KR0167177B1 - 엘리베이터의 군관리 방법 및 장치 - Google Patents

엘리베이터의 군관리 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복수개의 엘리베이터가 설치된 한 건물 내에서 홀부름에 대응하여 엘리베이터를 할당할 때 보다 효율적으로 엘리베이터를 할당하는 기술에 관한 것으로, 교통류 발생의 특성을 이용하여 예측데이터와 실제데이터를 비교하여 그 정확도를 예측데이터의 발생주기와 동일한 주기로 구하고, 구 구해진 정확도에 따라 각 예측데이터들의 할당알고리즘에서의 비중을 가감함으로써 예측오차에 의한 성능저하를 예방하고, 예측데이터와 실제 데이터와의 오차에 따라 다음의 일정기간 후의 예측데이터의 크기를 변화시킴으로써 예측데이터의 정확도를 향상시키고 이에 의해 군관리의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있도록 한 것이다.

Description

엘리베이터의 군관리 방법 및 장치
제1도는 일반적인 엘리베이터 시스템의 전체적인 제어 블록도.
제2도는 일반적인 엘리베이터 군관리 시스템의 블록도.
제3도는 본 발명 엘리베이터 군관리 장치의 일실시 예시블록도.
제4도는 제3도에서 예측데이터와 실측데이타 비교부의 상세블록도.
제5도는 제3도에서 예측데이터와 실측데이타 비교부의 신호 흐름도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
200A : 홀버튼 제어기 200B : 호기제어기
200C : 군관리 제어부 201 : 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부
202 : 통계처리부 203 : 교통류 특징 판별부
204 : 할당 및 제어부 205 : 통계데이타 베이스
206 : 예측교통류 생성부 207 : 예측교통류 및 예측데이타 저장부
208 : 예측데이타 생성부 209 : 제어결과 및 실측데이타 수집부
210 : 예측데이터와 실측데이타 비교부
본 발명은 복수개의 엘리베이터가 설치된 한 건물 내에서 홀부름에 대응하여 엘리베이터를 할당할 때 보다 효율적으로 엘리베이터를 할당하는 기술에 관한 것으로, 특히 엘리베이터를 할당하거나, 기타 제어를 행할 때 필요로 하는 각종 예측데이터들을 발생시키는 군관리 시스템에 있어서, 예측데이터들을 수집하여 이를 기 저장된 실제 데이터들과 비교함으로써 예측데이터의 신뢰도 또는 정확도를 구하고, 구해진 예측데이터의 신뢰도에 따라 각 알고리즘에서 사용되는 예측데이타의 비중을 변화시켜 제어성능을 향상시키는데 적당하도록 한 엘리베이터의 군관리 방법 및 장치에 관한 것이다.
엘리베이터의 군관리 시스템은 하나의 건물 내에서 여러 대의 엘리베이터가 운행되는 경우 고성능 마이크로프로세서와 통신기능 등을 유기적으로 결합시켜 여러 가지의 상황에서 최적의 엘리베이터를 홀에서 서비스를 받고자 하는 승객에게 서비스시키는 시스템이다. 즉, 승강장 호출이 발생되었을 때 각 엘리베이터의 위치, 속도, 방향, 문의 개폐상태, 승객의 탑승가능인수 등을 여러 가지 방법으로 평가하여 최적의 엘리베이터를 그 홀부름에 서비스(할당)시키는 것이다. 군관리 시스템의 중요한 목표중의 하나는 승객이 엘리베이터를 기다리는 시간, 즉 승객의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 여러 대의 엘리베이터 중에서 가장 빠르게 신규 승강장 부름을 할당할 수 있는 엘리베이터를 상기의 평가를 통하여 설정하고, 그 설정된 엘리베이터에 신규 승강장 홀부름을 할당하여 서비스시키는 방법이 사용되고 있다.
이러한 할당방식의 군관리 시스템은 대기시간의 단축 이외에도 할당한 호기보다 다른 호기가 먼저 홀부름 발생층에 도착하는 경우 또는 호기가 만원이 되어서 해당층에 멈추지 않고 그냥 통과하는 것 등과 같은 할당의 실패, 호기내부의 혼잡함에 의한 불쾌감 등을 방지하기 위한 각종 대책을 강구하고 있다. 이렇게 승객에게 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 건물내의 현재의 교통류 즉, 각 층별, 방향별, 승,하차인수 뿐만 아니라 미래의 교통류 또는 운행데이타를 예측하고 이를 엘리베이터의 운행제어에 이용하여야 한다.
예로써, 소정시간 이후의 엘리베이터의 위치 및 방향을 예측하여 최적의 할당을 하거나, 출근교통류를 예측하여 미리 메인홀에 2∼3대의 엘리베이터를 대기시키거나, 건물의 어느 한 층에 급작스럽게 승객이 몰리는 경우 짧은 시간 내에 이 교통류의 흐름을 파악하고, 당분간 그 층에 대기하는 승객수가 많은 것이라는 것을 예측하여 한번에 여러 대의 엘리베이터를 보내는 제어를 가능하게 하는 것 등을 들 수 있다.
본 발명은 현재 데이터뿐만 아니라 예측데이타를 제어에 응용하는 엘리베이터의 군관리 시스템에 있어서, 이러한 예측데이타의 신뢰도를 온라인으로 구하고 예측데이타를 사용하여 할당하거나 제어방법을 결정하는 알고리즘에 있어서의 예측데이타의 사용비중을 예측데이타의 신뢰도를 기초로 하여 변화시킴으로써 예측 실패의 가능성을 줄이고, 제어의 성능을 향상시키도록 한 것이다. 또한 예측된 데이터와 실제 데이터를 비교함으로써 예측 데이터가 실제 데이터에 비하여 과대한지 또는 과소한지를 평가하고, 이 평가치를 이용하여 예측데이타의 값을 조정함으로써 예측데이타의 정확도를 향상시킬 수 있도록 한 것이다.
일반적인 엘리베이터 시스템의 전체적인 구성은 제1도에서와 같이, 군관리 제어계(10)와 엘리베이터 제어계(20)로 대별되며, 상기 군관리 제어계(10)에서 데이터 수집부(14)는 상기 엘리베이터 제어계(20)에서 보내온 각종 운행관련데이타를 수집하고, 이 데이터를 데이터저장 및 통계처리부(13)에서 실시간으로 통계처리하여 데이터를 갱신시킨다. 이 과정을 통해 군관리 시스템은 건물의 교통류 특성에 적응할 수 있게 된다.
할당데이타 생성부(11)에서는 상기 데이터저장 및 통계처리부(13)와 데이터 수집부(14)에서 수집하고 생성된 각종 데이터들을 기초로 하여 할당에 필요한 각종 예측데이타 예로써, 신규 승강장홀부름이 발생된 층까지 도달하는데 소요되는 각 층의 정지확률 등을 주기적으로 생성한다. 할당 및 제어알고리즘부(12)에서는 이렇게 생성된 예측데이타 및 호기상태 등을 이용하여 승강장호출신호에 가장 적절하다고 판단되는 엘리베이터를 할당하고, 이를 엘리베이터 제어계(20)의 호기제어기(21)로 전송한다.
또한, 엘리베이터 제어계(20)의 호기제어기(21)는 각 엘리베이터의 정지, 출발 및 속도의 제어, 방향의 제어, 문의 개폐제어, 각종 안전장치의 제어, 기계 및 전기계통의 제어 등을 담당한다. 상기 호기제어기(21)에서는 군관리 제어계(10)에서 송출된 할당신호에 따라 엘리베이터를 신규 승강장호출이 있는 층으로 보낸다. 그리고, 상기 호기제어기(21)는 각 호기들의 위치, 방향, 승객의 수, 문의 상태 등을 각 엘리베이터(23)에서 수집하여 군관리 제어계(!0)로 보내는 역할을 수행하며, 그 외에 각 승강장의 각종 램프의 점등을 제어하고, 승강장호출신호를 군관리 제어계(10)에 송출한다.
예측데이타를 사용하여 엘리베이터의 운행을 제어하는 엘리베이터 군관리시스템의 일반적인 구성을 군관리 시스템의 기능을 중심으로 하여 재구성한 것을 제2도에 도시하였으며, 이에 도시한 바와 같이 엘리베이터 시스템은 크게 홀버튼 제어기(100A)와, 호기제어기(100B)와, 군관리제어기(100C)로 대별되며, 상기 군관리제어부(100C)는 각종 엘리베이터의 정보를 수집하는 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(101)와, 이 상태정보를 통계처리하는 통계처리부(102)와, 현재의 교통상황을 미리 정해놓은 몇 개의 교통류 패턴과 비교하여 선택하는 교통류 특징 판별부(103)와, 예측교통류를 생성하는 예측교통류 생성부(106)와, 각종 교통류와 관련된 데이터를 시간대별, 요일별, 교통류의 특징별로 통계처리하여 저장하는 통계데이타베이스(105)와, 상기 통계데이타베이스(105) 및 예측교통류 생성부(106)의 데이터를 근거로 하여 각종 예측데이타를 생성하는 예측데이타 생성부(107)와, 이들 각 정보를 근거로 하여 호기를 할당하고 제어를 행하는 할당 및 제어부(104)로 구성된 것으로, 이와 같이 구성된 군관리 시스템의 작용을 설명하면 다음과 같다.
예측데이타를 사용하여 제어를 행하는 엘리베이터의 군관리 시스템에서, 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(101)는 호기에 장착되어 있는 무게감지센서 등으로부터 층, 방향별 승하차인수와 같은 승객관련데이타를 감지하고, 문의 열림, 닫힘, 호기의 위치, 호기의 방향 등과 같은 각 호기의 상태데이타를 호기제어용 마이크로컴퓨터로부터 공급받는다.
또한, 교통류 특징 판별부(103)는 미리 설정되어 있는 전형적인 교통류의 특징이나 통계데이타베이스(105)에 통계처리되어 있는 교통류의 특징과 현재의 교통류를 비교하여 현재의 교통류가 어떠한 교통류에 속하는가를 판별한다. 이렇게 교통류의 특징이 판별되면 각 교통류의 특징에 적절한 제어알고리즘을 갖고 있는 할당알고리즘부에서 적절한 제어를 할 수 있게 된다. 또한 이렇게 미리 설정된 특정 패턴으로 분류된 현재 데이터는 과거의 해당 패턴 데이터와 결합하여 통계데이타베이스(105)의 내용을 갱신시켜 군관리시스템이 건물의 교통류의 변화에 적응할 수 있도록 하며, 이와 같은 통계처리를 담당하는 부분이 통계처리부(102)이다. 이 통계처리부(102)에서는 현재데이타를 시간대별, 요일별, 교통류 특징별로 통계처리하여 통계데이타베이스(105)의 내용을 계속 갱신시킴으로써 군관리 시스템이 건물의 교통류변화에 적응할 수 있도록 하는 역할을 담당한다.
예측교통류 생성부(106)는 상기 통계데이타베이스(105)의 값과 현재교통류의 값 그리고 교통류의 특징 등을 토대로 일정기간 미래의 교통류(층, 방향별 승하차인수)를 계산하고, 이 값과 현재의 호기상태 등을 근거로 예측데이타 생성부(107)에서는 예측도착시간, 호기의 예측승차인수, 호기의 예측 정지확률, 홀의 서비스시 발생될 카부름(Car Call)의 층 등, 각종 데이터들을 생성시킨다. 할당 및 제어부(104)에서는 현재의 호기상태, 현재 교통류 및 이들 예측데이타들을 근거로 하여 호기를 할당하고, 분산제어, 집중서비스제어 등 각종 제어기능을 수행한다.
그러나, 이와 같은 종래의 군관리 시스템에 있어서는 예측데이타가 실제로 어느 정도의 정확성을 갖는지를 나타내는 예측정확도를 고려하지 않아 예측데이타의 판별 및 조정이 불가능할 뿐만 아니라 잘못된 예측데이타를 근거로 할당제어를 수행하게 될 경우 성능저하의 원인이 된다.
따라서, 본 발명의 목적은 예측데이타를 그대로 제어에 반영하는데 따르는 문제점을 해소하기 위하여 이들 예측데이타의 정확도를 온라인으로 구하고, 예측데이타의 정확도에 따라 할당 및 제어에 있어서의 그 예측데이타의 반영비율을 변화시키고, 예측데이타의 발생알고리즘의 파라미터를 변화시켜 예측데이타의 정확도를 향상시킴으로써 궁극적으로는 군관리의 성능을 향상시키는데 있다. 또한, 예측데이타의 정확도가 계속적으로 낮을 경우에는 교통류 데이터의 통계처리 알고리즘에 있어서의 파라미터를 조절하여 교통류 변화에 빠른 적응능력을 갖게 함으로써 제어성능의 향상을 도모하는데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명 엘리베이터의 군관리 방법은 호기할당을 위해 사용되는 평가함수를 예측데이타의 부분과 현재 데이터의 부분으로 나누어 관리하는 제1단계와, 그 예측데이타와 엘리베이터의 실제 운행에 따른 실제데이타를 비교하여 예측데이타의 정확도를 구하는 제2단계와, 그 구해진 예측데이타의 정확도를 할당제어의 정보로 활용하는 제3단계로 이루어진다.
제3도는 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명 엘리베이터의 군관리 장치의 일실시 예시블록도로서 이에 도시한 바와 같이, 홀버튼과 홀랜턴(Hall Lantern)의 점멸을 제어하는 홀버튼 제어기(200A)와, 각 엘리베이터의 정지,출발 및 속도의 제어, 방향의 제어, 문의 개폐제어, 각종 안정장치의 제어, 기계 및 전기계통의 제어 등을 담당하는 호기제어기(200B)와, 상기 홀버튼 제어기(200A)와 호기제어시(200B)의 출력 정보를 근거로 예측데이타를 생성하고, 홀부름이 발생되었을 때 그 예측데이타에 따라 서비스하기에 가장 적절한 호기를 할당하는 군관리제어부(200C)로 대별되며, 상기 군관리제어부(200C)는 다시, 상기 홀버튼 제어기(200A)와 호기제어기(200B)로부터 홀부름의 발생유무, 호기의 위치 및 방향, 승객수, 문의 개폐상태 등과 같은 홀 및 호기의 상태에 관한 각종 정보를 수집하는 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(201)와, 상기 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(201)로부터 전송받은 데이터를 통계처리하는 통계처리부(202)와, 상기 통계처리부(202)에서 통계된 데이터를 저장하는 통계데이타베이스(205)와, 상기 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(201)로부터 전송받은 정보로 현재의 교통류의 특징을 추출한 후 이를 상기 통계데이타베이스(205)의 값과 비교하여 현재 교통류의 종류를 판정하는 교통류특징 판별부(203)와, 상기 통계데이타베이스(205)와 교통류특징 판별부(203) 등으로부터 정보를 공급받아 예측교통류를 생성하는 예측교통류 생성부(206)와, 예측된 데이터의 정확도를 측정하기 위하여 평균대기시간, 승하차인수, 호기의 기동 획수 등의 각종 제어결과데이타를 수집하여 임시저장하는 제어결과 및 실측데이타 수집부(@09)와, 여러 호기 중에서 최적의 엘리베이터를 승강장호출신호에 부응하여 할당시키거나 분산된 여러 대의 엘리베이터를 하나의 홀부름에 할당하는 집중 서비스 등을 수행하는 할당 및 제어부(204)와, 상기 예측교통류 생성부(206)에서 생성한 예측교통류와 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(201)에서 수집한 홀부름 및 호기정보 등을 근거로 해서 각종 데이터를 생성하여 이를 상기 할당 및 제어부(204)의 기초자료로 활용할 수 있도록 하는 기능을 담당하는 예측데이타 생성부(208)와, 예측교통류 및 예측데이타 저장부(207)에 저장된 예측데이타와 상기 제어결과 및 실측데이타 수집부(209)에 저장된 실측데이타를 비교하고, 그 결과를 상기 할당 및 제어부(204)에 송출하는 예측데이타와 실측데이타 비교부(210)로 구성한 것으로, 이와 같이 구성한 본 발명의 작용 및 효과를 첨부한 제4도 및 제5도를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
일반적으로 엘리베이터의 군관리 시스템은 승강장부름(hall call)이 발생하였을 경우, 각 엘리베이터의 현재상황과 미래의 상황 등을 고려하여 최적이라고 판단되는 엘리베이터를 신규 승강장부름에 할당시켜 서비스하는 방식을 취하고 있다.
여기서, 각 엘리베이터의 상황은 각 엘리베이터의 현재위치(층), 방향(up,down)., 속도, 승차인수, 이미 할당되어 있는 승강장부름의 수 및 위치, 카 부름(car call)의 수 및 위치 등을 말하며, 미래의 상황이라 함은 일정한 미래에 발생할 각종 상황 즉, 건물내의 승객이 엘리베이터 시스템에 접근하는 시간이나 승객의 수, 엘리베이터가 신규 승강장 홀부름에 할당되었다고 가정하였을 때 해당 층까지 주행하는 동안에 중간층에 정지하게 될 확률, 일정시간 이후의 엘리베이터의 위치, 탑승 인원수 등을 말한다.
이러한 최적해를 찾는 알고리즘은 주로 다음의 평가함수에 의한 할당방식이 널리 사용되고 있다.
Φk= α1× X1k+ α2× X2k----------------------(식1)
여기서, Φk: 평가함수
αi: 웨이트값
X1: k 엘리베이터의 위치 및 정지확률 등에 의한 예측도착시간 평가치
X2: k 엘리베이터의 혼잡도, 장시간 대기확률 등에 의한 평가치
상기 (식1)에 의해 각 호기들이 평가되고, 평가된 호기 중에서 가장 작은 값을 갖는 호기를 할당시킨다.
본 발명은 예측데이타의 정확도를 측정하고 그 정확도에 따라 할당에 있어서 예측데이타의 비중을 가감시키거나, 다음 예측데이타의 값을 가감시킴으로써 예측데이타의 정확도를 높이고, 통계처리부(202)에서의 통계처리 파라미터를 변화시킴으로써 군관리의 성능을 향상시키는 것을 요지로 하고 있는 바, 이를 위해 상기 (식1)과 같은 평가함수에 의한 할당방식을 그대로 사용하되, 평가함수를 다음의 (식2)와 같은 평가함수에 의한 할당방식을 그대로 사용하되, 평가함수를 다음의(식2)와 같이 현재의 상태에 의한 평가와 미래의 상태에 의한 평가로 나누어 분석한다.
Φk= β1× Φ1k+ β2× Φ2k-----------------(식2)
여기서, Φ1k: 현재의 확실한 데이터만을 기초로 엘리베이터의 상태를 평가하는 평가함수
Φ2k: 미래의 데이터를 기초로 평가하는 평가함수
β1: 현재데이타의 웨이트
β2: 미래데이타의 웨이트
단, β1+ β2= 1
구체적으로, 상기 (식2)에서 현재데이타의 범주에 속하는 것으로는 각 호기의 현재 주행방향, 속도, 위치, 탑승 인원수, 기 할당된 홀부름의 방향 및 위치, 각 홀부름의 발생시간, 현재교통류의 종류 등이며, 미래데이타의 범주에 속하는 것으로는 각 홀부름이 발생된 층으로 이동하는데 소요되는 시간 즉, 예측도착시간, 그 예측도착시간을 구하는데 필수적인 예측 정지확률, 각 층별 예측 승하차인수, 만원통과 확률, 예보의 실패율(오보확률), 장시간 대기확률, 일정시간 미래 교통류의 종류 등이다.
이와 같이 각종 정보를 크게 현재데이타와 미래데이타로 나누어서 평가함수를 구성하고, 각 호기의 상태를 합리적으로 평가하기 위해서는 현재의 데이터와 미래의 데이터를 어떠한 비율로 고려해야 하는지를 결정하여야하며, 이를 위해서는 예측데이타의 정확도를 구하는 것이 필수적인 작업이다.
예측데이타의 정확도는 예측데이타와 실측데이타 비교부(210)에서 계산하게 되는데, 예로써, 1분동안의 각 층, 방향별 예측승차인수를 예측교통류 및 예측데이타 저장부(207)에 저장시켜 놓고, 1분이 경과된 후에 실측된 각층, 방향별 승하차인수와 비교하여 예측데이타의 정확도를 구하게 되는데, 다음의 (식3)은 예측 승차인수의 정확도를 구하는 것을 예시적으로 보인 것이다.
오차 = 1분간의 예측 총승차인수-1분간의 실제 총승차인수 ------(식3)
오차율(%) = (오차/1분간의 실제 총승차인수)×100
정확도(%) = 100 - 오차율의 절대값
상기와 같이 (식3)에 의해 구해진 정확도를 근거로 할당 및 제어부(204)의 평가 함수의 파라미터를 온라인으로 변화시킴으로써 예측값의 오차에 의한 제어성능의 저하를 예방할 수 있게 된다.
그러나, 주기적으로 평가함수의 파라미터값을 바꾼다면 오히려 제어의 안정성을 해칠 우려가 있으므로 예측데이타의 정확도를 주기적으로 구하여 이 값을 그대로 제어에 반영하게 보다는 주기적으로 구해지는 정확도를 분석하여 그 변동추이를 파악하고, 이 변동추이가 어느 한계치 이내에서 변동하면 할당알고리즘에 있어서의 예측데이타의 비중값을 그대로 사용하고, 만일 정확도 값의 변동추이가 단위시간내에서 어느 한계치 이상을 지속적으로 초과할 경우에는 예측데이타의 비중치를 가감시킴으로써 예측데이타의 오차에 의한 제어성능의 저하를 예방할 수 있도록 한다.
예로써, 예측데이타의 정확도가 70% 이하이고, 계속적으로 5회 이상 또는 10분내에 7회 이상 정확도가 70% 이하일 경우, 평가함수에서의 예측데이타의 비중 β2의 값을 일정 비율로 줄인다는 제어법칙을 정할 수 있을 것이다. 또한 예측데이타의 정확도가 전체적으로 좋거나 나쁘지 않고, 부분적인 값이 나빠질 경우, 예를 들어 예측 승하차인수의 정확도만 나쁘고, 나머지의 정확도는 양호할 경우 평가함수에서의 예측데이타 반영비율을 일괄적으로 줄이는 것보다는 예측데이타 생성부(208)의 단계에서 부분적인 데이터값을 가감시키는 것이 보다 합리적인 제어방법일 것이다.
일반적으로 예측데이타의 생성은 과거의 통계데이타와 현재의 통계데이타를 근거로 하여 생성한다. 다음의 (식4)는 일반적인 예측교통류의 생성방식을 나타내고 있다.
층, 방향별 예측 승하차인수 = a × (통계처리된 시간대별, 요일별 승하인수)
+ (1-a) × (현재의 층, 방향별 승하차인수)---(식4)
여기서, a의 값은 군관리시스템의 기능이 고기능화됨에 따라 현재의 층,방향별 승하차인수의 증감추이, 현재의 승하차인수와 통계데이타간의 오차 등을 참고로 하여 변화될 수 있도록 설계되기도 한다.
예로써, 지속적으로 예측승하차인수의 예측정확도가 떨어질 경우, 파라미터 a의 값을 변화시키거나, 강제적으로 오차의 크기만큼을 생성된 층, 방향별 승하차인수의 값에 가감시킴으로써 예측데이타의 오차를 줄일 수 있도록 한다.
그리고, 예측데이타의 값이 장기적으로 일정한 범위 이상의 오차가 있는 경우에는 통계처리되어 있는 통계데이타의 값이 변화하는 교통류에 적절하게 적응하지 못하여 발생되는 것이므로 이때에는 통계처리의 파라미터값을 변화시켜 좀더 빠르게 교통류의 변화에 적응시킬 수 있도록 함으로써 예측오차를 줄일 수 있게 된다.
일반적으로 데이터의 통계처리는 상기 (식4)와 거의 비슷한 형태이며, 층, 방향별 승차인수의 통계처리는 다음의 (식5)로 표현된다.
층, 방향별 예측 승하차인수 = b × (통계처리된 시간대별, 요일별 승하인수)
+ (1-b) × (현재의 층, 방향별 승하차인수)---(식5)
상기 파라미터 b의 값은 일반적으로 상기 (식4)의 a값보다 큰값이 된다. 만일 b의 값이 지나치게 크면 군관리시스템이 교통류의 변화에 둔감하게 되고, 반대로 너무 작으면 교통류의 변화에 너무 민감하게 되어 성능의 안정성을 해치게 된다. 예측데이타의 값이 장기간에 걸쳐 지속적으로 일정한 오차율을 갖는다는 것은 이 파라미터 b의 값이 적절하게 조정되지 못했기 때문이며, 따라서 예측정확도값은 이 파라미터를 조절하는 하나의 척도로서 작용할 수 있다.
상기의 과정은 예측데이타와 실측데이타 비교부(210)에서 수행되며, 제4도는 이를 상세하게 보인 것이다. 그리고, 제5도는 예측데이타의 정확도를 할당에 사용하는 알고리즘의 신호 흐름도를 보인 것으로, 이를 설명하면 다음과 같다.
신규홀부름이 발생되면 예측데이타를 생성하여 저장시킨 후 할당알고리즘 즉, β1× (현재데이타) + β2× (예측데이타)를 이용하여 최적의 호기를 할당하고, 이어서, 실측데이타를 수집하여 상기 예측된 정확도를 판정하여 그 판정결과에 따라 상기 예측데이타 사용비중 β1,β2의 값을 조정하게 된다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 교통류 발생의 특성을 이용하여 예측데이타와 실측데이타를 비교하여 그 정확도를 예측데이타의 발생주기와 동일한 주기로 구하고, 그 구해진 정확도에 따라 각 예측데이타들의 할당알고리즘에서의 비중을 가감함으로써 예측오차에 의한 성능저하를 예방하고, 예측데이타와 실제 데이터와의 오차에 따라 다음의 일정기간 수의 예측데이타의 크기를 변화시킴으로써 예측데이타의 정확도를 향상시키고 이에 의해 군관리 전체적인 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 그리고, 장기적인 관점에서 볼 때 예측데이타의 정확도가 지속적으로 일정비율 이상으로 나쁠 경우, 이는 예측데이타를 생성하는데 기초가 되는 통계데이타의 신뢰도가 떨어졌다는 것을 의미하므로 이들 데이터가 보다 빠르게 최근의 교통류 변화에 적응할 수 있도록 통계처리부에 있어서의 파라미터값을 변화시킬 필요가 있으며, 이러한 일련의 작업을 통하여 지속적으로 군관리 시스템이 자동적으로 성능을 점검하고 에러비율을 줄일 수 있는 효과가 있다.

Claims (5)

  1. 엘리베이터의 군관리 제어방법에 있어서, 호기할당을 위해 사용되는 평가함수를 예측데이타의 부분과 현재데이타의 부분으로 나누어 관리하고, 그 예측데이타와 엘리베이터의 실제 운행에 따른 실측데이타를 비교하여 예측데이타의 정확도를 구하며, 그 구해진 예측데이타의 정확도를 할당제어의 정보로 활용하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터의 군관리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기의 비교과정을 통해 구해진 예측데이타의 정확도를 이용하여 상기 평가함수의 예측데이타 부분의 할당비중을 변화시키는 것을 특징으로 하는 엘리베이터의 군관리 방법.
  3. 제1항에 있어서, 과거의 예측데이타의 정확도를 근거로 하여 상기 예측데이타의 값을 가감시키는 것을 특징으로 하는 엘리베이터의 군관리 방법.
  4. 제1항에 있어서, 예측데이타의 정확도를 근거로 통계파라미터를 변화시키는 것을 특징으로 하는 엘리베이터의 군관리 방법.
  5. 엘리베이터 제어계로부터 전송받은 각종 운행데이타를 실시간으로 통계처리하여 통계데이타베이스를 구축하고, 예측교통류와 상기 통계데이타베이스를 근거로 호기를 할당하고 운행을 제어하는 군관리 제어부에 있어서, 예측된 데이터의 정확도를 측정하기 위하여 평균대기시간, 승하차인수, 호기의 기동 횟수 등의 각종 제어결과데이타를 수집하여 임시저장하는 제어결과 및 실측데이타 수집부(209)와, 여러 호기 중에서 최적의 엘리베이터를 승강장호출신호에 부응하여 할당시키거나 분산된 여러 대의 엘리베이터를 하나의 홀부름에 할당하는 집중 서비스 등을 수행하는 할당 및 제어부(204)와, 상기 예측교통류 생성부(206)에서 생성한 예측교통류와 홀정보 및 호기의 상태정보 수집부(201)에서 수집한 홀부름 및 호기정보 등을 근거로 해서 각종 데이터를 생성하여 이를 상기 할당 및 제어부(204)의 기초자료로 활용할 수 있도록 하는 기능을 담당하는 예측데이타 생성부(208)와, 예측교통류 및 예측데이타 저장부(207)에 저장된 예측데이타와 상기 제어결과 및 실측데이타 수집부(209)에 저장된 실측데이타를 비교하고, 그 결과를 상기 할당 및 제어부(204)에 송출하는 예측데이타와 실측데이타 비교부(210)를 포함하여 구성한 것을 특징으로 하는 엘리베이터의 군관리 장치.
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