04. 시트2 룰엔진

이 단계에서 배우는 것

시트2 룰엔진은 state/current를 읽고, 주입된 규칙에 따라 에어컨 가동과 컨베이어벨트 셧다운을 판단합니다. 이 실습에서 룰엔진은 최종 제어권을 갖는 안전 게이트입니다.

전체 흐름에서의 위치

flowchart TB
  state["시트1 state/current"]
  rule["시트2 룰엔진"]
  result["rule/result 발행"]
  aircon["에어컨 control"]
  conveyor["컨베이어벨트 control"]
  ai["다음 단계: 현장 분석가 AI"]

  state --> rule
  rule --> result
  rule --> aircon
  rule --> conveyor
  result --> ai

입력 토픽

kiot/{uniq-user-id}/dt/factory/room-01/state/current
kiot/{uniq-user-id}/dt/factory/room-01/ops/recommendation

처음에는 state/current만으로 동작을 확인합니다. ops/recommendation은 시트4 이후 단계에서 연결합니다.

출력 토픽

kiot/{uniq-user-id}/dt/factory/room-01/rule/result
kiot/{uniq-user-id}/factory/room-01/actuator/aircon/control
kiot/{uniq-user-id}/factory/room-01/actuator/conveyor-belt/control

제어 토픽은 dt가 아닌 실제 factory 영역으로 발행합니다. 룰엔진이 실제 공장 설비를 제어하는 경로이기 때문입니다.

기본 룰 기준

조건	판단	액션
온도 35도 미만	normal	관찰
온도 35도 이상	warning	에어컨 on
온도 45도 이상	critical	조건 지속 시 컨베이어벨트 off
데이터 stale	hold	제어 보류

강의 흐름에서는 시트2가 너무 빠르게 개입하지 않도록 룰엔진을 다소 둔하게 설정합니다. 그래야 시트3과 시트4의 AI 에이전트가 조기 경고와 선제 권고를 수행할 학습 공간이 생깁니다.

룰엔진이 최종 제어권을 갖는 이유

AI 에이전트는 설득력 있는 설명과 권고를 줄 수 있지만, 항상 동일한 답을 보장하지는 않습니다. 따라서 실제 제어는 룰엔진이 담당해야 합니다.

• 룰엔진: 검증된 기준으로 제어
• AI 에이전트: 상황 해석과 운영 권고
• 운영자: Dashboard에서 전체 흐름 확인

따라하기

1. 시트2 JSON을 Node-RED에 import합니다.
2. 사용자 ID가 시트1과 같은지 확인합니다.
3. 배포하기를 누릅니다.
4. MQTTX에서 kiot/{내-user-id}/dt/factory/room-01/rule/result를 구독합니다.
5. 시뮬레이터에서 컨베이어벨트를 켭니다.
6. 과열 모드를 켜고 온도 상승을 확인합니다.
7. 35도 이상에서 에어컨 control이 발행되는지 확인합니다.
8. 45도 부근에서 critical 판단과 셧다운 조건을 확인합니다.

확인할 메시지

에어컨 제어:

{
  "power": "on",
  "reason": "rule-warning"
}

컨베이어벨트 셧다운:

{
  "power": "off",
  "reason": "rule-critical"
}

성공 기준

• state/current 수신 시 rule/result가 발행됩니다.
• 35도 이상에서 에어컨 control이 발행됩니다.
• 45도 이상 또는 조건 지속 시 컨베이어벨트 셧다운 흐름을 확인합니다.
• stale 데이터에서는 제어를 보류한다는 점을 이해합니다.

자주 막히는 지점

• 에어컨 control 토픽에 dt가 들어가면 시뮬레이터가 받지 못합니다.
• 시트1이 꺼져 있거나 state/current가 stale이면 룰엔진이 제어하지 않을 수 있습니다.
• MQTTX에서 동일 메시지가 2번 보이는 경우, 무료 브로커와 QoS 특성 또는 구독 클라이언트 상태를 함께 봐야 합니다.

다음 단계로 넘어가기 전 체크

• 룰엔진이 최종 제어권을 갖는 이유를 설명할 수 있습니다.
• AI가 직접 제어하지 않는 이유를 이해했습니다.
• rule/result가 시트3의 주요 입력이 된다는 점을 확인했습니다.