KR102647480B1 - 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치 - Google Patents
원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은, 제어 로직의 심볼 및 특성정보를 포함하는 데이터 베이스부, 사용자에 의해 심볼 및 특성정보를 선택할 수 있도록 구성되는 입력부, 선택된 심볼 및 특성정보를 로딩하여 벡터형 정규화 제어 도면을 생성하는 제어로직도면 생성부 및 제어로직도면 생성부에서 생성된 벡터형 정규화 제어 도면을 검증하는 검증부를 포함하는 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치는 발전정지의 근본원인 분석 기초 자료로 활용되는 데이터를 신속하고 객관적으로 확보할 수 있어 원자력 발전소 재가동에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
본 발명에 따른 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치는 발전정지의 근본원인 분석 기초 자료로 활용되는 데이터를 신속하고 객관적으로 확보할 수 있어 원자력 발전소 재가동에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
Description
본 발명은 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치에 관한 것이다.
제어 프로그램의 발전에 따라 다양한 산업현장에서 제어 로직의 검증 또는 변경이 광범위하게 사용되고 있다. 이러한 종래의 제어 설비 입출력 도면과 관련하여 대한민국 등록특허 제2145361 호가 개시되어 있다.
그러나, 가동 원자력 발전소와 같은 장기간 운용되었던 발전소에는 설계 당시의 제어 프로그램의 기술적 한계에 의해 제어 로직을 하드 카피 또는 스캐닝된 형태의 이미지로 보유하고 있는 실정이다.
이러한 종래의 원자력 발전소는 향후 일정기간동안 가동이 이루어져야 하며, 제어계동의 개량 또는 검증이 지속적으로 이루어져야 안전성을 확보할 수 있다. 또한, 제어 로직 도면은 발전소의 핵심 도면으로 고도의 신뢰성을 유지해야 한다.
그러나, 정비원 또는 운전원의 개인적인 지식과 경험에 의존하여 분석이 이루어지고 있어 신뢰도 하락의 원인이 되고 있다. 또한 제어 로직의 변경이 필요한 경우 로직의 신뢰성을 위한 검증활동이 수작업으로 진행되어 검증 신뢰도가 하락하는 문제점이 있었다. 또한 안전등급 소프트웨어의 변경시 검증을 수행할 때 인력과 시간 및 비용이 증가되는 문제점이 있엇다.
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치를 제공하는 것에 그 목적이 있다.
상기 과제의 해결 수단으로서, 제어 로직의 심볼 및 특성정보를 포함하는 데이터 베이스부, 사용자에 의해 심볼 및 특성정보를 선택할 수 있도록 구성되는 입력부, 선택된 심볼 및 특성정보를 로딩하여 벡터형 정규화 제어 도면을 생성하는 제어로직도면 생성부 및 제어로직도면 생성부에서 생성된 벡터형 정규화 제어 도면을 검증하는 검증부를 포함하는 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치가 제공될 수 있다.
한편, 검증부는, 하이라이트 검증부, 타이밍 검증부 및 테이블 검증부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 하이라이트 검증부는 벡터형 정규화 제어 도면상에서 심볼 및 특성정보를 근거로 시간에 따른 신호의 흐름에 대한 검증을 수행할 수 있다.
한편, 타이밍 검증부는 심볼 및 특성정보를 근거로 시간에 따른 로직 신호들의 실시간 동시성을 표시하여 검증을 수행할 수 있다.
한편, 테이블 검증부는 2n 의 신호 입력에 대한 시험 결과 표시 방식으로 검증을 수행할 수 있다.
한편, 입력부는, 사용자의 입력에 따라 벡터형 정규화 제어 도면상에서 입력 신호의 값을 입력받을 수 있도록 구성되며, 출력 포인트를 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다.
한편, 검증부는, 멀티 스레드(multi-thread)를 통하여 심볼에 대한 실시간 동시 검사를 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치는 발전정지의 근본원인 분석 기초 자료로 활용되는 데이터를 신속하고 객관적으로 확보할 수 있어 원자력 발전소 재가동에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
또한 원자력 발전소 안전등급 및 비안전등급의 소프트웨어 확인 및 검증의 시간 및 투입 인력을 절약할 수 있는 효과가 있다.
또한 자동화된 검증 장치를 통하여 휴먼에러로 인한 신뢰도 하락을 방지할 수 있어 제어 로직의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성의 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 장치의 블록도이다.
도 3은 종래의 하드 카피 및 스캔 이미지의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 전환된 이미지 형태에서 인식을 위해 분할된 영역을 도시한 도면이다.
도 5는 재구성된 정규형 도면의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 원자력 안전등급에 적용가능한 소프트웨어 검증 방법의 개념을 도시한 도면이다.
도 7은 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치의 블록도이다.
도 8은 하이라이트 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 9는 타이밍 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 10은 테이블 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 11은 안전등급 소프트웨어 검증의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 장치의 블록도이다.
도 3은 종래의 하드 카피 및 스캔 이미지의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 전환된 이미지 형태에서 인식을 위해 분할된 영역을 도시한 도면이다.
도 5는 재구성된 정규형 도면의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 원자력 안전등급에 적용가능한 소프트웨어 검증 방법의 개념을 도시한 도면이다.
도 7은 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치의 블록도이다.
도 8은 하이라이트 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 9는 타이밍 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 10은 테이블 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 11은 안전등급 소프트웨어 검증의 개략도이다.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치에 대하여, 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고 이하의 실시예의 설명에서 각각의 구성요소의 명칭은 당업계에서 다른 명칭으로 호칭될 수 있다. 그러나 이들의 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 변형된 실시예를 채용하더라도 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 각각의 구성요소에 부가된 부호는 설명의 편의를 위하여 기재된다. 그러나 이들 부호가 기재된 도면상의 도시 내용이 각각의 구성요소를 도면내의 범위로 한정하지 않는다. 마찬가지로 도면상의 구성을 일부 변형한 실시예가 채용되더라도 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 당해 기술 분야의 일반적인 기술자 수준에 비추어 보아, 당연히 포함되어야 할 구성요소로 인정되는 경우, 이에 대하여는 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 방법의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 방법은 기존의 하드 카피 또는 스캔 이미지(10)로부터 정규형 도면을 생성할 수 있도록 구성된다.
본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 방법은 과거에 건설되어 운용중인 원자력 발전소에는 종래에 제작되었던 하드 카피의 문서 또는 스캔 이미지(10)로 제어 로직 도면을 확보하고 있는 경우가 많으며, 이로부터 신속하고 정확하게 벡터 이미지화 할 수 있으며, 이를 근거로 제어로직 도면을 생성할 수 있도록 구성된다.
먼저 하드 카피로 존재하는 제어 도면을 스캔 이미지(10)로 변환된 상태의 데이터를 로딩하며, 스캔 이미지(10)로부터 심볼(1000)과 연결선(200) 등의 제어 로직 도면을 구성하는 요소들을 인식하도록 구성된다. 이때 AI를 이용하여 심볼(1000) 및 각 심볼(1000)과 관련된 이미지상의 정보를 추출할 수 있게 된다. AI의 학습은 미리 설정된 제어 심볼(1000) 및 연결선(200)에 관련된 정보를 이용하여 이루어지게 된다. AI에 의해 심볼정보와 속성정보가 추출되면, 이를 근거로 벡터 이미지를 형성하게 되며, 최종적으로 제어 로직 도면을 새롭게 형성하게 된다.
도 2는 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 방법의 순서도이다. 따라서 최근 사용하는 제어 로직 프로그램상에 종래의 제어 로직 도면에 나타난 구성과 동일하게 재구성할 수 있게 된다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 이미지 저장부(100), 스캔 이미지 전처리부(200), 이미지 처리부, AI 부(300), 데이터 베이스부(400), 벡터 이미지 생성부(500) 및 제어로직 도면 재구성부(600)를 포함하여 구성될 수 있다.
이미지 저장부(100)는 종래의 제어 로직 도면의 스캔 이미지(10)가 저장되도록 구성된다. 스캔 이미지(10)는 하드 카피를 스캔하여 생성된 스캔 이미지(10) 데이터일 수 있으며, 또한 이미지 형태로 저장된 도면일 수 있다. 이미지 저장부(100)에는 경우에 따라 수천 내지 수백만 장이 저장되도록 구성될 수 있다. 또한 이미지 저장부(100)에는 AI부의 학습을 위한 데이터 셋으로 사용되는 규격에 따른 제어 로직 심볼(1000) 이미지를 포함할 수 있다. 심볼(1000) 이미지는 심볼(1000) 및 연결선(200)이 포함된 이미지일 수 있다.
스캔 이미지 전처리부(200)는 저장되어 있는 스캔 이미지(10)를 동일한 이미지 형태로 전환할 수 있도록 구성된다. 일 예로서, 이미지 파일의 포맷을 동일하게 전환할 수 있다. 또한 도면의 방향 및 도면의 크기를 소정 오차 내로 일괄적으로 전환할 수 있도록 구성된다.
이미지 처리부는 AI 부(300)의 학습 및 심볼(1000)의 추출을 위해 적절한 영역으로 이미지를 분할 영역(11)으로 구분할 수 있도로 구성된다. 이미지 처리부는 다양한 기준에 의해 이미지를 분할 영역(11)으로 설정할 수 있다. 일 예로서, 도 3에 나타난 바와 같이, 하나의 스캔 이미지(10)를 동일한 크기의 복수의 분할 영역(11)으로 설정할 수 있다. 또한 도시되지는 않았으나, 스캔 이미지(10)를 분석하고 분할 영역(11)의 경계에서 심볼(1000)이 절단되지 않는 영역으로 구분할 수 있으며, 각각의 분할 영역(11)은 서로 크기가 다르게 구성될 수도 있다.
AI 부(300)는 이미지 처리부에서 분할된 분할 영역(11)으로부터 심볼(1000)을 인식하고 심볼정보 및 속성정보를 추출할 수 있도록 구성된다. AI 부(300)는 학습을 통하여 인식의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. AI 부(300)의 학습을 위해 전술한 이미지 저장부(100)에 저장된 데이터 셋을 근거로 학습이 이루어질 수 있다. 학습 알고리즘의 일 예는 2차원적인 이미지의 인식 및 학습에 효과적으로 알려진 콘볼루션 신경망(Convolutional neural network; CNN)을 이용하여 이루어질 수 있다. 잘 알려진 바와 같이, 콘볼루션 신경망을 이용하여 AI를 학습시키는 경우 다승 레이어를 생성하고 학습이 이루어질수록 각각의 심볼(1000)에 적합한 필터에 대한 논리가 생성된다.
또한 AI 부(300)는 학습에 의해 분할 영역(11)으로부터 심볼정보를 추출한다. 심볼정보는 전술한 데이터 셋 중 어느 하나의 심볼(1000)에 해당하는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 AI 부(300)는 심볼정보를 추출한 이후 해당 심볼(1000)의 속성정보를 추출할 수 있다. 심볼(1000)의 속성정보는 각각의 심볼(1000)과 연결된 연결선(200), 연결선(200)의 연결지점, 도면에서의 위치, 그리고 동작에 관한 정보를 생성하게 된다. 이때 각각의 심볼(1000)에 대한 도면에서의 위치는 스캔 이미지(10) 상에서 분할 영역(11)의 위치를 기반으로 각각의 연결선(200)의 연결위치에 대한 속성정보를 근거로 추출될 수 있다.
데이터 베이스부(400)는 스캔 이미지(10)에 대한 일련번호 또는 레이블을 기반으로 AI 부(300)에 의해 추출된 심볼정보 및 속성정보를 저장할 수 있도록 구성된다. 따라서 해당 스캔 이미지(10) 상에 재배치 될 수 있도록 심볼(1000)의 종류, 위치, 연결선(200), 동작 등 제어 로직 도면의 구성을 위한 정보를 저장할 수 있게 된다. 데이터 베이스부(400)는 각각의 원본 스캔 이미지(10)에 표시된 정보를 재구성할 수 있도록 각각의 원본 스캔 이미지(10)에 대한 정보와 해당 원본 스캔 이미지(10)에 포함되어 있던 심볼정보 및 속성정보를 매칭시켜 저장할 수 있다.
벡터 이미지 생성부(500)는 전술한 원본 스캔 이미지(10) 정보, 심볼정보 및 속성정보를
제어로직 도면 재구성부(600)는 생성된 백터 이미지를 기반으로 제어 소프트웨어 상에서 인식가능한 형태로 재구성할 수 있도록 구성된다. 제어 로직 도면 재구성부는 2차원상의 영역에서 심볼정보 및 속성정보를 기반으로 심볼(1000)을 배치하고 각 심볼(1000)을 연결하는 연결선(200)을 배치할 수 있도록 구성된다.
도 3은 종래의 하드 카피 및 스캔 이미지(10)의 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 스캔 이미지(10)에 대하여 먼저 형태 변환을 수행한 뒤 동일한 크기의 분할 영역(11)으로 구분하여, 각각의 분할 영역(11)에서 심볼정보 및 속성정보가 추출될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐 분할 영역(11)은 다양한 크기로 결정될 수 있으며, 하나의 스캔 이미지(10)에서도 서로 다른 크기로 결정될 수 있다. 또한 분할 영역(11)은 분할 영역(11)의 경계가 심볼(1000)과 중첩되지 않는 경로를 따라 결정될 수 있다.
도 4는 전환된 이미지 형태에서 인식을 위해 분할된 영역을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 분할 영역(11)상에 나타난 논리회로가 도시되어 있다. 이 경우 AI 부(300)는 분할 영역(11)에서 심볼정보 및 속성정보를 추출하게 된다. 이때 AI 부(300)는 학습에 의하여 심볼(1000)과 연결선(200)을 구분하여 인식할 수 있다. 이때 연결선(200)의 분할 영역(11) 상의 위치, 즉 스캔 이미지(10) 상에서 현재 선택된 분할 영역(11)과 다른 분할 영역(11)에서 추출된 속성정보를 연계하여 판단할 수 있게 된다. 일 예로서, 복잡한 경로를 따라 그려진 연결선(200)은 연결선(200)이 복수의 분할 영역(11)으로 분할되어 인식되는 경우 각각의 분할 영역(11) 상에서 연결선(200)이 위치를 연계하여 최종적으로 연결되는 심볼(1000)을 인식하고 이에 대한 속성정보를 저장하게 된다.
도 5는 재구성된 정규형 도면의 예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, AI부에 이해 생성된 심볼정보 및 속성정보, 그리고 스캔 이미지(10)의 고유정보를 근거로, 벡터 이미지화한 후 제어 로직 소프트웨어에서 제어 로직 도면을 재구성할 수 있다. 이후 이러한 도면을 손쉽게 안전 등급 소프트웨어 검증을 수행할 수 있으며, 제어 로직의 변경 또한 제어 로직 소프트웨어를 통하여 용이하게 이루어질 수 있게 된다.
이하에서는 도 6을 참조하여, 본 발명에 따른 다른 실시예인 원자력 안전등급에 적용가능한 소프트웨어 검증 방법에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
도 6은 원자력 안전등급에 적용가능한 소프트웨어 검증 방법의 개념을 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급에 적용가능한 소프트웨어 검증 방법은 스캔 이미지(10)를 로딩하는 단계, 전처리 단계, 분할 영역(11)을 설정하는 단계, 심볼정보를 추출하는 단계, 데이터 베이스화 하는 단계, 벡터 이미지 정보를 생성하는 단계 및 정규형 제어로직 도면을 생성하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
스캔 이미지(10)를 로딩하는 단계는 종래에 건설완료되어 운용중인 원자력 발전소에서 보유하고 있는 제어 로직에 대한 정보를 포함할 수 있다. 스캔 이미지(10)는 이미지 형태로 출력된 도면이거나, 하드 카피본(문서)를 스캔하여 획득한 이미지 일 수 있다.
전처리 단계는 획득된 스캔 이미지(10)를 적절한 크기 및 형식으로 변환하는 단계이다. 본 단계에서는 스캔 이미지(10)의 방향 전환 및 형식을 전환하여 정보를 추출하기 용이한 상태로 처리하게 된다.
분할 영역(11)을 설정하는 단계는 스캔 이미지(10)를 전처리한 이후 AI를 이용하여 심볼(1000)을 인식시킬 때 원활하게 인식하기 위하여 인식 대상 영역으로 분할하는 단계에 해당한다. 각각의 분할 영역(11)은 분할시 각각의 스캔 이미지(10)상에서 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
심볼정보를 추출하는 단계는 AI를 이용하여 분할 영역(11)상에서 심볼정보를 인식할 수 있도록 구성될 수 있다. 이때 AI를 이용하여 이미지 상에서 이미지상에 존재하는 심볼(1000)의 종류에 대한 정보인 심볼정보 및 각각의 심볼(1000)과 심볼(1000) 사이에 연결되는 연결선(200), 그리고 연결되는 위치 등의 정보를 포함하는 속정정보를 추출할 수 있도록 구성될 수 있다. AI는 학습에 의하여 스캔 이미지(10)로부터 추출되는 심볼정보 및 속성정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. AI 학습을 위한 데이터 셋으로서 현존하는, 또는 과거에 제어 로직 도면에 사용되었던 다양한 심볼(1000)의 이미지 및 연결선(200), 그리고 연결위치에 대한 이미지가 제공될 수 있으며, AI는 이러한 데이터 셋, 그리고 복수의 스캔 이미지(10)에 대한 심볼정보 및 속성정보의 인식에 대하여 딥러닝하여 학습할 수 있다. AI의 딥러닝 알고리즘의 일 예로서, 콘볼루션 신경망(Convolutional neural network; CNN) 이 이용될 수 있다.
데이터 베이스화 하는 단계는 AI를 이용하여 추출된 각 분할 영역(11) 상에서의 심볼정보, 속성정보를 저장하고 정리하는 단계에 해당한다. 본 단계에서는 스캔 이미지(10)의 고유번호, 그리고 스캔 이미지(10) 상에서 분할 영역(11)에 대한 정보, 그리고 해당 분할 영역(11)에서 추출되는 심볼정보 및 속성정보를 데이터 베이스화 할 수 있게 된다.
벡터 이미지 정보를 생성하는 단계는 전술한 심볼정보 및 속성정보를 근거로 어느 하나의 스캔 이미지(10)상에 존재했던 심볼(1000) 및 연결선(200) 등의 제어 로직 도면에서의 표시사항들을 2차원적인 벡터 이미지로 재구성하는 단계에 해당한다.
정규형 제어로직 도면을 생성하는 단계는 제어 로직 소프트웨어에서 사용가능한 형태로 벡터 이미지를 재구성하는 단계에 해당한다. 정규형 제어로직 도면은 기존의 하나의 스캔 이미지(10)로부터 획득된 벡터 이미지를 하나의 정규형 도면으로 생성할 수 있다. 또한 복수개의 스캔 이미지(10)로부터 획득된 벡터 이미지를 하나의 정규형 도면 상에 합쳐 생성할 수 있다.
전술한 실시 예에 따른 원자력 안전등급용 정규형 도면 생성 방법은 기존의 문서 또는 스캔 이미지를 정형화된 벡터형 제어로직 도면으로 재생성할 수 있으므로 원자력 발전소 안전등급에 사용할 수 있어 통합 관리의 효율성이 향상될 수 있다.
이하에서는 도 7 내지 도 11을 참조하여 본 발명에 따른 다른 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 검증 장치에 대하여 설명하도록 한다.
도 7은 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 다른 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 점증 장치는 데이터 베이스부(3100), 입력부(3200), 제어로직도면 생성부(3300) 및 검증부(3400)를 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 베이스부(3100)는 원자력 발전소의 제어로직도면에 필요한 데이터, 일 예로서 전술한 심볼 및 특성정보와 관련된 정보를 포함하여 구성될 수 있다.
입력부(3200)는 사용자의 입력에 의해 제어로직 도면과 관련된 정보를 입력할 수 있도록 구성될 수 있다. 입력부(3200)에 의해 심볼, 특성정보 및 각 심볼에 대한 입력 신호 값, 관심대상인 출력 포인트에 대한 정보를 입력할 수 있도록 구성될 수 있다.
제어로직도면 생성부(3300)는 사용자의 입력에 의한 정보에 따라 벡터형 정규 도면을 생성할 수 있도록 구성된다. 또한 사용자의 입력에 의해 이미 생성된 벡터형 정규 도면에서 일부 정보의 갱신이 이루어진 경우 이를 반영하여 벡터형 정규 제어로직도면을 생성할 수 있도록 구성될 수 있다.
검증부(3400)는 생성된 제어로직도면에 대한 검증을 수행할 수 있도록 구성될 수 있다.
검증부(3400)는 하이라이트 검증부(3410), 타이밍 검증부(3420) 및 테이블 검증부(3430) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 검증부(3400)는 전술한 하이라이트 검증부(3410), 타이밍 검증부(3420) 및 테이블 검증부(3430) 중 적어도 하나를 선택하여 검증을 수행할 수 있다. 이때 멀티 스레드(multi-thread)를 통한 논리 심볼(symbol)에 대하여 동시에 검증이 수행될 수 있다. 일 예로서, 'and(2in-1out) 심볼'의 경우 입력 2 신호 값에 대한 and 1 출력 계산하고, 'or (2in-1out) 심볼'의 경우 입력 2신호값에 대한 or 1출력 계산할 수 있으며, 또한 연결선에 대한 신호처리에 대한 검증이 동시에 이루어질 수 있다.
한편 이러한 검증부(3400)의 구성 및 기능에 대하여는 이하의 도 8 내지 도 10을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 8은 하이라이트 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 하이라이트 검증부는 벡터형 정규 제어로직 도면상에서 시간 단위로 신호 흐름을 표시하여 검증할 수 있도록 구성된다. 일 예로서, 사용자로부터 입력받은 입력 포인트와 출력포인트, 그리고 입력 신호값을 기반으로 시간에 따른 신호의 흐름을 표시하여 검증할 수 있도록 구성된다.
도 9는 타이밍 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 타이밍 검증부는 시간의 흐름에 따른 실시간 동시성 표시 방식으로 검증을 수행할 수 있도록 구성된다. 타이밍 검증부는 입력 신호에 따라 연관되어 있는 각 제어논리 요소들, 즉 심볼들에서 연산에 따른 신호를 동시에 확인하여 검증을 수행하게 된다.
도 10은 테이블 검증부의 검증 개념을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 테이블 검증부는 2n 개의 입력 신호를 근거로 제어로직이 작동하여 각각 출력포인트에서의 결과값을 테이블로 표시할 수 있도록 구성된다. 또한 테이블 검증부는 각각의 요소에서 입력신호들과 출력 값이 일정 기준을 만족하는지 여부를 판단하고 표시할 수 있다.
도 11은 안전등급 소프트웨어 검증의 개략도이다.
전술한 원자력 발전소의 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치는 안전등급 소프트웨어의 검증을 에 활용할 수 있다.
도 11을 참조하면 원자력 안전등급 소프트웨어의 설계시에는 설계사양서를 기준으로 소프트웨어(S/W)의 설계 절차에 대하여 검증을 수행하게 된다. 이때 소프트웨어 요구사항 명세서(software Requirement Specification) 확인 및 검증(V&V; Verification and Validation)등의 설계 절차에 대한 보고서가 생성될 수 있다.
안전등급 소프트웨어는 소프트웨어 요구사항 명세서를 기반으로 엔지니어에 의해 소프트웨어(S/W)의 구조 설계 명세서 및 소프트웨어(S/W)의 상세 설계 명세서가 작성되며, 이때 전술한 소프트웨어 요구사항 명세서(software Requirement Specification) 확인 및 검증(V&V; Verification and Validation)등이 작성될 때 절차적인 측면에 관련된 보고서가 생성될 수 있다.
이후 엔지니어는 소스코드에 대한 소스코드 명세서를 작성하게 된다. 소스코드가 작성되면 다시 역으로 구현단계에 대한 검증, 설계 단계에 대한 검증 그리고 요건 단계로 이어지는 절차에 대한 검증을 수행한다.
작성된 소스코드의 검증이 완료되면 소스코드 상세검토를 수행하고, 각각의 소프트웨어의 컴포넌트에 대한 시험을 white-box 시험을 통하여 수행하여 소프트웨어 각 컴포넌트별로 구현 단계 관점에서 설계 확인이 이루어진다. 이때 시험은 소프트웨어 컴포넌트 시험계획서 및 시험 절차서를 기반으로 수행되며, 시험결과를 포함하는 소프트웨어 컴포넌트 시험보고서로 생성될 수 있다.
이때, 도 7 내지 도 10을 참조하여 설명한 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치가 사용되며, 생성된 논리 도면에 대한 로직 검증 결과를 기반으로 컴포넌트/통합시험 단위의 보고서가 작성될 수 있다.
또한, 원자력 안전등급 소프트웨어를 검증하는 모델 또한 안전등급으로 개발되고 구축되어야 한다. 따라서 전술한 본 발명에 따른 일 실시예인 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치에 의해 자동으로 로직에 대한 도면 인식 및 검증 기술을 안전등급 소프트웨어 개발 방법에 근거하여 검증되고 개발될 수 있다.
소프트웨어 컴포넌트 시험이 완료된 경우 소프트웨어 통합 시험이 white-box 시험으로 이루어지며, 소프트웨어 구조 설계 명세서에서 통합단계의 확인이 이루어진다. 이때 시험은 소프트웨어 통합 시험 계획서 및 절차서를 기반으로 수행되며, 시험결과를 포함하는 소프트웨어 통합 시험 보고서가 생성될 수 있다.
이후 소프트웨어 통합 시험이 완료된 경우 소프트웨어의 시스템 시험이 Black box 시험으로 이루어져 통합 단계의 시험이 이루어진다. 이때 소프트웨어 시스템 시험 계획서 및 절차서를 기반으로 시험이 이루어지며, 시험결과가 포함된 소프트웨어 시스템 시험 보고서가 생성될 수 있다.
한편 전술한 white-box 시험은 소프트웨어 소스 코드의 내부 구조를 분석하고 변수값을 제어하여 함수의 동작을 확인하여 소스 코드의 구조적 결함을 검출하며, black-box 시험은 소프트웨어 요구사항 명세서에 정의된 요구사항들을 통합된 소프트웨어가 만족하는지 여부를 확인한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치는 발전정지의 근본원인 분석 기초 자료로 활용되는 데이터를 신속하고 객관적으로 확보할 수 있어 원자력 발전소 재가동에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
또한 원자력 발전소 안전등급 및 비안전등급의 소프트웨어 확인 및 검증의 시간 및 투입 인력을 절약할 수 있는 효과가 있다.
또한 자동화된 검증 장치를 통하여 휴먼에러로 인한 신뢰도 하락을 방지할 수 있어 제어 로직의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
10: 스캔 이미지
11: 분할 영역
100: 이미지 저장부
200: 스캔 이미지 전처리부
300: AI 부
400: 데이터 베이스부
500: 벡터 이미지 생성부
600: 제어로직 도면 재구성부
1000: 심볼
2000: 연결선
3100: 데이터 베이스부
3200: 입력부
3300: 제어로직도면 생성부
3400: 검증부
3410: 하이라이트 검증부
3420: 타이밍 검증부
3430: 테이블 검증부
11: 분할 영역
100: 이미지 저장부
200: 스캔 이미지 전처리부
300: AI 부
400: 데이터 베이스부
500: 벡터 이미지 생성부
600: 제어로직 도면 재구성부
1000: 심볼
2000: 연결선
3100: 데이터 베이스부
3200: 입력부
3300: 제어로직도면 생성부
3400: 검증부
3410: 하이라이트 검증부
3420: 타이밍 검증부
3430: 테이블 검증부
Claims (7)
- 제어 로직 도면의 스캔 이미지로부터 추출된 제어 로직의 심볼 및 특성정보를 포함하는 데이터 베이스부;
사용자에 의해 상기 심볼 및 상기 특성정보를 선택할 수 있도록 구성되는 입력부;
상기 선택된 심볼 및 특성정보를 로딩하여 벡터형 정규화 제어 도면을 생성하는 제어로직도면 생성부; 및
상기 제어로직도면 생성부에서 생성된 벡터형 정규화 제어 도면을 검증하는 검증부를 포함하며,
상기 검증부는,
상기 벡터형 정규화 제어 도면상에서 상기 심볼 및 상기 특성정보를 근거로 시간에 따른 신호의 흐름에 대한 검증을 수행하는 하이라이트 검증부;
상기 심볼 및 상기 특성정보를 근거로 시간에 따른 로직 신호들의 실시간 동시성을 표시하여 검증을 수행하는 타이밍 검증부; 및
2n 의 신호 입력에 대한 상기 벡터형 정규화 제어 도면의 각각의 출력 포인트에서 결과값을 테이블로 표시할 수 있도록 구성되는 테이블 검증부;를 포함하며,
멀티 스레드에 의한 상기 벡터형 정규화 제어 도면의 검증을 실시간 동시 검사를 수행하는 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 입력부는,
상기 사용자의 입력에 따라 벡터형 정규화 제어 도면상에서 입력 신호의 값을 입력받을 수 있도록 구성되며,
출력 포인트를 입력받을 수 있도록 구성되는 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치. - 삭제
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| KR1020210081809A KR102647480B1 (ko) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치 |
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| KR1020210081809A KR102647480B1 (ko) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치 |
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| KR1020210081809A KR102647480B1 (ko) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 원자력 안전등급용 정규형 논리도면 로직 검증 장치 |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170061031A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | Honeywell International Inc. | Method and apparatus for converting diagrams into application engineering elements |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6074426A (en) * | 1998-03-13 | 2000-06-13 | Interantional Business Machines Corporation | Method for automatically generating behavioral environment for model checking |
| KR101387347B1 (ko) * | 2012-09-28 | 2014-04-21 | 한국수력원자력 주식회사 | 발전소 ｄｃｓ 로직 다이어그램 시뮬레이션장치 및 그 방법 |
| KR101836333B1 (ko) * | 2016-08-23 | 2018-03-08 | 한전원자력연료 주식회사 | 원자력 발전소의 노심설계 자동 검증 시스템 |
| KR102145361B1 (ko) | 2020-03-24 | 2020-08-19 | 연세대학교 산학협력단 | 마르코브 결정 프로세스를 이용한 생산 라인의 제어 로직 최적화 장치 및 방법 |
-
2021
- 2021-06-23 KR KR1020210081809A patent/KR102647480B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| US20170061031A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | Honeywell International Inc. | Method and apparatus for converting diagrams into application engineering elements |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 이동일, "인공지능 기반의 제어로직 도면 검증 기술 개발", 대한전기학회 정보 및 제어 논문집, 2020.10., pp.397-398. 1부.* |
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