KR20110125047A - 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 각기 다른 시설물의 이상 징후 이벤트를 표준화된 전달 체계를 통해 전달함으로써 신규 시설물 및 이종 시설물을 관리해야 하는 경우 일관성이 있는 안전 기준을 제공하기 위한 것으로, 데이터수집 시스템이 각 시설물에 설치되어 있는 복수의 단위 시스템으로부터 센서 데이터를 수집하여 데이터 신호 처리하는 센서 데이터 수집단계(S10)와; 상기 데이터수집 시스템의 룰 엔진이 수집된 센서 데이터들의 센서값을 분석하여 시설물의 안전도에 대한 이상 유무를 판정하는 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20); 및 상기 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20)에서, 상기 룰 엔진의 분석에 따라 시설물의 안전도에 이상 징후가 감지되면, 상기 데이터수집 시스템은 이상 판정 결과 메시지를 생성하여 통합운영시스템으로 전달하는 이상 판정 결과 메시지 전달 단계(S30)를 포함하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법을 제공한다.

Description

룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법{METHOD FOR ANALYZING SENSOR DATA OF VARIETY FACILITIES USING RULE-ENGINE}

본 발명은 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 도로, 교량, 하천, 댐, 공항과 같은 이종 시설물들에 설치된 다양한 종류의 센서들로부터 센서데이터를 전달받아 이를 통해 시설물들의 안전도를 룰 엔진을 통해 정량분석 함으로써 이상 징후를 조기에 발견하기 위한 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법에 관한 것이다.

오늘날의 시설물들에 대한 안전관리 시스템 현황은, 각 관리 주체별로 시설물을 관리하기 위해 도로통합관리 시스템, 교량유지관리 시스템, 포장유지관리 시스템, 하천관리지리정보 시스템, 댐 시설물 관리 시스템이 독립적으로 운용 중에 있다.

그러나 이러한 기존 시스템은 정보 분석, 평가 미비 등의 문제로 활용도가 낮으며 통합 관리가 되지 않아 정보화, 표준화의 어려움이 존재하게 된다.

공간적으로 혹은 관리 영역별로 분산되어 구성되는 안전 관리 시스템은 개발과 운용 독립성 보장 면에서 유리하나, 일관된 관점에서 다양한 종류의 시설물 안전도를 분석하고 각 시설물의 안전도를 조합하여 사후의 안전도 평가를 내리며, 타 시설물의 안전도 결과를 안전도 분석에 참고자료로 활용하며, 다양한 안전도 분석결과를 즉시 제공하여 향후 재해 및 재난에 대비하도록 안전관리 네트워크와 정보를 공유, 협업하기 위해서는 각 시스템이 관리 대상으로 삼는 시설물에 대한 정보 교환이 용이하고 재난상황에 대해서 유기적으로 상호 협조되도록 시스템 간 인터페이스 표준과 각 시스템 사이에서 정보 전송에 사용되는 데이터 포맷을 표준화하는 것이 필요하다.

특히 시설물 안전도 분석은 주기적으로 직접 평가 하는 것이 일반적인데, 이러한 종래의 안전도 평가 방법은 불시에 발생하는 시설물 위험에 대한 대응을 어렵게 한다.

따라서 상기의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 이종 시설물들의 센서들로부터 전달되는 센서데이터를 통해 시설물별 이상 상황을 정량적으로 분석하도록 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법을 제공하기 위함이다.

또한 본 발명의 다른 목적은, 시설물에서 발생된 이벤트를 유관 기관 또는 관련자에 효율적으로 상황을 전파하는 통합운영시스템을 구축하도록 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법을 제공하기 위함이다.

상기의 해결하고자 하는 과제에 의한 본 발명의 목적은, 데이터수집 시스템이 각 시설물에 설치되어 있는 복수의 단위 시스템으로부터 센서 데이터를 수집하여 데이터 신호 처리하는 센서 데이터 수집단계와; 상기 데이터수집 시스템의 룰 엔진이 수집된 센서 데이터들의 센서값을 분석하여 시설물의 안전도에 대한 이상 유무를 판정하는 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계; 및 상기 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계에서, 상기 룰 엔진의 분석에 따라 시설물의 안전도에 이상 징후가 감지되면, 상기 데이터수집 시스템은 이상 판정 결과 메시지를 생성하여 통합운영시스템으로 전달하는 이상 판정 결과 메시지 전달 단계를 포함하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법에 의해 달성된다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 이상 판정 단계는 상기 센서데이터 수집단계에서 수집한 센서데이터들의 센서값에 대한 정량분석을 수행하는 정량분석 단계와; 이종의 시설물마다 안전 관리 기준치를 설정하는 시설물 안전 관리 기준치 설정 단계; 및 상기 시설물 안전 관리 기준 설정 단계에서 설정된 기준 임계치에 따른 시설물별 장기 거동을 비교 분석하는 시설물별 장기 거동 분석 단계를 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 정량분석 단계는, 시간의 경과에 따라 순서대로 관측되는 상기 센서값들의 추세, 변동요인을 파악하여 패턴을 유추하는 시계열 분석과, 상기 센서값들에 대한 누적 통계 데이터를 이용하여 확률적인 모델링을 통한 패턴을 유추하는 확률적 분석 중 적어도 어느 하나의 분석 방법을 채택하여 수행되는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 이상 판정 결과 메시지 전달 단계에서 상기 데이터수집 시스템으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지에 따라 상기 통합운영시스템이 모니터를 통해 디스플레이하는 디스플레이단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 디스플레이단계를 수행한 후, 상기 통합운영시스템이 조기경보 메시지를 생성하여 조기경보 시스템으로 전송하는 조기경보 알람 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에 따르면, 상기 조기경보 알람 단계는, 상기 통합운영시스템이 상기 데이터수집 시스템으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지를 CAP 규격의 클래스 형태로 변환하는 CAP 메시지 변환 단계와; 상기 클래스 형태의 CAP 메시지를 XML 형태로 변환하여 SOAP을 통해 상기 조기경보 시스템에 전송하는 XML 메시지 변환 단계; 및 조기경보 시스템과 연동 가능한 XML 형태의 CAP 데이터를 생성하여 조기경보 시스템으로 전달하는 조기경보 메시지 생성 단계를 포함하는 것이 바람직하다.

상기의 과제 해결 수단에 의한 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법은 룰엔진의 정량분석을 통해 시설물 안전도가 판단됨으로써 시설물의 현재 상태뿐만 아니라 안전도를 예측할 수 있게 되므로 자연 재해를 사전에 예방할 수 있고 그 피해를 최소화할 수 있게 된다.

또한 본 발명은 안전도 분석 방법을 다양화하고 객관적이고 정량적인 판단방법을 도입하여 신뢰도 높은 안전도를 판단 할 수 있도록 하며 다양한 판단 결과를 능동적으로, 선택적으로 활용하도록 하여 단기적인 분석과 더불어 장기적인 측면에서 분석한 결과를 동시에 수렴하여 시설물 안전에 대한 예측을 수행할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법을 구현하기 위한 시스템 구성도,
도 2는 도 1의 룰 엔진과 통합운영시스템의 구성도,
도 3은 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법의 실시예에 따른 전체 순서도,
도 4는 도 3의 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계의 세부 순서도,
도 5는 도 3의 조기 경보 알람 단계의 세부 순서도.

이하 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법의 실시예를 첨부되는 도면들을 통해 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법을 실시하기 위한 시스템 구성도를 도시하고 있다.

도면에서 보는 바와 같이, 본 발명을 위한 시스템의 구성은, 각 시설물마다 설치되는 복수개의 센서들로 구성되는 복수개의 단위 시스템(10), 각 단위 시스템으로부터 전달되는 센서 데이터를 수집하여 신호처리 및 저장하고 룰 엔진을 통해 상기 센서데이터를 평가 분석하는 복수개의 데이터수집 시스템(300), 상기 데이터수집 시스템(300)에서 신호 처리된 센서 데이터 및 이상 판정 결과 메시지를 전달받아 저장, 모니터링하고 상기 이상 판정 결과 메시지에 따른 조기경보 메시지를 생성하는 통합운영시스템(100), 상기 통합운영시스템(100)에서 발생한 조기 경보 메시지를 작동시키는 조기경보 시스템(400), 상기 통합운영시스템(100)에 저장되는 데이터를 요청하여 외부자료로 활용하는 외부기관시스템(500)으로 이루어진다.

상기 단위 시스템(10)은 특정 시설물에 설치되어 있는 복수개의 센서 집합으로 구성되며, 서로 다른 종류의 센서들로 구성되어 그룹화된 복수개의 단위 시스템들이 각 시설물마다 구축되어 있다.

여기서 상기 시설물이라 함은 공항, 공동구, 하천제방, 철도교량, 철도사면, 철도터널, 지하철, 도로교량, 도로사면, 도로터널 등의 시설물에 해당되며, 각 시설물에 설치되는 센서들은 온도계, 변형률계, 가속도계, 풍향풍속계, 경사계, 지중경사계, 누수측정계, FBC 광섬유 변형률계, 압전센서, 수압계, 내공변위측정계, 균열계, 강수량계, 강우량계, 지진계, 신축변위계, 신축이음계, 처짐계, 케이블장력계, 부식측정계 등이 해당된다.

상기 단위 시스템(10)은 상기 센서에서 측정된 센서 데이터를 Raw Data 형태로 실시간 전송하거나, Raw Data를 파일형태로 생성하여 전송하게 되는데, 이때 상기 Raw Data는 TCP/IP 형태로 전송되며, Raw Data 파일은 FTP 형태로 전송된다.

이때, 상기 센서 데이터는 상기 센서들에서 측정된 센서값에 대한 데이터이며, 설정된 주기에 따라 실시간으로 전달하게 된다.

상기 데이터수집 시스템(300)은 상기 단위 시스템(10)과 통합운영시스템(100) 사이에서 단위 시스템(10)의 데이터 신호 처리 및 데이터 전달 그리고 데이터 분석과 저장을 수행하게 된다.

즉, 상기 데이터수집 시스템(300)은 단위 시스템(10)으로부터 전달받은 Raw Data 혹은 Raw Data 파일을 데이터 신호 처리하여 샘플링함으로써 디지털데이터로 변환하고, 이를 스토리지에 저장함과 동시에 통합운영시스템(100)으로 전달한다.

도 2에서 보는 바와 같이, 상기 데이터수집 시스템(300)은 룰 엔진(310)을 포함하고 있어, 상기 단위 시스템(10)으로부터 수신 받아 신호 처리된 센서 데이터에 대해 상기 룰 엔진(310)을 통해 분석하게 되고, 센서 데이터에 대한 기간별 시계열분석 및 누적통계데이터를 활용한 확률적 분석을 이용하여 정량적으로 판단하여 시설물의 안전도에 대한 이상 유무를 판별하게 된다.

이를 위해 상기 룰 엔진(310)은 각 시설물들에 대한 안전 관리 기준치를 설정하고, 단위 시스템(10)의 특성정보를 고려하여 시설물별 장기 거동 상태를 통계적으로 분석하게 된다.

상기 룰엔진(310)은 통계적으로 분석된 산출 데이터를 통해 이상 판정을 하게 되며, 이상 판정에 대한 이상 판정 결과 메시지를 생성하여 통합운영시스템(100)으로 전달하도록 한다.

상기 통합운영시스템(100)은 모니터와 연결되어 있어, 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 센서 데이터를 모니터를 통해 디스플레이한다.

즉, 상기 통합운영시스템(100)은 통합관리 UI에 따른 대시보드(DASH BOARD) 인터페이스에 따라 전국의 지도화면이 제공되는 종합화면 및 감시대상 시설물별 상세 정보화면 등을 제공하게 되는데, 센서 데이터는 수치 및 통계도표 혹은 이상 판정 결과 메시지에 따른 텍스트로 화면에 나타나게 된다.

또한 상기 통합운영시스템(100)은 상기 룰 엔진(310)으로부터 전달된 이상 판정 메시지를 디스플레이함과 동시에 조기 경보 메시지로 데이터 변환하여 조기경보 시스템(400)으로 전송한다.

즉, 상기 통합운영시스템(100)은 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지를 자바 환경 하의 변환 애플릿인 CAP(Converted Applet) 규격의 클래스 형태로 변환하고, 다시 XML 형태로 변환하여 SOAP을 통해 조기경보 시스템(400)에 전송하게 된다.

상기 SOAP(Simple Object Access Protocol)은 일반적으로 널리 알려진 HTTP, HTTPS, SMTP 등을 사용하여 XML기반의 메시지를 컴퓨터 네트워크 상에서 교환하는 형태의 프로토콜이며, 웹 서비스(Web Service)에서 기본적인 메시지를 전달하는 기반이 된다. SOAP에는 몇가지 형태의 메시지 패턴이 있지만, 보통의 경우 원격 프로시져 호출(Remote Procedure Call:RPC) 패턴으로, 네트워크 노드(클라이언트)에서 다른 쪽 노드(서버)쪽으로 메시지를 요청 하고, 서버는 메시지를 즉시 응답하게 된다.

이를 위해 상기 통합운영시스템(100)은 도 2에서 보는 바와 같이, CAP 이벤트 생성모듈(110)과 이상상황 로그 모듈(120)을 포함하고 있어 상기 CAP 이벤트 생성모듈(110)을 통해 CAP XML 데이터를 생성하여 조기경보 시스템으로 전달하며, 이상상황 로그모듈(120)에서 로그생성 후 로그관리를 수행하도록 한다.

또한 상기 통합운영시스템(100)은 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달받은 모든 데이터를 저장하였다가, 외부기관시스템(500)의 요구에 따라 이들 데이터를 제공하도록 한다.

상기 외부기관시스템(500)은 상기 시설물 안전관리 데이터를 필요로 하는 정부기관, 연구소 등의 서버에 해당한다.

도 3은 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법의 순서도를 도시하고 있다.

도면에서 보는 바와 같이, 우선 센서 데이터를 수집하는 센서데이터 수집단계(S10)를 수행하게 된다.

상기 단계에서는 각 시설물의 센서로 구성되는 단위 시스템(10)이 생성한 센서 데이터를 데이터수집 시스템(300)로 전송함으로써 상기 데이터수집 시스템(300)이 센서 데이터를 수집하게 된다.

이를 통해 상기 단위 시스템(10)은 데이터수집 시스템(300)에 센서 데이터를 전송하기 시작하여 중지 명령이 있기까지 설정 주기만큼 전송하게 된다.

상기와 같이 데이터수집 시스템(300)이 센서 데이터들을 수집하게 되면, 상기 데이터수집 시스템(300)의 룰 엔진(310)이 상기 센서 데이터들을 통해 시설물의 안전도에 대한 이상 유무를 판정하게 되는 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20)를 수행하게 된다.

상기 이상 판정 단계(S20)에서 룰 엔진(310)은 도 4에서와 같은 단계를 통해 센서 데이터를 분석하게 된다.

도면에서 보는 바와 같이, 우선 상기 센서데이터 수집단계(S10)에서 수집한 센서데이터들의 센서값에 대한 정량분석을 수행하는 정량분석 단계(S21)를 수행하게 된다.

상기 단계에서 정량분석은, 시간의 경과에 따라 순서대로 관측되는 상기 센서값들의 추세, 변동요인을 파악하여 패턴을 유추하는 시계열 분석과, 상기 센서값들에 대한 누적 통계 데이터를 이용하여 확률적인 모델링을 통한 패턴을 유추하는 확률적 분석 중 어느 하나를 선택하여 정량분석에 사용할 수 있다.

상기의 정량분석 단계(S21)를 수행한 다음, 이종의 시설물마다 안전 관리 기준치를 설정하는 시설물 안전 관리 기준치 설정 단계(S22)를 수행하게 되고, 상기 시설물 안전 관리 기준 설정 단계(S22)에서 설정된 기준 임계치에 따른 시설물별 장기 거동을 비교 분석하는 시설물별 장기 거동 분석 단계(S23)를 수행함으로써 이상 판정을 하게 된다.

상기 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20)에서, 룰 엔진(310)의 분석에 따라 시설물의 안전도에 이상 징후가 감지되면, 상기 데이터수집 시스템(300)은 이상 판정 결과 메시지를 생성하여 통합운영시스템(100)으로 전달하는 이상 판정 결과 메시지 전달 단계(S30)를 수행하게 되고, 상기 이상 판정 결과 메시지 전달 단계(S30)에서 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지에 따라 통합운영시스템(100)이 모니터(200)를 통해 디스플레이하는 디스플레이단계(S40)를 수행하게 된다.

상기의 단계에서 상기 이상 판정 결과 메시지는 텍스트로 자막처리되어 디스플레이되며, 센서 데이터는 센서값 혹은 산술 분석을 통한 통계 및 수치로 나타나게 된다.

상기 디스플레이단계(S40)를 수행한 후, 통합운영시스템(100)은 조기경보 메시지를 생성하여 조기경보 시스템(400)으로 전송하는 조기경보 알람 단계(S50)를 수행하게 되는데, 이를 위해 우선 도 5에서 보는 바와 같이 상기 통합운영시스템(100)이 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지를 CAP 규격의 클래스 형태로 변환하는 CAP 메시지 변환 단계(S51)를 수행하고, 다시 상기 클래스 형태의 CAP 메시지를 XML 형태로 변환하여 SOAP을 통해 상기 조기경보 시스템(400)에 전송하는 XML 메시지 변환 단계(S52)를 수행하게 된다.

상기 조기경보 시스템에 전송된 XML 메시지는 조기경보 시스템과 연동 가능한 XML 형태의 CAP 데이터인 조기경보 메시지로 생성되는 조기경보 메시지 생성 단계(S53)를 수행함으로써 본 발명의 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법의 전 과정을 마치게 된다.

10 : 단위시스템 100 : 통합운영시스템
200 : 모니터 300 : 데이터수집 시스템
400 : 조기경보 시스템 500 : 외부기관시스템

Claims (6)

1. 데이터수집 시스템(300)이 각 시설물에 설치되어 있는 복수의 단위 시스템(10)으로부터 센서 데이터를 수집하여 데이터 신호 처리하는 센서 데이터 수집단계(S10)와;
   상기 데이터수집 시스템(300)의 룰 엔진(310)이 수집된 센서 데이터들의 센서값을 분석하여 시설물의 안전도에 대한 이상 유무를 판정하는 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20); 및
   상기 룰 엔진을 이용한 이상 판정 단계(S20)에서, 상기 룰 엔진(310)의 분석에 따라 시설물의 안전도에 이상 징후가 감지되면, 상기 데이터수집 시스템(300)은 이상 판정 결과 메시지를 생성하여 통합운영시스템(100)으로 전달하는 이상 판정 결과 메시지 전달 단계(S30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 이상 판정 단계(S20)는
   상기 센서데이터 수집단계(S10)에서 수집한 센서데이터들의 센서값에 대한 정량분석을 수행하는 정량분석 단계(S21)와;
   이종의 시설물마다 안전 관리 기준치를 설정하는 시설물 안전 관리 기준치 설정 단계(S22); 및
   상기 시설물 안전 관리 기준 설정 단계(S22)에서 설정된 기준 임계치에 따른 시설물별 장기 거동을 비교 분석하는 시설물별 장기 거동 분석 단계(S23)를 포함하는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   
3. 제 2항에 있어서,
   상기 정량분석 단계(S21)는, 시간의 경과에 따라 순서대로 관측되는 상기 센서값들의 추세, 변동요인을 파악하여 패턴을 유추하는 시계열 분석과, 상기 센서값들에 대한 누적 통계 데이터를 이용하여 확률적인 모델링을 통한 패턴을 유추하는 확률적 분석 중 적어도 어느 하나의 분석 방법을 채택하여 수행되는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   
4. 제 1항에 있어서,
   상기 이상 판정 결과 메시지 전달 단계(S30)에서 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지에 따라 상기 통합운영시스템(100)이 모니터(200)를 통해 디스플레이하는 디스플레이단계(S40)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   
5. 제 4항에 있어서,
   상기 디스플레이단계(S40)를 수행한 후, 상기 통합운영시스템(100)이 조기경보 메시지를 생성하여 조기경보 시스템(400)으로 전송하는 조기경보 알람 단계(S50)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   
6. 제 5항에 있어서,
   상기 조기경보 알람 단계(S50)는,
   상기 통합운영시스템(100)이 상기 데이터수집 시스템(300)으로부터 전달된 이상 판정 결과 메시지를 CAP 규격의 클래스 형태로 변환하는 CAP 메시지 변환 단계(S51)와;
   상기 클래스 형태의 CAP 메시지를 XML 형태로 변환하여 SOAP을 통해 상기 조기경보 시스템(400)에 전송하는 XML 메시지 변환 단계(S52); 및
   조기경보 시스템과 연동 가능한 XML 형태의 CAP 데이터를 생성하여 조기경보 시스템으로 전달하는 조기경보 메시지 생성 단계(S52)를 포함하는 것을 특징으로 하는 룰 엔진을 통한 이종 시설물의 센서 데이터 분석 방법.
   

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