KR102268053B1 - Intelligent safety fault diagnostic system of robotic process automation - Google Patents

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KR102268053B1
KR102268053B1 KR1020190167484A KR20190167484A KR102268053B1 KR 102268053 B1 KR102268053 B1 KR 102268053B1 KR 1020190167484 A KR1020190167484 A KR 1020190167484A KR 20190167484 A KR20190167484 A KR 20190167484A KR 102268053 B1 KR102268053 B1 KR 102268053B1
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노경현
김홍범
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Abstract

The present invention relates to an intelligent safety analysis system for vehicles based on a cloud server and a robotic process automation technology. In detail, in order for the safety analysis of software to be carried out, the intelligent safety analysis system includes: a user interface; a potential processing means which implements a responsive web and mobile platform designed for user experience; a post-processing means for automatically performing safety analysis of the software by activation of a front-end processing means by a user; and a cloud server means for allowing the user and a remote manager to jointly monitor a process or result of a software safety analysis performed by the post-processing means. Accidents and loss of life due to software errors and safety flaws can be minimized.

Description

클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템{Intelligent safety fault diagnostic system of robotic process automation}Intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology {Intelligent safety fault diagnostic system of robotic process automation}

본 발명은 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 차세대 자동차 산업의 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 안전표준 준수에 대한 기능안전 분석 및 고장형태 영향분석(FMEA, Failure Mode and Effect Analysis) 기법에 대해, 고장형태 영향분석(FMEA, Failure Mode and Effect Analysis)의 구조분석, 고장분석, 위험분석 단계를 자동화하여 휴먼 에러를 최소화, 신속하고 정확한 소프트웨어의 안전분석이 수행되도록 하는 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology, and more particularly, functional safety analysis and failure for compliance with safety standards required by ISO 26262, a functional safety standard for the next-generation automobile industry. Regarding the FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) technique, it automates the structural analysis, failure analysis, and risk analysis steps of the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) to minimize human errors, and to It relates to an intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology that enables safety analysis of software.

인공지능, 자율주행차, 로보틱 기술, 사물인터넷 등 소프트웨어가 사회, 산업 전반에 융합됨에 따라 고부가가치 창출의 핵심 동력으로 부상했지만, 그에 따른 소프트웨어의 결함으로 인한 막대한 생명, 재산 피해 발생 가능성도 증가하고 있다.As software such as artificial intelligence, self-driving cars, robotic technology, and the Internet of Things are converged throughout society and industry, they have emerged as a key driving force for high added value creation, but the possibility of huge life and property damage due to software defects is also increasing. are doing

즉, 소프트웨어의 활용도와 복잡성 증대로 인한 생명과 재산 피해 가능성이 늘면서 소프트웨어에 대한 신뢰, 안전성에 대한 관심이 증대되고 있으나, 소프트웨어의 안전분석에 대한 체계적인 솔루션이 구축되어 있지 않은 실정이다.In other words, as the possibility of damage to life and property due to the increase in software utilization and complexity increases, trust in software and interest in safety are increasing, but a systematic solution for safety analysis of software has not been established.

국제 소프트웨어 안전요건 강화에 비해 국내 기업의 소프트웨어의 안전 확보를 위한 기술 역량(실행 및 관리 체계 등)이 미흡하여, 관련 소프트웨어의 개발 활동에 대한 역량 제고가 필요한 상태이다.Compared to the strengthening of international software safety requirements, the technical capabilities (execution and management system, etc.) for securing software safety of domestic companies are insufficient, so it is necessary to enhance the capabilities of related software development activities.

신(新)분야인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 블록체인, 클라우드, 모바일 등, 기술이 급부상하는 현재, 각 확산 기술의 실행에 필요한 산업 분야의 기능안전 표준과 소프트웨어의 생명 주기 프로세스에 입각해 안전과 관련된 소프트웨어의 활용 등의 범위까지 국가적 차원에서 검토되고 있다.Based on new technologies such as artificial intelligence, big data, Internet of Things, block chain, cloud, and mobile, which are rapidly emerging, functional safety standards and software life cycle processes in the industry required for the implementation of each diffusion technology The scope of use of software related to safety is being reviewed at the national level.

소프트웨어 산업은, 전반적으로 제품 및 서비스 영역에 걸쳐, 시스템 소프트웨어(독립형, 내장형)와, 응용 소프트웨어(애플리케이션, 웹 브라우저 등)로 구성된 패키지 소프트웨어와, 서비스인 IT 시스템 개발과 관리기술을 포함한 IT 서비스, 임베디드 소프트웨어 등으로 기술이 복잡해지고 있으며,The software industry as a whole, across product and service areas, includes packaged software consisting of system software (stand-alone, embedded) and application software (application, web browser, etc.), and IT services including IT system development and management technology, which is a service; Technology is becoming more complex with embedded software, etc.

이에 대응하여, 전자 및 통신기기 산업, 자동차 산업, 항공 산업, 의료 산업에 걸쳐, 제품화를 위한 개발 비중과 복잡도 또한 급증하고 있어, 산업별, 제조원별 최적화된 소프트웨어 안전분석 프로세스를 요구함과 동시에, 소프트웨어로 인해 잠재적으로 발생될 수 있는 재난, 재해를 예방하는 영역까지 확대되고 있다.In response, the proportion and complexity of development for commercialization is also rapidly increasing across the electronics and communication device industries, automobile industry, aviation industry, and medical industry, requiring an optimized software safety analysis process for each industry and manufacturer. As a result, it is expanding to the area of potential disasters and disaster prevention.

따라서, 소프트웨어를 중심으로, 국가적 재난 및 재해, 사고 예방을 위한 소프트웨어 안전분석 및 관리 기술 기반의 다양한 지능형 안전분석 플랫폼이 요구되는 산업영역이 확대되고 있다.Therefore, the industrial field requiring various intelligent safety analysis platforms based on software safety analysis and management technology for the prevention of national disasters, disasters and accidents is expanding, centering on software.

또한, 소프트웨어 산업은, 점진적으로 발전되는 자동차 전자제어 장치(ECU), 신호처리 시스템, 자동항행 시스템, 원격제어 시스템 관련 알고리즘 등의 소프트웨어 분석 오류로 인한 경제적 손실과, 소프트웨어 안전 문제로 발생되는 인명 손실 등의 국가적 재난 위기에 대응할 수 있는 플랫폼 구축에 대한 정책적, 사회적 비즈니스 이슈가 급증되고 있다.In addition, the software industry suffers from economic losses due to software analysis errors such as electronic control units (ECUs), signal processing systems, automatic navigation systems, and algorithms related to remote control systems, which are gradually developed, and loss of life caused by software safety problems. Policy and social business issues regarding the establishment of a platform that can respond to national disasters and crises are rapidly increasing.

특히, 자동차의 전장 부품의 복잡도 급증으로 인한 지능형 소프트웨어 안전분석 시스템의 도입에 대한 니즈(needs)가 급증하고 있다.In particular, the need for the introduction of an intelligent software safety analysis system is rapidly increasing due to the rapid increase in the complexity of electric parts of automobiles.

반면, 차량 관련업계는 기존 FMEA(고장형태 영향분석) 등과 같은 정성적 평가를 토대로 산출물을 출력하는 안전분석 솔루션을 활용하고 있지만, 다양하고 광범위한 차세대 자동차 전자제어 장치의 정확한 안전분석을 통한 잠재적 결함을 최소화하기에 정확한 가이드를 제공하고 있지 못한 실정이다.On the other hand, the vehicle-related industry is using safety analysis solutions that output outputs based on qualitative evaluation such as the existing FMEA (failure mode impact analysis), but it is possible to detect potential defects through accurate safety analysis of various and extensive next-generation automotive electronic control devices. It is not possible to provide an accurate guide on how to minimize it.

즉, FMEA 방법 적용 시, 전장 부품 요소별로 구조분석, 기능분석, 고장분석, 위험분석 단계를 수행해야 하는데, 평균 500[개] 이상의 세부 항목을 대상으로 엑셀 프로그램을 사용하여 반복적이고, 정성적인 판단을 해야하므로 많은 시간과 수작업이 필요하며, 분석된 안전 기능이 올바르게 선정되었는지 확인하기 어려운 실정이다.In other words, when applying the FMEA method, structural analysis, function analysis, failure analysis, and risk analysis steps must be performed for each electrical component element. On average, more than 500 [items] of detailed items are subject to repeated and qualitative judgment using an Excel program. It requires a lot of time and manual work, and it is difficult to confirm whether the analyzed safety function is selected correctly.

그러므로, 주행 지원 시스템, 차량용 네트워크 제어기술, 차량용 임베디드 소프트웨어 관련 콘텐츠 기술 개발에 따른 전장화율 급증으로 주행 상황 등, 인지 정보 융합 기반의 소프트웨어 안전분석 기법과 관련 빅데이터 처리기술 등, 융합 서비스에 대한 전처리 소프트웨어 안전분석 시스템 도입이 절실한 상황이다.Therefore, pre-processing of convergence services such as software safety analysis technique based on cognitive information convergence and related big data processing technology, such as driving situation, etc., due to the rapid increase in the electrification rate due to the development of driving support system, vehicle network control technology, and vehicle embedded software-related content technology The introduction of a software safety analysis system is urgently needed.

또한, 자동차 분야의 경우 차량의 전장화율 향상에 따라서 전자제어 장치의 오동작으로 인한 사고 및 인명 손실의 최소화를 위해 기능안전성 모표준인 IEC 61508을 바탕으로 자동차 분야의 기능안전성 적용을 위한 ISO 26262 표준을 제정하고 규제를 강화하고 있으나, FMEA 등 표준안전분석 기법을 실무에 바로 적용하기는 어려운 현실이지만,In addition, in the case of the automobile sector, the ISO 26262 standard for the application of functional safety in the automobile sector based on IEC 61508, the parent standard for functional safety, was adopted in order to minimize accidents and loss of life due to malfunction of the electronic control device according to the improvement of the electric length of the vehicle. Although enacted and strengthened regulations, it is difficult to apply standard safety analysis techniques such as FMEA directly to practice.

현재, 자동차 산업에서는 ISO 26262 2판 개정으로 인해, BMW, Mercedes-Benz, Toyota, 현대, 기아 등 완성차 업체의 Vendor社인 전장 부품사에 발주될 부품, 모듈, 시스템 등에 대한 ISO 26262 준수를 의무화하고,Currently, in the automobile industry, due to the revision of ISO 26262 2nd edition, compliance with ISO 26262 for parts, modules, systems, etc. to be ordered from automotive parts makers, which are vendors of automakers such as BMW, Mercedes-Benz, Toyota, Hyundai, and Kia, is mandatory. ,

ISO26262에서 요구하는 소프트웨어 안전확보를 위해 FMEA 등과 같은 소트프웨어 안전확보 메커니즘을 구축하고, 위험도 평가, 검증, 관리 기반의 통합 안전시스템과 설계 검증 및 안전조건과 같은 요소분석 명세서를 요구하고 있다.To secure software safety required by ISO26262, software safety mechanisms such as FMEA are established, and an integrated safety system based on risk assessment, verification, and management, and element analysis specifications such as design verification and safety conditions are required.

따라서, 자동차 관련 업계는 ISO 26262 안전표준 준수를 위한 평가 솔루션으로 독일 APIS社의 IQ-FMEA를 통해 AIAG(Automotive Industry Action Group)-VDA(Verband der Automobilindustrie)의 위험원에 대한 자가 진단 분석 및 결함 완화, 위험 관리 프로세스, 프로젝트별 위험원 식별 및 평가 관리를 수행하고 있다.Therefore, the automotive industry is an evaluation solution for ISO 26262 safety standard compliance, and through IQ-FMEA of German APIS, AIAG (Automotive Industry Action Group)-VDA (Verband der Automobilindustrie) self-diagnosis analysis and defect mitigation , the risk management process, and risk source identification and evaluation management for each project.

그러나, IQ-FMEA 솔루션은, 고장 및 위험분석의 특성상 전문적 판단을 요구하지만, 현재는 데이터베이스를 입력하고 조회하는 수준으로만 구현되어 있고, 수작업으로 인한 효율 저하와 사용자의 입력 오류 등, 휴먼 에러에 대한 대비책이 없는 실정이다.However, although the IQ-FMEA solution requires professional judgment due to the nature of failure and risk analysis, it is currently implemented only at the level of entering and querying the database, and is sensitive to human errors such as reduced efficiency due to manual operation and user input errors. There is no countermeasure for this.

종래, 점진적으로 소프트웨어 비중이 높은 50[%] 이상의 전장화율 가속화 현상과 기존 수작업을 통해 검출하는 정성적 평가모델이 존재하지만, 국가적 재난요소인 급발진, 추돌, 비상브레이크 오동작, 스로틀 밸브제어 오류 등 잠재적으로 발생 가능한 여러 위험요소를 검출하기에는 미흡한 요소가 많다.Conventionally, there is a qualitative evaluation model that detects accelerating electric electrification rate of 50 [%] or more, which has a progressively high proportion of software, and a qualitative evaluation model that detects through existing manual work. However, there are potential national disaster factors such as sudden acceleration, collision, emergency brake malfunction, throttle valve control error, etc. There are many factors that are insufficient to detect the various risk factors that can occur.

따라서, 부정확한 안전분석으로 발생되는 휴먼 에러로 인한 재난, 재해 발생률을 최소화하고, 사용자가 식별하지 못한 시스템, HW(Hardware), SW(Software), 컴포넌트 단위의 안전성에 대해 자동으로 입력, 생성, 분석, 관리를 가능하게 하는 RPA기반의 지능형 안전분석 시스템에 대해 회자되고 있다.Therefore, it minimizes the occurrence rate of disasters and disasters caused by human error caused by inaccurate safety analysis, and automatically inputs, generates, and generates safety for systems, HW (Hardware), SW (Software), and component units that the user has not identified. RPA-based intelligent safety analysis system that enables analysis and management is being talked about.

그럼에도, 국내 RPA기반의 지능형 안전분석 시스템 구축을 위한 자동차 전장부문에 적합한 안전분석 시스템 개발용 오픈소스 및 라이브러리가 부족한 상태로, RPA 솔루션에 활용되는 SW로봇의 경우, 일반적으로 GUI(Graphical User Interface)를 통해 하나 이상의 시스템과 상호작용하며, 각종 시스템 API(Application Programming Interface)도 호출하고, 문자 및 음성인식, 자연어 처리, 머신러닝 등의 인지기술과 융합되어 자동화 영역을 넓히고 있으나, 구축 단계에서 발생 가능한 위험원을 검증하는 솔루션이 부족하다.Nevertheless, in the case of SW robots used in RPA solutions, GUI (Graphical User Interface) is generally lacking as there is a shortage of open sources and libraries for developing safety analysis systems suitable for the automotive electronics sector for the establishment of domestic RPA-based intelligent safety analysis systems. It interacts with one or more systems through the system, calls various system APIs (Application Programming Interfaces), and is converged with cognitive technologies such as text and voice recognition, natural language processing, and machine learning to expand the field of automation. There is a lack of solutions to verify risk sources.

그러므로, 본 출원인은 상기와 같은 종래의 문제점을 극복하기 위해 본 발명을 제공하고자 한다.Therefore, the present applicant intends to provide the present invention in order to overcome the conventional problems as described above.

이에, 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 관한 선행기술로서,Accordingly, as a prior art for an intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology,

도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 대한민국 등록특허공보 제10-1322434호의 "지능형 상태 감시 및 결함 진단 시스템"(이하, '선행기술 1'이라 함.)은,As shown in Fig. 6 (a), the "Intelligent Status Monitoring and Defect Diagnosis System" (hereinafter referred to as 'Prior Art 1') of Republic of Korea Patent Publication No. 10-1322434,

하나 이상의 구성 요소들에 관해 선택된 데이터들의 시간 이력들을 획득하는 데이터 수집 기능과, 시간 이력들의 특정 특성들을 계산하는 전처리 기능과, 하나 이상의 구성 요소들의 상태의 하나 이상의 가정을 생성하기 위해 특성들을 평가하는 분석 기능과, 하나 이상의 가정들로부터 하나 이상의 구성 요소들의 상태를 결정하는 추론 기능을 포함한 지능형 상태 감시 및 결함 진단 시스템에 관한 것이다.a data collection function to obtain temporal histories of selected data with respect to one or more components; a preprocessing function to compute specific characteristics of the temporal histories; and a preprocessing function to evaluate the characteristics to produce one or more assumptions of the state of the one or more components. An intelligent condition monitoring and fault diagnosis system comprising an analysis function and an inference function to determine the status of one or more components from one or more assumptions.

또 다른 선행기술로는,Another prior art is

도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0074796호의 "인간/로봇 통합 환경들에 대한 안전 시스템"(이하, '선행기술 2'라 함.)으로서,As shown in (b) of Figure 6, as a "safety system for human/robot integrated environments" of Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2018-0074796 (hereinafter referred to as 'prior art 2'),

컴퓨팅 디바이스는 환경의 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들에 관한 정보를 결정할 수 있고, 정보에 기초하여 미리 결정된 구역에 대한 안전 분류를 결정할 수 있고, 안전 분류는 정보가 미리 결정된 구역 내에 어떠한 행위자들도 존재하지 않는다는 것을 나타내는 경우의 하위 안전 분류, 정보가 미리 결정된 구역 내에 존재하는 임의의 행위자들 전부가 미리 결정된 제1 유형이라는 것을 나타내는 경우의 중간 안전 분류 및 정보가 미리 결정된 구역 내에 존재하는 적어도 하나의 행위자가 미리 결정된 제2 유형이라는 것을 나타내는 경우의 상위 안전 분류를 포함하여, 미리 결정된 구역에 대한 안전 분류를 결정한 후, 컴퓨팅 디바이스는 미리 결정된 구역 내에서 작동하는 것에 대한 안전 규칙을 환경에서 작동하는 로봇 디바이스를 제공하는 인간/로봇 통합 환경들에 대한 안전 시스템에 관한 것이다.The computing device may determine information regarding any actors present within the predetermined area of the environment, and may determine a safety classification for the predetermined area based on the information, wherein the safety classification determines which actors the information is within the predetermined area. a low safety classification when it indicates that neither are present; an intermediate safety classification when the information indicates that all of any actors present in the predetermined area are of the first predetermined type; and at least a low safety classification when the information indicates that all actors present in the predetermined area are of the first predetermined type. After determining the safety classification for the predetermined zone, including a higher safety classification when it indicates that one actor is of the second predetermined type, the computing device activates a safety rule for operating within the predetermined zone in the environment. It relates to a safety system for human/robot integrated environments that provides a robotic device for

살펴본 바와 같이, 상기 선행기술 1 내지 선행기술 2는,As can be seen, the prior art 1 to the prior art 2 are,

본 발명과 유사, 동일한 기술분야로서, 본 발명과 대비하여 포괄적인 관점에서의 발명의 해결하고자 하는 과제에 있어 일부 유사, 동일한 기술적 개념이 존재하지만, 해결하고자 하는 과제를 해결하기 위한 구체적인 해결수단에 있어 차이가 있다.As a technical field similar to the present invention and in the same technical field as the present invention, there are some similar and identical technical concepts in the problem to be solved in a comprehensive perspective compared to the present invention, but there is a specific solution for solving the problem to be solved there is a difference

따라서, 본 발명은, 상기 선행기술 1 내지 선행기술 2를 포함한 종래의 안전분석 시스템과 관련된 기술과는 다른, 본 발명만의 발명의 해결하고자 하는 과제(발명의 목적), 이를 해결하기 위한 해결수단(구성요소) 및 이를 해결함으로서 발휘되는 더 나은 효과를 기반으로, 그 기술적 특징을 꾀하고자 한다.Therefore, the present invention is different from the prior art related to the safety analysis system including the prior art 1 and the prior art 2, the problem to be solved only by the present invention (object of the invention), a solution for solving this Based on the (component) and the better effect that is achieved by solving it, we intend to try its technical characteristics.

(문헌 01) 대한민국 등록특허공보 제10-1322434호 (2013.10.21. 등록)(Document 01) Republic of Korea Patent Publication No. 10-1322434 (Registered on October 21, 2013) (문헌 02) 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0074796호 (2018.07.03. 공개)(Document 02) Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0074796 (published on Jul. 3, 2018)

본 발명은 상기 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서,The present invention has been devised to solve the above-mentioned conventional problems,

부정확한 안전분석으로 발생되는 휴먼 에러로 인한 재난, 재해 발생률을 최소화하고, 사용자가 식별하지 못한 시스템, 하드웨어, 소프트웨어, 컴포넌트 단위의 안전성을 보증하는 일련의 활동에 대해 자동으로 입력, 생성, 분석, 관리 기능이 보장되는 차량용 소프트웨어 안전분석 프로세스 자동화 클라우드 솔루션을 제공하는 데 목적이 있다.It minimizes the rate of disasters and disasters caused by human error caused by inaccurate safety analysis, and automatically inputs, creates, analyzes, and analyzes a series of activities that guarantee the safety of systems, hardware, software, and components that are not identified by users. The purpose is to provide a software safety analysis process automation cloud solution for vehicles with guaranteed management functions.

특히, 소프트웨어 안전의 시작인 제품 개념 단계에서부터 폐기까지 전 수명 주기에 걸쳐서 전자제어 장치의 고장으로 인한 차량의 안전성을 저해할 수 있는 위험을 체계적으로 분석하고, 그 위험에 대처할 수 있는 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템을 제공하는 데에 그 목적이 있다.In particular, from the product concept stage, which is the beginning of software safety, to the entire life cycle, from the product concept stage to disposal, the risk that can hinder the safety of the vehicle due to the failure of the electronic control device is systematically analyzed and the robot process automation that can cope with the risk The purpose is to provide a technology-based intelligent safety analysis system for vehicles.

상기 목적을 이루기 위한 본 발명은 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위해 안출된 것으로서,The present invention for achieving the above object has been devised to achieve the problem to be solved,

클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 있어서,In an intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology,

소프트웨어의 안전분석이 시행되도록 유저인터페이스와, 사용자 경험으로 설계된 반응형 웹 및 모바일 플랫폼을 구현하는 전위처리수단;a potential processing means for implementing a user interface and a responsive web and mobile platform designed for user experience so that software safety analysis is performed;

사용자에 의한 상기 전위처리수단의 활성화로, 소프트웨어의 안전분석을 자동으로 수행하는 후위처리수단;post-processing means for automatically performing safety analysis of software by activation of the front-end processing means by a user;

상기 후위처리수단에 의해 수행되는 소프트웨어의 안전분석에 대한 과정 또는 결과를 사용자와 원격지 관리자가 공동으로 모니터링할 수 있도록 하는 클라우드서버수단;으로 구성되어,Cloud server means for jointly monitoring the process or result of the software safety analysis performed by the backend processing means by the user and the remote manager;

자동차 전장 부품의 다양한 전자제어 장치에서 식별 가능한 위험원과 잠재적으로 발생 위험이 높은 시스템, 하드웨어, 소프트웨어 단위의 안전요소에 대해 정확하고 빠르게 정량적인 산출물을 분석, 출력하여,By accurately and quickly analyzing and outputting quantitative outputs for safety factors in systems, hardware, and software units, which can be identified from various electronic control devices of automotive electronic components and potentially high risk of occurrence,

소프트웨어의 오류 및 안전 결함으로 인한 사고 및 인명 손실을 최소화할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.It is characterized in that it is possible to minimize accidents and loss of life due to software errors and safety flaws.

이때, 전위처리수단은,At this time, the potential processing means,

후위처리수단을 통해 식별된 안전분석 모델과 로보틱프로세스자동화엔진부의 요구사항 및 FMEA 솔루션이 연동되어 Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 웹과 모바일 앱의 형태로 사용자에게 제공되고,The safety analysis model identified through post-processing means, the requirements of the Robotic Process Automation Engine Department, and the FMEA solution are linked and provided to users in the form of Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3-based web and mobile apps,

후위처리수단은,Post-processing means,

대용량 전장부품의 자동차 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA 표준 소프트웨어 기능안전 분석을 자동화하는 파이썬 기반의 로보틱프로세스자동화엔진부;가 포함, 구성되어,Python-based robotic process automation engine unit that automates functional safety analysis of VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA standard software required by ISO 26262, the automotive functional safety standard for large-capacity electronic components;

소프트웨어 안전분석을 수행하는 복잡한 단계의 과정을 자동화하여, 항목 입력, 데이터 관리, 프로세싱, 위험원 검출 및 최적화 등의 일련의 과정을 최소한의 시간으로 정확하게 수행할 수 있도록 한다.By automating the complex step process of performing software safety analysis, a series of processes such as item entry, data management, processing, and hazard detection and optimization can be accurately performed in a minimum amount of time.

한편, 이에 앞서 본 명세서는 특허등록청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.On the other hand, prior to this, in this specification, the terms or words used in the claims of the patent registration should not be construed as being limited to conventional or dictionary meanings, and the inventor should not use the concept of terms to explain his invention in the best way. should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that can be appropriately defined.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Accordingly, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention. It should be understood that there may be equivalents and variations.

이상의 구성 및 작용에서 상기 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면,According to the present invention as described above in the above configuration and operation,

부정확한 안전분석으로 발생되는 휴먼 에러로 인한 재난, 재해 발생률을 최소화하고, 사용자가 식별하지 못한 시스템, 하드웨어, 소프트웨어, 컴포넌트 단위의 안전성을 보증하는 일련의 활동에 대해 자동으로 입력, 생성, 분석, 관리 기능이 보장되는 차량용 소프트웨어 안전분석 프로세스 자동화 클라우드 솔루션을 제공할 수 있다.Automatically input, create, analyze, and analyze a series of activities that minimize the occurrence of disasters and disasters caused by inaccurate safety analysis and guarantee the safety of systems, hardware, software, and components that are not identified by users. It is possible to provide a cloud solution for automotive software safety analysis process automation with a guaranteed management function.

특히, 소프트웨어 안전의 시작인 제품 개념 단계에서부터 폐기까지 전 수명 주기에 걸쳐서 전자제어 장치의 고장으로 인한 차량의 안전성을 저해할 수 있는 위험을 체계적으로 분석하고, 그 위험에 대처할 수 있는 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템을 제공한다.In particular, from the product concept stage, which is the beginning of software safety, to the entire life cycle, from the product concept stage to disposal, the risk that can hinder the safety of the vehicle due to the failure of the electronic control device is systematically analyzed and the robot process automation that can cope with the risk It provides an intelligent safety analysis system for vehicles based on technology.

즉, 차세대 자동차 산업의 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 안전표준 준수에 대한 신속한 의사결정과 구조분석, 위험분석, 고장분석의 분석 및 실행 관리 기능이 자동화된 RPA(로보틱 프로세스 자동화)기술과 원격지 모니터링 기능이 결합된 안전분석 시스템을 제공한다.In other words, RPA (Robotic Process Automation) technology and automated RPA (Robotic Process Automation) technology provide rapid decision-making, structural analysis, risk analysis, and failure analysis analysis and execution management functions for compliance with the safety standard required by ISO 26262, the functional safety standard of the next-generation automobile industry. It provides a safety analysis system combined with remote monitoring function.

또한, 종래, 일반적으로 이루어졌던 안전분석을 수행하기 위한 6[단계]의 과정을 자동화하여, 항목 입력, 데이터 관리, 프로세싱, 위험원 검출 및 최적화 등의 일련의 과정을 최소한의 시간으로 정확하게 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 위험원 분석(Hazard Analysis) 및 위험 평가(Risk Assessment)에 대해 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC, Software Development Life Cycle) 전반에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 최소화시킬 수 있다.In addition, by automating the process of 6 [steps] for performing safety analysis that has been conventionally performed, it is possible to accurately perform a series of processes such as item input, data management, processing, and hazard detection and optimization in a minimum amount of time. In addition, it is possible to minimize human errors that may occur throughout the software development life cycle (SDLC) for hazard analysis and risk assessment.

좀 더 구체적으로는,More specifically,

차세대 자동차 산업에 있어, 로보틱 프로세스 자동화 기술은, 전장 부품별 '구조분석 → 기능분석 → 고장분석 → 위험분석 → 최적화 단계'를 자동적으로 수행하게 하며, 전처리 워터풀(Waterfall) 프로세스 모델에 입각한 '요구사항 분석 → 설계 → 코딩 → 테스팅'의 독립적 수행을 기반으로 테스트 레벨 설정 시, 상호 연동되도록 모델링하는 V-모델을 통해, 요구사항에 맞춘 테스트 케이스를 토대로 소프트웨어 결함을 최소화할 수 있도록 디지털 워크포스의 정량적 판단을 최적화할 수 있다는 장점이 있다.In the next-generation automobile industry, robotic process automation technology automatically performs 'structural analysis → function analysis → failure analysis → risk analysis → optimization step' for each electric part, and When setting test levels based on independent execution of 'requirements analysis → design → coding → testing', digital work can be done to minimize software defects based on test cases tailored to the requirements through the V-model, which models to be interlocked. It has the advantage of optimizing the quantitative judgment of force.

또한, 전장 부품에 사용되는 소프트웨어 레벨의 FMEA(고장형태 영향분석)와 같은 고장모드 및 영향분석을 자동화하여 작동 오류, 부품 오류, 사고 발생 가능성과 리콜 최소화에 기여할 수 있다.In addition, it can contribute to minimizing the possibility of operation errors, component errors, accidents and recalls by automating failure mode and effect analysis such as FMEA (failure mode impact analysis) at the software level used for electronic components.

또한, 상술한 바와 같이, 종래, 일반적으로 안전분석을 수행하는 복잡한 단계의 과정을 자동화하여, 항목 입력, 데이터 관리, 프로세싱, 위험원 검출 및 최적화 등의 일련의 과정을 최소한의 시간으로 정확하게 수행할 수 있도록 한다.In addition, as described above, it is possible to accurately perform a series of processes such as item input, data management, processing, hazard detection and optimization, etc. in the minimum time by automating the process of conventionally complex steps of generally performing safety analysis. make it possible

또한, 본 발명인, ISO 26262에서 요구하는 안전표준 준수에 대한 신속한 의사결정과 구조분석, 위험분석, 고장분석 등을 자동으로 분석, 실행의 기능을 적용한 지능형 안전분석 시스템으로 인해, 인지(Congnitive) 기반 프로세스 자동화 영역과 로보틱 프로세스 자동화 기술 기능의 커스터마이징 및 리스크 기반 테스팅 기법을 요구하는 자동차 산업의 안전분석 시스템 지능화로 다양한 전자제어 장치의 오작동으로 인한 사고 및 인명 손실을 최소화할 수 있다.In addition, due to the intelligent safety analysis system that automatically analyzes and executes structural analysis, risk analysis, failure analysis, etc. for rapid decision-making for compliance with the safety standard required by the present inventor, ISO 26262, cognitive (Congnitive) based Accidents and loss of life due to malfunction of various electronic control devices can be minimized through the intelligentization of the safety analysis system in the automotive industry, which requires customization of the process automation area and the function of robotic process automation technology and risk-based testing techniques.

또한, 상용화된 안전분석 소프트웨어 및 프로그램의 대체 역할 수행도 지원하여, 기업의 작업자 생산 및 품질 효율을 극대화할 수 있다.In addition, it supports the performance of substitutes for commercialized safety analysis software and programs, thereby maximizing worker production and quality efficiency of the company.

상세하게는,Specifically,

1. 국내에서 상용화되어 있는 안전분석 소프트웨어 및 프로그램은 독일 APIS의 'IQ-FMEA'를 포함하여, 전량 수입에 의존하는 솔루션의 대체 시장을 확보할 수 있다.1. Safety analysis software and programs commercialized in Korea can secure an alternative market for solutions that depend on imports, including 'IQ-FMEA' of German APIS.

2. 또한, 본 발명에 프로세스 자동화 기법이 적용된 새로운 소프트웨어의 원천 기술 국산화에 기여할 수 있다.2. In addition, it can contribute to the localization of the original technology of new software to which the process automation technique is applied to the present invention.

3. 또한, 클라우드 연계 서비스를 통해, 원격지 관리자와 사용자 간, 원활한 커퓨니케이션을 통해, 웹 및 모바일 환경에서 다양한 커뮤니케이션, 모니터링 플랫폼을 공급하여 안전분석과 관련된 일련의 과정에 대해 표준 프로세스를 제공할 수 있는 매우 효과적인 발명이라 하겠다.3. In addition, through cloud-linked services, between remote managers and users, through smooth communication, various communication and monitoring platforms are provided in web and mobile environments to provide standard processes for a series of processes related to safety analysis. It can be said to be a very effective invention.

도 1은 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 대한 구성도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 실시 예에 대한 기초 구성안을 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 실시 예에 대한 개요도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 실시 예에 대한 세부 내용을 표로 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 구성요소 중 전위처리수단에 대한 실시 예를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 대한 선행기술의 대표도를 나타낸 것이다.1 shows a configuration diagram of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present invention cloud server and robotic process automation technology.
FIG. 2 shows a basic configuration plan for an embodiment of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.
3 is a schematic diagram showing an embodiment of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.
4 is a table showing details of an embodiment of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.
5 shows an embodiment of a potential processing means among the components of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.
6 shows a representative diagram of the prior art for an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템(1)에 대한 기능, 구성 및 작용을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the function, configuration and operation of the intelligent safety analysis system 1 for a vehicle based on the present invention cloud server and robotic process automation technology will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 대한 구성도를 나타낸 것이며, 도 2는 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 실시 예에 대한 기초 구성안을, 도 3은 본 발명인 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템의 실시 예에 대한 개요도를 나타낸 것이다.1 is a diagram showing the configuration of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology, and FIG. 2 is a vehicle intelligent safety analysis system based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology Implementation 3 shows a schematic diagram of an embodiment of an intelligent safety analysis system for a vehicle based on the present inventor's cloud server and robotic process automation technology.

도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이 본 발명은,1 to 4, the present invention is

클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템(1)에 있어서,In the intelligent safety analysis system (1) for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology,

소프트웨어의 안전분석이 시행되도록 유저인터페이스와, 사용자 경험으로 설계된 반응형 웹 및 모바일 플랫폼을 구현하는 전위처리수단(100);A potential processing means 100 for implementing a user interface and a responsive web and mobile platform designed for user experience so that software safety analysis is performed;

사용자에 의한 상기 전위처리수단(100)의 활성화로, 소프트웨어의 안전분석을 자동으로 수행하는 후위처리수단(200);post-processing means 200 for automatically performing safety analysis of software by activation of the front-end processing means 100 by a user;

상기 후위처리수단(200)에 의해 수행되는 소프트웨어의 안전분석에 대한 과정 또는 결과를 사용자와 원격지 관리자가 공동으로 모니터링할 수 있도록 하는 클라우드서버수단(300);으로 구성되어,Cloud server means (300) for jointly monitoring the process or result of the safety analysis of software performed by the backend processing means (200) by the user and the remote manager;

자동차 전장 부품의 다양한 전자제어 장치에서 식별 가능한 위험원과 잠재적으로 발생 위험이 높은 시스템, 하드웨어, 소프트웨어 단위의 안전요소에 대해 정확하고 빠르게 정량적인 산출물을 분석, 출력하여,By accurately and quickly analyzing and outputting quantitative outputs for safety factors in systems, hardware, and software units, which can be identified from various electronic control devices of automotive electronic components and potentially high risk of occurrence,

소프트웨어의 오류 및 안전 결함으로 인한 사고 및 인명 손실을 최소화할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.It is characterized in that it is possible to minimize accidents and loss of life due to software errors and safety flaws.

이때, 전위처리수단(100)은 도 5에 도시된 바와 같이,At this time, the potential processing means 100, as shown in FIG.

후위처리수단(200)을 통해 식별된 안전분석 모델과 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 요구사항 및 FMEA 솔루션이 연동되어 Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 웹과 모바일 앱의 형태로 사용자에게 제공되도록 한다.The safety analysis model identified through the post-processing means 200, the requirements of the robotic process automation engine unit 240, and the FMEA solution are interlocked to provide users with Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3-based web and mobile apps. to be provided

한편, 후위처리수단(200)은,On the other hand, the post-processing means 200,

REST API를 통해 전위처리수단(100)과 후위처리수단(200) 간의 통신을 관리하는 컨트롤러부(210);a controller unit 210 for managing communication between the front-end processing means 100 and the post-processing means 200 through the REST API;

일반적인 업무 로직을 처리하는 비즈니스로직모듈(221)과, 데이터베이스와 비즈니스 로직을 연동하는 데이터베이스매퍼모듈(222)이 포함된 서비스생성부(220);a service creation unit 220 including a business logic module 221 for processing general business logic and a database mapper module 222 for interworking with a database and business logic;

FMEA 구조, 고장, 위험 등의 단계별 분석 내용에 따른 작업 내용을 정의하는 베이스룰모듈(231)과, 사용자가 회사 특성에 맞게 특정한 룰을 등록하여 특정 기능을 자동화할 수 있도록 하는 유저디파인룰모듈(232)이 포함된 규칙생성부(230);A base rule module 231 that defines work contents according to step-by-step analysis of FMEA structure, failure, risk, etc., and a user define rule module that enables users to automate specific functions by registering specific rules according to company characteristics ( 232) is included in the rule generator 230;

대용량 전장부품의 자동차 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA 표준 소프트웨어 기능안전 분석을 자동화하는 파이썬 기반의 로보틱프로세스자동화엔진부(240);Python-based robotic process automation engine unit 240 that automates functional safety analysis of VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA standard software required by ISO 26262, the automotive functional safety standard for large-capacity electronic components;

시스템 데이터를 저장하는 데이터베이스모듈(251)과, 규칙생성부(230)를 통해 등록된 룰 및 이로 인한 분석물 등의 다양한 파일 정보를 관리하는 파일모듈(252)이 포함된 데이터보관저장부(250);로 구성되되,A data storage storage unit 250 including a database module 251 for storing system data, and a file module 252 for managing various file information such as rules registered through the rule generator 230 and analytes resulting therefrom ); is composed of;

로보틱프로세스자동화엔진부(240)는,Robotic process automation engine unit 240,

규칙생성부(230)의 내용을 분석하여 업무 절차로 변환시키는 파서모듈(241);a parser module 241 that analyzes the content of the rule generator 230 and converts it into a business procedure;

상기 파서모듈(241)을 통해 변환된 업무 절차를 시스템에 적용하여 데이터를 생성하는 액추에이터모듈(242);로 구성되어,Consists of; an actuator module 242 for generating data by applying the business procedure converted through the parser module 241 to the system;

소프트웨어 안전분석을 수행하는 복잡한 단계의 과정을 자동화하여, 항목 입력, 데이터 관리, 프로세싱, 위험원 검출 및 최적화 등의 일련의 과정을 최소한의 시간으로 정확하게 수행할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.It is characterized by automating the process of complicated steps to perform software safety analysis, so that a series of processes such as item entry, data management, processing, and hazard detection and optimization can be accurately performed in a minimum amount of time.

즉, 본 발명은, 로보틱프로세스자동화엔진부(240)를 통해 정확한 안전분석을 수행하는 지능형 안전분석 시스템으로 구조의 자동 생성, 고장 분석 항목 자동 입력, 위험 분석 자동화 및 최적화와 관련된 일련의 데이터 자동 입력이 수행되는 특징이 있다.That is, the present invention is an intelligent safety analysis system that performs accurate safety analysis through the robotic process automation engine unit 240, and automatically generates a series of data related to automatic creation of structures, automatic input of failure analysis items, and automation and optimization of risk analysis. There is a characteristic that the input is performed.

본 발명의 기술의 핵심을 정리하면,Summarizing the core of the technology of the present invention,

상술한 바와 같이, 사용자 UI(User Interface), UX(User Experience) 기반의 웹과 모바일 플랫폼으로 연동되는 전위처리수단(100)에서는,As described above, in the front-end processing means 100 that is interlocked with the web and mobile platforms based on user interface (UI) and UX (User Experience),

식별된 안전분석 모델(Waterfall, Iterative, AGILE)과 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 요구사항 및 FMEA 솔루션이 연동되어, Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 웹과 모바일 앱의 형태로 사용자에게 제공되고,The identified safety analysis model (Waterfall, Iterative, AGILE), the requirements of the robotic process automation engine unit 240 and the FMEA solution are interlocked to provide users with Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3 based web and mobile apps. provided,

또한, 클라우드서버수단(300)과 연계하여 원격지 관리자와 해당 사용자 간, 안전분석의 과정 혹은 결과를 공동 모니터링하여, 공통의 품질 보증 활동을 수행하기 위한 클라우드 서버 접근 권한 및 라이선스를 제공한다.In addition, in connection with the cloud server means 300, the process or result of the safety analysis is jointly monitored between the remote manager and the user, and the cloud server access right and license for performing common quality assurance activities are provided.

또한, 지능형 안전분석 시스템의 주요 기능이 구현되는 후위처리수단(200)에서는,In addition, in the post-processing means 200 in which the main functions of the intelligent safety analysis system are implemented,

REST API 기반의 전위처리수단(100)과의 통신을 관리하는 컨트롤러부(210), 서비스생성부(220)의 비즈니스로직모듈(221)과 데이터베이스매퍼모듈(222), 규칙생성부(230)의 베이스룰모듈(231)과 유저디파인룰모듈(232), 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 파서모듈(241)과 액추에이터모듈(242), 데이터보관저장부(250)의 데이터베이스모듈(251)과 파일모듈(252)이 구성되되,The business logic module 221 and the database mapper module 222 of the controller unit 210, the service generation unit 220, which manages communication with the REST API-based prefix processing means 100, and the rule generation unit 230 Base rule module 231 and user define rule module 232, parser module 241 and actuator module 242 of robotic process automation engine unit 240, database module 251 of data storage and storage unit 250 And the file module 252 is configured,

본 발명의 기능 안정화와 품질 향상을 위해,In order to stabilize the function and improve the quality of the present invention,

객체지향 Java언어 기반의 Spring boot2를 사용한 Spring Framework와 DB프로그래밍을 위한 Mybatis Framework를 구성하고,Configure the Spring Framework using Spring boot2 based on object-oriented Java language and Mybatis Framework for DB programming,

규칙생성부(230)는, '속성-값 쌍' 또는 '키-값 쌍'으로 이루어진 데이터 객체를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷인 JSON(제이슨[1], JavaScript, Object Notation)이 사용되고,The rule generator 230 is an open standard format JSON (Jason [1], JavaScript) that uses human-readable text to deliver a data object consisting of 'property-value pair' or 'key-value pair'. , Object Notation) is used,

데이터보관저장부(250)의 경우, MySQL과 동일한 소스코드를 기반으로 하는 오픈소스 관계형 DB시스템 Maria DB를 통해 제공하고,In the case of the data storage storage unit 250, it is provided through the open source relational DB system Maria DB based on the same source code as MySQL,

로보틱프로세스자동화엔진부(240)에 사용되는 파서모듈(241)과 액추에이터모듈(242)은, Django 오픈소스 기반의 Web Framework를 기반으로 구성되며, 100[여개] 이상의 전장 부품에서 분석될 대용량 안전분석 데이터에 대해서는 Python을 통해 패턴 분석 및 시각화를 수행한다.The parser module 241 and the actuator module 242 used in the robotic process automation engine unit 240 are configured based on the Django open source-based Web Framework, and large-capacity safety to be analyzed in more than 100 [more than] electronic components. For analysis data, pattern analysis and visualization are performed through Python.

향후, 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 Python의 패턴 분석 및 시각화 데이터는 AI기반의 기초 빅데이터 플랫폼으로 확대 구축된다.In the future, the pattern analysis and visualization data of Python of the robotic process automation engine unit 240 will be expanded and built as an AI-based basic big data platform.

즉, 전위처리수단(100)은,That is, the potential processing means 100,

안전분석 모델(Waterfall, Iterative, AGILE)을 식별, 적용하고,Identify and apply safety analysis models (Waterfall, Iterative, AGILE),

로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 요구사항을 식별, 정의하고,Identify and define the requirements of the robotic process automation engine unit 240,

FMEA 솔루션 연동을 위한 공통 Framework를 도출,Deriving a common framework for interworking with FMEA solutions,

사용자 편의성이 고려된, Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 UI, UX 반응형 웹 및 모바일 플랫폼이 제공되도록 한다.To provide a UI, UX responsive web and mobile platform based on Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3 that considers user convenience.

또한, 후위처리수단(200)은,In addition, the post-processing means 200,

REST API 기반의 전위처리수단(100)과의 통신을 관리하는 컨트롤러부(210)와, 서비스생성부(220), 규칙생성부(230), 로보틱프로세스자동화엔진부(240), 데이터보관저장부(250)를 통해 시스템 통합 테스트의 진행 및 평가가 수행되도록 한다.A controller unit 210 that manages communication with the REST API-based prefix processing means 100, a service generation unit 220, a rule generation unit 230, a robotic process automation engine unit 240, data storage and storage Through the unit 250, the progress and evaluation of the system integration test is performed.

또한, 클라우드서버수단(300)은,In addition, the cloud server means 300,

본 발명의 원격 모니터링 플랫폼 구축을 위한 서버로, 초당 2[회] 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 분석정보 모니터링 주기 기반의 한 세션당 1000[EA] 이상의 안전 분석 개수의 해석된 자료와, 3[EA] 이상 클라우드 서비스 트래픽 포워딩을 수행하는 웹, 안드로이드, iOS 플랫폼이 접근되는 전용 서버로 구축된다.As a server for building the remote monitoring platform of the present invention, the analyzed data of the number of safety analysis of 1000 [EA] or more per session based on the analysis information monitoring cycle of the robotic process automation engine unit 240 2 [times] per second, It is built as a dedicated server to which web, Android, and iOS platforms that perform cloud service traffic forwarding over 3[EA] are accessed.

이와 같이 구성, 구축되는 본 발명인,The present inventors constructed and constructed in this way,

차세대 자동차 산업의 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 안전표준 준수에 대한 신속한 의사결정과 구조분석, 위험분석, 고장분석 등의 자동 분석 및 실행 관리 기능이 자동화된 지능형 안전분석 시스템을 통해,Through an automated intelligent safety analysis system that enables rapid decision-making for compliance with the safety standard required by ISO 26262, the functional safety standard of the next-generation automobile industry, and automatic analysis and execution management functions such as structural analysis, risk analysis, and failure analysis,

1. 자동차 기능안전표준인 ISO 26262에서 요구하는 VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA의 표준 SW기능안전 분석 및 FMEA기법 자동 분석 기술과,1. Standard SW functional safety analysis and FMEA technique automatic analysis technology of VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA required by ISO 26262, the automotive functional safety standard;

2. 기존의 FMEA 정성적 안전분석(고장 모드 분석 및 위험 평가)의 구조분석, 고장분석, 위험분석 단계 내, AI기반 RPA기술을 적용하여 안전분석의 자동화와 분석된 결과의 의사결정 혹은 판단의 정확성 향상, 분석에 필요한 수행시간 최소화를 토대로 휴먼 에러를 최소화하는 로보틱프로세스자동화엔진부(240)가 융합된 기술과,2. Automation of safety analysis by applying AI-based RPA technology within the structural analysis, failure analysis, and risk analysis stages of the existing FMEA qualitative safety analysis (failure mode analysis and risk assessment) and decision-making or judgment of analyzed results A technology in which the robotic process automation engine unit 240 is fused to minimize human error based on improvement of accuracy and minimization of execution time required for analysis;

3. 중앙 데이터베이스 관리 등, 사용성을 높인 반응형 웹 및 모바일 플랫폼과의 연동기술과,3. Interworking technology with responsive web and mobile platforms that enhance usability, such as central database management,

4. 원격지 관리자와 해당 사용자 간, 안전분석 과정 혹은 결과를 공동 모니터링하기 위한 클라우드 서버 기반의 웹 및 모바일 플랫폼 표시 기술을 제공한다.4. Cloud server-based web and mobile platform display technology is provided for jointly monitoring the safety analysis process or result between the remote manager and the user.

즉, 안전분석 기법의 자동화를 위해 다수의 자동차 전자제어 장치에 대한 구조, 고장, 위험원 등 판단의 정확성 향상과 수행시간 최소화를 토대로 휴먼 에러를 최소화할 수 있는 안전분석 메커니즘 내 로보틱프로세스자동화엔진부(240)를 탑재하여, 자동차 소프트웨어 안전분석의 자동화와 해당 정보의 중앙 데이터베이스 관리를 위한 웹, 모바일 플랫폼 기반의 지능형 안전분석 시스템을 제공한다.In other words, for the automation of safety analysis techniques, a robotic process automation engine within the safety analysis mechanism that can minimize human errors based on the improvement of the accuracy of judgments such as structures, failures, and risk sources for multiple vehicle electronic control devices and the minimization of execution time. By mounting the unit 240, it provides an intelligent safety analysis system based on web and mobile platforms for automation of automotive software safety analysis and central database management of corresponding information.

더하여서, 본 발명은, 다수의 기업 혹은 사용자에게 라이선스 및 시스템을 제공하여, 원격지에서 해당 안전분석 과정 혹은 결과를 모니터링하기 위해 클라우드 서버와 연동하여 웹 및 모바일 플랫폼에 출력되도록 하는 안전분석 시스템을 제공한다.In addition, the present invention provides a safety analysis system that provides a license and a system to a number of companies or users and outputs to a web and mobile platform in conjunction with a cloud server to monitor the safety analysis process or result from a remote location do.

참고하여, 본 발명에 기재된,With reference, described in the present invention,

'ISO 26262'는,'ISO 26262' is,

자동차 전기, 전자 시스템 안전규격으로 MISRA에서 개발한 자동차 산업용 임베디드 시스템 소프트웨어의 코드 안정성, 호환성, 신뢰성 향상을 위한 C프로그래밍 언어개발 가이드라인을 말하며,C programming language development guidelines for improving code stability, compatibility, and reliability of embedded system software for the automotive industry developed by MISRA as a safety standard for automotive electrical and electronic systems.

또한, '소프트웨어의 안정성'이라 함은,In addition, 'software stability' means,

전체 시스템 레벨에서의 위험성 분석의 선행과정과 위험분석 결과로 도출된 시스템 안전 요구사항을 바탕으로 안전기능(safety function)이 올바르게 선정되었는지 확인하고, 최종 결과물이 수행하는 안전기능이 정상적으로 작동되는 상태를 말한다.Based on the preceding process of risk analysis at the overall system level and the system safety requirements derived from the risk analysis results, it is checked whether the safety function is selected correctly, and the state in which the safety function performed by the final result is operating normally. say

또한, '6[단계]'라 함은,In addition, '6 [step]' means,

범위정의, 구조분석, 기능분석, 고장분석, 위험분석, 최적화를 말하며, 본 발명은, 특히, 구조분석, 고장분석, 위험분석을 자동화하는 것을 목적으로 한다.It refers to range definition, structural analysis, function analysis, failure analysis, risk analysis, and optimization, and the present invention, in particular, aims to automate structural analysis, failure analysis, and risk analysis.

또한, '[]'를 통해 기재된 문자는 단위 또는 수량을 나타낸다.In addition, characters written through '[]' indicate units or quantities.

또한, 본 발명에 기재된 용어를 간략하게 정리하면,In addition, if the terms described in the present invention are briefly summarized,

FMEA는, Failure Mode and Effect Analysis의 약자로, 시스템을 사용하는 중에 발생하는 사고에, 사고와 원인의 관계를 계열적으로 해석하는 신뢰성 해석 수법의 한 가지이다.FMEA, an abbreviation of Failure Mode and Effect Analysis, is one of the reliability analysis methods that sequentially analyzes the relationship between accidents and causes in accidents that occur while using the system.

IQ-FMEA는, 독일의 경쟁사인 APIS社의 기능안전 평가 솔루션의 제품명으로, AIAG-VDA의 위험원에 대한 자가진단 분석 및 결함 완화, 위험관리 프로세스, 프로젝트별 위험원 식별 및 평가관리를 수행할 수 있다.IQ-FMEA is the product name of the functional safety evaluation solution of APIS, a German competitor, to perform self-diagnosis analysis and defect mitigation, risk management process, and risk source identification and evaluation management for AIAG-VDA risk sources. can

그러나, 사용자 능률에 따라 산출물의 신뢰도가 변하는 단점이 있다.However, there is a disadvantage in that the reliability of the output changes according to user efficiency.

RPA는, Robotic Process Automation의 약자로, 인간의 단순, 반복 업무 프로세스를 학습하여 인공지능이 그대로 업무를 대신 처리하는 프로그램으로 전사적 자원관리(ERP)와 더불어 대표적인 업무 자동화 프로그램이다.RPA, an abbreviation of Robotic Process Automation, is a program that learns human simple and repetitive business processes and uses artificial intelligence to handle tasks as it is.

컴포넌트는, 기존의 코딩 방식에 의한 개발에서 벗어나 소프트웨어 구성단위(모듈)을 미리 만든 뒤, 필요한 응용 기술을 개발할 때, 이 모듈을 조립하는 기술을 말한다.Component refers to the technology of assembling the module when developing the necessary application technology after making a software component unit (module) in advance, out of development by the existing coding method.

V-모델은, 시스템이나 시스템 컴포넌트 또는 소프트웨어 프로그램 등을 테스트하는 작업이 이들에 포함된 단순한 코딩의 오류만을 찾는 작업이 아니라, 요구사항 분석에서의 오류, 설계 등 개발 단계의 작업들에 대한 테스트를 포함한다는 내용을 개발 프로세스와 통합하여 체계화한 개념을 말한다.In the V-model, the task of testing a system, system component, or software program, etc. is not just a task of finding simple coding errors included in these tasks, but testing of errors in requirements analysis, design, etc. It refers to the concept of systematization by integrating the contents of inclusion with the development process.

워크포스는 노동력을 말한다.Workforce refers to the workforce.

REST는, Representational State Transfer의 약자로, 자원을 이름(자원의 표현)으로 구분하여 해당 자원의 상태(정보)를 주고 받는 모든 것을 의미한다.(즉, 자원(Resource)의 표현(Representation)에 의한 상태 전달을 말한다. 구체적인 개념은, HTTP URI(Uniform Resource Identifier)를 통해 자원(Resource)을 명시하고, HTTP Method(POST, GET, PUT, DELETE)를 통해 해당 자원에 대한 CRUD Operation을 적용하는 것을 의미한다.)REST is an abbreviation of Representational State Transfer. It refers to anything that classifies resources by name (representation of resources) and exchanges the state (information) of the resource (that is, by Representation of Resources). State transfer The specific concept means specifying a resource through HTTP URI (Uniform Resource Identifier) and applying CRUD operation to the resource through HTTP Method (POST, GET, PUT, DELETE). do.)

API는, Application Programming Interface의 약자로, 데이터와 기능의 집합을 제공하여 컴퓨터 프로그램간 상호작용을 촉진하며, 서로 정보를 교환 가능하도록 하는 것을 말한다.API, an abbreviation of Application Programming Interface, refers to providing a set of data and functions to facilitate interaction between computer programs and to exchange information with each other.

REST API는, Representational State Transfer API의 합성어로, REST 기반으로 서비스 API를 구현하는 것을 말한다.REST API is a compound word of Representational State Transfer API, and refers to implementing a service API based on REST.

Spring boot는, Spring이라는 Java 프레임워크의 프록젝트를 말하며, 이를 이용하여 쉽게 애플리케이션을 만들 수 있다.Spring boot refers to a project of the Java framework called Spring, and you can easily create an application using it.

Spring Framework는, Java 플랫폼을 위한 오픈소스 애플리케이션 프레임워크로서, 간단히 스프링(Spring)이라고도 한다.(동적인 웹 사이트를 개발하기 위한 여러 가지 서비스가 제공된다.)Spring Framework is an open source application framework for the Java platform, also called simply Spring. (Various services for developing dynamic web sites are provided.)

즉, 후위처리수단(200)의 개발 효율화를 위해, Java언어를 기반으로 오픈소스 프레임워크가 구축된다.That is, in order to improve the development efficiency of the post-processing means 200, an open source framework is built based on the Java language.

Mybatis Framework는, 객체지향 언어인 Java의 관계형 데이터베이스 프로그래밍을 좀 더 용이하게 할 수 있도록 도와주는 개발 프레임워크이다.Mybatis Framework is a development framework that helps to facilitate relational database programming of Java, an object-oriented language.

따라서, 이를 이용하여, 프로그래밍의 개발자 지정 SQL, 저장 프로시저, 고급 매핑을 지원하는 퍼시스턴스 프레임워크가 구축된다.Thus, with it, a persistence framework is built that supports developer-specified SQL in programming, stored procedures, and advanced mapping.

JSON(JavaScript Object Notation)은, '속성-값 쌍' 또는 '키-값 쌍'으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다.JSON (JavaScript Object Notation) is an open standard format that uses human-readable text to convey data objects consisting of 'property-value pairs' or 'key-value pairs'.

Object Notation은, 객체 표기법이다.Object Notation is an object notation.

Maria DB는, 오픈소스의 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, MySQL과 동일한 소스코드를 기반으로 하며, GPL v2 라이선스를 따른다.Maria DB, an open source relational database management system, is based on the same source code as MySQL and follows the GPL v2 license.

Python은, 고급 프로그래밍 언어로, 플랫폼이 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑 대화형 언어이다.Python, a high-level programming language, is a platform-independent, interpreted, object-oriented, dynamic typing interactive language.

Framework는, 소프트웨어의 구체적인 부분에 해당하는 설계와 구현을 재사용이 가능하게끔 일련의 협업화된 형태로 클래스들을 제공하는 것을 말한다.Framework refers to providing classes in a collaborative form to enable reuse of design and implementation corresponding to specific parts of software.

이상에서와 같이, 본 발명은 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.As described above, the present invention is not limited to the described embodiments, and it is apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made without departing from the spirit and scope of the present invention.

따라서, 기술적 사상 또는 주요한 특징으로부터 벗어남이 없이 다른 여러가지 형태로 실시될 수 있으므로, 본 발명의 실시 예들은 모든 점에서 단순한 예시에 지나지 않으며 한정적으로 해석되어서는 아니되며 다양하게 변형하여 실시할 수 있다.Therefore, since it can be implemented in various other forms without departing from the technical spirit or main characteristics, the embodiments of the present invention are merely illustrative in all respects and should not be construed as being limited and may be implemented with various modifications.

본 발명은 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템에 관한 것으로서,The present invention relates to an intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology,

전자 및 통신기기, 자동차, 항공, 의료 산업에 활용되는 소프트웨어 산업 등, 소프트웨어의 안전분석 및 관리기술 기반의 다양한 지능형 안전분석 플랫폼이 요구되는 산업분야 증진에 기여할 수 있다.It can contribute to the promotion of industrial fields that require various intelligent safety analysis platforms based on software safety analysis and management technology, such as software industries used in electronic and communication devices, automobiles, aviation, and medical industries.

특히, ISO 26262에서 요구하는 안전표준 준수에 대한 신속한 의사결정과 구조분석, 위험분석, 고장분석 등을 자동으로 분석, 실행한 인지기반 프로세스 자동화 영역과 RPA기능의 커스터마이징 및 리스크 기반 테스팅 기법을 요구하는 자동차 산업의 안전분석 솔루션 지능화로 다양한 전자제어 장치의 오작동으로 인한 사고 및 인명 손실을 최소화할 수 있는 기술로 활용될 수 있다.In particular, it is a recognition-based process automation area that automatically analyzes and executes rapid decision-making for compliance with the safety standards required by ISO 26262, structural analysis, risk analysis, and failure analysis, as well as customization of RPA functions and risk-based testing techniques. It can be used as a technology that can minimize accidents and loss of life due to malfunction of various electronic control devices by making the safety analysis solution intelligent in the automobile industry.

1: 클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템
100: 전위처리수단 200: 후위처리수단
210: 컨트롤러부 220: 서비스생성부
221: 비즈니스로직모듈 222: 데이터베이스매퍼모듈
230: 규칙생성부 231: 베이스룰모듈
232: 유저디파인룰모듈 240: 로보틱프로세스자동화엔진부
241: 파서모듈 242: 액추에이터모듈
250: 데이터보관저장부 251: 데이터베이스모듈
252: 파일모듈 300: 클라우드서버수단1: Intelligent safety analysis system for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology
100: front-end processing means 200: post-processing means
210: controller unit 220: service generation unit
221: business logic module 222: database mapper module
230: rule generator 231: base rule module
232: user define rule module 240: robotic process automation engine unit
241: parser module 242: actuator module
250: data storage storage unit 251: database module
252: file module 300: cloud server means

Claims (3)

소프트웨어의 안전분석이 시행되도록 유저인터페이스와, 사용자 경험으로 설계된 반응형 웹 및 모바일 플랫폼을 구현하는 전위처리수단(100), 사용자에 의한 상기 전위처리수단(100)의 활성화로, 소프트웨어의 안전분석을 자동으로 수행하는 후위처리수단(200), 상기 후위처리수단(200)에 의해 수행되는 소프트웨어의 안전분석에 대한 과정 또는 결과를 사용자와 원격지 관리자가 공동으로 모니터링할 수 있도록 하는 클라우드서버수단(300)으로 구성되어,
자동차 전장 부품의 다양한 전자제어 장치에서 식별 가능한 위험원과 잠재적으로 발생 위험이 있는 시스템, 하드웨어, 소프트웨어 단위의 안전요소에 대해 정확하고 빠르게 정량적인 산출물을 분석, 출력하여,
소프트웨어의 오류 및 안전 결함으로 인한 사고 및 인명 손실을 최소화할 수 있도록 하는,
클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템(1)에 있어서,
사용자 UI(User Interface), UX(User Experience) 기반의 웹과 모바일 플랫폼으로 연동되는 전위처리수단(100)에서는,
식별된 안전분석 모델(Waterfall, Iterative, AGILE)과 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 요구사항 및 FMEA 솔루션이 연동되어, Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 웹과 모바일 앱의 형태로 사용자에게 제공되고, 클라우드서버수단(300)과 연계하여 원격지 관리자와 해당 사용자 간, 안전분석의 과정 혹은 결과를 공동 모니터링하여, 공통의 품질 보증 활동을 수행하기 위한 클라우드 서버 접근 권한 및 라이선스를 제공하고,
후위처리수단(200)은,
REST API를 통해 전위처리수단(100)과 후위처리수단(200) 간의 통신을 관리하는 컨트롤러부(210);
일반적인 업무 로직을 처리하는 비즈니스로직모듈(221)과, 데이터베이스와 비즈니스 로직을 연동하는 데이터베이스매퍼모듈(222)이 포함된 서비스생성부(220);
FMEA 구조, 고장, 위험 등의 단계별 분석 내용에 따른 작업 내용을 정의하는 베이스룰모듈(231)과, 사용자가 회사 특성에 맞게 특정한 룰을 등록하여 특정 기능을 자동화할 수 있도록 하는 유저디파인룰모듈(232)이 포함된 규칙생성부(230);
대용량 전장부품의 자동차 기능안전 표준인 ISO 26262에서 요구하는 VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA 표준 소프트웨어 기능안전 분석을 자동화하는 파이썬 기반의 로보틱프로세스자동화엔진부(240);
시스템 데이터를 저장하는 데이터베이스모듈(251)과, 규칙생성부(230)를 통해 등록된 룰 및 이로 인한 분석물 등의 다양한 파일 정보를 관리하는 파일모듈(252)이 포함된 데이터보관저장부(250);로 구성되되,
로보틱프로세스자동화엔진부(240)는,
규칙생성부(230)의 내용을 분석하여 업무 절차로 변환시키는 파서모듈(241);
상기 파서모듈(241)을 통해 변환된 업무 절차를 시스템에 적용하여 데이터를 생성하는 액추에이터모듈(242);로 구성되어,
소프트웨어 안전분석을 수행하는 복잡한 단계의 과정을 자동화하여, 항목 입력, 데이터 관리, 프로세싱, 위험원 검출 및 최적화의 일련의 과정을 최소한의 시간으로 정확하게 수행할 수 있도록 하고,
지능형 안전분석 시스템의 주요 기능이 구현되는 후위처리수단(200)에서는,
기능 안정화와 품질 향상을 위해,
객체지향 Java언어 기반의 Spring boot2를 사용한 Spring Framework와 DB프로그래밍을 위한 Mybatis Framework를 구성하고,
규칙생성부(230)는, '속성-값 쌍' 또는 '키-값 쌍'으로 이루어진 데이터 객체를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷인 JSON이 사용되고,
데이터보관저장부(250)의 경우, MySQL과 동일한 소스코드를 기반으로 하는 오픈소스 관계형 DB시스템 Maria DB를 통해 제공하고,
로보틱프로세스자동화엔진부(240)에 사용되는 파서모듈(241)과 액추에이터모듈(242)은, Django 오픈소스 기반의 Web Framework를 기반으로 구성되며, 100여개 이상의 전장 부품에서 분석될 대용량 안전분석 데이터에 대해서는 Python을 통해 패턴 분석 및 시각화를 수행하여,
로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 Python의 패턴 분석 및 시각화 데이터는 AI기반의 기초 빅데이터 플랫폼으로 확대 구축되도록 하는 것으로,
전위처리수단(100)은,
안전분석 모델(Waterfall, Iterative, AGILE)을 식별, 적용하고,
로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 요구사항을 식별, 정의하고,
FMEA 솔루션 연동을 위한 공통 Framework를 도출, 사용자 편의성이 고려된, Javascript, HTML5, jQuery, CSS3 기반의 UI, UX 반응형 웹 및 모바일 플랫폼이 제공되도록 하고,
후위처리수단(200)은,
REST API 기반의 전위처리수단(100)과의 통신을 관리하는 컨트롤러부(210)와, 서비스생성부(220), 규칙생성부(230), 로보틱프로세스자동화엔진부(240), 데이터보관저장부(250)를 통해 시스템 통합 테스트의 진행 및 평가가 수행되도록 하고,
클라우드서버수단(300)은,
클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템(1)의 원격 모니터링 플랫폼 구축을 위한 서버로, 초당 2회, 로보틱프로세스자동화엔진부(240)의 분석정보 모니터링 주기 기반의 한 세션당 1000EA 이상의 안전 분석 개수의 해석된 자료와, 3EA 이상 클라우드 서비스 트래픽 포워딩을 수행하는 웹, 안드로이드, iOS 플랫폼이 접근되는 전용 서버로 구축되도록 함으로서,
로보틱프로세스자동화엔진부(240)를 통해 정확한 안전분석을 수행하는 지능형 안전분석 시스템으로 구조의 자동 생성, 고장 분석 항목 자동 입력, 위험 분석 자동화 및 최적화와 관련된 일련의 데이터 자동 입력이 수행되도록 하는 것을 특징으로 하는,
클라우드 서버 및 로보틱 프로세스 자동화 기술 기반의 차량용 지능형 안전분석 시스템.A user interface to implement safety analysis of software, a potential processing means 100 that implements a responsive web and mobile platform designed with a user experience, and activation of the potential processing means 100 by the user, the safety analysis of software is performed. A post-processing means 200 automatically performed, a cloud server means 300 that allows a user and a remote manager to jointly monitor a process or result for a safety analysis of software performed by the post-processing means 200 consists of,
By accurately and quickly analyzing and outputting quantitative outputs for safety factors of systems, hardware, and software units, which can be identified from various electronic control devices of automotive electronic components and potentially dangerous,
to minimize accidents and loss of life due to software errors and safety flaws;
In the intelligent safety analysis system (1) for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology,
In the front-end processing means 100 that is linked to the web and mobile platforms based on user UI (User Interface) and UX (User Experience),
The identified safety analysis model (Waterfall, Iterative, AGILE), the requirements of the robotic process automation engine unit 240 and the FMEA solution are interlocked to provide users with Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3 based web and mobile apps. is provided, and provides cloud server access rights and licenses for performing common quality assurance activities by jointly monitoring the process or result of safety analysis between the remote manager and the user in connection with the cloud server means 300,
Post-processing means 200,
a controller unit 210 for managing communication between the front-end processing means 100 and the post-processing means 200 through the REST API;
a service creation unit 220 including a business logic module 221 for processing general business logic and a database mapper module 222 for interworking a database and business logic;
A base rule module 231 that defines work contents according to step-by-step analysis of FMEA structure, failure, risk, etc., and a user define rule module that enables users to automate specific functions by registering specific rules according to company characteristics ( 232) is included in the rule generator 230;
Python-based robotic process automation engine unit 240 that automates functional safety analysis of VDA FMEA, AIAG FMEA, AIAG-VDA standard software required by ISO 26262, the automotive functional safety standard for large-capacity electronic components;
A data storage storage unit 250 including a database module 251 for storing system data, and a file module 252 for managing various file information such as rules registered through the rule generator 230 and analytes resulting therefrom ); is composed of;
Robotic process automation engine unit 240,
a parser module 241 that analyzes the content of the rule generator 230 and converts it into a business procedure;
Consists of; an actuator module 242 for generating data by applying the business procedure converted through the parser module 241 to the system,
By automating the complex step process of performing software safety analysis, the series of steps of item entry, data management, processing, and hazard detection and optimization can be accurately performed in the minimum time.
In the post-processing means 200 in which the main functions of the intelligent safety analysis system are implemented,
To stabilize functions and improve quality,
Configure the Spring Framework using Spring boot2 based on object-oriented Java language and Mybatis Framework for DB programming,
The rule generator 230 uses JSON, which is an open standard format that uses human-readable text, to deliver a data object consisting of an 'attribute-value pair' or a 'key-value pair',
In the case of the data storage storage unit 250, it is provided through the open source relational DB system Maria DB based on the same source code as MySQL,
The parser module 241 and the actuator module 242 used in the robotic process automation engine unit 240 are configured based on the Django open source-based Web Framework, and large-capacity safety analysis data to be analyzed from more than 100 electronic components. For pattern analysis and visualization through Python,
The pattern analysis and visualization data of Python of the robotic process automation engine unit 240 is to be expanded and built as an AI-based basic big data platform,
The electric potential processing means 100,
Identify and apply safety analysis models (Waterfall, Iterative, AGILE),
Identify and define the requirements of the robotic process automation engine unit 240,
Deriving a common framework for interworking with FMEA solutions and providing a UI, UX responsive web and mobile platform based on Javascript, HTML5, jQuery, and CSS3 that considers user convenience,
Post-processing means 200,
A controller unit 210 that manages communication with the REST API-based prefix processing means 100, a service generation unit 220, a rule generation unit 230, a robotic process automation engine unit 240, data storage and storage To allow the progress and evaluation of the system integration test to be performed through the unit 250,
Cloud server means 300,
A server for building a remote monitoring platform of the intelligent safety analysis system (1) for vehicles based on cloud server and robotic process automation technology, twice per second, one session based on the monitoring cycle of the analysis information of the robotic process automation engine unit 240 By ensuring that the analyzed data of the number of safety analysis more than 1000EA per each and the web, Android, and iOS platforms that perform cloud service traffic forwarding of 3EA or more are built as a dedicated server that is accessed,
It is an intelligent safety analysis system that performs accurate safety analysis through the robotic process automation engine unit 240 to automatically generate a structure, automatically input failure analysis items, and automatically enter a series of data related to automation and optimization of risk analysis. characterized by,
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