KR20210081065A - 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이을 포함하는 데이터 수집 시스템 및 데이터 수집 방법을 공개한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이는, 데이터 수신에 필요한 센싱 디바이스 및 설비 디바이스 등의 종류 및 프로토콜에 관한 디바이스 정보 및 속성 정보를 프로토콜 변환 장치로 전송하고, 프로토콜 변환 장치로 하여금 서로 다른 통신 프로토콜을 이용하는 디바이스들로부터 데이터를 수집하고 프로토콜을 변환하여 게이트웨이로 전송하도록 함으로써, 간편하면서도 신속하게 게이트웨이가 다양한 디바이스들로부터 데이터를 수집할 수 있도록 하는 효과가 있다. 또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 게이트웨이는 내부에 인공지능 모듈을 구비하고, 정상 데이터와 이상 데이터를 이용하여 인공지능 모듈에 구비된 인공지능 모델을 학습하여 디바이스들로부터 수신되는 데이터를 인공지능 모델에 입력함으로써 디바이스들의 이상 상태 여부를 신속하고 간편하게 확인할 수 있다.
Description
본 발명은 프로토콜 변환 장치 및 게이트웨이에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 다양한 프로토콜로 통신을 수행하는 각종 IoT 센서들 및 장비들로부터 데이터를 수집하여 클라이언트에게 전달할 수 있는 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이을 포함하는 데이터 수집 시스템에 관한 것이다.
사물 인터넷 기술이 급속도로 보급됨에 따라서 산업 현장의 모든 분야에서 데이터를 생산할 수 있게 되었고, 이렇게 생산된 데이터는 중앙에 수집되어 각종 통계에 활용되거나 안전 관련 조치에 이용되는 등 다양한 형태로 가공되고 이용되고 있다.
그러나, 산업 현장에서 이용되는 각종 전자 장치들은 제조사에 따라서 자신만의 통신 프로토콜을 이용하여 통신을 수행하므로, 동일한 작업 공간 내에 설치되는 다른 전자 기기들과 상호 연동되기 어려운 문제점이 존재한다.
최근 생산성과 근로자의 안전을 향상시키기 위해서 추진되는 스마트팩토리 사업의 경우 특히 문제가 되는데, 공장들은 여러 제조 설비와 기계를 보유하며 각 기계는 다양한 센서 및 액츄에이터 등을 사용하지만, 이러한 센서 및 액츄에이터 등의 설비는 동일한 제조사에서 모두 제조되어 납품되는 것이 아니므로, 단일화 되지 않은 다양한 프로토콜을 사용하고 있어 상위 시스템과 생산장비들과의 연동에 많은 문제가 야기 되고 있는 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 서로 다른 통신 프로토콜을 이용하는 다양한 센싱 디바이스 및 설비 디바이스들로부터 간편하고 신속하게 데이터를 수집할 수 있으며, 데이터를 조사하여 디바이스들의 이상 여부까지 확인할 수 있는 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이를 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이를 포함하는 데이터 수집 시스템은, 디바이스 정보 및 속성 정보를 데이터 수집 게이트웨이로부터 수신하여 저장하고, 상기 디바이스 정보 및 속성 정보에 따라서 디바이스들에 접속하여 데이터를 수신하고, 사전에 정의된 프로토콜로 변환하여 해당 데이터들을 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 프로토콜 변환 장치; 및 자신에게 연결된 복수의 상기 프로토콜 변환 장치들과 통신을 수행하여 상기 프로토콜 변환 장치들을 모니터링하고, 상기 프로토콜 변환 장치로 상기 디바이스 정보 및 속성 정보를 제공하여 상기 프로토콜 변환 장치로부터 디바이스들이 제공한 데이터를 수신하는 데이터 수집 게이트웨이를 포함한다.
또한, 상기 프로토콜 변환 장치는, 상기 데이터 수집 게이트웨이와 상기 프로토콜 변환 장치간 TCP/IP 통신 채널을 확립하고 HSMS 표준에 맞게 연결을 관리하는 커뮤니케이션 매니저; 디바이스 매니저가 각 디바이스들과 통신을 수행할 수 있도록 하는 정보를 제공하고, 각 디바이스로부터 디바이스 매니저가 수집한 데이터를 상기 커뮤니케이션 매니저로 출력하여 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하고, 디바이스의 실시간 상태를 수집하여 상기 커뮤니케이션 매니저를 통해서 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 프로세싱 매니저; 및 상기 데이터 수집 게이트웨이에서 설정한 디바이스들과 통신을 수행하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 상기 프로세싱 매니저를 통해서 상기 데이터 수집 게이트웨이 측으로 전송하는 상기 디바이스 매니저를 포함한다.
또한, 상기 커뮤니케이션 매니저는, 상기 데이터 수집 게이트웨이와 상기 프로토콜 변환 장치간 TCP/IP 통신 채널을 확립하고 HSMS 표준에 맞게 연결을 관리하는 연결 관리부;상기 데이터 수집 게이트웨이로부터 HSMS 프로토콜 방식으로 수신된 SECS-II 메시지를 분석해서 각각의 서비스에 맞는 데이터로 변환하여 상기 프로세싱 매니저로 출력하는 메시지 수신 및 분석부; 및 상기 프로세싱 매니저로부터 입력받은 데이터를 각각의 서비스에 맞도록 SECS-II 메시지로 변환해서 HSMS 통신 프로토콜을 통해 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 메시지 생성 및 송신부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세싱 매니저는, 상기 프로토콜 변환 장치에 설치된 디바이스 라이브러리 버전을 확인하여, 설치된 라이브러리가 최신 버전이 아니라면 최신 버전을 다운로드하여 디바이스 라이브러리를 업데이트하는 디바이스 라이브러리 버전 관리부; 각각의 디바이스에게 전송할 데이터 수집에 관한 START 및 STOP 명령을 디바이스 매니저에게 전달하는 디바이스 구동 명령 실행부; 상기 디바이스 매니저에서 통신 운영을 위해 필요한 통신 정보를 관리하는 디바이스 통신 정보 관리부; 상기 디바이스 매니저에서 라이브러리 구동을 위해서 필요한 정보를 관리하는 디바이스 모델 정보 관리부; 상기 디바이스로부터 데이터를 수집하고 표준 데이터 모델로 변경하기 위한 메타 정보를 관리하는 디바이스 수집 데이터 관리부; 상기 디바이스 매니저가 실시간으로 수집한 디바이스 상태 정보가 변경되면, 상기 데이터 수집 게이트웨이로 보고하기 위해서 상기 커뮤니케이션 매니저에게 전달하는 디바이스 실시간 상태 보고부; 및 상기 디바이스 매니저가 수집한 실시간 디바이스 데이터를 상기 데이터 수집 게이트웨이로 보고하기 위해 표준 데이터 모델로 변환하여 상기 커뮤니케이션 매니저로 출력하는 디바이스 실시간 데이터 보고부를 포함포함할 수 있다.
또한, 상기 디바이스 매니저는, 디바이스 기종에 적합한 라이브러리를 로딩하고 동작시키는 디바이스 라이브러리 구동부; 디바이스 기종에 적합한 통신 방법으로 상기 디바이스 매니저를 연결시키고 연결을 관리하는 디바이스 동적 연결 관리부; 디바이스에 필요한 통신 파라미터를 설정하고, 설정된 파라미터에 따라서 상기 디바이스 매니저가 디바이스와 상호 통신을 수행할 수 있도록 운영하는 디바이스 통신 정보 설정부; DCE와 디바이스 간에 시간 동기화를 위해서 시간을 설정하는 디바이스 시간 동기화부; 디바이스 기종에 적합한 데이터를 수집하기 위한 메타 정보를 설정하는 디바이스 수집 데이터 설정부; 디바이스 데이터 수집 START 및 STOP 명령을 디바이스 측으로 전송하여 실행하도록 하는 디바이스 구동 명령 실행부; 실시간으로 디바이스의 상태값을 수집한 후 프로세싱 매니저에게 출력하는 디바이스 상태 수집부; 및 실시간으로 디바이스가 측정한 데이터를 디바이스로부터 수집하여 상기 프로세싱 매니저로 출력하는 디바이스 데이터 수집부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 수집 게이트웨이는, 데이터 베이스로부터 판독한 프로토콜 변환 장치에 관한 정보를 이용하여 상기 프로토콜 변환 장치에 접속하고, 디바이스들에서 생성한 데이터를 상기 프로토콜 변환 장치로부터 수신하여 상기 데이터 베이스 및 인공지능 모듈로 출력하는 변환 장치 관리부; 복수의 프로토콜 변환 장치들에 대한 식별 정보 및 접속 정보, 프로토콜 변환 장치들에 연결될 디바이스들에 대한 디바이스 정보 및 속성 정보를 저장하고, 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터를 저장하는 상기 데이터 베이스; 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 open API 방식으로 클라이언트 장치들로 제공하는 API 제공부; 및 복수의 인공지능 모델들을 포함하고, 상기 변환 장치 관리부로부터 입력되는 데이터를 대응되는 인공지능 모델에 입력하여 예측치를 생성하는 인공지능 모듈;을 포함할 수 있다.
또한,상기 인공지능 모듈은, 상기 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 이전 시간의 예측치의 소정 범위를 벗어하는 경우에, 디바이스의 이상 상태 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비할 수 있다.
또한, 상기 인공지능 모듈은 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 대응되는 학습 모델에 대한 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비할 수 있다.
또한, 상기 디바이스 정보 및 속성 정보는 각 디바이스의 모델 정보, 해당 모델에 따른 프로토콜 정보, 해당 디바이스의 측정값(계측값)이 저장되는 메모리의 영역, 메모리 크기, 데이터의 사이즈 등의 정보를 포함하고, 상기 프로토콜 변환 장치는 상기 각 디바이스의 프로토콜 정보에 따라서 수신되는 데이터의 프로토콜을 변환하여 상기 변환 장치 관리부로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상기 시스템은, 관리자 단말이 입력한 프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 접속 정보, 및 디바이스 정보 및 속성 정보를 상기 데이터 베이스에 저장하고, 상기 정보들의 갱신을 관리하는 기초 정보 관리부; 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들 및 상기 인공지능 모듈로부터 입력되는 예측 정보 및 이상 신호를 관리자 단말로 제공하여 출력하는 데이터 모니터링부; 및 상기 관리자 단말로부터 입력되는 선택 정보에 따라서 인공지능 모델을 선택하고, 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 인공지능 모델을 학습시키는 인공지능 관리부;를 포함하는 실시간 관리부를 더 포함할 수 있다.
한편, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 방법은, 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이를 포함하는 데이터 수집 시스템에서 수행되는 데이터 수집 방법으로서, (a) 관리자 단말로부터 프로토콜 변환 장치에 관한 정보(프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 프로토콜 변환 장치 접속 정보), 및 디바이스 정보 및 속성 정보를 입력받아 데이터 베이스에 저장하는 단계; (b) 변환 장치 관리부가 상기 데이터 베이스에 저장된 프로토콜 변환 장치에 관한 정보를 이용하여 프로토콜 변환 장치에 접속하고, 상기 프로토콜 변환 장치로 디바이스 정보 및 속성 정보를 전송하여, 상기 프로토콜 변환 장치로 하여금 디바이스로부터 데이터를 수신하고 프로토콜을 변환하여 상기 변환 장치 관리부로 데이터를 전송하도록 하는 단계; (c) 상기 변환 장치 관리부가 상기 변환 장치 관리부로부터 수신한 데이터를 상기 데이터 베이스에 저장하는 한편, 인공지능 모듈로 출력하는 단계; (d) 상기 인공지능 모듈이 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터를 인공지능 모델에 입력하여 예측치를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 인공지능 모듈은 예측치로부터 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되는지 여부를 확인하고, 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되면, 데이터 모니터링부를 통해서 상기 관리자 단말로 비상 알람을 출력하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 (d) 단계에서, 상기 인공지능 모듈이 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터에 대응되는 인공지능 모델이 학습완료 되었는지 여부를 확인하고, 학습이 완료되지 않았다면 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 인공지능 모델의 학습을 수행할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계에서, 상기 인공지능 모듈은 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 예측치의 소정 범위를 벗어하는 경우에는, 이상 상태의 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계에서, 예측치로부터 정상 상태인 것으로 판단되면, 현재 데이터 및 예측치를 데이터 모니터링부를 통해서 관리자 단말로 전송하여 관리자에게 표시할 수 있다.
또한, 상기 방법은 (f) API 제공부가 클라이언트 장치로부터 데이터가 요청되었는지 확인하고, 클라이언트 장치가 데이터를 요청하였다면, 요청받은 데이터를 상기 데이터 베이스에서 판독하여 클라이언트 장치로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이는, 데이터 수신에 필요한 센싱 디바이스 및 설비 디바이스 등의 종류 및 프로토콜에 관한 디바이스 정보 및 속성 정보를 프로토콜 변환 장치로 전송하고, 프로토콜 변환 장치로 하여금 서로 다른 통신 프로토콜을 이용하는 디바이스들로부터 데이터를 수집하고 프로토콜을 변환하여 게이트웨이로 전송하도록 함으로써, 간편하면서도 신속하게 게이트웨이가 다양한 디바이스들로부터 데이터를 수집할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 게이트웨이는 내부에 인공지능 모듈을 구비하고, 정상 데이터와 이상 데이터를 이용하여 인공지능 모듈에 구비된 인공지능 모델을 학습하여 디바이스들로부터 수신되는 데이터를 인공지능 모델에 입력함으로써 디바이스들의 이상 상태 여부를 신속하고 간편하게 확인할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이가 연결되는 전체 구성을 도시하는 도면이다.
도 2a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 2b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치에서 수행되는 프로토콜 변환 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 데이터 수집 게이트웨이의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3b은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이에서 수행되는 데이터 수집 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 2b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치에서 수행되는 프로토콜 변환 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 데이터 수집 게이트웨이의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3b은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이에서 수행되는 데이터 수집 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이가 연결되는 전체 구성을 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이(200)(이하,"데이터 수집 게이트웨이"라 약칭함)는 복수의 프로토콜 변환 장치들(300)과 유무선 통신망을 통해서 연결되고, 복수의 클라이언트 장치들(400)과 유무선 통신망을 통해서 연결된다.
또한, 복수의 프로토콜 변환 장치들(300) 각각은 유선 또는 무선 통신 방식으로 복수의 센싱 디바이스(100-1), 액츄에이터, 생산 설비 디바이스(100-n) 등과 연결되고, 클라이언트 장치들(400) 역시 유선 또는 무선 통신 방식으로 복수의 사용자 단말들(500)과 연결된다.
먼저, 센싱 디바이스들(100-1)은 온도, 압력 등의 다양한 환경 정보를 측정하여 프로토콜 변환 장치(300)로 전송하고, 액츄에이터 및 생산 설비 디바이스들(100-n)은 자신들의 동작 과정에서 계측되는 다양한 계측 정보를 생산하여 프로토콜 변환 장치(300)로 전송한다. 이하에서는, 프로토콜 변환 장치(300)와 연결되는 센싱 디바이스(100-1), 액츄에이터, 및 생산 설비 디바이스들(100-n)을 "디바이스(100)"로 통칭하기로 한다.
프로토콜 변환 장치(300)는 데이터 수집 게이트웨이(200)로부터 수신한 디바이스 설정 정보에 따라서 각종 디바이스들(100)과 통신을 수행하고, 디바이스들(100)로부터 수신한 데이터들을 데이터 수집 게이트웨이(200)로 전송한다.
이를 위해서, 프로토콜 변환 장치(300)는 각종 디바이스들(100)에 접속하여 데이터를 수신할 수 있도록 디바이스 정보 및 속성 정보를 데이터 수집 게이트웨이(200)로부터 수신하여 저장한다. 그리고, 디바이스 정보 및 속성 정보에 따라서 각종 디바이스들(100)에 접속하여 데이터를 수신하고, 사전에 정의된 프로토콜로 변환하여 해당 데이터들을 데이터 수집 게이트웨이(200)로 전송한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서 디바이스들(100)은 각각 서로 다른 산업 분야에서 이용되고, 따라서, 각각 서로 다른 다양한 통신 프로토콜(HSMS, SECS, MQTT, COAP, PLC, Modbus 등)에 따라서 통신을 수행한다. 이렇게 서로 다른 통신 프로토콜을 이용하므로, 본 발명의 디바이스 정보 및 속성 정보는 각 디바이스의 모델 정보, 해당 모델에 따른 프로토콜 정보, 해당 디바이스의 측정값(계측값)이 저장되는 메모리의 영역, 메모리 크기, 데이터의 사이즈 등의 정보를 포함한다.
프로토콜 변환 장치(300)는 데이터 수집 게이트웨이(200)로부터 수신한 디바이스 정보 및 속성 정보에 포함된 프로토콜에 따라서 각 디바이스들(100)과 통신을 수행하여 다비이스들(100)로부터 데이터를 수신하고, 사전에 정의된 통신 프로토콜에 따라서 데이터를 데이터 수집 게이트웨이(200)로 전송한다. 아울러, 프로토콜 변환 장치(300)는 자신의 상태 정보 역시 일정한 시간 주기로 데이터 수집 게이트웨이(200)로 전송함으로써 데이터 수집 게이트웨이(200)로 하여금 각 프로토콜 변환 장치(300)의 상태를 모니터링할 수 있도록 한다.
한편, 데이터 수집 게이트웨이(200)는 상기 설명한 바와 같이, 자신에게 연결된 복수의 프로토콜 변환 장치들(300)과 통신을 수행하여 이들을 모니터링하고, 프로토콜 변환 장치(300)로 디바이스 정보 및 속성 정보를 제공하여 프로토콜 변환 장치(300)로 하여금 각 디바이스들(100)로부터 데이터를 수신하여 자신에게 전송하도록 제어한다.
이를 위해서, 데이터 수집 게이트웨이(200)는 사전에 운영자가 입력한 각종 프로토콜 변환 장치(300)에 대한 정보(명칭 및 IP 주소와 같은 접속 정보), 각 디바이스들(100)에 대한 디바이스 정보 및 속성 정보를 저장하고 관리한다.
또한, 데이터 수집 게이트웨이(200)는 프로토콜 변환 장치(300)로부터 수신된 데이터들을 저장 및 관리하며, 데이터들을 인공지능 모델로 분석하여 각종 디바이스들이 정상적인 환경에서 동작하고 있는지 여부를 확인하고, 각 디바이스들(100)로부터 향후 수신될 데이터들을 예측하여, 이상 상황 또는 비상 상황이 발생하였는지 여부 및 향후 이상 상황 또는 비상 상황이 발생할지 여부를 예측하여 관리자에게 통보할 수 있다. 아울러, 데이터 수집 게이트웨이(200)는 내부에 관리하는 데이터들을 Open API 방식으로, 해당 데이터들을 요청하는 클라이언트 장치들(400)로 제공한다.
한편, 데이터 수집 게이트웨이(200)로부터 데이터를 수신한 클라이언트 장치들(400)은 이를 가공하여, 다수의 사용자 단말(500)로 제공할 수 있다.
도 2a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 프로토콜 변환 장치(300)(이하에서는 "DCE(Data Collection Edge)"로 약칭함)는 커뮤니케이션 매니저(310), 프로세싱 매니저(320), 및 디바이스 매니저(330)를 포함한다.
먼저, 커뮤니케이션 매니저(310)는 데이터 수집 게이트웨이(200)(이하, "DCG(Data Collection Gateway)"로 약칭함)와 DCE 간에 TCP/IP 통신 채널을 확립하고, 상호간의 HSMS 표준 프로토콜 방식으로 메시지를 송수신할 수 있도록 처리한다. 커뮤니케이션 매니저(310)는 연결 관리부(311), 메시지 수신 및 분석부(312), 및 메시지 생성 및 송신부(313)를 포함한다.
연결 관리부(311)는 데이터 수집 게이트웨이(DCG;200)와 프로토콜 변환 장치(DCE;300)간 TCP/IP 통신 채널을 확립하고 HSMS 표준에 맞게 연결을 관리한다. 이 때, 커뮤니케이션 매니저(310)에서 송수신되는 데이터는 SECS-II 통신 프로토콜을 사용한다.
메시지 수신 및 분석부(312)는 DCG(200)로부터 HSMS 프로토콜 방식으로 수신된 SECS-II 메시지를 분석해서 각각의 서비스에 맞는 데이터로 변환하여 프로세싱 매니저(320)로 출력한다.
메시지 생성 및 송신부(313)는 프로세싱 매니저(320)로부터 입력받은 데이터를 각각의 서비스에 맞도록 SECS-II 메시지로 변환해서 HSMS 통신 프로토콜을 통해 DCG(200)로 전송한다.
한편, 프로세싱 매니저(320)는 디바이스 매니저(330)가 각 디바이스들(100)과 통신을 수행할 수 있도록 하는 정보를 제공하고, 각 디바이스(100)로부터 디바이스 매니저(330)가 수집한 데이터를 커뮤니케이션 매니저(310)로 출력하여 DCG(200)로 전송하고, 디바이스의 실시간 상태를 수집하여 커뮤니케이션 매니저(310)를 통해서 DCG(200)로 전송한다.
프로세싱 매니저(320)는 디바이스 라이브러리 버전 관리부(321), 디바이스 구동 명령 실행부(322), 디바이스 통신 정보 관리부(325), 디바이스 모델 정보 관리부(326), 디바이스 수집 데이터 관리부(327), 디바이스 실시간 상태 보고부(323), 및 디바이스 실시간 데이터 보고부(324)를 포함한다.
디바이스 라이브러리 버전 관리부(321)는 DCE(300)에 설치된 디바이스 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트한다. 이를 위해서 디바이스 라이브러리 버전 관리부(321)는 본 발명에 따른 서비스를 제공하는 서버(미도시 됨)에 저장된 디바이스 라이브러리의 버전 정보와 현재 DCE(300)에 설치된 버전을 확인해서, DCE(300)에 설치된 라이브러리가 최신 버전이 아니라면 최신 버전을 다운로드하여 최신 버전 라이브러리로 업데이트 한다.
디바이스 구동 명령 실행부(322)는 각각의 디바이스(100)에게 전송할 데이터 수집에 관한 START 및 STOP 명령을 디바이스 매니저(330)에게 전달한다.
디바이스 통신 정보 관리부(325)는 디바이스 매니저(330)에서 통신 운영을 위해 필요한 통신 정보를 관리한다.
디바이스 모델 정보 관리부(326)는 디바이스 매니저(330)에서 라이브러리 구동을 위해서 필요한 정보를 관리한다.
디바이스 수집 데이터 관리부(327)는 디바이스(100)로부터 데이터를 수집하고 표준 데이터 모델로 변경하기 위한 메타 정보를 관리한다.
디바이스 실시간 상태 보고부(323)는 디바이스 매니저(330)가 실시간으로 수집한 디바이스 상태 정보가 변경되면, DCG(200)로 보고 하기 위해서 커뮤니케이션 매니저(310)에게 전달한다.
디바이스 실시간 데이터 보고부(324)는 디바이스 매니저(330)가 수집한 실시간 디바이스 데이터를 DCG(200)로 보고하기 위해 표준 데이터 모델로 변환하여 커뮤니케이션 매니저(310)로 출력한다.
디바이스 매니저(330)는 DCG(200)에서 설정한 디바이스들(100)과 통신을 수행하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 프로세싱 매니저(320)를 통해서 DCG(200) 측으로 전송한다.
디바이스 매니저(330)는 디바이스 라이브러리 구동부(331), 디바이스 동적 연결 관리부(332), 디바이스 통신 정보 설정부(333), 디바이스 시간 동기화부(334), 디바이스 수집 데이터 설정부(335), 디바이스 구동 명령 실행부(336), 디바이스 상태 수집부(337), 및 디바이스 데이터 수집부(338)를 포함한다.
디바이스 라이브러리 구동부(331)는 DCE(300)가 연결되어 데이터를 수집하는 디바이스 기종에 적합한 라이브러리를 로딩하고 동작하게 한다.
디바이스 동적 연결 관리부(332)는 디바이스 기종에 적합한 통신 방법으로 디바이스 매니저(330)를 연결시키고 연결을 관리한다.
디바이스 통신 정보 설정부(333)는 디바이스에 필요한 통신 파라미터를 설정하고, 설정된 파라미터에 따라서 디바이스 매니저(330)가 디바이스와 상호 통신을 수행할 수 있도록 운영한다.
디바이스 시간 동기화부(334)는 DCE(300)와 디바이스(100)간에 시간 동기화를 위해서 시간을 설정 한다.
디바이스 수집 데이터 설정부(335)는 디바이스 기종에 적합한 데이터를 수집하기 위한 메타 정보를 설정한다.
디바이스 구동 명령 실행부(336)는 디바이스 데이터 수집 START 및 STOP 명령을 디바이스(100) 측으로 전송하여 실행하도록 한다.
디바이스 상태 수집부(337)는 실시간으로 디바이스의 상태값을 수집한 후 프로세싱 매니저(320)에게 출력한다.
디바이스 데이터 수집부(338)는 실시간으로 디바이스(100)가 측정한 데이터를 디바이스(100)로부터 수집하여 프로세싱 매니저(320)로 출력한다.
도 2b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 산업용 통신 프로토콜 변환 장치에서 수행되는 프로토콜 변환 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2b를 더 참조하여, DCE(300)의 처리 과정을 설명하면, 먼저, DCE(300)의 커뮤니케이션 매니저(310)는 DCG(200)와의 TCP/IP 통신 채널을 확립하고, 상호간의 HSMS 표준 프로토콜 방식으로 메시지를 송수신한다(S210).
그 후, DCG(200)로부터 메시지를 수신하면, 커뮤니케이션 매니저(310)는 SECS-II 표준에 따라서 메시지를 분석하여 메시지 내용에 대응되는 처리 모듈을 호출하여 처리한다(S220).
DCG(200)로부터 수신되는 메시지들의 대표적인 예들을 살펴보면, DCE 라이브러리 정보 요청 메시지, 디바이스별 모델 및 통신 운영에 필요한 파라미터값 전송 메시지, DCE 공통 데이터 정보 전송 메시지, 디바이스별 운영 데이터 정보 전송 메시지, 최신 라이브러리 전송 메시지, DCG와 디바이스간 시간 동기화를 위한 시간 정보 전송 메시지, 디바이스 START or STOP 명령, 특정 데이터를 지속적으로 모니터링 하기 위한 샘플링 주기, 모니터할 데이터, 전체 샘플링 횟수 등의 정보 전송 메시지, DCE가 발신한 요청 메시지에 대한 응답 메시지 등이다.
커뮤니케이션 매니저(310)는 상기한 메시지에 따라서 대응되는 처리 모듈들을 호출하여 메시지를 처리하여 프로세싱 매니저(320)로 출력한다.
예컨대, 분석된 메시지가 DCE 라이브러리 정보 요청 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 DCE 실행파일 및 디바이스 타입별 디바이스 통신 라이브러리의 이름 및 버전정보를 수집한후 DCG(200)로 응답 메시지를 회신한다.
분석된 메시지가 DCG와 디바이스 간 시간 동기화를 위한 시간 정보 전송 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 시간 정보 설정 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 시간 정보를 출력하고, 프로세싱 매니저(320)는 커뮤니케이션 매니저(310)로부터 입력된 시간 정보로 DCE(300)의 시간 정보를 설정하여 시스템 시간을 변경한다. 아울러, 디바이스들(100)의 시간 동기화는 이후에 디바이스 START 명령 이후에 적용된다.
DCE(300)로부터 수신된 메시지가 최신 라이브러리 전송 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 최신 라이브러리 다운 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 라이브러리 업데이트가 필요한 디바이스 정보를 출력하고, 프로세싱 매니저(320)는 해당 디바이스의 라이브러리 파일을 생성하고, 기존 라이브러리를 삭제하며, 최신 라이브러리로 업데이트한다.
분석된 메시지가 디바이스별 모델 및 통신 운영에 필요한 파라미터값 전송 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 디바이스 통신 정보 설정 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 디바이스 모델 및 통신 파라미터 값을 출력하고, 프로세싱 매니저(320)는 디바이스 모델과 통신 파라미터 값을 디바이스 매니저(330)로 전달하면, 디바이스 매니저(330)는 디바이스 모델에 대응되는 라이브러리를 구동하여 디바이스의 통신 정보를 입력된 파라미터 값으로 설정한다.
분석된 메시지가 DCE 공통 데이터 정보 전송 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 DCE 공통 TAG 설정 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 하여금 DCE 공통 TAG 정보를 설정하여 DCG(200)로 전송하게 한다. 이 때, 프로세싱 매니저(320)는 DCE 공통 TAG 정보로서 CPU 사용율, 시스템 메모리 크기, DCE 어플리케이션 메모리 크기, 현재 사용중인 메모리 크기 등을 수집하여 커뮤니케이션 매니저(310)를 통해서 DCG(200)로 전송한다.
분석된 메시지가 디바이스별 운영 데이터 정보 전송 메시지인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 디바이스 TAG 설정 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 하여금 다바이스 매니저가 디바이스별로 수집할 데이터를 설정하도록 하고, 디바이스 매니저(330)는 설정된 데이터를 디바이스 별로 수집하여 커뮤니케이션 매니저(310)를 통해서 DCG(200)로 전송한다.
분석된 메시지가 디바이스 START 명령인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 디바이스 구동 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 하여금 다바이스 구동 명령을 실행하도록 한다. 그러면, 디바이스 매니저(330)가 디바이스와 통신 정보를 설정하고 디바이스와 연결되어, 해당 디바이스와 시간을 동기화한 후, 디바이스로부터 수집할 데이터를 설정하면, 해당 디바이스에서 데이터를 수집하여 디바이스 매니저(330) 측으로 전달한다.
분석된 메시지가 디바이스 STOP 명령인 경우에, 커뮤니케이션 매니저(310)는 디바이스 구동 모듈을 호출하여 프로세싱 매니저(320)로 하여금 다바이스 구동 명령을 실행하도록 한다. 그러면, 디바이스 매니저(330)가 디바이스와 통신 정보를 설정하고 디바이스와 연결되어, 디바이스로 STOP 명령을 전달하여 해당 디바이스에서 데이터를 수집을 중단하도록 한다.
한편, 상술한 바와 같이, DCG(200)로부터 메시지를 수신하여 DCE(300) 및 디바이스들(100)의 필요한 정보를 설정한 후, DCE(300)는 실시간으로 자신의 상태를 지속적으로 조사하고 자신의 상태가 기존 상태와 변경되면 이를 DCG(200)로 보고한다(S230).
아울러, DCE(300)는 일정한 시간 주기로 각 디바이스의 상태 정보를 수집하고, 이들을 이전에 파악된 상태 정보와 비교하여, 상태가 변화된 경우에는 이를 DCG(200)로 보고한다(S240).
그리고, DCE(300)는 실시간으로 각각의 다바이스들로부터 데이터를 수집하고, 일정한 시간 주기로 수집된 데이터들을 커뮤니케이션 매니저(310)를 통해서 DCG(200)로 전송한다(S250).
한편, 상술한 단계들에서 DCG(200)로 데이터를 전송함에 있어서, 커뮤니케이션 매니저(310)는 메시지의 성격에 따라서 DCE 정보 응답 처리 모듈, 시간 정보 설정 응답 모듈, 업데이트 응답 처리 모듈, 디바이스 통신 정보 설정 응답 모듈, DCE 공통 태그 설정 응답 모듈, 디바이스 태그 정보 설정 응답 모듈, 디바이스 구동 응답 모듈, DCE 상태 변경 보고 응답 모듈, 디바이스 상태 변경 보고 응답 모듈, 및 디바이스 데이터 수집 보고 응답 모듈 등을 호출하여 메시지 전송 처리를 수행한다. 이 때, 각 모듈은 SECS-II 표준 메시지를 생성하여 DCG(200)로 메시지를 전송한다.
도 3a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이(200)의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3a를 더 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이(200)의 세부 구성에 대해서 자세하게 설명한다.
도 3a에 도시된, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 데이터 수집 게이트웨이(200)는 변환 장치 관리부(210), 데이터 베이스(220), API 제공부(230), 실시간 관리부(250) 및 인공지능 모듈(240)을 포함한다.
변환 장치 관리부(210)는 프로토콜 변환 장치(300)와 통신을 수행하여 프로토콜 변환 장치(300)로부터 데이터를 수신하여 데이터 베이스(220)로 출력한다. 이를 위해서, 변환 장치 관리부(210)는 먼저 데이터 베이스(220)로부터 접속할 프로토콜 변환 장치(300)에 관한 정보(프로토콜 변환 장치 식별 정보(명칭) 및 프로토콜 변환 장치 접속 정보(IP 주소))를 판독하여 프로토콜 변환 장치(300)에 접속한다. 그 후, 프로토콜 변환 장치(300)가 디바이스와 연결할 때 필요한 디바이스 정보 및 속성 정보를 데이터 베이스(220)로부터 판독하여 프로토콜 변환 장치(300)로 제공한다.
그러면, 프로토콜 변환 장치(300)가 상기 디바이스 정보 및 속성 정보에 따라서 디바이스들(100)과 연결되어 디바이스들(100)로부터 데이터를 수신하여 프로토콜을 변환한 후 변환 장치 관리부(210)로 전송함은 상술한 바와 같다.
아울러, 변환 장치 관리부(210)는 프로토콜 변환 장치(300)로부터 수신된 데이터를 데이터 베이스(220)로 출력하는 동시에 인공지능 모듈(240)로 함께 출력한다.
한편, 데이터 베이스(220)는 도 3a 에 도시된 바와 같이, 기초 정보 저장부(221) 및 데이터 저장부(222)를 포함한다.
먼저, 기초 정보 저장부(221)는 복수의 프로토콜 변환 장치들(300)에 대한 식별 정보 및 접속 정보, 프로토콜 변환 장치들에 연결될 디바이스들(100)에 대한 디바이스 정보 및 속성 정보, 그리고, 이들을 모니터링을 위한 기타 정보를 저장하고, 변환 장치 관리부(210)가 특정 프로토콜 변환 장치(300)에 대한 식별 정보 및 접속 정보를 요청하면, 요청된 정보를 변환 장치 관리부(210)로 제공하고, 추가적으로 해당 프로토콜 변환 장치(300)가 접속할 디바이스들에 대한 디바이스 정보 및 속성 정보를 함께 제공할 수 있다.
데이터 저장부(222)는 프로토콜 변환 장치(300)로부터 수신되고, 변환 장치 관리부(210)로부터 입력된, 디바이스들(100)의 실제 측정 데이터를 저장한다. 이 밖에, 데이터 저장부(222)는 데이터 수집 정책 및 데이터 수집 계획을 더 저장할 수 있다.
API 제공부(230)는 디바이스에서 측정된 데이터가 필요한 MES, FDC, ERP 등과 같은 다른 클라이언트 장치들(400)로, 데이터 베이스(220)에 저장된 데이터들을 open API 방식으로 제공한다.
또한, API 제공부(230)는 데이터 베이스(220)의 기초 정보 저장부(221)에 저장된 프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 접속 정보, 그리고 디바이스 정보 및 속성 정보를, 데이터 베이스(220)의 기초 정보 저장부(221)와 서로 연계하여 내부에 저장한다. 따라서, 데이터 베이스(220)의 기초 정보 저장부(221)에서 프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 접속 정보, 및 디바이스 정보 및 속성 정보에 변경이 발생하면, 변경된 정보들을 판독하여 내부에 저장된 대응되는 정보들을 갱신하는 등의 관리를 수행한다.
또한, API 제공부(230)는 클라이언트 장치(400)에서 요청하면, 내부에 저장된 프로토콜 변환 장치 및 디바이스 관련 정보들을 클라이언트 장치들(400)로 제공한다. API 제공부(230)는 자신이 처리하는 모든 정보를 사용자 인터페이스 화면을 통해서 외부에서 확인할 수 있도록 하는 기능도 제공할 수 있다.
실시간 관리부(250)은 기초 정보 관리부(251), 인공지능 관리부(252), 및 데이터 모니터링부(253)를 포함하여 구성된다.
먼저, 기초 정보 관리부(251)는 관리자 단말(600)과 연동되어, 관리자 단말(600)이 입력한 프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 접속 정보, 및 디바이스 정보 및 속성 정보를 데이터 베이스(220)의 기초 정보 저장부(221)에 저장하고, 이들 정보의 갱신을 관리한다.
데이터 모니터링부(253)는 프로토콜 변환 장치(300)를 통해서 수신되어 데이터 저장부(222)에 저장된 데이터들을 실시간으로 관리자 단말(600)로 제공하여 사용자가 확인할 수 있도록 하는 한편, 후술하는 인공지능 모듈(240)로부터 입력되는 예측 정보 및 이상 신호를 입력받아 관리자 단말(600)로 제공할 수 있다.
인공지능 관리부(252)는 관리자 단말(600)로부터 입력되는 선택 정보에 따라서 인공지능 모델을 선택하고, 데이터 저장부(222)에 저장된 데이터들을 이용하여 인공지능 모델을 학습시킨다.
한편, 인공지능 모듈(240)은 복수의 인공지능 모델(1~N)을 내부에 포함하여, 데이터의 종류에 따라서 선택한 인공지능 모델을 데이터 베이스(220)의 데이터 저장부(222)에 저장된 데이터들을 이용하여 학습한다. 이 때, 학습에 이용되는 데이터들은 사용자에 의해서 각 디바이스(100)가 정상인 상태에서 수집된 것으로 확인된 데이터들로서, 데이터 저장부(222)에 일정한 시간 간격으로 저장된 데이터들을 순차적으로 판독하여 이전 시간(t-1)에 측정된 데이터들을 입력 노드에 인가하고, 현재 시간(t)에 측정된 데이터들을 출력 노드에 인가하는 방식으로 인공지능 모듈(240)을 학습함으로써, 향후에 입력 노드에 현재 측정 데이터 값을 입력하면 출력 노드에 다음 시간에 예측되는 데이터 값이 출력하도록 인공지능 모델을 학습할 수 있다.
또한, 인공지능 모듈(240)은 다양한 이상 상태에 대한 학습을 위해서, 사용자가 이상 상태로 판정한 데이터들을 이용하여 상술한 바와 동일한 방식으로 인공지능 모델을 학습하여, 인공지능 모델로 하여금 이상 상태의 발생을 예측할 수 있도록 한다.
또한, 인공지능 모듈(240)은 프로토콜 변환 장치(300)로부터 다양한 종류의 데이터들이 수신되므로, 상술한 바와 같이, 필요에 따라서 복수의 인공지능 모델(1~N)을 구비하고, 각각에 대해서 사전에 학습을 수행한다. 예컨대, 인공지능 모듈(240)은 변환 장치 관리부(210)를 통해서 복수의 디바이스들이 각각 전송한 온도, 압력, 진동, CO2 농도 등의 데이터들을 예측하기 위해서, 온도 예측을 위한 인공지능 모델, 압력 예측을 위한 인공지능 모델, 진동 예측을 위한 인공지능 모델, CO2 농도 예측을 위한 인공지능 모델 등을 각각 구비할 수 있다.
인공지능 모듈(240)에 포함된 인공지능 모델들의 학습이 완료되면, 변환 장치 관리부(210)는 프로토콜 변환 장치(300)로부터 실시간으로 입력되는 데이터를 데이터 베이스(220)로 출력하는 동시에 인공지능 모듈(240)로 출력하고, 인공지능 모듈(240)은 실시간으로 입력되는 데이터를 인공지능 모델의 입력 노드에 인가함으로써 출력 노드를 통해서 예측 값을 생성한다.
그 후, 인공지능 모듈(240)은 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 이전 시간의 예측치의 소정 범위를 벗어하는 경우에는, 이상 상태 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단하여, 이러한 판단 사실을 데이터 모니터링부(253)로 출력하고, 데이터 모니터링부(253)는 관리자 단말(600)로 비상 알람을 출력하여 관리자로 하여금 비상 조치를 취하도록 한다.
예컨대, 반도체 생산 장치에 설치된 온도(압력) 센싱 모듈이 일정한 시간 간격으로 온도(압력)를 측정하여 프로토콜 변환 장치(300)를 통해서 온도(압력) 데이터를 본 발명의 게이트웨이(200)로 전송하면, 인공지능 모듈(240)은 온도(압력) 데이터를 온도(압력) 데이터에 대응되는 인공지능 모델에 입력하여 예상되는 온도(압력)값을 예측하고, 예측된 온도(압력)값이 사전에 정의된 임계치를 초과하면 인공지능 모듈(240)은 이상 상태가 발생할 가능성이 있다고 판단하여 데이터 모니터링부(253)를 통해서 관리자 단말(600)로 이 사실을 통지한다.
한편, 인공지능 모델에서 예측한 온도(압력)값이 사전에 정의된 임계치를 초과하지는 않았으나, 이후 시간 구간에서 실제 측정되어 인공지능 모델로 입력된 실제 데이터가 이전 시간에 예측된 온도(압력)값과 사전에 정의된 범위 이상으로 크게 차이가 나는 경우에는, 실제 반도체 생산 장치 또는 센싱 모듈에 이상이 발생하였거나, 반도체 생산 장치의 환경 변화로 인하여 인공지능 모델이 더 이상 유효한 예측을 하지 못하는 것이라고 판단하여, 이러한 사실을 데이터 모니터링부(253)를 통해서 관리자 단말(600)로 통지한다.
지금까지 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 모듈(240)을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이(200)의 구성에 대해서 설명하였다.
이하에서는, 도 3b을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 데이터 수집 방법을 설명한다. 다만, 도 3b에 도시된 데이터 수집 방법은 도 1 및 도 3a를 참조하여 설명한 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이(200)에서 수행되는 방법이므로, 대부분의 설명이 중첩되므로, 이하에서는 전체적인 흐름을 중심으로 간략하게 설명한다.
먼저, 실시간 관리부(250)의 기초 정보 관리부(251)는 관리자 단말(600)로부터 프로토콜 변환 장치(300)에 관한 정보(프로토콜 변환 장치 식별 정보(명칭) 및 프로토콜 변환 장치 접속 정보(IP 주소)) 그리고 디바이스 정보 및 속성 정보를 입력받아 데이터 베이스(220)의 기초 정보 저장부(221)에 저장한다(S311).
변환 장치 관리부(210)는 데이터 베이스(220)에 저장된 프로토콜 변환 장치에 관한 정보를 이용하여 프로토콜 변환 장치(300)에 접속하고, 프로토콜 변환 장치(300)로 디바이스 정보 및 속성 정보를 전송하여, 프로토콜 변환 장치(300)로 하여금 디바이스로부터 데이터를 수신하고 프로토콜을 변환하여 본 발명의 게이트웨이(200)로 데이터를 전송하도록 한다(S313).
변환 장치 관리부(210)는 프로토콜 변환 장치(300)로부터 수신한 데이터를 데이터 베이스(220)의 데이터 저장부(222)에 저장하는 한편, 데이터를 인공지능 모듈(240)로 출력한다(S315).
인공지능 모듈(240)은 인공지능 관리부(252)의 제어에 따라서 변환 장치 관리부(210)로부터 입력된 데이터에 대응되는 인공지능 모델이 학습완료 되었는지 여부를 확인하고(S321), 학습이 완료되지 않았다면 데이터 저장부(222)에 저장된 데이터들을 이용하여 대응되는 인공지능 모델의 학습을 수행하며(S323), 학습이 완료되었다면 변환 장치 관리부(210)로부터 입력된 데이터를 인공지능 모델에 입력하여 예측치를 생성한다(S325).
인공지능 모듈(240)은 예측치로부터 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되는지 여부를 확인하고(S331), 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되면, 데이터 모니터링부(253)를 통해서 관리자 단말(600)로 비상 알람을 출력한다(S333). 제 S331 단계에서, 인공지능 모듈(240)은 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 예측치의 소정 범위를 크게 벗어하는 경우에는, 이상 상태의 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단할 수 있고, 이는 상술한 바와 같다.
한편, 제 S31 단계에서, 예측치로부터 정상 상태인 것으로 판단되면, 현재 데이터 및 예측치 만을 데이터 모니터링부(253)를 통해서 관리자 단말(600)로 전송하여 관리자에게 표시한다(S335).
아울러, 게이트웨이(200)의 API 제공부(230)는 클라이언트 장치(400)로부터 데이터가 요청되었는지 확인하고(S341), 클라이언트 장치(400)가 데이터를 요청하였다면 요청받은 데이터를 데이터 베이스(220)의 데이터 저장부(222)에서 판독하여 클라이언트 장치(400)로 제공한다(S343).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100-1 : 센싱 디바이스
100-n : 설비 디바이스
200 : 데이터 수집 게이트웨이
210 : 변환 장치 관리부
220 : 데이터 베이스
221 : 기초 정보 저장부 222 : 데이터 저장부
230 : API 제공부
240 : 인공지능 모듈
250 : 실시간 관리부
251 : 기초 정보 관리부 252 : 인공지능 관리부
253 : 데이터 모니터링부
300 : 프로토콜 변환 장치
310 : 커뮤니케이션 매니저
320 : 프로세싱 매니저
330 : 디바이스 매니저
400 : 클라이언트 장치
500 : 사용자 단말
600 : 관리자 단말
100-n : 설비 디바이스
200 : 데이터 수집 게이트웨이
210 : 변환 장치 관리부
220 : 데이터 베이스
221 : 기초 정보 저장부 222 : 데이터 저장부
230 : API 제공부
240 : 인공지능 모듈
250 : 실시간 관리부
251 : 기초 정보 관리부 252 : 인공지능 관리부
253 : 데이터 모니터링부
300 : 프로토콜 변환 장치
310 : 커뮤니케이션 매니저
320 : 프로세싱 매니저
330 : 디바이스 매니저
400 : 클라이언트 장치
500 : 사용자 단말
600 : 관리자 단말
Claims (15)
- 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이를 포함하는 데이터 수집 시스템으로서,
디바이스 정보 및 속성 정보를 데이터 수집 게이트웨이로부터 수신하여 저장하고, 상기 디바이스 정보 및 속성 정보에 따라서 디바이스들에 접속하여 데이터를 수신하고, 사전에 정의된 프로토콜로 변환하여 해당 데이터들을 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 프로토콜 변환 장치; 및
자신에게 연결된 복수의 상기 프로토콜 변환 장치들과 통신을 수행하여 상기 프로토콜 변환 장치들을 모니터링하고, 상기 프로토콜 변환 장치로 상기 디바이스 정보 및 속성 정보를 제공하여 상기 프로토콜 변환 장치로부터 디바이스들이 제공한 데이터를 수신하는 데이터 수집 게이트웨이를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 시스템. - 제 1 항에 있어서, 상기 프로토콜 변환 장치는
상기 데이터 수집 게이트웨이와 상기 프로토콜 변환 장치간 TCP/IP 통신 채널을 확립하고 HSMS 표준에 맞게 연결을 관리하는 커뮤니케이션 매니저;
디바이스 매니저가 각 디바이스들과 통신을 수행할 수 있도록 하는 정보를 제공하고, 각 디바이스로부터 디바이스 매니저가 수집한 데이터를 상기 커뮤니케이션 매니저로 출력하여 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하고, 디바이스의 실시간 상태를 수집하여 상기 커뮤니케이션 매니저를 통해서 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 프로세싱 매니저; 및
상기 데이터 수집 게이트웨이에서 설정한 디바이스들과 통신을 수행하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 상기 프로세싱 매니저를 통해서 상기 데이터 수집 게이트웨이 측으로 전송하는 상기 디바이스 매니저를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 시스템. - 제 2 항에 있어서, 상기 커뮤니케이션 매니저는
상기 데이터 수집 게이트웨이와 상기 프로토콜 변환 장치간 TCP/IP 통신 채널을 확립하고 HSMS 표준에 맞게 연결을 관리하는 연결 관리부;
상기 데이터 수집 게이트웨이로부터 HSMS 프로토콜 방식으로 수신된 SECS-II 메시지를 분석해서 각각의 서비스에 맞는 데이터로 변환하여 상기 프로세싱 매니저로 출력하는 메시지 수신 및 분석부; 및
상기 프로세싱 매니저로부터 입력받은 데이터를 각각의 서비스에 맞도록 SECS-II 메시지로 변환해서 HSMS 통신 프로토콜을 통해 상기 데이터 수집 게이트웨이로 전송하는 메시지 생성 및 송신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 시스템. - 제 2 항에 있어서, 상기 프로세싱 매니저는
상기 프로토콜 변환 장치에 설치된 디바이스 라이브러리 버전을 확인하여, 설치된 라이브러리가 최신 버전이 아니라면 최신 버전을 다운로드하여 디바이스 라이브러리를 업데이트하는 디바이스 라이브러리 버전 관리부;
각각의 디바이스에게 전송할 데이터 수집에 관한 START 및 STOP 명령을 디바이스 매니저에게 전달하는 디바이스 구동 명령 실행부;
상기 디바이스 매니저에서 통신 운영을 위해 필요한 통신 정보를 관리하는 디바이스 통신 정보 관리부;
상기 디바이스 매니저에서 라이브러리 구동을 위해서 필요한 정보를 관리하는 디바이스 모델 정보 관리부;
상기 디바이스로부터 데이터를 수집하고 표준 데이터 모델로 변경하기 위한 메타 정보를 관리하는 디바이스 수집 데이터 관리부;
상기 디바이스 매니저가 실시간으로 수집한 디바이스 상태 정보가 변경되면, 상기 데이터 수집 게이트웨이로 보고하기 위해서 상기 커뮤니케이션 매니저에게 전달하는 디바이스 실시간 상태 보고부; 및
상기 디바이스 매니저가 수집한 실시간 디바이스 데이터를 상기 데이터 수집 게이트웨이로 보고하기 위해 표준 데이터 모델로 변환하여 상기 커뮤니케이션 매니저로 출력하는 디바이스 실시간 데이터 보고부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 시스템. - 제 2 항에 있어서, 상기 디바이스 매니저는
디바이스 기종에 적합한 라이브러리를 로딩하고 동작시키는 디바이스 라이브러리 구동부;
디바이스 기종에 적합한 통신 방법으로 상기 디바이스 매니저를 연결시키고 연결을 관리하는 디바이스 동적 연결 관리부;
디바이스에 필요한 통신 파라미터를 설정하고, 설정된 파라미터에 따라서 상기 디바이스 매니저가 디바이스와 상호 통신을 수행할 수 있도록 운영하는 디바이스 통신 정보 설정부;
상기 프로토콜 변환 장치와 디바이스 간에 시간 동기화를 위해서 시간을 설정하는 디바이스 시간 동기화부;
디바이스 기종에 적합한 데이터를 수집하기 위한 메타 정보를 설정하는 디바이스 수집 데이터 설정부;
디바이스 데이터 수집 START 및 STOP 명령을 디바이스 측으로 전송하여 실행하도록 하는 디바이스 구동 명령 실행부;
실시간으로 디바이스의 상태값을 수집한 후 프로세싱 매니저에게 출력하는 디바이스 상태 수집부; 및
실시간으로 디바이스가 측정한 데이터를 디바이스로부터 수집하여 상기 프로세싱 매니저로 출력하는 디바이스 데이터 수집부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 시스템. - 제 1 항에 있어서, 상기 데이터 수집 게이트웨이는
데이터 베이스로부터 판독한 프로토콜 변환 장치에 관한 정보를 이용하여 상기 프로토콜 변환 장치에 접속하고, 디바이스들에서 생성한 데이터를 상기 프로토콜 변환 장치로부터 수신하여 상기 데이터 베이스 및 인공지능 모듈로 출력하는 변환 장치 관리부;
복수의 프로토콜 변환 장치들에 대한 식별 정보 및 접속 정보, 프로토콜 변환 장치들에 연결될 디바이스들에 대한 디바이스 정보 및 속성 정보를 저장하고, 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터를 저장하는 상기 데이터 베이스;
상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 open API 방식으로 클라이언트 장치들로 제공하는 API 제공부; 및
복수의 인공지능 모델들을 포함하고, 상기 변환 장치 관리부로부터 입력되는 데이터를 대응되는 인공지능 모델에 입력하여 예측치를 생성하는 인공지능 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 시스템. - 제 6 항에 있어서, 상기 인공지능 모듈은
상기 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 이전 시간의 예측치의 소정 범위를 벗어하는 경우에, 디바이스의 이상 상태 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 시스템. - 제 7 항에 있어서, 상기 인공지능 모듈은
상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 대응되는 학습 모델에 대한 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 디바이스 정보 및 속성 정보는 각 디바이스의 모델 정보, 해당 모델에 따른 프로토콜 정보, 해당 디바이스의 측정값(계측값)이 저장되는 메모리의 영역, 메모리 크기, 데이터의 사이즈 등의 정보를 포함하고,
상기 프로토콜 변환 장치는 상기 각 디바이스의 프로토콜 정보에 따라서 수신되는 데이터의 프로토콜을 변환하여 상기 변환 장치 관리부로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 시스템. - 제 6 항에 있어서,
관리자 단말이 입력한 프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 접속 정보, 및 디바이스 정보 및 속성 정보를 상기 데이터 베이스에 저장하고, 상기 정보들의 갱신을 관리하는 기초 정보 관리부;
상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들 및 상기 인공지능 모듈로부터 입력되는 예측 정보 및 이상 신호를 관리자 단말로 제공하여 출력하는 데이터 모니터링부; 및
상기 관리자 단말로부터 입력되는 선택 정보에 따라서 인공지능 모델을 선택하고, 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 인공지능 모델을 학습시키는 인공지능 관리부;를 포함하는 실시간 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 시스템.
- 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이를 포함하는 데이터 수집 시스템에서 수행되는 데이터 수집 방법으로서,
(a) 관리자 단말로부터 프로토콜 변환 장치에 관한 정보(프로토콜 변환 장치 식별 정보 및 프로토콜 변환 장치 접속 정보), 및 디바이스 정보 및 속성 정보를 입력받아 데이터 베이스에 저장하는 단계;
(b) 변환 장치 관리부가 상기 데이터 베이스에 저장된 프로토콜 변환 장치에 관한 정보를 이용하여 프로토콜 변환 장치에 접속하고, 상기 프로토콜 변환 장치로 디바이스 정보 및 속성 정보를 전송하여, 상기 프로토콜 변환 장치로 하여금 디바이스로부터 데이터를 수신하고 프로토콜을 변환하여 상기 변환 장치 관리부로 데이터를 전송하도록 하는 단계;
(c) 상기 변환 장치 관리부가 상기 변환 장치 관리부로부터 수신한 데이터를 상기 데이터 베이스에 저장하는 한편, 인공지능 모듈로 출력하는 단계;
(d) 상기 인공지능 모듈이 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터를 인공지능 모델에 입력하여 예측치를 생성하는 단계; 및
(e) 상기 인공지능 모듈은 예측치로부터 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되는지 여부를 확인하고, 이상 상태가 발생하거나 이상 상태가 발생할 것으로 예측되면, 데이터 모니터링부를 통해서 상기 관리자 단말로 비상 알람을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 방법. - 제 11 항에 있어서, 상기 (d) 단계에서
상기 인공지능 모듈이 상기 변환 장치 관리부로부터 입력된 데이터에 대응되는 인공지능 모델이 학습완료 되었는지 여부를 확인하고, 학습이 완료되지 않았다면 상기 데이터 베이스에 저장된 데이터들을 이용하여 인공지능 모델의 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 방법. - 제 11 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서
상기 인공지능 모듈은 예측치가 사전에 정의된 임계치를 초과하는 경우, 또는 다음 시간에 입력되는 데이터의 값이 예측치의 소정 범위를 벗어하는 경우에는, 이상 상태의 발생이 예측되거나, 이상 상태가 이미 발생하였다고 판단하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 방법. - 제 11 항에 있어서, 상기 (e) 단계에서
예측치로부터 정상 상태인 것으로 판단되면, 현재 데이터 및 예측치를 데이터 모니터링부를 통해서 관리자 단말로 전송하여 관리자에게 표시하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 방법. - 제 11 항에 있어서,
(f) API 제공부가 클라이언트 장치로부터 데이터가 요청되었는지 확인하고, 클라이언트 장치가 데이터를 요청하였다면, 요청받은 데이터를 상기 데이터 베이스에서 판독하여 클라이언트 장치로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 수집 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190173255A KR20210081065A (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190173255A KR20210081065A (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210081065A true KR20210081065A (ko) | 2021-07-01 |
Family
ID=76860172
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020190173255A KR20210081065A (ko) | 2019-12-23 | 2019-12-23 | 인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20210081065A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114501176A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-05-13 | 深圳市海浦蒙特科技有限公司 | 数据采集方法、装置、数据采集终端及可读存储介质 |
-
2019
- 2019-12-23 KR KR1020190173255A patent/KR20210081065A/ko not_active Application Discontinuation
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