 작업데이터들이 제어부(230)에 의해 수집되며, 제어부(230)는 수집된 복수의 작업데이터를 저장부로 전송하며, 이때, 해당 데이터는 제1로드파일 또는 제2로드파일 중 선택된 파일의 구조 및 형식에 맞게 정렬되어 저장된다.

또한, 본 발명에 따른 제어부(230)는 사용자의 선택에 따라, 주기적으로 또는 특정 조건 하에 작업데이터의 백업을 생성하도록 할 수 있고 이를 통해 데이터 손실을 방지하고, 사용자가 이전 상태로 복원할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 도면작성 툴은 엔지니어링, 건축, 디자인 및 기타 관련 분야에서 활용되어 사용자가 그래픽 인터페이스를 통해 도면, 설계도, 그래픽, 또는 기타 시각적 표현을 생성, 수정, 및 관리할 수 있게 해주는 소프트웨어 응용 프로그램를 의미하며, 이는 모델링 프로그램 내에 내장된 기능일 수도 있으며, 외부의 다른 응용 프로그램을 의미할 수도 있다.

한편, 본 발명에 따른 도면작성 툴은 평면적인 도면 및 설계를 위해 사용되는 2D 벡터 기반 도면 툴, 3D 공간에서 객체를 생성하고 수정할 수 있게 해주는 3D 모델링 툴로, 예컨대, SolidWorks, Blender, 3ds Max와 같은 프로그램이 이에 해당될 수 있다. 또한, 빠른 스케치 및 초안 작성을 위한 스케치 및 드래프팅 툴, 예컨대 SketchUp이 해당될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 도면작성 툴은 모델링 프로그램 내에 내장되거나, 외부의 응용 프로그램으로써 모델링 프로그램의 동작을 제어하도록 하는 것을 모두 포함할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 도면작성 툴은 선, 도형, 텍스트, 색상 및 스타일을 제어할 수 있는 다양한 도구 및 기능을 제공할 수 있으며, 예컨대, 도면의 다양한 요소를 분리된 레이어에 배치하여 관리 및 수정의 편의를 높일 수 있으며, 다른 소프트웨어와의 호환성을 위해 다양한 파일 형식을 지원하는 파일 호환성을 갖도록 구현될 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 도면작성 툴은 전용 프로젝트 파일 형식으로 데이터를 저장될 수 있고, 이는 도면의 구조, 설정, 레이어, 스타일 등의 모든 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자는 반복적으로 사용되는 도면 요소나 설정을 템플릿으로 저장하여 향후 도면 작성시에 재사용할 수 있으며, 복잡한 도면에서는 외부 파일을 참조하여 도면의 일부로 통합하여 파일 크기를 줄이고 동일한 정보의 중복을 방지하도록 저장될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능을 통해 제2사용자입력이 주기적으로 수신되는 동안의 컴퓨팅장치의 구동상태를 분석하며, 분석된 구동상태가 기 설정된 임계위험수치를 초과하면, 임계위험수치가 초과하기 전까지 입력된 복수의 작업데이터를 저장부에 백업하도록 제안하는 백업알림을 상기 디스플레이부에 표시할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 특정한 딥러닝 알고리즘을 통해 학습된 인공지능 모델을 이용하여 컴퓨팅장치의 구동상태를 지속적으로 모니터링하며, 사용자가 주어진 태스크(Task)를 수행하는 도중에 제2사용자입력이 주기적으로 입력되기 시작하면, 이 입력 패턴과 연관된 컴퓨팅장치의 구동상태 데이터를 인공지능 모델에 공급하여 분석을 시작한다.

예컨대, 사용자가 복잡한 3D 모델링 작업을 수행하면서 다양한 툴과 명령을 사용하게 되면, 이로 인해 컴퓨팅장치의 CPU 및 RAM 사용량이 급격히 증가할 수 있고, 이때 인공지능 모델은 이러한 변화를 감지하고 구동상태의 패턴을 식별 및 분석한다.

이후, 기 설정된 임계위험수치, 예컨대 CPU 사용률 90% 또는 RAM 사용량 95% 같은 값이 설정되어 있을 때, 컴퓨팅장치의 구동상태의 패턴을 식별한 결과, 해당 임계값을 초과하는 구동상태가 감지되면, 제어부(230)는 즉각적인 조치가 필요함을 인지하고, 제어부(230)는 사용자의 작업 진행 상황을 손상시키지 않기 위해 최근에 입력된 작업데이터를 안전하게 백업하도록 백업알림을 생성하며, 이 알림은 디스플레이부에 "작업데이터 백업 권장" 또는 "임계위험수치 초과! 지금 바로 백업하십시오."와 같은 메시지로 표시될 수 있고, 이를 통해 사용자는 이러한 알림을 확인하고, 필요한 경우 즉시 작업데이터의 백업 절차를 시작할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능은 기계 학습의 하위 분야로, 빅데이터 셋을 사용하여 학습된 심층 인공 신경망을 기반으로 하며, 다층으로 구성된 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 인식하고 예측할 수 있는 인공지능 모델을 의미할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 딥러닝 알고리즘은 인간의 뇌에서 발견되는 뉴런의 동작 방식을 모방하는 인공 뉴런 네트워크를 기반으로 하여, 데이터의 계층적 표현을 학습하는 데 특화되어 있어, 입력 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하도록 구현될 수 있으며, 예컨대, 이미지 인식 및 처리에 주로 사용되는 Convolutional Neural Networks (CNNs), 시퀀스 데이터나 시계열 데이터 처리에 특화된 Recurrent Neural Networks (RNNs), 데이터를 생성하는 데 사용되며, 예를 들면 이미지 생성이나 스타일 변환 등에 주로 활용되는 Generative Adversarial Networks (GANs), 데이터 압축 및 노이즈 제거에 사용되는 Autoencoders, : 주로 텍스트 처리에 사용되며, 자연어 처리 분야에서 이용되는 Transformer Architectures를 포함할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 딥러닝 모델은 입력 데이터의 저수준 특징에서부터 고수준 특징까지 순차적으로 학습하며, 이때 필요한 데이터는 저장부에 기 저장된 모델링 프로그램의 사용 및 오류환경, 컴퓨팅장치의 구동환경에 대한 빅데이터 셋을 활용할 수 있으며, 이미 훈련된 모델의 일부를 다른 작업에 재활용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 향상시키도록 구현될 수 있다.

예컨대, 본 발명의 딥러닝 알고리즘이 적용된 인공지능 모델은 컴퓨팅장치의 구동상태 분석에 사용될 수 있으며, 컴퓨팅장치의 CPU 사용률, RAM 사용률, 디스크 IO 및 네트워크 트래픽과 같은 여러 지표를 모니터링하면서 이러한 지표들의 패턴을 학습하고, 이를 통해 장치의 이상 동작 또는 임박한 고장, 모델링 프로그램의 오류발생을 사전에 예측하고, 사용자에게 경고 메시지를 보여주는 등의 조치를 제어부(230)가 취하도록 구현될 수 있다.

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본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자입력부로부터 백업알림에 대응하여 백업을 수행을 요청하는 제3사용자입력을 수신하면, 모델링 프로그램을 통해 현재까지 작업된 복수의 작업데이터 중 도면데이터와 Task데이터를 식별하고, 제1사용자입력을 수신한 때부터 제3사용자입력을 수신한 때까지의 제1시간 동안 입력된 Task데이터만을 저장부에 저장하도록 제어할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자입력부에서 제3사용자입력을 수신하자마자 해당 입력을 분석하는 메커니즘을 수행할 수 있다. 예컨대, 백업 요청을 인식하면 제어부(230)는 내부적인 프로세스를 통해 작업데이터 내에서 도면데이터와 Task데이터를 구분하게 되며, 일 예로 사용자가 작업 중인 모델링 프로그램의 인터페이스에 "백업하기" 버튼을 클릭하면, 이는 제3사용자입력으로 인식되고, 입력을 수신한 제어부(230)는 모델링 프로그램의 데이터베이스나 캐시 메모리를 스캔하고, 스캔 과정에서, 데이터의 헤더, 메타데이터 또는 태그를 활용하여 도면데이터와 Task데이터를 구별한다.

또한 본 발명에 따른 제어부(230)는 제1사용자입력의 시간 로그를 추적하여, 이 시간과 제3사용자입력을 수신한 시간 사이의 차이를 계산할 수 있다. 예컨대, 제1사용자입력이 오전 10시에 이루어졌고, 제3사용자입력이 오후 2시에 이루어진 경우, 제1시간은 4시간으로 판단한다. 이후, 4시간 동안에 생성 또는 수정된 Task데이터만을 식별하며, 식별된 Task데이터는 특정 디렉토리나 클라우드 기반의 저장소로 전송되어 백업될 수 있고, 제어부(230)는 이를 자동화하여, 사용자의 추가적인 입력 없이도 백업을 완료할 수 있도록 설계될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 도면데이터와 Task데이터는 모델링 프로그램 내에서 중요한 데이터 유형으로 간주되며, 각각의 데이터는 그 특성과 용도에 따라 구분될 수 있다.

예컨대, 본 발명에 따른 도면데이터는 사용자가 모델링 프로그램을 통해 생성 또는 수정한 그래픽 및 구조적 정보에 대한 2D 스케치, 3D 모델, 어셈블리 도면, BOM (Bill of Materials) 목록, 주석 및 치수 등이 포함될 수 있으며, 또한, 시각적 표현과 정밀한 치수, 재료 정보 등을 포함하여 제품의 디자인과 구조를 정확하게 나타내도록 구현될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 Task데이터는 사용자의 도면 작업과 관련된 태스크, 명령, 작업 흐름, 프로세스 순서 등의 정보를 포함하며, 이는 작업 명령, 툴의 사용 기록, 도면에 대한 수정 이력, 코멘트나 메모, 작업 순서 및 우선순위 등의 정보가 포함되어 있을 수 있고, 주로 작업의 흐름과 진행 상태를 추적하고 관리하기 위해 사용되며, 작업의 효율성과 생산성을 높이도록 구현될 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 도면데이터와 Task데이터는 모델링 작업의 두 주요 구성 요소로, 각각의 데이터는 제품의 디자인과 제작 과정을 지원하고 문서화하는 데 중요한 역할을 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 Task데이터를 도면데이터에 대한 새로운 형태의 제1도면을 추가하는 제1변경데이터, 도면데이터에 포함된 기존 형태의 제2도면을 삭제하는 제2변경데이터 및 제2도면의 기존 형태를 기 설정된 수치만큼 유지하며 일부만 변경하는 제3변경데이터로 분류할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 Task데이터를 수신하여 분석한다. 분석 결과, Task데이터가 새로운 형태의 도면을 추가하는 명령을 포함하면 이를 제1변경데이터로 분류한다. 예컨대, 사용자가 새로운 부품의 설계도를 추가하거나, 새로운 레이어를 도면에 추가하는 경우 제1변경데이터로 분류되며, 제어부(230)는 Task데이터에서 기존의 제2도면을 삭제하는 명령이 있는지 확인하고, 이러한 명령이 포함되어 있다면, 해당 데이터는 제2변경데이터로 분류하며, 예컨대, 기존에 설계된 부품의 도면이 더 이상 필요하지 않아 제거되거나, 특정 레이어가 도면에서 삭제되는 경우가 제2변경데이터로 분류될 수 있다. 또한, 제2도면의 형태가 일부만 변경되는 명령이 Task데이터에 포함되어 있을 경우, 제어부(230)는 이를 제3변경데이터로 분류하며, 예컨대, 기존의 부품 도면에서 특정 부분만 수정되거나, 도면의 레이어 설정이 기존 수치의 일부만 변경되는 경우에 제3변경데이터로 분류될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 모델링 프로그램을 실행하는 복수의 사용자 중 제1사용자가 입력한 제1변경데이터, 제2변경데이터 및 제3변경데이터를 식별하여, 제1사용자의 작업목록으로 저장부에 저장하도록 제어할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 모델링 프로그램에서 활동하는 다양한 사용자들의 작업을 모니터링할 수 있으며, 제1사용자가 프로그램 내에서 수행하는 도면 변경 작업을 추적하며, 그 결과로 생성되는 제1변경데이터, 제2변경데이터, 제3변경데이터를 식별한다. 예컨대, 제1사용자가 새로운 구성 요소를 도면에 추가하면 해당 데이터는 제1변경데이터로 분류되며, 또한 제1사용자가 기존 도면의 특정 부분을 삭제하는 경우, 해당 작업은 제2변경데이터로 분류되고, 그리고 기존 도면의 일부만 수정하는 경우, 이러한 작업은 제3변경데이터로 분류된다.

즉, 본 발명에 따른 제어부(230)는 이러한 변경 데이터들을 식별한 후, 제1사용자의 작업목록으로 정리한다. 예컨대, "제1사용자 작업목록"이라는 이름의 파일이나 데이터베이스 항목으로 저장되며, 해당 목록에는 제1사용자가 수행한 모든 변경 작업과 관련 데이터가 포함되며, 이때 작업목록은 저장부에 안전하게 저장되어, 후에 작업 히스토리 검토나 오류 수정 시 참조할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 복수의 사용자 중 제2사용자로부터 제1사용자의 작업목록에 대한 접근허가를 요청하는 제4사용자입력을 수신하면, 제2사용자의 제1사용자의 작업목록에 대한 권한유무를 식별하여 권한이 있으면 제2사용자의 컴퓨팅장치에 제1사용자의 작업목록을 송신하도록 제어할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 모델링 프로그램에서 활동하는 다양한 사용자들의 상호작용을 모니터링하며, 복수의 사용자 중 제2사용자가 제1사용자의 작업목록에 대한 접근을 원하는 상황에서 제어부(230)는 예컨대, 제2사용자가 팀 프로젝트의 진행 상황을 확인하기 위해 제1사용자의 작업목록에 접근하는 제4사용자입력을 수신하면, 제어부(230)는 먼저 제2사용자의 제1사용자의 작업목록에 대한 접근 권한을 식별 또는 검증하며, 예컨대, 데이터베이스나 권한 관리 시스템에서 제2사용자의 권한을 확인하고, 만약 제2사용자가 적절한 권한을 갖고 있다면, 제어부(230)는 제1사용자의 작업목록을 제2사용자의 컴퓨팅장치로 전송하며, 반면, 권한이 없다면 접근을 거부하며, 이에 대한 알림을 제2사용자에게 송신하게 된다. 이를 통해 복수의 사용자간 다중 작업 시 보다 적은 리소스로 상대방이 작업한 데이터를 수신하여, 본인의 컴퓨팅장치에서 구현할 수 있어 프로세스 및 메모리의 자원 효율성을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 Task데이터는 즉각적 데이터 변동사항이 저장되는 로우데이터 및 구조적 변화 및 복잡한 변동사항이 저장되는 하이데이터를 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 로우데이터와 하이데이터는 Task데이터 내에서 데이터 특성에 따라 분류되는 것을 의미하며, 로우데이터는 즉시 발생한 사건이나 활동에 대한 정보를 나타내는 데이터이다. 이는 이벤트나 행동이 발생한 직후 즉시 기록되는 데이터를 의미하며, 예컨대, 사용자의 입력 로그, 센서로부터의 즉시 출력, 장치의 상태변화 등이 포함될 수 있다. 예컨대, 사용자가 모델링 프로그램에서 도구를 사용하여 도면을 수정하거나 그려 넣을 때, 그 행동이 발생하는 즉시 기록되는 데이터가 즉각데이터로 분류될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 하이데이터는 시간이 지나면서 발생하는 구조적이거나 복잡한 변화에 관한 정보를 포함하는 데이터를 의미하며, 예컨대, 변화의 추세나 패턴을 분석하기 위해 사용되는 시간에 따른 사용자의 행동 패턴, 장치의 성능 변화, 도면의 수정 추이 등이 포함될 수 있다. 예컨대, 사용자가 여러 세션에 걸쳐 모델링 프로그램에서 도면을 수정할 때, 각 세션에서의 수정 내역이나 사용한 도구의 순서와 빈도 등의 변화를 기록한 데이터가 하이데이터로 분류될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 제1시간을 복수의 시간구간으로 분할한 복수의 분할구간을 생성하고, 제1사용자입력을 수신한 때부터 복수의 분할구간 중 제1분할구간의 시점까지 누적 입력된 Task데이터인 제1Task데이터 및 제1사용자입력을 수신한 때부터 제1분할구간 이후에 존재하는 제2분할구간까지 누적 입력된 Task데이터인 제2Task데이터를 식별 및 저장부에 저장하도록 제어할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 시스템의 내부 타이머나 외부 시간 소스를 참조하여 제1시간을 나타내는 주어진 기간을 복수의 구간으로 나눈다. 예컨대, 제1시간이 60분인 경우, 이를 10분씩 6개의 분할구간으로 나눌 수 있다. 이후, 제1사용자입력이 수신되는 즉시, 제어부(230)는 데이터의 수집을 시작하며, 이때 첫 10분 동안 수집된 Task데이터는 제1Task데이터로 분류된다. 이 데이터는 특정한 메모리 영역이나 저장 장치의 지정된 영역에 저장된다. 그리고, 첫 10분이 지나고 20분까지의 구간 동안 수집되는, 즉 첫 10분의 제1Task데이터와 그 다음 10분의 Task데이터가 합쳐진 Task데이터가 제2Task데이터로 분류되며, 마찬가지로 지정된 다른 메모리 영역이나 저장 장치의 영역에 저장된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 모델링 프로그램의 구동 중 모델링 프로그램 자체적 오류 또는 예상치 못한 저장부에 설치된 OS의 오류로 인해 모델링 프로그램이 강제 중단된 후 모델링 프로그램을 실행하는 제3사용자입력을 수신하면, 도면데이터에 제1Task데이터가 적용된 제1도면데이터 및 도면데이터에 제2Task데이터가 적용된 제2도면데이터를 표시하여 각각의 제1분할구간 또는 제2분할구간으로의 복구시점을 선택하도록 하는 복구알림을 디스플레이부에 표시할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 모델링 프로그램의 정상적 구동 중 모니터링 기능을 통해 프로그램의 작동 상태와 OS의 상태를 지속적으로 확인하고, 만약 프로그램이나 OS에서 오류가 발생하고 프로그램이 강제로 종료된 경우 또는 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능을 통해 구동상태가 기 설정된 임계위험수치를 초과하면 해당 상태를 내부적으로 기록하고 오류가 발생한 시점 또는 발생이 예상되는 시점에서의 데이터 상태를 저장부에 백업할 수 있다.

한편, 제3사용자가 모델링 프로그램을 재실행하려는 시도, 즉 제3사용자입력을 감지하면 제어부(230)는 이전에 백업된 데이터 상태와 현재의 데이터 상태를 비교하며, 예컨대, 제1Task데이터와 제2Task데이터에 대한 최신 변경 사항을 추적하고 이를 도면데이터에 반영하여 제1도면데이터와 제2도면데이터를 생성하고, 사용자 인터페이스를 통해 복구알림을 디스플레이부에 표시하며, 이때 복구알림에는 제1분할구간과 제2분할구간에 해당하는 제1도면데이터와 제2도면데이터의 상태가 각각 시각적으로 표시되며, 사용자는 이 중에서 원하는 복구 시점을 선택할 수 있다. 이에 사용자로부터 선택된 복구 시점에 따라, 제어부(230)는 해당 시점의 Task데이터를 기반으로 도면데이터를 복구하고, 모델링 프로그램은 복구된 데이터 상태에서 재실행된다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 OS(Operating System)는 컴퓨터 시스템에서 하드웨어와 소프트웨어 간의 인터페이스를 제공하는 기본 소프트웨어를 의미하며, 사용자와 시스템 간의 통신을 가능하게 하며, 시스템의 자원을 효율적으로 관리하고 분배하는 역할을 수행한다.

구체적으로, 본 발명에 따른 OS는 개인용 컴퓨터에서 주로 사용되는 OS, 예컨대 Windows, macOS, Linux, 서버 환경에서 최적화되어 동작하는 OS, 예컨대 Windows Server, Linux 서버 버전, 스마트폰이나 태블릿에서 사용되는 OS, 예컨대 Android, iOS, Windows Mobile, 특정 장치나 시스템에 특화되어 동작하는 임베디드 OS, 예컨대 RTOS(Real-Time Operating System)을 모두 포함할 수 있으며, 도면을 작성하는 모델링 프로그램이 구동될 수 있는 환경의 모든 종류의 OS를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 제2분할구간 이후에 존재하는 제3분할구간까지 누적 입력된 Task데이터인 제3Task데이터를 식별하여 저장부에 저장하고, 제1Task데이터가 변경되지 않고 유지되는 시간이 기 설정된 고정시간을 초과하면, 제1Task데이터를 제2Task데이터로, 제2Task데이터를 제3Task데이터로 업데이트하며, 도면데이터를 제1Task데이터가 적용된 제1도면데이터로 업데이트할 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 제어부(230)는 사용자가 작업을 진행하면서 생성되는 Task데이터를 지속적으로 모니터링하며, 제3분할구간 동안의 Task데이터, 즉 제3Task데이터가 발생하면 이를 즉시 식별하여 저장부에 저장하고, 작업이 수행되면서 시간의 경과에 따라 제1Task데이터의 변경이 더 이상 존재하지 않고, 데이터가 일정 시간 동안 유지될 경우, 제어부(230)는 자동적으로 데이터의 업데이트를 진행할 수 있다. 구체적으로는 제1Task데이터는 제2Task데이터로, 그리고 제2Task데이터는 제3Task데이터로 변경되어 저장된다. 이러한 데이터 업데이트 과정을 통해 도면데이터 역시 최신 Task데이터에 따라 갱신되며, 결과적으로 제1도면데이터는 제1Task데이터를 반영한 상태로 업데이트된다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자의 작업 패턴 및 도면 변경 빈도를 기반으로 제1Task데이터, 제2Task데이터, 제3Task데이터의 업데이트 주기를 조절할 수 있는데, 이때 제어부(230) 내에는 순환형 Ring List를 활용하는 Round Robin 형태의 스케줄러가 포함된다.

보다 구체적으로, 제어부(230)는 초기 설정 시 기본적인 업데이트 주기, 예컨대 10분, 20분, 30분을 Ring List에 할당하며, 이후, 사용자가 활발하게 작업을 진행하는 경우(즉, 도면 변경 빈도가 높은 경우), Round Robin 스케줄러는 다음 업데이트 주기를 Ring List에서 선택한다. 예를 들면, 처음에는 10분 주기로 업데이트하고, 다음에는 20분, 그 다음에는 30분 주기로 업데이트한다. 이렇게 순환하는 방식으로 업데이트 주기를 조절한다.

즉, 사용자가 모델링 작업을 시작하면, 제어부(230)는 Round Robin 스케줄러를 활용하여 초기 업데이트 주기를 10분으로 설정하며, 10분 후, 제1Task데이터를 업데이트하고, 도면 변경 및 Task데이터의 입력 빈도가 낮은 경우에, 다음 업데이트 주기는 스케줄러에 의해 20분으로 설정되며, 20분 후, 제2Task데이터를 업데이트하고, 계속해서 도면 변경 및 Task데이터의 입력 빈도가 낮다면 다음 업데이트 주기는 30분으로 설정되며, 이후 사용자가 해당 30분 동안 많은 변경 작업을 진행한다면, 스케줄러는 다시 10분 주기로 업데이트를 진행하도록 조절할 수 있다. 이를 통해, 보다 효율적인 자원관리를 수행하여 작업의 속도에 향상성을 제공할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 Round Robin 스케줄러는 프로세스나 작업의 진행 순서를 정하는 방법 중 하나로, 각 작업에 동일한 처리 시간을 할당하여 순환하는 방식으로 처리하는 스케줄링 알고리즘을 의미하며, 보다 구체적으로 모든 작업에 대해 고정된 시간 단위인 time quantum (또는 time slice)를 할당하고, 이 시간이 경과한 후에 다음 작업으로 넘어가는 방식을 사용하며, 만약 작업이 할당된 시간 내에 완료되지 않으면, 해당 작업은 대기열의 맨 뒤로 이동하며, 다음 순서의 작업이 시작되도록 구현될 수 있으며, 다양한 우선순위를 갖는 작업을 처리하기 위해 Weighted Round Robin 방식이 사용될 수도 있다.

또 다른 실시예로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(230)는 사용자의 작업 패턴 및 도면 변경 빈도를 기반으로 제1Task데이터, 제2Task데이터, 제3Task데이터의 업데이트 주기를 하기의 [수학식2]에 기초하여 결정할 수 있다.

[수학식2]

상기 [수학식2]에서 U는 제1Task데이터, 제2Task데이터, 제3Task데이터를 얼마나 자주 업데이트할지 결정하는 업데이트 주기(분 또는 초)를 의미하며, P는 사용자가 일일이 수행하는 작업의 양 및 유형을 나타내는 지표로써 사용자의 작업 패턴(1시간 동안의 사용자의 클릭 수)를 의미하며, F는 기 설정된 시간 동안 도면의 변경 횟수를 의미하며, H는 사용자의 최근 작업 시 전체 시간 동안의 도면 변경 횟수와 클릭 횟수의 평균 값을 의미할 수 있다. 즉, [수학식2]는 사용자의 클릭 수가 높아지고, 도면의 변경 횟수가 높아질수록 업데이트 주기인 시간이 길어지도록 하여 도면의 변경이 잦을 경우에 기존과 대비 작업하던 도면이 초기로 다시 돌아갈 수도 있기에, 주기를 길게 함으로써 자원 리소스를 효율적으로 사용함으로써 프로그램의 오류발생을 저감할 수 있다. 한편, 로그스케일을 사용하여 메모리와 CPU의 사용률이 높아질수록 프로그램 및 OS의 오류 발생의 확률이 높아지는 것의 변수 영향력을 조정 반영함으로써 사용자 패턴에 보다 가중치를 둔 업데이트 주기를 도출할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시 예들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

100: 컴퓨팅장치
110: 사용자입력부
120: 디스플레이부
200: 서버
210: 통신부
220: 저장부
230: 제어부

Claims (3)

1. 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템에 있어서,
   도면 작성을 위한 모델링 프로그램의 화면을 표시하는 디스플레이부; 및 사용자입력을 위한 사용자입력부가 마련된 컴퓨팅장치를 포함하며,
   상기 컴퓨팅장치와 네트워크적으로 연결된 서버를 포함하며,
   상기 서버는 통신부; 저장부; 및 제어부;를 포함하며,
   상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 실행하는 제1사용자입력을 수신하면, 상기 컴퓨팅장치에 기 저장된 상기 모델링 프로그램에 대응하는 복수의 로드파일 중 제1로드파일 또는 상기 모델링 프로그램에서 새롭게 도면을 작성하도록 하는 제2로드파일 중 적어도 하나를 상기 디스플레이부에 표시되도록 제어하며,
   상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 모델링 프로그램을 통해 상기 제1로드파일 또는 상기 제2로드파일 중 적어도 하나에 상기 모델링 프로그램에 내장된 도면작성 툴을 통해 도면을 작성하는 제2사용자입력을 수신하면, 상기 제2사용자입력에 대응하는 복수의 작업데이터를 수집하여 상기 저장부에 저장하며,
   상기 제어부는 딥러닝 알고리즘으로 학습된 인공지능을 통해 상기 제2사용자입력이 주기적으로 수신되는 동안의 상기 컴퓨팅장치의 구동상태를 분석하며, 분석된 상기 구동상태가 기 설정된 임계위험수치를 초과하면, 상기 임계위험수치가 초과하기 전까지 입력된 상기 복수의 작업데이터를 상기 저장부에 백업하도록 제안하는 백업알림을 상기 디스플레이부에 표시하며,
   상기 제어부는 상기 사용자입력부로부터 상기 백업알림에 대응하여 백업을 수행을 요청하는 제3사용자입력을 수신하면, 상기 모델링 프로그램을 통해 현재까지 작업된 상기 복수의 작업데이터 중 도면데이터와 Task데이터를 식별하고, 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 상기 제3사용자입력을 수신한 때까지의 제1시간 동안 입력된 Task데이터만을 상기 저장부에 저장하며,
   상기 제어부는 상기 Task데이터를 상기 도면데이터에 대한 새로운 형태의 제1도면을 추가하는 제1변경데이터, 상기 도면데이터에 포함된 기존 형태의 제2도면을 삭제하는 제2변경데이터 및 상기 제2도면의 기존 형태를 일부만 변경하는 제3변경데이터로 분류하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 모델링 프로그램을 실행하는 복수의 사용자 중 제1사용자가 입력한 상기 제1변경데이터, 상기 제2변경데이터 및 상기 제3변경데이터를 식별하여, 상기 제1사용자의 작업목록으로 상기 저장부에 저장하고,
   상기 제어부는 상기 복수의 사용자 중 제2사용자로부터 상기 제1사용자의 작업목록에 대한 접근허가를 요청하는 제4사용자입력을 수신하면, 상기 제2사용자의 상기 제1사용자의 작업목록에 대한 권한유무를 식별하여 권한이 있으면 상기 제2사용자의 컴퓨팅장치에 상기 제1사용자의 작업목록을 송신하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 Task데이터는 즉각적 데이터 변동사항이 저장되는 로우데이터 및 구조적 변화 및 변동사항이 저장되는 하이데이터를 포함하며,
   상기 제어부는 상기 제1시간을 복수의 시간구간으로 분할한 복수의 분할구간을 생성하고, 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 상기 복수의 분할구간 중 제1분할구간의 시점까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제1Task데이터 및 상기 제1사용자입력을 수신한 때부터 제1분할구간 이후에 존재하는 제2분할구간까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제2Task데이터를 식별 및 상기 저장부에 저장하며,
   상기 제어부는 상기 모델링 프로그램의 구동 중 상기 모델링 프로그램 자체적 오류 또는 예상치 못한 상기 저장부에 설치된 OS의 오류로 인해 상기 모델링 프로그램이 강제 중단된 후 상기 모델링 프로그램을 실행하는 제3사용자입력을 수신하면, 상기 도면데이터에 상기 제1Task데이터가 적용된 제1도면데이터 및 상기 도면데이터에 상기 제2Task데이터가 적용된 제2도면데이터를 표시하여 각각의 상기 제1분할구간 또는 제2분할구간으로의 복구시점을 선택하도록 하는 복구알림을 상기 디스플레이부에 표시하며,
   상기 제어부는 상기 제2분할구간 이후에 존재하는 제3분할구간까지 누적 입력된 상기 Task데이터인 제3Task데이터를 식별 및 상기 저장부에 저장하고, 상기 제1Task데이터가 변경되지 않고 유지되는 시간이 기 설정된 고정시간을 초과하면, 상기 제1Task데이터를 상기 제2Task데이터로 상기 제2Task데이터를 상기 제3Task데이터로 업데이트하며, 상기 도면데이터를 상기 제1Task데이터가 적용된 상기 제1도면데이터로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 Real Time 도면 복구 시스템.