네 번의 HIGH 경고에서 시작하기
IoT 시나리오를 가져오고 네 경고의 점검 순서를 정하는 데 필요한 자산과 마스터 데이터를 구분합니다.
이번 단계의 질문
네 경고 중 첫 점검 대상을 정하려면 어떤 증거가 필요할까요?
왜 지금 필요한가
파이프라인 이름부터 따라가면 실행은 끝내도 왜 그 결과가 정비 순서로 이어지는지 놓치기 쉽습니다. 먼저 원천 신호, 경고, 요약 점수, 설비 관계가 각각 답하는 질문을 정합니다.
직접 해보기
iot.zip 다운로드(47 KB)포털 왼쪽 사이드바에서 컬렉션을 선택합니다. 컬렉션 페이지 오른쪽 위 더 보기(⋯) → 가져오기에서 zip 파일을 올립니다. 검증 결과에 충돌이 없으면 가져오기 시작을 선택하고 완료될 때까지 기다립니다.
이 화면이 나오면 성공
컬렉션 트리에 IoT 원시 수집 데이터(raw)와 가공된 IoT 데이터(processed)가
보입니다. 현재 시나리오의 데이터와 실행 자산은 processed에 등록되고 raw는 비어
있습니다. processed의 기계 센서 측정값에서 216행을 확인하면 가져오기가 끝난 것입니다.
결과를 읽어 봅니다
첫 점검 대상을 정하는 증거는 네 층으로 나뉩니다.
| 증거 | 답하는 질문 | 확인할 자산 |
|---|---|---|
| 원천 센서 | 실제로 어떤 값과 상태 신호가 왔는가? | 기계 센서 측정값 |
| 경고 | 어떤 행이 왜 이상으로 분류됐는가? | 이상 탐지 결과 |
| 요약 점수 | 설비 단위로 위험을 어떻게 비교할까? | 설비 건전성 점수 |
| 관계 맥락 | 누가, 어디서, 언제 이 사건을 맡는가? | CNC 기계 온톨로지 |
깊이 보기 — 실제로 가져오는 자산
| 자산 종류 | 수량 | 구성 |
|---|---|---|
| 컬렉션 | 2 | raw, processed |
| 데이터셋 | 8 | 센서 측정값, 이상 탐지, 설비 건전성, 마스터 5종 |
| 코드 | 4 | 정규화, 이상 탐지, 건전성 집계, 온톨로지 적재 |
| 파이프라인 | 3 | 이상 탐지, 건전성 집계, 온톨로지 적재 |
| 온톨로지 | 엔티티 6 / 관계 6 | 상위 5범주(Agent·Object·Event·Location·Time) 전부 |
| 지식·대시보드 | 각 1 | 설비 유지보수 매뉴얼, 설비 건전성 현황 |
마스터 5종은 설비 마스터(machines), 설비 설치 위치(locations), 정비 담당자
(technicians), 근무조(shifts), 정비 작업 이력(maintenance_log)입니다. 센서
측정값과 함께 Parquet 파일로 바로 적재되고, 이상 탐지 결과와 설비 건전성 점수는
다음 챕터에서 파이프라인을 실행한 뒤 채워집니다.
다음 판단
증거의 역할을 구분했습니다. 다음 챕터에서는 216개 센서 행 가운데 경고 후보를 만든
quality_flag와, 애초에 쓸 수 없는 행을 찾습니다.