KR20140028489A

KR20140028489A - 재난예측 추적시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20140028489A
Application number: KR1020120094889A
Authority: KR
Inventors: 윤금란
Original assignee: 주식회사 시너젠
Priority date: 2012-08-29
Filing date: 2012-08-29
Publication date: 2014-03-10

Abstract

본 발명은 재난예측 추적시스템에 관한 것으로, 재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템에 있어서,연동된 재난관련 시스템 서버들로부터 유무선통신망을 통해 데이터를 수집하고 정규화하고 저장 및 관리하는 데이터수집서버, 상기 데이터수집서버로부터의 데이터를 재난예측 알고리즘을 적용하여 재난을 예측하여 재난예측 및 추적신호를 발생시키는 분석서버;를 포함하여 재난이 예상되는 플랜트시설 등의 모든 자산을 최적으로 관리하기 위하여 해당 시설물을 관리하는 각종 시스템, 예를 들면 재난/방재시스템, 설비/통신시스템, 환경감시시스템, EMS/SMS/NMS/TMS 시스템등의 시스템과 연동하여 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 정규화하고, 유해지수를 분석하고, 이를 통해 재난발생지수를 생성하여 시설물의 실제 재난발생전에 재난을 예측하고 예측된 재난대상물을 추적하여 미리 재난을 예방할 수 있는 효과가 있다.

Description

재난예측 추적시스템 및 방법{Disaster Prediction Chasing System And Method thereof}

본 발명은 재난예측 추적시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 재난이 예상되는 플랜트시설 등의 모든 자산을 최적으로 관리하기 위하여 해당 시설물을 관리하는 각종 시스템, 예를 들면 재난/방재시스템, 설비/통신시스템, 환경감시시스템, EMS/SMS/NMS/TMS 시스템등의 시스템과 연동하여 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 정규화하고, 유해지수를 분석하고, 이를 통해 재난발생지수를 생성하여 시설물의 실제 재난발생전에 재난을 예측하고 예측된 재난대상물을 추적하여 미리 재난을 예방할 수 있도록 하는 재난예측 추적시스템에 관한 것이다.

심각한 1건의 사고 전에 29건의 경미한 사고와 300건의 위험요소가 존재한다는 하인리히 법칙에 준하여 사전에 화재 및 재난에 대해 예측 예방할 수 있는 시스템에 필요한 상황이다.

특히 발전소와 같은 대형 플랜트 시설의 경우에는 이와 같은 재난 예측 시스템이 더욱 더 필요한 상황이다. 최근 발전소와 같은 대형 플랜트 시설에 화재 및 재난 사고가 빈번하게 발생하고 있으며 이로 인해 인적피해 및 물적피해가 속출하고 있다.

이 분야의 종래기술로서 대한민국 등록특허공보 특허번호 제10-0683580호(지능형 플랜트 정보시스템)에는 플랜트 설비의 관리, 운영, 정비, 해체, 비상 및 재난 발생시 필요한 조치와 해당 대응을 정확하고 신속하게 의사결정이 이루어지도록 지원하는 시스템이 개시되어 있다. 그러나 이러한 종래기술에 따른 대형 플랜트 시설에서의 현재의 재난관리시스템은 사고후 대책에 급급한 실정이며 사고의 예방은불가능한 시스템이다.

또한 대한민국 등록특허공보 특허번호 제10-0755890호(지아이에스를 이용한 지역별 안전도 평가 시스템 및 방법)에 따른 지자체별 재난발생 위험을 예측하여 재해를 예방하는 시스템이 개시된 바 있지만, 이 시스템은 실제 사고가 발생할 수 있는 플랜트 시설등에 관한 자료가 아닌 일반적으로 넓은 지역에 대한 안전도 평가자료이므로 이를 통해 특정 시설에 대한 재난 예측을 판단하기에는 적절하지 않은 것이다.

따라서, 발전소와 같은 대형 플랜트 시설에 갖추어진 설비, 통신 및 기타 자산에 대한 통합적인 재난 감시가 필요한 실정이다.

본 발명의 목적은 기존의 재난감시시스템의 방식과는 전혀 다른 새로운 형태의 재난감시시스템을 제공하고자 하는 것으로서, 특히 유해지수(HQ)를 활용하여 정확한 근거에 의한 재난예측을 분석하고 추적하여 사전에 재난예측 추적시스템 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 재난발생지수(D-Num)를 통한 장애상황인지를 판단할 수 있는 재난예측 추적시스템 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 발전소와 같은 대형 플랜트 시설에 갖추어진 설비, 통신 및 기타 자산에 대한 통합적인 재난 감시가 가능한 재난예측 추적시스템 및 방법을 제공함에 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면,

재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템에 있어서,

연동된 재난관련 시스템 서버들로부터 유무선통신망을 통해 데이터를 수집하고 정규화하고 저장 및 관리하는 데이터수집서버,

상기 데이터수집서버로부터의 데이터를 재난예측 알고리즘을 적용하여 재난을 예측하여 재난예측 및 추적신호를 발생시키는 분석서버;를 포함하는 재난예측 추적시스템이 제공된다.

바람직하게는,

상기 분석서버는

상기 정규화된 수집 데이터를 통해 유해지수를 계산하여 출력하는 유해지수 분석모듈과;

상기 유해지수 분석모듈의 유해지수를 통해 재난발생일을 산출하여 재난발생일을 예측하고 그 결과신호를 출력하는 재난발생일생성모듈과;

상기 재난발생일생성모듈의 재난 예측결과에 따라 재난예측대상을 추적하기 위한 추적신호를 출력하는 재난예측대상 추적모듈을 포함한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템을 이용한 재난예측 추적방법에 있어서,

데이터를 수집하는 단계;

수집된 데이터를 통해 유해지수를 분석하는 단계;

상기 유해지수를 통해 재난발생일을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재난예측 추적방법이 제공된다.

바람직하게는,

상기 재난발생일을 통해 재난발생 대상을 추적하기 위한 추적신호를 출력하는 단계;를

더 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 재난예측 추적시스템 및 방법에 의하면, 재난이 예상되는 플랜트시설 등의 모든 자산을 최적으로 관리하기 위하여 해당 시설물을 관리하는 각종 시스템, 예를 들면 재난/방재시스템, 설비/통신시스템, 환경감시시스템, EMS/SMS/NMS/TMS 시스템등의 시스템과 연동하여 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 정규화하고, 유해지수를 분석하고, 이를 통해 재난발생지수를 생성하여 시설물의 실제 재난발생전에 재난을 예측하고 예측된 재난대상물을 추적하여 미리 재난을 예방할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따른 재난예측 추적시스템 및 방법에 의하면, 재난을 예측할 수 있는 재난발생지수(D-num)를 통해 장애상황인지 아닌지를 예측할 수 있기 때문에 직원의 재난 또는 안전 사고에 대한 의식이 향상되는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 재난예측 추적시스템의 개략적인 시스템 구성도이다.
도 2는 도 1의 구체적인 블록구성도이다.
도 3은 도 1의 개략적인 흐름도이다.

이하 본 발명에 따른 재난예측 추적시스템 및 방법에 대하여 바람직한 실시예를 중심으로 설명한다.

이하 본 발명에서의 각각의 과정을 먼저 설명한다.

먼저, 사전단계로서, 사고유형별 사고구분(경미,소형,대형), 재난지수를 아래 표 1과 같이 정의한다. 아래 표 1의 값은 일종의 code 값으로 정해진 data이다. 이 값은 자동적으로 계산되는 값이다. 예를 들어, 조치시간의 1시간이내, 3시간이내, 3시간이상의 합계가 각각 150, 120, 94와 같이 계산되어 표시될 수 있으며(합계 칸에), 코드값데이터는 분석서버(20)에 의해 분석패턴 알고리즘(분석패턴의 정의)을 통해 분석된다.

표 1에 대하여 설명하면, 예를 들어 사고유형은 네트워크포트다운, cpu 사용율10%이상, 또는 ups 전원다운을 예시하였다. 이에 제한되지 않으며 기타 필요한 사항이 추가될 수 있음은 물론 가능하다. 사고구분은 소형, 경미, 대형으로 구분하였다. 재난지수는 초치시간(1시간이내), 조치시간(3시간이내), 조치시간(3시간 이상)으로 구분하여 각각 발생건수를 기록하게 된다. 사고율은 재난지수를 재난지수기준치로 나눈값이다. 합계란에 재난지수의 각각의 발생건수가 기록된다. 이 값이 커지면 재난발생율이 높아진다.

또한, 사고구분별 전체 재난지수summary (합계)(=재난지수기준치, 1:29:300) 값을 구한다.

또한, 사고가 발생할 때마다 재난지수기준치별 현 사고율을 산정한다.

상기값은 미리 등록해야하는 초기 데이터이다. 수치는 사용자가 미리 설정할 수 있다. 운영자와의 협의하에 이런 값들은 정의되어야 한다. 결국 사고유형을 잘 관리하려면 이러한 수치가 근거에 의해 정해져야 한다.

일별 유해지수를 산정한다(위험성지수:Risk index). 이 과정은 후술하는 도2에서, 일별 유해지수 산출모듈에 의해 수행된다.

구체적으로, 일별 발생한 사고유형별 summary(=일별사고지수)값을 산출한다.

예를 들어 재난지수 경미 150, 소형 120, 대형 94로 산출한다. 이후 발생한 일별사고지수가 위의 경미징후나 소형사고의 재난지수기준치를 초과할 경우 대형사고 발생 알람을 출력한다. 이 과정은 특히 판단모듈에 의해 수행된다.

분석서버에서는 분석패턴알고리즘이 저장된 데이터베이스(310)가 연결되어 있다.

따라서, 유해지수는 이하와 같이 수학식 1, 수학식 2, 수학식 3을 통해 구할 수 있다.

[수학식 1]

유해지수(경미) = 일별경미사고지수 / 재난지수기준치

[수학식 2]

유해지수(소형) = 일별소형사고지수 / 재난지수기준치

[수학식 3]

유해지수(대형) = 일별대형사고지수 / 재난지수기준치

상기 재난지수기준치는 경미, 소형, 대형 사고구분에서 총 9개의 데이터가 나타날 수 있는데, 이중에서 최고(max)의 값만을 사용하게 된다.

이후, 재난발생율을 구한다.

위의 유해지수를 가지고 재난발생율를 산출하기 위해서는

- 경미사고 1회 발생시 소형사고 발생율 9.6%(29/300), 대형사고 발생율 0.011%(1/8700)(8700의 수치는 29 x 300으로 구한수이다.

- 소형사고 1회 발생시 대형사고 발생율 3.4%(1/29)

결국, 알고자 하는 것은 대형사고가 날 확률이기 때문에 아래 수학식 4에 의해 구한다.

[수학식 4]

대형사고발생율 = 유해지수(경미)*0.011% + 유해지수(소형)*3.4%

대형사고발생율을 일별 산출하여 한달간의 데이터를 기준으로 이전날짜와의 변화량을 산출(baseline)하여 평균사고발생 변화량을 아래 수학식 5에 의해 구한다.

[수학식 5]

일일평균사고발생 변화량 = avg(한달간 사고발생 변화량)

일일평균사고발생변화량을 구하는 것은 d-number를 구하기 위해서는 일별 사고발생율의 기준이 필요하기 때문이다.

재난발생D-number생성

재난발생 D-number는 아래 수학식 6에 의해 구한다.

[수학식 6]

재난발생D-number = 대형사고발생율 / 일일평균사고발생 변화량

재난발생D-number은 대형사고가 발생할 날짜를 나타내는 수치로, 대형사고율과 일일사고변화량에 의해 만들어진다. 예를 들면, 8월1일 150, 8월 2일 130, 8월 3일 120, 8월 4일 190이면, 각각의 일별 차이는 20, 10, 70이 된다.

다시 설명하면, 재난발생 D-number를 구하기 위해서는 하루동안 발생할 수 있는 대형사고율에 대한 변화량을 기준으로 해야하기 때문에 대형사고발생율에서 평균변화량을 나눠 만들어진다. 일일평균변화량은 이전의 한달간의 data를 avg(평균)하여 생성한다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 재난예측 추적시스템은 재난/방재관리시스템(1), 설비/통신관리시스템(2), 환경감시시스템(3) 및 EMS(Element Management System)/SMS(System or Server Management System)/NMS(Network Management System)/TMS(Traffic Management System) 시스템(4)을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템에 있어서,

연동된 재난관련 시스템 서버들로부터 유무선통신망을 통해 데이터를 수집하고 정규화하고 저장 및 관리하는 데이터수집서버(10-1,...,10-n),

상기 데이터수집서버(10-1,...,10-n)로부터의 데이터를 재난예측 알고리즘을 적용하여 재난을 예측하여 재난예측 및 추적신호를 발생시키는 분석서버(20);를 포함하여 구성된다.

한편 상기 데이터수집서버(10)로부터 수집되어 전달된 데이터를 미리 지정된 분야별로 저장하는 각종 데이터베이스가 상기 분석서버(20)에 연결되어 있다.

EMS에서의 첫글자 E는 Element를 나타내며, 이는 각각 데이터수집서버에 데이터를 전송하는 각종 단말을 나타낸다.

상기 데이터수집서버(10)는 복수개로 이루어져 계층적(N-tier)구조를 가지며, 확장성을 고려한 시스템 구조이다.

도 2를 참조하면, 상기 분석서버(20)는

장치 전반을 제어하는 중앙제어부(210)와, 상기 중앙제어부(210)의 제어하에 동작하되 재난예측/추적프로그램(혹은 알고리즘)이 저장되어 있는 재난예측/추적프로그램 저장부를 포함하며,

상기 정규화된 수집 데이터를 통해 유해지수를 분석하는 유해지수 분석모듈(222)과;

상기 유해지수 분석모듈(222)의 유해지수를 통해 재난발생율을 산출하여 재난발생을 예측하고 그 결과신호로서 재난발생일을 출력하는 재난발생일 생성모듈(224)과;

상기 재난발생일 생성모듈(224)의 재난 예측결과에 따라 재난예측대상을 추적하기 위한 추적신호를 출력하는 재난예측대상 추적모듈(226)을 포함한다.

미설명부호 110은 상기 데이터수집서버(10)에서 수집된 데이터를 정규화하는 데이터정규화 모듈을 나타낸다. 즉 수집되는 데이터가 모두 다르므로 하나의 포맷으로 만들어준다. 즉 프로토콜(protocol)을 통일하는 과정이다.

상기 데이터정규화 모듈(110)은 다른 여러가지 데이터를 하나의 포맷(format)으로 만든다. 정규화된 파일은 파일로 저장하며(속도가 느릴 수 있기 때문에), 이는 raw data 저장하기 위한(근거 추적을 위한) 것이다. 또한 파일 저장과 동시에 임시메모리에 저장하는데, 분석서버에 전달하기 위한 속도를 빠르게 하기 위해 임시메모리에 저장하는 것이다. 메모리에 저장된 데이터는 분석서버(20)에 보내진다.

한편 상기 정규화 과정이후 필터링과정을 수행한다, 필터링과정은 알람성(alarming) 인폼(inform)성 데이터는 필터링과정에서 버려진다. 이 과정까지 데이터 수집서버에서 이루어진다.

상기 유해지수분석모듈(220)은 상기 데이터 수집서버에서 보내진 데이터를 통해 유해지수를 분석한다. 특히 일별 유해지수산출모듈은 상기 수학식 1 내지 3에 도시한 바와 같이 각각 경미, 소형, 대형 유해지수를 산출한다. 또한 판단모듈은 산출결과에 따라 발생한 일별사고지수가 위의 경미징후나 소형사고의 재난지수기준치를 초과할 경우 대형사고 발생시 알람신호를 출력한다.

도 3을 참조하면, 재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템을 이용한 재난예측 추적방법에 있어서,

데이터를 수집하는 단계(S10);

수집된 데이터를 정규화하고 필터링하는 단계(S20);

정규화된 데이터를 파일로 저장하는 단계(S22), 정규화된 데이터를 메모리에 저장하고 전송하는 단계(S24);

수집/전송된 데이터를 통해 유해지수를 분석하고 일별유해지수를 산정하는(수학식 1 내지 3 참조) 단계(S30);

상기 유해지수를 통해 재난발생일을 생성하는 단계(S40); 및

재난발생 근거를 추적하는 단계(S50);를 포함한다.

상기 재난발생일 생성단계(S40)에서는 일별유해지수산정단계에서 전달된 데이터를 통해 대형사고발생율을 계산하고(수학식 4), 일일평균사고발생 변화량을 계산한다(수학식 5). 이후 재난발생일을 생성하게 된다(수학식 6).

상기 유해지수 분석단계에서 하인리히 법칙을 활용한 재난 예측분석이 수행되었다.

본 발명에서는 자산의 최적관리를 통한 통신설비 상태를 진단하고 결함을 모니터링한다. 또한 각종 감시시스템과의 연동으로 수집된 데이터를 취합하여 정규화한다. 이렇게 취합되고 정규화된 데이터를 통해 유해지수(HQ)를 분석한다(RULE을 정의하고 분석).

이후 재난발생일(D-Number)을 생성한다.

본 발명에서 적용된 하인리히 법칙은 1:29:300법칙으로 대형사고 1건 발생 전 경미사고 29건, 위험요소 300건 발생한다는 원칙을 이용하였다. 이를 통해 재난발생 요건을 정의하고, 재난 발생율에 따른 1:29:300의 법칙을 적용하였다. 그리고 분석결과를 재난발생일(D-Number)로 산출하였다.

이후, 본 발명에서는 재난발생율에 따른 근거 및 추적시스템을 가동한다. 즉 낙후된 설비(재난발생율이 높다)를 확인할 수 있는 타 시스템(cctv)과 연동하게 된다.

본 발명에 따른 재난예측 추적시스템 및 방법에 의하면, 재난이 예상되는 플랜트시설 등의 모든 자산을 최적으로 관리하기 위하여 해당 시설물을 관리하는 각종 시스템, 예를 들면 재난/방재시스템, 설비/통신시스템, 환경감시시스템, EMS/SMS/NMS/TMS 시스템등의 시스템과 연동하여 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 정규화하고, 유해지수를 분석하고, 이를 통해 재난발생일을 생성하여 시설물의 실제 재난발생전에 재난을 예측하고 예측된 재난대상물을 추적하여 미리 재난을 예방할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 재난예측 추적시스템 및 방법에 의하면, 재난을 예측할 수 있는 재난발생일(D-num)을 통해 장애상황인지 아닌지를 예측할 수 있기 때문에 직원의 재난 또는 안전 사고에 대한 의식이 향상된다.

100: 재난발생예측시스템
10-1,...,10-n: 데이터 수집서버
20: 분석서버

Claims

재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템에 있어서,
연동된 재난관련 시스템 서버들로부터 유무선통신망을 통해 데이터를 수집하고 정규화하고 저장 및 관리하는 데이터수집서버,
상기 데이터수집서버로부터의 데이터를 재난예측 알고리즘을 적용하여 재난을 예측하여 재난예측 및 추적신호를 발생시키는 분석서버;를 포함하는 재난예측 추적시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 분석서버는
상기 정규화된 수집 데이터를 통해 유해지수를 계산하여 출력하는 유해지수 분석모듈과;
상기 유해지수 분석모듈의 유해지수를 통해 재난발생일을 산출하여 재난발생일을 예측하고 그 결과신호를 출력하는 재난발생일생성모듈과;
상기 재난발생일생성모듈의 재난 예측결과에 따라 재난예측대상을 추적하기 위한 추적신호를 출력하는 재난예측대상 추적모듈을 포함하는 재난예측 추적시스템.
재난/방재관리시스템, 설비/통신관리시스템, 환경감시시스템 및 EMS/SMS/NMS/TMS 시스템을 포함하는 재난 관련 시스템과 연동하여 재난을 예측 및 추적 관리하는 재난예측 추적시스템을 이용한 재난예측 추적방법에 있어서,
데이터를 수집하는 단계;
수집된 데이터를 통해 유해지수를 분석하는 단계;
상기 유해지수를 통해 재난발생일을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 재난예측 추적방법.
제 3 항에 있어서,
상기 재난발생일을 통해 재난발생 대상을 추적하기 위한 추적신호를 출력하는 단계;를
더 포함하는 것을 특징으로 하는 재난예측 추적방법.