KR20210062207A - 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치가 제공된다. 제조 빅데이터 처리 장치는 이벤트와 관련한 과거 데이터를 수집하는 단계, 수집된 과거 데이터를 태깅하는 매핑하는 단계, 매핑된 과거 데이터를 클러스터링하는 단계, 및 클러스터링된 과거 데이터를 시각화하는 단계를 수행하도록 구성된 인스트럭션들을 포함하는 메모리 및 상기 메모리와 동작가능하게 연결된 프로세서들을 포함한다.

Description

제조 빅데이터 처리 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING MANUFACTURING BIG DATA}
본 발명은 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
한국데이터산업진흥원이 발표한 『2018 데이터산업현황조사』에 따르면 제조기업의 빅데이터 도입률은 12.6%이다. 61.8%의 제조기업은 도입 논의조차 시도하지 않고 있다. 인력(39.9%)과 시장(35.8%)에 관한 정보가 부족하다는 게 큰 이유이다. 상품이나 서비스에 관한 정보 부족(35.8%)도 빅데이터 도입이 늦어지는 이유 중 하나다. 이에 적용가능한 제조와 관련한 빅데이터 처리 방법이 요구되고 있다.
또한, 본 발명의 해결하고자 하는 다른 과제는, 실시간, 가변성, 다차원, 정형/비정형, 대용량 데이터 특성에 따른 전처리가 가능한 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 해결하고자 하는 다른 과제는, 고속병렬처리 기반 스트리밍 데이터를 저리할 수 있는 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 속성(KEY)기준 다중화된 데이터셋 구성 및 조합이 가능한 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 분석 지원을 위한 데이터셋 히스토리 및 파티션 관리 기능을 가지는 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치가 제공된다. 제조 빅데이터 처리 장치는 이벤트와 관련한 과거 데이터를 수집하는 단계, 수집된 과거 데이터를 태깅하는 매핑하는 단계, 매핑된 과거 데이터를 클러스터링하는 단계, 및 클러스터링된 과거 데이터를 시각화하는 단계를 수행하도록 구성된 인스트럭션들을 포함하는 메모리 및 상기 메모리와 동작가능하게 연결된 프로세서들을 포함한다.
본 발명은, 실시간, 가변성, 다차원, 정형/비정형, 대용량 데이터 특성에 따른 전처리가 가능한 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은, 고속병렬처리 기반 스트리밍 데이터를 저리할 수 있는 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은, 속성(KEY)기준 다중화된 데이터셋 구성 및 조합이 가능한 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
*본 발명은, 분석 지원을 위한 데이터셋 히스토리 및 파티션 관리 기능을 가지는 제조 빅데이터 처리 장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과 가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치를 설명하기 위한 개략도이다.
도 3 내지 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치의 구체 사항들을 설명하기 위한 개략도들이다.
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 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 상기 장치는 통신부(110), 사용자 입력부(120), 출력부(130), 메모리(140), 인터페이스부(150), 제어부(160) 및 전원 공급부(170) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 가지거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 장치가 구현될 수도 있다.
이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(110)는 장치와 장치가 위치한 네트워크 사이의 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(110)는, 인터넷 등의 통신망 상에서 외부의 장치, 서버 중 적어도 하나와 신호를 송수신한다. 상기 신호는, 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다. 통신부(110)는 다양한 장치로부터 동영상 데이터를 수신할 수 있다.
사용자 입력부(120)는 사용자가 장치기의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 사용자 입력부(120)는 키 패드(key pad) 돔 스위치 (domeswitch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.
출력부(130)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(131), 음향 출력 모듈(132) 등이 포함될 수 있다.
디스플레이부(131)는 장치에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 장치가 시스템과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시한다.
디스플레이부(131)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(131)를 통해, 동영상을 표시하고, 동영상의 프레임들을 표시하며, 프레임들의 선택 및 3D 렌더링을 위한 인터페이스를 표시할 수 있다.
음향 출력 모듈(132)은 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(160)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(132)은 장치에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다.
메모리부(140)는 제어부(160)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 메모리(140)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 장치는 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(160)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다.
인터페이스부(150)는 장치에 연결되는 모든 외부기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(150)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 장치 내부의 각 구성 요소에 전달하거나, 장치 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 인터페이스부(150)에 포함될 수 있다.
제어부(controller, 160)는 통상적으로 장치의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어 데이터의 처리나 처리된 데이터를 디스플레이하기 위한 관련된 제어 및 처리를 수행한다. 제어부(160)는 병렬 데이터 처리를 위한 그래픽 모듈(161)을 구비할 수도 있다. 그래픽 모듈(161)은 제어부(160) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(160)와 별도로 구현될 수도 있다.
전원 공급부(170)는 제어부(160)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.
여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.
하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시예는 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시예들이 제어부(160) 자체로 구현될 수 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리(160)에 저장되고, 제어부(160)에 의해 실행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치를 설명하기 위한 개략도이다.
시계열적, 가변성, 다차원 그리고 대용량의 데이터가 원본 DB에 저장되고, 연속 데이터 원본은 일부 결측치를 가질 수 있다. 전처리 엔진은 전처리 병렬 실행 쓰레드들을 통해 전처리를 자동화한다. 연속 데이터는 예를 들어 보간 작업을 통해 결측치가 보완될 수 있으며, 통계 정보를 이용해 결측치가 추가될 수도 있다. 패턴형 자료는 패턴에 따라 보완될 수 있다. 비정형 자료는 정형 데이터로 변환되고 패턴 보완, 보간 보완 또는 통계 추가 방식으로 전처리될 수 있다.
다음으로, 대용량 데이터 쿼리를 고속화하기 위한 접근 쿼리 최적화 작업이 수행될 수 있다. 또한, 비정형, 패턴형 자료는 최적화 탐색 쿼리를 위해 정교화 작접이 수행될 수 있다. 고속화 또는 정교화된 데이터는 서비스 API로 접근가능하도록 설정될 수 있다. 또한, 메타데이터로 검색되도록 설정될 수 있으며, 메타데이터가 수정이 가능하도록 관리될 수 있으며, 스토리지 관리 성능 모니터링이 가능할 수도 있다.
도 3 내지 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 제조 빅데이터 처리 장치의 구체 사항들을 설명하기 위한 개략도들이다.
도 3을 참조하면, 최적화를 통한 스마트 팩토리 경영을 위해 데이터 자산의 활용방안이 설명된다. 과거 데이터, 현재 데이터 및 미래 데이터를 이용하여 향후 상황을 예측할 수 있다. 이를 통해 생산 제조 현황이 빠르고 정확하게 파악될 수 있다.
도 4를 참조하면, 서로 다른 지역의 공장과 각각의 라인들이 오퍼레이션 네트워크로 연결되며, 오퍼레이션측과 비즈니스 오피스가 연결되는 것을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 디바이스, 머신 및 시스템 등에서의 연결, 분석, 인사이트 제공을 위한, 인프라스트럭처에서부터 사용자까지의 연결 관계 흐름도가 나타내어진다.
도 6을 참조하면, 플랜트, 공장, 사이트를 포함하는 소스로부터 데이터를 수집하고, 하이브리드 분석을 수행하고, (예컨대 PlantPulse 사용) 응용프로그램으로 사용자들이 액세스할 수 있도록 하는 제조 빅데이터 처리 방법이 설명된다.
도 7을 참조하면, RAW데이터가 이벤트 또는 포인트로 수집되고, 수집된 데이터가 태깅되도록 매칭되고, 태깅된 데이터는 필터링 등을 통해 분석되고, 클러스터링되며, 시각화되는 과정이 설명된다.
도 8을 참조하면, 도 7의 데이터가 수집되고, 테깅되고, 처리되는 과정이 보다 구체적으로 설명된다.
도 9를 참조하면, 입력되는 이벤트가 도시되고, EQL을 통해서 출력되는 이벤트가 설명된다. 또한, 분석활용의 예로서, 필터링, 데이터베이스 룩업, 이벤트 패턴 매칭등이 설명된다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (1)

  1. 제조 빅데이터 처리 장치는 이벤트와 관련한 과거 데이터를 수집하는 단계,
    수집된 과거 데이터를 태깅하는 매핑하는 단계,
    매핑된 과거 데이터를 클러스터링하는 단계, 및
    클러스터링된 과거 데이터를 시각화하는 단계를 수행하도록 구성된 인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및
    상기 메모리와 동작가능하게 연결된 프로세서들을 포함하는, 제조 빅데이터 처리 장치.
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