KR101742770B1 - 사물정보센서 및 사물인터넷기반 설비 주변 위험감지 및 제어방법 - Google Patents

Abstract

사물정보센서 및 사물인터넷기반 설비 주변 위험감지방법이 개시된다. 설비 주변 위험감지방법은 다수의 객체에 부착된 센서로부터 상기 객체의 정보를 수집하는 단계, 상기 다수의 객체에 구비된 사물인터넷을 이용하여 다수의 설비 주변 위험발생을 모니터링하는 단계, 및 위험 발생 가능성이 기설정된 확률 이상으로 감지되는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계를 포함한다.

Description

사물정보센서 및 사물인터넷기반 설비 주변 위험감지 및 제어방법 {MONITORING AND CONTROL METHOD FOR DETECTING DANGER AROUND FACILITIES USING OBJECT SENSOR AND INTERNET OF THINGS}

본 발명은 사물정보센서 및 사물인터넷기반 설비 주변 위험감지방법에 관한 것으로 특히, 사물정보센서 및 IoT 기반으로 설비 주변의 위험을 감지하고, 감지된 위험을 제어하는 방법에 관한 것이다.

본 발명은 미래창조과학부의 신산업창출을 위한 SW융합기술고도화 기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다.

부처명 : 미래창조과학부

연구관리전문기관 : 정보통신산업진흥원

연구사업명 : 신산업창출을 위한 SW융합기술고도화 기술개발사업

연구과제명 : 중소 뿌리산업 산업안전 예방 및 대응을 위한 IoT기반 지능형 웨어러블 시스템 핵심기술 개발

기여율 :1/1

주관기관 : ㈜익스트리플

연구기간 : 2015. 04. 01 ~ 2016. 02. 29

사물인터넷은 사람, 사물, 프로세스 등 모든 것이 인터넷으로 연결되어 정보가 생성, 수집, 공유, 활용되는 미래 네트워크 기술을 의미한다. 최근 사물인터넷을 활용한 산업재해 방지 기술에 대한 연구도 진행되고 있다.

산업의 고도화, 복잡화, 기계화, 대형화로 인한 산업재해 발생빈도가 높아지고 있고, 사회적으로 안전 불감증이 만연한 상태이므로, 산업재해로 인한 경제적 손실액과 부상 및 사망하는 근로자의 수가 점차 늘어나고 있다. 또한, 산업재해 유형별 현황에 있어서도 전도, 협착, 추락, 충돌, 낙하 등 5대 재해가 전체의 약 70%를 차지하고 있는 실정이다.

이에, 산업현장에서는 최첨단 기술을 융합하여 산업현장에서 발생되는 재해를 사전에 예측하고, 작업자의 사고를 미연에 방지하며, 사고 발생 시 상황별, 유형별로 빠른 대응이 가능한 종합적인 산업안전 관리체계를 개발 및 확립 할 필요성이 증대하고 있다.

따라서, 각종 센서 기술 등 기반으로 산업현장에서의 산업재해를 예방하기 위한 기술들이 개발되고 있으나, 이러한 종래의 기술은 고도화, 복잡화된 현재의 산업현장에서 적용하기 어려울 뿐 아니라, 근로자와 산업기기 간의 지능형, 능동형 소통이 되지 않으므로, 근로자의 순간의 실수로 만들어지는 위기상황에 따른 적절한 사고예측을 하는데 한계가 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, 종래에는 한국등록특허 제10-0779727호에서 RFID를 이용한 작업장 안전관리 시스템 및 그 방법에 대해 기술하고 있으나, 상기 문헌에 서술된 바와 같이, RFID태그와 CCTV를 통해 위험상황을 수신하고 스피커, 라이트, 경광등에 위험알람을 하는 방식의 단일방향 네트워크를 통해 안전관리를 하므로 각 객체간의 유기적인 사고 대응이 어렵고, 순간의 실수로 발생 될 수 있는 산업재해의 다양한 경우의 수에 적절하게 대응 되지 못하는 한계가 있어, 최근의 발달된 정보통신기술을 기반으로 산업재해 발생을 보다 정확하게 감지하고 이를 제어할 수 있는 기술에 대한 연구의 필요성이 있다.

본 발명은 주변 설비의 위험발생을 모니터링하고 위험 발생 가능성이 큰 경우 위험상황의 회피안을 제시함으로써, 일정 확률 이상의 위험발생 상황에 대하여 보다 신속한 판단과 제어가 가능한 설비 주변 위험감지방법을 제공한다.

본 발명은 현재 이동 경로의 누적좌표를 활용한 예상 이동 경로와 일정기간 동안 축적된 행동패턴에 따른 예상 이동 경로를 각각 분석하여 위험 발생 가능성이 큰 경우 위험상황의 발생 예상시간에 따른 단계적 회피안을 제시함으로써, 사용자의 동선상의 위험상황 발생을 회피하는 설비 주변 위험감지방법을 제공한다.

본 발명은 주변 사물을 탐색하여 사각이 발생하는 경우 사각에서 동작하는 객체에 대한 위험상황의 회피안을 제시함으로써, 사각으로 인하여 발생하는 위험발생 상황을 회피하는 설비 주변 위험감지방법을 제공한다.

본 발명은 사용자의 위험상황 발생시 위험상황을 주변 객체들에게 전달함으로써, 사용자의 위험상황 조기발견시간 및 후속조치시간을 단축하는 설비 주변 위험감지방법을 제공한다.

본 발명의 일실시예에 따른 설비 주변 위험감지방법은, 다수의 객체에 부착된 센서로부터 상기 객체의 정보를 수집하는 단계, 상기 다수의 객체에 구비된 사물인터넷을 이용하여 다수의 설비 주변 위험발생을 모니터링하는 단계 및 상기 모니터링하는 단계에서 위험 발생 가능성이 기설정된 확률 이상으로 감지되는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계를 제공한다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 객체의 정보를 수집하는 단계에서는 기설정된 시간주기마다 각 객체의 위치를 좌표값으로 누적하여 저장하고, 상기 모니터링하는 단계에서는 상기 각 객체의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고, 각 객체들간의 좌표값 기반 예상 이동 경로가 중첩될 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출할 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 위험발생을 모니터링하는 단계에서는 상기 각 객체에 대한 기설정된 시간 동안의 이동 경로를 패턴화하여 행동패턴기반 예상 이동 경로를 산출하고, 상기 좌표값 기반 예상 이동 경로와 상기 행동패턴기반 예상 이동 경로 모두에 대한 각 객체별 중첩 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출하며, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계에서는 상기 각 예상 이동 경로에 대한 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시할 수 있다.

본 발명의 일측면에 따르면, 위험방향을 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계에서는 사고예상시간이 현재 시간으로부터 10초 이후인 경우, 사고예상지점을 광원으로 표시하여 위험을 경고하고, 사고예상시간이 현재 시간으로부터 5초 이상 10초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우, 경고음이 발생시키며, 사고예정시간이 현재 시간으로부터 5초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우, 위험 물체 접근방향 및 위험회피 방향을 소리로 제시한다.

본 발명의 일측면에 따르면, 상기 객체의 정보를 수집하는 단계에서는 기준 객체 별로 주변 20미터 이내에 위치하는 주변 객체의 가시형상정보를 수집하고, 상기 위험발생을 모니터링하는 단계에서는 상기 가시형상정보를 기저장된 주변 객체의 형상정보와 비교하여 일치하지 않은 부분이 60퍼센트 이상일 때, 상기 주변 객체는 상기 기준 객체의 사각에 있다고 판단할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 주변 설비의 위험발생을 모니터링하고 위험 발생 가능성이 큰 경우 위험상황의 회피안을 제시함으로써, 일정 확률 이상의 위험발생 상황에 대하여 보다 신속한 판단과 제어가 가능한 설비 주변 위험감지방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 좌표값 기반 예상 이동 경로와 행동패턴기반 예상 이동 경로를 산출하여 각 예상 이동 경로에 대한 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 설비 주변 위험감지방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 사고예상시간이 현재 시간으로부터 10초 이후인 경우 사고예상지점을 광원으로 표시하여 위험을 경고하고, 현재 시간으로부터 5초 이상 10초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우 경고음이 발생시키며, 현재 시간으로부터 시간으로부터 5초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우 위험 물체 접근방향 및 위험회피 방향을 소리로 제시하는 설비 주변 위험감지방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 객체별로 주변에 가시형상정보를 수집하여 사각에 있는 다른 객체에 대한 경고하는 설비 주변 위험감지방법이 제공된다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 주변 위험감지방법을 나타내는 동작 흐름도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 좌표값에 의한 예상 이동 경로 그래프.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 행동패턴에 의한 예상 이동 경로 그래프.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 통합 예상 이동 경로 경로 그래프.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사각에 위치한 객체 탐색방법을 도식한 도면이다.

이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 설비 주변 위험감지방법을 나타내는 동작 흐름도이다.

도 1을 참고하면, 설비 주변 위험감지방법은 다수의 객체에 부착된 센서로부터 상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110), 상기 다수의 객체에 구비된 사물인터넷을 이용하여 다수의 설비 주변 위험발생을 모니터링하는 단계(120), 및 위험 발생 가능성이 기설정된 확률 이상으로 감지되는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)를 포함한다.

상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서는, 기설정된 시간주기마다 각 객체의 위치를 좌표값으로 누적하여 저장하고, 객체의 주변사물을 탐색하여 객체 주변의 정보를 수집한다.

상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서는, 상기 각 객체의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고, 각 객체들간의 좌표값 기반 예상 이동 경로가 중첩될 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출하는 것을 특징으로 하는 설비 주변 위험감지방법이다.

상기 각 객체에 대한 기설정된 시간 동안의 이동 경로의 위치를 통한 방정식을 산출하여 상기 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고 상기 각 객체에 대한 기설정된 시간 동안의 이동 경로를 패턴화하여 행동패턴기반 예상 이동 경로를 산출하고, 상기 좌표값 기반 예상 이동 경로와 상기 행동패턴기반 예상 이동 경로 모두에 대한 각 객체별 중첩 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출한다.

상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는, 상기 각 예상 이동 경로에 대한 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 것을 특징으로 하는 설비 주변 위험감지방법이다.

상기 좌표값 기반 예상 이동 경로 및 행동패턴기반 예상 이동 경로에 대한 좌표비교를 통하여 좌표가 중첩되는 부분을 위험발생 가능성으로 판정하고, 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우 상기 위험상황의 회피안을 제시하거나 위험상황에 대한 경고를 전달하여 사용자가 회피할 수 있도록 한다.

이하에서는 상기와 같은 기능을 구현하기 위한 사물정보센서 및 사물인터넷기반 설비 주변 위험감지방법 의 세부 구성 및 실시예를 보다 상세하게 설명한다.

<실시예 1>

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 좌표값에 의한 예상 이동 경로 그래프를 나타낸 도면이다.

도 2를 참고하면, 산업현장의 설비들은 일반적으로 공장과 같은 공간 내에 위치하고 있는 경우가 다수이므로 직사각형 공장의 예를 들어 설명한다. 상기 공장의 남서쪽 모서리 부분을 좌표상의 원점(210)으로 설정하고 상기 원점(210)을 중심으로 공장의 오른쪽 방향이 X축, 위쪽방향을 Y축으로 설정하면 각각의 객체의 위치추적이 가능하다. 객체에 부착되는 위치센서로부터 객체의 위치식별이 가능하므로, 식별된 상기 객체의 위치에 기초하여 좌표값을 추출하고, 상기 추출한 좌표값을 저장하며, 누적된 좌표값을 이용하여 현재 동작하고 있는 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고 데이터로 활용할 수 있다.

상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서 수집한 정보에 따르면, 지게차는 13시에 원점(210)에 위치하고, 작업자는 좌표점(220)에 위치해있다. 13시부터 30분간 상기 지게차는 도 2의 원점에서 시작한 실선그래프의 움직임(200)을 보였고, 상기 작업자는 (220)에서 시작한 실선그래프의 움직임(201)을 보였다. 상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서 30분간의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하면, 상기 지게차의 예상 이동경로는 우측 상단으로 상승하는 점선(230)으로 예측되었고, 상기 작업자는 우측 하단으로 하강하는 점선(240)으로 예측되었고, 상기 지게차와 상기 작업자가 13시 35분에 접촉이 예상(250)되는 것을 알 수 있다. 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 위험상황이 예상되었으므로 상기 지게차 및 상기 작업자에게 위험상황을 제시하고, 회피안을 제시하게 된다.

<실시예 2>

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 행동패턴에 의한 예상 이동 경로 그래프를 나타낸 도면이다.

도 3을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서는 설비주변의 기설정된 공간을 좌표값으로 변환하고, 기설정된 시간주기마다 각 객체의 위치를 좌표값으로 누적하여 저장하고, 상기 모니터링하는 단계(120)에서는 상기 각 객체의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고, 각 객체들간의 좌표값 기반 예상 이동 경로가 중첩될 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출한다.

상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서 수집한 정보에 따르면, 지게차는 13시에 원점(210)에 위치하고, 작업자는 좌표점(220)에 위치해있다. 13시부터 30분간 상기 지게차는 도 2의 원점에서 시작한 실선그래프(200)의 움직임을 보였고, 상기 작업자는 (220)에서 시작한 실선그래프(201)의 움직임을 보였다. 상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서 한 달간의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 행동패턴 기반 예상 이동 경로를 산출하면, 상기 지게차의 예상 이동경로는 우측으로 이동하다 우측 상단으로 상승하는 점선(310)으로 예측되었고, 상기 작업자는 우측으로 이동하는 점선(320)으로 예측되었고, 상기 지게차와 상기 작업자가 13시 50분에 접촉이 예상(330)되는 것을 알 수 있다. 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 위험상황이 예상되었으므로 상기 지게차 및 상기 작업자에게 위험상황을 제시하고, 회피안을 제시하게 된다.

<실시예 3>

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 통합 예상 이동 경로 그래프를 나타낸 도면이다.

도 4를 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서는 상기 각 객체에 대한 기설정된 시간 동안의 이동 경로를 패턴화하여 행동패턴기반 예상 이동 경로를 산출하고, 상기 좌표값 기반 예상 이동 경로와 상기 행동패턴기반 예상 이동 경로 모두에 대한 각 객체별 중첩 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출하며, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 상기 각 예상 이동 경로에 대한 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우, 상기 위험상황의 회피안을 제시한다.

상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서 수집한 정보에 따르면, 지게차는 13시에 원점(210)에 위치하고, 작업자는 좌표점(220)에 위치해있다. 13시부터 30분간 상기 지게차는 도 2의 원점에서 시작한 실선그래프(200)의 움직임을 보였고, 상기 작업자는 (220)에서 시작한 실선그래프(201)의 움직임을 보였다. 상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서 한 달간의 누적된 좌표값 및 30분간 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로 및 행동패턴 기반 예상 이동 경로를 산출하면, 상기 지게차와 상기 작업자는 도 4와 같이 예측되었고, 상기 지게차와 상기 작업자가 13시 35분(250), 13시 40분(410), (420), 13시 50분(330)에 접촉이 예상되는 것을 알 수 있다. 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)는 각 시간별 위험상황이 예상되었으므로 상기 지게차 및 상기 작업자에게 시간별 위험상황을 제시하고, 회피안을 제시하게 된다.

또한, 상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 사고예상시간이 현재 시간으로부터 10초 이후인 경우 사람이 자각할 시간이 있으므로 레이저나 라이트 등의 광원으로 주변객체의 동작이나, 접근해오는 차량 등의 방향을 표시하여 사람에게 접근해오는 위험방향을 알리고, 사고예상시간이 현재 시간으로부터 5초 이상 10초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우 시간이 비교적 짧아 상황을 인지하지 못한 시간으로 판단하고 경고음을 울려 사고위험이 있다는 것을 인지시키고, 사고예정시간이 현재 시간으로부터 5초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우 시계방위법으로 위험 물체 접근방향 및 위험회피 방향을 녹음된 소리나 사전 약속된 소리로 회피방향을 제시하여 사용자가 회피할 수 있도록 한다. 회피방향을 제시하는 이유는 경고를 인지하였을 때, 단순경고를 듣는 것 보다 직접적인 회피방법을 전달 받았을 때 회피속도가 빠르다는 것이 연구를 통해 입증된 바, 사람의 회피시간을 단축시켜 보다 효과적으로 위험회피를 제시할 수 있다.

<실시예 4>

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사각에 위치한 객체 탐색방법을 도식한 도면이다.

도 5를 참고하면, 도 5의 작업자 주변은 상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서 작업자(510) 주변 20미터 이내에 위치하는 주변 객체의 가시형상정보를 음파, 레이저, 적외선 등의 방식으로 탐색 및 수집(540)한다.

상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서는 상기 탐색된 가시형상정보를 기저장된 주변 객체의 형상정보와 비교 분석한다. 상기 주변 객체가 기둥이나 자재 등의 구조물(520)에 의해서 가려져 사각이 발생하면, 상기 작업자(510)는 상기 객체(530)의 움직임을 인지 하지 못하는 상황이 생기고 사고가 발생할 수 있기 때문에 상기 위험발생을 모니터링 하는 단계(120)는 객체의 형상정보와 비교 분석하여 객체의 형상이 구조물 등에 가려서 일치하지 않은 부분(532)이 60퍼센트 이상이 되면 상기 주변 객체는 상기 기준 객체의 사각에 있다고 판단한다.

상기 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 상기 작업자 및 사각에 위치한 객체에게 위험상황을 인지 할 수 있도록 경고를 전파하고 회피방향을 제시한다.

<실시예 5>

본 발명의 일실시예에 따른 상기 객체정보 수집단계(110)에서는 위치, 진동, 소리를 측정하여 상기 객체에 이상을 알리고 다른 객체들이 찾을 수 있는 기능을 더 포함할 수 있다.

상기 위험발생을 모니터링하는 단계(120)에서 상기 객체의 정보를 수집하는 단계(110)에서 수집한 정보를 기반으로 1분 이상 움직임이 없거나 2초이내의 위치하강, 상기 객체의 위치에서 현장의 평균진동보다 높게 설정된 값 이상의 진동발생 및 상기 객체의 위치에서 발생하는 현장의 평균 소음보다 높게 설정된 데시벨 이상의 소음이 발생했을 때 이상이 생겼다고 판단한다.

상기 위험상황의 회피안을 제시하는 단계(130)에서는 상기 객체정보에 이상이 생겼다고 판단되면, 상기 객체정보가 자력으로 위험을 회피할 수 없고 방치될 가능성이 높으므로 상기 객체의 사물인터넷을 통하여 문제가 생겼음을 비상음 등으로 알리고, 주변 다른 객체의 상기 사물인터넷을 통하여 이상이 발생한 상기 객체의 위치를 레이저 등의 광원으로 표시하여 상기 객체를 찾아 구급요청을 하거나 이동을 시키는 등의 구조활동을 할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른, 설비 주변 위험감지 및 제어 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 본 발명의 일실시예는 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 일실시예는 상기 설명된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 따라서, 본 발명의 일실시예는 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

110 : 객체의 정보를 수집하는 단계
120 : 위험발생을 모니터링하는 단계
130 : 위험상황의 회피안을 제시하는 단계

Claims (5)

1. 다수의 객체에 부착된 센서로부터 상기 객체의 정보를 수집하는 단계;
   상기 다수의 객체에 구비된 사물인터넷을 이용하여 다수의 설비 주변 위험발생을 모니터링하는 단계; 및
   상기 모니터링하는 단계에서 위험 발생 가능성이 기설정된 확률 이상으로 감지되는 경우, 위험발생의 회피안을 제시하는 단계를 포함하고,
   상기 객체의 정보를 수집하는 단계에서는,
   기설정된 시간주기마다 각 객체의 위치를 좌표값으로 누적하여 저장하고, 기준 객체 별로 주변 20미터 이내에 위치하는 주변 객체의 가시형상정보를 수집하며,
   상기 모니터링하는 단계에서는,
   상기 각 객체의 누적된 좌표값을 이용하여 상기 각 객체의 좌표값 기반 예상 이동 경로를 산출하고, 각 객체들간의 좌표값 기반 예상 이동 경로가 중첩될 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출하며,
   상기 각 객체에 대한 기설정된 시간 동안의 이동 경로를 패턴화하여 행동패턴기반 예상 이동 경로를 산출하고,
   상기 좌표값 기반 예상 이동 경로와 상기 행동패턴기반 예상 이동 경로 모두에 대한 각 객체별 중첩 확률을 계산하여 위험발생 가능성을 산출하며,
   상기 가시형상정보를 기저장된 주변 객체의 형상정보와 비교하여 일치하지 않은 부분이 60퍼센트 이상일 때, 상기 주변 객체는 상기 기준 객체의 사각에 있다고 판단하고 사각지대에 위치함을 경고하며,
   상기 위험발생의 회피안을 제시하는 단계에서는,
   상기 좌표값 기반 예상 이동 경로 및 상기 행동패턴기반 예상 이동 경로에 대한 위험발생 가능성 중 적어도 하나가 기설정된 확률 이상의 위험발생 가능성을 갖는 경우, 상기 위험발생의 회피안을 제시하고,
   사고예상시간이 현재 시간으로부터 10초 이후인 경우, 사고예상지점을 광원으로 표시하여 위험을 경고하고,
   사고예상시간이 현재 시간으로부터 5초 이상 10초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우, 경고음을 발생시키며,
   사고예정시간이 현재 시간으로부터 5초 미만의 시간 후인 것으로 감지되는 경우, 위험 물체 접근방향 및 위험회피 방향을 소리로 제시하는 것을 특징으로 하는 설비 주변 위험감지방법.
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