KR102604640B1 - 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작 동작방법 - Google Patents

밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작 동작방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 밀폐공간 가스 모니터링 기술에 관한 것으로, 상세하게는 밀폐공간의 가스를 모니터링 할 수 있고, 밀폐공간 가스 측정 장치에 대한 이상 여부 진단 및 교정을 할 수 있는 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작방법에 관한 것이다.

Description

밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작 동작방법{System for monitoring gas in closed space and operating method thereof}
본 발명은 밀폐공간 가스 모니터링 기술에 관한 것으로, 상세하게는 밀폐공간의 가스를 모니터링 할 수 있고, 밀폐공간 가스 측정 장치에 대한 이상 여부 진단 및 교정을 할 수 있는 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작방법에 관한 것이다.
제조공정과 같이 외부와 완전히 차단된 밀폐공간에서의 작업은 위험도가 매우 높고, 실제로 밀폐공간 내에서 유해가스나 가연성 가스 등의 누출로 인하여 질식, 중독, 화재, 폭발과 같은 재해가 발생하여 작업자가 부상을 당하거나 사망에 이르는 사고도 종종 발생하고 있다.
밀폐공간에서의 작업을 위해서는 지속적으로 가연성 가스 및 유해 가스 등의 측정이 필요하다.
가스 측정 장치는 개인 휴대가 가능한 이동식 가스 측정 장치와 특정 위치에 고정된 고정식 가스 측정 장치로 구분될 수 있으며, 밀폐공간과 같은 작업장에서 작업이 이루어지는 경우 작업자는 작업 전 가스 측정을 통해 안전을 확인한 후에 작업을 시작해야 하며, 작업 중에도 지속적으로 가스 측정을 하여 안전성을 확보해야 한다.
최근 가스 측정 장치가 네트워크로 관제 센터 내 모니터링 시스템 등과 연결되어, 가스 측정 값을 모니터링 시스템으로 전송함으로써, 모니터링 시스템에서 밀폐공간 내 가스에 대한 모니터링이 이루질 수 있도록 하는 방법들이 제안되고 있다.
한편, 가스 측정 장치에 의해 측정되는 가스 농도에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는, 가스 측정 장치에 대한 지속적인 고장 진단과 교정이 필요하다.
그러나, 일반적으로 일정 주기로 가스 측정센서를 교체하고 검증된 교정 기간을 통해 주기적으로 교정하는 방식으로 가스 측정 장치에 대한 유지보수가 이루어지고 있다.
이와 같은 가스 측정 장치에 대한 유지보수 방식을 이용하는 경우, 고장 난 가스 측정 장치로 인하여 작업자가 사고의 위험에 노출될 가능성이 있고, 가스 누출 경보 오동작으로 인한 작업 효율 저하의 가능성이 존재한다.
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 밀폐 공간 내 가스를 측정하는 장치의 고장 및 오동작에 따른 누출 사고 발생 위험, 작업 효율 감소 등의 문제를 해결할 수 있도록 밀폐공간 가스 측정 장치에 대한 이상 여부 진단 및 교정을 할 수 있는 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작방법을 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 가스 모니터링 시스템의 동작 방법은, 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 프로세서와 통신 모듈을 포함하는 상기 가스 모니터링 시스템의 동작방법으로서, 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여 다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 각각 수신하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 측정값들의 평균을 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치(교정 대상)를 결정하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 결정된 가스 측정 장치의 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 가스 모니터링 시스템의 동작 방법은, 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 프로세서와 통신 모듈을 포함하는 상기 가스 모니터링 시스템의 동작방법으로서, 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여 다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들과 각 가스 측정 장치의 교정 이력과 관련된 신뢰도 정보를 수신하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 신뢰도 정보를 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 측정값들의 표준 편차 및 상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 이용하여 상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 일면에 따른 가스 모니터링 시스템의 동작 방법은, 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 고정형 가스 측정 장치와 기준 신뢰도 이상의 신뢰도를 갖는 이동형 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 수신하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 측정값들의 평균, 상기 측정값들의 표준 편차 및 상기 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 이용하여 상기 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계; 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 고정형 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 고정형 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 일면에 따른 가스 모니터링 시스템은 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 각각 수신하는 통신 모듈; 및 상기 측정값들의 평균을 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치(교정 대상)를 결정하고, 상기 결정된 가스 측정 장치의 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 프로세서;를 포함한다.
이와 같은 본 발명의 실시 예에 따르면, 밀폐공간의 가스를 모니터링 할 수 있고, 밀폐공간 가스 측정 장치에 대한 이상 여부 진단 및 교정을 할 수 있는 밀폐공간 가스 모니터링 기술이 제공된다.
본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 기술을 이용하면, 밀폐공간 작업장 내 가스 측정 장치에 의해 측정된 가스 농도 값을 모니터링 시스템으로 전송하고, 모니터링 시스템은 수집된 가스 농도 값을 실시간으로 모니터링하고, 가스 측정 장치의 위치와 측정된 가스 농도 값을 종합적으로 판단 및 상호 비교하여 가스 측정 장치의 이상 여부를 진단하고, 보상 값을 산출 및 적용하여 센서를 교정할 수 있다.
또한, 가스 측정 장치 이상 여부 진단 및 센서 교정이 자동으로 이루어지기 때문에, 고장 난 가스 측정 장치의 사용으로 인한 가스 누출 사고 위험과 가스 누출 경보 오동작으로 인한 작업 효율 감소에 대한 문제를 해결할 수 있고, 가스 측정 장치진단 및 센서 교정에 소요되는 시간과 비용을 현저히 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 일례의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 가스 측정 장치의 일례의 구성을 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템에 있어서 데이터 통신 네트워크를 통한 연결 관계의 일례를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템의 일례의 구성을 도시한 도면.
도 5a 내지 5d는 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 가스 측정 장치를 그룹화 하는 예들을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 절대편차 및 표준편차를 기반으로 교정 대상의 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 절대편차, 표준편차 및 신뢰도를 기반으로 교정 대상의 가스농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 8 및 9는 본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 동작을 설명하기 위한 일례의 순서도.
도 10은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 동작을 설명하기 위한 일례의 순서도.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이동형 가스 측정 장치를 이용하여 고정형 가스 측정 장치의 진단 및 교정 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 12는 본 발명의 밀폐공간 가스 모니터링 시스템이 적용되는 컴퓨팅 장치를 나타내는 블록도.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어” 있다거나 “직접 접속되어” 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 “~사이에”와 “바로 ~사이에” 또는 “~에 이웃하는”과 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 개시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.
이하, 본 발명에서 제안하는 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작 동작방법에 대해서 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 일례의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템(100)은 가스 측정 장치(112, 114), 데이터 전송 네트워크(120, 이하, '네트워크'라 칭함) 및 모니터링 시스템(130)를 포함하도록 구성될 수 있으나, 시스템(1)의 구성이 본 발명의 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
상기 가스 측정 장치(112, 114)는 제조공정 등의 작업이 이루어지는 밀폐 공간에 위치한다. 가스 측정 장치(112, 114)는 밀폐 공간 내 가스 농도를 측정하고, 측정된 가스 농도를 네트워크(120)를 통해 모니터링 시스템(130)으로 전송한다.
밀폐 공간에 위치하는 가스 측정 장치(112, 114)는 개인 휴대가 가능한 이동식 가스 측정 장치 혹은 밀폐 공간 내에 설치된 고정식 가스 측정 장치일 수 있다.
따라서, 하나의 밀폐 공간에는 이동식 가스 측정 장치만이 위치하거나, 고정식 가스 측정 장치만이 위치하거나, 이동식 가스 측정 장치와 고정식 가스 측정 장치 모두 위치할 수 있다.
상기 가스 측정 장치(112, 114)는, 예를 들면, 산소(O2), 일산화탄소(CO), 황화수소(H2S), 이산화 질소(NO2) 수소(H2) 및 메탄(CH4) 등의 가스들 중 적어도 하나 이상의 가스에 대한 농도를 측정할 수 있도록 구현될 수 있다.
물론, 상기 가스 측정 장치(112, 114)에 의해 농도 측정이 가능한 가스의 종류는 상기에서 언급된 가스에 한정되지 않는다.
또한, 상기 가스 측정 장치(112, 114)는 측정된 가스 농도를 네트워크(120)를 통해 모니터링 시스템(130)으로 전송하기 위한 통신 모듈을 포함한다.
설정 환경에 따라, 상기 가스 측정 장치(112, 114)는 유선 네트워크와의 연결을 위한 유선 통신 모듈 혹은 무선 네트워크와의 연결을 위한 무선 통신 모듈 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 네트워크(120)는 가스 측정 장치(112, 114)와 모니터링 시스템(30) 사이의 데이터 전송을 위한 것으로서, 설정 환경에 따라 유선 네트워크 혹은 무선 네트워크일 수 있다.
상기 네트워크(120)는 양방향 통신이 가능한 적어도 하나 이상의 중계기(ex 도 3의 320, 321), 혹은 중계기 역할을 할 수 있도록 구현된 장치(ex, 도 3의 330) 등을 포함할 수 있다.
상기 모니터링 시스템(130)은 관제 센터 등에 설치되며, 가스 측정 장치(112, 114)로부터의 가스 농도를 바탕으로 가스 측정 장치(112, 114)에 대한 이상 여부 진단 및 교정을 수행할 수 있도록 구현된다.
구체적으로, 모니터링 시스템(130)은, 위험 정보 데이터베이스(131)와 가스 측정 장치(112, 114)로부터 실시간으로 수집된 정보를 기반으로 작업자와 가스 측정 장치(112, 114)의 위치를 관리하는 모듈(132), 밀폐공간의 입출입을 관리하는 모듈(133), 가스 측정 장치의 신뢰도를 관리하는 모듈(134), 가스 측정 장치의 진단 및 교정을 관리하는 모듈(135), 밀폐공간의 위험 상황을 분석하고 위험 상황에 따른 경보 알림을 관리하는 모듈(136) 및 관리자 모니터링 모듈(137)을 포함한다.
이와 같은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 가스 측정 장치에 대해서, 도 2를 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 가스 측정 장치의 일례의 구성을 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 가스 측정 장치(112 또는 114)는 센서 모듈(210), 위치 측위 모듈(220), 인터페이스 모듈(230), 통신 모듈(240), 전원 모듈(250) 및 제어 모듈(260)로 구성될 수 있으나, 가스 측정 장치(112 또는 114)의 구성이 본 발명의 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
상기 센서 모듈(210)은 가스 측정 장치(112 또는 114)가 위치하는 장소(ex, 제조공정이 이루어지는 밀폐 공간) 내의 기 설정되는 측정 대상의 가스의 농도를 측정한다.
그리고, 상기 센서 모듈(210)은 측정된 가스 농도에 대한 정보(가스 농도 정보 혹은 가스 농도 값)를 제어 모듈(260)로 출력한다.
예를 들어, 상기 센서 모듈(210)은 산소(O2), 일산화탄소(CO), 황화수소(H2S), 수소(H2) 및 메탄(CH4) 등의 가스들 중 적어도 하나 이상의 가스에 대한 농도를 측정할 수 있도록 구현될 수 있다.
이를 위해, 상기 센서 모듈(210)은 다양한 종류의 가스의 농도를 측정할 수 있도록 다양한 종류의 가스 농도 측정 센서들로 구성될 수 있는데, 산소(O2) 센서(211), 일산화탄소(CO) 센서(212), 황화수소(H2S) 센서(213), 수소(H2) 센서(214) 및 메탄(CH4) 센서(215) 등을 포함할 수 있다.
이동식 가스 측정 장치는 저전력 설계가 요구되기 때문에, 이동식 가스 측정 장치에 구성되는 센서는 저전력 고감도 특성을 갖는 것이 바람직하다.
상기 센서들(211 ~ 215)은 기 공지된 것으로서, 이들에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
예를 들어, 상기 센서 모듈(210)은 가연성 가스의 농도 측정을 위해 산소 센서(211), 수소 센서(214) 및 메탄 센서(215)의 조합으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 상기 센서 모듈(210)은 유해성 가스의 농도 측정을 위해 산소 센서(211), 일산화탄소 센서(212), 황화수소 센서(213)의 조합으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 상기 센서 모듈(210)은 산소 센서(211), 일산화탄소 센서(212), 황화수소 센서(213), 수소 센서(214) 및 메탄 센서(215)로 구성되어, 가연성 가스의 농도와 유해성 가스의 농도를 복합적으로 측정하도록 구성될 수 있다.
한편, 상기 센서 모듈(210)이 전기화학식 센서인 수소 센서(214)와 에너지 소비량이 큰 접촉식 센서인 메탄 센서(215)를 포함하는 경우, 수소 농도에 대한 측정을 먼저 수행하여 수소 농도가 일정 수치 이상인 경우에 한하여 메탄 농도를 측정하도록 구현되어, 전체적인 에너지 소비량을 줄일 수 있다.
이에 더하여, 상기 센서 모듈(210)은 온도와 습도를 모두 측정할 수 있도록 하나의 모듈로 형성되는 온습도 센서(216)를 포함할 수 있다.
상기 위치 측위 모듈(220)은 작업자에 대한 위치 정보와 가스 측정 장치(112 또는 114)에 대한 위치 정보를 획득한다.
상기 위치 측위 모듈(220)에 의해 획득된 위치 정보는 모니터링 시스템(130)으로 제공되며, 예를 들어 제어 모듈(260)을 통해 모니터링 시스템(130)으로 제공될 수 있다.
예를 들어, 상기 위치 측위 모듈(220)은 GPS(Global Positioning System), UWB(Ultra-Wide Band), Beacon, RFID 등을 이용하여 작업자 및 가스 측정 장치(112 및 114)에 대한 위치 정보를 획득할 수 있다.
상기 위치 측위 모듈(220)은 GPS 혹은 UWB를 이용하여 위치 정보를 획득하는 경우, 작업자와 가스 측정 장치에 대한 위치 좌표를 측정할 수 있다.
상기 위치 측위 모듈(220)은 Beacon 혹은 RFID를 이용하여 위치 정보를 획득하는 경우, 작업자와 가스 측정 장치에 대한 공간 위치 정보를 획득할 수 있다.
밀폐 공간과 같은 실내 공간에서는 GPS를 이용한 위치 측위는 어려움이 있기 때문에, 실내공간에서 위치에 대한 좌표 정보가 필요한 경우 GPS 대신 UWB 기술을 이용한 위치 측위 방법이 용이하다.
또한, 가스 농도 측정이 필요한 작업장 대부분의 경우 위치에 대한 좌표 정보보다는 밀폐공간과 같은 특정 작업장에 위치하고 있다는 공간 위치 정보가 필요하기 때문에, Beacon, RFID 등을 이용하는 것이 바람직하다.
상기 인터페이스 모듈(230)은 외부(ex, 제어 모듈 등)로부터 제공되는 각종 정보를 시각적으로 혹은 음향(혹은 음성)적으로 안내할 수 있도록 구성된다.
예를 들어, 상기 인터페이스 모듈(230)은 LCD(231), LED(232) 등의 디스플레이 패널, Speaker(233), Buzzer(234) 등의 음향 출력 장치로 구성될 수 있다.
상기 인터페이스 모듈(230)은 모니터링 시스템(130)으로부터의 사고 대응 메시지에 포함된 정보를 디스플레이 패널 및 음향 출력 장치를 통해 출력하여 작업자에게 알려준다.
상기 통신 모듈(240)은 모니터링 시스템(130)과의 통신을 위해 구성되는 것으로, 가스 농도 정보를 모니터링 시스템(130)으로 전송하는 업 링크 통신 및 모니터링 시스템(30)으로부터의 정보를 전송 받는 다운 링크 통신을 수행한다.
따라서, 상기 통신 모듈(240)은 가스 측정 장치(112 및 114)와 모니터링 시스템(130) 간의 양방향 통신을 담당한다.
예를 들어, 상기 통신 모듈(240)은 유선 네트워크를 이용하여, 혹은 무선 네트워크를 이용하여, 혹은 유선 네트워크 및 무선 네트워크를 혼용하여 모니터링 시스템(130)과 통신하도록 구현될 수 있다.
상기 통신 모듈(240)이 고정식 가스 측정 장치에 포함된 구성인 경우, Ethernet 유선 네트워크 혹은 LoRa 무선 네트워크를 이용하여 모니터링 시스템(130)과 통신하도록 구현될 수 있다.
이를 위해, 상기 통신 모듈(240)은 Ethernet 유선 네트워크를 이용한 통신용 모듈 혹은 LoRa 무선 네트워크를 이용한 통신용 모듈을 포함할 수 있다.
상기 통신 모듈(240)이 이동식 가스 측정 장치에 포함된 경우, Lora 무선 네트워크 혹은 BLE(Bluetooth Low Energy) 무선 네트워크를 이용하여 모니터링 시스템(130)과 통신하도록 구현될 수 있다.
이를 위해, 상기 통신 모듈(240)은 Lora 무선 네트워크를 이용한 통신용 모듈 혹은 BLE(Bluetooth Low Energy) 무선 네트워크를 이용한 통신용 모듈을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 이동식 가스 측정 장치에 적용되는 무선 통신 방식은 전력 소비량이 적고, 밀폐 공간과 같은 특수 환경에 적합하면서도 장거리 통신이 가능한 방식인 것이 바람직하다.
예를 들어, LoRa 통신 방식은 LPWAN(Low Power Wide Area Network, 저전력 장거리 통신)의 특성을 가져 전력 소모를 줄이고 한 번에 도달 가능한 무선통신 거리가 길고, 전송데이터 암호화를 지원하기 때문에 이동식 가스 측정 장치에 적합한 방식이다.
LoRa 통신 방식 이외에도, LoRa 통신 방식과 유사한 특징을 갖는 무선 통신 방식(ex, NB-IoT, ZigBee, BLE 등)이라면 본 발명의 이동식 가스 측정 장치에 적용될 수 있다.
상기 전원 모듈(250)은 가스 측정 장치 내 전원이 필요한 구성(ex, 센서 모듈(210), 위치 측위 모듈(220), 인터페이스 모듈(230), 통신 모듈(240), 제어 모듈(260) 등)으로 전원을 공급하기 위해 구성된다.
예를 들어, 상기 전원 모듈(250)은 충방전이 가능한 배터리(251)를 포함할 수 있으며, 배터리(251)의 종류 및 형태는 어느 하나의 종류 및 형태에 국한되지 않는다.
또한, 상기 전원 모듈(250)은 외부 전원과 연결되는 상시 전원(252)을 포함할 수 있으며, 상시 전원(252)은 외부 전원과 연결되는 외부전원 연결부와 외부전원 연결부를 통해 공급되는 외부전원을 적합한 전원으로 변환시켜 제공하는 어댑터(adapter)로 구성될 수 있다.
상기 전원 모듈(250)은 가스 측정 장치가 이동식 가스 측정 장치인 경우에는 배터리(251)의 전원을 공급하도록 하고, 가스 측정 장치가 고정식 가스 측정 장치인 경우에는 상시 전원(252)의 전원을 공급하도록 구현될 수 있다.
상기 제어 모듈(260)은 가스 측정 장치(100)의 전반적인 동작을 제어하며, 전원 모듈(250)로부터 공급되는 전원에 따라 동작하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 상기 제어 모듈(260)은 기능 수행에 필요한 알고리즘, 프로그램, 데이터 등과 기능 수행에 따른 발생하는 데이터를 저장하기 위한 적어도 하나 이상의 메모리 및 기능 수행을 하는 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제어 모듈(260)은 센서 모듈(210)에 의해 측정되는 가스 농도에 대한 정보를 수집하고, 수집된 가스 농도 정보를 통신 모듈(240)을 통해 모니터링 시스템(30)으로 전송한다.
이때, 상기 제어 모듈(260)은 가스 농도 정보와 함께 위치 측위 모듈(220)에 의해 획득된 위치 정보를 모니터링 시스템(130)으로 전송한다.
또한, 상기 제어 모듈(260)은 모니터링 시스템(130)과의 메시지 교환을 통해 가스 측정 장치(112, 114)의 고유 데이터에 대한 관리 및 가스 측정 장치(112, 114)에 대한 제어를 수행할 수 있다.
상기 제어 모듈(260)은 모니터링 시스템(130)으로부터의 사고 대응 메시지를 수신하는 경우, 수신된 사고 대응 메시지에 포함된 정보를 인터페이스 모듈(230)을 통해 출력할 수 있다.
상기 제어 모듈(260)은 경보 설정 값에 대한 정보, 교정일에 대한 정보, 센서 교체일에 대한 정보, 센서 보상 값에 대한 정보, 센서 보상일에 대한 정보, 센서별 신뢰도에 대한 정보 등 다양한 정보를 메모리에 저장하도록 구성될 수 있다.
그리고, 상기 제어 모듈(260)은 가스 농도 정보와 함께 센서별 신뢰도 정보를 모니터링 시스템(130)으로 전송할 수 있다.
하기 표 1은 가스별 경보 설정 값의 일례를 나타낸 표이다.
측정 가스 경보 설정 값
1차 경보 2차 경보 STEL TWA
산소(O2) 23.5% vol 19.5% vol - -
일산화탄소(CO) 35 ppm 100 ppm 400 ppm 35 ppm
황화수소(H2S) 10 ppm 15 ppm 15 ppm 10 ppm
이산화질소(NO2) 3 ppm 5 ppm 5 ppm 3 ppm
수소(H2) 100 ppm 500 ppm - -
여기서, STEL(Short Term Exposure Limit, 단시간노출 허용농도)는 근로자가 1회에 15분간 유해요인에 노출되는 경우의 허용농도로, 이 농도 이하에서는 1회 노출 간격이 1시간 이상인 경우 1일 작업시간 동안 4회까지 노출이 허용될 수 있는 농도이다.그리고, TWA(Time Weighted Average, 시간가중 평균농도)는 일일 8시간 작업을 기준으로 하여 유해요인의 측정농도에 발생시간을 곱하여 8시간으로 나눈 농도이다.
표 1에서 확인할 수 있는 바와 같이, 경보 설정 값은 1차 경보, 2차 경보와 같이 단계별로 설정이 가능하고, STEL, TWA 등에 대해서도 설정이 가능하다.
일반적으로 경보 설정 값으로 고정된 설정 값이 이용되나, 본 발명의 실시 예에 있어서 경보 설정 값은 모니터링 시스템(130)에 의해 갱신이 가능하다.
즉, 모니터링 시스템(130)은 작업 환경, 날씨, 작업 종류 등에 따른 위험도 분석을 수행하고, 위험도에 따른 경보 설정 값을 가스 측정 장치(112, 114)로 전송하여, 제어 모듈(260)이 경보 설정 값을 갱신하도록 할 수 있다.
예를 들어, 용접 작업이 이루어지고 있는 주변에 위치하는 가스 측정 장치의 경보 설정 값, 밀폐 공간이 좁고 환풍이 안되는 작업장에 위치하는 가스 측정 장치의 경보 설정 값, 바람이 없고 건조한 날씨에서의 가스 측정 장치의 경보 설정 값은 일반적인 경우에 있어서의 가스 측정 장치의 경보 설정 값보다 낮게 설정되는 것이 바람직하다.
가스 측정 장치는 주기적인 센서 교체와 교정이 필요한데, 본 발명의 실시 예에 있어서, 가스 측정 장치에 대한 관리 및 유지보수는 교정일 정보, 센서 교체일 정보, 센서 보상 값 정보, 센서 보상일 정보 등을 통해 가스 측정 장치에 대한 신뢰도를 평가하고, 신뢰도에 따라 센서 교체 또는 교정 시기를 결정함으로써 가능하다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템에 있어서 데이터 통신 네트워크를 통한 연결 관계의 일례를 도시한 도면이다.
도 3에 있어서, 가스 측정 장치(300)는 고정식 가스 측정 장치고, 가스 측정 장치(310 ~ 315)는 이동식 가스 측정 장치다.
그리고, 중계기(320, 321)는 가스 측정 장치(300 ~ 315)와 모니터링 시스템(340) 사이에서 유무선 양방향 통신을 제공한다.
즉, 중계기(320, 321)는 가스 측정 장치(300 ~ 315)로부터의 정보를 모니터링 시스템(340)으로 제공하고, 모니터링 시스템(340)으로부터의 정보를 가스 측정 장치(300 ~ 315)으로 제공한다.
중계기(320)는 가스 측정 장치(300 ~ 311)와 LoRa 무선 통신을 통해 연결되고, 모니터링 시스템(340)과 Ethernet 유선 통신을 통해 연결된다. 도 3에서 LoRa 무선 통신은 대문자 'L'이 마킹된 원으로 나타나고, Ethernet 유선 통신은 대문자 'E'이 마킹된 원으로 나타난다.
중계기(321)는 가스 측정 장치(311 ~ 313)와 LoRa 무선 통신을 통해 연결되고, 모니터링 시스템(340)과 LoRa 무선 통신을 통해 연결된다.
모니터링 장치(330)는 현장 내 혹은 현장 근처에 설치되어, 가스 측정 장치(314 ~ 315)에 의해 측정된 가스 농도를 제공 받아 실시간으로 표시하는 장치이다.
또한, 모니터링 장치(330)는 모니터링 시스템(340)과 예를 들어 LoRa 무선 통신을 통해 연결되어, 가스 측정 장치(314, 315)와 모니터링 시스템(340) 사이의 중계기 역할도 가능하다.
한편, 가스 측정 장치(300)는 고정식 가스 측정 장치로서, 모니터링 시스템(340)과 Ethernet 유선 통신을 통해 연결되거나, LoRa 무선 통신을 통해 중계기(320)를 매개로 하여 모니터링 시스템(340)과 연결된다.
가스 측정 장치(310)는 이동식 가스 측정 장치로서, LoRa 무선 통신 연결되는 중계기(321)를 통해서 모니터링 시스템(340)과 연결된다.
가스 측정 장치(311)는 이동식 가스 측정 장치로서, LoRa 무선 통신 연결되는 중계기(320) 및 중계기(321)을 통해 모니터링 시스템(340)과 연결된다.
가스 측정 장치(312)는 무선 통신을 통해 중계기(321)에 연결되지 않는 이동식 가스 측정 장치로서, 이동식 가스 측정 장치(313)와의 릴레이 통신을 통해 중계기(321)과 연결되어 중계기(321)를 매개로 모니터링 시스템(340)과 연결된다.
가스 측정 장치(313)는 이동식 가스 측정 장치로서, LoRa 무선 통신 연결되는 중계기(321)를 통해서 모니터링 시스템(340)과 연결된다.
이동식 가스 측정 장치(314)는 BLE 무선 통신을 통해 모니터링 장치(330)와 연결되고, 이동식 가스 측정 장치(315)는 LoRa 무선 통신을 통해 모니터링 장치(330)와 연결된다. 도 3에서 BLE 무선 통신은 대문자 'B'가 마킹된 원으로 나타난다.
본 발명의 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 모니터링 시스템에 대해서, 도 4를 참조하여 상세하게 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템의 일례의 구성을 도시한 도면이다.
도 4에 도시된 모니터링 시스템(400)은 도 1의 모니터링 시스템(130)에 적용될 수 있는 것으로, 위험 정보 데이터베이스(Database, DB)(410)와 실시간 정보 DB를 기반으로 작업자/장치 위치 관리 기능, 밀폐구역 입출입 관리 기능, 가스 측정 장치에 대한 신뢰도 관리 기능, 가스 측정 장치에 대한 진단 및 교정 기능, 위험 분석 및 조치(경보, 대피 안내) 기능, 실시간 가스 모니터링 기능 등을 수행할 수 있도록 구현된다.
특히, 상기 모니터링 시스템(400)은 가스 측정 장치(112, 114)에 의해 측정된 가스 농도 및 가스 측정 장치(112, 114)의 위치를 바탕으로 가스 측정 장치(112, 114)의 이상 여부를 진단하고, 가스 측정 장치(112, 114)를 자동으로 교정할 수 있도록 구현될 수 있다.
이때, 상기 모니터링 시스템(400)은 비슷한 환경과 위치에 있는 가스 측정 장치들을 그룹화 하고, 동일 그룹에 속한 가스 측정 장치들에 의해 측정된 가스 농도는 유사한 가스 측정 농도인 것으로 가정하여 각 가스 측정 장치로부터 측정된 가스 농도를 상호 비교함으로써 가스 측정 장치를 진단 및 교정할 수 있도록 구현될 수 있다.
구체적으로, 상기 모니터링 시스템(400)은 위험 정보 DB(혹은 제 1 DB, 410), 실시간 수집 정보 DB(혹은 제 2 DB, 420), 통신 모듈(430) 및 제어 모듈(440)을 포함하여 구성될 수 있으나, 모니터링 시스템(400)의 구성이 본 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
상기 위험 정보 DB(410)는 적어도 하나 이상의 저장 장치(ex, 메모리 등)로 구현되어, 제어 모듈(440)의 기능 수행 시 이용되는 위험 정보를 저장하고 있다.
상기 실시간 정보 DB(420)는 적어도 하나 이상의 저장 장치(ex, 메모리 등)로 구현되어, 외부로부터 실시간으로 제공되는 정보(ex, 가스 측정 장치로부터의 가스 농도 정보 등)를 저장하고 있다.
상기 통신 모듈(430)은 적어도 하나 이상의 통신 장치를 포함하여, 외부 장치(ex, 가스 측정 장치)와의 통신을 위해 구성되는 것으로, 제어 모듈(440)로부터의 정보를 가스 측정 장치(112, 114)로 전송하는 업 링크 통신 및 가스 측정 장치(112, 114)로부터의 정보를 전송 받는 다운 링크 통신을 수행한다.
따라서, 상기 통신 모듈(430)은 가스 측정 장치(112 또는 114)와 모니터링 시스템(400) 간의 양방향 통신을 담당한다.
예를 들어, 상기 통신 모듈(430)은 유선 네트워크(ex, Ethernet 유선 네트워크 등)를 이용하여, 혹은 무선 네트워크(ex, LoRa 무선 네트워크, BLE 무선 네트워크 등)를 이용하여, 혹은 유선 네트워크 및 무선 네트워크를 혼용하여 모니터링 시스템(30)과 통신하도록 구현될 수 있다.
상기 제어 모듈(440)은 기능 수행에 필요한 알고리즘, 프로그램, 데이터 등을 저장하는 적어도 하나 이상의 저장 장치와, 기능 수행을 하는 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하여, 기 설정된 기능을 수행한다.
상기 제어 모듈(440)은 위험 정보 DB(410) 실시간 정보 DB(420)를 기반으로 작업자/장치 위치 관리 기능, 밀폐구역 입출입 관리 기능, 가스 측정 장치에 대한 신뢰도 관리 기능, 가스 측정 장치에 대한 진단 및 교정 기능, 위험 분석 및 조치(경보, 대피 안내) 기능, 실시간 가스 모니터링 기능 등을 수행한다.
상기 제어 모듈(440)은 가스 측정 장치(112, 114)에 의해 측정된 가스 농도 및 가스 측정 장치(112, 114)의 위치 정보를 바탕으로 가스 측정 장치(112, 114)의 이상 여부를 진단하고, 측정장치(10)를 자동으로 교정한다.
이때, 상기 제어 모듈(440)은 비슷한 환경과 위치에 있는 가스 측정 장치들을 그룹화 하고, 동일 그룹에 속한 가스 측정 장치들에 의해 측정된 가스 농도는 유사한 가스 측정 농도인 것으로 가정하여 각 가스 측정 장치로부터 측정된 가스 농도를 상호 비교함으로써 가스 측정 장치를 진단 및 교정할 수 있다.
도 5a 내지 5d는 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 가스 측정 장치를 그룹화 하는 예들을 도시한 도면이다.
도 5a는 하나의 밀폐공간에 위치하는 다수의 가스 측정 장치들을 도시한 일례로서, 모니터링 시스템(400)은 하나의 밀폐공간에 위치한 다수의 가스 측정 장치들(500 ~ 504)을 하나의 그룹으로 그룹화 할 수 있다.
도 5b는 하나의 공간에 위치한 다수의 가스 측정 장치들을 도시한 일례로서, 모니터링 시스템(400)은 하나의 공간에 있는 다수의 가스 측정 장치들(510 ~ 517)을 하나의 그룹으로 그룹화 할 수 있다.
도 5c는 개방된 공간에 위치한 다수의 가스 측정 장치들을 도시한 일례로서, 모니터링 시스템(400)은 위치 기반으로, 다수의 가스 측정 장치들(520 ~ 522)을 하나의 그룹으로 그룹화 하고, 다수의 가스 측정 장치들(523 ~ 525)을 하나의 그룹으로 그룹화 할 수 있다.
도 5d는 하나의 작업 공간 내에 다수의 가스 측정 장치들이 위치하는 경우를 도시한 일례로서, 모니터링 시스템(400)은 작업 공간 내 상부쪽에 위치하는 다수의 가스 측정 장치들(530 ~ 532)을 하나의 그룹으로 그룹화 하고, 작업 공간 내 하부쪽에 위치하는 다수의 가스 측정 장치들(533 ~ 535)을 하나의 그룹으로 그룹화 할 수 있다.
가스는 비중에 따라 공기보다 가볍거나 무겁기 때문에, 다양한 종류의 가스가 하나의 공간 내에 있는 경우, 가스는 종류에 따라 공간 내에서 상부 공간 혹은 하부 공간쪽에 존재하기 때문에, 가스 측정 장치가 하나의 공간 내 상부 공간에 위치하는지 하부 공간에 위치하는 지를 기준으로, 가스 측정 장치를 그룹화 하는 것이 가능하다.
예를 들어, 가연성 가스 중 수소와 메탄의 비중은 각각 0.07, 0.55로 공기보다 가벼워 공간 내 상부 공간에 분포하고, 프로판 가스와 부탄 가스는 비중이 각각 1.5, 2.08로 공기보다 무겁기 때문에 공간 내 하부 공간에 분포한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 절대편차 및 표준편차를 기반으로 교정 대상에 해당하는 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
그리고 하기의 표 2 및 표 3은 도 6에 도시된 방법에 따라 교정 대상에 해당하는 가스농도 측정센서를 결정 및 교정하는 과정에서 획득되는 값들을 나타낸 것이다.
하기 표 2는 동일 그룹에 속하는 4개의 가스 측정 장치들(600, 601, 602, 603)의 산소 센서들(600a, 601a, 602a, 603a)과 관련된 값들을 나타낸 것으로, 산소 센서들(600a, 601a, 602a, 603a)에 의해 측정된 산소 농도 값(측정값), 측정값 절대편차 및 센서 보상 값을 나타내고 있다.

 산소 센서1
(600a)		 산소 센서2
(601a)		 산소 센서3
(602a)		 산소 센서4
(603a)
측정값 24.00% 23.00% 23.60% 23.90%
측정값절대편차 0.375 0.625 0.025 0.275
센서 보상 값 0 +0.235289% 0 0
하기 표 3은 4개의 산소 센서들(600a, 601a, 602a, 603a)에 의해 측정된 값(측정값)들을 기반으로 계산되는 보상 전의 측정값 평균, 보상 전의 측정값 표준편차, 센서 보상 후의 측정값 평균과 센서 보상 후의 측정값 표준편차를 나타내고 있다.
측정값 평균 측정값 표준편차 센서 보상 후 측정값 평균 센서 보상 후 측정값 표준편차
23.625% 0.389711 23.684% 0.297871
이하, 도 6, 표 2 및 표 3을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 절대편차 및 표준편차를 기반으로 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정 및 교정하는 방법을 설명한다.
도 6에 있어서, 4개의 가스 측정 장치(600 ~ 603)는 산소 센서(600a ~ 603a)를 포함하고, 산소의 농도를 측정하는 것으로 가정한다. 그리고 모니터링 시스템(610)은 측정된 산소 농도에 대한 절대 편차가 0.5 이상인 경우에 산소 센서에 대한 교정을 수행하도록 설정되어 있는 것으로 가정한다.
그리고, 모니터링 시스템(610)은 교정 대상에 해당하는 산소 센서의 절대 편차가 측정값들에 대한 표준 편차로 수렴할 수 있도록 교정 대상에 해당하는 산소 센서를 교정하도록 설정되어 있는 것으로 가정한다. 물론, 교정이 필요한 센서를 결정하는 방법 및 교정하는 방법은 정책에 따라 다양하게 설정 가능하다. 예를 들어, 좀 더 높은 레벨에서의 진단 및 교정을 위해 절대 편차 기준을 기 설정된 값보다 낮은 값으로 설정하는 것이 가능하고, 교정 대상에 해당하는 센서의 측정값을 측정값 평균으로 수렴하도록 설정하는 것이 가능하다. 또한, 측정하는 가스의 종류, 센서의 종류, 센서의 측정 범위에 따라 기준 절대 편차를 다르게 설정하는 것이 가능하다.
다시 도 6, 표 2 및 표 3을 참조하면, 모니터링 시스템(610)은 4개의 가스 측정 장치(600 ~ 603)로부터 산소 센서(600a ~ 603a)에 의해 측정된 산소 농도에 대한 측정값(24.00%, 23.00%, 23.60%, 23.90%)을 수신한다(S620).
그리고 모니터링 시스템(610)은 측정값들의 평균(측정값 평균), 상기 측정값 평균을 이용하여 측정값 각각에 대한 절대 편차 및 측정값들의 측정값 표준 편차를 계산한다(S621).
상기 단계 S621 이후, 모니터링 시스템(610)은 교정 대상에 해당하는 산소 센서를 결정한다(S622).
상기 단계 S622에서, 모니터링 시스템(610)은 측정값 절대 편차를 기준 절대 편차와 비교하여, 측정값 절대 편차가 기준 절대 편차 이상인 경우의 산소 센서를 교정 대상의 산소 센서로 결정할 수 있다.
표 2에 있어서 산소 센서1(600a)와 관련한 측정값 절대편차, 산소 센서3(602a)와 관련한 측정값 절대편차 및 산소 센서4(603a)와 관련한 측정값 절대편차는 기준 절대 편차인 0.5 미만이나, 산소 센서2(601a)와 관련한 측정값 절대편차는 0.5 이상이기 때문에, 산소 센서2(601a)는 교정 대상이다.
따라서, 단계 S622에서, 모니터링 시스템(610)은 산소 센서2(601a)가 교정 대상인 것으로 결정한다.
상기 단계 S622 이후, 모니터링 시스템(610)은 산소 센서2(601a)를 보상하기 위한 보상 값을 산출한다(S623).
상기 단계 S623에서, 기 프로그램된 바에 따라, 모니터링 시스템(610)은 교정 대상의 산소 센서와 관련된 측정값 절대 편차가 측정값 표준 편차가 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다.
상기 단계 S623에서, 기 프로그램된 바에 따라, 모니터링 시스템(610)은 교정 대상의 산소 센서와 관련된 측정값이 측정값 평균이 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다.
본 실시 예에서는 모니터링 시스템(610)이 측정값 절대 편차가 측정값 표준 편차가 되도록 하는 센서 보상 값을 계산하도록 설정되어 있기 때문에, 모니터링 시스템(610)은 단계 S623에서 센서 보상 값으로 +0.235289을 산출한다. 즉, 센서 보상 값은 측정값 절대 편차와 측정값 표준 편차의 차이로부터 계산될 수 있다.
그리고, 산소 센서1(600a), 산소 센서3(602a) 및 산소 센서4(603a)는 교정 대상이 아니기 때문에, 산소 센서1(600a), 산소 센서3(602a) 및 산소 센서4(603a) 각각의 보상 값은 0이다.
상기 단계 S623 이후, 모니터링 시스템(610)은 가스 측정 장치2(601)로 보상 값을 전송하여(S624), 보상 값을 적용함으로써(S625), 산소 센서2(601a)를 교정한다.
상기 단계 S625에 있어서, 모니터링 시스템(610)은 보상 값을 가스 측정 장치2(601)의 제어 모듈로 전송하고, 가스 측정 장치2(601)의 제어 모듈이 산소 센서2(601a)의 측정 값에 보상 값을 적용하여(S625), 측정 값을 재계산하고(S626), 보상된 측정 값을 모니터링 시스템(610)으로 전송한다(S627).
산소 센서2의 측정 값이 보상됨에 따라, 표 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 측정값 표준편차가 0.389711에서 0.297871로 감소하였고, 표준편차가 감소하였다는 것은 산소 센서2(601a)에 대한 교정을 통해 4개의 산소 센서(600a ~ 603a)에 의해 측정되는 산소의 농도가 유사해졌다는 것을 의미한다.
이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따르면, 가스 측정 장치에 의해 측정되는 가스 농도를 바탕으로 교정 대상의 센서 결정, 보정 값 산출 및 적용이 자동으로 이루어질 수 있다.
한편, 도 6, 표 2 및 표 3은 절대편차와 표준편차를 바탕으로 교정 대상의 센서에 대한 적절한 보상 값의 산출이 가능한 경우에 대한 실시 예이다.
하지만, 교정 대상의 가스 농도센서에 대한 적절한 보정 값 산출을 실패하는 경우가 발생할 수 있다.
이하에서는, 가스농도 측정센서의 측정값을 보상해야 하나, 절대편차 및 표준편차를 기준으로는 교정 대상의 가스농도 측정센서를 교정하지 못하는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 가스농도 측정센서의 신뢰도를 추가적으로 이용하여 교정 대상의 가스농도 측정센서를 교정하는 방법에 대해서 설명한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 절대편차, 표준편차 및 신뢰도를 기반으로 교정 대상의 가스농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
그리고, 하기의 표 4 및 5는 도 7에 도시된 바에 따라 교정 대상에 해당하는 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 과정에서 획득되는 값들을 나타낸 것이다.
하기 표 4는 동일 그룹에 속하는 2개의 가스 측정 장치들(700, 701)의 산소 센서들(700a, 701a)과 관련한 값들을 나타낸 것으로, 산소 센서들(700a, 701a)에 의해 측정된 산소 농도 값(측정값), 측정값 절대편차, 센서 보상 값, 신뢰도를 나타내고 있다.
산소 센서5(700a) 산소 센서6(701a)
측정값 24.00% 23.00%
측정값 절대편차 0.5 0.5
센서 보상 값 0 +0.5%
신뢰도 95 85
하기 표 5는 2개의 산소 센서들(700a, 701a)에 의해 측정된 값(측정값)들을 기반으로 계산되는 보상 전의 측정값 평균, 보상 전의 측정값 표준편차, 보상 후의 측정값 평균 및 보상 후의 측정값 표준편차를 나타내고 있다.
측정값 평균 측정값 표준편차 센서 보상 후 측정값 평균 센서 보상 후 측정값 표준편차
23.5% 0.5 23.75% 0.25
이하, 도 7, 표 4 및 표 5를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 모니터링 시스템이 신뢰도를 기반으로 교정 대상의 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법을 설명한다.
도 7에 있어서, 2개의 가스 측정 장치(700, 701)는 산소 센서(700a, 701a)를 포함하고, 산소의 농도를 측정하는 것으로 가정한다. 그리고 모니터링 시스템(710)은 측정된 산소 농도에 대한 절대 편차가 0.5 이상인 경우에 산소 센서에 대한 교정을 수행하도록 설정되어 있는 것으로 가정한다.
또한, 모니터링 시스템(710)은 측정값 절대편차 및 측정값 표준편차를 기반으로 교정 대상에 해당하는 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하지 못하는 경우에 신뢰도가 낮은 가스 농도 측정센서를 교정 대상으로 결정 및 교정하도록 설정되어 있는 것으로 가정한다.
또한, 모니터링 시스템(710)은 신뢰도를 기반으로 교정 대상의 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 경우, 현재의 측정값 표준편차가 반 값을 가지도록 하는 보상 값을 산출하도록 설정되어 있는 것으로 가정한다.
물론, 교정 대상에 해당하는 가스 농도 측정센서를 결정 및 교정하는 방법은 정책에 따라 다양하게 설정 가능하다. 예를 들어, 좀 더 높은 레벨에서의 진단 및 교정을 위해 절대 편차 기준을 기 설정된 값보다 낮은 값으로 설정하는 것이 가능하고, 교정 대상의 센서의 측정값을 측정값 평균으로 수렴하는 보상 값을 산출하도록 설정하는 것이 가능하다. 또한, 측정하는 가스의 종류, 센서의 종류, 센서의 측정 범위에 따라 기준 절대 편차를 다르게 설정하는 것이 가능하다.
다시 도 7, 표 4 및 표 5를 참조하면, 모니터링 시스템(710)은 2개의 가스 측정 장치(700, 701)로부터 산소 센서(700a, 701a)에 의해 측정된 산소 농도 측정값(24.00%, 23.00%)을 수신한다(S720).
그리고, 모니터링 시스템(710)은 측정값 각각에 대한 절대 편차, 측정값들의 평균(측정값 평균) 및 측정값 표준편차를 계산한다(S721).
그리고, 모니터링 시스템(710)은 측정값 절대편차를 기준 절대 편차와 비교하여, 측정값 절대편차가 기준 절대 편차 이상인 경우의 산소 센서를 교정 대상에 해당하는 산소 센서로 결정한다(S722).
표 4에 있어서 산소 센서5(700a)와 관련된 측정값 절대 편차는 0.5이고, 산소 센서6(701a)와 관련된 측정값 절대 편차는 0.5로서, 산소 센서5(700a) 및 산소 센서6(701a)는 교정 대상이다. 따라서, 단계 S722에서, 모니터링 시스템(710)은 산소 센서5(700a) 및 산소 센서6(700b)를 교정 대상으로 결정한다. 즉, 단계 S722에서 모니터링 시스템(710)은 측정값 절대편차를 기반으로 교정 대상의 산소 센서를 결정한다.
상기 단계 S722 이후, 모니터링 시스템(710)은 교정 대상의 산소 센서와 관련된 측정값 절대편차가 측정값 표준편차가 되도록 하는 보상 값을 산출하여야 하나, 표 4 및 5에서 확인할 수 있는 바와 같이, 측정값 절대편차와 측정값 표준 편차가 동일하기 때문에 보상 값을 산출하는 데에 실패한다.
이와 같이, 절대 편차 및 표준 편차를 기준으로는 교정 대상에 해당하는 산소 센서의 보상 값을 산출하지 못하는 경우, 모니터링 시스템(710)은 교정 대상의 산소 센서의 신뢰도를 기반으로 교정 대상을 다시 결정한다(S723).
상기 단계 S723에서, 모니터링 시스템(710)은 신뢰도가 낮은 산소 센서를 교정 대상으로 결정하며, 이에 따라 산소 센서6(701a)를 교정 대상으로 결정한다.
상기 단계 S724에서, 모니터링 시스템(710)은 산소 센서별 신뢰도 정보를 각 가스 측정 장치로 요청하여 제공받을 수 있다.
상기 단계 S723 이후, 모니터링 시스템(710)은 교정 대상으로 재결정된 산소 센서에 대한 보상 값을 산출한다(S724).
상기 단계 S724에서, 모니터링 시스템(710)은, 기 프로그램된 바에 따라, 측정값 표준편차가 반 값을 가지도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다.
이에 따라, 모니터링 시스템(710)은 측정값 표준편차인 0.5가 0.25가 되도록 하기 위해, 교정 대상인 산소 센서6(701a)에 대한 보상 값으로 +0.5를 산출한다.
상기 단계 S724 이후, 모니터링 시스템(710)은 가스 측정 장치6(701)으로 보상 값을 전송하여(S725), 보상 값을 적용함으로써(S726), 가스 측정 장치6(701)의 산소 센서6(701a)를 교정한다.
그리고, 가스 측정 장치6(701)의 제어 모듈이 산소 센서6(701a)의 측정 값에 보상 값을 적용하여(S726) 측정 값을 재계산하고(S727), 보상된 측정 값을 모니터링 시스템(710)으로 전송한다(S728).
산소 센서6(701a)의 측정 값이 보상됨에 따라, 표 5에서 확인할 수 있는 바와 같이, 측정값 표준편차가 0.5에서 0.25로 감소하였고, 표준편차가 감소하였다는 것은 산소 센서6(701a)에 대한 교정을 통해 산소 센서들에 의해 측정되는 산소의 농도가 유사해졌다는 것을 의미한다.
도 8 및 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 동작을 설명하기 위한 일례의 순서도이다.
도 8에 도시된 단계별 동작은 도 1 내지 7을 참조하여 살펴본 밀폐공간 가스 모니터링 시스템에 의해 수행될 수 있는 것으로, 동일한 가스의 농도를 측정하는 가스농도 측정센서를 포함하는 다수의 가스 측정 장치가 밀폐된 하나의 작업 장 내에 위치하고 있는 상황을 가정한다.
먼저, 모니터링 시스템은 다수의 가스 측정 장치에 구비된 가스농도 측정센서에 의해 측정된 가스 농도 값(이하, 측정값)을 기 설정된 네트워크(도 1의 120)를 통해 수신한다(S800).
상기 단계 S800 이후, 모니터링 시스템은 측정값 각각에 대한 절대 편차(측정값 절대편차), 측정값들의 평균(측정값 평균) 및 측정값들에 대한 표준편차(측정값 표준편차)를 계산한다(S801).
상기 단계 S801 이후, 모니터링 시스템은 측정값 절대편차를 기준 절대편차와 비교하여, 기준 절대편차 이상인 측정값 절대편차가 존재하는지를 판단한다(S802).
상기 단계 S802에서의 판단 결과, 기준 절대편차 이상인 측정값 절대편차가 존재하지 않는 것으로 판단하면(S802), 모니터링 시스템은 기 프로그램된 바에 따라, 동작을 종료하거나 다음 측정값들이 수신될 때까지 대기한다.
상기 단계 S802에서의 판단 결과, 기준 절대편차 이상인 측정값 절대편차가 존재하는 것으로 판단하면(S802), 모니터링 시스템은 기준 절대편차 이상인 측정값 절대편차와 관련된 가스농도 측정센서를 교정 대상으로 결정한다(S803).
상기 단계 S803 이후, 모니터링 시스템은 교정 대상에 해당하는 가스농도 측정센서를 교정하기 위한 보상 값을 산출할 수 있는지를 판단한다(S804).
상기 단계 S804에서, 모니터링 시스템은 교정 대상의 가스농도 측정센서와 관련된 측정값 절대편차가 측정값 표준 편차가 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있는지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 측정값 절대 편차와 측정값 표준 편차가 다르면, 보상 값을 산출할 수 있는 것으로 판단하고, 반대로 측정값 절대 편차와 측정값 표준 편차가 동일하면, 보상 값을 산출할 수 없는 것으로 판단한다.
상기 단계 S804에서, 모니터링 시스템은 교정 대상의 가스농도 측정센서와 관련된 측정값이 측정값 평균이 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있는지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 측정값과 측정값 평균이 다르면, 보상 값을 산출할 수 있는 것으로 판단하고, 반대로 측정값과 측정값 평균이 동일하면, 보상 값을 산출할 수 없는 것으로 판단한다.
상기 단계 S804에서의 판단 결과, 교정 대상의 가스농도 측정센서를 교정하기 위한 보상 값을 산출할 수 있는 것으로 판단하면(S804), 모니터링 시스템은 보상 값을 산출하여 교정 대상의 가스농도 측정센서가 구비된 가스 측정 장치로 전송한다(S805).
상기 단계 S805에서, 모니터링 시스템은 교정 대상의 가스농도 측정센서와 관련된 측정값 절대편차가 측정값 표준 편차가 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다. 예를 들면, 보상 값은 측정값 절대편차와 측정값 표준 편차 간의 차이로부터 계산될 수 있다.
상기 단계 S805에서, 모니터링 시스템은 교정 대상의 가스농도 측정센서와 관련된 측정값이 측정값 평균이 되도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다. 예를 들면, 보상 값은 측정값과 측정값 평균 간의 차이로부터 계산될 수 있다.
상기 단계 S805 이후, 보상 값을 전송 받은 가스 측정 장치는 측정값에 보상 값을 적용하여, 보상된 측정값을 모니터링 시스템으로 전송한다(S806). 여기서, 보상 값은 기 설정된 다양한 연산 식에 따라 측정값에 적용될 수 있다.
상기 단계 S806 이후에, 모니터링 시스템이 보상된 측정값을 적용하여 측정값 평균 및 측정값 표준편차를 재계산할 수 있다.
한편, 상기 단계 S804에서의 판단 결과, 교정 대상의 가스농도 측정센서를 교정하기 위한 보상 값을 산출할 수 없는 것으로 판단하면(S804), 도 9에 도시된 바와 같이, 모니터링 시스템은 단계 S803에서 교정 대상으로 결정된 가스농도 측정센서들의 신뢰도를 확인한다(S807).
상기 단계 S807 이후, 모니터링 시스템은 신뢰도 낮은 가스농도 측정센서를 교정 대상으로 재결정하고(S808), 교정 대상으로 재결정된 가스농도 측정센서에 대한 보상 값을 산출한다(S809).
상기 단계 S809에서, 모니터링 시스템은 단계 S801에서 계산된 측정값 표준편차가 반 값을 가지도록 하는 보상 값을 산출할 수 있다.
상기 단계 S809 이후, 모니터링 시스템은 산출한 보상 값을 교정 대상의 가스농도 측정센서가 구비된 가스 측정 장치로 전송한다(S810).
상기 단계 S810 이후, 보상 값을 전송 받은 가스장치는 측정값에 보상 값을 적용하여, 보상된 측정값을 모니터링 시스템으로 전송한다(S811).
상기 단계 S811 이후에, 모니터링 시스템이 보상된 측정값을 적용하여 측정값 평균 및 측정값 표준편차를 재계산할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템의 동작을 설명하기 위한 일례의 순서도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템은 가스 농도 측정 센서의 이력(교정 이벤트 및 교체 이벤트)의 발생에 따라 해당 가스 농도 측정 센서의 신뢰도와 보상 값을 계산하고, 그 계산된 신뢰도와 보상 값을 기반으로 센서 교체와 교정 시기를 결정하는 프로세스를 수행한다.
먼저, 단계 S1010에서, 모니터링 시스템이 특정 가스 농도 측정 센서에 대한 이력 데이터가 발생함을 확인하는 과정이 수행된다. 여기서, 이력 데이터는, 예를 들면, 아래의 표 6과 같다.
구분 이력 신뢰도 가감점 보상값
1 초기 설정된 신뢰도 95 0 0
2 측정값이 측정값 평균에 수렴 96 +1 0
3 측정값이 측정값 평균에 수렴 97 +1 0
4 센서 교체 후 6개월 경과 96.5 -0.5 0
5 교정 후 1개월 경과 96 -0.5 0
6 센서 교체 7개월 경과 95.5 -0.5 0
7 교정 후 2개월 경과 95 -0.5 0
8 자동 교정 94 -1 +0.2
9 자동 교정 93 -1 +0.4
10 센서 교체 8개월 경과 92.5 -0.5 +0.4
11 교정 후 3개월 경과 92 -0.5 +0.4
12 자동 교정 90 -2 +0.8
13 자동 교정 88 -2 +1.3
표 6에 나타나는 바와 같이, 이력 데이터는, 가스 농도 측정 센서에서 특정 이벤트가 발생한 경우에 생성된다. 특정 이벤트는, 가스 농도 측정 센서에서 가스 농도를 측정한 측정값이 측정값 평균에 수렴하는 이벤트, 교체된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간(예를 들면, 6개월, 7개월, 8개월)을 경과하는 이벤트, 보상 값이 교정된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간(예를 들면, 1개월, 2개월, 3개월)을 경과하는 이벤트, 전술한 도 8 및 9에서 설명한 방법에 따라 가스 농도 측정 센서의 보상 값이 자동 교정되는 이벤트를 포함한다.이어, 단계 S1020에서, 이력 데이터가 발생하면, 발생된 이력 데이터에 따라 신뢰도 및 보상 값을 계산하는 과정이 수행된다.
신뢰도의 계산은 이력 데이터에서 정의하는 이벤트의 종류 및 발생 횟수에 따라 사전에 설정된 점수만큼 가감되는 방식일 수 있다.
예를 들면, 표 6에 나타나는 바와 같이, 측정값이 측정값 평균에 수렴하는 이벤트가 발생할 때마다 초기 설정된 신뢰도 95는 +1씩 증가된다. 또한, 교체된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간을 경과하는 이벤트 또는 보상 값이 교정된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간을 경과하는 이벤트가 발생할 때마다 현재의 신뢰도는 -0.5씩 감소된다. 또한, 보상 값의 자동 교정 횟수가 증가할수록 현재의 신뢰도는 -1 또는 -2씩 감소된다.
유사하게, 보상 값의 계산은 이력 데이터에서 정의하는 이벤트의 종류 및 발생 횟수에 따라 사전에 설정된 점수만큼 가감되는 방식일 수 있다.
예를 들면, 보상 값의 자동 교정 횟수, 교체된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간을 경과하는 이벤트 및 보상 값이 교정된 가스 농도 측정 센서의 사용 시간이 특정 기간을 경과하는 이벤트에 따라 보상 값은 0.2, 0.4, 0.8 또는 1.3씩 증가된다.
이어, 단계 S1030A에서, 전 단계(S1020)에서 계산된 신뢰도와 기준 신뢰도를 비교하는 과정이 수행되고, 동시에 단계 S1030B에서, 전 단계(S1020)에서 계산된 보상 값과 기준 보상 값을 비교하는 과정이 수행된다.
기준 신뢰도 및 기준 보상 값을 센서의 교체 또는 교정 시기를 결정하기 위해 사전에 정의된 것일 수 있다. 본 실시 예에서는 기준 신뢰도는 80이고, 기준 보상 값은 10이다.
이어, 단계 S1040에서, 전 단계(S1020)에서 계산된 신뢰도가 기준 신뢰도보다 작거나, 전 단계(S1020)에서 계산된 보상 값이 기준 보상 값보다 크면, 해당하는 가스 농도 측정 센서를 교체 대상 또는 교정 대상으로 결정한다.
만일, 전 단계(S1020)에서 계산된 신뢰도가 기준 신뢰도 이상이거나 전 단계(S1020)에서 계산된 보상 값이 기준 보상 값 이하이면, 해당하는 가스 농도 측정 센서는 현 시점에서 교체 또는 교정이 불필요한 센서로 판단하여, 교체 또는 교정 없이 모든 과정이 종료된다.
이와 같이, 본 발명의 모니터링 시스템은 가스 농도 측정 센서의 신뢰도 및 보상 값을 기반으로 교체 및 교정 시기를 결정한다. 따라서, 본 발명의 모니터링 시스템은 단순히 사전에 설정된 교체 시기 또는 교정 시기에 따라 가스 농도 측정 센서를 교체 또는 교정하는 것이 아니라 특정한 이력 데이터가 발생할 때마다 가스 농도 측정 센서의 신뢰도 및 보상 값을 계산하여, 계산된 신뢰도 및 보상 값을 기반으로 가스 농도 측정 센서의 교체 및 교정 시기를 결정하기 때문에, 가스 농도 측정 센서의 고장이 발생하였음도 교체 시기 또는 교정 시기가 도래하지 않음을 이유로 가스 측정 센서의 유지 보수가 원활이 이루어지지 못하는 종래의 문제점을 해결할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이동형 가스 측정 장치를 이용하여 고정형 가스 측정 장치의 진단 및 교정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이동형 가스 측정 장치는 동일한 공간 내에서 다수의 가스 측정 장치들과 공존할 가능성이 높지만, 고정형 가스 측정 장치는 고정되어 있기 때문에, 동일한 공간 내에서 다수의 가스 측정 장치들과 공존할 가능성이 낮다. 이 경우, 고정형 가스 측정 장치에 구비된 가스 농도 측정 센서는 도 7 내지 12를 참조하여 설명한 방법을 적용할 수 없기 때문에, 고정형 가스 측정 장치에 구비된 가스 농도 측정 센서의 진단 및 교정이 불가능한 경우가 있을 수 있다. 즉, 어느 공간 내에서 고정형 가스 측정 장치만이 존재하고 다른 고정형 가스 측정 장치 또는 이동형 가스 측정 장치가 없는 경우, 절대 편차 및 표준 편차를 계산할 수 없기 때문에, 교정 대상을 결정할 수 없을 뿐만 아니라 보상 값도 계산할 수 없다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시 예에서는, 신뢰도가 높은 이동형 가스 측정 장치를 이용하여 고정형 가스 측정 장치를 진단 및 교정하는 방법이 기술된다.
도 11을 참조하면, 단계 S1110에서, 신뢰도가 높은 이동형 가스 측정 장치가 고정형 가스 측정 장치가 존재하는 공간으로 이동하는 과정이 수행된다. 여기서, 신뢰도가 높은 이동형 가스 측정 장치는 기준 신뢰도 이상의 신뢰도를 갖는 장치일 수 있다. 기준 신뢰도는 예를 들면, 95일 수 있다.
이어, 단계 S1120에서, 모니터링 시스템이 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 가스 농도 측정값과 이동형 가스 측정 장치에서 측정한 가스 농도 측정값의 평균(측정값 평균)을 계산한다.
이어, 단계 S1130에서, 모니터링 시스템이 상기 측정값 평균을 이용하여 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차와 표준 편차를 계산한다. 이때, 이동형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차와 표준 편차는 계산할 필요가 없다. 왜냐하면, 모니터링 시스템은 상기 고정형 가스 측정 장치와 그룹화된 이동형 가스 측정 장치는 신뢰도가 높은 장치이므로, 높은 신뢰도를 갖는 이동형 가스 측정 장치에 대해서는 교정이 필요 없기 때문에, 교정에 필요한 절대 편차와 표준 편차를 계산할 필요가 없기 때문이다. 다시 말해, 본 실시 예에서는 교정 대상을 결정하는 프로세스가 생략된다.
이어, 단계 S1140에서, 모니터링 시스템에 의해, 절대 편차가 표준 편차에 수렴되는 보상 값을 계산하는 과정이 수행된다. 여기서, 보상 값은, 예를 들면, 절대 편차와 표준 편차의 차이로부터 계산될 수 있다.
이어, 단계 S1150에서, 모니터링 시스템에 의해, 고정형 가스 측정 장치로 전 단계(S1130)에서 계산한 보상 값이 고정형 가스 측정 장치로 전송하는 과정이 수행된다.
이어, 단계 S1160에서, 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값을 상기 보상 값을 이용하여 교정하는 과정이 수행된다. 이후, 교정된 측정값을 다시 모니터링 시스템으로 전송한다.
도 12는 본 발명의 밀폐공간 가스 모니터링 시스템이 적용되는 컴퓨팅 장치를 나타내는 블록도이다.
도 12를 참조하면, 컴퓨팅 장치(1210)은 버스(1220)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1210), 메모리(1230), 사용자 인터페이스 입력 장치(1240), 사용자 인터페이스 출력 장치(1250), 스토리지(1260), 및 네트워크 인터페이스(1270)를 포함할 수 있다.
프로세서(1210)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(630) 및/또는 스토리지(1260)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다.
프로세서(1210)는 동일한 공간 내에 위치한 가스 측정 장치들에서 측정한 측정값들의 측정값 평균, 각 측정값에 대한 절대 편차 및 표준 편차를 계산하는 프로세스를 수행한다.
또한, 프로세서(1210)는 각 가스 측정 장치의 신뢰도를 사용 이력(교정 이력 및 교체 이력)에 따라 업데이트한다. 또한, 프로세서(1210)는 업데이트된 신뢰도를 메모리(1230) 또는 스토리지(1260)에 저장하고, 업데이트된 신뢰도를 가스 측정 장치로 전송하도록 네트워크 인터페이스(1270)를 동작을 제어한다.
메모리(1230) 및 스토리지(1260)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1230)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1210)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다.
소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1230) 및/또는 스토리지(1260))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1210)에 연결되며, 그 프로세서(1210)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1210)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행 가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 기능 혹은 모든 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
이상에서와 같이, 본 발명에 따른 밀폐공간 가스 모니터링 시스템 및 이의 동작 동작방법을 실시 예에 따라 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 범위 내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.
따라서, 본 발명에 기재된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (18)

  1. 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 프로세서와 통신 모듈을 포함하는 상기 가스 모니터링 시스템의 동작방법에서,
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여 다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 각각 수신하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 측정값들에 대한 절대 편차와 기준 절대 편차를 비교한 비교 결과를 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치(교정 대상)를 결정하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 결정된 가스 측정 장치의 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계
    를 포함하는 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  2. 제1항에서, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계는,
    상기 측정값들의 평균을 이용하여 각 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 계산하는 단계;
    상기 절대 편차와 사전에 정의한 기준 절대 편차를 비교하는 단계; 및
    상기 절대 편차와 상기 기준 절대 편차를 비교한 비교 결과를 이용하여 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  3. 제2항에서, 상기 비교 결과를 이용하여 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계는,
    상기 기준 절대 편차 이상의 절대 편차를 나타내는 측정값을 송신한 가스 측정 장치를 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 결정하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  4. 제2항에서, 상기 기준 절대 편차는,
    측정하고자 하는 가스의 종류, 상기 가스 측정 장치에 설치된 가스 농도 측정 센서의 종류 및 상기 가스 농도 측정 센서의 측정 범위에 따라 설정되는 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  5. 제1항에서, 상기 보상 값을 계산하는 단계는,
    상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값과 상기 측정값들의 평균의 차이를 상기 보상 값으로 계산하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  6. 제1항에서, 상기 보상 값을 계산하는 단계는,
    상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차와 상기 측정값들의 표준 편차 간의 차이를 상기 보상 값으로 계산하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  7. 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 프로세서와 통신 모듈을 포함하는 상기 가스 모니터링 시스템의 동작방법에서,
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여 다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들과 각 가스 측정 장치의 교정 이력과 관련된 신뢰도 정보를 수신하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 신뢰도 정보를 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 측정값들의 표준 편차 및 상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 이용하여 상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계
    를 포함하는 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  8. 제7항에서, 상기 신뢰도 정보는,
    상기 가스 측정 장치를 교정한 횟수, 상기 가스 측정 장치를 교정한 시점으로부터 경과된 기간 및 상기 가스 측정 장치를 교체한 시점으로부터 경과된 기간에 따라 가감된 신뢰도 점수
    를 포함하는 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  9. 제7항에서, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 단계는,
    상기 신뢰도 정보에 따라 신뢰도 점수가 가장 낮은 가스 측정 장치를 교정 대상으로 결정하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  10. 제7항에서, 상기 보상 값을 계산하는 단계는,
    상기 절대 편차와 상기 표준 편차의 차이로부터 상기 보상 값을 계산하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  11. 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템으로서, 프로세서와 통신 모듈을 포함하는 상기 가스 모니터링 시스템의 동작방법에서,
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 고정형 가스 측정 장치와 기준 신뢰도 이상의 신뢰도를 갖는 이동형 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 수신하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 측정값들의 평균, 상기 측정값들의 표준 편차 및 상기 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 이용하여 상기 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하는 단계;
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 고정형 가스 측정 장치로 전송하는 단계; 및
    상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 고정형 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 단계
    를 포함하는 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  12. 제11항에서, 상기 기준 신뢰도 이상의 신뢰도를 갖는 이동형 가스 측정 장치는,
    측정값의 교정이 요구되지 않는 장치인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  13. 제11항에서, 상기 보상 값을 계산하는 단계는,
    상기 고정형 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차와 상기 측정값들의 표준 편차 간의 차이를 상기 보상 값으로 계산하는 단계
    인 것인 가스 모니터링 시스템의 동작 방법.
  14. 밀폐 공간의 가스를 모니터링 하는 가스 모니터링 시스템에서,
    다수의 가스 측정 장치로부터 상기 밀폐 공간의 가스 농도를 측정한 측정값들을 각각 수신하는 통신 모듈; 및
    상기 측정값들에 대한 절대 편차와 기준 절대 편차를 비교한 비교 결과를 이용하여 이용하여 교정이 필요한 가스 측정 장치(교정 대상)를 결정하고, 상기 결정된 가스 측정 장치의 측정값을 교정하기 위한 보상 값을 계산하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 보상 값을 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 전송하는 하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로부터, 상기 보상 값에 의해 보상된 측정값을 수신하는 프로세서;
    를 포함하는 가스 모니터링 시스템.
  15. 제14항에서, 상기 프로세서는,
    상기 측정값들의 평균을 이용하여 각 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차를 계산하는 프로세스, 상기 절대 편차와 사전에 정의한 기준 절대 편차를 비교하는 프로세스 및 상기 절대 편차와 상기 기준 절대 편차를 비교한 비교 결과를 이용하여 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치를 결정하는 프로세스를 수행하는 것인 가스 모니터링 시스템.
  16. 제15항에서, 상기 프로세서는,
    상기 기준 절대 편차 이상의 절대 편차를 나타내는 측정값을 송신한 가스 측정 장치를 상기 교정이 필요한 가스 측정 장치로 결정하는 프로세스를 수행하는 것인 가스 모니터링 시스템.
  17. 제14항에서, 상기 프로세서는,
    상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값과 상기 측정값들의 평균의 차이를 상기 보상 값으로 계산하는 프로세스를 수행하는 것인 가스 모니터링 시스템.
  18. 제14항에서, 상기 프로세서는,
    상기 교정 대상으로 결정된 가스 측정 장치에서 측정한 측정값에 대한 절대 편차와 상기 측정값들의 표준 편차 간의 차이를 상기 보상 값으로 계산하는 프로세스를 수행하는 것인 가스 모니터링 시스템.
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021105014A1 (de) 2021-03-02 2022-09-08 Dräger Safety AG & Co. KGaA Verfahren zur Auswertung von Daten wenigstens eines mobilen und eines stationären Gasmessgeräts sowie System zur Überwachung mindestens einer Gaskonzentration
KR102564915B1 (ko) * 2021-04-28 2023-08-10 한국표준과학연구원 라디오 존데용 no2센서의 교정장치 및 교정방법
CN117265251B (zh) * 2023-09-20 2024-04-09 索罗曼(广州)新材料有限公司 一种钛扁条氧含量在线监测系统及其方法
CN117787728B (zh) * 2024-02-27 2024-04-30 贵州省煤层气页岩气工程技术研究中心 基于可视化的煤矿巷道瓦斯爆炸危险等级评价方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101819416B1 (ko) 2017-03-28 2018-01-17 손창식 수질측정센서별 자가진단 기능을 탑재한 지능형 수질측정장치 및 수질측정센서 자가진단 방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9448214B2 (en) * 2013-01-09 2016-09-20 Earth Networks, Inc. Network for measuring greenhouse gases in the atmosphere
KR20170002827A (ko) * 2015-06-30 2017-01-09 삼성중공업 주식회사 환경 모니터링 장치
KR20170122872A (ko) * 2016-04-27 2017-11-07 경북대학교 산학협력단 무선 네트워크 기반 실시간 공기질 모니터링 시스템
KR102559596B1 (ko) * 2016-06-22 2023-07-26 한국전자통신연구원 휴대형 밀폐공간 가스 측정장치 및 이를 이용한 가스 측정방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101819416B1 (ko) 2017-03-28 2018-01-17 손창식 수질측정센서별 자가진단 기능을 탑재한 지능형 수질측정장치 및 수질측정센서 자가진단 방법

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