제어로직의 의미론적 분석 Framework 기반 이상 탐지 모델 구축 - 진승종 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 연구는 PLC를 사용한 공정 내에서 발생하는 이상의 원인을 효과적으로 탐지하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 실현하기 위해 “자동화 공정의 이상원인 규명을 위해 제어 로직과 로그를 해석하는 의미론적 분석 Framework” 논문에서 제시된 방법론과 영상, 분석기법들을 이용해 공정의 이상을 판단하는 작업자에게 관련된 정보를 제공하는 방법을 탐구한다. 4차 산업혁명의 물결이 시작된 이후로 대부분의 공정들이 공정내에서 사용되는 PLC와 센서들을 이용해 공정의 불량률을 줄이고 효율을 늘리기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 거미줄처럼 복잡한 현대 공정의 특성상 이상이 발생한 원인을 찾는 일은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다. 또한 PLC 제조사 별로 다른 프로그램 언어로 인해 다른 PLC의 언어를 이해하기 위해선 각각의 PLC를 따로 공부해야 한다는 비효율적인 측면 역시 공정을 이해하는데 많은 어려움을 준다. 이를 해결하기 위해 위 논문에서는 각 PLC별 프로그래밍 언어를 해석해 하나의 프로그래밍 언어로 바꾸는 기법을 기술했다. 해당 연구에서는 PLC 제어 프로그램을 공통 구조로 재구현해 이상 원인을 도출해낼 수 있는 방법에 대해서 제안하고 “무언 정지” 이상 상황의 실질 이상 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 하지만 해당 연구는 단순히 PLC 프로그래밍 언어에만 국한되어 이상접점 및 원인은 탐지하기 때문에 복잡한 현대 공정 환경에 적용하기에는 많은 제한이 따른다. 따라서 공정의 영상과 해당 공정 변화의 추이를 분석하는 기법을 추가해 단점을 보완한 방법을 제안한다. 제안하는 방법론은 “Black-Box ” 상용 소프트웨어에 적용 및 개발되었다.
학위논문(석사)--산업공학과,2023. 2
Keywords: Monitoring; PLC; PLC 제어 프로그램; 데이터 수집