KR20120092797A - 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명인 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법으로서,
검지한 데이터의 변화폭이 크지 않은 점을 이용하여 간단한 연산에 의해 손실 없이 데이터를 축소하고 복원하는 상하치별차법을 제공하여 차량 전체의 결함을 감시하는 모니터링 시스템에서 다수의 운행하고 있는 차량에서 검지한 방대한 데이터를 주기적으로 운행관제센터로 송신하여 전체 운행차량의 작동과 관련된 장치들에 대한 감시를 준실시간처리를 위한 차량의 결함 감시 방법을 제공하여 데이터의 손실 없이 평균과 편차와 같은 간단한 연산에 의한 상하치별차법으로 데이터의 크기를 축소하여 전체 차량내 주요 장치의 상태에 대하여 센서에 의해 검지하여 전송할 장치별 측정 데이터를 축소하여 전송할 수 있어 다수의 운행차량으로부터 전송되는 대량의 데이터로 인한 네트워크 트래픽을 감소시키고 운행관제센터에서 데이터를 저장 및 처리함에 있어 발생하는 서버의 부하를 현격히 감소시켜 이들 주요 장치들에 대하여 준실시간으로 차량의 결함을 감지할 수 있다.

Description

상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법{The Method Of Reducing Data Using Scale Rule And The Health Monitoring Of Vehicles For Quasi-Realtime Processing}

본 발명은 시스템에 있어서 전송되는 데이터를 압축하지 않고 크기를 줄이는 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 감시장치로부터 검지된 데이터를 평균과 편차를 이용한 데이터 축소 방법인 상하치별차법을 제공하여 차량의 운행상의 안전을 위하여 관리하는 운행관제센터에 차량의 작동과 관련된 각 장치에 대하여 주기적으로 센서를 이용하여 측정한 데이터의 크기를 줄여 전송함으로써 네트워크의 트래픽을 감소시키고 시스템 자원의 사용률을 낮추어 준실시간적으로 차량의 결함을 감시하는 방법에 관한 것이다.

최근 산업의 발전에 따라 자동차, 화물차량, 고속 열차의 필요성이 더욱 증가하고 이러한 차량의 증가와 차량의 고속화에 따른 문제로서 발생하는 많은 차량 사고로 인한 피해가 있어왔다. 이러한 차량의 사고는 점점 더 대형화되어 그에 따른 년간 물질적 인명적 피해는 전쟁으로 인한 피해와 비교될 정도에 이르고 있다.

이러한 사고의 원인으로는 운전자의 실수도 있지만 차량의 결함에 따라 발생하는 경우가 많아 선진국들은 점점 더 이러한 차량들에 대한 국가적인 관리의 필요성을 인정하고 있다.

따라서 차량들의 결함여부에 대하여 보다 더 신속하게 대응하기 위하여 차량 내에 설치된 중요 장치들에 대하여 센싱하여 이를 관리하는 운행관제센터에 그 정보를 전송하여 차량에서 발생할 수 있는 결함을 미리 파악하여 결함 차량으로부터 발생될 수 있는 사고를 예방하고자 한다.

하지만 운행하고 있는 많은 수의 차량의 다수의 중요 장치에 대하여 준실시간적으로 감시할 수 있도록 일정한 주기로 측정된 데이터를 운행관제센터로 전송하는 경우 그 전송하고 처리되는 데이터의 용량은 방대하여 네트워크의 큰 대역폭이 필요하며 전송되는 데이터의 저장을 위하여 많은 자원이 필요하기에, 준실시간으로 또는 필요한 경우 언제든지 데이터를 액세스할 수 있도록 차량으로부터 발생하는 데이터의 축소가 요구된다.

대용량의 데이터를 압축하는 방법에 있어서, 종래의 음성데이터를 압축시키는 오디오 압축기술은 사람이 알아듣지 못하는 소리대역을 삭제하는 손실압축이며, 정지영상을 압축시키는 JPEG압축방법은 화면에서 중복되는 정보를 삭제하여 컬러정지영상을 압축시키는 것이고, GIF압축방법은 비손실압축이나 256색만을 표현할 수 있어 데이터의 한계가 있으며, 동영상을 압축시키는 MPEG은 많은 데이터를 압축할 수 있다.

하지만 상기의 데이터 압축방법은 청각 또는 시각적으로 덜 민감한 음성이나 영상 정보를 삭제하는 손실압축으로서 정보의 손실을 동반하고, 무손실압축의 경우에도 압축 및 복원을 위한 복잡한 연산과정을 요구하여 빠른 속도의 프로세서와 대량의 메모리와 같은 자원을 많이 요구한다.

특히 운행되고 있는 차량의 중요 장치의 결함여부를 감시하는 결함 감시 시스템은 차량내 각 장치의 상태정보에 대한 데이터가 그 비트수에 있어서는 영상데이터에 비해 많이 적지만, 차량내에 감시용으로 사용되는 각종 센서로부터의 정보를 처리하는 임베디드 시스템에서의 프로세서에게는 상기의 압축을 위한 연산을 수행하기에는 부족하여 불가피하게 지연이 발생하는 경우가 있다.

이는 차량에서 중요 장치의 작은 결함이라도 빠르게 대처하고자 준실시간으로 감시하는 결함 감시 시스템에서 데이터의 지연으로 큰 문제점이 될 수 있으며, 압축된 데이터는 원래의 데이터로 환원하지 않으면 바로 사용할 수도 없고 일정량의 데이터가 모이기 전에는 압축을 수행할 수도 없어 즉시 데이터를 송신할 필요가 있을 때는 압축을 사용하는 것이 적절치 않은 경우가 있다.

또한, 차량의 각 장치로부터 전송되는 데이터는 그 정보에 있어 정확성이 요구되는바 무손실압축이 전제되어야 함에도 불구하고 상기의 데이터압축기술은 손실압축이 발생하는 문제점이 있다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 검지한 데이터를 간단한 연산에 의해 손실 없이 축소시키고 복원시키는 상하치별차법을 제공하여 차량 전체의 결함을 감시하는 모니터링 시스템(Health monitoring)에서 다수의 운행하고 있는 차량에서 검지한 방대한 데이터를 주기적으로 운행관제센터로 송신하여 전체 운행차량의 작동과 관련된 장치들에 대한 감시를 준실시간으로 하기 위한 차량의 결함 감시 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법은,

상기 센서장치로부터 일정한 주기로 검지한 감시데이터를 수집하는 단계; 당해 주기에 수집된 데이터들의 평균을 연산하는 단계; 상기 수집된 각 데이터별로 상기 연산된 평균과 비교하는 단계;및 상기 비교된 결과가 평균 이상인 데이터에 대하여는 이전의 평균 이상인 데이터와 편차를 연산하고, 평균 미만인 데이터에 대하여는 이전의 평균 미만인 데이터와 편차를 연산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며,

차량의 결함을 감시하는 방법에 있어서, 차량에 설치되어 차량의 작동과 관련된 결함을 감시하는 복수의 결함 감시 장치로부터 일정한 주기로 검지한 감시데이터를 수집하는 단계; 상하치별차법에 의해 데이터의 편차를 연산하는 단계; 상기 연산된 편차, 각 차량별로 설정된 고유 차량번호, 해당 차량내 설정된 고유 장치번호, 이전 주기의 평균 이상의 마지막 데이터, 이전 주기의 평균 미만의 마지막 데이터, 편차를 표시할 비트 사이즈를 포함하는 프레임의 생성단계; 운행관제센터에 상기 생성된 데이터 프레임을 전송하는 단계; 운행관제센터에서는 상기 전송된 차량번호와 장치번호를 구분하여 이전 데이터와 비트 사이즈 단위의 각 편차를 연산하여 원래의 데이터로 복원하는 단계; 및 상기 복원된 데이터로부터 차량의 해당 장치의 결함을 감지하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법에 의하면, 차량 부분의 데이터들이 안정된 동작 상태에서 크지 않은 폭으로 변화한다는 것을 이용하여 데이터의 손실 없이 평균과 편차와 같은 간단한 연산에 의한 상하치별차법으로 데이터의 크기를 축소하여 전체 차량내 주요 장치의 상태에 대하여 센서에 의해 검지하여 전송할 장치별 측정 데이터를 축소하여 전송할 수 있어 다수의 운행차량으로부터 전송되는 대량의 데이터로 인한 네트워크 트래픽을 감소시키고 운행관제센터에서 데이터를 저장 및 처리함에 있어 발생하는 서버의 부하를 현격히 감소시켜 이들 장치에 대하여 준실시간으로 차량의 결함을 감지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 한 주기내에 상하치별차법에 의한 데이터 축소 및 결함 감시 순서도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서에 의해 검지된 원본 데이터 비트수의 예시도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상하치별차법에 의하여 생성된 축소된 데이터 비트수의 예시도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 한 주기내 운행관제센터에 전송되는 데이터 비트의 순서도.

이하, 예시도면을 참조하여 본 발명에 따른 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법의 일실시예에 대한 구성 및 작용을 상세하게 설명한다.

본 발명은 운행관제센터에서 감시하는 모든 차량의 각 장치에서 일정한 주기로 검지되는 데이터(예, 엔진 출력값)의 한 주기의 실시예로서,

도 1에 도시된 바와 같이 차량내의 특정 장치로부터 한 주기 단위로 센싱하여 측정된 데이터를 수집한다(110 단계).

상기 수집한 한 주기 단위의 데이터들의 평균값을 연산한 후 각 데이터를 평균과 비교한다(120 단계).

상기 비교된 결과가 평균보다 크거나 같은 경우에는 이전의 평균보다 크거나 같은 마지막 데이터 값과의 편차를 연산하고, 평균보다 작은 경우에는 이전의 평균보다 작은 마지막 데이터 값과의 편차를 연산한다. 다만 현주기의 최초 데이터가 평균보다 이상인 경우에는 이전 주기의 평균보다 이상인 마지막 데이터와 편차를 구하고, 현주기의 최초 데이터가 평균보다 미만인 경우에는 이전 주기의 평균보다 미만인 마지막 데이터와 편차를 구하며, 최초 측정시 이전 주기의 평균보다 이상인 마지막 데이터와 이전 주기의 평균보다 미만인 마지막 데이터는 0으로 초기화한다(130 단계).

상기의 연산을 통하여 각각의 데이터를 먼저 평균과 비교하여 평균보다 이상인 경우에는 평균보다 이상인 데이터들간의 편차 변동을 기록하고 평균 미만인 경우에는 평균 미만인 데이터들간의 편차 변동을 기록함으로써 차량내 주요 장치에 대한 검지데이터 값들이 안정된 동작 상태에서는 크지 않은 폭으로 변화한다는 것을 이용하여 상기 편차에 의해 한 주기를 표현하는 데이터의 비트 수를 줄여 전체적인 데이터를 축소하고 또한 데이터를 복구함에 있어서도 최초 데이터와 상기 데이터로부터 연산되는 편차를 이용하여 원래의 데이터로 복구하는 방법을 상하치별차법이라고 한다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 상기 상하치별차법에 의해 연산된 데이터는 한 주기단위로 측정된 데이터들의 평균으로부터 상과 하를 구분한 후 평균보다 큰 값들 중 이전 값 또는 평균 보다 작은 값 중 이전 값을 이용함으로써 장치 상태에 있어 큰 변화가 없는 경우 이전 데이터와의 차이가 작아 실제 전송하는 데이터는 그 작은 차이값만을 전송하게 됨으로써 양수 또는 음수로 나타내는 부호비트를 포함함에도 불구하고 원본데이터에서 사용되는 비트수 보다 매우 작은 비트수로 나타낼 수 있다. 즉 통상적으로 안정된 동작 상태에서 발생하는 작은 폭의 변화만이 데이터로서 전송됨으로 순수하게 측정된 원본데이터의 비트수보다 훨씬 작은 비트수로서 표현이 가능하다.

하지만 그 비트수는 각 주기마다 부품의 동작상태의 변동에 따라서 가변적으로 변하므로 한 주기내 평균 상 또는 평균 하의 데이터 중 편차가 가장 큰 값으로부터 데이터 전송에 필요한 비트 사이즈를 계산한다.

이러한 평균 및 이전 데이터 간의 편차를 구하는 연산은 간단한 사칙연산에 의하여 이루어져 데이터의 축소 및 이의 복원에도 준실시간 감시를 저해할 정도의 연산시간을 요구하지 않는다.

상기 연산을 수행하여 편차데이터를 구한 후 차량 내 각 장치에 대한 검지 데이터를 도 4에 도시된 바와 같이,

운행관제센터에 보낼 데이터 프레임의 생성에 있어 상기 연산한 편차데이터와 함께 도 4(a)의 16 비트로 구성된 각 차량별로 설정된 고유 차량번호, 도 4(b)의 16 비트로 구성된 해당 차량내 설정된 고유 장치번호, 4(c)의 16 비트로 구성된 이전 주기의 평균값보다 큰 마지막 데이터, 4(d)의 16 비트로 구성된 이전 주기의 평균값보다 작은 마지막 데이터, 도 4(e)의 16 비트로 구성된 편차를 표시할 비트 사이즈, 상기 연산된 도 4(f)(g)의 7비트로 구성된 편차를 포함하는 데이터 프레임을 생성한다(140 단계).

이로써 운행관제센터에서는 다수의 차량의 여러 장치들을 구분할 수 있다. 다만 상기의 차량번호 및 장치 번호를 표시하는 비트의 수는 구분이 용이하도록 정해질 수 있으며, 상기 비트사이즈의 비트수는 용도에 따라서 변경될 수 있다.

해당 차량의 운행에 있어 중요한 각 장치들에 대하여 한 주기 내에서의 측정한 상기의 데이터 프레임을 네트워크를 통하여 운행관제센터에 전송한다(150 단계).

운행관제센터에서는 상기 전송된 차량번호와 장치번호로부터 각 장치별로 구분하며 전송된 이전 데이터와 비트 사이즈로 구분되는 각 편차를 연산하여 원본 데이터를 복원하여 저장한다(160 단계).

상기의 저장된 복원데이터로부터 운행관제센터에서는 차량의 장치별 데이터에 액세스하여 결함 여부를 판단한다(170 단계).

상기의 상하치별차법에 의해 차량의 각 장치에서 검지되는 데이터를 운행관제센터로 송신하여 관제센터에서 다수의 차량으로부터 데이터들을 받을 때 한번에 받는 데이터양을 줄이기 위해 각 차량에서 데이터의 크기를 축소시키는 알고리즘이다.

본 명세서에는 본 발명에 따른 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법 및 그 방법에 의한 차량의 준실시간 결함 감시 방법의 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명은 특허청구범위 및 첨부도면의 범위 내에서 다양하게 변형되어 실시될 수 있으며, 이것 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.

110 데이터 수집 단계 120 평균 연산 및 비교단계
130 편차 연산단계 140 데이터 프레임 생성단계
150 데이터 프레임 전송단계 160 원본 데이터 복원단계
170 결함 판단단계

Claims (2)

1. 센서장치들의 데이터 축소방법에 있어서,
   상기 센서장치로부터 일정한 주기로 검지한 감시데이터를 수집하는 단계;
   당해 주기에 수집된 데이터들의 평균값을 연산하는 단계;
   상기 수집된 각 데이터별로 상기 연산된 평균값과 비교하는 단계;및
   상기 비교된 결과가 평균 이상인 데이터에 대하여는 이전의 평균 이상인 데이터와 편차를 연산하고, 평균 미만인 데이터에 대하여는 이전의 평균 미만인 데이터와 편차를 연산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상하치별차법에 의한 데이터 축소 방법.
2. 차량의 결함을 감시하는 방법에 있어서,
   차량에 설치되어 차량의 작동과 관련된 결함을 감시하는 복수의 결함 감시 장치로부터 일정한 주기로 검지한 감시데이터를 수집하는 단계;
   상하치별차법에 의해 데이터의 편차를 연산하는 단계;
   상기 연산된 편차, 각 차량별로 설정된 고유 차량번호, 해당 차량내 설정된 고유 장치번호, 이전 주기의 평균 이상인 마지막 데이터, 이전 주기의 평균 미만인 마지막 데이터, 편차를 표시할 비트 사이즈를 포함하는 프레임의 생성단계;
   운행관제센터에 상기 생성된 데이터 프레임을 전송하는 단계;
   운행관제센터에서는 상기 전송된 차량번호와 장치번호를 구분하여 이전 데이터와 비트 사이즈 단위의 각 편차를 연산하여 원래의 데이터로 복원하는 단계;및
   상기 복원된 데이터로부터 차량의 해당 장치의 결함을 감지하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 준실시간 결함 감시 방법.

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