KR101102488B1 - Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof - Google Patents
Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR101102488B1 KR101102488B1 KR1020090132297A KR20090132297A KR101102488B1 KR 101102488 B1 KR101102488 B1 KR 101102488B1 KR 1020090132297 A KR1020090132297 A KR 1020090132297A KR 20090132297 A KR20090132297 A KR 20090132297A KR 101102488 B1 KR101102488 B1 KR 101102488B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- workspace
- sensor devices
- spatial analysis
- sensing information
- composite sensor
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B23/00—Alarms responsive to unspecified undesired or abnormal conditions
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
본 발명은, 하나의 작업공간 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들의 목록 중에서, 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들의 목록을 선택받아 상기 작업공간에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정하는 단계와, 상기 작업공간 내의 복합센서장치들로부터 각각의 센싱정보를 수신하는 단계, 및 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들의 센싱정보를 추출하고 서로 조합하여 상기 작업공간 내의 재해 예측을 위한 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템을 제공한다.According to the present invention, a list of complex sensor devices to be applied to spatial analysis is selected from a list of complex sensor devices installed at different locations within one workspace to sense detection elements corresponding to each installation location. Setting the spatial analysis target group for the target, receiving respective sensing information from the composite sensor devices in the workspace, and extracting the sensing information of the composite sensor devices corresponding to the spatial analysis target group and combining them with each other. To provide a method and system for predicting occupational safety and disasters in the manufacturing industry using spatial analysis comprising the step of generating data for disaster prediction in the workspace.
개시된 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법에 따르면, 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들을 작업공간 내에 서로 다른 위치에 설치하고 이렇게 설치된 복합센서장치들의 센싱정보를 조합한 데이터를 상기 작업공간에 대한 공간적 분석 데이터로 이용함에 따라 재해 예측의 정확성 및 신뢰성을 제고할 수 있다. 또한, 각각의 복합센서장치들은 그 설치 장소에 대응되는 센서들만 장착됨에 따라, 배터리 전력 소모량을 줄일 수 있고, 센서의 교체비용을 절감할 수 있으며 그에 따른 유지보수 비용을 줄일 수 있는 이점이 있다.According to the industrial safety accident prediction method using the disclosed spatial analysis, the combined sensor devices for sensing detection elements corresponding to the installation location are installed at different locations in the work space, and the data obtained by combining the sensing information of the installed composite sensor devices. By using as the spatial analysis data for the workspace can improve the accuracy and reliability of disaster prediction. In addition, each of the multiple sensor device is equipped with only the sensors corresponding to the installation site, it is possible to reduce the battery power consumption, reduce the replacement cost of the sensor, and there is an advantage that can reduce the maintenance cost accordingly.
Description
본 발명은 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 선박 건조작업 중에 작업공간 상에서 발생될 수 있는 각종 재난을 예측할 수 있는 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for predicting industrial safety accidents in the manufacturing industry using spatial analysis, and more particularly, to industrial safety accidents using spatial analysis to predict various disasters that may occur in the work space during ship construction work. It relates to a prediction method and system.
일반적으로 초대형 선박은 그 규모가 상당하여 선박 내의 각 작업공간별로 전반적인 관리 및 감시가 용이하지 못하며, 각종 안전사고 발생시 효과적인 대응이 어려운 문제점이 있다. In general, a very large ship is large in size, so that overall management and monitoring of each work space in the ship is not easy, and it is difficult to effectively respond to various safety accidents.
종래에는 여러 개의 센서들이 탑재된 복합센서장치를 작업공간 내의 정해진 장소에 배치하여 재해를 통합 감시하는 방법이 있다. 그런데, 작업공간 상에서 최적의 탐지 능력을 발휘하기 위한 센서들의 설치 위치는 각 센서의 탐지요소 속성에 따라 서로 상이하다. 따라서, 상기와 같이 여러 센서들이 한 곳에 밀집된 하나의 복합센서장치를 정해진 장소에 고정식으로 설치하여 탐지요소를 수집하는 경우, 최 적의 탐지가 이루어질 수 없어, 심각한 재난이 발생한 경우에도 정확한 사고 파악이 어려워지고, 신속한 대처가 곤란하여 그에 따른 인적, 물적 재산의 피해를 가중시킬 수 있다.Conventionally, there is a method of integrally monitoring a disaster by disposing a complex sensor device equipped with a plurality of sensors at a predetermined place in a work space. By the way, the installation position of the sensors for the optimal detection ability on the workspace is different from each other according to the detection element properties of each sensor. Therefore, in the case of collecting the detection elements by fixedly installing a complex sensor device in which several sensors are concentrated in one place as described above, optimal detection cannot be achieved, and it is difficult to accurately identify an accident even in the event of a serious disaster. It is difficult to respond quickly and can increase the damage of human and physical property.
본 발명은, 동일한 하나의 작업공간 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들로부터 센싱정보를 추출하고 조합하여 공간적 분석을 수행함에 따라 보다 신뢰성 있는 재해 판단이 수행될 수 있게 하는 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템을 제공하는데 목적이 있다.The present invention is more reliable disaster by performing the spatial analysis by extracting and combining the sensing information from the complex sensor devices installed in different locations in the same one workspace to sense the detection element corresponding to each installation location It is an object of the present invention to provide a method and system for predicting occupational safety accidents in the manufacturing industry using spatial analysis that enables judgment to be performed.
본 발명은, 하나의 작업공간 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들의 목록 중에서, 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들의 목록을 선택받아 상기 작업공간에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정하는 단계와, 상기 작업공간 내의 복합센서장치들로부터 각각의 센싱정보를 수신하는 단계, 및 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들의 센싱정보를 추출하고 서로 조합하여 상기 작업공간 내의 재해 예측을 위한 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법을 제공한다.According to the present invention, a list of complex sensor devices to be applied to spatial analysis is selected from a list of complex sensor devices installed at different locations within one workspace to sense detection elements corresponding to each installation location. Setting the spatial analysis target group for the target, receiving respective sensing information from the composite sensor devices in the workspace, and extracting the sensing information of the composite sensor devices corresponding to the spatial analysis target group and combining them with each other. To provide a method for predicting industrial safety accidents in the manufacturing industry using spatial analysis comprising the step of generating data for disaster prediction in the workspace.
여기서, 상기 복합센서장치들은, 자체 배터리부에 의해 구동되고, 상기 탐지요소로서, 산소, 온도, 습도, 조도, VOC, 적외선, 연기, 불꽃, 인체, 가스를 각각 감지하는 복수 개의 센서들이 탈착 가능하도록 복수 개의 소켓들을 구비할 수 있다. 이때, 상기 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소만을 센싱하도록 상기 복수 개의 센서들 중 선택된 센서들만 해당 소켓에 장착되어 있을 수 있다.Herein, the complex sensor devices are driven by their own battery units, and as the detection element, a plurality of sensors that detect oxygen, temperature, humidity, illuminance, VOC, infrared rays, smoke, flame, human body, and gas, respectively, are removable. It may be provided with a plurality of sockets to. In this case, only sensors selected from the plurality of sensors may be mounted in corresponding sockets so as to sense only detection elements corresponding to the respective installation positions.
또한, 상기 복합센서장치들은, 상기 작업공간 내의 각각의 설치 위치에 따라 결정되는 센서의 감지각, 감지거리, 중간 장애물, 또는 상기 탐지요소의 특성에 따라 상기 장착될 센서들의 종류가 결정될 수 있다.In addition, the complex sensor devices, the type of the sensor to be mounted may be determined according to the sensing angle of the sensor, the sensing distance, the intermediate obstacle, or the characteristics of the detection element determined according to each installation position in the workspace.
그리고, 상기 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법은, 상기 복합센서장치들로부터 설정된 주기로 전송되는 상기 센싱정보를 상기 복합센서장치별로 DB에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 재해 예측을 위한 데이터를 생성하는 단계는, 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 각각의 복합센서장치들에 대한 최근 센싱정보를 상기 DB로부터 추출하고 서로 조합하여 생성할 수 있다.In addition, the industrial safety accident prediction method using the spatial analysis may further include storing the sensing information transmitted in a predetermined period from the complex sensor devices in a DB for each complex sensor device. In the generating of the data for the disaster prediction, the latest sensing information of each of the complex sensor devices corresponding to the spatial analysis target group may be extracted from the DB and combined with each other.
또한, 상기 최근 센싱정보는, 상기 복합센서장치들로부터 설정된 주기로 전송되어 상기 DB에 수집된 센싱정보들 중에서, 현재로부터 설정된 시간 이내의 기간에 수집된 최근의 모든 센싱정보를 포함할 수 있다.The latest sensing information may include all recent sensing information collected in a period within a set time from the present, from among the sensing information transmitted in a set period from the complex sensor devices and collected in the DB.
그리고, 상기 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법은, 상기 재해 예측을 위한 데이터를 분석하여 상기 작업공간 내의 화재, 폭발, 질식에 관한 재해를 예측하는 단계, 및 상기 작업공간에 대한 재해 예측의 결과를 통보하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the industrial safety accident prediction method of the manufacturing industry using the spatial analysis, by analyzing the data for the disaster prediction step of predicting a disaster in the fire, explosion, suffocation in the workspace, and disaster prediction for the workspace The method may further include the step of notifying the result.
또한, 상기 센싱정보를 조합하여 재해 예측을 위한 데이터를 생성하는 단계는, 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들로부터 수집된 탐지요소 중에서, 상기 산소, 온도, 습도, 조도, VOC, 가스 감지에 관한 탐지요소는 해당 센싱 정보의 최대값 또는 최소값 정보를 이용하고, 상기 적외선, 연기, 불꽃, 인체 감지에 관한 탐지요소는 해당 센싱정보의 센싱값 여부를 이용하는 공간적 분석을 이용할 수 있다.The generating of the data for disaster prediction by combining the sensing information may include oxygen, temperature, humidity, illuminance, VOC, and gas among detection elements collected from the complex sensor devices corresponding to the spatial analysis target group. The detection element related to the detection may use the maximum or minimum information of the corresponding sensing information, and the detection element related to the detection of the infrared, smoke, flame, and the human body may use spatial analysis using the sensing value of the corresponding sensing information.
또한, 상기 공간분석대상 그룹으로 설정하는 단계는, 상기 작업공간의 형태, 상기 작업공간 내에 설치되어 있는 모든 복합센서장치들의 개별 위치, 및 상기 설치되어 있는 복합센서장치들의 목록을 그래픽 상에 표시하여 제공하는 단계, 및 상기 복합센서장치들의 목록 중에서 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들의 목록을 선택받아 상기 작업공간에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.The setting of the spatial analysis target group may include displaying a form of the workspace, individual locations of all the complex sensor devices installed in the workspace, and a list of the installed complex sensor devices on a graphic. And providing a list of the composite sensor devices to be applied to the spatial analysis from the list of the composite sensor devices and setting the group as a spatial analysis target group for the workspace.
그리고, 본 발명은, 하나의 작업공간 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들의 목록 중에서, 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들의 목록을 선택받아 상기 작업공간에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정하는 설정부와, 상기 작업공간 내의 복합센서장치들로부터 각각의 센싱정보를 수신하는 수신부, 및 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들의 센싱정보를 추출하고 서로 조합하여 상기 작업공간 내의 재해 예측을 위한 데이터를 생성하는 조합부를 포함하는 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 시스템을 제공한다.In addition, the present invention, the list of the composite sensor devices that are installed at different locations in one workspace to sense the detection element corresponding to each installation location, the list of the composite sensor devices to be applied to the spatial analysis is selected A setting unit configured to set a spatial analysis target group for a workspace, a receiver receiving respective sensing information from the complex sensor devices in the workspace, and sensing information of the composite sensor devices corresponding to the spatial analysis target group And in combination with each other to provide an industrial safety accident prediction system of the manufacturing industry using a spatial analysis including a combination for generating data for disaster prediction in the workspace.
본 발명에 따른 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템에 따르면, 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 복합센서장치들을 작 업공간 내에 서로 다른 위치에 설치하고 이렇게 설치된 복합센서장치들의 센싱정보를 조합한 데이터를 상기 작업공간에 대한 공간적 분석 데이터로 이용함에 따라 재해 예측의 정확성 및 신뢰성을 제고할 수 있다. 또한, 각각의 복합센서장치들은 그 설치 장소에 대응되는 센서들만 장착됨에 따라, 배터리 전력 소모량을 줄일 수 있고, 센서의 교체비용을 절감할 수 있으며 그에 따른 유지보수 비용을 줄일 수 있는 이점이 있다.According to the industrial safety accident prediction method and system using the spatial analysis according to the present invention, the composite sensor devices for sensing the detection element corresponding to the installation location in different locations in the work space and installed so By using the data combining the sensing information as spatial analysis data for the workspace, it is possible to improve the accuracy and reliability of disaster prediction. In addition, each of the multiple sensor device is equipped with only the sensors corresponding to the installation site, it is possible to reduce the battery power consumption, reduce the replacement cost of the sensor, and there is an advantage that can reduce the maintenance cost accordingly.
본 발명에 따른 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법 및 시스템은, 다방 분야의 제조업 상의 산업 현장에 대해 적용된다. 즉, 재해의 감시 또는 예방이 필요한 산업 현장이라면 어느 곳이든 적용될 수 있다.Industrial safety accident prediction method and system using the spatial analysis according to the present invention is applied to industrial sites in the manufacturing industry in the coffee field. That is, it can be applied to any industrial site that requires monitoring or prevention of disasters.
그 일례로서, 이러한 재해 예측 방법과 시스템은 건조 중인 초대형 선박의 내부 작업공간(작업장)들에 대한 재해 예측에 유용하게 적용될 수 있다. 이를 보다 상세히 설명하면, 상기 선박의 내부에는 여러 작업공간(구역)들이 존재하며, 각각의 작업공간에는 선박 건조에 필요한 용접, 도장, 조립 등의 주의가 요구되는 작업이 작업자들에 의해 수행된다. 이러한 작업공간은 보통 밀폐되어 있는 경향이 있으며, 현위치가 아닌 다른 위치에서 재해가 발생했을 때는 작업자들의 신속한 파악이 곤란하다.As an example, such a disaster prediction method and system can be usefully applied to disaster prediction for the internal workspaces (workshops) of a large ship under construction. In more detail, there are a number of workspaces (zones) inside the ship, and the work that requires attention, such as welding, painting, assembly, etc. required for the ship construction is performed by the workers. These workspaces usually tend to be enclosed, making it difficult for workers to quickly identify when a disaster occurs at a location other than the current location.
또한, 상기 각각의 작업공간들에서는 각기 다른 재난 상황이 발생될 수 있으며, 어느 한 작업공간에 발생된 재난(화재, 폭발 등)은 인접된 다른 작업공간에도 영향을 미칠 수 있어, 인적 및 재산적 피해를 더욱 가중시킬 수 있다. 이렇게 건조 중인 선박에 대한 각종 재난(화재, 폭발, 질식)을 방지하고 예방하기 위해서는 해당 작업공간에서 발생될 수 있는 재해 상황을 올바르게 예측하고 통보하는 기술이 요구된다. 물론, 이외에도 기타 다른 제조업 상의 산업 현장에서도 각종 재난을 방지하기 위한 목적으로 상기한 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법과 시스템이 적용될 수 있음은 자명하다.In addition, different disaster situations may occur in each of the workspaces, and a disaster (fire, explosion, etc.) generated in one workspace may affect other adjacent workspaces, resulting in human and property damage. It can add more damage. In order to prevent and prevent various disasters (fire, explosion, suffocation) on the ship under construction, a technology for correctly predicting and reporting a disaster situation that may occur in the corresponding workspace is required. Of course, it is obvious that the industrial safety accident prediction method and system of the manufacturing industry using the above-described spatial analysis may be applied to other industrial sites in the manufacturing industry.
이하에서는, 설명의 편의를 위하여 상기 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법이 상기 건조 중인 선박에 적용되는 경우를 예시로 하여 설명한다. 도 1은 상기 산업안전재해 예측을 위하여 건조 중인 선박 내의 각 작업공간(10)에 복합센서장치들(100)이 배치된 예를 나타낸다. Hereinafter, for convenience of description, a case in which the industrial safety disaster prediction method of the manufacturing industry using the spatial analysis is applied to the ship under construction will be described as an example. 1 illustrates an example in which the
상기 작업공간(10)의 내부에는 용접, 도장, 조립 등의 작업을 수행하는 작업자들이 배치되어 있고 이들은 개별 휴대단말기(300)를 소지하고 있다. 선박의 내부 또는 외부에는 관리자단말기(400)를 소지한 안전관리자들이 존재한다.Workers that perform work such as welding, painting, and assembly are arranged in the
상기 복합센서장치(100)는 해당 설치 지점에서 각종 센싱정보를 탐지하여 설정된 주기로 무선 전송하고, 이렇게 전송된 센싱정보는 별도의 중계수단(500)을 통해 종합관제실(20)에 위치한 종합관제수단(200)에 수신된다. 여기서, 상기 종합관제수단(200)은 상기 복합센서장치들(100)을 원격 조정하여 센싱정보들이 전송되는 주기를 설정 및 변경하는 기능을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 종합관제수단(200)은 상기 전송받은 센싱정보를 이용하여 재해를 예측 및 판단하고, 그 결과를 휴대단말기(300), 관리자단말기(400), 복합센서장치(100), 상황알림장치(600) 등으로 전송하여 통보할 수 있다.The
이하에서는, 상기 작업공간(10)에 배치된 복합센서장치들(100)에 관하여 상세히 알아본다. 하나의 작업공간(10)에는 여러 개의 복합센서장치들(100)이 서로 다른 위치에 배치되어 있다. 또한, 상기 복합센서장치들(100)은 하나의 작업공간(10) 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱한다. 이러한 복합센서장치들(100)은 화재, 폭발, 질식 등의 산업안전재해를 발생시키는 환경요소를 감지하는 역할을 한다. Hereinafter, the
도 2는 복합센서장치의 구성도를 나타낸다. 이러한 복합센서장치(100)는 자체 배터리부(130)에 의해 구동된다. 이는 상기 선박 내의 작업공간(10)이 주로 밀폐되거나 안전에 열악한 공간에 해당되며 상시전원이 공급되지 않는 곳이 대다수이기 때문이다.2 shows a configuration diagram of a composite sensor device. The
그리고, 상기 복합센서장치(100)는 그 탐지요소로서 산소, 온도, 습도, 조도, VOC(휘발성유기화합물), 적외선, 연기, 불꽃, 인체, 가스 중 적어도 하나를 감지하는 센서들(110)이 장착된다. 이러한 센서들(110)은 제어부(120)의 제어를 받으며 각 센서들(110)의 탐지된 센싱정보는 통신부(140)를 통해 외부로 무선 전송된다.The
여기서, 상기 복합센서장치(100)는 상술한 모든 종류의 센서들 중에서 전부 또는 일부의 센서만을 장착하여 동작된다. 이를 위해, 상기 복합센서장치(100)는 상기 산소, 온도, 습도, 조도, VOC, 적외선, 연기, 불꽃, 인체, 가스를 각각 감지하는 복수 개의 센서들이 소켓 형식으로 탈부착 가능하도록, 이에 대응되는 복수 개의 소켓들(미도시)을 구비하고 있다. 만약, 재해예측을 위해 사용 가능한 센서들 의 종류가 앞서 나열한 총 8가지라면, 상기 복합센서장치(100)에는 그에 대응되는 총 8개의 소켓이 기본적으로 구비되어 있는 것이다.Here, the
그런데, 상기 복합센서장치(100)의 주요 배터리 소모원인은 센서들(110)로 인한 것으로서, 센서(110)가 많이 부착될수록 에너지 소모가 많아진다. 또한, 배터리부(130)로 동작하는 복합센서장치(100)의 동작시간(Life time)은 제품의 성능지표로 매우 중요한 것이다. However, the main battery consumption cause of the
즉, 하나의 작업공간(10) 내에 서로 다른 위치에 설치되는 복합센서장치들(100)는 각각의 설치 위치에 대응되는(중요도가 높은) 탐지요소만을 센싱하도록 상기 복수 개의 센서들 중 선택된 센서들만 해당 소켓에 장착되도록 한다. 다시 말해서, 해당 복합센서장치(100)의 설치 위치에 대응되지 않는(중요도가 떨어지는) 센서는 해당 소켓으로부터 제거시켜 배터리부(130)의 불필요한 전력 소모를 줄이도록 한다. 물론, 이에 따르면, 센서의 교체 비용을 절감할 수 있고, 배터리부(130)의 교체에 소요되는 비용, 시스템 운영에 필요한 유지보수 비용 등을 크게 줄일 수 있는 이점이 있다. 더욱이, 복합센서장치(100)에는 모든 센서들에 대한 소켓들이 미리 마련되어 있기 때문에, 현 작업공간에서 사용이 완료된 이후에는 다른 작업공간에서 그에 대응되어 필요한 센서만을 자유자재로 부착하여 언제 어디서든 재이용할 수 있는 이점이 있다.That is, the
여기서, 상기 복합센서장치(100)에 장착될 센서들의 종류는, 상기 작업공간(10) 내의 복합센서장치(100)의 설치 위치에 따라 좌우되는 센서의 감지각, 감지거리, 중간 장애물, 또는 상기 탐지요소의 특성에 따라 결정된다. 이는 복합센서장 치(100)의 설치 위치에 따라 탐지요소들의 개별 중요도가 달라지기 때문이다.Here, the type of sensors to be mounted in the
예를 들어, 선박 건조 공정 중 도크/안벽공정을 위해 선박 내부의 용접 또는 도장 작업이 이루어지는 특정 작업공간(10)에서, 바닥 부분에 설치된 복합무선장치는 가스 센서의 중요도가 높고, 벽면 또는 천장 부분에 부착된 복합무선장치는 연기, 불꽃 센서의 중요도가 높아진다. 이러한 설치 위치에 따른 센싱요소의 중요도에 따라, 복합센서장치(100)에 장착되는 센서의 종류가 결정된다.For example, in a
도 3은 상기 복합센서장치의 설치예이다. 이러한 설치예는 화재, 폭발 감시를 위한 선박 내부의 특정 작업공간(10) 상에 무선센서장치들(1,2,3번 장치)을 설치한 예이다. 좌측, 우측, 그리고 우측 상단부에 있는 원통형의 구멍은 작업자들의 출입구(11)이며, 우측 상단부 출입구(11)의 사다리를 통해 작업자들이 작업공간(10) 내로 내려올 수 있다.3 is an example of installation of the composite sensor device. This installation example is an example of installing the wireless sensor devices (
이 작업공간(10)에는 총 3개의 복합센서장치들(100)(1,2,3번 장치)이 존재하며, 이들은 작업공간(10)의 바닥부(1번 장치)와, 중간부(2번 장치), 그리고 상단 출입구(3번 장치)에 각각 배치되어 있다. 3개의 복합센서장치(100)에는 산소, 온도, 습도, 조도, VOC, 적외선, 연기, 불꽃, 인체, 가스 센서가 장착되어 동작될 수 있는데, 그 중 설치위치에 따라 중요도가 높은 일부 센서만이 장착 또는 동작되도록 한다. There are three composite sensor devices 100 (
즉, 1번 장치가 설치된 작업장 바닥부의 경우, 작업자들의 주요 작업공간이기 때문에 산소 센서와 인체감지 센서의 중요도가 높으며, 또한 바닥에 가스가 찰 수 있으므로 VOC 센서와 가스 센서 또한 중요하다. 그리고, 2번 장치가 설치된 작 업장 중간부의 경우, 다른 설치 장소에 비해 센서의 시야각이 비교적 넓기 때문에 빛과 관련된 조도, 적외선, 불꽃 센서의 중요도가 높다. 3번 장치가 설치된 작업장 상단 출입구는 내부 공기가 외부로 빠져나갈 수 있는 통로로서 연기 센서의 중요도가 높다. 물론, 1~3번 장치에는 상기한 중요도가 높은 센서들을 개별 장착함과 더불어, 1~3번 장치에는 기본적인 탐지요소인 온도, 습도 센서가 모두 장착되도록 할 수 있다. 아래의 표 1은 상기의 예에 따라, 상기 복합센서장치 1~3 별로 센서의 장착 여부를 정리한 것이다.That is, in the case of the floor of the workplace where the
그런데, 하나의 복합센서장치(100)에서 송신한 탐지데이터(센싱정보)만으로 작업공간(10) 상의 재해를 분석하는 경우, 각 센서의 감지각, 감지거리, 중간 장애물, 또는 탐지대상의 특성 등의 이유로, 상기 하나의 복합센서장치(100)에 장착된 몇몇 센서는 정확한 측정이 곤란하거나 감지를 전혀 못하게 될 수 있다. 다시 말해서, 한 개의 복합센서장치(100)에 상기한 8 종류의 센서를 모두 장착하여 감지한다 하더라도, 상술한 이유에 따라 몇 가지 센서는 신뢰할 수 없는 측정값을 나타내게 된다.By the way, when analyzing the disaster on the
따라서, 해당 작업공간(10)에서의 설치 위치의 특성을 고려하여 여러 개의 복합센서장치들(100)을 서로 다른 위치에 설치하고, 이러한 복합센서장치들(100)이 송신한 개별 탐지데이터를 서로 통합하여 분석함으로써, 상기 해당 작업공간(10)에 대한 상황 판단의 정확성과 신뢰성을 더욱 높일 수 있게 된다.Therefore, in consideration of the characteristics of the installation position in the
더욱이, 앞서와 같이, 설치 위치에 따라 좌우되는 센서의 감지각, 감지거리, 장애물, 중요도에 따른 주요 탐지요소를 고려하여, 각각의 복합센서장치들(100)에 탑재될 센서를 선택적으로 장착함에 따라, 상기 배터리부(130)의 전력소모를 줄일 수 있고, 가장 최적의 센싱정보를 취득할 수 있다. Further, as described above, in consideration of the main detection elements according to the detection angle, detection distance, obstacle, importance of the sensor depending on the installation position, to selectively mount the sensor to be mounted on each of the
물론, 이외에도 상기 배터리부(130)의 소모를 줄이는 방법으로서, 상기 복합센서장치(100)의 소켓들에 상술한 모든 종류의 센서들이 장착되어 있는 상태에서, 일부 필요한 센서만 동작되도록 상기 종합관제수단(200)으로부터 각 센서의 동작 여부를 원격으로 제어 받는 방법도 있다.Of course, as a method of reducing the consumption of the
이하에서는, 상술한 내용을 바탕으로 하여, 상기 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법에 관하여 도 4 및 도 5를 참조로 하여 상세히 설명한다. 도 4은 본 발명의 실시예에 따른 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법의 흐름도이다. 도 5는 도 4의 방법을 위한 시스템의 구성도이다. 상기 시스템(200)은 설정부(210), 수신부(220), 조합부(230), DB부(240), 예측부(250), 전송부(260), 표시부(270)를 포함한다. 이러한 시스템(200)은 앞서 상술한 종합관제수단에 대응된다.Hereinafter, on the basis of the above-described contents, a method for predicting industrial safety disasters in the manufacturing industry using the spatial analysis will be described in detail with reference to FIGS. 4 and 5. 4 is a flowchart of a method for predicting industrial accidents in a manufacturing industry using spatial analysis according to an exemplary embodiment of the present invention. 5 is a schematic diagram of a system for the method of FIG. The
먼저, 하나의 작업공간(10) 내에 서로 다른 위치에 설치되어 각각의 설치 위치에 대응되는 탐지요소를 센싱하는 상기 복합센서장치들(100)의 목록 중에서, 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들(100)의 목록을 선택받아 상기 작업공간(10)에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정한다(S410).First, among the list of the
상기 각각의 복합센서장치들(100)의 설치 위치에 대응되는 탐지요소의 정의와 그 예시에 관해서는 앞서 상술한 바 있다. 그리고, 상기 DB부(240)에는 작업공간(10) 별로 설치된 복합센서장치들(100)의 목록 및 설치 위치에 관한 정보가 현장 도면이 서로 연계되어 저장되어 있을 수 있다. Definitions and examples of detection elements corresponding to the installation positions of the respective
이러한 S410단계에서는, 상기 작업공간(10)의 형태, 상기 작업공간(10) 내에 설치되어 있는 모든 복합센서장치들(100)의 개별 위치, 및 상기 설치되어 있는 복합센서장치들(100)의 목록을 상기 표시부(270)를 통해 그래픽 상에 표시하여 제공한다. In this step S410, the form of the
이러한 표시부(270)는 모니터 등의 화면 출력수단에 해당된다. 도 6은 상기 작업공간에 배치된 복합센서장치들(100)의 위치를 표시부(270)를 통해 화면으로 표시하는 예를 나타낸다. 좌측 그림은 실제 작업공간(10)의 정면도 상에서 보여지는 복합센서장치들(100)의 위치에 해당되고 우측 그림은 평면도 상에서 보여지는 복합센서장치들(100)의 위치에 해당된다.The display unit 270 corresponds to a screen output means such as a monitor. 6 illustrates an example of displaying the positions of the
그리고, 상기 S510단계예서는 표시부(270) 상에 표시되는 복합센서장치들(100)의 목록 중에서 공간적 분석에 적용할 복합센서장치들(100)의 목록을 상기 설정부(210)를 통해 관리자로부터 선택받아, 이를 상기 작업공간(10)에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정한다. 도 6의 우측에는 선택된 장치들의 목록이 표시되어 있다. 예를 들어, 하나의 작업공간(10) 내에 복합센서장치 1,2,3이 있다면, 이들 중 일부 또는 전부의 목록을 상기 관리자로부터 선택받아, 해당 작업공간에 대한 공간분석대상 그룹으로 설정할 수 있다. In the step S510, the list of the
이러한 S410단계는 선박 내의 각각의 작업공간들에 대해 수행될 수 있다. 즉, 작업공간1, 작업공간2, ... 작업공간N을 포함한 각각의 작업공간에 대하여, 상기의 공간분석대상 그룹을 작업공간마다 개별적으로 설정할 수 있다.This step S410 may be performed for each workspace in the vessel. That is, for each
이후에는, 상기 작업공간(10) 내의 복합센서장치들(100)로부터 전송된 각각의 센싱정보를 상기 시스템(200)의 수신부(220)를 통해 수신한다(S420). 이를 위해, 상기 복합센서장치들(100)은 각각의 센싱정보를 상기 시스템(200) 측으로 설정된 주기로 전송한다.Thereafter, the sensing information transmitted from the
또한, 상기 수신부(220)는 상기 센싱정보를 전송한 해당 복합센서장치(100)가 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는지의 여부를 판단한다. 이는, 상기 공간분석대상 그룹에 해당되지 않는 복합센서장치의 경우는 상기 공간적 분석을 통한 재해 예측의 대상에 포함되지 않기 때문이다.In addition, the receiver 220 determines whether the corresponding
그리고, 상기 작업공간(10) 내의 복합센서장치들(100)과 상기 수신부(220) 사이에는 이들의 원활한 통신을 위하여 별도의 중계수단이 배치될 수 있다. 이러한 중계수단은 선박의 내부 또는 외부에 다수 개로 위치할 수 있다.In addition, separate relay means may be disposed between the
다음, 상기 복합센서장치들(100)로부터 설정된 주기로 전송되는 상기 센싱정보를 상기 복합센서장치(100) 별로 DB부(240)에 저장한다(S430). 상기 복합센서장치들(100)은 자신의 센싱정보를 고유식별코드와 연계하여 전송하며, 상기 DB부(240)는 이러한 고유식별코드를 바탕으로 복합센서장치(100) 별로 센싱정보를 저장한다.Next, the sensing information transmitted from the
그리고, 상기 조합부(230)를 통해, 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들(100)의 센싱정보를 추출하고 서로 조합하여 상기 작업공간 내의 재해 예측을 위한 데이터를 생성한다(S440). Then, through the combination unit 230, the sensing information of the
이러한 S440단계에서 상기 조합부(230)는, 상기 재해 예측을 위한 데이터를 생성하기 위하여, 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 각각의 복합센서장치들(100)에 대한 '최근 센싱정보'를 상기 DB부(240)로부터 추출하고 서로 조합하여 생성한다. In this step S440, the combination unit 230, in order to generate the data for the disaster prediction, the 'recent sensing information' for each of the
더 상세하게는, 상기 최근 센싱정보란, 상기 복합센서장치들(100)로부터 설정된 주기로 전송되어 상기 DB부(240)에 수집된 센싱정보들 중에서, 현재로부터 설정된 시간(ex, 10분) 이내의 기간에 수집된 최근의 모든 센싱정보를 포함한다. 예를 들어, 상기 공간분석대상 그룹에 속하는 복합센서장치들의 센싱정보 중, 현재로부터 10분 전의 값, 혹은 10분 전 내지 현재의 값을 모두 이용하여 상기 데이터를 생성하는 것이다. More specifically, the latest sensing information is transmitted within a set period from the
이렇게 '최근 센싱정보'를 이용하는 이유는, 상기 재해 예측 방법이 현재의 센싱정보를 바탕으로 앞으로 예견되는 재해를 예측하기 위한 것이며, 몇 시간 전 혹은 며칠 전의 센싱정보는 현재 상황의 재해 예측에 크게 의미가 없기 때문이다. 예를 들면, 상기 작업공간(10) 내의 복합센서장치들(10) 중 복합센서장치 1의 작동에 문제(ex, 작동오류, 고장, 배터리 방전)가 발생하여 센싱정보의 전송이 불가능한지 12시간이 경과한 경우에는, 가장 마지막으로 전송된 12시간 전의 데이터는 현재 상황에 대한 실시간적인 재해 예측을 위한 데이터로 활용될 수 없는 것이다. 설사 활용이 되더라도 예측 결과에 정확도 및 신뢰도가 떨어지게 되어, 재해 위험인 경우를 위험이 없는 경우로 혹은 그 반대의 경우로 잘못된 예측을 수행하게 된다.The reason for using 'recently sensing information' is that the disaster prediction method is for predicting a disaster predicted in the future based on the current sensing information, and the sensing information of a few hours or a few days ago is significantly used for predicting a disaster of the current situation. Because there is no. For example, 12 hours after a problem (ex, operation error, failure, battery discharge) occurs in the operation of the
한편, 상기 S440단계에서는, 상기 공간분석대상 그룹에 해당하는 복합센서장치들(100)로부터 수집된 탐지요소 중에서, 상기 산소, 온도, 습도, 조도, VOC, 가스 감지에 관한 탐지요소는 해당 센싱정보의 최대값 또는 최소값 정보를 이용하여 상기 데이터를 생성한다. 예를 들어, 표 1의 경우와 같이 상기 복합센서장치 1,2,3 모두 온도 센서가 있는 경우, 최근에 이들(복합센서장치 1,2,3)로부터 센싱된 모든 센싱정보들을 통합하여, 통합된 센싱정보들 중에서 감지 온도의 최대값 또는 최소값 정보만이 상기 재해 예측을 위한 데이터의 생성에 이용된다. 물론, 복합센서장치 1에만 온도 센서가 있다면, 이 복합센서장치 1에서 감지된 온도 센서의 최근 센싱값 중에서 최대값 또는 최소값 정보가 상기 재해 예측용 데이터의 생성에 반영된다.On the other hand, in step S440, among the detection elements collected from the
또한, 상기 적외선, 연기, 불꽃, 인체 감지에 관한 탐지요소는 해당 센싱정보의 센싱값 여부를 이용하여 상기 데이터를 생성한다. 여기서, 센싱값의 여부란, 감지된 센싱정보가 각각의 탐지요소별로 설정된 임계치 범위를 이탈하는지의 여부에 따라 결정될 수 있다. 표 1의 경우를 예를 들면, 복합센서장치 1,2에는 연기 센서가 없지만, 복합센서장치 3에는 연기 센서가 있다. 상기 복합센서장치 1,2에 연기 센서가 없는 것과는 무관하게, 상기 복합센서장치 3으로부터 전송받은 연기에 관한 센싱값 여부가 해당 작업공간(10)의 재해 예측을 위한 데이터 생성에 즉각 반영되는 것이다.In addition, the detection element for detecting the infrared, smoke, flame, human body generates the data by using the sensing value of the corresponding sensing information. The sensing value may be determined based on whether the sensed sensing information deviates from a threshold range set for each detection element. For example, in the case of Table 1, there is no smoke sensor in the
물론, 복합센서장치 1,3에 모두 연기 센서가 있는 경우, 복합센서장치 3에서만 연기가 감지되더라도 각 장치별로 OR 연산을 통해 연기가 감지된 것으로 판단하여 상기 재해 예측용 데이터의 생성에 이용된다. 즉, 센싱값 자체가 아닌, 센싱값의 여부가 재해 예측에 즉각 반영되는 탐지요소인 상기 적외선, 연기, 불꽃, 인체 감지의 경우에는, 해당 공간분석대상 그룹 내의 복합센서장치들(100) 중 어느 한 장치에서만 감지되어도 OR 연산을 통해 해당 요소가 탐지된 것으로 판단하는 것이다.Of course, if there is a smoke sensor in the
표 2는 공간적 분석에 이용되는 센싱정보의 조합 테이블을 나타낸다. 산소(O2), 온도(Temp), 습도(Humid), 조도(Bright), VOC,, 가스(GAS) 감지에 관한 값은 최소값과 최대값이 조합에 이용되고, 상기 적외선(PIR), 연기(Fume), 불꽃(Flame), 인체(Human) 감지는 센싱값 존재 여부가 조합에 반영됨을 알 수 있다.Table 2 shows a combination table of sensing information used for spatial analysis. Oxygen (O2), temperature (Temp), humidity (Humid), roughness (Bright), VOC, gas (GAS) detection values for the minimum and maximum values are used in combination, the infrared (PIR), smoke ( Fume, Flame, Human detection can be seen that the presence of the sensing value is reflected in the combination.
이후에는, 상기 조합된 재해 예측을 위한 데이터를 분석하여 상기 작업공간(10) 내의 화재, 폭발, 질식에 관한 재해를 예측한다(S450). 이러한 재해 예측을 위한 데이터의 분석은 상기 테이블의 값을 이용하여 이루어질 수 있다. Thereafter, by analyzing the data for the combined disaster prediction to predict the disaster of fire, explosion, suffocation in the workspace (S450). Analysis of data for such a disaster prediction may be performed using the values of the table.
또한, 상기 재해 예측을 위한 데이터 분석 방식은 다양한 방식이 적용될 수 있는데, 예를 들면 본 출원인에 의한 특허출원 제10-2007-0140529호에 개시된 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘 방식이 사용될 수 있다. 이러한 휴리스틱 알고리즘은 각 센싱요소별 정규화 과정 및 가중치 부여를 통해 재해예측의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 보다 정확한 예측결과의 통보 및 그에 따른 신속한 대응이 가능하도록 하는 이점이 있다.In addition, various methods may be applied to the data analysis method for the disaster prediction, for example, the heuristic algorithm method disclosed in Patent Application No. 10-2007-0140529 by the present applicant may be used. Such a heuristic algorithm can improve the reliability of disaster prediction through the normalization process and weighting for each sensing element, and has the advantage of enabling more accurate notification of prediction results and prompt response accordingly.
물론, 상술한 휴리스틱 알고리즘 이외에도 상황분석패턴을 적용할 수 있다. 이러한 패턴은 상기 재해 분석을 위해 미리 DB부(240)에 등록될 수 있다. Of course, in addition to the heuristic algorithm described above, the situation analysis pattern can be applied. Such a pattern may be registered in advance in the DB unit 240 for the disaster analysis.
도 7은 재해 분석에 이용될 패턴 등록의 화면 예를 나타낸다. 도 7은 선박 내의 특정 작업공간(10)(NO1. 탱크; 1번탱크)에 대하여 1238번 패턴이 등록된 예를 나타낸다. 또한, 상기 1번 탱크 내부에서 상기 공간분석대상 그룹으로 설정된 복합센서장치들(100)의 목록은 고유넘버(01902,01903,01904,01905,01906)로서 함께 표시된다. 7 shows an example of a screen of pattern registration to be used for disaster analysis. FIG. 7 shows an example in which
도 8은 도 7에 적용된 상기 1238번의 패턴의 정보이다. 이 패턴을 요약하면, 상기 S440단계를 통해 조합되어 생성된 데이터를 분석한 결과, 산소농도가 165% 이하이고, 온도가 250℃ 이상이고, 조도가 1000 lx 이상이고, 적외선, 연기, 불꽃, GAS가 모두 0초 이상으로 감지되면, 재해 종류로서 질식을 예측하고, 이 질식에 관한 경고 등급을 발령하게 된다. 이러한 상황분석 패턴 적용은 본 출원인에 의한 특허출원 제10-2008-0040580호에 보다 상세하게 개시되어 있다.FIG. 8 is information of the
상기와 같이, 휴리스틱 알고리즘 또는 패턴 분석을 통해 재해를 분석한 이후에는, 상기 작업공간(10)에 대한 재해 예측의 결과를 통보한다. 이러한 통보는 예를 들어, 문자메시지, 이메일, 경고 알람, 진동 등의 형태로 상기 휴대단말기(300), 관리자단말기(400), 복합센서장치(100), 상황알림장치(600)에 각각 전송된다. 이를 통해, 재난 발생시 신속한 대응이 가능하도록 하고, 그에 따른 인명 및 재산 피해를 줄일 수 있게 한다.As described above, after analyzing the disaster through the heuristic algorithm or the pattern analysis, the result of the disaster prediction for the
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능한 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely exemplary and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 산업안전재해 예측을 위하여 산업 현장의 각 작업공간에 복합센서장치들이 배치된 예를 나타낸다. 1 illustrates an example in which multiple sensor devices are disposed in each workspace of an industrial site for predicting an industrial safety accident according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 복합센서장치의 구성예이다.2 is a configuration example of a composite sensor device according to an embodiment of the present invention.
도 3은 복합센서장치의 설치예이다.3 is an example of installation of a composite sensor device.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른 공간적 분석을 이용한 제조업의 산업안전재해 예측 방법의 흐름도이다. 4 is a flowchart of a method for predicting industrial accidents in a manufacturing industry using spatial analysis according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 5는 도 4의 방법을 위한 시스템의 구성도이다.5 is a schematic diagram of a system for the method of FIG.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 작업공간에 배치된 복합센서장치들의 위치를 화면으로 표시하는 예이다.6 is an example of displaying the position of the complex sensor devices arranged in the workspace according to an embodiment of the present invention on the screen.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 재해 분석에 이용될 패턴 등록의 예를 나타낸다.7 shows an example of pattern registration to be used for disaster analysis according to an embodiment of the present invention.
도 8은 도 7에 적용된 패턴의 정보를 나타낸다.8 illustrates information of the pattern applied to FIG. 7.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 간단한 설명 >BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG.
10: 작업공간 20: 종합관제실10: Work space 20: General control room
100: 복합센서장치 200: 종합관제수단100: composite sensor device 200: total control means
210: 설정부 220: 수신부210: setting unit 220: receiving unit
230: 조합부 240: DB부230: combination unit 240: DB unit
250: 예측부 260: 전송부250: prediction unit 260: transmission unit
270: 표시부270: display unit
Claims (12)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090132297A KR101102488B1 (en) | 2009-12-29 | 2009-12-29 | Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090132297A KR101102488B1 (en) | 2009-12-29 | 2009-12-29 | Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20110075754A KR20110075754A (en) | 2011-07-06 |
KR101102488B1 true KR101102488B1 (en) | 2012-01-05 |
Family
ID=44915709
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020090132297A KR101102488B1 (en) | 2009-12-29 | 2009-12-29 | Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101102488B1 (en) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101644157B1 (en) * | 2014-10-24 | 2016-07-29 | 삼성중공업 주식회사 | Gas and flame detector |
KR101658734B1 (en) * | 2015-07-17 | 2016-09-23 | 한국광물자원공사 | Integrated safety management apparatus suitable for safety management in underground mine tunnel and radio shadow area |
KR20190026163A (en) * | 2017-09-04 | 2019-03-13 | 주식회사 그리드위즈 | Apparatus for managing safety |
KR20210050711A (en) | 2019-10-29 | 2021-05-10 | 오토아이티(주) | Apparatus and method for safety condition prediction of industrial site based on image |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100846829B1 (en) * | 2007-02-28 | 2008-07-16 | 울산광역시 | System for monitoring industrial disaster in the manufacturing industry |
-
2009
- 2009-12-29 KR KR1020090132297A patent/KR101102488B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100846829B1 (en) * | 2007-02-28 | 2008-07-16 | 울산광역시 | System for monitoring industrial disaster in the manufacturing industry |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20110075754A (en) | 2011-07-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101697935B1 (en) | System for Controlling Smart Fire | |
KR101796945B1 (en) | Aspirating environmental sensor with webserver and email notification | |
KR101526938B1 (en) | Realtime Warn System for using a Safety Management in field and Drive Method of the Same | |
US20070241866A1 (en) | Wireless service tool for automated protection systems | |
CN112000156B (en) | Power-off method, device and system of intelligent household appliance and computer readable storage medium | |
US20090273470A1 (en) | Environmental monitoring and control system | |
US20070241878A1 (en) | Technician Communications for Automated Building Protection Systems | |
KR100936265B1 (en) | Portable sensor for monitoring industrial disaster in the manufacturing industry | |
KR101391302B1 (en) | Addressable automatic fire alarm system | |
KR101902958B1 (en) | Module type multi-functional integrated sensor | |
US10885763B2 (en) | Sensing technologies in alarm devices | |
KR101102488B1 (en) | Method for estimating industrial disaster using space analysis and system for thereof | |
KR20160049558A (en) | Monitoring system of Indoor air quality | |
JP7249380B2 (en) | Fire prevention system and fire detector | |
KR101775489B1 (en) | Monitoring system of power supply apparatus for fire fighting equipment | |
KR20130094097A (en) | Address type wire and wireless fire alarm system | |
JP2007018240A (en) | Evacuation guide system | |
JP6641176B2 (en) | Security service support system and security device | |
KR100632445B1 (en) | Monitoring system for a fire location and shelter path using wireless communications | |
KR101750747B1 (en) | Electronic fire detector by bluetooth ibeacon transmitter and receiving system | |
KR102489359B1 (en) | A system for monitoring within-state of batteries store racks by using combined fire detectors that is possible to expand sensors | |
JP2019145005A (en) | Alarm system and centralized monitoring system | |
KR20110108038A (en) | Fire monitoring system for p-type control panel capable of on-site setup management | |
KR100995138B1 (en) | Emergency conditions perception system and the method | |
CN111398535A (en) | Underground garage carbon monoxide concentration monitoring system and method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20141229 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20151228 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20161226 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20171228 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20191230 Year of fee payment: 9 |