KR20210047686A - Distributed simulation for functional verification and performance enhancement of autonomous cps control device - Google Patents
Distributed simulation for functional verification and performance enhancement of autonomous cps control device Download PDFInfo
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Abstract
Description
본 명세서는 자율형 CPS 제어 장치의 기능 검증 및 성능 향상을 위한 분산 시뮬레이션에 관한 것이다.The present specification relates to a distributed simulation for function verification and performance improvement of an autonomous CPS control device.
M&S(Modeling and Simulation)는 다양한 산업 혹은 과학 응용분야에서 복잡한 시스템(System of Systems)을 설계하고 연구하기 위한 중요한 기술이다. 특히, 자동차와 항공기와 같이 기계, 전기 등의 하드웨어 요소와 내장형 컴퓨터와 소프트웨어 요소들이 복합되어 시스템을 구성하고, 높은 신뢰성을 요구하는 CPS를 구현하기 위해서는 M&S가 필수적으로 요구된다.Modeling and Simulation (M&S) is an important technology for designing and researching complex systems in various industrial or scientific applications. In particular, M&S is indispensable in order to compose a system by combining hardware elements such as machinery and electricity, such as automobiles and aircraft, as well as built-in computer and software elements, and to realize CPS that requires high reliability.
최근 센싱 기술과 컴퓨팅 기술 및 이에 기반한 제어 기술의 발전으로 자동차의 자율 주행 기술, 무인 드론(UAV)의 자율 비행 기술, 자율형 제조 시스템 등과 같은 자율형 CPS(Autonomous Cyber-Physical Systems)에 대한 연구 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 최근 자율 주행 기술의 경우에는 레벨 3에 이르는 기술이 제품화되어 다양한 차종에 적용되고 있고, 자율 비행 기술의 경우에는 소형 드론을 활용하여 연구 개발이 이루어지고 있다.Research and development on autonomous CPS (Autonomous Cyber-Physical Systems) such as autonomous driving technology for automobiles, autonomous flight technology for unmanned drones (UAV), autonomous manufacturing systems, etc. with the recent development of sensing technology, computing technology, and control technology based thereon. This is being done actively. Recently, in the case of autonomous driving technology, technology up to level 3 has been commercialized and applied to various vehicle types, and in the case of autonomous flight technology, research and development are being conducted using small drones.
신뢰성, 안전, 보안 등과 같은 다양한 요구사항을 가지는 자율형 CPS를 개발하기 위해서는 연구 개발 단계 뿐만 아니라, 검증 및 성능 평가 단계가 매우 중요하다. 많은 연구진들이 검증 및 성능 평가 단계를 수행하기 위하여 실제 환경에 테스트 환경을 구축하고 여러 시나리오를 가정하여 개발중인 기능의 검증을 수행한다. 그러나, 검증 환경을 실제로 구성할 경우에는 다양한 시나리오(주변 환경, 상황 등)를 구성하는데 어려움이 있어 개발한 자율형 CPS의 성능을 다양한 경우의 수에서 검증하기에 한계점이 있기에 M&S 기술을 활용하여 개발한 자율형 CPS의 성능을 검증하고 있다.In order to develop an autonomous CPS having various requirements such as reliability, safety, and security, not only the research and development stage, but also the verification and performance evaluation stage are very important. In order to perform the verification and performance evaluation steps, many researchers build a test environment in an actual environment and perform verification of the function being developed by assuming several scenarios. However, in the case of actually configuring the verification environment, it is difficult to configure various scenarios (environmental environments, situations, etc.), and there is a limitation in verifying the performance of the developed autonomous CPS in various cases. It is verifying the performance of an autonomous CPS.
종전의 CPS 검증 프레임워크들이 CPS 제어 장치의 기능 검증을 수행하고 결과를 전달해주는데 만 그치므로 자율형 CPS를 제어하기 위하여 검증 대상이 되는 자율형 CPS 제어 장치에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행하고 이를 바탕으로 한 정밀 시뮬레이션 기반의 기능 검증 및 성능 평가 기술이 필요하게 되었다.Since the previous CPS verification frameworks only perform functional verification of the CPS control device and deliver the result, white box modeling of the control logic included in the autonomous CPS control device to be verified is used to control the autonomous CPS. And, based on this, there is a need for a function verification and performance evaluation technology based on precision simulation.
또한, 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가가 다양한 시나리오에서 정확하고 빠르게 수행되어도 제어 장치의 성능 개선을 위해서는 성능 결과의 정밀한 분석 및 성능 개선을 위한 튜닝 과정 등의 과정을 필요로 해 많은 시간적, 인적, 금전적 자원을 요구하는 문제가 발생하게 되어, 고정밀의 안전한 자율형 CPS 제어 장치 개발을 위해서 시행착오 과정 기능 분석 등을 지능화 및 자동화할 필요가 있었다.In addition, even if the function verification and performance evaluation of the autonomous CPS control device is performed accurately and quickly in various scenarios, the process of precise analysis of the performance result and tuning process for performance improvement is required to improve the performance of the control device. A problem requiring time, human, and financial resources arises, and in order to develop a high-precision and safe autonomous CPS control device, it was necessary to intelligentize and automate the function analysis of the trial and error process.
또한, 프레임워크 내에서 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가 과정을 반복하면서 선순환 성능 개선 구조 루프를 구성하여 이를 통하여 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 과정을 효율적으로 구성할 필요가 있었다.In addition, it is necessary to construct a virtuous cycle performance improvement structure loop while repeating the function verification and performance evaluation process for the autonomous CPS control device within the framework, and efficiently configure the process of enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control device through this There was.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 명세서는 분산 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크는 자율형 CPS (Cyber-Physical Systems) 제어 장치에 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션(Hardware in the Loop Simulation)을 제공하도록 검증 시뮬레이션 구동 환경과 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 하드웨어 연동 게이트웨이, 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 모델-인-더-루프-시뮬레이션(Model in the Loop Simulation) 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 분산 동역학 시뮬레이터, 상기 분산 동역학 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 환경 시뮬레이터, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 기능 검증 및 성능 평가 모듈, 및 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 성능 개선을 위한 업데이트 정보를 제공하는 하드웨어 제어 로직 강화 모듈을 포함할 수 있다.This specification presents a distributed simulation framework. The distributed simulation framework is a verification simulation driving environment and a driving environment of an autonomous CPS control device to provide hardware in the loop simulation to an autonomous CPS (Cyber-Physical Systems) control device. A hardware-linked gateway that interlocks with, a distributed dynamics simulator that performs a model-in-the-loop simulation-based distributed dynamics simulation for the autonomous CPS control device, and interlocks with the distributed dynamics simulator. An environmental simulator that performs an environmental simulation for the autonomous CPS control device, a function verification and performance evaluation for performing a function verification and a performance evaluation for the autonomous CPS control device based on the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result. And a hardware control logic reinforcement module that provides update information for improving the performance of the autonomous CPS control apparatus based on the function verification and performance evaluation result data.
상기 분산 시뮬레이션 프레임워크 및 그 밖의 실시예는 다음과 같은 특징을 포함할 수 있다.The distributed simulation framework and other embodiments may include the following features.
상기 하드웨어 연동 게이트웨이는 상기 자율형 CPS 제어 장치로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치를 등록하고, 상기 하드웨어 정보에 기초하여 상기 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The hardware-linked gateway registers the autonomous CPS control device by receiving hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device, and based on the hardware information, the verification simulation driving environment and the autonomous The driving environment of the type CPS control device can be linked.
상기 분산 동역학 시뮬레이터는 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터, 및 적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터를 포함하되, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하고, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed dynamics simulator includes a distributed dynamics simulation master simulator, and at least one distributed dynamics simulation slave simulator, wherein the distributed dynamics simulation master simulator establishes a session for the verification simulation, and simulation session setting information for the verification simulation And the distributed dynamics simulation slave simulator may perform distributed simulation of distributed models constituting the dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device based at least in part on the simulation session setting information.
상기 환경 시뮬레이터는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택하여 3D 환경을 구성하고, 상기 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택하여 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The environment simulator configures a 3D environment by selecting an environment model suitable for a verification scenario based on the simulation session setting information, and generates an object interacting with the 3D environment by selecting a 3D driving model for the hardware to perform simulation. You can do it.
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 상기 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 데이터를 연동시켜 하이브리드 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed dynamics simulation master simulator may perform hybrid simulation by linking the environment simulation data, the hardware-in-the-loop-simulation data for the autonomous CPS control device, and the distributed dynamics simulation data.
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈은 상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 적합한 평가 모델을 선택하고, 상기 평가 모델에 따라 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행할 수 있다.The function verification and performance evaluation module selects an evaluation model suitable for the autonomous CPS control device based on the verification simulation result, and performs function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device according to the evaluation model. I can.
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 누적하여 저장할 수 있다.The distributed dynamics simulation master simulator may accumulate and store the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result data generated through the verification simulation.
상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈은 상기 자율형 CPS 제어 장치에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행하고, 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고, 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단하고, 상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수 조정으로 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선할 수 있다.The hardware control logic reinforcement module performs white box modeling of the control logic included in the autonomous CPS control device, performs artificial intelligence-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data, and the The vulnerability of the control logic model may be determined based on AI-based result data analysis, and the performance of the control logic model may be improved by adjusting a weight coefficient included in the control logic model based on the vulnerability determination result.
또한, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈은 상기 누적된 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증하고, 상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성하고, 상기 생성된 제어 로직 업데이트 정보를 상기 자율형 CPS 제어 장치로 전송할 수 있다.In addition, the hardware control logic reinforcement module verifies the improved control logic model based on the accumulated verification simulation result data, and generates update information for the control logic based on the verification result of the improved control logic model. And, the generated control logic update information may be transmitted to the autonomous CPS control device.
한편, 본 명세서는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법을 제시한다. 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법은 하드웨어 연동 게이트웨이가 자율형 CPS 제어 장치에 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션을 제공하도록 검증 시뮬레이션 구동 환경과 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 동작, 분산 동역학 시뮬레이터가 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 모델-인-더-루프-시뮬레이션 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작, 환경 시뮬레이터가 상기 분산 동역학 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작, 기능 검증 및 성능 평가 모듈이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작, 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 성능 개선을 위한 업데이트 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.On the other hand, the present specification presents a method for enhancing the function and improving the performance of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework. The method for enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control device of the distributed simulation framework is a verification simulation driving environment and autonomous CPS control so that the hardware-linked gateway provides hardware-in-the-loop-simulation to the autonomous CPS control device. The operation of linking the driving environment of the device, the operation of the distributed dynamics simulator performing a model-in-the-loop-simulation-based distributed dynamics simulation for the autonomous CPS control device, and the environment simulator interlocking with the distributed dynamics simulator. An operation, function verification, and performance evaluation module for performing environmental simulation for the autonomous CPS control device performs function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device based on the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result. And an operation of providing, by the hardware control logic enhancement module, update information for improving the performance of the autonomous CPS control apparatus based on the result data of the function verification and performance evaluation.
상기 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법 및 그 밖의 실시예는 다음과 같은 특징을 포함할 수 있다.The method of enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control apparatus of the distributed simulation framework, and other embodiments may include the following features.
상기 구동 환경을 연동시키는 동작은 상기 하드웨어 연동 게이트웨이가 상기 자율형 CPS 제어 장치로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치를 등록하고, 상기 하드웨어 정보에 기초하여 상기 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The operation of linking the driving environment is performed by the hardware interlocking gateway receiving hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device, registering the autonomous CPS control device, and based on the hardware information. The verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device may be linked.
상기 분산 동역학 시뮬레이터는 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터 및 적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터를 포함하고, 상기 분산 동역학 시뮬레이터가 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작은, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하고, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed dynamics simulator includes a distributed dynamics simulation master simulator and at least one distributed dynamics simulation slave simulator, and the operation of the distributed dynamics simulation performing a distributed dynamics simulation, the distributed dynamics simulation master simulator is a session for the verification simulation. And generating simulation session setting information for the verification simulation, and the distributed dynamics simulation slave simulator constructs a dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device based at least in part on the simulation session setting information. Dispersion simulation of distributed models can be performed.
또한, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 상기 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 데이터를 연동시켜 하이브리드 시뮬레이션을 수행할 수 있다.In addition, the distributed dynamics simulation master simulator may perform hybrid simulation by linking the environment simulation data, the hardware-in-the-loop-simulation data for the autonomous CPS control device, and the distributed dynamics simulation data.
상기 환경 시뮬레이터가 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작은, 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택하여 3D 환경을 구성하고, 상기 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택하여 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The operation of performing the environment simulation by the environment simulator comprises selecting an environment model suitable for a verification scenario based on the simulation session setting information to configure a 3D environment, and selecting a 3D driving model for the hardware to interact with the 3D environment. You can perform a simulation by creating an acting object.
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈이 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작은, 상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 적합한 평가 모델을 선택하고, 상기 평가 모델에 따라 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행할 수 있다.The function verification and performance evaluation module performing function verification and performance evaluation on the autonomous CPS control apparatus includes selecting an evaluation model suitable for the autonomous CPS control apparatus based on the verification simulation result, and the evaluation Depending on the model, it is possible to perform function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device.
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 누적하여 저장할 수 있다.The distributed dynamics simulation master simulator may accumulate and store the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result data generated through the verification simulation.
상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈은 상기 자율형 CPS 제어 장치에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행하고, 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고, 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단하고, 상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수 조정으로 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선하고, 상기 누적된 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증하고, 상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성하고, 상기 생성된 제어 로직 업데이트 정보를 상기 자율형 CPS 제어 장치로 전송할 수 있다.The hardware control logic reinforcement module performs white box modeling of the control logic included in the autonomous CPS control device, performs artificial intelligence-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data, and the Determine the vulnerability of the control logic model based on AI-based result data analysis, and improve the performance of the control logic model by adjusting the weight coefficient included in the control logic model based on the vulnerability determination result, and the accumulation Verify the improved control logic model based on the verified simulation result data, generate update information for the control logic based on the verification result of the improved control logic model, and the generated control logic update information It can be transmitted to an autonomous CPS control device.
한편, 본 명세서는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법을 제시한다. 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법은 하드웨어 연동 게이트웨이가 자율형 CPS 제어 장치로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치를 등록하는 동작, 상기 하드웨어 연동 게이트웨이가 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 동작, 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터가 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하는 동작, 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터가 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작, 환경 시뮬레이터가 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 3D 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작, 기능 검증 및 성능 평가 모듈이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작, 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고, 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 제어 로직을 개선하는 업데이트 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.On the other hand, the present specification presents a method for enhancing the function and improving the performance of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework. The method for enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control device of the distributed simulation framework is that a hardware interlocking gateway receives hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device, and provides the autonomous CPS control device. Registration, the hardware interlocking gateway interlocks the verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device, the distributed dynamics simulation master simulator establishes a session for the verification simulation, and simulates the verification simulation An operation of generating session setting information, an operation in which a distributed dynamics simulation slave simulator performs distributed dynamics simulation of distributed models constituting the dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device based at least in part on the simulation session configuration information. , An operation in which an environment simulator performs a 3D environment simulation for the autonomous CPS control device in connection with the distributed dynamics simulation master simulator and the distributed dynamics simulation slave simulator, and a function verification and performance evaluation module includes the distributed dynamics simulation result and the The operation of performing function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device based on the environmental simulation result, and the hardware control logic reinforcement module performs AI-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data. And providing update information for improving the control logic of the autonomous CPS control device based on the analysis of the result data based on the artificial intelligence.
본 명세서에 개시된 실시 예들에 의하면, 개발 대상 제어 장치의 정밀한 기능 검증 및 성능 평가를 수행할 수 있는 효과가 있다.According to the embodiments disclosed in the present specification, there is an effect of performing precise function verification and performance evaluation of a control device to be developed.
또한, 본 명세서에 개시된 실시 예들에 의하면, 인공지능을 활용하여 개발 대상 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가 결과를 분석하여 이를 바탕으로 한 제어 로직 수정을 통해 제어 로직의 기능을 강화함으로써 개발 대상 제어 장치의 성능을 개선하고 성능의 최적화를 이루어 낼 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the embodiments disclosed in the present specification, by using artificial intelligence to analyze the function verification and performance evaluation results of the development target control device, and reinforce the function of the control logic by modifying the control logic based on this, control the development target. There is an effect that can improve the performance of the device and optimize the performance.
또한, 본 명세서에 개시된 실시 예들에 의하면, 제어 장치의 개발에 소요되는 금전적, 시간적, 인적 비용의 절감을 이루어 낼 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the embodiments disclosed in the present specification, there is an effect of achieving a reduction in financial, time, and human cost required for the development of the control device.
도 1은 분산 시뮬레이션 프레임워크의 전체 시스템 연동 구조를 도시한다.
도 2는 분산 시뮬레이션 프레임워크가 자율형 CPS 제어 장치의 기능을 강화하고 성능을 개선하는 방법에 대한 순서도를 도시한다.
도 3은 분산 시뮬레이션 프레임워크에서의 시퀀스 다이어그램을 도시한다.1 shows a structure of an entire system linkage of a distributed simulation framework.
FIG. 2 shows a flow chart of a method for enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control apparatus by the distributed simulation framework.
3 shows a sequence diagram in a distributed simulation framework.
본 명세서에 개시된 기술은 자율형 CPS 제어 장치의 기능 검증 및 성능 향상을 위한 분산 시뮬레이션 기술에 적용될 수 있다. 그러나 본 명세서에 개시된 기술은 이에 한정되지 않고, 상기 기술의 기술적 사상이 적용될 수 있는 모든 전자 장치 및 방법에도 적용될 수 있다.The technology disclosed in this specification can be applied to a distributed simulation technology for function verification and performance improvement of an autonomous CPS control device. However, the technology disclosed in the present specification is not limited thereto, and may be applied to all electronic devices and methods to which the technical idea of the technology may be applied.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 명세서에 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 본 명세서에 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥 상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It should be noted that the technical terms used in the present specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the spirit of the technology disclosed in the present specification. In addition, the technical terms used in the present specification should be interpreted in the meaning generally understood by those of ordinary skill in the field to which the technology disclosed in the present specification belongs, unless otherwise defined in the specification. It should not be interpreted in a comprehensive or excessively reduced sense. In addition, when a technical term used in the present specification is an incorrect technical term that does not accurately express the spirit of the technology disclosed in the present specification, a technical term that can be correctly understood by those of ordinary skill in the field to which the technology disclosed in this specification belongs. Should be replaced with. In addition, general terms used in the present specification should be interpreted as defined in the dictionary or according to the context before and after, and should not be interpreted as an excessively reduced meaning.
본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.Terms including ordinal numbers such as first and second used in the present specification may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예들을 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but identical or similar elements are denoted by the same reference numerals regardless of reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted.
또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 그 기술의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, in describing the technology disclosed in the present specification, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the technology disclosed in the present specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, it should be noted that the accompanying drawings are for easy understanding of the spirit of the technology disclosed in the present specification, and should not be construed as limiting the spirit of the technology by the accompanying drawings.
본 명세서는 개발 중인 자율형 CPS(Autonomous Cyber-Physical Systems)에 대한 기능 검증과 성능 평가를 통해 기능과 성능을 향상시키기 위해 3D 물리엔진을 바탕으로 한 환경 시뮬레이션에서의 기능 검증 및 성능 평가 기술에 대해서 개시한다. 나아가 기능 검증 및 성능 평가의 정밀성을 높이기 위하여 MILS(Model in the Loop Simulation), HILS(Hardware in the Loop Simulation) 등의 동역학 시뮬레이션 기술을 복합적으로 사용하여 시뮬레이션 결과를 산출하고, 인공지능 모듈을 통해서 산출된 시뮬레이션 결과를 평가함으로써 자율형 CPS 제어시스템에 포함된 제어 로직의 기능을 개선하고 성능을 향상시키는 프레임워크를 개시한다.This specification describes the technology for functional verification and performance evaluation in environmental simulation based on a 3D physics engine to improve functions and performance through functional verification and performance evaluation for autonomous CPS (Autonomous Cyber-Physical Systems) under development. Start. Furthermore, in order to increase the precision of function verification and performance evaluation, simulation results are calculated using a combination of dynamic simulation technologies such as MILS (Model in the Loop Simulation) and HILS (Hardware in the Loop Simulation), and calculated through an artificial intelligence module. A framework for improving the function and performance of the control logic included in the autonomous CPS control system is disclosed by evaluating the result of the simulation.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 분산 시뮬레이션 프레임워크의 전체 시스템 연동 구조를 도시한다.1 is a diagram illustrating an entire system interworking structure of a distributed simulation framework according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 개시하는 자율 주행 제어 시스템 및 자율 비행 제어 시스템의 검증 및 강화를 위한 분산 시뮬레이션 프레임워크를 구성하는 서브시스템과 서브시스템 사이에서 교환되는 데이터에 대한 연동 구조는 도 1과 같은 형태로 구성된다.The subsystem constituting the distributed simulation framework for verification and reinforcement of the autonomous driving control system and the autonomous flight control system disclosed in this specification, and the linkage structure for data exchanged between the subsystems are configured in the form as shown in FIG. 1. .
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 분산 시뮬레이션 프레임워크(100)는 그 구성하는 서브시스템들로 분산 시뮬레이션 프레임워크(100)와 자율형 CPS 제어 장치(101)를 연동 시켜주는 하드웨어 연동 게이트웨이(110), 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대하여 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 분산 동역학 시뮬레이터(120), 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 환경 시뮬레이터(130), 상기 시뮬레이션 결과들에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능을 검증하고 성능을 평가하는 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140), 상기 기능 검증 결과 데이터와 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 성능을 개선하는 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150), 및 상기 서브시스템들 간에 데이터를 연동시킬 수 있는 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the distributed
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대해서 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션(HILS; Hardware in the Loop Simulation)을 수행할 수 있도록 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The
상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대해서 모델-인-더-루프-시뮬레이션(MILS; Model in the Loop Simulation) 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed
상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 환경 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 분산 동역학 시뮬레이션의 결과 및 상기 환경 시뮬레이션의 결과를 포함하는 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능을 검증하고 성능을 평가할 수 있다.The function verification and
상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 기능 검증 결과 데이터 및 상기 성능 평가 결과 데이터를 이용하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 성능을 개선하기 위한 업데이트 정보를 제공할 수 있다.The hardware control
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어의 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)를 프레임워크에 등록하고, 상기 하드웨어 정보에 기초해서 상기 검증 시뮬레이션의 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 하드웨어의 요구사항에 따라 대응하도록 송수신하는 데이터의 포맷을 변환하여 줌으로써, 상기 검증 시뮬레이션의 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The
상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)는 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121) 및 적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)를 포함하여 구성될 수 있다.The distributed
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)는 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로부터 전달받은 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어의 정보를 수신하고, 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정한 후, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성할 수 있다.The distributed dynamics
상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들에 대한 분산 동역학 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 일 예로, 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 자율 주행 자동차일 경우, 상기 하드웨어는 전동 구동 장치, 전동 조향 장치, 제동 장치, 배터리 관리 장치, 변속 장치, 센서 장치 등일 수 있다.The distributed dynamics
상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능과 성능을 검증하기 위한 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택할 수 있다.The
또한, 상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 선택된 환경 모델에 기초하여 3D 환경을 구성할 수 있다.In addition, the
또한, 상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택한 뒤, 구성한 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 3D 환경 시뮬레이션을 수행할 수 있다.In addition, the
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)는 상기 환경 시뮬레이터(130)에서 발생된 연속 데이터 형태의 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)를 통해 연동시킨 상기 자율형 CPS 제어 장치에서 발생된 연속 데이터 형태의 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)에서 발생된 이산 데이터 형태의 모델-인-더-루프-시뮬레이션(분산 동역학 시뮬레이션) 데이터를 수신하여 데이터 간에 서로 연동시킴으로써 하이브리드 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed dynamics
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 적합한 평가 모델을 선택하고, 상기 평가 모델을 이용하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능을 검증하고 성능을 평가할 수 있다.The function verification and
한편, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)는 상기 검증 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 누적해서 저장할 수 있다.Meanwhile, the distributed dynamics
상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행한 뒤, 상기 기능 검증 결과 데이터 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행할 수 있다.The hardware control
또한, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단할 수 있다.In addition, the hardware control
또한, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수를 조정함으로써 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선할 수 있다.In addition, the hardware control
또한, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)에 누적된 상기 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증할 수 있다.In addition, the hardware control
또한, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성한 뒤, 이를 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)로 전송할 수 있다.In addition, the hardware control
여기에서, 사용자는 전송된 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 이용하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 제어 로직을 업데이트 할지를 결정할 수 있다.Here, the user may determine whether to update the control logic of the autonomous
상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크를 구성하는 서브시스템들 간에 데이터를 연동시킬 수 있다.The data
상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)를 통해 검증 대상이 되는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 정보 데이터를 수신하여, 이를 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121), 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140), 및 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)로 전달한다.The data interlocking
또한, 상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)에서 설정한 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 수신하여, 이를 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)와 상기 환경 시뮬레이터(130)로 전달한다.In addition, the data interlocking
또한, 상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 검증 시뮬레이션에 대한 결과 데이터를 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121), 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122), 상기 환경 시뮬레이터(130), 및 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로부터 수신하여, 이를 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)과 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)로 전달하고, 시뮬레이션 수행을 위해 상기 검증 시뮬레이션에 대한 결과 데이터를 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121), 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122), 상기 환경 시뮬레이터(130), 및 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로 다시 전달하기도 한다.In addition, the data
또한, 상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)로부터 상기 검증 시뮬레이션에 대한 결과 데이터에 기초한 기능 검증 결과 데이터와 성능 평가 결과 데이터를 수신하여, 이를 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)로 전달하고, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)에서 생성된 하드웨어 강화 피드백 데이터, 즉 제어 로직의 기능과 성능을 개선하기 위한 데이터를 수신하여 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로 전달한다.In addition, the data interlocking
전술한 바와 같이, 상기 데이터 연동 미들웨어 모듈(160)은 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크를 구성하는 하드웨어 연동 게이트웨이(110), 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121), 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122), 환경 시뮬레이터(130), 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140), 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)을 포함하는 서브시스템들 간에 데이터의 변환 및 데이터의 전송을 수행할 수 있다.As described above, the data
상기 서브시스템들은 서로 네트워크로 연결될 수도 있다. 또한, 분산 시뮬레이션 프레임워크(100)와 자율형 CPS 제어 장치(101)는 서로 네트워크로 연결될 수도 있다.The subsystems may be connected to each other through a network. In addition, the distributed
본 명세서에서 개시되는 네트워크는 예를 들어, 무선 네트워크, 유선 네트워크, 인터넷과 같은 공용 네트워크, 사설 네트워크, 모바일 통신 네트워크용 광역 시스템(Global System for Mobile communication network; GSM) 네트워크, 범용 패킷 무선 네트워크(General Packet Radio Network; GPRN), 근거리 네트워크(local area network; LAN), 광역 네트워크(wide area network; WAN), 거대도시 네트워크(Metropolitan Area Network; MAN), 셀룰러 네트워크, 공중 전화 교환 네트워크(Public Switched Telephone Network; PSTN), 개인 네트워크(Personal Area Network), 블루투스, Wi-Fi 다이렉트(Wi-Fi Direct), 근거리장 통신(Near Field communication), 초 광 대역(Ultra-Wide band), 이들의 조합, 또는 임의의 다른 네트워크일 수 있지만 이들로 한정되는 것은 아니다.Networks disclosed herein are, for example, wireless networks, wired networks, public networks such as the Internet, private networks, global system for mobile communication networks (GSM) networks, and general packet wireless networks (General Packet Radio Network (GPRN), local area network (LAN), wide area network (WAN), metropolitan area network (MAN), cellular network, public switched telephone network ; PSTN), Personal Area Network, Bluetooth, Wi-Fi Direct, Near Field communication, Ultra-Wide band, a combination of these, or any It may be another network of, but is not limited to these.
이하에서는 첨부의 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 분산 시뮬레이션 프레임워크가 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능을 강화하고 성능을 개선하는 방법을 설명한다.Hereinafter, a method in which the distributed simulation framework according to an embodiment of the present invention enhances the functions of the autonomous
도 2는 분산 시뮬레이션 프레임워크가 자율형 CPS 제어 장치의 기능을 강화하고 성능을 개선하는 방법에 대한 순서도를 도시한다.FIG. 2 shows a flow chart of a method for enhancing the function and improving the performance of the autonomous CPS control apparatus by the distributed simulation framework.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능 강화 및 성능 개선 방법은 하드웨어 연동 게이트웨이(110)가 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 시뮬레이션을 제공할 수 있도록 검증 시뮬레이션 구동 환경과 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시키는 동작(200), 분산 동역학 시뮬레이터(120)가 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작(210), 환경 시뮬레이터(130)가 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작(220), 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작(230), 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 성능 개선을 위한 업데이트를 실시하는 동작(240)을 포함하여 이루어질 수 있다.1 to 2, in the method for enhancing the function and improving the performance of the autonomous
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션을 제공할 수 있도록 검증 시뮬레이션 구동 환경과 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시킬 수 있다.The
상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)를 구성하는 하드웨어들에 대한 동역학 모델들에 대해서 모델-인-더-루프-시뮬레이션 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The distributed
상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 환경 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행할 수 있다.The function verification and
상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 성능 개선을 위한 업데이트 정보를 생성하고 생성된 업데이트를 정보를 사용자에게 제공함으로써 업데이트를 실시할 수 있다.The hardware control
이하에서는 도 3을 참조하여 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크가 자율형 CPS 제어 장치의 기능을 강화하고 성능을 개선하는 방법을 상세히 설명한다.Hereinafter, a method in which the distributed simulation framework enhances the function of the autonomous CPS control device and improves the performance will be described in detail with reference to FIG. 3.
도 3은 분산 시뮬레이션 프레임워크에서의 시퀀스 다이어그램을 도시한다.3 shows a sequence diagram in a distributed simulation framework.
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)를 등록하고(300), 상기 하드웨어 정보에 기초하여 상기 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시킴으로써 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션을 제공할 수 있다.The
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 하드웨어 정보를 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121), 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140) 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)로 전달한다(302).The
상기 분산 동역학 시뮬레이터(120)는 전술한 바와 같이 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)와 적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)를 포함하며, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)가 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고(304), 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하여 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)와 상기 환경 시뮬레이터(130)에 전달할 수 있다(306).As described above, the distributed
상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)는 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)로부터 전달받은 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 시뮬레이션을 수행할 수 있다(308).The distributed dynamics
또한, 상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)로부터 전달받은 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 환경 시뮬레이션을 수행할 수 있다(308).In addition, the
상기 환경 시뮬레이터(130)는 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능과 성능에 대한 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택하여 3D 환경을 구성하고, 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택하여 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다.The
이 때, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)는 상기 환경 시뮬레이터(130)에서 발생된 연속 데이터 형태의 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)를 통해 연동시킨 상기 자율형 CPS 제어 장치에서 발생된 연속 데이터 형태의 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)에서 발생된 이산 데이터 형태의 모델-인-더-루프-시뮬레이션(분산 동역학 시뮬레이션) 데이터를 수신하여 데이터 간에 서로 연동시킴으로써 하이브리드 시뮬레이션을 수행할 수 있다.At this time, the distributed dynamics
또한, 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)는 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과와 상기 환경 시뮬레이션 결과에 대한 데이터를 수집하고, 수집된 결과 데이터를 누적하여 저장하며, 이를 검증 시뮬레이션 결과로서 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)로 전달할 수 있다(310).In addition, the distributed dynamics
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)로부터 전달받은 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 분산 동역학 시뮬레이션 결과와 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 이용하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능을 검증하고 성능을 평가할 수 있다(312).The function verification and
상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 적합한 평가 모델을 선택하고, 상기 평가 모델에 따라 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행할 수 있다.The function verification and
이어서, 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)은 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 기능 검증 결과 및 성능 평가 결과 데이터를 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)로 전달할 수 있다(314).Subsequently, the function verification and
한편, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로부터 수신한 상기 하드웨어 정보를 기초로 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행한다(316).Meanwhile, the hardware control
이후, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)로부터 상기 기능 검증 결과 및 성능 평가 결과 데이터를 수신하면, 수신된 데이터에 기초하여 인공지능 기반으로 결과 데이터를 분석한 뒤, 분석 결과를 기초로 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단하고, 상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수를 조정함으로써 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선하고, 상기 누적된 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증/평가할 수 있다(318).Thereafter, when the hardware control
이후, 상기 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)은 상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성하고, 상기 생성된 제어 로직 업데이트 정보를 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로 전송한다(320).Thereafter, the hardware control
상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)는 상기 제어 로직 업데이트 정보를 수신한 뒤, 기존의 제어 로직의 정보를 백업하고(322), 이후, 상기 제어 로직 업데이트 정보에 포함된 제어 로직 업데이트 데이터와 제어 로직에 대한 성능 개선 수치를 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)로 전송할 수 있다(324).After receiving the control logic update information, the
마지막으로, 사용자가 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)로부터 상기 제어 로직 업데이트 데이터와 상기 제어 로직에 대한 성능 개선 수치를 수신한 뒤, 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 제어 로직을 업데이트 할지를 결정하고, 업데이트 하기로 결정하면, 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 제어 로직이 업데이트된다(326).Finally, after the user receives the control logic update data and the performance improvement value for the control logic from the
한편, 본 명세서는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능 강화 및 성능 개선 방법을 제시한다. 상기 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능 강화 및 성능 개선 방법은 하드웨어 연동 게이트웨이(110)가 자율형 CPS 제어 장치(101)로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)를 등록하는 동작, 상기 하드웨어 연동 게이트웨이(110)가 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 구동 환경을 연동시키는 동작, 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)가 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하는 동작, 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)가 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작, 환경 시뮬레이터(130)가 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터(121)가 (121) 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터(122)와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 3D 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작, 기능 검증 및 성능 평가 모듈(140)이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작, 및 하드웨어 제어 로직 강화 모듈(150)이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고, 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치(101)의 제어 로직을 개선하는 업데이트 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.On the other hand, the present specification proposes a method of enhancing the function and improving the performance of the autonomous
본 발명의 일 실시 예에 따른 분산 시뮬레이션 프레임워크는 전술한 과정들을 반복하면서 선순환 성능 개선 구조 루프를 구성하고 이를 통해 자율형 CPS 제어 장치(101)의 기능 강화 및 성능 개선 과정을 효율적으로 수행할 수 있다.The distributed simulation framework according to an embodiment of the present invention configures a virtuous cycle performance improvement structure loop while repeating the above-described processes, and through this, it is possible to efficiently perform the function enhancement and performance improvement process of the autonomous
본 문서에서 사용된 용어 "부"는(예를 들면, 제어부 등), 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "부"는, 예를 들어, 유닛(unit), 로직(logic), 논리블록 (logical block), 부품(component), 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. "부"는, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "부"는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. "부"는 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, "부"는, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The term “unit” used in this document (eg, a control unit, etc.) may mean, for example, a unit including one or a combination of two or more of hardware, software, or firmware. “Unit” may be used interchangeably with terms such as unit, logic, logical block, component, or circuit. The "unit" may be a minimum unit or a part of an integrally configured part. The "unit" may be a minimum unit or a part of one or more functions. The "unit" can be implemented mechanically or electronically. For example, "sub" is one of known or future developed application-specific integrated circuit (ASIC) chips, field-programmable gate arrays (FPGAs), or programmable-logic devices that perform certain operations. It may include at least one.
다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 하나 이상의 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들어, 메모리가 될 수 있다.At least a part of a device (eg, modules or functions thereof) or a method (eg, operations) according to various embodiments is, for example, a computer-readable storage media in the form of a program module. It can be implemented as a command stored in. When the command is executed by a processor, the one or more processors may perform a function corresponding to the command. The computer-readable storage medium may be, for example, a memory.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM(compact disc read only memory), DVD(digital versatile disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM(read only memory), RAM(random access memory), 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.Computer-readable recording media include hard disks, floppy disks, magnetic media (e.g. magnetic tape), optical media (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), DVD ( digital versatile disc), magnetic-optical media (e.g. floptical disk), hardware device (e.g. read only memory (ROM), random access memory (RAM)), or flash memory ), etc. In addition, the program instruction may include not only machine language codes generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may include various types of hardware devices. It may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.
다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술된 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.A module or a program module according to various embodiments may include at least one or more of the above-described elements, some of the above-described elements may be omitted, or additional other elements may be further included. Operations performed by modules, program modules, or other components according to various embodiments may be executed sequentially, in parallel, repetitively, or in a heuristic manner. In addition, some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added.
이상에서 본 명세서의 기술에 대한 바람직한 실시 예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명되었다. 여기서, 본 명세서 및 청구 범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.In the above, preferred embodiments of the technology of the present specification have been described with reference to the accompanying drawings. Here, the terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to a conventional or dictionary meaning, but should be interpreted as meanings and concepts consistent with the technical idea of the present invention.
본 발명의 범위는 본 명세서에 개시된 실시 예들로 한정되지 아니하고, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다.The scope of the present invention is not limited to the embodiments disclosed in the present specification, and the present invention may be modified, changed, or improved in various forms within the scope of the spirit and claims of the present invention.
100: 분산 시뮬레이션 프레임워크
101: 자율형 CPS 제어 장치
110: 하드웨어 연동 게이트웨이
120: 분산 동역학 시뮬레이터
121: 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터
122: 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터
130: 환경 시뮬레이터
140: 기능 검증 및 성능 평가 모듈
150: 하드웨어 제어 로직 강화 모듈
160: 데이터 연동 미들웨어 모듈100: distributed simulation framework
101: autonomous CPS control device
110: hardware interlocking gateway
120: Distributed Dynamics Simulator
121: Distributed Dynamics Simulation Master Simulator
122: distributed dynamics simulation slave simulator
130: environment simulator
140: functional verification and performance evaluation module
150: hardware control logic enhancement module
160: data interlocking middleware module
Claims (18)
상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 모델-인-더-루프-시뮬레이션(Model in the Loop Simulation) 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 분산 동역학 시뮬레이터;
상기 분산 동역학 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 환경 시뮬레이터;
상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 기능 검증 및 성능 평가 모듈; 및
상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 성능 개선을 위한 업데이트 정보를 제공하는 하드웨어 제어 로직 강화 모듈을 포함하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.Hardware interlocking gateway that links the verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device to provide hardware in the loop simulation to the autonomous CPS (Cyber-Physical Systems) control device. ;
A distributed dynamics simulator for performing a distributed dynamics simulation based on Model in the Loop Simulation for the autonomous CPS control device;
An environment simulator for performing environment simulation for the autonomous CPS control device in connection with the distributed dynamics simulator;
A function verification and performance evaluation module for performing function verification and performance evaluation on the autonomous CPS control device based on the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result; And
A distributed simulation framework comprising a hardware control logic reinforcement module that provides update information for improving the performance of the autonomous CPS control device based on the function verification and performance evaluation result data.
상기 자율형 CPS 제어 장치로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치를 등록하고,
상기 하드웨어 정보에 기초하여 상기 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 1, wherein the hardware interlocking gateway
Registering the autonomous CPS control device by receiving hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device,
A distributed simulation framework for linking the verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device based on the hardware information.
분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터; 및
적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터를 포함하되,
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하고,
상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 1, wherein the distributed dynamics simulator
Distributed Dynamics Simulation Master Simulator; And
Including at least one distributed dynamics simulation slave simulator,
The distributed dynamics simulation master simulator sets up a session for the verification simulation, generates simulation session setting information for the verification simulation,
The distributed dynamics simulation slave simulator is a distributed simulation framework that performs distributed simulation of distributed models constituting the dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device based at least in part on the simulation session setting information.
상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택하여 3D 환경을 구성하고,
상기 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택하여 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 3, wherein the environment simulator,
Configure a 3D environment by selecting an environment model suitable for a verification scenario based on the simulation session setting information,
A distributed simulation framework that performs simulation by selecting a 3D driving model for the hardware and generating an object that interacts with the 3D environment.
상기 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 상기 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 데이터를 연동시켜 하이브리드 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 3, wherein the distributed dynamics simulation master simulator
A distributed simulation framework for performing hybrid simulation by linking the environmental simulation data, the hardware-in-the-loop-simulation data for the autonomous CPS control device, and the distributed dynamics simulation data.
상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 적합한 평가 모델을 선택하고,
상기 평가 모델에 따라 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 1, wherein the function verification and performance evaluation module
Selecting an evaluation model suitable for the autonomous CPS control device based on the verification simulation result,
A distributed simulation framework that performs function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device according to the evaluation model.
상기 검증 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 누적하여 저장하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 3, wherein the distributed dynamics simulation master simulator
A distributed simulation framework that accumulates and stores the distributed dynamics simulation result generated through the verification simulation and the environmental simulation result data.
상기 자율형 CPS 제어 장치에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행하고,
상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고,
상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단하고,
상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수 조정으로 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 7, wherein the hardware control logic enhancement module
Perform white box modeling of the control logic included in the autonomous CPS control device,
Perform artificial intelligence-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data,
Determine the vulnerability of the control logic model based on the analysis of the result data based on the artificial intelligence,
A distributed simulation framework that improves the performance of the control logic model by adjusting weight coefficients included in the control logic model based on the vulnerability determination result.
상기 누적된 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증하고,
상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성하고,
상기 생성된 제어 로직 업데이트 정보를 상기 자율형 CPS 제어 장치로 전송하는 분산 시뮬레이션 프레임워크.The method of claim 8, wherein the hardware control logic enhancement module
Verify the improved control logic model based on the accumulated verification simulation result data,
Generates update information for the control logic based on the verification result of the improved control logic model,
A distributed simulation framework that transmits the generated control logic update information to the autonomous CPS control device.
분산 동역학 시뮬레이터가 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 모델-인-더-루프-시뮬레이션 기반의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작;
환경 시뮬레이터가 상기 분산 동역학 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작;
기능 검증 및 성능 평가 모듈이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작; 및
하드웨어 제어 로직 강화 모듈이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 성능 개선을 위한 업데이트 정보를 제공하는 동작을 포함하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.Linking the verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device so that the hardware interlocking gateway provides hardware-in-the-loop-simulation to the autonomous CPS control device;
Performing, by a distributed dynamics simulator, a model-in-the-loop-simulation-based distributed dynamics simulation for the autonomous CPS control device;
An operation of performing, by an environment simulator, an environment simulation for the autonomous CPS control device in connection with the distributed dynamics simulator;
Performing, by a function verification and performance evaluation module, a function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device based on the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result; And
Reinforcing the function of the autonomous CPS control device of the distributed simulation framework including an operation of a hardware control logic reinforcement module providing update information for improving the performance of the autonomous CPS control device based on the function verification and performance evaluation result data And how to improve performance.
상기 하드웨어 연동 게이트웨이가
상기 자율형 CPS 제어 장치로부터 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어 정보를 수신하여 상기 자율형 CPS 제어 장치를 등록하고,
상기 하드웨어 정보에 기초하여 상기 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 10, wherein the operation of linking the driving environment
The hardware interlocking gateway
Registering the autonomous CPS control device by receiving hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device,
A method for enhancing a function and improving performance of an autonomous CPS control apparatus of a distributed simulation framework in which the verification simulation driving environment and the driving environment of the autonomous CPS control device are linked based on the hardware information.
상기 분산 동역학 시뮬레이터는 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터 및 적어도 하나의 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터를 포함하고,
상기 분산 동역학 시뮬레이터가 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작은,
상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터는 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하고,
상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터는 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 10,
The distributed dynamics simulator includes a distributed dynamics simulation master simulator and at least one distributed dynamics simulation slave simulator,
The operation of the distributed dynamics simulator performing a distributed dynamics simulation,
The distributed dynamics simulation master simulator sets up a session for the verification simulation, generates simulation session setting information for the verification simulation,
The distributed dynamics simulation slave simulator is an autonomous CPS control of a distributed simulation framework that performs distributed simulation of distributed models constituting the dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device based at least in part on the simulation session setting information. How to enhance the functionality of the device and improve its performance.
상기 환경 시뮬레이션 데이터, 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 상기 하드웨어-인-더-루프-시뮬레이션 데이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 데이터를 연동시켜 하이브리드 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 12, wherein the distributed dynamics simulation master simulator
The function of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework that performs hybrid simulation by linking the environment simulation data, the hardware-in-the-loop-simulation data for the autonomous CPS control device, and the distributed dynamics simulation data. How to harden and improve performance.
상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 기초하여 검증 시나리오에 적합한 환경 모델을 선택하여 3D 환경을 구성하고,
상기 하드웨어에 대한 3D 구동 모델을 선택하여 상기 3D 환경과 상호작용하는 개체를 생성하여 시뮬레이션을 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 12, wherein the operation of performing the environment simulation by the environment simulator comprises:
Configure a 3D environment by selecting an environment model suitable for a verification scenario based on the simulation session setting information,
A method for enhancing functions and improving performance of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework for performing simulation by selecting a 3D driving model for the hardware and generating an object interacting with the 3D environment.
상기 검증 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 적합한 평가 모델을 선택하고,
상기 평가 모델에 따라 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 10, wherein the function verification and performance evaluation module performs function verification and performance evaluation on the autonomous CPS control device,
Selecting an evaluation model suitable for the autonomous CPS control device based on the verification simulation result,
A method for enhancing functions and improving performance of an autonomous CPS control apparatus of a distributed simulation framework that performs function verification and performance evaluation of the autonomous CPS control apparatus according to the evaluation model.
상기 검증 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과 데이터를 누적하여 저장하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 12, wherein the distributed dynamics simulation master simulator
A method for enhancing functions and improving performance of an autonomous CPS control apparatus of a distributed simulation framework that accumulates and stores the distributed dynamics simulation result generated through the verification simulation and the environmental simulation result data.
상기 자율형 CPS 제어 장치에 포함되어 있는 제어 로직의 화이트박스 모델링을 수행하고,
상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고,
상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 제어 로직 모델의 취약점을 판단하고,
상기 취약점 판단 결과에 기초하여 상기 제어 로직 모델에 포함된 가중치 계수 조정으로 상기 제어 로직 모델의 성능을 개선하고,
상기 누적된 검증 시뮬레이션 결과 데이터에 기초하여 상기 개선된 제어 로직 모델을 검증하고,
상기 개선된 제어 로직 모델의 검증 결과를 기초로 상기 제어 로직에 대한 업데이트 정보를 생성하고,
상기 생성된 제어 로직 업데이트 정보를 상기 자율형 CPS 제어 장치로 전송하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.The method of claim 16, wherein the hardware control logic enhancement module
Perform white box modeling of the control logic included in the autonomous CPS control device,
Perform artificial intelligence-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data,
Determine the vulnerability of the control logic model based on the analysis of the result data based on the artificial intelligence,
Improving the performance of the control logic model by adjusting a weight coefficient included in the control logic model based on the vulnerability determination result,
Verify the improved control logic model based on the accumulated verification simulation result data,
Generates update information for the control logic based on the verification result of the improved control logic model,
A method for enhancing functions and improving performance of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework that transmits the generated control logic update information to the autonomous CPS control device.
상기 하드웨어 연동 게이트웨이가 검증 시뮬레이션 구동 환경과 상기 자율형 CPS 제어 장치의 구동 환경을 연동시키는 동작;
분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터가 상기 검증 시뮬레이션에 대한 세션을 설정하고, 상기 검증 시뮬레이션에 대한 시뮬레이션 세션 설정 정보를 생성하는 동작;
분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터가 상기 시뮬레이션 세션 설정 정보에 적어도 일부 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치가 제어하는 하드웨어의 동역학 부분을 구성하는 분산 모델들의 분산 동역학 시뮬레이션을 수행하는 동작;
환경 시뮬레이터가 상기 분산 동역학 시뮬레이션 마스터 시뮬레이터 및 상기 분산 동역학 시뮬레이션 슬레이브 시뮬레이터와 연동하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 3D 환경 시뮬레이션을 수행하는 동작;
기능 검증 및 성능 평가 모듈이 상기 분산 동역학 시뮬레이션 결과 및 상기 환경 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치에 대한 기능 검증 및 성능 평가를 수행하는 동작; 및
하드웨어 제어 로직 강화 모듈이 상기 기능 검증 및 성능 평가 결과 데이터에 기초하여 인공지능 기반의 결과 데이터 분석을 수행하고, 상기 인공지능 기반의 결과 데이터 분석에 기초하여 상기 자율형 CPS 제어 장치의 제어 로직을 개선하는 업데이트 정보를 제공하는 동작을 포함하는 분산 시뮬레이션 프레임워크의 자율형 CPS 제어 장치의 기능 강화 및 성능 개선 방법.Registering the autonomous CPS control device by receiving, by a hardware interlocking gateway, hardware information controlled by the autonomous CPS control device from the autonomous CPS control device;
An operation of linking, by the hardware interlocking gateway, a verification simulation driving environment and a driving environment of the autonomous CPS control device;
A distributed dynamics simulation master simulator setting up a session for the verification simulation and generating simulation session setting information for the verification simulation;
Performing, by a distributed dynamics simulation slave simulator, based on at least part of the simulation session setting information, distributed dynamics simulation of distributed models constituting a dynamics part of the hardware controlled by the autonomous CPS control device;
An operation of performing a 3D environment simulation for the autonomous CPS control device by an environment simulator interlocking with the distributed dynamics simulation master simulator and the distributed dynamics simulation slave simulator;
Performing, by a function verification and performance evaluation module, a function verification and performance evaluation for the autonomous CPS control device based on the distributed dynamics simulation result and the environmental simulation result; And
The hardware control logic reinforcement module performs artificial intelligence-based result data analysis based on the function verification and performance evaluation result data, and improves the control logic of the autonomous CPS control device based on the artificial intelligence-based result data analysis. A method of enhancing the function and improving the performance of an autonomous CPS control device of a distributed simulation framework including an operation of providing update information to perform.
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|---|---|---|---|
| KR1020190131575A KR20210047686A (en) | 2019-10-22 | 2019-10-22 | Distributed simulation for functional verification and performance enhancement of autonomous cps control device |
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|---|---|---|---|---|
| KR101742536B1 (en) | 2015-07-03 | 2017-06-15 | 국민대학교산학협력단 | Running performance test server, test system having the same, testing method using the same |
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Patent Citations (1)
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