KR102403601B1 - 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템 - Google Patents

저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102403601B1
KR102403601B1 KR1020200103903A KR20200103903A KR102403601B1 KR 102403601 B1 KR102403601 B1 KR 102403601B1 KR 1020200103903 A KR1020200103903 A KR 1020200103903A KR 20200103903 A KR20200103903 A KR 20200103903A KR 102403601 B1 KR102403601 B1 KR 102403601B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensor
wire rope
sensor unit
motion detection
safety diagnosis
Prior art date
Application number
KR1020200103903A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220022669A (ko
Inventor
유성수
이인환
신기훈
유은민
손정환
Original Assignee
(주)엔키아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)엔키아 filed Critical (주)엔키아
Priority to KR1020200103903A priority Critical patent/KR102403601B1/ko
Priority to US17/097,315 priority patent/US11430314B2/en
Priority to EP20207439.9A priority patent/EP3957588A1/en
Priority to JP2020189537A priority patent/JP7109517B2/ja
Publication of KR20220022669A publication Critical patent/KR20220022669A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102403601B1 publication Critical patent/KR102403601B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0025—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings of elongated objects, e.g. pipes, masts, towers or railways
    • 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
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B7/00—Other common features of elevators
    • B66B7/12—Checking, lubricating, or cleaning means for ropes, cables or guides
    • B66B7/1207—Checking means
    • B66B7/1215—Checking means specially adapted for ropes or cables
    • B66B7/123—Checking means specially adapted for ropes or cables by analysing magnetic variables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C13/00—Other constructional features or details
    • B66C13/005—Cranes carrying advertisements or the like
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
    • B66C15/00—Safety gear
    • B66C15/06—Arrangements or use of warning devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66D—CAPSTANS; WINCHES; TACKLES, e.g. PULLEY BLOCKS; HOISTS
    • B66D1/00—Rope, cable, or chain winding mechanisms; Capstans
    • B66D1/54—Safety gear
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C19/00—Gyroscopes; Turn-sensitive devices using vibrating masses; Turn-sensitive devices without moving masses; Measuring angular rate using gyroscopic effects
    • G01C19/02—Rotary gyroscopes
    • G01C19/44—Rotary gyroscopes for indicating the vertical
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0033—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining damage, crack or wear
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0041—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining deflection or stress
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P15/00—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration
    • G01P15/18—Measuring acceleration; Measuring deceleration; Measuring shock, i.e. sudden change of acceleration in two or more dimensions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods

Abstract

저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템이 제공된다. 와이어로프 안전 진단에 있어 복수 개의 센서 노드가 실시간으로 안전 진단하기 위해서는 센서가 계속 켜진 상태에 있어야 하게 되어 전력을 많이 소모하기 때문에 이러한 전력 소모를 감소시키기 위해 대기모드에 있다가 움직임이 감지된 경우에만 안전 진단이 이루어지도록 하고, 와이어로프 안전 진단을 통한 결함 판단시 딥러닝을 활용하여 보다 정확하고 일관된 결함 판단이 가능하도록 하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Description

저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템{Low-power wire rope safety diagnosis method and system}
본 발명은 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 대상물을 들어올릴 수 있는 권양장치 등에 사용되는 와이어로프의 안전을 진단함에 있어 센서를 일정 시간 이외에는 대기 모드로 전환하고, 대기 모드가 아닌 경우에는 와이어의 움직임이 감지되는 경우에만 안전 진단을 실시하여 저전력으로 운용할 수 있도록 하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기존에 산업현장의 와이어로프 산업재난 예방을 위해서는 치수, 육안 점검을 통한 수동 검사나 고가의 대형 외산 검사장비를 이용하여 고비용, 일회성의 수동 검사가 이루어져 수동 관리에 의한 관리 위험이나 과다 비용 등의 위험이 발생하였다.
이후 이러한 위험을 최소화하기 위해 센서를 이용한 와이어로프 안전 진단을 이용하여 비용 절감 및 정확도 높은 검사가 이루어질 수 있도록 하였다.
그러나 와이어로프의 안전 진단을 위한 장치에는 복수 개의 센서 노드가 필요한데, 이러한 센서를 실시간 가동할 경우 전력이 많이 소비되는 어려움이 있었고, 이러한 문제를 해결하기 위해 저전력으로 운용되는 와이어로프 안전 진단 센싱 기술의 필요성이 대두되었다.
전술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명이 이루고자 하는 과제는, 와이어로프 안전 진단에 있어 센서가 일정 시간 이외에는 대기 모드로 전환되고, 필요한 경우에만 동작을 감지하여 움직임이 감지되는 경우에만 안전 진단이 이루어지도록 하여 전력을 절약하여 효용성을 향상시킬 수 있으며, 이러한 안전 진단에 있어 딥러닝을 이용함으로써 보다 일관되고 정확한 결함 진단이 이루어질 수 있도록 하는 데 있다.
본 발명의 해결 과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자가 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시예에 따르면, 저전력 와이어로프 안전 진단 방법은, (a) 센서부는 대기 모드에서 깨어나 저전력 와이어로프 안전을 진단하는 소프트웨어인 플랫폼의 엑세스 포인트인 AP에 제어 요청 신호를 전송하는 단계; (b) 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신한 AP는 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 단계; (c) AP에서 동작 감지 신호를 수신한 센서부는 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하고, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱 하는 단계; (d) 센서부에서 안전 진단 센싱을 종료하면 플랫폼은 인공지능 서버를 통해 딥러닝을 이용하여 와이어로프의 결함을 판단하는 단계; 및 (e) 상기 (b)단계 내지 (d)단계를 반복하는 단계;를 포함한다.
상기 (a)단계는, 대기 모드에 돌입한 때로부터 미리 설정된 시간이 경과한 경우에 대기 모드에서 깨어난다.
상기 (b)단계는, AP가 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되는 경우에만 센서부에 동작 감지 신호를 전송한다.
상기 (b)단계는, AP가 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되지 않는 경우에는 센서부에 대기 신호를 전송하여, 센서부는 미리 설정된 시간 동안 대기 모드로 돌입한다.
상기 (c)단계는, 상기 동작 감지 센서는 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전에 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
상기 (c)단계는, 상기 동작 감지 센서는 상기 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하 방향 움직임을 감지하는 자이로 센서로서 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
상기 (d)단계는, 센서부에서 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 안전 진단 센싱을 종료하면 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하며, AP에서 센서 데이터를 수신한 플랫폼은 인공지능 서버에 센서 데이터 신호 처리 및 결함 판단을 요청하고, 인공지능 서버가 딥러닝을 통해 와이어로프의 결함을 판단한다.
상기 (d)단계는, 센서부에서 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 일정 시간이 지나면 안전 진단 센싱을 종료하며 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하는 단계; 상기 플랫폼이 인공지능 서버에 센서 데이터의 신호 처리를 요청하면, 인공지능 서버가 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단 단계; 및 인공지능 서버가 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단 단계;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템은, 대기 모드에서 깨어나 AP에 제어 요청 신호를 전송하고, AP에서 동작 감지 신호를 수신하면 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하며, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱하고, 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하며, 안전 진단 센싱이 종료하면 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하는 센서부; 상기 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신하면, 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 엑세스 포인트인 AP를 포함하며, 상기 센서부로부터 센서 데이터를 수신하면 인공지능 서버에 와이어로프의 결함 판단을 요청하는 와이어로프 안전 진단 플랫폼; 및 상기 플랫폼의 요청에 따라 딥러닝을 통해 센서 데이터를 신호 처리하여 와이어로프의 결함을 판단하는 인공지능 서버;를 포함한다.
상기 센서부는, 와이어로프의 움직임을 감지하여 대기 모드에서 활성 모드로 전환하는 동작 감지 센서 및 와이어로프의 결함을 측정하는 안전 진단 센서를 포함하며, 그 구성이 되는 복수 개의 센서노드를 포함한다.
상기 제어 요청 신호를 수신한 AP는, 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되는 경우에만 센서부에 동작 감지 신호를 전송한다.
상기 제어 요청 신호를 수신한 AP는, 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되지 않는 경우에는 센서부에 대기 신호를 전송하여, 센서부는 미리 설정된 시간 동안 대기 모드로 돌입한다.
상기 동작 감지 센서는, 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전에 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
상기 동작 감지 센서는, 상기 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하방향 움직임을 감지하는 자이로 센서로서 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
상기 인공지능 서버는, 상기 플랫폼이 인공지능 서버에 AP에 수신된 센서 데이터 신호 처리를 요청하면, 인공지능 서버가 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단 하며, 인공지능 서버가 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단한다.
본 발명에 따르면,
와이어로프 안전 진단에 있어 센서가 일정 시간 이외에는 대기 모드로 전환되고, 필요한 경우에만 동작을 감지하여 움직임이 감지되는 경우에만 안전 진단이 이루어지도록 하여 전력을 절약하여 효용성을 향상시킬 수 있으며, 이러한 안전 진단에 있어 딥러닝을 이용함으로써 보다 일관되고 정확한 결함 진단이 이루어질 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법의 순서도,
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템에서 동작 감지 센서의 전압 측정치를 나타낸 예시도,
도 3은 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템의 결함 진단 방법을 나타낸 예시도,
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템의 동작 감지 기술을 자세히 나타낸 순서도,
도 5는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템의 구성도이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록, 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 구성요소들을 기술하기 위해서 사용된 경우, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시 예들은 그것의 상보적인 실시 예들도 포함한다.
또한, 어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
또한, 본 명세서에 기재된 '…부', '…기', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, '일', '하나' 및 '그' 등의 관사는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
아래의 특정 실시 예들을 기술하는 데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다.
어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
이하, 본 발명에서 실시하고자 하는 구체적인 기술 내용에 대해 첨부도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법의 순서도이다.
본 발명은 와이어로프 안전 진단 센서가 대기 모드에 있다가 활성상태에서 동작이 감지되는 경우에만 안전 진단을 하도록 하여 전력을 절약하고 효율성을 향상시키기 위한 발명이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법은, 센서부가 대기 모드에서 깨어나 AP에 제어 요청 하는 단계(S100), AP는 동작 감지 필요 여부 판단하여 센서부에 동작 감지 신호 전송하는 단계(S200), 센서부는 동작 감지하여 감지된 경우에만 안전 진단 센싱하는 단계(S300), 안전 진단 센싱 종료하고 AP에 제어 요청하면 플랫폼은 인공지능 서버 통해 와이어로프 결함 판단하는 단계(S400), 센서부가 대기 모드에 돌입하는 단계(S500)를 포함한다.
여기서 센서부가 대기 모드에서 깨어나 AP에 제어 요청 하는 단계(S100)는 (a)단계로 표현할 수 있다.
(a)단계에서, 센서부는 대기 모드에서 깨어나 무선 송수신부(RF)를 활성화 하고, AP에 제어 요청 신호를 전송한다.
이하에서 센서부는 RF를 통해 게이트웨이에 접속하여 통신할 수 있다.
여기서 AP는 저전력 와이어로프 안전을 진단하는 소프트웨어인 플랫폼의 엑세스 포인트(Access Point)를 의미한다.
여기서 대기 모드는 SLEEP으로 표현할 수 있고, 대기 모드에서는 전력이 많이 소비되는 센서부의 복수 개의 센서 노드는 센싱하지 않고, 센서부의 RF를 꺼놓아 시간만 체크할 수 있도록 하여 전력을 최소한만 소비하도록 하는 모드를 의미한다.
여기서 대기 모드에 돌입할 때 미리 대기 모드를 지속할 시간을 정해놓고, 대기 모드에 돌입한 때로부터 미리 설정된 시간이 경과하면 대기 모드에서 깨어난다.
여기서 대기 모드를 지속할 시간은, 와이어로프의 사용시간을 기초로 대기시간을 달리 정할 수 있으며, AP는 이를 가변적으로 적용할 수 있다.
따라서 대기 모드에서는 시간만 체크한다.
여기서 대기 모드 이외의 시간은 활성 모드로 나타낼 수 있다.
대기 모드에서 활성 모드로 전환되면 꺼져 있던 RF가 켜져 센서 노드 및 RF가 활성화된다.
여기서 제어 요청 신호는, 게이트웨이를 통해서 AP에 전송된다.
여기서 AP는 동작 감지 필요 여부 판단하여 센서부에 동작 감지 신호 전송하는 단계(S200)는 (b)단계로 표현할 수 있다.
(b)단계에서, 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신한 AP는 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부에 동작 감지 신호를 전송한다.
여기서 AP가 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 것은 운영자가 미리 정해놓은 조건에 따라 동작 감지 신호(Detect), 대기 모드 돌입 신호(Sleep), 즉시 안전 진단 센싱 신호(Active) 중 어느 하나의 커맨드(Command)를 게이트웨이를 통하여 센서부로 전송할 수 있다.
여기서 센서부는 수신된 Command를 분류하여 Command가 동작 감지 신호(Detect)인 경우에는 동작을 감지하는 단계(S300), 대기 모드 돌입 신호(Sleep)인 경우에는 즉시 대기 모드에 돌입하고, 즉시 안전 진단 센싱 신호(Active)인 경우에는 동작 감지 없이 바로 와이어로프 안전 진단을 시작할 수 있다.
여기서 AP가 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 조건은 하나 이상의 조건을 모두 만족한 경우로 설정할 수 있고, 그 조건은 다양하게 정할 수 있으며, 실시예에서는 만약 1일에 1회만 안전 진단 센싱하고, 안전 진단 센싱을 운영하지 않는 비운영일, 운영요일, 운영시간을 미리 정해놓은 경우에는, 금일 센싱을 했는지, 금일이 비운영일이 아닌 운영 날짜에 해당하는지, 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부를 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되는 경우에만 게이트웨이를 통해 센서부에 동작 감지 신호(Detect)를 전송한다.
여기서 AP가 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 조건을 판단해본 결과 동작 감지가 필요하다고 인정되지 않는 경우에는 게이트웨이를 통해 센서부에 대기 모드 돌입 신호(Sleep)를 전송한다.
이 경우에 센서부는 미리 설정된 시간 동안 대기 모드에 돌입한다.
여기서 AP는 사용자가 미리 정해놓은 즉시 안전 진단 센싱 조건을 만족하는 경우에는 게이트웨이를 통해 센서부에 즉시 안전 진단 센싱(Active)돌입 신호를 전송한다.
이 경우에 신서부는 미리 정해진 시간 동안 와이어로프의 안전 진단 센싱을 시작한다.
여기서 센서부는 동작 감지하여 감지된 경우에만 안전 진단 센싱하는 단계(S300)는 (c)단계로 표현할 수 있다.
(c)단계에서, 센서부가 게이트웨이를 통해 AP에서 동작 감지(detect) 신호를 수신한 경우에는 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하기 시작하고, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱을 시작한다.
여기서 동작 감지 센서는 센서부에 포함된 센서로서 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전이 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 그 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
여기서 자기력을 측정하여 자속이 변화하면 그에 따라 전압이 변화하므로 전압차를 도출할 수 있다.
또한 여기서 임계전압값은 운영자가 미리 정해놓을 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템에서 동작 감지 센서의 전압 측정치를 나타낸 예시도이다.
도 2를 참조하면, 센서부의 복수 개의 센서 노드(그래프에서 6개)에서 측정값을 통해 도출된 전압값을 그래프로 나타낸 것이고, 이 중에서 채널 2를 동작 감지 센서로 활용할 수 있다.
도 2를 참조하면 초반에는 각 노드가 비교적 일정한 값을 유지하다가 특정 시간대에 일부 노드의 전압이 튀어올라 높은 값으로 유지된다.
도 2를 참조하면 채널 2의 노드에서 1.42, 1.47, 1.52, 1.57, 1.62초대에 순차적으로 각각 전압을 측정해보면, 1.42초에 3008mV, 1.47초에 2969mV, 1.52초에 3357mV, 1.57초에 3657mV, 1.62초에 3720mV로 나타났다.
따라서 이 경우 현재 측정된 전압과 일정 시간 전에 측정된 전압을 비교하는데, 일정 시간이 0.1초인 경우를 예를 들면, 현재 시간이 1.52초에 해당하는 경우에는 현재 측정된 전압(3357mV)과 0.1초 전(1.42초)에 측정된 전압(3008mV)과의 전압차가 349mV이고, 현재 시간이 1.57초에 해당하는 경우에는 현재 측정된 전압(3657mV)과 0.1초 전(1.47초)에 측정된 전압(2969mV)과의 전압차가 688mV이고, 현재 시간이 1.62초에 해당하는 경우에는 현재 측정된 전압(3720mV)과 0.1초 전(1.52초)에 측정된 전압(3357mV)과의 전압차가 363mV이다.
따라서 여기서 운영자가 미리 정해놓은 임계전압값이 0.5V(500mV)인 경우에는 1.52초에 도출된 전압차 만이 임계전압값을 상회하므로, 따라서 이러한 경우에는 1.52초에 동작이 감지된 것으로 판단한다.
또한 도 1을 참조하면, (c)단계(S300)에서 동작 감지 센서는 센서부에 포함된 센서로서 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나가 아닌 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하방향 움직임을 감지하는 자이로센서로서, 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단할 수 있다.
여기서 대상물인 와이어로프의 상하 방향 이동 범위가 운영자가 미리 정해놓은 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
이처럼 와이어로프의 안전 진단을 즉시 실시하지 않고 안전 진단 센서의 센서노드 중 하나 또는 별도의 자이로 센서를 통하여 움직임을 감지하고, 움직임이 있는 것으로 감지된 경우에만 안전 진단을 실시하도록 하여 불필요한 안전 진단을 감소시켜 전력을 효율적으로 활용할 수 있다.
이처럼 동작이 감지된 경우에만 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱을 시작한다.
도 1을 참조하면 여기서 안전 진단 센싱 종료하고 AP에 제어 요청하면 플랫폼은 인공지능 서버 통해 와이어로프 결함 판단하는 단계(S400)는 (d)단계로 표현할 수 있다.
(d)단계에서, 센서부는 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고 일정 시간이 경과하면 안전 진단 센싱을 종료하고 저장된 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송한다. AP에서 센서 데이터를 수신한 플랫폼은 인공지능 서버에 센서 데이터 신호 처리 및 결함 판단을 요청하면 인공지능 서버는 딥러닝을 통해 와이어로프의 결함을 판단한다.
여기서 (d)단계는, 센서부의 안전 진단 센서가 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 일정 시간이 지나면 안전 진단 센싱을 종료하고 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하는 단계(S410), 상기 플랫폼이 인공지능 서버에 AP에 수신된 센서 데이터 신호 처리를 요청하면, 인공지능 서버가 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단 단계(S420), 인공지능 서버가 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단 단계(S430)를 포함할 수 있다.
여기서 AP로 전송하는 단계(S410)는 센서 데이터를 데이터베이스에 저장했다가, 저장된 센서 데이터를 게이트웨이를 통해 AP로 전송한다.
이처럼 AP를 통해 플랫폼에 전송된 센서 데이터는 인공지능 서버를 통해 와이어로프의 결함을 판단하게 되며, 인공지능 서버의 결함 딥러닝 결함 진단 방법은 도 3에 나타난 바와 같다.
도 3는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템의 결함 진단 방법을 나타낸 예시도이다.
여기서 1차 판단 단계(S420)에서, 인공지능 서버는 원본 데이터에서 저역 통과 필터(Low-pass filter; LPF) 등을 통해 노이즈 제거 및 대역 통과 필터(Bandpass filter; BPF) 등을 통해 트렌즈를 제거하는 등 데이터를 전처리한다.
여기서 전처리된 데이터에서 일정 기준값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우에에는 1차적으로 결함이 있는 것으로 판단한다.
또한 2차 판단 단계(S430)에서, 인공지능 서버는 전처리된 데이터에 대하여 비대칭도(Skewness), 첨도(Kurtosis), 진폭(Peak-to-peak), Peak-to-factor 등 다양한 통계 피처를 추출하고, Feed-Forward Network(순방향 네트워크, FF 네트워크)를 활용하여 오탐 가능한 신호도 정확히 진단하여 오탐을 제거하고 결함이 있는 것으로 판단한다.
도 1을 참조하면, (d)단계에서 게이트웨이를 통해 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신한 AP는 다시 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 (b)단계부터 (c), (d)단계를 반복한다.
이 경우 AP는 상기 기술한 바와 마찬가지로 금일 센싱을 한 경우에는 대기 모드 돌입 신호(SLEEP)를 전송할 수 잇고, 이 경우에는 센서부가 대기 모드(SLEEP)로 돌입한다(S500).
대기 모드(SLEEP)에 돌입한 센서부는 미리 정해진 일정 시간이 경과하면 깨어나 다시 AP에 제어 요청 신호를 전송할 것이며(S100), 이처럼 본 발명은 대기 모드와 대기 모드에서 깨어난 활성 모드를 번갈아 가며 반복된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템의 동작 감지 기술을 자세히 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면 와이어로프 안전 진단 시스템의 저전력 운용을 위해 센서부와 AP간에 이루어지는 동작을 나타낼 수 있다.
먼저, 센서부가 대기 모드에서 깨어나 AP에 제어 요청하는 단계(S100)는 센서부가 SLEEP에서 깨어나(S110) 게이트웨이를 통해 AP에 제어 요청 한다(S120).
이후, AP는 동작 감지 필요 여부 판단하여 센서부에 동작 감지 신호 전송하는 단계(S200)는 AP가 게이트웨이를 통해 센서부의 제어 요청 신호를 수신하면(S210) 동작 감지 필요 여부를 판단(S220), 예에서 금일 센싱을 했는지, 운영 날짜인지, 운영 요일인지, 업무 시간인지 판단하여 금일 센싱이 이루어지지 않았고, 비운영일이 아닌 운영 날짜이며, 운영 요일이고, 현재 시간이 업무 시간인 경우에는 게이트웨이를 통해 센서부에 동작 감지 신호를 전송한다(S230).
다만, AP는 판단 결과 금일 센싱이 이루어졌거나, 비운영일 이거나, 운영 요일이 아니거나, 현재 시간이 업무 시간이 아닌 경우 중 어느 하나라도 해당하는 경우에는 게이트웨이를 통해 센서부에 다음 운영시간까지 SLEEP, 즉 대기 모드에 돌입하라는 신호를 전송한다(S240).
이러한 SLEEP 신호에는 대기 모드를 지속할 시간이 포함되어 해당 시간이 경과하면 SLEEP에서 깨어나(S110) 센서부가 처음부터 단계를 시작할 수 있다.
이후, 센서부가 동작 감지하여 감지된 경우에만 안전 진단 센싱 시작하는 단계(S300)는 게이트웨이를 통해 AP로부터 동작 감지 신호를 수신한 센서부는 동작 감지를 시작한다(S310).
이 경우 상기 기술한 바와 같이 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하고 이러한 동작 감지 센서는 안전 진단 센서의 복수 개의 센서 노드 중 하나로 전압차를 도출하여 움직임을 감지할 수도 있고, 안전 진단 센서와 별도로 연결된 자이로센서로 위치 변화량을 도출하여 움직임을 감지할 수도 있다.
동작 감지를 시작(S310)한 이후 동작이 감지된 경우에는(S320) 센서부의 안전 진단 센서를 통해 안전 진단 센싱을 시작한다(S330). 움직임이 있는 경우에만 안전 진단을 실시하여 센서부에서 소모되는 전력을 절약하기 위함이다.
다만, 동작 감지를 시작(S310)한 이후 동작이 감지되지 않은 경우에는(S320) 계속 동작 감지(S310)한다.
여기서 센서부는 동작이 감지되지 않으면 계속 동작 감지하는데, 보통 센서부는 정해진 시간마다 AP에 해시 메시지를 송부하여 제어 요청 할 수 있기 때문에, AP가 이에 대해 별도로 다른 동작을 요청하면 동작 감지가 중단될 수 있다.
이후, 안전 진단 센싱 종료하고 AP에 제어 요청하면 플랫폼은 와이어로프 결함 판단하는 단계(S400)는 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 안전 진단 센싱이 종료되면 센서 데이터와 제어 요청 신호를 게이트웨이를 통해 AP에 전송한다(S410).
여기서 AP는 제어 요청 신호를 수신하여(S210) 다시 동작 감지 필요 여부를 판단하여(S220) 동작 감지 신호(Detect), 대기 모드 돌입 신호(Sleep), 즉시 안전 진단 센싱 신호(Active) 중 어느 하나의 커맨드(Command)를 게이트웨이를 통하여 센서부로 전송할 수 있다(S230, S240, active 신호는 미도시).
여기서 대기 모드 돌입 신호(SLEEP)를 수신한 센서부는 다음 운영시간까지 대기 모드를 유지하다가, 미리 정해진 시간이 경과하여 SLEEP에서 깨어나면(S110) 도 4의 처음 단계부터 반복될 수 있다.
도 4에서 미도시되었지만 센서 데이터를 AP에 전송(S410)하면, AP를 통해 센서 데이터를 수신한 플랫폼은 상기 기술한 바와 같이 인공지능 서버를 통해 와이어로프의 결함을 판단하게 되며, 인공지능 서버의 결함 딥러닝 결함 진단 방법은 도 3에 나타난 바와 같다.
도 5는 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템의 구성도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템은, 와이어로프(10)에 부착되어 동작 및 안전 진단을 위한 측정하는 복수 개의 센서 노드를 포함한 센서부(100), 시스템 전체를 관장하는 플랫폼(200), 인공지능 서버(300) 등이 포함된다.
여기서 센서부(100)는, 대기 모드에서 깨어나 RF를 활성화 하고, AP(210)에 제어 요청 신호를 전송하고, AP(210)에서 동작 감지 신호(detect)를 수신하면 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하여, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱하며, 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고 일정 시간이 경과하면 안전 진단 센싱을 종료하고 저장된 데이터 및 제어 요청 신호를 AP(210)로 전송한다.
여기서 AP(210)는 저전력 와이어로프 안전을 진단하는 소프트웨어인 플랫폼의 엑세스 포인트(Access Point)를 의미한다.
따라서 센서부(100)는, 와이어로프(10) 안전 진단 센싱, 와이어로프(10)의 움직임 감지, 전력 소모를 방지하는 SLEEP(대기 모드), 게이트웨이(400)에 데이터 전달 등의 역할을 한다.
여기서 센서부(100)의 각 센서 노드는 전원이 켜졌을 때 게이트웨이(400)에 접속 요청(contact req)하고 접속 응답(contact res)을 받음으로써 페어링 할 수 있다.
여기서 대기 모드는 SLEEP으로 표현할 수 있고, 대기 모드에서는 전력이 많이 소비되는 센서부의 복수 개의 센서 노드는 센싱하지 않고, 센서부의 RF를 꺼놓아 시간만 체크할 수 있도록 하여 전력을 최소한만 소비하도록 하는 모드를 의미한다.
여기서 대기 모드에 돌입할 때 미리 대기 모드를 지속할 시간을 정해놓고, 대기 모드에 돌입한 때로부터 미리 설정된 시간이 경과하면 대기 모드에서 깨어난다.
여기서 대기 모드를 지속할 시간은, 와이어로프의 사용시간을 기초로 대기시간을 달리 정할 수 있으며, AP는 이를 가변적으로 적용할 수 있다.
따라서 대기 모드에서는 시간만 체크한다.
여기서 대기 모드 이외의 시간은 활성 모드로 나타낼 수 있다.
대기 모드에서 활성 모드로 전환되면 꺼져 있던 RF가 켜져 센서 노드 및 RF가 활성화된다.
이러한 센서부(100)에는 와이어로프의 움직임을 감지하여 대기 모드에서 활성 모드로 전환하는 동작 감지 센서 및 와이어로프의 결함을 측정하는 안전 진단 센서 등이 포함되며, 이를 통해 와이어로프를 센싱하고, 센싱 결과 생성된 센서 데이터가 포함된 신호를 게이트웨이에 전달하기 위해 복수 개의 센서노드, RF 등이 포함될 수 있다.
여기서 플랫폼(200)은 저전력 와이어로프 안전을 진단하는 소프트웨어로서, 플랫폼 소프트웨어라고도 한다.
여기서 플랫폼(200)은, 센서부(100)로부터 제어 요청 신호를 수신하면, 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부(100)에 동작 감지 신호를 전송하는 AP(210)를 포함하며, 인공지능 서버(300)에 와이어로프의 결함 판단을 요청한다.
여기서 AP(210)가 게이트웨이(400)를 통해 센서부(100)로부터 제어 요청 신호를 수신한 경우에는, 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부(100)에 동작 감지 신호를 전송한다.
여기서 AP(210)가 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 것은 운영자가 미리 정해놓은 조건에 따라 동작 감지 신호(Detect), 대기 모드 돌입 신호(Sleep), 즉시 안전 진단 센싱 신호(Active) 중 어느 하나의 커맨드(Command)를 게이트웨이(400)를 통하여 센서부(100)로 전송할 수 있다.
여기서 센서부(100)는 수신된 Command를 분류하여 Command가 동작 감지 신호(Detect)인 경우에는 동작 감지를 시작하고, 대기 모드 돌입 신호(Sleep)인 경우에는 즉시 대기 모드에 돌입하고, 즉시 안전 진단 센싱 신호(Active)인 경우에는 동작 감지 없이 바로 와이어로프 안전 진단을 시작할 수 있다.
여기서 AP(210)가 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하는 조건은 하나 이상의 조건을 모두 만족한 경우로 설정할 수 있고, 이에 대한 설명은 상기 기술한 바와 같다.
여기서 플랫폼(200)은, 센서부(100)에서 게이트웨이(400)를 통해 센서 데이터를 수집, 저장하거나 처리하고, 와이어로프의 결함을 관리하며, 와이어로프 결함 관리 현황을 대시보드 등에 표현하거나 결함 상태를 사용자에게 전달할 수도 있는 등의 역할을 한다.
여기서 센서부(100)가 게이트웨이(400)를 통해 AP(210)에서 동작 감지 신호를 수신한 경우에는 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하기 시작하고, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프(10) 안전 진단 센싱을 시작한다.
여기서 동작 감지 센서는 센서부(100)에 포함된 센서로서 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전이 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 그 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
여기서 자기력을 측정하여 자속이 변화하면 그에 따라 전압이 변화하므로 전압차를 도출할 수 있다.
또한 여기서 임계전압값은 운영자가 미리 정해놓을 수 있다.
이에 대한 예시를 통한 설명은 상기 기술한 바와 같다.
또한 이러한 동작 감지 센서는 센서부(100)에 포함된 센서로서 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나가 아닌 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하방향 움직임을 감지하는 자이로센서로서, 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단할 수 있다.
여기서 대상물인 와이어로프(10)의 상하 방향 이동 범위가 운영자가 미리 정해놓은 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단한다.
이처럼 와이어로프의 안전 진단을 즉시 실시하지 않고 안전 진단 센서의 센서노드 중 하나 또는 별도의 자이로 센서를 통하여 움직임을 감지하고, 움직임이 있는 것으로 감지된 경우에만 안전 진단을 실시하도록 하여 불필요한 안전 진단을 감소시켜 전력을 효율적으로 활용할 수 있다.
센서부(100)가 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스(500)에 저장하고 일정 시간이 경과하면 안전 진단 센싱을 종료하고 저장된 데이터 및 제어 요청 신호를 게이트웨이(400)를 통해 AP(210)로 전송한다.
여기서 센서부(100)가 안전 진단 센싱 종료하고 AP(210)에 제어 요청하면 플랫폼(200)은 인공지능 서버(300)에 센서 데이터 신호 처리 및 결함 판단을 요청하고, 인공지능 서버(300)는 딥러닝을 통해 와이어로프(10)의 결함을 판단할 수 있다.
도 5를 참조하면, 인공지능 서버(300)는, 플랫폼(200)의 요청에 따라 딥러닝을 통해 센서 데이터 신호 처리하여 와이어로프의 결함을 판단한다.
여기서 인공지능 서버(300)는 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단하고, 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단 한다.
이에 대한 설명은 상기 기술한 바와 같다.
따라서 인공지능 서버(300)는 센서 데이터의 신호 처리, 센서 데이터의 결함 판단 등의 역할을 수행한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템은, 상기 기술한 바와 같은 저전력 와이어로프 안전 진단 방법과 동일하게 구동될 수 있기 때문에 중복되는 설명은 생략하였다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 의한 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템은, 센서부(100)와 플랫폼(200)의 AP(210) 간의 신호를 전달하는 게이트웨이(400), 센서 데이터 등을 저장하는 데이터베이스(500) 등이 포함될 수 있다.
여기서 게이트웨이(400)는 센서부(100)로부터 센서 데이터를 수집하여 플랫폼(200)으로 전달하고, 플랫폼(200)의 명령을 센서부(100)로 전달하는 등 센서부(100)와 플랫폼(200)간의 신호를 전달해주는 역할을 한다.
여기서 데이터베이스(500)는, 센서부(100)에서 와이어로프(10)의 안전 진단 센싱을 통해 생성된 센서 데이터 등을 저장한다.
이상, 본 발명의 실시 예는 상술한 장치 및/또는 운용방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
10 : 와이어로프
100 : 센서부
200 : 플랫폼
210 : AP
300 : 인공지능 서버
400 : 게이트웨이
500 : 데이터베이스

Claims (15)

  1. 저전력 와이어로프 안전 진단 방법에 있어서,
    (a) 센서부는 대기 모드에서 깨어나 저전력 와이어로프 안전을 진단하는 소프트웨어인 플랫폼의 엑세스 포인트인 AP에 제어 요청 신호를 전송하는 단계;
    (b) 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신한 AP는 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 단계;
    (c) AP에서 동작 감지 신호를 수신한 센서부는 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하고, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱 하는 단계;
    (d) 센서부에서 안전 진단 센싱을 종료하면 플랫폼은 인공지능 서버를 통해 딥러닝을 이용하여 와이어로프의 결함을 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 (b)단계 내지 (d)단계를 반복하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 (c)단계는,
    상기 동작 감지 센서는 상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전에 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계는, 대기 모드에 돌입한 때로부터 미리 설정된 시간이 경과한 경우에 대기 모드에서 깨어나는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계는,
    AP가 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되는 경우에만 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b)단계는,
    AP가 금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되지 않는 경우에는 센서부에 대기 신호를 전송하여, 센서부는 미리 설정된 시간 동안 대기 모드로 돌입하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (c)단계는,
    상기 동작 감지 센서는 상기 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하 방향 움직임을 감지하는 자이로 센서로서 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    센서부에서 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 안전 진단 센싱을 종료하면 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하며, AP에서 센서 데이터를 수신한 플랫폼은 인공지능 서버에 센서 데이터 신호 처리 및 결함 판단을 요청하고, 인공지능 서버가 딥러닝을 통해 와이어로프의 결함을 판단하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    센서부에서 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 일정 시간이 지나면 안전 진단 센싱을 종료하며 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하는 단계;
    상기 플랫폼이 인공지능 서버에 센서 데이터의 신호 처리를 요청하면, 인공지능 서버가 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단 단계; 및
    인공지능 서버가 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 방법.
  9. 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템에 있어서,
    대기 모드에서 깨어나 AP에 제어 요청 신호를 전송하고, AP에서 동작 감지 신호를 수신하면 동작 감지 센서를 통해 동작을 감지하며, 동작이 감지된 경우에는 안전 진단 센서를 통해 와이어로프 안전 진단 센싱하고, 안전 진단 센싱하여 생성된 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하며, 안전 진단 센싱이 종료하면 저장된 센서 데이터 및 제어 요청 신호를 AP로 전송하는 센서부;
    상기 센서부로부터 제어 요청 신호를 수신하면, 동작 감지가 필요한지 여부를 판단하여 필요하다고 인정되는 경우에는 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 엑세스 포인트인 AP를 포함하며, 상기 센서부로부터 센서 데이터를 수신하면 인공지능 서버에 와이어로프의 결함 판단을 요청하는 와이어로프 안전 진단 플랫폼; 및
    상기 플랫폼의 요청에 따라 딥러닝을 통해 센서 데이터를 신호 처리하여 와이어로프의 결함을 판단하는 인공지능 서버;
    를 포함하되,
    상기 동작 감지 센서는,
    상기 안전 진단 센서에 포함된 복수 개의 센서 노드 중 하나로서 대상물의 자기력을 측정하여 일정 시간 전에 측정된 전압과 현재 측정된 전압을 비교하여 전압차가 임계전압값을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 센서부는,
    와이어로프의 움직임을 감지하여 대기 모드에서 활성 모드로 전환하는 동작 감지 센서 및 와이어로프의 결함을 측정하는 안전 진단 센서를 포함하며, 그 구성이 되는 복수 개의 센서노드를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제어 요청 신호를 수신한 AP는,
    금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되는 경우에만 센서부에 동작 감지 신호를 전송하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제어 요청 신호를 수신한 AP는,
    금일 센싱을 했는지, 금일이 운영 날짜 및 운영 요일에 해당하는지, 현재 시간이 업무 시간인지 여부 등을 판단하여 동작 감지가 필요하다고 인정되지 않는 경우에는 센서부에 대기 신호를 전송하여, 센서부는 미리 설정된 시간 동안 대기 모드로 돌입하도록 하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
  13. 삭제
  14. 제9항에 있어서,
    상기 동작 감지 센서는,
    상기 안전 진단 센서와 별도로 연결되어 상하방향 움직임을 감지하는 자이로 센서로서 대상물의 일정 시간 전에 측정된 좌표값과 현재 측정된 좌표값을 비교하여 z축 변화량이 임계변화량을 상회하는 경우에는 동작이 감지된 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 인공지능 서버는,
    상기 플랫폼이 인공지능 서버에 AP에 수신된 센서 데이터 신호 처리를 요청하면, 인공지능 서버가 센서 데이터의 노이즈 및 트렌드를 제거하여 전처리하고, 일정 값 이상의 누설 자속이 발생하는 경우 결함이 있는 것으로 판단하는 1차 판단 하며, 인공지능 서버가 전처리된 데이터로부터 다양한 통계 피처를 추출하고 순방향 신경망 등 딥러닝 학습을 통해 결함이 있는 것으로 판단하는 2차 판단 하는 것
    을 특징으로 하는 저전력 와이어로프 안전 진단 시스템.
KR1020200103903A 2020-08-19 2020-08-19 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템 KR102403601B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200103903A KR102403601B1 (ko) 2020-08-19 2020-08-19 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템
US17/097,315 US11430314B2 (en) 2020-08-19 2020-11-13 Low-power wire rope safety diagnosis method and system
EP20207439.9A EP3957588A1 (en) 2020-08-19 2020-11-13 Low-power wire rope safety diagnosis method and system
JP2020189537A JP7109517B2 (ja) 2020-08-19 2020-11-13 省電力ワイヤロープの安全診断方法及びシステム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200103903A KR102403601B1 (ko) 2020-08-19 2020-08-19 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220022669A KR20220022669A (ko) 2022-02-28
KR102403601B1 true KR102403601B1 (ko) 2022-05-31

Family

ID=73448871

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200103903A KR102403601B1 (ko) 2020-08-19 2020-08-19 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11430314B2 (ko)
EP (1) EP3957588A1 (ko)
JP (1) JP7109517B2 (ko)
KR (1) KR102403601B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117607244B (zh) * 2024-01-22 2024-04-30 河南工学院 多敏感阵列的起重机钢丝绳弱磁在线监测方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010259597A (ja) 2009-05-01 2010-11-18 Konami Digital Entertainment Co Ltd 動作検出装置
KR101666678B1 (ko) * 2014-12-04 2016-10-14 (주)이오시스템 근접 센서를 이용한 관측 장치 및 그 방법
WO2020079747A1 (ja) 2018-10-16 2020-04-23 株式会社島津製作所 磁性体管理システムおよび磁性体管理方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
HK1122096A1 (en) * 2006-04-04 2009-05-08 Micro Motion Inc Diagnostic apparatus and methods for a coriolis flow meter
NL2012634B1 (en) * 2014-04-16 2016-06-27 Ihc Holland Ie Bv Real-time rope monitoring.
JP2016180676A (ja) * 2015-03-24 2016-10-13 株式会社東芝 検知システム及び検知方法
EP3130555B1 (en) 2015-08-12 2020-11-11 KONE Corporation Rope and rope groove monitoring
JP7062922B2 (ja) * 2017-11-16 2022-05-09 横河電機株式会社 データ通信装置、データ通信方法、プログラム、および記録媒体
US11358836B2 (en) 2018-02-01 2022-06-14 Shimadzu Corporation Wire rope inspection device, wire rope inspection system, and wire rope inspection method
US20200122974A1 (en) 2018-10-18 2020-04-23 Otis Elevator Company In-situ system for health monitoring of elevator system
JP7318395B2 (ja) * 2019-07-30 2023-08-01 株式会社明電舎 エレベータ用ワイヤロープの速度検出装置、エレベータ用ワイヤロープの速度検出方法
CN110550526B (zh) 2019-09-19 2020-12-25 日立楼宇技术（广州）有限公司 一种电梯钢丝绳的检测方法、装置及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010259597A (ja) 2009-05-01 2010-11-18 Konami Digital Entertainment Co Ltd 動作検出装置
KR101666678B1 (ko) * 2014-12-04 2016-10-14 (주)이오시스템 근접 센서를 이용한 관측 장치 및 그 방법
WO2020079747A1 (ja) 2018-10-16 2020-04-23 株式会社島津製作所 磁性体管理システムおよび磁性体管理方法

Also Published As

Publication number Publication date
US11430314B2 (en) 2022-08-30
KR20220022669A (ko) 2022-02-28
US20220058931A1 (en) 2022-02-24
EP3957588A1 (en) 2022-02-23
JP7109517B2 (ja) 2022-07-29
JP2022035922A (ja) 2022-03-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109358591B (zh) 车辆故障处理方法、装置、设备及存储介质
US20050159653A1 (en) Living body information measuring system, method of identifying a living body information detecting device currently used, recording medium recording the method of identifying a living body information detecting device currently used, portable device, and data collector
CN107466095B (zh) 采集设备节能方法及采集设备
CN107433828A (zh) 胎压监测系统、车辆、胎压监测方法及计算机设备
KR102403601B1 (ko) 저전력 와이어로프 안전 진단 방법 및 시스템
CN104110891A (zh) 热水器及其系统和控制方法、穿戴式智能设备、服务器
CN104044969A (zh) 电梯故障预警方法和系统
WO2013145530A1 (ja) 解析システム
CN102156199A (zh) 运动状态检测方法及运动状态检测装置
KR101695500B1 (ko) 화재 관련 상황 인지가 가능한 서버
US11613215B2 (en) Apparatus and method for detecting a battery discharging cause for a vehicle
JPH11108878A (ja) センサー素子の異常および寿命判定方法
US11457293B2 (en) Wireless communication device, control program and control method
WO2024066740A1 (zh) 检测电路及其控制方法、车载终端设备
CN218600776U (zh) 冷媒气体泄漏检测装置及系统
CN117806900B (zh) 服务器管理方法、装置、电子设备及存储介质
KR102338931B1 (ko) IoT 디바이스 자율 제어 시스템 및 이를 이용한 자율 제어 방법
US20230266152A1 (en) Controlling a Sensor System
CN106535239A (zh) Wi‑Fi网络的异常提示方法、异常提示装置和种植设备
CN117805197A (zh) 设备检测系统、方法、计算机设备及存储介质
CN117409553A (zh) 一种基于物联网的异常报警方法及报警装置
CN115432525A (zh) 一种机器人楼层定位方法及相关设备
CN111285252A (zh) 控制定位设备使用的方法及装置
KR20210077325A (ko) 자가진단기능이 구비된 상시감시형 저전력 무선 센서노드
JPH10132844A (ja) 移送体の走行特性測定装置

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant