KR102042732B1 - An artificial intelligence ladder for prevention of falling. - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 전도방지용 사다리에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사다리에 부가되는 하중을 분석하고 전도 위험성을 사용자에게 자동으로 알려주는 전도방지용 인공지능 사다리에 관한 것이다.The present invention relates to a fall prevention ladder, and more particularly, to a fall prevention artificial ladder that analyzes the load added to the ladder and automatically informs the user of the fall risk.
일반적으로, 각종 산업현장 및 가정에서는 사람의 손이 제대로 미치지 않는 높은 위치의 작업을 하기 위하여 산(山) 형상으로 전개되는 A형 사다리를 주로 사용하고 있다. 대부분의 사다리는 운반과 휴대의 용이성을 위주로 제작되어 있으므로 안전성에 대해서는 상대적으로 취약한 구조로 되어 있다. 즉 A형 사다리를 사용할 때 지면에서 미끄러지거나, 전도로 인한 안전 사고의 위험이 항시 존재한다. 실제 산업 현장에서 산업 안전사고 중 다수의 추락 사고가 사다리를 통해 발생하고 있다. 이러한 안전 사고는 사망 사고 등 커다란 인명손실을 초래할 수 있어서 사다리를 사용한 작업을 할 때에는 반드시 안정성을 고려한 대비책이 마련되어야 한다.In general, in various industrial sites and homes, A-shaped ladders that are developed in a mountain shape are mainly used to perform work at high positions where human hands do not reach properly. Most ladders are designed to be easy to carry and carry, so they are relatively weak in safety. In other words, when using the A-type ladder, there is always a risk of a safety accident due to slipping on the ground or falling. In actual industrial sites, many accidents of industrial safety accidents occur through ladders. Such a safety accident can cause a great loss of life such as a death accident. Therefore, when working with a ladder, safety measures must be prepared.
매년 사다리 전도에 의한 추락사고로 노동자들이 심각한 부상을 입거나 사망한다. 현장의 많은 노동자들이 사다리를 이용한 고소 작업의 사고 위험 때문에 사다리를 사용하는 것을 불안해한다. 현장에서는 사다리에 사다리 안전지지대(전도방지대)를 설치하여 사다리의 기저면을 넓히는 방식으로 사다리 전도 위험을 줄이고 있다. 현장의 안전의식이 높아지면서 사다리 안전지지대는 사다리에 필수적으로 부착되는 추세다. Every year, workers are seriously injured or killed by falling accidents caused by falling ladders. Many workers in the field are uneasy about the use of ladders because of the risk of accidents in working with them. In the field, the ladder safety support (conduction guard) is installed on the ladder to reduce the risk of ladder falling by extending the base of the ladder. As safety awareness on the site increases, ladder safety supports are increasingly attached to ladders.
그러나 안전지지대만으로는 사다리 작업 간에 발생하는 다양한 유형의 사고들을 예방하는데 한계가 있다. 안전지지대는 사다리가 전도를 시작하는 순간(사다리의 바닥지지점 중 하나가 지면으로부터 떨어지는 시점)부터 지지력을 형성하여 기능할 뿐이지, 사다리가 전도되는 조건 자체를 제거한 것은 아니다. 이런 의미에서 안전지지대는 적극적인 예방책이라고 볼 수 없다. 사다리가 전도되는 조건은 무엇보다도 사다리 위에서 작업자가 어떤 자세로 어떤 작업을 수행했는지에 기인한다.However, the safety support alone is limited in preventing various types of accidents that occur between ladder operations. The safety support only functions by forming support from the moment the ladder begins to fall (at the time of one of the floor supports on the ladder falls from the ground), but does not eliminate the condition in which the ladder falls. In this sense, the safety support is not an active preventive measure. The condition that the ladder is inverted is due, among other things, to what posture the operator has performed on the ladder.
사다리의 전도는 작업자의 몸의 중심이 사다리 기저면 밖으로 나가도록 자세가 불안정한 경우, 또는 몸의 중심이 사다리 기저면 안에 있더라도 작업자가 힘을 주어 작업하는 경우 등등에서 일어난다. 많은 작업자들은 감각적으로 위험을 느끼고 되도록 안정적인 자세를 취하려고 한다. 하지만 작업과 병행하다 보면 감각적 인지가 떨어지거나 전도되는 상황을 오판할 수 있고, 이는 곧바로 사고로 직결된다. 현장에서 오랜 일한 경력자들에게도 사고가 빈번히 일어난다는 사실은 작업자의 위험 예측이 얼마든지 실패할 수 있다는 것을 의미한다. 사다리 전도는 사다리 전도에 관한 역학적 조건과 작업자의 감각적인 위험예측이 불일치할 때 일어난다.The inversion of the ladder occurs when the posture is unstable so that the center of the worker's body is out of the base of the ladder, or when the worker is working with force even if the center of the body is within the ladder. Many workers feel sensory and try to be as stable as possible. However, in parallel with the work, it is possible to misjudge a situation in which sensory perception is deteriorated or inverted, which leads directly to thinking. The fact that accidents occur frequently, even for long-time experienced workers in the field, means that the operator's risk predictions can fail. Ladder inversion occurs when there is a mismatch between the mechanical conditions of ladder inversion and the sensory risk prediction of the operator.
만약 사다리가 전도되기 쉬운 역학적 조건에 놓여있다는 것을 작업자가 명확히 인지만 할 수 있다면, 작업자는 작업의 자세와 동작을 바꾸거나 작업을 중지함으로써 사다리 전도에 의한 추락사고를 예방할 수 있다. 작업자의 명확한 위험 인지에 따른 작업 자세와 동작의 변경, 또는 작업의 중지는 사다리가 전도될 수 있는 조건을 제거한다는 의미에서 공격적이고 적극적인 사고 예방책이다. If the operator can clearly see that the ladder is in a dynamic condition that is prone to falling, the worker can prevent the fall from ladder falling by changing the posture and movement of the work or stopping the work. Changing work postures and movements or stopping work according to the operator's clear perception is an aggressive and aggressive accident prevention measure in the sense of eliminating the conditions for the ladder to fall over.
따라서, 사다리의 전도 사고를 적극적으로 방지하기 위해 미리 작업자가 전도 조건을 인지할 수 있는 기술의 개발이 필요한 실정이다.Therefore, in order to actively prevent the fall accident of the ladder, it is necessary to develop a technology that enables the operator to recognize the fall condition in advance.
상기한 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.The matters described as the background art are only for the purpose of improving the understanding of the background of the present invention and should not be taken as acknowledging that they correspond to the related art already known to those skilled in the art.
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 사용자가 사다리 사용시에 전도사고를 사전에 예방하기 위해, 사다리 인공지능 시스템을 통하여 사용자의 자세, 동작을 인지 분석하고 전도 위험 상황을 사용자에게 미리 알려줄 수 있는 전도방지용 인공지능 사다리를 제공하는 데 있다.The present invention has been made to solve this problem, an object of the present invention is to analyze the user's posture, motion through the ladder artificial intelligence system in order to prevent the fall accident when the user uses the ladder and fall danger situation It is to provide a fall prevention artificial ladder that can inform the user in advance.
위 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리는 지면 지지되도록 설치되는 메인프레임, 상기 메인 프레임에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임, 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임을 포함하는 사다리에 있어서, 상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부, 상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부 및 상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부를 포함한다.In order to achieve the above object, the artificial ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention includes a main frame installed to support the ground, a plurality of step frames coupled to the main frame, and which the user can step on, of the main frame. In the ladder comprising a pin frame coupled to each of the one end can be fixed, the ladder is installed on the main frame for detecting the deformation of the main frame, the risk of conduction risk from the signal measured by the deformation measuring unit And a danger display unit displaying a danger signal to the operator from the controller.
상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 각각의 일측에 형성되는 유니트 프레임 및 상기 유니트 프레임 내부에 설치되어 상기 메인 프레임의 변형률을 측정하는 스트레인 게이지 센서를 포함할 수 있다.The deformation measuring unit may include a unit frame formed on each side of the main frame and a strain gauge sensor installed inside the unit frame to measure the strain of the main frame.
상기 변형 측정부는 상기 메임 프레임 각각의 상측 및 하측에 총 8개가 설치될 수 있다.A total of eight deformation measuring units may be installed above and below each of the main frames.
상기 제어부는 상기 변형 측정부에 감지된 변형정도에 따라 연산을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하는 연산부 및 상기 변형 측정부에서 측정된 값을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.The controller may include a calculator configured to determine whether the ladder is in danger of falling through a calculation according to a deformation degree sensed by the strain measurer, and a storage unit that stores a value measured by the strain measurer.
상기 연산부는 상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 )의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값과 사다리의 전도상태를 정하는 임계값을 설정하고 상기 메인 프레임의 변형률 값의 함수로 실시간으로 도출되는 값이 상기 임계값보다 작은 경우 사다리의 전도 위험을 판단할 수 있다.The calculation unit is measured in real time as a function of the strain values ( ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 ) of the eight main frames measured by the strain gauge. It is possible to set a value and a threshold value for determining the conduction state of the ladder, and when the value derived in real time as a function of the strain value of the main frame is smaller than the threshold value, it is possible to determine the fall risk of the ladder.
상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 )의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값은 사다리의 질량(m), 사다리의 폭(W), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이(S), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심(C), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리(B), 작업자가 동작으로써 작자가 받는 힘(Z)의 함수로서 도출되는 연산값과의 차이를 변수로 하여 피드백으로 반영하여 사다리의 전도 위험 판단 시 정확도를 향상시킬 수 있다.The measured values derived in real time as a function of the strain values ( ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 ) of the eight main frames measured by the strain gauge are ladders. Mass ( m ), the width of the ladder ( W ), the height from the ground of the step frame on which the worker stands ( S ), the center of mass ( C ) of the worker whose origin is the midpoint of the step frame on which the worker stands, and the worker As a feedback, the distance from the center of mass of the operator to the position where the worker reaches out to work ( B ) and the calculated value derived as a function of the force ( Z ) that the operator receives as a variable This can be used to improve the accuracy of the ladder's risk of falling.
상기 위험 표시부는 스피커 또는 표시램프일 수 있다.The hazard indicator may be a speaker or an indicator lamp.
본 발명에 의한 전도방지용 인공지능 사다리에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.According to the artificial ladder for preventing fall according to the present invention has the following effects.
첫째, 사다리 자체의 변형을 감지하여 사다리의 전도시의 조건과 비교하여 작업자에게 전도 위험 상황을 알려줌으로써 사고를 방지할 수 있다.First, it is possible to prevent accidents by detecting deformation of the ladder itself and informing the worker of the danger of falling compared to the conditions of the entire city of the ladder.
둘째, 별도의 장치를 구비하지 않고 프레임의 일부로 설치함으로써 보다 간단한 구성으로 사다리를 제조하는 것이 가능하다.Second, it is possible to manufacture a ladder with a simpler configuration by installing as a part of the frame without having a separate device.
셋째, 별도의 안전지지대와는 달리 작업자가 미리 위험여부를 고려하여 작업할 수 있으므로 안전지지대가 있는 경우보다 전도사고를 더욱 효과적으로 방지할 수 있다.Third, unlike the separate safety support, the worker can work in consideration of the risk in advance can prevent the fall accident more effectively than if there is a safety support.
넷째, 산업현장에서 작업자가 사용시에 사용기록들을 딥러닝 기술과 접목하며 자체적으로 시스템 개선이 가능하다.Fourth, it is possible to improve the system by integrating the usage records with deep learning technology when the worker uses them in the industrial field.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 제어부 및 위험표시부를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 작동관계를 나타낸 도면이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 위험 판단 과정을 간략하게 나타낸 도면이다.1 is a perspective view of a fall prevention artificial ladder according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a view showing a deformation measuring unit of the artificial ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a deformation measuring unit of the artificial ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a view showing the control unit and the danger display of the artificial ladder for preventing falling according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing the operation of the fall prevention artificial ladder according to an embodiment of the present invention.
6 is a view briefly illustrating a risk determination process of an artificial ladder for preventing falling according to an embodiment of the present invention.
여기서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. As used herein, the singular forms “a,” “an,” and “the” include plural forms as well, unless the phrases clearly indicate the opposite. As used herein, the meaning of "comprising" embodies a particular property, region, integer, step, operation, element, and / or component, and other specific properties, region, integer, step, operation, element, component, and / or group. It does not exclude the presence or addition of.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms including technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Commonly defined terms used are additionally interpreted to have a meaning consistent with the related technical literature and the presently disclosed contents, and are not interpreted in an ideal or very formal sense unless defined.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리에 대하여 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 사시도이다. 도 1를 참조하면, 본 발명에 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리(100)는 지면을 지지하도록 좌우에 설치되는 메인프레임(10), 상기 메인프레임(10)에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임(20), 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임(30)을 포함하는 사다리에 있어서, 상기 메인 프레임(10)에 설치되어 메인 프레임(10)의 변형을 감지하는 변형 측정부(40), 상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부(50) 및 상기 제어부로부터 위험 신호를 사용자에 표시하는 위험표시부(60)를 포함한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described for the artificial ladder for preventing fall according to a preferred embodiment of the present invention. 1 is a perspective view of a fall prevention artificial ladder according to an embodiment of the present invention. Referring to Figure 1, the artificial ladder for preventing
기본적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리(100)는 기본적으로 접철식의 A형 또는 일자형의 사다리로서 기본적인 골격구조는 메인프레임(10), 스텝프레임(20), 핀프레임(30)을 포함한다. 본 실시예에서는 A형의 사다리를 예로 들고 있으나, 핀 프레임의 벌어지는 각도를 조절하게 되면 일자형으로 펼쳐서 사용하는 것도 가능하다.Basically, the artificial ladder for preventing
이러한 A형 사다리는 산업현장에서 통상적으로 사용되는 사다리의 형태이다. 메인프레임(10)은 총 4개로 구성되어 있으며 각각의 일단은 지면에 지지되도록 형성된다. 스텝 프레임(20)은 작업자가 올라가서 작용할 수 있도록 세로 방향으로 정렬된 한 쌍의 메인 프레임(10)을 걸쳐서 가로 방향으로 연결된다. 스텝 프레임(20)은 메인 프레임(10)의 길이에 따라 그 수가 결정된다. 메인 프레임(10)의 길이가 커질수록 스텝 프레임(20)의 수가 많이 진다. 핀 프레임(30)은 사다리를 접고 펼칠 수 있도록 힌지 구조로 되어 있으며 한 쌍의 메인 프레임(10)의 일단에 연결된다.This type A ladder is a type of ladder commonly used in industrial sites. The
변형 측정부(40)는 메인 프레임(10)의 일측에 설치되어 메인 프레임(10)의 변형여부를 측정한다. 도 2및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 구체적으로는 유니트 프레임(41) 및 스트레인 게이지 센서(42)를 포함한다. 변형 측정부(40)는 메인 프레임(10)의 일 측에 설치될 수 있으며 각 메인 프레임(10) 당 2개씩 총 8개가 설치될 수 있다. 각 메인 프레임 당 2개씩 설치되는 경우에 사다리에 부가되는 힘을 계산하는 것이 가능하다.The
유니트 프레임(41)은 스트레인 게이지 센서(42)가 부착되는 것으로 메인 프레임의 일측에 설치될 수 있다. 유니트 프레임의 형상(41)은 스트레인 게이지 센서(42)의 측정 정밀도를 높이면서도 일정한 수준의 강도를 유지할 수 있어야 한다. 한편, 메인 프레임(10)과 유니트 프레임(41) 간의 휘어짐 정도의 차이에 의해서 유니트 프레임(41)이 포아송 효과에 따른 힘을 받을 수 있으므로 특이한 형상의 홈을 통하여 응력을 분산되게 하는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는 아령형태의 홈(45)으로 되어있으나 응력을 분산할 수 있는 구조이면 적절하게 변경하여 채용할 수 있다. 도시한 바와 같이, 메인 프레임(10)의 일 측면에 유니트 프레임이 결합하고, 스트레인 게이지(42)는 유니트 프레임(41)에 설치된 상태로 메임 프레임(10)의 일면에 부착된다. 메인 프레임(10)의 변형이 일어나면, 유니트 프레임(41)의 변형도 발생하게 되고 이를 스트레인 게이지 센서(42)를 통하여 검출하게 된 다. 직접 스트레인 게이지 센서(42)를 메인 프레임(10)에 부착하지 않고 유니트 프레임(41)에 부착하여 설치하는 이유는 유니트 프레임(41)의 구조적 설계를 통해서 변형률(straion) 측정을 향상시키면서 사다리의 전체의 구조적 강도를 높이기 위함이다. 또한, 유니트 프레임(41)을 도입하게 되면 별도로 제작함으로써 양산을 용이하게 할 수 있다.The
유니트 프레임과 메임 프레임은 다양한 방법에 의해 결합될 수 있다. 예를 들면 나사 결합도 가능하며, 접착방식, 억지끼움방식 등도 가능하다.The unit frame and the main frame can be combined by various methods. For example, screw coupling is possible, and an adhesive method and an interference fitting method are also possible.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 제어부 및 위험표시부를 나타낸 도면이다. 도 4를 참조하면, 제어부(50)는 인디케이터(51), 저장부(52), 연산부(53)를 포함할 수 있다. 제어부(50)는 기본적으로 변형 측정부(40)를 통하여 검출된 메인 프레임(10)의 변형정도를 연산하여 전도 위험 여부를 판단하고 전도 위험 신호를 송출하는 기능을 수행한다. 인디케이터(51)는 상기 스트레인 게이지 센서(42)와 전기적으로 연결되어 측정된 변형률(strain) 값을 교정(calibration)하는 데 사용된다. 저장부(52)는 인디케이터(51)를 통하여 교정된 메인 프레임(10)의 변형률 정보를 저장하는 역할을 수행한다. 저장부(52)는 인디케이터(51)를 통하여 수신된 정보 뿐 만 아니라 이와 연결된 연산부(53)의 연산 결과 및 연산부(53)에서 구동되는 프로그램의 기본 정보 등이 저장될 수 있다. 연산부(53)는 메인 프레임(10)의 변형률 정보를 분석하여 저장된 프로그램을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하게 된다. 구체적인 판단방법에 대해서는 후술한다.Figure 4 is a view showing the control unit and the danger display of the artificial ladder for preventing falling according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the
위험표시부(60)는 제어부(50)로부터 사다리의 전도 위험 신호를 받아 작업자에게 표시하는 역할을 수행한다. 구체적으로 위험 신호를 표시하는 방법은 시각적인 방법과 청각적인 방법을 수행할 수 있다. 시각적인 방법으로는 작업자가 쉽게 볼 수 있도록 스텝 프레임(20)의 상면에 표시램프(61)를 설치할 수 있다. 표시램프(61)의 경우에는 램프의 색상에 따라 위험의 정도를 표시할 수 있다. 한편, 청각적인 방법으로 스피커(62)를 설치할 수 있다. 스피커를 통하여 경고음이나 위험안내음성을 등을 통하여 사다리의 전도 위험을 표시하는 것이 가능하다. 이러한 표시방법을 예로 들고 있으나 작업자가 인식할 수 있는 방법이면 상기 수단에 한정되는 것은 아니다.The
또한 제어부(50)와 위험표시부(60)는 스텝 프레임(20)의 내부에 장착하는 것이 바람직하다. 별도의 장치를 부착하는 경우 작업에 방해될 수도 있으며, 파손의 우려가 있다. In addition, the
또한, 제어부(50)와 위험표시부(60)에 필요한 전력을 공급할 수 있는 배터리(54)가 설치될 수 있다.In addition, a
이하, 연산부를 통하여 사다리의 전도 위험을 측정하는 작동관계에 대해서 설명한다. 도5는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 작동관계를 나타낸 도면이다. 도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 위험 판단 과정을 간략하게 나타낸 도면이다. Hereinafter, the operation relationship for measuring the risk of falling of the ladder through the calculation unit will be described. 5 is a view showing the operation of the fall prevention artificial ladder according to an embodiment of the present invention. 6 is a view briefly illustrating a risk determination process of an artificial ladder for preventing falling according to an embodiment of the present invention.
어떤 물체이든지 힘이 가해지면 물체는 반드시 변형된다. 이때 변형정도를 측정한 값이 변형률(strain)이다. 본 발명의 이론적인 아이디어는 외력에 의해 메인 프레임이 변형이 일어난 경우, 변형률 분포를 계측, 분석함으로써 사다리를 구성하는 프레임들의 역학적 거동을 알아내는 것이다. 사다리의 작업자가 스텝프레임에 올라서서 어떤 작업을 하면, 작업에 의해 발생된 힘과 작업자의 몸무게에 의해서 스텝프레임을 통하여 메인 프레임에 힘이 가해진다. 이때 가해진 힘은 굽힘 모멘트(bending moment)로서 메인 프레임을 휘게 한다. 휘어진 량은 ㎛ 스케일로서 무차원인 변형률(strain)로 표현할 수 있다. When a force is applied to any object, the object must deform. In this case, the strain measured is a strain. The theoretical idea of the present invention is to find out the mechanical behavior of the frames constituting the ladder by measuring and analyzing the strain distribution when the main frame is deformed by an external force. When the worker of the ladder climbs up the step frame and performs some work, the force generated by the work and the weight of the worker exert a force on the main frame through the step frame. At this time, the applied force causes the main frame to bend as a bending moment. The amount of curvature can be expressed by strain which is dimensionless on a micrometer scale.
메인 프레임의 길이방향 최대 변형률(strain)은 메인 프레임의 길이방향 굽힘 모멘트(bending moment)와 비례관계를 가진다. 근사적으로 공학적으로 타당하게 비례관계로 볼 수 있다. (최대 전단 응력)/(최대 굽힙 응력) = (두께)/(2*길이) 인데, 두께와 길이 비율이 1:10 이상이므로, 단면 전단방향의 변형률은 무시할 수 있다. 비례계수는 메인프레임 단면의 관성(inertia)와 금속의 모듈러스(modulus), 단면의 두께의 함수(상수값)로 나타난다. 굽힘 모멘트(bending moment)가 가장 큰 곳이 변형률(strain)도 가장 크다. 한편, 변형률과 굽힘 모멘트는 일차선형 관계이므로 변형률(strain)의 전기적 계측을 위한 교정(calibration)에 용이하다. The longitudinal maximum strain of the main frame is proportional to the longitudinal bending moment of the main frame. Approximately engineeringly reasonable proportionality. (Maximum shear stress) / (maximum bending stress) = (thickness) / (2 * length), since the thickness and length ratio are 1:10 or more, the strain in the cross-sectional shear direction can be ignored. The proportional coefficient is expressed as a function (constant value) of the inertia of the mainframe cross section, the modulus of the metal and the thickness of the cross section. The greatest bending moment is also the largest strain. On the other hand, since the strain and the bending moment have a linear relationship, it is easy to calibrate for electrical measurement of strain.
하나의 메인 프레임에 집중하중이 가해질 때, 굽힘 모멘트(bending moment)의 크기는 메인 프레임의 길이방향에 대해서 산모양의 함수를 가진다. 메인 프레임의 각 끝단에서는 굽힘 모멘트(bending moment)는 0이다. 메인 프레임의 지면측 끝단은 자유단, 메인 프레임의 핀결합측은 핀 결합이므로 굽힙 모멘트는 0으로 볼 수 있다. 또한 피크점(산봉우리)을 기준으로 좌우의 굽힘 모멘트(bending moment) 함수는 일차선형적이다. 피크점의 높이는 외력이 커질수록 커진다. When a concentrated load is applied to one main frame, the magnitude of the bending moment has a mountain function with respect to the longitudinal direction of the main frame. At each end of the main frame the bending moment is zero. Since the ground end of the main frame is a free end, the pin engagement side of the main frame is a pin engagement, so the bending moment can be regarded as zero. In addition, the bending moment function of the left and right on the basis of the peak point (mountain peak) is linear. The height of the peak point increases as the external force increases.
메인 프레임의 굽힘 모멘트(bending moment)의 피크점은 특정 위치에서만 나타난다. 예를 들어 스텝 프레임이 5개인 경우, 우리는 가장 아래의 스텝 프레임부터 S1, S2, S3, S4, S5로 넘버링 할 수 있다. 작업자가 사다리 위에 설 수 있는 위치는 5개이다. 따라서 메인 프레임에 가해지는 집중하중의 작용점은 작업자가 서 있는 스텝프레임의 위치로만 결정되므로 메인 프레임의 길이방향으로 나타나는 굽힘 모멘트(bending moment)도 작업자가 사다리 위에 서 있는 위치에 따라서 Mb(S1), Mb(S2), Mb(S3), Mb(S4), Mb(S5)와 같이 5개의 함수로만 표현될 수 있다. 즉, 굽힘 모멘트(bending moment)의 피크 위치가 불연속적으로 결정된다. 만약, 작업자가 S1에 서 있다면, 굽힘 모멘트는 S1의 높이에서 피크점을 가지는 Mb(S1)의 함수를 따를 것이다. 마찬가지로 작업자가 S4에 서 있다면 굽힌 모멘트는 S4의 높이에서 피크점을 가지는 Mb(S4)의 함수를 따를 것이다.The peak point of the bending moment of the main frame only appears at certain locations. For example, if there are five step frames, we can number S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , and S 5 from the lowest step frame. There are five positions the operator can stand on the ladder. Depending on the location of the point of application of concentrated load is the bending moment (bending moment) that appears in the longitudinal direction of the main frame is determined only in the position of the step frame standing worker FIG operator applied to the main frame standing on the ladder thus M b (S 1 ), M b (S 2 ), M b (S 3 ), M b (S 4 ), M b (S 5 ) can be represented by only five functions. That is, the peak position of the bending moment is determined discontinuously. If, if the worker in the S 1, the bending moment will follow the function of M b (S 1) having a peak point at the height of the S 1. Similarly, if the operator is standing on the bending moment S 4 will follow a function of M b (S 4) having a peak point at the height of the S 4.
위의 조건들에 의해서, 메인 프레임 상의 특정한 2점에서만 변형률(strain)을 측정하면 물리적 연산에 의해서 메인 프레임 상의 모든 위치에서 굽힘 모멘트(bending moment) 함수를 특정할 수 있다. 따라서 총 4개의 메인 프레임 각각에 대하여 굽힘 모멘트(bending moment) 함수가 특정할 수 있고, 메인 프레임의 동적 거동을 알 수 있다. Under the above conditions, if the strain is measured at only two specific points on the main frame, the bending moment function can be specified at all positions on the main frame by physical calculation. Therefore, the bending moment function can be specified for each of the four main frames, and the dynamic behavior of the main frame can be known.
지면에 맞닿은 사다리의 네 발(4개의 지지점)에서 지면에 수직한 방향으로 작용하는 수직항력을 P 1 , P 2 , P 3 , P 4 로 하자. 사다리가 전도될 때의 회전 축에 대하여 로 변환할 수 있다. 그리고 사다리 자체질량 m, 작업자의 질량 M, 사다리의 폭 W, 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이 S=S(n) (n=1, 2, 3, 4, 5 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심 C=(V CM , H CM ), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리 B=(B x , B y ), 작업자의 동작으로써 작업자가 작업에 의해 받는 힘 Z=(Z x , Z y )으로 두면, 사다리 위에서 작업자가 임의의 자세로 임의의 작업을 수행하는 모든 상황을 수학적으로 표현할 수 있다.Let P 1 , P 2 , P 3 , and P 4 the vertical forces acting in the direction perpendicular to the ground at the four feet (four support points) of the ladder touching the ground. About the axis of rotation when the ladder is inverted Can be converted to And the ladder's own mass m , the worker's mass M , the ladder's width W , and the height from the ground of the step frame on which the operator stands, S = S (n) (n = 1, 2, 3, 4, 5 Center of mass of worker C = (V CM , H CM ) with the midpoint of the frame as the starting point, distance from the center of mass of the worker to the position where the worker reaches out and works B = (B x , B y If you put the force Z = (Z x , Z y ) on the work as the worker's movement, you can mathematically represent all situations where the worker performs any task in any position on the ladder.
따라서 연산값 이다. 또한 계측된 8개의 stain ε에 대해서도 실측값 로 된다. 이때, 사다리 전도 조건은 이거나 이다. Therefore to be. In addition, the measured values for the eight measured stain ε It becomes At this time, the ladder conduction conditions Or to be.
그러나 이거나 인 조건은 매우 특수한 조건으로서, 실시간적으로 변형률(strain)을 계측, 연산하는 상황에서는 사다리 전도에 대한 안정적인 예측이 불가하다. 따라서 특수하게 설계된 함수를 도입할 필요가 있다.But Or The phosphorus condition is a very special condition, and stable prediction of ladder conduction is impossible in a situation in which strain is measured and calculated in real time. Therefore, it is necessary to introduce specially designed functions.
수학적인 기법에 의해서 연산자 로 바꿀 수 있다. 스트레인 게이지 센서(Strain gauge sensor)를 통한 계측과 굽힘 모멘트(bending moment)의 물리적 연산에 의해서 과 를 알 수 있고, 따라서 과 를 알 수 있으므로 과 의 함수로 를 도입하여 실험값 K를 결정하면 사다리 전도 조건에 대한 연산 평가가 안정적으로 가능해진다.Operators by mathematical techniques Can be changed to Measurement by strain gauge sensor and physical calculation of bending moment and And therefore and As you can see and As a function of When the experimental value K is determined by introducing, it is possible to stably evaluate the calculation of the ladder conduction condition.
연산자 로서 시간에 대한 실시간 값이다. 작업자가 사다리 위 고소작업을 위하여 사다리의 첫 번째 스텝프레임 에 올라서면 연산자 에 의해서 작업자의 질량이 측정된다. 즉, 로 표현될 수 있다. 또한 물리적인 제약조건을 가지는 B, C는 합리적인 가정에 의해서 안전계수를 고려하여 최대값으로 산정할 수 있다. S는 다음과 같이 굽힘 모멘트(bending moment)함수 모드에 의해 결정된다. Operator As is the real time value for time. First step frame of ladder for workers to sue on ladder Operator on the The mass of the operator is measured by In other words, It can be expressed as. In addition, B and C , which have physical constraints, can be estimated as the maximum values by considering the safety factor by reasonable assumptions. S is determined by the bending moment function mode as follows.
그리고 Z는 로서 연산자 의 변화량 함수를 통해 알 수 있다. 결과적으로 사다리를 사용한 고소작업 상황에 대한 물리적 변수값을 모두 알 수 있다. 따라서 과 의 실측값과 연산값의 차이인 를 계산할 수 있으며, 피드백 시스템에 따라 다시 로 연산함으로써 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다. And Z is As operator This can be seen from the change function of. As a result, it is possible to know all the values of the physical variables for the aerial work situation using the ladder. therefore and Is the difference between Can be calculated and again according to the feedback system The reliability of the system can be increased by
이론적으로, 수학적으로 사다리 인공지능 시스템은 사다리 위 고소작업에 대한 모든 변수에 대해서 파악한 후 K과 비교함으로써 전도가 일어날 상황에 대한 예측을 하게 된다. 값이 K값 보다 작아지면 전도가 일어날 가능성이 아주 크다는 의미이고, 이에 따라 사다리는 작업자에 위험 경보를 시작한다. 작업자는 경보를 듣고 작업 중이던 동작을 바꾸거나 작업을 중지함으로써 전도 위험을 회피할 수 있다.Theoretically, mathematically, the ladder artificial intelligence system knows all the variables for height on the ladder and compares them with K to make predictions about what will happen. If the value is less than the K value, it means that there is a very high possibility that a fall will occur, so the ladder will trigger a hazard warning to the operator. The operator can avoid the danger of falling by listening to the alarm and changing the action being taken or stopping the work.
K 값은 매년 보고되는 산업재해 자료와 본 발명을 사용하는 작업자의 다양한 사다리 사용기록들(사용기록 DB)에 딥러닝 기술을 접목하여 K값을 지속적으로 갱신할 수 있다. 이러한 방법으로 인공지능 시스템을 개선할 수 있다.The K value can be continuously updated by incorporating deep learning technology into industrial accident data reported annually and various ladder usage records (usage DB) of workers using the present invention. In this way, AI systems can be improved.
과 를 측정할 때에 스트레인 게이지 센서(strain gauge sensor)가 아닌 압력센서를 사용할 경우 굽힘 모멘트 함수를 알 수 없으므로 작업자의 작업 높이에 대한 판단이 불가능 해진다. 또한 사다리 네 발 지지점의 지면과의 접점 상황에 따라 과 값의 측정이 불가능할 수 있다. 반면, 스트레인 게이지 센서(strain gauge sensor)를 사용할 경우, 앞에서 기재한 바와 같이 부가되는 힘의 인식이 가능할 뿐 만 아니라 메인 프레임의 휘어진 정도를 계측하는 것이기 때문에 과 을 측정할 수 있다. and When the pressure sensor is used instead of the strain gauge sensor, the bending moment function is not known. Therefore, the worker's working height cannot be judged. Also, depending on the situation of contact with the ground and Measurement of the value may not be possible. On the other hand, when a strain gauge sensor is used, not only can the applied force be recognized as described above, but also the degree of bending of the main frame is measured. and Can be measured.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.Although embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. I can understand that.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변경된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. .
10: 메인 프레임 20: 스텝 프레임
30: 핀 프레임 40: 변형 측정부
41: 유니트 프레임 42: 스트레인 게이지 센서
50: 제어부 51: 인디케이터
52: 저장부 53: 연산부
60: 위험 표시부 61: 표시램프
62: 스피커10: main frame 20: step frame
30: pin frame 40: deformation measurement unit
41: unit frame 42: strain gauge sensor
50: control unit 51: indicator
52: storage unit 53: arithmetic unit
60: danger indicator 61: indicator lamp
62: speaker
Claims (7)
상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부;
상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부; 및
상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부;를 포함하며,
상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 각각의 일측에 형성되는 유니트 프레임 및 상기 유니트 프레임 내부에 설치되어 상기 메인 프레임의 변형률을 측정하는 스트레인 게이지 센서를 포함하고,
상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임 각각의 상측 및 하측에 총 8개가 설치되며,
상기 제어부는 상기 변형 측정부에 감지된 변형정도에 따라 연산을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하는 연산부 및 상기 변형 측정부에서 측정된 값을 저장하는 저장부를 포함하며,
상기 연산부는 상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε1, ε2, ε3, ε4, ε5, ε6, ε7, ε8 )의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값과 사다리의 전도상태를 정하는 임계값을 설정하고 상기 메인 프레임의 변형률 값의 함수로 실시간으로 도출되는 값이 상기 임계값보다 작은 경우 사다리의 전도 위험을 판단하며,
상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε1, ε2, ε3, ε4, ε5, ε6, ε7, ε8 )의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값은 사다리의 질량(m), 사다리의 폭(W), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이(S), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심(C), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리(B), 작업자가 동작으로써 작자가 받는 힘(Z)의 함수로서 도출되는 연산값과의 차이를 변수로 하여 피드백으로 반영하여 딥러닝 기술을 사용하여 사다리의 전도 위험 판단 시 정확도를 향상시키는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
In the ladder comprising a main frame which is installed to support the ground, a plurality of step frames coupled to the main frame and the user can step on the foot, and a pin frame coupled to one end of the main frame, respectively,
A deformation measuring unit installed at the main frame to detect deformation of the main frame;
A control unit for determining whether the danger of falling from the signal measured by the deformation measuring unit; And
And a danger display unit displaying a danger signal to the worker from the control unit.
The deformation measuring unit includes a unit frame formed on each side of the main frame and a strain gauge sensor installed inside the unit frame to measure the strain of the main frame,
A total of eight deformation measuring units are installed above and below each of the main frames.
The control unit includes a calculation unit for determining whether the risk of falling of the ladder through the calculation according to the deformation degree detected by the deformation measurement unit and a storage unit for storing the value measured by the deformation measurement unit,
The calculation unit is measured in real time as a function of the strain values ( ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 ) of the eight main frames measured by the strain gauge. Setting a threshold and a threshold value for determining the conduction state of the ladder, and determining the falling risk of the ladder when the value derived in real time as a function of the strain value of the main frame is smaller than the threshold value,
The measured values derived in real time as a function of the strain values ( ε 1 , ε 2 , ε 3 , ε 4 , ε 5 , ε 6 , ε 7 , ε 8 ) of the eight main frames measured by the strain gauge are ladders. Mass ( m ), the width of the ladder ( W ), the height from the ground of the step frame on which the worker stands ( S ), the center of mass ( C ) of the worker whose origin is the midpoint of the step frame on which the worker stands, and the worker As a feedback, the distance from the center of mass of the operator to the position where the worker reaches out to work ( B ) and the calculated value derived as a function of the force ( Z ) that the operator receives as a variable Anti-fall AI ladder, characterized in that to improve the accuracy when determining the risk of falling ladder using deep learning technology.
상기 위험 표시부는 스피커 또는 표시램프인 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.The method according to claim 1,
The danger indicator is a fall prevention artificial ladder, characterized in that the speaker or display lamp.
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |