WO2021150039A1 - Super tree 기반의 project/task 지능 목표관리 방법 및 플랫폼 - Google Patents

Super tree 기반의 project/task 지능 목표관리 방법 및 플랫폼 Download PDF

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WO2021150039A1
WO2021150039A1 PCT/KR2021/000846 KR2021000846W WO2021150039A1 WO 2021150039 A1 WO2021150039 A1 WO 2021150039A1 KR 2021000846 W KR2021000846 W KR 2021000846W WO 2021150039 A1 WO2021150039 A1 WO 2021150039A1
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이승철
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이승철
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    • G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
    • G06Q10/1097—Task assignment

Definitions

  • the present invention collects expertise and methods (collectively, 'knowledge') in the relevant field for goal management of a project/task to set and achieve goals, and based on the collected knowledge, 'BOGMKI' (Body of Goal Management Knowledge and Information), a 'total aggregate of knowledge and information' by systematically collecting various data, processing data, and relationship information between data (collectively, 'information') Based on the knowledge and information stored in BOGMKI, by executing the rules that explicitly indicate the method or content of judgment or inference that are also included in BOGMKI, Execute, Basic goal management tasks, instructions from the PM, requests from other managers, and all managed tasks (also called Work or Activity) that must be managed and performed to achieve the given goal Accuracy and speed of goal management by autonomously or actively performing goal management based on the 'SWEEP' (Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) goal management technique, which manages and proceeds as if scanning precisely throughout the entire execution process and period , it relates to the technology of building an intelligent platform that greatly enhances the
  • the Project Management Institute (PMI) is the main axis, and the knowledge, practices, and processes necessary for project management are gathered into the PMBOK (Project Management Body of Knowledge).
  • PMBOK Project Management Body of Knowledge
  • the types of various and vast amounts of knowledge and information required for each phase are classified into the 'Knowledge Management Area' and further subdivided into the detailed 'Process', and the collection and utilization It specifies the guideline of the method and recommends carrying out the project by applying it mutatis mutandis.
  • the basic management tasks of the Project/Task to be set and achieved are assigned as a task and performed by themselves, the general manager (PM) and other managers or performers are actively supported, and the set goals are We intend to devise a basic technology for implementing the Project/Task intelligent goal management platform that minimizes the overall cost and supports it to be achieved.
  • the PM or other managers receive and process the instructions and requests or suggestions from other managers, and the platform actively requests (requests) the decisions or actions to be made by the PM or other managers.
  • the project/task intelligence goal of the present invention to actively support the project manager (PM) and other managers who set and achieve goals, minimize the overall cost, and achieve the set goals
  • PM project manager
  • Platinum management platform
  • the type of information such as 'BREAKDOWN TREE (BDT)', 'IVY', 'VINE', 'BUSH' and 'SHRUB', as a specific means for enabling the collection, storage and utilization of the information.
  • BDT BREAKDOWN TREE
  • 'IVY' 'IVY'
  • 'VINE' 'VINE'
  • 'BUSH' 'SHRUB'
  • 'SHRUB' a specific means for enabling the collection, storage and utilization of the information.
  • 'Knowledge and Information Models' which are various 'PLANTs' specialized in the storage and utilization of the information, were devised and defined, and the basic framework of the overall goal management information composition.
  • 'STUMP' Smart Total Unified Management Platform
  • 'graft' the PLANTs to STUMP
  • PLANT PLANT according to the relationship between information
  • the 'Body of Goal Management Knowledge and Information (BOGMKI)' is constructed according to the characteristics of the Project/Task to establish and manage goals by freely combining them with each other, and then create a 'Super Tree' ' to define, obtain, and use.
  • 'Super Tree' accepts and stores all information necessary for inference and judgment for goal management of Project/Task to set and achieve goals,
  • bidirectional paths are provided through nodes of PLANTs connected by grafts, so that all information stored in the Super Tree is related to the surroundings at any location in the Super Tree.
  • information Context
  • All knowledge and information stored in the Super Tree to achieve the goal of a specific project or task that sets goals is defined as 'Big Information'.
  • 'SWEEP' is also devised in the present invention and precisely and continuously monitors and manages the progress of all detailed tasks and event occurrences at every moment throughout all stages of project/task goal management.
  • '(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) goal management technique we intend to devise a platform building technology that actively supports and assists the Project Manager as a Virtual Project Manager, and autonomously performs the assigned tasks.
  • a goal management task to be performed regularly or repeatedly can be assigned as a basic task of the platform, cooperate with the Project Manager (PM), and By executing instructions, receiving and processing requests from other managers of the Project/Task, and actively responding to various exceptions or events that occur in the goal management process, the Project/Task It becomes possible to implement an intelligent autonomous goal management platform that can greatly improve the achievability of goals.
  • PM Project Manager
  • the platform autonomously or actively performs goal management based on the SWEEP goal management technique, which manages all the objects to be managed as if they are continuously and precisely scanned over the entire goal management process and period/time. It can greatly improve speed, continuity, consistency and objectivity. In addition, it is possible to detect and respond to various events or risks that may impede the achievement of the goal early, issue an Alert or call attention to relevant parties, and delay progress. In this case, it is possible to build an intelligent goal management system for Project/Task that can absorb or minimize the impact as much as possible.
  • AI artificial intelligence
  • the basic principle of this platform can contribute to the enhancement of competitiveness in the field of artificial intelligence (AI), which is emerging as a core technology of the 4th industrial revolution, and ultimately, various areas of human activity to set and achieve goals. It can be widely applied and applied as a common base technology for the construction of various intelligent goal management systems that support the achievement of goals at the lowest overall cost.
  • AI artificial intelligence
  • FIG. 3 is an exemplary configuration diagram of ORE (Order and Request Expression) Generation BDT
  • VINE is an exemplary diagram of the configuration of VINE
  • NAS Node Attribute SHRUB
  • the target management system of a specific project or task constructed based on the Platform or Platform of the present invention is hardware, the Main Server, and the characteristics of the Project/Task and Depending on the size, it can be composed of PCs and Smart Phones for PMs and other project related persons, in addition to Backup Server, DB Server, Web Server and Cloud Server, various measurement and control facilities, and network facilities connecting them. ,
  • the Project/Task General Management Department which supports the PM and is responsible for directing and supervising the Platform Task throughout all stages of Project/Task goal management,
  • Input/Output management unit that provides input/output service of 'Proactive And Smart Service' (PASS) method
  • each unit of knowledge and information is represented as a node, and the relationship between knowledge and information is expressed as a node.
  • Various 'Knowledge and Information Models' that are specialized in the expression, storage and utilization of each knowledge and information, represented by an Arc, are systematically/hierarchically homogeneous or homogeneous detailed unit information.
  • Breakdown or BREAKDOWN TREE in the form of Tree Data Structure, which is configured to manage information that can be classified or subdivided, and manages the entire execution period (Duration) or time of target management to perform tasks of a certain length
  • the standard 'unit time' is divided into subdivisions, each subdivided unit time is represented by a node, and the indicated nodes are shown in the form of a continuous quadrilateral according to the precedence/successor relationship, or each node is in the form of an Arc 'IVY', which is connected to form a series of chains and constitutes, and each facility, component, or element or entity of a system that handles various media flowing in a certain direction, is a Node.
  • 'VINE' which is represented by , and their interconnections are represented by Arc, and in a system or network configured so that various media or objects can move in both directions, each System and each facility, element, or entity constituting the Network is represented by a Node, an arbitrary central node that is the center of configuration or connection of the corresponding System and Network is selected, and the connection relationship of other nodes from the corresponding central node is represented by an arc.
  • 'STUMP' Smart Total Unified Management Platform
  • 'grafting' the PLANTs to the STUMP and freely grafting between the PLANTs according to the relationship between knowledge and information
  • a Super Tree configuration that manages tasks that support the construction of a Super Tree through input and modification within the given authority by PMs and other administrators by presenting a skeleton in the typical form of 'Super Tree' management and
  • a knowledge base management unit that implements the Super Rule represented by , configures and stores Rule BDT, and manages the stored Super Rule so that it can be called and executed;
  • a resource management unit that monitors and manages the procurement or supply plan of all resources to be put in to create deliverables that need to be completed or completed to complete each task of Task BDT, and the progress and performance of input;
  • 'Prediction' Anticipation
  • 'Discovery' Detect
  • 'Assessment and Countermeasure Establishment' 'Action' for various events that occur randomly during task execution
  • 'Result Review' Frollow-up
  • 'Learning' are managed according to the 'Eveny And Risk (EAR) Handling Process', which includes information for management in five processes. Prepare in advance through scenario analysis. In particular, when an event that delays task progress occurs, additional resources to be added to recover the delayed progress are incremented or decremented by inputable units or input standard units within the inputable range.
  • risk BDT is calculated, the probability of occurrence and the hazard rate are calculated, and preventive measures to minimize the probability of occurrence and countermeasures for each occurrence scenario are prepared.
  • the tasks of each management unit are created by the 'Manager Agent', which is created in the form of a Thread or Process when the platform is running, and is in charge of the project/task goal management tasks, and the Project Manager Agent is created according to the characteristics and scale of the Project/Task.
  • Super Tree Manager Agent, Knowledge-base Manager Agent, Progress Manager Agent, Resource Manager Agent, Event Manager Agent, Risk Manager Agent, I/O Manager Agent, and DB Manager Agent which are specialized agents in charge of each management department, Rule BDT Method or form in which the agent in charge executes the Super Rule and executes the Super Rule stored in the Agent, or when the fact included in the conditional part of each exclusive Super Rule is asserted by another Agent or during the execution of the Super Rule can be carried out with
  • BOGMKI Abbreviation for Body of Goal Management Knowledge and Information. It is a 'total aggregate of goal management knowledge and information' that is collected and composed to achieve the goal of a specific project or task that sets goals.
  • Information For a specific project or task that sets goals, raw data and processed data collected to achieve the set goals based on knowledge. Attribute information of data, and relational information existing between data as a generic term (the Knowledge and Information are collectively expressed as Information)
  • Deliverable A generic term for the outcome or result status of a project or task that sets goals
  • Task A generic term for Work, Work Package, and Activity to be performed for the creation, completion or completion of Deliverable
  • Platform Task Tasks performed by the Platform itself to handle the instructions given and given by the PM to the Platform for goal management, requests from other managers, and basic functions or tasks of the Platform
  • Graft An operation that connects the Root Node, Start Node, or arbitrary Node of the same or heterogeneous PLANT to the Node of one PLANT, and specifies the interrelationship.
  • STUMP Smart Total Unified Management Platform, which is configured to provide a foundation for the Super Tree configuration, and its root becomes the Super Tree's ROOT, and is a knowledge in the form of Tree Data Structure that is defined along with manipulation. and Information Model (or 'Information Model' for short)
  • BDT An abbreviation of Breakdown Tree. It is composed to manage information that can be broken down into detailed unit information of the same type or homogeneity when systematically/hierarchically classified or subdivided among target information to be used for goal management.
  • Knowledge and Information Model in the form of Tree Data Structure that is defined along with manipulation
  • VINE (vine): Various production, manufacturing or manufacturing processes that handle raw materials, semi-finished products, and products flowing in a certain direction, and a support system that supplies various media or energy such as cooling water, compressed air, steam and power
  • each facility, component, or element or entity constituting the process or system is represented by a node, and the process or entity is represented by a node.
  • a Knowledge and Information Model that defines the interconnection relationship between these facilities, devices, elements, or entities by representing them as arcs, along with the flow of these processes or media or objects handled by the system, and defines along with the operation.
  • BUSH Various types of systems configured so that data, medium, or objects can move in both directions by connecting equipment, elements, or entities to perform a specific purpose function.
  • System System
  • System Network
  • each facility, element or entity is represented as a Node, and their connection relationship is represented by arcs to form and define the Knowledge and Information Model along with the operation.
  • SHRUB In addition to knowledge and information represented by STUMP, IVY, VINE, and BUSH, various calculations, reasoning and inference or judgment, management actions and procedures indicating and implementing rules, and detailed attributes of specific information (Attribute) Knowledge and Information Model that organizes and stores information and tables, lists, stacks, and queues for various records in the form of a tree data structure, and defines along with manipulation
  • PLANT collectively refers to STUMP, BDT, IVY, VINE, BUSH, and SHRUB
  • NAS An abbreviation of Node Attribute SHRUB, which systematically/hierarchically classifies, subdivides, and stores attribute information of each node in the Super Tree.
  • Node Given Name or Node Name Node name given to each Node itself for each individual PLANT
  • PPN Plant Internal Path Name
  • the node in each individual PLANT has a path from the Root Node to itself and the node name indicated as a path composed of its own 'Node Given Name' As a 'Node Full Name', it can be used for reasoning and inference by accessing all nodes on the path including the node itself and attribute information of nodes, and the uniqueness of the name is maintained. Abbreviated notation is possible within the range
  • Node Number A number assigned to each Node by reflecting the structural characteristics of the corresponding PLANT for each individual PLANT.
  • STPN Super Tree Path Name
  • 'ROOT' Root Node
  • STPN Super Tree Path Name
  • Each node in the Super Tree has a path from the Root Node (expressed as 'ROOT') to itself and the node's own Node Name.
  • a node name expressed as a path it can be used for inference by accessing attribute information of all nodes and nodes along the path, including the node itself, and can be abbreviated as long as the uniqueness of the name is maintained.
  • RSTPN Super Tree Relative Path Name
  • Relative Super Tree Path Name as an abbreviation of Relative Super Tree Path Name, the name of each node expressed as a relative path from each other to itself between any two nodes in the Super Tree, or from any other node A node name indicated as a relative path from the start to itself, or a node name of neighboring nodes expressed as a path from a specific node as a central node (COIN) to each neighboring node, within the range where the uniqueness of the name is maintained.
  • COIN central node
  • Alias Node For a specific Node, it belongs to another PLANT but represents the same facility or component, entity or object, and variable or value as the node. Node
  • COIN Central Interest Node
  • Center Of Interest Node Abbreviation for Center Of Interest Node, the Node that is currently the center of interest or inference
  • Eval An abbreviation for 'Evaluation'. When a specific node name is evaluated, the Eval Expression included in the node itself or in its properties is evaluated and the result is returned.
  • Unit Time A unit of the basic elapsed time or period selected for the convenience of goal management. Default is 'Day', and it can be freely changed to other time units according to the desired time management precision.
  • BEAR Mark The Progress Management IVY of each task has at the end, and it is a mark that is displayed at the location of the Finish Node indicating the various execution durations of the task.
  • the task execution base period (Baseline Duration(B)) , Execution Goal duration(E), Anticipated Completion Duration(A), and Real completion Duration(R), respectively.
  • SMART An abbreviation of Schedule and Milestone Adjustment Record Table. To store and manage the adjustment history of Schedule and Milestones of each task, it is composed of SHRUB and is grafted to the Start Node of Progress Management IVY of the task.
  • Milestone In each task, it is possible to objectively check the progress status, including the start status and the completion status, and a state that becomes an important meaning or turning point that can be given a corresponding progress value (%)
  • the Rule is composed of a combination of modularized knowledge, while sharing common context information (Context), consistent and focused By enabling this focused reasoning and inference, judgment, execution of procedures or methods, and calculations to be performed, high abstraction level tasks, instructions, requests, and platform task processing and Rules that make implementation possible
  • ORE STEM A specific instruction or task given by the PM, or a request from other managers and the basic task (assignment) of the platform, using the ORE Generation BDT, the path and the nodes on the path that are sequentially selected from the ORE Generation BDT It is an abbreviation of Order and Request Expression STEM (stem of command and request expression) expressed with attribute values. It is also briefly expressed as 'STEM', and as a specific path of ORE BDT, Eval of Graft and Node is possible, Provided as execution environment information to the Rule called to perform instructions, tasks, requests and tasks
  • ORE Table An abbreviation of Order And Request Table.
  • the ORE STEM which indicates the instructions given by the PM to the platform, the tasks given to the platform, requests from other managers, and the basic tasks given to the platform, and the corresponding instructions, tasks, requests and tasks.
  • Event Any situation that occurs randomly during the task execution process. It is divided into Positive Event, Negative Event, and Neutral Event according to the effect on task progress, and it is divided into Local Event and Global Event according to the scope of the affected tasks. , Serious events are classified as Risk, and depending on the field and characteristics of the Project/Task, the arrival or elapse of a specific time, the entry into each stage of the Project/Task, instructions or assignments from the PM, and requests from other managers The occurrence of a situation is also treated as an event, and when the Event Detection Rule detects a specific event, it calls and executes the rules that can cope with the event according to the Event And Risk (EAR) Handling Process.
  • EAR Event And Risk
  • Event and Risk BDT An abbreviation of Event and Risk Table.
  • STPN Event and Risk Table
  • EAT An abbreviation of Event Absorbing Tactic. It is an event absorption strategy to prevent the impact of various negative events occurring during the goal management process at an early stage or to minimize the ripple effect.
  • EMART An abbreviation of Event Monitoring And Recording Table. A table composed of SURUB to monitor and manage events that occur during task execution.
  • GRACE An abbreviation of Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation.
  • the resource to be input is incremented or decremented by input unit within the input range, and the optimal task execution period ( Duration) or in the process of applying the Event Absorption Strategy (EAT), a technique to search for a period/time that can recover progress or situation with minimum cost or effort
  • Semantic Primitive Basic terms and expressions defined as unit keywords for expressing and processing all operations, rules, and platform tasks performed in the Super Tree (Basic Terms and Expressions)
  • NOA Abbreviation of Nature Of Activity, specific activity, task, or specific action content indicated by the name of the node and the node in the Super Tree.
  • ANT Abbreviation of absolutely Needed Time. Feasible The shortest necessary time or period that cannot be shortened further by mobilizing all possible efforts, means, or resources.
  • PASS Active Autonomous Service: An abbreviation of Proactive And Smart Service. Instead of unilaterally providing Menus, Submenu, or Tools and allowing PMs or other administrators or users to find and use necessary functions, High Abstraction Level ), an intelligent active autonomous service providing method that can directly issue or request instructions or commands to the platform
  • Super Forest Knowledge and Information Model in the form of a tree data structure with multiple super trees as subtrees
  • SWEEP An abbreviation of Successive Work and Event Evaluation and Proceeding. It is a goal management technique that processes all tasks and events to be performed or processed in order to achieve the set goal precisely, continuously, continuously and autonomously ( Complete definitions and explanations of abnormal terms and abbreviations)
  • the project/task intelligent goal management platform of the present invention sequentially classifies and subdivides the objects to be managed in order to achieve the goal for the project or task that sets the goal ('Vertical Breakdown Task Plane') '), the entire project/task execution period (referred to as 'Horizontal Progressing Time Axis') divided into a series of management unit times according to the established management schedule (referred to as 'Horizontal Progressing Time Axis'). And it uses a three-dimensional (3-Dimension) goal management technique that manages and proceeds as if skimming precisely, and it is defined as 'SWEEP' (Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) intelligent goal management technique.
  • 'SWEEP' Successessive Work and Event Evaluation and Proceeding
  • the project/task intelligent goal management platform of the present invention represents and supports the PM as a Virtual Project Manager (VPM) based on the SWEEP goal management technique throughout the entire process of project/task goal management,
  • VPM Virtual Project Manager
  • the method and expertise that can manage the set goal precisely and intelligently (collectively, ‘knowledge’) ') and, based on the collected knowledge, usually large-scale, raw data, processed data, and relational information (relational information that exists between data) needed to establish, manage, and achieve goals.
  • knowledge usually large-scale, raw data, processed data, and relational information (relational information that exists between data) needed to establish, manage, and achieve goals.
  • 'information' is collected and used.
  • Project/Task This is a flowchart showing the goal management task execution procedure of the intelligent goal management platform.
  • the project/task intelligent goal management platform supports the general manager of the project/task or the project manager (PM) (collectively, 'PM') through the following five-step process, and performs goal management tasks autonomously and actively. .
  • PM project manager
  • Step 1 Project/Task Initiating and Basic Information Collection Stage (S100)
  • a pre-configured 'basic information input window' selected according to the field of the target Project/Task' (hereinafter, simply 'Project/Task') to be established and managed is presented, and the project/task field, name, final goal,
  • the overall basic information such as the scope and total execution period of 'Deliverable' or 'State' (hereinafter collectively referred to as 'Deliverable') is input from the Project Manager (PM).
  • Step 2 Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage (S101, S102)
  • the project which has been configured by field in advance using the platform implementation method of the present invention and specialized knowledge for each field of the project/task, / Task field Super Tree Basic (Basic) or Reference (Reference) construction skeleton (Skeleton) is selected and presented.
  • Basic Basic
  • Reference Reference
  • Quantitative information or quantification of information for classifying or subdividing hierarchically/sequentially (S102), and a result or result state to be completed for each task (hereinafter collectively referred to as 'Deliverable') as the execution scope of each task. It basically includes specialized knowledge and information such as resources, cost, and budget that need to be put in to complete the deliverables.
  • the total number of tasks may be one
  • the activity may be not only a physical activity but also an intellectual activity
  • the Deliverable is a specific state as well as a quantity that can be expressed in a unit of measurement.
  • the resource to be input specifies quantity and quality together
  • the expert knowledge and method are the task execution method, execution strategy, and situation necessary to successfully achieve the goal. Including state judgment knowledge, inference and reasoning ability, know-how, heuristics, and brief task execution period knowledge.
  • the converted unit time execution plan allocates resources so that it goes ahead of the standard plan, and the point when the sum of each unit time execution plan becomes 100% is the 'Goal Duration' of the task.
  • Step 4 Task Performing Stage (S104)
  • each time the task starts at each unit time the expected supply resource and the resulting expected deliverable and Estimate the corresponding expected progress. If a delay in progress is expected, take measures in advance, and continuously monitor the progress and progress of all tasks according to the progress time. When an 'event' that interferes with resource input and may affect the progress of the task occurs, respond immediately.
  • an 'event absorption strategy' Event Absorbing Tactic (EAT)
  • GRACE Visual Resource Allocation and Cost Evaluation
  • the intelligent goal management platform of the present invention supports the general manager of the Project/Task or the Project Manager (PM) (collectively, 'PM') through the above five-step process, and performs the goal management task autonomously and actively.
  • PM Project Manager
  • the above five-step goal management process was mainly explained by the Plant Engineering/Procurement/Construction (EPC) Project or the production management task in the Smart Factory, but in addition to the corporate management, organizational management, energy management, and smart computer From the implementation of the Operating System, to the management of goals and strategies or operations of various games or sports, stock investment, election management, and personal goal management, a wide range of human beings who want to set and achieve goals It can be applied and applied in the field of activity.
  • EPC Plant Engineering/Procurement/Construction
  • the PM may be other CEO, general manager, supervisor, or individual, and may establish an execution strategy instead of a task execution plan, and the task execution period (Duration) can be given as the time until a specific time or state is reached, and the task's progress management can be parallel or replaced with state management.
  • VPM Virtual Project Manager
  • PM Chief Manager
  • Root Node representing the overall and unique Starting Point or Entry Point of the Project/Task goal management is created (201).
  • the 'optimal/minimum' cost is also appropriate for factors such as environment, quality, benefit, safety and security according to the characteristics and goals of each Project/Task. It means the overall minimum cost that is reflected in the total cost by allocating the determined weight value.
  • a Knowledge and Information Model in the form of a tree data structure using the main management nodes as child nodes of the Root Node is created, and this is defined as 'STUMP' (Smart Total Unified Management Platform). do (203).
  • the STUMP is built to form a framework that explicitly enumerates all major fields or divisions to be performed for project/task goal management and establishes the overall information storage and management system. do.
  • the Major Management Nodes can each have Minor Management Nodes subdivided into detailed management actions as child nodes, and STUMP is based on not exceeding 3 levels for clarity of overall information and management system.
  • Tree Data Structure composed to manage information that can be broken down into detailed unit information of the same type or homogeneity when classified or subdivided systematically/hierarchically among target information to be used for goal management 'BREAKDOWN_TREE' with 'BDT' (hereinafter referred to as 'BDT').
  • the entire execution period (duration) or time of the target management is divided and subdivided by the management standard 'Unit Time' of the time precision desired to be managed, and each subdivided unit time is indicated by a Node, and the start unit time From the 'Start Node' indicating the end unit time to the 'Finish Node' (or 'Last Node') corresponding to the end unit time, it is configured by sequentially connecting and forming an arc, and defining it along with the Operation Over time/period, schedule management of each task to be performed, progress management, progress management, interdependency or precedent/successor relationship management, operation status management of various facilities to be operated, and various events
  • Event Event
  • Risk Risk
  • each facility, element or object is represented by a Node, and according to the shape of the system or network, the 'BUSH' has a structure representing the interconnection relationship between these facilities, elements or objects by Arc.
  • the platform is basically required to carry out the given goal management task, fulfill the instructions from the PM, or process requests from other managers.
  • 'SHRUB' with a Tree Data Structure structure to store all information and knowledge required for this purpose and use it for reasoning.
  • 'STUMP', 'BDT', 'IVY', 'VINE', 'BUSH', and 'SHRUB' are collectively defined as 'PLANT' (204).
  • Root Node, Start Node, or arbitrary nodes can be continuously and repeatedly grafted (208, 209), and through the graft, each node can access, search, and In addition to the traversal path, a path that can be accessed, searched for, and moved to other nodes belonging to the PLANT through Graft is additionally created.
  • the 'Body Of Goal Management Knowledge and Information' (Body Of Goal Management Knowledge and Information: 'BOGMKI') composed of all the PLANTs grafted to the STUMP and STUMP is defined as a 'Super Tree'.
  • a unique node name ('Node Name' or 'Node Given Name') and a node number are given to all nodes in each PLANT.
  • Node numbering is assigned by constructing a numbering system that can determine the total number of nodes in the relevant PLANT and the relative position of specific nodes in the PLANT according to the type of PLANT.
  • each node additionally has a 'Node Full Name' consisting of a path from the root node of the plant to which it belongs to itself and its 'Node Given Name', which is the 'PLANT Path Name' of the node. ' (PPN).
  • the 'Graft' is made by storing the PPN (PLANT Path Name) of the other node as a graft attribute value in the nodes of both parties to the graft, and mutually 'Grafting Parent' and 'Grafting Child' according to the direction of the graft. relationship is established, and 'Graft Path', a relative path that can access node information of other grafted PLANTs, is formed from both nodes, centering on each node.
  • the 'Root Node' or 'Start Node' of all PLANTs except STUMP can be grafted to the Root Node or any node of another PLANT, and if necessary, any node of any PLANT is also grafted to any node of another PLANT. can do.
  • the type of graft is determined according to the relationship between the information formed by the graft.
  • Typical types of Graft include, but are not limited to, the relationship of providing detailed or attribute information to main information; physical antecedent/successor linkages; temporal antecedent/successor relationship; antecedent/successor relationship or dependency relationship of a logical condition; Relationship between physical main information and sub information; information relation that is identical to (Identical) to equivalent (Equivalent); The relationship between the task and the method of performing the task, knowledge, and expertise/techniques or know-how; and may be added or omitted depending on the field and characteristics of the Project/Task.
  • the graft has a direction according to the mutual relationship between the nodes to be grafted, and in the same or equivalent information relationship, the direction can be arbitrarily determined according to the convenience of information utilization for goal management.
  • all grafts in the Super Tree can be made statically or dynamically in the process of goal management or reasoning, and these are called 'Static Graft' and 'Dynamic Graft', respectively.
  • 'Dynamic Graft' the graft may be canceled (hereinafter referred to as 'Degraft') after the purpose or use of the graft is terminated.
  • All nodes in the Super Tree have a path from the Root Node (expressed as 'ROOT') of the Super Tree to itself and a path name including the node itself, which is called 'Super Tree Path Name' (STPN). Therefore, the STPN of all nodes except the STUMP Node includes one or more ‘Graft Paths’.
  • STPN Super Tree Path Name
  • the node will have the original STPN that includes the root node of the PLANT it belongs to in the path, as well as the STPN passing through the grafted node.
  • the STPN that goes through the Root Node of the PLANT to which the node itself belongs is especially called 'Original STPN'.
  • each node may have one or more STPNs, and a desired STPN may be selected and utilized according to the surrounding information (Context) required in the reasoning process using the corresponding node.
  • Context surrounding information
  • the name of the arbitrary node is indicated by including the PPN of the node in parentheses.
  • RSTPN Super Tree Path Name
  • 'Relative Super Tree Path Name In the Path constituting the 'RSTPN', the Path part in the direction coming down from the ROOT of the Super Tree is called the 'Forward Path', and the Path part going up the ROOT is the 'Reverse Path' (Reverse Path).
  • Each Super Tree Relative Path Name can change direction at a specific node or backtrack to a past path during the process, so it can include both Forward Path and Reverse Path.
  • the original STPN of the node is defined as a 'center of interest node' or 'COIN' (Center of Interest Node). Therefore, information around a specific node can be easily accessed through RSTPN centered on the COIN by designating the node as a COIN.
  • the following is a method of notation of the STPN, PPN and RSTPN, which is a node path for storing, accessing, retrieving, extracting, or searching information in each node of the Super Tree.
  • Slash ('/') is used instead of Arc for the convenience of notation of forward paths between nodes.
  • the Graft Path it should be marked with a double slash ('//').
  • Back Slash (' ⁇ ') to indicate a reverse path
  • Double Back Slash (' ⁇ ') for a reverse graft path.
  • other symbols may be used for the Path notation as long as there is no confusion depending on the programming language implementing the platform.
  • Paths for accessing each Super Tree Node in the case of accessing the node or making inferences (reasoning or inference) for goal management. Nodes that can be omitted are omitted and can be expressed as a simplified path expression. Also, when determining whether to match by comparing two paths, if the path includes '*', which is a wildcard notation, it can match any path including one or more nodes at the corresponding location, and if '&' is included, it is random.
  • variable node expression such as '?node_variable' is used at a specific node location in the path, the actual node name of the variable node location can be extracted as the variable node value from the matched relative path.
  • the expression of the corresponding graft path is 'PPN//(PPN of Grafting Child Node)' in the forward direction, and 'PPN of Grafting Child Node' in the reverse direction. It should be expressed as ' ⁇ '(PPN of Grafting Parent Node)'.
  • the 'action' for the Super Tree and each PLANT or PLANT Nodes is called an 'Operation' that can be performed on the corresponding PLANT.
  • 'Operation' in the Super Tree is divided into 'Common Operation', which can be applied to all plants in the Super Tree as a whole, and 'Exclusive Operation', which can be applied separately for each plant, and has the same name. Even with the manipulation of , the application method may vary depending on the applied PLANT.
  • the names of all operations defined in Super Tree can be expressed by changing the order and case of the constituent words according to the use environment of the operation and whether the expression is emphasized.
  • the name of each operation indicates the purpose of the operation, and the details of the operation are defined by the platform implementation engineer, manager, or PM according to the characteristics of the project/task.
  • Each operation is implemented using 'Rule' to express its details, exclude the creation of black-box, and freely and flexibly adjust or update.
  • the 'Create_Super_Tree' presents a typical basic Super Tree structure or skeleton of the Project/Task field configured in advance when basic information is input in order to configure a new Project/Task goal management system, and freely displays on the graphic. It is an operation to create, add, delete, and graft various plants and nodes, and to create a Super Tree.
  • the 'Create_PLANT' presents the typical basic structure or skeleton of the plant type to be created under the selected Super Tree Skeleton, and freely creates, adds, and deletes the nodes of the plant on the graphic, creates the plant, and adds it to other plants. This is an operation for grafting.
  • the 'Create_Node' presents the typical and basic Node of the designated PLANT and the skeleton of the attribute SHRUB (Node Attribute SHRUB (NAS)), 'instantiates' it into a specific node, and inserts or connects to the corresponding PLANT (Insert) It is an operation to enable connect).
  • the 'Insert_Node' is an operation to connect the created node to the corresponding PLANT
  • the 'Delete_Node' is an operation to delete the selected node from the PLANT.
  • 'Insert_Node' or 'Delete_Node' operation includes connection or disconnection processing operation of neighboring nodes of the corresponding node depending on the type of PLANT.
  • the 'Graft' operation is an operation that connects the same or heterogeneous PLANT to the selected PLANT
  • the 'Degraft' is an operation that separates the grafted PLANT.
  • the 'Prune' operation is an operation to delete all descendants and subsequent nodes including the selected node
  • the 'Node_search' is an operation to search for a node with a desired condition in the entire Super Tree or in a specific PLANT.
  • Basic Semantic Primitives include 'Graft' and 'Degraft' for manipulation of interconnecting or separating PLANTs to form and terminate relationships between information, 'Visit' for visiting specific nodes, and specific nodes I 'Evaluate' (or 'Eval' for short) to return the specific property value of the node, and when a specific variable value is set, the 'fact' is announced to satisfy some or all of the prerequisites as the corresponding fact.
  • 'Assert' that allows you to 'Invoke' and 'Execute' (also expressed as 'Fire' or 'Trigger') a 'Rule' that is Satisfied.
  • Each attribute node of NAS basically includes the node's own PPN, the node's child or subsequent nodes, the number of 'Adjacent Nodes' and Node Name List, the number of Grafts, the type of Graft, and the Grafting Parent Nodes. It stores attribute information such as PPN List and PPN List of Grafting Child Nodes. Therefore, the properties of all nodes can be accessed through the 'STPN' including the NAS Graft Path of the node in the Super Tree or the 'RSTPN' starting from the node. You can continue to graft other PLANTs to each node of the NAS.
  • the 'Node_Visit' is an operation of visiting or selecting corresponding nodes in order to perform a desired operation on a specific node. If each node in the Super Tree is a variable expression that can have a value, the node itself can be used as a variable.
  • the 'Node_Eval' is an operation to return a variable value of a corresponding node when a specific node is evaluated. If the node itself is not a variable node, the value to be returned when 'Node_Eval' can be stored by including 'Value', Node, or 'Eval Expression' Node in the attribute node.
  • the 'Value' node has a value to be returned directly upon Node_Eval
  • the 'Eval Expression' node has an 'Eval Expression' in the form of a List that allows a value to be returned through logical or arithmetic operation upon Eval as a value.
  • the first element of 'Eval Expression' is usually an arithmetic operator or logical operator, or a function, method, or procedure that can be called and executed, and the remaining elements are mainly arguments.
  • the 'Node_Expand' is an operation for expanding the visited node and is again divided into 'Node_Level_Expand', 'Node_Total_Expand', 'Compound_Node_Expand', 'Compound_Node_Expand', and 'Node Graft Expand'.
  • the 'Node_Level_Expand' is an operation to display as much as a level (Level) that specifies a child node or a subsequent node of the corresponding node within the PLANT belonging to the selected node according to the structure of the corresponding PLANT. Therefore, if you want to display only the child or subsequent nodes of the selected node, use the '1-Level' Expand operation. In the case of IVY, 1-Level Expand is also called ‘Node Increment’ due to structural characteristics.
  • the 'Node_Total_Expand' is an operation for indicating all descendant nodes or successors below or after the corresponding node in the PLANT belonging to the selected node according to the structure of the corresponding PLANT.
  • a node represented by collecting or condense a facility or element of a complex structure into one node is defined as a 'Compound Node', and the 'Compound_Node_Expand' refers to the compound node of the node. It is an operation that expands or expands a PLANT representing a detailed configuration. At this time, if the expanded PLANT has a homogeneous structure with the PLANT to which the original composite node belongs, the entire expanded PLANT can be inserted into the original PLANT to replace the composite node. The expanded PLANT is shown by grafting.
  • the 'Node_Graft_Expand' is an operation that shows the entire PLANT to which the node belongs on the display that shows only the grafted node to briefly represent the graft.
  • the 'Node Shrink' is an operation of collecting necessary information from all descendant nodes or subsequent nodes of the selected node, storing it as an attribute of the selected node, and pruning all descendant nodes or subsequent nodes.
  • the aggregation of the information means selecting specific attributes, statistically processing, or logically combining and determining.
  • the 'Path_generate' includes a variable expression node such as '?node' or a wildcard expression such as '*' or '&' in the Path of the STPN to generate a general-purpose STPN that can be matched with the STPN of a plurality of nodes
  • 'Path_Instantiate' is an operation for substituting all variable expression nodes in the general-purpose STPN with actual node names to instantiate the corresponding STPN to enable Node_Eval as a specific Node Name.
  • the Super Tree operations may be added or omitted according to the characteristics of the Project/Task.
  • the expression of the name of each operation may be indicated by changing the position of the verb and noun expression or capitalizing for the content and emphasis of the operation or according to a specific use.
  • Each node value is manually input through a keyboard or smart phone, is automatically input through a sensor, a measurement system, or other server or the Internet, or calculated by arithmetic or logical operation of other input node value(s), or Calculation by calling or introducing existing algorithms, statistics or arithmetic S/W packages or tools such as , Linear Programming, Dynamic Programming, Search, Sorting, etc., or applying 'Rule' to the above node values It can be obtained by judgment through reasoning or inference.
  • the method of configuring the STUMP forming the framework or foundation of the Super Tree is as follows.
  • ROOT Node which is the root node of the Super Tree and the root node of STUMP at the same time
  • the name, content, goal, and 'Project/Task Charter SHRUB' (211) including all basic information such as execution subject or owner, PM or general manager, execution period, total budget and location, and monitoring progress along the entire project/task progress period
  • 'Master Calendar-mapped Progress Management IVY' (212) and 'Master Event BDT', which will be described later, are grafted.
  • the goals of the above Project/Task can be the completion date or construction period, scale or production capacity and budget in the case of a plant EPC project, and in the case of a Smart Factory construction task, it can be the annual output, quality, and target cost for each product.
  • corporate management it can be an annual sales target and profit target
  • in the case of a building management task it can be an indicator of annual operation and management costs, safety, security, and convenience
  • energy management task it can be an energy-saving and It can be cost savings
  • in the case of a computer operation management task it can be a response time, security level, and usability index
  • in the case of a sports goal management task it can be a win rate, a win, or a win.
  • a stock investment goal management task it may be the target amount of investment return
  • in the case of an individual goal management task it may be the acquisition of a specific qualification or the achievement of a set goal.
  • the duration of the project or the entire task to be managed is expressed as a 'detailed task' (also expressed as 'Work', 'Work Package', or 'Activity' depending on the Project/Task) 'Time Management Node' (210) for creating and scheduling, day of week, public holiday, and main event information and time-related information for each calendar date; ‘Deliverable Management Node’ (213) for managing the final goal of the Project/Task and the deliverable or result state (hereinafter collectively referred to as ‘Deliverable’) generated as a result of performing each task; ‘Task Management Node’ (214) for managing the overall and detailed tasks that must be performed directly or indirectly to complete or produce Deliverable, which is the result or state of achieving the goal of Project/Task; ‘Resource Management Node’ to manage all resources that must be put in to complete or produce Deliverable; ‘Facility Management Node’ (215) for managing system facilities such as
  • Each Major Management Node may be subdivided into a plurality of detailed Major Management Nodes and replaced, or may have subdivided detailed Management Nodes as child nodes.
  • the Task Management Node is, depending on the characteristics of the Project/Task, in the case of a Plant EPC Project, ITB or RFP Preparation Management Node, Bid Preparation Management Node, Contract Management Node, Engineering Design Management Node, Construction Management Node, Test It can be subdivided like the and Commissioning Node and divided into separate Major Management Nodes, or all can be configured as child nodes of the Task Management Node. In the case of Smart Factory establishment and operation task, it can be subdivided into Production/Manufacturing Facility Management Node, Production/Manufacturing Process Monitoring Management Node, and Inventory Management Node.
  • Processor Management Node Memory Management Node, Disk Management Node, File Management Node, Device Management Node and Network Management Node
  • it can be subdivided by adding Security Management Node and User Service Management Node, and In case of operation task, Energy Consuming Facility Management Node, Energy Consuming Category Management Node, Space Management Node, Energy Cost Management Node considering Time of Use (ToU), and Peak Electric Power Management Node for managing maximum demand power, and You can also configure the same Management Nodes to replace Task Management or as child nodes that subdivide Task Management Nodes.
  • each Class In order to store and utilize information that can be broken down into detailed management target information of the same type or homogeneity when classified or subdivided sequentially or hierarchically among the information on the target to be managed by field of each Management Node of STUMP, each Classifies or subdivides management objects sequentially or hierarchically, and constructs a Tree-type Knowledge and Information Model that represents each generated detailed management object information as a node and connects them with an arc having parent-child relationship, and creates a 'Breakdown Tree' (hereafter ' BDT').
  • Each BDT is configured to include 100% and only 100% of the target for each level (also called 'The 100% Rule' in the Project Management Community.), and for this purpose, there may be a target missing from the classification.
  • the 'Rest-of-All' Node (hereinafter 'ROA' Node) is added to symbolically represent all remaining objects in addition to the explicitly indicated child nodes. % should be included.
  • each node of the BDT for each management object configured as described above is grafted to the STUMP node representing the management of the relevant field or division.
  • each node of the BDT may be grafted with other PLANT Nodes in the Super Tree related to the corresponding object.
  • a typical BDT constituting the goal management platform each created by hierarchically classifying or subdividing the entire and all detailed actions or tasks to be performed in order to achieve or complete the final goal of the project/task during the planning period.
  • 'Task BDT' which represents the task at the detail level as a node, and grafts it to the STUMP's Task Management Node
  • ‘Deliverable BDT’ that hierarchically breaks down deliverables that need to be completed or achieved as a result of the execution of the corresponding task for each task of the task BDT during the target planning period, and represents them as nodes, and grafts them to the Deliverable Management Node of STUMP
  • ‘Master Event and Risk BDT’ which classifies all possible events and risks in the course of implementing the goal management task, classifies them by type, and displays them as nodes, and grafts them to the STUMP’s Event Management Node; All facilities that need to be used as part of the resource to achieve the goal according to the project/task or all target
  • 'Cost Estimation Standard BDT' which is stored as and grafted to STUMP's Resource Management Node, classifies all nodes included in 'Platform BUSH' indicating the configuration of H/Ws constituting the platform itself by function, and classifies STUMP's Platform and 'Platform Facility BDT' to graft to Super Tree Management Node;
  • each year including the entire project/task period is the child node of the root node, and month, day, hour for each year 'Project/Task Calendar Time BDT', which hierarchically breaks down the back and grafts it to the Time Management Node of STUMP;
  • 'Super Tree PLANT' that classifies all the PLANTs composing the Super Tree by type, composes a BDT whose name is a Node, grafts the Root Node of the corresponding plant to each Node, and grafts it to the Platform and Super Tree Management Node of STUMP BDT'
  • it is composed of nodes that classify and subdivide all projects/tasks to compose the Super Tree by field, and the upper 'Super Tree BDT' that grafts the Supter Trees composed of the stars of the corresponding Project/Task can be constructed at each node.
  • the Knowledge and Information Model composed of Super Trees grafted to each node of the Super Tree BDT and Super Tree BDT is defined as 'Super Tree FOREST', and is used to manage multiple projects/tasks.
  • Each task of the Task BDT includes both an action to be performed by a person and an action to be performed using equipment or facilities.
  • the level of detail indicated by the task includes the detailed task as part of the same name, and the platform autonomously and bidirectionally determines the type, amount, and cost of resources to be invested for deliverables created as a result of performing the detailed task. and subdivide it to the level at which it can be calculated. If the detail level of the activity can be managed without separate progress management, it is managed by including it in the attribute information of the detailed task without further subdividing it.
  • the 'Peripheral Voltage Installation Construction' task is subdivided into 'Survey', 'Excavation', 'Form', 'Rebar', ' Anchoring', 'Concrete', 'Concrete Curing' and 'TR body installation', 'Conservator and bushing assembly', 'Nitrogen filling and oil filling', 'Cabling', 'Instrumentation and Control Wiring', 'Test and Commissioning' It can be broken down into a series of detailed tasks such as Work, Work Package or Activities, and each detailed task is the amount of deliverable (quantity or state) corresponding to all or part of the progress to be generated as a result of performing the task.
  • the type, quantity and cost of the resource to be input can be calculated using the part count information, and conversely, it can be completed or created according to the amount and cost of the resource to be input as an input unit. It is also possible to calculate the task progress value corresponding to the amount or state of the deliverable.
  • 'VINE Facility BDT' or 'BUSH Facility BDT' that classifies facilities or devices by process, system, or circuit represented by each VINE and BUSH is configured and grafted to the root node of the VINE or BUSH.
  • Every facility or space represents the facility or space, designates a standard location, and calls it a “representative point” of the facility or space.
  • a node requiring location information uses one of the nodes of the Coordinate Management BDT as a reference coordinate system, and has its own 'representative location' coordinates and orientation information in the reference coordinate system as attributes.
  • the highest coordinate system serving as the overall reference, that is, the coordinate system of the Root Node of the Coordinate Management BDT is defined by setting the lower left corner point of the entire project site plan as the origin and defining the north direction as the Y axis.
  • the PPN or STPN of the Leaf Nodes of the 'Monitoring and Control Point BDT' is unique in the Super Tree and can also be used as a TAG of the corresponding control point on the platform.
  • additional information such as the unit of the corresponding TAG value, communication protocol and address as properties of the corresponding Leaf Node, it is possible to mark the TAG simply and clearly compared to the usual TAG expressions expressed as a chain of a number of abbreviations codes, and Nodes and attribute information can be used for inference related to the corresponding TAG.
  • Master Event and Risk BDT are largely divided into negative events, positive events, and neutral events according to their impact on goal achievement, and unless otherwise specified, default means negative events.
  • Master Event and Risk BDT is composed of gathering events that may occur during the execution of each task composing Task BDT.
  • Typical resource types constituting the Resource BDT include Manpower, Capital (Budget, Money), Material, Equipment, Facility, Energy, and Time.
  • Manpower In particular, in the case of the Convenient and Secure operation goal management task of a computer or smartphone, it includes Processor, Memory, Peripheral and Network as main resources, and in the case of the stock investment goal management task, it is Money. .
  • the BDT If there is a separate Management Node for each resource type in the STUMP, the BDT is configured for each resource and directly grafted to the corresponding Management Node. Otherwise, it is configured by including it as a subtree of the resource BDT.
  • a project/task that requires the participation and cooperation of multiple personnel, it includes the project manager (PM), general manager, all team members, and project/task-related persons (project owner, owner agency personnel, subcontractor, etc.) Stakeholder'.) is represented as a hierarchical tree by specialized field, department, or department in charge, and each task, identity, authority, duty, qualification or capability, and career standard information , 'Manpower BDT' is configured to store all information necessary for goal management, such as individual actual product information and the ability to generate specific deliverables, as attributes, and grafted to the child node of STUMP's Resource Management Node, or Manpower Management to STUMP. When creating a node separately, graft directly to the node.
  • PM project manager
  • general manager all team members
  • project/task-related persons project owner, owner agency personnel, subcontractor, etc.
  • Project/task-related persons project owner, owner agency personnel, subcontractor, etc.
  • Stakeholder'. is represented as a hierarchical tree by specialized field
  • the manpower may be composed of a manager, players, support personnel, and personnel of opposing teams, and in the case of an individual's specific goal management task, support or force to achieve goals for oneself and those around him including manpower who can do it.
  • Each Day Node of the Project/Task Calendar Time BDT has, as its attribute values, the day of the week, sunrise and sunset times, forecast and actual weather information, and public holiday information.
  • the 'ORE Generation BDT' receives an order from the PM, a task given, a request from other Project/Task related parties, and a basic task given to the platform (collectively, 'Platform Task'). In order to express and implement it, it is structured as follows. ⁇
  • the candidate group of SPs (Semantic Primitives) is presented as child nodes as keywords expressing the corresponding instruction or request, so that the PM can select or directly input it.
  • SPs Semantic Primitives
  • a specific child node is selected from the presented candidate group, detailed expressions, contents, or values that need to be selected or input as properties of the selected child node are presented as defaults and can be selected or directly entered.
  • the candidate group and attributes of the child nodes of the next level generation of the expression that can materialize the instruction or request indicated by the SP again according to the selected SP child node are presented so that they can be input. is repeated and specified by increasing the Level until the expression of the corresponding instruction or request is completed.
  • the 'ORE Generation BDT' is configured to indicate and store specific instructions or requests given to the platform as the path from the 'ORE Generation BDT' to the Leaf Node and the properties of the nodes on the path. All candidate nodes and attributes presented in each level are pre-stored in the Super Tree, so that the Super Tree is configured and accessed by STPN.
  • the PPN formed by inputting from the ORE Generation BDT to a leaf node along a specific path is not the name of the corresponding leaf node, but the context as the entire path and the properties of each node and node included in the path. It represents the expression of assignment or request, and such Path expression is defined as 'direction and request expression stem' ('ORE STEM' or 'STEM' for short).
  • the PM can directly input the node name for each depth, or select the node names available at the current depth based on the input up to the previous depth in alphabetical order.
  • the drop-down menu listed can also be presented for selection.
  • the PM directly presents an input window or presents a drop-down menu to receive input and save it as a property of the node.
  • the STEM input is performed by executing 'STEM_Generation_Rule'.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram showing the configuration of the ORE Generation BDT. Examples of the types of typical candidate nodes presented for each Depth of ORE Generation BDT and the values or expressions of nodes indicated by the properties of each node are as follows.
  • Semantic Primitive (one of the Leaf Nodes of SP BDT.
  • Attributes content of the instruction or request, execution time, repeatability, method (PC, smart phone, etc.) and format (Table, PLANT) (304) of reporting when reporting is required
  • Depth 2 Node Object of instruction, task and request action: Object or object state or specific attribute value (Node of Super Tree)
  • BDT or subtree of BDT including the target
  • Depth 3 Node The state of the selected object or a specific property value (STPN indicating the corresponding Variable) (306)
  • Attribute STPN or STPN Template indicating the target state or attribute value, and if there is a selection condition, the corresponding condition state or condition value
  • Each STEM constituted using the ORE Generation BDT is assigned an issue number and name, and is grafted to the node of the corresponding STEM name of 'STEM Classification and Depository BDT' that is grafted to the root node of 'ORE Generation BDT'.
  • An example of the configuration of ORE STEM is shown in the description of Rule SHRUB to be described later.
  • STEMs Orders, tasks, and requests that need to be performed regularly or frequently among STEMs are called 'Regular Order and Request (ROAR) STEM', and are separately stored in the RAOR Table, and a Timer whenever the time or interval to be performed arrives. It calls and executes the relevant Rule as a Rule.
  • ROAR Registered Order and Request
  • STEMs STEMs in which Path Nodes are the same and only the properties of each Node are different are called 'homogeneous STEM'.
  • the same Template Rule is used, and the detailed information to be provided to the Rule for inference is supplied from the attribute values of the STEM.
  • the STEM composed as described above is given a name as the path of the instantiated ORE Generation BDT, and the BDT node of the corresponding name of 'STEM Classification and Depository BDT', which classifies and subdivides the STEM by field, type, and content, as a node. Graft it.
  • the 'STEM Classification and Depository BDT' is each grafted to the node of the corresponding STEM name of 'Super Tree PLANT BDT'.
  • Each STEM is capable of 'Assert' as a 'fact' of the action of making the relevant instruction, task, and request as a whole, and a 'Rule' explicitly indicating specific methods and procedures for the implementation of the instruction, task and request. It is executed by Invoke and Execute. All rules are implemented as ‘Rule SHRUB’, which will be described later.
  • Node Attribute SHRUB (NAS) that systematically/hierarchically classifies or subdivides and stores information on attribute values of the corresponding node can be configured to graft the Root Node.
  • major properties include, in the case of Facility BDT Node, facility specification, symbol, image, location, orientation, 3D model, accumulation, operation method, operation history, energy consumption, reliability, actual efficiency, various Performance indicators, etc., and in the case of a Task BDT Node, it has a 'Nature of Activity' (NOA) attribute node, and the subject and qualifications of the action required to perform the task, the necessary action, and the Descendants including specific content information of task execution actions such as target deliverable, necessary equipment or equipment, materials, energy, and execution time are created, or a separate NOA SHRUB is configured and grafted to the NOA attribute node.
  • NOA 'Nature of Activity'
  • operations such as 'Node_Level_Shuffling', 'DFS_Next_node_Search' and 'BFS_Next_node_Search' are configured.
  • the 'Node_Level_Shuffling' is an operation of reconfiguring the classification system by reversing the level positions between parent nodes and child nodes according to the purpose of using the BDT.
  • each BDT if it is necessary to enumerate all the nodes it belongs to, or to sequentially visit each node and eval, use a search algorithm such as Depth First Search (DFS) or Breadth First Search (BFS). use.
  • the 'DFS_Next_node_Search' and 'BFS_Next_node_Search' are operations that visit the nodes of the target BDT in DFS or BFS order for each operation and return the node of the next visited location.
  • each task constituting Task BDT is subdivided into 'Unit Time' to perform tasks of a certain length, and each subdivided unit time is represented by a Node, and the start unit time is From the 'Start Node' (401), which is indicated, to the 'Finish Node' (or 'Last Node') 402 corresponding to the end unit time, the Knowledge and Information Model is sequentially connected with an arc, and this is 'IVY' to be defined as
  • the unit time is selected according to the characteristics of each task and management convenience, and can be selected from Day, Hour, Minute, Second or Week, Month, and Quarter.
  • the default value is 'Day', and other units Time can be created by 'Expand' or 'Shrink' (also expressed as 'Condense' or 'Collapse') of the 'Day' node, and 'Day' will be described below.
  • 'Expand' or 'Shrink' also expressed as 'Condense' or 'Collapse'
  • the target management unit time of the time is set by 'Expand' from 'Day' to 'Second', and the precision of management can enhance
  • Each IVY configured as described above is grafted as 'Task Progress Management IVY' (403) to the corresponding Task Node of the Task BDT to be performed in the corresponding period (Duration). If the task to be performed is a situation monitoring and management task, it is grafted as 'State Monitoring and Management IVY'. A unique name is given to each IVY, and if it is difficult to assign a unique name separately, the IVY is distinguished by a Path expression including the Grafted Parent Node.
  • Each node of IVY is given a series of node numbers starting with the 1st (or 1st) Start Node, and the node number is used as a node name as it is (405).
  • the PPN of each node is indicated by omitting other IVY nodes except for the node itself due to the nature of the IVY node name, and the Node Number of the Last Node becomes the length of the IVY and the duration of the task at the same time (402, 406). ).
  • each Day node of IVY represents only the pure time length regardless of the day of the week, weekend, or holiday of the Calendar, this is called 'Net Duration' IVY(407), and in case of a specific date of the Calendar, it is called 'Calendar- Let's say mapped'IVY(403, 404, 408).
  • the above 'Net Duration IVY' is mainly used when establishing the schedule based on the Net time/period required to perform the task.
  • the Start Node of Net Duration IVY is the calendar date to start the task.
  • 'Forward Mapping' and 'Forward Mapping' (409), which maps and deploys the remaining nodes in all directions according to the work or working hours policy by day, day of the week, and holidays, and ', which maps Finish Nodes to the Deadline and maps them in the reverse direction.
  • each task execution schedule can be mapped by first configuring Net Duration IVY and selecting one of the above three calendar mapping methods, or directly from the beginning, it can be configured with Calendar-mapped IVY.
  • the IVY can be constructed in which both the start date and the completion date are fixed on a specific calendar date from the beginning due to the nature of the task, such as the achievement of the annual production target or the annual energy saving target.
  • 'Master Calendar_mapped Progress Management IVY' (408) including Each node number of 'Master Calendar_mapped Progress Management IVY' (hereinafter 'Calendar_mapped' expression is omitted) is called 'Master Node Number' (410) and represents the total number of days elapsed from the start date of the entire project/task.
  • the attribute information includes the date, day of the week, weather, sunrise and sunset times, instructions and implementation results from the PM to the target management platform on that day, and other Project/ In order to store and display information related to the overall progress of the project/task, such as the request and processing results of the task related persons, the day and cumulative total progress plan, light performance, and the processing status of various events and risks that occurred on the day do.
  • Each task's 'Task Progress Management IVY' includes its own 'Self Node Number' (412) indicating the elapsed days from the start date of the corresponding task, and the 'Master Node Number' (413) indicating the elapsed days from the entire project start date.
  • the calendar date-related information of the day By having as an attribute, it is possible to know the calendar date-related information of the day, the number of days elapsed from the start date of the entire project/task, and the relative progress relationship with other tasks, and the preceding and subsequent relationship with other tasks.
  • Setting and task progress buffer management can be performed simply by comparing serial numbers.
  • each node of IVY represents the variable value of the corresponding unit time or the average value of the variable during the unit time.
  • 'Sparse IVY' in which only nodes having significant) information are selectively or explicitly displayed and the remaining nodes are omitted, and 'Shorter configured by expanding a node of a specific unit time IVY into a lower detailed unit time node 'Unit Time Expanded IVY' and 'Longer Unit Timeshrinked IVY' composed by aggregating the upper long unit time nodes, and for recording the time and number of occurrences of irregular events such as data acquisition, equipment failure, wage increase, and material price increase.
  • 'Arbitrary Interval IVY' There is 'Arbitrary Interval IVY'.
  • the 'Node Variable IVY' is mainly used to treat or utilize a series of variable values as a group, such as establishment of a task execution schedule, trend analysis of specific variables, correlation analysis, and comparison analysis.
  • IVY Exclusive Operations defined and applied by IVY include 'Reference_IVY_display' 'Top_down_Scheduling', 'Bottom_up_Scheduling', 'IVY_node_increment', 'IVY_node_decrement', 'IVY_shift', 'IVY_split', 'Calendar_mapping', 'Calendar_mapping', Examples such as 'Absolutely Needed Time (ANT)_estimation', 'IVY_node_Expand', 'IVY_node_Shrink', 'Progress_estimate', 'Buffer_setting', 'Milestone_sliding', '4D_display', and 'Present_Time_Line_set', may be given.
  • ANT Absolutely Needed Time
  • the 'Reference_IVY_display' is an operation to present an IVY of a basic length to generate an IVY
  • 'Top_down Scheduling' is an operation to assign progress to each unit time in a top-down manner for a predetermined duration
  • ' Bottom_up Scheduling' is an operation to set the overall duration in the Bottom_up method by calculating and taking the progress of each unit time.
  • 'IVY_node_increment' and 'IVY_node_decrement' are operations that increase or decrease the node length of IVY by one
  • 'IVY_shift' is an operation that moves the calendar mapping position of the entire IVY back and forth before the start of the task.
  • 'IVY_split' is an operation that continuously proceeds with two or more subsequent IVYs to divide one IVY into two or more tasks during task progress, and 'Calendar_mapping' converts the configured 'Net Duration IVY' into 'Calendar_mapped IVY'. It is an operation to switch, 'IVY_graft' (414, 415, 416, 417) is an operation to perform a graft to establish a precedence/successor relationship between IVY nodes, and 'ANT_estimation' is to reduce further from the present point to the end of the task. It is an operation to calculate the Absolutly Needed Time.
  • 'IVY_node_expand' is an operation for grafting a specific IVY node by expressing it as 'Unit Time Expanded IVY', which is a lower detailed unit time node IVY
  • 'IVY_node_shrink' is an operation to graft a specific IVY node into an upper long unit time node IVY.
  • 'Progress_estimate' is the operation to calculate the progress of a specific IVY Node and the cumulative progress up to the IVY Node
  • 'Buffer_setting' is the Progress Management IVY of Tasks with antecedent/successor relationship
  • 'Milestone_sliding' is an operation to move the node position of Milestones back and forth according to the change in task progress
  • '4D_display' is the operation to set or adjust the slack days by connecting the nodes of It is an operation that displays the progress status of the task as it progresses
  • 'Present_Time_Line_set' (418) sets the unit time node including the current time as the present node and the previous node as the past node.
  • the current node can be expanded into IVY including the current node, past node, and future node in detailed time units.
  • Each facility, element, or entity constituting a production process or a system of a specific function is represented as a node, and the physical connection and A data structure representing the flow direction of the handled medium or object is defined as 'VINE' by composing an arc.
  • the direction of the arc is determined according to the direction of the flow of an object such as a product having a physical form or a medium such as solid, liquid, gas, current, or signal handled by the process or system.
  • an object such as a product having a physical form or a medium such as solid, liquid, gas, current, or signal handled by the process or system.
  • a Graft when it is partially bidirectional, the reverse connection is indicated by a Graft.
  • VINE examples of typical VINE are the production process of the target plant or factory that must be constructed or operated to achieve the set goals of the project or task, or support systems such as power system, steam system, compressed air system, cooling water system, and air conditioning system.
  • support systems such as power system, steam system, compressed air system, cooling water system, and air conditioning system.
  • each facility (Equipment/Facility) of the corresponding process or support system is represented as a node, and 'VINE' representing the connection relationship between Preceding and Succeeding between each facility as an arc.
  • the length of the VINE representing the main process or various support systems is generally long, and in the case of a batch process or intermittent process, it may be short or may consist of one facility.
  • VINE As a special VINE, a VINE representing the flow of logic can be configured, and in this case, it is separately called 'Logical VINE'.
  • Logical VINE include Flow Chart for Computer Programming, Start-up/Shut-down Sequence of process equipment or systems, Block diagram indicating the product production process of the process, and specific events according to Interlock Logic. of propagation routes, and the like.
  • nodes constituting the VINE virtual 'Root Node' to 'Start Node' symbolically representing the starting point of the VINE (501), and one or more child nodes or subsequent nodes (Succeeding).
  • the measurement and control circuits required for each of the above processes, systems and facilities are also composed of separate VINEs, with common power (P: Source) and Ground or Neutral (N: Sink), measuring instruments, sensors, transducers, actuators, controllers, each terminal terminal and Terminal points, various relays and relay contacts, electromagnetic switch and switch contacts, various switches, and circuit elements such as display lamps (hereinafter collectively referred to as 'element' or 'measurement and control equipment') are represented as nodes.
  • the connection cable between elements is not separately indicated if there is no need to use or manage the specification or distance for target management.
  • a unique name is given to each Vine (512, 513), the name of the Start Node is used as the name of the VINE, and the number of the Virtual Start Node is 0.
  • Each node in the VINE is also given a unique name and node number within the VINE.
  • the node numbering system assigns serial numbers according to the characteristics of the process or system represented by VINE or is configured in the form of indicating precedence/subsequent relationships.
  • the PPN of each node can be simplified as much as possible to a level where uniqueness is maintained, and the simplest PPN form can be 'VINE_Name/*/Node_Name'.
  • a specific BDT for the VINE that systematically classifies the VINE facilities by type is configured and grafted to the root of the VINE. All leaf nodes of the VINE-only BDT are also included in the Master Facility BDT, and the mutual classification system can be different from the Master Facility BDT. In this way, when a node representing the same facility or variable belongs to a different plant, it is called an 'Alias Node'.
  • Each node of the VINE can be grafted by constructing a 'NAS' (Node Attribute SHRUB) that systematically classifies the attributes of the corresponding equipment or device and stores them as the values of the nodes.
  • All VINE nodes have basic properties of connected front and rear facility information, i.e., the number of Preceding Nodes and PPN and Succeeding Nodes and PPN, the total number of grafts, PPN of grafted nodes, and Alias Node information. store as a value.
  • VINE Nodes representing the production process or system
  • the location coordinates and orientation on the drawing or monitor screen representing the physical location coordinates and orientation of the facility, schematics or physical layout, 3D Model, Symbol and Magnitude, antecedent facility(s) of the facility, inputs and outputs connected to the outside, and applicable measures such as changes in the physical or chemical state of a medium or product within or passing through the facility.
  • Facility function or role information operating method and operating condition monitoring standards of the facility, real-time operation and operation status information, installed instrument information and real-time measurement values, 'control logic information', causes and types of various alarms, failures Information on the cause and type and ripple range of trips, start/stop sequences, 'types of input energy' by equipment and standards and actual values for each type, reliability, calculation methods and actual values of various performance indicators, operation history and Attribute values such as reliability information are additionally stored.
  • the attribute information to be saved may be different for each alias.
  • the 'control logic information' may be stored by grafting the VINE representing the control logic circuit of the corresponding facility to the node of the corresponding property name of the corresponding facility.
  • the VINE node provides information such as the contact information that drives the relay and the excitation status information of the relay, and in the case of a Change Over Switch, information such as the current position of the switch. (Scope) and save as needed.
  • the 'type of input energy' for each facility includes basic energy such as electric power, coal, oil and gas, and secondary energy such as steam, compressed air, vacuum, cooling water, fruit, cold air, and heat generated by basic energy. includes all energy.
  • the target management platform By configuring the VINE to include the connection status, interaction, and function information of each facility or device as described above, the target management platform allows the target management platform to respond to the operation or operation status of each component facility or device of the process, system, or circuit represented by the VINE. It is possible to evaluate the feasibility and appropriateness of the system, logically trace the cause and spread of abnormal situations such as various alarms and trips, and it is also possible to estimate the loss of pipelines or lines. . Therefore, VINE enables the realization of the 'Digital Twin' of the process or system to be represented.
  • Root Node which symbolically represents the starting point of the process, leading to the main facility nodes, and designating one main path to the Last Node, connecting the facility nodes along the main path Proceed with the configuration of VINE. If a branch point is encountered during the process, a ‘branch point node’ is created at the branch location. In each branch node, the number of subsequent nodes and node name are stored as attribute values, and 'branch stack' is additionally set.
  • the node name of the path to be traced later is PUSHed and stored, and Preorder Continue with the Depth First Search (DFS) search method of , creating the following subsequent facility nodes along the main path.
  • DFS Depth First Search
  • the root nodes are grafted to the root node of the main process VINE, and the relationship between the main process and each sub-process is expressed as a property of the graft (521), and the main process and confluence also flows through the graft (522).
  • the root nodes are grafted to the root node of the main process VINE, and the relationship between the main process and the supporting system is expressed as a property of the graft (523), and the facilities of the supporting main process are also grafted through the graft. shown (524, 525).
  • PPN of normal VINE Nodes Since the PPN of normal VINE Nodes is long, only the nodes that need to be explicitly indicated for inference for goal management are included in the path and the remaining nodes are omitted.
  • the simplest form of PPN can also consist of only two explicit nodes such as 'VINE_Name/*/Node_Name'.
  • Equipment connected in parallel such as self-generation equipment for emergency power, solar power equipment, and energy storage system (ESS), forms a separate VINE and connects it to the junction with a graft.
  • An example of the junction node may include a facility node such as an automatic transfer switch (ATS) or a closed transition transfer switch (CTTS).
  • ATS automatic transfer switch
  • CTS closed transition transfer switch
  • Examples of typical operations applied to VINE are 'analyze_Trend', 'check_Consistency', 'display__Schematics', 'display_VINE', 'display__3D_Layout', 'display_4D_Layout', 'estimate_Losses', 'estimate_Operational_Cost', 'estimate_'
  • There are a number of operations such as ', 'find_Bottleneck', 'monitor_Idling_Facility', 'monitor_Operating_State', 'monitor_Start-up_Sequence', 'monitor_Shut_down_Sequence', 'monitor_Performance', 'expand_Compound_Node_Sequence', 'monitor_Performance', 'expand_Compound_Node_Node',
  • the operation monitor_Power_Quality' can be further divided into detailed operations such as 'monitor_kW', 'monitor_kVar', 'monitor_Voltage', 'monitor_Phase_unbalance', 'monitor_HFD', 'monitor_Power_factor', and 'monitor_Neutral_Current'.
  • the BUSH aims to indicate all remaining systems and networks that are not included in the definition and characteristics of the VINE described above. Typical examples include various Computer Networks, Processors, Memory, Disks, Ports, Keyboards, Monitors, and various peripherals connected to the center of the Computer Network, Computer Internal Configuration, Bidirectional Communication Measurement and Control Circuits, Various Traffic or Road Networks, and BUSH, which stands for National Electrical Power System.
  • Examples of the above equipment or elements constituting the Node of BUSH include, in the case of a computer network system BUSH, various servers, PCs, network equipment, and measurement and control equipment.
  • various servers PCs, network equipment, and measurement and control equipment.
  • DB Server Web Server
  • ERP Server MES Server
  • SCADA Server SCADA Server
  • PI Server PI Server
  • PC Network Switch
  • Router Access
  • Various network equipment such as points and routers, proprietary network for lower measurement and control equipment, data collection and control equipment such as DCS or PLC for measurement/control, and various on-site control panels connected to these equipment for measurement/control , sensors, measuring instruments, transducers and relays, their connecting points, and facilities connected to ports of the main server and other servers.
  • the national power grid system BUSH there are power plants, transmission line facilities, distribution line facilities and loads.
  • the server node or PC node can be deployed or expanded with a detailed configuration BUSH as a 'Compound Node'.
  • the processor, bus, memory, hard disk, and peripheral devices can be configured as an entity, that is, a detailed BUSH as a node, and can be expanded and included as a part of the original BUSH or grafted to the corresponding Compound Node.
  • a detailed BUSH as a node
  • DCS's internal circuit or logic designate the PLC or DCS as a Compound Node and expand it to VINE or BUSH depending on the circuit configuration type to use the PLC or Graft to DCS node.
  • connection relationship between the facilities or elements includes wired and wireless connections, and when necessary for goal management, it is explicitly indicated as a Node similarly to a pipe or cable in VINE, and other connected facilities or elements Include or omit in the node's properties.
  • BUSH includes 'Configuration BUSH', which is configured according to the shape or schematic of the system to be displayed, and 'Adjacency BUSH' to indicate other facilities or elements directly connected to each facility or element.
  • the configuration of the 'Configuration BUSH' will be described using a typical Computer Intranet as an example.
  • a Root Node symbolically representing the starting point of BUSH is set, and among the above facilities or elements, an arbitrary 'Central Node' (Center of Universe (COU) Node) that becomes the center of configuration or connection of the system. Select to make it a Level-2 child node of the Root Node.
  • facilities or elements directly connected to the COU Node are used as Level-3 child nodes of the COU Node, and facilities or elements connected to each child node are continuously searched in a breadth first search (BFS) method. Create child nodes and proceed.
  • BFS breadth first search
  • a searched node encounters a node that has already been created while other nodes are in progress, it is connected to a Graft rather than a child node, and the corresponding node stops further search to prevent cycle formation. After proceeding as above, it returns to the COU Node and if there are no more facilities or elements to be searched connected to the COU, the corresponding ‘Configuration BUSH’ is completed.
  • a virtual Root Node is first set, and all equipment or element nodes are Level-2 child nodes of the Root Node, and are connected to or adjacent to each child node of the Level-2 (Adjacent). ) The configuration is completed by connecting other Level-2 nodes as Level-3 child nodes of each Level-2 node.
  • the 'Adjacency BUSH' is distinguished from a traditional tree in that the parent-child relationship is reversed since the same Level-2 nodes can have different Level-2 nodes as mutual child nodes while having a tree structure.
  • each node is complexly connected like many-to-many, and the physical shape or configuration does not provide additional information for goal management, only 'Adjacency BUSH' can be configured without separately configuring 'Configuration BUSH'.
  • the configured BUSH is grafted to STUMP's Master Facility Management Node.
  • each node of the BUSH is also composed of a dedicated BDT for the BUSH that is divided or subdivided by type or division and grafted to the root node of the BUSH.
  • Each node of BUSH is grafted with Node Attribute SHRUB (NAS), which stores and manages the attribute information of the node.
  • NAS has serial number, address, name, function, specification, symbol, shape or isometrics, physical location, location on the drawing or screen, child node of the corresponding Node.
  • adjacent nodes and graft information are stored.
  • For each node name in the case of Computer Network System BUSH, common names such as COU, Server, PC, Network Switch, Router, and Bus are used as part of the Node Name so that the function or characteristics of the corresponding node can be distinguished.
  • a server node In the case of a server node, in addition to the above basic properties, it provides service information such as Web Service, FTP, Email, ERP, MES, FMS, SCADA, PI Server, EDMS (Electronic Document Management System), ECMS (Enterprise Content Management System) and When interworking with the same server type or function and other various project management tools, design integration tools, and engineering software, the data content exchanged with the mutual data communication method or protocol is stored as an attribute value.
  • service information such as Web Service, FTP, Email, ERP, MES, FMS, SCADA, PI Server, EDMS (Electronic Document Management System), ECMS (Enterprise Content Management System)
  • EDMS Electronic Document Management System
  • ECMS Enterprise Content Management System
  • the configuration of the platform of the present invention which is built for project/task goal management, is also represented as BUSH and included in the Super Tree so that it can be managed together, thereby managing the configuration, function and performance of the platform itself, as well as interworking with other servers. and unification of goal management tasks through information exchange.
  • monitor_Response_Time' 'monitor_Page_Fault', 'monitor_Port', 'monitor_Program_Behavior', 'monitor_Virus', 'monitor_Hacking', 'monitor_User-behavior', 'serve_User_request', 'optimize_Size_optimize ', 'Set_User_request', 'optimize_Size_optimize_Workmoning_ You can add detailed operations such as 'monitor_Background_Program' and 'monitor_System_Call'.
  • each operation is the same as the operation name, and the specific content and execution method may be different according to the field and characteristics of the Project/Task.
  • the 'trace_Path' may be defined as an operation for searching all paths (except Cycle) existing from a random Start Node to a Arbitrary Destination Node in BUSH, and Adjacency BUSH As it expands, it can be performed with the following three-step search method.
  • Step 1 Select a Start Node among Level-2 nodes of Adjacency BUSH to search for a path and set Loop variable 'i' to 2.
  • Step 2 For each Level (i+1) child node of the set Level i node
  • the corresponding child node is the starting node or a node already included in the PPN path from the parent node of the previous higher level or the starting node to the current child node, the corresponding child node is pruned.
  • the 'Plant Path Name' (PPN) from the departure node to the destination node is included as one of the found relative paths.
  • the path search in step 3 is performed in the depth-first search (DFS) method, and in step 2 (1), cycling in the search process is naturally excluded.
  • the minimum cost path can be easily found by allocating a cost or distance to each arc and pruning the path that is more expensive than the previously discovered minimum cost during path search.
  • the expanded Adjacency BUSH in order to track all the routes from the arbitrary departure node to the destination node in the BUSH is called 'Expanded Adjacency BUSH'.
  • the three-step execution method of the 'trace_Path' operation is also implemented as a 'rule' to be described later in order to explicitly indicate the contents.
  • FIG. 6 and 7 show examples of the configuration of a Node Attribute SHRUB (NAS) and a Rule SHRUB, respectively.
  • NAS Node Attribute SHRUB
  • Rule SHRUB a Rule SHRUB
  • All of the above knowledge and information includes attribute values of all nodes of STUMP, BDT, IVY, VINE and BUSH, various arithmetic and logic operations, situation determination, cause tracking, countermeasure establishment, action implementation and procedure progress Reasoning and Inference necessary to process basic tasks of the platform, tasks given or given by the PM, and requests from other managers by using the knowledge and information for and rules as a way to make judgments.
  • NAS Node Attribute SHRUB
  • Each attribute node composing NAS can directly store the corresponding attribute value, connect child nodes that subdivide the attribute, and graft other PLANTs related to the attribute.
  • Task Node of each level of detail in Task BDT includes 'Nature of Activity (NOA) Node, ' Progress Management Node', 'Deliverable Management Node', 'Resource Management Node', 'Cost Management Node' and A NAS including nodes such as 'Event Management Node' can be grafted, and each attribute node can have child nodes that subdivide the attribute or can be grafted by configuring a separate Management SHRUB containing the detailed attributes. there is.
  • a Task Management SHRUB for managing the entire task and common information such as the execution period, budget, specific content, present situation data, Time Tag, and the person in charge of the task. can be grafted.
  • 'Progress Management IVY' for managing the progress of the corresponding task is also grafted, and NAS is also grafted to each node (assuming 'Day Node') of the grafted 'Progress Management IVY' (601).
  • the NAS that is grafted to each IVY Node of 'Progress Management IVY' has a 'Self Information Node' (for managing the information of the Day Node itself such as Project (Master) Node Number (602) and Graft information of the 'Day' Node again.
  • IVYs of detailed time units such as 'Hour' IVYs (217, 419, 609) and 'Minute' IVYs are provided to nodes that need to manage detailed progress or status according to the progress time among the Management attribute Node nodes.
  • Graft, and the NAS is also grafted to each node of the IVYs of the detailed time unit (610), and details such as the number of times (Count), average value, maximum value, minimum value, latest value and standard deviation of data continuously collected in real time It stores and utilizes task management information as its attribute values.
  • the Daily Progress Management Node (604) reflects the 'Daily Execution Plan' (611), which is the ratio of the progress of the task execution plan for the day to the previously established total progress, and the actual available resource status of the day at the start of the day.
  • each node of Facility BDT, Resource BDT, each VINE dedicated BDT and BUSH dedicated BDT also grafts NAS including target management related information, progress and schedule, and IVYs for operation status monitoring management.
  • the 'QUEUE', 'STACK' and 'LIST' are implemented as 2-level SHRUBs, and the type, name, and number of child nodes of the corresponding SHRUB are stored as attributes in the Root Node, and the child nodes represent each element. In the case of a nested list, it is expressed as a SHRUB whose Level is increased as much as the descending depth.
  • the name and number of each column and the number of rows are stored in the Root Node as properties, and each Level-2 child node of the Root Node is a Row. and Level-3 child nodes of each Level-2 child node indicate each column of the corresponding row. Therefore, the number of child nodes of the root node becomes the number of rows. Tables or arrays of 3-D or higher are constructed in the same way by increasing the level of SHRUB.
  • the Node Name (including Given Name, PPN, STPN and RSTPN) itself can have a value as a variable, and the value is stored by including the 'Value' Node in the NAS of the corresponding Node. You can save or save 'Expression' that can be evaluated including 'Eval Expression'Node' in the form of List.
  • the 'Node_Eval' evaluates a specific Node Name, it returns the value that the corresponding Node has as a variable, or returns the value of the Value Node included in the NAS of the corresponding Node, or the 'Eval Expression' Node Expression Evaluate (simply 'Eval') to return a value.
  • the 'Value' node has, as a child node, 'Real Value' and 'Expected Value' and a 'Consistency' node that checks whether the two values are consistent according to the characteristics of the value of the corresponding node.
  • the 'Real Value' is a value that is actually input or confirmed from a sensor, instrument, other servers or managers
  • 'Expected Value' is a value that is logically expected or determined
  • 'Consistency' is a value that is substantially identical to the above two values It has a value of Yes, No, or Null (don't know) as a result of determining whether or not to do it.
  • the 'Rule_generate' operation is a 'to indicate and implement a specific method (Methodology) and knowledge (Knowledge) for handling the instructions given from the PM, requests from team members or other managers or related parties, and basic tasks or functions of the platform. It is an operation that composes 'Rules' with SHRUB.
  • All rules are objective (Objective) or subjective (Subjective) methods or policies for handling the instructions or assignments given by the PM to the platform, the requests of project/task related parties, and the basic functions or tasks of the platform, Arithmetic or logical operation, inference (Inference and Reasoning) or judgment according to a set standard, Process or Procedure, Strategy or Operation (Tactic or Operation) and Know-how, including knowledge ( As an expression of knowledge) and information, the contents are expressed explicitly and freely updated, and included in the Super Tree as a consistent structure (Consistent and Unified Framework) and used for goal management as a SHRUB of the Super Tree.
  • the SHRUB representing the Rule is called ‘Rule SHRUB’ or simply ‘Rule’, and the name of the Rule is the same as the name of the Root Node of Rule SHRUB. Therefore, the aforementioned SWEEP technique and GRACE technique are all implemented and executed as a Rule.
  • Rule SHRUB's Root Node (701) is a 'LHS (Left-hand Side) Node' (702) as a Condition Part and a 'RHS (Right-hand Side) Node' (703) as an Execution Part (Action or Execution Part) It has two child nodes.
  • the LHS and RHS are 'Condition Part' and 'Execution Part', or 'Premise Part' and 'Conclusion Part', or 'Antecedent Part', respectively. and 'consequent part'.
  • a Rule that is executed without conditions when called it may consist of only RHS without LHS.
  • the LHS Node and RHS Node, which are child nodes of the Root Node, are called 'Top LHS Node' and 'Top RHS Node', respectively.
  • the 'Top LHS Node' 702 and the 'Top RHS Node' 703 may each have descendant nodes including one or more child nodes, respectively. do. If the conditional part of the Rule includes only one condition, the LHS Node is not created explicitly, and the corresponding Node itself becomes an 'Implicit' LHS Node, that is, a Condition Node. If the execution unit includes only one action, it becomes a separate RHS Node. Without creating a node, the corresponding node itself can be an implicit RHS node, that is, an action node.
  • a Rule having only one LHS Node and RHS Node is especially called a 'Simple Rule'.
  • Rule can be executed by directly including additional rules internally or interlocking through Graft in order to specify the action to be performed with the corresponding Rule.
  • the Node that serves as the root of the Rule directly included internally is called the ‘Internal Rule Node’, and the ‘Internal Rule Node’ also has the LHS Node (705) and the RHS Node (706) as child nodes as the root of the Rule.
  • the Rule Node for grafting additional external rules is called 'Rule Graft Node' (707).
  • 'Rule SHRUB Node' constituting the Rule
  • the types of 'Rule SHRUB Node' constituting the Rule include 'Root Node', 'Top LHS Node', 'Top RHS Node', 'LHS Node', 'RHS Node', 'If Node', 'Then Node' , 'Else Node', 'Internal Rule Node', 'Rule Graft Node', 'End Node', 'Exit Node', 'Return_to Node', 'Go_to Node', 'Wait Node' and various 'Operation Node('Performing Node') ' or 'Acting Node')'.
  • Node' may be divided into detailed types such as 'Then Node' or 'True_Then Node' (Default), 'False_Then Node', 'Else_Then Node', and 'Case_Then Node'.
  • 'Rule SHRUB Node' (or 'Rule Node' for short) also has properties like other SHRUB Nodes (708, 709), the number, name, and 'Eval Expression' of the corresponding node (710, 711), Includes node value, logical condition to be satisfied between child nodes, and graft information. Examples of the logical condition include 'AND', 'OR' and 'ALL'. The above 'All' is defined as a logic to Eval all child nodes regardless of the Eval result.
  • the 'Eval Expression' is based on a List expression.
  • the first element of the list is an arithmetic operator or logical operator, or an SP expression that indicates a specific action, and when it is linked with other S/W packages or tools such as statistics or math software packages, it may be a function name of the package or tool.
  • Below the second element is composed of one or more Arguments such as STPN or STPN Template to indicate the target and value of the corresponding operation or action or to store the result value.
  • Lists can also be nested.
  • Examples of typical SPs indicating the behavior used in the Eval Expression in the List form include 'Assert', 'Return_to', 'Go_to', 'Exit', 'End', 'Set_as', 'Put_in', 'Take_next', ' Take_nth', 'Wait', etc.
  • Eval of List the corresponding operation or instruction is directly executed.
  • the 'Rule_generate' is an operation to create a Rule, and the Rule is created by composing Rule SHRUB as follows: (The properties of each Rule Node are expressed with braces, and the comment is a parenthesis. ) will be described in
  • Root Node ⁇ Attribute Call condition of the Rule; STPN or STEM of the node including information to be provided for Rule execution; Number of node variables to be substituted and node variable expression, or specific PLANT name; Return method of Rule execution result (return means, presentation method and format, STPN or PLANT name that stores the value to be returned (including List, Table, etc.)); Each Eval Expression when visiting the node's own Preorder, Inorder, and Post Order); Graft information; Expression of description of execution contents when executing Rule ⁇
  • Step 2 LHS Node and its Children Nodes ⁇ attributes: the type of the node itself (refer to the type of Rule SHRUB Node above); Each Eval Expression when visiting the node's own Preorder, Inorder, and Post Order (Includes Eval conditions (AND, OR, ALL, etc.) of child nodes, but only Preorder Eval Expression exists if there are no child nodes); number of child nodes; Name, number and type of child nodes, Graft information ⁇
  • Step 3 RHS Node and its Children Nodes ⁇ Attribute: the type of node itself; Each Eval Expression when visiting the node's own Preorder, Inorder, and Post Order (Includes Eval conditions (AND, OR, ALL, etc.) of child nodes, but only Preorder Eval Expression exists if there are no child nodes); number of child nodes; names of child nodes; number and type; Eval condition of child nodes (AND, OR, ALL); Graft information ⁇ ⁇
  • substitution information of variable nodes Assert of Instantiate Fact (712), reporting method of execution result (form and content, means (monitor, Smart Phone, Alarm)), Loop command (Return_to, Go_to, Local_Fact_Assert)), the end of the Local Loop (Exit), the determination of the next visited child node, and an end condition and end command (END) of Rule execution (713).
  • Eval Expression expression of Rule Node includes '?task', '?facility', '?resource', '?time' or '?day' for flexible matching with asserted facts or general use of rules.
  • Wildcard expressions such as '&' that can match 'Variable Name Node' expressions, one arbitrary node expression, or '*' that can match one or more Node Names, or '/ It can include Path ellipsis such as ../'.
  • the 'Rule_invoke' is an operation called to execute the Rule.
  • the Rule is a 'Time Driven Invoke' that is called when a certain time arrives or an interval of a certain time, 'Event Driven Invoke' that is called when an event occurs, and the cause is identified. It is called in the same way as 'Goal Driven Invoke' for calling.
  • the 'Event Driven' is also called 'Fact Driven' or 'Data Driven' and mainly uses a Forward Reasoning method
  • 'Goal Driven' is also called 'Object Driven', and is mainly inferred by a Backward Reasoning method.
  • the SWEEP goal management technique is based on the 'Time Driven' method in which most of the duties or platform tasks to be performed are continuously and repeatedly performed according to the time or time interval set for each task or task. Facts are processed in the 'Event Driven' or 'Goal Driven' way at the time of occurrence.
  • the 'Rule_execute' is an operation of 'executing' the Rule by sequentially visiting each Rule SHRUB Node of the invoked Rule from the Root Node and 'Eval'.
  • Rule execution is mainly for the performance of basic tasks or functions of the platform, the processing of the goal management tasks to be repeatedly processed regularly or continuously and continuously at a specific time, and the execution of the PM's instructions or tasks given by the PM. , It is intended to handle inquiries, requests, suggestions, mutual information and opinions exchanges and consultations from project/task-related persons, and to handle events or risks that occur frequently.
  • the Timer Rule may be set to be called when a time when a specific condition is satisfied arrives.
  • the platform presents the basic Skeleton and Template Rules of the Super Tree composed for each field and characteristic. support operation.
  • a 'Project Manager Agent' in charge of the function of the Project/Task general management unit 801 is created, and the Project Manager Agent creates intelligent Agents in charge of each functional section (FIG. 8) of the platform as soon as it is created. .
  • the 'Knowledge-base Manager Agent' manages the generation, update, and invocation of rules, and supports other agents to execute the rules and perform their duties.
  • the Knowledge-base Manager Agent supplies STPN and STEM that are the relevant Template Rule and Rule specific execution environment (Execution Context) in Rule BDT and calls it. It supports one Agent to instantiate and execute the relevant Template Rule.
  • Each Agent sequentially visits from the Root Node of the called Rule and executes the Rule according to the result of Eval while evading the ‘Eval_Expression’ of the visited Rule Node.
  • Visiting Rule Node is based on Eval by visiting the Rule SHRUB in the order of Depth First Search (DFS). Agent calls the node currently visiting for Eval as 'Present Eval Node' (PEN).
  • Eval result of the 'Eval Expression' examples include True/False or Y/N return, operation execution, situation determination, Fact Assert, and Physical or Abstract action to be performed with Eval Expression. .
  • the generation, invocation, and execution of rules have been described above, and the ‘Rule Generation Rule’ is configured to support the creation and input of rules.
  • the rules that perform basic tasks and functions of the platform or process various expected events are implemented together by a platform construction engineer and an expert in the relevant field when building the platform according to the characteristics of the project/task.
  • the rules for executing the instructions and requests of PMs or other managers in the task execution process are based on the STEMs created with 'ORE Generation BDT' using the 'STEM' Generation Rule. Configure interactively.
  • the rules to be created are divided and subdivided by the application purpose, field or type of the rule, or by the agent in charge of calling and executing the rule, and grafted to the node of the corresponding Rule name of 'Rule BDT' and subdivided.
  • BDT' is grafted to 'Rule BDT Node' composed of child nodes of 'Platform and Super Tree Management Node' of STUMP. .
  • the composing Rule is implemented as a Template Rule including variable node expression for general use.
  • the 'Eval Expression' of the conditional node for the execution of the Rule becomes like (EQ ?task//?day//Daily_progress_state 'Delay') (710).
  • the Eval Expression includes node variables '?task' and '?day', '?day' is replaced with the IVY Node Number of the day, and all tasks of Task BDT are searched depth first (DFS). ) method and replacing '?task' with the actual Task Node Name, the STPN is instantiated as 'Task-i//kth_day//Daily_progress_state', and 'Return_to Root' operation (712) Return to the Root and start executing the Rule again.
  • the Root Node 701 has a Top LHS Node 702 and a Top RHS Node 703, and both the LHS Node and the RHS Node may have any number of child nodes, and each Nodes, that is, 'Rule SHRUB Node' have the number of their child nodes and 'Eval' method or condition as NAS attribute values, and the Root Node and each Rule SHRUB Node attribute and Eval Expression include STPN and STEM information. It is possible to represent and utilize the execution environment (Context) of the Rule, and by including 'Internal Rule' in the Rule or allowing other rules to be grafted, it is composed of a combination of modularized knowledge, and composed of a Template Rule to increase the versatility of the Rule. It is defined as a 'Super Rule' to improve the rules and to configure the rules so that they can be repeatedly executed by themselves.
  • Super Rule can include LHS and RHS repeatedly in both LHS and RHS, and Rule execution proceeds from left to right in the DFS method.
  • 'Return_to Root' operation in Node's Eval Expression it is possible to compose a loop that re-executes a Rule, and forms a local loop within the Rule by using 'Loacal Fact Assert' or 'Go_to' operation or any position It can be executed by moving to , and if the 'WAIT' Eval Expression is used when visiting a specific node in order, the execution of the rule is temporarily stopped at that location and the child LHS node waits until the fact included as a condition is asserted. If the 'Eval Expression' is 'END', the execution of the Rule is forcibly terminated at the corresponding position, and it is automatically terminated when it returns to the Root by Evaling to the Rightmost Node.
  • the content and flow of logical reasoning, judgment, procedure and action can be explicitly expressed, and the Rule can be easily created by SHRUB operation such as insertion or movement of a node or It can be modified or updated, and accordingly, by subdividing and modularizing the reasoning and inference behavior for the execution of high abstraction level tasks, instructions, requests, and platform functions into a 'Divide and Conquer' strategy, All Nodes in Super Rule, Internal Rule, or Grafted Rule share common context information and allow consistent and focused reasoning to proceed. Segmentation and modularization are possible up to the level of each node, and the reasoning or judgment process and content can be freely adjusted or modified with Insert and Delete of nodes.
  • All information generated during the execution of the Super Rule (hereinafter also briefly expressed as 'Rule') is stored as a node of the Super Tree that can be accessed through the STPN.
  • Nodes that store information can be added by utilizing existing nodes or creating new nodes. For information that is used temporarily or temporarily, or necessary information, prune or degraft the nodes after use, and prune or degraft the nodes after use. Nodes whose direct or indirect paths with ROOT are cut perform garbage collection to reclaim memory.
  • 'Dynamic Pruning' the Instantiated Rule
  • the Super Rule is, as a whole, in the field of various projects/tasks to set and achieve goals, Investigation or Search and Confirmation of one or more specific information through reasoning (Inference or Reasoning), progress management, monitoring of the situation, creation of information, estimation, comparison, judgment or decision of the situation, analysis, prediction or forecast, explanation (Explanation), report (Report) and presentation (Display), strategy establishment (Strategy), request (Request), recommendation (Recommend), and necessary measures (Measure) or action (Perform) directly or indirectly (Perform) such as It enables actions to be expressed and executed as a Rule, and to explain the reason for inferring a specific action using the path or process of inference.
  • reasoning Inference or Reasoning
  • Progress Management monitoring of the situation, creation of information, estimation, comparison, judgment or decision of the situation, analysis, prediction or forecast, explanation (Explanation), report (Report) and presentation (Display), strategy establishment (Strategy), request (Request), recommendation (Recommend), and necessary measures (Me
  • the Super Tree is constituted so that all information necessary for the invocation and execution of Rue is included in the Super Tree, and all new and significant information among the information obtained as a result of Rule execution is the context of the relevant information within the Super Tree. Node is added and stored in a suitable location in the . Therefore, the learning effect of growing the Super Tree as a BOGMKI, a collection of knowledge and information, is achieved.
  • the configuration method of the above-mentioned Super Rule allows the instructions of the High Abstraction Level to be directly issued to the platform, assigned as a task, or requested as a service. Accordingly, unlike the conventional unilateral menu provision method (Paradigm), where the path and function of menus and sub-menu must be read and used one by one for the search or function of information desired by the PM or other project related parties, the PM provides the platform with SWEEP goal management is possible by giving desired instructions, assigning tasks or tasks, and other managers directly requesting necessary matters from the platform, enabling continuous precise management even when there are countless tasks to be performed and managed at the same time. Support to enable the application of the technique.
  • the I/O service providing method that supports the direct issuing or requesting of high abstraction level instructions, commands or requests to the platform is referred to as 'Proactive And Smart Service' (PASS). )) method.
  • PASS 'Proactive And Smart Service'
  • the goal management platform of the present invention uses the Super Tree as BOGMKI (Body Of Goal Management Knowledge and Information), which is a collection of all information and knowledge required in the entire process of project/task goal management.
  • BOGMKI Body Of Goal Management Knowledge and Information
  • Organized and configured Super Tree is intelligently autonomously and actively utilized based on Super Rule, systematically classified and subdivided, and task (Work, Work Package, or Activity) of all levels to be performed to achieve the goal ), the target management action (referred to as the 'Platform Task') that monitors and manages progress and progress is continuously and repeatedly performed according to the selected time precision.
  • the target management action referred to as the 'Platform Task'
  • additional information or knowledge required by the platform is continuously collected, randomly occurring events or risks are predicted and dealt with early, and the response result information is added as a node of the Super Tree as experience.
  • SWEEP Successessive Work and Event Evaluation and Proceeding
  • All 'Platform Task' is implemented as a Rule to express its details explicitly, and it is executed by executing the Rule, and all information necessary for goal management and any information that is generated in the goal management process and needs to be stored All information is stored and utilized as nodes of the Super Tree.
  • 'Project Manager Agent' is created in the form of Thread or Process.
  • the Project Manager Agent is responsible for and supporting each functional area of the platform as soon as it is created, Super Tree Manager Agent, Knowledge-base Manager Agent, Progress Manager Agent, Resource Manager Agent, Event Manager Agent, Risk Manager. Create Agent, I/O Manager Agent, and DB Manager Agent.
  • the created Project Manager Agent calls and executes the ' Project/Task Initiation Rule' and presents the 'Basic Information Input Window' where basic information related to Project/Task can be input, the name and contents of the Project/Task , final goal, ' final deliverable or state (collectively 'Deliverable'), performing entity or owner, Project Manager (PM) or general manager (collectively 'PM'), execution period, overall budget and 'Project/Task Charter SHRUB' 211 is configured by receiving all basic information such as location and input from the PM.
  • Additional basic information is requested and received according to the characteristics of the project/task. For example, in the case of a Plant EPC Project, site location, area, owner or customer, representative, implementer, execution period, ISBL (Inside Battery Limit) ) and OSBL (Outside Battery Limit), the scope of the project and related regulations. Target deadline can be mentioned, and in the case of energy management task, energy use baseline and calculation basis for each energy to be reduced, routine and non-routine adjustment items, and energy savings calculation method can be mentioned. In the case of power system operation and management task, target power supply reserve ratio, frequency change rate, and voltage change rate are mentioned. In the case of computer operation management task, average response time, virus infection prevention or hacking protection and One example is the goal of maintaining the same security.
  • the input window contains expressions such as 'What can I do for you?' and 'Please input your order or request.' Allows you to freely enter instructions or requests, and automatically completes the rest of the drop-down menus such as 'Create New Project/Task' and 'Continue Project/Task (Name)' when entering some text. Provides input support service. According to the name and field of the Project/Task to build an intelligent autonomous goal management system, Gyan-Woo who will give the 'Create New Project/Task' instruction, the template of the 'Project/Task Charter SHRUB' in the relevant field, which is pre-configured by field, is the root.
  • ⁇ is presented in a vertical or horizontal tree structure, and provides a GUI for selecting, adding, or deleting nodes.
  • a specific node is selected with a mouse, the corresponding node value is directly input or a template of 'Node Attribute SHRUB' (NAS) is presented so that it can be entered as an attribute value.
  • NAS 'Node Attribute SHRUB'
  • Name 'Continue Project/Task
  • the Super Tree stored in DB, Spread Sheet, or XML File is read and the previous target management progress context or environment is restored.
  • the input window may also receive a verbal input of a simple expression.
  • the 'Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage' ( S101) is entered.
  • the Sper Tree Manager Agent is a Super Tree for goal management in the selected Project/Task field from among the skeletons of the Super Tree for each Project/Task field that the platform builder has configured and saved with the help of experts in each field. Select and present Skeleton of
  • the Skeleton of the Super Tree presented above when implementing the Framework of the Platform in the relevant Project/Task field, the Platform Implementation Engineer and the experts in the relevant field provide typical basic data related to the Project/Task execution, processed data information, and the relationship between information , Expertise, Know-how, Expertise, and Method are collected to compose various PLANTs, and these PLANTs are grafted according to their interrelationships.
  • the PM cooperates with the Platform, and configures a detailed Super Tree for project/task goal management by modifying or customizing in detail according to the management policy that sets the proposed skeleton and the task execution strategy.
  • the PM starts the detailed configuration of STUMP, which is the basic framework of Super Tree, together with the Platform.
  • the 'Project/Task Charter SHRUB' (211) and the entire Project/Task execution period are set in the ROOT Node, which is the root node of the Super Tree and the root node of the STUMP at the same time, in Unit Time. ) by dividing (Default is 'Day'), 'Master Calendar_mapped Progress Management IVY' (212) is created and grafted to monitor and manage the progress of goal management by connecting it to a series of nodes.
  • each PLANT such as NAS, BDT, IVY, VINE, BUSH, and SHRUB are constructed using the Skeleton of the Super Tree and the templates of the PLANTs provided and Grafted to compose the Super Tree.
  • the composition and graft of each PLANT provides a graphic input GUI such as creating a node and connecting it by dragging with a mouse, and supports not only individual nodes but also all or part of the PLANTs, connected or grafted by selecting and dragging.
  • VINE configuration a typical basic configuration frame or skeleton is presented for each type of VINE according to the characteristics of the Project/Task.
  • the symbols of each facility and device node are provided as a menu, and if the PM or manager in charge connects or replaces them by dragging them, the nodes and arcs of the VINE are created and configured.
  • Schematic Drawing and Physical Layout Drawing are also composed at the same time.
  • the default property information of the relevant equipment or device is presented in the form of a Spreadsheet or Table and can be modified. The corresponding Default property information can be entered manually or received through other servers or the Internet.
  • the event propagation information includes events that are automatically spread according to the configuration of the interlock logic of the corresponding facility when a specific event occurs.
  • the configuration of the VINE like the configuration of other PLANTs, is implemented as a rule to express its contents explicitly and to allow free modification and update.
  • the 'control logic information' of the entire process or system or each facility is stored by composing a VINE representing the corresponding control logic circuit, directly to the process, system or facility node, or by grafting it to the control logic property node of the NAS.
  • the 'Task Scheduling Stage' (S103) is entered.
  • the Progress Manager Agent sends the entire and all detailed tasks to be performed (as described above, as 'Work', 'Work Package' or 'Activity', depending on the field and characteristics of the Project/Task).
  • 'Tasks' are classified hierarchically/sequentially by field or division, subdivided, presented Task BDT, and asked the PM to select the desired Task Node.
  • ‘Baseline Progress Management IVY’ is presented, which indicates the ‘Baseline Duration’ of the task that is pre-configured and grafted to the corresponding Task Node.
  • Each node of IVY that is, the standard unit time, defaults to 'Day' and will be described below based on 'Day'.
  • the selection of the standard unit time can be selected differently depending on the characteristics of the project/task, and each IVY node is developed into sub-detail IVY nodes represented by the detailed unit time 'Hour', 'Minute' and 'Second' nodes as needed. (Expand) is possible, and IVY composed of expanded nodes is grafted to the corresponding parent node.
  • the entire 'Day' Node IVY is assembled into 'Week', 'Month', 'Quarter', and 'Year' nodes, which are the upper unit time, to form a shortened IVY, and the shortened IVY start node (Start It can also be grafted to Node).
  • IVYs There are two types of IVYs: 'Net Baseline Progress Management IVY' and 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY'.
  • the PM Scheduling Engineer
  • each Qualified Task Manager You can choose. According to the characteristics of the task, first establish the task progress plan with 'Net Baseline Progress Management IVY', then set the work policy for weekends and holidays, and then develop the 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY' based on the schedule calendar date. Alternatively, you can create a progress plan with 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY' after designating a start date on the calendar from the beginning.
  • mapping to the calendar includes 'Forward Mapping', 'Reverse Mapping' and 'Bi- There are three methods of 'directional mapping'. When the task is continuously performed without weekends or holidays, the lengths of the two IVYs are the same. In addition to the 'Self Node Number' (412), each node of 'Calendar Mapped Baseline Progress Management IVY' indicates the number of days elapsed from the start date of the entire project and sets the 'Project Node Number', the Node Number of Master Progress Management IVY, as an attribute value. (413)
  • the IVYs are presented in the form of a Gantt Chart in which each node is represented by successive quadrilateral nodes on a chart with the entire project/task execution period as a horizontal axis, or in the form of a chain in which each node is represented by a small circle.
  • the horizontal axis represents pure period/time
  • the horizontal axis represents the calendar period along with the date, day of the week and holidays.
  • the target period or deadline for completion is the Baseline Duration.
  • the Baseline Duration In the case of the factory's annual production target achievement task, one year becomes the baseline duration.
  • each fiscal year or quarter can be set as the Baseline Duration, and if a separate period or deadline is not set, the period judged to be appropriate in consideration of exceptions (Contingency) that may occur during the execution of the project/task is the Baseline Set to Duration.
  • the Baseline Duration can be set for each session in the case of PC operation, from the start time of preparation to the end time of the main match in the case of game or sports management, and from the start date to the end date of each semester in the case of educational goal management.
  • a graph for creating and inputting a progress schedule with the horizontal axis as period or time and the vertical axis as progress value is presented together with the elapsed time of the Baseline Duration of the selected task. That is, the 'Task Finish Point' is indicated at the position where the Progress Value becomes 100% in the Last Node of 'Net Baseline Progress Management IVY'.
  • the 'unit time baseline progress plan value' and the 'unit time baseline cumulative progress plan value' are respectively calculated.
  • the calculation of the progress plan value is set by batch calculation in a top-down method using the S-Curve function (Sigmoid function) or Linear function, or by receiving input from a separate file such as a Spread Sheet.
  • S-Curve function Sigmoid function
  • Linear function a separate file
  • each detailed task is assigned a weight value that makes the total sum to 1 according to its importance, and the progress plan value of each detailed task is assigned to the detailed task.
  • the progress plan value of the upper task is calculated as the sum of the values multiplied by the assigned weight value.
  • the quantity or state of completion of the deliverables corresponding to the progress value of each task (hereinafter collectively referred to as the 'completed value') and the corresponding progress value, and the quality or ability ( It is performed as a Rule to specify and indicate in detail the conversion between the input quantities (quantity) of each resource (Capability), capacity (Capacity) or efficiency (Efficiency), and the content and method of conversion.
  • the detailed progress value of the task is calculated from the quantitative value of the progress of each deliverable. Accordingly, in principle, the subjective judgment and input of the task manager is excluded from the progress value calculation and objectivity is maintained so that the platform can autonomously or actively perform task execution plan establishment and progress management.
  • 'Power facility' is an example of the main detailed deliverable among the completed power plant deliverables, and again, 'main transformer installation and completion status' is taken as one of the detailed deliverables of the power facility deliverable as an example can
  • the 'peripheral voltage installation and completion status' Deliverable can be completed by performing the 'peripheral voltage installation construction' task as in the example of the above-described Task BDT, and the 'peripheral voltage installation construction' task is the basic design ( When Basic Design) is completed, it can be started, and subdivided into 'Survey', 'Excavation', 'Formwork', 'Rebar', 'Anchoring', 'Concrete', 'Concrete Curing'
  • a series of detailed tasks such as 'TR body installation', 'Conservator and Bushing assembly', 'Nitrogen filling and oil filling', 'Cabling', 'Instrumentation and Control Wiring', 'Test and Commissioning' that can be performed after transport or Work, Work Package, or Activities (collectively referred to as 'detailed task'), and the completed product or state of completion obtained as a result of performing each of the subdivided detailed tasks corresponds to 100% of the deliverable progress of the task, and , the progress of the upper task is calculated by quantitatively transforming the progress of the detailed task from the quantitative progress value of each deliverable, and combining the weighted progress of the detailed tasks calculated by the progress of each subdivided task and the assigned weight. Calculate.
  • each detailed Resource Node of Resource BDT which is composed by classifying and subdividing the required resources by type or division according to the characteristics of the Project/Task, the quantity and cost information of the deliverables that can be created for each input unit of the corresponding resource (quantity) and cost information and Save the STPN of the tasks that require the resource as attribute information, and graft the 'Supply Management IVY' of the resource.
  • the contract, transport, warehousing, delivery, and inventory status of the corresponding resource, and the procurement status such as the planned input amount and cost for each input task, and the actual input amount and cost are stored as attributes.
  • the NAS node that stores the input plan amount information for each input target task of the specific day of each resource has a 'Resource Oriented STPN' in which the Resource Name Node is higher in the Path than the Task Name Node, and the specific of the corresponding input target task
  • the NAS node that stores the input schedule information of the corresponding resource of the job has a 'Task Oriented STPN' where the Task Name Node is higher in the Path than the Resource Name Node, and both nodes have the same value, thereby becoming a mutual alias,
  • the value input to one node is automatically set as the value of another alias at the same time.
  • the amount of each type of resources to be put in to achieve the 'unit-time Baseline Deliverable completion plan' of each deliverable and the cost are calculated based on the Cost Estimation Standard information.
  • the POM information is subdivided by types of deliverables to construct, store, and utilize 'PomSum BDT' including information on the amount and cost of resources to be input to complete the unit deliverable.
  • the part count information is based on the certified standard part count information and is configured to include all resources and adjustment rate information to be input to perform a project/task for target management.
  • Typical resource types include manpower, material, equipment, energy, facility, and time.
  • the information related to each unit time is stored in the NAS of the corresponding IVY Node, and the information related to the entire period is stored as attributes in the NAS of the Root Node of the IVY and the NAS of the corresponding Task Node.
  • the corresponding preparation time and resources can be quantitatively calculated and considered as part of the deliverable and included in the progress of the deliverable.
  • the progress corresponding to the preparatory work is rolled back to 0 and the resources invested in the preparatory work are regarded as loss.
  • Examples of basic major resources required for project/task progress include manpower, budget, and time.
  • the production management task of the Smart Factory it can be the amount of production that satisfies the quality standards and cost for the target period for each product, and in the case of the energy management task, , energy, energy supply facilities, energy use facilities and space, and in the case of computer operation and management tasks, Processor, Memory, Hard Disk, Peripherals, File, Process, and network facilities.
  • the corresponding cumulative completion A separate name and serial number are given to the planned quantity, and this is called 'Milestone'. Therefore, each Milestone has a corresponding progress value, and therefore, if the progress is accelerated or delayed, the location of each Milestone is moved back and forth accordingly to change the corresponding Milestone Node, which is called 'Milestone Sliding'. Also, in the Progress Management IVYs of each task, the node whose progress value corresponds to a specific Milestone is called the 'Milestone Node' of the corresponding Milestone.
  • a technique of incrementing or decrementing the length of IVY and searching for an optimal duration is called a 'GRACE' (Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation) discovery technique.
  • the 'unit time actual resource input plan' considering the actual input unit of each resource to be input, the PM or other managers Decide together with the company or execute the Rule to make autonomous decisions and present the decision to the PM or other managers. For example, if the input resource is manpower, even if the baseline input amount is calculated as a real number including a decimal point, if the actual input unit should be an integer Man-day, use the Man-day integer value with the decimal point raised as 'Unit Time Actual Resource Input'. determine the 'planned amount'.
  • the 'unit time deliverable actual completion target plan' is calculated by inversely calculating the deliverable in unit time with the 'unit time actual resource input plan', and the corresponding 'unit time execution progress plan value' and 'unit time execution progress accumulation' converted to 'planned value'.
  • the ‘unit time delivery progress goal plan’ and the corresponding ‘unit time actual resource input plan’ are set so that the ‘unit time execution progress cumulative plan value’ is always larger than the ‘unit time baseline cumulative plan value’.
  • the point at which the 'accumulated plan value of unit time execution progress' becomes 100% is the 'Execution Goal Duration' of the corresponding task.
  • a Progress Management IVY fixed to the Baseline Duration length is created, and a 'B' mark is placed at the Last Node position to indicate the Baseline Duration (420).
  • 'E' is displayed on the corresponding node of the Progress Management IVY to indicate that it is the Last Node of the Execution Goal Duration (421).
  • the 'E' node Since the performance progress is planned to go ahead of the baseline progress, the 'E' node is located in front of the 'B' node, and the period between the two nodes becomes a spare period, and it is used in the 'Task Internal Buffer' (422) of the corresponding task. ) is called
  • the Anticipated Completion Duration is continuously calculated based on the progress of the task, and an 'A' is marked on the node at the corresponding location to indicate that it is the Last Node of the Anticipated Completion Duration (423).
  • 'R' is marked on the Last Node of the Real Completion Duration to indicate that it is the Last Node of the Real Completion Duration.
  • the position of the 'A' node may be continuously changed according to the progress of the task during the task execution process, and if the completion period of the corresponding task is expected to be delayed, it may be displayed by extending the IVY behind the 'B' node, and once the task , the 'Task Internal Buffer' becomes a spare or delay period between the 'B' node and the 'A' node.
  • the four Duration Marks displayed at the end of Progress Management IVY of each task are called 'BEAR' Marks (424) possessed by the IVY, and are stored as attributes of the corresponding Node, and the base period and execution goal of each task Period, expected completion period and actual completion period.
  • the precedence/successor relationship between tasks is set as a graft between nodes corresponding to the Milestone progress of Progress Management IVY of the tasks, that is, between the Milestone Nodes.
  • the predecessor/successor relationship between tasks is a normal Finish-to-Start Graft that grafts the Last Node of the preceding IVY to the Start Node of the subsequent IVY, and transfers a specific Milestone Node after the Start Node of the preceding IVY to the Last Node of the subsequent IVY
  • a Start-to-Finish Graft that is grafted to a specific Milestone Node in the subsequent relationship of a Start-to-Start Graft that is grafted to a specific Milestone Node after the Start Node of the preceding IVY to the Start Node of the subsequent IVY, and the Last of the preceding IVY
  • each IVY may have one or more antecedent/successor relationships among four antecedents or four subsequent relationships in antecedent/successor relationships with other IVYs, and may also have antecedent/successor relationships with one or more other IVYs.
  • Each of the preceding/following grafts has a buffer period equal to the unit time obtained by subtracting 1 from the difference between the 'Project Node Number' of the preceding IVY node to be grafted and the 'Project Node Number' of the subsequent IVY node, and the same Regarding the buffer, it is called 'Feeding Buffer' from the position or point of view of the preceding task, and it is called 'Receiving Buffer' from the position or point of view of the subsequent task.
  • Each of the above buffers is managed in two types: a 'Net Buffer' indicating a net spare period and a 'Calendar Buffer' indicating the date and period of a specific calendar at the same time.
  • the length of 'Calendar Buffer' is the same as or longer than that of 'Net Buffer' according to work or work policy on weekends and holidays.
  • the preceding task is called ‘Succeeding Task Feeding Buffer’.
  • the subsequent task is called 'Preceding Task Receiving Buffer'. Therefore, the chain of tasks whose length of 'Succeeding Task Feeding Buffer' is 0 becomes the Critical Path over the entire execution period of Project/Task.
  • Each task is capable of 'Late Finish' which is delayed by the length of the shortest 'Feeding Buffer' of the task without affecting other tasks in the preceding/successor relationship, and is advanced by the length of the shortest 'Task Receiving Buffer'.
  • 'Early Start' is possible. Even when 'Early Start' is possible, if there is a Milestone with a length of 0 in the Receiving Buffer, if the Milestone of the corresponding preceding task cannot be advanced, 'Early Finish' cannot be reached.
  • the antecedent/subsequent relationship between each task of Task BDT is, in the case of Plant EPC Project or Factory Production Management Task, material procurement tasks for the supply of materials, parts, or raw materials that can reach hundreds to thousands or more, and construction or production It can also be formed between the nodes of Progress Management IVY and Operation Management IVY of tasks, and can be used for smooth material procurement management.
  • the production management task when starting/stopping the main process or supporting system, it is also set between Operation Management IVYs of each facility or system to proceed with the startup sequence that requires multiple devices and systems to be operated sequentially and simultaneously. Therefore, it can be used to manage the appropriate Leading Time and to monitor whether the startup sequence is proceeding normally.
  • the Task Schedule establishes the detailed task or activity level (Level) selected from among the task nodes of TASK BDT according to the characteristics and scale of the project/task.
  • the optimal IBT Invitation to Bid
  • RFP Request for Proposal
  • the optimal IBT Invitation to Bid
  • RFP Request for Proposal
  • Engineering and Construction It can also be used to calculate the appropriate bid amount considering the resources and costs that companies can mobilize for a specific IBT or RFP, review whether to bid, and prepare a proposal.
  • the fourth stage is entered and the goal of the Project/Task Start management and proceed.
  • the ultimate purpose of all Project/Task goal management is to achieve the set goal as a plan or higher performance. Therefore, the core of all goal management activities (Activities) is to continuously monitor and manage the progress and progress of all tasks to be performed throughout the whole process of goal management and successfully complete the project/task according to the established plan. is to achieve the goal of
  • the method of performing each task is mainly explained by progress management in the Plant EPC Project or Smart Factory production management task.
  • the degree of PM's involvement in progress management and the level of platform autonomy are Project/ It can be tuned or adjusted according to the field and characteristics of the task and the level of management precision of the target management system to be implemented.
  • the method and principle of progress management described can be directly applied or applied to most other projects/tasks.
  • the progress management of each task aims to execute or execute the execution schedule, and the baseline schedule is managed as a deadline.
  • the progress of each task manages the progress and cumulative progress of each unit time, and the performance compared to the plan is called the ‘progress rate’.
  • the platform tells the managers in charge of the task the planned amount of resources required to implement the task's execution schedule, and the corresponding deliverable estimate. Present the completion amount and progress and the expected progress of the corresponding task, and request input of the 'actual input plan resource amount' that has been secured and put in at the start of the unit time and the 'expected deliverable completion amount' that is expected to be completed to receive the input and receive confirmation from the upper-level manager of the car.
  • the platform separately calculates the 'Estimated Deliverable Completion Volume' with the 'Actual Input Plan Resource Amount' input by itself using the part count information stored in the 'Cost Estimation Standard BDT', and calculates the 'Estimated Deliverable' input by the task managers. Comparison with 'Complete'. If the difference between the two estimates is large, discuss the need for adjustment of the POM information, including the temporary adjustment of the premium rate, with the managers. In the case of an agreement to adjust, the relevant POM information is corrected, and the revision history including the 'application period' of the modified POM is recorded as an attribute of the node storing the POM information.
  • the 'application period' may be temporary or it may be the entire remaining execution period of the task, and the platform uses the adjusted 'Execution Schedule' values of all the 'Execution Schedule' values of the unit time nodes of Progress Management IVY during the application period. It is recalculated and presented to the managers for consent. If the manager agrees, the length of IVY, the location of the Milestone, and the change in buffer size with the preceding/following related tasks are presented and confirmed to the managers including the PM.
  • the estimation of the expected progress for a specific unit time as described above is called ‘Unit Time Progress Forecast’, and the estimation of the expected progress of the entire task is called ‘Task Progress Forecast’.
  • An 'A' is marked at the IVY node position of the task expected completion period determined according to the Task Progress Forecast to indicate that it is the last node of the Anticipated Completion Duration (423).
  • the platform continuously collects all information necessary and collectable for goal management from sensors, measuring instruments, cameras, other servers, the Internet and IOT, and monitors and manages the progress and progress of tasks.
  • the information collection includes inputs received by requesting from PMs or other managers if necessary.
  • all events that may occur in each task are sorted by type or type. Classify by type to compose 'Event and Risk BDT' for each task and graft it to the 'Event Management Node' of NAS for each task.
  • Each event is divided into Positive Event, Negative Event, and Neutral Event according to the effect on goal achievement. If not specified, it means a negative event as default. Among the negative events, an event with a particularly large impact is called a risk.
  • Positive Events include, for example, early achievement of a specific target milestone, the ability of real manpower to be more efficient and skilled than standard product counting, and a reduction in raw material prices.
  • Neutral Event means an event that does not particularly affect the progress or progress of a task.
  • the node with the name of the rule that stores the 'event management procedure' information to cope with the event is grafted to the node with the name of each event of the Event and Risk BDT grafted to the NAS of each task.
  • Configure Rule BDT so that Alias Node exists, and Graft Template Rule that can perform 'event management procedure' of the corresponding event on the Alias Node.
  • the 'event management procedure' information includes 'anticipation', 'detection', 'assessment and countermeasure establishment', 'action', 'result review' ( follow-up) and information for management in five processes of 'Learning' are included, and the five processes are called 'Eveny And Risk (EAR) Handling Process'.
  • the EAR Handling Process is implemented as a Rule to explicitly indicate its contents and to freely update or modify it.
  • the possibility of the occurrence of the corresponding event is checked, and in the case of an important event, the probability of occurrence of the corresponding event is calculated.
  • An example of calculating the probability of occurrence of an event is periodically calculating it using the Weibull distribution, which is a multi-parameter probability distribution that can include various distribution types. Distribution parameters such as Characteristic Life and Shape parameters are calculated using MLE (Maximum Likelihood Estimate) and Newton-Raphson Method, and for periodic calculation, a small number of data, time data for which an event does not occur, or Suspended Data and Censored Data, which are data whose collection is stopped at any time, are also included in MLE for calculation.
  • the frequency of event occurrence can be estimated through Poisson Arrival analysis. When the probability or possibility of a specific event exceeds a certain level, the PM and the corresponding task managers are notified, and the rest of the EAR Handling Process is continued.
  • the information input means for monitoring and discovering the corresponding event is specified.
  • the information input means include sensors, measuring instruments, other management servers, the Internet, and manual input through a keyboard, a smart phone, or a tablet PC by an administrator or a person in charge.
  • the 'Detect' process when a specific variable value is set as an information input means for monitoring a corresponding event, the corresponding fact is asserted, the occurrence of the corresponding event is confirmed as a responsible rule, and the subsequent management procedure is entered.
  • the established measures are implemented, and in the 'Follow-up and Learning', the event response result is evaluated, statistics such as the frequency of occurrence are calculated, and the event processing process and results are shared with the relevant Super Tree's PLANTs. It is stored in PLANT Nodes to accumulate and learn as experiences.
  • an 'Event Monitoring And Recording Table (EMART)' is configured, and the Root Node is grafted to the Root Node of the Master Event BDT.
  • the EAR Handling Process will be explained mainly with the 'progress delay event', which is an important event in goal management of most projects/tasks.
  • a typical cause of delay is the lack of resource input in terms of quantity or quality, including manpower.
  • the occurrence of events such as power outages, major equipment failures, line stoppages, and bad weather also spreads as an event of insufficient resource input and causes a delay in progress.
  • the expected completion amount of deliverables at the end of the current unit time is compared with the planned amount, and if there is a difference by more than a significant level, the 'progress delay of the task' at that point Assert the 'event occurrence' (Anticipation) situation as a fact and enter the EAR Handling Process.
  • 'Event Chain' a series of events that ripple and occur
  • Event Chain Method has been proposed and used as the main method for coping with it.
  • the 'EAT (Event Absorbing Tactic)' event absorption strategy is used to absorb the ripple situation as early as possible or defend before a specific Milestone point so that the chain itself is not formed when an event occurs. do.
  • the progress rate of the task is calculated.
  • the achievement or performance status at the time of completion of the task is called 'Task Total Deliverable'
  • the achievement or performance status corresponding to each unit time is called 'Unit Time Deliverable'
  • the cumulative performance up to each unit time is called 'Unit Time Deliverable'.
  • the performance status is called 'Cumulative Deliverable'
  • the performance compared to each plan is called the 'Progress Rate' of the deliverable.
  • the total, unit time, and cumulative progress of each task are expressed as the progress rate of the deliverables.
  • each weight is assigned and summed to calculate the progress rate of the entire deliverable.
  • the person in charge of each task or manager does not directly input the performance progress value through subjective judgment.
  • objective evidence such as video or specific status or quantity must also be specified and input, and the next high-level manager or Scheduling Engineer (also called ‘Scheduler’) should confirm the accuracy of the input.
  • the nodes including the present time are called the present nodes, and the nodes corresponding to the past time are called the past nodes.
  • a node corresponding to a future time is called a future node.
  • All IVYs include only one Present Node, and therefore, all of the Present Node, Past Node, and Future Node may be included in the lower detailed unit time IVY generated by developing the corresponding Present Node.
  • Current status monitoring and progress management information is stored as properties of Present Nodes.
  • the situation monitoring and progress management information stored as attribute information of Past Nodes is utilized for trend analysis, progress prediction, and event occurrence probability calculation in the current node, accumulated as experience, and learned.
  • An example of a method for predicting the probability of occurrence of an event is the use of the aforementioned Weibull distribution.
  • the progress status of each task is 'Fast', 'Normal', 'Delay', 'Delay-Hi' or 'Delay-Hi-Hi' ', and if it is judged to be more than 'Delay', the progress delay event of the corresponding task is detected, and the subsequent EAR Handling Process is entered.
  • a progress delay event of one task may lead to the occurrence of a progress delay event of subsequent tasks, and a chain of events is formed at this time.
  • a Template Rule that includes (EQ ?task//?day//?h//Progress_State 'Delay') in the LHS, ?day to 'Today', ?h is 'h11', ?Task is replaced with each task extracted by visiting Task BDT with DFS, and while determining the progress status by instantiate rule, reaching Task-A, the LHS condition (EQ Task-A// Today//h12//Progress_State 'Delay')) If the Eval result is returned as 'True', the progress delay event of Task A is detected and the subsequent EAR Handling Process is entered.
  • the ultimate cause of delay in progress of all tasks is the lack of deliverable completion or completion status due to the occurrence of an Insufficient Supply event, which is the quantity or quality of input resources. Therefore, in the SWEEP technique that monitors the supply status of each resource regularly and continuously, the progress delay event of a specific task has already occurred as a follow-up event through Event Driven Reasoning at the time of occurrence of the event in which the resources to be put into the task are insufficient. Anticipation is expected.
  • the current unit time 'Day' Node (Default) is set to ' of the sub-detailed unit time'.
  • Hour' Node IVY it can be deployed continuously as 'Minute' Node IVY and 'Second Node IVY' to monitor and manage, and 'Degraft' the IVY after use.
  • the management unit time is mainly 'Day', and in the case of each task manager, 'Day' nodes can be deployed to manage 'Hour' as a unit time.
  • the possibility of recovering progress by increasing the input resource without extending the duration of the execution schedule of the task as much as possible is explored as follows.
  • the deliverable completion plan of ‘Next Unit Time’ is increased as much as the cumulative deliverable on the day of production or completion that is insufficient compared to the execution plan.
  • the resources to be added are increased by each input unit within the input possible range, and the amount of deliverable completion is increased until the corresponding task progress is recovered.
  • the calculation of the amount of resources to be input to additionally create or complete the deliverable amount is a resource BDT that is grafted on the NAS of each task and includes resource information required for the task, and an alias of each resource name of the resource BDT.
  • the information contained in the NAS of the Resource Node of the same name in the Master Resource BDT is utilized.
  • Each Resource Node of the Master Resource BDT has information related to the corresponding resource-related common information, product count information for resource input, quality assessment of resources, and a method of integrating resources in the NAS.
  • the deliverable progress may be 0% even if the auxiliary workers go to work, and the manpower of the auxiliary workers is dedicated If you don't, you lose everything.
  • the deliverable progress is determined to be 50%, and the manpower for the rest of the time is all are lost.
  • the resource is quantitatively input normally, if the quality deteriorates, the progress of deliverable may be delayed. Therefore, the appropriateness of the resource quality is evaluated by executing the 'Resource Quality Assessment' related rules.
  • '1-Unit-Time Recovery' If recovery is possible during the 'next unit time', that is, 1 unit time by incrementing the resources, it is called '1-Unit-Time Recovery', and an increase in the total cost is calculated. When calculating the cost, overhead and fixed costs are also taken into account. Next, the recovery period is incremented, the increase in resources is allocated to the incremental recovery period, and the total cost of '2 unit time recovery' is calculated. Comparing the cost required for the above '1 unit time recovery' and '2 unit time recovery', if the cost increases, return to the '1 unit time recovery' (Backtrack) and decide the '1 unit time recovery' plan as the progress recovery plan do.
  • the cost is calculated by continuously incrementing the recovery unit time one by one as long as the cost is reduced.
  • the previous unit time is determined as the progress recovery planning period, and the execution plan is executed with the additionally allocated resources and the increased unit time progress. It is established and confirmed by agreement with the PM and the corresponding task manager.
  • the unit time is continuously incremented until recovery is possible, and the resource is continuously incremented within the available input range.
  • the total cost is calculated, and the cost is calculated by continuously incrementing the unit time.
  • the previous unit time is determined as the progress recovery planning period, and the execution plan is executed with the additionally allocated resources and the increased unit time progress. It is established and confirmed by agreement with the PM and the corresponding task manager.
  • the 'impact' in the unit time node at the time of occurrence due to the progress delay event is 'spread' up to the minimum cost progress recovery unit time node and it can be considered as 'absorbed', It's called 'absorbing'.
  • the time until the first unit time to recover progress is a time that cannot be shortened any more, regardless of the reosurce or cost input at the present time, even if all possible means are mobilized and effort is made, and this is the 'absolutely shortest time required' (absolutely the shortest time required). Needed Time (ANT)).
  • the PM or the corresponding task manager may advance the minimum cost progress recovery period up to the maximum ANT.
  • the length of the 'Receiving Buffer' with the Milestones of the tasks preceding the current task starts to increment, and the length of the Buffer whose Receiving Buffer length was 0. Increment of the preceding task creates room for its progress up to the corresponding preceding Milestone, creating room for use as an Opportunity.
  • the resource is incremented or decremented as an input unit and '1 unit time'
  • the task execution plan period is shortened up to the unit time by searching for the unit time that maximizes the overall cost reduction, and the PM and the task manager are agreed upon and implemented.
  • the Milestones slide in the direction of the Early Unit Time node, the length of the Feeding Buffers is incremented, and the length of the Receiving Buffers is decremented. If a receiving buffer whose length is less than 0 is created, the progress of the preceding task cannot be accelerated so that the other Milestone can also slide to an earlier unit time node, the progress of the current task cannot be advanced any more.
  • the Milestone that is fixed on a specific calendar date and set as a Deadline is called a 'Deadline Milestone', and 'Milestone Sliding' that moves the corresponding Milestone backward is prevented from occurring.
  • 'Milestone Sliding' is subordinated to and determined.
  • the Progress Management IVY When the Progress Management IVY is displayed on the monitor, the location of the Milestones is displayed, the length of the buffers are also displayed in the form of IVY, and when the buffer length increases or decreases according to the progress delay, it is presented so that the increase or decrease in the number of nodes can be visually confirmed.
  • 'PASS' I/O service is provided.
  • the 'Schedule and Milestone Adjustment Record Table' (SMART) for each task is configured as a SHRUB and grafted to the Start Node of Progress Management IVY of the task to store and manage the adjustment history of all Schedules and Milestones.
  • the resources to be input are incremented or decremented in the input unit within the input possible range, and the progress recovery period unit time node is incremented or decremented accordingly.
  • the technique to search for the progress recovery period of the minimum cost in the state is called the 'Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation' (GRACE) optimal period search technique.
  • the amount of deliverable or the increase and decrease of the progress corresponding to the desired task progress change, the increase and decrease of the amount of resources that must be input for the increase or decrease of the deliverable progress, and conversely, the increase and decrease of the amount of input resources, and the deliverable
  • the progress recovery process is implemented as a Super Rule, and the platform autonomously sets up a progress recovery plan to be able to perform All information necessary for all the above search and calculation exists as a Node value having a unique STPN in the Super Tree.
  • the GRACE technique is applied in the reverse direction even when the progress of a specific task is accelerated, and can be used as a technique for maximizing opportunity along with coordination of the progress plan of the tasks in the preceding/following relationship with the corresponding task.
  • the GRACE technique is also utilized to discover and establish an execution plan for performing each task at the minimum cost for all tasks of Task BDT.
  • the amount of input available resources and the progress recovery period (Time) are set as constraints, and LP (Linear Programming), DP (Dynamic Programming), or Complementary Slackness
  • LP Linear Programming
  • DP Dynamic Programming
  • Complementary Slackness The optimal period can be explored by implementing the KT (Kuhn-Tucker) optimization technique that applies inequality constraints such as Condition as a Rule or linking it as a separate Tool Package.
  • the EAR Handling Process is entered at the time the event is discovered for events that need to be dealt with immediately after the situation occurs.
  • events that require immediate response are, for example, the interruption of major material procurement in Plant EPC management or the occurrence of a design change in major construction, delay in procurement of major facilities, interruption of raw material supply at the plant and suspension of major facility failures, and computer operation and management tasks. Examples such as excessive slowdown of computer speed or detection of virus intrusion and hacking attempts, loss or crisis of loss in sports supervision, and sharp decline in the stock price of investment stocks in stock investment task.
  • the attributes of each Day Node of IVY include the total amount of raw materials that are different from the production plan for the day, the starting stock on the same day, the input and ending stock on the same day, the raw material quality and loss rate, the expected exhaustion date, the order quantity on the same day, the intermediate order inspection, and the stock amount information. value, and the raw material node stores the price and price change forecast information of the raw material as an attribute value. It continuously checks the current inventory, order, and stock status at the start and end times of each unit time during production and at a certain time during the process to prevent the occurrence of an event to stop the supply of raw materials.
  • the GRACE technique is used to increment or decrement the purchase date and lot size and search.
  • STPN used as information used for discovery include 'Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Total/ Supply_Schedule_Value', 'Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Start_Stock_Value', 'Resource_BDT' in the case of management of k_th_day of Resource_ p.
  • the amount of input planned for the day in any Task_i can be known from the value of STPN such as 'Task_BDT/ Task_i// k_th_Day// Resource_p/ Supply_Schedule_Value'.
  • the 'resource_p' inventory shortage event' can be discovered by continuously or periodically executing a Rule including the expression '(LT Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// End_Stock_Value Resource_BDT/ Resource_p/// Safe_Stock_Value)' in the LHS.
  • the VINE indicating the process In a situation where the measured values of Flow and Pressure, which are the Operating State monitoring attribute nodes included in the NAS of the corresponding Pump Node of Detect).
  • the Node indicating the Motor Name that drives the corresponding Pump is an Alias and has a Node having the corresponding Motor Name in the VINE of the power supply system.
  • the PPN of the motor includes a circuit breaker (CB) node as a leading node, which is responsible for turning on and off the corresponding motor, and the secondary current of the breaker is determined from the state attribute value of the NAS of the breaker. 0, and it can be seen that the current position of the corresponding CB is in an open state.
  • CB circuit breaker
  • the coolant pump trips because the coolant tank level is Low-Low, which is the cause of the insufficient suction head. can be tracked.
  • the trip of the cooling water supply pump starts from the 'cooling water tank level Lo-Lo' alarm, and the trip relay of the cooling water supply pump is excited due to the closing of the contact of the corresponding limit switch, the breaker of the pump motor is opened and the pump trip It is also discovered as a process leading to a situation, making it possible to review the consistency of the situation that has occurred.
  • the reasoning that starts from the Pump Trip result and traces the cause proceeds with Backward Reasoning, and the reasoning that checks the resulting situations starting from Tank Level Lo-Lo proceeds with Forward Reasoning.
  • the above series of tracking processes and methods are implemented as a Template Super Rule, and are performed for the same purpose and context of tracking the cause of a specific pump trip, and can be similarly used for trip or alarm tracking of most pump equipment. All information necessary to execute the above rules is included in the Super Tree.
  • the event that has been confirmed to occur is recorded in the 'Event BDT' that is grafted on the NAS of the task, in the Event Table SHRUB that is grafted on the NAS occurrence history record node of the node of the corresponding event name, and the Root of the Master Event BDT. Collect and record in 'EMART' to be grafted on.
  • This platform also allows PMs to directly give high abstraction level instructions or assign tasks to the platform through the STEM configuration, and other managers and team members can also inquire, request information, and request support. , opinions and suggestions can also be entered directly on the keyboard, orally, or through a smart phone. Therefore, the method of use is fundamentally different from the conventional software systems and tools where users have to learn, find, and use the paths and functions of menus or submenu presented in a hierarchical structure.
  • frequently input instructions or requests are stored separately by composing the 'Frequent Order and Request Table' (FORT) and instructing the platform to implement even with keyboard input or verbal commands of shortened expressions such as 'F1' and 'F2'.
  • FORT 'Frequent Order and Request Table'
  • the PASS intelligent service method provided by the I/O Agent executing the dedicated rule autonomously performs the tasks assigned by the platform as a Platform Task in the process of Super Tree input and modification, task plan establishment and adjustment, and event processing. You can explain the execution process, and continuously report the rules that the Platform calls and executes, and confirms whether the Platform operates normally. In addition, by presenting nodes or various symbols representing each unit information, when PMs or other managers move, connect or separate nodes or symbols selected by the mouse to the desired location, the relationship between the corresponding information is automatically updated in the Super Tree. A GUI is also provided.
  • the Platform Task is a project/task such as delivery of instructions given by the PM to team members, convocation and recording of meetings (video conference, group talk room meeting, actual meeting, etc.) for smooth execution of Project/Task and time saving. It also provides services to facilitate the flow of task progress.
  • the platform also supports facility operation for smooth goal achievement when facilities need to be operated for project/task execution. For example, in the case of a production plant, automatic control at every moment is usually handled by an automation system or SCADA (System Control and Data Acquisition), so the target management platform interworks with them to provide information necessary for target management at the required time interval. Collect and use The TAG of the collected measurement values is converted to the corresponding STPN and stored in the Super Tree.
  • SCADA System Control and Data Acquisition
  • An example of a typical high level abstraction level instruction given to the platform or a task or request expression given to the platform is 'Show Progress State Of All Task ⁇ In Task BDT, In Progress ⁇ ', 'Report Everyday ⁇ At 6:00 PM, With Report Format(Format No.) ⁇ Every Task ⁇ In Task BDT, In Progress ⁇ Whose Daily Progress State Is Delay', 'Show P&ID Of Process Line ⁇ Line Name ⁇ ', 'Show Every Major Facility ⁇ In Facility BDT ⁇ Whose Reliability Is Below Low', 'Report Any Indication Of hacking', 'Explain Why Computer Become Slow', 'Explain Usage Of Every Process Running', 'Report Every Facility ⁇ In Facility BDT ⁇ Whose Energy Consumption Increase Significantly During Last Week', 'Open Meeting ⁇ At 100:AM, Common Image Meeting ⁇ Tomorrow With Selected Member ⁇ In Manpowre BDT ⁇ With Agenda ⁇ Description ⁇ '
  • ⁇ Bracelet ⁇ represents
  • the task performing step (Task Performing Stage) (S104) is completed, finally, the final step 'Project/Task Completing Stage' (S105) is performed.
  • the 'Project/Task completion stage' all deliverables that are actually completed for all levels of Task BDT are evaluated and confirmed by comparing them with the established goals and plans, and if there is a customer or owner separately Take over all Deliverables that need to be taken over, store and accumulate experience in the Super Tree as professional knowledge and methods for learning (learning), upgrade the Super Tree as Big Information, and perform similar tasks in the future.
  • an intelligent goal management system for Project/Task it enables to provide a platform with improved capabilities and ends goal management.
  • the annual production target is achieved with the desired cost and quality for each product.
  • achievement of the operating profit target in the case of a company, achievement of the operating profit target, in the case of an energy management system (EMS) for energy saving, routine and non-routine adjustment factors generated in the energy use process to the baseline value (Adjustment) ) reflected in the baseline, achievement of annual energy consumption or cost reduction goals, safe operation and convenient use from viruses or hacking for a certain period of time in case of computer operation and management, victory in various sports management and supervision, or acquisition of championship;
  • Successful target management can be evaluated in the case of achievement of target investment return in stock management, acquisition or passing of a specific qualification.
  • the intelligent platform of the present invention is based on the 'SWEEP' goal management technique, for all detailed level tasks targeted for goal management, over the 'goal management period/time'.
  • This Super Tree-based Project/Task's intelligent goal management platform (simply 'Platform') consists of the Main Server, PMs and Project Teams other than PMs, Middle Managers, Owners, Agents, Supervisors, Subcontractors, Managers, Supervisors, PCs and Smart Phones for all Project/Task stakeholders (collectively, 'Stakeholders') such as individuals, and additional physical or functional Back-up Server, DB Server, Web Server depending on the characteristics and size of the Project/Task and Cloud Server, various measurement and control facilities, and network facilities connecting them.
  • the target management system of a specific project or task built based on the Platform or Platform of the present invention is implemented on the H/W centered on the Main Server. shows an example of
  • the platform of the present invention is functionally a Project/Task general management unit 801, Input/Output management unit 802, Super Tree configuration management unit 803, Knowledge-base management unit 804 ), It consists of a progress management unit 805 , a resource management unit 806 , an event management unit 807 , a risk management unit 808 , and a DB management unit 809 .
  • the tasks of all management departments including the Project/Task general management unit 801 are collectively managed by the Master Agent, and depending on the size and characteristics of the Project/Task, professional agents in charge of each management department are additionally created and management is delegated. to share Hereinafter, the functions or duties of each management unit are described.
  • the project/task general management unit 801 supports the PM and is responsible for general commanding and supervising the platform task throughout all stages of project/task goal management.
  • the project/task general management unit 801 collects and stores information and knowledge necessary for goal management, and uses it to establish goals and schedules for the entire and each detailed task, and based on the continuously collected information, various Dealing with events or contingencies, continuously aligning short-term, medium-term, and long-term plans and goals, and achieving the established goals at 'minimum overall cost', and instructions given by the PM as a platform task It carries out the given task, provides information for task performance to all project/task stakeholders including the PM, delivers the instructions the PM gives to other managers, and follows-up, and It supports communication, exchange of opinions, coordination, and aggregation among stakeholders), and is responsible for convening direct or indirect meetings, and reporting and processing requests from other managers to the PM.
  • the 'all project/task related parties' include PMs, team members, middle managers or site managers (referred to as 'other managers'), project owners, owner representatives, subcontractors, and other related parties.
  • the above 'minimum overall cost' refers to the weight of each item when it is necessary to consider quality, convenience, safety, environment and security in addition to the direct cost and O/H required to complete or complete the deliverable of the project/task. It means the cost that minimizes the total cost reflecting the cost converted to equivalent by allocating
  • the Input/Output management unit 802 collects all information including all data and knowledge required by other management units for target management, and is responsible for all output tasks that the platform needs to export.
  • the above information is collected through PMs, project/task persons who are authorized to input specific information, measuring instruments, sensors (including IOT sensors), DCS, PLC, and other servers or the Internet.
  • the measured values or sensor values input to the external TAG are converted by mapping to the corresponding STPN in the Super Tree, and conversely, the output value converts the STPN to the corresponding external TAG value.
  • the STPN of the Super Tree can be directly used as a TAG.
  • the knowledge-base and DB are accessed to present and display the progress or operation status of the project/task, and from the PM and other managers Provides a GUI that enables 'PASS' service to receive instructions or requests, display reports, and establish and coordinate task schedules with PMs.
  • the input/output function is provided directly or through Web Service or Cloud Service, and includes both wired and wireless input/output.
  • the GUI presents the nodes of Progress Management IVY indicating the relevant period and IVY indicating each unit time in the form of a Gantt Chart or a series of Chains that represent each node. It supports the planning, coordination, and progress management of tasks by enabling the selection of positions of Increment, Decrement, Split, Merge, Expand, Shrink, Shift, Milestone and setting of precedence/successor relationships on the top. All operations for other PLANTs are supported by clicking and dragging the mouse on the display. Typical operation support includes GUI provision for Node Insert, Node Delete, Node Expand, Super Tree Skeleton Display, PLANT Display, Graft, STEM Generation, Rule Generation and State Monitoring.
  • the display allows selection and scrolling of accumulation, and the logical connection of all BDT, IVY, VINE, BUSH, SHRUB and Super Tree, and the physical layout and schematics of processes or supporting systems and facilities or spaces indicated by VINE or BUSH. , 3D Drawings, and 4D Display that shows the status change according to the progressing time, and also includes monitor, drawing, and coordinate management in the field to support this, and management of various symbols. Even in the case of a project/task with hundreds or thousands of tasks to be carried out at the same time, the monitoring results of the progress and progress of all tasks or the operation of the facility are displayed, and the situation can be grasped visually and immediately. You can use the Sector Graph that is structured in a hierarchical structure to present it. (See Korean Patent 10-1233264)
  • the PM and other managers have to memorize the menus and sub-menus unilaterally presented, find them one by one, learn the meaning of various selection items, and use them, ORE Using Generation BDT, it provides 'Proactive And Smart Service' (PASS) type I/O service that allows PMs and other managers to directly input desired instructions or requests.
  • PASS 'Proactive And Smart Service'
  • the I/O management department allows PMs or other administrators to input instructions or requests for 'What can I do for you?', 'What do you want?', 'Please input your Order or Request.
  • the ORE Generation BDT When inputting, if you input the first part of the text, the ORE Generation BDT is used to present the options of the remaining expected texts as a drop-down menu so that you can easily select and complete them.
  • One instruction or request is represented by STEM, and a Template Rule that can handle the instruction or request is configured, stored in Rule BDT, and executed by instantiate execution.
  • the Super Tree configuration management unit 803 presents a typical Super Tree basic frame (Skeleton) according to the characteristics and fields of the Project/Task that is input as the entire basic information (S100), so that PMs and other managers are given It manages tasks that support the construction of Super Tree through defined operations such as input, modification, and graft within the authority. In addition, branches or plants that are pruned or degrafted are also responsible for recovering the allocated Super Tree-related resources by performing garbage collection when the connection with the ROOT is cut off. In case of managing multiple Projects/Tasks, Super Forest configuration with each Super Tree as a Subtree is supported.
  • the Knowledge Base management unit 804 cooperates with the PM or Platform Implementation Engineer, and uses Semantic Primitives to configure the Super Tree, perform operations on the Super Tree, perform platform tasks, give instructions to the platform, and assign tasks And it implements the expertise and methods necessary for the execution of the request as a Rule or Template Rule, configures and stores the Rule BDT, and manages the stored Rules so that they can be called and executed.
  • Project/Task progress management unit 805 establishment of an execution plan of tasks separately managing progress among the tasks on Task BDT, establishment of a completion plan and resource input plan of the corresponding Deliverables, cost calculation, progress calculation of Deliverables, and It is in charge of calculating the progress of the corresponding task, monitoring the resource input status, calculating the actual cost, and coordinating the task execution plan.
  • the establishment of the task execution plan uses the top-down method and the bottom-up method in parallel, and by using the GRACE method, the task execution plan that minimizes the overall cost is established, and continuously adjusted according to the progress, and the overall responsible for achieving goals with minimal cost.
  • the resource management unit 806 monitors and manages the procurement or supply plan and input progress and performance of all resources to be input to create Deliverables to be completed or completed to complete each Task of Task BDT.
  • the event management unit 807 manages various events that occur randomly during task execution, and prepares in advance through Scenario analysis for events determined to be important, in particular, the task progress is When a delayed event occurs, the EAT strategy based on the 'GRACE' (Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation) technique is applied to absorb the impact early or to minimize the impact.
  • an event that may delay the completion of the entire project/task or major task or make it difficult to achieve the goal is defined as ‘risk’.
  • the risk management unit 808 cooperates with the PM and other managers to classify the expected risks by type to configure the Risk BDT, calculate the probability of occurrence and the Hazard Rate, and perform preventive measures to minimize the possibility of occurrence and Prepares countermeasures for each occurrence scenario, and manages work to minimize damage by responding to actual risks early.
  • the Database (DB) 809 management unit stores all information necessary to perform the intelligent goal management task of Project/Task, including Super Tree configuration information, in a format such as DB, Spread Sheet, or XML File, and Back -up and provide tasks, read-in every time the program is restarted, and stably recovers or prepares the reasoning environment including Super Tree to maintain continuity of goal management, and to communicate with other servers through DB It manages the work of making it possible to exchange information or to share information between agents.
  • Super Tree configuration information in a format such as DB, Spread Sheet, or XML File
  • this Super Tree-based Project/Task intelligent goal management platform technology provides the PM or general manager with an integrated overall management means for each project or task to set and manage goals, and It carries out the tasks given by the PM and the instructions from the PM, supports the establishment of the optimal goal achievement plan, continuously and precisely monitors and manages the progress and progress of the project/task, and negative events that occur in the process.
  • the impact can be minimized, preventing or shortening the creation of the event chain due to the spread of events, and maximizing the opportunity to achieve the set goals while minimizing the overall cost.
  • Common core platform technology and means that can build customized intelligent goal management systems according to the characteristics of the project/task in various fields by supporting PMs and other project/task managers tool) is provided.
  • the present invention can also be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, hard disk, USB, CD-ROM, optical data storage, etc. It also includes those implemented in the form.
  • the computer-readable recording medium may be distributed in a network-connected computer system or smart phone to store and execute computer-readable codes in a distributed manner.
  • This punishment includes not only large-scale construction projects such as various Plant EPC, Ship Building, Building Construction and other Infrastructure Construction, but also construction and operation of Smart Factory, establishment of Smart and Secure computer operating system, business management, energy management, Intelligent goals that can greatly improve the possibility of achieving successful goals in various and complex tasks ranging from operation and management of various public and private organizations to various games, sports, stock investment, election and individual goal management. It can be used as a base technology for building a management system.

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Abstract

본 발명은, 목표를 설정하고 달성하려는 Project나 Task들의 목표관리 업무를 플랫폼이 임무로서 부여받고, Project Manager(PM)나 총괄관리자의 지시를 받아, 목표를 달성하기 위해 관리하고 수행해야 하는 모든 관리 대상 Task(Work 또는 Activity로도 칭함.)들에 대해, 전 수행 과정을 정밀하게 훑어가듯이 관리하며 진행하는 'SWEEP'(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법을 기반으로, 목표관리를 자율적 및 능동적으로 수행함으로써, 목표관리의 정확성, 신속성, 지속성, 일관성 및 객관성을 크게 제고시키는 지능 플랫폼의 구축 기술에 관한 것이다.　본 발명에서는, 'BREAKDOWN TREE(BDT)', 'IVY', 'VINE', 'BUSH' 및 'SHRUB'과 같은, 지식 및 정보의 종류와 특성에 따라 해당 지식 및 정보의 저장과 활용에 특화된(Specialized) 각종 'PLANT'(식물) 지식 및 정보 모델(Knowledge and Information Model)들을 안출하여 정의하며, 추가로 총체적인 목표관리 지식 및 정보 구성의 기본틀(Framework) 내지 기반(Foundation)을 형성하기 위한 그루터기로서 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)를 정의하고 구성하여, 상기 PLANT들을 STUMP에 '접목'(Graft)하고, 지식 및 정보들 간의 관계에 따라 PLANT들 상호 간에도 자유로이 접목하여, 목표를 수립하고 관리하려는 Project/Task의 특성에 따른 '목표관리 지식 및 정보의 총체적인 집합체'(Body of Goal Management Knowledge and Information(BOGMKI))로서, 'Super Tree'를 정의하고 구현한다.

Description

SUPER TREE 기반의 PROJECT/TASK 지능 목표관리 방법 및 플랫폼
본 발명은 목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 목표관리를 위해, 해당 분야의 전문 지식(Knowledge)과 방법('총칭하여 '지식')을 수집하고, 수집한 지식을 바탕으로, 목표관리를 수행해 나가는 데 필요한 각종 데이터, 가공 데이터 및 데이터들 간의 관계 정보(총칭하여 ‘정보’)를 체계적으로 수집하여, ‘지식과 정보의 총 집합체'인 'BOGMKI'(Body of Goal Management Knowledge and Information)를 구성하며, BOGMKI에 저장된 지식과 정보를 바탕으로, 역시 BOGMKI에 포함되는 판단 또는 추론(Reasoning and Inference) 방법이나 내용을 명시적(Explicit)으로 나타내는 규칙(Rule)들을 집행하여(Execute), 플랫폼의 기본 목표관리 업무와, PM으로 부터의 지시와, 여타 관리자들로 부터의 요청과, 주어진 목표를 달성하기 위해 관리하고 수행해야 하는 모든 관리 대상 Task(Work 또는 Activity로도 칭함.)들을, 목표관리의 전 수행 과정과 기간에 걸쳐 정밀하게 훑어가듯이 관리하며 진행하는 ‘SWEEP’(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법을 기반으로 목표관리를 자율적 내지 능동적으로 수행함으로써, 목표관리의 정확성, 신속성, 지속성, 일관성 및 객관성과 목표의 성공적인 달성 가능성을 크게 제고시키는 지능 플랫폼의 구축 기술에 관한 것이다.
일반적으로 규모가 큰 플랜트(Plant), 빌딩, 선박 및 구조물의 EPC Project나, 스마트 플랜트 또는 공장(Factory)의 구축 및 생산관리 Task나, 대형 플랜트, 공장, 선박 및 빌딩의 에너지관리 Task와 같은 Project/Task를 수행하기 위해서는, 먼저, 전체 목표를 명확히 설정하고 설정한 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 상세 Task들의 이행 계획을 수립하여, 설정한 Time Schedule을 기반으로 목표 달성 시까지 지속적으로 목표관리를 해나가야 한다. 이를 위해서는 통상적으로 다양하고 방대한 양의 정보를 수집하고 분석해 가며, 수시로 발생할 수 있는 이벤트들에도 대처해 가면서 수많은 세부 Task들을 동시에 진행해야 한다. 하지만, 이를 주로 인력 또는 추론 능력이 없는 전통적인 Software System이나 Tool에 의존하여 관리하는 과정에서 중요한 상황의 간과, 감시 누락 또는 오판으로 인해 초기에 설정한 목표의 달성이 어려워지는 경우가 흔히 발생하고 있다.
Plant EPC Project의 경우, 주로 PMI(Project Management Institute)가 주축이 되어, Project 관리를 위해 필요한 지식과 실천 관행(Practices) 및 절차(Processes)들을 PMBOK(Project Management Body of Knowledge)로 취합하여, Project의 각 진행 단계(Phase)에 따라 요구되는 다양하고 방대한 양의 지식과 정보들의 종류를 ‘지식관리분야’(Knowledge Management Area)로 분류하고 다시 상세 ‘절차’(Process)로 세분하여, 그 수집과 활용방법의 Guideline을 명시하며 이를 준용하여 Project를 수행할 것을 권장하고 있으며 ISO 21500 (Guidance on Project Management)과 함께 Project Management의 주요 Standard로서 활용되고 있고, Project의 진도(Progress) 분석과 관리 및 랜덤(Random)하게 발생하며 파급될 수 있는 각종 이벤트(Event)나 위험(Risk)들을 처리하기 위한 기법들, 예를 들면 Critical Path Method, Event Chain Method, Critical Chain Method, EVA(Earned Value Analysis) 기법 등을 기반으로 한 대형 Project/Task들의 수행 지원 System이나 Tool들이 Intergraph, Primavera 및 Microsoft와 같은 대표적인 회사들을 위주로 개발되고 사용되어 오고 있다.
그러나 현재까지 개발되고 사용되어 오는 상기 각종 Project/Task 관리 지원 System이나 Tool들은, 임의로(Subjective) 구성한 각종 Menu와 Submenu들을 제시하고, Project 관련자들이 주어지는 Menu와 Submenu들의 경로와 용도를 숙지하여 원하는 정보와 기능을 찾아가며 취합하고 활용해야 하는 근본적인 수동방식의 패러다임(Paradigm)을 벗어나지 못하고 있다. 그에 따라 인간이 동시에 처리하고 판단할 수 있는 정보의 양과 속도, 수행할 수 있는 Task들의 지속성, 일관성 및 정확성의 한계로 인해, 특히 수천 내지 수만의 행위(Activity)들을 동시에 처리해가며 진행해야 하는 대형 Project들의 경우, 초기 예산 범위와 준공목표일을 크게 벗어나며 큰 손실을 야기하는 경우가 흔히 발생되고 있다.
일반적인 플랜트나 공장(Factory)의 생산관리 Task도, ERP, MES, PLM, SCADA, FMS 등 다양한 생산관리 지원 System이나 Tool들이 개발되어 사용되고 있으나, 상기 Plant EPC의 경우와 마찬가지로 관리자가 각각의 System이나 Tool들의 사용방법을 일일이 숙지하고 Dashboard로 제시되는 화면과 일방적으로 주어지는 Menu와 Submenu들을 사용하여 정보를 수집 판단하고 관리를 수행해야 함으로써, 적정한 목표의 설정, 투입해야 할 인력, 시간, 자재, 설비, 자금과 같은 다양한 자원(Resource)들의 조달 관리, 생산 공정 및 지원공정의 운영 및 감시, 예견되는 이벤트 및 생산라인의 긴급정지 대처, 불량률, 품질 및 원가 관리, 신제품 개발에 이르기까지, 동시에 수행해 나가야 하는 수많은 세부 관리행위들을 정확하게 계획하고 감시하고 최적으로 조율(Coordinate)해 가며 생산 목표를 달성해 나가는 것이 현실적으로 매우 어려운 실정이다.
근래에 들어, 특히 알파고 이후, 인공지능(Artificial Intelligence: AI)기술과 4차 산업 혁명이 화두가 되며, 총체적인 생산관리를 지능 자율적으로 수행하며 원가를 절감하기 위한 Smart Factory 구축의 필요성이 대두되기 시작하고 Digital Manufacturing과 Virtual Factory 등의 개념을 적용하려는 시도도 이루어지고 있으나, 각 공장 유형별로 구체적인 Smart Factory의 기능과 내용이 아직까지 명확하게 정립되지 못하고 있으며, 스마트 시스템 구축을 위한 인공지능 기반기술도 제대로 확립되지 못한 상태여서, 대부분의 공장이 기존 자동화 기능을 일부 향상시키는 수준의 무늬만의 스마트 공장들을 구축하고 있는 상황이다.
그 외에 개인이나 회사의 일상적인 업무처리를 위한 PC나 각종 서버 관리의 경우, 관리를 주관하는 컴퓨터 운영체제(Operating System)는 소수의 특정회사들이 수십 년에 걸쳐 운영체제 시장을 거의 독점해 오고 있는 가운데, 서비스 기능이 거의 개선되지 않는 것이 마치 전통처럼 이어져 내려오며 컴퓨터 관리자나 User들에게 매우 불편한 사용을 강요하는 상황이 지속되고 있다. 대부분의 기능 및 문제 해결을 위한 설명이 어색하거나(awkward) 불친절하며, File Directory를 제외하고는 대부분 논리가 없이 개발자가 주관적으로(subjective) 명명하고 설정한 수많은 Menu들과 Submenu들의 명칭과 기능을 일일이 익히고 기억하여 경로를 찾아 들어가야 하며, 수시로 느려지고, Security 면에서는 양은냄비에도 비유할 수 있을 정도로 취약하여, 여기저기 뚫릴 때마다 땜질하는 방식으로 Virus와 Hacking에 대처해 오고 있어서, 언제 어디서 어떻게 감염되거나 방어벽이 뚫릴지 모르는 상황들이 지속되고 있다.
4차 산업혁명 시대를 맞아, 본격적인 인공지능 기술의 발전이 전망되는 가운데, 지금까지의 비능률적이거나 불편한 각종 Project나 Task의 수동 목표관리 내지 운영 방식에도 근본적인 개선이 필요한 시점이다. 향후 관리자나 사용자들로 부터 지시를 받거나 각종 임무를 부여받아 대부분 스스로 추론하여 판단하고 수행할 수 있고, 품질, 안전, 편익 및 환경비용도 포함하는 총체적인 비용을 최소화해 가며 원하는 목표를 달성을 지원해 줄 수 있는 지능 목표관리 기술과 시스템의 개발이 이루어질 필요가 있다.
앞의 배경 기술에서 설명한 바와 같은, 대형 플랜트 건설 Project, 중대형 플랜트나 공장에서의 생산관리 Task, 공장이나 빌딩에서의 에너지관리 Task, 기업의 경영 관리, 컴퓨터 운영관리 Task 및 각종 사회기반 시스템들의 운영관리 Task에 이르기까지, 기존의 통상적인 Project/Task 지원 시스템이나 Tool들을 사용하더라도 목표관리를 위해 동시 다발적으로 수행 내지 처리해야 하는 수많은 세부 태스크(Project/Task의 특성에 따라 일(Work), Work Package, Activity로도 표현한다.)들의 관리 및 감시행위들의 양(Quantity)이 대부분, 요구되는 속도, 지속성, 일관성, 기억능력 및 정확성 면에서 인간 능력의 근본적인 한계를 벗어남으로써 정확한 목표관리가 이루어지기 어려운 문제점이 있다.
본 발명에서는 목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 기본적인 관리업무를 임무로서 부여받아 스스로 수행하며, 총괄 책임자(Project Manager(PM))와 여타 관리자들 또는 수행자들을 능동적으로 지원하고, 설정한 목표를 총체적인 비용을 최소화하며 달성할 수 있도록 지원하는 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼(Platform)을 구현하기 위한 기반기술을 안출하고자 한다.
보다 상세하게는 목표 달성을 위한 정보를 수집 및 저장하고, 이를 활용하여, 상세 이행계획의 수립과 Schedule 작성을 지원하며, 목표달성을 위해 수행해야 할 Project/Task의 모든 상세 Task들의 진행 상황(State) 및 진도(Progress)를 지속적으로 감시하고 보고하며, 목표 달성에 지장을 줄 수 있는 각종 위험(Risk)과 이벤트(Event)들은 최대한 조기에 예측하거나 발견하여 그 영향을 최소화하며, 기회(Opportunity)가 생길 경우에는 최대한 활용하고, PM이 내리는 지시와 여타 관리자들로 부터의 요청(Request)이나 건의를 접수하여 처리하며, PM이나 여타 관리자들이 내려야 할 결정이나 취해야 할 행동은 플랫폼이 능동적으로 요청(Request)하거나 권장(Recommend)함으로써, 설정한 목표를 성공적으로 달성할 수 있도록 PM을 적극 지원하는 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼(Platform) 구현 기술을 안출하여, 목표를 설정하고 달성하려는 다양한 Project/Task들의 지능 자율 목표관리시스템을 구축할 수 있는 기반 기술을 마련하고자 한다.
목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 총괄 책임자(Project Manager(PM))와 여타 관리자들을 능동적으로 지원하고 총체적인 비용을 최소화하며 설정한 목표를 달성할 수 있도록 하기 위한 본 발명의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼(Platform)을 구현하기 위해서는 방대한 양의 정보를 체계적으로 수집하여 저장하고, 이를 활용하여 원하는 정보를 지속적으로 추론하거나 상황을 판단하며, 필요한 조치를 취해 나갈 수 있는 방법과 지식을 필요로 한다.
본 발명에서는 목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 목표관리를 수행해 나가기 위해 필요한 전문 지식 및 방법(총칭하여 ‘지식‘(Knowledge))을 바탕으로, 역시 목표관리를 수행해 나가는 데 필요한 데이터, 가공데이터 및 데이터들 간의 관계정보(총칭하여 ‘정보’(Information))를 수집하여, 이들 '지식과 정보'(또는 '정보'로 총칭)를 컴퓨터가 체계적으로 활용하며 목표관리를 위한 판단과 추론(Reasoning)을 해 나갈 수 있도록 하는 정보의 수집, 저장, 및 활용 기법과 지능 자율 플랫폼 구축기술을 안출함으로써, 인공지능(Artificial Intelligence) 능력을 갖춘 컴퓨터가 PM을 지원하며 자율적/능동적으로 Project/Task들의 목표를 관리하고 달성해 나갈 수 있도록 하는 기술을 안출하고자 한다.
보다 상세하게는, 상기 정보의 수집, 저장 및 활용을 가능하게 하기 위한 구체적인 수단으로써 ‘BREAKDOWN TREE(BDT)’,‘IVY’, ‘VINE’, ‘BUSH’ 및 ‘SHRUB’과 같은, 정보의 종류와 특성에 따라 해당 정보의 저장과 활용에 특화된(Specialized) 각종 ‘PLANT’(식물)인 '지식 및 정보 모델'(Knowledge and Information Model)들을 안출하여 정의하며, 또한 총체적인 목표관리 정보 구성의 기본 틀(Framework) 내지 기반(Foundation)을 형성하기 위한 그루터기로서 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)를 정의하고 구성하며, 상기 PLANT들을 STUMP에 ‘접목’(Graft)하고, 정보들 간의 관계에 따라 PLANT들 상호 간에도 자유로이 접목하여, 목표를 수립하고 관리하려는 Project/Task의 특성에 따른 '목표관리 지식 및 정보의 총체적인 집합체'(Body of Goal Management Knowledge and Information(BOGMKI))를 구성하고, 이를 ’Super Tree‘로 정의하고 구하여 활용한다.
상기 ’BOGMKI‘로서의 ’Super Tree‘는 목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 목표관리를 위한 추론과 판단에 필요한 일체의 정보를 수용하고 저장하며, 각 PLANT 내에서의 정보들 간의 부모/자식 내지 선행/후속관계 또는 기타 자유로운 연결(Adjacency)관계를 통한 내부 경로 외에도, Graft로 연결된 PLANT들의 Node들을 통한 양방향 경로(Path)가 마련되어, Super Tree 내에 저장된 모든 정보를, Super Tree의 어느 위치에서도 주변 관련 정보(Context)로서 자유로이 접근(Access)하고 추론에 활용할 수 있도록 한다. 목표를 설정하는 특정 Project나 Task의 목표를 달성하기 위해 구성하는 Super Tree에 저장되는 일체의 지식과 정보를 'Big Information'으로 정의한다.
상기 Super Tree로 저장한 정보들을 바탕으로, 역시 본 발명에서 안출하고 Project/Task 목표관리의 전 단계에 걸쳐 매 순간 마다 모든 세부 Task들의 진행과 이벤트 발생 상황을 정밀하게 연속적으로 감시하며 관리하는 ‘SWEEP’(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법을 적용하여, Virtual Project Manager로서 Project Manager를 능동적으로(Proactive) 지원하고 보좌하며, 부여받는 임무를 자율적으로 수행하는 플랫폼 구축 기술을 안출하고자 한다.
본 발명의 결과, 목표를 설정하고 달성하려는 Project나 Task에 대하여, 규칙적 내지 반복적으로 수행해야할 목표관리 업무를 플랫폼의 기본 임무로서 부여받을 수 있고, Project Manager(PM)와 협력하며, PM으로 부터의 지시를 이행하고, Project/Task의 여타 관리자들로 부터의 요청을 접수하여 처리하며, 목표관리 과정에서 발생하는 각종 예외사항(Contingency) 내지 이벤트(Event)들에 능동적으로 대처함으로써, Project/Task의 목표 달성 가능을 크게 제고시킬 수 있는 있는 지능 자율 목표관리 플랫폼의 구현이 가능해 진다.
특히, 관리해야할 모든 대상을 전 목표관리 과정과 기간/시간에 걸쳐 연속적으로 정밀하게 훑어가듯이 관리하는 SWEEP 목표관리 기법을 기반으로 목표관리를 플랫폼이 자율적 내지 능동적으로 수행함으로써, 목표관리의 정확성, 신속성, 지속성, 일관성 및 객관성을 크게 제고시킬 수 있다. 또한, 목표달성에 지장을 줄 수 있는 각종 이벤트(Event)나 리스크(Risk)들을 조기에 발견하고 대처하며, 관련 당사자들에게 경보(Alert)를 내리거나 주의를 환기시키고, 진도가 지연될 수 있을 경우에는 그 파급을 최대한 흡수 내지 최소화할 수 있는 Project/Task의 지능 목표관리 시스템의 구축이 가능해 진다.
나아가 본 플랫폼의 기본 원리는, 국가적으로는 4차 산업혁명의 핵심기술로 떠오르고 있는 인공지능(AI) 기술분야의 경쟁력 제고에 기여할 수 있으며, 궁극적으로는 목표를 설정하고 달성하려는 인간의 다양한 활동 영역에서 총체적인 최소의 비용으로 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 각종 지능 목표관리 시스템의 구축의 공통 기반기술로서 광범위하게 적용되고 응용될 수 있다.
도 1은 Super Tree 기반의 Project/Task의 지능 목표관리의 흐름도
도 2는 Super Tree의 구성 예시도
도 3은 ORE(Order and Request Expression) Generation BDT의 구성 예시도
도 4는 IVY의 구성 예시도
도 5는 VINE의 구성 예시도
도 6은 Node Attribute SHRUB(NAS)의 구성 예시도
도 7은 Super Rule의 구현 예시도
도 8은 Super Tree 기반의 Project/Task 목표관리 플랫폼 서버의 기능 구성 예시도
본 발명의 Platform 또는 Platform에 기반하여 구축하는 특정 Project나 Task의 목표관리 시스템은, 플랫폼이 임무로서 부여받는 각종 Task인 Platform Task의 수행을 위해 Hardware적으로, Main Server와, Project/Task의 특성과 규모에 따라, PM과 여타 Project 관련자용 PC 및 Smart Phone과, 추가로 Back-up Server, DB Server, Web Server 및 Cloud Server와, 각종 계측제어설비와, 이들을 연결하는 네트워크설비들로 구성할 수 있으며,
상기 Main Server는 Platform Task 업무를 체계적으로 분담하여 처리하기 위해,
PM을 지원하며 Project/Task 목표관리의 전 단계에 걸쳐 Platform Task를 총괄 지휘하고 감독하는 업무를 담당하는 Project/Task 총괄관리부와,
여타 관리부가 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 지식과 정보를 수집하며, 플랫폼이 내보내야 하는 모든 출력 업무를 담당하며, PM이나 여타 관리자들이 직접 원하는 지시나 요청 사항을 입력할 수 있도록 지원하는 '능동 지능 서비스’(Proactive And Smart Service'(PASS) 방식의 입출력 Service를 제공하는 Input/Output 관리부와,
전체 기본정보로서 입력받는 Project/Task의 특성과 분야 및 상기 수집하는 지식과 정보의 종류와 특성에 따라, 각 단위 지식 및 정보를 노드(Node)로 나타내고, 지식 및 정보들 간의 관계(Relation)를 아크(Arc)로 나타내는, 각 지식 및 정보의 표현과 저장 및 활용에 특화된(Specialized) 각종 '지식 및 정보 모델'(Knowledge and Information Model)로서, 체계적/계층적으로 동종 또는 동질의 상세 단위 정보로 구분(Breakdown) 또는 분류 내지 세분되어 질 수 있는 정보를 관리하기 위해 구성하는 Tree Data Structure 형태의 BREAKDOWN TREE(BDT)’와, 목표관리의 전 수행 기간(Duration) 또는 시간을 일정한 길이의 Task 수행 관리 기준 ’단위시간‘(Unit Time)으로 구분하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 나타낸 Node들을 선행/후속 관계에 따라 연속되는 4각형의 마디로 나타내는 Gantt Chart 형태나 각 노드를 Arc로 연결하여 일련의 사슬(Chain) 형태로 나타내어 구성하는 'IVY'와, 일정한 방향으로 흘러가는 각종 매체를 취급하는 시스템의 각 설비나 소자(Component) 또는 요소(Element)나 개체(Entity)들을 Node로 나타내고, 이들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내어 구성하는 'VINE’과, 각종 매체(Medium) 또는 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성되는 계통(System)이나 망(Network)에서, 각 System 및 Network를 구성하는 각 설비나 요소 또는 개체를 Node로 나타내며, 해당 System 및 Network의 구성이나 연결의 중심이 되는 임의의 중심 노드를 선택하고, 여타 노드들의 해당 중심 노드로 부터의 연결관계를 아크로 나타내어 구성하는 ‘BUSH’와, 상기 BDT, IVY, VINE 및 BUSH로 나타내는 지식과 정보 이외에 각종 연산, 추론(Reasoning and Inference), 판단, 관리 행위 및 절차와 같은 지식을 나타내고 이행하기 위한 Super Rule과, 각 노드의 상세 속성(Attribute) 정보와, 그 외 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 지식과 정보를 Tree Data Structure의 형태로 구성하여 저장하는 ‘SHRUB’과, 상기 BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB와 같은 각종 'PLANT'들을 연결하기 위한 기본 틀(Framework) 또는 기반(Foundation)을 형성하기 위한 그루터기로서 Tree Data Structure의 형태로 구성하는 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)와, 상기 PLANT들을 STUMP에 ‘접목’(Graft)하고, 지식 및 정보들 간의 관계에 따라 PLANT들 상호 간에도 자유로이 접목하여 구성하는 'Super Tree‘의 전형적인(Typical) 형태의 기본 틀(Skeleton)을 제시하여, PM 및 여타 관리자들이 주어진 권한 내에서 입력과 수정을 통해 Super Tree의 구성이 가능하도록 지원하는 업무를 관장하는 Super Tree 구성 관리부와,
상기 규칙을 PM 또는 Platform 구현 Engineer와 협력하며, 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH의 모든 노드들의 속성(Attribute) 정보와, 각종 산술 및 논리 연산, 상황 판단, 원인 추적, 대책 수립, 조치 이행 및 절차 진행을 위한 지식 및 정보를 활용하여, 상기 Platform Task와 상위 추상수준의 지시나 요청을 처리하기 위해 필요한 추론(Reasoning and Inference)과 판단 및 연산방법과, Task의 수행절차 및 과정을 명시적으로 나타내는 Super Rule로 구현하고, Rule BDT를 구성하여 저장하며, 저장한 Super Rule들이 호출되고 집행될 수 있도록 관리하는 업무를 관장하는 Knowledge Base 관리부와,
Task BDT 상의 Task들 중 따로 진도를 관리하는 Task들의 수행 계획의 수립과, 상응하는 Deliverable들의 완성 계획 및 Resource 투입 계획의 수립, Cost 산정, Deliverable들의 진도 산정 및 상응하는 Task의 진도 산정, Resource 투입 상황의 모니터링, 실소요 비용의 산정 및 Task 수행 계획의 조율 업무를 관장하며, 상기 Task 수행 계획의 수립에는 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 병행하여 사용하며, IVY의 길이를 Increment 또는 Decrement해 가며, 비용이 최소로 되는 Task들의 Duration을 탐색하고, 진도 진행 상황에 따라 지속적으로 계획을 조율하여 총체적인 비용을 최소로 하며 목표를 달성해 가는 GRACE(Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation)기법을 사용하는 Project/Task 진도관리부와,
Task BDT의 각 Task들을 완료하기 위해 완성 내지 완료해야 하는 Deliverable들을 생성하기 위해 투입해야할 모든 Resource들의 조달 내지 공급 계획과 투입 진행상황과 실적을 모니터링하고 관리하는 Resource 관리부와,
Task 수행 중 불규칙하게(Random) 발생하는 각종 이벤트를, 각 이벤트를 '예측'(Anticipation), '발견'(Detect), '평가 및 대책 수립'(Assessment and Countermeasure Establishment), ’조치'(Action), '결과 검토'(Follow-up) 및 학습‘(Learning)의 5개 과정으로 관리하기 위한 정보를 포함하는 'Eveny And Risk(EAR) Handling Process'에 따라 관리하며, 중요하다고 판단되는 이벤트에 대하여는 Scenario 분석을 통해 사전에 대비하고, 특히 Task 진도가 지연되는 이벤트 발생 시는 지연된 진도를 회복하기 위해 추가로 투입해야 할 Resource를, 투입가능 범위 내에서 투입 가능 단위 또는 투입 기준 단위로 Increment 또는 Decrement하며, 그에 따른 Deliverable의 증감 및 비용(Cost)의 증감과, 상응하는 Task의 진도변화와 목표관리 단위시간의 증감에 따른 Task 수행기간(Duration)의 변화를 평가하여, 최소비용의 진도 회복기간을 탐색하는 상기 GRACE 기법을 기반으로 하는 EAT(Event Absorbing Tactic) 전략을 적용하여 그 영향(Impact)을 조기에 흡수(Absorb)하거나 파급을 최소화하는 임무를 수행하는 이벤트 관리부와,
이벤트 중 특히 Project/Task의 전체 또는 주요 Task의 완료기간이 늦어지거나 목표달성이 어려워질 수도 있는 이벤트인 각종 ‘리스크’(Risk)들에 대하여, PM과 여타 관리자들과 협력하며 예상되는 리스크들을 종류별로 분류하여 Risk BDT를 구성하고, 발생 확률과 위험률(Hazard Rate)을 산정하여, 발생 가능성을 최소화하기 위한 예방조치와 발생 Scenario 별 대책을 마련하며, 실제 Risk 발생 시에는 조기에 대처하여 피해를 최소화하는 업무를 관장하는 리스크 관리부와,
Super Tree 구성 정보를 비롯하여 Project/Task의 지능 목표관리 Task를 수행하기 위해 필요한 일체의 지식과 정보를 DB나 Spread Sheet, 또는 XML File과 같은 형식으로 저장하며, Back-up하고 제공하기 위한 업무를 수행하며, 프로그램 재 가동시마다 읽어들여(Read-in) Super Tree를 비롯한 추론 환경을 안정적으로 회복 내지 마련해 줌으로써 목표관리의 연속성을 유지해 주고, DB를 통한 여타 서버들과의 정보교환이나 Agent들 간의 정보 공유가 가능하도록 하는 업무를 관장하는 Database(DB) 관리부, 를 구비하는 형태로 구성 내지 실시할 수 있으며,
상기 각 관리부의 업무는, 플랫폼 구동 시 Thread 또는 Process의 형태로 생성하며 Project/Task의 목표관리 업무를 총괄하는 ‘Manager Agent'와, Project/Task의 특성과 규모에 따라 Project Manager Agent가 생성하며 상기 각 관리부의 업무를 담당하는 전문 Agent들인 Super Tree Manager Agent, Knowledge-base Manager Agent, Progress Manager Agent, Resource Manager Agent, Event Manager Agent, Risk Manager Agent, I/O Manager Agent 및 DB Manager Agent들이, Rule BDT에 저장된 각 Agent 전용 Super Rule들을 집행하거나, 각 전용 Super Rule의 조건부에 포함된 Fact가 여타 Agent에 의해 또는 해당 Super Rule의 집행 중 Assert되면, 담당 Agent가 해당 Super Rule을 집행하며 수행하는 방식 내지 형태로 실시할 수 있다.
용어 및 약어의 정의 및 설명
본 발명에서의 설명을 간략하고 명확히 하기 위해 사용하는 대표적인 용어 및 약어들을 아래와 같이 정의하고 설명한다. 기존의 통용되는 용어나 특정 기준(Standard)에 의해 기 정의되어 있는 용어에 대해서도 강조를 위해 정의를 반복할 수 있으며, 정의가 다를 경우 아래의 용어 및 약어의 정의가 우선한다. 보다 의미를 명확히 하고자 할 경우나 자주 사용되는 용어 및 약어에 대해서는 본문에서도 반복하여 정의하고 설명한다.
BOGMKI: Body of Goal Management Knowledge and Information의 약어로서, 목표를 설정하는 특정 Project나 Task의 목표를 달성하기 위해 수집하여 구성하는 '목표관리 지식(Knowledge) 및 정보(Information)의 총체적인 집합체'
Knowledge(지식): 목표를 설정하는 특정 Project나 Task에 대하여, 설정한 목표를 달성하기 위해 완료해야 하는 모든 상세 수준의 Task들을 수행하기 위해, 필요한 정보를 수집하고 활용하기 위한 방법(Method), 절차(Procedure), 노하우(Know-how) 및 전문 지식(Specialized Knowledge)을 총칭
Information(정보): 목표를 설정하는 특정 Project나 Task에 대하여, Knowledge에 기반하여, 설정한 목표를 달성하기 위해 수집하는 Raw Data 및 가공 Data. Data들의 속성(Attribute) 정보, 및 Data들 간에 존재하는 연관 관계 정보(Relational Information)를 총칭(상기 Knowledge와 Information을 총칭하여 간략히 Information으로도 표현)
Deliverable: 목표를 설정하는 Project나 Task의 목표달성의 결과물 내지 결과 상태의 총칭
Task: Deliverable의 생성과 완료 내지 완성을 위해 수행해야 할 Work, Work Package 및 Activity의 총칭
Platform Task: 목표관리를 위해 PM이 Platform에 내리는 지시 및 부여하는 임무, 여타 관리자들로 부터의 요청 사항 및 Platform의 기본 기능 내지 업무들의 처리를 위해 Platform 자신이 수행하는 Task
Super Tree: 목표관리 지식 및 정보의 총체적인 집합체인 BOGMKI를 실현하기 위한 수단으로서, STUMP를 기반으로 BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB과 같은 PLANT들을 지식 및 정보들 간에 존재하는 관계에 따라 자유로이 '접목'(Graft)하여 구성하며 '조작'(Operation)과 함께 정의하는 지식 및 정보 모델(Knowledge and Information Model)
Graft(접목): 하나의 PLANT의 Node에 동종 또는 이종의 PLANT의 Root Node 또는 Start Node나 임의의 Node를 연결하고 상호 관계를 명시하여 연관짓는 조작(Operation)
Operation(조작): Super Tree 및 각 개별 PLANT에 대해 정의하고 행할 수 있는, PLANT의 생성(Creation), 변경(Modification), 접목(Graft), Node의 삽입, 탐색(Search), 평가(Evaluation) 및 활용(Utilization)과 같은 행위의 총칭
Big Information: Super Tree 또는 BOGMKI에 포함되는 일체의 지식과 정보
STUMP(그루터기): Smart Total Unified Management Platform의 약어로서, Super Tree 구성의 기반(Foundation)을 마련하기 위해 구성하고, 그 Root는 Super Tree의 ROOT가 되며 조작과 함께 정의하는 Tree Data Structure의 형태의 Knowledge and Information Model(또는 간략히 'Information Model')
BDT: Breakdown Tree의 약어로서, 목표관리에 활용해야 할 대상 정보 중, 체계적/계층적으로 분류 내지 세분할 경우 동종 내지 동질의 상세 단위 정보로 구분(Breakdown)되어 질 수 있는 정보를 관리하기 위해 구성하며, 조작과 함께 정의하는 Tree Data Structure 형태의 Knowledge and Information Model
IVY(담쟁이넝쿨): 목표관리의 전 수행 기간(Duration) 내지 시간을 일정한 길이의 Task 수행 관리 기준 ’단위시간‘(Unit Time)으로 구분하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 시작 단위시간을 나타내는 'Start Node'로 부터, 종료 단위시간에 해당하는 ’Finish Node'(또는 ‘Last Node')에 이르기까지 순차적으로 아크로 연결하여 구성하고 조작(Operation)과 함께 정의하는 Knowledge and Information Model
VINE(포도나무): 일정한 방향으로 흘러가는 원료, 반제품 및 제품을 취급하는 각종 생산, 제조 내지 제작 공정과, 냉각수, 압축공기, 증기 및 전력과 같은 각종 매체나 에너지를 공급하는 지원 계통(System)과, 기타 각종 회로(Circuit)나 특정 기능을 수행하는 시스템에 있어서, 해당 공정이나 시스템을 구성하는 각 설비나 소자(Component) 내지 요소(Element)나 개체(Entity)들을 Node로 나타내고, 해당 공정이나 시스템의 형태와 이들 공정이나 시스템이 취급하는 매체나 객체의 흐름을 따라 이들 설비나 소자 내지 요소나 개체들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내어 구성하며, 조작과 함께 정의하는 Knowledge and Information Model
BUSH(덤불): 특정 목적의 기능을 수행하기 위한 설비, 요소(Element) 내지 개체(Entity)들이 연결되어 상호 간에 데이터나 매체(Medium) 내지 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성되는 각종 계통(System)이나 망(Network)에서, 각 설비나 요소 내지 개체를 Node로 나타내며 이들의 연결관계를 아크로 나타내어 구성하며, 조작과 함께 정의하는 Knowledge and Information Model
SHRUB(관목): STUMP, IVY, VINE 및 BUSH로 나타내는 지식과 정보 이외에, 각종 연산, 추론(Reasoning and Inference) 내지 판단, 관리 행위 및 절차를 나타내고 이행하는 규칙(Rule)과, 특정 정보의 상세 속성(Attribute) 정보와, 각종 기록을 위한 Table, List, Stack 및 Queue를 Tree Data Structure 형태로 구성하여 저장하며, 조작과 함께 정의하는 Knowledge and Information Model
PLANT(식물): STUMP, BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB을 총칭
NAS: Node Attribute SHRUB의 약어로서, Super Tree 내의 각 노드의 속성 정보를 체계적/계층적으로 구분하고 세분하여 저장하는 SHRUB
Node Given Name(노드 자체 명) 또는 Node Name: 각 개별 PLANT 별로 각 Node 자체에 부여하는 노드명
PPN(플랜트 내부경로 명): PLANT Path Name의 약어로서, 각 개별 PLANT 내의 Node들이 가지는, Root Node로부터 자신에 이르는 경로(Path)와 자신의 ‘Node Given Name'으로 구성되는 경로로서 나타내는 노드 명 내지 ‘Node Full Name’으로서, 노드 자신을 포함하여 경로상의 모든 노드들과 노드들의 속성(Attribute) 정보에 접근(Access)하여 추론(Reasoning and Inference)에 활용할 수 있으며, 명칭의 유일성(Uniquness)이 유지되는 범위 내에서 축약 표기가 가능
Node Number(노드번호): 각 개별 PLANT 별로 해당 PLANT의 구조 특성을 반영하여 각 Node에 부여하는 번호
STPN(슈퍼트리 경로 명): Super Tree Path Name의 약어로서, Super Tree 내의 각 노드들이 갖는, Super Tree의 Root Node('ROOT‘로 표현)로부터 자신에 이르는 Path와 노드 자신의 Node Name을 포함하는 경로로 나타내는 노드 명으로서, 노드 자신을 포함하여 경로상의 모든 노드들과 노드들의 속성(Attribute) 정보에 접근하여 추론에 활용할 수 있으며, 명칭의 유일성(Uniquness)이 유지되는 범위 내에서 축약 표기가 가능
RSTPN(슈퍼트리 상대경로 명): Relative Super Tree Path Name의 약어로서, Super Tree 내의 임의의 두 노드 간에 각각 상대 노드로부터 출발하여 자신에 이르는 상대적인 경로로서 나타내는 각 노드 명, 또는 임의의 여타 노드로 부터 출발하여 자신에 이르는 상대적인 경로로서 나타내는 노드 명, 또는 특정 노드를 중심노드(COIN)로 하여 주변의 각 노드에 이르는 경로로써 나타내는 주변 노드들의 노드 명으로서, 명칭의 유일성(Uniquness)이 유지되는 범위 내에서 축약 표기가 가능
Alias Node: 특정 Node에 대해, 다른 PLANT에 소속되어 있으나 해당 Node와 동일한 설비(Facility)나 소자(Component), 개체(Entity) 또는 객체(Object), 및 변수(Variable)나 값(Value)을 나타내는 Node
COIN(중심관심 노드): Center Of Interest Node의 약어로서, 현재 관심 또는 추론의 중심이되는 Node
Eval: 'Evaluation'(평가)의 줄임 표현으로서, 특정 노드 명을 평가하면 해당 노드 자체의 또는 속성 중에 포함된 Eval Expression을 평가하여 결과값을 Return하는 조작
Unit Time(단위시간): 목표관리의 편의를 위해 선정하는 기본 경과 시간 내지 기간의 단위로서, Default는 'Day'로 하며, 원하는 시간관리 정밀도에 따라 여타 시간 단위로 자유로이 변경 가능
BEAR Mark: 각 Task의 Progress Management IVY가 끝 부분에 지니며, 해당 Task의 다양한 수행 기간(Duration)을 나타내는 끝(Finish) Node 위치에 표시하는 Mark로서, Task 수행 기준기간(Baseline Duration(B)), 실행목표기간(Execution Goal duration(E)), 예상완료기간(Anticipated Completion Duration(A)) 및 실제완료기간(Real completion Duration(R))을 각각 나타내며, 일단 처음 Task Schedule이 확정되면 'B'와 'E' Mark의 Node 위치는 고정됨.
SMART: Schedule and Milestone Adjustment Record Table의 약어로서, 각 Task들의 Schedule과 Milestone들의 조정 이력을 저장하고 관리하기 위해 SHRUB으로 구성하여 해당 Task의 Progress Management IVY의 Start Node에 Graft하는 Table
Milestone: 각 Task에서 시작 상태와 완성 상태를 포함하여 객관적으로 진도 상태의 확인이 가능하고 상응하는 진도 값(%)을 부여할 수 있는 중요한 의미나 전환점이 되는 상태
Super Rule: SHRUB으로 구성하며, LHS(Left Hand Side) Node와 RHS(Right Hand Side) Node를 가지고, LHS Node와 RHS Node 모두 임의의 수의 자식노드들을 가질 수 있으며, 각 노드들은 그 자식노드들의 수와 'Eval' 방식이나 조건을 해당 노드의 NAS에 속성값으로 가지고, Template Rule로 구성하여 연관 ORE STEM과 STPN을 집행 환경으로 공급받아 Rule의 범용성을 제고하며, Rule 스스로 자신을 반복 집행할 수 있도록 구성하고, Rule 내에 'Internal Rule’을 포함하거나 다른 Rule을 Graft 할 수 있도록 하여, Rule을 Module화된 지식(Knowledge)의 조합으로 구성하면서도 공통된 문맥정보(Context)를 공유하며 일관되고(Consistent) 초점이 맞추어진(Focused) 추론(Reasoning and Inference), 판단, 절차 내지 방법의 실행, 및 연산을 수행해 나갈 수 있도록 하여, 높은 추상수준(High Abstraction Level)의 임무, 지시, 요청 및 Platform Task의 처리 및 이행이 가능하도록 구성하는 규칙(Rule)
Assert(공표): 특정 사실(Fact)을 공표하여, 해당 Fact를 LHS 내지 조건부에 포함하고 있는 Rule을 호출(Invoke)하여 집행(Execute)하기 위한 조작(Operation) REGIME Agent: Rule Expression Generation, Invocation Management and Execution Agent의 약어로서, 플랫폼이 가동되면 가장 먼저 생성되는 ‘Project Manager Agent’가 플랫폼의 각 기능 부문을 담당하는 Agent들과 함께 생성하고, Rule 표현(Expression)의 생성(Generation), 호출(Invocation) 관리(Management) 및 집행(Execution)을 총괄하며, 여타 Agent들의 Rule 집행을 지원하는 지능 S/W Agent
ORE STEM: PM이 내리는 특정 지시나 부여하는 임무 또는 여타 관리자들로부터의 요청과 플랫폼의 기본 업무(Assignment)를, ORE Generation BDT를 사용하여, ORE Generation BDT에서 순차적으로 선택하는 경로와 경로 상의 Node들의 속성값들로 표현하는 Order and Request Expression STEM(명령 및 요청 표현 줄기)의 약어로서, 간략히 'STEM'으로도 표현하며, ORE BDT의 특정 Path로서 따로 떼어내어 Graft 및 Node의 Eval이 가능하고, 해당 지시, 임무, 요청 및 업무를 수행하기 위해 호출하는 Rule에 집행 환경 정보로서 제공
RORE: Regular Order and Request의 약어로서 규칙적으로 수행하는 STEM
ORE Table: Order And Request Table의 약칭으로서, PM이 Platform에 내리는 지시, 부여하는 임무 및 여타 관리자들로부터의 요청과 Platform에 주어지는 기본 업무를 나타내는 ORE STEM과, 해당 지시, 임무, 요청 및 업무를 수행하기 위한 Rule을 호출하기 위한 정보를 저장하는 Table
Event: Task 수행 과정 중 Random 하게 발생하는 일체의 상황으로서, Task 진도에 미치는 영향에 따라 Positive Event, Negative Event 및 Neutral Event로 구별하고, 영향이 미치는 Task들의 범위에 따라 Local Event와 Global Event로 구분하며, 심각한 Event는 Risk로 구분하고, Project/Task의 분야와 특성에 따라 특정 시간의 도래나 경과, Project/Task의 각 수행단계 진입, PM으로 부터의 지시나 임무부여, 여타 관리자들로 부터의 요청 상황의 발생도 이벤트에 포함하여 취급하며, Event Detection Rule이 특정 이벤트를 감지하면 Event And Risk(EAR) Handling Process에 따라 해당 이벤트에 대처할 수 있는 Rule들을 호출하고 집행하여 처리
EAR Table: Event And Risk Table의 약칭으로서, Event and Risk BDT에서 Project/Task의 수행 중 실제 발생이 예상되거나 기 발생한 Event와 Risk들을 나타내는 STPN과, 해당 Event 및 Risk를 처리하기 위한 Rule들을 호출하기 위한 정보를 저장하는 Table
EAT: Event Absorbing Tactic의 약어로서, 목표관리 과정에서 발생하는 각종 Negative Event의 영향(Impact)을 조기에 저지하거나 파급을 최소화하기 위한 이벤트 흡수 전략
EMART: Event Monitoring And Recording Table(이벤트 감시 및 기록 테이블)의 약어로서, Task 수행과정에서 발생하는 이벤트들의 감시와 관리를 하기 위해 SURUB으로 구성하는 테이블
GRACE: Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation의 약어로서, 목표관리를 위해 수행해야 할 각 Task 별로, 투입해야 할 Resource를 투입 가능 범위 내에서 투입 단위로 Increment 또는 Decrement 하며, 최적의(Optimal) Task 수행기간(Duration)을 탐색하거나, 이벤트흡수전략(EAT)을 적용하는 과정에서, 최소의 비용(Expense)이나 노력(Effort)으로 진도나 상황을 회복할 수 있는 기간/시간을 탐색하는 기법
Semantic Primitive(의미원소): Super Tree에 행하는 모든 조작(Operation)과 규칙(Rule) 및 Platform Task들을 표현하고 처리하기 위한 단위 Keyword로서 정의하는 기본적인 용어 내지 표현들(Basic Terms and Expressions)
NOA: Nature Of Activity의 약어로서, Super Tree의 Node와 Node의 명칭으로 나타낸 특정 Activity, Task 또는 Work의 구체적인 행위 내용
ANT: Absolutely Needed Time의 약어로서, 가능한(Feasible) 모든 노력과 수단이나 자원을 동원해도 그 이상은 단축할 수 없는 최단 필요 시간 내지 기간
PASS(능동 자율 서비스): Proactive And Smart Service의 약어로서, 일방적으로 Menu 및 Submenu나 Tool을 제공하고 PM이나 여타 관리자들 또는 사용자들이 필요한 기능을 찾아서 이용하도록 하는 대신에, 높은 추상수준(High Abstraction Level)의 지시 내지 명령을 직접 플랫폼에 내리거나 요구할 수 있도록 하는 지능 능동 자율 서비스 제공 방식
Super Forest: 복수의 Super Tree들을 Subtree로 거느리는 Tree 자료구조 형태의 Knowledge and Information Model
SWEEP: Successive Work and Event Evaluation and Proceeding의 약어로서, 설정한 목표의 달성을 위해 수행하거나 처리해야 할 모든 Task들과 이벤트를 정밀하게 연속적, 지속적 및 자율적으로 처리하며 진행하는 목표관리 기법(Technology) (이상 용어 및 약어의 정의 및 설명 완료)
이하에서 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼 및 방법의 바람직한 실시 예에 대해 상세히 설명한다. 각 도면 내에서의 위치참조 번호는 3 자릿수를 사용하며 첫 번째 숫자는 도면 번호를 나타낸다. 설명의 명확성 제고를 위해 동일한 설명을 반복할 수 있다. 기술용어의 경우, 의미의 명확성 제고를 위해 영어 표현과 혼용하여 표기할 수 있다. 본 발명에서 정의하는 명칭이나 표현, 또는 따로 정의하지 않고 간략한 설명만으로 최초로 사용하는 명칭이나 표현의 경우와, 특정 표현을 따로 구별하거나 강조하려고 할때에는 '작은따옴표'를 붙여서 나타낼 수 있다.
본 발명의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼은, 목표를 설정하는 Project나 Task에 대해, 목표를 달성하기 위해 관리해야 할 대상들을 순차적으로 구분하고 세분한 모든 상세 수준의 관리 대상(’Vertical Breakdown Task Plane‘으로 정의)을, 수립하는 관리 계획(Schedule)에 따라, 일련의 관리 단위시간(Unit Time)으로 구분한 전 Project/Task 수행기간(’Horizontal Progressing Time Axis‘로 간주)에 걸쳐, 동시 다발적 및 입체적(3-Dimension)으로 정밀하게 훑어가듯이 관리하며 진행하는 목표관리 기법을 사용하며 이를 'SWEEP’(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 지능 목표관리 기법으로 정의한다.
본 발명의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼은, Project/Task 목표관리의 전 과정에 걸쳐 상기 SWEEP 목표관리 기법을 기반으로, Virtual Project Manager(VPM)로서 PM을 대리하고 지원하며, 모든 관리 대상 Task들의 진행 상황과 각종 이벤트들의 발생 상황을 매 순간 정밀하게 감시하고 관리하며 나아가기 위해, 먼저, 설정한 목표를 정교하고 지능적으로 관리할 수 있는 방법(Method)과 전문 지식(Knowledge)(총칭하여 ‘지식’)을 수집하고, 수집한 지식을 바탕으로, 목표를 수립하고 관리하며 달성하기 위해 필요로 하는, 통상적으로 방대한 규모의, Raw Data, 가공 Data 및 Data들 간에 존재하는 연관 관계(Relational) 정보(총칭하여 ‘정보’)를 수집하여 활용한다. 본 발명에서는 Project/Task의 목표를 설정하고 달성하기 위해 필요로 하는 일체의 '지식과 정보’(또는 총칭하여 '정보'로도 표현)를 수집하여 수용하고 자율적인 추론(Inference and reasoning)과 판단(Decision)에 활용하기 위한 ‘목표관리 지식과 정보의 총 집합체’(Body Of Goal Management Knowledge and Information(‘BOGMKI’)로서 ‘Super Tree’를 안출하여 구성하고 활용한다.
도 1은 본 발명에 따른 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼의 목표관리 Task 수행 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼은 다음 5 단계의 과정(Process)을 통해 Project/Task의 총책임자 내지 Project Manager(PM)(이하 총칭하여 ‘PM’)를 지원하며 자율적 및 능동적으로 목표관리 임무를 수행한다.
단계 1. Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계(Project/Task Initiating and Basic Information Collection Stage)(S100)
목표를 수립하고 관리하려는 대상 Project/Task’(이하 간략히 'Project/Task')의 분야에 따라 선택하는 사전에 구성한 ‘기본정보 입력창’을 제시하고, Project/Task의 분야, 명칭, 최종목표, ‘최종 완성 물(Deliverable) 내지 상태(State)’이하 'Deliverable'로 총칭)의 범위(Scope) 및 총 수행기간과 같은 전체적인 기본정보를 Project Manager(PM)로부터 입력받는다.
단계 2. 상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계(Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage)(S101, S102)
상기 'Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계'에서 입력받은 전체 기본정보를 기반으로, 본 발명의 플랫폼 구현 방법과 Project/task의 분야별 전문지식을 이용하여 사전에 분야별로 구성해 놓은, 해당 Project/Task 분야의 Super Tree 기본(Basic) 내지 참조(Reference) 구성 골격(Skeleton)을 선택하여 제시한다. 제시하는 Skeleton을 기반으로, 해당 Project나 Task 분야의 전문 지식(Knowledge and Expertise)과, 해당 지식을 바탕으로 수집하는 각종 데이터, 가공 데이터 및 데이터들 간의 관계 정보(Relational Information)(총칭하여 '정보'(Information))를, Project Manager(PM)와 'PM의 지휘를 받으며 Task를 수행하는 Team원 내지 여타 관리자들’(이하 ‘여타 관리자’로 총칭)로 부터 입력받아, '목표관리를 위한 지식과 정보의 총 집합체’(Body of Goal Management Knowledge and Information(BOGMKI))로서 'Super Tree'를 구성한다. 구성하는 Super tree는, 수행해야 할 전체 및 모든 세부 Task(Project/Task의 분야와 특성에 따라 ‘Work’‘Work Package' 또는 ‘Activity’로도 칭하며, 이하 ‘Task'로 총칭)들을 분야별 또는 부문별로 계층적/순차적으로 분류 내지 세분하여 수행하기 위한 정보와(S102), 각 Task들의 수행 범위(Scope)로서 Task별로 완성해야 할 결과물 또는 결과상태(이하 총칭하여 'Deliverable’)의 정량적인 정보 또는 정량화한 정보와, 해당 Deliverable들을 완성하기 위해 투입해야 할 자원(Resource)과 소요 비용(Cost) 및 예산(Budget)과 같은 전문 지식과 정보를 기본적으로 포함한다. Project나 Task의 분야와 특성에 따라, 전체 Task 수가 1개일 수도 있으며, Activity는 Physical Activity 뿐만이 아니라 Intellectual Activity일 수도 있고, 상기 Deliverable은 계량 단위로 나타낼 수 있는 양(Quantity) 뿐만이 아니라 특정 상태(State)를 나타낼 수도 있으며, 상기 투입해야 할 Resource는 양(Quantity)과 품질(Quality)을 함께 명시하고, 상기 전문 지식과 방법은 목표를 성공적으로 달성하기 위해 필요한 Task 수행 방법, 수행 전략(Strategy), 상황 내지 상태 판단 지식, 추론(Inference and Reasoning) 능력, Know-how, Heuristics, 개략적인 Task 수행 기간 지식을 포함한다.
상기와 같이 목표를 설정하고 달성하려는 특정 Project/Task의 수행을 위해 구성하는 Super Tree에 포함되는 일체의 지식과 정보를 'Big Information'으로 정의한다. 또한, 복수의 Project나 Task의 목표관리를 수행하려고 할 경우에는, 각 Project나 Task의 목표관리를 위해 구성하는 Super Tree를 자식노드들로서 거느리는 Tree 형태의 Knowledge and Information Model을 구성하며, 이를 'Super Forest'로 정의하고 활용한다.
단계 3. 태스크 수행 계획수립 단계(Task Scheduling Stage)(S103)
상기 ‘상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계’(S101, S102)에서 Breakdown하고 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 모든 상세 수준의 Task들에 대하여, PM, Scheduler 및 각 Task 담당 관리자들과 협력하며, 각 Task 별로 예외사항(Contingency)들의 발생 가능성을 감안한 '기준 수행기간'(Baseline Duration)을 설정한다. 각 Task의 Baseline Duration 경과 시점에서의 진도를 100%로 하고, Task 수행 단위시간(Default는 일'(Day)로 하며 이하 ‘Day’를 기준으로 설명.)별 진도로 세분하는 Task 수행 단위시간 ’기준 계획‘(Baseline Schedule)을 수립한다. (예: S-Curve 또는 Linear 함수 사용) 각 단위시간별 기준 계획 진도에 해당하는 Deliverable들의 정량적인 양과 상응하는 소요 자원(Resource) 및 비용(Cost)을 산정한다. 다음에는 역으로 상기 각 단위시간별로 '투입 단위'(Allocation Unit)를 고려한 각 Resource의 공급 가능하고 타당한(Feasible) '실 투입계획'(Actual Supply Plan)을 수립하고, 실 투입계획으로 부터 완성 가능한 Deliverable의 양과 Cost를 정량적으로 산정한다. 기본적인 주요 Resource로는 Manpower, Facility, Material, Equipment, Capital, Time 및 Space를 들 수 있고, 각 Resource 별로 공급 가능한 양(Quantity)의 결정에는 해당 Resource의 품질(Quality), Capacity 또는 Capability와 Time 및 Cost를 함께 고려한다. 상기 완성 가능한 Deliverable의 정량적인 양을 다시 해당 Task의 해당 단위시간 ’실행계획'(Execution Schedule) 진도(Progress)로 환산한다. 환산한 단위시간 실행계획은 기준계획보다 앞서 나가도록 Resource를 할당하고, 각 단위시간 실행계획의 합이 100%가 되는 시점을 해당 Task의 ’수행목표기간‘(Goal Duration)으로 한다. Baseline Duration과 Execution Goal Duration의 차이를 해당 Task의 '수행 내부 여유기간‘(Task Internal Buffer)으로 한다. 이어서 각 Execution Goal Duration에 대하여 해당 Task의 특정 진도나 완료 상태를 나타내는 'Milestone'들을 설정하며, 여타 Task들의 Milestone들과의 선행 및 후속 관계에 따라, Milestone들 간에 상호 Finish-to-Start, Finish-to-Finish, Start-to- Start 및 Start-to-Finish의 선행 및 후속관계를 설정함으로써, 모든 상세 수준의 Task들에 대하여 Baseline Schedule과 Execution Schedule을 수립하고, 상응하는 Baseline Duration과 Execution Goal Duration을 산정한다. Project나 Task의 분야와 특성에 따라 각 Task의 Duration은 미리 정해질 수도 있고, 또는 특정 상황이나 상태가 이루어질 때까지의 시간이 될 수도 있다.
단계 4. 태스크 수행 단계(Task Performing Stage)(S104)
상기 ‘태스크 수행계획수립 단계’에서 수립한 각 Task의 ‘실행계획’(Execution Schedule)에 따라, 매 단위시간에서 Task 시작 시마다, 투입가능 예상 자원(Expected Supply Resource)과 그에 따른 완성 가능 예상 Deliverable과 상응하는 예상 진도를 산정한다. 진도 지연이 예상될 경우에는 사전에 조치하며, 진행하는 시간을 따라 모든 Task들의 진행 및 진도 상황을 지속적으로 감시한다. Task 수행 중에 Resource 투입에 지장을 주며 진도에 영향을 줄 수 있는 ‘이벤트’가 발생할 경우에는 즉시 대처한다. 매 단위시간 경과 시마다, 각 Task별로 해당 단위시간의 계획진도와 실적진도를 비교하고, 해당 단위시간까지의 누적(Cumulative) 계획진도와 누적 실적진도를 비교하여, 사전에 규정한 유의할 수준(Significant Level) 이상으로 차이가 나는 ’진도 지연 이벤트‘가 발생할 경우에는, 후술하는 GRACE(Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation)기법에 기반한 ’이벤트 흡수 전략‘(Event Absorbing Tactic(EAT))을 적용하여 지연된 진도를 최대한 조기에 회복하며, 진도 지연의 원인을 추적하고 분석하여 경험으로써 축적하며 현 단위시간 이후의 목표관리에 반영하고, 기회가 될 수 있는 이벤트는 조기 완료를 위해 활용하며, PM이 수시로 내리는 추가적인 지시 사항과 부여하는 임무를 수행하고 여타 관리자들의 요청을 처리해 나아감으로써, '목표관리의 대상이 되는 모든 상세 수준의 Task들‘(’Vertical Breakdown Task Plane‘으로 정의)에 대하여 '목표관리 전 기간/시간'('Horizontal Progressing Time Axis‘로 간주)에 걸쳐 입체적이고 연속적, 능동적(Proactive) 및 지능 자율적으로 진행하며 정밀하게 목표를 관리하고 달성해 나아가는 SWEEP’(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 지능 자율 목표관리 기법을 사용하여 목표관리 Platform Task를 수행해 나아간다. Project/Task의 분야와 특성에 따라, 진도 이외에 진행 상황을 실시간으로 관리해야 할 경우에는, 목표 달성에 영향을 미칠 수 있는 상황의 발생을 이벤트로 간주하고, 상황의 회복이나 기회의 활용을 위해 Task 수행 계획 또는 전략을 수정 또는 조율해 가며 SWEEP 기법을 사용하여 목표관리 Platform Task를 수행해 나아간다.
단계 5. Project/Task 완료 단계(Project/Task Completion(Finishing) Stage)(S105)
상기 ‘태스크 수행 단계'에서 진도를 관리한 모든 상세 수준의 Task들에 대하여, 품질기준을 만족하는 최종 Deliverable들을 완성함으로써, 전체 Project/Task를 성공적으로 완료하고, 별도로 Project/Task의 Owner가 있을 경우에는 해당 Owner에게 인계하며, Project/Task의 목표를 달성한다. ■
본 발명의 지능 목표관리 플랫폼은 상기 5 단계의 과정(Process)을 통해 Project/Task의 총책임자 내지 Project Manager(PM)(총칭하여 ‘PM’)를 지원하며 자율적 및 능동적으로 목표관리 임무를 수행한다.
상기 5단계 목표관리 과정(Process)은 주로 Plant의 Engineering/ Procurement/Construction(EPC) Project나 Smart Factory에서의 생산관리 Task를 위주로 설명하였으나, 그 외에 기업의 경영, 조직의 관리, 에너지관리, 스마트 컴퓨터 운영체제(Operating System)의 구현, 각종 경기(Game)나 스포츠의 목표 및 전략 또는 작전의 관리, 주식투자, 선거(Election) 관리 및 개인의 목표관리에 이르기까지, 목표를 설정하고 달성하려는 인간의 광범위한 활동 영역에서 응용되고 적용될 수 있다. 목표를 설정하는 Project나 Task의 분야와 특성에 따라, 상기 PM은 그 외 CEO, 총책임자, 감독 또는 개인이 될 수도 있고, Task 수행 계획 대신에 수행 전략(Strategy)을 수립할 수도 있으며, Task 수행 기간(Duration)은 특정 시각이나 상태에 도달할 때까지의 시간으로 주어질 수 있고, Task의 진도관리(Progress Management)는 상황관리(State Management)와 병행하거나 대치될 수 있다.
이하 설명의 명확성 제고를 위해 필요할 경우, 구체적인 Project/Task의 실례를 들어 설명한다. 주로 대형 Plant의 Engineering/Procurement /Construction(EPC) Project나 Smart Factory에서의 생산관리 Task를 위주로 설명하며, 그 외에도 에너지관리시스템(Energy Management System)에서의 에너지절감관리 Task, 대규모 국가 기간 설비인 전력계통 운영관리 Task 및 컴퓨터 운영체제(Operating System)의 성능관리 Task를 예로 들어 설명한다.
이하 도 2를 참조하여 상기 Super Tree의 구성과 활용 방법에 대해 상세히 설명한다.
먼저, 설정하고 관리하려는 Project/Task의 목표를, '최적/최소'(Optimal-minimum)의 비용으로 달성하기 위한 일체의 관리행위를 대표하고 ‘Virtual Project Manager’(VPM)로서 최고관리자(PM)를 상징적으로 나타내며, 상기 Project/Task 목표관리의 총체적이고도 유일한(Unique) 출발점(Starting Point) 내지 진입점(Entry Point)을 나타내는 뿌리노드(Root Node)를 생성한다(201).
상기 Project/Task의 관리 목표는 2개 이상일 수 있으며, 따라서 상기 '최적/최소' 비용은 각 Project/Task의 특성과 목표에 따라, 환경, 품질, 편익, 안전 및 보안과 같은 요소들에도 적정하다고 판단되는 비중값(Weight Value)을 할당하여 총비용에 반영한 총체적인 최소 비용을 의미한다.
다음에는 상기 Project/Task의 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 모든 관리행위를, 주요(Major) 분야 내지 부문별로 구분 또는 세분하여, 구분 내지 세분한 각 주요 관리 분야마다 해당 관리행위를 대표하고 나타내기 위한 주 관리노드들(Major Management Nodes)을 생성한다(202).
이어서 Super Tree 구성의 기반이 되는 그루터기로서, 상기 주 관리노드들을 상기 Root Node의 자식노드들로 하는 Tree 자료구조 형태의 Knowledge and Information Model을 생성하고 이를 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)로 정의한다(203).
상기 STUMP는 Project/Task의 목표관리를 위해 수행해야 할 모든 주요 분야 내지 부문을 명시적(Explicit)으로 열거(Enumerate)하고 전체적인 정보 저장 및 관리 체계를 정립하는 기본 틀(Framework)을 형성하기 위해 구축한다. 상기 Major Management Node들은 각각 상세관리행위로 세분하는 Minor Management Node들을 자식노드로 가질 수 있으며, 전체 정보 및 관리 체계의 명확성을 위해 STUMP는 3 Level을 초과하지 않는 것을 기본으로 한다.
다음에는 상기 각 주요 관리 부문 내지 분야마다 선택하는 Project/Task의 목표관리를 위해 필요한 일체의 지식과 정보(이하 정보로 총칭)들을 수집하여 저장하고 활용하기 위해, 정보의 종류와 특성 및 정보들 간의 관계에 따라 다음과 같은 전문화된(Specialized) 용도의 Information Model들을 각각 해당 Model에 행할 수 있는 조작들(operatopns)과 함께 정의하며 구성한다.
1. 목표관리에 활용해야 할 대상 정보 중, 체계적/계층적으로 분류 내지 세분할 경우 동종 내지 동질의 상세 단위 정보로 구분(Breakdown)되어 질 수 있는 정보를 관리하기 위해 구성하는 Tree Data Structure의 구조를 가지는 'BREAKDOWN_TREE'(이하 'BDT'로 표현).
2. 목표관리의 전 수행 기간(Duration) 내지 시간을, 관리를 원하는 시간 정밀도의 관리 기준 ’단위시간‘(Unit Time)으로 구분하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 시작 단위시간을 나타내는 'Start Node'로 부터, 종료 단위시간에 해당하는 ’Finish Node'(또는 ‘Last Node')에 이르기까지 순차적으로 아크로 연결하여 구성하고, 조작(Operation)과 함께 정의하여, 목표관리의 전 시간/기간에 걸쳐, 수행해야 할 각 Task들의 Schedule 관리, 진행상황관리, 진도(Progress)관리, 상호 의존성(Dependency) 내지 선행/후속관계 관리, 운영해야 할 각종 설비의 운영상태 관리, 및 각종 이벤트(Event)와 리스크(Risk)의 관리를, 원하는 상세 시간 정밀도 수준(Time Resolution Level)으로 관리하기 위한, 각 Task의 수행 기간(Duration)에 해당하는 길이의 단위시간 Node들의 Chain 형태의 구조를 가지는 'IVY'.
3. 일정 방향으로 흘러가는 원료, 반제품 및 제품을 취급하는 각종 생산, 제조 내지 제작 공정과, 냉각수, 압축공기, 증기 및 전력과 같은 각종 매체나 에너지를 공급하는 지원 계통(System)과, 기타 각종 회로(Circuit)나 특정 기능을 수행하는 시스템에 있어서, 해당 공정이나 시스템을 구성하는 각 설비나 소자(Component) 내지 요소(Element)나 개체(Entity)들을 Node로 나타내고, 해당 공정이나 시스템의 형태를 따라 이들 설비나 소자 내지 요소나 개체들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내는 구조의 'VINE'.
4. 특정 목적의 기능을 수행하기 위한 설비, 요소(Element) 내지 개체(Entity)들이 연결되어 상호 간에 데이터나 매체(Medium) 내지 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성하는 각종 계통(System)이나 망(Network)에서, 각 설비나 요소 내지 객체를 Node로 나타내며, 해당 System이나 Network의 형상을 따라 이들 설비나 요소 내지 객체들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내는 구조를 가지는 'BUSH'.
5. 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH에 저장되는 정보 이외에, 플랫폼이 기본적으로 주어진 목표관리 업무를 수행해 나가기 위해 필요로 하거나, PM으로부터의 지시를 이행하거나 여타 관리자들로부터의 요청을 처리하기 위해 필요로 하는, 일체의 정보와 지식(Knowledge)을 저장하고 추론(Reasoning)에 활용하기 위한, Tree Data Structure 구조를 가지는 'SHRUB'.
상기 각 'STUMP', 'BDT', 'IVY', 'VINE', 'BUSH' 및 'SHRUB'을 총칭하여 'PLANT'로 정의한다(204).
이어서 상기와 같이 정의한 각 PLANT 종류별로, 임의의 수의 개별 PLANT들을 목표관리의 필요에 따라 생성하여(Instantiate), 그 Root Node 또는 Start Node를 주로 상기 STUMP의 각 노드에 연결하며, 이와 같이 자식노드와는 별도로 동종 또는 이종의 타 PLANT의 Root Node 또는 Start Node를 연결하는 행위를 '접목'(Graft)으로 정의한다(205, 206, 207).
상기 STUMP에 Graft한 각 PLANT의 각 노드들에도, 목표관리를 위해 연관된 정보들을 추가로 저장하거나, 추론을 위해 다른 PLANT에 저장된 정보에도 접근(Access)할 필요가 있을 경우, 필요로 하는 다른 PLANT들의 Root Node 또는 Start Node나 임의의 Node를 계속해서 반복적으로 Graft할 수 있으며(208, 209), 상기 Graft를 통해 각 노드들은 자신이 속한 PLANT 내에서의 노드 간의 접근(Access), 탐색(Search) 및 이동(Traversal) 경로(Path) 외에도, Graft를 통한 다른 PLANT 소속 노드들에 대한 접근, 탐색 및 이동 가능한 경로가 추가로 생성되게 된다. 상기 STUMP 및 STUMP에 Graft하는 모든 PLANT들로 구성되는 ‘목표관리 지식 및 정보의 총 집합체’(Body Of Goal Management Knowledge and Information: 'BOGMKI')를 'Super Tree'로 정의한다.
먼저, 목표관리를 위해 필요한 일체의 정보를 저장하도록 구성하는 Super Tree 내의 각 노드들에 직접 접근(Direct Access)하기 위한 방법에 대해 설명한다. Super Tree를 구성하는 모든 PLANT는 Super Tree 내에서 유일한(Unique) PLANT Name과 PLANT Number를 부여하며 각 PLANT의 ‘Root Node' 또는 'Start Node’(이하 따로 명시할 필요가 없을 경우 ‘Root Node'로 총칭)의 Node Name은 해당 PLANT Name과 같다. PLANT Number는 Project/Task의 특성에 따라, 총 PLANT 수와 PLANT 내에서 해당 PLANT의 상대적인 위치를 판단할 수 있도록 번호체계를 구성하여 부여한다.
각 PLANT 내의 모든 노드들에도 소속 PLANT 내에서 유일한(Unique) 노드 명칭(‘Node Name’or 'Node Given Name’)과 노드 번호(Node Number)를 부여한다. Node Numbering은 PLANT의 종류에 따라 해당 PLANT의 총 노드 수와 PLANT 내에서 특정노드의 상대적인 위치를 판단할 수 있는 번호체계를 구성하여 부여한다. 또한, 각 노드들은 추가로 자기가 속한 PLANT의 Root Node로부터 자기 자신에 이르는 경로(Path)와 자신의 ‘Node Given Name'으로 구성되는 ‘Node Full Name’을 가지며, 이를 해당 노드의 'PLANT Path Name'(PPN)으로 정의한다.
동종의 PLANT로서 동일한(Identical) 구성의 PLANT가 다수 존재하여 각 PLANT 마다 유일한 명칭을 부여하기 어려운 경우에는, 해당 PLANT를 Graft한 Node의 PLANT Path Name(PPN)을 해당 PLANT의 Root Node나 Start Node 앞에 이어 붙여 유일한 명칭을 가질 수 있도록 한다. 노드의 경우에도 동일한 PLANT 내에 유사한 노드가 다수 존재하여 일일이 Unique한 Node Name을 부여하기 어려운 경우에는, 해당 노드의 PPN 중 Unique하게 구별되는 Path 부분을 사용하여 구별하거나 접근(Access)한다.
상기 ‘Graft’는 Graft하는 양 당사자 노드들에 상대방 노드의 PPN(PLANT Path Name)을 각자 Graft 속성값으로 저장함으로써 이루어지고, Graft의 방향에 따라 양 노드 간에는 상호 ‘Grafting Parent’ 및 ‘Grafting Child’의 관계가 성립되며, 양 노드로 부터는 각 노드를 중심으로, Graft된 다른 PLANT들의 노드 정보에 접근할 수 있는 상대 경로(Relative Path)인 'Graft Path'가 형성된다. STUMP를 제외한 모든 PLANT들의 'Root Node' 또는 'Start Node'는 다른 PLANT의 Root Node 또는 임의의 노드에 Graft할 수 있고, 필요에 따라서 임의의 PLANT의 임의의 노드도 다른 PLANT의 임의의 노드에 Graft할 수 있다.
상기 Graft로 맺어지는 정보들 간의 연관관계에 따라 Graft의 종류가 정해진다. 전형적인 Graft의 종류로는, 주 정보에 대한 상세 내지 속성 정보의 제공 관계; 물리적인 선행/후속 연결 관계; 시간적인 선행/후속 관계; 논리적인 조건의 선행/후속 관계 또는 의존(Dependency)관계; 물리적인 주(Main) 정보와 부속(Sub)정보의 관계; 동일(Identical) 내지 등가(Equivalent)인 정보 관계; Task와 해당 Task의 수행 방법, 지식(Knowledge) 및 전문기술/기법 내지 노하우(Expertise/Know-how)와의 관계; 가 있으며, Project/Task의 분야와 특성에 따라 추가 또는 생략될 수 있다. 따라서 Graft는 Graft되는 노드 간의 상호 관계에 따라 방향성을 가지며, 동일 내지 등가인 정보 관계에서는 목표관리를 위한 정보 활용의 편의에 따라 임의로 방향을 정할 수 있다. 또한 Super Tree 내의 모든 Graft는 정적으로 또는 목표관리 진행 내지 추론 과정에서 동적으로 이루어질 수 있고 이를 각각 'Static Graft'와 ‘Dynamic Graft'라고 한다. ‘Dynamic Graft'의 경우에는 Graft한 목적이나 용도가 종료된 후에는 Graft를 해지(이하 ‘Degraft'로 표현)할 수도 있다.
Super Tree 내의 모든 노드는, Super Tree의 Root Node('ROOT‘로 표현)로 부터 자신에 이르는 Path와 노드 자신을 포함하는 경로 명칭을 갖고, 이를 'Super Tree Path Name'(STPN)이라 한다. 따라서 STUMP Node를 제외한 모든 노드의 STPN은 하나 이상의 ‘Graft Path’를 포함하게 된다. 또한 각 PLANT에서 Root 이외의 노드를 다른 PLANT의 노드에 Graft할 경우에는 해당 노드는 자신이 속하는 PLANT의 Root Node를 경로에 포함하는 본래의 STPN 외에도, Graft한 노드를 경유하는 STPN도 갖게 된다. 노드 자신이 속한 PLANT의 Root Node를 경유하는 STPN을 특히 'Original STPN'이라고 한다. 따라서 각 노드는 하나 이상의 STPN을 가질 수 있고, 해당 노드를 활용하는 추론과정에서 필요로 하는 주변정보(Context)에 따라, 원하는 STPN을 선택하여 활용할 수 있다. 특정 PLANT 내의 Root를 제외한 임의의 노드들 직접 다른 PLANT 노드에 Graft하여 형성되는 STPN의 경우에는, 해당 임의의 노드의 명칭은 해당 노드의 PPN을 괄호 안에 포함하여 나타낸다.
추가로 Super Tree 내의 임의의 두 노드들은 각각 상대 노드로부터 출발하여 자신에 이르는 상대적인 경로로서 Path Name을 구성할 수 있으며, 이를 'Relative Super Tree Path Name(RSTPN)으로 정의한다. 상기 ‘RSTPN’을 구성하는 Path에서, Super Tree의 ROOT로부터 내려오는 방향의 Path 부분은 ‘순방향 경로’(Forward Path)라 하고, ROOT를 향해 올라가는 방향의 Path 부분은 ‘역방향 경로’(Reverse Path)라 한다. 각 Super Tree Relative Path Name(RSTPN)은 진행하는 도중에 특정 Node에서 방향을 전환하거나 지나온 Path로 Backtrack을 할 수도 있으며, 따라서 Forward Path와 Reverse Path를 모두 포함할 수도 있다.
특정 노드를 중심으로 주변 정보를 활용하며 추론을 해야 할 경우, 해당 노드의 Original STPN을 ’중심관심노드‘또는 'COIN'(Center of Interest Node)이라고 정의한다. 따라서 특정 노드의 주변 정보는, 해당 노드를 COIN으로 지정하고, COIN을 중심으로 한 RSTPN으로 간편하게 접근할 수 있다.
다음은 Super Tree의 각 노드에 정보를 저장하고, 접근(Access)하거나 회수(Retrieve), 추출(Extract) 또는 탐색(Search)하기 위한 노드 경로(Path)인 상기 STPN, PPN 및 RSTPN의 표기 방법에 대해 설명한다. Node 간의 순방향 Path의 표기는 편의를 위해 Arc 대신 Slash('/')를 사용한다. 단 Graft Path의 경우에는 Double Slash('//')로 표기하도록 한다. 또한 역방향(Reverse) Path를 나타낼 경우에는 Back Slash('＼‘)를 사용하고, 역방향 Graft Path의 경우에는 Double Back Slash('＼＼' )로 표기하도록 한다. 단 상기 Path 표기는 플랫폼을 구현하는 Programming Language에 따라 혼동이 없는 한 여타 기호를 사용할 수도 있다.
상기 각 Super Tree Node에 접근(Access)하기 위한 Path들의 표현에서, 해당 노드에 접근하거나 목표관리를 위한 추론(Reasoning 또는 Inference)을 하는 경우에. 생략이 가능한 노드들은 생략하며 간략화한 Path 표현으로 나타낼 수 있다. 또한, 두 Path를 비교하여 Match 여부를 판단하는 경우, Path에 Wildcard 표기인 '*‘를 포함하면 해당 위치에 하나 이상의 노드를 포함하는 임의의 Path와 Match될 수 있고, ‘&’를 포함하면 임의의 하나의 노드와 Match 될 수 있도록 한다. 또한 Path의 특정 Node 위치에 '?node_variable’과 같은 변수노드 표현을 사용하면, Match되는 상대 Path로부터 해당 변수노드 위치의 실제 노드 명을 해당 변수노드값으로 추출해 낼 수 있다.
두 노드 사이에 Graft가 이루어질 경우, 해당 Graft Path의 표현은 순방향의 경우 'Grafting Parent Node의 PPN//(Grafting Child Node의 PPN)' 과같이 나타내고, 역방향의 경우에는 'Grafting Child Node의 PPN''＼＼'(Grafting Parent Node의 PPN)'과 같이 나타내도록 한다.
이어서 플랫폼이 목표관리 임무를 수행하기 위해 Super Tree와 Super Tree를 구성하는 PLANT나 PLANT Node들에 행할 수 있거나 이들을 활용하는 ‘행위’에 대해 설명한다.
상기 Super Tree와 각 PLANT나 PLANT Node들에 대한 ‘행위’를 해당 PLANT에 행할 수 있는 ‘조작’(Operation)이라고 한다. Super Tree에서의 ‘조작’은, Super Tree 전체적으로 모든 PLANT에 적용할 수 있는 ‘공통조작’(Common Operation)과 각 PLANT마다 따로 적용할 수 있는 ‘전용조작’(Exclusive Operation)으로 구분하며, 동일한 명칭의 조작이라도 적용하는 PLANT에 따라 적용 방법이 달라질 수 있다.
Super Tree에 행하는 기본적인 Common Operation들로는 'Create_Super_Tree', 'Create_PLANT', 'Create_Node', 'Insert_Node', 'Delete_Node', 'Graft', 'Degraft', 'Prune' 및 'Node_search'이 있다. 상위 추상수준(High Abstraction Level)의 조작들로는, 'Node_Visit', 'Node_Eval', 'Node_Expand', 'Node_Shrink', 'Path_generate' 및 'Path_Instantiate'를 예로 들 수 있다. Super Tree에서 정의하는 모든 조작의 명칭은 해당 조작의 사용 환경과 표현의 강조 여부에 따라 구성 단어의 순서와 대소문자를 바꾸어 나타낼 수 있다. 각 조작의 명칭은 해당 조작의 목적을 나타내며, 상세 조작의 내용은 Project/Task의 특성에 따라 플랫폼 구현 Engineer 내지 관리자 또는 PM이 정의한다. 각 조작은 그 상세 내용을 명시적으로 나타내고, Black-box의 생성을 배제하며, 자유롭고 유연하게 조율하거나 업데이트가 가능하도록 ’규칙‘(Rule)을 사용하여 구현한다.
상기 'Create_Super_Tree'는 새로운 Project/Task 목표관리 System을 구성하기 위하여, 기본 정보를 입력하면 사전에 구성해 놓은 해당 Project/Task 분야의 전형적인 기본 Super Tree 구조 내지 골격(Skeleton)을 제시하고, 그래픽 상에서 자유로이 각종 PLANT와 Node들을 생성, 추가, 삭제 및 Graft하며, Super Tree를 생성하기 위한 조작이다.
상기 'Create_PLANT'는 선택한 Super Tree Skeleton 하에서 생성하려는 PLANT 종류의 전형적인 기본 구조 내지 골격(Skeleton)을 제시하고, 그래픽 상에서 자유로이 해당 PLANT의 Node들을 생성, 추가, 삭제하며 해당 PLANT를 생성하고, 여타 PLANT에 Graft하기 위한 조작이다.
상기 ‘Create_Node’는 지정하는 PLANT의 전형적이고 기본적인 Node와 속성 SHRUB(Node Attribute SHRUB(NAS))의 Skeleton을 제시하여, 구체적인 노드로 '실체화‘(Instantiate)하여 해당 PLANT에 삽입(Insert) 또는 연결(Connect)할 수 있도록 하기 위한 조작이다.
상기 ‘Insert_Node’는 생성한 노드를 해당 PLANT에 연결하기 위한 조작이고, ‘Delete_Node’는 PLANT에서 선택한 노드를 삭제하기 위한 조작이다. ‘Insert_Node’나 ‘Delete_Node’ 조작은 PLANT의 종류에 따라 해당 노드의 주변 노드들의 연결 또는 분리 처리 조작을 포함한다.
상기 ‘Graft’ 조작은 선택하는 PLANT에 동종 또는 이종의 PLANT를 이어주는 작업이고, ‘Degraft’는 Graft된 PLANT를 분리하는 조작이다. 상기 ‘Prune’ 조작은 선택하는 노드를 포함하여 그 후손노드나 후속 노드들을 모두 삭제하는 조작이고, 상기 ’Node_search‘는 Super Tree 전체 또는 특정 PLANT 내에서 원하는 조건의 노드를 탐색하는 조작이다. 상기 ‘노드_삽입’(Node_insert)과 ‘접목’(Graft)조작의 결과, Super Tree의 전체 노드 수가 늘어나거나 노드들 간에 새로운 연관 관계가 형성되게 되어 ‘목표관리 지식 및 정보의 총 집합체’ 즉 ‘BOGMKI’인 Super Tree의 지식과 Context 정보가 증대되고, 이들 증대된 노드들의 정보를 목표관리를 위한 추론에 활용하는 학습(Learning) 효과가 이루어지게 된다.
Super Tree에 행하는 모든 조작과, 플랫폼에 기본적으로 구현하는 기능 내지 업무와, 플랫폼에 내리는 지시나 부여하는 임무와 요청 사항들을 나타내고 처리해 주기 위해서 상기 상위 추상수준의 조작들을 활용하며, 이들 지시, 임무, 요청 및 조작들을 표현하고 처리하기 위해 Platform의 Keyword로서 ‘기본적인 용어 내지 표현’(Basic Terms and Expressions)들을 정의하여 사용하고, 정의하는 Keyword를 ‘의미원소’(Semantic Primitive(SP))라고 한다.
기본적인 Semantic Primitive(이하 'SP‘)로는, 정보들 간의 관계 형성과 해지를 위해 PLANT들을 상호 연결하거나 분리하는 조작을 위한 'Graft' 및 'Degraft’, 특정 노드를 방문하기 위한 'Visit', 특정 노드나 해당 노드의 특정 속성값을 Return 받기 위한 'Evaluate'(또는 간략히 ’Eval‘), 특정 변수값이 Set 되었을 때 해당 ’사실‘(Fact)을 공표하여 해당 Fact로써 전제조건의 일부 또는 전부가 만족되는(Satisfied) ’규칙‘(Rule)을 ’호출‘(Invoke)하고 ’집행‘(Execute)(‘Fire' 또는 ’Trigger'로도 표현)할 수 있도록 하는 'Assert'가 있다.
그 외에도 통상적으로 사용하는 SP의 예를 들면. 주로 플랫폼에 각종 지시를 내리거나 임무를 부여하기 위해 'Acquire', 'Check', 'Collect', 'Compare', ‘Compute’'Conduct', 'Control', 'Create', 'Define', 'Determine', 'Develop', 'Display', 'Estimate', 'Evaluate', 'Explain', ’Find‘, 'Forecast', 'Implement', 'Monitor', 'Perform', 'Plan', 'Report', 'Set', 'Show', 'Simulate', 'Summarize', ’'Support' 및 'Validate'와 같은 SP들을 사용하며, 특정 설비의 상세 정보나 시간을 세분하여 나타내기 위한 ’Expand', 경고나 알림을 위한 'Alert', 확인을 위한 ‘Confirm’ 및 ‘Acknowledge’ 조작 대상의 범위를 나타내기 위한 ‘Every', 또는 ’Each', 'All' 및 'With_condition', 특정 정보를 제공하거나 정보에 포함되는 시간/기간을 나타내기 위한 'Every_day', ‘Today', 'Yesterday', 'Previous_day', 'Tomorrow', 'Next_day', 'Every_week', 'Last_week', 'Every_month', 'Last_month', 'Present', 'In_progress', 'Past', 및 'Future', 조작 대상의 선택 조건이나 범위를 나타내기 위한 'All', 'Every', 'If', 'Else_if', 'Else', 'Equal'(Quantity), 'Eq'(Quality) 또는 'Is', 'Not_Equal', 'Greater_Than(GT)', 'Greater_or_ Equal(GE)' 'Higher', 'Lower', 'Above', 'Below', 'Less_Than(LT)', 'Less_or_ Equal'(LE), ’AND', 'OR' 및 'NOT'과 같은 SP를 사용하고, 각 Project/Task의 특성과 편의에 따라 해당 분야에서 흔히 사용되거나 통용되는 Jargon이나 Lingo들을 SP로서 추가하여 활용한다. 각 SP는 정의나 그 의미의 구체화를 위해 여타 SP를 포함하여 정의하거나 사용할 수도 있다.
Super Tree 내의 각 노드들에는 'Node Attribute SHRUB'(NAS)를 Graft 하여 해당 노드의 속성을 체계적/계층적으로 구분하고 세분하여 저장할 수 있다. NAS의 각 속성노드들에는 기본적으로 노드 자신의 PPN, 노드의 자식노드 또는 후속노드, '상호연결노드'(Adjacent Node)의 수 및 Node Name List, Graft의 수, Graft의 종류, Grafting Parent Node들의 PPN List, Grafting Child Node들의 PPN List와 같은 속성정보를 저장한다. 따라서 모든 노드의 속성은 Super Tree 내의 해당 노드의 NAS Graft Path를 포함하는 'STPN'이나 해당 노드로부터 출발하는 'RSTPN'을 통해 접근(Access)이 가능해 진다. NAS의 각 노드에도 계속해서 여타 PLANT들을 Graft해 나갈 수 있다.
상기 ‘Node_Visit’은 특정 Node에 원하는 조작을 하기 위해 해당 노드들 방문 내지 선택하는 조작이다. Super Tree 내의 각 노드들은 그 자신이 값을 가질 수 있는 변수표현일 경우 노드 자신이 변수로 사용될 수 있다. 상기 ‘Node_Eval'은 특정 Node를 평가(Evaluation)하면 해당 노드의 변수값을 반환(Return)하도록 하는 조작이다. 노드 자체가 변수 노드가 아닐 경우에는, 그 속성노드에 ’Value', Node 또는 'Eval Expression' Node를 포함하여 ‘Node_Eval' 시 Return해 줄 값을 저장할 수 있다. 상기 ‘Value’ Node는 Node_Eval 시 직접 Return해야 하는 값을 가지며, 'Eval Expression' Node는 Eval 시 논리 연산이나 산술 연산을 통해 값을 Return할 수 있도록 하는 List 형태의 'Eval Expression'을 값으로 갖는다. 'Eval Expression'의 첫 번째 요소(Element)는 통상적으로 산술 연산자나 논리연산자 또는 호출하고 집행할 수 있는 Function, Method, 또는 Procedure가 되고 나머지 요소들은 주로 Argument들이 된다.
상기 'Node_Expand‘는 방문한 노드를 확장하는 조작으로서 다시 ‘Node_Level_Expand', 'Node_Total_Expand’, 'Compound_Node_Expand‘, 'Compound_Node_Expand', 'Node Graft Expand'로 구분한다.
상기 ‘Node_Level_Expand’는 선택한 노드의 소속 PLANT 내에서 해당 노드의 자식노드나 후속노드를 해당 PLANT의 구조를 따라 명시하는 수준(Level) 만큼 나타내는(Display) 조작이다. 따라서 선택한 노드의 자식노드나 후속노드만 나타내려고 할 경우에는 '1-Level' Expand 조작을 한다. IVY의 경우에는 구조상의 특성으로 1-Level Expand는 ‘Node Increment'로도 부른다.
상기 'Node_Total_Expand‘는 선택한 노드의 소속 PLANT 내에서 해당 노드 이하 내지 이후의 모든 후손노드(Descendants)나 후속노드(Successors)를 해당 PLANT의 구조를 따라 나타내는 조작이다.
복잡한 구조의 설비나 요소(Element)를 하나의 노드로 취합(Collapse) 내지 압축(Condense)하여 나타낸 노드를 ‘복합노드’(Compound Node)로 정의하며, 상기 'Compound_Node_Expand‘는 복합노드를 해당 노드의 상세 구성을 나타내는 PLANT로 전개 내지 확장하여 나타내는 조작이다. 이때 확장된 PLANT가 본래의 복합노드가 속한 PLANT와 동질(Homogeneous)의 구조일 경우에는 본래의 PLANT에 확장된 PLANT 전체를 삽입하여 해당 복합노드를 대체할 수 있고, 그 이외의 경우에는 해당 복합노드에 확장된 PLANT를 Graft하여 나타낸다.
상기 ‘Node_Graft_Expand’는 Graft를 간략히 나타내기 위해 Graft한 노드만을 나타낸 Display 상에서, 해당 노드가 속한 PLANT 전체를 나타내 주는 조작이다.
이어서 상기 ‘Node Shrink'는 선택한 노드의 모든 후손노드 또는 후속노드들에서 필요한 정보들을 취합하여 선택한 노드의 속성으로 저장하고 모든 후손노드 또는 후속노드들을 전정(Pruning)하는 조작이다. 상기 정보들의 취합은 특정 속성들을 선택하거나 통계적으로 처리하거나 또는 논리적으로 취합 판단하는 것을 의미한다.
상기 ‘Path_generate’는 STPN의 Path 중에 ’?node‘와 같은 변수표현 노드나 ’*‘ 또는 ’&‘와 같은 Wildcard 표현을 포함시켜, 복수의 노드들의 STPN과 Match될 수 있는 범용 STPN을 생성하는 조작이며, ’Path_Instantiate'는 상기 범용 STPN에서 모든 변수표현 노드들을 실제 노드 Name으로 치환하여 해당 STPN이 구체적인 Node Name으로서 Node_Eval이 가능하도록 실체화(Instantiate)하기 위한 조작이다.
상기 Super Tree 조작들은 Project/Task의 특성에 따라 추가 또는 생략할 수 있다. 또한 각 조작 명칭의 표현은 해당 조작의 내용과 강조를 위해 또는 특정 용도에 따라 동사와 명사 표현의 위치를 바꾸거나 대소문자로 표시할 수 있다.
상기와 같은 Super Tree의 구성으로, 목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 목표관리에 필요한 일체의 정보와 지식을, 소속 PLANT와, Node의 명칭(Name)과, Node의 속성과, Node의 경로(Path)와, 소속 PLANT 내의 여타 노드들과의 관계와, Graft로 연결된 주변 PLANT 노드들과의 관계(Context)로 저장할 수 있게 된다. 각 노드는 숫자, 문자용어(Literal) 또는 List로 나타내는 값을 가지는 변수로서 사용될 수 있다. List의 경우에는 단순히 소속 요소(Member Element)를 열거하는 'Enumeration List'와, ‘Eval’시 산술 연 또는 논리 연산을 하기 위한 연산자 및 함수명과 Argument를 포함하는 'Function List'와, 판단이나 추론을 하기 위한 조작(Operation)과 부가정보를 포함하는 'Operation List'로 구분한다. 각 노드 값은 Keyboard 또는 Smart Phone 등을 통해 수동으로 입력받거나, 센서나 계측 시스템 또는 여타 서버나 인터넷 등을 통해 자동으로 입력받거나, 입력받은 다른 노드값(들)을 산술적 또는 논리적으로 연산하여 산정하거나, Linear Programming, Dynamic Programming, Search, Sorting, 등과 같은 기존의 알고리즘이나 통계 또는 산술 S/W Package나 Tool들을 호출(Call) 또는 도입해서 산정하거나, 이상의 노드값들에 ‘규칙’(Rule)을 적용하는 추론(Reasoning 또는 Inference)을 통한 판단으로 취득할 수 있다.
이어서 Super Tree를 구성하는 각 PLANT들의 구성과 활용에 대해 상세히 설명한다.
먼저 Super Tree의 기본 틀(Framework) 내지 기반(Foundation)을 형성하는 STUMP의 구성 방법은 다음과 같다.
Super Tree의 뿌리노드이며 동시에 STUMP의 뿌리노드가 되는 ROOT Node에는, 기본적으로 Project/Task의 명칭, 내용, 목표, 수행 주체 내지 Owner, PM 내지 총괄 관리자, 수행기간, 전체 예산 및 위치와 같은 전체 기본정보를 포함하는 'Project/Task Charter SHRUB'(211)과, 전체 Project/Task 진행기간을 따라 진행 상황을 감시하며 관리하기 위해, 후술하는 ‘Master Calendar-mapped Progress Management IVY'(212)와 'Master Event BDT'를 Graft한다.
상기 Project/Task의 목표는, 플랜트 EPC Project의 경우, 준공일 또는 건설기간, 규모 내지 생산능력 및 예산이 될 수 있고, Smart Factory 구축 Task의 경우, 제품별 연간 생산량, 품질 및 목표 원가가 될 수 있으며, 기업 경영의 경우, 연간 매출 목표 및 이익 목표가 될 수 있고, Building Management Task의 경우, 연간 운영관리비, 안전, 보안 및 편익을 나타내는 지표가 될 수 있으며, Energy Management Task의 경우, 에너지별 절감량 및 절감비용이 될 수 있고, 컴퓨터 운영관리 Task의 경우, 응답시간(Response Time), Security 수준 및 사용편리성 지표가 될 수 있고, 스포츠 목표관리 Task의 경우, 승률이나 승리(Win) 또는 우승이 될 수 있으며, 주식 투자 목표관리 Task의 경우, 투자 수익 목표금액이 될 수 있고, 개인의 목표관리 Task의 경우, 특정 자격의 취득이나 설정하는 목표의 성취가 될 수도 있다.
다음에는 Project/Task의 특성과 달성하려는 목표에 따라 행해야 할 일체의 관리행위와 대상을 주요 부문별 내지 분야별로 구분하여 나타내고 대표하는 Major Management Node들(202)을 생성하여 ROOT의 자식노드들로 연결하는 Tree 형태의 Knowledge and Information Model인 STUMP’를 구성한다.
전형적인 주요 Major Management Node들의 예로는, 목표관리를 하려는 Project 또는 Task 전체를 ‘세부 Task’(Project/Task에 따라 ‘Work’, 'Work Package', 또는 ‘Activity’로도 표현)들의 수행 기간(Duration)과 Schedule의 작성, 각 Calendar 날짜의 요일, 공휴일 및 주요 이벤트 정보와 시간관련 정보를 관리하기 위한 ‘Time Management Node’(210); Project/Task의 최종 목표 및 각 Task 수행결과로 생성되는 결과물(Deliverable)이나 결과상태(State)(이하 총칭하여 'Deliverable'로 총칭)를 관리하기 위한 ‘Deliverable Management Node’(213); Project/Task의 목표 달성 결과물이나 상태인 Deliverable을 완성하거나 생산하기 위해 직간접적으로 수행해야 하는 전체 및 세부 Task들을 관리하기 위한 ‘Task Management Node’(214); Deliverable을 완성하거나 생산하기 위해 투입해야 하는 일체의 자원(Resource)을 관리하기 위한 ‘Resource Management Node’; 생산 공정, Electrical System, Steam Supply System, Compressed Air System, Cooling Water Supply System, HVAC System과 같은 계통(System) 설비 및 계측제어시스템 설비를 관리하기 위한 ‘Facility Management Node’(215); Project/Task 수행에 필요한 모든 공간과 위치를 관리하기 위한 'Space Management Node'; 목표관리 수행 과정에서 발생하거나 발생할 수 있는 모든 이벤트들(Events)에 대처하기 위한 ‘Event Management Node’; 이벤트들 중 특히 전체 Task의 지연을 유발할 수 있는 위험한 이벤트(Risk)들을 관리하기 위한 ‘Risk Management Node’; Super Tree를 구성하고 플랫폼 자신을 관리하기 위한 ‘Platform and Super Tree Management Node’; 를 들 수 있으며, 추가로 Super Tree의 구성 시점에서 주요관리항목으로서 따로 관리할 실익이 없거나 정확히 파악이 되지 않는 관리부문들을 모두 수용하는 ‘Rest-of-All Management(ROAM) Node’(216)를 추가하여 일체의 관리행위를 온전히(100%) 포함하도록 한다.
상기 각 Major Management Node는 각각 복수의 상세 Major Management Node로 세분하여 대치하거나, 세분한 상세 Management Node들을 자식노드로 가질 수도 있다.
예를 들면, 상기 Task Management Node는 Project/Task의 특성에 따라, 플랜트 EPC Project의 경우에는, ITB or RFP Preparation Management Node, Bid Preparation Management Node, Contract Management Node, Engineering Design Management Node, Construction Management Node, Test and Commissioning Node와 같이 세분하여 별개의 Major Management Node들로 나누어 구성하거나, 또는 모두를 Task Management Node의 자식노드로 구성할 수도 있다. Smart Factory 구축 및 운영 Task의 경우에는, Production/Manufacturing Facility Management Node, Production/Manufacturing Process Monitoring Management Node, 및 Inventory Management Node로 세분할 수 있고, 컴퓨터 운영 관리 Task의 경우에는, 기존 운영체제(OS)의 통상적인 Processor Management Node, Memory Management Node, Disk Management Node, File Management Node, Device Management Node 및 Network Management Node 외에도 Security Management Node, 및 User Service Management Node를 추가하여 세분할 수 있으며, 에너지관리시스템(EMS) 구축 및 운영 Task의 경우에는, Energy Consuming Facility Management Node, Energy Consuming Category Management Node, Space Management Node, Time of Use(ToU)를 고려한 Energy Cost Management Node, 및 최대수요전력을 관리하기 위한 Peak Electric Power Management Node, 와 같은 Management Node들을 구성하여 Task Management를 대치하거나 Task Management Node를 세분하는 자식노드로서 구성할 수도 있다.
다음에는 Breakdown Tree(BDT)의 구성에 대해 상세히 설명한다.
STUMP의 각 Management Node의 분야별로, 관리해야 할 대상에 관한 정보 중, 순차적 내지 계층적으로 분류 또는 세분할 경우 동종 내지 동질의 상세 관리 대상 정보로 Breakdown할 수 있는 정보를 저장하고 활용하기 위해, 각 관리 대상을 순차적 내지 계층적으로 분류 또는 세분하며, 생성되는 각 세부 관리 대상 정보들을 노드로 나타내고 부모 자식관계를 가지는 아크로 연결하는 Tree 형태의 Knowledge and Information Model을 구성하여 이를 'Breakdown Tree'(이하 'BDT'로 표현)로 정의한다.
상기 각 BDT는 매 수준(Level)마다 구분하는 대상을 100% 포함하고 100%만 포함하도록 구성(Project Management Community에서는 'The 100% Rule'이라고도 칭함.)하며, 이를 위해 구분에서 누락되는 대상이 있을 수 있는 수준에는 명시적(Explicit)으로 나타낸 자식노드들 외에 나머지 대상을 모두 취합하여 상징적으로 나타내는 'Rest-of-All' Node(이하 'ROA' Node)를 추가하여 각 수준마다 관리 대상을 온전히 100% 포함하도록 한다.
상기와 같이 구성하는 각 관리 대상별 BDT의 Root Node는 해당 분야 내지 부문의 관리를 대표하는 STUMP 노드에 Graft한다. 또한 상기 BDT의 각 노드는 해당 대상과 관련되는 Super Tree 내의 여타 PLANT Node들과도 Graft할 수 있다.
목표관리 플랫폼에 구성하는 전형적인 BDT의 예로는, Project/Task의 최종 목표를 계획기간 동안에 달성 내지 완성하기 위해 수행해야 할 전체 및 모든 세부 행위 내지 Task를 계층적으로 분류 내지 세분해 내려가며 생성되는 각 상세 수준(Level)의 Task를 노드로 나타내며, STUMP의 Task Management Node에 Graft하는 ‘Task BDT’; 목표 계획기간 동안 상기 Task BDT의 각 Task 별로 해당 Task의 수행 결과로 완성 내지 성취해야 하는 Deliverable을 계층적으로 Breakdown하여 노드로 나타내고, STUMP의 Deliverable Management Node에 Graft하는 ‘Deliverable BDT’; 목표관리 Task 이행 과정 중에서 발생 가능성이 있는 모든 Event와 Risk를 분야별 종류별로 구분하여 노드로 나타내고, STUMP의 Event Management Node에 Graft하는 ‘Master Event and Risk BDT’; Project/Task에 따라 목표를 달성하기 위한 Resource의 일부로써 활용해야 하는 모든 설비(Facility)들 또는 설치 내지 건설해야 할 모든 대상 설비들을, 종류별, 제작사별, 용량별, 모델별, 위치별 등으로 계층적으로 분류하여, 개별 단위설비들이 Leaf Node들이 되며 STUMP의 Facility Management Node에 Graft하는 ‘Master Facility BDT’; 건물이 대상에 포함될 경우에는 각 층과 각 층의 공간을 Breakdown하여 Node로 나타내며 STUMP의 Master Facility Management Node에 Graft하는 'Space BDT'; 상기 각종 Facility BDT들과 Space BDT의 모든 설비와 공간들의 물리적 위치와 화면 및 도면상에서의 위치 정보를 관리하고 활용하기 위해, 계층구조의 4 x 4 Homogeneous Coordinate Matrix로 나타내는 좌표계를 정의하고, 이들 좌표계를 Node로 나타내며 STUMP의 Master Facility Management Node에 Graft하는 'Coordinate System BDT'; 모든 Facility와 Space에 설치되는 센서나 계측기와 제어기(Controller) 즉 관제점(Monitoring and Control Point)을 관리하기 위해 모든 관제점들을 종류별, 설치 위치별 및 해당 관제점 명으로 구분하여 Node로 나타내며 STUMP의 Master Facility Management Node에 Graft하는 'Monitoring and Control Point BDT'; Project/Task의 목표를 달성하기 위해 투입해야 할 모든 Resource들을 구분하고 계층적으로 세분하여 Node로 나타내고 STUMP의 Resource Management Node에 Graft하는 'Resource BDT'; Project/Task 수행과 관련된 모든 행위(Activity), 즉 건설, 설계, 조달, 감리 등, 을 분야별로 세분하여 노드로 나타내고 세분한 각 Activity 별로 수행 단위별 소요 자원(Resource)과 품셈 및 비용 정보를 속성으로 저장하여 STUMP의 Resource Management Node에 Graft하는 ’품셈(Cost Estimation Standard) BDT‘Platform 자체를 구성하는 H/W들의 구성을 나타내는 ‘Platform BUSH’에 포함되는 모든 Node들을 기능별로 분류하며 STUMP의 Platform and Super Tree Management Node에 Graft하는 ‘Platform Facility BDT’; Project/Task의 진행 일자와 모든 IVY 노드들의 Calendar Mapping을 관리하기 위해, Project/Task의 전체 기간을 포함하는 각 연도(Year)들을 Root Node의 자식노드들로 하며, 각 연도마다 월, 일, 시 등을 계층적으로 Breakdown하여 STUMP의 Time Management Node에 Graft하는 ‘Project/Task Calendar Time BDT’; Super Tree를 구성하는 모든 PLANT들을 종류별로 구분하여 그 명칭을 Node로 하는 BDT를 구성하고, 각 Node에는 해당 PLANT의 Root Node를 Graft 하며, STUMP의 Platform and Super Tree Management Node에 Graft하는 ‘Super Tree PLANT BDT’; Platform에 내릴 수 있는 일체의 지시(Order) 및 요청(Request)을 종류별로 세분하고 내용별로 구체화하여 Node와 Node의 속성으로서 나타낼 수 있도록 하기 위해 구성하고 ROOT에 Graft하는 'Order and Request(ORE) Generation BDT'; 목표관리를 위한 일체의 방법(Method), 지식(Knowledge) 및 추론 절차(Reasoning Flow)들을 규칙(Rule)으로서 SHRUB으로 구성하고, 구성한 Rule SHRUB들을 종류별 및 내용별로 구분하여 속성으로서 Graft할 수 있는 Node들로 구성되는 'Rule BDT'; 를 들 수 있다. 추가로 Super Tree를 구성하려는 모든 Project/task를 분야별로 구분하고 세분하는 Node들로 구성되며 각 노드에 해당 Project/Task의 별로 구성하는 Supter Tree들을 Graft하는 상위의 'Super Tree BDT'를 구성할 수 있다. 상기 Super Tree BDT와 Super Tree BDT의 각 노드에 Graft하는 Super Tree들로 구성되는 Knowledge and Information Model을 'Super Tree FOREST'로 정의하며, 복수의 Project/Task들의 목표관리를 하려고 할 경우에 활용한다.
상기 Task BDT의 각 Task는 사람이 직접 행해야 할 행위와 장비(Equipment)나 설비(Facility)를 사용하여 행해야 하는 행위를 모두 포함한다. Plant EPC Project의 설계, 조달, 건설, Test and Commissioning 및 Factory에서의 생산을 비롯하여 경영, 시스템 운영, 조직 운영, 컴퓨터 관리, 에너지절감, 수송, 등 Project/Task의 특성에 따라, 목표를 설정하고 달성하기 위해 행해야 하는 일체의 행위들을 포함한다. Task로 나타내는 상세 수준은, 해당 상세 Task를 동일한 명칭의 품셈 정보로 포함하여, 해당 상세 Task 수행 결과로 생성되는 Deliverable들을 위해 투입해야 할 자원(Resource)의 종류와 양과 비용을, Platform이 자율적으로 양방향으로 진행하며 산출할 수 있도록 하는 수준까지 세분한다. Activity의 상세 수준이 따로 진도관리를 하지 않아도 관리가 가능할 경우에는 더 이상 세분하지 않고 해당 상세 Task의 속성 정보에 포함하여 관리한다.
예를 들어 PLANT EPC Project의 경우, Task BDT의 ‘전기공사 Task’의 자식노드로서 '주변압기 설치공사' Task는 다시 세분하여 '측량', '터파기', '거푸집', 'Rebar', 'Anchoring', 'Concrete', 'Concrete Curing'과, 'TR 본체 설치‘, ’Conservator 및 Bushing 조립‘, ’질소봉입 및 Oil Filling', ‘Cabling’,‘Instrumentation and Control Wiring’,‘Test and Commissioning’과 같은 일련의 상세 Task 내지 Work, Work Package 또는 Activity들로 Breakdown 될 수 있고, 상기 각 상세 Task는 해당 Task 수행 결과로 생성되어야 할 전체 또는 일부 진도에 해당하는 Deliverable의 양(Quantity이나 상태(State)를 속성 정보에 포함하고, 품셈 정보를 이용하여 투입해야 할 Resource의 종류와 양 및 Cost를 산정할 수 있도록 한다. 또한 역으로, 투입 가능 단위로 투입하는 Resource의 양과 비용에 따라 완성 또는 생성할 수 있는 Deliverable의 양이나 상태와 상응하는 Task 진도값을 산정해 낼 수도 있다.
상기 Master Facility BDT와는 별도로, 각 VINE 및 BUSH가 나타내는 공정이나 계통 또는 회로별로 설비나 소자를 구분하는 'VINE Facility BDT' 또는 'BUSH Facility BDT'구성하여 해당 VINE 또는 BUSH의 Root Node에 Graft한다.
모든 설비나 공간은 해당 설비나 공간을 대표하며 기준이 되는 위치를 지정하고 이를 해당 설비나 공간의 ‘대표위치’(Representative Point)라 한다. 상기 Facility BDT와 Space BDT의 노드들 중 위치정보가 필요한 노드는 상기 Coordinate Management BDT의 노드 중 하나를 기준좌표계로 삼고, 해당 기준좌표계에서의 자신의 ‘대표위치’좌표와 Orientation 정보를 속성으로 가진다. 전체 기준(Reference)이 되는 최상위 좌표계 즉, 상기 Coordinate Management BDT의 Root Node의 좌표계는, Project 전체 Site 평면도의 좌 하위 Corner 지점을 원점으로 정하고 정북방향을 Y축으로 하여 정의하는 것을 기본으로 한다.
상기 'Monitoring and Control Point BDT'의 Leaf Node들의 PPN이나 STPN은 Super Tree 내에서 유일(Unique)하며 플랫폼에서 해당 관제점의 TAG로도 사용할 수 있다. 해당 TAG 값의 단위, 통신 Protocol 및 Address와 같은 부가 정보들은 해당 Leaf Node의 속성으로 저장함으로써, 다수의 약어 Code들의 Chain으로 나타내는 통상적인 TAG 표현들에 비해 간단 명료한 TAG 표기가 가능하고, 경로 상의 노드들과 속성정보는 해당 TAG와 관련된 추론에 활용할 수 있다.
상기 Master Event and Risk BDT를 구성하는 Event는 목표 달성에 미치는 영향에 따라 크게 Negative Event, Positive Event 및 Neutral Event로 구분하고, 따로 명시하지 않는 한 Default로서 Negative Event를 의미한다. Master Event and Risk BDT는 Task BDT를 구성하는 각 Task들의 수행 과정 중에 발생할 수 있는 Event들을 취합하여 구성한다.
상기 Resource BDT를 구성하는 전형적인 Resource 종류로는 Manpower, Capital(Budget, Money), Material, Equipment, Facility, Energy 및 Time을 예로 들 수 있다. 특히 컴퓨터나 스마트폰의 편리(Convenient) 및 안전(Secure) 운영 목표관리 Task의 경우에는, 주요 Resource로서 Processor, Memory, 주변기기(Pripheral) 및 Network를 포함하고 주식투자 목표관리 Task의 경우에는 Money가 된다. STUMP에 각 Resource 종류별로 따로 Management Node가 있을 경우에는 각 Resource 별로 BDT를 구성하여 해당 Management Node에 직접 Graft하고, 그 외에는 상기 Resource BDT의 Subtree로서 포함하여 구성한다.
다수 인력의 참여와 합력을 필요로 하는 Project/Task의 경우, Project Manager(PM) 내지 총괄관리자 및 모든 Team원 내지 Project/Task 관련자들(Project Owner, Owner 대행조직 인력, Subcontractor 등도 포함하며 총칭하여 'Stakeholder'로 칭함.)을 전문 분야별 또는 부서별 내지 담당 부문별로 계층 구조의 Tree로 나타내고, 각자의 담당 Task, 플랫폼에서의 신원, 권한, 의무, 자격(Qualification) 내지 능력(Capability), 경력 표준 품셈 정보, 개인별 실질 품셈 정보 및 특정 Deliverable의 생성 능력과 같은 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 정보를 속성으로 저장하는 ’Manpower BDT‘를 구성하여 STUMP의 Resource Management Node의 자식노드로 Graft하거나 STUMP에 Manpower Management Node를 별도로 생성할 경우에는 해당 노드에 직접 Graft한다. 특히, Sports의 경우, 상기 Manpower는, 감독, 선수 및 지원인력과 상대팀들의 인력으로 구성될 수 있고, 개인의 특정 목표관리 Task의 경우에는 자신(Self)과 주변의 목표 달성을 위해 지원 또는 혐력해 줄 수 있는 인력을 포함한다.
상기 Project/Task Calendar Time BDT의 각 Day Node는 그 속성값으로서 해당 일의 요일, 일출 및 일몰 시각, 예보 및 실제 기상 정보, 및 공휴일 여부 정보를 갖는다.
상기 ‘ORE Generation BDT'는 PM이 내리는 지시(Order)나 부여하는 임무, 여타 Project/Task 관련자들로 부터의 요청(Request), 및 Platform에 주어지는 기본 업무(총칭하여 'Platform Task')를 입력받고 표현하며 이행할 수 있도록 하기 위해 다음과 같이 구성한다. `
먼저 Level 1의 ORE Generation BDT의 Root를 선택하면 해당 지시나 요청을 표현하는 Keyword로서 SP(Semantic Primitive)들의 후보군을 자식노드들로서 제시하여, PM이 선택하거나 또는 직접 입력할 수 있도록 한다. 제시한 후보군에서 특정 자식노드를 선택하면, 선택한 해당 자식노드의 속성으로서 선택하거나 입력이 필요한 상세 표현, 내용 또는 값들을 Default로 제시하고 선택할 수 있도록 하거나 직접 입력할 수 있도록 제시한다. 요구되는 속성을 입력하면, 선택한 상기 SP 자식노드에 따라 다시 해당 SP가 나타내는 지시나 요청을 구체화할 수 있는 표현의 다음 Level 세대의 자식노드들의 후보군과 속성들이 입력할 수 있도록 제시하며, 이와 같은 과정을 해당 지시나 요청의 표현이 완성될 때까지 Level을 증가시키며 반복하고 구체화한다. Leaf Node까지 입력이 완료되면 추가로 보완할 내용이 필요할 경우, 생성된 경로 상에서 해당되는 노드의 속성으로서 추가 입력할 것을 요청한다. 따라서 ‘ORE Generation BDT’는, Platform에 내리는 특정 지시나 요청을 ‘ORE Generation BDT’내에서 Leaf Node에 이르는 경로(Path)와 경로 상의 노드들의 속성으로서 나타내고 저장할 수 있도록 구성한다. 상기 각 Level에서 제시하는 일체의 후보 노드들과 속성은 모두 Super Tree에 기 저장되어 있도록 Super Tree를 구성하고 STPN으로 Access한다.
상기 ORE Generation BDT에서 특정 Path를 따라 Leaf Node까지 입력하여 형성되는 PPN은 해당 Leaf Node의 Name으로서가 아니라 Path 전체로서의 문맥(Context)과 Path에 포함되는 각 Node와 Node의 속성으로 특정 지시나 플랫폼의 업무(Assignment) 또는 요청의 표현을 나타내게 되며, 이와 같은 Path 표현을 ‘지시 및 요청 표현 줄기’(‘ORE STEM' 또는 간략히 ’STEM')로 정의한다.
ORE Generation BDT를 이용한 STEM의 입력 및 구성을 지원하기 위해, 각 Depth 마다 Node 명을 PM이 직접 입력할 수 있도록 하거나 이전 Depth까지의 입력 내용에 기초하여 현 Depth 위치에서 선택 가능한 Node 명들을 Alphabet 순서로 나열한 Drop-down Menu를 제시하여 선택하도록 할 수도 있다. Node 명을 입력하면, 추가로 필요한 정보들이 있을 경우에는 입력창을 제시하여 PM이 직접, 또는 Drop-down Menu를 제시하여 입력받아 해당 Node의 속성으로 저장한다. 상기 STEM의 입력은 ‘STEM_Generation_Rule’을 집행하여 수행한다.
도 3은 ORE Generation BDT의 구성을 나타내는 예시도 이다. ORE Generation BDT의 각 Depth 마다 제시하는 전형적인 후보노드의 종류와 각 노드의 속성으로 나타내는 노드의 값(Value) 또는 표현(Expression)의 예를 들면 다음과 같다.
Depth 0 Node: ORE Generation BDT의 Root Node(301)
○ 속성: 해당 지시, 업무 및 요청 Issue Time, 명칭, Text 표현, 주체(Default: PM)(302)
Depth 1 Node: 해당 지시, 업무 및 요청의 행위를 나타내는 의미원소(Semantic Primitive: (SP BDT의 Leaf Node 중 하나. 예: Report, Estimate, Monitor)(303)
○ 속성: 해당 지시나 요청의 내용, 수행시간, 반복 여부, 보고 필요 시 보고의 방식(Method)(PC, Smart Phone 등) 및 형식(Format) (Table, PLANT)(304)
Depth 2 Node: 지시, 업무 및 요청 행위의 대상: 객체 또는 객체의 상태나 특정 속성값 (Super Tree의 노드)
Case 1: 객체를 선택한 경우(STPN의 중간 노드. 예: Task, Facility, Resource)(305)
○ 속성: 대상의 수(단수, 복수), 대상의 명칭
- 대상이 단수일 경우: 해당 대상의 STPN
- 대상이 복수일 경우: 해당 대상을 포함하는 BDT 또는 BDT의 Subtree
Depth 3 Node: 선택한 객체의 상태나 특정 속성값(해당 Variable을 나타내는 STPN)(306)
Case 2: 객체의 상태나 특정 속성값을 선택한 경우(상태 예: Progress State, Operating State, Efficiency, Performance, Statistics 등. 속성값 예: Early, Normal, Delay, Delay_Hi, Delay_Hi_Hi)(307)
○ 속성: 대상 상태나 속성값을 나타내는 STPN 또는 STPN Template와, 선택 조건이 있을 경우 해당 조건 상태나 조건값
- 대상이 단수일 경우: 해당 Node의 STPN
- 대상이 복수일 경우: 해당 Node 표현의 STPN Template
Depth 3 Node: 대상 객체(대상 객체의 STPN)(308) ■
상기 상기 ORE Generation BDT를 사용하여 구성하는 각 STEM은 Issue 번호와 명칭을 부여하고 'ORE Generation BDT'의 Root Node에 Graft하는 'STEM Classification and Depository BDT'의 해당 STEM 명칭의 Node에 Graft한다. 후술하는 Rule SHRUB의 설명에서 ORE STEM의 구성예를 보인다.
STEM 중 특히 규칙적으로 또는 자주 수행해야 하는 지시, 임무 및 요청을 'Regular Order and Request(ROAR) STEM이라고 하며, 별도로 RAOR Table에 저장하고, 매 수행하려는 시각 또는 시간(Interval)이 도래할 때 마다 Timer Rule로 담당 Rule을 호출하여 집행한다. STEM 중 Path Node들은 동일하고 각 Node의 속성들만이 차이가 나는 STEM들을 특히 '동류(Homogeneous) STEM'이라고 한다. Homogeneous STEM의 경우에는 동일한 Template Rule을 사용하며, 추론을 위해 Rule에 제공해야 할 상세 정보는 해당 STEM의 속성값들로 부터 공급한다.
상기와 같이 구성하는 STEM은 Instantiate된 ORE Generation BDT의 Path로서 각각 명칭을 부여하며, STEM을 분야별, 종류별, 내용별로 구분하고 세분하여 노드로 나타내는 'STEM Classification and Depository BDT'의 해당 명칭의 BDT 노드에 Graft한다. 상기 ‘STEM Classification and Depository BDT’는 'Super Tree PLANT BDT'의 해당 STEM 명칭의 Node에 각각 Graft한다.
각 STEM은 전체적으로 해당 지시, 업무 및 요청을 하는 행위의 ‘Fact’로서 ‘Assert’가 가능하고, 해당 지시, 업무 및 요청들의 이행을 위한 구체적인 방법과 절차들을 명시적으로 나타내는 ‘규칙’(Rule)들을 호출(Invoke)하고 집행(Execute)하여 수행한다. 모든 규칙은 후술하는 ‘Rule SHRUB’으로 구현한다.
모든 BDT의 각 노드에는, 해당 노드의 속성값들의 정보를 체계적/계층적으로 구분 내지 세분하여 저장하는 ‘Node Attribute SHRUB’(NAS)을 구성하여 그 Root Node를 Graft할 수 있다. 주요 속성의 예로는, Facility BDT Node의 경우, 설비의 사양(Specification), Symbol, 영상, 위치, 방향(Orientation), 3D 모델, 축적, 운전방법, 운전이력, 소비에너지, 신뢰도, 실 효율, 각종 성능지표 등을 들 수 있고, Task BDT Node의 경우에는, ‘Nature of Activity’(NOA)속성노드를 가지고, 해당 Task를 수행하기 위해 필요한 행위의 주체 및 자격(Qualifications), 필요한 행위, 완성하고자 하는 목표 Deliverable, 필요한 설비나 장비, 자재, 에너지, 및 수행시간과 같이 Task 수행 행위의 구체적인 내용 정보를 포함하는 후손노드들(Descendants)을 생성하거나, 따로 NOA SHRUB을 구성하여 상기 NOA 속성 노드에 Graft할 수 있다.
BDT에 행하는 공통 조작의 예로서 ‘Node_Level_Shuffling’, 'DFS_Next_node_Search' 및 'BFS_Next_node_Search'와 같은 조작들을 구성한다.
상기 ‘Node_Level_Shuffling'은 BDT의 활용 목적에 따라 부모노드들과 자식노드들 간의 수준(Level) 위치를 뒤바꿔서 분류체계를 재구성하는 조작이다.
각 BDT에서 소속 노드를 모두 열거하거나, 순차적으로 각 노드를 방문하며 Eval할 필요가 있을 경우에는 깊이우선탐색(DFS: Depth First Search) 또는 넓이우선탐색(BFS: Breadth First Search)과 같은 탐색 알고리즘을 사용한다. 상기 'DFS_Next_node_Search' 및 'BFS_Next_node_Search'는 매 조작(Operation) 시마다 대상 BDT의 노드들을 DFS 또는 BFS 순서로 방문하며 다음 방문 위치의 노드를 Return해 주는 조작이다.
다음은 도 4를 참조하여 IVY의 구성과 용도에 대해 상세히 설명한다.
Task BDT를 구성하는 각 Task들을 수행하는 데 소요되는 시간 내지 기간(Duration)을 일정한 길이의 Task 수행 ’단위시간‘(Unit Time)으로 세분하여 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내고, 시작 단위시간을 나타내는 'Start Node'(401)로 부터, 종료 단위시간에 해당하는 ’Finish Node'(또는 ‘Last Node')(402)에 이르기까지 순차적으로 아크로 연결하는 Knowledge and Information Model을 구성하며 이를 ’IVY‘로 정의한다.
상기 단위시간은 각 Task의 특성과 관리의 편의에 따라 선정하며, Day, Hour, Minute, Second 또는 Week, Month, Quarter 중에서 선택할 수 있고, 기정값(Default Value)은 'Day'로 하며, 여타 단위시간은 ‘Day’ Node를 'Expand'하거나 ‘Shrink’('Condense' 또는 'Collapse'로도 표현)하여 생성할 수 있으며, 이하 ’Day‘를 기준으로 설명한다. 예를 들면, 공장의 생산 목표관리 Task의 경우 생산이 시작되거나, 컴퓨터 운영 목표관리 Task의 경우 Session이 시작되거나. Sports 승률 목표관리 Task의 경우 경기가 시작되거나, 주식 목표관리 Task의 경우 주식 시장이 개장되면, 해당 시간의 목표관리 단위시간을 'Day'로 부터 'Second'로 'Expand'하여 설정하며 관리의 정밀도를 제고할 수 있다.
상기와 같이 구성한 각 IVY를, 해당 기간(Duration)에 수행하려는 Task BDT의 해당 Task Node에 ‘Task Progress Management IVY'(403)로서 Graft한다. 수행하려는 Task가 상황 감시 및 관리 Task인 경우에는 ’State Monitoring and Management IVY'로서 Graft한다. 각 IVY에는 유일한(Unique) 명칭을 부여하며, 따로 유일한 명칭을 부여하기 어려운 경우에는 해당 IVY를 Graft한 Parent Node를 포함하는 Path 표현으로 구별한다. 각 Day-Node에는, 해당 날짜에 할당되거나 완성해야 할 Deliverable과 상응하는 진도(Progress) 및 투입해야 할 자원(Resource)과 소요 비용(Cost)의 계획 및 실적 정보, 여타 관련 Task들과의 선행/ 후속관계 정보, 특정 진도에 해당하는 Milestone 정보 등을 직접 속성값으로 갖거나 해당 정보를 갖는 전용 SHRUB를 따로 구성하여 해당 속성 명칭의 Node에 Graft한다.
IVY의 구조의 특성상, Start Node를 제외한 모든 노드는 하나의 ‘선행노드’(Previous Node)를 갖고, Last Node를 제외한 모든 노드는 하나의 ’후속노드'(Succeeding Node)를 갖는다.
IVY의 각 노드는, Start Node를 1th(또는 1st)로 시작하는 일련의 노드번호(Node Number)를 부여하며, 노드번호는 그대로 노드 명칭(Node Given Name)으로도 사용한다(405). 각 노드의 PPN은 IVY 노드 명칭의 특성상 노드 자신을 제외한 다른 IVY 노드들은 생략하여 표기하며, Last Node의 Node Number는 해당 IVY의 길이가 되고 동시에 해당 Task의 수행 기간(Duration)이 된다(402, 406).
IVY의 각 Day 노드가, Calendar의 요일이나 주말 또는 공휴일과는 무관하게 순수한 시간길이만을 나타내도록 할 경우 이를 ‘Net Duration’IVY(407)라 하고, Calendar의 특정 날짜에 해당할 경우에는 ‘Calendar-mapped’IVY(403, 404, 408)라 한다.
상기 ‘Net Duration IVY’는 Task 수행에 소요되는 Net 시간/기간을 기준으로 Schedule을 수립할 때 주로 활용하며, ‘IVY’로 변환할 경우, Net Duration IVY의 Start Node를 해당 Task를 시작하려는 Calendar 날짜에 맞추고 나머지 Node들을 일별, 요일별 및 공휴일별 Work 또는 근무시간 방침에 따라 전방향으로 매핑(Mapping)하며 전개하는 ‘Forward Mapping’과(409), Finish Node를 Deadline에 맞추고 역방향으로 매핑하며 전개하는 ‘Backward Mapping’과, 특정 Milestone에 해당하는 중간 노드를 원하는 Calendar 날짜에 맞추고 양방향으로 매핑하며 전개하는 ‘Bi-directional Mapping’의 3가지 방법 중에 선택할 수 있다.
각 Task 수행 Schedule의 수립은 해당 Task의 특성에 따라 Net Duration IVY를 먼저 구성하여 상기 3개 Calendar Mapping 방법 중 선택하여 Mapping하거나, 처음부터 직접 Calendar-mapped IVY로 구성할 수도 있다. 또한 연간 생산목표나 연간 에너지절감목표의 달성과 같이 Task의 특성상 처음부터 시작일과 완료일이 모두 특정 Calendar 날짜에 고정되는 IVY를 구성할 수도 있다.
Project/Task의 전체 진행 및 진도 상황의 감시와 각 세부 Task들의 수행을 위한 Calendar-mapped IVY 구성의 기준(Reference)으로 활용하기 위해, Project/Task의 시작일 부터 완료 목표일에 이르기까지의 전 수행 기간을 포함하는 ‘Master Calendar_mapped Progress Management IVY'(408)를 구성하여 Super Tree의 ROOT에 Graft 한다. ‘Master Calendar_mapped Progress Management IVY'(이하 ’Calendar_mapped‘ 표현은 생략)의 각 노드 번호를 ’Master Node Number'(410)라 하며 전체 Project/Task의 시작일 부터 총 경과된 일(Day) 수를 나타낸다.
상기 ‘Project/Task Progress Management IVY'의 각 노드의 NAS에는 그 속성 정보로서 해당 일자, 요일, 날씨, 일출 및 일몰 시각, 해당 일에 PM이 목표관리 플랫폼에 내린 지시사항 및 이행 결과, 여타 Project/Task 관련자들의 요청 및 처리 결과, 당일 및 누적 전체 진도(Progress) 계획 빛 실적, 해당 일에 발생한 각종 이벤트 및 리스크들의 처리상황, 과 같은 Project/Task의 전체 진행상황 관련 정보들을 저장하고 나타내 줄 수 있도록 한다.
각 Task의 ‘Task Progress Management IVY'는 해당 Task 시작일로 부터의 경과일을 나타내는 자신의 ’Self Node Number'(412) 외에, Project 전체 시작일로 부터의 경과일을 나타내는 ’Master Node Number'(413)를 속성으로 가짐으로써, 해당 일의 Calendar 날짜 관련 정보와, 전체 Project/Task의 시작일로 부터의 경과일 수와, 여타 Task들과의 상대적인 진행 관계를 알 수 있고, 여타 Task들과의 선행 후속관계의 Setting과 Task 진행 여유일(Buffer)의 관리를 간단히 일련번호의 비교로 수행할 수 있도록 한다.
그 외에 특수한 목적의 IVY들로서, IVY의 명칭이 특정 변수명을 나타내고 IVY의 각 노드는 해당 단위시간의 변수값 또는 단위시간 동안의 변수의 평균값을 나타내는 'Node Variable IVY‘자신의 노드들 중 유의미한(Significant) 정보를 가지는 노드들만을 선택적 내지 명시적(Explicit)으로 나타내며 나머지 노드들을 생략하는 'Sparse IVY', 특정 단위시간 IVY의 노드를 하위의 상세 단위시간 노드로 전개(Expand)하여 구성하는 'Shorter Unit Time Expanded IVY' 및 상위의 긴 단위시간 노드로 취합하여 구성하는 'Longer Unit Time Shrinked IVY', 및 Data 취득, 설비 고장, 임금 인상 및 자재값 인상과 같은 불규칙한 이벤트 발생 시간과 횟수를 기록하기 위한 ’Arbitrary Interval IVY‘가 있다.
상기 'Node Variable IVY‘는 주로 Task 수행 Schedule의 수립이나 특정 변수들의 Trend 분석, Correlation 분석 및 비교(Comparison) 분석과 같이 일련의 변수값을 Group으로 취급 내지 활용하기 위해 사용한다.
상기와 같이 구성한 IVY는 Task BDT의 각 Task Node 외에도, Schedule을 수립하거나 또는 진행하는 시간에 따른 감시 및 관리 행위를 필요로 하는 Super Tree 내의 모든 노드들에 해당 감시 및 관리 행위가 필요한 기간(Duration)의 길이로 구성하고 Graft하여 활용한다.
IVY에서 정의하고 적용하는 전용 조작(Exclusive Operation)들로는, 'Reference_IVY_display' 'Top_down_Scheduling', 'Bottom_up_Scheduling', 'IVY_node_increment', 'IVY_node_decrement', 'IVY_shift', 'IVY_split', 'Calendar_mapping', 'IVY_Graft', 'ANT(Absolutely Needed Time)_estimation', 'IVY_node_Expand', 'IVY_node_Shrink', 'Progress_estimate', 'Buffer_setting', 'Milestone_sliding', '4D_display', 및 'Present_Time_Line_set', 과 같은 예를 들 수 있다.
상기 'Reference_IVY_display'는 IVY를 생성하기 위해 기본 길이의 IVY를 제시해 주는 조작이며, 'Top_down Scheduling'는 정해진 Duration에 대해 Top-down 방식으로 각 단위시간(Unit Time)에 진도를 할당하는 조작이고, 'Bottom_up Scheduling'는 각 단위시간의 진도를 산정하고 취함 하여 Bottom_up 방식으로 전체 Duration을 설정하는 조작이다. 'IVY_node_increment'와 'IVY_node_decrement'는 IVY의 노드 길이를 하나씩 늘이거나 줄이는 조작이며, 'IVY_shift'는 Task의 시작 전에 전체 IVY의 Calendar Mapping 위치를 전후로 이동하는 조작이고 이 과정에서 Work 방침에 따라 IVY의 길이가 변동될 수 있다. 'IVY_split'는 하나의 IVY를 Task 진행 중에 두 개 이상의 Task로 나누어 진행하기 위해 두 개 이상의 후속 IVY들로 연속해서 진행하는 조작이며, 'Calendar_mapping'은 구성한 ‘Net Duration IVY’를 ‘Calendar_mapped IVY'로 전환하는 조작이고, ’IVY_graft'(414, 415, 416, 417)는 IVY 노드들 사이에 선행/후속 관계를 설정하기 위한 Graft를 하는 조작이고, 'ANT_estimation'은 현시점에서 Task 종료 시까지 더 이상 줄일 수 없는 최소소요시간(Absolutly Needed Time)을 산정하는 조작이다. 'IVY_node_expand'는 특정 IVY Node를 하위의 상세 단위시간노드 IVY인 'Unit Time Expanded IVY'로 나타내어 Graft하는 조작이고, 'IVY_node_shrink'는 특정 IVY의 Node Group들을 상위의 긴 단위시간 IVY Node로 취합하여 'Longer Unit Time IVY'로 나타내는 조작이며, 'Progress_estimate'는 특정 IVY Node의 진도와 해당 IVY Node에 이르기까지의 누적진도를 산정하는 조작이고, ’Buffer_setting'은 선행/후속관계를 가지는 Task들의 Progress Management IVY의 Node들 간을 Graft로 연결하고 여유일을 설정하거나 조율하는 조작이며, 'Milestone_sliding'은 Task들의 진도 변화에 따라 Milestone들의 노드 위치를 전후로 이동시키는 조작이고, '4D_display'는 측정 IVY의 단위시간이 진행됨에 따라 해당 Task의 진도 상태를 Display해 주는 조작이며, 'Present_Time_Line_set'(418)는 현재시각을 포함하는 단위시간 노드를 현재노드(Present Node)로 하고 그 이전 노드를 과거노드(Past Node)로 하며 그 이후 노드를 미래노드(Future Node)로 Setting하는 조작이다. 따라서 현재노드는 'IVY_node_expand' 조작 시 다시 상세 시간단위의 현재노드, 과거노드 및 미래노드를 포함하는 IVY로 전개될 수 있다.
이어서 도 5를 참조하여 VINE의 구성과 용도에 대해 상세히 설명한다.
생산 공정(Process)이나 특정 기능의 시스템(System)을 구성하는 각 설비(Facility)나 요소(Element) 또는 개체(Entity)들을 노드로 나타내고, 이들이 상호 작용하며 담당 기능을 수행하기 위한 물리적인 연결과 취급하는 매체(Medium)나 객체(Object)의 흐름의 방향을 아크(Arc)로 나타내는 자료구조를 구성하여 이를 ‘VINE’으로 정의한다.
상기 아크의 방향은 해당 공정이나 시스템이 취급하는 고체, 액체, 기체, 전류, 신호와 같은 매체나 물리적인 형태를 가진 생산제품과 같은 객체(Object)의 흐름의 방향을 따라 정한다. 경우에 따라 부분적으로 양방향이 될 경우에는 역방향의 연결은 Graft로 나타낸다.
전형적인 VINE의 예로는, Project나 Task의 설정한 목표를 달성하기 위해 건설하거나 운영해야 하는 대상 Plant 또는 Factory의 생산공정이나, 전력계통, 증기계통, 압축공기계통, 냉각수 계통, 공조계통과 같은 지원계통(Utility/Supporting System)의 경우, 해당 공정이나 지원계통의 각 설비(Equipment/Facility)들을 노드로 나타내고, 각 설비들 간의 선행(Preceding) 및 후속(Succeeding) 연결관계를 아크로 나타내는 ‘VINE’들을 들 수 있다. 통상적으로 주 공정이나 각종 지원 계통을 나타내는 VINE은 길이는 길어지는(Long) 경우가 일반적이고, Batch 공정이나 단속 공정의 경우는 짧거나 한 개의 설비로 구성될 수도 있다.
특수한 VINE으로서 논리의 흐름을 나타내는 VINE을 구성할 수도 있으며, 이 경우에는 별도로 ‘Logical VINE'이라 칭한다. Logical VINE의 예로는 Computer Programming을 위한 Flow Chart나 공정 설비나 시스템의 기동정지시퀀스(Start-up/Shut-down Sequence), 공정의 제품 생산 과정(Process)을 나타내는 Block도, Interlock Logic에 따른 특정 이벤트의 파급(Propagation) 경로, 등을 들 수 있다.
상기 VINE을 구성하는 노드의 종류로는, VINE의 시작점을 상징적으로 나타내는 가상의(Virtual) ‘Root Node’ 내지 ‘Start Node’와(501), 하나 이상의 자식노드(Child Node) 내지 후속노드(Succeeding Node)를 갖는 일반 ‘설비 Node’와(502), 공정이나 계통 또는 회로의 분기점을 나타내는 ‘분기점 노드’ Node)와(503), 합류점을 나타내는 ‘합류점 노드’ Node)와(504), 필요에 따라 상세 구성을 나타내는 별도의 상세 VINE으로 '전개'(Expand)할 수 있는 ‘복합설비’ Facility)를 나타내는 '복합 노드'(Compound Node)와(505), 관로의 Pipe를 나타내는 'Piping Node'와(506), 선로의 Cable을 나타내는 'Cable Node'와(507), 닥트를 나타내는 'Duct Node'와, 회로의 각종 소자들을 나타내는 'Component Node'와, Vent Valve(508)나 Drain(509) Valve와 같은 설비들을 나타내며 주 VINE 줄기에 매달리는 형태의 'Dangling Node' 내지 'Attached Node'가 있고(510, 511), 그 외 공정이나 계통 및 회로의 특성에 따라 그 기능을 나타내는 명칭의 노드를 생성하여 추가할 수 있다.
상기 각 공정과 계통 및 설비에 필요한 계측제어 회로도 별도의 VINE으로 구성하며, 공통 전원(P: Source)과 Ground 또는 Neutral(N: Sink), 계측기, Sensor, Transducer, Actuator, Controller, 각 단자 터미널 및 터미널 포인트(Terminal Point), 각종 Relay 및 Relay 접점, 전자개폐기 및 개폐기 접점, 각종 Switch, 및 표시 Lamp와 같은 회로 소자들(이하 ‘소자’ 또는 ‘계측제어 설비’로 총칭)을 노드로 나타낸다. 소자들 간의 연결 Cable은 따로 사양(Specification)이나 거리를 목표관리에 활용하거나 관리할 필요가 없을 경우 별도로 나타내지 않는다.
상기 각 Vine에는 유일한(Unique) 명칭을 부여하고(512, 513), Start Node의 명칭은 해당 VINE의 명칭을 사용하며, Virtual Start Node의 번호는 0으로 한다. VINE 내의 각 노드에도 해당 VINE 내에서의 유일한 명칭(Name)과 노드 번호를 부여한다. 노드 번호체계는 VINE으로 나타내는 공정이나 계통의 특성에 따라 일련번호를 부여하거나 선행/후속관계를 나타내는 형태로 구성한다. 각 노드의 PPN은 유일성(Uniqueness)이 유지되는 수준까지 최대한 간략화 할 수 있고, 가장 간단한 PPN의 형태는 'VINE_Name/*/Node_Name'과 같이 될 수 있다.
동일한 사양의 설비나 소자가 Stand-by 또는 병렬로 복수로 존재할 경우에는, 해당 설비의 공통 명칭에 해당 설비 전체 수 'n'을 나타내는 상수 내지 Array 변수 표현 ‘[n]’을 분모로 하고, 각 설비에 부여하는 일련번호 'i'를 분자로 나타내는 분수표현 '_i/[n]' 을 접미사로 이어 붙여, 각 설비노드가 해당 VINE 내에서 유일한 명칭을 가질 수 있도록 한다(514, 515, 516, 517). 다수가 산재하여 존재할 수 있는 동일한 사양의 Pipe나 Cable 노드들은 ‘Pipe' 또는 ’Cable'과 같은 일반 명칭을 사용하고, 앞 단에 연결된 설비노드를 포함하는 PPN을 구성하여 Node Name으로 사용한다.
각 VINE 마다 해당 VINE 설비들을 종류별로 체계적으로 분류하는 해당 VINE 전용(Specific) BDT를 구성하여 해당 VINE의 Root에 Graft한다. 상기 VINE 전용 BDT의 모든 Leaf 노드는 Master Facility BDT에도 포함되며, Master Facility BDT와는 상호 분류체계를 달리할 수 있다. 이와 같이 동일 설비나 변수 등을 나타내는 Node가 각각 다른 PLANT에도 소속되어 있을 경우 이를 ‘Alias Node’라 한다.
상기 VINE의 각 노드에는 해당 설비나 소자의 속성들을 체계적으로 분류하여 노드들의 값으로써 저장하는 ‘NAS’(Node Attribute SHRUB)를 구성하여 Graft할 수 있다. 모든 VINE 노드는 연결된 전후설비 정보 즉, 선행노드(Preceding Node)의 수 및 PPN과 후속노드(Succeeding Node)의 수 및 PPN, 총 Graft의 수, Graft한 Node들의 PPN, 및 Alias Node 정보를 기본적인 속성값으로서 저장한다.
상기 기본적인 속성값들 외에도, 생산 공정이나 System을 나타내는 VINE Node들의 경우에는, 해당 설비의 물리적인 위치좌표 및 Orientation, Schematics나 Physical Layout을 나타내는 도면이나 모니터 화면상에서의 위치 좌표 및 Orientation, 3D Model, Symbol 및 축적(Magnitude), 해당 설비의 선행설비(들), 외부로 연결되는 입력(Input) 및 출력(Output), 해당 설비 내에서 또는 설비를 통과하는 매체나 제품의 물리적 또는 화학적 상태변화와 같은 해당 설비의 기능 내지 역할 정보, 해당 설비의 운전 방법 및 운영상태 감시기준, 실시간 운전 및 운영 상태 정보, 설치된 계측기 정보 및 실시간 계측값, ‘제어 Logic 정보’, 각종 경보(Alarm)의 원인 및 종류, 고장 내지 긴급정지(Trip)의 원인 및 종류와 파급범위 정보, 기동/정지 Sequence, 설비별 ‘투입에너지의 종류’ 및 종류별 기준 및 실제 값, 신뢰도, 각종 성능 지표의 산정방법 및 실제 값, 운전 이력 및 신뢰도 정보와 같은 속성값들을 추가로 저장한다. Alias가 존재하는 Node의 경우, 저장하는 속성 정보는 Alias 마다 다를 수 있다. 상기 VINE 전용 BDT의 각 노드에도 NAS를 Graft하여, 해당 VINE 설비나 소자들의 공통사양 정보, 유지보수 이력 및 신뢰도정보와 같은 해당 설비나 소자의 소속 VINE 내에서의 기능과 성능관련 정보, 통계정보 및 동종의 설비들 간의 상호비교 정보를 저장하고 관리한다.
상기 ‘제어 Logic 정보’는 해당 설비의 제어 Logic 회로를 나타내는 VINE을 해당 설비의 해당 속성 명칭의 노드에 Graft하는 방법으로 저장할 수도 있다. VINE 노드가 제어 Logic 회로의 릴레이 소자의 경우에는 해당 릴레이를 구동하는 접점 정보와 릴레이의 여자(Excitation) 상태 정보를, Change Over Switch의 경우에는 Switch의 현재 위치와 같은 정보를 목표관리의 업무의 범위(Scope)와 필요에 따라 저장한다.
상기 설비별 ‘투입에너지의 종류’는 전력, 석탄, Oil 및 Gas와 같은 기본적인 에너지와, 기본적인 에너지로 생성하는 증기(Steam), 압축공기, 진공, 냉각수, 열매, 냉기, 열기와 같은 2차적인 에너지를 모두 포함한다.
상기와 같이 각 설비나 소자들의 연결 상황과 상호 작용 및 기능 정보를 포함하도록 하는 VINE을 구성함으로써, 목표관리 플랫폼으로 하여금 VINE이 나타내는 공정이나 계통 또는 회로의 각 구성 설비나 소자의 운영 내지 동작 상황에 대한 타당성과 적정성을 평가할 수 있고, 각종 경보(Alarm)나 긴급정지(Trip)와 같은 이상 상황에 대한 원인과 파급 범위를 논리적으로 추적(Trace)할 수 있으며, 관로나 선로의 손실 산정도 가능해 진다. 따라서 VINE은 나타내고자 하는 공정이나 계통의 'Digital Twin’의 구현을 가능하게 한다.
이어서 전형적인 제조공정 Line을 예로 들어 구체적으로 VINE을 구성하는 방법을 설명한다. 공정의 시작점(Starting Point)을 상징적으로 나타내는 Root Node로부터 시작하여, 주 설비 노드들로 이어지며 Last Node에 이르는 하나의 주경로(Main Path)를 지정한다, 상기 주경로를 따라 설비 노드들을 연결해 가며 VINE의 구성을 진행한다. 진행 중 분기점을 만나게 되면, 해당 분기 위치에 ‘분기점 노드’를 생성한다. 각 분기점 노드에는 후속 노드의 수와 노드 명칭을 속성값으로 저장하고 추가로 '분기점 Stack'을 설정하여, 해당 분기점에서 분기되는 Node들 중 가장 나중에 Trace할 Path의 Node Name 부터 PUSH하여 저장하고, Preorder의 Depth First Search(DFS) 탐색방식으로 계속 주경로를 따라 다음의 후속 설비노드들을 생성하며 진행한다. Last Node(515, 516)에 도달하게 되면 구성한 Path를 따라 다시 Root/Start Node를 향해 역방향으로 Back Track하며 올라온다. 생성된 분기점 노드가 없으면 Root Node까지 올라오게 되고 해당 VINE의 구성은 종료된다. 상기 Back Track 과정에서 내려갈 때 생성했던 분기점 노드를 만나게 되면(503) 해당 분기점 노드에 설정된 Stack에서 최상위 Path의 Node Name을 POP하고, 해당 분기 경로를 따라 다시 상기 주경로에서의 VINE 노드 생성 방식과 같이 후속 노드들을 생성하며 Last Node까지 진행하고 Back Track을 한다. 후속 노드들을 생성하며 내려가다가 분기했던 본래의 경로에 재합류하게 되면 합류하는 본래 경로의 노드는 ‘합류점 노드’(504, 505)가 된다. 병렬로 운전되거나 Stand-by로 운전되는 설비(514, 515)를 제외하고는, 분기된 공정이 재합류될 경우에는 Graft로 합류한다(518). 최종적으로 모든 ‘분기점 노드’의 Stack이 비워지고 VINE의 Root Node로 되돌아오게 되면 해당 VINE의 구성이 완료된다.
Minimum Flow나 응축수(Condensate)의 회수 관로와 같이, 공정이나 계통 자신의 상위 Path로 되돌아가서 합류하는 Path가 존재하는 경우에는(519) Graft를 사용하여 합류하여(520), VINE 내에 Cycle이 형성되는 것을 방지한다. 합류하는 양 노드의 속성에 해당 Graft 정보를 저장하며, 저장되는 각 노드의 PPN으로 부터도 접속되는 해당 Path가 Return Path임을 판별할 수 있다.
따로 출발하여 Main Path에 합류하는 부속공정의 경우(512), 그 Root Node들을 주 공정 VINE의 Root Node에 Graft하여 주공정과 각 부속공정의 관계를 Graft의 속성으로 나타내며(521), 주 공정과의 합류도 Graft를 통해 함류한다(522).
지원계통 VINE의 경우에도(513), 그 Root Node들을 주 공정 VINE의 Root Node에 Graft하여 주공정과 지원계통의 관계를 Graft의 속성으로 나타내며(523), 지원하는 주 공정의 설비도 Graft를 통해 나타낸다(524, 525).
통상적인 VINE Node들의 PPN은 길이가 길어지므로 목표관리를 위한 추론을 위해 명시적으로 나타낼 필요가 있는 노드들만을 경로에 포함하고 나머지 노드들은 생략한다. 가장 간단한 형태의 PPN은 'VINE_Name/*/Node_Name'과 같이 2개의 명시적인 노드로만 구성할 수도 있다.
공장이나 빌딩의 내부 배전계통과 같이 형태가 자연스럽게 Tree 구조인 계통에서는 따로 주경로를 지정하지 않고 One Line Diagram의 형태를 따라 '넓이우선탐색'(Breadth First Search(BFS))에 준하는 방식으로 Node들을 생성하여 입력하며, 연결 Cable들이나 Bus는 상(Phase)수와 상 명칭과 중성선(Neutral Line) 정보를 속성값으로 저장하도록 한다. 분전반과 같은 경우는 복합노드로 나타내고 목표관리를 위한 추론과정에서 내부 상세 연결정보를 필요로 할 경우에는 하위의 상세 VINE으로 전개(Expand)하여 분전반 내부의 상세 구성을 나타낸다. 비상전원용 자가발전설비나 태양광설비 및 에너지저장장치(ESS)와 같이 병렬로 연결되는 설비는 별도로 VINE을 구성하여 합류점에 Graft로 연결한다. 상기 합류점 Node의 예로는 ATS(Automatic Transfer Switch)나 CTTS(Closed Transition Transfer Switch)와 같은 설비 노드를 들 수 있다.
VINE에 적용하는 전형적인 조작의 예로는, 'analyze_Trend', 'check_Consistency', 'display__Schematics', 'display_VINE', 'display__3D_Layout', 'display_4D_Layout', 'estimate_Losses', 'estimate_Operational_Cost', 'estimate_Reliability', 'check_Hot/Cold', 'find_Bottleneck', 'monitor_Idling_Facility', 'monitor_Operating_State', 'monitor_Start-up_Sequence', 'monitor_Shut_down_Sequence', 'monitor_Performance', 'expand_Compound_Node', 'shrink_into_Compound_Node', 'find_upstream_Sensor' 및 'find_downstream_Sensor'와 같은 조작들을 들 수 있다. 상기 각 조작들의 목적은 해당 명칭에 준하며 구체적인 구현 내용은 Project/Task의 특성에 따라 차이가 있을 수 있다.
공장이나 빌딩의 내부 배전계통의 경우에는 추가로, 'monitor_Power_Quality', 'monitor_Peak', utilize_Time-Of-Use-Rate, ‘stimate_Cable_Loss’, ‘estimate_Transformer_Loss’ 및 'estimate_Motor_efficiency'와 같은 조작들을 구성할 수 있으며, 'monitor_Power_Quality' 조작은 다시, 'monitor_kW', 'monitor_kVar', 'monitor_Voltage', 'monitor_Phase_unbalance', 'monitor_HFD', 'monitor_Power_factor', 및 'monitor_Neutral_Current'와 같은 세부조작들로 구분할 수 있다.
다음에는 BUSH의 구체적인 구성과 용도에 대해 설명한다.
특정 목적의 기능을 수행하기 위한 설비나 요소(Element) 또는 개체(Entity)들이 연결되어 상호 간에 데이터나 매체(Medium) 또는 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성되는 각종 계통(System)에서, 각 설비나 요소 또는 개체들을 Node로 나타내며 이들의 연결관계를 Arc로 나타내는 Knowledge and Information Model을 구성하고 이를 'BUSH'라 한다.
상기 BUSH는 전술한 VINE의 정의와 특성에 포함되지 않는 나머지 모든 계통과 네트워크를 나타내는 것을 목적으로 한다. 전형적인 예로는 각종 Computer Network, 모선(Bus)을 중심으로 연결되는 Processor, Memory, Disk, Port, Keyboard, Monitor 및 각종 주변기기들로 구성되는 Computer 내부 구성, 양방향 통신의 계측제어 회로, 각종 교통 내지 도로망, 및 국가 전력망 시스템(Electrical Power System)을 나타내는 BUSH를 들 수 있다.
BUSH의 Node를 구성하는 상기 설비나 요소의 예로는, 컴퓨터 네트워크 시스템 BUSH의 경우, 각종 서버, PC, 네트워크 장비 및 계측제어 설비를 들 수 있다. 보다 상세하게는 Network 장비를 중심으로, Main Server, 여타 서버들(Back-up Server, DB Server, Web Server, ERP Server, MES Server, SCADA Server, PI Server 등), PC, Network Switch, Router, Access Point 및 공유기와 같은 각종 Network 장비, 하위의 계측제어설비 전용(Proprietary) Network, 계측/제어를 위한 DCS나 PLC와 같은 데이터 수집 및 제어 설비와, 이들 계측/제어용 설비에 연결되는 각종 현장의 Control Panel, 센서, 계측기, Transducer 및 Relay 들과 이들의 접속점(Connecting Point)들, 상기 Main 서버 및 여타 서버들의 Port에 연결되는 설비들을 들 수 있다. 국가 전력망 계통 BUSH의 경우에는 발전소, 송변전선로 설비, 배전선로 설비 및 부하들을 들 수 있다.
상기 서버 노드나 PC 노드의 경우는 ‘Compound Node’로서 상세 구성 BUSH로 전개 내지 확장(Expand)할 수 있다. 이 경우 Processor, 모선(Bus), 메모리, 하드디스크, 주변기기들을 Entity 즉 노드로 하는 상세 BUSH로 구성할 수 있고, 원래의 BUSH의 일부로서 그대로 확장하여 포함하거나, 해당 Compound Node에 Graft할 수 있다. 상기 계측제어 설비에서 PLC의 Ladder Diagram이나 DCS의 내부 회로나 Logic 들의 상세 구성 정보가 필요할 경우에는, 해당 PLC나 DCS를 Compound Node로 지정하고, 회로 구성 형태에 따라 VINE 또는 BUSH로 Expand하여 해당 PLC나 DCS 노드에 Graft하도록 한다.
상기 설비 내지 요소(Element)들 간의 연결 관계는 유무선 연결을 포함하며, 목표관리를 위해 필요할 경우에는 VINE에서의 Pipe나 Cable과 유사하게 명시적으로 Node로서 나타내도록 하고, 그 외에는 연결되는 설비 내지 요소 노드의 속성에 포함하거나 생략하도록 한다.
BUSH에는 나타내려는 계통의 형상이나 Schematics를 따라 구성하는 ‘형상(Configuration) BUSH'와, 각 설비나 요소에 직접 연결된 여타 설비나 요소들을 나타내기 위한 ‘인접(Adjacency) BUSH’가 있다.
상기 ‘Configuration BUSH'의 구성을 전형적인 Computer Intranet을 예로 들어 설명한다. 먼저, BUSH의 시작점(Starting Point)을 상징적으로 나타내는 Root Node를 설정하고, 상기 설비나 요소들 중에 해당 계통의 구성이나 연결의 중심이 되는 임의의 ‘중심노드’(Center of Universe(COU) Node)를 선택하여 Root Node의 Level-2 자식노드로 한다. 다음에는 상기 COU Node에 직접 연결된 설비나 요소들을 COU Node의 Level-3 자식노드로 하고, 각 자식노드에 대하여 연결된 설비나 요소들을 계속해서 넓이우선탐색(Breadth First Search(BFS)) 방식으로 탐색하며 자식노드들을 생성하며 진행한다. 탐색한 노드가 이미 다른 노드의 진행 중에 생성된 노드를 만나면 자식노드가 아닌 Graft로 연결하고 해당 노드는 더 이상의 탐색을 중단하여 Cycle의 형성을 방지한다. 상기와 같이 진행하다가 COU Node로 되돌아오고 더 이상 COU에 연결된 탐색할 설비나 요소들이 없으면 해당 ‘Configuration BUSH’가 완성된다.
상기 ‘Adjacency BUSH’는, 먼저 가상의 Root Node를 설정하고 모든 설비나 요소 Node들을 Root Node의 Level-2 자식노드(Children Node)로 하고, 상기 Level-2의 각 자식 노드에 연결되거나 인접한(Adjacent) 여타 Level-2 노드들을, 상기 각 Level-2 노드의 Level-3 자식노드로 연결함으로써 구성이 완료된다. 상기 ‘Adjacency BUSH’는, Tree 구조이면서 같은 Level-2 노드들이 다른 Level-2 노드들을 상호 자식노드들로 가질 수 있어서, 부모 자식관계가 뒤바뀌는 점에서 전통적인 Tree와 구별된다. 각 노드들이 상호 many-to-many와 같이 복합적으로 연결되고 물리적인 형상이나 구성이 따로 목표관리를 위한 추가적인 정보를 제공하지 않을 경우에는 ‘Configuration BUSH'를 별도로 구성하지 않고 ’Adjacency BUSH‘만 구성할 수도 있다. 구성하는 BUSH는 STUMP의 Master Facility Management Node에 Graft한다.
VINE에서와같이 BUSH의 각 노드들도 종류 내지 부문별로 구분 내지 세분하는 해당 BUSH의 전용 BDT를 구성하여 해당 BUSH의 Root Node에 Graft한다.
BUSH의 각 Node에는 해당 노드의 속성 정보를 저장하고 관리하는 Node Attribute SHRUB(NAS)을 Graft한다. NAS에는 기본적으로, 해당 Node의 일련번호, 주소(Address), 명칭, 기능(Function), 사양(Specification), Symbol, 형상(Shape or Isometrics), 물리적인 위치, 도면 내지 화면상에서의 위치, 자식노드 또는 인접노드(Adjacent Nodes) 및 Graft 정보를 저장한다. 각 노드 명칭은, Computer Network System BUSH의 경우, COU, Server, PC, Network Switch, Router, Bus와 같은 일반적인 명칭을 Node Name의 일부로 사용하여 해당 노드의 기능 내지 특성을 구별할 수 있도록 한다.
서버 노드의 경우에는 상기 기본적인 속성 외에도 Web Service, FTP, Email과 같은 제공하는 서비스 정보와, ERP, MES, FMS, SCADA, PI Server, EDMS(Electronic Document Management System), ECMS(Enterprise Content Management System)와 같은 서버의 종류 내지 기능과, 그 외 각종 project management tool이나 design integration tool 및 engineering software들과 연동 시에는 상호 Data 통신 방식이나 프로토콜(Protocol)과 교환하는 Data 내용을 속성값으로 저장한다.
Project/Task의 목표관리를 위해 구축하는 본 발명의 플랫폼의 구성도 BUSH로 나타내고 Super Tree에 포함하여 함께 관리할 수 있도록 함으로써, 플랫폼 자신의 구성, 기능 및 성능관리는 물론, 여타 서버들과의 연동 및 정보 교환을 통한 목표관리 업무의 일원화가 가능하도록 한다.
BUSH에 행하는 전용 조작으로는, ‘display_BUSH’, ’display_Schematics‘, ’monitor_Operating_State’, ‘expand_Node‘, ’trace_Path'와 같은 조작들이 있다.
예를 들어 Computer Network System을 나타내는 BUSH의 경우에는 추가로 ‘show_Protocol’, ’expand_Compound-Node‘, ‘monitor_Traffic’, ’trace_Communication_Path‘와 같은 조작들을 예로 들 수 있고, PC나 컴퓨터 서버의 경우에는 Expand하여 ‘monitor_Response_Time’, ’monitor_Page_Fault‘, ‘monitor_Port’, ’monitor_Program_Behavior‘, ’monitor_Virus‘, ‘monitor_Hacking’, ’monitor_User-behavior‘, ‘serve_User_request’, ‘optimize_Time_Quantum’, ’optimize_Working_Set_Size‘, ‘optimize_Cache_Size’, ’monitor_Start_Program‘, ‘monitor_System_Call’, ’monitor_Background_Program‘과 같은 상세 조작들을 추가할 수 있다.
상기 각 조작의 목적이나 기능은 조작의 명칭과 같으며, Project/Task의 분야와 특성에 따라 그 구체적인 내용과 수행 방법을 달리할 수 있다. 예를 들어 상기 ‘trace_Path’는 BUSH에서 임의의 출발(Start) Node로부터 임의의 행선지(Destination) Node까지 존재하는 모든 경로(단 Cycle은 배제)를 탐색하기 위한 조작으로 정의할 수 있으며, Adjacency BUSH를 확장해 가며 다음과 같은 3 단계의 탐색 방법으로 수행할 수 있다.
Step 1. 경로를 탐색하려는 Adjacency BUSH의 Level-2 노드들 중 출발노드(Start Node)를 선정하고 Loop 변수 ‘i’를 2로 Set한다.
Step 2. Set한 Level i 노드의 각 Level (i+1) 자식노드들에 대하여
(1) 해당 자식노드가 출발 Node이거나 직전 상위 Level의 부모노드 또는 출발 Node로부터 현재 자식노드에 이르는 PPN 경로에 이미 포함된 노드이면 해당 자식노드는 가지치기(Pruning)를 한다.
(2) 해당 Level (i+1) 자식노드가 행선지 Node이면, 출발 Node로부터 해당 행선지 Node에 이르는 ‘Plant Path Name'(PPN)을 발견한 상대 경로 중에 하나로서 포함시킨다.
(3) 그 외의 나머지 각 Level (i+1) 자식노드들에 대하여는 해당 노드의 Level 3 자식노드들을 복사하여 Level (i+2) 자식노드로서 연결하고, i = i+1으로 Increment한 후, Step 2를 반복한다.
(4) 상기 (3)에서 그 외 나머지 자식노드가 없으면 Step 3로 이동한다.
Step 3. 발견한 모든 상대 경로를 보고한다. ■
상기 3단계의 경로탐색은 Depth-First Search(DFS) 방식으로 이루어지며, Step 2 (1) 에서는 자연스럽게 탐색과정의 Cycling을 배제한다. 각 Arc 마다 비용이나 거리를 할당하고 경로 탐색 중 기 발견된 Minimum Cost보다 비싸지는 경로는 Prune하면서 탐색을 진행하면 Minimum Cost Path를 간단하게 찾아낼 수 있다. 상기와 같이 BUSH에서 임의의 출발 Node로 부터의 행선지 Node까지의 경로를 모두 추적하기 위해 확장한 Adjacency BUSH를 'Expanded Adjacency BUSH‘라 한다. 상기 ’trace_Path‘조작의 3 단계 수행 방법도 그 내용을 명시적으로 나타내기 위해 후술하는 ‘규칙'(Rule)으로써 구현한다.
이어서 SHRUB의 구성과 용도에 대해 상세히 설명한다. 도 6과 도 7에 각각 NAS(Node Attribute SHRUB)와 Rule SHRUB의 구성 예를 보인다.
상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH 자체에 저장되는 정보 이외에, 플랫폼에 기본적으로 주어지는 목표관리 업무를 수행하거나, PM이 내리는 지시나 부여하는 임무를 이행하거나, 여타 관리자들로 부터의 요청을 접수받아 처리하기 위해 필요로 하는, 일체의 지식(Knowledge)과 정보(Information)를 Node와 Node 간의 연결관계로 나타내는 Tree Data Structure 형태의 Knowledge and Information Model을 구성하여, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)과 함께 이를 'SHRUB'으로 정의하고 활용한다.
상기 일체의 지식과 정보는, 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH의 모든 노드들의 속성값(Attribute Value)과, 각종 산술 및 논리 연산, 상황 판단, 원인 추적, 대책 수립, 조치 이행 및 절차 진행을 위한 지식 및 정보와, 상기 속성값과 지식 및 정보를 활용하여, 상기 플랫폼의 기본 업무, PM이 내리는 지시나 부여하는 임무 및 여타 관리자로 부터의 요청을 처리하기 위해 필요한 추론(Reasoning and Inference)과 판단을 할 수 있는 방법으로서의 규칙(Rule)을 포함한다.
기본적인 SHRUB으로서는 SHRUB 자신을 포함한 각 PLANT Node들의 속성 정보들을 저장하고 관리하기 위해 각 PLANT Node들에 Graft하는 ‘Node Attribute SHRUB’(NAS)이 있다. NAS를 구성하는 각 속성 노드에는 해당 속성값을 직접 저장할 수 있고, 해당 속성을 세분하는 자식노드들을 연결할 수도 있으며, 해당 속성과 관련된 여타 PLANT들을 Graft할 수도 있다.
예를 들어, Task BDT의 각 상세 수준(Level)의 Task Node에는 ‘NOA(Nature of Activity) Node, ’ Progress Management Node’, ‘Deliverable Management Node’, ’Resource Management Node‘, ‘Cost Management Node’ 및 ‘Event Management Node‘와 같은 노드들을 포함하는 NAS를 Graft할 수 있고, 다시 상기 각 속성노드에는 해당 속성을 세분하는 자식노드들을 갖도록 하거나 해당 상세 속성들을 포함하는 별도의 Management SHRUB를 구성하여 Graft할 수도 있다. 예를 들어 상기 ’NOA Node‘에는 해당 Task의 수행기간, 예산, 구체 내용, 현재(Present) 상황 데이터들과 Time Tag, 및 담당자와 같은 해당 Task 전체 및 공통 정보를 관리하기 위한 Task Management SHRUB’을 Graft할 수 있다.
상기 Task Node에는 또한 해당 Task의 진행을 관리하기 위한 ‘Progress Management IVY'를 Graft하고, Graft한 ‘Progress Management IVY'의 각 노드('Day Node'로 가정)에도 NAS를 Graft 한다(601). ‘Progress Management IVY'의 각 IVY Node에 Graft하는 NAS에는 다시 해당 ’Day' Node의 Project(Master) Node Number(602), Graft 정보와 같은 Day Node 자체의 정보를 관리하기 위한 ‘Self Information Node'(603)와, 해당 Task의 진행과 진도를 관리하기 위한 'Daily Progress Management Node'(604), ‘Deliverable Management Node’(605), ’Resource Management Node‘(606), ‘Cost Management Node’(607)및 ‘Event Management Node‘(608)와 같은 노드들과 상세 정보를 포함하는 후손 노드들을 포함한다.
또한 상기 각 Management 속성 Node 노드들 중에 진행하는 시간에 따라 상세 진도나 상황을 관리할 필요가 있는 노드에는 'Hour' IVY(217, 419, 609)나 'Minute' IVY와 같은 상세 시간단위의 IVY들을 Graft하고, 해당 상세 시간단위의 IVY들의 각 노드에도 NAS를 Graft하여(610), 실시간에 연속적으로 수집하는 데이터들의 수집 횟수(Count), 평균값, 최대값, 최소값, 최신값 및 표준편차와 같은 상세 Task 관리 정보들을 그 속성값들로서 저장하고 활용한다.
상기 Daily Progress Management Node(604)는, 기 수립한 전체 진도 대비 해당 일의 Task 실행계획 진도의 비율인 'Daily Execution Plan'과(611), 해당 일의 실제 투입 가능 Resource 상황을 반영하여 당일 시작 시 수립하는 실행계획인 ‘Daily Morning Plan‘과(612), 당일 경과 시 실제 완료한 실적진도인 'Daily Actual Progress' 값과(613), 당일 계획 대비 실적 진도의 비율을 나타내는 진도율(Progress Rate)과(614), 진도율 값으로 부터 판단한 진도 상태(Progress State)(615) 정보를 후손노드들(Descendant Nodes)에 포함한다.
상기 Task BDT 외에도, Facility BDT, Resource BDT, 각 VINE 전용 BDT 및 BUSH 전용 BDT의 각 노드에도 목표관리 관련 정보를 포함하는 NAS와, 진도 및 Schedule과 운영상태감시 관리를 위한 IVY들을 Graft한다.
그 외의 SHRUB으로서 Rule BDT의 각 Rule Name Node의 속성으로 Graft하는 ‘Rule SHRUB’과, 임의의 노드에 필요에 따라 SHRUB으로 구성하여 속성으로 Graft하는 'QUEUE', 'STACK', 'LIST' 및 ‘TABLE'이 있다.
상기 'QUEUE‘, ’STACK' 및 'LIST'는 2-Level의 SHRUB으로 구현하며, Root Node에는 해당 SHRUB의 종류, 명칭, 자식노드의 수를 속성으로 저장하고, 자식노드들은 각 요소들을 나타낸다. Nested List의 경우에는 내려가는 깊이만큼 Level이 증가된 SHRUB으로 나타낸다. 통상의 'TABLE'이나 그 외 2-D 배열(Array)의 경우에는, Root Node에 각 Column들의 명칭과 수, Row의 수를 속성으로 저장하고, Root Node의 각 Level-2 자식노드들은 각각 Row가 되며, 각 Level-2 자식노드들의 Level-3 자식노드들은 해당 Row의 각 Column을 나타낸다. 따라서 Root Node의 자식노드들의 수가 Row의 수가 된다. 3-D 이상의 Table이나 배열(Array)들도 같은 방식으로 SHRUB의 Level을 늘려가며 구성한다.
SHRUB에 적용하는 전용 조작으로서 'Node_Eval', 'Rule_generate', 'Fact_Assert', 'Rule_invoke', 'Rule_execute'와 같은 조작들을 정의한다. 특히 상기 QUEUE의 경우에는 'Arrive' 및 'Depart', STACK의 경우에는 'Push‘ 및 'Pop', List의 경우에는 현재위치(Present Location)에서 다음 요소를 접근(Access)하기 위한 ’take_Next'와, 임의의 n번째 List 요소를 Access하기 위한 'take_nth', Table의 경우, ‘Row i’에서 ‘Column j’의 요소를 접근하기 위한 ‘take_ij_th’와 같은 조작을 정의한다.
플랫폼 또는 목표관리시스템의 구현 Language에 따라 Node Name(Given Name, PPN, STPN 및 RSTPN을 포함) 자체가 변수로서 값을 가지도록 할 수 있고, 해당 Node의 NAS에 ’Value‘ Node를 포함하여 값을 저장하거나, ‘Eval Expression’Node'를 포함하여 Evaluate할 수 있는 ‘표현’(Expression)을 List의 형태로 저장할 수 있다. 상기 'Node_Eval'은 특정 Node Name을 평가(Evaluate)하면, 해당 Node가 변수로서 가지고 있는 값을 Return하거나, 또는 해당 Node의 NAS에 포함되는 Value Node의 값을 Return하거나, ‘Eval Expression’ Node의 Expression을 Evaluate(간략히 'Eval')하여 값을 Return해 주는 조작이다. 상기 'Value' Node는 해당 Node가 가지는 값의 특성에 따라 'Real Value' 및 'Expected Value'와 두 값 간의 일관성 여부를 검사하는 'Consistency' Node를 자식노드로 갖는다. 상기 'Real Value'는 Sensor, 계측기, 여타 서버 또는 관리자들로 부터 실제로 입력되거나 확인되는 값이고, 'Expected Value'는 논리적으로 기대되거나 판단되는 값이며, 'Consistency'는 상기 두 값이 실질적으로 일치하는 지의 여부를 판단한 결과 값으로서 Yes, No 또는 Null(모름) 값을 갖는다.
상기 ‘Rule_generate’ 조작은 PM으로부터 내려지는 지시나 Team원 또는 여타 관리자 내지 관련자들로 부터의 요청과 플랫폼의 기본 업무 내지 기능들을 처리하기 위한 구체적인 방법(Methodology)과 지식(Knowledge)을 나타내고 이행하기 위한 ‘규칙’(Rule)들을 SHRUB으로 구성하는 조작이다.
모든 Rule은, PM이 플랫폼에 내리는 지시나 부여하는 임무, Project/Task 관련자들의 요청 및 플랫폼의 기본 기능 내지 업무를 처리하기 위한, 객관적(Objective) 또는 주관적(Subjective)인 방법(Method) 내지 방침, 산술 내지 논리 연산, 추론(Inference and Reasoning) 또는 설정한 기준에 따른 판단, 과정(Process) 내지 절차(Procedure), 전략(Strategy) 내지 작전(Tactic or Operation) 및 Know-how를 포함하는, 지식(Knowledge) 및 정보(Information)의 표현으로서, 그 내용을 명시적(Explicit)으로 나타내고 자유로이 Update하며, 일관된 구성(Consistent and Unified Framework)으로써 Super Tree 내에 포함하고 목표관리에 활용하기 위해 Super Tree의 SHRUB으로 구현한다. Rule을 나타내는 SHRUB을 ‘Rule SHRUB’ 또는 간략히 ‘Rule'이라 하고, Rule의 명칭은 Rule SHRUB의 Root Node의 명칭과 같다. 따라서 전술한 SWEEP 기법이나 GRACE 기법은 모두 Rule로서 구현하고 실행한다.
Rule SHRUB의 Root Node(701)는 조건부(Condition Part)로서의 'LHS(Left-hand Side) Node‘(702)와 집행부(Action or Execution Part)로서의 'RHS(Right-hand Side) Node'(703)인 2개의 자식노드를 갖는다. 상기 LHS와 RHS는 각각 ‘조건부'(Condition Part)와 ’집행부‘(Action Part), 또는 '전제조건부'(Premise Part)와 '결론부'(Conclusion Part), 또는 '선행조건부'(Antecedent Part)와 '후속결과부'(Consequent Part)로도 불린다. 호출되면 조건 없이 집행되는 Rule의 경우에는 LHS가 없이 RHS 만으로 구성될 수도 있다. Root Node의 자식노드인 LHS Node와 RHS Node를 각각 'Top LHS Node'와 'Top RHS Node'라 한다.
상기 ‘Top LHS Node’(702)와 ‘Top RHS Node’(703)는 다시 각각 하나 이상의 자식노드들을 비롯한 후손노드들(Descendant Nodes)을 가질 수 있고, 각각 해당 후손노드들을 거느리는 Subtree의 Root Node가 된다. Rule의 조건부가 1개의 조건만을 포함하면 LHS Node를 명시적으로 생성하지 않고 해당 Node 자체가 ‘묵시적(Implicit)'인 LHS Node, 즉 Condition Node가 되고, 집행부도 1개의 행위만 포함하면 따로 RHS Node를 생성하지 않고 해당 Node 자체가 묵시적인 RHS Node, 즉 Action Node가 될 수 있다. 하나의 LHS Node와 RHS Node만을 갖는 Rule을 특히 'Simple Rule'이라 한다.
Rule은 해당 Rule로써 행하려는 행위를 구체화하기 위해, 추가적인 Rule들을 내부적으로 직접 포함하거나 또는 Graft를 통해 연동하여 집행할 수 있다. 내부적으로 직접 포함하는 Rule의 Root 역할을 하기 위한 Node를 ‘Internal Rule Node’라 하며, 'Internal Rule Node’도 Rule의 Root로서 LHS Node(705)와 RHS Node(706)를 자식노드로 갖는다. 또한 추가적인 외부 Rule을 Graft하기 위한 Rule Node는 ‘Rule Graft Node'(707)라고 한다.
상기 Rule을 구성하는 'Rule SHRUB Node'의 종류로는 ‘Root Node’, ‘Top LHS Node’, ‘Top RHS Node’, 'LHS Node', 'RHS Node', 'If Node', 'Then Node', ‘Else Node', ‘Internal Rule Node’‘Rule Graft Node', 'End Node', 'Exit Node', 'Return_to Node', 'Go_to Node', 'Wait Node' 및 각종 ‘Operation Node('Performing Node' 또는 ’Acting Node‘로도 칭함.)’가 있다. 상기 ‘Then Node’는 다시 'Then Node' 또는 'True_Then Node'(Default), 'False_Then Node', 'Else_Then Node‘ 및 'Case_Then Node'와 같은 상세 종류로 구별할 수 있다.
'Rule SHRUB Node'(또는 간략히 'Rule Node')도 여타 SHRUB Node에서와 마찬가지로 속성을 가지며(708, 709), 자식노드의 수, 명칭, 해당 노드의 'Eval Expression'(710, 711), Node의 값(Value), 자식노드들 간에 만족해야 할 논리 조건 및 Graft 정보를 포함한다. 상기 논리 조건으로는 'AND', 'OR' 및 'ALL‘을 들 수 있다. 상기 ’All'은 각 자식노드들을 Eval 결과와 관계없이 모두 Eval하는 논리로 정의한다.
상기 ‘Eval Expression’은 List 표현으로 나타내는 것을 기본으로 한다. List의 첫 요소는 산술 연산자 또는 논리 연산자이거나 특정 행위를 지시하는 SP 표현이 되고, 통계나 수학 Software Package와 같은 여타 S/W Package나 Tool과 연동 시에는 해당 Package나 Tool의 함수명이 될 수도 있다. 두 번째 요소 이하는 해당 연산이나 행위의 대상과 값을 나타내거나 결과값을 저장하기 위한 STPN 내지 STPN Template와 같은 하나 이상의 Argument로 구성된다. List는 또한 Nested 될 수도 있다. 상기 List 형태의 Eval Expression에 사용되는 행위를 나타내는 전형적인 SP의 예로는 ‘Assert', 'Return_to', 'Go_to', 'Exit', 'End', 'Set_as', 'Put_in', 'Take_next', 'Take_nth', 'Wait' 등이 있다. List를 Eval할 경우에는 해당 연산이나 지시가 직접 수행된다.
각 Rule SHRUB Node를 ‘Eval’할 경우, 여타 SHRUB의 노드들과 마찬가지로 해당 노드가 직접 특정 값을 가지고 있는 변수 노드(Variable Node)일 경우에는 해당 값을 Return하고, 그 외에는 해당 노드의 속성 노드인 'Value Node'의 값을 Return하거나, 또는 'Eval_Expression‘을 Eval하여 그 내용대로 수행하고 결과를 Return한다.
Rule을 범용으로 활용하려고 할 경우에는 경로변수 표현을 사용하는 Template Rule로서 구성하고, 호출시 변수들을 구체적인 값이나 표현으로 치환하며 구체화하여(Instantiate) 집행이 가능해 지도록 한다.(713) 예를 들어 '?task'와 같은 변수표현을 사용하는 STPN의 경우, Task BDT를 깊이우선탐색(DFS) 순서로 방문하며 Task BDT 내의 모든 Task들의 실제 Name을 가져와서(Retrieve) 순차적으로 '?task'를 치환해 가며 Loop를 구성하여 전체 Task들에 모두 적용할 수 있도록 하거나, '?day'와 같은 변수표현을 포함하여 구체적인 날짜들로 치환해 가며 적용할 수 있도록 한다.
상기 'Rule_generate'는 Rule을 생성하기 위한 조작이며, Rule은 Rule SHRUB을 다음과 같이 구성하여 생성한다: (각 Rule Node의 속성은 중괄호(Brace)로 표현하고, 부연 설명(Comment)은 괄호(Parenthesis) 안에 기술하기로 한다)
Step 1. Root Node {속성: 해당 Rule의 호출 조건; Rule 집행을 위해 제공해야 할 정보를 포함하는 노드의 STPN 또는 STEM; 치환해야 할 노드변수의 수 및 노드변수 표현, 또는 특정 PLANT 명; Rule 집행결과의 Return 방법(Return 수단, 제시 방법 및 형식, Return해야 할 값을 저장하는 STPN 또는 PLANT 명(List, Table 등 포함)); 노드 자신의 Preorder, Inorder 및 Post Order 방문 시의 각 Eval Expression); Graft 정보; Rule 집행 시의 집행내용 설명 표현}
Step 2. LHS Node 및 그 Children Nodes {속성: 노드 자신의 종류(전술한 Rule SHRUB Node의 종류 참조); 노드 자신의 Preorder, Inorder 및 Post Order 방문 시의 각 Eval Expression (자식노드들의 Eval 조건(AND, OR, ALL 등) 포함, 단 자식노드가 없을 경우에는 Preorder Eval Expression만 존재); 자식노드들의 수; 자식노드들의 명칭, 번호 및 종류, Graft 정보}
Step 3. RHS Node 및 그 Children Nodes{ 속성: 노드 자신의 종류; 노드 자신의 Preorder, Inorder 및 Post Order 방문 시의 각 Eval Expression (자식노드들의 Eval 조건(AND, OR, ALL 등) 포함, 단 자식노드가 없을 경우에는 Preorder Eval Expression만 존재); 자식노드들의 수; 자식노드들의 명칭; 번호 및 종류; 자식노드들의 Eval 조건(AND, OR, ALL); Graft 정보} ■
상기 'Eval Expression'에는, 변수노드의 치환 정보, Instantiate된 Fact의 Assert(712), 집행 결과의 보고 방법(형식 및 내용, 수단(모니터, Smart Phone, Alarm)), Loop 명령(Return_to, Go_to, Local_Fact_Assert)), Local Loop의 종료(Exit), 다음 방문 자식노드의 결정, 및 Rule 집행의 종료 조건 및 종료 명령(END)도 포함한다(713).
상기 'Fact_Assert' 조작은, Super Tree의 SHRUB을 비롯한 각종 PLANT의 특정 노드에 값이 입력되거나 Set될 경우, 해당 노드의 Name과 값을 Fact로서 ‘확인’(Assert)내지 ‘공표’(Advocate)하여, 해당 Fact의 생성이나 Fact의 값을 호출(Invoke) 조건(Condition)으로 포함하고 있는 ‘규칙’(Rule)들을 호출(Invoke)하고 집행(Execute, Fire, 또는 Trigger로 표현)하기 위한 조작이다. 각 ORE STEM도 해당 지시가 내려지거나 임무가 부여되거나 요청이 입력되면 해당 이벤트를 발생된 Fact로서 Assert를 할 수 있다.
Rule Node의 Eval Expression 표현에는 Assert되는 Fact와의 유연한(Flexible) Match나 Rule의 범용적인 사용을 위해 '?task', '?facility', '?resource', '?time' 또는 ‘?day'와 같은 ’변수명 노드‘(Variable Name Node) 표현들과, 한 개의 임의의 노드표현과 Match될 수 있는 ‘&’나 하나 이상의 Node Name들과 Match될 수 있는 ’*‘와 같은 Wildcard 표현이나, ’/../‘와 같은 Path 생략표현들을 포함할 수 있다. 상기 ‘Variable Name Node’들을 포함하는 Expression의 경우, 포함되는 해당 ‘Variable Name Node’표현들을 구체적인 Node Name으로 치환하면, 해당 Expression이 포함하는 STPN의 전체 조건표현이 ‘실체화’(Instantiate)되어 구체적인 STPN 내지 Fact로서 ‘Assert’가 가능해 진다. 또한 Rule에 포함되는 STPN의 표현을 간략화하기 위해, 전술한 바와 같이 STPN의 Context로부터 해당 Path에 포함되는 것이 명백한 Node의 경우에는 모두 생략하여 단축한 STPN으로 표현할 수 있다. 상기와 같이 범용으로 적용하기 위해 변수 표현과 Wildcard Node들을 포함하는 Rule을 ‘Template Rule'이라고 한다.
상기 'Rule_invoke'는 Rule을 집행하기 위해 호출하는 조작이다, Rule은 일정 시각이 도래하거나 일정 시간 간격으로 호출하는 'Time Driven Invoke', Event가 발생하면 호출하는 'Event Driven Invoke', 및 원인 파악을 위해 호출하는 'Goal Driven Invoke'와 같은 방법으로 호출한다. 상기 'Event Driven'은 'Fact Driven' 또는 'Data Driven' 으로도 불리고, Forward Reasoning 방식을 주로 사용하고, 'Goal Driven'은 'Object Driven'으로도 불리며, 주로 Backward Reasoning 방식으로 추론한다. SWEEP 목표관리 기법은, 수행해야하는 대부분의 입무 내지 Platform Task들을 각 임무 내지 Task별로 설정하는 시각 내지 시간 간격에 따라 계속적 및 반복적으로 수행하는 'Time Driven' 방식을 기반으로 진행하며, 각 이벤트나 Assert되는 Fact는 해당 발생 시점에서 'Event Driven'이나 'Goal Driven' 방식으로 처리한다.
상기 'Rule_execute'는 Invoke한 Rule의 각 Rule SHRUB Node들을 Root Node부터 순차적으로 방문하여 'Eval’해 가며 해당 Rule을 ’집행‘(Execute)하는 조작이다.
Rule의 집행(Execution)은 주로, 플랫폼의 기본 엽무 내지 기능의 수행, 특정시간에 규칙적으로 또는 연속적 및 지속적으로 반복 처리하고자 하는 목표관리 업무의 처리, PM의 지시사항이나 PM으로부터 부여받는 임무의 수행, Project/Task 관련자들의 문의, 요청, 건의, 상호 정보 및 의견교환 및 협의사항의 처리, 및 수시로 발생하는 이벤트(Event)나 리스크(Risk)들의 처리를 목적으로 한다.
매시간, 매일 또는 매주와 같이 특정시간 도래 시 규칙적 및 지속적으로 수행해야 하는 플랫폼의 업무처리를 위해, 해당 특정시간이 되면 ‘현재 시각(Present Time)을 Fact로서 Assert하고, 해당 시간 도래를 조건으로 Invoke해야 할 Rule들을 순서대로 RHS 노드로 포함하여 순차적으로 Invoke하는 Rule을 구성하며, 이를 ‘Timer Rule‘로 정의한다. 상기 Timer Rule은 특정 조건이 만족되는 시각이 도래하면 호출하도록 설정할 수도 있다.
목표를 설정하고 달성하려는 Project/Task의 분야와 특성에 따라 플랫폼은 해당 분야와 특성별로 구성한 Super Tree의 기본적인 Skeleton과 Template Rule들을 제시하며 해당 Project/Task의 목표관리 시스템의 구체적인 구축과 구축된 시스템의 운영을 지원한다.
플랫폼이 가동되면 Project/Task 총괄관리부(801)의 기능을 담당하는‘Project Manager Agent’가 생성되며, Project Manager Agent는 생성되는 대로 플랫폼의 각 기능 부문(도 8)을 담당하는 지능 Agent들을 생성한다. 생성된 Agent들 중 'Knowledge-base Manager Agent'는 Rule의 생성(Generation)과 Update 및 호출(Invocation)을 관리하고, 여타 Agent들이 Rule을 집행하며 담당 임무를 수행하도록 지원한다.
플랫폼의 각 기능을 담당하는 Agent들에 의해 특정 Rule이 호출(Invoke)되면, 상기 Knowledge-base Manager Agent는 Rule BDT에서 해당 Template Rule과 Rule 구체적인 집행환경(Execution Context)인 STPN과 STEM을 공급하며 호출한 Agent가 해당 Template Rule을 실체화(Instantiate)하며 집행할 수 있도록 지원해 준다. 각 Agent는 호출한 Rule의 Root Node부터 순차적으로 방문하여 방문한 Rule Node의 ‘Eval_Expression’을 Eval해 가며 Eval 결과에 따라 Rule을 집행해 나간다. Rule Node의 방문은 해당 Rule SHRUB을 깊이우선탐색(Depth First Search(DFS)의 순서로 방문해 가며 Eval하는 것을 기본으로 한다. Agent가 Eval을 위해 현재 방문 중인 Node를 'Present Eval Node'(PEN)라 한다. Leaf Node를 제외하면 자식이 2 이상인 모든 Node는 통상 1회의 Preorder, 1회 이상의 Inorder 및 1회 이하의 Post Order로 방문하게 되며, 방문 시마다 Eval Expression을 달리하여 직전에 방문한 자식노드의 Eval 결과에 따라 이후 Rule의 집행 방식이나 Argument의 설정을 유연하게 조정해나갈 수 있다. RHS의 노드들을 모두 Eval하고 Root Node로 되돌아 오면 Rule 집행은 자동으로 종료된다. Rule 집행 중에 특정 조의건 만족시 'End'를 Assert하는 Node를 만날 경우에도 해당 위치에서 Rule의 집행을 종료한다.
상기 ‘Eval Expression’의 Eval의 결과로는, True/False 또는 Y/N 의 Return, 연산의 수행, 상황의 판단, Fact의 Assert, 및 Eval Expression으로 행하고자 하는 Physical 또는 Abstract 행위를 예로 들 수 있다.
상기 ‘Rule Graft Node’를 Eval하면, Rule BDT 내에서 동일한 명칭을 가진 Alias Node에 Graft되어 있는 Template Rule의 복사본(Copy)이 해당 Rule Graft Node에 임시로 'Dynamic Graft'되며 해당 Rule Graft Node의 환경(Context)으로 실체화(Instantiate)되면서 Invoke되어 집행되고, Rule 사용이 종료되면 자동으로 Degraft된다.
Rule 내에서 Rule 자신을 반복(Loop)해서 호출(Invoke)하는 Loop를 구성할 필요가 있을 경우에는, 호출하는 위치의 노드의 Eval Expression을 'Return_to Root' 조작으로 명시하면 Rule의 Root로 되돌아가 Root Node 부터 다시 Eval을 시작하며 Rule을 재 집행하게 된다. Rule 내의 일부분의 위치에서만 집행되는 Loop일 경우에는 'Local Loop'라고 하고, Local Loop의 집행 중 Loop 집행을 중단하려고 할 경우에는 'Exit' 조작을 사용한다. 특정 노드로 이동하려고 할 경우에는 ‘Go_to’ 조작과 이동하려는 해당 특정 노드의 PPN을 직접 명시하거나, 해당 특정 노드가 특정 Fact를 조건으로 포함하고 있을 경우, 해당 Fact를 Assert하여 해당 조건에 맞거나 Match되는 노드로 이동할 수 있다. 상기와 같이 Rule 내에서의 Match를 위해 행하는 Fact_Assert를 ‘Local Fact Assert'라고 한다.
Rule 집행 중 특정 Node의 Eval 결과, PM이나 여타 관리자가 특정 값을 입력하기를 기다리거나 단위시간이 경과되기를 기다려야 할 경우에는, 해당 노드의 부모노드의 Inorder Visit 시의 Eval Expression을 'WAIT'로 하여, 해당 노드의 Eval 조건이 만족될 때 까지 기다리도록 할 수 있다. Loop를 집행 중일 경우에는, 해당 Turn은 조건이 만족되면 집행되도록 따로 Set Aside하고, Skip하며 계속 Loop를 진행하도록 한다.
이상에서 Rule의 생성과 호출 및 집행에 대해 설명하였으며, Rule들의 생성과 입력을 지원하기 위하여 ‘Rule Generation Rule'을 구성한다. Platform의 기본적인 업무와 기능을 수행하거나 예상되는 각종 이벤트를 처리하는 Rule들은 Project/Task의 특성에 따라 플랫폼 구축 시 플랫폼 구축 Engineer와 해당 분야의 전문가가 함께 구현한다. 그 외에 Task 수행 과정에서 PM 또는 여타 관리자들의 지시 및 요청을 수행하기 위한 Rule들은 'STEM' Generation Rule'을 사용하여 'ORE Generation BDT'로 생성한 해당 STEM들을 기반으로 플랫폼이 플랫폼 관리자나 PM과 함께 Interactive하게 구성한다.
생성하는 Rule들은, 해당 Rule의 적용 목적, 분야 내지 종류별로 구분하고 세분하거나 해당 Rule의 호출과 집행을 담당하는 Agent 별로 구분하고 세분하는 'Rule BDT‘의 해당 Rule 명칭의 노드에 Graft 하고, 'Rule BDT'는 STUMP의 'Platform and Super Tree Management Node'의 자식노드로 구성하는 ‘Rule BDT Node’에 Graft한다. .
이어서 STEM의 구성과 STEM을 활용하여 Rule을 구현하는 구체적인 예로서, "Report every working day at PM 6:00 every task whose daily progress state is 'Delay' "와 같은 높은 추상 수준(High Abstraction Level)의 지시를 PM이 플랫폼에 내리는 경우를 예로 들어 설명한다.
먼저 'ORE Generation BDT'(도 3)와 'STEM Generation Rule'을 활용하여 제시하는 GUI를 통해, 순차적으로 Node와 속성의 후보군을 제시하고, 특정 노드나 속성들의 선택이나 입력을 받아 다음과 같이 해당 STEM을 구성한다. (주경로와 속성을 동시에 표현하기 위해, 속성은 중괄호(Brace) ' { }' 내에 나타내기로 한다.):
Depth 0 Node: STEM Root {Issue_Time: ‘Present’, Title: ‘Task_Report_Order’Text_Expression: "Report every working day at PM 6:00 all tasks whose daily progress state is 'Delay' ", Orderer: PM}
Depth 1 Node: ‘Report’(SP) {Report_Time: PM 6:00, Everyday except Holiday, Reporting_method: PC(Name) AND Hand_phone(Number), Report_format: Format_No}
Depth 2 Node: ?task(Target_Object) {Object_task: All_tasks in Task BDT(DFS with Postorder Search)}
Depth 3 Node: 'Daily_progress_state'(Variable) {Condition: (EQ ?task // ?day // Daily_progress_state 'Delay'), ?day: Today} ■
상기 입력으로 다음과 같은 ORE STEM이 생성된다.
ORE_STEM_Node_Name (Node_Number: Number, Issue_Time: Present, Title: ‘Daily_Delayed_Task_Report_Order’, Text_Expression: "Report every working day at PM 6:00 all tasks whose daily progress state is 'Delay' ", Orderer: PM} / 'Report' {Report_Time: PM 6:00, Everyday except Holiday, Reporting_method: PC(Name) AND Hand_phone(Number), Report_format: Format_No} / Target_ Object: ?task {Object_task: All_tasks in Task BDT(DFS with Postorder)} / State: Daily_progress_state {Condition: (EQ? task// ?day// Daily_progress _state 'Delay'), ?day: Today} ■
도 7에 특히 상기 ORE STEM을 기반으로, 해당 지시를 이행하기 위한 Rule의 구성을 보인다. 구성하는 Rule은 범용으로 사용하기 위해 변수노드(Variable Node) 표현을 포함하는 Template Rule로 구현하였다.
상기 Rule의 집행을 위한 조건부 노드의 ‘Eval Expression’은 (EQ ?task//?day//Daily_progress_state 'Delay')와 같이 된다(710). 상기 Eval Expression에는 노드변수인 ‘?task’와 ‘?day’를 포함하고 있으며, ‘?day’는 당일의 IVY Node Number로 대치하고, Task BDT의 모든 Task를 깊이우선탐색(Depth First Search: DFS) 방식으로 순차적으로 방문하며 '?task'를 실제 Task Node Name으로 대치하면, 상기 STPN은 ‘Task-i//kth_day//Daily_progress_state’와 같이 실체화(Instantiate)되고, 'Return_to Root' 조작(712)으로 Root로 돌아가 다시 Rule 집행을 시작하며 LHS의 조건부 표현으로 되돌아가 해당 Task의 ‘Daily Progress State' 속성 Node 값이 'Delay‘로 Set되어 있는지 여부를 검사하는 과정이 모든 Task들에 대해 반복적으로 이루어지게 된다. 추가로 매 근무일의 오후 6시가 되면 상기 Rule을 호출하는 Timer Rule을 구성한다.
이상의 설명에서와 같이, Root Node(701)가 Top LHS Node(702)와 Top RHS Node(703)를 가지며, LHS Node와 RHS Node 모두 임의의 수의 자식노드들을 가질 수 있고, Rule을 구성하는 각 노드들 즉 ‘Rule SHRUB Node’들이 그 자식노드들의 수와 'Eval' 방식이나 조건을 NAS의 속성값으로 가지며, Root Node와 각 Rule SHRUB Node의 속성과 Eval Expression에는 STPN과 STEM 정보를 포함하여 Rule의 집행환경(Context)을 나타내고 활용할 수 있으며, Rule 내에 ‘Internal Rule’을 포함하거나 다른 Rule을 Graft할 수 있도록 함으로써 Module화된 지식(Knowledge)의 조합으로 구성하고, Template Rule로 구성하여 Rule의 범용성을 제고하며, Rule 스스로 자신을 반복 집행할 수 있도록 구성하는 Rule을 ‘Super Rule’로 정의한다.
Super Rule은 LHS와 RHS 모두 LHS와 RHS를 반복해서 포함할 수 있고, Rule의 집행은 DFS 방식으로 좌에서 우로 진행하며 Rule Node들을 방문하여 방문한 Node의 ‘Eval Expression'을 Eval하며, 진행 중 Eval하는 Node의 Eval Expression에 'Return_to Root' 조작을 사용하여 Rule을 재 집행하는 Loop를 구성할 수 있고, 'Loacal Fact Assert'나 'Go_to' 조작을 사용하여 Rule내에서 국지적인 Loop를 형성하거나 임의의 위치로 이동하여 집행할 수 있고, 특정 Node의 Inorder 방문 시 'WAIT' Eval Expression을 사용하면 해당 위치에서 Rule의 집행을 잠정적으로 중단하며 자식 LHS Node에 조건으로 포함된 Fact가 Assert될 때까지 기다리도록 할 수 있으며, 'Eval Expression'이 'END'일 경우에는 해당 위치에서 Rule 집행을 강제로 종료시키고, 계속 진행하여 최 우측(Rightmost) Node까지 Eval하여 Root로 되돌아 오면 자동으로 종료된다.
상기와 같은 ‘Super Rule’의 구성으로써, 논리적인 추론, 판단, 절차 및 행위의 내용과 흐름을 명시적으로 나타낼 수 있고, Rule을 Node의 삽입이나 이동과 같은 SHRUB 조작(Operation)으로 간편하게 생성하거나 Modify 또는 Update할 수 있으며, 그에 따라 높은 추상수준(High Abstraction Level)의 임무, 지시, 요청 및 플랫폼 기능의 수행을 위한 추론(Reasoning and Inference) 행위를 'Divide and Conquer' 전략으로 세분하고 모듈화하여, Super Rule 내의 모든 Node나 Internal Rule 또는 Graft된 Rule들이 공통된 문맥정보(Context)를 공유하면서 일관되고(Consistent) 초점이 맞추어진(Focused) 추론을 진행해 나갈 수 있도록 한다. 세분화와 모듈화는 각 Node 수준까지 가능하며, Node의 Insert과 Delete로 추론이나 판단 과정과 내용을 자유로이 조율하거나 수정할 수 있다. 따라서 다수의 독립적인 Rule들이 Random하게 Chaining으로 이어지며 집행되고 각 Rule들이 생성하는 단편적인 결과들 간의 연관성과 Chaining되며 집행되는 Rule들의 궁극적인 목적이 불분명한 기존의 통상적이고 산만한 Rule 집행 방식의 문제점을 개선할 수 있다. 또한, 자주 사용되는 조건이나 Action들의 조합은 해당 표현을 Internal Rule이나 Rule Grafting을 통해 공동으로 활용하며 Module화 된 Rule들의 조합으로 Super Rule을 구성할 수 있어서 ‘규칙 생성’(Rule Generation) 과정을 간략화 내지 자동화를 지원하며, Rule 자신을 반복 집행하는 Loop를 구현할 수 있어서, 진도 관리나 진행상황 관리를 해야 하는 Task들의 수가 방대한 경우에도 소수의 Rule 집행으로 정밀하면서도 간단히 처리할 수 있다.
Super Rule(이하 간략히 ‘Rule’로도 표현)의 집행 과정에서 생성되는 모든 정보는 STPN으로써 접근(Access)할 수 있는 Super Tree의 노드로서 저장한다. 정보를 저장하는 노드는 기존의 노드를 활용하거나 새로운 노드를 생성하여 추가할 수 있으며, 일시적 내지 한시적으로만 사용하거나 필요한 정보는, 사용 후 해당 노드들을 전정(Prune) 또는 Degraft하고, Prune이나 Degraft 후 ROOT와의 직간접적인 경로가 끊어진 노드들은 메모리를 회수하는 Garbage Collection을 수행한다. 반복 집행을 하는 조건(Condition)이나 행위(Action)를 나타내는 Node의 경우, Rule의 집행 중 더 이상 반복할 필요가 없어지게 되면 Instantiate된 해당 Rule에서 전정하며, 이를 ‘Dynamic Pruning'이라 한다. 이때 본래의 Template Rule은 ‘Pruning'의 영향을 받지 않는다.
따라서 Super Rule은 총체적으로, 목표를 설정하고 달성하려는 다양한 Project/Task의 분야에서, 추론(Inference 또는 Reasoning)을 통한 하나 이상의 특정 정보의 조사(Investigation) 내지 탐색(Search) 및 확인(Confirm), 진도의 관리, 상황의 감시, 정보의 생성(Creation), 산정(Estimation), 비교(Comparison), t상황의 판단 또는 결정(Decision), 분석(Analysis), 예상(Expectation) 내지 전망(Forecast), 설명(Explanation), 보고(Report) 및 제시(Display), 전략(Strategy) 수립, 요청(Request), 권장(Recommend), 및 필요한 조치(Measure)나 행위(Activity)의 직간접적인 이행(Perform)과 같은 행위들을 Rule로서 나타내고 실행할 수 있게 하며, 추론의 경로 내지 과정을 이용하여 특정 행위를 추론한 이유를 설명해 줄 수 있도록 한다.
Rue의 호출과 집행을 위해 필요한 일체의 정보는 모두 Super Tree에 포함되어 있도록 Super Tree를 구성하고, Rule의 집행 결과로 얻어지는 정보 중 새롭고 유의미(Significant)한 정보는 모두 Super Tree내에서 해당 정보의 Context에 적합한 위치에 Node를 추가하여 저장하며, 따라서 지식과 정보의 집합체인 BOGMKI로서의 Super Tree가 커지게 되는(Grow) 학습효과(Learning Effect)가 이루어 지게 된다.
또한 전술한 Super Rule의 구성 방식은, 상위 추상수준(High Abstraction Level)의 지시를 직접 플랫폼에 내리거나 임무로서 부여하거나 서비스로 요청할 수 있도록 한다. 그에 따라 PM이나 여타 Project 관련자들이 원하는 정보의 탐색이나 기능을 위해, Menu와 Sub-menu들의 경로와 기능을 일일이 숙지하고 찾아서 사용해야 하는 종래의 일방적인 Menu 제공 방식(Paradigm)들과는 달리, PM이 플랫폼에게 원하는 지시를 내리고, 업무 또는 임무를 부여하며, 그 외의 관리자들도 직접 필요한 사항을 플랫폼에게 요청할 수 있어서, 동시에 수행하고 관리해야할 Task 들이 무수히 많은 경우에도 지속적으로 정밀한 관리가 가능해짐으로써, SWEEP 목표관리 기법의 적용이 가능해지도록 지원한다. 본 발명에서는 이와 같이 상위 추상수준(High Abstraction Level)의 지시 내지 명령이나 요청을 직접 플랫폼에 내리거나 요구할 수 있도록 지원하는 I/O Service 제공 방식을 ’능동 자율 서비스'(Proactive And Smart Service' (PASS)) 방식이라 한다. 또한 Rule 내용의 명시적인 구성 방식과 NAS에 포함된 Rule 설명 표현을 활용하여 Rule이 행한 추론 행위나 판단 결과에 대한 이유나 과정의 설명이 가능하고, 플랫폼이 집행한 Rule의 구성 내용을 SHRUB 형태로 제시받을 수 있으며, Rule의 내용을 SHRUB Node의 Insert나 Delete 또는 Eval Expression의 수정으로 간단하게 수정 또는 조율할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 목표관리 플랫폼은, Project/Task 목표관리의 전 과정(Process)에서 필요로 하는 일체의 정보와 지식의 집합체인 BOGMKI(Body Of Goal Management Knowledge and Information)로서 Super Tree를 구성하고, 구성한 Super Tree를 Super Rule을 기반으로 지능 자율적 및 능동적으로 활용하며, 체계적으로 구분하고 세분한, 목표의 달성을 위해 수행해야할 모든 상세 수준(Level)의 Task(Work, Work Package 또는 Activity로도 칭함.)들에 대하여, 진행과 진도 상황을 감시하고 관리하는 목표관리 행위(‘Platform Task’라 칭함.)를, 선택하는 시간 정밀도에 따라 연속적 및 반복적으로 수행한다. 수행과정 중 플랫폼이 추가로 필요로 하는 정보나 지식은 지속적으로 수집하고, 랜덤(Random)하게 발생하는 이벤트나 리스크들을 조기에 예측하고 대처하며, 대처 결과 정보는 Super Tree의 Node로 추가하여 경험으로서 축적하고 학습(Learn)하여 활용하고, PM이나 여타 관리자들로 부터의 지시나 요구 사항을 준 자연어 표현(Semi-natural Language Expression)으로 입력받아 처리하며 진행한다. 본 발명에서 이와 같이 모든 Task의 진행상황과 Task 수행 중 발생하는 이벤트를 지속적으로 정밀하게 감시하고 관리하며 진행하는 목표관리 방법을 'SWEEP'(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법이라 한다. SWEEP 목표관리 기법의 수행은 기법도 Rule로서 구현하고 실행한다.
이어서 본 발명의 플랫폼이 상기 SWEEP 목표관리 기법을 사용하여, Super Tree를 활용하며, 전술한 5단계의 목표관리 과정(Process)을 지능 자율적으로 수행해 나가는 구체적인 방법에 대해 상세히 설명한다.
모든 ‘Platform Task’는 그 상세 내용을 명시적(Explicit)으로 나타내기 위해 Rule로서 구현하며, Rule을 집행하여 수행하고, 목표관리에 필요한 일체의 정보와 목표관리 과정에서 생성되며 저장이 필요한 일체의 정보는 모두 Super Tree의 Node로써 저장하여 활용한다.
플랫폼을 가동하면 플랫폼은 첫 번째 단계로서, 'Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계'(Project/Task Initiating and Basic Information Collection Stage)(S100)에 진입하며, 먼저 Project/Task의 목표관리 업무를 총괄하는 ‘Project Manager Agent'를 Thread 또는 Process의 형태로 생성한다. 전술한 바와 같이 Project Manager Agent는 생성되는 대로 플랫폼의 각 기능 부문을 담당하며 지원하는 전문 Agent들인, Super Tree Manager Agent, Knowledge-base Manager Agent, Progress Manager Agent, Resource Manager Agent, Event Manager Agent, Risk Manager Agent, I/O Manager Agent 및 DB Manager Agent를 생성한다. 생성된 Project Manager Agent는 'Project/Task Initiation Rule'을 호출하고 집행하여 Project/Task 관련 기본 정보를 입력받을 수 있는 ‘기본정보 입력창’(Input Window)을 제시하여, Project/Task의 명칭, 내용, 최종 목표, '최종 완성 물(Deliverable) 또는 상태(State)('Deliverable'로 총칭), 수행 주체 내지 Owner, Project Manager(PM) 또는 총괄 관리자('PM’으로 총칭), 수행기간, 전체 예산 및 위치와 같은 전체 기본정보를 PM으로부터 입력받아 'Project/Task Charter SHRUB'(211)을 구성한다.
Project/Task의 특성에 따라서 추가적인 기본정보들을 요청하여 입력받으며, 예를 들면, Plant EPC Project의 경우, Site 위치, 면적, Owner 내지 Customer, 대리자(Representative), 시행자, 수행 기간, ISBL(Inside Battery Limit) 및 OSBL(Outside Battery Limit)을 포함하는 Project의 범위(Scope) 및 관련 규제(Regulations)를 들 수 있으며, Smart Factory의 생산관리 Task의 경우에는, 생산 제품의 종류, 종류별 생산목표, 품질기준 및 목표시한을 들 수 있고, 에너지관리 Task의 경우에는, 절감대상 에너지별 에너지 사용 Baseline 및 산정근거, 일상적(Routine) 및 비일상적(Non-Routine) 조정(Adjustment)항목 및 에너지 절감량 산정 방법을 들 수 있으며, 전력계통 운영관리 Task의 경우에는, 목표 전력공급 예비율, 주파수 변동률 및 전압변동률을 들 수 있고, 컴퓨터 운영관리 Task의 경우에는, 평균응답시간(Average Response Time), Virus 감염 방지나 Hacking 방어와 같은 보안성(Security) 유지 목표를 들 수 있다.
상기 입력창은 ‘What can I do for you?', 'Please input your order or request.'와 같은 표현과 함께 PM이나 여타 관리자들이 일일이 Menu나 Submenu를 찾거나 선택하지 않고도 원하는 'Platform Task'를 직접 지시하거나 요청을 자유로이 입력할 수 있도록 하고, 입력 시는 ’Create New Project/Task', 'Continue Project/Task (Name)'과 같은 Drop-down Menu와 Text의 일부 입력 시 나머지를 자동으로 완성해 주는 입력 지원 Service를 제공한다. ’Create New Project/Task' 지시를 내릴 걍우, 지능 자율 목표관리 시스템을 구축하려는 Project/Task의 명칭과 분야에 따라 사전에 분야별로 구성한 해당 분야의 'Project/Task Charter SHRUB'의 Template를 Root를 정점으로 하는 세로 또는 가로의 Tree 구조로 제시하고, 노드의 선택이나 추가 또는 삭제를 할 수 있는 GUI를 제공한다. 특정 노드를 마우스로 선택하면 해당 노드값을 직접 입력하거나 또는 'Node Attribute SHRUB'(NAS)의 Template를 제시하여 속성값으로서 입력할 수 있도록 한다. 'Continue Project/Task (Name)'을 지시할 경우에는, DB나 Spread Sheet, 또는 XML File과 같은 형식으로 기 저장되어 있는 Super Tree를 읽어 들여 이전의 목표관리 진행 문맥(Context) 내지 환경을 회복한다. 상기 입력창은 자주 사용하는 지시나 요청의 경우, 간단한 표현의 구두 입력(Verbal Input)도 받을 수 있다.
이어서 두 번째 단계로서, 상기 ‘Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계’에서 입력받은 전체 기본정보를 기반으로, '상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계'(Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage)(S101)에 진입한다. 먼저, Sper Tree Manager Agent는 플랫폼 구축자가 각 분야별 전문가의 도움을 받아 구성하여 저장해 놓은 각종 Project/Task 분야별 Super Tree의 기본 구성 골격(Skeleton)들 중에서, 선택한 Project/Task 분야의 목표관리를 위한 Super Tree의 Skeleton을 선택하여 제시한다.
상기 제시하는 Super Tree의 Skeleton은, 해당 Project/Task 분야의 Platform의 Framework 구현 시, 플랫폼 구현 Engineer와 해당 분야 전문가들이, 해당 Project/Task 수행과 관련된 전형적인 기본 데이터, 가공된 데이터 정보, 정보들 간의 관계, 전문 지식(Knowledge), Know-how, Expertise 및 방법(Method)들을 수집하여 각종 PLANT들을 구성하고, 이들 PLANT들을 상호 연관 관계에 따라 접목(Graft)하여 구성한다. PM은 Platform과 협력하며, 제시되는 Skeleton을 설정하는 관리 방침과 Task 수행 전략에 맞추어 구체적적으로 Modify하거나 Customize해 가며 Project/Task의 목표관리를 위한 상세 Super Tree를 구성한다.
먼저 PM은 Platform과 함께 Super Tree의 기본 구성 틀(Framework)인 STUMP의 구체적인 구성을 시작한다.
제시되는 Super Tree의 Skeleton에서 Super Tree의 뿌리노드이며 동시에 STUMP의 뿌리노드가 되는 ROOT Node에는 기 구성한 상기 'Project/Task Charter SHRUB'(211)와, 전체 Project/Task 수행기간을 단위시간(Unit Time)을 나누어(Default는 ‘Day’) 일련의 Node로 연결하여 나타낸 목표관리 진행 상황을 감시하며 관리하기 위한 'Master Calendar_mapped Progress Management IVY'(212)가 생성되어 Graft되어 있다.
이어서 ROOT의 자식노드들로서 제시되는 주 관리노드들(Major Management Nodes)을 추가, 삭제 또는 수정하며 STUMP를 Customize하여 완성한다. 각 STUMP Node 별로 NAS와 BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB과 같은 각종 PLANT들을, 역시 주어지는 Super Tree의 Skeleton과 PLANT들의 Template를 활용하여 구성하고 Graft하여 Super Tree를 구성한다. 각 PLANT들의 구성과 Graft는 Node를 생성하고 Mouse로 Drag하여 연결하는 것과 같은 Graphic 입력 GUI를 제공하며, 개별 노드뿐 만이 아니라 PLANT 전체 또는 일부를 선택하고 Drag하여 연결하거나 Graft할 수 있도록 지원한다.
구체적으로 VINE 구성의 경우를 예로 들면, 먼저 Project/Task의 특성에 따라 각 VINE의 종류별로 전형적인 기본 구성 틀(Frame) 내지 Skeleton을 제시한다. 특정 생산 공정이나 계통 또는 회로의 구성에 따라 각 설비 및 소자 노드들의 Symbol을 Menu로 제공하고, PM이나 담당 관리자가 이들을 Drag하여 연결하거나 치환해 가며 구성을 진행하면 해당 VINE의 Node와 Arc들이 생성되고, 동시에 Schematic Drawing과 Physical Layout Drawing도 함께 구성된다. 특정 노드를 선택하면 해당 설비나 소자의 Default 속성 정보를 Spreadsheet 또는 Table의 형태로 제시하고 수정이 가능하도록 한다. 해당 Default 속성 정보들은 수동으로 입력하거나 여타 서버나 인터넷을 통해 입력받을 수 있다. Default 정보로는 해당 설비의 운영감시항목 정보, 운영상태 판단 기준 및 판단 명칭 정보, 발생될 수 있는 이벤트 및 이벤트 파급(Propagation) 정보, 각 이벤트를 관리하기 위한 절차 및 절차를 이행하기 위한 Rule들을 호출하기 위한 Rule 명칭의 Alias Node 정보를 포함한다. 특히 상기 이벤트 파급 정보는 특정 이벤트 발생 시 해당 설비의 Interlock Logic의 구성에 따라 자동으로 파급되어 발생되는 이벤트들을 포함한다. 상기 VINE의 구성은 여타 PLANT들의 구성과 마찬가지로 그 내용을 명시적(Explicit)으로 나타내고 자유로운 수정과 업데이트가 가능하도록 모두 규칙(Rule)으로써 구현한다. 공정이나 시스템 전체 또는 각 설비의 ‘제어 Logic 정보’는 해당 제어 Logic 회로를 나타내는 VINE을 구성하여, 해당 공정이나 시스템 또는 설비 Node에 직접 또는 NAS의 제어 Logic 속성 Node에 Graft하는 방법으로 저장한다.
상기 ‘상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계'(Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage)(S101)에 이어 세 번째 단계로서 ’태스크 수행 계획수립 단계‘(Task Scheduling Stage)(S103)에 진입한다. PM이 ‘Create Task Schedule' 지시를 플랫폼에 내리면, Progress Manager Agent는 수행해야할 전체 및 모든 세부 Task(전술한 바와 같이 Project/Task의 분야와 특성에 따라 ‘Work’‘Work Package' 또는 ‘Activity’로도 부르며, ‘Task'로 총칭)들을 분야별 내지 부문별로 계층적/순차적으로 분류 하고 세분하여 구성한 Task BDT를 제시하고, 원하는 Task Node를 선택할 것을 PM에게 요구한다. 특정 Task Node를 선택하면, 기 구성되어 해당 Task Node에 Graft되어 있는 해당 Task의 '기준 수행기간'(Baseline Duration)을 나타내는 ‘Baseline Progress Management IVY’를 제시한다. IVY의 각 노드 즉 기준 단위시간(Unit Time)은 Default를 ‘일’(Day)로 하고 이하 ’Day‘를 기준으로 설명한다. 기준 단위시간의 선정은 Project/Task의 특성에 따라 달리 선택할 수 있고, 각 IVY 노드는 필요에 따라 상세 단위시간인 ’Hour', 'Minute' 및 'Second' Node로 나타내는 하위 상세 IVY 노드들로 전개(Expand)할 수 있으며, 전개된 노드들로 구성된 IVY는 해당 상위 노드에 Graft한다. 또한 'Day' Node IVY 전체를 상위의 단위시간인 ‘Week', 'Month', 'Quarter' 및 'Year' 노드들로 취합하여 단축된(Shrink) IVY를 구성하고 단축된 IVY의 시작 노드(Start Node)에 Graft할 수도 있다.
제시하는 IVY로는 'Net Baseline Progress Management IVY’와 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY’의 2종류가 있으며, 각 태스크 수행 계획의 수립 시 PM이나 Scheduling Engineer 또는 자격이 부여된(Qualified) 각 Task 관리자가 선택할 수 있다. Task의 특성에 따라 먼저 'Net Baseline Progress Management IVY’로 Task 진도 계획을 수립한 후, 주말과 공휴일의 Work 방침을 정한 후, 일정 Calendar 날짜를 기준으로 전개하여 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY’를 생성하거나, 처음부터 Calendar 상에서 시작 날자를 지정한 후 'Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY’로 진도 계획을 수립할 수도 있다. ‘Net Baseline Progress Management IVY'로 진도 계획을 수립하여 ’Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY’로 전환할 경우, Calendar에 Mapping하는 방법으로는 전술한 바와 같이 ‘Forward Mapping’‘Reverse Mapping’및 ‘Bi-directional Mapping’의 3가지 방법이 있다. 주말이나 공휴일 없이 연속해서 Task를 수행하는 경우에는 상기 두 IVY의 길이는 같게 된다. ‘Calendar Mapped Baseline Progress Management IVY’의 각 노드는 '자체(Self) Node Number' (412)외에도 전체 Project 시작일로 부터의 경과 일수를 나타내며 Master Progress Management IVY의 Node Number인 ‘Project Node Number'를 속성값으로 가진다.(413)
상기 IVY들은 전체 Project/Task 수행기간을 가로축으로 하는 Chart 상에 각 노드를 연속되는 4각형의 마디로 나타내는 Gantt Chart 형태나 각 노드를 소형 원으로 나타내는 사슬(Chain) 형태로 제시한다. ‘Net Baseline Progress Management IVY’를 제시할 경우에 가로축은 순수한 기간/시간을 나타내고, ‘Calendar-mapped Baseline Progress Management IVY’를 제시할 경우에는 가로축에 해당 Calendar 기간을 날짜, 요일 및 공휴일과 함께 나타낸다.
Plant EPC Project나 Building Construction Project와 같은 경우에는 준공 목표 기간이나 시한이 Baseline Duration이 된다. 공장의 연간 생산목표 달성 Task와 같은 경우에는 1년이 Baseline Duration이 된다. 기업 경영의 경우 각 회계연도나 분기를 Baseline Duration으로 설정할 수 있고, 따로 기간이나 시한이 정해지지 않은 경우에는 해당 Project/Task 수행 중에 발생할 수 있는 예외사항(Contingency)을 고려하여 적정하다고 판단되는 기간을 Baseline Duration으로 설정한다. 그외의 예를 들면, PC 운영의 경우 매 Session을, Game이나 Sports 관리의 경우 준비시작 시간 부터 본 시합 종료 시간까지를, 교육 목표관리의 경우 매 학기 시작일 부터 종료일까지를 Baseline Duration으로 설정할 수 있다.
플랫폼이 제시하는 ‘Baseline Progress Management IVY’의 하단에는 가로축을 기간 또는 시간으로 하고 세로축을 진도값(Progress Value)으로 하는 진도 Schedule 작성 및 입력용 그래프를 함께 제시하고, 선택한 Task의 Baseline Duration의 경과 시점, 즉 ‘Net Baseline Progress Management IVY’의 Last Node에서 진도값(Progress Value)이 100%가 되는 위치에 'Task 완료점'(Task Finish Point)을 나타낸다. 이어서 원점과 상기 Task 완료점 사이의 각 단위시간 Node에 대하여 ‘단위시간 Baseline 진도계획값’과 ‘단위시간 Baseline 누적 진도계획값’을 각각 산정한다. 진도계획값의 산정은 S-Curve 함수(Sigmoid 함수)나 Linear 함수를 사용하여 Top-down 방식으로 일괄 산정하거나 또는 Spread Sheet과 같은 별도의 파일로부터 입력받아 설정한다. 하나의 Task를 세분하여 복수의 상세 Task들로 구성할 경우에는 각 상세 Task에는 중요도에 따라 전체 합이 1이 되는 비중값(Weight Value)을 할당하여 각 상세 Task들의 진도계획값에 해당 상세 Task에 할당된 Weight Value를 곱한 값들의 합으로써 상위 Task의 진도계획값을 산정한다.
각 Task의 ‘Net Baseline Progress Management IVY의 각 Node에 Graft 되어 있는 NAS의 속성값으로서 ‘단위시간 Baseline 진도계획값’이 설정되면, 상응하는 Deliverable들의 ‘단위시간 Baseline Deliverable 완성계획값’과 ‘단위시간 Baseline Deliverable 누적 완성계획값’을 PM과 함께 산정 또는 설정한다. 취합한 Deliverable들의 완성계획값의 100%가 진도계획값의 100%에 해당하도록 한다.
각 Task의 진도값에 해당하는 Deliverable들의 완성량(Quantity) 또는 완성상태(State)(이하 ‘완성값’으로 총칭) 및 상응하는 진도값과, 해당 완성값을 이루기 위해 품질(Quality) 내지 능력(Capability)이나 용량(Capacity) 또는 능률(Efficiency)을 반영하는 각 자원(Resource)들의 투입량(Quantity) 간의 변환도, 변환내용과 방법을 구체적으로 명시하고 나타내기 위해 Rule로써 수행한다. 실제 Task 수행 시에는 역으로 각 Deliverable들의 진도상태의 정량적인 값으로부터 해당 Task의 상세 진도값을 산정한다. 그에 따라 진도값 산정에 Task 관리자의 주관적인 판단 및 입력을 원칙적으로 배제하고 객관성을 유지하여, Task 수행 계획의 수립과 진도관리를 플랫폼이 자율적 내지 능동적으로 수행할 수 있도록 한다.
구체적인 ‘Deliverable’들과 Deliverable 진도 및 Task 진도 산정의 예로서, 발전소 건설 Project의 경우, 전체 Deliverable로서는 준공된 발전소와, 운전원(Crew Member)들의 Training과, 도면 및 Manual과 같은 관련 문서들(Documentation)을 들 수 있고, 상기 준공된 발전소 Deliverable 중 주요 상세 Deliverable의 예로서는 ‘전력설비’를 들 수 있으며, 다시 상기 전력설비 Deliverable을 더욱 세분한 상세 Deliverable 중에 하나로서 '주 변압기 설치 및 준공 상태'를 예로 들 수 있다. 상기 '주변압기 설치 및 준공 상태' Deliverable은, 전술한 Task BDT의 예(Example)에서와 같이 '주변압기 설치 공사' Task를 수행함으로써 완성할 수 있으며, '주변압기 설치공사' Task는 기본 설계(Basic Design)가 완료되면 시작 가능하며, 다시 세분하여 '측량', '터파기', '거푸집', 'Rebar', 'Anchoring', 'Concrete', 'Concrete Curing'과, 변압기가 조달 및 현장에 운반된 후 수행할 수 있는 'TR 본체 설치‘, ’Conservator 및 Bushing 조립‘, ’질소봉입 및 Oil Fill', ‘Cabling’, ‘Instrumentation and Control Wiring’, ‘Test and Commissioning’과 같은 일련의 상세 Task 내지 Work, Work Package 또는 Activity들(‘상세 Task’로 총칭)로 Breakdown 될 수 있고, 상기 세분된 각 상세 Task들의 수행 결과로 얻어지는 완성물 또는 완성상태가 해당 Task의 Deliverable의 진도 100%에 해당하며, 각 Deliverable의 정량적인 진도값으로 부터 해당 상세 Task의 진도를 정량적으로 변환하여 산정하고, 세분한 각 상세 Task들의 진도와 할당된 비중으로 산정한 상세 Task들의 Weighted Progress를 취합하여 상위 Task의 진도를 산정한다.
Project/Task의 특성에 따라 소요 자원을 종류 또는 부문별로 구분하고 세분하여 구성한 Resource BDT의 각 상세 Resource Node에는 해당 Resource의 투입 단위별 생성 가능한 Deliverable들의 양(Quantity) 및 Cost정보를 포함하는 품셈정보와 해당 자원을 필요로 하는 Task들의 STPN을 속성 정보로 저장하고, 해당 자원의 ‘Supply Management IVY’를 Graft 한다. 각 자원의 Supply Management VY의 각 노드에는 해당 자원의 계약, 운반, 입고, 출고 및 재고 상황과 투입 대상 Task 별 투입 계획량 및 Cost, 실 투입량 및 Cost와 같은 조달 상황을 속성으로 저장한다. 상기 각 자원의 특정일의 투입대상 Task별 투입 계획량 정보를 저장하는 NAS의 Node는, Resource Name Node가 Task Name Node 보다 Path의 상위에 오는 ‘Resource Oriented STPN’을 갖고, 해당 투입대상 Task의 상기 특정일의 해당 자원의 투입 계획량 정보를 저장하는 NAS의 Node는, Task Name Node가 Resource Name Node 보다 Path의 상위에 오는 ‘Task Oriented STPN’을 가지며, 양 노드는 같은 값을 가짐으로써 상호 Alias가 되고, 어느 한 노드에 입력되는 값은 동시에 자동적으로 다른 Alias의 값으로도 Set 된다.
이어서 각 Deliverable들의 ‘단위시간 Baseline Deliverable 완성계획량’의 달성을 위해 투입해야할 자원(Resource)들의 종류별 양과 소요비용(Cost)을 품셈(Cost Estimation Standard) 정보에 기초하여 산정한다. 상기 품셈 정보는 Deliverable의 종류별로 세분하여 단위(Unit) Deliverable을 완성하기 위해 투입해야할 Resource들의 소요량과 Cost 정보를 포함하는 ‘품셈 BDT’를 구성하여 저장하고 활용한다. 상기 품셈 정보는 공인받은 표준 품셈 정보에 기초하며 목표관리를 하려는 Project/Task를 수행하기 위해 투입해야할 일체의 Resource와 할증률(Adjustment Rate) 정보를 포함하도록 구성한다. 전형적인 Resource의 종류로는 Manpower, Material, Equipment, Energy, Facility 및 Time이 있다. 상기 각 단위시간 관련 정보는 모드 해당 IVY Node의 NAS에 저장하고, 전체 기간과 관련된 정보는 IVY의 Root Node의 NAS와 해당 Task Node의 NAS에 속성으로서 저장한다.
Deliverable의 생산 내지 생성을 시작하기 전에 준비를 위해 상당 시간과 Resource가 소요될 경우에는 해당 준비 시간과 Resource를 정량적으로 산정하여 Deliverable의 일부로 간주하고 Deliverable 진도에 포함시킬 수 있다. 단 특정 준비 작업이 예기치 못한 이벤트의 발생으로 실제 Deliverable의 진도로 이어지지 못하거나 활용되지 못했을 경우에는 해당 준비 작업에 해당하는 진도는 0으로 Rollback하고 해당 준비 작업에 투입된 Resource는 손실로 간주한다.
Project/Task 진행을 위해 필요한 기본적인 주요 Resource의 예로는 인력, 예산 및 시간을 들 수 있고, 추가로 Plant EPC Project의 경우에는, 설계도면, 사양, 건설 자재, 건설 장비, 설치 설비 내지 장치, 주 공정 및 지원 System, Site, 공간 및 에너지를 들 수 있으며, Smart Factory의 생산관리 Task의 경우에는, 각 제품별로 목표기간 동안의 품질기준과 원가를 만족하는 생산량이 될 수 있고, 에너지관리 Task의 경우에는, 에너지, 에너지 공급설비, 에너지 사용 설비 및 공간을 들 수 있으며, 컴퓨터 운영관리 Task의 경우는 Processor, Memory, Hard Disk, 주변기기(Peripherals), File, Process 및 네트워크 설비를 들 수 있다.
각 Task에서 객관적으로 진도 상태 확인이 가능하고 상응하는 진도 값(%)을 부여할 수 있는 특정 ‘단위시간 Baseline Deliverable 누적 완성계획량’이 해당 Task 수행에 있어서 중요한 의미나 전환점이 될 경우, 해당 누적 완성계획량에 따로 명칭과 일련번호를 부여하고 이를 ‘Milestone’이라고 한다. 따라서 각 Milestone은 상응하는 진도값을 가지게 되고 따라서 진도가 빨라지거나 지연되면 그에 따라 각 Milestone의 위치가 전후로 이동되어 해당 Milestone Node가 달라지게 되며 이를 ’Milestone Sliding‘이라 한다. 또한, 각 Task의 Progress Management IVY들에서 진도값이 특정 Milestone에 해당하는 노드를 해당 Milestone의 'Milestone Node'라고 한다.
Project/Task의 특성 상 Net 또는 Calendar_mapped Baseline Progress Management IVY의 최적 길이를 탐색하는 것이 가능한 Task의 경우에는, GUI로 IVY의 길이를 Increment 또는 Decrement해 가며, IVY의 길이가 변할 때 마다 상응하는 단위시간의 Task 진도값 및 누적진도값, Deliverable들의 완성량 및 진도값과 누적완성량 및 누적진도값, 투입해야할 Resource들의 양 및 누적량, 및 비용 및 누적 비용들과, Task 전체 Deliverable의 총 진도값(100%)에 해당하는 Deliverable들의 양, 각 Resource별 총 투입량 및 총 비용을 산정하여 제시하고, PM 또는 여타 관리자와 함께 Task 진행 중 발생할 수 있는 각종 예외 사항(Contingency)을 고려하고 안전한 여유기간을 반영하여 최적의 Baseline Duration을 설정하도록 한다. 상기와 같이 IVY의 길이를 Increment 또는 Decrement해 가며, 최적의 Duration을 탐색하는 기법을 'GRACE'(Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation) 탐색 기법이라 한다.
다음에는 상기 각 단위시간별로 각 Deliverable의 해당 ‘단위시간 Baseline Deliverable 완성량’을 완성하기 위해, 투입해야할 각 Resource의 실 투입가능 단위를 고려한 '단위시간 실 자원투입 계획량'을, PM 또는 여타 관리자들과 함께 결정하거나 Rule을 집행하여 자율적으로 결정하고 결정 내용을 PM 또는 여타 관리자들에게 제시한다. 예를 들어 투입 Resource가 인력인 경우, Baseline 투입량이 소수점을 포함하는 실수로 산정되었어도 실제 투입 단위를 정수인 Man-day로 해야 하는 경우에는 소수점을 절상한 Man-day 정수값으로 '단위시간 실 자원투입 계획량'을 결정한다. 이어서 결정한 상기 '단위시간 실 자원투입 계획량'으로 완성 가능한 단위시간 Deliverable을 역산하여 '단위시간 Deliverable 실 완성목표 계획량’을 산정하고, 상응하는 ‘단위시간 실행 진도 계획값’과 ‘단위시간 실행 진도 누적 계획값’으로 변환한다. ‘단위시간 실행 진도 누적 계획값’은 항상 ‘단위시간 Baseline 누적 계획값’보다 커지도록 ‘단위시간 Deliverable 실 완성목표 계획량’과 해당 '단위시간 실 자원투입 계획량'을 설정한다.
상기 ‘단위시간 실행 진도 누적 계획값’이 100%가 되는 시점을 해당 Task의 ‘실행목표 기간’(Execution Goal Duration)으로 한다. Baseline Duration이 정해지면 Baseline Duration 길이로 고정되는 Progress Management IVY를 생성하고 Last Node 위치에 'B' 표시(Mark)를 하여 Baseline Duration임을 나타낸다(420). 이어서 Execution Goal Duration이 정해지면 Progress Management IVY의 해당 위치 Node에 'E' 표시를 하여 Execution Goal Duration의 Last Node임을 나타낸다(421). 실적진도는 Baseline 진도보다 앞서 나가도록 계획하였으므로, 상기 'E' Node는 'B' Node 보다 앞쪽에 위치하게 되고, 두 노드 사이의 기간은 여유 기간이 되며 이를 해당 Task의 ‘Task Internal Buffer’(422)라 한다. 실제 Task를 수행하는 과정에서는 실적 진도를 바탕으로 지속적으로 Task 예상 완료 기간(Anticipated Completion Duration)을 산정하며, 해당 위치의 노드에 'A' 표시를 하여 Anticipated Completion Duration의 Last Node임을 나타낸다(423). 해당 Task가 완료되면 실제 완료(Real Completion)된 Duration의 Last Node에 'R' 표시를 하여 Real Completion Duration의 Last Node임을 나타낸다. 상기 'A' 표시 Node의 위치는 Task 수행 과정 중 실적 진도에 따라 계속 변동될 수 있으며, 해당 Task의 완료기간이 지연될 것으로 예상되면 'B' Node 뒤로 IVY를 연장하며 표시하게 될 수도 있고, 일단 Task를 시작하면 상기 'Task Internal Buffer'는 'B' Node와 'A' Node 사이의 여유 또는 지연 기간이 된다. 각 Task의 Progress Management IVY의 끝 부분에 표시하는 상기 4개 Duration Mark를 해당 IVY가 지니는 'BEAR' Mark(424)라 하며, 해당 Node의 속성으로 저장되고, 각각 해당 Task 수행의 기준기간, 실행목표기간, 예상 완료기간 및 실제 완료기간을 나타낸다.
이어서 Task들 간의 선행/후속관계를 설정한다. Task들 간의 선행/후속 관계는 해당 Task들의 Progress Management IVY의 Milestone 진도에 해당하는 Node들, 즉 Milestone Node들 간에 Graft로 설정한다. Task들 간의 선행/후속 관계는, 선행 IVY의 Last Node를 후속 IVY의 Start Node에 Graft하는 통상적인 Finish-to-Start Graft와, 선행 IVY의 Start Node 이후의 특정 Milestone Node를 후속 IVY의 Last Node 이전의 후속관계에 있는 특정 Milestone Node에 Graft하는 Start-to-Finish Graft와, 선행 IVY의 Start Node 이후의 특정 Milestone Node에 후속 IVY의 Start Node에 Graft하는 Start-to-Start Graft와, 선행 IVY의 Last Node를 후속 IVY의 후속관계에 있는 Milestone Node에 Graft하는 Finish-to-Finish Graft가 있다. 따라서 각 IVY는 다른 IVY와의 선행/후속 관계에서 4개의 선행관계나 4개의 후속관계 중 하나 이상의 선행/후속 관계를 가질 수 있고, 하나 이상의 다른 IVY들과도 선행/후속 관계를 가질 수 있다. Milestone Node들을 사용하는 상기 4 종류의 선행/후속관계의 설정으로 정교한 여유일(Buffer 또는 Float)관리, 진도관리, 및 Critical Path와 Duration의 관리가 가능해 진다.
상기 각 선행/후속 Graft는, Graft하는 선행 IVY 노드의 'Project Node Number'와 후속 IVY 노드의 'Project Node Number'와의 차이에서 1을 차감한 단위시간만큼의 여유기간(Buffer)을 가지게 되며, 동일한 Buffer에 대하여 선행 Task의 입장 내지 관점에서는 'Feeding Buffer'라 하고, 후속 Task의 입장 내지 관점에서는 ‘Receiving Buffer'라고 한다. 상기 각 Buffer는 순 여유기간을 나타내는 'Net Buffer'와 특정 Calendar의 날자와 기간을 동시에 나타내는 'Calendar Buffer'의 2종류로 관리한다. 주말과 공휴일의 근무 내지 작업 방침에 따라 'Calendar Buffer'의 길이는 'Net Buffer'의 길이와 같거나 길어진다.
특히 ‘Finish to Start’선행/후속 관계의 경우 선행 Task에 대하여는 ’Succeeding Task Feeding Buffer'라고 하고. 후속 Task에 대하여는 ‘Preceding Task Receiving Buffer'라고 한다. 따라서 Project/Task의 전 수행기간에 걸쳐 ’Succeeding Task Feeding Buffer'의 길이가 0인 Task들의 Chain이 Critical Path가 된다. 각 Task는 여타 선행/후속 관계에 있는 Task들에 영향을 미치지 않고 Task의 가장 짧은 ’Feeding Buffer'의 길이만큼 늦어지는 'Late Finish'가 가능하며, 가장 짧은 ‘Task Receiving Buffer'의 길이만큼 앞당기는 ’Early Start'가 가능하다. ‘Early Start'가 가능한 경우에도, Receiving Buffer의 길이가 0이 되는 Milestone이 존재하면, 해당 상대 선행 Task의 Milestone을 앞당길 수 없을 경우, ’Early Finish'로는 이어질 수 없게 된다.
Task BDT의 각 Task들 간의 선행/후속관계는, Plant EPC Project나 Factory 생산관리 Task의 경우, 수백 내지 수천가지 이상에 달할 수 있는 자재나 부품 또는 원료의 공급을 위한 자재조달 Task들과 건설이나 생산 Task들의 Progress Management IVY 및 Operation Management IVY의 노드들 간에도 형성하여, 원활한 자재조달 관리를 위해 활용할 수 있다. 또한, 생산관리 Task에서 주 공정이나 지원계통의 기동/정지 시, 다수의 기기 및 System들을 순차적 및 동시 다발적으로 가동 시켜야 하는 기동 Sequence의 진행을 위해, 각 설비나 시스템의 Operation Management IVY들 간에도 설정하여, 적정 여유시간(Leading Time) 관리와 기동 Sequence의 정상 진행 여부를 감시하는 데 활용할 수 있다.
모든 상세 수준의 Task들에 대하여 각 단위시간의 진도게획, Deliverable 완성계획, 투입 자원 계획 및 소요 비용(Cost)을 포함하는 ‘기준 계획’(Baseline Schedule)과 ‘실행 계획’(Execution Schedule)을 수립하고, 수립한 모든 정보는 해당 IVY Node의 속성으로서 저장한다. 상기 Task Schedule은 Project/Task의 특성과 규모에 따라, TASK BDT의 Task Node 들 중 선택하는 상세 Task나 Activity 수준(Level)까지 수립한다.
플랜트 EPC Project의 경우, 상기 '태스크 수행 계획수립 단계‘Task Scheduling Stage)(S103)까지는, 발주처 내지 Owner의 최적 IBT(Invitation to Bid)나 RFP(Request for Proposal)의 준비를 위해서, 또는 Engineering 및 Construction 회사들이 특정 IBT나 RFP에 대해 자사의 동원 가능한 Resource들과 비용을 감안한 적정 입찰금액 산정이나 입찰 여부의 검토와 제안서 준비에도 활용될 수 있다.
상기 태스크 수행 계획수립 단계(Task Scheduling Stage)(S103)에서 수립한 Task 수행계획을 바탕으로 다음의 네 번째 단계인 '태스크 수행 단계’(Task Performing Stage)(S104)에 진입하여 Project/Task의 목표관리를 시작(Start)하고 진행해 나간다.
모든 Project/Task 목표관리의 궁극적인 목적은 설정한 목표를 계획 또는 그 이상의 성과로 달성하는 데에 있다. 따라서 모든 목표관리 행위(Activity)의 핵심은 수행해야 할 모든 Task들의 진행상황과 진도를 목표관리의 전(Whole) 과정에 걸쳐 지속적으로 감시하고 관리하며 수립한 계획에 따라 성공적으로 완료하여 Project/Task의 목표를 달성하는 것이다. 이하 각 Task의 싱세 수행 방법을 Plant EPC Project나 Smart Factory 생산관리 Task에서의 진도관리를 위주로 설명하며, 설명하는 진도관리 내용 중, 진도관리에 관여하는 PM의 개입 정도와 Platform의 자율화 수준은 Porject/Task의 분야 및 특성과 구현하려는 목표관리 시스템의 관리 정밀도 수준에 따라 조율 내지 조정될 수 있다. 또한 설명하는 진도관리의 방법과 원리는 대부분의 여타 Project/Task에도 직접 적용하거나 또는 응용이 가능하다.
각 Task의 진도관리는 실행 계획(Execution Schedule)을 집행 내지 수행하는 것을 목표로 하고, 기준 계획(Baseline Schedule)은 Deadline으로서 관리한다. 각 Task의 진도는 매 단위시간의 진도와 누적진도를 관리하며, 계획 대비 실적을 ‘진도율’Rate)이라 한다.
매 단위시간의 시작 시 마다 플랫폼은 Task BDT에서 진도관리를 하기로 선정한 각 Task들에 대하여, 해당 Task 담당 관리자들에게 해당 Task의 Execution Schedule을 이행하기 위하여 필요한 자원들의 투입 계획량, 상응하는 Deliverable의 예상 완성량 및 진도와, 상응하는 해당 Task의 예상 진도를 제시하고, 해당 단위시간 시작 시점에서 기 확보되고 투입하려는 ‘실 투입계획 자원량’과 완성 가능하다고 전망되는 ‘예상 Deliverable 완성량’의 입력을 요구하여 입력받아, 차 상위관리자의 확인(Confirm)을 받는다. 플랫폼은 자체적으로 입력받은 ‘실 투입계획 자원량’으로 ‘예상 Deliverable 완성량’을 ‘품셈(Cost Estimation Standard) BDT’에 저장되어 있는 품셈 정보를 활용하여 별도로 산정하고, Task 관리자들이 입력한 ‘예상 Deliverable 완성량’과 비교한다. 두 예상량의 차이가 클 경우, 관리자들과 함께 일시적인 할증률 조정을 포함한 품셈 정보의 조정 필요성을 협의한다. 조정하기로 합의할 경우에는 해당 품셈 정보를 수정하고, 수정한 품셈의 ‘적용기간’을 포함하는 수정 이력을 해당 품셈 정보를 저장한 노드의 속성으로 기록한다.
상기 ‘적용기간’은 일시적일 수도 있고 Task의 나머지 전 수행기간이 될 수도 있으며, 플랫폼은 해당 적용 기간 동안에 해당하는 Progress Management IVY의 단위시간 노드들의 모든 'Execution Schedule' 값들을 조정된 품셈정보를 사용하여 재 산정하고 관리자들에게 제시하여 동의를 구한다. 관리자가 동의하면 그에 따른 IVY의 길이, Milestone의 위치 및 선행/후속 관계 Task들과의 Buffer 크기의 변동을 PM을 포함한 관리자들에게 제시하고 확인받는다. 상기와 같은 특정 단위시간 동안의 예상진도 산정을 ‘단위시간 진도 예측’(Unit Time Progress Forecast)이라고 하고, Task 전체의 예상 진도 산정을 ‘Task 진도 예측’(Task Progress Forecast)이라고 한다. 상기 Task Progress Forecast에 따라 결정되는 Task 예상 완료 기간의 IVY Node 위치에 'A' Mark를 하여 Anticipated Completion Duration의 Last Node임을 나타낸다(423).
매 단위시간이 시작되면 플랫폼은 목표관리를 위해 필요하고 수집 가능한 모든 정보를 센서, 계측기, Camera, 여타 서버들, 인터넷 및 IOT로부터 지속적으로 수집해 가며 Task들의 진행상황과 진도를 Monitoring하고 관리한다. 상기 정보 수집은 필요시 PM이나 여타 관리자들에게 요청하여 받는 입력들도 포함된다.
경과되는 시간을 따라, Task BDT의 각 수준(Level)의 Task 수행 과정에서 발생할 수 있는 Task의 '진도 지연'을 비롯한 각종 이벤트의 체계적인 관리를 위해, 각 Task에서 발생 가능성이 있는 모든 이벤트들을 종류별 내지 유형별로 분류하여 Task 별 'Event and Risk BDT’를 구성하고 각 Task의 NAS의 'Event Management Node'에 Graft한다. 각 이벤트는 목표달성에 미치는 영향에 따라 Positive Event, Negative Event 및 Neutral Event로 구분하며, 따로 명시하지 않을 경우에는 Default로서 Negative Event를 의미한다. Negative Event 중 특히 충격(Impact)이 큰 Event를 Risk라 한다. Positive Event로는, 목표로 하는 특정 Milestone의 조기 달성, 표준 품셈보다 더 능률적이고 숙련된 실제 Manpower의 능력(Capability), 및 원료 가격의 인하와 같은 예를 들 수 있다. Neutral Event는 Task의 진행이나 진도에 특별히 영향을 미치지 않는 이벤트를 의미한다. 각 Task의 NAS에 Graft한 Event and Risk BDT의 각 Event 명칭의 Node에는 해당 이벤트에 대처하기 위한 '이벤트 관리 절차' 정보를 저장하는 실행하는 Rule 명칭의 Node를 Graft하며, Rule BDT 내에도 같은 명칭의 Alias Node가 존재하도록 Rule BDT를 구성하고, 해당 Alias Node에는 해당 이벤트의 '이벤트 관리 절차'를 수행할 수 있는 Template Rule을 Graft하여. 해당 이벤트 감시 및 대처 시 호출하고 집행할 수 있도록 한다.
상기 ’이벤트 관리 절차' 정보는 각 이벤트를 '예측'(Anticipation), '발견'(Detect), '평가 및 대책 수립'(Assessment and Countermeasure Establishment), ’조치'(Action), '결과 검토'(Follow-up) 및 학습‘(Learning)의 5개 과정으로 관리하기 위한 정보를 포함하며, 상기 5개 과정을 'Eveny And Risk(EAR) Handling Process'라고 한다. 상기 EAR Handling Process는 그 내용을 명시적으로 나타내고 자유로이 Update나 Modify하기 위해 Rule로서 구현한다.
상기 EAR Handling Process의 'Anticipation'에서는 해당 이벤트가 일어날 가능성을 점검하고, 중요 이벤트의 경우에는 해당 이벤트의 발생 확률을 산정한다. 이벤트의 발생확률 산정은, 다양한 분포형태를 포함할 수 있는 Multi-parameter 확률분포인 Weibull 분포를 활용하여 주기적으로 산정하는 것을 예로 들 수 있다. Characteristic Life나 Shape Parameter와 같은 분포 Parameter들은 MLE(Maximum Likelihood Estimate)와 Newton-Raphson Method를 사용하여 산정하며, 주기적인 산정을 위해, 적은 수의 데이터와, 이벤트가 발생되지 않고 지속된 시간 데이터, 또는 임의의 시간에 수집이 중단된 데이터인 Suspended Data와 Censored Data도 MLE에 포함하여 산정한다. 이벤트 발생 빈도는 Poisson Arrival 분석을 통해 산정할 수 있다. 특정 이벤트의 발생 확률이나 가능성이 일정 수준 이상이 되면, PM과 해당 Task 관리자들에게 알리고, 계속해서 나머지 EAR Handling Process를 진행한다.
Master Event BDT 내의 모든 이벤트에 대하여는 해당 이벤트의 감시와 발견을 위한 정보 입력 수단을 명시한다. 정보 입력 수단의 예로는, 센서, 계측기, 여타 관리서버, 인터넷 및 관리자나 담당자에 의한 Keyboard, Smart Phone 또는 Tablet PC를 통한 수동 입력을 들 수 있다. 상기 'Detect' 과정에서는 해당 이벤트의 감시를 위한 정보입력 수단으로 특정 변수값이 Set되면, 해당 Fact를 Assert하여 담당 Rule로써 해당 이벤트의 발생을 확인하고 후속 관리절차에 진입한다.
상기 'Asessment and Countermeasure Establishment'에서는 기 발생한 이벤트의 발생 원인이나 이유의 추적, 충격(Impact)의 크기, 및 영향을 받는 대상 Task들을 평가하고, Negative Event의 경우, 이벤트의 충격을 조기에 흡수하거나(Absorb) 파급(Propagation)을 저지하거나(Stop) 상황을 회복(Recover) 내지 극복하기(Overcome) 위한 대책이나 전략을 수립하며, 필요시 Task의 수행 계획을 조율하고, Positive Event의 경우에는 기회(Opportunity)로서 목표달성 가능성 증대에 기여할 수 있도록 활용하고, 대책이나 전략의 선택을 위한 Event Scenario 분석을 수행할 수 있다.
상기 ’Action' 과정에서는 수립한 대책을 이행하고, 'Follow-up and Learning'에서는 이벤트 대처결과를 평가하며, 발생 빈도와 같은 통계를 산정하고, 이벤트 처리 과정과 결과를 관련 Super Tree의 PLANT들과 PLANT Node들에 저장하여 경험으로서 축적하고 학습한다.
발생이 예상되거나 실제 발생한 이벤트들을 기록하기 위해 '이벤트 감시 기록 테이블’(Event Monitoring And Recording Table(EMART))을 구성하고, 그 Root Node를 Master Event BDT의 Root Node에 Graft한다.
이하 대부분의 Project/Task의 목표관리에서 중요한 이벤트인 '진도 지연 이벤트'를 위주로 EAR Handling Process에 대하여 설명한다.
매 단위시간 마다, 경과되는 시간을 따라 현재 진행 중이며 감시하고 목표를 관리하려는 Task BDT 내의 각 Task들에 대하여, 해당 Task의 NAS에 저장된 모든 진행상황 감시 항목과 발생 가능한 모든 이벤트들을, 감시 항목별 및 이벤트별로 설정하는 시간 간격(Time Interval)으로 연속적 및 반복적으로 점검하며 진행한다. 단 특정 이벤트의 발생을 탐지한 경우에는 즉시 EAR Handling Process에 진입한다.
전형적인 진도 지연의 원인으로는 Manpower를 포함하여 양 또는 품질 면에서의 Resource 투입 부족 상황을 들 수 있다. 그 외에 정전이나 주요 설비고장, Line 정지, Bad Weather와 같은 이벤트의 발생도 Resource의 투입 부족 이벤트로 파급되며 진도 지연의 원인이 된다. 진도 지연이 예상되는 이벤트가 발생하면 현재 경과되고 있는 단위시간 종료 시 예상되는 Deliverable들의 완성량을 계획량과 비교하고, 유의할 수준(Significant Level) 이상으로 차이가 나면, 해당 시점에서 해당 Task의 '진도 지연' 이벤트 발생 '예상'(Anticipation) 상황을 사실(Fact)로서 Assert하며 EAR Handling Process에 진입한다.
특정 이벤트가 발생하면 파급되어 발생하는 일련의 이벤트를 'Event Chain'이라고 하며 이에 대처하는 주요 방법으로서 Event Chain Method가 제안되고 사용되어 왔다. 본 발명의 SWEEP 기법에서는 Event 발생 시 Chain 자체가 형성되지 않도록, 파급 상황을 최대한 조기에 흡수하거나(Absorb) 특정 Milestone 시점 이전에 방어(Defend)하는 'EAT(Event Absorbing Tactic)' 이벤트 흡수 전략을 사용한다.
매 단위시간이 경과되면, 각 Task별로 해당 단위시간의 예상 진도와 실적 진도를 비교하며, Task의 진도율을 산정한다. 우선 진도율의 산정을 위해, 해당 Task 완료시의 성과물이나 성과상태를 'Task Total Deliverable'이라 하고, 매 단위시간에 해당하는 성과물이나 성과상태를 ‘Unit Time Deliverable'이라 하며, 매 단위시간까지의 누적 성과물이나 성과상태를 ’Cumulative Deliverable'이라 하고, 각각의 계획 대비 실적을 해당 Deliverable의 ‘진도율’(Progress Rate)이라 한다. 각 Task의 전체, 단위시간 및 누적 진도는 상기 Deliverable들의 진도율로 나타낸다.
Deliverable이 2개 이상으로 구성될 경우에는 각각 비중(Weight)을 할당하고 합산하여 Deliverable 전체의 진도율을 산정한다. 정량적으로 산정한 Deliverable의 진도를 Task의 실제 진도값으로 환산함으로써, 각 Task 담당자나 관리자가 주관적인 판단으로 직접 실적 진도값을 입력하지 않도록 한다. 상기 Deliverable의 진도율 입력은 영상이나 구체적 상태나 수량과 같은 객관적인 증빙자료도 함께 명시하여 입력하도록 하며, 차 상위 관리자나 Scheduling Engineer(또는 ‘Scheduler’로도 칭함.)가 해당 입력의 정확성을 Confirm하도록 한다.
각 Task의 Progress Management IVY를 비롯하여 하위의 상세 단위시간 IVY들의 노드 중 현재 시간(Present Time)을 포함하는 노드들을 현재 노드(Present Node)라 하고, 과거 시간에 해당하는 노드들을 과거 노드(Past Node)라 하며, 미래 시간에 해당하는 노드를 미래 노드(Future Node)라고 한다. 모든 IVY는 1개의 Present Node만을 포함하며, 따라서 해당 Present Node를 전개하여 생성하는 하위의 상세 단위시간 IVY에는 Present Node, Past Node 및 Future Node가 모두 포함될 수 있다. 현재 상황 감시 및 진도 관리 정보는 Present Node들의 속성으로 저장한다. Past Node들의 속성정보로 저장된 상황 감시 및 진도 관리 정보는, 현재 노드에서의 Trend 분석, 진도 상황 예측(Forecast) 및 이벤트 발생확률 산정에 활용하고, 경험으로서 축적하며 학습(Learning)한다. 이벤트 발생 확률 예측 방법에는 전술한 Weibull 분포 활용을 예로 들 수 있다.
각 Task들의 진도 상태 판단은, 감시 방법 및 상태 판단 기준을 명시적(Explicit)으로 나타낸 Rule들을 집행하여 'Fast', 'Normal', 'Delay', 'Delay-Hi' 또는 'Delay-Hi-Hi'와 같이 판단하며, 'Delay' 이상으로 판단되면 해당 Task의 진도 지연 이벤트 발생을 Detect하게 되고, 후속 EAR Handling Process에 진입하게 된다. 하나의 Task의 진도 지연 이벤트는 후속 Task들의 진도 지연 이벤트의 발생으로 이어질 수 있으며, 이때 이벤트의 Chain이 형성된다.
구체적인 진도 지연 Event '탐지'(Detect)의 예를 들면, 오늘(Today)의 상세 관리 단위시간인 오전 11시에 Task BDT의 각 Task들에 대하여, Deliverable의 완성 상태를 해당 Task의 진도율로 변환하고, 해당 진도율에 상응하는 진도 상태를 (EQ ?task//?day//?h//Progress_State 'Delay')를 LHS에 포함하는 Template Rule로 판단하기 위해, ?day를 'Today'로, ?h를 'h11'으로, ?Task를 Task BDT를 DFS로 방문하며 추출한 각 Task로 치환해 가며 Rule을 Instantiate하여 진도 상태를 판단하던 중, Task-A에 이르러 상기 LHS 조건인 (EQ Task-A//Today//h12//Progress_State 'Delay')의 Eval 결과가 'True'로 Return되면 Task A의 진도 지연 이벤트가 Detect되고 후속 EAR Handling Process에 진입하게 된다.
모든 Task의 진도 지연의 궁극적인 원인은 투입 자원(Resource)의 양적(Quantity) 또는 질적(Quality)인 투입 부족(Insufficient Supply) Event의 발생으로 인한 Deliverable 완성량이나 완성 상태의 미달이다. 따라서 각 Resource의 공급상태를 규칙적 및 연속적으로 감시하는 SWEEP 기법에서는, 특정 Task의 진도 지연 이벤트는 해당 Task에 투입해야 할 자원이 부족해진 Event의 발생 시점에서 Event Driven Reasoning을 통해 후속 이벤트로서 이미 발생이 예상(Anticipation)되게 된다.
Task 수행 중, 진도 지연이 발생하거나 예상될 경우에는 상황 감시와 관리의 정밀도를 제고하고 최대한 조기에 발견하여 대처하기 위해, 현재 단위시간인 'Day' Node(Default)를 하위의 상세 단위시간의 'Hour‘ Node IVY로, 계속해서 'Minute’Node IVY와 ‘Second Node IVY로 전개하여 감시하고 관리할 수 있고, 사용 후에는 해당 IVY를 'Degraft’할 수 있다. PM의 경우에는 관리 단위시간을 주로 ‘Day'로 하고 각 Task 담당자들의 경우에는 ’Day' Node를 전개하여 ‘Hour'를 단위시간으로 관리할 수도 있다.
이러서 지연된 Task에 대하여 가능한 한 Task의 실행계획(Execution Schedule) 기간(Duration)을 연장하지 않고 투입 Resource를 증가 시켜 진도를 회복할 수 있는 가능성을 다음과 같이 탐색한다. 매 단위시간 경과 시마다, 실행계획 대비 부족하게 생산 내지 완성된 당일의 누적 Deliverable 만큼 ‘다음 단위시간’(Next Unit Time)의 Deliverable 완성 계획을 늘린다. 늘린 Deliverable을 완성하기 위해 추가로 투입해야 할 Resource들을, 투입 가능 범위 내에서 각각 투입 단위만큼씩 증가(Increment)시켜 가며 Deliverable 완성량을 증가시켜 상응하는 Task 진도가 회복될 때 까지 증가시킨다.
상기 Deliverable 양을 추가로 생성 또는 완성하기 위해 투입해야 할 Resource량의 산정은, 각 Task의 NAS에 Graft되어 있고 해당 Task 소요 Resource 정보를 포함하는 Resource BDT와, Resource BDT의 각 Resource 명칭 Node의 Alias 인 Master Resource BDT 내의 동일 명칭의 Resource Node의 NAS에 포함된 정보를 활용한다. 상기 Master Resource BDT의 각 Resource Node는 해당 Resource 관련 공통 정보와, Resource 투입을 위한 품셈 정보, Resource들의 품질 평가(Quality Assessment) 및 Resource들의 취합(Integration) 방법과 관련된 정보를 NAS에 가지고 있다.
인력의 경우에는 품셈에 표준으로 정의된 자격명을 기준으로 투입할 수 있고, 해당 자격을 가진 구체적인 개인을 지정하여 투입할 경우에는 해당 개인의 능력을 반영하여 조율한 품셈을 적용한다. 동시에 투입해야 할 Resource들이 복수로 존재할 경우에는, 부족하게 투입되는 특정 Resource가 Deliverable 진도에 미치는 영향과 그로 인한 여타 Resource들의 손실을 산정하기 위해, 해당 'Resource들의 취합 방법'을 나타내는 규칙(Rule)들을 호출하고 집행하여 산정한다. 상기 'Resource들의 취합 방법'의 예를 들면, 특정 Task를 수행하는 인력 중 주(Main) 작업자가 결근하면 보조 작업자들 출근했다고 해도 가능한 Deliverable 진도가 0%가 될 수 있고, 보조 작업자들의 인력은 전용하지 않는 한 모두 손실이 된다. 천정 크레인을 계속 사용해야 하는 Task의 경우, 작업자들을 포함한 자재나 다른 장비들이 모두 투입된다고 하더라도, 천정 크레인의 사용이 50%만 가능하면, Deliverable의 진도는 50%로 결정되며, 나머지 시간 동안의 인력은 모두 손실이 된다. 또한, Resource가 양적으로는 정상적으로 투입될지라도 품질이 저하되면 Deliverable의 진도는 지연될 수 있으므로, Resource Quality Assessment' 관련 Rule들을 집행하여 Resource 품질의 적정성 여부를 평가한다.
상기 Resource들의 Increment 조작으로 ‘다음 단위시간’즉 1 단위시간 동안에 회복이 가능하면, '1 단위시간 회복'(1-Unit-Time Recovery)이라 하고, 전체 소요 비용(Cost)의 증가를 산정한다. Cost 산정 시는 Overhead와 고정비도 함께 반영한다. 다음에는 회복 기간을 Increment하고 Resource의 증가분을 Increment된 회복기간에 배분하여 투입하며 '2 단위시간 회복'시의 전체소요 비용을 산정한다. 상기 '1 단위시간 회복'과 '2 단위시간 회복’시의 소요 비용을 비교하여 비용이 증가되면 '1 단위시간 회복’으로 되돌아가서(Backtrack) '1 단위시간 회복' 계획을 진도 회복 계획으로 결정한다.
상기 '2 단위시간 회복’비용이 '1 단위시간 회복’비용보다 유의할 수준(Significant Level) 이상으로 감소되면, 비용이 감소되는 한 회복 단위시간을 계속 하나씩 Increment하며 소요비용을 산정한다. 비용 감소가 유의할 수준 이하로 적어지거나, 비용이 증가되기 시작하는 단위시간이 발견되면, 직전 단위시간까지를 진도회복 계획기간으로 결정하고, 추가로 배분한 Resource와 증가된 단위시간 진도로 실행계획을 수립하며, PM 및 해당 Task 관리자와 합의하여 확정한다.
상기 ‘다음 단위시간’동안에 진도 회복이 불가능하면, 회복이 가능할 때 까지 계속 단위시간을 Increment하며, Resource도 투입 가능한 범위 내에서 계속 Increment하며 투입한다. 진도 회복이 가능한 단위시간을 만나면, 전체 소요비용을 산정하고, 계속 단위시간을 Increment해 가며 소요비용을 산정한다. 비용 감소가 유의할 수준 이하로 적어지거나, 비용이 증가되기 시작하는 단위시간이 발견되면, 직전 단위시간까지를 진도회복 계획기간으로 결정하고, 추가로 배분한 Resource와 증가된 단위시간 진도로 실행계획을 수립하며, PM 및 해당 Task 관리자와 합의하여 확정한다.
이때 상기 진도지연 이벤트로 인한 발생시점 단위시간 Node 에서의 '충격'(Impact)은 상기 최소비용 진도회복 단위시간 Node까지 '파급'되며 '흡수'(Absorb)된 것으로 간주할 수 있고, 이를 ’Event Absorbing‘이라고 한다.
상기 최초로 만나는 진도회복 가능 단위시간까지의 시간은, 현시점에서 투입하는 Reosurce나 Cost에 상관없이 가능한 모든 수단을 동원하고 노력하더라도 더 이상 단축시킬 수 없는 시간이 되며, 이를 '절대 소요 최단시간'(Absolutely Needed Time(ANT))이라 한다. 상기 실행계획의 재수립 및 합의과정에서 PM이나 해당 Task 관리자는 상기 최소비용 진도회복 기간을 최대 ANT까지 앞당길 수 있다.
상기 진도 회복이 불가능하여 단위시간 노드를 계속 Increment하는 과정에서 ’Milestone Node‘들을 만나게 되면, 해당 Milestone들이 뒤로 밀리는 ’Milestone Sliding'이 발생하면서, 현재의 Task에 대하여 후속관계에 있는 Task들의 Milestone들과의 사이의 ‘Feeding Buffer’들의 길이가 Decrement되기 시작한다. 상기 ’Milestone Sliding으로 Feeding Buffer의 길이가 0 이하로 되는 Milestone이 생겨나면, 길이를 0 으로 유지하기 위해 후속 Milestone이 함께 Sliding하면서 해당 후속 Task에 진도 지연이 파급(Propagation)되는 이벤트의 ‘Chain'이 형성되고 전체 소요비용이 크게 증가될 수 있다. 따라서 상기 진도 지연 Event는 가능한 한 다음 Milestone을 만나기 이전에 Absorb하도록 한다.
또한, 상기 진도 지연으로 인한 'Milestone Sliding'으로 인해 현재의 Task에 대하여 선행관계에 있는 Task들의 Milestone들과의 ‘Receiving Buffer’들의 길이는 Increment되기 시작하며, Receiving Buffer의 길이가 0 이었던 Buffer의 길이가 Increment되면서 해당 선행 Task는 자신의 해당 선행 Milestone까지의 진도에 여유가 생기게 되어 Opportunity로서 활용할 수 있는 여지가 생겨난다.
특정 Task를 실행 계획보다 빨리 진행할 수 있게 되거나, 실적이 빨라지는 Positive Event가 발생하면, 상기 진도 지연시의 최소비용 단위시간 탐색과정과 유사하게, Resource를 투입단위로 Increment 또는 Decrement하며 '1 단위시간 단축’으로부터 시작하여, 전체 비용감소가 최대로 되는 단위시간을 탐색하여 해당 단위시간까지 Task 실행 계획 기간을 단축하고, PM과 해당 Task 관리자와 합의하여 이행한다. 상기 계획 기간 단축과정에서는 Milestone들이 이른(Early) 단위시간 노드의 방향으로 Sliding하게 되며, Feeding Buffer들의 길이는 Increment되고, Receiving Buffer들의 길이는 Decrement되게 된다. 길이가 0 이하로 되는 Receiving Buffer가 생겨나면 해당 선행 Task의 진도를 빨리하여 상대 Milestone도 이른 단위시간 노드로 함께 Sliding하도록 할 수 없을 경우에는 현재 Task의 진도를 더 이상 빨리 진행할 수 없다.
각 Task의 Milestone 중 특정 Calendar 날짜에 고정하고 Deadline으로 설정하는 Milestone을 ’Deadline Milestone'이라 하고, 해당 Milestone을 뒤로 이동하는 ‘Milestone Sliding'이 일어나지 않도록 한다. Graft된 두 선행/후속 Milestone 간에는 상대적(Relative) 또는 절대적인(Absolute) 우선순위(Priority)니 비중(Weight)을 설정하여 Priority가 높은 Milestone의 ‘Milestone Sliding' 여부를 먼저 결정하고, Priority가 낮은 Milestone의 ‘Milestone Sliding'은 그에 종속되어 결정하는 것을 원칙으로 한다. 모니터 상에 Progress Management IVY를 나타낼 경우에는, Milestone들의 위치를 표시하고, Buffer들의 길이도 IVY의 형태로 함께 나타내며, 진도 지연에 따른 Buffer 길이의 증감 시 해당 노드 수의 증감을 시각적으로 확인할 수 있도록 제시하는 'PASS' I/O 서비스를 제공한다. 추가로 각 Task 마다 'Schedule and Milestone Adjustment Record Table’(SMART)을 SHRUB으로 구성하여 해당 Task의 Progress Management IVY의 Start Node에 Graft하여, 모든 Schedule과 Milestone들의 조정 이력을 저장하고 관리한다.
이상의 진도 회복을 위한 이벤트흡수전략 EAT를 적용하는 과정에서, 투입해야 할 Resource를 투입가능 범위 내에서 투입 단위로 Increment 또는 Decrement 하며, 그에 따른 진도 회복 기간 단위시간 노드를 Increment 또는 Decrement하여, 주어진 상황 내지 상태에서 최소비용의 진도 회복기간을 탐색하는 기법을 'Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation'(GRACE) 최적기간 탐색 기법이라고 한다.
상기 GRACE 탐색 기법에서는, 원하는 Task 진도 변화에 상응하는 Deliverable의 양 내지 진도의 증감과, 증감되는 Deliverable 진도를 위해 투입해야하는 Resource량의 증감과, 역으로, 투입하는 Resource 량의 증감과, 그에 따른 Deliverable 진도의 증감과, 상응하는 Task 진도의 증감을 모두 단위시간 및 Resource의 투입단위 별 Increment와 Decrement를 통해 산정하고 탐색하도록 함으로써, 진도 회복 과정을 Super Rule로 구현하고 Platform이 자율적으로 진도 회복 계획수립 임무를 수행할 수 있도록 한다. 상기 모든 탐색과 산정에 필요한 일체의 정보는 Super Tree 내에 Unique한 STPN을 가지는 Node 값으로서 존재한다.
상기 GRACE 기법은 특정 Task의 진도가 빨라질 경우에도, 역방향으로 적용하며 해당 Task와 선행/후속 관계에 있는 Task들의 진도계획의 조율과 함께 기회(Opprotunity)를 극대화하기 위한 기법으로도 활용할 수 있다. 상기 GRACE 기법은 또한 Task BDT의 모든 Task들에 대하여 각 Task를 최소비용으로 수행하기 위한 실행계획을 탐색하고 수립하기 위해서도 활용한다.
Project/Task의 특성에 따라서는 상기 GRACE 탐색기법과 함께, 투입 가능 Resource의 양과 진도 회복기간(Time)을 제약조건(Constraints)으로 설정하고, LP(Linear Programming), DP(Dynamic Programming), 또는 Complementary Slackness Condition과 같은 Inequality Constraints를 적용하는 K-T(Kuhn-Tucker) 최적화기법(Optimization Technique)을 Rule로 구현하거나 별도 Tool Package로써 연동하여 최적 기간을 탐색할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, EAT 이벤트 흡수전략을 적용하여 지연된 Task 진도를 최대한 조기에 회복하며 그 파급 영향을 최소화할 수 있다.
Project/Task의 분야와 특성에 따라 상황 발생 즉시 대처가 필요한 이벤트들에 대하여는 이벤트 발생 발견 시점에서 EAR Handling Process에 진입한다. 발생 즉시 대처가 필요한 이벤트의 예로는, Plant EPC 관리에서의 주요 자재조달 중단 또는 주요 공사의 설계 변경 상황 발생이나 주요 설비의 조달 지연, 공장에서의 원료공급 중단 및 주요 설비 고장 정지, 컴퓨터 운영관리 Task에서의 컴퓨터 속도의 과도한 느려짐 또는 Virus 침입 의심 및 Hacking 시도 탐지, Sports의 감독 관리에서의 실점 또는 실점 위기 내지 열세, 주식 투자 Task에서의 투자 주식의 주가 급락과 같은 예를 들 수 있다.
특히, Plant EPC Project의 경우, 건설 자재 공급중단 이벤트는 공사가 중단되고, Factory 운영관리 Task의 경우, 원료 또는 원자재 공급 중단 이벤트는 생산 라인의 정지로 이어져 막대한 손실을 야기하며 설정한 목표달성을 어렵게 할 수도 있다. 더구나 조립 생산 공장에서는 투입되는 원자재가 수천가지 이상에 이르는 경우도 있다. 생산계획에 맞추어 원자재 별로, 적정 안전재고 유지, 원자재 가격 변동 및 주문 후 입고일 까지의 최소 기간을 고려하며 Lot별 크기와 주문시기를 결정하고 관리하기 위해 Reosurce BDT의 해당 원자재 Node에는 Supply Management IVY를 Graft한다. IVY의 각 Day Node의 속성에는 당일 생산계획에 다른 해당 원자재의 총 소요량, 당일 시작 재고, 당일 투입량 및 종료 재고, 원자재 품질 및 Loss율, 예상 소진일, 당일 주문량, 주문 중간 점검, 입고량 정보를 속성값으로 저장하고, 상기 원자재 Node에는 해당 원자재의 가격 및 가격 변동 전망 정보를 속성값으로 저장한다. 생산이 진행되는 매 단위시간 시작 및 종료시간 및 진행 중 일정 시간 마다 현 재고와 주문 및 입고 상황을 연속적으로 점검하며 원자재 공급 중단 이벤트의 발생을 방지한다. 최소 안전재고 확보를 제약조건으로 하고, 원자재의 현재 가격 및 가격 전망을 고려하며 적정 구입 Lot 규모 및 시기를 결정하기 위해 상기 GRACE 기법을 활용하여 구입 날짜와 Lot 규모를 Increment 또는 Decrement하며 탐색한다. 탐색에 사용하는 정보로써 활용하는 STPN의 예로는, Resource_ p의 k_th_day의 관리의 경우, 'Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Total/ Supply_Schedule_Value', ’Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Start_Stock_Value', ’Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// End_Stock_Value', ’Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Order_Size', ’Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Warehouse_In', 및 ’Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// Warehouse_Out '을 들 수 있다. 상기 Resource_p의 적정 재고량 및 최소 안전 재고량 정보는 ’Resource_BDT/ Resource_p// Optimal_Stock_Value'와 ’Resource_BDT/ Resource_p// Safe_Stock_Value'에 저장하고 활용한다.
상기 Resource_p를 여러 생산 Task에 투입할 경우, 임의의 Task_i에서의 당일 투입계획량은 'Task_BDT/ Task_i// k_th_Day// Resource_p/ Supply_Schedule_Value'와 같은 STPN의 값으로 부터 알 수 있다. 상기 ‘Resource_p'의 재고 부족 이벤트’는 상기 ’(LT Resource_BDT/ Resource_p// k_th_Day// End_Stock_Value Resource_BDT/ Resource_p// Safe_Stock_Value)' 표현을 LHS에 포함하는 Rule을 연속적 내지 주기적으로 집행하여 발견할 수 있다.
Smart Factory 생산 목표관리 Task의 경우, 공장 운영 중 주요 설비의 'Trip Event' 발생시에도 생산이 중단될 수 있다. 주요 설비 Trip 발생 이벤트의 경우, Trip 원인 추적의 예로서, 대부분의 공장에 지원계통으로 가동되는 냉각수 계통(Cooling Water System)의 냉각수 공급 Pump가 Trip된 경우의 예를 들면, 먼저 해당 공정을 나타내는 VINE의 해당 Pump Node의 NAS에 포함되어 있는 운전상태(Operating State) 감시 속성 노드들인 Flow 및 Pressure의 계측값이 정상 상태에서 별도의 운전원의 조작 없이 갑자기 0으로 떨어지는 상황으로부터 Pump가 Trip된 Event를 발견(Detect)한다. 또한, 해당 Pump Node의 속성 중 해당 Pump를 구동하는 Motor Name을 나타내는 Node는 Alias로서 전력공급계통 VINE에 해당 Motor Name을 가지는 Node를 가지게 된다. 전력공급계통 VINE에서 해당 Motor의 PPN에는 해당 Motor의 투입과 차단을 담당하는 차단기(Circuit Breaker: CB) 노드가 선행노드로서 포함되어 있고, 해당 차단기의 NAS의 상태 속성값으로 부터 차단기 2차측 전류가 0이고, 해당 CB의 현재 위치가 개방 상태임을 알 수 있다. 계속해서 해당 차단기의 NAS의 Control Circuit 노드에 Graft되어 있는 ‘차단기 제어회로’VINE에서 해당 차단기의 개방(Open) 릴레이의 접점을 추적할 수 있고, 계속해서 해당 릴레이 노드의 PPN으로 부터 해당 릴레이를 작동시키는 직병렬 접점 소자들을 찾아낼 수 있다. 찾아낸 접점 소자들 중 ‘냉각수 Tank Level Lo-Lo’Limit Switch 접점이 Close된 상태로 확인되면, 냉각수 Pump가 냉각수 Tank의 수위(Level)가 Low-Low로서 Suction Head 부족 상태가 원인이 되어 Trip된 것을 추적할 수 있게 된다. 또한 상기 냉각수 공급 Pump의 Trip은 ‘냉각수 Tank Level Lo-Lo’Alarm으로 부터 출발하여, 해당 Limit Switch의 접점의 Close로 인해 냉각수 공급 Pump의 Trip Relay가 여자되어, Pump Motor의 차단기가 Open되고 Pump trip 상황에 이르는 과정으로도 발견되어, 벌어진 상황에 대한 일관성(Consistency) 검토도 가능해 진다. 상기 Pump Trip 결과로 부터 출발하여 원인을 추적하는 추론은 Backward Reasoning으로 진행되고, Tank Level Lo-Lo로 부터 출발하여 결과적으로 벌어지는 상황들을 확인하는 추론은 Forward Reasoning으로 진행된다.
상기 일련의 추적 과정과 방법은 Template Super Rule로서 구현하여, 특정 Pump의 Trip 원인 추적이라는 동일한 목적과 Context로서 수행하며, 대부분의 Pump설비의 Trip이나 Alarm 추적에 유사하게 활용할 수 있다. 상기 Rule 집행에 필요한 일체의 정보는 모두 Super Tree 내에 포함되어 있다.
발생이 확인된 이벤트는 그 발생을 해당 Task의 NAS에 Graft되어 있는 'Event BDT'에서, 해당 이벤트 명의 노드의 NAS의 발생이력 기록 노드에 Graft되어 있는 Event Table SHRUB에 기록하고, Master Event BDT의 Root에 Graft하는 'EMART'에 취합하여 기록한다.
본 플랫폼은 또한, STEM의 구성을 통해 PM이 플랫폼에 직접 상위 추상 수준(High Abstraction Level)의 지시를 내리거나 임무를 부여할 수 있도록 하며, 여타 관리자나 Team원들도 문의, 정보제공 요청, 지원 요청, 의견 내지 건의 사항도 직접 Keyboard나 구두로 또는 Smart Phone을 통해 입력할 수 있도록 한다. 따라서 사용자들이 계층구조로 제시되는 Menu나 Submenu의 경로와 기능을 익히고 찾아가며 사용해야 하는 종래의 Software System이나 Tool들과는 근본적으로 사용방식을 달리하고 있다. 특히 자주 입력하는 지시나 요청은 'Frequent Order and Request Table'(FORT)를 구성하여 따로 저장하고, 'F1', 'F2'와 같은 단축된 표현의 Keyboard 입력이나 구두 명령으로도 플랫폼에 이행을 지시할 수 있고, 지시나 요청의 일부 입력 시 나머지를 자동으로 완성하여 제시하는 서비스도 제공한다. FORT에 저장된 지시나 요청 중 규칙적으로 반복해서 이행하는 지시나 요청은 'Regular Order And Request'(ROAR)라 하고, 각 ROAR의 이행 시간이 도래할 때마다 해당 시간을 Assert하는 Timer Rule을 집행하여, 해당 ROAR를 수행할 수 있는 Rule을 Invoke하고 집행한다. 상기와 같이 Platform에 내리는 지시나 요청에 대한 능동적이며 자율적인 서비스 제공방식을 ’능동 지능 서비스‘(Proactive And Smart Service: PASS) 방식이라 한다.
I/O Agent가 전용 Rule을 집행하며 제공하는 상기 PASS 지능 서비스 방식은, Super Tree의 입력과 수정, Task 계획의 수립과 조정 및 이벤트의 처리 과정에서, 플랫폼이 부여받은 임무들을 Platform Task로서 자율적으로 수행하는 과정을 설명해 줄 수 있고, Platform이 호출하여 집행하는 Rule들을 계속적으로 보고하며 Platform의 정상 작동 여부를 확인시켜 준디. 또한 각 단위정보를 나타내는 Node나 각종 Symbol들을 제시하여, PM이나 여타 관리자들이 선택한 Node나 Symbol들을 Mouse로 원하는 위치에 이동, 연결 또는 분리하면 그에 따라 해당 정보들 간의 관계가 Super Tree내에서 자동으로 Update되는 GUI도 함께 제공한다. 상기 Platform Task는 Project/Task의 원활한 수행과 시간절약을 위해, PM이 Team원들에게 내리는 지시 사항의 전달, 회의의 소집 및 기록(화상 회의, 단체 Talk 방 회의, 실제 회합 등)과 같은, Project/Task 진행의 흐름을 원활히 하기 위한 서비스도 제공한다.
플랫폼은 또한 Project/Task 수행을 위해 설비(Facility)를 운영해야 할 경우, 원활한 목표달성을 위한 설비 운영을 지원한다. 예를 들면, 생산공장의 경우, 매 순간의 자동제어는 통상적으로 자동화시스템 또는 SCADA(System Control and Data Acquisition)가 담당하므로, 목표관리 플랫폼은 이들과 연동하여 목표관리에 필요한 정보를 필요한 시간 간격으로 수집하여 활용한다. 수집하는 계측값들의 TAG는 상응하는 STPN으로 변환되어 Super Tree에 저장된다. STPN의 유일성(Uniqueness)과 함께 Path 상에 IVY를 포함할 경우에는 관련 시간 정보까지 포함할 수 있으며, 부수적인 정보는 Path 상의 각 노드의 NAS에 속성정보로서 포함할 수 있어서, 기존의 각종 약어(Abbreviation)들을 이어붙이는 통상적인 관제점 TAG 체계보다 간략하면서도 명료한 표현이 가능하여, 기존의 TAG를 대체하여 사용할 수도 있다. 특히 Line 정지나 주요설비의 Trip과 같이 목표달성이나 진도에 직접적인 영향을 줄 수 있는 이벤트들 즉 Risk에 대해서는 VINE을 활용한 논리적인 추론을 통해 플랫폼이 적극 개입하여 징후의 조기 발견, Trip 원인의 추적, 취해야 할 조치의 직접 수행 또는 요청 내지 권장을 하며, 주요 설비들의 성능감시 및 신뢰도 산정과 같은 상위수준의 운영 감시 지원 임무를 수행할 수 있다.
플랫폼에 내리는 전형적인 상위 추상수준의 지시나 부여하는 임무 또는 요청 표현의 예를 들면, 'Show Progress State Of All Task {In Task BDT, In Progress}', 'Report Everyday {At 6:00 PM, With Report Format(Format No.)} Every Task {In Task BDT, In Progress} Whose Daily Progress State Is Delay', 'Show P&ID Of Process Line {Line Name}', 'Show Every Major Facility {In Facility BDT} Whose Reliability Is Below Low', 'Report Any Indication Of Hacking', 'Explain Why Computer Become Slow', 'Explain Usage Of Every Process Running', 'Report Every Facility {In Facility BDT} Whose Energy Consumption Increase Significantly During Last Week', 'Open Meeting {At 100:AM, Common Image Meeting} Tomorrow With Selected Member {In Manpowre BDT} With Agenda {Description}' 과 같은 예를 들 수 있다. 상기 예에서 {Bracelet}은 상세 속성을, (Parenthesis)는 구체적인 값의 명시나 Comment를 각각 나타낸다. 상기 지시, 임무 및 요청들은 모두 STEM으로 나타내고 Template Rule로 구현하여 수행한다.
상기 태스크 수행 단계(Task Performing Stage)(S104)를 완료하면, 끝으로 최종단계인‘Project/Task 완료 단계’(Project/Task Completing Stage)(S105)를 수행한다. 'Project/Task 완료 단계’에서는 Task BDT의 모든 수준의 Task들에 대하여 실제 완성된 모든 Deliverable을 수립한 목표 및 계획과 비교하여 목표의 성공적인 달성 여부를 평가하고 확인하며, Customer나 Owner가 따로 있을 경우에는 인계할 필요가 있는 일체의 Deliverable들은 인계하고, 해당 Project/Task의 수행경험을 전문 지식과 방법으로서 Super Tree에 저장 및 축적하여 학습(Learning)하며, Big Information으로서의 Super Tree를 Upgrade하고, 향후 유사한 Project/Task의 지능 목표관리 시스템 구축 시 능력이 향상된 Platform을 재공할 수 있도록 하며, 목표관리를 종결한다.
플랜트 EPC Project의 경우는, 성공적인 Commissioning을 거쳐 목표 준공기간과 예산범위 내에서 보장한 성능을 만족하는 플랜트의 인계/인수 완료, 생산관리 Task의 경우에는, 제품별로 원하는 원가와 품질로 연간 생산목표의 달성, 기업의 경우에는, 영업 이윤 목표 달성, 에너지절감을 위한 에너지관리시스템(EMS)의 경우에는, Baseline값에 에너지사용과정에서 발생한 일상적(Routine) 및 비일상적(Non-routine) 조정 요인(Adjustment)을 Baseline에 반영한 연간 에너지 사용량 또는 비용 절감목표의 달성, 컴퓨터 운영관리의 경우에는 일정기간 동안의 Virus나 Hacking으로 부터의 안전한 운영과 편리한 사용, 기타 각종 Sports 관리 감독에서의 승리 또는 Championship의 획득, 주식관리에서의 목표 투자수익의 달성, 특정 자격의 취득 내지 합격과 같은 경우에 성공적인 목표관리가 이루어졌다고 평가할 수 있다.
이상에서 기술한 바와 같이 본 발명의 지능 플랫폼은 ‘SWEEP' 목표관리 기법을 기반으로, 목표관리의 대상이 되는 모든 상세 수준의 Task들에 대하여, '목표관리 전 기간/시간'에 걸쳐, 진행하는 시간을 따라 연속적, 능동적(Proactive) 및 지능 자율적으로 철저하고 정교하게 목표를 관리해 나감으로써, Project/Task의 성공적인 목표달성 가능성을 크게 제고할 수 있다.
본 Super Tree 기반의 Project/Task의 지능 목표관리 Platform(간략히 'Platform')은 Hardware적으로 Main Server와, PM과 PM 이외의 Project Team, 중간 관리자, Owner, 대리인, 감리자, Subcontractor, 경영자, 감독, 개인 등의 모든 Project/Task 관련자(Stakeholder)(총칭하여 ‘관련자’) 용 PC 및 Smart Phone과, Project/Task의 특성과 규모에 따라 추가로 물리적 또는 기능적인 Back-up Server, DB Server, Web Server 및 Cloud Server와, 각종 계측제어설비와, 이들을 연결하는 네트워크설비들로 구성된다.
본 발명의 Platform 또는 Platform에 기반하여 구축한 특정 Project나 Task의 목표관리 시스템은 Main Server를 중심으로 상기 H/W 상에 구현한다 도 8에 본 발명의 Project/Task 지능 목표관리 Platform의 바람직한 기능 구성의 예를 보인다.
Project/Task의 지능 자율 목표관리 업무를 위해, 본 발명의 Platform은 기능적으로 Project/Task 총괄관리부(801), Input/Output 관리부(802), Super Tree 구성 관리부(803), Knowledge-base 관리부(804), Progress 관리부(805), Resource 관리부(806), Event 관리부(807), Risk 관리부(808)와 DB 관리부(809)로 구성된다.
상기 Project/Task 총괄관리부(801)를 비롯한 모든 관리부의 업무는 Master Agent가 총체적으로 관장하여 수행하며, Project/Task의 규모와 특성에 따라 각 관리부를 담당하는 전문 Agent들을 추가로 생성하여 관리를 위임 내지 분담시킨다. 이하 각 관리부의 담당 기능 내지 업무를 설명한다.
Project/Task 총괄관리부(801)는 PM을 지원하며 Project/Task 목표관리의 전 단계에 걸쳐 Platform Task를 총괄 지휘하고 감독하는 업무를 담당한다.
Project/Task 총괄관리부(801)는 목표관리에 필요한 정보 및 지식을 수집 저장하고, 이를 활용하여 전체 및 각 상세 Task들의 목표와 Schedule을 수립하며, 지속적으로 수집하는 정보를 기반으로, 수시로 발생하는 각종 이벤트 내지 예외상황(Contingency)에 대처하고, 단기, 중기 및 장기 계획과 목표를 지속적으로 조율해 가며, 수립한 목표를 ‘총체적인 최소 비용’으로 달성하는 업무와, PM이 Platform Task로서 내리는 지시사항과 부여하는 임무를 수행하며, PM을 포함한 모든 Project/Task 관련자들(Stakeholder)에게 업무 수행을 위한 정보를 제공하고, PM이 여타 관리자들에게 내리는 지시사항을 전달하며 Follow-up 하고, 모든 관련자들(Stakeholders) 간의 의사 소통, 의견교환, 조율(Coordination) 및 취합을 지원하며, 직접 또는 간접 회의를 소집하고, 여타 관리자들로 부터의 요청을 PM에 보고하며 처리하는 업무를 관장한다.
상기 '모든 Project/Task 관련자들'은 PM과, Team Member 또는 중간 관리자나 현장 담당자들( ’여타관리자‘라 칭함.)과, Project Owner, Owner 대리인, Subcontractor 및 기타 관련자들을 모두 포함한다.
상기 ‘총체적인 최소 비용’은 Project/Task의 Deliverable을 완성 내지 완료하는데 소요되는 직접비용 및 O/H 외에도, 품질, 편익, 안전, 환경 및 보안을 고려할 필요가 있을 경우, 각 항목에 비중(Weight)을 할당하여 등가로 환산한 비용을 반영한 총비용을 최소화하는 비용을 의미한다.
Input/Output 관리부(802)는, 여타 관리부가 목표관리를 위해 필요로 하는 모든 데이터와 지식을 포함하는 일체의 정보를 수집하며, 플랫폼이 내보내야 하는 모든 출력 업무를 담당한다.
상기 정보의 수집은 PM 및 특정 정보에 대한 입력 권한이 부여된 Project/Task 관련자, 계측기, 센서(IOT 센서 포함), DCS, PLC 및 여타 서버나 인터넷을 통해 수집한다. 관제점의 경우, 외부의 TAG로 입력되는 계측값이나 센서값들은 입력받아 Super Tree 내에서의 해당 STPN으로 Mapping하여 변환하고, 역으로 출력값은 STPN을 해당 외부 TAG 값으로 변환하여 준다. 또한, Super Tree의 STPN을 직접 TAG로 활용할 수도 있다.
또한, Project/Task 총괄관리부의 지시와 여타 관리부들의 요청과 지원을 받아, Knowledge-base와 DB에 접근하여 Project/Task의 진행 내지 운영 상황을 제시하고 나타내며(Display), PM과 여타 관리자들로 부터의 지시나 요청을 입력받고, 보고 사항을 Display하며, PM과 함께 Task Schedule을 수립하고 조율할 수 있는 ‘PASS’방식의 서비스가 가능한 GUI를 제공한다. 상기 입출력 기능은 직접 또는 Web Service나 Cloud Service를 통해 제공하며 유무선 입출력을 모두 포함한다.
상기 GUI는 Project/Task의 수행 기간(Duration)의 경우, 해당 기간을 나타내는 Progress Management IVY와 각 단위시간을 나타내는 IVY의 노드를, 마디로 나타내는 Gantt Chart나 일련의 Chain으로 형상화하여 제시하며 하며, Graphic 상에서 임의로 Increment, Decrement, Split, Merge, Expand, Shrink, Shift, Milestone 위치 선정 및 선행/후속관계의 설정이 가능하도록 하여, Task들의 계획 수립 및 조율과 진도관리를 지원한다. 여타 PLANT들에 대한 모든 조작들(Operations)도 Display 상에서 Mouse의 Click과 Drag으로 가능하도록 지원한다. 전형적인 조작 지원으로는 Node Insert, Node Delete, Node Expand, Super Tree Skeleton Display, PLANT Display, Graft, STEM Generation, Rule Generation 및 State Monitoring 을 위한 GUI 제공을 들 수 있다.
상기 Display는 축적의 선택과 Scroll이 가능하며, 모든 BDT, IVY, VINE, BUSH, SHRUB 및 Super Tree 전체의 논리적 연결 구성, VINE이나 BUSH가 나타내는 공정이나 지원계통 및 설비들 또는 공간의 Physical Layout과 Schematics, 3D Drawings, 진행하는 시간에 따른 상태 변화를 나타내는 4D Display를 포함하며, 이를 지원하기 위한 모니터, 도면 및 현장에서의 좌표관리와 각종 Symbol들의 관리업무도 포함한다. 동시에 진행해야 할 Task가 수백 내지 수천 이상에 이르는 Project/Task의 경우에도, 전 Task들에 대한 진행 및 진도 상황이나 설비의 운영 상황의 감시 결과를 Display 하며, 상황을 일목요연하게 시각적으로 즉시 파악할 수 있도록 제시하기 위해 계층구조로 구성한 Sector Graph를 활용할 수 있다. (대한민국 특허 10-1233264 참조)
특히 PM과 여타 관리자들이, 일방적으로 제시하는 Menu와 Sub Menu들의 경로를 기억하고 일일이 찾아 들어가며 각종 선택 항목의 의미를 익혀서 사용해야 하는, 불편한 계층구조의 전통적인 나열식 Menu 및 항목 선택 방식을 지양하고, ORE Generation BDT를 사용하여 PM이나 여타 관리자들이 직접 원하는 지시나 요청 사항을 입력할 수 있도록 지원하는 '능동 지능 서비스’(Proactive And Smart Service'(PASS) 방식의 입출력 Service를 제공한다. ‘PASS’방식의 서비스를 제공하기 위하여 I/O 관리부는 PM이나 여타 관리자가 지시나 요청 사항을 입력할 수 있도록 ‘What can I do for you?', ’What do you want?', ‘Please input your Order or Request.'와 같은 입력요청 창을 제시한다. 입력 시에는 Text의 앞 부분을 입력하면 ORE Generation BDT를 활용하여 나머지 예상되는 Text들의 Option을 Drop-down Menu로 제시하여 간편하게 선택하며 완성할 수 있도록 한다. 입력한 지시나 요청사항은 STEM으로 나타내며, 해당 지시나 요청 사항을 처리할 수 있는 Template Rule을 구성하여 Rule BDT에 저장하고, Instantiate하여 집행하며 수행한다.
Super Tree 구성 관리부(803)는, 전체 기본정보로서 입력받는(S100) Project/Task의 특성과 분야에 따라 전형적인(Typical) 형태의 Super Tree 기본 틀(Skeleton)을 제시하여, PM 및 여타관리자들이 주어진 권한 내에서 입력과 수정 및 Graft와 같은 정의된 조작들(Operations)을 통해 Super Tree의 구성이 가능하도록 지원하는 업무를 관장한다. 또한 전정(Prune)이나 접목분리(Degraft)되는 Branch나 PLANT들은 ROOT와의 연결이 끊어질 경우, Garbage Collection을 수행하여 할당되었던 Super Tree 관련 Resource들을 회수하는 업무도 담당한다. 복수의 Project/Task를 관리하려고 할 경우에는 각 Super Tree를 Subtree로 거느리는 Super Forest 구성을 지원한다.
Knowledge Base 관리부(804)는, PM 또는 Platform 구현 Engineer와 협력하며, Semantic Primitive들을 사용하여, Super Tree의 구성, Super Tree에 행하는 조작(Operation), 플랫폼의 업무 수행, 플랫폼에 내리는 지시, 부여하는 임무 및 요청의 수행을 위해 필요한 전문지식(Expertise)과 방법들을 Rule 또는 Template Rule로 구현하고, Rule BDT를 구성하여 저장하며, 저장한 Rule들이 호출되고 집행될 수 있도록 관리하는 업무를 관장한다.
Project/Task 진도관리부(805)는, Task BDT 상의 Task들 중 따로 진도를 관리하는 Task들의 수행 계획의 수립과, 상응하는 Deliverable들의 완성 계획 및 Resource 투입 계획의 수립, Cost 산정, Deliverable들의 진도 산정 및 상응하는 Task의 진도 산정, Resource 투입 상황의 모니터링, 실 소요 비용의 산정 및 Task 수행 계획의 조율 업무를 관장한다. Task 수행 계획의 수립은 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 병행하여 사용하며, GRACE 기법을 활용하여 총체적인 비용이 최소로 되는 Task 수행 계획을 수립하고, 진도 진행 상황에 따라 지속적으로 조율하며, 총체적인 최소비용으로 목표를 달성해 가기 위한 업무를 담당한다.
Resource 관리부(806)는, Task BDT의 각 Task들을 완료하기 위해 완성 내지 완료해야 하는 Deliverable들을 생성하기 위해 투입해야할 모든 Resource들의 조달 내지 공급 계획과 투입 진행상황과 실적을 모니터링하고 관리한다.
이를 위하여 PM과 여타 관리자들과 협력하며 Project/Task의 목표를 달성하기 위해 투입해야 할 모든 Resource를 종류 및 부문별로 구분하고 세분하여 Resource BDT를 구성하며, 각 Resource Node에는 해당 Resource를 관리하기 위한 Resource Supply Management IVY를 Graft하고, 해당 Resource의 할당 단위별로 생성 가능한 Deliverable들의 양(Quantity)과 각종 할증 조건 및 가격(Cost) 정보를 포함하는 품셈정보(Cost Estimation Standard)를 NAS(Node Attribute SHRUB)에 저장하며 활용한다.
상기 이벤트 관리부(807)는, EAR Handling Process에 따라, Task 수행 중 불규칙하게(Random) 발생하는 각종 이벤트를 관리하며, 중요하다고 판단되는 이벤트에 대하여는 Scenario 분석을 통해 사전에 대비하고, 특히 Task 진도가 지연되는 이벤트 발생 시는 'GRACE'(Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation) 기법을 기반으로 하는 EAT 전략을 적용하여 그 영향(Impact)을 조기에 흡수(Absorb)하거나 파급을 최소화하는 임무를 수행한다.
이벤트 중 특히 Project/Task의 전체 또는 주요 Task의 완료기간이 늦어지거나 목표달성이 어려워 질 수도 있는 이벤트(Risk)를 ‘리스크’로 정의한다. 상기 리스크 관리부(808)는 PM과 여타 관리자들과 협력하며 예상되는 리스크들을 종류별로 분류하여 Risk BDT를 구성하고, 발생 확률과 위험률(Hazard Rate)을 산정하여, 발생 가능성을 최소화하기 위한 예방조치와 발생 Scenario 별 대책을 마련하며, 실제 Risk 발생 시에는 조기에 대처하여 피해를 최소화하기 위한 업무를 관장한다.
상기 Database(DB)(809) 관리부는, Super Tree 구성 정보를 비롯하여 Project/Task의 지능 목표관리 Task를 수행하기 위해 필요한 일체의 정보를 DB나 Spread Sheet, 또는 XML File과 같은 형식으로 저장하며, Back-up하고 제공하기 위한 업무를 수행하며, 프로그램 재 가동시마다 읽어 들여(Read-in) Super Tree를 비롯한 추론 환경을 안정적으로 회복 내지 마련해 줌으로써 목표관리의 연속성을 유지해 주고, DB를 통한 여타 서버들과의 정보교환이나 Agent들 간의 정보 공유가 가능하도록 하는 업무를 관장한다.
이상에서 기술한 바와 같이 본 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼 기술은, 목표를 설정하고 관리하려는 각 Project나 Task들에 대하여, 통합된 총괄 관리 수단을 PM 내지 총 책임자에게 제공하고, PM으로 부터의 지시와 PM이 부여하는 임무를 수행하며, 최적의 목표달성 계획의 수립을 지원하고, Project/Task의 진행 및 진도 상황을 지속적으로 정밀하게 감시하며 관리하고, 진행과정에서 발생하는 Negative Event나 Risk들에는 조기에 능동적으로 대처하여 그 충격을 최소화할 수 있도록 지원하고 이벤트들의 파급으로 인한 Event Chain의 생성을 저지하거나 단축하며, Opportunity는 최대한 활용하여, 총체적인 비용을 최소화하며 설정한 목표를 달성해 갈 수 있도록 PM 및 여타 Project/Task 관리자들을 지원함으로써, 다양한 분야에서 해당 Project/Task의 특성에 따라 맞춤형(Customized) 지능 목표관리 시스템들을 구축할 수 있는 공통 핵심 플랫폼 기술(Platform Technology)과 수단(Tool)을 제공해 준다.
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, 하드 디스크, USB, CD-ROM, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, Web Service, Cloud Service 및 기타 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템이나 스마트폰에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 본 발명에서 사용한 각종 자료구조, 데이터 모델, 지식 및 정보 모델, 및 기법들의 명칭이나 약어 표기들은 설명의 편의와 명확성 제고를 위해 사용하였으며, 유사한 명칭이나 표기의 사용도 가능하다. 따라서 본 발명의 청구범위에서 청구하는, 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 본 발명의 원리를 DB로 구현하거나 유사한 방식으로 변형 실시가 가능한 것은 물론이고,그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
본 벌명은 각종 Plant EPC, Ship Building, Building Construction 및 기타 Infrastructure Construction과 같은 대형 건설 Project들은 물론, Smart Factory의 구축 및 운영, Smart and Secure 컴퓨터 운영체제(Operating System)의 구축, 기업의 경영, 에너지관리, 각종 공공 및 민간 조직의 운영 관리와, 각종 경기(Game)나 스포츠, 주식투자, 선거(Election) 및 개인의 목표관리에 이르기까지 다양하고 복잡한 Task들의 성공적인 목표 달성 가능성을 크게 제고시킬 수 있는 지능 목표관리 시스템을 구축하기 위한 기반 기술로서 이용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 목표를 설정하고 달성하려는 '각종 Project나 Task의 총괄관리자’(Project Manager(PM)로 총칭)가 성공적으로 임무를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 Project/Task 관리 시스템들의 구축 기반이 되며, 컴퓨터와 컴퓨터에서 구동되는 Software 프로그램으로 구성하는 Project/Task 목표관리 플랫폼의 구현 방법에 있어서,
    Project/Task의 수행 계획을 수립하고 관리하며 계획을 이행하기 위해 필요로 하는, 목표관리 방법(Method)이나 전문 지식(Knowledge)과 같은 '지식'과, Raw Data, 가공 Data 및 Data들 간에 존재하는 연관 관계(Relational)와 같은 '정보'를, Project/Task의 시작과 수행 중 PM과 협력하며 지속적으로 수집하여, 지식과 정보의 종류 및 용도와 상호 연관 관계에 따라 분류 내지 구분하고 연결 지우며 지능 자율 목표관리에 활용하기 위한 형태로 저장하는 ‘지식과 정보의 총 집합체'(Body of Goal Management Knowledge and Information(BOGMKI))를 구성하고,
    상기 BOGMKI에 포함된 지식과 정보를 바탕으로, 해당 Project나 Task의 목표를 달성하기 위한 결과 물(Deliverable)을 생성하거나 결과 상태(State)에 이르기 위해 직간접적으로 수행해야 하는 ‘모든 상세 수준(Level)의 Task 내지 Work 또는 Work Package 내지 Activity들’(‘Task’로 총칭)들의 감시와 진행 관리를 위해, ‘Platform이 임무로서 부여받는 각종 Task'(상기 Task와 구별하여 ‘Platform Task'로 총칭)를 수행하기 위해 필요로 하는, 추론(Inference and Reasoning), 판단(Decision) 및 연산 방법과, Task의 수행 절차(Procedure) 및 과정(Process)을 명시적(Explicit)으로 나타내는 규칙(Rule)들을 구성하고, 호출하여(Invoke) 집행함으로써(Execute), 플랫폼이 자율적 내지 능동적으로 목표관리를 지원할 수 있도록 하며,
    상기 Rule은 BOGMKI의 일부로서 포함하고, Condition Part와 Action Part 내지 Left Hand Side(LHS)와 Right Hand Side(RHS)로 구성하며, 상위 추상수준(High Abstraction Level) 표현의 지시(Order)나 요청(Request)을 처리할 수 있고, Rule 자신이 내린 결론이나 도출한 결과에 대한 논리적인 설명을 제시해 줄 수 있으며, Rule의 집행으로 유의미한(Significant)한 결과가 도출될 경우에는 BOGMKI에 추가하여 스스로 지식과 정보를 늘려나감으로써 학습(Learning)과 진화(Evolution)가 가능하도록 하며, 일정 시각이 도래하거나 시간이 경과되면 호출되는 Timer Rule을 포함하여 자동적으로 지속적 및 반복적으로 호출하여 집행할 수 있는 ‘Super Rule’로 구성하고,
    상기 BOGMKI와 Super Rue들을 PM 또는 플랫폼 구현 기술 인력과 협력하며 입력받아 구성하기 위해, 플랫폼은 Graphic 입력 창(Window)과 단위 지식과 정보를 나타내는 심벌(Symbol)들과 이들의 관계를 연관 짓는 Tool들을 제공하고, Project/Task 분야나 종류에 따른 전형적인 BOGMKI와 Rule들의 골격(Skeleton)이나 틀(Template)들을 제시하여 입력을 지원하며,
    진행하는 시간을 따라 Time Schedule의 관리가 필요한 Project/Task의 경우, 관리의 편의를 위해 일정 길이의 관리 단위시간(Unit Time)을 선정하고, 모든 상세 수준의 Task들의 수행 시간 내지 기간(Duration)을 각 단위시간을 마디로 하는 Gantt Chart나 Node의 Chain으로 나타내며, Default 단위시간은 ‘Day’로 하고, 각 Task의 특성과 요구되는 관리 정밀도에 따라 전체적 또는 부분적으로 정밀도를 조율하여 함께 사용할 수 있으며, 각 Task 별로 전체 및 각 단위시간별 진도 계획을 Top-Down 방식과 Bottom-Up 방식을 병행하여 사용하여 수립하고 관리하며, 각 Task의 수행 시간 내지 기간이나 Task들 간의 각종 선행 및 후속관계의 최적(Optimum) 설정과 조율은 상기 단위시간을 단위로 Increment Decrement하며 탐색하고 관리하며,
    각 Task의 수행 중 랜덤(Random)하게 발생할 수 있는 각종 이벤트(Event)나 리스크(Risk)들은 종류별로 구분하고, 각 이벤트별로 예측, 발견 내지 탐지, 평가 및 대책 수립, 조치, 결과 검토 및 학습을 포함하는 ‘이벤트 및 리스크 취급 절차’(Event And Risk(EAR) Handling Process)를 마련하여, 각 이벤트별로 설정하는 시간 정밀도에 따라 지속적 및 반복적으로 관찰하며, 이벤트를 최대한 조기에 예측 또는 발견하여, 이벤트로 인한 충격(Impact)을 초기에 흡수하고 이벤트의 파급으로 형성되는 이벤트 Chain의 길이를 단축하며, 주요 이벤트는 Scenario 분석을 통해 사전에 대비하고, ‘Positive Event'의 경우에는 기회(Opportunity)로서 활용함으로써.
    목표관리를 위해 수행해야 하며, Project/Task에 따라서는 수천 가지 이상이 될 수도 있는, 모든 상세 수준의 Task들을 목표관리의 전(Whole) 기간에 걸쳐 1일 24시간 연속적으로 정밀하게 훑어가듯이 감시하고 관리하며 진행하는 목표관리 기법을 사용하고, 이를‘SWEEP’(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법으로 정의하며,
    상기 'BOGMKI'를 체계적으로 구성하고 활용하며 SWEEP 기법을 구현하기 위한 수단으로써, 상기 수집하는 지식 및 정보의 종류와 특성에 따라, 각 단위 지식 및 정보를 노드(Node)로 나타내고, 지식 및 정보들 간의 관계(Relation)를 아크(Arc)로 나타내는, 각 지식 및 정보의 표현과 저장 및 활용에 특화된(Specialized) 각종 '지식 및 정보 모델'(Knowledge and Information Model)을 안출하고 정의하여 구성하며,
    정의하여 구성하는 상기 Knowledge and Information Model은, 체계적/계층적으로 동종 또는 동질의 상세 단위 정보로 구분 또는 분류 내지 세분되어 질 수 있는 정보를 관리하기 위해 구성하는 Tree Data Structure 형태의 BREAKDOWN Tree(BDT)’와, 목표관리의 전 수행 기간(Duration) 또는 시간을 일정한 길이의 Task 수행 관리 기준 ’단위시간‘(Unit Time)으로 구분하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 나타낸 Node들을 선행/후속 관계에 따라 연속되는 4각형의 마디로 나타내는 Gantt Chart 형태나 각 노드를 Arc로 연결하여 일련의 사슬(Chain) 형태로 나타내어 구성하는 'IVY'와, 일정한 방향으로 흘러가는 각종 매체를 취급하는 시스템의 각 설비나 소자(Component) 또는 요소(Element)나 개체(Entity)들을 Node로 나타내고, 이들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내어 구성하는 'VINE’과, 각종 매체(Medium) 또는 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성되는 계통(System)이나 망(Network)에서, 각 System 및 Network를 구성하는 각 설비나 요소 또는 개체를 Node로 나타내며, 해당 System 및 Network의 구성이나 연결의 중심이 되는 임의의 중심 노드를 선택하고, 여타 노드들의 해당 중심 노드로 부터의 연결관계를 아크로 나타내어 구성하는 ‘BUSH’와, 상기 BDT, IVY, VINE 및 BUSH로 나타내는 지식과 정보 이외에, 각종 연산, 추론(Reasoning and Inference), 판단, 관리 행위 및 절차와 같은 지식을 나타내고 이행하기 위한 Super Rule과, 각 노드의 상세 속성(Attribute) 정보와, 그 외 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 지식과 정보를 Tree Data Structure의 형태로 구성하여 저장하는 ‘SHRUB’과, 상기 BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB와 같은 각종 'PLANT'들을 구성하고 활용하기 위한 ’조작‘(Operation)들을 포함하고, 추가로 이들 PLANT들을 연결하기 위한 기본 틀(Framework) 또는 기반(Foundation)을 형성하기 위한 그루터기로서 Tree Data Structure의 형태의 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)를 더 포함하며,
    상기 PLANT들을 상기 STUMP에 ‘접목’(Graft)하고, 지식 및 정보들 간의 관계에 따라 PLANT들 상호 간에도 자유로이 접목하여 구성한 BOGMKI를 'Super Tree‘로 정의하고 명명하여 목표관리에 활용하며,
    상기 ’Super Tree‘의 구성으로, Super Tree를 구성하는 모든 Node들은, 각자 자신이 속한 PLANT 내에서의 해당 PLANT의 특성에 따른 부모/자식 내지 선행/후속 관계와 같은 내부 연결(Adjacency)을 통해 형성되는 지식 및 정보들 간의 관계 외에도, 상기 Graft로 연결된 PLANT들의 Node들과의 상호 추가적인 연결관계를 통한 지식 및 정보들 간의 관계가 형성되어, Super Tree 내에 저장된 모든 지식과 정보는, Super Tree의 어느 Node 위치에서도 주변 관련 지식 및 정보(Context)로서 자유로이 접근(Access)하여 추론과 판단에 활용할 수 있게 되고, 상기 ‘SWEEP’목표관리 기법의 실현과 적용을 가능하게 하며,
    상기 Super Tree를 활용한 SWEEP 목표관리 기법의 적용으로, 플랫폼이 Virtual Staff나 Assistant로서 PM을 보좌하고 지원하며, Project/Task의 목표관리를 자율적 내지 능동적으로 수행함으로써, 목표관리의 정확성, 신속성, 연속성, 일관성(Consistency), 객관성 및 능률과 목표의 성공적인 달성 가능성을 안정적으로 제고시키는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  2. 보정시 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 'BREAKDOWN TREE'('BDT'로도 표현)는, 상기 STUMP를 구성하는 각 Major Management Node의 분야별로, 관리해야 할 각 대상에 관한 정보 중, 순차적 또는 계층적으로 분류 또는 세분할 경우 동종 또는 동질(Homogeneous)의 상세 단위 정보로 Breakdown 할 수 있는 정보를 표현하고 저장하여 활용하기 위해 구성하며, 각 관리 대상에 관한 정보를 순차적 및 계층적으로 분류 또는 세분하여, 생성되는 각 세부 관리 대상 단위 정보들을 노드로 나타내고, 나타낸 노드들을 부모 자식관계를 가지는 아크로 연결하는 Tree Data Structure 형태의 Information Model로서 구성하며, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)을 함께 정의하여 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 'IVY'는, 목표를 설정하고 관리하려는 Project나 Task의 전(Whole) 수행 시간/기간에 걸쳐, 수행해야 할 각 상세 Task들의 수행 기간(Duration)을, 관리하기를 원하는 시간 정밀도 수준(Time Resolution Level)에 따라 기본 관리 단위시간(Unit Time)을 정하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 이들 Node들을 'Start Node'로 부터, 종료 단위시간에 해당하는 ’Finish Node'(또는 'Last Node')에 이르기까지 순차적으로 아크로 연결하는 사슬(Chain) 형태나 연속되는 4각형의 마디로 나타내는 Gantt Chart 형태의 Information Model로서 표현하고 구성하며, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)을 함께 정의하고, 진행하는 시간을 따라 원하는 시간 정밀도로, 목표관리를 위해 수행해야 할 모든 Task들의 Schedule 관리, 진도(Progress)관리, 진행상황관리, 상호 의존성(Dependency) 또는 선행/후속관계(Preceding/Succeeding Relation) 관리, 운영해야 할 각종 설비의 운영상태 관리, 및 각종 이벤트와 리스크 관리에 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 'VINE'은, Project/Task의 목표를 달성하기 위해 사용 또는 활용해야 하는 각종 생산 공정(Process)이나 지원 시스템(Supporting System)을 비롯한 여타 기능의 시스템들을 구성하는 각 설비(Facility)나 소자(Element) 또는 개체(Entity)들을 노드로 나타내고, 이들이 상호 작용하며 담당 기능을 수행하기 위한 물리적인 연결 및 취급하는 매체(Medium)나 객체(Object)의 흐름의 방향을 아크(Arc)로 나타내는 Information Model로서 표현하고 구성하며, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)을 정의하고, 일정 방향으로 흘러가는 원료, 반제품, 제품과 같은 각종 생산, 제조 또는 제작 공정과, 냉각수, 압축공기, 전력과 같은 각종 매체나 에너지를 취급하는 공정 지원 계통(System) 및 각종 회로(Circuit)의 Modelling과, 설비나 소자들의 기능과 이들의 연결 관계에 따른 상호 작용(Interaction)에 기반한 가동 상태 또는 운영 상태 관련 추론과 판단 및 Display에 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 'BUSH'는, 네트워크나 모선을 중심으로 양방향 통신을 하는 컴퓨터 및 주변설비(Peripheral)와, 그 외 VINE과는 달리 출발점과 목표점의 선택과 조건에 따라, 이동하는 데이터나 매체(Medium) 또는 객체(Object)의 방향이 바뀔 수 있는 설비나 소자(Element) 또는 개체(Entity)들이 연결되어 구성되는 각종 망(Network)이나 계통(System)에서, 상기 설비, 소자 또는 개체들을 Node로 나타내고, 이들의 연결관계를 아크로 나타내는 Information Model로서 표현하고 구성하며, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)을 함께 정의하며,
    상기 설비나 소자 또는 개체들 중에 해당 계통의 구성이나 연결의 중심이 되는 임의의 ‘중심노드’(Center of Universe(COU) Node)를 선택하고, 선택한 'COU' Node를 중심으로 해당 Network나 System의 형상 정보를 저장하고 나타내기 위한 Configuration BUSH(Default)와, BUSH 내의 임의의 두 노드 간에 존재하는 경로(Path)를 탐색하기 위한 Adjacency BUSH로 구분하여 구성함으로써, 본 발명의 플랫폼과, 본 플랫폼에 기반하여 구성하는 각 목표관리 시스템과, VINE으로 구성하는 시스템들 이외의 시스템들의 모델링과, 모델을 구성하는 설비나 소자들의 기능과 이들의 연결 관계에 따른 상호 작용(Interaction)에 기반한 가동 상태 또는 운영 상태 관련 추론과 판단 및 Display에 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 'SHRUB'은, 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH 자체에 저장되는 지식 및 정보 이외에, 플랫폼에 기본적으로 주어지는 목표관리 업무인 Platform Task를 수행하거나, PM이 내리는 지시나 부여하는 임무를 이행하거나, 여타 관리자들로 부터의 요청을 접수받아 처리하기 위해 필요로 하는, 일체의 지식(Knowledge)과 정보(Information)를 Node로 표현하고, Node와 Node 간의 연결관계를 Arc로 나타내는 Tree Data Structure 형태의 Knowledge and Information Model로서 구성하며, 해당 Model에 행할 수 있는 조작(Operation)을 함께 정의하여 활용하며,
    상기 일체의 지식과 정보는, 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH의 모든 노드들의 속성(Attribute) 정보와, 각종 산술 및 논리 연산, 상황 판단, 원인 추적, 대책 수립, 조치 이행 및 절차 진행을 위한 지식 및 정보와, 상기 속성값과 지식 및 정보를 활용하여 상기 Platform Task와 상위 추상수준의 지시나 요청을 처리하기 위해 필요한 추론(Reasoning and Inference)과 판단 및 연산방법과 Task의 수행절차 및 과정을 명시적으로 나타내는 상기 Super Rule을 포함하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    목표관리의 필요에 따라, 상기 각 PLANT 종류별로 임의의 수의 PLANT들을 생성하여(Create), 그 Root Node 또는 Start Node를 상기 STUMP의 각 노드에 연결하며, PLANT들 간에도 임의의 노드들을 연결하여 상호 연관 짓고, 해당 연결의 의미나 연관 관계를 함께 명시하는 것을 '접목'(Graft)으로 정의하고 활용하며,
    상기 Graft에 따라, Graft 되는 두 PLANT의 노드들은 각자 자기가 속한 PLANT 내에서의 노드들 간의 부모 자식관계나 선행/후속 관계로 형성되는 동종의(Homogeneous) 정보와 지식에 추가하여, Graft를 통한 여타 PLANT의 이종의(Heterogeneous) 정보와 지식과도 관계가 형성되어, 접근(Access)하고 활용할 수 있는 주변 정보와 지식이 늘어나게 되고, Super Tree 전체적으로는 문맥(Context) 정보와 지식이 증대되는 학습(Learning)효과가 이루어지는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  9. 제 1항에 있어서
    각 PLANT 내의 모든 노드들은, 소속 PLANT 내에서 유일한(Unique) 노드 명칭(‘Node Name’ or ‘Node Given Name’)과 노드 번호(Node Number)를 가지며, 각 노드들은 추가로 자기가 속한 PLANT의 Root Node로부터 자기 자신에 이르는 경로(Path)와 자신의 ‘Node Given Name'으로 구성되는 경로 명칭인 ‘Node Full Name’을 가지고, 이를 해당 노드의 'PLANT Path Name'(PPN)으로 정의하고 활용하며,
    추가로 Super Tree 내의 모든 노드들은, STUMP의 Root Node이며 동시에 Super Tree의 Root Node(‘ROOT'로 표현)인 ROOT로부터 자신에 이르는 Path와 노드 자신을 포함하는 경로 명칭(Path Name)을 갖고, 이를 'Super Tree Path Name'(STPN)으로 정의하고 활용하며,
    STPN 중 특히 노드 자신이 속한 PLANT의 Root Node를 경유하는 STPN을 'Original STPN'이라고 하며, 따라서 Super Tree 내의 모든 노드는 Original STPN을 포함하는 하나 이상의 STPN을 가지게 되고,
    추가로 Super Tree 내의 임의의 두 노드들은 각각 상대 노드로부터 출발하여 자신에 이르는 상대적인 경로로서 Path Name을 구성할 수 있으며, 이를 'Relative Super Tree Path Name'(RSTPN)으로 정의하고 활용하며, ‘RSTPN’을 구성하는 Path에서, ROOT로부터 내려오는 방향의 Path 부분은 ‘순방향 경로’(Forward Path)라 하고, ROOT를 향해 올라가는 방향의 Path 부분은 ‘역방향 경로’(Reverse Path)라 하며, 각 RSTPN은 진행하는 도중에 특정 Node에서 방향을 전환하거나 지나온 Path로 Backtrack하는 Path를 포함할 수도 있고,
    따라서 Super Tree 내의 각 Node에 이르는 경로 명칭(Path Name)인 상기 PPN, STPN 및 RSTPN은, 각 노드 자신의 정보와, 해당 노드의 주변 노드들의 정보와, 상기 Path 상의 모든 노드들의 속성정보에도 접근(Access)하는 수단으로 활용할 수 있으며,
    또한 동일한 설비(Facility)나 소자(Component), 개체(Entity) 또는 객체(Object), 및 변수(Variable)나 값(Value)을 나타내는 Node들이 각각 하나 이상의 다른 PLANT들에도 소속되어 서로 상이한 STPN을 가지며 따로 존재할 수 있으며, 이 경우 상호 ‘Alias Node’라 하고,
    특정 노드를 중심으로 주변 정보와 지식을 활용하며 추론을 할 경우, 해당 노드를 'COIN'(Center of Interest Node)으로 지정하여 해당 노드의 Original STPN을 대체하고, 모든 주변 노드를 해당 COIN을 출발노드로 하는 RSTPN으로 간략히 표현하고 접근할 수 있으며,
    상기 STPN, PPN 및 RSTPN의 표기 방법으로써, Node 간에 Arc를 사용하는 대신에, 순방향 Path의 표기는 Slash(/)를 사용하고, Graft Path의 경우에는 Double Slash(//)로 표기하며, 역방향(Reverse) Path는 Back Slash(＼)를 사용하고, 역방향 Graft Path는 Double Back Slash(＼＼)로 표기하며, 상기 Path의 표기는 플랫폼을 구현하는 Programming Language에 따라 혼동이 없는 한 여타 기호를 사용할 수도 있고,
    상기 Path들의 표기에서, 특정 노드에 접근하거나 목표관리를 위한 추론(Reasoning or Inference)을 하는 경우, Path 상의 노드들 중 생략해도 Path의 유일성(Uniqueness)이 유지되거나 생략한 노드들을 판별할 수 있을 경우에는, 해당 노드들은 생략하여 간략화한 Path 표현으로 나타낼 수 있으며,
    또한, 두 Path를 비교하여 Match 여부를 판단하는 경우, Path에 Wildcard 표기로서 ‘*’를 포함하면 해당 위치에 하나 이상의 노드를 포함하는 임의의 Path와 Match 될 수 있고, ‘&’를 포함하면 해당 위치에 임의의 하나의 노드와 Match 될 수 있으며,
    Path의 특정 Node 위치에 ‘?node’와 같은 변수노드 표현을 사용하면, Match 되는 상대 Path로부터 해당 변수노드 위치의 실제 노드표현을 해당 변수노드 값으로 추출해 낼 수 있도록 함으로써,
    Super Tree 내의 모든 노드에 다양한 경로와 방법으로 접근하여 지식과 정보를 저장하고, 접근(Access), 회수(Retrieve) 또는 추출(Extract)하며 활용할 수 있는 수단을 마련하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  10. 제 7항에 있어서
    상기 Super Rule은, PM이 플랫폼에 내리는 지시나 부여하는 임무와, Project/Task 관련자들의 요청과, 플랫폼에 주어지는 기본 기능 및 업무인 'Platform Task'를 처리하기 위한 객관적(Objective) 또는 주관적(Subjective)인 방법(Method), 과정(Process) 및 Know-how를 포함하는 지식(Knowledge)과 정보(Information)를 표현하고, 그 내용을 명시적(Explicit)으로 나타내고 자유로이 Update하며, 일관된 구성의 Knowledge and Information Model로서 Super Tree 내에 수용하고 목표관리에 활용하기 위해, SHRUB으로 구현하며,
    Super Rule의 Root Node는 Top LHS Node와 Top RHS Node의 두 자식노드를 가지며, Top LHS Node와 Top RHS Node는 각각 임의의 수의 노드들을 자식노드로 가질 수 있고, Super Rule을 구성하는 각 노드들은 자식노드들의 수와 자식노드들의 ’평가‘(Evaluation)(또는 간략히 'Eval') 방법이나 조건과 노드 자신의 ‘Eval Expression'을 Node Attribute SHRUB(NAS)의 속성값으로 가지며,
    각 Super Rule은 해당 Super Rule의 집행을 담당하는 Agent에 의해 명시적(Explicit)으로 호출되어 집행되거나, 해당 Super Rule의 조건부에 포함된 Fact가 여타 Agent에 의해 또는 Rule의 집행 중에 Assert되면 호출(Invoke)되어 집행되고(Execute), 집행 시에는 담당 Agent가 Root Node로부터 출발하여 깊이우선탐색(DFS) 방식으로 Node들을 순차적으로 방문하며, 방문하는 Node의 ‘Eval Expression'을 Eval하여 Eval Expression으로 표현된 판단, 연산 및 조작(Operation)을 수행하고 함수 명(Function Name)의 표현일 경우에는 해당 함수를 호출하여 집행하며, Preorder, Inorder 및 Postorder 순으로 모두 방문하고 방문 시 마다 해당 Order의 Eval Expression을 Eval하여 집행하며, Super Rule 내에는 ‘Internal Rule’을 포함하거나 다른 Super Rule을 Graft할 수 있고, 따라서 Rule을 Module화된 지식(Knowledge)의 조합으로 구성할 수 있으며, 특정 시각(Time)의 도래나 일정 시간(Time Interval) 경과 시마다 호출되는 'Timer Rule'을 포함하여 Super Rule을 원하는 임의의 시각이나 시간간격으로 규칙적 및 반복적으로 호출하여 집행할 수 있으며, Node들의 Eval Expression에 변수 표현을 포함하고 Super Rule 호출 시 공급하는 변수값들로 대치하며 집행할 수 있는 Template Rule로 구성하여 Super Rule의 범용성을 제고할 수 있으며, Eval Expression에 'Return_to Root' 조작을 포함하여 자신을 반복 집행하는 Loop를 구성할 수 있고, 'Local Fact Assert'나 'Go_to' 조작을 사용할 경우 Super Rule 내의 해당 노드 위치로 이동하여 집행할 수 있으며, 특정 Node의 Inorder 방문 시 'WAIT' Eval Expression을 사용하여 해당 위치에서 Super Rule의 집행을 잠정적으로 중단하며 해당 노드의 자식 LHS Node의 Eval 결과가 반환(Return)될 때까지 기다리도록 할 수 있고, 'Eval Expression'에 'END'를 사용하여 해당 위치에서 Super Rule 집행을 강제로 종료시킬 수 있으며, 노드 방문과 Eval을 계속 진행하여 최 우측(Rightmost) Node까지 Eval하고 Root로 되돌아오면 Super Rule 집행이 자동으로 종료되도록 구성하며,
    상기 ‘Super Rule’의 구성으로, 논리적인 추론, 판단, 절차 및 행위의 내용과 흐름을 명시적으로 나타낼 수 있고, 집행결과에 대한 논리적인 설명이 가능해 지며, Super Rule을 Node의 삽입이나 이동과 같은 SHRUB 조작(Operation)으로 간편하게 생성하거나 Modify 또는 Update할 수 있고, 그에 따라 다수의 세부 행위들로 구성되는 높은 추상수준(High Abstraction Level)의 임무, 지시 및 요청이나 여타 Platform Task의 처리를 위한 Super Rule들을 'Divide and Conquer' 전략으로 세분한 기능들의 조합으로 구성할 수 있으며, Super Rule 내의 모든 Node나 Internal Rule 또는 Graft된 Super Rule들이 공통된 문맥정보(Context)를 공유하면서 일관되고(Consistent) 초점이 맞추어진(Focused) 추론을 진행해 나갈 수 있도록 하여, Assert되는 Fact에 따라 Rule들이 Chaining으로 이어지며 집행되고 각 집행결과들 간의 연관성과 Chaining되는 Rule들의 궁극적인 목적이 불분명하거나 산만해 지는 기존의 Rule 집행 방식의 근본적인 문제점을 개선할 수 있고, 자주 사용되는 조건이나 Action들의 조합은 해당 표현을 따로 Super Rule로 나타내고 Rule Grafting을 통해 공동으로 활용하여 규칙의 생성과 집행을 간략화할 수 있으며, Super Rule의 집행결과로 습득하는 유의미한(Significant) 지식이나 정보는 Super Tree에 Node로서 지속적으로 추가해 나감으로써 총체적인 지식과 정보가 계속적으로 증대되는 학습(Learning)과 진화(Evolution) 효과가 이루어지고, Rule을 반복 집행할 수 있어서, 진도 관리나 진행상황 관리를 동시에 초 단위 이하로 정밀하게 수행해야 하는 상세 Task들의 수가 수천 내지 수만에 이르는 경우에도 소수의 Super Rule 구성과 호출로써 일괄 처리가 가능한 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  11. 제 4항에 있어서
    실행계획 진도(Execution Schedule Progress) 대비 실적 진도(Real 또는 Actual Progress)가 늦어진 이벤트(Event)가 발생한 Task(Work, Work Package 또는 Activity로도 칭함.)에 대하여는, 진도지연 발생 Event의 충격을 최대한 조기에 흡수(Absorb)하고 파급(Propagation)으로 발생되는 일련의 Event들인 'Event Chain'의 형성을 최소화하기 위한 '이벤트 흡수 전략'(Event Absorbing Tactic(EAT))을 사용하며, EAT 전략을 구사하기 위한 구체적인 방법으로서, 지연된 진도를 회복하기 위해 추가로 투입해야 할 Resource를, 투입가능 범위 내에서 투입 가능 단위 또는 투입 기준 단위로 Increment 또는 Decrement하며, 그에 따른 Deliverable의 증감 및 비용(Cost)의 증감과, 상응하는 Task의 진도변화와 목표관리 단위시간의 증감에 따른 Task 수행기간(Duration)의 변화를 평가하여, 최소비용의 진도 회복기간을 탐색하는 'Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation'(GRACE) 기법을 적용하며,
    상기 GRACE 기법은 또한 IVY의 길이를 Increment 또는 Decrement해 가며, Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 병행하여 사용하며 비용이 최소로 되는 Task들의 Duration을 탐색하고 Task 수행 계획을 수립하며, 진도 진행 상황에 따라 지속적으로 계획을 조율하여 총체적인 비용을 최소로 하며 목표를 달성해 가기 위한 플랫폼의 진도관리 업무 수행에도 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  12. 제 1항에 있어서
    플랫폼이 PM으로 부터의 지시나 여타 관리자들로 부터의 요청을 접수하여 처리하기 위해, 각각의 지시 및 요청을, 그 내용을 점진적으로 구체화하여 나타내는 표현들을 노드의 명칭으로 하는 일련의 노드들과, 해당 노드들로 형성되는 경로(Path)와, 경로를 구성하는 해당 노드들의 속성으로 저장하고, 이를 해당 지시 및 요청의 ‘지시 및 요청 표현 줄기’(Order and Request Expression(ORE) STEM)로 명명하며, 상기 ORE STEM을 해당 지시나 요청을 이행하기 위한 Super Rule의 생성과 호출에 활용하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    PM 및 여타 Project 관련자들이 원하는 정보의 탐색이나 기능의 사용을 위해, Menu와 Sub-menu들의 경로와 기능을 일일이 숙지하고 찾아서 사용해야 하는 종래의 일방적인 Menu 제공 방식들과는 달리, PM이 플랫폼에게 직접 원하는 상위 추상수준(High Abstraction Level)의 지시를 내리고, 업무 또는 임무를 부여하며, 그 외의 관리자들도 직접 필요한 사항을 플랫폼에게 요청할 수 있도록 지원하는 '능동 지능 서비스'(Proactive And Smart Service(PASS)) 방식의 I/O Service를 제공하며,
    상기 PASS 지능 I/O 서비스의 제공으로, PM은 플랫폼에게 플랫폼이 행한 추론 행위나 판단 과정 또는 결론에 이르게 된 이유에 대한 설명을 요청할 수 있고, 플랫폼이 집행하는 특정 Super Rule의 구성 내용을 SHRUB 형태로 제시받을 수도 있으며, 본 플랫폼을 기반으로 구축하는 각 Project/Task의 목표관리 시스템에 대해 별도로 사용법을 익히거나 따로 Training을 받을 필요 없이 사용이 가능해 지고, 동시 다발적이고 반복해서 관리해야 할 Task들의 수가 수천 가지 이상에 이르는 경우에도, 소수의 명령이나 요청만으로 플랫폼에게 자율적 및 지속적인 정밀 관리 업무로서 위임할 수 있어서, 본 발명의 SWEEP 목표관리 기법의 실현과 적용이 가능해 지도록 지원하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  14. 제 1항에 있어서,
    본 발명에 따른 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼은, 목표를 수립하고 관리하려는 대상 Project/Task의 분야에 따라, 기본정보 입력창을 제시하고, Project/Task의 분야, 명칭, 최종목표, ‘최종 완성 물(Deliverable) 내지 상태(State)’('Deliverable'로 총칭)의 범위(Scope) 및 총 수행기간과 같은 전체적인 기본정보를 Project Manager(PM)로부터 입력받는 'Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계'(Project/Task Initiating and Basic Information Collection Stage)와,
    상기 ‘Project/Task 시작 및 전체 기본정보 수집 단계’에서 입력받은 전체 기본정보를 기반으로, 지능적인 판단과 추론을 통해 목표관리를 수행할 수 있는 지능 목표관리 플랫폼을 구현하기 위해 필요한 지식과 정보를 수집하여 Super Tree를 구성하고 저장하는 ‘상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계’(Detailed Information Collection and Super Tree Constructing Stage)와,
    상기 ‘상세 정보 수집 및 Super Tree 구성 단계’에서 Breakdown하고 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 모든 상세 수준의 Task들에 대하여, PM, Scheduler 및 각 Task 담당 관리자들과 협력하며, 각 Task 별로 예외사항(Contingency)들의 발생 가능성을 감안한 '기준 수행기간'(Baseline Duration)을 설정하고, 설정한 Baseline Duration을 기반으로, 완성 내지 완료해야 하는 Deliverable들의 정량적인 양과 투입 가능한 Resource를 반영한 '단위시간별 실행계획 진도‘(Unit Time Execution Schedule Progress)를 산정하고, 각 단위시간별 실행계획 진도의 합이 100%가 되는 시점을 해당 Task의 ’실행 목표기간‘(Execution Goal Duration)으로 하며, 상기 Baseline Duration과 Execution Goal Duration의 차이를 해당 ’Task 수행 내부 여유기간‘(Task Internal Buffer)으로 하고, Project/Task의 특성에 따라 상기 Baseline Duration과 Execution Goal Duration은 같게 설정할 수도 있으며,
    각 Task의 Execution Goal Duration에 대하여 해당 Task의 특정 진도나 완료 상태를 나타내는 'Milestone'들을 설정하며, 여타 Task들의 Milestone들과의 선행 및 후속 관계에 따라, Milestone들 간에 상호 Finish-to-Start, Finish-to-Finish, Start-to-Start 및 Start-to-Finish의 선행 및 후속관계를 설정함으로써, 모든 상세 수준의 Task들에 대하여 Baseline Schedule과 Execution Schedule을 수립하고, 상응하는 Baseline Duration과 Execution Goal Duration을 산정하는 ‘태스크 수행 계획수립 단계(Task Scheduling Stage)’와,
    상기 ‘태스크 수행계획수립 단계’에서 수립한 각 Task의 ‘실행계획’(Execution Schedule)에 따라, 매 단위시간 Task 시작 시마다, 예상 투입 자원(Expected Resource Supply)과 그에 따른 완성 가능 예상 Deliverable과 상응하는 예상 진도를 산정하고, 진도 지연이 예상되는 ‘이벤트’가 발생할 경우에는 Resource의 공급이나 Schedule 조정을 통해 사전에 조치하며, 진행하는 시간을 따라 모든 Task들의 진행 및 진도 상황을 지속적으로 감시하고, Task 수행 중에 Resource 투입에 지장을 주며 진도에 영향을 줄 수 있는 이벤트가 발생할 경우에는 ’이벤트 흡수 전략‘(Event Absorbing Tactic( EAT))을 적용하여 신속히 대처하며 그 파급을 최소화하고, 진도 지연의 원인을 추적 및 분석하여 경험으로서 축적하며, 현 단위시간 이후의 목표관리에 활용하고, PM이 내리는 추가적인 지시 사항과 부여하는 임무를 수행하며, 여타 관리자들의 요청을 처리해 나아감으로써, 목표관리의 대상이 되는 모든 상세 수준의 Task들에 대하여 목표관리 전 기간/시간에 걸쳐, 연속적, 능동적(Proactive) 및 지능 자율적으로 정밀하게 훑어가듯이 진행하는 SWEEP(Successive Work and Event Evaluation and Proceeding) 목표관리 기법을 기반으로 목표를 관리하고 달성해 나아가는 ’태스크 수행 단계’(Task Performing Stage)와,
    상기 ‘태스크 수행 단계'에서 진도를 관리한 모든 상세 수준의 Task들에 대하여, 품질기준을 만족하는 최종 Deliverable들을 완성 내지 완료하고, 별도로 Project/Task의 Owner가 있을 경우에는 해당 Owner에게 Deliverable들을 인계하며, 전체 Project/Task의 목표를 달성하고 Project/Task를 종결하는 ‘Project/Task 완료 단계’(Task Completion(Finishing) Stage)의 과정(Process)거치며,
    Project/Task의 PM을 보좌하고 지원하며 자율적 및 능동적으로 목표관리 임무를 수행하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 방법.
  15. 목표를 설정하고 달성하려는 '각종 Project나 Task의 총괄관리자’(Project Manager(PM)로 총칭)가 성공적으로 임무를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 Project/Task 관리 시스템들의 구축 기반이 되며, 컴퓨터와 컴퓨터에서 구동되는 Software 프로그램으로 구성하는 Project/Task 목표관리 플랫폼에 있어서,
    본 발명의 Platform 또는 Platform에 기반하여 구축하는 특정 Project나 Task의 목표관리 시스템은, 플랫폼이 임무로서 부여받는 각종 Task인 Platform Task의 수행을 위해 Hardware적으로, Main Server와, Project/Task의 특성과 규모에 따라, PM과 여타 Project 관련자용 PC 및 Smart Phone과, 추가로 Back-up Server, DB Server, Web Server 및 Cloud Server와, 각종 계측제어설비와, 이들을 연결하는 네트워크설비들로 구성되며,
    상기 Main Server는 Platform Task 업무를 체계적으로 분담하여 처리하기 위해,
    PM을 지원하며 Project/Task 목표관리의 전 단계에 걸쳐 Platform Task를 총괄 지휘하고 감독하는 업무를 담당하는 Project/Task 총괄관리부와,
    여타 관리부가 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 지식과 정보를 수집하며, 플랫폼이 내보내야 하는 모든 출력 업무를 담당하며, PM이나 여타 관리자들이 직접 원하는 지시나 요청 사항을 입력할 수 있도록 지원하는 '능동 지능 서비스’(Proactive And Smart Service'(PASS) 방식의 입출력 Service를 제공하는 Input/Output 관리부와,
    전체 기본정보로서 입력받는 Project/Task의 특성과 분야 및 상기 수집하는 지식과 정보의 종류와 특성에 따라, 각 단위 지식 및 정보를 노드(Node)로 나타내고, 지식 및 정보들 간의 관계(Relation)를 아크(Arc)로 나타내는, 각 지식 및 정보의 표현과 저장 및 활용에 특화된(Specialized) 각종 '지식 및 정보 모델'(Knowledge and Information Model)로서, 체계적/계층적으로 동종 또는 동질의 상세 단위 정보로 구분(Breakdown) 또는 분류 내지 세분되어 질 수 있는 정보를 관리하기 위해 구성하는 Tree Data Structure 형태의 BREAKDOWN TREE(BDT)’와, 목표관리의 전 수행 기간(Duration) 또는 시간을 일정한 길이의 Task 수행 관리 기준 ’단위시간‘(Unit Time)으로 구분하여 세분하고, 세분한 각 단위시간을 Node로 나타내며, 나타낸 Node들을 선행/후속 관계에 따라 연속되는 4각형의 마디로 나타내는 Gantt Chart 형태나 각 노드를 Arc로 연결하여 일련의 사슬(Chain) 형태로 나타내어 구성하는 'IVY'와, 일정한 방향으로 흘러가는 각종 매체를 취급하는 시스템의 각 설비나 소자(Component) 또는 요소(Element)나 개체(Entity)들을 Node로 나타내고, 이들의 상호 연결관계를 Arc로 나타내어 구성하는 'VINE’과, 각종 매체(Medium) 또는 객체(Object)들이 양방향으로 이동할 수 있도록 구성되는 계통(System)이나 망(Network)에서, 각 System 및 Network를 구성하는 각 설비나 요소 또는 개체를 Node로 나타내며, 해당 System 및 Network의 구성이나 연결의 중심이 되는 임의의 중심 노드를 선택하고, 여타 노드들의 해당 중심 노드로 부터의 연결관계를 아크로 나타내어 구성하는 ‘BUSH’와, 상기 BDT, IVY, VINE 및 BUSH로 나타내는 지식과 정보 이외에 각종 연산, 추론(Reasoning and Inference), 판단, 관리 행위 및 절차와 같은 지식을 나타내고 이행하기 위한 Super Rule과, 각 노드의 상세 속성(Attribute) 정보와, 그 외 목표관리를 위해 필요로 하는 일체의 지식과 정보를 Tree Data Structure의 형태로 구성하여 저장하는 ‘SHRUB’과, 상기 BDT, IVY, VINE, BUSH 및 SHRUB와 같은 각종 'PLANT'들을 연결하기 위한 기본 틀(Framework) 또는 기반(Foundation)을 형성하기 위한 그루터기로서 Tree Data Structure의 형태로 구성하는 'STUMP'(Smart Total Unified Management Platform)와, 상기 PLANT들을 STUMP에 ‘접목’(Graft)하고, 지식 및 정보들 간의 관계에 따라 PLANT들 상호 간에도 자유로이 접목하여 구성하는 'Super Tree‘의 전형적인(Typical) 형태의 기본 틀(Skeleton)을 제시하여, PM 및 여타 관리자들이 주어진 권한 내에서 입력과 수정을 통해 Super Tree의 구성이 가능하도록 지원하는 업무를 관장하는 Super Tree 구성 관리부와,
    상기 규칙을 PM 또는 Platform 구현 Engineer와 협력하며, 상기 STUMP, BDT, IVY, VINE 및 BUSH의 모든 노드들의 속성(Attribute) 정보와, 각종 산술 및 논리 연산, 상황 판단, 원인 추적, 대책 수립, 조치 이행 및 절차 진행을 위한 지식 및 정보를 활용하여, 상기 Platform Task와 상위 추상수준의 지시나 요청을 처리하기 위해 필요한 추론(Reasoning and Inference)과 판단 및 연산방법과, Task의 수행절차 및 과정을 명시적으로 나타내는 Super Rule로 구현하고, Rule BDT를 구성하여 저장하며, 저장한 Super Rule들이 호출되고 집행될 수 있도록 관리하는 업무를 관장하는 Knowledge Base 관리부와,
    Task BDT 상의 Task들 중 따로 진도를 관리하는 Task들의 수행 계획의 수립과, 상응하는 Deliverable들의 완성 계획 및 Resource 투입 계획의 수립, Cost 산정, Deliverable들의 진도 산정 및 상응하는 Task의 진도 산정, Resource 투입 상황의 모니터링, 실소요 비용의 산정 및 Task 수행 계획의 조율 업무를 관장하며, 상기 Task 수행 계획의 수립에는 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 병행하여 사용하며, IVY의 길이를 Increment 또는 Decrement해 가며, 비용이 최소로 되는 Task들의 Duration을 탐색하고, 진도 진행 상황에 따라 지속적으로 계획을 조율하여 총체적인 비용을 최소로 하며 목표를 달성해 가는 GRACE(Gradual Resource Allocation and Cost Evaluation)기법을 사용하는 Project/Task 진도관리부와,
    Task BDT의 각 Task들을 완료하기 위해 완성 내지 완료해야 하는 Deliverable들을 생성하기 위해 투입해야할 모든 Resource들의 조달 내지 공급 계획과 투입 진행상황과 실적을 모니터링하고 관리하는 Resource 관리부와,
    Task 수행 중 불규칙하게(Random) 발생하는 각종 이벤트를, 각 이벤트를 '예측'(Anticipation), '발견'(Detect), '평가 및 대책 수립'(Assessment and Countermeasure Establishment), ’조치'(Action), '결과 검토'(Follow-up) 및 학습‘(Learning)의 5개 과정으로 관리하기 위한 정보를 포함하는 'Eveny And Risk(EAR) Handling Process'에 따라 관리하며, 중요하다고 판단되는 이벤트에 대하여는 Scenario 분석을 통해 사전에 대비하고, 특히 Task 진도가 지연되는 이벤트 발생 시는 지연된 진도를 회복하기 위해 추가로 투입해야 할 Resource를, 투입가능 범위 내에서 투입 가능 단위 또는 투입 기준 단위로 Increment 또는 Decrement하며, 그에 따른 Deliverable의 증감 및 비용(Cost)의 증감과, 상응하는 Task의 진도변화와 목표관리 단위시간의 증감에 따른 Task 수행기간(Duration)의 변화를 평가하여, 최소비용의 진도 회복기간을 탐색하는 상기 GRACE 기법을 기반으로 하는 EAT(Event Absorbing Tactic) 전략을 적용하여 그 영향(Impact)을 조기에 흡수(Absorb)하거나 파급을 최소화하는 임무를 수행하는 이벤트 관리부와,
    이벤트 중 특히 Project/Task의 전체 또는 주요 Task의 완료기간이 늦어지거나 목표달성이 어려워질 수도 있는 이벤트인 각종 ‘리스크’(Risk)들에 대하여, PM과 여타 관리자들과 협력하며 예상되는 리스크들을 종류별로 분류하여 Risk BDT를 구성하고, 발생 확률과 위험률(Hazard Rate)을 산정하여, 발생 가능성을 최소화하기 위한 예방조치와 발생 Scenario 별 대책을 마련하며, 실제 Risk 발생 시에는 조기에 대처하여 피해를 최소화하는 업무를 관장하는 리스크 관리부와,
    Super Tree 구성 정보를 비롯하여 Project/Task의 지능 목표관리 Task를 수행하기 위해 필요한 일체의 지식과 정보를 DB나 Spread Sheet, 또는 XML File과 같은 형식으로 저장하며, Back-up하고 제공하기 위한 업무를 수행하며, 프로그램 재 가동시마다 읽어들여(Read-in) Super Tree를 비롯한 추론 환경을 안정적으로 회복 내지 마련해 줌으로써 목표관리의 연속성을 유지해 주고, DB를 통한 여타 서버들과의 정보교환이나 Agent들 간의 정보 공유가 가능하도록 하는 업무를 관장하는 Database(DB) 관리부, 를 구비하며,
    상기 각 관리부의 업무는, 플랫폼 구동 시 Thread 또는 Process의 형태로 생성하며 Project/Task의 목표관리 업무를 총괄하는 ‘Manager Agent'와, Project/Task의 특성과 규모에 따라 Project Manager Agent가 생성하며 상기 각 관리부의 업무를 담당하는 전문 Agent들인 Super Tree Manager Agent, Knowledge-base Manager Agent, Progress Manager Agent, Resource Manager Agent, Event Manager Agent, Risk Manager Agent, I/O Manager Agent 및 DB Manager Agent들이, Rule BDT에 저장된 각 Agent 전용 Super Rule들을 집행하거나, 각 전용 Super Rule의 조건부에 포함된 Fact가 여타 Agent에 의해 또는 해당 Super Rule의 집행 중 Assert되면, 담당 Agent가 해당 Super Rule을 집행하며 수행하는 것을 특징으로 하는 Super Tree 기반의 Project/Task 지능 목표관리 플랫폼.
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