KR102103889B1 - Method for automatically generating meta model based data for renewable energy monitoring - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 제 1 메타 모델과 제 1 메타 모델 데이터를 포함하는 제 1 에너지 감지 데이터 및 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함하는 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하는 단계, 상기 제 1 메타 모델 및 상기 제 2 메타 모델은 메타 모델에 포함되며, 상기 제 1 메타 모델 데이터 및 상기 제 2 메타 모델 데이터는 메타 모델 데이터에 포함됨; 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계; 및 상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계;를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법에 관한 것이다. The present invention includes generating first energy sensing data including a first meta-model and first meta-model data, and second energy sensing data including a second meta-model and second meta-model data, the first meta A model and the second meta-model are included in the meta-model, and the first meta-model data and the second meta-model data are included in the meta-model data; Creating a database table using the meta model by a database generator; And generating a new and renewable energy integration protocol that is a database for monitoring metamodel data for each metamodel by inserting the metamodel data into the database table through a database inserter. It relates to a method for automatically generating data based on a meta model.
Description
본 발명은 태양광 발전과 지열 발전등 신재생 에너지 생산 시스템에 있어서, 이들의 다른 동작들을 단일 모니터링하기 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for automatically generating meta-model-based data for a single monitoring of these different operations in a renewable energy production system such as solar power generation and geothermal power generation.
최근 국제사회는 세계 인구의 지속적인 증가와 유가 불안, 한정된 자원으로 에너지 고갈의 문제에 직면해 있어 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다.Recently, the international community faces the problem of energy depletion due to the continuous increase of the world's population, unstable oil prices, and limited resources, and the interest in renewable energy is increasing.
신재생에너지는 연료전지, 수소, 석탄액화, 가스와 같은 신에너지와 태양광, 태양열, 바이오, 풍력, 수력, 해양, 지열과 같은 재생에너지를 통틀어 말하는 것으로써 기존의 화석연료를 변환시켜 이용하거나 햇빛, 물, 지열, 강수, 생물유기체 등을 포함하여 재생 가능한 에너지를 변환시켜 이용하는 에너지를 말한다.Renewable energy refers to new energy such as fuel cells, hydrogen, coal liquefaction, and gas, and renewable energy such as photovoltaic, solar, bio, wind, hydro, marine, and geothermal to convert and use existing fossil fuels. Refers to energy used by converting renewable energy including sunlight, water, geothermal heat, precipitation, and bio-organisms.
특히, 태양광의 모듈 가격이 하락하고 태양광 에너지 기술의 발전으로 효율이 높아져 경제성이 확보되었기 때문에 신재생에너지 중 태양광 발전이 주목 받고 있다.In particular, solar power generation is drawing attention among renewable energy because the module price of solar power has decreased and the efficiency has increased due to the development of solar energy technology.
하지만, 태양광 발전은 에너지를 전기로 저장하기 때문에 화재의 위험이 있고, 구조물의 크기가 크기 때문에 자연재해로 인한 구조물 파손시 인명피해가 발생할 수 있다. 또한, 태양광 발전은 햇빛 등의 기후변화에 따라 전력생산량이 급변하기 때문에 효율적인 발전율을 위해서는 지속적인 관리가 필요하다. 한국에서는 의무적으로 태양광 발전 설비의 에너지 생산량 및 가동현황과 이용률 향상 등을 위한 통합모니터링시스템을 서비스하고 있으나, 읍/면/동 단위의 발전 설비들은 관리되지 않는 경우가 많다. 또한, 태양광 에너지 관련 설비들은 유지보수 기간이 끝나면 운용할 수 없어 방치되거나, 개발사 및 시공사가 도산하거나 국내 지사를 철수한 경우, 더 이상의 기술적 지원과 유지보수 등을 수행할 수 없게 된다.However, photovoltaic power generation saves energy as electricity, and there is a risk of fire. Due to the large size of the structure, human damage may occur when the structure is damaged due to natural disasters. In addition, since photovoltaic power generation changes rapidly in response to climate change such as sunlight, constant management is necessary for efficient power generation rate. In Korea, it is compulsory to provide an integrated monitoring system to improve energy production, operation status, and utilization rate of photovoltaic power generation facilities, but the power generation facilities in the eup / myeon / dong units are often not managed. In addition, the solar energy-related facilities cannot be operated after the maintenance period, and if it is left unattended, the developer and the contractor go bankrupt or withdraw from the domestic branch, it will be impossible to perform further technical support and maintenance.
이와 같이 태양광 발전 시스템의 유지, 보수 및 관리를 위한 개발이 최근에 활발하게 이루어지고 있는데, 예를 들어 한국 등록특허 제 10-1415163 호(이하, "특허문헌 1"이라함.)는 태양광 발전 모니터링 시스템을 개시하고 있다. 상기 특허문헌 1은 각 지역에 설치된 태양광 발전시스템의 발전 형황을 네트워크를 통해 전달받아 실시간으로 모니터링하여 유지 관리를 원활하게 하도록 한 태양광 발전 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 태양 에너지를 전기 에너지로 변환하여 출력하는 태양전지모듈을 포함하여 이루어진 복수개의 태양광 발전부와, 상기 각 태양광 발전부에 설치되는 태양광 발전 측정부와, 상기 태양광 발전측정부에서 측정된 각종 정보를 네트워크를 통해 전달받아 모니터링하는 태양광 발전 모니터링부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.As described above, development for maintenance, maintenance, and management of a photovoltaic power generation system has been actively conducted in recent years. For example, Korean Patent No. 10-1415163 (hereinafter referred to as "
또한, 태양광 발전과 더불어서 지열 발전이나 풍력 발전 등 친환경 방식으로 발전을 함께하는 하이브리드 발전 시스템도 개발되고 있다. 그런데 이들 하이브리드 방식의 발전시스템에 있어서도 태양광 발전과 마찬가지로 모니터링 시스템이 필요하게 된다. In addition, a hybrid power generation system is being developed that combines power generation in an environmentally friendly manner such as geothermal power generation or wind power generation in addition to solar power generation. However, in these hybrid-type power generation systems, a monitoring system is required as in the case of solar power generation.
기본적인 신재생 에너지 모니터링 시스템 구조는 서버, 클라이언트, 인버터 및 센서 처리 과정으로 구성된다. 이와 같은 모니터링 장치는, 보다 구체적으로는, 전기적 장치인 인버터와 환경 감지 센서등으로부터 데이터를 수집하여 저장하는 클라이언트와 모든 클라이언트의 데이터를 통합하여 관리하는 서버로 구성된다. 그리고 모니터링 시스템을 위한 웹이나 모바일 환경에서 서버에 저장된 데이터들을 사용자가 모니터링 할 수 있다.The basic renewable energy monitoring system structure consists of server, client, inverter and sensor processing. More specifically, such a monitoring device is composed of a client that collects and stores data from an inverter and an environmental sensing sensor, which are electrical devices, and a server that integrates and manages data of all clients. In addition, the user can monitor the data stored in the server in the web or mobile environment for the monitoring system.
데이터를 수집하는 프로그램에 있어서 인버터의 다양성으로 인한 어려움이 존재한다. 인버터 종류가 매우 다양하고, 통신시에 사용하는 프로토콜의 종류가 모두 다르기 때문에 데이터를 수집하기 위해서는 각 프로토콜에 맞는 처리가 필요하다. Difficulties due to the diversity of inverters exist in the program for collecting data. Since the inverter types are very diverse and the types of protocols used for communication are all different, processing for each protocol is required to collect data.
각 인버터에 따른 프로토콜이 존재하고 프로토콜에 따라 수집되는 데이터 또한 종류가 다를 수 있고, 동일한 데이터라도 명칭이 다를 수 있다. 따라서 기존의 프로토콜과 신규 프로토콜의 차이로 새로운 인버터가 추가될 때마다 유지보수가 이루어져야 한다. 인버터가 추가되면 해당 인버터의 프로토콜에 맞는 처리가 필요하고, 수집되는 데이터에 따라서 클라이언트의 데이터베이스 구조의 수정까지 필요할 수 있다. 이런 각 인버터의 이종 프로토콜 문제는 (특허-2016-0051025)에서 메타 모델을 이용하여 각 프로토콜 처리 코드를 자동 생성해 해결하였다. Protocols for each inverter exist, and data collected according to protocols may also have different types, and even the same data may have different names. Therefore, maintenance must be performed whenever a new inverter is added due to the difference between the existing protocol and the new protocol. When an inverter is added, it is necessary to process according to the protocol of the corresponding inverter, and it may be necessary to modify the database structure of the client according to the collected data. The heterogeneous protocol problem of each inverter was solved by automatically generating each protocol processing code using the meta model in (Patent-2016-0051025).
서버는 신재생에너지를 관리하는 기관의 정보를 통합으로 수집하고 클라이언트는 여러 종류의 인버터 및 센서로부터 데이터를 수집한다. 인버터 및 센서 처리 프로그램은 여러 장치들의 프로토콜을 해석해 클라이언트에 전달한다. 이렇게 한번 만들어진 시스템은 새로운 유형의 데이터가 추가 될 때마다 많은 프로그램 수정이 요구된다. 데이터 추가에 따른 영향은 작은 것 같지만 서버와 클라이언트가 주고받는 프로토콜, 이 프로토콜을 처리하는 부분, 각 데이터를 저장하는 데이터베이스까지 영향을 미치고 이를 수정할 때 프로그램에 에러가 삽입될 위험도 가지고 있다. The server collects information from organizations that manage renewable energy in an integrated manner, and the client collects data from several types of inverters and sensors. The inverter and sensor processing program interprets the protocols of various devices and delivers them to the client. Once created, this system requires a lot of program modification whenever a new type of data is added. Although the effect of adding data seems small, it affects the protocols exchanged between the server and the client, the part handling this protocol, and the database storing each data, and there is a risk that an error is inserted into the program when modifying it.
또한, 예컨대, 지열 발전이 태양광 발전에 추가되는 경우, 지열 발전소인 클라이언트 정보를 저장할 메타 모델(GeoDisplay)과 실제 지열 에너지 모니터링을 위한 데이터의 메타 모델(HeatPumps, HeatPump), 추가된 메타 모델과 관련된 기존의 메타 모델(SolarEnergyModel, Warning)의 추가 및 수정이 필요하다. In addition, for example, when geothermal power is added to solar power, a meta model (GeoDisplay) for storing client information, which is a geothermal power plant, and a meta model (HeatPumps, HeatPump) of data for actual geothermal energy monitoring, related to the added meta model It is necessary to add and modify the existing meta model (SolarEnergyModel, Warning).
또한, 모니터링 시스템의 전체 구조에서 위와 같이 메타 모델이 수정되면 서버와 클라이언트간 통신을 위한 메타 모델 기반 데이터 프로토콜 모델에 대한 메타 모델 수정, 메타 모델의 변경으로 인한 서버 DB 구조 수정, 클라이언트 DB 구조 수정을 필요로 한다. 즉, 메타 모델의 변경으로 인해 시스템의 전체적인 수정을 요구하고, 결과적으로 프로그램의 세세한 모든 부분을 수정해야 한다. 따라서 개발 초기와 비슷한 시간과 노력이 필요하다.In addition, if the meta model is modified as described above in the overall structure of the monitoring system, the meta model modification for the meta model-based data protocol model for communication between the server and the client, the server DB structure modification due to the change of the meta model, and the client DB structure modification in need. In other words, due to changes in the meta-model, it is necessary to modify the system as a whole, and as a result, all the details of the program must be modified. Therefore, it takes time and effort similar to the early stages of development.
본 발명은, 상술한 문제를 적극적으로 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법을 제공하여 메타 모델 기반으로 이종 모니터링 프로그램 자동 생성할 수 있도록 하여서 손쉽게 발전 설비에 대한 모니터링이 가능하도록 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링을 할 수 있게 된다.The present invention has been devised to actively solve the above-mentioned problems, and provides a method for automatically generating meta-model-based data for new and renewable energy monitoring, so that it is possible to automatically generate heterogeneous monitoring programs based on meta-models, thereby easily generating power generation facilities. In order to enable monitoring, it is possible to perform monitoring based on meta-models of renewable energy production equipment.
상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법은, 제 1 메타 모델과 제 1 메타 모델 데이터를 포함하는 제 1 에너지 감지 데이터 및 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함하는 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하는 단계, 상기 제 1 메타 모델 및 상기 제 2 메타 모델은 메타 모델에 포함되며, 상기 제 1 메타 모델 데이터 및 상기 제 2 메타 모델 데이터는 메타 모델 데이터에 포함됨; 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계; 및 상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 메타 모델은 변수명으로, 이패키지(EPackage), 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어(EClassifier), 및 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스(EClass)와 이데이터타입(EdataType)를 포함하고, 상기 이클래스는, 상속관계인 이어트리뷰트(EAttribute) 및 이레퍼런스(EReference)를 포함하고, 상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는, 상기 데이터베이스 생성기를 통해 크리에이트 쿼리문을 자동 생성하는 단계를 포함하고, 상기 크리에이트 쿼리문의 생성 결과로서, 상기 이클래스의 네임 속성값을 테이블 네임으로 설정하고, 기본키는 정수(int)형 변수로 자동 추가시키고, 상기 기본키를 통해 모든 레코드를 구분하기 위하여 오토 인크레멘트 옵션(Auto Increment)을 사용하고, 상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는, 상기 이클래스의 네임 속성값을 상기 테이블 네임으로 설정하고, 상기 이어트리뷰트의 네임 및 타입 속성을 이용하여 일반 필드를 생성하고, 이레퍼런스의 네임 속성을 이용해 외래키를 설정할 수 있는 외래키 필드를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention devised to solve the above-described problems, includes first meta-data and first meta-model data. Generating second energy sensing data including 2 meta-models and second meta-model data, wherein the first meta-model and the second meta-model are included in the meta-model, and the first meta-model data and the second Meta model data is included in the meta model data; Creating a database table using the meta model by a database generator; And generating a new renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta model data for each meta model by inserting the meta model data into the database table through a database inserter. As a variable name, including this package (EPackage), the eClassfire (EClassifier), which is a dependency of the Epackage, and the EClass (EClass) and the EDataType (EClassType), which are the inheritance relationship of the EPackage, and the EClassType. Is, including the inheritance relationship (EAttribute) and reference (EReference), the step of creating a database table using the meta-model by the database generator, automatically creates a create query statement through the database generator Including, as a result of the creation of the create query statement, the name attribute value of the e-class is set to a table name, the primary key is automatically added as an integer variable, and all records are recorded through the primary key. In order to distinguish, using an auto increment option (Auto Increment), and generating a database table using the meta-model by the database generator, the name attribute value of the class is set to the table name The method may further include generating a general field using the name and type attributes of the ear attribute, and generating a foreign key field capable of setting a foreign key using the name attribute of the reference.
여기서, 상기 데이터베이스 선택기가 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 태양광 감지 데이터이고, 상기 제 2 에너지 감지데이터는 지열 감지 데이터를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 이데이터타입은, 상속관계인 이이넘(EENUM)과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴(EEnumLiteral)을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는, 상기 메타 모델 중 이패키지를 획득한 후, 이에 포함되는 패키지 네임을 저장하는 단계; 상기 패키지 네임을 저장한 후, 상기 이클래시파이어를 획득하는 단계; 상기 이클래시파이어의 타입이 이클래스로 판단되면, 이클래스를 획득하는 단계; 상기 이클래스의 타입이 이어트리뷰트인 경우, 이어트리뷰트를 획득한 후 어트리뷰트 네임정보와 어트리뷰트 이타입 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는, 상기 이클래스의 타입이 상기 이레퍼런스인 경우, 상기 이레퍼런스를 획득한후, 레퍼런스 네임 정보와 레퍼런스 이타입 정보를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는, 상기 이클래시파이어의 타입이 상기 이데이터타입으로 판단되면, 상기 이데이터타입을 획득하는 단계; 상기 이데이터타입을 획득한 후 이이넘을 획득한 후, 이넘 네임 정보를 저장하는 단계; 상기 이넘 네임 정보 저장후, 상기 이이넘리터럴를 획득하고, 이넘리터럴 네임 정보 및 이이넘리터럴 밸류 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 크리에이트 쿼리문은, 테이블 네임, 어트리뷰트칼럼, 그리고 레퍼런스 칼럼을 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 본 발명의다른 실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법은, 제 1 메타 모델과 제 1 메타 모델 데이터를 포함하는 제 1 에너지 감지 데이터 및 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함하는 제 2 에너지 감지 데이터를 생성하는 단계, 상기 제 1 메타 모델 및 상기 제 2 메타 모델은 메타 모델에 포함되며, 상기 제 1 메타 모델 데이터 및 상기 제 2 메타 모델 데이터는 메타 모델 데이터에 포함됨; 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계; 및 상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계는, 메타 모델 데이터를 판독하는 단계; 상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득하는 단계; 상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장하는 단계; 상기 태그 네임 정보를 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장하는 단계; 추가 어트리뷰트를 확인하고, 상기 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인하는 단계; 상기 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료하는 단계를 포함할 수 있다.Here, the database selector may further include converting the renewable energy integration protocol into an XMI file.
Here, the first energy sensing data is solar sensing data, and the second energy sensing data may include geothermal sensing data.
Here, the data type may include an inheritance relationship of Innum (EENUM) and an inheritance relationship of Innum (EEnumLiteral).
Here, the step of generating a database table using the meta model by the database generator may include: acquiring this package among the meta models and storing a package name included therein; After storing the package name, obtaining the e-classifier; If the type of the e-class fire is determined to be the e-class, obtaining the e-class; When the type of the class is an ear attribute, after obtaining the ear attribute, the method may include storing attribute name information and attribute type information.
Here, in the step of generating a database table using the meta model by the database generator, if the type of the e-class is the reference, after obtaining the reference, reference name information and reference heterotype information It may further include the step of storing.
Here, the step of generating a database table using the meta model by the database generator may include: if the type of the eCashfire is determined to be the data type, obtaining the data type; Acquiring the innumerate after acquiring the datatype, and then storing the innumerable name information; After storing the innumerical name information, the step of acquiring the innumerical name and storing innumerical name information and innumerical value information may be included.
Here, the create query statement may include a table name, an attribute column, and a reference column.
In another embodiment of the present invention devised to solve the above-described problem, a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy includes first energy detection data and first meta-model data, and first meta-model data. Generating second energy sensing data including 2 meta-models and second meta-model data, wherein the first meta-model and the second meta-model are included in the meta-model, and the first meta-model data and the second Meta model data is included in the meta model data; Creating a database table using the meta model by a database generator; And generating a new renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta model data for each meta model by inserting the meta model data into the database table through a database inserter. Generating a new and renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta model data for each meta model by inserting the data into the database table through a database inserter comprises: reading meta model data; Obtaining a root tag from the meta model data; After acquiring the root tag, if there is a sub tag, acquiring a sub tag and storing the tag name; Storing the tag name information, obtaining an attribute, and storing an attribute name and an attribute value; Checking additional attributes, and if there are no additional attributes, checking whether there are additional tags; If there is no additional tag, it may include the step of confirming that all data has been input and completing data insertion and storage.
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여기서, 상기 메타 모델 데이터는, 루트 태그 정보 및 서브 태그 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계는, 상기 데이터베이스 삽입기를 통해 인서트 쿼리문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장될 수 있다.Here, the meta-model data may include root tag information and sub tag information.
Here, inserting the meta-model data into the database table through a database inserter to generate a renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta-model data for each meta-model, inserts through the database inserter And generating a query statement.
Here, the root tag information may be stored as a table name of the insert query statement, and the sub tag information may be stored as attribute information and reference information of the insert query statement.
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상술한 구성에 따르면, 새로운 데이터가 추가될 때 필요한 프로그램을 자동 생성하게 하여 기존 시스템에 플러그인하는 방식으로 확장될 수 있도록 한다. 이 방법은 메타 모델 설계만으로 신재생에너지 모니터링에 필요한 일부분의 프로그램들을 자동 생성할 수 있다.According to the above-described configuration, when a new data is added, a necessary program is automatically generated so that it can be expanded by plugging in an existing system. In this method, only a meta-model design can automatically generate a part of programs necessary for monitoring renewable energy.
도 1은, 본 발명의 일실시예와 관련된 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로하는 모니터링 시스템의 개념을 설명하기 위한 블록도.
도 2는, 본 발명의 일실시예와 관련된 신재생 에너지 생산장치에 대한 메타 모델을 기반으로하는 모니터링 시스템의 동작 중 메타 모델 기반의 데이터베이스를 클라이언트와 서버간에 송수신하는 것을 설명하기 위한 개념도.
도 3은, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법이 작동되는 데이터 수집 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록 구성도.
도 4는, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법의 전체적인 동작을 설명하기 위한 흐름도.
도 5는, 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 6은, 도 5에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 크리에이트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 7은, 도 5에서 설명한 데이터베이스 프레임을 생성하는 방법 중 알터 쿼리문을 설명하기 위한 도면
도 8은, 본 발명의 일실시예와 관련된 EMF이데이터 타입, MySQL, 그리고 SQLite 를 비교한 도면.
도 9는, MySQL 및 SQLite 메뉴 트리를 나타내는 도면.
도 10은, 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 11은, 도 10에서 설명한 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법 중 인서트 쿼리문을 설명하기 위한 도면.
도 12는, 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도.
도 13은, 도 12에서 설명한 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면.1 is a block diagram illustrating the concept of a monitoring system based on a meta model for a renewable energy production device related to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating transmitting and receiving a meta-model-based database between a client and a server during operation of a monitoring system based on a meta-model for a renewable energy production device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a data collection device in which an automatic method for generating meta-model-based data for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention, is operated.
4 is a flow chart for explaining the overall operation of the meta model-based automatic data generation method for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a detailed flowchart illustrating a method of generating a database frame among meta model-based data automatic generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4.
FIG. 6 is a view for explaining a create query statement among methods for generating the database frame described in FIG. 5.
FIG. 7 is a view for explaining an alter query statement among methods for generating the database frame described in FIG. 5.
8 is a diagram comparing EMF data types, MySQL, and SQLite related to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram showing a MySQL and SQLite menu tree.
FIG. 10 is a detailed flowchart for explaining a method of generating a new renewable energy integration protocol among meta model based data automatic generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4.
FIG. 11 is a view for explaining an insert query statement among the methods of generating the renewable energy integration protocol described in FIG. 10.
FIG. 12 is a detailed flow chart for explaining a method of generating an XMI file among meta model-based data automatic generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4.
FIG. 13 is a diagram for explaining a method of generating an XMI file described in FIG. 12;
이하, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 사용된 용어들에 대한 정의 및 설명은 다음과 같다.Hereinafter, a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention, will be described in detail with reference to the drawings. Definitions and descriptions of terms used in the present specification are as follows.
EMF(Eclipse Modeling Framework) 모델 : EMF는 구조화된 데이터 모델 기반의 도구 및 기타 응용 프로그램들을 개발하기 위한 이클립스 기반의 모델링 프레임워크이다. EMF 모델은 이를 사용하여 생성한 모델을 의미한다.EMF (Eclipse Modeling Framework) Model: EMF is an Eclipse-based modeling framework for developing tools and other applications based on structured data models. The EMF model means a model created using this.
URI(Uniform Resource Identifier) : 인터넷에 있는 리소스를 나타내는 주소이다. URI는 인터넷에서 요구되는 기본 조건으로서 인터넷 프로토콜에서 사용된다.URI (Uniform Resource Identifier): An address that represents a resource on the Internet. URI is a basic condition required on the Internet and is used in Internet protocols.
EPackage(Ecore Package) : 이클립스의 모델 기반 아키텍처 플랫폼인 EMF가 생성하는 모델의 최상위 패키지이다. EMF로 생성되는 모든 자바 모델 코드는 Ecore를 이용하거나 상속받는다. Ecore는 EClass, EFeature, EAttribute, EReference와 같이 다양한 패키지를 갖는다.EPackage (Ecore Package): This is the top package of the model created by EMF, Eclipse's model-based architecture platform. All Java model code generated by EMF uses Ecore or inherits it. Ecore has various packages such as EClass, EFeature, EAttribute, and EReference.
Name : EPackage의 속성인 Name은 패키지 이름을 저장한다.Name: Name of EPackage attribute stores the package name.
NsPrefix(Name space Prefix) : EPackage의 속성인 NsPrefix는 네임스페이스 프리픽스로, XMI로 저장될 때 태그(tag) 앞에 사용되는 키워드를 의미한다.NsPrefix (Name space Prefix): NsPrefix, an attribute of EPackage, is a namespace prefix, which means the keyword used before the tag when stored as XMI.
NsURI(Name space URI) ; EPackage의 속성인 NsURI는 패키지를 구분하기 위한 고유 URI이다. 이클립스 내에는 수많은 EMF 모델들이 존재하기 때문에 특정 모델을 로드할 때 어떤 패키지를 사용할 것인지 구분하기 위해 이 주소가 사용된다.NsURI (Name space URI); NsURI, an attribute of EPackage, is a unique URI for identifying a package. There are a number of EMF models in Eclipse, so this address is used to identify which package to use when loading a particular model.
Instance Class Name : EClassifiers의 속성인 Instance Class Name은 메타 모델을 기반으로 생성된 객체(인스턴스)의 이름을 의미한다.Instance Class Name: Instance Class Name, an attribute of EClassifiers, means the name of the object (instance) created based on the meta model.
Instance Class : EClassifiers의 속성인 Instance Class는 메타 객체가 나타내는 실제 클래스를 의미한다.Instance Class: Instance Class, an attribute of EClassifiers, means the actual class represented by the meta object.
Default Value : Java에서의 기본 자료형을 의미한다. java.lang.Object에서 파생된 기본 자료형이 아닌 경우는 null 데이터가 입력된다.Default Value: Default data type in Java. If it is not a basic data type derived from java.lang.Object, null data is entered.
EClass(Ecore Class) : EClassfiers를 상속받는 하위 인터페이스로 ‘EClass’ 모델 객체를 의미한다. 특정 EClass가 다른 EClass들과 구분될 수 있도록 피처(Feature)를 갖는다. 피처는 속성(EAttribute)과 관계(EReference)로 나누어진다.EClass (Ecore Class): A sub-interface that inherits EClassfiers, which means the 'EClass' model object. It has features so that a specific EClass can be distinguished from other EClasses. Features are divided into EAttribute and EReference.
EDatatype(Ecore Datatype) : EClassfiers를 상속받는 하위 인터페이스로 ‘EDatatype’모델 객체를 의미한다. 이는 열거형 변수인 ‘EEnum’을 생성하기 위한 인터페이스 역할을 한다. EDatatype (Ecore Datatype): A sub-interface that inherits EClassfiers, which means the 'EDatatype' model object. This acts as an interface for creating the enumeration variable 'EEnum'.
EStructfeature(Ecore Structfeature) : EClass와 종속관계로 다른 EClass들과 구분될 수 있는 특징인 피처를 저장한다.EStructfeature (Ecore Structfeature): Stores features that can be distinguished from other EClasses in a dependency relationship with EClass.
EAttribute(Ecore Attribute) : 특정 EClass를 구분하기 위한 피처로써 일반적으로 속성으로는 프리미티브 타입의 단순한 데이터 값만 가질 수 있으며 EString, EBoolean, EInteger 등 자바의 기본 자료형에 대한 타입들이 제공된다.EAttribute (Ecore Attribute): A feature to distinguish a specific EClass. In general, attributes can have simple data values of primitive type only, and types for basic Java data types such as EString, EBoolean, and EInteger are provided.
EReference(Ecore Refrerence) : 특정 EClass를 구분하기 위한 피처로써 모델들 간의 관계를 의미한다. 관계는 그 유형에 따라 크게 단순 참조와 포함 참조로 나눌 수 있다. 단순 참조는 두 인스턴스가 참조 관계를 갖지만 독립적인 경우로 관계가 삭제되더라도 두 인스턴스는 독립적으로 존재할 수 있다. 반면에 포함 관계는 독립적이지 않고 부속되기 때문에 관계가 제거되면 관계와 관련된 모든 객체가 삭제된다.EReference (Ecore Refrerence): It is a feature to classify a specific EClass and means the relationship between models. Relationships can be divided into simple and embedded references, depending on their type. A simple reference is a case in which two instances have a reference relationship, but they are independent. Even if the relationship is deleted, the two instances can exist independently. On the other hand, because the containment relationship is not independent, it is attached, so when the relationship is removed, all objects related to the relationship are deleted.
MySQL : 오픈 소스로 제공되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)으로서, 데이터베이스의 일종이다.MySQL: A relational database management system (RDBMS) provided as open source, a type of database.
SQLite : SQLite는 클라이언트 응용 프로그램에 임베디드되어 동작하는 오픈소스 데이터베이스의 일종이다.SQLite: SQLite is a kind of open source database that runs embedded in a client application.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예와 관련된 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로하는 모니터링 시스템의 개념을 설명하기 위한 블록도이다. 이하, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 방법 및 그 시스템에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 1 is a block diagram illustrating the concept of a monitoring system based on a meta model for a renewable energy production device related to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a monitoring method and a system based on a meta model for a new and renewable energy production apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템의 개념을 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 생산 장치에 대한 메타 모델을 기반으로 하는 모니터링 시스템은 제 1 발전 설비(10), 제 2 발전 설비(20), 데이터 수집 장치(30), 클라이언트(40), 통합 서버(50)를 포함하여 구성될 수 있다.1 is a block diagram illustrating the concept of a monitoring system based on a meta-model for a renewable energy production device that is an embodiment of the present invention. As illustrated, a monitoring system based on a meta model for a renewable energy production device that is an embodiment of the present invention includes a first
제 1 발전 설비(10)는 태양광 발전 설비이고, 제 2 발전 설비(20)는 지열 발전 설비인 경우를 예시하여 설명하도록 한다. 이는 발명의 설명을 간략화하기 위한 것일 뿐 다양한 이종의 발전 설비 시스템의 모니터링 장치 및 방법에 적용될 수 있음이 이해되어야 할 것이다. The first
제 1 발전 설비(10)는, 다수의 태양광 발전 설비(11)로 구성되어서 지역적으로 분산 설치될 수 있으며, 이렇게 다수의 분산 설치된 상기 태양광 발전 설비에서 측정되거나 수집되는 데이터를 한 곳에서 통합 관리할 필요성이 있다The first
제 2 발전 설비(20)는 다수의 지열 발전 설비(21)로 구성되어서 역시 지역적으로 분산 설치될 수 있으며, 이렇게 다수의 분산 설치된 상기 태양광 발전 설비에서 측정되거나 수집되는 데이터를 한 곳에서 통합 관리할 필요성이 있다. The second
제 1 발전 설비(10)와 제 2 발전 설비(20)에 설치되어 있는 센서로부터는 다양한 종류의 감지 데이터가 생성되고, 이 감지 데이터(제 1 에너지 감지 데이터 및 제 2 에너지 감지 데이터, 상기 제 1 에너지 감지 데이터는 제 1 메타 모델 및 제 1 메타 모델 데이터를 포함하고, 상기 제 2 에터지 감지 데이터는 제 2 메타 모델 및 제 2 메타 모델 데이터를 포함함)는 데이터 수집 장치(30)로 전송된다. 이 때, 데이터 수집 장치(30)로 전송되는 감지 데이터는 메타 모델 기반 데이터 송수신 코드에 의해 전송될 수 있다. Various types of detection data are generated from sensors installed in the first
클라이언트(40)는 상기 데이터 수집 장치(30)에 연결되며, 통합 서버(50)는 클라이언트(40)와 연결된다. 클라이언트(40) 및 통합 서버(50)은 각각 데이터베이스(클라이언트 데이터베이스(41) 및 서버 데이터베이스(51))를 구비하여, 이들에는 동일한 형태로 상기 감지 데이터의 정보를 가지는 통합 메타 모델 데이터가 저장된다. The
통합 서버(50)는, 상기 제 1 발전 설비(10)와 관련된 제 1 발전 설비 메타 모델(제 1 메타 모델)과, 상기 제 2 발전 설비(20)와 관련된 제 2 발전 설비 메타 모델(제 2 메타 모델)과, 통합 메타 모델을 포함하는 이종 발전설비 통합 메타 모델(데이터베이스 프레임)을 생성하고, 상기 이종 설비 통합 메타 모델을 이용하여 클라이언트 데이터베이스와 서버 데이터베이스를 자동 생성하고, 이종 발전설비 통합 메타 모델을 이용하여 상기 서버(50)와 상기 클라이언트(40)간의 메타 모델 기반 데이터 송수신 코드를 자동 생성하고, 상기 제 1 에너지 감지 데이터와 상기 제 2 에너지 감지데이터가 상기 이종 발전설비 통합 메타 모델을 통해 상기 통합 메타 모델 데이터로 자동 변환하고, 상기 송수신 코드를 통해 상기 통합 메타 모델 데이터를 상기 클라이언트 데이터베이스(41) 및 상기 서버 데이터베이스(51)에 동일한 형태로 저장한다. The
도 2는, 본 발명의 일실시예와 관련된 신재생 에너지 생산장치에 대한 메타 모델을 기반으로하는 모니터링 시스템의 동작 중 메타 모델 기반의 데이터베이스를 클라이언트와 서버간에 송수신하는 것을 설명하기 위한 개념도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 서버(50)와 클라이언트(40)간의 메타 모델 기반 데이터 송수신 코드를 자동 생성한다. 클라이언트(40)가 수집한 데이터를 서버(50)에 모두 입력해야하기 때문에 데이터베이스의 select문, insert문을 사용한다. 메타 모델 기반 이종 모니터링 프로그램 자동 생성의 구조는 다음과 같다. 해당 프로그램의 메타 모델을 입력받으면 자동생성엔진이 사용할 데이터베이스의 스키마를 생성한다. 생성되는 데이터베이스 스키마는 특정 DB뿐만 아니라 다른 형태도 생성 가능하다(Create 구문 사용). 예를 들어, MySQL과 SQlite와 같은 데이터베이스 스키마를 생성 할 수 있다. 그리고 메타 모델 데이터에서 데이터베이스에 넣을 수 있는 SQL insert 구문을 생성해준다. 또한 그 반대인 데이터베이스로부터 메타 모델 데이터를 생성할 수 있는 SQL select 구문을 생성해준다. 데이터베이스 스키마, 메타 모델을 데이터베이스에 읽기 및 저장할 수 있는 코드를 자동 생성하면 메타 모델의 설계만으로 이종의 데이터를 전송할 수 있는 서버-클라이언트 프로그램들을 자동으로 만들 수 있다. 이렇게 완성된 시스템의 동작은 각종 인버터로부터 수집 받은 데이터는 클라이언트(40)의 데이터베이스(41)에 입력되고 서버(50)로 전송하기 위해서 메타 모델 데이터로 변환한다. 그리고 이 메타 모델 데이터는 그대로 서버(50)에 전송되고, 메타 모델 데이터가 서버 데이터베이스(51)에 저장하게 되므로 모니터링 서비스를 수행할 수 있는 기반 프로그램을 자동으로 만들어 낼 수 있다. 2 is a conceptual diagram illustrating transmitting and receiving a meta-model-based database between a client and a server during operation of a monitoring system based on a meta-model for a renewable energy production device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, meta model-based data transmission / reception code between the
도 3은 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법이 작동되는 데이터 수집 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 수집 장치의 자동 생성 엔진(31)은 데이터베이스 생성기(311), 데이터베이스 삽입기(312), 데이터베이스 선택기(313)를 포함한다. 데이터베이스 생성기(311)에서 메타 모델을 이용하여 데이터베이스 프레임를 생성하고, 데이터베이스 삽입기(312)에서 이 데이터베이스 프레임에 데이터를 삽입하여 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하여 통합 데이터베이스에 저장하게 된다. 한편 데이터베이스 선택기(313)는 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 변환하여 생성하는 기능을 한다.FIG. 3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a data collection device in which a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention, is operated. As shown in FIG. 3, the
다시 말해, 세 가지의 프로세스가 필요하다. 먼저, 메타 모델을 입력하면 DB Create Generator가 자동으로 서버와 클라이언트의 데이터베이스(MySQL, SQLite)를 생성한다. 각각의 테이블과 테이블 간의 참조 관계까지 모두 자동 생성한다. 두 번째로, 클라이언트나 서버가 메타 모델 데이터를 요청하여 전송받을 경우 DB Insert Generator가 해당 데이터의 텍스트 형태인 XMI 파일을 입력받고 이를 구조화하여 데이터베이스에 자동으로 데이터를 저장한다. 마지막으로, 클라이언트나 서버가 메타 모델 데이터를 전송할 경우 DB Select Generator가 DB로부터 데이터를 로드하고 전송을 위해 메타 모델 데이터인 XMI 파일을 자동 생성한다.In other words, three processes are required. First, when the meta model is entered, the DB Create Generator automatically creates the database of the server and client (MySQL, SQLite). All tables and reference relationships between tables are automatically created. Second, when a client or server requests and receives meta-model data, the DB Insert Generator receives an XMI file in the form of text of the data and structures it to automatically store data in the database. Finally, when the meta model data is transmitted by the client or server, the DB Select Generator loads the data from the DB and automatically generates XMI files, which are meta model data, for transmission.
도 4는 본 발명의 일실시예인 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법의 전체적인 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 생성된 에너지 감지 데이터를 획득한다(S1). 에너지 감지 데이터란 지열 발전, 태양광 발전, 또는 풍력 발전등 신재생 에너지를 생산하는 중에 감지되는 데이터를 말한다. 예컨대, 히트 펌프에서 감지되는 데이터, 태양광 패널에서 감지되는 데이터, 인버터에서 감지되는 데이터, 접속반에서 감지되는 데이터 등을 포함한다. 이와 같은 에너지 감지 데이터 각각은 메타 모델과 메타 모델 데이터를 포함한다. 이와 같이 에너지 감지데이터를 생성하면, 에너지 감지 데이터 중 메타 모델을 활용하고 데이터베이스 생성기를 통해 데이터베이스 프레임를 생성한다(S2). 여기서 메타 모델은 이패키지, 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어, 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스, 및 이데이터타입를 포함할 수 있다. 여기서 상기 이클래스데이터는, 상속관계인 이어트리뷰트 및 이레퍼런스를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 이데이터타입은, 상속관계인 이이넘과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴을 포함할 수 있다. 이에 대해서는 후술하도록 한다. 4 is a flow chart for explaining the overall operation of the meta model-based automatic data generation method for monitoring renewable energy, which is an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the generated energy detection data is acquired (S1). Energy detection data refers to data sensed during the production of new and renewable energy such as geothermal power generation, solar power generation, or wind power generation. For example, it includes data sensed by a heat pump, data sensed by a solar panel, data sensed by an inverter, data sensed by a connection panel, and the like. Each of these energy sensing data includes meta-model and meta-model data. When the energy detection data is generated as described above, a meta model is used among the energy detection data and a database frame is generated through a database generator (S2). Here, the meta-model may include an e-package, an e-classifier that is a dependency of the e-package, an e-class that is an inheritance of the e-classifier, and this data type. Here, the e-class data may include an inheritance relationship, an ear attribute, and an reference. Here, the data type may include an Innum that is an inheritance relationship and an Innum literal that is the inheritance relationship with the Innum. This will be described later.
그 다음 에너지 감지 데이터 중 메타 모델 데이터를 활용하여 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터베이스에 메타 모델 데이터를 삽입하여 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성한다(S3). 이와 같이 신재생 에너지 통합 프로토콜로서 클라이언트 및 서버에 에너지 감지 데이터가 자동으로 저장되기 때문에 새로운 종류의 에너지 감지데이터가 추가되더라도 전체적인 프로토콜을 변경할 필요없이 신재생 에너지 통합 프로토콜로서 감지 데이터를 데이터베이스로서 저장할 수 있게 된다. Then, meta-model data is inserted into the database through a database inserter using meta-model data among energy detection data to generate a new and renewable energy integration protocol (S3). In this way, since energy detection data is automatically stored in the client and server as a renewable energy integration protocol, even if a new kind of energy detection data is added, it is possible to store the detection data as a database as a new and renewable energy integration protocol without changing the entire protocol. do.
이와 같이 신재생 에너지 통합 프로토콜을 편리하게 활용하기 위해 데이터베이스 선택기에서는 상기 신재생 에너지 프로토콜을 XMI 파일로 변환한다(S4). 이와 같이 신재생 에너지 프로토콜을 XMI로 전환함으로서 추가적인 리더기 프로그램의 설치없이 기존 프로그램으로도 신재생 에너지 프로토콜을 판독할 수 있게 된다. In order to conveniently utilize the renewable energy integration protocol as described above, the database selector converts the renewable energy protocol into an XMI file (S4). By converting the renewable energy protocol to XMI in this way, it is possible to read the renewable energy protocol with an existing program without installing an additional reader program.
이하에서는, 상술한 도 5는 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 데이터베이스를 생성하는 방법을 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다. Hereinafter, the above-described FIG. 5 will be described in more detail with reference to FIG. 5 of a method of automatically generating a database among meta-model-based data generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4.
도 5는 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 데이터베이스 프레임를 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 즉 메타 모델이 로드되면, 이로부터 이패키지(Epackage)를 획득하고 이패키지의 패키지네임을 저장한다. 그리고 이클래시파이어(Eclassifiers)를 획득한다. 여기서 이클래스(Eclass)가 확인되면 이클래스를 획득한다. 그 다음 이클래스에서 이어트리뷰트(Eattribute)가 있는지를 확인하고, 이에 따라 이어트리뷰트(Eattribute)를 획득하고 이들의 네임과 이타입(etpye)을 데이터베이스로서 저장한다. 그리고 이어트리뷰트가 확인되지 않으면, 이레퍼런스(Ereference)를 확인하고 이것이 없으면 종료를 한다. 이레런스가 확인되면, 이들의 네임과 이타입을 확인하여 데이터베이스로서 저장한다. FIG. 5 is a detailed flowchart illustrating a method of generating a database frame among meta model-based data automatic generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4. That is, when the meta model is loaded, an Epackage is obtained therefrom and the package name of the package is stored. And you get Eclassifiers. If Eclass is confirmed here, this class is acquired. Then, it is checked whether there is an attribute in this class, and thus, the attribute is obtained, and their names and their types are stored as a database. Then, if the ear attribute is not confirmed, the reference is checked, and if not, exit. When the irrance is confirmed, the name and type of these are checked and stored as a database.
한편, Eclass가 확인되지 않으면, Edatatype를 확인하고 Edataype이 확인되지 않으면 종료하고, Edataype가 확인되면 이를 획득한다. 그리고 이에 속하는 EEnum을 획득하고 이들의 네임을 저장한다. 그리고 EEnumliteral을 획득하고 이들의 네임 및 밸류를 데이터베이스로서 저장한다. On the other hand, if the Eclass is not confirmed, the Edatatype is checked, if Edataype is not confirmed, it is terminated, and if Edataype is confirmed, it is acquired. Then, the EEnums belonging to it are acquired and their names are stored. Then, EEnumliteral is acquired and their names and values are stored as a database.
이와 같은 과정을 통해 데이터베이스가 생성된다. 다시 설명하면, 메타 모델을 로드하고 데이터베이스를 자동 생성한다. 메타 모델을 입력받으면 DB Create Generator는 메타 모델을 로드하고, 이패키지를 불러오고 name 속성을 저장하여 데이터베이스 이름을 설정한다. 이패키지의 종속 관계인 이클래시파이어를 불러오는데 이 경우 상속 관계로 EClass, EDataType으로 나누어지기 때문에 Iterator를 통해 type을 확인해야 한다. EClass인 경우 또한 상속 관계에 의해서 EAttribute, EReference로 나뉘어지고 Iteraotr를 통해 type을 확인한다. 두 경우 모두 name, eType 속성을 저장하여 데이터베이스에서 필드의 이름과 타입으로 설정한다. EDataType은 상속 관계인 EEnum을 불러오고 name을 저장하여 데이터베이스에서 열거형 필드의 이름으로 설정한다. EEnum과 상속 관계인 EEnumLiterals를 가져오고 Iterator를 통해 각각의 열거형 변수를 이름과 값으로 설정한다. Flow를 중심으로 각 단계를 자세히 보면, 먼저 메타 모델을 로드하여 리소스에 저장한다. 리소스는 EMF 모델을 저장하기 위한 것으로 일반적으로 URI를 통해서 어디에서 로드하고 어디로 저장할지를 지정한다. URI는 File(데스크탑 내 파일 URI), 플랫폼 리소스(실행중인 이클립스 워크스페이스 내에 파일 URI), 플랫폼 플러그인 리소스(실행중인 이클립스에 설치된 플러그인의 특정 리소스 URI)로 나누어진다. URI를 통해 모델을 저장한 리소스는 모델의 전체 정보를 갖고 있다. 메타 모델에서 최상위 클래스는 이패키지이다. 이패키지는 모델의 타입들이 속한 영역을 추상화하는 역할을 한다. 내부의 속성에는 Name(패키지의 이름), NsPrefix(XML로 저장될 때, 키워드), NsURI(패키지를 구분하기 위한 고유 URI)가 있다. 리소스를 로드할 때 사용했던 URI는 이패키지의 고유 URI에도 사용된다. 여기에서 Name 속성을 이용하여 생성하려는 데이터베이스 이름을 설정한다.Through this process, a database is created. In other words, the meta model is loaded and the database is automatically created. When the meta model is input, the DB Create Generator loads the meta model, loads this package, and saves the name attribute to set the database name. In this case, this classifier, which is a dependency of this package, is called. In this case, it is divided into EClass and EDataType as inheritance, so you must check the type through Iterator. In case of EClass, it is also divided into EAttribute and EReference by inheritance relationship, and the type is checked through Iteraotr. In both cases, the name and eType attributes are saved to set the field name and type in the database. EDataType loads the inheritance relationship EEnum and stores the name to set the name of the enumeration field in the database. EEnum and EEnumLiterals are inherited, and each iterator variable is set to name and value through Iterator. If you look at each step in detail, focusing on Flow, first, load the meta model and save it in the resource. The resource is for storing the EMF model, and it is generally specified through the URI where to load and where to save. The URI is divided into File (file URI in the desktop), platform resource (file URI in the running Eclipse workspace), and platform plugin resource (specific resource URI of the plugin installed in the running Eclipse). The resource that stores the model through the URI holds the entire information of the model. The top class in the meta model is this package. This package serves to abstract the area to which the types of models belong. Internal properties include Name (name of the package), NsPrefix (keyword when stored as XML), and NsURI (unique URI to identify the package). The URI used to load the resource is also used for this package's unique URI. Here, the name of the database to be created is set using the Name attribute.
이패키지와 종속 관계의 이클래시파이어는 instance Class Name, instance Class, default Value, type 속성을 갖는다. 또한 상속 관계로 EClass, EDataType을 갖고 type 속성으로 구분할 수 있다. 먼저 EClass는 name(클래스의 이름), abstract(이 클래스 정의가 추상 클래스를 정의하는지 여부), interface(이 클래스 정의가 인터페이스를 정의하는지 여부)을 속성으로 갖는다. 이 속성들 중에서 name을 이용하여 각 테이블의 이름으로 설정한다. EClass는 와 종속 관계로 EStructFeature는 다른 EClass들과 구분될 수 있는 특징을 추상화 하는 단위이다. changeable, volatile, transient, defaultValueLiteral, defaultValue, unsettable, derived, type 속성을 갖는다. EClass는 EAttribute와 EReference와 상속 관계를 갖고 type 속성으로 구분할 수 있다. EAttribute는 일반적인 속성으로 기본 자료형의 단순한 데이터 값만 가질 수 있고, name, type, ID 속성을 갖는다. EReference는 클래스 간의 관계를 나타낼 수 있는 것으로 기본 자료형이 아닌 선언된 클래스 타입의 자료형을 갖고, name, type, containment 속성을 갖는다. EAttribute와 EReference의 name, type 속성을 이용하여 각 테이블의 필드를 생성한다.This package and the dependency of this class have instance Class Name, instance Class, default Value, and type properties. Also, it has EClass and EDataType as an inheritance relationship, and can be classified as a type attribute. First, EClass has the properties name (name of the class), abstract (whether this class definition defines an abstract class), or interface (whether this class definition defines an interface). Among these properties, name is used to set each table name. Since EClass is a dependency, EStructFeature is a unit that abstracts features that can be distinguished from other EClasses. It has the properties changeable, volatile, transient, defaultValueLiteral, defaultValue, unsettable, derived, type. EClass has an inheritance relationship with EAttribute and EReference and can be classified as a type attribute. EAttribute is a general attribute that can have only simple data values of basic data types, and has name, type, and ID attributes. EReference can represent the relationship between classes. It has a declared class type data type, not a basic data type, and has name, type, and containment properties. Create fields of each table using EAttribute and EReference name and type attributes.
이클래시파이어와 종속 관계인 EDataType은 EClass에 포함되지 않는 DataType을 포함하고 name, serializable 속성을 갖는다. ENum클래스와 상속 관계를 갖고 이는 name 속성을 갖는다. name 속성을 이용하여 열거형의 이름을 설정하고, ENum과 종속 관계인 EEnumLiteral의 name, value 속성을 이용해 열거형에 들어가는 타입의 이름과 값을 설정한다.EClassType, which has a dependency with this class, includes DataType that is not included in EClass, and has name and serializable properties. It has an inheritance relationship with the ENum class, which has a name attribute. Set the name of the enumeration using the name attribute, and set the name and value of the type that goes into the enumeration using the name and value attributes of EEnumLiteral, which is a dependency of ENum.
예시 메타 모델을 통해 Create Generator는 다음과 같은 Create 쿼리문을 자동 생성한 결과는 도 6과 같다. 도 6은 도 5에서 설명한 데이터베이스를 생성하는 방법 중 크리에이트 쿼리문을 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 도 5에서 설명한 데이터베이스를 생성하는 방법 중 알터 쿼리문을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일실시예와 관련된 EMF이데이터 타입, MySQL, 그리고 SQLite 를 비교한 도면이고, 도 9는 MySQL 및 SQLite 메뉴 트리를 나타내는 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 메타 모델의 EClass 클래스에서 name 속성 값인 “SolarEnergyModel” 테이블 이름으로 설정되고, 기본키는 “p-num”이라는 정수(int)형 변수를 자동으로 추가시킨다. 기본키를 통해 모든 레코드를 구분해야 하기 때문에 AUTO INCREMENT 옵션을 사용한다. 이클래시파이어의 하위 트리인 eStructuralFeatures에서 type을 통해 EAttribute, EReference로 구분한다. EAttribute는 name, type 속성을 이용해 일반 필드를 생성하고, EReference는 name 속성을 이용해 외래키를 설정할 필드를 생성한다. 데이터 타입은 정수형으로 생성하고, 외래 키 설정은 다음 단계에서 수행한다.참조 필드의 경우 추가적인 처리가 필요하다. 정수형으로 선언된 참조 필드들은 다른 테이블의 레코드를 식별할 수 있는 키로 사용된다. 따라서 다른 테이블에 기본키를 외래키로 갖는다. 따라서 정수형으로 선언된 관계 필드를, 도 7에 도시된 바와 같이, Alter Query문를 사용하여 외래키 설정을 추가적으로 수행한다.The result of automatically generating the following Create query statement by the Create Generator through the example meta model is shown in FIG. 6. FIG. 6 is a diagram for explaining a create query statement among the methods for generating the database described in FIG. 5, FIG. 7 is a diagram for explaining an alter query statement among the methods for creating the database described in FIG. 5, and FIG. 8 is a view EMF related to an embodiment of the invention is a diagram comparing data types, MySQL, and SQLite, and FIG. 9 is a diagram showing a menu tree of MySQL and SQLite. As shown in FIG. 6, in the EClass class of the meta model, the name attribute value is set to the “SolarEnergyModel” table name, and the primary key automatically adds an integer variable called “p-num”. The AUTO INCREMENT option is used because all records must be separated by the primary key. In eStructuralFeatures, a subtree of this class fire, it is divided into EAttribute and EReference through type. EAttribute creates a general field using the name and type attributes, and EReference creates a field to set the foreign key using the name attribute. The data type is created as an integer, and the foreign key setting is performed in the next step. For the reference field, additional processing is required. Reference fields declared as integers are used as keys to identify records in other tables. Therefore, the primary key is a foreign key in another table. Therefore, as shown in FIG. 7, the relation field declared as an integer type is additionally performed by using an Alter Query statement.
도 8에 도시된 바와 같이, EMF에서 DataType와 실제 데이터베이스에서의 자료형은 다르다. 따라서 추가적인 데이터 처리가 필요하다. EMF와 데이터베이스 MySQL, SQLite의 자료형을 비교한 결과는 도 8과 같다. EMF와 데이터베이스의 자료형은 모두 차이가 있고 MySQL는 SQLite에 비해 다양한 자료형을 제공한다. 이 과정을 통해 메타 모델을 기반으로 데이터베이스(MySQL, SQLite)를 자동 생성할 수 있다. 생성된 데이터베이스 이름은 모델과 동일하고, 생성된 테이블을, 도 9에 도시된 바와 같이, MySQL과 SQLite에서 모두 확인할 수 있다. As shown in Fig. 8, in EMF, the DataType is different from the data type in the actual database. Therefore, additional data processing is required. The result of comparing the data types of EMF, database MySQL, and SQLite is shown in FIG. 8. The data types of EMF and database are different, and MySQL provides various data types compared to SQLite. Through this process, you can automatically create a database (MySQL, SQLite) based on the meta model. The generated database name is the same as the model, and the created table can be checked in both MySQL and SQLite, as shown in FIG. 9.
이하에서는 도 10등을 참조하여 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법에 대하여 설명하도록 한다. Hereinafter, a method of generating a new renewable energy integration protocol among meta model based data automatic generation methods for renewable energy monitoring will be described with reference to FIG. 10 and the like.
도 10은 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 우선 에너지 감지 데이터 중 메타 모델 데이터를 획득(판독)한다. 메타 모델 데이터에는 루트 태그 정보와 서브 태그 정보를 포함한다. 상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 루트 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장된다. 메타 모델 데이터가 로드되면, 상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득한다. 상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장한다. 상기 태그 네임 정보를 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장한다. 추가 어트리뷰트를 확인하고, 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인한다. 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료한다. 한편, 이 때, 상기 데이터베이스 삽입기를 통해 인서트 쿼리문을 생성한다. 인서트 쿼리문에 대해서는 도 11에서 설명하도록 한다. FIG. 10 is a detailed flowchart illustrating a method of generating a new and renewable energy integration protocol among metamodel based data automatic generation methods for renewable energy monitoring described in FIG. 4. As illustrated in FIG. 10, first, meta-model data among energy detection data is acquired (read). The meta model data includes root tag information and sub tag information. The root tag information is stored as a table name of the insert query statement, and the sub-root tag information is stored as attribute information and reference information of the insert query statement. When meta model data is loaded, a root tag is acquired from the meta model data. After obtaining the root tag, if there is a sub tag, a sub tag is acquired and a tag name is stored. After storing the tag name information, an attribute is obtained, and the attribute name and attribute value are stored. Check for additional attributes, and if there are no additional attributes, check for additional tags. If there are no additional tags, it is confirmed that all data has been entered to complete the data insertion and storage. Meanwhile, at this time, an insert query statement is generated through the database inserter. The insert query statement will be described in FIG. 11.
상기 방법에 대하여 보다 상세하게 설명하면, DB Insert Generator는 메타 모델 데이터를 데이터베이스에 저장하는 과정을 자동화한다. 메타 모델 데이터를 리소스 로드하고 루트 태그 내부의 모든 태그들의 데이터를 저장한다. 모든 태그들을 불러오고 해당 태그의 속성 값이 없을 때까지 이름, 값을 저장하여 태그 이름과 동일한 테이블에 속성의 이름과 동일한 필드에 값을 데이터로 입력한다. 태그에는 서브 트리가 존재할 수 있는데 서브 트리는 상위 트리의 외래키로 사용되는 참조 테이블을 의미한다. 서브 트리 또한 속성 값을 이용하여 테이블 데이터를 추가 한다. 태그가 더 이상 없을 경우 모든 데이터를 입력한 것이고 DB Insert Generator의 작업이 완료된다.When the method is described in more detail, the DB Insert Generator automates the process of storing meta-model data in a database. Resource loads meta model data and stores data of all tags inside the root tag. Load all tags and store the name and value until there is no attribute value of the tag, and enter the value as data in the same field as the attribute name in the same table as the tag name. The tag may have a sub-tree, and the sub-tree refers to a reference table used as a foreign key of the parent tree. Subtree also adds table data using attribute values. If there are no more tags, all data has been entered and the operation of the DB Insert Generator is completed.
도 11은 도 10에서 설명한 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 방법 중 인서트 쿼리문을 설명하기 위한 도면이다. 도 11은 실제 메타 모델 데이터의 구조이다. 타모델 데이터의 각 태그의 이름과 동일한 테이블에 데이터를 입력 한다. 각 태그의 Attribute들의 이름이 대상 필드로 값이 레코드 데이터로 설정한다. 서브 태그가 쓰인 경우 이름과 동일한 테이블에 last_insert_ID() 함수를 사용하여 해당 테이블에 제일 마지막에 입력된 컬럼의 기본 키 값을 가져온다. 단, Insert문이 실행될 때는 서브태그의 Insert문부터 실행되어야 last_insert_ID()함수를 통해서 테이블 간의 관계를 올바르게 설정할 수 있다. FIG. 11 is a view for explaining an insert query statement among methods for generating the new and renewable energy integration protocol described in FIG. 10. 11 is a structure of actual meta-model data. Enter data in the same table as the name of each tag of other model data. The name of each tag's attributes is set as the target field and the value is set as the record data. When a sub tag is used, the last_insert_ID () function is used on the table with the same name to get the primary key value of the last input column in the table. However, when the insert statement is executed, the insert statement of the subtag must be executed to properly set the relationship between tables through the last_insert_ID () function.
이하에서는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 XMI 파일로 생성하는 방법을 도 12를 참조하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a method of generating an XMI file among the methods for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring will be described with reference to FIG. 12.
도 12는, 도 4에서 설명하는 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법 중 XMI 파일로 변환하는 방법을 설명하기 위한 상세 흐름도이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 우선 전술한 방식에 의해 획득된 통합 프로토콜 데이터를 판독한다. 이로부터 메타 모델 형식 데이터를 획득한다. 그리고, 메타 모델 형식데이터로부터 Epakage를 획득하고, 그 다음 이클래시파이어를, 그 다음 Eclass를 획득한 후 테이블을 획득한다. 그다음 해당 테이블의 레코드를 읽고, 레코드 데이터를 저장한다. 그 다음 추가 Eclass가 있는지를 확인하고 추가 Eclass가 있는경우 다시 이클래시파이어를 획득하는 과정으로 진행하며, 추가 Eclass가 없는 경우 Xmi 파일의 생성을 완료한다. 보다 상세하게 말하면, 데이터베이스의 통합프로토콜을 메타 모델 데이터로 변경하는 과정도 자동화가 필요하다. DB Select Generator는 데이터베이스와 메타 모델을 로드하고, 메타 모델의 EClass들을 불러오고 이름과 동일한 테이블을 데이터베이스에서 선택한다. 해당 테이블의 레코드를 읽어오고 데이터를 저장한다. 모든 EClass에 대한 데이터를 저장한 후에 이를 기반으로 XMI 파일을 생성한다. FIG. 12 is a detailed flowchart for explaining a method of converting to XMI file among methods for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring described in FIG. 4. As shown in Fig. 12, first, the integrated protocol data obtained by the above-described method is read. From this, meta model format data is acquired. Then, the Epakage is obtained from the meta-model format data, and then the class is obtained after acquiring this classifier and then Eclass. Then, the records of the corresponding table are read, and the record data is stored. Then, check whether there are additional Eclasses, and if there are additional Eclasses, proceed to the process of acquiring this class again. If there are no additional Eclasses, the creation of the Xmi file is completed. More specifically, the process of changing the database's integrated protocol to meta-model data also requires automation. The DB Select Generator loads the database and meta model, loads the EClasses of the meta model, and selects the table with the same name from the database. Read records of the table and save the data. After saving data for all EClass, XMI file is created based on this.
도 13은 도 12에서 설명한 XMI 파일로 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 13 is a view for explaining a method of generating the XMI file described in FIG. 12.
실제 메타 모델의 각 EClass와 데이터베이스의 테이블들이 대응된다. 따라서 DB Selector는 각 테이블의 모든 필드의 데이터를 읽어온다. 이를 XMI 구조의 파일로 생성한다. 참조 관계가 있을 경우에는 서브 태그로 생성해야 한다.Each EClass of the actual meta model and the tables of the database correspond. Therefore, DB Selector reads data of all fields of each table. It is created as a file of XMI structure. If there is a reference relationship, it must be created as a sub tag.
상술한 구성에 따르면, 새로운 데이터가 추가될 때 필요한 프로그램을 자동 생성하게 하여 기존 시스템에 플러그인하는 방식으로 확장될 수 있도록 한다. 이 방법은 메타 모델 설계만으로 신재생에너지 모니터링에 필요한 일부분의 프로그램들을 자동 생성할 수 있다.According to the above-described configuration, when a new data is added, a necessary program is automatically generated so that it can be expanded by plugging in an existing system. In this method, only a meta-model design can automatically generate a part of programs necessary for monitoring renewable energy.
상기와 같이 설명된 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법은 상기 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되어 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시 예들의 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.The method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy described above is not limited to the configuration and method of the above-described embodiments, and each embodiment can be modified in various ways. All or part of them may be configured by selectively combining.
Claims (19)
데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계; 및
상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 메타 모델은 변수명으로,
이패키지(EPackage), 상기 이패키지의 종속관계인 이클래시파이어(EClassifier), 및 상기 이클래시파이어의 상속관계인 이클래스(EClass)와 이데이터타입(EdataType)를 포함하고,
상기 이클래스는,
상속관계인 이어트리뷰트(EAttribute) 및 이레퍼런스(EReference)를 포함하고,
상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는,
상기 데이터베이스 생성기를 통해 크리에이트 쿼리문을 자동 생성하는 단계를 포함하고,
상기 크리에이트 쿼리문의 생성 결과로서, 상기 이클래스의 네임 속성값을 테이블 네임으로 설정하고, 기본키는 정수(int)형 변수로 자동 추가시키고, 상기 기본키를 통해 모든 레코드를 구분하기 위하여 오토 인크레멘트 옵션(Auto Increment)을 사용하고,
상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는,
상기 이클래스의 네임 속성값을 상기 테이블 네임으로 설정하고, 상기 이어트리뷰트의 네임 및 타입 속성을 이용하여 일반 필드를 생성하고, 이레퍼런스의 네임 속성을 이용해 외래키를 설정할 수 있는 외래키 필드를 생성하는 단계를 더 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
Generating first energy sensing data including a first meta-model and first meta-model data and second energy sensing data comprising a second meta-model and second meta-model data, the first meta-model and the first meta-model 2 meta-models are included in the meta-model, and the first meta-model data and the second meta-model data are included in the meta-model data;
Creating a database table using the meta model by a database generator; And
Includes; inserting the meta-model data into the database table through a database inserter to generate a renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta-model data for each meta-model;
The meta model is a variable name,
This package (EPackage), the eClassifier (EClassifier), which is a dependency of the Epackage, and the EClass (EClass) and the EDataType (EDataType), which are inheritance relationships of the EClassFire,
The e-class,
Including inheritance relationship EAttribute and EReference,
The step of generating a database table using the meta model by the database generator may include:
And automatically generating a create query statement through the database generator.
As a result of generating the create query statement, the name attribute value of the e-class is set to a table name, the primary key is automatically added as an integer variable, and auto increment is used to classify all records through the primary key. Use the Auto Increment option,
The step of generating a database table using the meta model by the database generator may include:
The name attribute value of the e-class is set to the table name, a general field is generated using the name and type attributes of the ear attribute, and a foreign key field capable of setting a foreign key is generated using the name attribute of the reference. The method further comprising the step of automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring.
데이터베이스 선택기가 상기 신재생 에너지 통합 프로토콜을 XMI 파일로 변환하는 단계를 더 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
According to claim 1,
The database selector further includes converting the renewable energy integration protocol into an XMI file, a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy.
상기 제 1 에너지 감지 데이터는 태양광 감지 데이터이고, 상기 제 2 에너지 감지데이터는 지열 감지 데이터를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
According to claim 1,
The first energy sensing data is solar sensing data, and the second energy sensing data includes geothermal sensing data, a method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring.
상기 이데이터타입은,
상속관계인 이이넘(EENUM)과 상기 이이넘과 상속관계인 이이넘리터럴(EEnumLiteral)을 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
According to claim 1,
The data type,
A method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring, including Inheritance Innum (EENUM) and Ineinum in Inheritance Innernum (EEnumLiteral).
상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는,
상기 메타 모델 중 이패키지를 획득한 후, 이에 포함되는 패키지 네임을 저장하는 단계;
상기 패키지 네임을 저장한 후, 상기 이클래시파이어를 획득하는 단계;
상기 이클래시파이어의 타입이 이클래스로 판단되면, 이클래스를 획득하는 단계;
상기 이클래스의 타입이 이어트리뷰트인 경우, 이어트리뷰트를 획득한 후 어트리뷰트 네임정보와 어트리뷰트 이타입 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 6,
The step of generating a database table using the meta model by the database generator may include:
Obtaining the package from the meta model, and then storing the package name included therein;
After storing the package name, obtaining the e-classifier;
If the type of the e-class fire is determined to be the e-class, obtaining the e-class;
When the type of the e-class is an ear attribute, the method comprising the step of storing attribute name information and attribute type information after acquiring the ear attribute, a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy.
상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는,
상기 이클래스의 타입이 상기 이레퍼런스인 경우, 상기 이레퍼런스를 획득한후, 레퍼런스 네임 정보와 레퍼런스 이타입 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 7,
The step of generating a database table using the meta model by the database generator may include:
When the type of the e-class is the reference, after acquiring the reference, further comprising storing reference name information and reference type information, a method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring .
상기 데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계는,
상기 이클래시파이어의 타입이 상기 이데이터타입으로 판단되면, 상기 이데이터타입을 획득하는 단계;
상기 이데이터타입을 획득한 후 이이넘을 획득한 후, 이넘 네임 정보를 저장하는 단계;
상기 이넘 네임 정보 저장후, 상기 이이넘리터럴를 획득하고, 이넘리터럴 네임 정보 및 이이넘리터럴 밸류 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 8,
The step of generating a database table using the meta model by the database generator may include:
If the type of the e-firefire is determined to be the data type, obtaining the data type;
Acquiring the innumerate after acquiring the datatype, and then storing the innumerable name information;
A method of automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring, comprising storing the innumerical name information, and then storing the innumerical name and storing innumerical name information and innumerical value information.
상기 크리에이트 쿼리문은, 테이블 네임, 어트리뷰트칼럼, 그리고 레퍼런스 칼럼을 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 9,
The create query statement includes a table name, an attribute column, and a reference column, a method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring.
데이터베이스 생성기에 의해 상기 메타 모델을 이용하여 데이터 베이스 테이블을 생성하는 단계; 및
상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계;를 포함하고,
상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계는,
메타 모델 데이터를 판독하는 단계;
상기 메타 모델 데이터에서 루트태그를 획득하는 단계;
상기 루트태그를 획득한 후, 서브태그가 있으면 서브 태그를 획득하고 태그 네임을 저장하는 단계;
상기 태그 네임 정보를 저장한 후, 어트리뷰트를 획득하고, 어트리뷰트 네임 및 어트리뷰트 밸류를 저장하는 단계;
추가 어트리뷰트를 확인하고, 상기 추가 어트리뷰트가 없는 경우, 추가 태그가 있는지 확인하는 단계;
상기 추가 태그가 없는 경우, 모든 데이터를 입력한 것으로 확인하여 데이터 삽입 저장을 완료하는 단계를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
Generating first energy sensing data including a first meta-model and first meta-model data and second energy sensing data comprising a second meta-model and second meta-model data, the first meta-model and the first meta-model 2 meta-models are included in the meta-model, and the first meta-model data and the second meta-model data are included in the meta-model data;
Creating a database table using the meta model by a database generator; And
Includes; inserting the meta-model data into the database table through a database inserter to generate a renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta-model data for each meta-model;
Step of inserting the meta-model data into the database table through a database inserter to generate a renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta-model data for each meta-model,
Reading meta model data;
Obtaining a root tag from the meta model data;
After acquiring the root tag, if there is a sub tag, acquiring a sub tag and storing the tag name;
Storing the tag name information, obtaining an attribute, and storing an attribute name and an attribute value;
Checking additional attributes, and if there are no additional attributes, checking whether there are additional tags;
If there is no additional tag, including the step of confirming that all data has been entered and completing the data insertion and storage, a method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring.
상기 메타 모델 데이터는, 루트 태그 정보 및 서브 태그 정보를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 15,
The meta-model data, including the root tag information and sub-tag information, a method for automatically generating meta-model-based data for renewable energy monitoring.
상기 메타 모델 데이터를 데이터베이스 삽입기를 통해 상기 데이터 베이스 테이블에 삽입하여 각 메타 모델 별 메타 모델 데이터에 대한 모니터링을 위한 데이터 베이스인 신재생 에너지 통합 프로토콜을 생성하는 단계는,
상기 데이터베이스 삽입기를 통해 인서트 쿼리문을 생성하는 단계를 포함하는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법.
The method of claim 16,
Step of inserting the meta-model data into the database table through a database inserter to generate a renewable energy integration protocol that is a database for monitoring meta-model data for each meta-model,
A method of automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy, comprising generating an insert query statement through the database inserter.
상기 루트 태그 정보는, 상기 인서트 쿼리문의 테이블 네임으로 저장되고, 상기 서브 태그 정보는 상기 인서트 쿼리문의 어트리뷰트 정보 및 레퍼런스 정보로 저장되는, 신재생 에너지 모니터링을 위한 메타 모델 기반 데이터 자동 생성 방법. The method of claim 17,
The root tag information is stored as a table name of the insert query statement, and the sub tag information is stored as attribute information and reference information of the insert query statement, a method for automatically generating meta-model-based data for monitoring renewable energy.
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|---|---|---|---|
| KR1020170146132A KR102103889B1 (en) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | Method for automatically generating meta model based data for renewable energy monitoring |
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| KR1020170146132A KR102103889B1 (en) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | Method for automatically generating meta model based data for renewable energy monitoring |
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|---|---|---|---|---|
| KR100786124B1 (en) | 2006-02-09 | 2007-12-18 | 차인수 | Remote watching system for a multi-power plant and method of the same |
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| KR100581687B1 (en) * | 2004-01-26 | 2006-05-22 | 이생희 | A unification method of Query Analyzers of database management systems |
| KR20170122150A (en) * | 2017-05-10 | 2017-11-03 | 홍익대학교세종캠퍼스산학협력단 | The Monitoring System for Photovoltaic Power Generation and the Method Thereof |
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