KR102649422B1 - 운전 정보 제공 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 운전 정보 제공 장치에 의해 수행되는 운전 정보 제공 기술에 관한 것으로, 대상 설비에 대응하는 복수 태그의 실시간 운전 정보 중 시간 흐름에 따라 변경된 정보를 태그별 운전 정보로 저장소에 저장하고, 저장소에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하되, 복수 태그 중 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여 이전 시각에 저장된 운전 정보를 취합에 이용할 수 있다.

Description

운전 정보 제공 장치 및 방법 {METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING DRIVING INFORMATION}
본 발명은 기반 시설의 운전 정보를 실시간으로 제공하기 위한 기술과 관련이 있다.
기반 시설들의 운전 정보를 모니터링하기 위해 OPC DA(OLE for process control data access) 서버가 활용된다. 이러한 OPC DA 서버는 데이터 액세스(data access), 경보 및 이벤트(alarms event), 기록 데이터 액세스(historical data access)와 같은 사양이 요구되며, 이들 사양을 기초로 기반 시설들의 운전 정보를 실시간으로 제공하는 구조를 갖는다.
한편, 운전 정보의 연속성이 보장되어야만 하는 시스템 환경, 예컨대 슬라이딩 윈도우 기반의 머신러닝(machine learning) 시스템 환경에서는 운전 정보의 실시간 전달이 실패할 경우에 예측 불가 상태가 발생할 수 있으며, 유실된 운전 정보를 다시 OPC DA 서버로 재 요청하는 것이 불가능하다는 한계가 있다.
따라서, 운전 정보의 연속성이 보장되어야만 하는 시스템 환경에서 운전 정보의 연속성을 최대한 보장할 수 있는 기술적 방안이 필요한 실정이다.
등록특허공보 제10-1929977호 (2018년12월17일 등록공고)
본 발명의 실시예에서는, 대상 설비의 운전 정보의 연속성을 확보하지 못한 경우에 원하는 시각의 운전 정보를 재 가공할 수 있는 운전 정보 제공 기술을 제안하고자 한다.
본 발명의 실시예에서는, 대상 설비의 운전 정보의 이상 여부를 탐지하는 머신러닝 기반 탐지 장치에 대해 운전 정보의 연속성을 보장할 수 있는 운전 정보 제공 기술을 제안하고자 한다.
본 발명의 실시예에서는, 대상 설비의 운전 중지 상태를 판단하여 머신러닝 기반 탐지 탐지로 알릴 수 있는 운전 정보 제공 기술을 제안하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재들로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에 의해 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 운전 정보 제공 장치에 의해 수행되는 운전 정보 제공 방법으로서, 대상 설비에 대응하는 복수 태그의 실시간 운전 정보 중 시간 흐름에 따라 변경된 정보를 태그별 운전 정보로 저장소에 저장하는 단계; 및 상기 저장소에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해, 상기 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하는 단계;를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 복수 태그 중 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 상기 취합에 이용하는 운전 정보 제공 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대상 설비에 대응하는 복수 태그의 실시간 운전 정보를 시간 정보와 함께 수집하는 수집부; 및 상기 실시간 운전 정보의 시간 흐름에 따른 변경 이력을 구독하고, 상기 운전 정보 및 상기 변경 이력을 태그별 운전 정보로 저장소에 저장하는 구독부;를 포함하며, 상기 구독부는, 상기 저장소에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해, 상기 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하되, 상기 복수 태그 중 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 상기 취합에 이용하는 운전 정보 제공 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 상기 운전 정보 제공 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 대상 설비의 운전 정보의 이상 여부를 탐지하는 머신러닝 기반 탐지 장치에 대해 운전 정보의 연속성을 보장할 수 있으며, 운전 정보의 연속성을 확보하지 못한 경우에 원하는 시각의 운전 정보를 신뢰성 있게 재 가공하여 머신러닝 기반 탐지 장치로 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 대상 설비의 운전 중지 상태를 신속히 판단하여 머신러닝 기반 탐지 탐지로 통보함으로써, 탐지 오류 빈도를 최소화할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 실시간 운전 정보를 저장함에 있어 운전 정보의 전체 태그를 저장하는 것이 아니라 변경된 태그에 대해서만 저장하여 저장 공간에 대한 저장 효율을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치를 포함하는 이상 탐지 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 운전 정보의 연속성이 필요한 경우를 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치의 기능을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치의 운전 정보 제공 방법을 예시적으로 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 방법으로서, 원하는 시각의 운전 정보를 취합하여 제공하는 과정을 예시적으로 설명하는 흐름도이다.
도 6은 도 5의 태그별 운전 정보를 취합하여 원하는 시각의 운전 정보를 제공하는 과정에서 오버레이(overlay) 기법을 활용한 경우를 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 방법으로서, 대상 설비의 운전 중지를 판단하는 과정을 예시적으로 설명하는 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
OPC DA 서버는 데이터 액세스, 경보 및 이벤트, 기록 데이터 액세스와 같은 사양이 요구되며, 운전 정보를 실시간으로 제공하는 구조를 갖는다. 기반 시설의 이상 탐지는 이러한 OPC DA 서버에서 제공되는 실시간 운전 정보를 기초로 수행되고 있다.
실시간 정보만 제공하는 OPC DA 서버 환경에서는 시스템 문제로 인한 연속성 있는 운전 정보의 확보에 실패한 경우에 원하는 시간의 운전 정보를 재 전송할 필요가 있다. 또한, 기반 시설의 경우 주기적 또는 계절별로 설비 가동을 멈추는 경우가 발생하는데, 가동이 멈춘 설비에 대해서는 탐지기가 탐지를 멈춰야 탐지 오류를 방지할 수 있다.
가동 중인 설비의 경우 PLC(programmable logic controller) 메모리의 설비 운전정보가 OPC DA 서버에 수집이 되고, 태그 밸류(tag value)와 타임스탬프(timestamp) 값이 계속해서 갱신된다. 이와 같이, 설비의 가동이 멈춘 경우 OPC DA 서버에서는 해당 태그의 데이터를 삭제하는 것이 아니라, 해당 설비의 태그 밸류와 타임스탬프의 최종 값을 유지하는 특징을 갖는다.
이에 본 발명의 실시예에서는, 대상 설비의 운전 정보의 이상 여부를 탐지하는 머신러닝 기반 탐지 장치에 대해 운전 정보의 연속성을 보장하며, 대상 설비의 운전 정보의 연속성을 확보하지 못한 경우에 원하는 시각의 운전 정보를 재 가공하여 머신러닝 기반 탐지 장치로 제공하고, 대상 설비의 운전 중지 상태를 판단하여 머신러닝 기반 탐지 탐지로 알릴 수 있는 운전 정보 제공 기술을 제안하고자 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치(100)를 포함하는 이상 탐지 시스템(1)의 개략적인 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 이상 탐지 시스템(1)은 복수의 대상 설비(10-1~10-N), 운전 정보 제공 장치(100) 및 이상 탐지 장치(20)를 포함할 수 있다.
복수의 대상 설비(10-1~10-N)에서 각각의 대상 설비, 예컨대 대상 설비1(10-1)은, 예를 들어 PLC 기반의 컴퓨팅 환경을 포함할 수 있다. PLC는 시퀀스 제어기로 명명되며, 기기와 설비가 수행할 각 동작과 순서, 그리고 고장일 때의 처치 등을 제어기에 입력해 두고, 미리 정해진 순서에 따라 제어의 각 단계를 점진적으로 진행한다.
이들 대상 설비(10-1~10-N)는 운전 정보 제공 장치(100)에 연결되어 각종 데이터들, 예를 들어 온도, 습도, 전압 등의 센싱 데이터, 동작 명령, 제어 명령 등의 구동 데이터들을 전송할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치(100)는 복수의 대상 설비(10-1~10-N)의 데이터들을 수집하고, 데이터들의 실시간 운전 정보를 저장하되, 저장되는 실시간 운전 정보 중 시간 흐름에 따라 변경된 정보를 태그별 운전 정보로 저장하며, 저장된 실시간 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해 태그별 운전 정보를 취합하여 제공할 수 있다.
또한, 운전 정보 제공 장치(100)는 복수 태그를 기초로 기 설정된 시간 동안 실시간 운전 정보가 변경되지 않은 태그에 대응하는 대상 설비, 예컨대 대상 설비1(10-1)에 대하여 운전 중지 상태로 판단하고, 판단 결과를 이상 탐지 장치(20)에 제공할 수 있다. 이러한 운전 정보 제공 장치(100)는, 예를 들어 OPC DA 서버를 포함할 수 있으며, 운전 정보 제공 장치(100)의 구체적인 기능 및 동작은 하기 도 2에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
이상 탐지 장치(20)는 운전 정보 제공 장치(100)로부터 특정 대상 설비, 예컨대 대상 설비1(10-1)에 대해 운전 중지 상태로 판단한 결과를 전송 받을 수 있다. 이러한 이상 탐지 장치(20)는 슬라이딩 윈도우(sliding window) 기반의 머신러닝 장치, 예를 들어 RNN(recurrent neural network) 학습 모델을 포함할 수 있다. 따라서, 이상 탐지 장치(20)는 운전 정보 제공 장치(100)로부터 제공되는 운전 중지 상태 판단 결과를 기초로 대상 설비1(10-1)에 대한 운전 중지를 인지하고, 탐지 오류가 발생하지 않도록 프로세싱을 진행할 수 있다.
이때, 슬라이딩 윈도우 기반의 머신러닝의 경우, 슬라이드 윈도우에 연속성이 보장된 데이터가 존재해야만 이상 탐지 예측이 가능하다.
도 2는 운전 정보의 연속성이 필요한 경우를 예시적으로 설명하는 도면으로서, 도 2의 (a)는 슬라이드 윈도우에 연속성이 보장되어 마지막 10번째 데이터의 예측이 가능한 경우를 예시한 것이다.
반면, 도 2의 (b)와 같이, 슬라이드 윈도우에 4번째 데이터가 유실되어 연속적인 데이터가 보장되지 않을 경우에는 머신러닝 모델에서 이상 탐지 예측이 불가능하게 된다.
이러한 점을 감안하여, 본 발명의 실시예에서는 대상 설비의 운전 정보의 이상 여부를 탐지하는 머신러닝 기반 탐지 장치에 대해 운전 정보의 연속성을 보장하며, 대상 설비의 운전 정보의 연속성을 확보하지 못한 경우에 원하는 시각의 운전 정보를 재 가공하여 머신러닝 기반 탐지 장치로 제공하고, 대상 설비의 운전 중지 상태를 판단하여 머신러닝 기반 탐지 탐지로 알릴 수 있는 운전 정보 제공 장치(100)를 제안하고자 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치(100)의 기능을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 운전 정보 제공 장치(100)는 수집부(110), 구독부(120), 타임시프트 저장소(130) 및 판단부(140)를 포함할 수 있으며, 부가적으로 수신부(12)와 송신부(14)를 더 포함할 수 있다.
수집부(110)는 수신부(12)를 통해 제공되는 복수의 대상 설비(10-1~10-N)의 데이터들을 기초로 실시간 운전 정보를 수집하고, 수집되는 실시간 운전 정보를 타임시프트 저장소(130)에 저장할 수 있다. 이때, 실시간 운전 정보는 복수의 태그별 실시간 운전 정보이며, 복수의 태그별 실시간 운전 정보는 시간 정보와 함께 타임시프트 저장소(130)에 저장될 수 있다.
구독부(120)는 실시간 운전 정보의 시간 흐름에 따른 변경 이력을 구독하고, 실시간 운전 정보 및 변경 이력을 태그별 운전 정보로 타임시프트 저장소(130)에 저장할 수 있다.
또한, 구독부(120)는 타임시프트 저장소(130)에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해, 태그별 운전 정보를 취합하여 제공할 수 있다. 여기서, 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하는 경우, 복수의 태그 중 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 태그별 운전 정보를 취합하는데 이용할 수 있다.
타임시프트 저장소(130)에는 수집부(110)를 통해 수집되는 태그별 실시간 운전 정보, 구독부(120)를 통해 구독되는 태그별 실시간 운전 정보의 변경 내역 등이 저장될 수 있다. 이때, 타임시프트 저장소(130)에는 본 발명의 실시예에 따라 오버레이 기법을 이용하여 원하는 시각의 운전 정보로 재 조합된 실시간 운전 정보가 저장될 수 있다.
판단부(140)는 타임시프트 저장소(130)에 저장된 태그별 실시간 운전 정보를 분석하고, 분석 결과를 기초로 특정 대상 설비에 대하여 운전 중지 상태 여부를 판단하며, 운전 중지 상태 여부의 판단 결과를 이상 탐지 장치(20)로 전송할 수 있다. 운전 중지 상태 여부의 판단 결과는 송신부(14)를 통해 이상 탐지 장치(20)로 전송될 수 있는데, 여기서 송신부(14)는 광역 통신 장치, 근거리 통신 장치 등을 포함하며, 특정 통신 장치에 한정될 필요는 없다.
이하, 상술한 구성과 함께, 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 방법을 첨부하는 도 4 내지 도 7을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
먼저, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 장치(100)의 운전 정보 제공 방법을 예시적으로 설명하는 흐름도이다.
운전 정보 제공 장치(100)의 수집부(110)는 복수의 대상 설비(10-1~10-N)의 데이터에서 실시간 운전 정보를 수집하고, 수집되는 실시간 운전 정보를 시간 정보와 함께 타임시프트 저장소(130)에 저장할 수 있다(S400, S402).
또한, 운전 정보 제공 장치(100)의 구독부(120)는 수집되는 실시간 운전 정보의 변경 정보를 구독하여 변경 이력이 발생되는지를 모니터링하고(S304), 모니터링 결과를 기초로 변경된 정보를 태그별 운전 정보로 타임시프트 저장소(130)에 저장할 수 있다(S306).
또한, 구독부(120)는 도 5에 도시한 바와 같이, 타임시프트 저장소(130)에 저장된 실시간 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보가 요청되는지를 판단하고(S500), 제공을 원하는 시각의 운전 정보가 요청되면 태그별 운전 정보를 취합하여 원하는 시각의 운전 정보를 제공할 수 있다(S502).
이때, 구독부(120)는 복수의 태그 중 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 취합에 이용하여 운전 정보를 재 조합할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 이러한 운전 정보의 재 조합 과정에서 오버레이 기법을 적용할 수 있다.
도 6은 도 5의 태그별 운전 정보를 취합하여 원하는 시각의 운전 정보를 제공하는 과정(S502)에서 오버레이 기법을 활용한 경우를 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 대상 설비에 대응하는 실시간 운전 정보를 구독하는 구독부(120)가 변경된 운전 정보를 복수의 태그별(tag.001, tag.002, tag.003)로 저장하고, 원하는 시각의 운전 정보를 오버레이 기법을 이용하여 운전 정보를 재 조합할 수 있다.
예를 들어, 11:11:03에 해당하는 시각이 요청되는 경우, 구독부(120)는 복수의 태그(tag.001, tag.002, tag.003) 중 11:11:03에 해당하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그, 예컨대 tag.002에 대해서, 이전 시각에 저장된 운전 정보, 예컨대 11:11:02에 해당하는 운전 정보를 취합하여 재 조합할 수 있다.
재 조합되는 운전 정보는 타임시프트 저장소(130)에 저장될 수 있다.
여기서, 타임시프트 저장소(130)에는 변경된 태그에 대해서만 재 조합되어 저장될 수 있다. 따라서, 전체 태그를 저장하는 경우에 비해 저장 공간을 효율적으로 활용할 수 있다. 통상, OPC DA 서버에서 처리하는 태그 개수가 40만 개 이상인 점을 감안하면 변경된 태그만 선별적으로 저장하는 경우에 운전 정보를 제공함에 있어 저장 공간을 효율적으로 확보할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 운전 정보 제공 방법으로서, 대상 설비의 운전 중지를 판단하는 과정을 예시적으로 설명하는 흐름도이다.
도 7의 운전 중지 판단 과정은 운전 정보 제공 장치(100)의 판단부(140)에 의해 수행될 수 있다.
도 7에 도시한 바와 같이, 판단부(140)는 타임시프트 저장소(130)에 저장된 태그별 운전 정보를 분석하고, 분석된 태그별 운전 정보의 태그 밸류와 타임스탬프를 서로 비교할 수 있다(S700, S702).
단계(S702)의 비교 결과, 기 설정된 시간 동안 태그 밸류와 타임스탬프가 서로 동일한 것으로 판단되면(S704), 판단부(140)는 해당 태그의 운전 정보를 제공하는 대상 설비, 예컨대 대상 설비1(10-1)에 대하여 운전 중지 상태로 판단할 수 있다(S706). 즉, 판단부(140)는 타임시프트 저장소(130)에 저장된 태그별 운전 정보를 분석하여 기 설정된 시간 동안 실시간 운전 정보가 변경되지 않은 태그에 대응하는 대상 설비에 대하여 운전 중지 상태로 판단할 수 있다.
단계(S706)에서와 같이 운전 중지 상태로 판단된 경우, 판단 결과는 송신부(14)를 통해 이상 탐지 장치(20)로 송신될 수 있다. 따라서, 이상 탐지 장치(20)는 해당 태그에 대해서는 이상 탐지를 하지 않게 됨으로써, 탐지 오류를 방지할 수 있다. 판단 결과가 이상 탐지 장치(20)에 수신되는 경우, 이상 탐지 장치(20)의 모니터링 장치를 통해서 대상 설비가 멈춤 상태인 것으로 표시함으로써 운전 중지 상태를 인지시킬 수 있다.
한편, 이와 같이 운전 중지 상태로 판단된 이후에, 해당 대상 설비에 대한 운전이 재 가동되는 경우가 발생할 수 있는데, 이 경우, 운전 정보 제공 장치(100)의 구독부(120)는 해당 대상 설비의 태그를 운전 중지 상태에서 운전 상태로 변경할 수 있다.
이상 설명한 바와 같은 본 발명의 실시예에 의하면, 대상 설비의 운전 정보의 이상 여부를 탐지하는 머신러닝 기반 탐지 장치에 대해 운전 정보의 연속성을 보장할 수 있으며, 운전 정보의 연속성을 확보하지 못한 경우에 원하는 시각의 운전 정보를 신뢰성 있게 재 가공하도록 구현하였다. 또한, 대상 설비의 운전 중지 상태를 신속히 판단하여 머신러닝 기반 탐지 탐지로 통보함으로써 탐지 오류 빈도를 최소화하도록 구현하였다. 또한, 실시간 운전 정보를 저장함에 있어 운전 정보의 전체 태그를 저장하는 것이 아니라 변경된 태그에 대해서만 저장하여 저장 공간에 대한 저장 효율을 높이도록 구현하였다.
한편, 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체(또는 메모리) 등에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 기록매체(또는 메모리)에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 적어도 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
10-1~10-N: 대상 설비
12: 수신부
14: 송신부
20: 이상 탐지 장치
100: 운전 정보 제공 장치
110: 수집부
120: 구독부
130: 타임시프트 저장소
140: 판단부

Claims (14)

  1. 운전 정보 제공 장치를 이용한 운전 정보 제공 방법으로서,
    대상 설비에 대응하는 복수 태그의 실시간 운전 정보 중 시간 흐름에 따라 변경된 정보를 태그별 운전 정보로 타임시프트(time-shift) 저장소에 저장하는 단계;
    상기 타임시프트 저장소에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해, 상기 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하는 단계;
    상기 복수 태그를 기초로 기 설정된 시간 동안 상기 실시간 운전 정보가 변경되지 않은 태그에 대응하는 제1 대상 설비에 대하여 운전 중지 상태로 판단하는 단계; 및
    상기 운전 중지 상태로 판단한 결과를 이상 탐지 장치에 전송하는 단계;를 포함하고,
    상기 제공하는 단계는, 상기 복수 태그 중 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 상기 취합에 이용하여 운전 정보를 재 조합하는 단계를 포함하며,
    상기 재 조합하는 단계는 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그를 상기 타임시프트 저장소의 변경된 태그로 설정하고, 상기 변경된 태그만 상기 타임시프트 저장소에 저장하는 단계를 포함하고,
    상기 운전 중지 상태로 판단하는 단계는 태그의 태그 밸류(value)와 타임스탬프(timestamp) 값이 상기 기 설정된 시간 이상 동일한 경우에 상기 운전 중지 상태로 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 이상 탐지 장치는 슬라이딩 윈도우(sliding window) 기반의 머신러닝 장치를 포함하고,
    상기 슬라이딩 윈도우 머신러닝 장치는 RNN(recurrent neural network) 학습 모델을 포함하는
    운전 정보 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 운전 중지 상태로 판단된 이후에 상기 제1 대상 설비에 대한 운전이 재 가동되면 상기 제1 대상 설비의 태그를 운전 중지 상태에서 운전 상태로 변경하는 단계를 더 포함하는
    운전 정보 제공 방법.
  6. 대상 설비에 대응하는 복수 태그의 실시간 운전 정보를 시간 정보와 함께 수집하는 수집부;
    상기 실시간 운전 정보의 시간 흐름에 따른 변경 이력을 구독하고, 상기 운전 정보 및 상기 변경 이력을 태그별 운전 정보로 타임시프트 저장소에 저장하는 구독부;
    상기 타임시프트 저장소에 저장된 태그별 운전 정보를 분석하여 기 설정된 시간 동안 상기 실시간 운전 정보가 변경되지 않은 태그에 대응하는 제1 대상 설비에 대하여 운전 중지 상태로 판단하는 판단부; 및
    상기 운전 중지 상태로 판단한 결과를 이상 탐지 장치에 전송하는 송신부;를 포함하며,
    상기 구독부는,
    상기 타임시프트 저장소에 저장된 운전 정보 중 제공을 원하는 시각의 운전 정보에 대해, 상기 태그별 운전 정보를 취합하여 제공하되,
    상기 복수 태그 중 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그에 대하여, 이전 시각에 저장된 운전 정보를 상기 취합에 이용하여 운전 정보를 재 조합하고,
    상기 재 조합은 상기 원하는 시각에 운전 정보가 저장되지 않은 태그를 상기 타임시프트 저장소의 변경된 태그로 설정하고, 상기 변경된 태그만 상기 타임시프트 저장소에 저장하는 것이며,
    상기 판단부는 상기 태그별 운전 정보의 태그 밸류와 타임스탬프 값이 상기 기 설정된 시간 이상 동일한 경우에 상기 운전 중지 상태로 판단하고,
    상기 이상 탐지 장치는 슬라이딩 윈도우 기반의 머신러닝 장치를 포함하고,
    상기 슬라이딩 윈도우 머신러닝 장치는 RNN 학습 모델을 포함하는
    운전 정보 제공 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 운전 중지 상태로 판단된 이후에 상기 제1 대상 설비에 대한 운전이 재 가동되면 상기 제1 대상 설비의 태그를 운전 중지 상태에서 운전 상태로 변경하는 단계를 더 포함하는
    운전 정보 제공 장치.
  11. 삭제
  12. 제 6 항에 있어서,
    상기 운전 정보 제공 장치는 OPC DA(OLE for process control data access) 서버를 포함하는
    운전 정보 제공 장치.
  13. 제 6 항에 있어서,
    상기 대상 설비는 PLC(programmable logic controller) 기반의 컴퓨팅 환경을 포함하는
    운전 정보 제공 장치.
  14. 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,
    제 1 항 또는 제 5 항에 따른 운전 정보 제공 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는
    컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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