KR20220036439A - 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 관한 것으로 좀 더 소상하게는 산업용 전동차 및 그 축전지, 특히 산업용 전동지게차 및 그 전동지게차에 장착되는 축전지의 정비 및 고장 이력을 빅데이터를 이용하여 관리하는 시스템과 그 운영 방법에 관한 것으로, 전동지게차 관리자로부터 상기 전동차의 정비 및 수리를 의뢰받은 정비 및 고장수리를 실시한 시스템 담당자가 단축 URL과 QR코드를 부여하는 단계와; 상기 정비 및 고장수리를 한 후에 그 내역을 빅데이터 시스템에 입력하는 단계와; 정비 이후에 상기 현장 운용자 혹은 정비수리 담당자가 SNS와 SMS를 이용하여 축전지 상태에 대한 정보를 단축 URL과 QR코드로 인터넷 네트워크로 정비 및 고장 이력 빅데이터 시스템에 제공하는 단계와; 상기 빅데이터 시스템에서 관리자의 스마트폰 및 데스크탑 등으로 SNS 및 SMS로 관리자에게 답변하고 적절한 권고 사항을 제공하는 단계; 및
상기의 과정으로 통하여 시스템 담당자와 해당 업체, 관리자 및 기관 사용자에게 적절한 정보 제공 및 관리 상태를 확보하도록 하는 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 방법을 제공하는 효과가 있다.

Description

산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법{A system and method for maintenance and trouble history management of industrial electric vehicles}

본 발명은 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템과 그 운영 방법에 관한 것으로 좀 더 소상하게는 산업용 전동차와 그 축전지, 특히 산업용 전동지게차와 그에 장착되는 축전지의 정비 및 고장 이력을 빅데이터를 이용하여 관리하는 시스템과 그 운영 방법에 관한 것이다.

일반적으로 산업용 지게차는 호이스트나 크레인을 대신하여 무게가 무거운 화물의 운반, 하역을 하며 자유롭게 현장을 이동할 수 있는 이점에 의해 대다수의 산업 현장에서 널리 사용되고 있다. 그러나 상기한 종래의 산업용 지게차는 매매하거나 임대차하여 현장에서 사용하는데 거래처를 확보하기가 쉽지 아니하고 현장에서 사용하던 중 갑자기 고장이 발생할 경우에 산업체의 생산 활동에 커다란 지장을 초래하며 고장수리 및 정비 등 A/S를 받는 과정에서도 조치가 신속하게 이루어지지 못하는 문제가 있었다. 특히 산업용 전동지게차의 경우는 장착된 배터리의 고장이 잦고 전해액 관리에 대해 상당히 세심한 주의가 필요한 데도 이에 대해서는 현장 운용자들의 무관심과 부주의로 도외시 되는 경우가 많은 실정이다. 아울러 산업용 전동차의 매매와 임대차, 부품의 구입에 따른 지속적인 거래처 정보 획득 및 관리에 있어서도 심대한 곤란을 겪고 있다.

이와 같은 문제는 국내 특허 출원된 "지게차의 원거리 진단 및 고장 경보 시스템(등록번호 20-0319142, 소멸)" 에 의하여 지게차의 원거리 진단 및 고장 경보시스템에 관한 것으로 그 주된 목적은 지게차의 동작상태를 사전에 점검하여 미연에 고장수리를 방지하도록 함과 동시에 유·무선 신호에 의해 고장 신호가 접수된 지게차를 신속하게 수리하도록 하는 것이다. 이를 위한, 상기 고안 지게차의 원거리 진단 및 고장경보시스템은 지게차의 각 부에서 발생하는 고장을 검출하는 고장 신호 검출장치와 그 고장 신호 검출장치에서 무선으로 송신된 고장 신호를 수신하며 수신된 고장 신호를 중앙관리기에 유선으로 송신하도록 지게차 사용회사에 마련된 중계단말기와, 그 중계단말기로부터 송신된 데이터를 저장하며 그에 따른 고장 처리정보를 상기 지게차의 판매대리점에 마련된 인터넷 또는 팩스 등의 통신수단에 유·무선으로 전송하여 신속하게 출동하여 수리할 수 있도록 하는 메인 서버로 이루어진 중앙관리기를 포함하는 것이다.

이에 따라 지게차의 고장수리를 미연에 방지할 수 있고 고장 발생시 신속한 고장수리가 가능하여 운반하역의 생산성을 높인 이점이 있도록 하는 고안인데 존속기간 만료로 소멸되어 상기 기술은 누구든지 제한 없이 사용할 수 있게 되었다. 그리고 임대차 관리와 관련하여 국내 특허출원 기술 "전동장치 및 배터리의 임대료 과금 시스템 및 방법(공개번호 10-2015-0055649, 거절)" 은 전동지게차, 골프카트 및 전동 휠체어 등 산업용 전동차의 배터리의 사용량을 원격으로 수집하여 사용량을 기준으로 임대료를 자동과금하는 전동차 및 배터리의 임대료 과금 시스템 및 방법에 관한 것으로서 전동차의 사용량에 따라 수명이 급격히 변화하는 배터리의 특성을 고려하여 전동차의 사용량이 많은 임차인과 사용량이 적은 임차인에게 모두 공정한 임대료를 과금할 수 있는 전동차 및 배터리의 임대료 과금 시스템 및 방법을 제공한다는 것인데 진보성 결여와 청구범위 기재불비를 원인으로 등록 거절되었습니다.

그런데 상기 기술들은 원거리에서 고장수리 혹은 사용 정보를 집중 관리하고, 중앙에서 종합적으로 후속 조치를 한다는 점에서, 아울러 신속하게 고장 수리와 임대차 사용요금의 과금 작업을 할 수 있다는 점에서 경제성 여부를 떠나 상당한 이점과 효과성이 공히 있다고 할 것이다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로 본 발명의 목적은, 우선 산업용 전동차에 단축 URL 및 QR코드를 부여하여 산업 현장 운용자가 변경되더라도 언제든지 상기 단축 URL 및 QR코드를 이용하여 본 발명에 의한 빅데이터를 이용한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템에 접속을 하여 해당 전동차의 현행 관리 상태정보를 지득할 수 있고 그를 통하여 연속적인 관리를 할 수 있으며 상기 빅데이터 관리 시스템에서 수시 권고사항을 받아 현장에서 조치함으로써 전동차의 고장 발생을 미연에 방지하는 등 산업용 전동차의 정상작동 상태를 오랫동안 유지할 수 있도록 하는데 기여하고자 한다.

또한 본 발명의 다른 목적은, 운행 중 고장이 발생하여도 신속하게 수리할 수 있도록 관련 정보와 서비스를 제공하도록 하여 산업용 전동차의 정비, 매매 및 임대차 등 산업 현장의 관리 및 사용계획 변경에도 본 발명에 의한 시스템으로 효과적인 해결 방안을 제공하고자 하는 것이다.

상기와 같은 목적은 본 발명에 의해 달성되는데, 본 발명은 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 관한 것으로 좀 더 소상하게는 산업용 전동차 및 그 축전지, 특히 산업용 전동지게차 및 그 전동지게차에 장착되는 축전지의 정비 및 고장 이력을 빅데이터를 이용하여 관리하는 시스템과 그 운영 방법에 관한 것이다.

전동지게차 관리자로부터 상기 전동차의 정비 및 수리를 의뢰받은 정비 및 고장수리를 실시한 시스템 담당자가 우선 단축 URL과 QR코드를 부여하는 단계와 상기 정비 및 고장수리를 한 후에 그 내역을 빅데이터 시스템에 입력하여 해당 전동지게차의 관리 데이터베이스를 구축한다. 그리고 상기 단계 이후에 현장 운용자 혹은 정비수리 담당자가 SNS와 SMS를 이용하여 축전지 상태에 대한 정보를 단축 URL과 QR코드로 인터넷 네트워크로 정비 및 고장 이력 빅데이터 시스템에 제공하여 상기 관리 데이터베이스를 현행화 하는 수단을 구비하여야 한다. 아울러 상기 시스템은 빅데이터 툴, SNS/SMS API 및 매칭 알고리즘을 이용하여 현장 운용자 및 정비수리 담당자, 매매 및 임대차 담당자 들의 스마트폰 및 데스크탑 등으로 SNS 및 SMS로 전동지게차 관리자에게 답변하고 적절한 권고 사항을 제공하는 기능과 수단을 구비하고자 한다.

따라서 본 발명은 상기의 과제를 해결하기 위하여 우선적으로 시스템 담당자와 해당 업체, 관리자 및 기관 사용자에게 적절한 정보 제공 및 관리 상태를 확보하도록 하는 빅데이터를 이용한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 방법을 제공하여야 해결수단 구비가 소망된다.

본 발명의 상기와 같은 방법에 따라 이상에서 상세하게 설명한 바와 같이 본 발명은 상술한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 산업용 전동차, 특히 산업용 전동지게차의 매매와 임대차 서비스뿐만 아니라 산업용 전동차의 축전지, 특히 전동지게차에 장착되는 축전지 및 정비 및 고장 이력을 빅데이터를 이용하여 관리하는 시스템과 그 운영 방법을 제공하는 효과가 있다.

그리고 상기 본 발명에 의한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력 관리 시스템 및 그 운영 방법으로는 우선, 산업용 전동차의 정비 혹은 수리를 의뢰받으면 시스템 관리자와 해당 업체, 전동차 관리자 및 공공기관 사용자에게 적절한 정보 제공 및 관리 상태정보를 현장운용 관련자가 쉽게 접근하여 이용할 수 있도록 하는 산업용 전동차의 정비 및 고장수리 서비스 정보를 관리하는 방법을 경제적인 솔루션으로 제공하는 효과가 있다. 아울러 종래의 산업용 전동지게차는 매매하거나 임대차하여 현장에서 사용하는데 관련 거래처를 확보하기가 쉽지 아니한 데 이와 관련하여서도 다양한 해결 방안을 제시하는 것은 물론 현장에서 사용하던 중에 갑자기 고장이 발생할 경우에 생산 활동에 커다란 지장을 초래하며 정비 혹은 고장수리 A/S를 받는 과정에서도 신속한 조치가 이루어지게 하는 효과가 있다.

도 1은 상기한 국내 출원 기술 "지게차의 원거리 진단 및 고장 경보 시스템(등록번호 20-0319142, 소멸)" 의 사용상태도이다.
도 2는 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법의 빅데이터 서버 구성 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 의한 각 주체 중심의 업무 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법을 설명하는 업무흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 의한 빅데이터 시스템구성 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 의한 빅데이터 생태계(하둡)의 개념도이다.
도 7은 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법의 빅데이터 툴에 의한 맵 리듀스 개념도이다.
도 8a와 도 8b는 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법의 SMS API에 의한 교신의 실시예이다.
그리고 도 9는 본 발명에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 의한 관련 툴로 생성된 단축 URL과 QR코드이다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법은;

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명토록 한다.

우선 도 1은 상기한 국내 등록 기술 "지게차의 원거리 진단 및 고장 경보 시스템(등록번호 20-0319142, 소멸)" 의 사용상태도이다.

상기 등록 기술은 지게차(1)의 원거리 진단 및 고장경보시스템에 관한 것으로 주된 목적은 지게차의 동작상태를 사전에 점검하여 미연에 고장을 방지하도록 함과 동시에 유·무선신호에 의해 고장신호가 접수된 지게차를 신속하게 수리하도록 하는 것이다. 이를 위한 상기 지게차의 원거리 진단 및 고장경보시스템은 지게차의 각 부에서 발생하는 고장을 검출하는 고장신호 검출장치와, 이 고장신호 검출장치에서 무선으로 송신된 고장신호를 수신하며, 이 고장신호를 중앙관리기에 유선으로 송신하도록 지게차 사용회사에 마련된 중계단말기와 이 중계단말기로부터 송신된 데이터를 저장하며 그에 따른 고장처리정보를 상기 지게차의 판매대리점에 마련된 인터넷 또는 팩스 등의 통신수단에 유·무선으로 전송하여 신속하게 출동하여 수리할 수 있도록 하는 메인 서버로 이루어진 중앙관리기를 포함하는 것이다. 이에 따라서 지게차의 고장을 미연에 방지할 수 있고, 아울러 고장 발생시 신속한 고장수리가 가능하여 운반, 하역의 생산성을 높인 이점이 있다.

그런데 상기 등록기술은 존속기간 만료로 소멸되어 상기 기술은 누구든지 제한 없이 사용할 수 있게 되었다.

본 발명의 설명은 상기 도 2 내지 도 8을 활용하여 종합적으로 설명하되, 대표도인 도 2와 도 6를 중심으로 하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.

본 발명의 의한 참여 주체는 도 2, 도 4 내지 도5에 나타나는 대로 최종 사용자(End user, U00)는 파워 유저(Power user)라고 할 수 있는 본 발명에 의한 시스템을 관리하는 시스템관리자(U1S), 지방정부와 고용관련 공무원들인 정부 등 기관 사용자(U50)와 전동지게차 관련 단체 및 직업교육 단체 및 학교, 고용보험 등 공공 사용자(U51)으로 구분되며 아울러 본 발명에 의한 딜러와 매매상사로 이루어진 조합원(U20)이고, 일상적인 사용자(Casual user)로서는 전동지게차 관리자(U30)와 전동지게차 수요자(U00) 등으로 구분된다.

상기한 최종 사용자들은 본 발명에 의한 시스템, 즉 인터넷 포털 사이트로 이루어진 각 지역 분산관리 시스템에 각 접속하여 소정의 자기 정보를 제공 및 변경하는 단계를 이행한다. 다만 본 발명에 의한 시스템은 구축할 때 최종사용자(U00)들이 직접 입력한 전동지게차 감정 내지는 판매기준가격 자료 혹은 정부의 전동지게차정보 사이트에서 각 지역의 전동지게차 기준가격 정보 등을 추출(Extract)하여 본 발명에 의한 시스템으로 가져 와서 네임노드와 데이터노드에 옮겨 놓도록(Load) 설계하는데 상기 과정은 나중에 좀 더 구체적으로 설명한다.

본 발명에 의한 데이터관리 시스템은, 우선 분산파일시스템으로 최종 사용자(U00)들이 중복하여 자기가 생성 내지 보유 정보를 입력하여야 하는 종래 시스템의 번거로움을 없애고, 도 5에 도시한 것과 같이 최종 사용자(U00)들이 해당 데이터를 스마트폰 혹은 데스크탑 등 인터넷에 연결된 보유 단말기에서 연결된 분산 데이터노드에 입력하면 각 데이터노드가 히스토리(이력)정보와 함께 관리하여 항상 최종 데이터 수정본을 유효 데이터로 활용할 수 있도록 한다.

위와 같이 같은 분산파일시스템의 구현은 도 6에서 도시하는 바와 같이 빅데이터 기본 툴인 하둡(Hadoop)을 이용하여 최종사용자(U00)들이 직접 입력한 투입 데이터(I00) 혹은 외부에서 추출한 최종사용자(U00) 관련 자료들, 즉 도 6에 도시된 투입 데이터 I01, I02, I03, I04, I05 등 각 트랜잭션 로그 파일과 요약 키값들은 네임노드에 싣고 주데이터 파일들은 데이터노드에 분산하여 싣도록 하는데 이때 네임노드는 메타디비(Meta DB) 형태로 관리하게 된다. 여기서 메타디비(Meta DB)란 도 5에 도시한 바와 같이 메타 데이터베이스(Meta Atabase)의 준말로서 데이터베이스의 카달로그라고 볼 수 있다. 이때 각 데이터베이스의 소유자(Dbadmin)은 한 개의 메타디비로 한정하지 않아 향후 병렬처리에 용이하도록 하고 네임노드의 메타디비는 제2의 네임노드(Secondary name node)를 구성할 수 있도록 하여 향후 레벨2의 메타디비(Meta DB)를 만들어 시스템에 활용할 수 있다. 그리고 데이터 노드(Data node)는 각 데이터베이스로서 주데이터를 병렬처리로 기존의 DBMS 처리의 경우보다 6배 이상 빠른 속도로 적재하거나 검색하는데 이는 2013.10.배포된 미국 구글의 파일시스템을 기반으로 하는 오픈소스(Open source)의 HDFS(Hadoop distributed file system, 하둡 분산파일시스템)으로 분산처리와 병렬처리 데이터 접근방식으로 설계하여 먼저 디스크를 검색하는 것을 배제하여 접근 속도를 신속하게 하고 안정적으로 많은 량의 데이터를 반복적으로 접근이 가능하도록 데이터를 64MB에서 1GB 범위의 블록(Block) 단위로 설계하여 구축하면 된다. 위와 같이 설계된 블록은 128MB로 하는 것이 바람직한데 이는 종래의 유닉스 운영체제의 4KB 단위의 블록과 비교할 때 엄청난 구조적인 장점을 보이는 것이다. 이러한 구조적인 장점이외에 상기 HDFS의 각 블록들은 싱글 포인트로 관리되는 운영체제 차원의 블록으로 운영되어 설치비용을 저렴하게 하면서도 기존 시스템보다 빠르고 안정적인 접근이 가능하도록 설계되는 것을 특징으로 한다.

도 5에 도시한 바와 같이 HDFS는 제 1, 2의 구조 즉, 마스터/슬레이브(Master/slave)구조를 가진다. HDFS 클러스터는 하나의 네임노드와, 파일 시스템을 관리하고 클라이언트의 접근을 통제하는 마스터 서버로 구성된다. 게다가 클러스터의 각 노드에는 데이터노드가 하나씩 존재하고, 이 데이터노드는 실행될 때마다 노드에 추가되는 스토리지를 관리한다.

상기 HDFS는 네임스페이스를 공개하여 사용자의 각 데이터가 파일에 저장되는 것을 허락한다. 내부적으로 하나의 파일은 하나 이상의 블록으로 나뉘어 있고 이 블록들은 데이터노드들에 저장되어 있다. 네임노드는 파일과 디렉터리의 읽기(Open), 닫기(Close), 이름 바꾸기(Rename) 등, 파일시스템의 네임스페이스의 여러 기능을 수행한다. 또한, 데이터 노드와 블록들의 맵핑(Mapping)을 결정한다. 그리고 데이터노드는 파일시스템의 각 클라이언트가 요구하는 읽기(Read), 쓰기(Write) 기능들을 담당한다. 또한 데이터 노드는 네임노드에서의 생성, 삭제, 복제 등과 같은 기능도 수행할 수 있다.

도 5에 의한 네임노드와 데이터노드는 GNU/Linux OS를 기반으로 하는 상용 리눅스 머신에서 실행하기 위해 디자인된 소프트웨어의 일부이다.

그리고 상기 HDFS는 자바 언어를 사용하므로 자바가 동작하는 어떠한 컴퓨터에서나 네임노드나 데이터노드 소프트웨어를 실행할 수 있다. 투입 데이터는 외부 데이터에서 추출하거나 추가 입력되는 데이터들을 네임 노드와 데이터 노드에 적재(Load)할 때는 맵 리듀스(Map reduce)작업을 수행하고 관리하기 위한 주 수행툴인 잡 트랙커(Job tracker, E20)와 종속적으로 맵(Map)과 축소(Reduce) 업무를 분산처리 업무로서 수행하고 관리하는 툴인 태스크 트랙터(Task tracker, E10)를 활용하여 맵 리듀스(Map reduce)작업을 수행하는데 이를 통하여 최종 사용자의 개인정보보호에 저촉되는 정보는 대체하거나 분리, 병합하여 본 발명에 의한 빅데이터 시스템은 원천적으로 개인정보보호 방안을 확보할 수 있다.

맵 리듀스작업에 대해서는 도 7을 사용하여 더 구체적으로 설명한다.

도 7는 본 발명의 실시예에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법 중 하둡(Hadoop)의 맵 리듀스 프로세스의 개념도이다.

투입되는 데이터(Input data, I00)는 도 5에 도시한 바와 같이 최종사용자(U00)들이 직접 생성하거나 보유한 정보 중 직접 입력하는 데이터, 정형 데이터(I01)와 기존의 공공 및 유관 기관이 보유 하고 있는 것을 가져온 것들로서 쉽게 가공이 될 수 있는 반정형 데이터(I02 내지 I03), 최종 사용자(U00)들이 쇼셜미디어를 통해 생성한 것이거나 본 발명에 의한 시스템과 송수신한 자료이거나 상담한 자료들로서 정형성이 전혀 없는 비정형데이터(I04), 그리고 신문기사 혹은 인터넷 등에서 수집한 비정형 수집데이터(I05)들을 모두 포함하는 것이다.

본 발명에 의한 빅데이터 시스템을 이용한 산업용 전동처 정비 및 고장 이력관리 방법은 상기한 투입데이터(I00)들을 본 시스템 프레임워크에 맞게 데이터 제련 단계를 거쳐 데이터 노드 랙(Data node rack)상의 각 데이터노드에 저장하도록 한다. 위와 같은 데이터 제련 단계가 도 5와 도 7로 도시한 하둡의 맵 리듀스(Map reduce) 단계이다.

원래 맵 리듀스는 구글에서 대용량 데이터 처리를 분산 병렬 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004년 발표한 소프트웨어 프레임워크이다. 상기 프레임워크는 당초 페타바이트(Petabyte) 이상의 대용량 데이터를 신뢰도가 낮은 서버로 구성된 클러스터 환경에서 병렬 처리를 지원하기 위해서 개발되었다. 상기 프레임워크는 함수형으로서 일반적으로 사용되는 맵(Map)과 리듀스(Reduce) 함수를 기반으로 구성된다.

도 7는 상기 맵 리듀스의 데이터 처리 진행과정을 개념적으로 보여 주는 것이다. 맵 리듀스의 작업은 맵(Map)과 리듀스(Reduce)의 두 가지 단계로 분류된다. 맵(Map)단계는 어플리케이션에 사용되는 데이터를 리듀스(Reduce)단계에서 처리하기 전에 미리 데이터를 제련하는 단계이다. 맵(Map)단계에서는 입력된 데이터를 <key, value>의 행렬로 변환하여 데이터를 정리하고 이때 비정상적인 데이터는 배제시킨다. 리듀스(Reduce) 단계에서는 맵(Map) 단계에서 생성된 <key, value> 데이터를 이용해서 처리하는 단계이다.

맵(Map) 단계에서 많은 양의 <key, value> 조합의 데이터가 생성되는데 그 데이터들 중에서 똑 같은 key를 갖는 데이터들이 하나의 리듀스(Reduce)를 실행하는 노드로 맵(Map) 단계에서 생성된 데이터를 전송한다. 이 리듀스(Reduce)단계를 실행하는 노드는 전송 받은 데이터로 사용자가 정의한 작업을 실행한다. 상기 과정에서 <key> 값은 차량 관리자의 성명, 생년월일 및 전동지게차 형명 및 용량, 롯트 번호 등 여러 개 중 하나로, 다만 변별력이 떨어지는 경우에는 다수로도 할 수 있도록 설계하는 것이 바람직하다.

도 6에 도시된 하둡 생태계(E00)에서 작업의 단위는 잡(Job)이다. 각 단위 잡(Job)은 투입 데이터(I00)와 맵 리듀스 프레임워크와 기타 다른 환경 설정 정보로 이루어진다. 그리고 각 잡(Job)은 다시 맵 태스크(Map task)와 리듀스 태스크(Reduce task)의 태스크(Task)로 분류된다. 맵 리듀스 프레임워크 프로그래밍 모델은 각 노드 역할을 하는 컴퓨터들이 모여서 도 5에 의한 도시와 같이 하나의 클러스터를 형성한다.

각 노드는 잡 트랙커(E20)와 태스크 트랙커(E10) 노드의 두 종류로 구성되고 하나의 잡 트랙커(E20)와 여러 태스크 트랙커(E10) 노드가 뭉쳐서 다른 하나의 클러스터를 형성하는 것이다. 태스크 트랙커(E10)는 각 태스크(Task)를 실행하는 역할을 하고 잡 트랙커(E20)는 여러 개의 태스크 트랙커(E10)에서 태스크(Task) 할당을 스케쥴링하여 각 잡(Job)을 실행한다.

그리고 데이터를 분배하기 위해서 태스크 트랙커(E10)에 다시 전달하여 태스크 트랙커(E10) 사이의 실행 시간의 균형을 맞추어 주는 방법이 있다. 하지만 이런 방법은 실행 중간에 한번 전송된 데이터를 다시 전송하는 데이터가 많아지게 되어 전체 네트워크에 혼잡이 나타나서 하둡의 전체적인 성능이 떨어질 수 있으므로 데이터를 분배하기 전에 먼저 각 노드의 성능과 상태를 파악해서 적절한 크기의 데이터를 분배하는 방법을 사용하는 것이 바람직하다.

본 발명에 의한 하둡 생태계(E00)에서는 각 태스크 트랙커(E10) 들이 직접 입력된 데이터를 갖고 있는 소스 컴퓨터들이 네트워크상으로 가장 근접한 것을 기준으로 정렬되는 것이 바람직하다. 그리고 투입 데이터(I00)를 각 데이터 노드로 전송할 때 가장 가까운 태스크 트랙커(E10)에게 먼저 데이터를 잡 트랙커(E20)의 지시에 따라 전송한다.

본 발명에 의한 빅데이터를 이용한 본 시스템의 실시예에서는 투입 데이터(I00)를 태스크 트랙커(E10)에 전송하기 전에 다음의 세 가지를 고려해서 데이터를 분배하는 것으로 스케쥴링하는 것이 바람직하다. 즉, (1)데이터 소스 검퓨터에서 태스크 트랙커(E10) 사이에서 데이터를 전송하는 시간, (2)태스크 트랙커(E10)의 큐에 있는 처리할 데이터의 양, (3)태스크 트랙커(E10)가 단위 데이터를 처리하는데 필요로 하는 시간 등을 고려하여 데이터를 분배하는데 이는 데이터를 전송할 때 데이터 블록들로 이루어진 데이터 그룹마다 아이디(ID)를 할당하여 그룹을 구분하게 해주며 데이터 노드(서버)에서 태스크 트랙커(E10)로 전송할 때의 시간을 기록, 저장한다. 그 후에 태스크 트랙커(E10)가 맵핑(Mapping) 작업을 수행완료하면 각 작업 기록과 함께 잡 트랙커(E20)에게 완료 신호를 보내면 작업 처리량을 계산하여 저장한다. 상기와 같은 방법을 통해서 본 발명에서 제안하는 상기한 세 가지의 고려사항을 통합하여 계산하여 각 서버 시스템의 처리량이 상대적으로 줄어들도록 하고 각 태스크 트랙커(E10) 사이에서 성능의 순위를 매겨 서버 관리 및 향후 작업 배분에 에 참고하도록 하는 것이 바람직하다. 그런데 단지 단 한두번의 태스크 트랙커(E10)에 대한 기록으로 태스크 트랙커(E10)의 상태와 성능을 파악하는 것은 정확하지 않은 정보를 바탕으로 데이터를 분배하는 것은 배제하는 것이 바람직하다. 따라서 태스크 트랙커(E10)의 이전성능 측정값을 지우지 않고 현재 측정한 값과 함께 고려하는 이동평균값을 적용방식을 사용하는 것이 바람직하다.

그리고 상기 이동평균값 적용뿐만이 아니라 향후 반복 적용을 통해 주기적으로 추세 분석하여 최적의 성능을 보여주는 값으로 정하는 것이 바람직하다. 새로 입력된 값 이외에 리스트에 있는 나머지 값들은 이미 정렬되어 있는 상태이기 때문에 삽입 정렬을 사용하면 이 알고리즘의 수행시간은 HDFS를 이루는 노드 개수 n에 대해서 0(n)이 되어 빠르게 정렬을 할 수 있는 이점이 있다. 그리고 본 발명의 실시예에서 사용하는 맵 리듀스 어플리케이션으로는 투입 데이터(I00)의 숫자를 계산하는 워드 카운트(Word count)와 년도와 날짜를 키 값으로 하는 연혁적 형식의 히스토리기록(History records)를 입력된 데이터를 가져오도록 한다.

우선 워드 카운드(Word count) 어플리케이션은 투입 데이터(I00)로 문서 파일들을 받는다. 이 문서 파일들을 태스크 트랙커(E10)에 태스크를 분배를 해주면 맵 태스크(Map task)를 실행하는 태스크 트랙커(E10)는 입력 받은 데이터 파일에 있는 모든 문자들을 공백 문자를 기준으로 단어를 만드는데 이 단어가 프로그램에서 키 값이 된다. 리듀스 태스크(Reduce task)는 이 특정키 값을 갖는 데이터들만 받고 그 데이터의 개수를 모두 더해서 단어의 개수를 계산한다. 그리고 상기 히스토리기록(History records) 어플리케이션은 년도를 키 값으로 갖는 특정한 형식의 레코드로 이루어진 데이터 파일을 투입 데이터(I00)로 사용한다. 맵 태스크(Map task)는 받은 데이터 파일에 있는 레코드에서 년도와 날짜 형식으로 이루어진 레코드를 가져와서 정렬하여 데이터 노드에 적재한다. 위와 같은 각 어플리케이션 작업은 대부분 직접적인 배치(Batch) 작업으로 이루어지는데 하둡 관련 툴인 피그(Pig)나 하이브(Hive) 패키지를 이용하여 종래의 SQL(Ansi SQL)구문을 직접 사용하거나 간접적으로 쿼리 검색해 선택할 수도 있다.

본 발명에 의해 생성되는 입출력 데이터에 대하여 부여되는 <key>값은 데이터가 입력된 일자 및 할당된 데이터그룹 아이디(ID)와 같이 각 데이터의 지문과도 같은 기능을 하는데 분산시스템으로 설계된 하둡 생태계의 맵 리듀스 배치 및 실시간 처리를 통하여 데이터 보호 및 보안의 문제를 해소하는 것은 물론 상기와 같은 과정을 통하여 최근 가장 이슈가 되는 최종 사용자의 개인정보 보호를 위하여 추출하는 정보 중 보호대상이 되는 성명은 일부를 다른 문자로 대체를 하고 주민등록번호는 앞의 여섯 자는 살린다.

실례로서 살펴보면 주민등록번호 앞자리 '590410'는 '1959년 4월 10일 출생'으로 분리(Partition)를 하고 뒷자리는 일곱 자리는 코드 식별하여 성별(1/2), 출생지역으로 합체(Merge)하여 데이터 노드에 별도로 보관하면 개인정보보호법 및 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률에 의한 개인식별 요소 삭제 또는 비식별화 처리 기법에 충족하면서 공공 데이터를 적법하게 수집할 수 있고, 본 발명에 의한 시스템에서 출력 데이터(000)로 적법하게 이용할 수 있다. 위와 같은 개인정보보호 단계를 각 빅데이터 툴을 적용하여 좀 더 구체적으로 설명을 하면 하둡의 주키퍼(Zookeeper)가 개인식별 요소를 삭제하고 비식별화 처리하는 맵퍼(Mapper)들을 관리 조정하는 패키지로서 기능을 하도록 한다. 위와 같은 전체 작업의 흐름을 관리하는 패키지로서는 플라밍고(Flamingo)패키지를 사용하는데 대안으로는 우지(Oozie), 루이지(Luigi), 아즈카반(Azkaban), 팰콘(Falcon) 등이 있다.

그리고 이미 상술한 바 있는 분산관리시스템(HDFS)의 관리는 하드웨어 즉면에서 HDFS 혹은 하둡 생태계(E00)의 주된 툴은 잡 트랙커(E20)로서 Hbase를 주패키지로 설계하는 것이 바람직하다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법의 하둡 생태계(Hadoop Ecosystem, E00)이다.

도 6에 도시된 하둡 분산파일시스템(HDFS)(E10) 혹은 하둡 생태계(E00)는 하드웨어 구조로는 도 5의 도시와 같이 네임노드(Name node)와 데이터 노드(Ata node)로 구성된다. 네임 노드는 데이터의 디렉토리 구조에 대한 정보를 저장하고 데이터 노드는 실제 데이터를 저장한다. HDFS(E1O) 혹은 하둡 생태계(E00)에서는 기존의 DBMS과는 반드시 구조화 저장을 해야 하지만 비구조화 되어 저장하고 하드웨어나 데이터를 병렬처리가 가능하도록 설계되어 있다.

본 발명에 의한 본 발명의 실시예에 따른 각 처리 단계는 종래의 데이터베이스 구축 단계가 데이터의 추출, 변환, 그리고 적재 등의 3 단계로 구성되는 것에 대해 본 발명에 의한 데이터베이스 구축은 도 6에서 도시하는 바와 같이 투입 데이터(I00)의 (1)추출(Extract)와 (2)적재(Load)와 (3)변환(Transform)와 (4)적재(Load), (5)데이터 마이닝(Ata mining) 등의 5 단계로 구성되는 것(E50)이 바람직하다. 그리고 (1)추출 단계에서는 투입되는 투입 데이터(I00)의 종류에 따라 정형, 반정형 및 비정형 데이터(I01, I02, I03, I04, I05)의 경우는 빅데이터 생태계(하둡)(E00) 내에 있는 각 플럼(Flume), 추곽(Chukwa) 등의 패키지로 사용하고 SNS나 단문자 송수신 혹은 수집 데이터의 경우는 수크푸(Sqoop), 하이호(Hiho )패키지를 이용하여 배치작업 처리한다. 그리고 (2)적재(Load) 단계에서는 피그(Pig)와 하이브(Hive), 몽고디비(MongoDB)를 이용하여 직접적인 맵 리듀스 작업으로 통하여 메타디비 작업과 데이터저장 작업을 배치로 작업 수행한다.

아울러(3)변환(Transform)작업을 수행하기 위하여 임팔라(Impala), 타조(Tajo) 등 SQL 쿼리 작업으로 실시간으로 메타디비의 구조화 작업을 할 수 있고, 위 작업의 통하여 네임노드와 데이터노드의 DBMS의 구조화를 업데이트하고 각 데이터 노드에 데이터를 실제 (4)적재(Load)하며, 그 적재된 데이터를 머하우트(Mahout), 앵커스(Ankus) 혹은 본 발명에 의해 특징적으로 수행하는 방법으로는 (5)데이터 마이닝(Ata mining)이 있는데 이는 데이터의 분석으로 예측, 기술 및 권고를 하기 위한 정보로 가공하는 작업을 의미하는데 이를 수행한 후에 프로그램 R 등 응용프로그램으로 통계수치화하거나 분석결과를 도시화하여 활용하는 5 단계로 구성되는 것이 바람직하다.

그리고 도 6에 의한 응용 프로그램(A00)으로는 쇼셜 미디어와 연동하기 위한 SNS API(A11)와 단문자를 주고받기 위한 SMS(A12)가 있고 자료의 통계, 분석과 보고서 작성을 위하여 MySQL(A11)이나 NodeXL이나 SAS 혹은 프로그램R(A12)을 사용하는 것이 바람직하다.

그런데 위와 같은 응용프로그램들은 SAS 외 모두 오픈소스이어서 도입비용 부담이 거의 없다.

도 8a는 본 발명의 실시예에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법 중 레벨 1 단계의 전동지게차 관리자(U30)에 대한 단문자(Short message) 발송결과 화면이다.

우선 본 발명의 실시예에 따른 단문자로 전동지게차 관리자(U30)에게, "전동지게차 정보] 안산공장 PM님! 귀하 보유 전동지게차(1004)는 1개월 내 축전지 정비가 필요합니다! 상세 내용은 'www.bat2.co.kr/AS1004'" 라고 전동지게차 수요자에게 기준시점의 고객 맞춤 전동지게차 정보 인터넷 URL에 제공한다. 이때 전동지게차 수요자(U40)는 먼저 제공된 정보를 참조하여 전동지게차 구매 활동을 할 수 있고 구매 조건을 변경하여 전동지게차 정보를 받기를 원할 수도 있다. 후자의 경우에 예로서 전동지게차 수요자(U40)는 문자로서 '다른 지게차의 2개월 내 정비 정보 부탁' 하여 보유한 다른 전동지게차의 정보도 요청할 수 있는데 이때 본 발명에 의한 시스템은 이에 대해 "[전동지게차 정보] 귀하 보유 다른 전동지게차(3대)의 2개월 내 정비 필요성은 없습니다." 라는 답신을 해주어 본 발명에 의한 전동지게차 거래 시스템에서 고객맞춤 전동지게차 정비관련 정보를 생성하여 전동지게차 관리자(U30)에게 제공한 이후에도 계속적인 교신을 통하여 전동지게차 관리자(U30)의 전동지게차 관리 활동에 기여하게 한다.

그런데 상기 고객맞춤 전동지게차 정비관련 정보라는 것은 전동지게차 관리자(U30)와 전동차 관련 정보 제공자 즉, 전동지게차 관리자(U30) 및 정비 및 수리 담당자 등 양방이 있는 문제이다. 이에 위와 같은 전동차 정비 및 수리 과정은 전동지게차 관리자(U30) 일방의 노력만으로 해결될 문제가 아니라 협동조합 내 전동지게차 정비 및 수리 담당자(U13) 등의 상호 응답이 있어야 해결되는 문제인 것이다. 그럼에도 불구하고 기존의 전동지게차 관리시스템은 여전히 단방향 조건 검색을 하는 시스템으로만 되어 있다.

이를 대하여 본 발명에 의한 시스템에서는 상기 단방향 검색 조건을 대체하는 양방향 퍼지 매칭(BDFM, Bi-directional fuzzy matching)방식을 도입하는 시도를 할 수 있는데 이는 종래의 매칭 알고리즘의 선호도 입력값(가중치)를 ㄹ아퍼지 알고리즘을 통해 자동 계산된 매칭률값을 자동화된 양방향 퍼지 매칭하도록 설계할 수 있다. 그러나 상기와 같은 시도는 결국은 전체 전동지게차 데이터를 대상으로 하기 때문에 검색 속도가 느려지고 결과 또한 많아져서 오히려 기존의 단방향 조건 검색의 기능성과 효율성을 넘기 어렵다.

이에 본 발명의 하나의 실시예에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에서는 1 단계로서 각 전동지게차 수요자(U40)에 대하여 네임노드의 메타디비를 이용하여 거리계산(Dist)함수와 양방향 퍼지 매칭(BDFM, Bi-directional fuzzy matching) 알고리즘을 채택하여 사용하는 것이 바람직하다.

이를 대하여 종래의 정보검색 시스템은 대개 각 조건간의 교집합을 이용하여 제시 조건이 모두 정확하게 매칭(Matching)되는 경우에만 정보를 제공한다. 즉, 입력 조건에 하나라도 만족하지 않으면 정보를 제공하지 못해 정보 수요자 입장에서는 다른 가능성을 고려할 수 있는 다른 관련 정보를 얻지 못하게 되는 단점이 있었다.

위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 일반적으로 퍼지 매칭(Fuzzy matching)방식을 도입하여 수요자가 직접 요구하는 조건에 일치하는 정보뿐만이 아니라 전체 정보 가운데 검색 조건과 유사성 정보를 확률로 계산하여 관련성이 높은 정보로서 순차적으로 보여 주는 방식을 도입한다. 상기 퍼지 매칭 방식은 다양한 조건을 고려하여 관련성이 높은 정보를 제공함으로써 정보 수요자와 제공자의 시각 차이를 효과적으로 좁히는 장점이 있다.

이에 본 발명에서도 상기한 바 퍼지 매칭 방식을 도입하기 위하여 각 변수들을 검토해보면, 상기 정보의 수요자인 전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비 조건 p와 정보 및 서비스 제공자 측인 조합원(U20)의 정비 제공 조건 c는 매칭(Matching)을 위한 동일한 속성 a _k를 각 가진다. 즉, 이를 산식으로 나타내면

이때 상기 산식에 의한 매칭률(Matching rate)은 조건의 부합 정도(유사성) 정보는 각 항목별 중요도에 따른 가중 평균으로 나타낼 수 있다. 그리고 전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비조건 p.a _i과 조합원(U20)의 정비제공 조건 c.a _i의 유사성 정도를 다음과 같은 DIST 함수식을 통해 확률로 그 결과치를 계산한다.

상기 DIST 함수의 정보 항목이 명목 또는 서열 척도인 경우 유사성테이블(AFFTable)에 기록된 유사성을 활용한다. 이러한 정보의 항목으로는 지역, 전동지게차 형명 및 용량, 롯트 번호, 차량가격, 연식, 운행거리, 사고여부, 정비·수리 이력, 품질보증, 전동지게차 관리자 직종 및 관리자 성명 등이 포함된다. 상기 각 항목이 서열 또는 등간 척도인 경우에는 확률계산 공식에 따라 유사정도를 계산한다. 그리고 상기 유사성테이블의 값과 확률계산 공식은 전문가의 경험이나 과거활용 이력을 이용하여 사전에 결정되는 것이 바람직하고 아울러 기계학습에 의하여 수정된 최종 수치를 항상 사용하는 것이 바람직하다.

본 발명에 의한 시스템에서 사용하는 알고리즘인 양방향 퍼지 매칭(BDFM)은 각 사용자들의 상호 선호도를 자동 계산하여 정보 수요자과 제공자의 매칭률을 높이는 알고리즘이다.

그런데 상기 BDFM 알고리즘은 도입 초기 혹은 사용이 저조할 경우에는 사용자 정의 데이터가 정립되어 있지 않아서 결과치가 왜곡될 수 있지만 계속적인 알고리즘 적용을 통하여 각 사용자들은 점차적으로 더 정확한 사전 선호도 정보를 얻게 되어서 점차 정밀하게 될 것이다.

본 발명에서 채택하는 BDFM 알고리즘의 상세코드는 다음과 같다.

BDFM(전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비 조건 p')

* 전동지게차 관리(U30)의 소정기간 내 정비 조건 p'와 정보 및 서비스 제공자인 조합원(U20)의 정비제공 조건 c간의 매칭률을 계산하여 보유 전체 전동지게차와의 매칭률을 저장한다.

1. p_r ← RANK(S(p',C))

* n은 전체 전동지게차량이다

2. For(j = 0, j < n, j++)

c_r ← SEARCHR(RANK(S(c _i, P)), p')

End for

3. a = w ₁ * p_r + w ₂ * c_r

화면 디스플레이 방식을 결정하여 결과를 제공한다.

End Function

상기 BDFM 알고리즘 상세코드에서 첫 단계는, 특정 전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비 조건 p'와 모든 전동지게차량

와의 매칭률을 계산하여 p_r에 각각의 순위를 저장한다.

p는 시스템에 입력된 전동지게차 데이터에 기재된 소망되는 정비제공 조건이며, p'은 본 발명에 의한 시스템에서 제공하는 서비스를 사용하는 특정 전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비 조건을 나타내며 P는 전동지게차 데이터 전체 풀(Pool)을 나타낸다.

상기 RANK 함수는 매칭률에 따른 순위를 계산하는 함수이다. 전동지게차량 데이터 개수가 n개일 경우 계산량은 0(n)이다. 매칭률은 상기한 바와 같이 피지 매칭을 이용하여 계산하는 것이 바람직하다. 그리고 두 번째 단계에서는 정보 및 서비스 제공자측인 조합원(U20)의 희망판 조건에 따라 전동지게차 관리자(U30)의 순위를 계산한다.

그리고 정보 및 서비스 제공자측인 조합원(U20)의 소망 정비제공 조건에 따라 전동지게차 관리자(U30)의 소정기간 내 정비 조건을 검색하여 상기 조합원(U20) 소망 정비제공 조건에 따른 전동지게차 관리자(U30)간 조건간의 매칭률을 정렬하여 구한다.

상기SEARCHR 함수는 상기 조합원(U20)의 소망 정비제공 조건 c에 맞추어 모든 전동지게차 관리자(U30)의 p와 매칭률을 계산하였을 경우에 전동지게차 관리자(U30)가 입력한 소정기간 내 정비 조건 p'의 순위를 계산한다. 이에 시스템에 입력된 전동지게차 데이터의 정보가 m개일 경우는 매칭률 계산량은 0(n*m)이 된다.

세 번째 단계는 양측 모두에게서 높은 선호도를 보이는 정보를 상위에 나타내기 위하여 전동지게차 수요자(U40) 측면에서의 순위 p_r와 조합원(U20) 측면에서의 순위 c_r를 가중 평균하여 합의 값이 높은 순서대로 그 결과를 제공한다.

전동지게차 관리자(U30) 개별 선호도와 정보 및 서비스 제공자 조합원(U20)의 선호도를 중요도 순위에 따라 가중치를 각 적용하여 순위를 정렬함에 있어서는 본 발명에 의한 시스템의 적용 초기에는 동일한 가중치를 적용하는 것이 바람직하므로 그 계산량은 0(Max(m, n))이 된다. 다만 전체 전동지게차 정보량과 본 발명에 의한 시스템이 보유하는 전동지게차 데이터의 수량이 거의 같다는 가정으로 전체 매칭률 계산량은 0(n ² ) = 0(n) + 0(n*m) + 0(Max(m, n))이 된다.

그런데 본 발명에 의한 전산시스템에서는 전동지게차 관리자(U30)와 판매자 조합원(U20) 양측의 선호도를 해당 정보 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 방법의 제공하고자 하는 것이다.

이에 첫 번째 제공 방식은 두 가지 선호도를 평균하여 결합하여 한 개의 데이터로 제공하는 것으로 사용자에게 한 개의 결과만을 제공받아 사후 혼동을 최소화하는 장점이 있고 두 번째는 두 가지 선호도를 순위에 모두 제공하되 두 가지 모두 높은 선호도를 보이는 정보에 대해서 강조를 하여 가시성을 높여 주는 방식을 도입 검토하고자 한다.

상기 방식들 중에서 각 정보 사용자가 두 가지 선호도를 모두 참고하여 스스로 판단하도록 하는 것이 더 좋을 것이므로 본 발명에서는 두 번째 방식을 채택하는 것이 바람직하다. 다만 제공하는 정보의 수를 3~5개 정도를 제한하고 그 제공하는 방식은 SNS 내지 SMS 매체를 사용하는 것이 바람직하다.

상기한 바와 같이 본 발명에 의한 빅데이터 플랫폼에서 정보 및 서비스 제공자 측인 조합원(U20)과 전동지게차 관리자 및 수요자 측인 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)의 희망 조건들을 상기 BDFM 알고리즘으로 권고 순위를 정할 때는 1 단계에서는 우선 10개 이내의 실제 데이터를 지정하고 2 단계에서는 지정된 실제 데이터의 비교 순위를 결정한다. 이때 각 단계마다 지역, 전동지게차 형명 및 용량, 롯트번호, 차량가격, 연식, 운행거리, 사고여부, 정비·수리 이력, 품질보증, 사용자 직종 및 사용자 성명 등 각 데이터 필드에 가중치를 달리 부여하여 기대 매칭률을 계산하게 된다.

각 데이터필드에 대한 가중치는 초기에는 실제 데이터가 없으므로 정보 및 서비스 제공자 조합원(U20) 및 전동지게차 관리자(U3) 내지 수요자(U40)에게 직접 입력을 받을 수 있고 본 발명에 의한 시스템에서 임의로 지정하여 입력할 수도 있는데 최초에는 동등한 수치를 부여할 수도 있다. 3단계는, 2단계에서 계산한 기대매칭률을 정보 및 서비스 제공자 조합원(U20)와 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)측의 쌍방 순위를 고려하여 조정한다. 즉, 조합원(U20)의 지정 순위에는 들어가 있는 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)의 순위에 조합원(U20)가 들어가 있지 않는 경우와 그 반대의 경우, 즉 판매자 조합원(U20)와 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)가 불일치(Mismatch)하는 경우에는 불일치 데이터의 지역, 전동지게차 형명 및 용량, 롯트번호, 차량가격, 연식, 운행거리, 사고여부, 정비·수리 이력, 품질보증, 전동지게차 관리자 내지 수요자 직종 및 그 성명 등 순으로 가중치를 다시 부가하여 일치될 때까지 배치(Batch) 및 반복 작업(Shuffle)을 통하여 조합원(U20)과 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)의 정보가 소정의 수량(이는 상기한 바와 같이 3~5개로 하는 것이 바람직하다.)만큼 추출하도록 조정한다.

4단계에서는 위와 같은 과정에서 조정된 전동지게차 정보를 조합원(U20)측과 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)측에 동시에 SNS 및 SMS 매체를 통해 단문자 정보로 제공한다. 그리고 5단계에서는 조합원(U20)측과 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)측에서 응답하는 자료는 추출하여 다시 조합원(U20)와 관리자(U30) 내지 수요자(U40) 자료와 메타디비를 갱신하도록 한다.

도 8b는 본 발명의 실시예에 따른 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법 중 레벨 2 단계의 전동지게차 관리자(U30)에 대한 단문자(Short message) 발송결과 화면이다.

상기 도 8b의 화면을 보면, 현재 시점의 전동지게차 정보는 같지만 추가로 "[권고사항] BAT2를 통하여 품질보증을 받으시면 추가로 200만 원 더 받고 매매가 가능합니다." 라는 정보를 추가로 주고 있다. 여기서 본 발명에 의한 전동지게차 전산관리 시스템은 추가로 품질보증과 판매가격 인상이라는 데이터필드에 대하여 변경가능성을 염두에 두고 전동지게차 관리지(U30)에게 상기와 같은 권고사항 정보를 제공함으로써 좀 더 확장된 서비스를 제공하고 있도록 설계한 것이다. 그리고 도 8b와 같이 정보 및 서비스 제공자인 조합원(U20)에게 전동지게차 품질보증과 판매가능 시기를 조정하면 더 많은 전동지게차 데이터 풀(Data pool)을 가질 수 있도록 상기 권고사항 정보를 제공하도록 설계한 것이다.

위와 같은 사항은 도 8a는 레벨1 단계로서 단지 현재시점을 기준으로 메타디비의 비교 단계를 거쳐 실제 데이터의 기대매칭률 순위를 계산하여 상위 기준으로 정보 및 서비스 제공자 조합원(U20)과 전동지게차 관리자(U30) 내지 수요자(U40)에게 정보를 제공하는 것에 대하여 도 8a와 도 8b는 레벨 2의 단계로서 레벨 1의 처리에서 메타디비를 확장하여 변경하여 비교하는 과정을 별도로 추가하여 반복 작업을 수행하도록 설계한다. 이때 전동지게차 품질보증에 대한 정보는 본 발명에 의한 정보 및 서비스 제공자측인 협동조합의 별도 품질보증 부문의 데이터베이스를 참조하도록 설계한다. 그리고 상기에서 각 최종사용자(U00)들이 상호 소통하기 위한 매체는 인터넷과 소셜 미디어(Social media)로 하되 기본적인 인터넷 매체는 HTML5를 이용하여 하이브리드앱(Hybrid App, URL1 내지 URL2)으로 구축하되 쇼셜미디어와 데스크탑에서 같은 자원을 공동으로 사용하며 유지보수가 일괄적으로 이루어 지도록 하는 것이 바람직하다.

상기 하이브리드앱(A21)은 이름 그대로 웹(Web)과 네이티브앱(Native App)이 혼합하여 합쳐진 것을 하이브리드앱이라고 한다. 혼합의 간단한 형태로는 네이티브앱을 구동시키면 정해진 웹페이지(Web page)를 불러오는 방식이고 좀 더 복잡한 형태로는 네이티브앱 안에 HTML이나 이미지를 미리 넣어놓고 일부는 자체 내장된 HTML 코드를 읽어서 화면에 뿌려주고 나머지는 인터넷에 접속한 후에 서버에서 정보를 가져오기도 한다.

어느 방식을 택하던 간에 기본적인 것은 네이티브앱이 먼저 실행되어서 다시 웹기술로 만들어진 코드를 불러 오는 것입니다. 하이브리드앱의 단점은 네이티브앱보다 훨씬 성능이 떨어지는 것은 말할 것도 없지만 웹앱(Web app)보다도 속도가 떨어지는 수가 있다. 그리고 하이브리드앱의 장점은 최신 웹 기술의 산물인 HTML5를 이용하여 알맹이들은 웹 기술로 쉽고 빠르게 만들고 스토어 등록이나 카메라 구동 등 몇 가지 오브젝트만을 네이티브앱으로 추가시켜 줌으로써 인터넷 웹과 아이폰앱 및 안드로이드앱을 각 따로따로 만들 필요도 전혀 없어 인터넷 웹 하나를 수정하면 각 플랫폼 전체에 적용되므로 유지보수도 용이하여 향후 대세가 될 기술이다.

원래 URL단축(URL shortening) 기능은 인터넷 월드 와이드 웹(World wide web)상의 긴 URL을 짧게 만들어 주는 기술이다. URL단축 기능을 제공하는 서버는 원래 HTTP 넘겨주기 기법에서는 클라이언트를 긴 URL로 넘겨주는 것을 단축하여 넘겨주는 것이다. 수백 바이트 길이의 URL이 있을 수 있지만, 단축된 URL은 대개 URL 단축 서버의 주소 뒤에 6~7자리 정도의 쿼리(Query)가 붙어 있어서 길어야 30 바이트 수준을 넘지 않기 때문에 자원을 절약하고 보는 이로부터 관심을 끌 수 있다. 덕분에 트위터(Twitter)와 같은 마이크로 블로그 서비스(Micro blog service)에서 개발되어 많이 쓰인다. 반면에 클라이언트는 직접 접속하기 전까지는 URL제공자의 설명을 믿고 위험 사이트로 유도될 수 있기 때문에 피싱이나 사기, 클릭 유도, 스팸 등의 위험부담을 안게 되기도 한다. 이 때문에 본 발명에 의한 URL단축 서버에서는 특정 URL단축을 거부하는 기능을 구비하는 특징이 있으며 아울러 악성URL 체크로 악성코드가 포함된 주소는 자동으로 필터링 되어 단축이 제한되어 걱정 없이 안전하게 이용할 수 있으며 단축 URL 뿐만이 아니라 QR코드로 활용할 수 있도록 설계하는 특징이 있어야 한다. 그리고 상기 인터넷 용어인 URL(Uniform Resource Locator)은 네트워크 자원이 어디에 있는지 알려주기 위한 규약으로 네트워크 자원을 찾아가기 위한 정해진 구조를 가진다. URL은 여러 가지 요소로 이루어질 수 있지만 대부분 프로토콜(Protocol), 호스트(Host), 도메인(Domain), 하위 디렉토리(Subdirectory) 등으로 이루어진다.

본 발명에 의한 실시례에서 사용하고 있는 전동지게차 빅데이터서버 시스템의 분산 데이터베이스 서버에 있는 해당 전동지게차 관리데이터의 URL은 "http://www.bat2.co.kr/AS1004.AS/"이고, 하위 디렉토리인 "AS1004.AS" 은 그대로 단축 URL이 되도록 하고, 이는 QR코드 작성할 때 병기하여 같이 사용하는 것으로 설계하는 것이 바람직하다.

상기한 바 본 발명에 의한 단축 URL은, 자바(Java)의 정메서드(Static method)인 getShortenUrl()에 해당 인터넷 주소를 문자열(String)로 입력(본 발명에 의한 URL "http://www.bat2.co.kr/AS1004.AS"하도록 하면 단축 URL API에 의하여 이를 변환된 단축 URL 문자열(String)로 자동 리턴 하는데 이는 상당히 긴 문자열이므로 운영자가 직접 숫자, 알파벳 소문자/대문자로 이루어진 5~8개의 문자 조합, 가령 본 발명에 의한 서브디렉토리에 맞추어 "AS1004" 를 직접 입력하여 단축 URL로 작성하는 방법을 채택한다. 아울러 본 발명에 의하여 단축 URL 생성할 때 QR코드도 동시에 생성하도록 설계한다. QR코드(QR code)은 흑백 격자무늬 패턴으로 정보를 나타내는 매트릭스 형식의 이차원 바코드이다. QR코드의 구조 일반 바코드는 단방향 즉, 1차원적으로 숫자 또는 문자 정보가 저장 가능한 반면에 QR코드는 종횡으로 2차원 형태를 가져서 더 많은 정보를 가질 수 있으며, 사진 및 동영상, 지도, 명함 등 다양한 정보를 보다 편리하게 담아낼 수 있다. QR코드는 숫자 최대 7,089자, 영숫자(코드표가 따로 존재) 최대 4,296자, 8비트 바이트 최대 2,953바이트, 한자(漢字) 1,817자를 담을 수 있다

본 발명에 의해 생성된 단축 URL과 QR코드 실시예는 도 9와 같다. 상기 QR코드 하단의 ' AS1004'는 단축 URL인데 안산공장 1004번 전동지게차라는 의미인데 사용자는 QR코드를 스캔하거나 본 발명에 의한 URL에서 단축 URL를 입력하면 해당 전동지게차관리대장으로 직접 연결할 수 있도록 하고, 관리자 내지 시스템 관리자에게는 별도의 아이디와 패스워드를 부여하여 좀 더 세분화된 정보를 조회하거나 입력할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.

도 7에 의한 입출 데이터 중 투입 데이터(I00)는 상기한 바와 같이 제조업체 및 공인 산업용 전동차량검사소와 사설검사 업체에서 검사를 시행한 후에 생성하는 산업용 전동차검사 정형 데이터 정보와 검사자로부터 입력받은 상기 전동차의 육안검사 결과, 내부 또는 외부를 촬영한 이미지 데이터를 각 데이터노드로 송신하고, 다른 데이터노드는 정부 및 지자체의 전동처차조사서, 세금과 과태료 정보 등 그리고 보험개발원의 사고 및 정비이력, 보험 관련 자료 등 공공 데이터베이스로부터 해당 전동차의 공공 정보를 제공받아 기초자료로 하고 아울러 전동지게차 관리자(U30)와의 전화 상담자료 및 이메일, 판매 업체 및 담당 딜러의 의견 등 소셜미디어 자료 등 각 정형(I01), 반정형(I02, I03) 및 비정형(I04, I05) 데이터 형태의, 그야말로 빅데이터를 아무런 구분 없이 분리된 형태로 각 데이터노드에서 입력받아 향후 맵 리듀스하여 출력 데이터(000)로서 생성하여 활용한다.

상기 출력 데이터는 소정의 점검리스트(Check list) 형태 혹은 정형화된 보고서 형태로 생성하여 데이터를 보관할 수도 있고 문서화 직전의, 언제든지 문서화할 수 있는 상태의 반가공 데이터로 데이터노드에 보관할 수도 있다. 그리고 상기 입력데이터는 수집시 전동지게차 관리자(U30)의 사용동의를 얻어서 확보하는 등 개인정보보호 정책을 수립하여 엄격히 준수하면서 상기 저장 데이터는 해당 전동차량을 폐차할 때까지 관리 하도록 한다.

본 발명에 의한 시스템의 성공 여부는 투입데이터 수량 확보가 관건이 될 수 있는데 상기한 투입 데이터의 성공적인 확보는 딜러와 매매상사를 구성원으로 하여 협동조합을 구성하여 상기 협동조합을 주체로 공동매입 개념에 의한 매입 결정한 전동차량의 데이터 확보와 전동차 관리자(U30)의 자발적인 자료 입력과 기존의 전동지게차 매물 데이터 확보 및 그 데이터의 가공 등 오랜 시간 누적의 결과로써 해결하여야 할 것인데 그 과정에서 전동지게차 품질보증과 포인트 부여와 고객으로 관리하는 방식으로 각 사용자 내지 고객들에게 각종 이점을 제공하는 것이 바람직하다. 그리고 본 발명에 의한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에서는 상기와 같은 전문 진단평가 담당자에 의한 진단평가 과정에서 생성하거나 외부에서 수취하는 정보는 각 데이터노드로 분산처리하고 필요할 때마다 엄격한 개인정보보호 정책을 준수하면서 맵 리듀스 방식으로 수합하여 사용하도록 하는 것이 바람직하다. 그리고 상기 정보의 수집 과정은 물론 가동된 정보의 사후 사용 및 활용할 때에는 정보 소유권자의 허락을 사전 혹은 수시로 획득하는 것이 바람직하다. 아울러 본 발명에 의한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에서는 협동조합 내지 조합원을 주체로 하여 공동매입을 하는데 본 발명에 의한 시스템과 그 운영 방법의 실시예에서는 종래의 전동지게차 시장에서 딜러들의 독자적인 매입의 한계, 자금력 및 기술적인 안목 부족 내지 한계의 극복을 매입 결정된 전동차량에 대해 희망 구좌만 구입하는 방법으로 상당 부분 해소할 수 있고 각 조합원들은 매입 전동차량에 대해서 자신이 직접 별도로 신경 쓰지 않아도 매입 전동차량의 정비 및 수리, 더 나아가 튜닝까지 전문가 수준으로 별도의 사업 부문에서 수행할 수 있는데다가 조합원 자신은 단지 이미 결정된 판매가액으로 별도의 판매가격 결정 및 가격 흥정 절차 없이 전동지게차를 판매하는 일에만 집중하면 되는 등 종래의 거래 방식과는 다른 특징을 갖는 것이 바람직하다.

이에 대하여 좀 더 구체적으로는 본 발명에 의한 시스템에 의하면 판매 업무를 담당하는 조합원(U20)들은 전동지게차의 매입 가격결정 및 평가절차 초기부터 개입하지만 그 이후의 정밀감정 및 정비 및 수리, 전동지게차 품질보증 부여 과정에서도 관여하는 것이 바람직하다. 다만 정밀감정 및 정비수리, 전동지게차 품질보증 부여 및 매입, 매입가격 및 판매예정가액 결정은 본 발명에 의한 빅데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 모듈을 도입해서 수행하도록 하는 것이 바람직한데 최초 판매예정 가액은 잠정 매입가액에서 8% 증액하여 결정하는데 상기 잠정 매입가격은 정밀감정 비용 및 정비수리 비용 및 품질보증비용, 협동조합의 가격정책 등을 포함하여 결정하고 이는 상기 기계학습에 의한 결과를 실시간 반영해 조정하는 과정을 거치는 것이 바람직하다. 그리고 본 발명에 의한 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템 및 그 운영 방법에 있어서는, 전동지게차 판매거래의 기본적인 속성상 온라인 거래뿐만이 아니라 오프라인 거래의 거래장소 내지 차고지의 확보가 필요한데 본 발명에 의한 시스템에 의한 시스템과 조직은 당초 각 조합원의 투자 구좌를 모아 협동조합의 형태로 구성하기 때문에 종래의 단점인 영세성을 벗어나기 용이하며 상기 전동지게차 거래 장소 및 차고지를 협동조합의 명의로 확보하여 조합원들이 공동 사용할 수 있고 공동 브랜드도 사용하는 것을 그 특징으로 한다.

따라서 본 발명에 의한 빅데이터 시스템에서는 상기한 바와 같이 각 사용자 내지 고객들에 대하여 수시로 SNS 내지 SMS를 통하여 고객 관리 차원에서 상호 커뮤니케이션을 꾸준히 유지하고 해당 고객 및 전동차량에 대하여 수시로 정보 제공과 권고를 제공하고 상기와 같은 커뮤니케이션과 전동지게차 거래가 있는 경우에는 소정의 포인트를 제공하여 거래할 때 가격 혜택 등을 제공하는 정책을 실시하여 한번 거래를 하거나 접촉한 고객과 전동지게차는 고객으로 관리하는 것을 특징으로 하는 시스템과 운영 방법을 채택하는 것을 특징으로 하는 것이 바람직하다.

본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형의 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 특허 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

도 1의 부호 설명
1 : 지게차, 10 : 원거리 진단 및 고장경보시스템,
100:고장신호 검출장치, 200: 중계단말기,
300: 중앙관리기
도 2의 부호 설명
U11: 분산서버(데이터노드) U12: 빅데이터서버 시스템,
U13: 관련 사업서버, U20: 판매자 협동조합원 서버,
U30: 전동(지게차)관리자, U40: 전동(지게)차 수요자,
URL1: 하이브리드앱 웹서버1, URL2: 하이브리드앱 웹서버2,
이는 도 3 및 다른 도면의 해당 부호 설명과 같다.
도 4의 부호 설명
S10: 수리 및 정비 의뢰 단계,
S20: 단축 URL/QR코드 부여 단계,
S30: 정비 및 수리 단계,
S40: 이력 정보 입력,
S50: 빅데이터시스템 제공 단계,
S60: 권고/커뮤니케이션 단계,
S70: 정보 요청 및 제공 단계,
S80: 빅데이터시스템 관리 단계
도 6의 부호 설명
I00: 투입 데이터(Input data),
I01: 직접 입력 데이터(정형데이터),
I02: 공공데이터(반정형 데이터),
I03: 기관 데이터(반정형 데이터),
I04: SNS/송수신 데이터(비정형 데이터),
I05: 수집 데이터(비정형 데이터),
E00: 빅데이터 하둡 생태계(Big data hadoop ecosystem),
E10: 잡 트랙커 HDFS/맵퍼(Job tracker-HDFS/Mapper)
E20: 태스크 트랙터 툴(Task tracker tools),
E30: 빅데이터 잡(Job) 처리 방식 구분,
E31: 하둡 잡 관리 툴(Hadoop job management tools),
E40: 개인정보 보호 및 조정(Zookeeper),
E50: 빅데이터 작업 단계 구분,
A00 : 응용 프로그램,
A11 : MySQL, Oracle 등 RDB 프로그램,
A12 : 분석, 통계화 및 도시화 패키지,
A13 : SNS API,
A14 : SMS API,
U00: 최종 사용자, U1S: 시스템 관리자,
U11: 분산 서버(데이터 노드) U12: 빅데이터서버 시스템,
U13: 관련 사업 서버(데이터 노드), U20: 판매자 협동조합원 서버,
U30: 전동(지게)차 관리자, U40: 전동(지게)차 수요자,
U50: 기관 사용자, U51: 공공 사용자,
이는 도 3 및 다른 도면의 해당 부호 설명과 같다.
도 7의 부호 설명
I00: 투입 데이터(Input data, I01, I02, i01, i02),
000: 출력 데이터(Output data, 001, 002)

Claims (4)

1. 산업용 전동차 및 그 축전지, 특히 산업용 전동지게차 및 그 전동지게차에 장착되는 축전지의 정비 및 고장 이력을 빅데이터를 이용하여 관리하는 시스템과 그 운영 방법에 관한 것으로, 전동지게차 관리자로부터 상기 전동차의 정비 및 수리를 의뢰받은 정비 및 고장수리를 실시한 시스템 담당자가 단축 URL과 QR코드를 부여하는 단계와; 상기 정비 및 고장수리를 한 후에 그 내역을 빅데이터 시스템에 입력하는 단계와; 정비 이후에 상기 현장 운용자 혹은 정비수리 담당자가 SNS와 SMS를 이용하여 축전지 상태에 대한 정보를 단축 URL과 QR코드로 인터넷 네트워크로 정비 및 고장 이력 빅데이터 시스템에 제공하는 단계와; 상기 빅데이터 시스템에서 관리자의 스마트폰 및 데스크탑 등으로 SNS 및 SMS로 관리자에게 답변하고 적절한 권고 사항을 제공하는 단계; 및
   상기의 과정으로 통하여 시스템 담당자와 해당 업체, 전동차 관리자 및 공공기관 사용자에게 적절한 정보 제공 및 관리 상태를 확보하도록 하는 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   시스템관리자, 공공 및 기관 사용자 및 전동차 관리자와 전동차 수요자, 전동차 매매 협동조합 조합원 등 최종 사용자의 직접 입력 데이터 등 정형 데이터와 기관 데이터와 공공 데이터 등 반정형 데이터와 SNS/송수신 데이터와 수입 데이터 등 비정형 데이터를 빅데이터 플랫폼인 하둡의 패키지에 이용하여 추출하는 단계와; 상기의 단계에서 추출된 데이터에 대하여 메타디비를 만들고 네임노드와 데이터노드에 적재하는 단계와; 이를 개인정보보호 및 공공데이터 관리지침에 부응하는 방법, 시스템이 요구하는 소정의 데이터 형태로 변환하는 단계; 및 상기의 변환된 데이터에 대해 메타디비를 수정하고 네임노드와 데이터노드에 적재하는 단계와; 상기와 같이 적재된 데이터를 데이터마이닝(Data mining)하는 단계; 및 상기의 데이터마이닝은 레벨 1과 레벨2의 단계를 거친 후에 응용 프로그램으로 예측, 기술 및 권고 자료를 생성하여 쇼셜미디어 및 단문자 API를 이용하여 최종 사용자와 상호 교신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 방법.
3. 제 1항 및 제 2항에 있어서,
   기관 사용자, 전동차 관리자 및 전동차 수요자, 조합원 등 최종 사용자들에게 메타디비를 이용하여 일정 기준시점의 차별화된 양방향 퍼지 매칭 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 산업용 전동차 평생 정비 및 고장 이력관리 방법,
4. 제 1항 내지 제2항에 있어서,
   최종 사용자들이 시스템관리자가 제공한 단축 URL 입력 혹은 QR코드 스캔을 통하여 본 발명에 의한 구축된 해당 전동차 관리대장에 직접 연결하는 것을 특징으로 하는 산업용 전동차 정비 및 고장 이력관리 방법.

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