KR20160143735A

KR20160143735A - 엘리베이터 헬스 점검

Info

Publication number: KR20160143735A
Application number: KR1020167030804A
Authority: KR
Inventors: 숀 박; 린지 워렌; 토마스 펠리스
Original assignee: 티센크루프 엘리베이터 에이지
Priority date: 2014-04-07
Filing date: 2015-04-07
Publication date: 2016-12-14
Also published as: US20150284214A1; WO2015155162A1; EP3129314A1; CN106163958A

Abstract

모바일 디바이스에 구성된 소프트웨어 툴은 엘리베이터 카에서 상승하는 동안 실행될 수 있어서, 상승에 관한 데이터를 캡처하도록, 디바이스가 가속도계 또는 마이크로폰과 같은 한 가지 이상의 센서 능력들을 이용하도록 한다. 캡처된 데이터는, 엘리베이터 카의 성능의 한 가지 이상의 양태들에 관한 스코어들을 생성하도록 필터링되고, 조작처리되고, 조합될 수 있다. 스코어들 및 캡처된 데이터는 디바이스를 통하여 저장되고, 검토되고 공유될 수 있다.

Description

엘리베이터 헬스 점검{ELEVATOR HEALTH CHECK}

본원은, 본 문헌과 동일한 명칭과 발명자들을 가지는, 2014 년 4 월 7 일에 출원된 미국 특허 가출원 61/976,038 의 정규 출원이고 그것의 이익을 주장한다. 상기 특허 가출원의 개시 내용은 이로써 참조로 전부 원용된다.

현대 엘리베이터 시스템들은 소프트웨어 구동 기계류 및 전자장치의 복잡한 혼합으로 발달되었다. 이런 복잡성은 탑승자들을 위해 효율적이고, 신속하며, 쾌적한 엘리베이터 시스템들을 가져왔다. 효율성과 쾌적성을 유지하도록, 그들을 수용하는 이런 복잡한 시스템들과 승강로들은, 문제점을 식별하여 해결할 수 있도록 정기 검사 및 유지보수를 필요로 한다. 높이가 2 천 피트를 초과하고 승강로들 내에 백 개 이상의 개별 엘리베이터 카들 (cars) 을 가지는 현대 고층 빌딩들에 대해, 이러한 유지보수와 검사는 힘든 작업일 수 있다.

엘리베이터 시스템 내에서 유지보수의 필요성을 식별하는 어려움은 다양한 방식으로 해결되었다. 일부 엘리베이터 시스템들은, 문제점들을 검출하여 시스템 소유자들에게 알리도록 구성된 부가적인 기계적 및 전기적 센서들을 갖는다. 문제점들을 검출하고 진단하기 위해서 훈련받은 기술자에 의해 사용될 수 있는 일부 툴들이 존재한다. 일부 엘리베이터 시스템들은, 사용자들이 발생한 문제점들을 보고할 수 있도록 포스트되는 접촉점을 단순히 갖는다. 하지만, 문제점들을 식별하기 위한 이런 다양한 방법들은, 부가된 기계적 복잡성, 기술자가 현장에 있어야 하는 필요성, 또는 고객의 불편함 때문에 상기 방법과 연관된 상당한 비용을 가질 수 있다. 필요한 것은 엘리베이터 시스템 내 유지보수 필요성을 진단하기 위한 효과적이고, 쉽게 사용되며, 쉽게 구현되는 방법이다.

엘리베이터 카 내에서 또는 가까이에서 수행되는 한 번 이상의 진단 테스트들을 기반으로 엘리베이터 카 헬스 스코어를 생성하기 위해 사용될 수 있는 기술이 본원에 개시된다. 낮은 헬스 스코어는 시스템이 최적으로 수행되지 않고 검사 또는 업그레이드를 필요로 할 수도 있음을 나타낼 것이고, 높거나 받아들일 수 있는 헬스 스코어는 시스템이 예상대로 수행하고 있음을 나타낼 것이다. 개시된 기술을 사용하여, 한 번 이상의 진단 테스트들을 수행하는 것은, 일부 실시형태들에서, 엘리베이터 시스템 내에 임의의 부가적인 기계적 또는 전기적 부품들의 부착을 요구하지 않을 것이고 거의 훈련 없이 수행할 수 있을 것이다.

일 실시형태에서, 진단 테스트들은 태블릿 또는 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스에 설치된 소프트웨어 툴을 사용해 시스템 소유자에 의해 수행될 것이다. 소프트웨어 툴은 사용자가 하나 이상의 동작들을 수행하도록 할 것이고 사용자의 하나 이상의 동작들에 응하여 엘리베이터의 성능을 측정할 것이다. 예를 들어, 하나의 진단 테스트는 사용자가 1 층에서 엘리베이터로 들어가도록 하고 최고 층에 대한 층 정지 버튼을 누르도록 한다. 엘리베이터가 상단 층으로 상승함에 따라, 소프트웨어 툴은 엘리베이터의 운전, 내부 사운드 레벨, 또는 내부 조명 레벨에 대한 정보를 캡처하도록 가속도계, 마이크로폰, 또는 광 센서와 같은 모바일 디바이스의 내장 능력들 중 하나 이상을 사용할 것이다. 다른 실시형태들에서, 모바일 디바이스는 부가적 능력들 또는 보다 정확한 측정을 제공하기 위해서 엘리베이터 카, 엘리베이터 로프, 또는 다른 엘리베이터 시스템 요소에 일시적으로 또는 영구적으로 부착되는 하나 이상의 외부 센서 디바이스들과 통신할 수도 있다.

엘리베이터의 성능에 관한 정보를 수집한 후, 소프트웨어 툴은 엘리베이터의 측정가능한 성능의 개별 영역들에 관한 하나 이상의 스코어들을 생성할 것이다. 일 실시형태에서, 엘리베이터의 전체 스피드, 가속도, 가가속도 (jerk), 사운드 레벨, 또는 조명 레벨에 대한 스코어들이 생성될 수있다. 산업 벤치마크, 특정 제품 벤치마크, 사용자 피드백 벤치마크, 또는 커스텀 (custom) 벤치마크에 대해 스코어들이 생성될 수 있다. 하나 이상의 스코어들이 생성된 후, 그것은 하이브리드 스코어 그룹들을 형성하도록 고객 피드백, 산업 표준, 또는 고유 표준을 기반으로 다른 영역들보다 더 가중치를 둔 일부 영역들과 함께 그룹화될 수 있다.

일단 전체 스코어가 결정되면, 소프트웨어 툴 사용자는 전체 스코어 또는 개별 스코어들 중 하나 이상을 통지받을 수 있다. 사용자는 소프트웨어 툴을 통하여 다수의 방식으로 데이터를 이용할 수 있고, 예를 들어, 사용자는 테스트 결과들을 저장하고, 테스트 결과들을 이전 테스트와 비교하고, 이메일 또는 일부 다른 수단을 통하여 결과를 공유하거나, 그 결과들을 살펴본 후 결과들을 폐기하도록 선택할 수 있다.

하기 도면들 및 상세한 설명은 단지 예시를 위한 것으로 의도되고 본 문헌 또는 임의의 관련 문헌에 의해 부여되는 보호 범위를 제한하도록 의도되지 않는다.

도 1 은 본 발명자들의 기술의 양태들을 사용해 구현된 방법에서 고 레벨 단계들의 실시예를 보여준다.
도 2 는 디바이스에서 사용하기 위한 소프트웨어 툴을 구성하기 위한 일 세트의 단계들의 실시예를 보여준다.
도 3 은 소프트웨어 툴을 사용해 테스트를 수행하기 위한 일 세트의 단계들의 실시예를 보여준다.
도 4 는 데이터를 기반으로 스코어 그래프들 및 스코어 계산들을 생성하기 위한 일 세트의 단계들의 실시예를 보여준다.
도 5 는 스코어들, 그래프들 및 데이터를 유지하고 이용하기 위한 일 세트의 단계들의 실시예를 보여준다.
도 6 은 소프트웨어 툴과 상호작용하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 7 은 소프트웨어 툴을 구성하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 8 은 소프트웨어 툴을 구성하기 위한 인터페이스의 다른 실시예를 도시한다.
도 9 는 소프트웨어 툴을 구성하기 위한 인터페이스의 또다른 실시예를 도시한다.
도 10 은 소프트웨어 툴과 디바이스를 보정하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 11 은 자동화된 테스트를 수행하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 12 는 수동 테스트를 수행하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 13 은 수동 테스트를 수행하기 위한 인터페이스의 다른 실시예를 도시한다.
도 14 는 생성된 스코어들을 디스플레이하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 15 는 캡처된 데이터를 디스플레이하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 16 은 캡처된 데이터를 디스플레이하기 위한 인터페이스의 다른 실시예를 도시한다.
도 17 은 캡처된 데이터를 디스플레이하기 위한 인터페이스의 다른 실시예를 도시한다.
도 18 은 캡처된 데이터를 디스플레이하기 위한 인터페이스의 다른 실시예를 도시한다.
도 19 는 메타데이터를 구성하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 20 은 데이터를 저장하고 선택하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 21 은 데이터를 검토하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 22 는 데이터를 공유하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 23 은 기능을 선택하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 24 는 주변 센서에 연결하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 25 는 헬스 점검을 수행하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 26 은 수행 중 헬스 점검을 보기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 27 은 개별 헬스 점검 스코어들을 보기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 28 은 헬스 점검 정보를 보기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 29 는 그래프 형태로 헬스 점검 정보를 보기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 30 은 헬스 점검 결과를 관리하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 31 은 헬스 점검 결과를 통신하기 위한 인터페이스의 실시예를 도시한다.
도 32 는 x 축선에 엘리베이터 스피드를 플로팅하고 y 축선에 스피드 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 33 은 x 축선에 엘리베이터 가속도를 플로팅하고 y 축선에 가속도 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 34 는 x 축선에 엘리베이터 가가속도를 플로팅하고 y 축선에 가가속도 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 35 는 x 축선에 엘리베이터 진동을 플로팅하고 y 축선에 진동 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 36 은 x 축선에 신호 강도를 플로팅하고 y 축선에 신호 강도 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 37 은 x 축선에 사운드를 플로팅하고 y 축선에 사운드 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.
도 38 은 x 축선에 온도를 플로팅하고 y 축선에 온도 스코어를 플로팅한 그래프를 도시한다.

예시를 목적으로, 하기 설명은 본 발명자들의 기술을 사용해 수행될 수 있는 소프트웨어 툴 및 방법에 관한 세부사항을 명시한다. 이 방법과 연관된 툴은 본 발명자의 기술의 바람직한 실시형태들을 나타내지만, 그것에 대한 설명은 단지 예시인 것으로 이해되어야 하고, 본 문헌 또는 임의의 관련 문헌에 의해 부여된 보호 범위를 제한하는데 사용되어서는 안 된다. 발명자들의 기술의 다른 실시예들, 특징들, 양태들, 실시형태들, 및 장점들은 본 기술분야의 당업자들에게 분명하게 될 것이고 하기 설명을 기반으로 과도한 실험 없이 개개인들에 의해 구현될 수 있다. 그러므로, 본원에 명시된 도면들 및 설명들은 단지 예시로서 이해되어야 하고, 본 문헌과 관련되거나 이익을 주장하는 임의의 특허 또는 출원에 포함되는 임의의 청구항들에 의해 부여되는 보호에 대한 제한을 암시하는데 사용되어서는 안 된다.

이하 도면들로 돌아가, 도 1 은 헬스 스코어를 생성하는데 수행될 수 있는 일 세트의 고 레벨 단계들의 실시예를 보여준다. 소프트웨어 툴은, 디바이스에 소프트웨어 툴을 설치하고, 수행될 테스트들을 구성하고, 생성될 출력을 구성함으로써 디바이스에서 실행하도록 구성 (100) 될 수 있다. 일부 실시형태들에서, 구성된 디바이스는 스마트 폰, 태블릿, 랩톱, 또는 한 가지 이상의 외향 측정 능력들을 가지는 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스일 것이다. 구성된 테스트들은 바람직하게 그것의 측정 능력들 중 한 가지 이상을 이용한 디바이스에 의해 수행 (102) 될 것이고 측정된 데이터는 사용하기 위해 기록되고 프로세싱될 것이다. 데이터가 수집되고 사용할 준비가 된 후, 도 1 의 프로세스에서, 카의 특정 양태의 헬스를 나타내는 하나 이상의 스코어들을 형성 (104) 하는데 하나 이상의 계산들이 사용된다. 모든 스코어들이 생성된 후, 결과들 (106) 은 사용자에게 제공되고 사용자는 그 후 스코어들과 데이터를 저장하고, 스코어들과 데이터를 서비스 제공자와 공유하고, 스코어들과 데이터를 다른 데이터 세트와 비교할 수 있다.

이하 도 2 로 돌아가, 도 2 는 헬스 스코어를 생성하도록 디바이스를 구성하기 위해서 수행될 수 있는 일 세트의 단계들의 실시예를 보여준다. 처음에, 도 2 의 프로세스에서, 소프트웨어 툴이 디바이스에 설치 (200) 된다. 스마트 폰, 태블릿, 랩톱, 또는 다른 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 같은 디바이스에 대해, 설치 (200) 는 프로그램의 실행가능한 파일들 및 초기 데이터를 스테이지할 설치자 패키지의 취득 및 실행을 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 이 설치 (200) 는 디바이스의 사용자 또는 소유자에 의해 수행될 것이다. 다른 실시형태에서, 구입시 소프트웨어로 디바이스가 구성 (200) 되도록 이 설치는 판매 전 수행될 것이다.

설치 (200) 후, 소프트웨어 툴은 사용자가 구성 (100) 을 완료할 수 있도록 허용하는 사용자 인터페이스를 디스플레이하도록 실행될 수 있다. 도 6 은 이러한 인터페이스의 실시예를 보여준다. 사용자 인터페이스를 통하여, 사용자가 소프트웨어 툴을 구성 (202) 하고, 테스트 유형들 및 설정을 구성 (204) 하고, 스코어링 벤치마크들을 구성 (206) 하고, 스코어 가중치들을 구성 (208) 하거나, 디바이스를 보정 (210) 할 수 있는 설정 메뉴 (600) 를 입력할 수 있다. 도 7, 도 8, 및 도 9 는 각각 소프트웨어 툴을 구성 (202) 하기 위한 인터페이스의 실시예들을 보여준다. 여기에서 변화된 설정은, 일 실시예로서, 테스트 출력을 위한 수신인을 구성 (700) 하고, 미가공 출력 데이터에 적용될 필터링을 구성 (800) 하고, 자동 테스트를 개시하기 위한 가속도 값을 구성 (802) 하고, 자동 테스트를 종료하기 위한 가속도 값을 구성 (804) 하고, 보정 기간을 구성 (900) 하거나, 보정 표준 편차를 구성 (902) 하는 것을 포함할 수 있다. 일단 소프트웨어 툴이 구성 인터페이스 내에서부터 구성 (202) 되고 나면, 구성은 다른 작동들 중 거동을 제어하도록 디바이스에 의해 보존 및 액세스된다.

설치 (200) 후, 테스트 옵션들이 구성 (204) 될 수 있다. 소프트웨어 툴이 설치 (200) 된 디바이스의 능력들에 따라 하나 이상의 테스트들이 구성 (204) 될 수 있다. 예를 들어, 구성된 디바이스가 가속도계를 갖는다면, 가속도계를 이용하는 하나 이상의 테스트들이 활성화 (enable) 되거나 비활성화 (disable) 되는데 이용가능할 것이다. 이것은 가속도 테스트, 최대 스피드 테스트, 가가속도 테스트, 또는 진동 테스트를 포함할 수 있다. 다른 실시예로서, 구성된 디바이스가 자이로스코프를 갖는다면, 테스트들은 엘리베이터 흔들림 테스트 또는 승차감 테스트를 포함할 수 있다. 또다른 실시예로서, 디바이스가 마이크로폰을 가지고 있다면, 테스트들은 사운드 레벨 테스트 또는 사운드 피치 테스트를 포함할 수 있다. 또다른 실시예로서, 디바이스가 광 센서를 가지고 있다면, 테스트들은 주변 광 테스트를 포함할 수 있다. 또다른 실시예로서, 디바이스가 지구 위치 추적 위성 ("GPS") 능력을 포함한다면, 테스트들은 상승 스피드 테스트 또는 하강 스피드 테스트를 포함할 수 있다. 또다른 실시예로서, 디바이스가 무선 통신 디바이스를 포함한다면, 테스트들은 신호 품질, 스피드, 또는 연결 상태 (continuity) 테스트를 포함할 수 있다. 또다른 실시예로서, 디바이스가 적외선 온도계 또는 다른 유형의 온도계를 포함한다면, 테스트들은 온도 쾌적성 테스트를 포함할 수 있다. 이 센서들 및 관련된 테스트들은 단지 예시들이고, 일부 구성된 디바이스들은 본원에 개시된 방식으로 활성화 및 사용되는 것이 분명한 부가적 센서들을 가질 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 소프트웨어 툴은, 사용자가 특정 테스트들을 활성화 및 비활성화할 수 있도록 하기 보다는 사전 구성된 테스트들 (204) 이 따를 것이다.

전술한 개시 내용은 디바이스의 내장된 센서들을 사용한 테스트들에 초점을 맞추었지만, 개시된 기술은 디바이스의 기존의 센서들에 의존하는 방식에 제한되지 않음을 이해해야 한다. 예를 들어, 재사용가능한 주변 센서는, 특정 센서가 없거나, 몇 가지 이유 때문에 (예컨대, 감도 부족 때문) 부적합한 센서를 갖는 디바이스에 센서 능력을 제공하는데 사용될 가능성이 있다. 이러한 재사용가능한 주변 센서들은, 물리적으로, 예로 범용 직렬 버스 케이블 ("USB") 에 의해 디바이스에 부착될 수 있거나, 무선으로, 예로 블루투스 무선 통신에 의해 디바이스에 부착될 수 있다. 테스트 디바이스와 독립적으로 작동하는 주변 센서들이 또한 사용될 수 있다. 이러한 독립 주변 센서들은 자체 동력 소스들 뿐만 아니라 분석을 위해 (예컨대, 스마트폰 또는 다른 더 유능한 디바이스로) 업로드되기 전 수집된 데이터를 저장하기 위한 제한된 메모리를 포함할 수 있고, 엘리베이터 카 가까이에 배치되고 자석들, 흡착 컵들, 벨크로, 또는 접착제와 같은 다양한 체결 접근방법들을 사용해 벽, 천장, 바닥, 외부 카 표면, 엘리베이터 로프, 캐리지 메커니즘, 또는 다른 엘리베이터 시스템 구성요소에 부착될 수 있어서, 실제로 사용자가 카 안에 있도록 요구하지 않으면서 성능 데이터를 수집할 수 있도록 허용한다. 이러한 독립 주변 센서들은, 그것이 엘리베이터 카 또는 승강로 내에서 보이지 않는 곳에 영구적으로 설치될 수 있고 테스트들을 수행하는 것을 보조하도록 한 명 이상의 사용자들에 의해 액세스될 수 있는 가능성이 또한 있을지라도, 바람직하게 재사용가능할 것이다.

주변 센서들이 존재하는 구현예들에서, 재사용가능한 주변 센서들 (독립적이거나 다른 방식) 은 다양한 형태들을 취할 수 있고, 다양한 능력들을 가질 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 일부 이런 센서들은 단 한 가지 유형의 센서 능력을 가지고 측정 직후 연결된 디바이스로 데이터를 통과시키는 관통 센서만큼 단순할 수 있다. 하지만, 또한, 이러한 센서들은 보다 복잡해져서, 다수의 센서 능력들 뿐만 아니라 디바이스와 연결시 센서가 제공하도록 구성될 수 있는 측정된 데이터의 유지를 가능하게 하는 보드 스토리지, 및/또는 센서에 의해 직접 수집된 정보로부터 데이터 (예컨대, 후술되는 바와 같음) 를 외삽하는데 사용될 수 있는 프로세서와 같은 다른 구성요소들을 가질 가능성이 있다. 이런 식으로, 주변 센서는 일정 기간 동안 측정된 가속도와 같은 미가공 측정치들을 제공할 수 있지만, 일정 기간 동안 속도를 계산하기 위해서 측정된 가속도 데이터를 또한 프로세싱할 수 있다. 그 후, 외삽 값들을 계산하기 위해서 단지 미가공 측정치들을 전달하고 디바이스 자체에 의존하기 보다는, 미가공 측정치들 뿐만 아니라 계산된 측정치들이 디바이스에 통신될 수 있다.

일 실시형태에서, 주변 센서는 케이스, 동력 소스, 무선 통신 능력, 및 가속도계, 온도계, 데시벨 센서, 신호 강도 센서, 또는 다른 센서 능력과 같은 하나 이상의 센싱 능력들을 포함하는 자납식 (self-contained) 디바이스일 수 있다. 이러한 주변 센서는 엘리베이터 카 내, 엘리베이터 카의 외부면, 엘리베이터 로프, 또는 엘리베이터 시스템의 다른 구성요소에 영구적으로 또는 일시적으로 배치될 수 있다. 주변 센서는 블루투스 또는 다른 무선 통신을 통하여 디바이스와 통신할 수 있고 측정 데이터를 디바이스에 제공할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 케이스는 그것의 표면에 확산되고 정확한 측정을 보장하기 위해서 주변 센서가 부착되는 표면과 접촉하도록 설계된 하나 이상의 접촉점들을 가질 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 케이스는, 엘리베이터 카의 바닥과 같은 카펫이 깔린 면에 주변 센서를 단단히 배치하는데 사용될 수 있는 스파이크들, 벨크로, 또는 다른 얽힘 (entanglement) 또는 고마찰면을 가질 수도 있다. 재사용가능한 주변 센서들의 다른 변형예들이 또한 가능하고, 본 개시 내용을 고려하면 본 기술분야의 통상의 기술자에게 분명해질 것이다.

일부 실시형태들에서, 사용자는 또한 각각의 테스트에 대한 스코어를 계산하는데 사용될 스코어링 벤치마크들 (206) 및 스코어 가중치들 (208) 을 구성할 수 있을 것이다. 하나 이상의 테스트들을 위해 스코어링 벤치마크를 구성하는 것은, 가능성 목록으로부터 벤치마크 세트를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 하나의 스코어링 벤치마크는, 엘리베이터 카 가속도, 스피드, 가가속도 및 진동에 대한 벤치마크 값들을 제공하는, NEII-1 건물 수송 표준 및 지침 ("BTSG") 과 같은, 산업 표준 소스들로부터 유도될 수 있다. 실시예로서, BTSG 는 최대 받아들일 수 있는 가가속도가 2.44 m/s^3 인 것을 제공한다. 사용자가 선택할 수 있는 벤치마크의 다른 실시예는 엘리베이터 카의 광고된 (advertised) 가가속도를 나타내는 엘리베이터 카 특정 값일 것이다. 이 경우에 엘리베이터는 2.0 m/s^3 의 제조사 광고 가가속도를 가질 수 있다. 사용자가 선택할 수 있는 벤치마크의 다른 실시예는 다른 엘리베이터 시스템 또는 기술과 비교하는 것일 것이다. 이 경우에, 엘리베이터 장비 판매회사는, 테스트되고 있는 시스템에 판매회사가 설치하도록 제안하고 있는 새로운 피스의 엘리베이터 장비의 능력들을 기반으로 1.5 m/s^3 의 최대 가가속도를 구성할 수도 있다. 이런 식으로, 벤치마킹은 기존의 장비 성능 대 제안된 새로운 장비 성능의 비교 포인트를 제공할 것이다. 사용자가 선택할 수 있는 벤치마크의 다른 실시예는, 특정 상황을 기반으로 이상적인 것으로 사용자가 정의할 수 있는 커스텀 벤치마크일 것이다. 1.0 m/s^3 의 가가속도는, 탑승자들이 물리적 힘에 민감할 수도 있는 병원 엘리베이터에 대해 알맞을 수 있고, 화물 엘리베이터는 4.0 m/s^3 이상의 이상적 가가속도를 가질 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 스코어링 벤치마크들은, 사용자가 벤치마크들을 구성하고 변경하도록 허용하기 보다는 사전 구성 (206) 될 수도 있다.

그룹을 구성 (208) 하는 것은 하나 이상의 테스트들을 하나 이상의 그룹들에 배치하고 하나 이상의 그룹들 내에서 각각의 테스트에 가중치를 제공하는 것을 포함할 것이다. 실시예로서, 사용자는 가속도 스코어와 스피드 스코어를 엘리베이터의 전체 주행 시간을 나타내는 그룹에 배치할 수도 있고, 가속도는 혼합 스코어의 75% 에 가중치를 두고 가속도는 혼합 스코어의 나머지 25% 에 가중치를 둔다. 추가 실시예로서, 사용자는 가가속도 스코어와 진동 스코어를 주행 중 탑승자 쾌적성을 나타내는 그룹에 배치할 수도 있고, 가가속도는 혼합 스코어의 50% 에 가중치를 두고 진동은 혼합 스코어의 나머지 50% 에 가중치를 둔다. 추가 실시예로서, 사용자는 주행 중 탑승자 편의성을 나타내는 그룹에 주변 광 스코어 및 무선 신호 품질 스코어를 배치할 수도 있고, 주변 광 스코어는 혼합 스코어의 20% 에 가중치를 두고 무선 신호 품질은 혼합 스코어의 나머지 80% 에 가중치를 둔다. 이런 그룹화된 스코어들은, 예로 주행 스코어 시간 및 탑승자 쾌적성 스코어를 엘리베이터의 전체 스코어를 나타내는 그룹에 배치함으로써 추가 그룹화될 수 있고, 각각은 엘리베이터 전체 스코어의 50% 에 가중치를 둔다.

그룹들을 구성 (208) 하고 성분 값들에 가중치를 할당한 사용자의 선택은 다른 인자들을 기반으로 할 수 있다. 일 실시형태에서, 사용자 피드백 및 조사 결과들은, 일부 인자들이 다른 인자들보다 더 중요하여서, 중요한 인자들에 대해 더 높은 가중치를 준 것을 나타낼 수 있다. 다른 실시형태에서, 사용자는 특정 설치에 대해서 보다 중요한 인자들에 가중치를 할당할 수 있는데, 예로 초고층 건물에 대해서 주행 시간에 높은 가중치를 할당하거나, 병원 또는 학교에 대해서 주행 중 탑승자 쾌적성에 높은 가중치를 할당한다. 일부 실시형태들에서, 사용자가 그룹화를 구성하고 변경하는 것을 허용하기 보다는, 그룹들 및 가중치들은 사전 구성 (208) 될 것이다.

설치 (200) 후, 디바이스의 측정 능력들의 소프트웨어 툴의 해석이 보정 (210) 될 수 있다. 적절한 보정 (210) 은, 소프트웨어 툴이 특정 디바이스에서 측정한 데이터의 정확성을 향상시킬 수 있다. 도 10 은 특정 디바이스용 소프트웨어 툴을 보정하기 위한 인터페이스의 실시예를 보여준다. 실시예로서, 보정 버튼 (1000) 을 누른 후 디바이스가 실질적으로 무운전 상태로 유지되도록 함으로써, 디바이스가 정지되어 있고 그에 따라 가속도계로부터 수신된 추가 데이터의 해석을 조절하면서, 디바이스의 가속도계로부터 수신된 데이터 유형을 소프트웨어 툴이 결정할 수 있다. 예로 마이크로폰을 비교적 정숙하게 보정하고, 암실에서 광 센서를 보정하거나, 디바이스를 평평하게 두면서 자이로스코프를 보정함으로써 표준을 결정하도록 디바이스의 다른 내장된 센서들에 대해 보정이 또한 수행될 수 있다.

이하 도 3 으로 돌아가, 도 3 은 디바이스에서 수행된 하나 이상의 테스트들로부터 데이터를 생성하도록 수행될 수 있는 일 세트의 단계들의 실시예를 도시한다. 사용자는 자동화된 테스트 (300) 또는 수동 테스트 (310) 를 수행하도록 선택할 수 있다. 사용자가 자동화된 테스트 (300) 를 수행하도록 선택하면, 엘리베이터 카가 그것의 상승 (302) 또는 하강을 개시할 때까지 디바이스는 대기 모드 (304) 로 진입할 것이다. 도 11 은, 디바이스가 엘리베이터 상승 (302) 또는 하강이 개시되기를 대기 (304) 하는 동안 디스플레이될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 사용자가 엘리베이터 카로 들어가 층 선택을 하여서 엘리베이터가 상승 또는 하강할 때, 디바이스는 그것의 가속도계를 사용해 상승 (302) 또는 하강을 검출할 것이고 디바이스가 그것의 구성 (100) 에 따라 데이터 캡처 (306) 를 개시한다. 엘리베이터가 상승 또는 하강을 완료했을 때, 데이터 캡처 (306) 는 중단될 것이고 하나 이상의 신호 프로세싱 필터링 (308) 이 미가공 데이터에 적용될 수 있다. 적용된 신호 프로세싱 필터링 (308) 은 구성가능하고 (202) 예를 들어 버터워스 (Butterworth) 필터링, 체비쇼프 (Chebyshev) 필터링, 베셀 (Bessel) 필터링, 타원 필터링, 또는 사용자가 원하는 평활도를 달성하기 위해서 선택한 다른 필터링일 수 있다.

사용자가 수동 테스트 (310) 를 선택한다면, 사용자가 상승을 확인 (314) 할 때까지 디바이스는 수동 대기 모드 (316) 로 진입할 것이다. 도 12 는, 사용자가 상승 또는 하강을 확인 (314) 하도록 디바이스가 대기 (316) 하는 동안 디스플레이될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 사용자가 엘리베이터 카로 들어가서 카의 상승 또는 하강을 개시하도록 층을 선택했을 때, 디바이스가 그것의 구성 (100) 에 따라 캡처한 데이터 (318) 를 개시하도록 사용자는 시작 버튼 (1200) 을 선택할 수 있다. 수동 모드에서 사용자가 수동으로 데이터 캡처를 정지시킬 때까지 데이터 캡처 (318) 는 지속될 것이다. 도 13 은, 디바이스가 데이터를 캡처 (318) 하는 동안 디스플레이될 수 있고 정지 버튼 (1300) 을 선택함으로써 사용자가 수동으로 테스트를 정지시킬 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 일단 수동 데이터 캡처 (318) 가 중단되면, 하나 이상의 신호 프로세싱 필터링 (308) 이 미가공 데이터에 적용될 수 있다.

자동 테스트 (306) 중인지 또는 수동 테스트 (318) 중인지에 대한 데이터 기록은 미가공 데이터 세트를 기반으로 새로운 데이터 세트의 외삽 뿐만 아니라 센서로부터 미가공 데이터의 직접 캡처를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가속도계로부터 미가공 데이터를 캡처한 디바이스는 가속도 및 시간을 포함하는 데이터 세트를 가질 것이다. 가속도 및 시간에 따른 속도를 결정하기 위한 수식은 속도 = 초기 속도 + 가속도 * 시간이다. 가속도계로부터 데이터 세트를 사용하고, 가속도와 시간을 가지고, 정지된 엘리베이터 카에서 제로 (zero) 초기 속도를 가정하면, 속도는 주행 중 가속도로부터 결정될 수 있다. 다음 짧은 의사 코드 식은, 디바이스 API 로부터 가속도 데이터를 요청하고 그것을 속도 데이터 세트를 형성하는데 이용하여서 대략 1 초 간격으로 속도를 추적할 수 있는 방법의 실시예를 보여준다.

유사하게, 가속도 및 시간에 따른 가가속도를 결정하기 위한 수식은 Δa / Δt, 또는, 시간의 변화에 대한 가속도의 변화이다. 가속도계로부터 데이터 세트를 사용하고, 가속도와 시간을 가지고, 가가속도는 주행 중 결정될 수 있다. 다음 짧은 의사 코드 식은, 디바이스 API 로부터 가속도 데이터를 요청하고 그것을 가가속도 데이터 세트를 형성하는데 이용하여서 대략 1 초 간격으로 가가속도를 추적할 수 있는 방법의 실시예를 보여준다.

이하 도 4 로 돌아가, 도 4 는 하나 이상의 캡처된 데이터 세트들로부터 하나 이상의 스코어들을 생성하기 위해서 수행될 수 있는 일 세트의 단계들의 실시예를 도시한다. 일단 자동 테스트 (300) 또는 수동 테스트 (310) 가 수행되어서 데이터가 캡처되면, 소프트웨어 툴은, 그것의 테스트 구성 (204) 에 따라, 캡처된 데이터를 기반으로 하나 이상의 스코어들을 생성 (400) 할 수도 있다. 생성되어야 하는 각각의 스코어에 대해, 소프트웨어 툴은 데이터 그래프를 생성 (402) 한 후 스코어를 계산 (404) 할 것이다. 베이스 세트의 스코어들을 계산 (404) 한 후, 소프트웨어 툴은 그것이 생성 (408) 하도록 구성하는 임의의 하이브리드 스코어 그룹들을 계산 (410) 할 것이다. 모든 베이스 스코어들, 하이브리드 스코어들, 및 그래프들이 생성되고 나면, 소프트웨어 툴은 디바이스 디스플레이를 통하여 결과들을 디스플레이할 것이다. 도 14 는 생성된 스코어들을 디스플레이 (404) 하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 전체 스코어 (1400) 는, 전체 스코어에 도달하도록 함께 조합되는 개별 스코어들과 함께 도시될 것이다. 이 실시형태에서, 스피드 (1402), 가속도 (1404), 가가속도 (1406), 및 진동 (1408) 에 대한 개별 스코어들은 전체 스코어 (1400) 를 결정하는데 사용되지만, 본 개시 내용을 고려하여 스코어들의 다른 조합들이 존재하고 이것은 단지 한 가지 예에 불과하다는 점이 분명하다.

도 15 내지 도 18 은 생성된 스코어들과 조합된 그래프로 나타낸 데이터 (402) 를 디스플레이하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 사용자는 데이터 그래프들 사이에서 전환하도록 버튼들 (1500) 을 선택할 수 있다. 하나 이상의 캡처된 데이터 유형들에 대한 그래프가 도시될 수 있다. 이 그래프들은, 예를 들어, 상승 중 가속도계에 의해 검출된 대로 시간이 경과함에 따른 스피드를 도시한 그래프 (1502), 가속도계에 의해 검출된 대로 시간이 경과함에 따른 가속도를 도시한 그래프 (1602), 가속도계에 의해 검출된 대로 시간이 경과함에 따른 가가속도를 도시한 그래프 (1702), 또는 마이크로폰에 의해 검출된 대로 시간이 경과함에 따른 사운드 세기를 도시한 그래프 (1802) 이다.

스코어들을 계산 (404) 하기 위한 정확한 단계들은, 비교로서 사용되는 벤치마크 뿐만 아니라 스코어링되는 엘리베이터의 양태를 기반으로 달라질 수 있다. 실시예로서, 엘리베이터의 측정된 스피드 데이터를 기반으로 스코어를 생성할 때, 벤치마킹 표준은, 10 미터/초 ("m/s") 는 100% 의 스코어를 유발하는 완벽한 엘리베이터 스피드이고, 2.5 m/s 의 스피드는 70% 의 스코어를 유발하는 받아들일 수 있는 엘리베이터 스피드이도록 제공할 수도 있다. 이 벤치마크들을 기반으로 0% ~ 100% 의 스코어들 범위와 그래프를 생성하는데 사용될 수 있는 일 세트의 수식들은 2.5 m/s 미만의 값들에 대해 y = -7x^2 +45x 이고, 2.5 m/s 이상의 값들에 대해 y= 50log(x) + 50 이고, y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 스피드 (단위 m/s) 이다. 도 32 는 실시예 수식들을 플로팅한 그래프를 도시하고, x 축선은 스피드이고 y 축선은 스피드 스코어이다. 변수 x 는 예로서 상승 또는 하강 동안 디바이스의 최대 스피드, 평균 스피드, 또는 가장 일반적인 스피드로 받아들일 수 있다.

엘리베이터의 측정된 가속도 데이터를 기반으로 가속도 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 10% 의 변량을 가지고 1.06 미터/제곱초 (m/s^2) 의 BTSG 가속도 타겟 존일 수도 있다. 100% 의 스코어는 0.954 m/s^2 ~ 1.166 m/s^2 의 가속도 값들에 할당될 것이고, 상기 범위 미만의 값들은 0% 까지 선형적으로 감소하고 상기 범위 초과의 값들은 0% 까지 기하급수적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 0.954 m/s^2 미만의 값들에 대해 y = 104.8x 일 수 있고 1.166 m/s^2 초과 값들에 대해 y = 1400e ^ -2.25x 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 가속도 (단위: m/s^2) 이다. 도 33 은 예시 수식을 플로팅한 그래프를 도시하고, 여기에서 x 축선은 가속도이고 y 축선은 가속도 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 가속도, 최대 가속도, 또는 가장 일반적인 가속도 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터의 측정된 가가속도 데이터를 기반으로 가가속도 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 2.44 미터/세제곱초 (m/s^3) 의 BTSG 최대 받아들일 수 있는 가가속도일 수도 있다. 70% 의 스코어는 최대 받아들일 수 있는 가가속도에 할당될 수 있고, 스코어는 제로 가가속도에서 100% 로부터 2.44 m/s^3 가가속도에서 70% 까지 선형적으로 감소한 후, 70% 에서 0% 로 기하급수적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 2.44 m/s^3 미만의 값들에 대해 y = 100 - 12.3x 일 수 있고 2.44 m/s^3 보다 큰 값들에 대해 y = 27000e^-2.45x 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 가가속도 (단위: m/s^3) 이다. 도 34 는 예시 수식을 플로팅한 그래프를 도시하고, 여기에서 x 축선은 가가속도이고 y 축선은 가가속도 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 가가속도, 최대 가가속도, 또는 가장 일반적인 가가속도 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터의 측정된 진동 데이터를 기반으로 진동 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 8 ㎐ 에서 20 milli-g의 받아들일 수 있는 진동 세기에 대한 BTSG 표준일 수도 있다. 물론, 다른 벤치마크들도 또한 가능하다. 예를 들어, 현재 존재할 수도 있고 또는 장차 발표될 수도 있는 ISO 주파수 가중 표준은, 수평 축선 및/또는 수직 축선에서 인간이 가장 민감한 주파수들로서 8 ㎐ 와 다른 주파수들을 제공할 수 있고, 전술한 대로 8 ㎐ 에서 세기보다는, 상기 주파수들에서 진동 세기가 진동 스코어를 결정하는데 사용될 수 있다. 어떤 진동 주파수 (또는 주파수들) 가 사용될지라도, 20 milli-g의 세기가 받아들일 수 있는 것으로 처리되는 실시형태들에서, 20 milli-g의 받아들일 수 있는 진동 세기에 70% 의 스코어가 할당될 수 있고, 스코어는 제로 진동에서 100% 로부터 20 milli-g에서 70% 로, 결국 0% 로 기하급수적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 y = 7.33.15e^-11.3x 일 수 있고, y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 진동 세기 (단위: milli-g) 이다. 도 35 는 예시 수식을 플로팅한 그래프를 도시하고, 여기에서 x 축선은 진동이고 y 축선은 진동 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 세기, 최대 세기, 또는 가장 일반적인 세기 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터에 있는 동안 측정된 모바일 신호를 기반으로 신호 강도 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 -70 ㏈ 의 커스텀 구성된 이상적 신호 강도일 수도 있다. 100% 의 스코어는 -70 ㏈ 의 이상적 강도에 할당될 수 있고, 0% 까지 선형적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 y = -2.5x + 275 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 음의 (negative) 데시벨의 신호 강도이다. 도 36 은 예시 수식을 플로팅한 그래프를 도시하고, x 축선은 신호 강도이고 y 축선은 신호 강도 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 신호 강도, 최대 신호 강도, 최소 신호 강도, 또는 가장 일반적인 신호 강도 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터에 있는 동안 측정된 사운드 레벨을 기반으로 사운드 세기 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 30 A 가중 데시벨의 커스텀 구성된 이상적 사운드 세기일 수도 있다. 100% 의 스코어는 30 ㏈A 의 이상적 사운드 세기에 할당될 수 있고, 0% 까지 선형적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 y = -2x + 160 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 A 가중 데시벨의 사운드 세기이다. 도 37 은 예시 수식을 플로팅한 그래프를 도시하고, 여기에서 x 축선은 사운드이고 y 축선은 사운드 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 사운드 세기, 최대 사운드 세기, 또는 가장 일반적인 사운드 세기 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터에 있는 동안 측정된 온도를 기반으로 온도 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 화씨 70 도의 커스텀 구성된 이상적 온도일 수도 있다. 100% 의 스코어는 70 F 의 이상적 온도에 할당될 수 있고, 온도가 70 F 를 초과하여 상승하거나 그 미만으로 떨어질 때 0% 로 선형적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 70 F 미만의 온도에 대해 y = 5x - 250 일 수 있고, 또는 70 F 초과 온도에 대해 y = -5x - 450 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 온도 (단위: ℉) 이다. 도 38 은 예시 수식을 플로팅한 그래프이고, 여기에서 x 축선은 온도이고 y 축선은 온도 스코어이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 온도, 최대 온도, 최소 온도, 또는 가장 일반적인 온도 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

엘리베이터에 있는 동안 측정된 광을 기반으로 조명 스코어를 생성하는 일 실시형태에서, 벤치마킹 표준은 500 lux 의 커스텀 구성된 이상적 주변 광 레벨일 수도 있다. 100% 의 스코어가 500 lux 의 이상적 주변 광에 할당될 수 있고, 주변 광이 500 lux 를 초과하여 상승하거나 그 미만으로 떨어질 때 0% 까지 선형적으로 감소한다. 적절한 범위의 스코어들을 생성하는데 사용될 수 있는 수식은 500 lux 미만의 주변 조명에 대해 y = 0.2x 이거나, 500 lux 초과 주변 조명에 대해 y = -0.2x +200 일 수 있고, 여기에서 y 는 결과적으로 생성된 스코어이고 x 는 디바이스에 의해 측정된 주변 조명 (단위: lux) 이다. 변수 x 는 데이터 세트로부터 평균 조명, 최대 조명, 최소 조명, 또는 가장 일반적인 조명 값을 취함으로써 결정될 수 있다.

전술한 실시예들을 고려하면, 엘리베이터 카 또는 엘리베이터 시스템의 양태들에 대한 다른 테스트 스코어들도 분명할 것이다. 또한 스코어링 그래프를 생성하는데 이용가능한 기능의 유연성도 분명하다. 일부 스코어 실시예들은 기하급수적으로 감소하고 일부는 선형적으로 감소하지만, 둘 중 어느 하나의 유형은 임의의 테스트들에 대해 의미있는 스코어링 결과들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 주변 조명 테스트는 500 lux 에서 100% 로부터 1000 lux 에서 0% 로 기하급수적으로 감소하였다면 의미있는 스코어링 결과들을 제공할 수 있다. 실시예들로서 제공된 수식들은 또한 그 스코어가 그래프의 임의의 포인트들에서 다소 빠르게 감소하도록 변경될 수 있어서, 예를 들어, 500 lux 는이상적이고, 750 lux 는 불편하지 않고, 사용자는 750 lux 를 초과했을 때 단지 불쾌감을 느끼기 시작하는 것을 나타내는 사용자 피드백을 반영한다. 스코어들을 계산하고 스코어링 그래프들을 형성하는데 사용될 수 있는 다수의 수식들 및 벤치마크들은 본 개시 내용을 고려하면 본 기술분야의 통상의 기술자에게 분명해질 것이다.

상기 스코어들 (404) 중 하나 이상은 소프트웨어 툴 구성 (208) 에 따라 하이브리드 스코어들을 나타내는 그룹들로 조합될 수도 있다. 일 실시형태에서, 소프트웨어 툴은 스피드 (1402), 가속도 (1404), 가가속도 (1406), 및 진동 (1408) 스코어의 조합으로부터 전체 스코어 (1400) 를 생성하도록 구성될 수 있다. 이 조합을 위한 수식은 단순 평균일 수 있지만, 다른 속성에 대해 한 가지 속성에 보다 큰 가중치를 부여하도록 실시형태 및 구성에 의해 또한 달라질 수 있다. 일 실시형태에서, 스피드 (1402) 및 가속도 (1404) 는 하이브리드 주행 시간 스코어를 형성하도록 함께 조합될 것이고, 스피드는 아마도 스피드가 가속도보다 더 중요하다고 나타내는 고객 피드백에 응하여 75% 로 가중치를 두고, 가속도는 25% 로 가중치를 둔다. 주행 시간 스코어를 계산하기 위한 수식은 (스피드 * 0.75) + (가속도 * 0.25) 일 것이다. 이 실시형태에서, 가가속도 (1406) 및 진동 (1408) 은 하이브리드 탑승자 쾌적성 스코어를 형성하도록 함께 조합될 것이고, 각각은 50% 로 가중치를 둔다. 탑승자 쾌적성 스코어를 계산하기 위한 수식은 (가가속도 * 0.5) + (진동 * 0.5) 일 것이다. 이 실시형태에서, 주행 시간 스코어와 탑승자 쾌적성 스코어는 또다른 하이브리드 스코어로 조합되어, 전체 스코어 (1400) 를 나타낼 수 있고, 각각은 50% 로 가중치를 둔다. 전체 스코어를 계산하기 위한 수식은 (주행 시간 * 0.5) + (탑승자 쾌적성 * 0.5) 일 것이다.

하이브리드 그룹 스코어들이 일부 실시형태들에서 유용할 수 있지만 그것은 필수적인 것은 아니다. 하이브리드 그룹 스코어들에 의존하지 않고, 전체 스코어를 계산하기 위한 수식의 대안적 실시형태는 복수의 개별 스코어들의 가중치 조합일 수 있다. 예를 들어, 스트레스나 불안으로 고통받는 사람들을 위한 상담소에 쓰이는 엘리베이터 시스템과 관련하여, 바람직한 전체 스코어는 목적지 층에 빠르게 도착하는데 대한 갑작스럽거나 예상치 못한 놀라움을 최소화하는 것을 강조할 것이다. 상기 필요성을 충족하는 복수의 개별 스코어들의 가중치 조합은 (스피드 * 0.05) + (가속도 * 0.05) + (가가속도 * 0.25) + (진동 * 0.2) + (광 * 0.15) + (사운드 * 0.15) + (온도 * 0.1) + (신호 강도 * 0.05) 일 수 있다. 가가속도에 25% 할당하고 진동에 20% 할당한 비교적 높은 가중치들은 주행하는 동안 사건을 초래하는 불안을 최소화하도록 높은 값을 제공한다. 사운드 및 광에 대해 15% 및 온도에 대해 10% 의 중간 정도의 가중치들은 주행 중 쾌적한 환경을 제공하도록 중간 정도의 값을 제공한다. 스피드, 가속도, 및 신호 강도에 대해 5% 의 낮은 가중치들은 빠르게 목적지에 도착하고 주행 중 전화를 받을 수 있도록 낮은 값을 제공한다. 사용된 개별 스코어들을 바꾸고 그것에 할당된 가중치들을 바꾼 다른 실시형태들은 다른 맥락에서 이러한 전체 스코어 계산의 유연한 적용을 제공할 수 있다. 하이브리드 스코어 그룹들에 대해 할당된 가중치들 및 계산의 추가 변형들은 본 기술분야의 통상의 기술자에게 분명해질 것이다.

일부 실시형태들에서, 소프트웨어 툴은 어떠한 하이브리드 또는 복합 스코어링을 생성하지 않을 것이고, 그 대신 스피드, 가속도, 가가속도, 진동, 온도, 광, 사운드, 신호 강도, 및/또는 다른 측정가능한 속성들에 대해 하나 이상의 개별 스코어들을 단순히 계산할 수도 있다. 하이브리드 또는 복합 스코어링의 생성은 하이브리드로서 기술의 특정 구현에 의존할 것이고, 복합 스코어링은 엘리베이터의 성능의 더 높은 레벨 서머리 (summary) 를 제공할 수도 있지만, 또한 데이터의 주관적 또는 임의의 가중 또는 조작처리를 포함할 수도 있다. 그에 반해서, 별개로 고려했을 때 개별 스코어들은 주관적 또는 임의의 조작처리되는 경향이 더 적기 때문에, 개별 스코어들을 계산하는 것은 엘리베이터의 성능에 대한 보다 객관적인 견해를 제공할 수도 있다.

이하 도 5 로 돌아가, 도 5 는 소프트웨어 툴이 소프트웨어 툴에 의해 생성된 일 세트의 데이터를 사용해 수행할 수 있는 일련의 단계들을 보여준다. 일단 소프트웨어 툴이 생성하도록 구성 (100) 되는 일 세트의 스코어들 (104) 을 계산하면, 사용자는 데이터를 저장 (500) 하도록 선택할 수 있다. 사용자가 데이터를 저장하지 않도록 결정하면, 데이터는 폐기 (502) 될 수 있다. 사용자가 데이터를 저장하도록 결정하면, 사용자가 옵션들 저장을 선택하고 확인 (504) 할 수 있고 테스트와 연관된 메타데이터를 구성 (512) 할 수 있는 디바이스를 통하여 인터페이스가 디스플레이될 것이다. 도 19 는 메타데이터를 구성 (512) 하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 이 인터페이스 내에서, 사용자는 테스트에 대한 코멘트 (1900), 엘리베이터에 의해 제공되는 층수 (1902), 엘리베이터의 유형 (1904), 엘리베이터의 로케이션 (1906), 또는 테스트 데이터와 연관짓는데 유용한 다른 데이터를 입력할 수 있다. 도 20 은 데이터를 저장하고 브라우즈 (504) 하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 저장된 데이터 (504) 는 파일명과 생성 날짜에 의해 식별될 수 있고 사용자는 검토를 위해 하나 이상의 저장된 데이터 (504) 를 브라우즈하기 위해서 이러한 인터페이스를 사용할 수 있다. 도 21 은, 저장된 데이터 (504) 를 검토하여서 저장된 데이터 (504) 와 연관된 메타데이터 및 미가공 데이터를 열거하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다.

일단 데이터를 디바이스에 저장 (504) 하고 나면, 사용자는 데이터를 공유 (506) 하도록 선택할 수도 있다. 도 22 는 이메일을 통하여 저장된 데이터 (504) 를 공유하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 이러한 인터페이스를 사용하여, 사용자는 인터넷을 통하여 설치자, 기술자, 또는 제조사와 저장된 데이터를 공유 (510) 할 수 있다. 일부 실시형태들에서 저장된 데이터는 블루투스, 근거리 무선 통신, 또는 문자 메시지와 같은 다른 무선 통신 방법에 의해, 또는 범용 직렬 버스 또는 메모리 카드와 같은 유선 통신 방법을 통하여 공유 (510) 될 수 있으므로, 이런 공유 방법은 단지 예시에 불과하다. 대안적 실시형태에서, 공유된 데이터는 사용자에 의해 또는 사용자로부터 공유된 데이터를 수신한 설치자, 기술자 또는 제조사에 의해 분석 데이터베이스에 제출될 수 있다. 복수의 공유된 데이터 세트들은 의미있는 데이터를 생성하도록 분석 데이터베이스에 대한 질문들에 의해 분석될 수 있다. 예를 들어, 엘리베이터 유형이 모델 A 이고, 탑승자 쾌적성 스코어가 50 이하인 모든 이용가능한 공유된 데이터 세트들을 선택하고, 테스트의 로케이션에 의해 분류하는 것은, 다수의 모델 A 엘리베이터들이 임의의 상태 또는 구역에서 탑승자 쾌적성에 대해 불량하게 수행하고 있음을 나타내는 결과 세트를 제공할 수 있다. 이 데이터를 기반으로, 제조사는 그 영역에서 기술자들에게 부가적 훈련을 제공할 수 있고 또는 그 영역에 대한 유지보수 권고 및 절차를 수정할 수 있다. 이러한 분석 데이터베이스에 대한 다른 질문들과 용도들은 본 개시 내용을 고려하면 본 기술분야의 통상의 기술자에게 분명해질 것이다.

도 23 내지 도 31 은 엘리베이터 헬스 점검 결과들을 준비하고, 수행하고, 보고, 통신하기 위한 인터페이스들의 대안적 실시형태들을 도시한다. 도 23 은 헬스 점검 성능, 헬스 점검 데이터 검토, 주변 센서 연결, 및 설정 구성과 같은 기능을 선택하는데 사용될 수 있는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 도 24 는 인근 주변 센서를 식별하고 연결하는데 사용될 수 있어서, 사용자 디바이스의 능력들에 전적으로 의존하기보다는 주변 센서의 센서 능력들이 사용될 수 있도록 허용하는 인터페이스의 실시예를 도시한다. 도 25 는 헬스 점검을 개시하는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시하고, 도 26 은 헬스 점검 수행 중 동일한 인터페이스를 도시한다. 도 27 은 스피드, 가속도, 가가속도, 및 진동에 대해 생성된 개별 스코어들을 포함해, 헬스 점검에 의해 생성된 개별 스코어들을 보는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시한다. 도 28 은 점검 날짜, 점검 로케이션, 점검 좌표, 엘리베이터 유형 또는 특성들, 엘리베이터 카에 의해 제공되는 층수, 주행된 수직 거리, 테스트 지속 기간, 샘플링 레이트, 최대 스피드, 최대 가속도, 최대 감속도, 최대 가가속도, 최대 수평 진동, 최대 수직 진동, 및 다른 정보를 포함한, 개별 스코어들 이외의 헬스 점검에 의해 생성된 정보를 보는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시한다. 도 29 는, 테스트 시간에 대한 측정된 가속도를 보여주는, 그래프 형태로 헬스 점검 정보를 보는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시한다. 가속도가 나타나 있지만, 스피드, 가가속도, 진동, 사운드, 신호, 또는 다른 측정된 파라미터들을 포함한 다양한 측정시 시간 측정에 대한 파라미터를 보여주는데 하나 이상의 그래프들이 사용될 수 있다. 도 30 은, 이전에 수행된 헬스 점검 데이터를, 보여주거나 통신하기 위해, 검토하고 선택하는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시한다. 도 31 은 이메일, Wi-Fi, 블루투스, 클라우드 스토리지 (cloud storage), 또는 다른 방법들을 통하여 선택된 헬스 점검 데이터를 다른 파티 (party) 에 통신하는데 사용될 수 있는 인터페이스를 도시한다.

발명자들의 기술에 대한 추가 변형들, 특징들, 및 적용은 본 개시 내용을 고려하면 본 기술분야의 통상의 기술자들에게 분명하게 될 것이고, 과도한 실험 없이 실시될 수 있다. 그러므로, 본 문헌 또는 임의의 관련된 문헌에 의해 부여된 보호는 본원에 명시적으로 개시된 재료에 제한되어서는 안 된다. 오히려, 이러한 보호는, "명시적 정의" 라는 제목 하에 설명되는 정의를 가지는 것으로 확인되는 청구항들에서 용어들이 그 정의를 가지는 것으로 해석될 때, 이러한 문헌에서 청구항들에 의해 정의된 것으로 이해되어야 하고, 다른 모든 용어들에는 일반 사전에서 설명되는 바와 같은 가장 넓은 타당한 해석이 제공된다. 이 개시 내용 또는 이러한 관련 문헌의 개시 내용이 더 좁은 정의를 제공하는 것으로 처리될 수 있을 정도까지, 일반 사전에서 제공되는 바와 같은 명시적 정의, 또는 가장 넓은 타당한 해석이 컨트롤할 수 있다.

명시적 정의

청구항에서 나타낼 때, 어떤 것이 다른 것을 "기반" 으로 한다는 기술은, 어떤 것이 그것이 "기반" 으로 하는 것으로 나타낸 것에 의해 적어도 부분적으로 결정된다는 것을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 어떤 것이 그것에 의해 완전히 결정되는 것이 요구될 때, 그것에 "전적으로 기반으로" 하는 것으로 설명될 것이다.

청구항에서 나타낼 때, "계산" 은 수학적, 형식적 논리적, 또는 알고리즘적 방법들에 의해 그것을 결정하거나 확인하는 동작을 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

청구항에서 나타낼 때, "컴퓨터" 는 결과를 내기 위해서 데이터에 대한 한 가지 이상의 논리적 및/또는 물리적 작동들을 수행할 수 있는 디바이스 또는 디바이스들의 그룹을 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

청구항에서 나타낼 때, "컴퓨터 실행가능한 명령들" 은 컴퓨터에 의해 수행될 수 있는 물리적 또는 논리적 작동들을 명시하는데 사용될 수 있는 데이터를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

청구항에서 나타낼 때, "컴퓨터 판독가능한 매체" 는, 디바이스에 의해 검색 및/또는 프로세싱될 수 있는 형태로 데이터 또는 명령들을 저장할 수 있는, 임의의 객체, 대상, 또는 객체들 또는 대상들의 조합체를 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 컴퓨터 판독가능한 매체는 임의의 특정 유형이나 조직에 제한되어서는 안 되고, 규정 및/또는 한정된 물리적 및/또는 논리적 공간에 위치하는 시스템들의 저장 객체들 뿐만 아니라, 분배 및 분산식 시스템들을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, 그러나 그것은 물리적 또는 논리적으로 배치된다. "비일시적 (non-transitory)" 인 "컴퓨터 판독가능한 매체" 에 대한 지칭은, "컴퓨터 판독가능한 매체" 가 "유형 (tangible)" 이라는 기술과 동의어인 것으로 이해되어야 하고, 과도 전자기 캐리어가 전달될 수 있는 진공과 같은 무형 전송 매체를 배제하는 것으로 이해되어야 한다. "유형" 또는 "비일시적" "컴퓨터 판독가능한 매체" 의 예로는 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 읽기 전용 메모리 (ROM), 하드 드라이브들 및 플래시 드라이브들을 포함한다.

청구항에서 나타낼 때, "구성" 은, 컴퓨터가 수행하도록 "구성" 되는 특정 작동들을 수행하는데 사용될 수 있는 특정 데이터 (명령들을 포함할 수도 있음) 를 컴퓨터에 제공하는 것을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, 컴퓨터에 마이크로소프트 워드 (Microsoft WORD) 를 설치하는 것은 그 컴퓨터가 워드 프로세서로서 기능하도록 "구성" 하는 것이고, 컴퓨터는 다른 입력부들, 예로 작동 시스템, 및 다양한 주변부들 (예컨대, 키보드, 모니터 등) 과 조합하여 마이크로소프트 워드를 위한 명령들을 사용하여 수행한다.

청구항에서 나타낼 때, "데이터베이스" 는, 데이터가 컴퓨터에 의해 검색될 수 있도록 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 데이터의 수집부를 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 용어 "데이터베이스" 는 또한 컴퓨터 판독가능한 매체 자체 (예컨대, 데이터를 저장하는 물리적 객체) 를 나타내는데 사용될 수 있다.

청구항에서 나타낼 때, "세트" 는 유사한 성질, 설계 또는 기능을 갖는 다수, 그룹 또는 조합의 제로 이상의 것들을 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

청구항에서 나타낼 때, "결정" 은 어떤 것을 생성, 선택 또는 그렇지 않으면 명시하는 동작을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, 분석 결과로서 출력을 얻기 위해서 그 출력을 "결정" 하는 예가 있을 것이다. 두 번째 예로서, 가능한 응답 목록으로부터 응답을 선택하는 것은 응답을 "결정" 하는 방법일 것이다.

청구항에서 나타낼 때, "디스플레이하는" 은 어떤 것이 시각적으로 인지가능한 형태로 "디스플레이되도록" 제공하는 동작을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 본 개시 내용의 맥락에서, "디스플레이하는" 은 스크린에 어떤 것을 실제로 물리적으로 표시하는 것 뿐만 아니라, (예컨대, 로컬 CPU 로부터 명령을 보냄으로써, 또는 어떤 것이 "디스플레이되도록" 네트워크를 통하여 정보를 보냄으로써) 어떤 것이 표시되도록 하는 것을 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

Claims

엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은:
모바일 디바이스; 및
하나 이상의 센서들을 포함하고,
상기 하나 이상의 센서들은, 엘리베이터 카 (car) 가 운전하고 있는 동안 상기 엘리베이터 카의 한 가지 이상의 특성들을 측정함으로써 작동 데이터를 수집하도록 되어 있고;
상기 모바일 디바이스는:
상기 작동 데이터를 기반으로 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터를 생성하고;
상기 엘리베이터 성능 데이터를 기반으로 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들 (scores) 을 생성하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들을 디스플레이하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 가속도 데이터를 캡처하도록 구성된 가속도계를 포함하고;
상기 작동 데이터는 상기 가속도 데이터를 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 속도 값을 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들은 속도 스코어를 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
상기 가속도 데이터를 기반으로 속도 값을 결정하고;
7 m/s ~ 12 m/s 의 속도 타겟과 상기 속도 값 사이 관계를 기반으로 속도 스코어를 결정하도록 구성되고:
상기 속도 스코어는 0 m/s 와 속도 타겟 미만의 속도 사이에서 다항적으로 (polynomially) 증가하고;
상기 속도 스코어는 속도 타겟 미만의 속도로부터 대수적으로 증가하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 2 항에 있어서,
상기 속도 타겟 미만의 속도는 2.5 m/s 이고;
상기 속도 타겟은 10 m/s 이고;
상기 속도 값이 상기 속도 타겟 미만의 속도 이하라면 상기 속도 스코어는 V_score = -7 * V_value ² + 45 * V_value 로서 계산되고;
상기 속도 값이 상기 속도 타겟 미만의 속도보다 크다면 상기 속도 스코어는 V_score = 50 * log(V_value) + 50 으로서 계산되고;
V_score는 속도 스코어로서 정의되고;
V_value 는 속도 값으로서 정의되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 가속도 데이터를 캡처하도록 구성된 가속도계를 포함하고;
상기 작동 데이터는 상기 가속도 데이터를 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 가가속도 (jerk) 값을 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들은 가가속도 스코어를 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
상기 가속도 데이터를 기반으로 가가속도 값을 결정하고;
2 m/s³ ~ 3 m/s³의 가가속도 타겟과 상기 가가속도 값 사이 관계를 기반으로 가가속도 스코어를 결정하도록 구성되고:
상기 가가속도 스코어는 0 m/s³ 와 가가속도 타겟 사이에서 선형적으로 감소하고;
상기 가가속도 스코어는 상기 가가속도 타겟으로부터 기하급수적으로 감소하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 가가속도 타겟은 2.44 m/s³ 이고,
상기 가가속도 값이 상기 가가속도 타겟 이하라면 상기 가가속도 스코어는 J_score = 100 - 12.3 * J_value 로서 계산되고,
상기 가가속도 값이 상기 가가속도 타겟보다 크다면 상기 가가속도 스코어는 J_score = 27000 * e ^ (-2.45 * J_value) 로서 계산되고;
e 는 자연 로그의 베이스인 수학 상수이고;
J_score 는 가가속도 스코어로서 정의되고;
J_value 는 가가속도 값으로서 정의되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 가속도 데이터를 캡처하도록 구성된 가속도계를 포함하고;
상기 작동 데이터는 상기 가속도 데이터를 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 진동 값을 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들은 진동 스코어를 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
가속도 데이터를 기반으로 진동 값을 결정하고;
진동 스코어가 진동 타겟으로부터 기하급수적으로 감소하는 0 milli-g ~ 15 milli-g의 진동 타겟과 진동 값 사이 관계를 기반으로 진동 스코어를 결정하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 6 항에 있어서,
상기 진동 스코어는 V_score = 733.15 * e ^ (- 11.3 * V_value) 로서 계산되고;
e 는 자연 로그의 베이스인 수학 상수이고;
V_score 는 진동 스코어로서 정의되고;
V_value 는 진동 값으로서 정의되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 가속도 데이터를 캡처하도록 구성된 가속도계를 포함하고;
상기 작동 데이터는 상기 가속도 데이터를 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 가속도 값을 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들은 가속도 스코어를 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
가속도 데이터를 기반으로 가속도 값을 결정하고;
가속도 스코어가 0 에서 가속도 타겟으로 선형적으로 증가하고 가속도 타겟으로부터 기하급수적으로 감소하는 0.954 m/s² ~ 1.166 m/s² 의 가속도 타겟과 가속도 값 사이 관계를 기반으로 가속도 스코어를 결정하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 8 항에 있어서,
상기 가속도 타겟은 0.954 m/s² ~ 1.166 m/s² 의 범위에 있고;
상기 가속도 값이 0.954 m/s² 미만이라면 상기 가속도 스코어는 A_score = 104.8 * A_value 로서 계산되고;
상기 가속도 값이 0.954 m/s² ~ 1.166 m/s² 이라면 상기 가속도 스코어는 A_score = 100 으로서 계산되고;
상기 가속도 값이 1.166 m/s² 보다 크다면 상기 가속도 스코어는 A_score = 1400 * e ^ (-2.25 * A_value) 로서 계산되고;
A_score 는 가속도 스코어로서 정의되고;
A_value 는 가속도 값으로서 정의되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 가속도계를 포함하고;
상기 가속도계는:
제 1 비중력 가속도의 검출을 기반으로 작동 데이터의 수집을 자동으로 개시하고;
제 2 비중력 가속도의 검출을 기반으로 작동 데이터의 수집을 자동으로 종료하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 사운드 데이터를 캡처하도록 구성된 마이크로폰을 포함하고;
상기 작동 데이터는 사운드 데이터를 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 사운드 값을 포함하고;
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들은 사운드 스코어를 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
사운드 데이터를 기반으로 사운드 값을 결정하고;
사운드 스코어가 사운드 타겟으로부터 선형적으로 감소하는 20 ㏈A ~ 40 ㏈A 의 사운드 타겟과 상기 사운드 값 사이 관계를 기반으로 사운드 스코어를 결정하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 사운드 스코어는 S_score = -2 * S_value + 160 으로서 계산되고;
S_score 는 사운드 스코어로서 정의되고;
S_value 는 사운드 값으로서 정의되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 제 1 세트의 센서들을 포함하고, 상기 제 1 세트의 센서들로부터 각각의 센서는 상기 모바일 디바이스에 통합되고;
상기 하나 이상의 센서들은 제 2 세트의 센서들을 포함하고, 상기 제 2 세트의 센서들로부터 각각의 센서는 상기 모바일 디바이스로부터 분리되고;
일 세트의 작동 데이터는:
가속도 데이터;
주변 광 데이터;
기압 데이터;
셀룰러 신호 강도 데이터; 및
온도 데이터로 구성된 일 세트 유형의 데이터 각각에 대한 데이터를 포함하고
일 세트의 엘리베이터 성능 데이터는 일 세트의 엘리베이터 성능 값들을 포함하고;
상기 모바일 디바이스는:
일 세트의 작동 데이터로부터 한 가지 이상의 유형의 데이터를 기반으로 일 세트의 엘리베이터 성능 값들로부터 각각의 성능 값을 결정하고;
성능 값 결정이 기반으로 하는 각각의 유형의 데이터에 대해, 상기 유형의 작동 데이터가 제 2 세트의 센서들로부터 이용가능하지 않을 때 제 1 세트의 센서들로부터 작동 데이터를 사용하고, 그렇지 않으면, 제 2 세트의 센서들로부터 작동 데이터를 사용하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.
엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
엘리베이터 카가 운전하고 있는 동안, 상기 엘리베이터 카의 한 가지 이상의 특성들을 측정함으로써, 하나 이상의 센서들로, 작동 데이터를 수집하는 단계;
모바일 디바이스의 메모리에 상기 작동 데이터를 저장하는 단계;
상기 모바일 디바이스의 메모리에 저장된 일 세트의 명령들을 실행하도록 상기 모바일 디바이스에 포함된 프로세서를 사용함으로써,
상기 작동 데이터를 기반으로 한 일 세트의 엘리베이터 성능 데이터; 및
일 세트의 성능 데이터를 기반으로 한 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들을 결정하는 단계; 및
일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들을, 상기 모바일 디바이스에, 디스플레이하는 단계를 포함하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들을 결정하는 단계는, 일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들로부터 각각의 스코어에 대해,
일 세트의 성능 데이터로부터 속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 속도 스코어가 다항적으로 증가하는 제 1 속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 속도 스코어가 대수적으로 증가하는 제 2 속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 가가속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 가가속도 스코어가 기하급수적으로 감소하는 제 1 가가속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 가가속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 가가속도 스코어가 선형적으로 감소하는 제 2 가가속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 진동 값이 선형적으로 증가함에 따라 진동 스코어가 기하급수적으로 감소하는 진동 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 가속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 가속도 스코어가 선형적으로 증가하는 제 1 가속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 가속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 가속도 스코어가 일정하게 유지되는 제 2 가속도 스코어링 식;
일 세트의 성능 데이터로부터 가속도 값이 선형적으로 증가함에 따라 가속도 스코어가 기하급수적으로 감소하는 제 3 가속도 스코어링 식; 및
일 세트의 성능 데이터로부터 사운드 값이 선형적으로 증가함에 따라 사운드 스코어가 선형적으로 감소하는 사운드 스코어링 식을 포함하는 일 세트의 스코어링 식들로부터 스코어를 결정하는데 사용할 스코어링 식을 선택하는 단계를 포함하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
제 15 항에 있어서,
일 세트의 엘리베이터 성능 스코어들로부터 각각의 스코어에 대해, 일 세트의 스코어링 식들로부터 스코어를 결정하는데 사용할 스코어링 식을 선택하는 단계는, 상기 모바일 디바이스가 프로그램에 따라서 스코어를 결정하는데 사용할 스코어링 식을 선택하는 것을 포함하고;
일 세트의 스코어링 식들로부터 각각의 스코어링 식은 상기 모바일 디바이스의 메모리에 인코딩되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서들은 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 포함하고;
상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서는 다른 엘리베이터 카들을 위한 작동 데이터를 재사용할 수 있게 캡처하도록 되어 있고;
상기 방법은, 적어도 2 개의 엘리베이터 카들 각각에 대해,
상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 배치하는 동작;
상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에서 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 제거하는 동작;
상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 배치한 후 및 상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에서 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 제거하기 전,
상기 엘리베이터 카를 엘리베이터 승강로 내에서 주행시키고;
상기 엘리베이터 카가 주행하고 있는 동안, 상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에서 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 통하여, 작동 데이터를 수집하는 동작; 및
상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 통하여 수집된 작동 데이터를 상기 모바일 디바이스에 통신하는 동작을 포함하는 일 세트의 동작들을 수행하는 것을 포함하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
제 17 항에 있어서,
적어도 2 개의 엘리베이터 카들 중 제 1 엘리베이터 카에 대해, 상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 배치하는 단계는, 상기 엘리베이터를 위한 승강로에서 케이블에 상기 센서를 제거가능하게 부착하는 것을 포함하고;
적어도 2 개의 엘리베이터 카들 중 제 2 엘리베이터 카에 대해, 상기 엘리베이터 카의 적어도 하나의 특성을 측정하기 위한 로케이션에 상기 모바일 디바이스로부터 분리된 센서를 배치하는 단계는, 엘리베이터 카의 내부의 바닥 상의 로케이션에 상기 센서를 제거가능하게 부착하는 것을 포함하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 방법은,
제 1 비중력 가속도의 검출을 기반으로 작동 데이터의 수집을 자동으로 개시하는 단계; 및
제 2 비중력 가속도의 검출을 기반으로 작동 데이터의 수집을 자동으로 종료하는 단계를 포함하는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 방법.
엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템으로서,
상기 시스템은,
모바일 폰; 및
하나 이상의 재사용가능한 센서들을 포함하고,
상기 하나 이상의 재사용가능한 센서들 각각은:
엘리베이터 카가 움직이고 있는 동안 작동 데이터를 수집하고;
작동 데이터가 수집된 후 일시적으로 상기 엘리베이터 카의 내부 로케이션에 고정되고 제거되거나;
상기 엘리베이터 카의 내부 또는 외부에 영구적으로 설치되도록 되어 있고;
엘리베이터 카가 움직이고 있는 동안 복수의 센서들이 수집하도록 되어 있는 작동 데이터는:
노이즈; 및
가속도를 포함하고;
상기 모바일 폰은:
엘리베이터 카가 움직이고 있는 동안 수집된 작동 데이터를, 하나 이상의 재사용가능한 센서들로부터 무선 연결을 통하여, 수신하는 동작;
상기 작동 데이터로부터,
작동 데이터로부터 가속도 데이터의 미분을 통하여 결정된 가가속도 값;
작동 데이터로부터 가속도 데이터의 적분을 통하여 결정된 속도 값; 및
일 세트의 외삽 (extrapolated) 데이터 값들로부터 속도 값의 적분을 통하여 결정된 진동 값을 포함하는, 일 세트의 외삽 데이터 값들을 결정하는 동작;
하나 이상의 작동 컴플라이언스 값들을 결정하는 동작으로서, 상기 하나 이상의 작동 컴플라이언스 값들을 결정하는 동작은, 작동 데이터 및 외삽 데이터를 기반으로,
가가속도 값이 제 1 범위 밖에 있는지 여부;
노이즈 판독이 제 2 범위 밖에 있는지 여부;
속도 값이 제 3 범위 밖에 있는지 여부;
가속도 값이 제 4 범위 밖에 있는지 여부; 및
진동 값이 제 5 범위 밖에 있는지 여부를 결정하는 것을 포함하는, 상기 하나 이상의 작동 컴플라이언스 값들을 결정하는 동작;
상기 하나 이상의 결정된 작동 컴플라이언스 값들을 기반으로, 엘리베이터 카에 대한 일 세트의 성능 스코어들을 결정하는 동작으로서, 상기 일 세트의 성능 스코어들은:
가가속도 스코어;
노이즈 스코어;
속도 스코어;
가속도 스코어; 및
진동 스코어를 포함하는, 상기 엘리베이터 카에 대한 일 세트의 성능 스코어들을 결정하는 동작;
사용자를 위해 일 세트의 성능 스코어들을 디스플레이하는 동작; 및
상기 작동 컴플라이언스 값들, 상기 작동 데이터, 및 상기 외삽 데이터를 데이터 추세 분석을 위한 서버에 통신하는 동작을 포함한 일 세트의 동작들을 수행하도록 구성되는, 엘리베이터 작동의 성능 특성들을 측정 및 정량화하기 위한 시스템.