KR20120132878A

KR20120132878A - 공정 제어 데이터베이스 시스템 구조

Info

Publication number: KR20120132878A
Application number: KR1020110051265A
Authority: KR
Inventors: 한상혁; 김영국; 전부선
Original assignee: 한상혁
Priority date: 2011-05-30
Filing date: 2011-05-30
Publication date: 2012-12-10

Abstract

산업 공정 제어 시스템의 주요 요소로서 실시간, 이력 데이터 처리를 요하는 공정 데이터베이스의 중요성이 증가하고 있다. 지금까지 히스토리안이나 관계형 메모리 DB가 주로 사용되어 왔으나 각각의 장단점이 있어 이의 개선이 필요하다. 본 발명에서는 공정 제어 트랜잭션의 특징 및 최근 공정 데이터베이스의 문제점을 살펴보고 유연성과 성능을 고려한 새로운 공정 데이터베이스의 주요 구조를 제안한다.

Description

공정 제어 데이터베이스 시스템 구조{An Architecture of Real-time, Historical Database System for Industrial Process Control and Monitoring}

본 발명은 공정 데이터베이스의 구조에 관한 것으로서, 공정 제어 트랜잭션의 특징을 도출하고, 기존 공정 데이터베이스를 분석함으로써 공정 데이터베이스가 가져야할 요구사항을 도출하고, 이를 잘 반영할 수 있는 새로운 공정 데이터베이스의 구조에 관한 것이다.

도 1은 전형적인 공정 제어 시스템 아키텍처를 나타낸다. 공정 제어 시스켐 구조에 관하여, 공정 제어 시스템은 온도, 압력, 전압 등 데이터를 측정하는 Sensor부, PLC(Programmable Logic Controller), DCS(Distributed Communication System), RTU(Remote Terminal Unit)등으로 데이터를 획득하는 Input부, 획득한 정보를 저장하는 공정 데이터베이스부, 그리고, 운전자가 이상 상황의 감지 및 대응하기 위한 HMI(Human Machine Interface)부로 구성된다. 공정 데이터베이스부는 공정 데이터의 현재, 최근 변화, 전체 이력 데이터를 효율적으로 관리해야 한다.

공정 제어 트랜잭션에 있어서, 일반적인 데이터와 비교했을 때 공정 데이터의 특징은 표 1 과 같다. 가장 큰 특징은 프로세스 데이터가 1초 이내의 시간 연속성을 갖는다는 것이다. 하나의 포인트가 10byte이고, 1초 주기로 저장한다면 31M 이상을 저장해야 된다.

Process Data Features

ITEM	Conventional Data	Process Data
Unit	Record	Tag, Point
Complex	Primitive, Complex	Primitive
Volume	Various	Massive
Type	Discrete	Continuous
Priority	Even	Depend on Time

이러한 공정 데이터를 처리하기 위한 공정 제어 트랜잭션의 특징은 표 2 와 같다.

The Features of Process Control Transaction

ITEM	Conventional Data	Process Data
Predictable	Non Predictable	Predictable
Real time	Non Real time	Real time
Operation	Write many, Read many	Write One, Read Many
ACID	Tight ACID	Loose ACID

공정 데이터베이스는 공정 제어 시스템의 공정 데이터 처리 요건에 따라 자체 개발, Historian, Memory DBMS, 범용 Disk DBMS등 다양한 방식으로 데이터를 처리하고 있다. Historian은 고성능과 대용량 데이터를 저장할 수 있는 특징으로 많이 사용되고 있으며, 관계형 모델을 지원하는 Memory DB도 현재 데이터의 실시간 데이터 처리용으로 활용되고 있다.

Historian과 Memory DB의 시스템 구조에 관해서, 도 2은 Historian의 하나인 Hyper Historian의 시스템 구조를 보여준다. 주요 구성요소인 Real-time Data Logger는 프로세스 데이터를 수집하고 MS-SQL 서버에게 정보를 제공하고, HMI단의 다양한 솔루션등과 연계 인터페이스를 제공한다.

도 3은 관계형 데이터 모델을 지원하는 McObject사의 ExtremeDB 시스템 구조를 보여준다. 주요 특징은 응용에 따라 다양한 프로그래밍 API를 제공하고, DB Memory Pool을 두어 메모리상에서 데이터 처리를 함으로써 고성능을 지향한다.

기존에 제안된 방법들의 상기와 같이 현재까지는 Process Database는 Historian과 메모리 기술을 적용한 관계형DB가 대부분이었다. 그러나 Historian과 관계형 DB각각은 성능과 유연성간의 Trade-off 특성을 가진다. 그러나, H/W와 SW의 기술의 발전으로 고성능 요구와 유연성을 가진 Process Database가 필요해지고 있다. 이를 위해, 본 발명에서는 상기와 같은 필요성에 의해 유연성을 가진 데이터 모델, 압축 기법의 개선, 저장 데이터의 중요성에 따라 효율적으로 관리하는 것을 그 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른, 공정 데이터베이스의 구조는,

Light weight API 와 Query based API로 구성된 Programming API Layer,

RBTDM으로 구성된 Data Model Layer,

SDT-SC로 구성된 Data Compression Layer,

MLSM, MRMRF, BWA으로 구성된 Storage Layer들을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.

상기 Data Model Layer에서 RBTDM은 ORDB(Object Relational DataBase)와 같이 관계형 데이터 모델에 프로세스 데이터를 처리할 수 있도록 확장한 것으로 구성되어 있다.

상기 Data Compression Layer에서 SDT-SC는 데이터 압축 기법으로 많이 사용되는 SDT(Swing Door Trending)[7]에서 다음 저장해야 할 데이터가 정해질 때, 한번 더 기회를 줌으로써 저장 공간을 효율화 하는 것을 특징으로 한다.

Storage Layer에서 MLSM은 저장 대상의 데이터를 현재, 추세, 전체로 구분하여 각각에 맞는 데이터 압축기법을 적용하고, 데이터의 쓰기 및 읽기를 향상하는 것을 특징으로 한다.

상기 MRMRF는 HMI의 각 데이터 요구 주기 및 기기에 따라 복제 대상 데이터의 양을 조절한다. BWA는 기록할 대상의 작업을 클라이언트에서도 분담할 수 있도록 분할하고 대량으로 전송하며 Asynchronous로 기록하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 공정 데이터베이스 구조에 따르면, 공정 데이터베이스의 구조를 Programming API Layer, Data Model Layer, Data Compression Layer, Storage Layer로 구성한다. Data Model Layer에서 RBTDM은 ORDB(Object Relational DataBase)와 같이 관계형 데이터 모델에 프로세스 데이터를 처리할 수 있도록 확장할 수 있고, Data Compression Layer에서 SDT-SC는 데이터 압축 기법으로 많이 사용되는 SDT(Swing Door Trending)에서 다음 저장해야 할 데이터가 정해질 때, 한번 더 기회를 줌으로써 저장 공간을 효율화 할 수 있고, Storage Layer에서 MLSM은 저장 대상의 데이터를 현재, 추세, 전체로 구분하여 각각에 맞는 데이터 압축기법을 적용하므로 데이터의 쓰기 및 읽기를 향상할 수 있다.

도 1은 전형적인 공정 제어 시스템 구조를 나타낸다.
도 2는 Historian의 하나인 Hyper Historian의 시스템 구조를 보여준다.
도 3은 관계형 데이터 모델을 지원하는 McObject사의 ExtremeDB시스템 구조를 보여준다.
도 4는 Process Database의 두가지의 중요한 측정요소를 나타낸다.
도 5는 새로운 프로세스 데이터베이스의 전체 아키텍처를 나타낸다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명인 공정제어 데이터베이스 시스템 구조의 특징에 대하여 상세하게 설명하기로 한다.

새로운 프로세스 데이터베이스에서 지원해야 할 주요 요구사항은 다음과 같다.

유연성 있는 Data Model 지원에 관하여, 실시간 정보분석을 효율적으로 수행하기 위해 태그 기반의 데이터 모델뿐 아니라 일반 데이터 처리를 위한 관계형 데이터 모델의 지원 또한 필요하다.

또한 압축 기법의 개선통한 저장 효율성 개선에 관하여, 아날로그 및 디지털 데이터 모두에 적합한 압축 기법을 고려해야 한다.

또한 데이터의 중요도에 따른 저장 관리에 관하여, 현재부터 과거까지 시간에 따른 데이터의 중요도를 볼 때 현재시간에 가까울수록 보다 중요하고 실시간성을 가진다. 이를 고려한 저장 관리가 필요하다.

멀티 코어 또는 멀티 프로세서를 고려한 쓰기 성능 향상에 관하여, 최근 멀티 코어 및 멀티 프로세서를 탑재한 HW 가 일반화되고 있다. 프로세스 데이터의 쓰기 성능 향상을 위해 최근 HW의 특성을 고려해야 한다.

새로운 프로세스 데이터베이스의 전체 아키텍처는 도 5와 같고, Programming API Layer, Data Model Layer, Data Compression Layer, Storage Layer로 구성되어 있다. Data Model Layer에서 RBTDM은 ORDB(Object Relational DataBase)와 같이 관계형 데이터 모델에 프로세스 데이터를 처리할 수 있도록 확장한 데이터 모델이다. Data Compression Layer에서 SDT-SC는 데이터 압축 기법으로 많이 사용되는 SDT(Swing Door Trending)[7]에서 다음 저장해야 할 데이터가 정해질 때, 한번 더 기회를 줌으로써 저장 공간을 효율화 한다. Storage Layer에서 MLSM은 저장 대상의 데이터를 현재, 추세, 전체로 구분하여 각각에 맞는 데이터 압축기법을 적용하고, 데이터의 쓰기 및 읽기를 향상한다. MRMRF는 HMI의 각 데이터 요구 주기 및 기기에 따라 복제 대상 데이터의 양을 조절한다. BWA는 기록할 대상의 작업을 클라이언트에서도 분담할 수 있도록 분할하고 대량으로 전송하며 Asynchronous로 기록한다.

Claims

Light weight API 와 Query based API로 구성된 Programming API Layer,
RBTDM으로 구성된 Data Model Layer,
SDT-SC로 구성된 Data Compression Layer,
MLSM, MRMRF, BWA으로 구성된 Storage Layer들을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 하는 공정 제어 데이터베이스 시스템
상기 Data Model Layer에서 RBTDM은 ORDB(Object Relational DataBase)와 같이 관계형 데이터 모델에 프로세스 데이터를 처리할 수 있도록 확장한 것으로 구성된것을 특징으로 하는 공정 제어 데이터베이스 시스템.
상기 Data Compression Layer에서 SDT-SC는 데이터 압축 기법으로 많이 사용되는 SDT(Swing Door Trending)[7]에서 다음 저장해야 할 데이터가 정해질 때, 한번 더 기회를 줌으로써 저장 공간을 효율화 하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 데이터베이스 시스템.
Storage Layer에서 MLSM은 저장 대상의 데이터를 현재, 추세, 전체로 구분하여 각각에 맞는 데이터 압축기법을 적용하고, 데이터의 쓰기 및 읽기를 향상하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 데이터베이스 시스템.
상기 MRMRF는 HMI의 각 데이터 요구 주기 및 기기에 따라 복제 대상 데이터의 양을 조절한다. BWA는 기록할 대상의 작업을 클라이언트에서도 분담할 수 있도록 분할하고 대량으로 전송하며 Asynchronous로 기록하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 데이터베이스 시스템.