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Honeywell HC900을 Modbus TCP로 직접 폴링 → gRPC → C# 크롤러 → PostgreSQL. 기존 Experion OPC UA 데이터 경로를 HC900 직접 통신으로 대체. - industrial-comm/cpp: C++ Modbus 게이트웨이 (gRPC 서버) - src: C# .NET 8 ASP.NET Core 크롤러 + 웹 UI (3-Layer) - mcp-server: Python FastMCP (RAG/NL2SQL/P&ID) - 다중 컨트롤러(N-Controller) 지원 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
297 lines
13 KiB
Python
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13 KiB
Python
import networkx as nx
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from shapely.geometry import box, Point, LineString
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import json
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from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
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from collections import defaultdict
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class SpatialGrid:
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"""
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그리드 기반 공간 인덱스.
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셀 크기 = threshold. 각 엔티티를 중심 좌표로 그리드 셀에 할당.
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쿼리 시 인접 셀(3×3)만 검색.
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기존 O(n) 순회 → O(1) 그리드 셀 조회.
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"""
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def __init__(self, cell_size: float):
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self.cell_size = cell_size
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self.grid = defaultdict(list) # (gx, gy) -> [(node_id, bbox_dict), ...]
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def add(self, node_id, bbox):
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"""bbox를 그리드에 등록. bbox는 {min_x, min_y, max_x, max_y} 또는 shapely geometry."""
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if hasattr(bbox, 'bounds'):
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min_x, min_y, max_x, max_y = bbox.bounds
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else:
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min_x = bbox['min_x']
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min_y = bbox['min_y']
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max_x = bbox['max_x']
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max_y = bbox['max_y']
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center_x = (min_x + max_x) / 2
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center_y = (min_y + max_y) / 2
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gx = int(center_x / self.cell_size)
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gy = int(center_y / self.cell_size)
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self.grid[(gx, gy)].append((node_id, min_x, min_y, max_x, max_y))
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def query(self, query_min_x, query_min_y, query_max_x, query_max_y, threshold) -> list:
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"""
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query BBox와 threshold 이내인 모든 노드를 반환.
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인접 셀(3×3)만 확인.
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"""
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query_center_x = (query_min_x + query_max_x) / 2
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query_center_y = (query_min_y + query_max_y) / 2
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q_gx = int(query_center_x / self.cell_size)
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q_gy = int(query_center_y / self.cell_size)
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# threshold / cell_size 만큼 확장하여 검색 범위 계산
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radius = max(1, int(threshold / self.cell_size) + 1)
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candidates = []
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for dx in range(-radius, radius + 1):
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for dy in range(-radius, radius + 1):
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cell = self.grid.get((q_gx + dx, q_gy + dy))
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if cell:
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candidates.extend(cell)
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# BBox 빠른 필터로 최종 확인
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result = []
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for node_id, min_x, min_y, max_x, max_y in candidates:
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dx = max(0, min_x - query_max_x, query_min_x - max_x)
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dy = max(0, min_y - query_max_y, query_min_y - max_y)
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dist = (dx * dx + dy * dy) ** 0.5
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if dist <= threshold:
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result.append(node_id)
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return result
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class PidTopologyBuilder:
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def __init__(self, geometric_data: List[Dict[str, Any]], all_extracted_tags: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None, config: Optional[Dict[str, float]] = None):
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"""
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- geometric_data: Phase 1에서 추출된 기하학적 데이터 (List of dicts)
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- all_extracted_tags: 통합된 태그 리스트
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- config: {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0} 등 설정값
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"""
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self.data = geometric_data
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self.all_tags = all_extracted_tags if all_extracted_tags else []
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# 기본 설정값
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default_config = {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0}
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self.config = config if config else default_config
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# 동적 스케일링 적용
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self._apply_dynamic_scaling()
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self.G = nx.DiGraph() # 방향성 그래프 생성
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def _apply_dynamic_scaling(self):
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"""도면의 전체 크기를 기반으로 임계값을 동적으로 조정"""
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if not self.data:
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return
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# 모든 BBox를 포함하는 전체 영역 계산
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all_min_x = min((item['bbox']['min_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
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all_max_x = max((item['bbox']['max_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
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all_min_y = min((item['bbox']['min_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
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all_max_y = max((item['bbox']['max_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
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drawing_width = all_max_x - all_min_x
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drawing_height = all_max_y - all_min_y
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diag = (drawing_width**2 + drawing_height**2)**0.5
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if diag == 0: return
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# 기준 대각선 길이 (예: 5000 units) 대비 현재 도면 크기 비율 계산
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# 기준 도면 크기가 5000일 때 dist_threshold=50 (1%)
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scale_factor = diag / 5000.0
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# 임계값 업데이트 (최소/최대 범위 제한)
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self.config['dist_threshold'] = max(5.0, min(200.0, 50.0 * scale_factor))
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self.config['tag_threshold'] = max(20.0, min(500.0, 100.0 * scale_factor))
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def _build_spatial_grid(self, node_ids) -> SpatialGrid:
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"""설비 노드들로 SpatialGrid 인덱스 생성."""
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grid = SpatialGrid(cell_size=self.config['dist_threshold'])
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for nid in node_ids:
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grid.add(nid, self.G.nodes[nid]['bbox'])
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return grid
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# 시그널 레이어 이름 집합 (ELECTRIC SIGNAL, INSTRUMENT signal선 등)
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_SIGNAL_LAYERS = frozenset({'ELECTRIC SIGNAL', 'SIGNAL', 'ELEC', 'CABLE', 'WIRE'})
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def _relation_for_layer(self, layer: str) -> str:
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return 'signal' if (layer or '').upper() in {s.upper() for s in self._SIGNAL_LAYERS} else 'pipe'
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def build_graph(self):
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# 1. 모든 객체를 노드로 추가
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for item in self.data:
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bbox_vals = item['bbox']
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# BoundingBox 모델의 필드명에 맞춰 추출 (min_x, min_y, max_x, max_y)
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bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
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self.G.add_node(item['entity_id'],
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type=item['entity_type'],
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bbox=bbox_geom,
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value=item.get('clean_value'),
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layer=item.get('layer'))
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# 2. 분산 추출된 태그 통합 및 노드 추가
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for tag in self.all_tags:
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bbox_vals = tag['bbox']
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bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
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self.G.add_node(tag['entity_id'],
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type='TEXT',
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bbox=bbox_geom,
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value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))
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# 설비 노드 목록
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equipments = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
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# SpatialGrid 인덱스 생성 (O(n) 일회성)
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eq_grid = self._build_spatial_grid(equipments)
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# 3. 태그-설비 논리적 연결 (Association) — SpatialGrid 사용
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tags = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] == 'TEXT']
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for tag in tags:
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best_match = self._find_nearest_equipment(tag, eq_grid)
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if best_match:
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self.G.add_edge(tag, best_match, relation='associated_with')
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# 4. 배관/시그널 기반 연결 — SpatialGrid 사용
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lines = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
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for line_id in lines:
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original_item = next((item for item in self.data if item['entity_id'] == line_id), None)
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if not original_item or not original_item.get('coordinates'):
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continue
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coords = original_item['coordinates']
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line_geom = LineString(coords)
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line_bbox = line_geom.bounds
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layer = original_item.get('layer', '')
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relation = self._relation_for_layer(layer)
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# SpatialGrid로 후보 집합 조회 (O(1) 그리드 셀 기반)
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nearby_equipment_ids = eq_grid.query(
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line_bbox[0], line_bbox[1], line_bbox[2], line_bbox[3],
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self.config['dist_threshold']
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)
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# 개선: 끝점뿐만 아니라 라인 전체가 설비 BBox와 교차하거나 매우 가까운지 확인
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connected_nodes = []
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for eq_id in nearby_equipment_ids:
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eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
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# 1. 라인이 BBox와 교차하는지 확인 (관통 포함)
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if line_geom.intersects(eq_bbox):
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connected_nodes.append(eq_id)
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# 2. 교차하지 않더라도 임계값 이내에 있는지 확인 (근접 연결)
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elif line_geom.distance(eq_bbox) < self.config['dist_threshold']:
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connected_nodes.append(eq_id)
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# 중복 제거
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connected_nodes = list(set(connected_nodes))
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if len(connected_nodes) >= 2:
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node0_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[0]]['bbox']
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node1_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[1]]['bbox']
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center0 = ((node0_bbox.bounds[0] + node0_bbox.bounds[2])/2, (node0_bbox.bounds[1] + node0_bbox.bounds[3])/2)
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center1 = ((node1_bbox.bounds[0] + node1_bbox.bounds[2])/2, (node1_bbox.bounds[1] + node1_bbox.bounds[3])/2)
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if abs(center1[0] - center0[0]) > abs(center1[1] - center0[1]):
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if center0[0] < center1[0]:
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self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation=relation, flow_direction='forward')
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else:
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self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation=relation, flow_direction='forward')
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||
else:
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if center0[1] > center1[1]:
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||
self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation=relation, flow_direction='forward')
|
||
else:
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||
self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation=relation, flow_direction='forward')
|
||
elif len(connected_nodes) == 1:
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# 단일 연결의 경우, 일단 엣지를 생성하되 방향은 미정(undirected-like)으로 처리하거나
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# 추후 전파 로직에서 결정하도록 함
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pass
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def _find_nearest_equipment(self, tag_id, eq_grid):
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"""
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단순 거리 기반 매핑에서 위상 기반 가중치 매핑으로 개선.
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가중치 = 거리 점수 + 연결성 점수
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SpatialGrid로 후보 집합 조회 후 shapely 거리 계산.
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Args:
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tag_id: 태그 노드 ID
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eq_grid: 설비 노드의 SpatialGrid 인덱스
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"""
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tag_bbox = self.G.nodes[tag_id]['bbox']
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best_score = float('inf')
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nearest = None
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# 태그 노드와 연결된 배관(LINE/LWPOLYLINE) 확인
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connected_pipes = [n for n in self.G.neighbors(tag_id) if self.G.nodes[n]['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
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# SpatialGrid로 후보 집합 조회 (O(1) 그리드 셀 기반)
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tb = tag_bbox.bounds
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||
nearby_equipment_ids = eq_grid.query(
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tb[0], tb[1], tb[2], tb[3],
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||
self.config['tag_threshold']
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||
)
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||
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for eq_id in nearby_equipment_ids:
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||
eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
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dist = tag_bbox.distance(eq_bbox)
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||
if dist > self.config['tag_threshold']:
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||
continue
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# 1. 거리 점수 (낮을수록 좋음)
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score = dist
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# 2. 연결성 가중치 (태그와 설비가 동일한 배관에 연결되어 있다면 점수 대폭 감점 = 우선순위 상승)
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# 태그가 직접 배관에 연결되어 있지는 않지만, 태그 근처의 배관이 설비에 연결되어 있는지 확인
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for pipe_id in connected_pipes:
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if self.G.has_edge(pipe_id, eq_id) or self.G.has_edge(eq_id, pipe_id):
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score -= self.config['tag_threshold'] * 0.5 # 연결성 보너스
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if score < best_score:
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best_score = score
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nearest = eq_id
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return nearest
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def validate_topology(self):
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"""위상 무결성 검증"""
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isolated = list(nx.isolates(self.G))
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return {
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"isolated_nodes": isolated,
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"node_count": self.G.number_of_nodes(),
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"edge_count": self.G.number_of_edges()
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}
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def save_graph(self, output_path: str):
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"""그래프 구조를 JSON 형태로 저장"""
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from networkx.readwrite import json_graph
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data = json_graph.node_link_data(self.G)
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# shapely geometry 객체는 JSON 직렬화가 안 되므로 변환
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for node in data['nodes']:
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if 'bbox' in node:
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bbox = node['bbox']
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node['bbox'] = {
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'min_x': bbox.bounds[0],
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'min_y': bbox.bounds[1],
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'max_x': bbox.bounds[2],
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||
'max_y': bbox.bounds[3]
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}
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with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
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return output_path
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def analyze_impact(graph, start_node):
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"""특정 설비 장애 시 하류(Downstream)에 영향을 받는 모든 노드 추출"""
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if start_node not in graph:
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return []
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# BFS를 통해 도달 가능한 모든 노드 탐색
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impacted_nodes = nx.descendants(graph, start_node)
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return list(impacted_nodes)
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