KR20210094211A - System For Controlling An Automate Equipment - Google Patents

System For Controlling An Automate Equipment Download PDF

Info

Publication number
KR20210094211A
KR20210094211A KR1020200007667A KR20200007667A KR20210094211A KR 20210094211 A KR20210094211 A KR 20210094211A KR 1020200007667 A KR1020200007667 A KR 1020200007667A KR 20200007667 A KR20200007667 A KR 20200007667A KR 20210094211 A KR20210094211 A KR 20210094211A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
service server
iot device
iot
facility
Prior art date
Application number
KR1020200007667A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102334975B1 (en
Inventor
진이진
이성미
임동준
윤경환
Original Assignee
타이아(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 타이아(주) filed Critical 타이아(주)
Priority to KR1020200007667A priority Critical patent/KR102334975B1/en
Publication of KR20210094211A publication Critical patent/KR20210094211A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102334975B1 publication Critical patent/KR102334975B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

Provided is an automated facility control system using distributed data transmission of Internet of things (IoT) device, wherein an objective of the present invention allows the IoT device to prioritize data and transmit the data according to the priority. The automated facility control system comprises: an automated facility; an IoT device; and a service server.

Description

사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템{System For Controlling An Automate Equipment}Automated facility control system using distributed data transmission of IoT devices {System For Controlling An Automate Equipment}

본 발명은 사물 인터넷 장치를 이용하여 자동화 설비를 제어하는 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a system for controlling an automated facility using an Internet of Things (IoT) device.

사물 인터넷(IoT: Internet of Things)(이하, 간단히 IoT라 함) 장치의 보급 확대 및 이에 따른 사용량 증가는 데이터 사용량을 급속히 증가시키고 있으며, 서비스 및 애플리케이션의 대용량화로 인해 데이터 처리량은 향후 더욱 빠르게 증가할 전망이다. The spread of Internet of Things (IoT) (hereinafter simply referred to as IoT) devices and the resulting increase in usage are rapidly increasing data usage. prospect.

여러 가지의 IoT 장치들이 한꺼번에 많은 양의 데이터들을 단일 망으로만 전송할 경우, 트래픽 부하율이 증가하여 병목현상이 발생할 수 있으며, 전송해야 할 데이터가 제때에 전송되지 않는 문제가 발생할 수도 있다. When several IoT devices transmit a large amount of data to a single network at once, a bottleneck may occur due to an increase in traffic load ratio, and data to be transmitted may not be transmitted in a timely manner.

기존의 제어 평면과 데이터 평면이 고정 되어 있는 네트워크에 기반을 두는 트래픽 기법들은, 다중 경로를 효율적으로 활용하지 못 하거나 네트워크의 전역 상황을 활용하지 못하며, 트래픽 간의 조율이 불가능하기 때문에, 네트워크를 효율적으로 활용할 수 없었다. 이에 대응하여, 사용자들은 지능화되고 다양한 트래픽 관리 전략을 도입하고 있다. Traffic techniques based on networks in which the existing control plane and data plane are fixed do not efficiently utilize multi-paths or take advantage of the global situation of the network. could not use In response, users are introducing intelligent and diverse traffic management strategies.

IoT와 관련하여서는, 사물 데이터의 수집 및 제어를 지원하는 사물 인터넷 제어 S/W 개발 등이 활발히 이루어지고 있다. 즉, 국내외에서, 사물 인터넷의 데이터의 수집 기능 및 장치 제어를 위한 기능을 포함하는 인터넷 플랫폼을 기반으로 하여, 사물 리소스에 대한 그룹구성이 지원되고 있다. With respect to IoT, development of Internet of Things control S/W supporting the collection and control of object data is being actively performed. That is, at home and abroad, group configuration of object resources is supported based on an Internet platform including a data collection function and a device control function of the Internet of Things.

그러나, 수집된 사물 인터넷 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하거나 계층적인 구조로 데이터를 분석하고 처리하는 기술은 미흡한 실정이다. 또한, 리소스에 대한 추가 및 삭제가 사용자 요청에 기반하고 있기 때문에, 사물 인터넷에 의한 자율적 동적 활동은 지원되지 못하고 있다. However, the technology for extracting meaningful information from the collected IoT data or analyzing and processing the data in a hierarchical structure is insufficient. In addition, since addition and deletion of resources are based on user requests, autonomous dynamic activities by the Internet of Things are not supported.

실시간 분석 기술과 관련하여서는, 오픈 소스와 같은 기술 확장 및 개선을 통해 대규모 분산처리 기술 개발은 활발히 이루어 졌다. 그러나, 사물 인터넷 빅데이터의 실시간 처리 기술 개발은 미흡한 상태이며, 따라서, 빅데이터 시대에 폭증하는 데이터를 설정된 시간 내에 처리하는 것은 어려운 상황이다. With respect to real-time analysis technology, large-scale distributed processing technology development has been actively carried out through the expansion and improvement of technologies such as open source. However, the development of real-time processing technology for Internet of Things big data is insufficient, and therefore, it is difficult to process data that is exploding in the big data era within a set time.

상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 본 발명의 목적은, IoT 장치가 데이터들의 우선 순위를 정하고, 상기 우선 순위에 따라 데이터들을 전송할 수 있는, 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention proposed to solve the above problem is to provide an automated facility control system using distributed data transmission of the Internet of Things device, in which the IoT device can prioritize data and transmit data according to the priority. will provide

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템은, 자동으로 동작을 수행하는 자동화 설비; 상기 자동화 설비의 동작 상태와 관련된 데이터들을 생성하며, 상기 자동화 설비에 대한 제어신호를 수신하여, 상기 제어신호에 따라, 상기 자동화 설비를 제어하는 IoT 장치; 및 적어도 두 개의 상기 IoT 장치들로부터 수신되는 데이터들을 분석하여, 적어도 두 개의 상기 자동화 설비들을 제어하기 위한 제어신호들을 생성하며, 상기 제어신호들을 적어도 두 개의 상기 IoT 장치들로 전송하는 서비스 서버를 포함하고, 상기 IoT 장치는 상기 IoT 장치에 저장되어 있는 정보들에 기반하여, 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정하며, 상기 IoT 장치는 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들을, 상기 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버로 전송할 수 있다.According to the present invention for achieving the above-mentioned technical problem, there is provided an automated facility control system using distributed data transmission of an Internet of Things (IoT) device, comprising: an automatic facility for automatically performing an operation; an IoT device that generates data related to the operation state of the automated facility, receives a control signal for the automated facility, and controls the automated facility according to the control signal; and a service server that analyzes data received from the at least two IoT devices, generates control signals for controlling the at least two automated facilities, and transmits the control signals to the at least two IoT devices and, the IoT device sets priorities of data received from the automated facility based on information stored in the IoT device, and the IoT device assigns the data received from the automated facility to the priority. Accordingly, it can be sequentially transmitted to the service server.

본 발명에 의하면, 다수의 IoT 장치가 불규칙하게 설치되어 있는 네트워크 환경에서 발생하는 트래픽 부하와 병목 현상이 방지될 수 있으며, 고가의 네트워크 장치 및 고사양의 장치가 도입될 필요가 없다.According to the present invention, a traffic load and bottleneck occurring in a network environment in which a plurality of IoT devices are installed irregularly can be prevented, and expensive network devices and high-spec devices do not need to be introduced.

또한, 분석된 데이터를 기반으로 자동화 설비의 보전이 가능하며, 자가 수리가 가능하기 때문에, 직접 인력이 투입되지 않아도 시스템 문제들이 해결될 수 있다.In addition, maintenance of automated equipment is possible based on the analyzed data, and since self-repair is possible, system problems can be solved without direct human input.

도 1은 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 예시도.
도 2는 본 발명에 적용되는 IoT 장치의 구성을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 동작 방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 데이터 처리 방법을 나타낸 예시도.
1 is an exemplary diagram of an automated facility control system using distributed data transmission of an IoT device according to the present invention.
2 is an exemplary diagram showing the configuration of an IoT device applied to the present invention.
3 is a flowchart illustrating an operation method of an automated facility control system using distributed data transmission of an IoT device according to the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a data processing method of an automated facility control system using distributed data transmission of an IoT device according to the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the person of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예가 상세히 설명된다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 예시도이며, 도 2는 본 발명에 적용되는 IoT 장치의 구성을 나타낸 예시도이다.1 is an exemplary diagram of an automated facility control system using distributed data transmission of an Internet of Things device according to the present invention, and FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating the configuration of an IoT device applied to the present invention.

본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템(이하, 간단히 시스템이라 함)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 자동화 설비(30)들, IoT 장치(10)들, 서비스 서버(20) 및 관리자 단말기(40)를 포함한다.An automated facility control system (hereinafter simply referred to as a system) using distributed data transmission of an Internet of Things device according to the present invention, as shown in FIG. 1 , includes automation facilities 30 , IoT devices 10 , and services It includes a server 20 and an administrator terminal 40 .

상기 자동화 설비(30)는, 공장에 구비되어 자동으로 동작을 수행하는 장치, 예를 들어, 자동차 생산 공장에 구비되는 각종 조립 장치 또는 체결 장치 또는 이송 장치가 될 수 있다. The automation equipment 30 may be a device that is provided in a factory and automatically performs an operation, for example, various assembly devices, fastening devices, or transfer devices provided in an automobile manufacturing plant.

상기 IoT 장치(10)는, 상기 자동화 설비(30)의 기능을 제어하거나 상기 자동화 설비(30)의 동작 상태를 모니터링하는 기능을 수행한다. 즉, 상기 IoT 장치(10)는 상기 자동화 설비(30)의 동작 상태와 관련된 각종 데이터들을 상기 서비스 서버(20)로 전송한다. 또한, 상기 IoT 장치(10)는 상기 서비스 서버(20)로부터 상기 자동화 설비(30)에 대한 제어신호를 수신하며, 상기 제어신호에 따라, 상기 자동화 설비(30)를 제어한다.The IoT device 10 performs a function of controlling the function of the automated facility 30 or monitoring the operation state of the automated facility 30 . That is, the IoT device 10 transmits various data related to the operation state of the automated facility 30 to the service server 20 . In addition, the IoT device 10 receives a control signal for the automation facility 30 from the service server 20 , and controls the automation facility 30 according to the control signal.

이를 위해, 상기 IoT 장치(10)는 도 2에 도시된 바와 같이,, 상기 자동화 설비(30) 및 상기 서비스 서버(20)와 통신을 수행하는 통신부(11), 관리자로부터 각종 정보를 입력받는 입력부(13), 각종 정보를 출력하는 출력부(14), 각종 정보를 저장하는 저장부(15) 및 상기 입력부와 상기 출력부와 상기 저장부(15)와 상기 통신부(11)의 기능을 제어하는 제어부(12)를 포함할 수 있다.To this end, as shown in FIG. 2 , the IoT device 10 includes a communication unit 11 that communicates with the automation facility 30 and the service server 20 , and an input unit that receives various information from a manager. (13), an output unit 14 for outputting various information, a storage unit 15 for storing various information, and controlling the functions of the input unit, the output unit, the storage unit 15, and the communication unit 11 A control unit 12 may be included.

상기 서비스 서버(20)는 상기 IoT 장치(10)들로부터 수신되는 각종 데이터들을 분석하여, 상기 자동화 설비(30)들을 제어하기 위한 제어신호들을 생성하며, 상기 제어신호들을 상기 IoT 장치(10)들로 전송할 수 있다. The service server 20 analyzes various data received from the IoT devices 10 , generates control signals for controlling the automation facilities 30 , and transmits the control signals to the IoT devices 10 . can be sent to

상기 관리자 단말기(40)는 상기 서비스 서버(20), 상기 IoT 장치(10) 및 상기 자동화 설비(30)를 관리하는 관리자에 의해 이용된다. 상기 관리자 단말기(40)는 스마트폰, 테블릿PC 및 컴퓨터 등이 될 수 있다. 상기 관리자 단말기(40)는 상기 서비스 서버(20)로부터 상기 데이터들 및 상기 제어신호들에 대한 정보를 수신하여 출력할 수 있으며, 따라서, 관리자는 상기 자동화 설비(30)들의 동작상태를 모니터링할 수 있다. 또한, 관리자는 상기 자동화 설비(30)들에 대한 제어신호들을 상기 관리자 단말기(40)를 통해 입력할 수 있으며, 상기 관리자 단말기(40)를 통해 입력된 상기 제어신호들은 상기 서비스 서버(20)를 통해 상기 IoT 장치(10)들로 전송되거나 상기 IoT 장치(10)들로 직접 전송될 수도 있다. 상기 IoT 장치(10)들은 상기 관리자 단말기(40)로부터 전송된 제어신호에 따라 자동화 설비(30)들을 제어할 수 있다. The manager terminal 40 is used by a manager who manages the service server 20 , the IoT device 10 , and the automation facility 30 . The manager terminal 40 may be a smart phone, a tablet PC, a computer, or the like. The manager terminal 40 may receive and output information about the data and the control signals from the service server 20 , and accordingly, the manager can monitor the operation status of the automation facilities 30 . there is. In addition, the manager may input control signals for the automated facilities 30 through the manager terminal 40 , and the control signals input through the manager terminal 40 are transmitted to the service server 20 . It may be transmitted to the IoT devices 10 through or directly transmitted to the IoT devices 10 . The IoT devices 10 may control the automation facilities 30 according to a control signal transmitted from the manager terminal 40 .

본 발명은 IoT 장치의 기계학습 및 기계제어에 관한 것이며, 구체적으로는, IoT 장치들이 다수 설치되어 있는 환경에서, 각각의 IoT 장치들이 스스로 전송패턴을 학습하고, 그 결과를 자동화 설비에 전달함으로서 자동화 설비를 제어할 수 있는 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to machine learning and machine control of IoT devices, and specifically, in an environment in which a large number of IoT devices are installed, each IoT device learns a transmission pattern by itself and delivers the result to an automation facility. It relates to a system that can control equipment.

본 발명에 따른 시스템의 특징들은 다음과 같다. The features of the system according to the present invention are as follows.

본 발명에서, IoT 장치들 각각이 데이터와 전송속도 패턴을 분석하여 기계 학습하고, 동시다발적 상호간 속도를 조절함으로써, 효율적으로 데이터들이 전송될 수 있고, 네트워크의 부하율이 개선될 수 있으며, 이에 따라, 자동화 설비가 효율적으로 제어될 수 있다.In the present invention, each IoT device performs machine learning by analyzing data and transmission rate patterns, and by adjusting the simultaneous speed of each other, data can be efficiently transmitted and the load rate of the network can be improved, and accordingly , automation equipment can be efficiently controlled.

즉, 본 발명에서, IoT 장치들 각각은, 데이터 전송 시각 및 용량 등을 파악하여, 특정 시간대와 데이터양에 따라, 상호간 네트워크 사용량을 조절하며, 이에 따라, 유동적으로 전송량을 증가 또는 감소시킬 수 있다. IoT 장치들로부터 데이터들이 전송되면, 서비스 서버는 상위 메인 데이터베이스를 이용하여 빅데이터 분석을 하고, 그에 따른 제어신호를 네트워크를 통해 IoT 장치들로 전송하며, IoT 장치들 각각은 서비스 서버로부터 전송된 제어신호를 이용하여 자동화 설비를 제어할 수 있다.That is, in the present invention, each of the IoT devices understands the data transmission time and capacity, etc., and adjusts the mutual network usage according to a specific time period and data amount, and accordingly, the transmission amount can be flexibly increased or decreased. . When data is transmitted from the IoT devices, the service server analyzes big data using the upper main database, and transmits a corresponding control signal to the IoT devices through the network, and each of the IoT devices controls transmitted from the service server. Signals can be used to control automated equipment.

부연하여 설명하면, 본 발명에서, 네트워크에 연결되어 있는 IoT 장치들 각각은 자신이 전송할 데이터들을 스스로 학습하여, 데이터들의 우선순위를 정하고, 상기 우선 순위에 따라 데이터들을 전송할 수 있으며, 이에 따라, 많은 양의 데이터들이 전송될 때 발생되는 트래픽 부하와 병목 현상이 방지될 수 있다. 또한, 본 발명에서, 서비스 서버는 상위 메인 데이터베이스를 이용하여 최종적으로 분석된 제어신호들을 IoT 장치들에 전송할 수 있고, IoT 장치들이 상기 제어신호들을 이용하여 자동화 설비들을 제어할 수 있으며, 이에 따라, 자동화 설비들이 효율적으로 제어될 수 있다.To elaborate, in the present invention, each of the IoT devices connected to the network learns the data to be transmitted by themselves, determines the priority of the data, and transmits the data according to the priority. Traffic loads and bottlenecks that occur when large amounts of data are transmitted can be avoided. In addition, in the present invention, the service server can transmit the finally analyzed control signals to the IoT devices using the upper main database, and the IoT devices can control the automation facilities using the control signals, Automated facilities can be efficiently controlled.

이를 위해, IoT 장치는 데이터 생성 시각 및 용량을 주기적으로 기록하여, 자신의 로컬 데이터베이스에 따로 저장한다. IoT 장치는 생성된 데이터들을 기반으로 하여 기계 학습을 하며, 통신망의 과부하 방지 또는 이의 경감을 위하여 완료 우선순위가 낮은 트래픽을 제한한다. 이와 동시에, IoT 장치는 로컬 데이터베이스를 이용하여 분석된 데이터들로부터 최상의 자동화 설비 제어값들을 도출하고, 임의의 데이터들을 순차적으로 서비스 서버로 전송하여, 많은 양의 데이터로 인해 발생되는 트래픽 부하와 병목 현상을 방지할 수 있다.To this end, the IoT device periodically records the data generation time and capacity, and separately stores it in its own local database. The IoT device performs machine learning based on the generated data, and limits traffic with a low completion priority in order to prevent overload of the communication network or reduce it. At the same time, the IoT device derives the best automation equipment control values from the analyzed data using the local database and sequentially transmits arbitrary data to the service server, resulting in a traffic load and bottleneck caused by a large amount of data. can prevent

서비스 서버는 IoT 장치들로부터 전송된 데이터들에 대해 빅데이터 분석을 수행하며, 빅데이터 분석이 완료된 제어신호들을 각각의 IoT 장치로 전송한다. IoT 장치들은 상호간의 인터페이스를 통해 데이터들을 동기화시킬 수 있다. IoT 장치 및 자동화 설비는 기준에 따라 지정이 우선적으로 이루어질 수 있다. The service server performs big data analysis on the data transmitted from the IoT devices, and transmits the control signals on which the big data analysis is completed to each IoT device. IoT devices can synchronize data through mutual interfaces. IoT devices and automation facilities may be designated with priority according to criteria.

도 3은 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 동작 방법을 나타낸 흐름도이며, 도 4는 본 발명에 따른 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템의 데이터 처리 방법을 나타낸 예시도이다.3 is a flowchart illustrating an operation method of an automated facility control system using distributed data transmission of an IoT device according to the present invention, and FIG. 4 is data of an automated facility control system using distributed data transmission of the IoT device according to the present invention. It is an exemplary diagram showing a processing method.

우선, IoT 장치(10)는 자동화 설비(30)의 동작과 관련된 다양한 정보들을 수집하여, 수집된 정보들을 정형화시킨 후 분석하며, 분석된 데이터들을 로컬 데이터베이스, 즉, 저장부(15)에 저장한다(302). First, the IoT device 10 collects various information related to the operation of the automation facility 30 , formalizes the collected information and then analyzes it, and stores the analyzed data in a local database, that is, the storage unit 15 . (302).

예를 들어, IoT 장치(10)는 상기 자동화 설비(30)에 구비된 각종 센서로부터 수집된 정보들을 분석하여, 분석된 데이터들을 로컬 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 상기 센서는 상기 자동화 설비(30)로 인가되는 전압 또는 전류를 측정하는 전원센서, 상기 자동화 설비(30)가 정상적으로 구동되고 있는지의 여부를 판단하는 동작센서 및 상기 자동화 설비(30)의 온도, 압력 및 속도 등을 감지하는 감지센서 중 적어도 하나가 될 수 있다. For example, the IoT device 10 may analyze information collected from various sensors provided in the automation facility 30 and store the analyzed data in a local database. The sensor includes a power sensor for measuring the voltage or current applied to the automation facility 30 , a motion sensor for determining whether the automation facility 30 is operating normally, and temperature and pressure of the automation facility 30 . And it may be at least one of a detection sensor for detecting the speed.

즉, IoT 장치(10)는 자동화 설비(30)에 구비된 센서로부터 수신된 정보들을 분석하여, 분석된 데이터들, 예를 들어, 전압, 전류, 정상 동작 여부, 온도, 압력 및 속도 등을 로컬 데이터 베이스에 저장한다.That is, the IoT device 10 analyzes the information received from the sensor provided in the automation facility 30 and stores the analyzed data, for example, voltage, current, normal operation, temperature, pressure and speed, etc. locally. Save it to the database.

다음, IoT 장치(10)는 데이터들의 전송 시점을 동일하게 적용하여 데이터들의 우선순위를, 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘으로 학습 및 분석하여, 설정할 수 있다(304).Next, the IoT device 10 may set the priority of the data by applying the same transmission time point of the data, learning and analyzing it using a machine learning algorithm and a deep learning algorithm ( 304 ).

즉, IoT 장치(10)는 상기 데이터들 중 상기 서비스 서버로 전송할 우선순위를 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분석한다. That is, the IoT device 10 analyzes the priority among the data to be transmitted to the service server using a machine learning algorithm and a deep learning algorithm.

예를 들어, 전압 또는 전류가 기 설정된 값보다 매우 큰 경우에는 자동화 설비(30)가 과부하로 인해 동작을 멈출수도 있는 상황이 발생될 수 있다. 특히, IoT 장치(10)는 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘으로 학습한 결과, 전압 또는 전류가 특정 값보다 매우 큰 경우에는 사고의 발생이 높다고 판단할 수 있으며, 이러한 경우에는 상기 전원센서로부터 수신된 정보에 의한 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다.For example, when the voltage or current is much greater than a preset value, a situation in which the automation equipment 30 may stop operating due to an overload may occur. In particular, the IoT device 10 may determine that the occurrence of an accident is high when the voltage or current is very large than a specific value as a result of learning with a machine learning algorithm and a deep learning algorithm, and in this case, the power supply Data based on the information received from the sensor can be set as the highest priority.

또 다른 예로서, 전압 또는 전류가 일반적인 값보다 크지만, 사고가 발생될 정보로 크지 않다고 판단되며, 오히려, 자동화 설비(30)의 온도, 압력 및 속도 중 어느 하나가 기 설정된 값보다 매우 커서 사고가 발생될 위험이 높다고 판단되면, IoT 장치(10)는 상기 감지센서로부터 수신된 정보에 의한 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다.As another example, although the voltage or current is greater than a general value, it is determined that the information is not large enough to cause an accident, rather, any one of the temperature, pressure, and speed of the automation facility 30 is very large than a preset value. If it is determined that there is a high risk of occurrence of , the IoT device 10 may set the data based on the information received from the detection sensor as the highest priority.

또 다른 예로서, 전압, 전류, 온도, 압력 및 속도가 기 설정된 값보다 크거나 작아서 사고가 발생될 위험이 높지만, 원인을 알수 없는 문제에 의해 자동화 설비(30)의 동작이 중단되었다면, IoT 장치(10)는 상기 동작센서로부터 수신된 정보에 의한 데이터, 즉, 상기 자동화 설비(30)의 동작이 중단되었음을 알리는 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다.As another example, if the voltage, current, temperature, pressure, and speed are greater than or less than the preset value, so there is a high risk of an accident, but the operation of the automation facility 30 is stopped due to a problem whose cause is unknown, the IoT device (10) may set data based on the information received from the motion sensor, that is, data indicating that the operation of the automated facility 30 has been stopped, as the highest priority.

또한, IoT 장치(10)는 복수의 데이터들이 동시에 또는 순차적으로 서비스 서버(20)로 전송된 후, 관리자 단말기(40) 또는 서비스 서버(20)에 의해 특정 제어신호가 제일먼저 수신되었다면, 상기 데이터들과 상기 특정 제어신호에 대한 정보를 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘으로 학습하여, 그 결과를 저장부(15)에 저장한다. 이후, 자동화 설비(30)로부터 수신된 데이터들 중, 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터가 포함되어 있다면, IoT 장치(10)는 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다. 부연하여 설명하면, 복수의 데이터들이 동시에 또는 순차적으로 서비스 서버(20)로 전송된 후, 특정 데이터와 관련된 특정 제어신호가 서비스 서버(20)로부터 IoT 장치(10)로 전송되었다는 것은, 상기 특정 데이터가 가장 중요한 사항을 포함하고 있다는 것을 의미한다. 따라서, 상기 특정 제어신호가 수신된 이후, 또 다시, 상기 특정 데이터가 자동화 설비(30)로부터 수신되면, IoT 장치(10)는 상기 특정 데이터를 최우선순위로 설정한 후, 최우선적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. 이러한 판단은 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 의한 학습한 결과에 따라, 수행될 수 있다.In addition, the IoT device 10 transmits a plurality of data simultaneously or sequentially to the service server 20 , and then, if a specific control signal is first received by the manager terminal 40 or the service server 20 , the data and information about the specific control signal are learned by a machine learning algorithm and a deep learning algorithm, and the result is stored in the storage unit 15 . Thereafter, if data related to the specific control signal is included among the data received from the automation facility 30 , the IoT device 10 may set the data related to the specific control signal as the highest priority. In other words, after a plurality of data is simultaneously or sequentially transmitted to the service server 20 , a specific control signal related to specific data is transmitted from the service server 20 to the IoT device 10 means that the specific data means that it contains the most important points. Accordingly, after the specific control signal is received, when the specific data is received from the automation facility 30 again, the IoT device 10 sets the specific data as the highest priority and then gives the highest priority to the service server (20) can be transmitted. Such determination may be performed according to a result of learning by a machine learning algorithm and a deep learning algorithm.

즉, IoT 장치(10)는 관리자에 의해 설정되어 저장부에 저장되어 있는 각종 정보들에 기반하여, 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘으로 학습한 결과에 따라, 상기 자동화 설비(30)로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정할 수 있다.That is, the IoT device 10 is set by the administrator and based on various pieces of information stored in the storage unit, according to the result of learning with a machine learning algorithm and a deep learning algorithm, the automation facility 30 You can set the priority of data received from .

부연하여 설명하면, IoT 장치(10)는 스스로 데이터들의 전송패턴을 학습하고, 그 결과에 따라, 상기 서비스 서버(20)로 전송될 데이터들의 우선순위를 설정할 수 있다. In more detail, the IoT device 10 may learn a data transmission pattern by itself, and may set the priority of data to be transmitted to the service server 20 according to the result.

다음, IoT 장치(10)는 정형화된 데이터들을 실시간 우선순위와 비교하여 가장 높은 우선순위를 가진 데이터부터 순차적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송한다(306).Next, the IoT device 10 compares the standardized data with the real-time priority and sequentially transmits the data having the highest priority to the service server 20 (306).

즉, IoT 장치(10)는 자동화 설비(30)로부터 수신된 데이터들을, 상기 과정을 통해 설정된 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다.That is, the IoT device 10 may sequentially transmit data received from the automation facility 30 to the service server 20 according to the priority set through the above process.

다음, 서비스 서버(20)는 IoT 장치(10)로부터 전달된 자동화 설비(30)의 상태 및 계산 능력을 포함하는 설비 정보를 등록하고, 상기 서비스 서버의 계산 능력을 포함하는 서버 정보를 주기적으로 수집한다. Next, the service server 20 registers facility information including the state and calculation capability of the automated facility 30 transmitted from the IoT device 10 , and periodically collects server information including the calculation capability of the service server do.

다음, 서비스 서버(20)는 어플리케이션에서 요청된 오프로딩과 계산량을 결정하며, 도 4에 도시된 바와 같이, 클러스터링을 수행한다. 즉, 서비스 서버(20)는 IoT 장치(10)들로부터 전송된 데이터들에 대해 클러스터링을 수행한다. Next, the service server 20 determines the amount of offloading and calculation requested by the application, and performs clustering as shown in FIG. 4 . That is, the service server 20 performs clustering on data transmitted from the IoT devices 10 .

부연하여 설명하면, 서비스 서버(20)는 태스크를 할당하는 작업 관리자로부터 할당된 태스크를 처리함에 따라 결과를 반환한다. In more detail, the service server 20 returns a result as it processes the task assigned from the task manager who assigns the task.

즉, 서비스 서버(20)는 상위 메인 데이터베이스를 이용하여 상기 데이터들을 분석하고, 분석 결과에 대응되는 제어신호들을 생성할 수 있다. 또한, 서비스 서버(20)는 빅데이터 분석 기법을 이용하여 상기 데이터들을 분석하고, 분석 결과에 대응되는 제어신호들을 생성할 수 있다(308). 이 경우, 서비스 서버(20)는 클러스터링(Clustering) 기법을 이용하여 IoT 장치(10)들로부터 수신된 데이터들을 분석할 수 있다.That is, the service server 20 may analyze the data using the upper main database and generate control signals corresponding to the analysis result. Also, the service server 20 may analyze the data using a big data analysis technique and generate control signals corresponding to the analysis result ( 308 ). In this case, the service server 20 may analyze data received from the IoT devices 10 using a clustering technique.

다음, 서비스 서버(20)는 빅데이터 분석에 따른 적어도 하나의 제어신호를 네트워크를 통해 IoT 장치로 전송할 수 있다(310). 이 경우, 서비스 서버(20)는 특정 포맷 및 형식으로 상기 제어신호를 정의할 수 있다.Next, the service server 20 may transmit at least one control signal according to the big data analysis to the IoT device through the network ( 310 ). In this case, the service server 20 may define the control signal in a specific format and format.

상기 제어신호는 상기 자동화 설비(30)의 기능을 수정하도록 하는 신호일 수도 있고, 상기 자동화 설비(30)가 특정 기능을 수행하도록 하는 신호일 수도 있으며, 또는, 단순히 상기 자동화 설비(30)가 현재의 동작을 유지하도록 하는데 필요한 신호일 수도 있다. The control signal may be a signal to modify the function of the automated facility 30, may be a signal to cause the automated facility 30 to perform a specific function, or simply cause the automated facility 30 to perform a current operation. It may be a signal necessary to maintain

다음, IoT 장치(10)는 서비스 서버(20)로부터 특정 포맷 및 형식으로 상기 제어신호를 수신한다.Next, the IoT device 10 receives the control signal from the service server 20 in a specific format and format.

마지막으로, IoT 장치(10)는 상기 제어신호에 따라 상기 자동화 설비(30)를 제어할 수 있으며, 자동화 설비(30)는 상기 제어신호에 따른 동작을 수행할 수 있다(312).Finally, the IoT device 10 may control the automated facility 30 according to the control signal, and the automated facility 30 may perform an operation according to the control signal (312).

상기한 바와 같은 본 발명에 따른 시스템의 특징들은 다음과 같다. The features of the system according to the present invention as described above are as follows.

첫째, 상기에서 설명된 바와 같이 상기 IoT 장치(10)는 상기 IoT 장치에 저장되어 있는 정보들에 기반하여, 상기 자동화 설비(30)로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정하며, 상기 데이터들을, 상기 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. First, as described above, the IoT device 10 sets the priority of data received from the automation facility 30 based on information stored in the IoT device, and sets the priority of the data. It can be sequentially transmitted to the service server 20 according to the priority.

둘째, 상기 IoT 장치는 복수의 데이터들이 동시에 또는 순차적으로 상기 서비스 서버로 전송된 후, 관리자 단말기 또는 상기 서비스 서버에 의해 특정 제어신호가 제일먼저 수신되었다면, 상기 데이터들과 상기 특정 제어신호에 대한 정보를 저장하며, 이후, 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들 중, 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터가 포함되어 있다면, 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다.Second, in the IoT device, after a plurality of data is transmitted to the service server simultaneously or sequentially, if a specific control signal is first received by the manager terminal or the service server, information on the data and the specific control signal , and then, among the data received from the automation facility, if data related to the specific control signal is included, data related to the specific control signal may be set as the highest priority.

셋째, 상기 우선순위는 하나의 자동화 설비(30)로부터 수신된 데이터들에 대해 수행될 수도 있으나, 적어도 두 개의 자동화 설비(30)들로부터 수신된 데이터들에 대해서도 수행될 수 있다. Third, the priority may be performed on data received from one automated facility 30 , but may also be performed on data received from at least two automated facilities 30 .

즉, 적어도 두 개의 IoT 장치(10)들은 네트워크를 통해 서로 통신을 수행하여, 적어도 두 개의 자동화 설비(30)들로부터 수신된 데이터들을 공유 및 동기화시킬 수 있으며, IoT 장치(10)들은 상기 자동화 설비(30)들로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정하여, 상기 데이터들을, 상기 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. That is, the at least two IoT devices 10 may communicate with each other through a network to share and synchronize data received from the at least two automated facilities 30 , and the IoT devices 10 may communicate with each other through the network. By setting the priority of the data received from ( 30 ), the data may be sequentially transmitted to the service server 20 according to the priority.

이 경우, 상기 IoT 장치(10)들은, 상기에서 설명된 바와 같이, 머신 러닝 알고리즘 및 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 이용하여 상기 우선순위를 설정할 수 있다. In this case, the IoT devices 10 may set the priority using a machine learning algorithm and a deep learning algorithm, as described above.

또한, 상기 IoT 장치(10)들은, 상기에서 설명된 바와 같이, 특정 제어신호와 관련된 데이터를 최우선순위로 설정할 수 있다.Also, as described above, the IoT devices 10 may set data related to a specific control signal as the highest priority.

이하의 설명에서, 어느 하나의 IoT 장치(10)에서 수행되는 동작은, 동기화된 적어도 두 개의 IoT 장치(10)들에서도 적용될 수 있다. 즉, 어느 하나의 IoT 장치(10)는 이와 연결된 어느 하나의 자동화 설비(30)와 관련된 정보들만을 분석하여, 분석된 데이터들을 서비스 서버로 전송할 수 있으며, 서로 간의 통신에 의해 동기화된 적어도 두 개의 IoT 장치(10)들은 이와 연결된 적어도 두 개의 자동화 설비(30)들과 관련된 정보들을 공통적으로 분석하여, 분석된 결과에 따라 데이터들을 하나의 단일화된 규칙에 의해 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다.In the following description, an operation performed by any one IoT device 10 may also be applied to at least two synchronized IoT devices 10 . That is, any one IoT device 10 may analyze only information related to any one automation facility 30 connected thereto and transmit the analyzed data to the service server, and at least two The IoT devices 10 may commonly analyze information related to the at least two automated facilities 30 connected thereto, and transmit data to the service server 20 according to a single unified rule according to the analyzed result.

넷째, IoT 장치(10)는 네트워크의 데이터 전송량이 가장 큰 특정 시간대 또는 데이터 전송량이 가장 크게 증가하는 특정 상황(예를 들어, 특정 데이터가 전송된 후 데이터 전송량이 급속하게 많아지는 상황 등)에서의 데이터 전송속도 및 데이터 전송패턴을 학습할 수 있으며, 상기 특정 시간대 또는 특정 상황에서는 데이터들을 분산시켜 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. Fourth, the IoT device 10 may be used in a specific time period in which the data transmission amount of the network is greatest or in a specific situation in which the data transmission amount increases the most (eg, a situation in which the data transmission amount rapidly increases after specific data is transmitted). The data transmission rate and data transmission pattern can be learned, and the data can be distributed and transmitted to the service server 20 in the specific time period or in a specific situation.

즉, IoT 장치(10)는 상기 특정 시간대 또는 특정 상황에서는, 우선순위가 기설정된 순위보다 높은 데이터들만을 동시에 또는 순차적으로 상기 서비스 서버(20)로 전송하고, 우선순위가 기설정된 순위보다 낮은 데이터들은 다른 시간대에 전송할 수 있다. That is, the IoT device 10 transmits, simultaneously or sequentially, only data having a priority higher than a preset priority to the service server 20 in the specific time period or in a specific situation, and data having a priority lower than the preset priority They may transmit at different times.

다섯째, IoT 장치(10)들은 상기 특정 시간대 또는 상기 특정 상황이 발생된 경우에는, 학습에 의해 판단된 데이터 전송속도 및 데이터 전송 순서에 따라, 데이터들을 네트워크를 통해 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. Fifth, when the specific time period or the specific situation occurs, the IoT devices 10 can transmit data to the service server 20 through the network according to the data transmission rate and data transmission order determined by learning. there is.

부연하여 설명하면, 예를 들어, 13시에 IoT 장치(10)들로부터 서비스 서버(20)로 전송되는 데이터들의 양이 최고이고, 이에 따라, 데이터 전송속도가 느려진다고 판단되며, 학습에 의해, 상기 특정 시간대 또는 상기 특정 상황에서는 특정 데이터 전송속도로 데이터들이 전송될 때, 데이터 전송 에러가 최소화될 수 있다고 판단되면, IoT 장치(10)들은 상기 전송속도를 이용하여 데이터들을 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. To elaborate, for example, at 13:00, it is determined that the amount of data transmitted from the IoT devices 10 to the service server 20 is the highest, and accordingly, the data transmission speed is determined to be slow, and by learning, When it is determined that the data transmission error can be minimized when data is transmitted at a specific data transmission rate in the specific time period or in the specific situation, the IoT devices 10 transmit the data to the service server 20 using the transmission rate. can be sent to

이 경우, 특정 IoT 장치(10)로부터 전송된 데이터에 대응되는 제어신호가 가장 신속하게 수신되는 특정 상황이 지속적으로 발생된 경우, IoT 장치(10)들은 학습에 의해 상기 특정 IoT 장치(10)로부터 전송된 데이터가 가장 우선순위임을 알 수 있으며, 따라서, IoT 장치(10)들 중 특정 IoT 장치(10)가 13시 전에 우선적으로 데이터들을 전송할 수 있다. In this case, when a specific situation in which the control signal corresponding to the data transmitted from the specific IoT device 10 is received most rapidly occurs continuously, the IoT devices 10 learn from the specific IoT device 10 by learning. It can be seen that the transmitted data has the highest priority, and therefore, a specific IoT device 10 among the IoT devices 10 may preferentially transmit data before 13:00.

또한, IoT 장치(10)들은 학습에 의해, 상기 특정 시간대 또는 상기 특정 상황에서는, 제1 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송한 후 제2 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송할 때의 데이터 전송속도가, 제2 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송한 후 제1 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송할 때의 데이터 전송속도보다 빠르다고 판단되면, 상기 특정 시간대 또는 상기 특정 상황이 발생된 경우, 제1 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송한 후 제2 IoT 장치로부터 생성된 데이터들을 전송할 수 있다.In addition, the IoT devices 10, by learning, in the specific time period or the specific situation, the data transmission rate when transmitting the data generated from the second IoT device after transmitting the data generated from the first IoT device, When the data generated from the second IoT device is transmitted and it is determined that the data transmission rate is faster than the data transmission speed when the data generated from the first IoT device is transmitted, the data generated from the first IoT device is generated during the specific time period or when the specific situation occurs After transmitting the data, the data generated from the second IoT device may be transmitted.

여섯째, IoT 장치(10)들은 서비스 서버(20)로 전송되는 데이터들의 양이 많은 경우, 하나의 데이터를 쪼개어 복수의 패킷들로 분산시켜 전송하는 전송패턴, 하나의 데이터를 하나의 패킷으로 전송하는 전송패턴, 서로 다른 IoT 장치들에서 생성된 서로 다른 데이터들을 복수의 패킷들로 분산시킨 후 서로 다른 데이터들에 대응되는 복수의 패킷들을 번갈아 가며 전송하는 전송패턴, 하나의 패킷의 크기를 다르게 하는 전송패턴들 중, 학습에 의해 가장 데이터 전송속도가 가장 빠르거나 또는 데이터 전송량이 가장 많은 전송패턴을 이용하여 데이터들을 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. Sixth, when the amount of data transmitted to the service server 20 is large, the IoT devices 10 transmit a transmission pattern in which one data is split into a plurality of packets and transmitted, and one data is transmitted as one packet. Transmission pattern, a transmission pattern in which different data generated by different IoT devices is distributed into a plurality of packets and then a plurality of packets corresponding to different data are transmitted alternately, a transmission in which the size of one packet is different Among the patterns, data may be transmitted to the service server 20 using a transmission pattern having the fastest data transmission speed or the largest data transmission amount by learning.

일곱째, IoT 장치(10)들은 다른 IoT 장치들이 데이터들을 전송하는 시각들 및 용량들을 파악하고, 특정 시각에 특정 IoT 장치(10)로부터 서비스 서버(20)로 전송될 데이터들의 우선순위가 나머지 IoT 장치(10)로부터 서비스 서버(20)로 전송될 데이터들의 우선순위 보다 높으면, 나머지 IoT 장치(10)들은 상기 특정 시각에는 데이터들을 상기 서비스 서버(20)로 전송하지 않고, 상기 특정 시각의 전후에 데이터들을 상기 서비스 서버(20)로 전송할 수 있다. Seventh, the IoT devices 10 determine the times and capacities at which other IoT devices transmit data, and the priority of data to be transmitted from the specific IoT device 10 to the service server 20 at a specific time is determined by the remaining IoT devices. If the priority of data to be transmitted from 10 to the service server 20 is higher, the remaining IoT devices 10 do not transmit data to the service server 20 at the specific time, but data before and after the specific time. may be transmitted to the service server 20 .

즉, 본 발명에서, IoT 장치들 각각은, 데이터 전송 시각 및 용량 등을 파악하여, 특정 시간대와 데이터양에 따라, 상호간 네트워크 사용량을 조절하며, 이에 따라, 유동적으로 전송량을 증가 또는 감소시킬 수 있다. That is, in the present invention, each of the IoT devices understands the data transmission time and capacity, etc., and adjusts the mutual network usage according to a specific time period and data amount, and accordingly, the transmission amount can be flexibly increased or decreased. .

여덟째, 서비스 서버(20)는 IoT 장치로부터 전송된 데이터들을 분석하여, 자동화 설비(30)의 문제점을 파악할 수 있으며, 이에 따라, 상기 자동화 설비(30)의 문제점을 해결할 수 있는 제어신호를 생성할 수 있다. 상기 자동화 설비(30)는 상기 제어신호에 따라 자가 수리를 할 수 있다. 따라서, 본 발명에 의하면, 직접 인력이 투입되지 않아도 시스템 문제들이 해결될 수 있다.Eighth, the service server 20 can analyze the data transmitted from the IoT device to identify the problem of the automated facility 30, and thus generate a control signal that can solve the problem of the automated facility 30. can The automated facility 30 may self-repair according to the control signal. Accordingly, according to the present invention, system problems can be solved without direct human input.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.  그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. Those skilled in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential characteristics thereof. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.

10: IoT 장치 20: 서비스 서버
30: 자동화 설비 40: 관리자 단말기
10: IoT device 20: service server
30: automation equipment 40: manager terminal

Claims (2)

자동으로 동작을 수행하는 자동화 설비;
상기 자동화 설비의 동작 상태와 관련된 데이터들을 생성하며, 상기 자동화 설비에 대한 제어신호를 수신하여, 상기 제어신호에 따라, 상기 자동화 설비를 제어하는 IoT 장치; 및
적어도 두 개의 상기 IoT 장치들로부터 수신되는 데이터들을 분석하여, 적어도 두 개의 상기 자동화 설비들을 제어하기 위한 제어신호들을 생성하며, 상기 제어신호들을 적어도 두 개의 상기 IoT 장치들로 전송하는 서비스 서버를 포함하고,
상기 IoT 장치는 상기 IoT 장치에 저장되어 있는 정보들에 기반하여, 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정하며,
상기 IoT 장치는 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들을, 상기 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버로 전송하는 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템.
automation equipment that automatically performs actions;
an IoT device that generates data related to the operation state of the automated facility, receives a control signal for the automated facility, and controls the automated facility according to the control signal; and
A service server that analyzes the data received from the at least two IoT devices, generates control signals for controlling the at least two automated facilities, and transmits the control signals to the at least two IoT devices, ,
The IoT device sets the priority of data received from the automation facility based on the information stored in the IoT device,
The IoT device transmits the data received from the automation facility to the service server sequentially according to the priority.
제 1 항에 있어서,
상기 IoT 장치는 복수의 데이터들이 동시에 또는 순차적으로 상기 서비스 서버로 전송된 후, 관리자 단말기 또는 상기 서비스 서버에 의해 특정 제어신호가 제일먼저 수신되었다면, 상기 데이터들과 상기 특정 제어신호에 대한 정보를 저장하며, 이후, 상기 자동화 설비로부터 수신된 데이터들 중, 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터가 포함되어 있다면, 상기 특정 제어신호와 관련된 데이터를 최우선순위로 설정하고,
적어도 두 개의 IoT 장치들은 네트워크를 통해 서로 통신을 수행하여, 적어도 두 개의 자동화 설비들로부터 수신된 데이터들을 공유 및 동기화시키며,
적어도 두 개의 상기 IoT 장치들은 상기 자동화 설비들로부터 수신된 데이터들의 우선순위를 설정하여, 상기 데이터들을, 상기 우선순위에 따라 순차적으로 상기 서비스 서버로 전송하는 사물 인터넷 장치의 데이터 분산 전송을 이용한 자동화 설비 제어 시스템.
The method of claim 1,
The IoT device stores the data and information on the specific control signal when a specific control signal is first received by the manager terminal or the service server after a plurality of data is transmitted simultaneously or sequentially to the service server Then, among the data received from the automation facility, if data related to the specific control signal is included, the data related to the specific control signal is set as the highest priority,
At least two IoT devices communicate with each other through a network to share and synchronize data received from at least two automated facilities,
At least two of the IoT devices set priorities of data received from the automated facilities, and sequentially transmit the data to the service server according to the priorities. control system.
KR1020200007667A 2020-01-21 2020-01-21 System For Controlling An Automate Equipment KR102334975B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200007667A KR102334975B1 (en) 2020-01-21 2020-01-21 System For Controlling An Automate Equipment

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200007667A KR102334975B1 (en) 2020-01-21 2020-01-21 System For Controlling An Automate Equipment

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210094211A true KR20210094211A (en) 2021-07-29
KR102334975B1 KR102334975B1 (en) 2021-12-03

Family

ID=77127621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200007667A KR102334975B1 (en) 2020-01-21 2020-01-21 System For Controlling An Automate Equipment

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102334975B1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100717962B1 (en) * 2005-07-15 2007-05-14 전자부품연구원 Method of controlling data transmission in a wireless network having many nodes and sensor network system using the same and computer readable media using the same
KR20180090457A (en) * 2017-02-03 2018-08-13 주식회사 크레스프리 METHOD FOR DISTRIBUTED PROCESSING MANAGEMENT USING IoT DEVICE AND SMART FACTORY SYSTEM THEREOF

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100717962B1 (en) * 2005-07-15 2007-05-14 전자부품연구원 Method of controlling data transmission in a wireless network having many nodes and sensor network system using the same and computer readable media using the same
KR20180090457A (en) * 2017-02-03 2018-08-13 주식회사 크레스프리 METHOD FOR DISTRIBUTED PROCESSING MANAGEMENT USING IoT DEVICE AND SMART FACTORY SYSTEM THEREOF

Also Published As

Publication number Publication date
KR102334975B1 (en) 2021-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11507430B2 (en) Accelerated resource allocation techniques
Venticinque et al. A methodology for deployment of IoT application in fog
CN112929187B (en) Network slice management method, device and system
CN113176948B (en) Edge gateway, edge computing system and configuration method thereof
CN103973815A (en) Method for unified monitoring of storage environment across data centers
CN113179190B (en) Edge controller, edge computing system and configuration method thereof
CN110659180A (en) Data center infrastructure management system based on cluster technology
CN116244081B (en) Multi-core calculation integrated accelerator network topology structure control system
CN111865817A (en) Load balancing control method, device and equipment for remote measuring collector and storage medium
KR20210147594A (en) Edge computing devices and methods that provide optimization for energy data collection and management
KR102334975B1 (en) System For Controlling An Automate Equipment
KR20220057146A (en) ON-DEVICE HIGH-SPEED EVENT COMPLEX ANALYSIS AND SYNCHRONIZATION METHOD OF IoT TIME SERIES DATA APPLICABLE TO SMART FACTORY AND SYSTEM THAT PERFORMS IT
CN112000659A (en) Basic application system suitable for intelligent terminal equipment of power distribution station
US20230254218A1 (en) Systems and methods for automated network state and network inventory tracking
CN113114480A (en) Data reporting method and related equipment
CN110334900A (en) Data processing method
CN114819367A (en) Public service platform based on industrial internet
CN115913967A (en) Micro-service elastic scaling method based on resource demand prediction in cloud environment
CN109450686B (en) Network resource management system and method based on pervasive network
TWI783685B (en) Distributed prediction method and system thereof for calculation of resource usage of servers
CN117834454B (en) Internet of things equipment protocol adaptive quick access method
CN117931424A (en) Network resource scheduling optimization system of cloud environment
KR20180137622A (en) Apparatus for remote managing new renewable energy plant
EP3719598A1 (en) Data distribution method for a process automation and internet of things system
CN116578412A (en) Machine learning cluster computing power resource operation and maintenance method, system, equipment and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant