KR20200082856A

KR20200082856A - An apparatus for evaluating the risk of Hydrogen Energy Stations, a method therefor, and a computer recordable medium storing a program to perform the method

Info

Publication number: KR20200082856A
Application number: KR1020180173842A
Authority: KR
Inventors: 이광원; 김태훈; 서두현; 서재민
Original assignee: 호서대학교 산학협력단
Priority date: 2018-12-31
Filing date: 2018-12-31
Publication date: 2020-07-08
Also published as: KR102167776B1

Abstract

A device for evaluating the risk of a hydrogen charging station of the present invention comprises: a storage module storing information on a plurality of accident cases at an accident occurred hydrogen charging station; a communication module receiving input information including the design drawing of a hydrogen charging station to be newly built and information related to the design, construction, structure and operation of the hydrogen charging station from a design device; and a control module that derives an accident case of the accident occurred hydrogen charging station having a similarity of more than a predetermined value with the hydrogen charging station to be newly built through the input information, and provides the derived accident case to the design device through the communication module.

Description

An apparatus for evaluating the risk of Hydrogen Energy Stations, a method therefor, and a computer recordable medium storing a program to perform the method}

본 발명은 수소충전소에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 수소충전소의 위험성을 정성적으로 평가하기 위한 장치 및 이를 위한 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a hydrogen charging station, and more particularly, to an apparatus and a method for the qualitative evaluation of the risk of the hydrogen charging station.

세계적으로 에너지 자원의 감소 및 탄소배출량 저감에 대한 관심이 고조되고 있으며, 수소 전기차는 운송수단 방면에서 이를 해결하기 위한 좋은 대안이다. 2013년 현대자동차에서 세계 최초로 Tuscon ix Fuel Cell 양산을 개시하였으며, 이어서 2014년에 토요타에서 Mirai, 2016년에 혼다에서 Clarity Fuel Cell을 출시한 바 있다. 이미 수소전기차는 초기 시장이 열린 상태이며, 이의 본격화를 위한 수소충전 인프라 구축이 이슈가 되고 있다. 일본, 미국, 유럽 등은 수소충전소 인프라 확대에 지속적인 투자를 진행하고 있는 상황이며, 우리나라도 어느 정도 이에 발맞추고 있는 상황이다. 중국은 최근에 수소전기차 보급 및 수소충전소 인프라 구축에 매우 적극적이며, 중국의 집중적인 자본 투자 성향을 고려하면 멀지 않은 시간 내에 세계적 수준에 도달할 것으로 예상된다. There is a growing interest in reducing energy resources and reducing carbon emissions worldwide, and hydrogen electric vehicles are a good alternative for solving this problem in terms of transportation. In 2013, Hyundai Motor began mass production of Tuscon ix Fuel Cell for the first time in the world, followed by Mirai in Toyota in 2014 and Clarity Fuel Cell in Honda in 2016. The initial market for hydrogen electric vehicles has already been opened, and the construction of a hydrogen charging infrastructure for its full-scale development has become an issue. Japan, the United States, and Europe are continuously investing in expanding the infrastructure of hydrogen filling stations, and Korea is also keeping pace with this. China is very active in supplying hydrogen electric vehicles and constructing a hydrogen charging station infrastructure in recent years, and considering China's tendency to invest in capital, it is expected to reach the world level in a short time.

수소 전기차의 보급을 위해서는 수소충전 인프라의 구축이 필수적이므로 수소충전소 구축에도 적극적으로 나설 필요가 있다. 현재 국내에서는 울산, 창원, 광주, 충남 등을 중심으로 수소충전소 보급이 활발하게 진행되고 있으며, 2017년 초에 발족한 수소융합얼라이언스추진단을 중심으로 하여 수소 생산, 운송, 저장 기술 개발, 수소전기차 기술 개발 및 보급, 수소충전소 기술 개발 및 인프라 확산 등이 활발히 논의되고 있다. The construction of a hydrogen charging infrastructure is essential for the distribution of hydrogen electric vehicles, so it is necessary to actively build a hydrogen charging station. Currently, in Korea, the supply of hydrogen stations is actively progressing around Ulsan, Changwon, Gwangju, and Chungnam, and hydrogen production, transportation, storage technology development, and hydrogen electric vehicle technology, centered on the Hydrogen Fusion Alliance Promotion Group, which was established in early 2017. Development and dissemination, hydrogen charging station technology development and infrastructure diffusion are actively being discussed.

한국공개특허 제2006-0116604호 2006년 11월 15일 공개 (명칭: 수소충전소의 연료전지 차량용 수소 누출 검사장치)Published Korean Patent No. 2006-0116604 on November 15, 2006 (Name: Hydrogen leak inspection device for fuel cell vehicles in hydrogen stations)

본 발명의 목적은 수소충전소 설치 및 운영에 따른 위험 요소를 충전소 운영자가 손쉽게 사전에 파악할 수 있도록 하는 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공함에 있다. An object of the present invention is an apparatus for evaluating the risk of a hydrogen charging station, a method for evaluating the risk of the hydrogen charging station, and a program for performing the method and a program for performing the method, so that the operator of the charging station can easily identify in advance the risk factors related to the installation and operation of the hydrogen charging station It is to provide a readable recording medium.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 장치는 사고 발생 수소충전소에 대한 복수의 사고 사례에 대한 정보를 저장하는 저장모듈과, 설계장치로부터 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 정보를 포함하는 입력 정보를 수신하는 통신모듈과, 상기 입력 정보를 통해 상기 복수의 사고 사례 중 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 유사도가 소정 수치 이상인 사고 발생 수소충전소의 사고 사례를 도출하고, 도출된 사고 사례를 상기 통신모듈을 통해 상기 설계장치로 제공하는 제어모듈을 포함한다. Apparatus for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object is a storage module for storing information on a plurality of accident cases for the accident generating hydrogen charging station, and design devices A communication module for receiving input information including information related to design, construction, structure, and operation of a hydrogen station, including a schematic diagram of a hydrogen station to be newly built, and the new construction of the plurality of accident cases through the input information It includes a control module that derives an accident case of an accident occurring hydrogen filling station having a degree of similarity or higher than a desired hydrogen filling station, and provides the derived accident case to the design device through the communication module.

상기 제어모듈은 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 사고 발생 수소충전소의 유사도를 산출하기 위한 대조 인자를 도출하고, 상기 입력 정보로부터 대조 인자를 추출하고, 상기 사고 사례로부터 대조 인자를 추출한 후, 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자를 비교하여 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 사고 발생 수소충전소의 유사도를 도출하고, 유사도가 소정 수치 이상인 적어도 하나의 사고 발생 수소충전소의 사고 사례를 도출하는 것을 특징으로 한다. The control module derives a control factor for calculating the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station having an accident, extracts a control factor from the input information, extracts a control factor from the accident case, and then inputs the control factor. The comparison factor extracted from the information and the comparison factor extracted from the accident case is compared to derive the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the accident-producing hydrogen charging station, and the degree of similarity of at least one accident-producing hydrogen charging station with a predetermined value or higher. It is characterized by drawing an accident case.

상기 제어모듈은 복수의 사고 사례로부터 복수의 인자를 추출하고, 추출된 복수의 인자 중 사고 발생과의 상관도에 따라 복수의 원인 인자로 선택하고, 선택된 복수의 원인 인자 중 상호간의 상관도가 소정 수치 이상인 원인 인자들의 집합인 복수의 원인 인자 그룹으로 그룹화하고, 그룹화된 복수의 원인 인자 그룹 각각에서 사고 발생과 상관도가 가장 높은 원인 인자를 복수의 후보 인자로 선택하는 것을 특징으로 한다. The control module extracts a plurality of factors from a plurality of accident cases, selects a plurality of cause factors according to a correlation with an occurrence of an accident among a plurality of extracted factors, and has a predetermined correlation among the plurality of cause factors. It is characterized by grouping into a plurality of causal factor groups, which are a set of causal factors having a numerical value or higher, and selecting a causal factor having the highest correlation with accident occurrence from each of the grouped causal factor groups as a plurality of candidate factors.

상기 제어모듈은 상기 선택된 복수의 후보 인자 각각의 값을 정규화하여 지수값으로 변환한 후, 선형회기방정식

에 상기 변환된 지수값을 적용한 선형회기분석을 통해 상기 가중치를 도출하고, 도출된 가중치 순으로 소정수의 후보 인자를 대조 인자로 선택하며, 상기 T는 사고 발생이고, 상기 n은 후보 인자의 수이고, 상기 f1, f2, f3, ..., fn은 후보 인자이고, 상기 a1, a2, a3, ..., an은 후보 인자 f1, f2, f3, ..., fn 각각의 사고 발생 T에 대한 가중치인 것을 특징으로 한다. The control module normalizes the values of each of the selected candidate factors, converts them to exponential values, and then linear linear equations

The weight is derived through a linear regression analysis using the transformed index value, and a predetermined number of candidate factors are selected as a control factor in the order of the derived weight, where T is an accident and n is the number of candidate factors. And f1, f2, f3, ..., fn are candidate factors, and a1, a2, a3, ..., an are candidate factors f1, f2, f3, ..., fn, respectively. Characterized in that the weight for.

상기 제어모듈은 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자를 정규화하여 대조 인자의 지수값을 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이며, j가 발생된 사고의 인덱스이고, fx가 대조 인자의 지수값일 때, 수학식

에 따라 정규화하여 대조 인자의 지수값을 산출하고; 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 각각의 유사도를 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이고, fxc가 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxci는 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, fxd는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxdi는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, SMi는 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 유사도일 때, 수학식

에 따라 상기 복수의 대조 인자 각각의 유사도를 산출하며; 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 전체의 유사도의 평균을 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이고, fxc가 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxci는 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, fxd는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxdi는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, k는 대조 인자 수이고, SMa은 대조 인자 전체 유사도 평균일 때, 수학식

에 따라 상기 복수의 대조 인자 전체의 유사도의 평균을 산출하고; 상기 대조 인자 각각의 유사도가 소정 수치 이상이며, 상기 대조 인자 전체의 유사도의 평균이 소정 수치 이상인 사고 사례를 도출하는 것을 특징으로 한다. The control module normalizes the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case to calculate an index value of the control factor, where i is the index of the control factor and j is the index of the accident that occurred. , fx is the exponent of the control factor, the equation

Normalized according to yield an index value of the control factor; The similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case is calculated, where i is the index of the control factor, fxc is the index value of the control factor extracted from the input information, and fxci is Among the control factors extracted from the input information, index i is an index value of a control factor assigned, fxd is an index value of a control factor extracted from the accident case, and fxdi is an index i of a control factor extracted from the accident case. The index value of the assigned control factor, SMi when the index i is the similarity of the assigned control factor, the equation

According to calculate the similarity of each of the plurality of control factors; The average of the similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case is calculated, i is an index of the control factor, and fxc is an index value of the control factor extracted from the input information. fxci is an index value of a control factor indexed i from among the control factors extracted from the input information, fxd is an index value of the control factor extracted from the accident case, and fxdi is an index among control factors extracted from the accident case. When i is the index value of the assigned control factor, k is the number of control factors, and SMa is the average of the overall similarity of the control factors, Equation

Accordingly, an average of similarities of the plurality of control factors is calculated; It is characterized in that the similarity of each of the control factors is greater than or equal to a predetermined value, and an accident case in which the average of the similarities of the entire control factors is greater than or equal to a predetermined value is derived.

상기 저장모듈은 상기 수소충전소에 관련된 법조항에 대한 관련법정보를 더 저장하며, 상기 제어모듈은 상기 저장모듈에 저장된 관련법을 참조하여, 상기 관련법이 정하는 성능 기준에 대응하는 인자를 도출하고, 도출된 인자와 상기 관련법을 비교하여 상기 관련법이 정하는 상세 기준에 부합하는지 여부를 판별한 후, 상기 판별 결과에 따라, 새로 구축하고자 하는 가스충전소의 설계도의 해당 부분에 관련법에 부합하는 부분과 부합하지 않는 부분이 구분되도록 표시하는 분석 결과를 생성하는 것을 특징으로 한다. The storage module further stores relevant law information on the provisions related to the hydrogen charging station, and the control module derives a factor corresponding to a performance criterion determined by the relevant law by referring to the related law stored in the storage module, and derived factors After comparing the and the related laws to determine whether or not they meet the detailed criteria set by the relevant laws, and according to the result of the determination, the corresponding part of the design of the gas station to be newly constructed is not the part that meets the relevant laws. Characterized in that it generates an analysis result displayed to be distinguished.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법은 설계장치로부터 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 정보를 포함하는 입력 정보를 수신하는 단계와, 상기 입력 정보를 통해 사고 발생 수소충전소에 대한 복수의 사고 사례 중 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 유사도가 소정 수치 이상인 사고 발생 수소충전소의 사고 사례를 도출하는 단계와, 상기 도출된 사고 사례를 상기 설계장치로 제공하는 단계를 포함한다. A method for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object is to design, construct, structure and design of a hydrogen charging station, including a design diagram of a hydrogen charging station to be newly built from a design device. Receiving input information including operation-related information, and occurrence of an accident through the input information. Accidents of a hydrogen charging station having a similarity or higher than a predetermined number of hydrogen stations to be constructed among a plurality of accident cases of a hydrogen charging station. And deriving a case, and providing the derived accident case to the design device.

상기 사고 사례를 도출하는 단계는 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 사고 발생 수소충전소의 유사도를 산출하기 위한 대조 인자를 도출하는 단계와, 상기 입력 정보로부터 대조 인자를 추출하고, 상기 사고 사례로부터 대조 인자를 추출하는 단계와, 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자를 비교하여 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 사고 발생 수소충전소의 유사도를 도출하는 단계와, 상기 도출된 유사도가 소정 수치 이상인 적어도 하나의 사고 발생 수소충전소의 사고 사례를 도출하는 단계를 포함한다. The step of deriving the accident case includes deriving a control factor for calculating the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station generating the accident, extracting a control factor from the input information, and comparing the factor from the accident case Extracting, comparing the control factor extracted from the input information with the control factor extracted from the accident case, and deriving the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station generating the accident; and the derived And deriving an accident case of at least one accident-occurring hydrogen charging station having a similarity or higher than a predetermined value.

상기 대조 인자를 도출하는 단계는 복수의 사고 사례로부터 복수의 인자를 추출하는 단계와, 추출된 복수의 인자 중 사고 발생과의 상관도에 따라 복수의 원인 인자를 선택하는 단계와, 선택된 복수의 원인 인자 중 상호간의 상관도가 소정 수치 이상인 원인 인자들의 집합인 복수의 원인 인자 그룹으로 그룹화하는 단계와, 상기 그룹화된 복수의 원인 인자 그룹 각각에서 사고 발생과 상관도가 가장 높은 원인 인자를 복수의 후보 인자로 선택하는 단계를 포함한다. The step of deriving the control factor includes extracting a plurality of factors from a plurality of accident cases, selecting a plurality of causal factors according to a correlation with an occurrence of an accident among the extracted multiple factors, and selecting a plurality of causes Grouping into a plurality of causal factor groups, which are a set of causal factors having a correlation value of a predetermined value or more among factors, and a plurality of candidate causal factors having the highest correlation with an accident in each of the grouped causal factor groups. And selecting as an argument.

상기 대조 인자를 도출하는 단계는 후보 인자로 선택하는 단계 후, 상기 선택된 복수의 후보 인자 각각의 값을 정규화하여 지수값으로 변환하는 단계와, T는 사고 발생이고, n은 후보 인자의 수이고, f1, f2, f3, ..., fn은 후보 인자이고, a1, a2, a3, ..., an은 상기 후보 인자 f1, f2, f3, ..., fn 각각의 사고 발생 T에 대한 가중치일 때, 선형회기방정식

에 상기 변환된 지수값을 적용한 선형회기분석을 통해 상기 가중치를 도출하는 단계와, 상기 도출된 가중치 순으로 소정수의 후보 인자를 대조 인자로 선택하는 단계를 더 포함한다. The step of deriving the control factor is a step of selecting a candidate factor, normalizing the values of each of the selected candidate factors, and converting them into an exponential value, T is an accident, n is the number of candidate factors, f1, f2, f3, ..., fn are candidate factors, and a1, a2, a3, ..., an are weights for the accident occurrence T of each of the candidate factors f1, f2, f3, ..., fn , Linear linear equation

The method further includes deriving the weight through a linear regression analysis applying the transformed index value to and selecting a predetermined number of candidate factors as a control factor in the order of the derived weight.

상기 사고 사례를 도출하는 단계는 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자를 정규화하여 대조 인자의 지수값을 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이며, j가 발생된 사고의 인덱스이고, fx가 대조 인자의 지수값일 때, 수학식

에 따라 정규화하여 대조 인자의 지수값을 산출하는 단계와, 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 각각의 유사도를 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이고, fxc가 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxci는 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, fxd는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxdi는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, SMi는 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 유사도일 때, 수학식

에 따라 상기 복수의 대조 인자 각각의 유사도를 산출하는 단계와, 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자와, 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 전체의 유사도의 평균을 산출하되, i가 대조 인자의 인덱스이고, fxc가 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxci는 상기 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, fxd는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값이고, fxdi는 상기 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이고, k는 대조 인자 수이고, SMa은 대조 인자 전체 유사도 평균일 때, 수학식

에 따라 상기 복수의 대조 인자 전체의 유사도의 평균을 산출하는 단계와, 상기 대조 인자 각각의 유사도가 소정 수치 이상이며, 상기 대조 인자 전체의 유사도의 평균이 소정 수치 이상인 사고 사례를 도출하는 단계를 포함한다. The step of deriving the accident case calculates the index value of the control factor by normalizing the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case, wherein i is an index of the control factor, and j is generated. The index of thinking, and when fx is the index of the control factor, the equation

Normalizing according to calculating an index value of the control factor, calculating the similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case, i being an index of the control factor, and fxc being The index value of the control factor extracted from the input information, fxci is the index value of the control factor indexed i among the control factors extracted from the input information, fxd is the index value of the control factor extracted from the accident case , fxdi is an index value of a control factor to which index i is assigned among the control factors extracted from the accident case, SMi is a similarity of the control factor to which index i is assigned, Equation

Calculating the similarity of each of the plurality of control factors, and calculating the average of the similarity of the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case, i being an index of the control factor , fxc is the index value of the control factor extracted from the input information, fxci is the index value of the control factor assigned with index i among the control factors extracted from the input information, and fxd is the control factor extracted from the accident case. The index value, fxdi is an index value of a control factor to which index i is assigned among the control factors extracted from the accident case, k is the number of control factors, and SMa is the average of the overall similarity of the control factors.

Comprising the step of calculating the average of the similarity of the plurality of control factors in accordance with, and the step of deriving an accident case where the similarity of each of the control factors is a predetermined value or more, and the average of the similarity of the entire control factor is a predetermined value or more do.

상기 입력 정보를 수신하는 단계 후, 상기 사고 사례를 도출하는 단계 전, 수소충전소에 관련된 관련법을 참조하여 상기 관련법이 정하는 성능 기준에 대응하는 인자를 도출하는 단계와, 상기 도출된 인자와 상기 관련법을 비교하여 상기 관련법이 정하는 상세 기준에 부합하는지 여부를 판별하는 단계와, 상기 판별 결과에 따라, 새로 구축하고자 하는 가스충전소의 설계도의 해당 부분에 관련법에 부합하는 부분과 부합하지 않는 부분이 구분되도록 표시하는 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함한다. After the step of receiving the input information, before the step of deriving the accident case, by deriving a factor corresponding to the performance criteria determined by the relevant method with reference to the relevant method related to the hydrogen charging station, and the derived factor and the related method Comparing and determining whether or not the relevant law meets the detailed criteria determined, and in accordance with the discrimination result, the corresponding part of the design of the gas station to be newly constructed is marked so that the part that meets the relevant law and the part that does not match are distinguished. The method further includes generating an analysis result.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 설계장치로부터 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 정보를 포함하는 입력 정보를 수신하는 단계와, 상기 입력 정보를 통해 사고 발생 수소충전소에 대한 복수의 사고 사례 중 상기 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 유사도가 소정 수치 이상인 사고 발생 수소충전소의 사고 사례를 도출하는 단계와, 상기 도출된 사고 사례를 상기 설계장치로 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된다. A computer-readable recording medium in which a program for performing a method for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object is designed from a design device to design a new hydrogen charging station Receiving input information including information related to design, construction, structure, and operation of a hydrogen charging station, including; and, through the input information, a hydrogen charging station to be newly constructed among a plurality of accident cases of an accident generating hydrogen charging station A method for evaluating the risk of a hydrogen charging station comprising the steps of: deriving an accident case of an accident-producing hydrogen charging station having a degree of similarity and higher than a predetermined value, and providing the derived accident case to the design device. The programs you run are recorded.

본 발명에 따르면 수소충전소 설치 및 운영에 따른 법적 요건 및 위험요소를 충전소 운영자가 손쉽게 사전에 파악할 수 있도록 한다. 이에 따라, 수소충전소 설치 및 운영에 따른 위험 요소를 제거하여, 사고 발생을 예방할 수 있다. According to the present invention, the charging station operator can easily grasp the legal requirements and risk factors according to the installation and operation of the hydrogen charging station. Accordingly, it is possible to prevent the occurrence of an accident by removing the risk factors associated with the installation and operation of the hydrogen charging station.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 평가장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 설계장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 대조 인자를 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 원인 인자를 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 관련법 만족 여부를 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 1 is a view for explaining the configuration of a system for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating the configuration of an evaluation device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating the configuration of a design device according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method for selecting a control factor according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph for explaining a method for selecting a cause factor according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of analyzing whether a related law is satisfied according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart for explaining a method of analyzing the danger of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Prior to the detailed description of the present invention, the terms or words used in the present specification and claims described below should not be interpreted as being limited to the ordinary or lexical meanings, and the inventors of their own inventions in the best way. In order to explain, it should be interpreted as meanings and concepts consistent with the technical spirit of the present invention based on the principle that it can be properly defined as a concept of terms. Therefore, the embodiments shown in the embodiments and the drawings described in this specification are only the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical spirit of the present invention, and various equivalents that can replace them at the time of this application It should be understood that there may be water and variations.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지의 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. At this time, it should be noted that the same components are denoted by the same reference numerals in the accompanying drawings. In addition, detailed descriptions of well-known functions and configurations that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted. For the same reason, in the accompanying drawings, some components are exaggerated, omitted, or schematically illustrated, and the size of each component does not entirely reflect the actual size.

먼저, 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 시스템에 대해서 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 시스템(10: 이하, '평가시스템'으로 축약함)은 평가장치(100) 및 설계장치(200)를 포함한다. First, a system for evaluating the danger of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention will be described. 1 is a view for explaining the configuration of a system for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a system for evaluating the danger of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention (10: abbreviated as'evaluation system' below) includes an evaluation device 100 and a design device 200 .

설계장치(200)는 수소충전소를 구축하기 위한 사용자가 사용하는 장치이다. 설계장치(200)는 수소충전소의 설계도를 비롯하여 수소충전소의 시공, 운영 등과 관련된 전반적인 정보를 네트워크를 통해 평가장치(100)로 전송할 수 있다. 그러면, 평가장치(100)는 설계장치(200)로부터 수신된 정보를 기 저장된 수소충전소의 사고 사례와 비교하여 해당 수소충전소의 위험성을 평가하고, 그 평가 결과를 설계장치(200)로 제공한다. The design device 200 is a device used by a user for building a hydrogen charging station. The design device 200 may transmit the overall information related to the construction and operation of the hydrogen station, including the design of the hydrogen station, to the evaluation device 100 through a network. Then, the evaluation device 100 compares the information received from the design device 200 with an accident case of a pre-stored hydrogen station, evaluates the risk of the hydrogen station, and provides the evaluation result to the design device 200.

본 발명의 실시예에서 평가장치(100)는 워크스테이션급으로 애플리케이션 서버의 역할을 수행할 수 있는 컴퓨팅 디바이스를 예시할 수 있다. 또한, 설계장치(200)는 퍼스널컴퓨터, 노드북 등을 대표적으로 예시할 수 있으며, 그 밖에 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말기는 휴대폰, PMP(Portable MultimediaPlayer), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone) 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기일 수도 있다. In an embodiment of the present invention, the evaluation apparatus 100 may exemplify a computing device capable of performing the role of an application server at a workstation level. In addition, the design device 200 may be representatively exemplified by a personal computer, a node book, and the like, and may be applied to various terminals such as all information communication devices, multimedia terminals, wired terminals, fixed terminals, and IP (Internet Protocol) terminals. Can. Further, the terminal may be a mobile terminal having various mobile communication specifications such as a mobile phone, a portable multimedia player (PMP), a mobile Internet device (MID), a smart phone, and an information communication device.

그러면, 전술한 평가장치(100) 및 설계장치(200) 각각에 대해서 설명하기로 한다. 먼저, 본 발명의 실시예에 따른 평가장치(100)의 구성에 대해서 설명하기로 한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 평가장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 평가장치(100)는 통신모듈(110), 저장모듈(120) 및 제어모듈(130)을 포함한다. Then, each of the above-described evaluation device 100 and design device 200 will be described. First, the configuration of the evaluation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention will be described. 2 is a block diagram illustrating the configuration of an evaluation device according to an embodiment of the present invention. 2, the evaluation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a communication module 110, a storage module 120 and a control module 130.

통신모듈(110)은 설계장치(200) 등의 다른 장치와 통신을 위한 것이다. 통신모듈(110)은 예컨대, 네트워크를 통해 설계장치(200)와 통신할 수 있다. 통신모듈(110)은 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위해 송신되는 신호를 변조하고, 수신되는 신호를 복조하는 모뎀(Modem)을 포함할 수 있다. 이러한 통신모듈(110)은 제어모듈(130)로부터 전달 받은 데이터를 네트워크를 통해 설계장치(200)로 전송할 수 있다. 또한, 통신모듈(110)은 수신되는 데이터를 제어모듈(130)로 전달할 수 있다. The communication module 110 is for communication with other devices such as the design device 200. The communication module 110 may communicate with the design device 200 through a network, for example. The communication module 110 may include a modem that modulates a transmitted signal and demodulates a received signal to transmit and receive data through a network. The communication module 110 may transmit data received from the control module 130 to the design device 200 through a network. Also, the communication module 110 may transmit the received data to the control module 130.

저장모듈(120)은 평가장치(100)의 동작에 필요한 각 종 데이터, 애플리케이션, 평가장치(100)의 동작에 따라 구성되는 각 종 데이터를 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 저장모듈(120)은 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 프로그램 영역은 평가장치(100)의 부팅(booting) 및 운영(operation)을 위한 운영체제(OS, Operating System), 본 발명의 실시예에 따른 위험성을 평가하기 위한 방법을 수행하는 애플리케이션 등을 저장할 수 있다. 데이터 영역은 사고 사례와 관련된 정보 등을 저장할 수 있다. 저장모듈(120)에 저장되는 각 종 데이터는 사용자의 조작에 따라, 삭제, 변경, 추가될 수 있다. The storage module 120 serves to store various types of data required for the operation of the evaluation device 100, applications, and various types of data configured according to the operation of the evaluation device 100. The storage module 120 may largely include a program area and a data area. The program area may store an operating system (OS) for booting and operation of the evaluation device 100, an application performing a method for evaluating the risk according to an embodiment of the present invention, and the like. . The data area may store information related to the accident case. Various types of data stored in the storage module 120 may be deleted, changed, or added according to user manipulation.

제어모듈(130)은 평가장치(100)의 전반적인 동작 및 평가장치(100)의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 제어모듈(130)은 중앙처리장치(CPU: Central Processing Unit), 디지털신호처리기(DSP: Digital Signal Processor) 등이 될 수 있다. 이러한 제어모듈(130)의 동작은 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. The control module 130 may control the overall operation of the evaluation device 100 and the signal flow between the internal blocks of the evaluation device 100, and may perform a data processing function for processing data. The control module 130 may be a central processing unit (CPU), a digital signal processor (DSP), or the like. The operation of the control module 130 will be described in more detail below.

다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 설계장치(200)에 대해서 설명하기로 한다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 설계장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 설계장치(200)는 통신부(210), 입력부(220), 표시부(230), 저장부(240) 및 제어부(250)를 포함한다. Next, the design apparatus 200 according to the embodiment of the present invention will be described. 3 is a block diagram illustrating the configuration of a design device according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the design device 200 according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 210, an input unit 220, a display unit 230, a storage unit 240, and a control unit 250.

통신부(210)는 네트워크를 통해 평가장치(100)와 통신하기 위한 것이다. 예컨대, 통신부(210)는 모뎀, 인터페이스 카드, 유무선 랜카드, USB 포트, 시리얼 포트, 패러럴 포트, 데이터 버스 등으로 구성될 수 있다. 통신부(210)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위해 송신되는 신호를 변조하고, 수신되는 신호를 복조하는 모뎀(Modem)을 포함할 수 있다. 이러한 통신부(210)는 제어부(250)로부터 전달 받은 데이터를 네트워크를 통해 평가장치(100)로 전송할 수 있다. 또한, 통신부(210)는 수신되는 데이터를 제어부(250)로 전달할 수 있다. The communication unit 210 is for communicating with the evaluation device 100 through a network. For example, the communication unit 210 may include a modem, an interface card, a wired/wireless LAN card, a USB port, a serial port, a parallel port, a data bus, and the like. The communication unit 210 may include a modem that modulates a transmitted signal and demodulates the received signal to transmit and receive data through a network. The communication unit 210 may transmit data received from the control unit 250 to the evaluation device 100 through a network. In addition, the communication unit 210 may transmit the received data to the control unit 250.

입력부(220)는 설계장치(200)의 각 종 기능, 동작 등을 제어하기 위한 사용자의 키 조작을 입력받고 입력 신호를 생성하여 제어부(250)에 전달한다. 입력부(220)는 키보드, 마우스 등을 예시할 수 있다. 입력부(220)는 전원 on/off를 위한 전원 키, 문자 키, 숫자 키, 방향키 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 입력부(220)의 기능은 표시부(230)가 터치스크린으로 구현된 경우, 표시부(230)에서 이루어질 수 있으며, 표시부(230)만으로 모든 기능을 수행할 수 있는 경우, 입력부(220)는 생략될 수도 있다. The input unit 220 receives a user's key manipulation for controlling various functions, operations, and the like of the design device 200, generates an input signal, and transmits it to the control unit 250. The input unit 220 may exemplify a keyboard, a mouse, and the like. The input unit 220 may include at least one of a power key for power on/off, a character key, a number key, and a direction key. The function of the input unit 220 may be performed by the display unit 230 when the display unit 230 is implemented as a touch screen. If the display unit 230 can perform all functions, the input unit 220 may be omitted. have.

표시부(230)는 제어부(250)로부터 화면 표시를 위한 데이터를 수신하여 수신된 데이터를 화면으로 표시할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예에 따른 BIM 기반 설계도를 화면으로 표시할 수 있다. 또한, 표시부(230)는 설계장치(200)의 BIM 기반 설계도를 작성하기 위한 메뉴, 데이터, 기능 설정 정보 및 기타 다양한 정보를 사용자에게 시각적으로 제공할 수 있다. 표시부(230)가 터치스크린으로 형성되는 경우, 입력부(220)의 기능의 일부 또는 전부를 대신 수행할 수 있다. 표시부(230)는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light Emitting Diodes), 능동형 유기 발광 다이오드(AMOLED, Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) 등으로 형성될 수 있다. The display 230 may receive data for screen display from the control unit 250 and display the received data on the screen. In particular, a BIM-based design diagram according to an embodiment of the present invention may be displayed on a screen. Also, the display 230 may visually provide a user with menus, data, function setting information, and various other information for creating a BIM-based design diagram of the design device 200. When the display unit 230 is formed of a touch screen, some or all of the functions of the input unit 220 may be performed instead. The display 230 may be formed of a liquid crystal display (LCD), organic light emitting diodes (OLED), active matrix organic light emitting diodes (AMOLED), or the like.

저장부(240)는 설계장치(200)의 동작에 필요한 각 종 데이터, 애플리케이션, 설계장치(200)의 동작에 따라 구성되는 각 종 데이터를 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 저장부(240)는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 프로그램 영역은 설계장치(200)의 부팅(booting) 및 운영(operation)을 위한 운영체제(OS, Operating System), 애플리케이션 등을 저장할 수 있다. 데이터 영역은 수소충전소의 설계도 등을 저장할 수 있다. 저장부(240)에 저장되는 각 종 데이터는 사용자의 조작에 따라, 삭제, 변경, 추가될 수 있다. The storage unit 240 serves to store various types of data required for the operation of the design device 200, applications, and various types of data configured according to the operation of the design device 200. The storage unit 240 may largely include a program area and a data area. The program area may store an operating system (OS), an application, and the like for booting and operating the design device 200. The data area may store a design diagram of a hydrogen charging station and the like. Various types of data stored in the storage unit 240 may be deleted, changed, or added according to user manipulation.

제어부(250)는 설계장치(200)의 전반적인 동작 및 설계장치(200)의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 이러한 제어부(250)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit : CPU), 애플리케이션 프로세서(Application Processor), GPU(Graphic Processing Unit) 등이 될 수 있다. 이러한 제어부(250)의 동작은 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. The control unit 250 may control the overall operation of the design device 200 and the signal flow between the internal blocks of the design device 200 and perform a data processing function for processing data. The control unit 250 may be a central processing unit (CPU), an application processor, a GPU (Graphic Processing Unit), or the like. The operation of the control unit 250 will be described in more detail below.

다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법을 설명하기로 한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. Next, a method for evaluating the danger of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention will be described. 4 is a flowchart illustrating a method for evaluating the risk of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 평가장치(100)의 제어모듈(110)은 S110 단계에서 저장모듈(120)에 저장된 수소충전소의 복수의 사고 사례로부터 대조 인자를 선별한다. 대조 인자는 기존의 복수의 사고 사례 중 새로 구축하고자 하는 수소충전소와 유사한 사고 사례를 도출할 때 유사도를 산출하기 위한 파라미터이다. Referring to FIG. 4, the control module 110 of the evaluation device 100 selects a control factor from a plurality of accident cases of a hydrogen charging station stored in the storage module 120 in step S110. The control factor is a parameter for calculating the similarity when deriving an accident case similar to the hydrogen station to be newly constructed among the existing multiple accident cases.

한편, 설계장치(200) 제어부(250)는 S120 단계에서 통신부(210)를 통해 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 새로 구축하고자 하는 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 다양한 정보를 포함하는 입력 정보를 평가장치(100)로 전송할 수 있다. 그러면, 평가장치(100)의 제어모듈(130)은 통신모듈(110)을 통해 입력 정보를 수신한다. On the other hand, the design device 200, the control unit 250, a variety of information related to the design, construction, structure and operation of the new hydrogen station to be built, including the design of the hydrogen station to be newly built through the communication unit 210 in step S120. Input information including the may be transmitted to the evaluation device 100. Then, the control module 130 of the evaluation device 100 receives the input information through the communication module 110.

그런 다음, 평가장치(100)의 제어모듈(130)은 S130 단계에서 입력 정보와 관련법을 비교하여 관련법 만족 여부를 분석한다. Then, the control module 130 of the evaluation device 100 analyzes whether the relevant method is satisfied by comparing the input information and the related method in step S130.

또한, 평가장치(100)의 제어모듈(130)은 S140 단계에서 입력 정보로부터 대조 인자를 추출하고, 추출된 대조 인자를 기초로 기존의 사례로부터 유사한 사례를 도출하고, 유사한 사례 대비 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 위험성을 분석한다. In addition, the control module 130 of the evaluation device 100 extracts a control factor from the input information in step S140, derives a similar case from an existing case based on the extracted control factor, and attempts to construct a new one compared to the similar case. Analyze the dangers of hydrogen stations.

그런 다음, 평가장치(100)의 제어모듈(130)은 S150 단계에서 전술한 관련법 만족 여부 및 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 위험성에 대한 분석 결과를 통신모듈(110)을 통해 설계장치(200)로 전송한다. 그러면, 설계장치(200)의 제어부(250)는 통신부(210)를 통해 해당 분석 결과를 수신하고, S160 단계에서 표시부(230)를 통해 수신된 분석 결과를 표시한다. Then, the control module 130 of the evaluation device 100 transmits an analysis result of whether the above-mentioned related laws are satisfied in step S150 and the danger of the hydrogen charging station to be newly constructed to the design device 200 through the communication module 110. send. Then, the control unit 250 of the design device 200 receives the corresponding analysis result through the communication unit 210, and displays the analysis result received through the display unit 230 in step S160.

다음으로, 전술한 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 평가하기 위한 방법에 대해서 보다 상세하게 설명하기로 한다. 먼저, 대조 인자를 선정하는 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 대조 인자를 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이러한 도 5는 앞서 설명된 S110 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 원인 인자를 선정하기 위한 방법을 설명하기 위한 그래프이다. Next, a method for evaluating the danger of the hydrogen charging station according to the embodiment of the present invention described above will be described in more detail. First, a method of selecting a control factor will be described. 5 is a flowchart illustrating a method for selecting a control factor according to an embodiment of the present invention. 5 is for explaining the above-described step S110 in more detail. 6 is a graph for explaining a method for selecting a cause factor according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 평가장치(100)의 제어모듈(130)은 S210 단계에서 저장모듈(120)에 저장된 복수의 사고 사례로부터 복수의 인자를 추출한다. 사고 사례는 사고가 발생한 가스충전소의 설계도와, 해당 가스충전소 시공, 구조 및 운영에 대한 정보를 포함한다. Referring to FIG. 5, the control module 130 of the evaluation device 100 extracts a plurality of factors from a plurality of accident cases stored in the storage module 120 in step S210. The accident case includes the design of the gas station where the accident occurred and information on the construction, structure and operation of the gas station.

다음으로, 제어모듈(130)은 S220 단계에서 앞서 추출된 복수의 인자 중 사고 발생에 따라 선형적으로 변화하는 인자를 복수의 원인 인자로 선택한다. Next, the control module 130 selects a factor that changes linearly according to the occurrence of an accident among a plurality of factors extracted in step S220 as a plurality of cause factors.

즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 도 6의 그래프 (A)의 경우, 제1 인자의 값은 사고 발생에 따라 선형적으로 변화하지만, 도 6의 그래프 (B)의 경우, 제2 인자의 값은 사고 발생과 무관하게 변화한다. 이에 따라, 그래프 (A)의 제1 인자(f1)의 경우, 해당 인자는 사고 발생에 영향을 미치는 원인 인자인 것으로 추정할 수 있으며, 그래프 (B)의 제2 인자(f2)의 경우, 해당 인자는 사고 발생에 대한 영향을 무시할 수 있을 정도인 것으로 추정할 수 있다. That is, as shown in FIG. 6, in the case of the graph (A) of FIG. 6, the value of the first factor changes linearly with the occurrence of the accident, but in the case of the graph (B) of FIG. 6, the second factor The value changes regardless of the occurrence of the accident. Accordingly, in the case of the first factor f1 of the graph (A), it can be estimated that the factor is a causative factor affecting the occurrence of the accident, and in the case of the second factor f2 of the graph (B), the corresponding factor The factor can be estimated to be such that the impact on the occurrence of the accident is negligible.

따라서 제어모듈(130)은 복수의 인자 각각에 대해 사고 발생에 대한 상관도가 소정 수치 이상인 인자를 원인 인자로 선택할 수 있다. 보다 구체적으로, 제어모듈(130)은 다음의 수학식 1과 같이 복수의 인자 각각에 대해 사고 발생과의 상관도를 나타내는 상관계수를 구하고, 상관계수가 소정 수치 이상인 인자를 원인 인자로 선택할 수 있다. Accordingly, the control module 130 may select a factor having a correlation with an accident occurrence greater than or equal to a predetermined value for each of a plurality of factors as a cause factor. More specifically, the control module 130 may obtain a correlation coefficient indicating a correlation with an accident occurrence for each of a plurality of factors, as shown in Equation 1 below, and select a factor having a correlation coefficient equal to or greater than a predetermined value as a cause factor. .

여기서, t는 사고를 나타내며, f는 는 인자를 나타낸다.

는 사고 횟수의 평균이고,

는 인자값의 평균을 나타낸다. 또한,

는 사고 횟수의 표준편차이고,

는 인자값의 표준편차를 나타낸다. n은 인자의 수를 나타낸다. Here, t denotes an accident, and f denotes a factor.

Is the average number of accidents,

Indicates the average of the factor values. Also,

Is the standard deviation of the number of accidents,

Denotes the standard deviation of the factor values. n represents the number of factors.

다음으로, 제어모듈(130)은 S230 단계에서 복수의 원인 인자 중 일부를 선택하여 후보 인자로 선택한다. 이때, 제어모듈(130)은 상호간의 상관도가 소정 수치 이상인 복수의 원인 인자 중 사고 발생과의 상관도가 가장 높은 팩터를 후보 인자로 선정한다. 즉, 제어모듈(130)은 복수의 원인 인자를 상호간의 상관도가 소정 수치 이상인 원인 인자들의 집합인 복수의 원인 인자 그룹으로 그룹화하고, 복수의 원인 인자 그룹 각각에서 사고 발생과의 상관도가 가장 높은 원인 인자를 후보 인자로 선정한다. Next, the control module 130 selects some of the plurality of cause factors in step S230 and selects them as candidate factors. At this time, the control module 130 selects a factor having the highest correlation with the occurrence of the accident as a candidate factor among a plurality of causal factors having a correlation value that is greater than or equal to a predetermined value. That is, the control module 130 groups a plurality of cause factors into a plurality of cause factor groups, which are a set of cause factors having a correlation value equal to or greater than a predetermined value, and the correlation with the occurrence of an accident in each of the plurality of cause factor groups is the most. High causative factors are selected as candidate factors.

S230 단계에 대해 보다 자세히 설명하면, 제어모듈(130)은 복수의 원인 인자 중 상관도가 소정수치 이상인 2 이상의 원인 인자를 원인 인자 그룹으로 그룹화할 수 있다. 예를 들면, 제어모듈(130)은 복수의 원인 인자 간의 상관계수를 산출하여 상관계수가 소정수치 이상인 원인 인자 A(예컨대, 자재 A의 수)와 원인 인자 B(예컨대, 자재 A와 같이 사용되는 자재 B의 수)를 도출하여 그룹화할 수 있다. 그런 다음, 제어모듈(130)은 원인 인자 그룹에 속한 2 이상의 원인 인자 각각의 사고 발생과의 상관도를 비교하여 상관도가 가장 높은 원인 인자를 후보 인자로 결정한다. 예를 들면, 사고 발생과 원인 인자 A와의 상관계수와 사고 발생과 원인 인자 B와의 상관계수를 비교하여 사고 발생과의 상관계수가 원인 인자 A가 더 높다면, 원인 인자 A를 후보 인자로 선정한다. 이와 같이, 상호간의 상관도가 높은 원인 인자 중 사고 발생과의 상관도가 더 높은 원인 인자를 후보 인자로 선정하고, 나머지 원인 인자를 소거함으로써 중복되는 파라미터의 영향으로 인한 오류를 제거할 수 있다. In more detail for step S230, the control module 130 may group two or more cause factors having a correlation of a predetermined value or more among a plurality of cause factors into a cause factor group. For example, the control module 130 calculates a correlation coefficient between a plurality of cause factors, such that the correlation coefficient is used as a cause factor A (for example, the number of material A) and a cause factor B (for example, material A) having a correlation coefficient equal to or greater than a predetermined value. The number of materials B) can be derived and grouped. Then, the control module 130 compares the correlation with each accident occurrence of two or more cause factors belonging to the cause factor group to determine the cause factor having the highest correlation as a candidate factor. For example, if the correlation coefficient between the accident occurrence and the cause factor A is compared to the correlation coefficient between the accident occurrence and the cause factor B, and the correlation coefficient between the accident occurrence is higher, the cause factor A is selected as a candidate factor. . In this way, among the causal factors having a high correlation with each other, a causal factor having a higher correlation with the occurrence of an accident is selected as a candidate factor, and by eliminating the remaining causal factors, errors due to the influence of overlapping parameters can be eliminated.

다음으로, 제어모듈(130)은 S240 단계에서 복수의 후보 인자에 대한 선형회기분석을 통해 사고 발생에 대한 가중치가 높은 순서로 소정수의 후보 인자를 대조 인자로 선정한다. 즉, 제어모듈(130)은 S240 단계에서 사고 유형에 따른 사고 발생 원인에 대한 가중치가 높은 소정수의 후보 인자를 대조 인자로 선정한다. Next, in step S240, the control module 130 selects a predetermined number of candidate factors as a control factor in the order of high weight for the occurrence of an accident through linear regression analysis on a plurality of candidate factors. That is, the control module 130 selects a predetermined number of candidate factors having a high weight for the cause of the accident according to the type of accident as a control factor in step S240.

S240 단계에 대해 보다 자세히 설명하면, 제어모듈(130)은 선형회기분석을 수행하기 전, 복수의 후보 인자 각각의 값을 다음의 수학식 2와 같이 정규화(normalizations)하여 지수값으로 변환한다. In more detail for step S240, the control module 130 converts the values of each of the plurality of candidate factors into exponential values by performing normalizations as shown in Equation 2 below before performing the linear regression analysis.

여기서, fx는 후보 인자의 값을 정규화하여 변환한 지수값이다. i는 후보 인자의 인덱스이며, j는 발생된 사고 유형의 인덱스이다. 즉, 수학식 2에 따르면, 후보 인자의 값을 그대로 사용하지 않고 복수의 사고 전체의 평균 대비 사고 유형에서의 비율을 통해 후보 인자의 지수값으로 사용한다. 그리고 제어모듈(130)은 정규화된 후보 인자의 값, 즉, 지수값을 이용하여 선형회기분석을 수행한다. Here, fx is an exponential value obtained by normalizing and converting candidate argument values. i is the index of the candidate factor, and j is the index of the type of accident that occurred. That is, according to Equation 2, the value of the candidate factor is not used as it is, but it is used as the exponential value of the candidate factor through the ratio of the accident type to the average of a plurality of accidents. Then, the control module 130 performs a linear regression analysis using the normalized candidate factor value, that is, the exponential value.

이와 같이, 후보 인자가 5개인 경우, 본 발명의 실시예에 따른 선형회귀방정식은 다음의 수학식 3과 같다. As described above, when there are five candidate factors, the linear regression equation according to an embodiment of the present invention is as shown in Equation 3 below.

여기서, T는 사고 발생이고, n은 후보 인자의 수를 나타낸다. f1, f2, f3, ..., fn은 각각 서로 다른 후보 인자를 나타낸다. 또한, a1, a2, a3, ..., an은 후보 인자 f1, f2, f3, ..., fn 각각의 사고 발생 T에 대한 가중치를 나타낸다. 그리고 a0은 전체 가중치이며, 보정값을 의미한다. 제어모듈(130)은 각 사고 T에 대한 후보 인자 f1, f2, f3, ..., fn를 입력으로 하는 선형회기분석을 통해 가중치인 a0, a1, a3, ..., an을 도출한다. 이때, 제어모듈(130)은 후보 인자 f1, f2, f3, ..., fn에 변환된 지수값을 적용한 선형회기분석을 통해 가중치 a0, a1, a3, ..., an을 도출한다. Here, T is an accident, and n is the number of candidate factors. f1, f2, f3, ..., fn each indicate different candidate factors. In addition, a1, a2, a3, ..., an represent the weights for the accident occurrence T of each of the candidate factors f1, f2, f3, ..., fn. And a0 is the total weight, and means the correction value. The control module 130 derives weights a0, a1, a3, ..., an through linear regression analysis using candidate factors f1, f2, f3, ..., fn for each accident T as inputs. At this time, the control module 130 derives weights a0, a1, a3, ..., an through linear regression analysis applying the converted exponential values to candidate factors f1, f2, f3, ..., fn.

예컨대, 제어모듈(130)은 선형회귀방정식에 사고 사례를 입력한다. 여기서, 사례 데이터는 복수의 공사 각각의 후보 인자의 지수값 및 사고 발생을 의미한다. 예컨대, 제어모듈(130)은 사고 유형에 따라 수학식 3에 복수의 사고 사례 각각으로부터 추출한 후보 인자(f1, f2, f3, ..., fn)의 지수값 및 사고 발생(T)을 입력할 수 있다. 이에 따라, 복수의 방정식이 생성되며, 복수의 방정식의 해로 가중치인 a0, a1, a2, a3, ..., an을 산출할 수 있다. 이에 따라, 가중치 순으로 소정수의 후보 인자를 대조 인자로 선택한다. 예컨대, a0, a1, a2, a3, an 각각의 값이 0.422, 0.112, 0.001, 0.118 및 0.392이라면, 가중치는 an>a3>a1>a2 순이며, 이에 따라, 후보 인자를 가중치 순으로 나열하면 fn>f3>f1>f2의 순서가 된다. 이때, 2개의 후보 인자를 대조 인자로 선정한다고 가정하면, 팩터 f3 및 fn이 대조 인자로 선정될 것이다. For example, the control module 130 inputs an accident case into the linear regression equation. Here, the case data refers to the index value of each candidate factor of the plurality of constructions and the occurrence of an accident. For example, the control module 130 may input an exponential value and an accident occurrence (T) of candidate factors (f1, f2, f3, ..., fn) extracted from each of a plurality of accident cases in Equation 3 according to the accident type. Can. Accordingly, a plurality of equations are generated, and weights a0, a1, a2, a3, ..., an can be calculated as solutions of the plurality of equations. Accordingly, a predetermined number of candidate factors are selected as a control factor in the order of weight. For example, if the values of a0, a1, a2, a3, and an are 0.422, 0.112, 0.001, 0.118, and 0.392, respectively, the weights are in the order of an>a3>a1>a2. Accordingly, if the candidate factors are listed in weighting order, fn >f3>f1>f2. At this time, assuming that two candidate factors are selected as control factors, factors f3 and fn will be selected as control factors.

한편, 앞서(S130) 설명된 바와 같이, 평가장치(100)는 설계장치(200)로부터 수신된 입력 정보와 관련법을 비교하여 관련법 만족 여부를 분석한다. 이러한 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 관련법 만족 여부를 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이러한 도 7은 앞서 설명된 S130 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다. On the other hand, as described above (S130), the evaluation device 100 analyzes whether the relevant method is satisfied by comparing the input method received from the design device 200 and the related method. This method will be described. 7 is a flowchart illustrating a method of analyzing whether a related law is satisfied according to an embodiment of the present invention. 7 is for explaining the above-described step S130 in more detail.

먼저, 저장모듈(120)은 가스충전소의 관련법을 저장한 상태이다. 이러한 관련법은 산업안전보건법, 가스3법 등을 예시할 수 있다. 또한, 다음의 표 1은 본 발명의 실시예에 따른 관련법 만족 여부를 분석하는 방법을 설명하기 위한 관련법 예시이다. First, the storage module 120 is a state in which the relevant method of the gas filling station is stored. These related laws can exemplify the Industrial Safety and Health Act and the Gas 3 Act. In addition, Table 1 below is an example of a related method for explaining a method of analyzing whether a related method is satisfied according to an embodiment of the present invention.

성능기준 : 안전 확보를 위한 기본적인 요구기준으로 기술진보 등에도 불구하고 변하지 않는 성질을 가짐
예) 가스배관은 부식되지 않도록 하여야 한다.
상세기준 : 성능기준을 만족하는 구체적인 수단·방법·사양 등
예) PE피복강관, 아스팔트코팅 주철관은 부식방지 조치를 한 것으로 본다. Performance Standard: This is a basic requirement for securing safety. It has the property of not changing despite technological progress.
Ex) The gas piping should not be corroded.
Detailed standards: specific means, methods, specifications, etc. that satisfy performance standards
Ex) PE coated steel pipe and asphalt coated cast iron pipe are considered to have taken anti-corrosion measures.

평가장치(100)의 제어모듈(130)이 통신모듈(110)을 통해 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 새로 구축하고자 하는 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 다양한 정보를 포함하는 입력 정보를 수신하면, 제어모듈(130)은 S310 단계에서 저장모듈(120)에 저장된 관련법을 참조하여, 관련법이 정하는 성능 기준에 대응하는 인자를 도출한다. 예컨대, 제어모듈(130)은 표 1을 참조하면, 가스배관과 관련된 인자를 도출한다. 그런 다음, 제어모듈(130)은 S320 단계에서 저장모듈(120)에 저장된 관련법을 참조로 도출된 인자와 관련법을 비교하여 관련법이 정하는 상세 기준에 부합하는지 여부를 판별한다. 예컨대, 제어모듈(130)은 표 1을 참조하면, 가스배관과 관련된 인자 중 가스배관의 재료와 관련하여 가스 배관이 PE피복강관 혹은 아스팔트코팅 주철관인지 여부를 판별할 수 있다. The control module 130 of the evaluation device 100 includes various information related to design, construction, structure, and operation of the hydrogen station to be newly constructed, including a design diagram of the hydrogen station to be newly constructed through the communication module 110. When receiving the input information, the control module 130 derives a factor corresponding to the performance criterion determined by the related method by referring to the related method stored in the storage module 120 in step S310. For example, referring to Table 1, the control module 130 derives factors related to gas piping. Then, the control module 130 compares the factors derived with reference to the related method stored in the storage module 120 in step S320 and the related method to determine whether the related method meets the detailed criteria. For example, referring to Table 1, the control module 130 may determine whether the gas pipe is a PE-coated steel pipe or an asphalt coated cast iron pipe in relation to the material of the gas pipe among the factors related to the gas pipe.

다음으로, 제어모듈(130)은 S330 단계에서 상술한 판별 결과에 따라, 새로 구축하고자 하는 가스충전소의 설계도의 해당 부분에 관련법에 부합하는 부분과 부합하지 않는 부분이 구분되도록 표시하는 분석 결과를 생성한다. Next, the control module 130 generates an analysis result indicating that the part that meets the relevant law and the part that does not match are distinguished in the corresponding part of the design of the gas station to be newly constructed according to the determination result described in step S330. do.

한편, 앞서(S140) 설명된 바와 같이, 평가장치(100)는 설계장치(200)로부터 수신된 입력 정보로부터 대조 인자를 추출하고, 추출된 대조 인자를 기초로 기존의 사례로부터 유사한 사례를 도출하고, 유사한 사례 대비 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 위험성을 분석한다. 이러한 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 수소충전소의 위험성을 분석하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이러한 도 8은 앞서 설명된 S140 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다. On the other hand, as described above (S140), the evaluation device 100 extracts a control factor from the input information received from the design device 200, and derives a similar case from the existing case based on the extracted control factor In addition, analyze the risk of the hydrogen station to be newly built compared to similar cases. This method will be described. 8 is a flowchart for explaining a method of analyzing the danger of a hydrogen charging station according to an embodiment of the present invention. 8 is for explaining the step S140 described above in more detail.

평가장치(100)의 제어모듈(130)이 통신모듈(110)을 통해 새로 구축하고자 하는 수소충전소의 설계도를 비롯한 새로 구축하고자 하는 수소충전소에 대한 설계, 시공, 구조 및 운영과 관련된 다양한 정보를 포함하는 입력 정보를 수신하면, 제어모듈(130)은 S410 단계에서 입력 정보로부터 대조 인자를 추출한다. 여기서, 대조 인자는 앞서 도 5를 참조로 하는 실시예에서 선정된 것이다. The control module 130 of the evaluation device 100 includes various information related to design, construction, structure, and operation of the hydrogen station to be newly constructed, including a design diagram of the hydrogen station to be newly constructed through the communication module 110. When receiving the input information, the control module 130 extracts the control factor from the input information in step S410. Here, the control factor is selected in the embodiment with reference to FIG. 5 above.

그런 다음, 제어모듈(130)은 S420 단계에서 저장모듈(120)에 저장된 복수의 사고 사례로부터 유사도가 새로 구축하고자 하는 가스충전전소와의 유사도가 소정 수치 이상인 적어도 하나의 사고 사례를 추출한다. 예를 들면, 앞서 선정된 대조 인자가 f1, f2, f3 및 f4라고 가정한다. 그러면, 제어모듈(130)은 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 f1, f2, f3 및 f4의 값과 사고 사례의 대조 인자 f1, f2, f3 및 f4의 값의 유사도를 비교하여 유사도가 소정 수치 이상인 사고 사례를 도출한다. Then, the control module 130 extracts at least one accident case in which the similarity with the gas charging station to be newly constructed is a predetermined value or more from a plurality of accident cases stored in the storage module 120 in step S420. For example, assume that the previously selected control factors are f1, f2, f3 and f4. Then, the control module 130 compares the similarity between the values of the control factors f1, f2, f3, and f4 extracted from the input information and the values of the control factors f1, f2, f3, and f4 of the accident case, where the similarity is higher than a predetermined value Draw examples.

이러한 S420 단계에 대해 보다 상세하게 설명하기로 한다. This step S420 will be described in more detail.

제어모듈(130)은 먼저, 사고 사례의 대조 인자의 값과 입력 정보의 대조 인자의 값을 정규화(normalization)하여 지수값으로 변환한다. 즉, 제어모듈(130)은 복수의 대조 인자 각각의 값을 다음의 수학식 4와 같이 정규화(normalization)하여 지수값으로 변환한다. First, the control module 130 normalizes the value of the control factor of the incident case and the control factor of the input information, and converts it into an exponential value. That is, the control module 130 normalizes the values of each of the plurality of control factors as shown in Equation 4 below, and converts them into exponential values.

여기서, fh는 대조 인자의 값을 정규화하여 변환한 지수값이다. i는 대조 인자의 인덱스이며, j는 사고 유형의 인덱스이다. 즉, 수학식 4에 따르면, 대조 인자의 값을 복수의 사고 사례 전체의 평균 대비 해당 사고 유형에서의 비율인 지수값으로 사용한다. 여기서, 입력 정보로부터 추출하여 수학식 4에 따라 지수화한 대조 인자를 fxc1, fxc2, fxc3, fxc4라고 가정한다. 또한, 사고 사례로부터 추출하여 수학식 4에 따라 지수화한 대조 인자를 fxd1, fxd2, fxd3, fxd4라고 가정한다. Here, fh is an exponential value converted by normalizing the value of the control factor. i is the index of the control factor, and j is the index of the accident type. That is, according to Equation 4, the value of the control factor is used as an index value that is a ratio in the type of the accident compared to the average of all the plurality of accident cases. Here, it is assumed that the control factors extracted from the input information and indexed according to Equation 4 are fxc1, fxc2, fxc3, and fxc4. In addition, it is assumed that the control factors extracted from the accident case and indexed according to Equation 4 are fxd1, fxd2, fxd3, and fxd4.

다음으로, 제어모듈(130)은 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 각각에 대응하여 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 유사도를 산출한다. 이때, 제어모듈(130은 다음의 수학식 5와 같이, 복수의 대조 인자 각각의 유사도를 산출한다. Next, the control module 130 calculates the similarity of the control factor extracted from the accident case in response to each of the control factors extracted from the input information. At this time, the control module 130 calculates the similarity of each of the plurality of control factors, as shown in Equation 5 below.

여기서, i는 대조 인자의 인덱스이다. fxd는 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값을 나타낸다. 이에 따라 fxdi는 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이다. fxc는 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값을 나타낸다. 이에 따라, fxci는 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이다. 그리고 SMi는 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 유사도를 의미한다. Here, i is the index of the control factor. fxd represents the index value of the control factor extracted from the accident case. Accordingly, fxdi is an index value of a control factor to which index i is assigned among control factors extracted from accident cases. fxc represents the index value of the control factor extracted from the input information. Accordingly, fxci is an index value of a control factor to which index i is assigned among control factors extracted from input information. And SMi means similarity of the control factor to which index i is assigned.

다음으로, 제어모듈(130은 다음의 수학식 6과 같이 대조 인자 전체 유사도 평균을 산출한다. Next, the control module 130 calculates the average similarity of the entire control factor as shown in Equation 6 below.

여기서, i는 대조 인자의 인덱스이다. fxd는 사고 사례로부터 추출된 대조 인자의 지수값을 나타낸다. 이에 따라 fxdi는 사고 사례로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이다. fxc는 입력 정보로부터 추출된 대조 인자의 지수값을 나타낸다. 이에 따라, fxci는 입력 정보로부터 추출된 대조 인자 중 인덱스 i가 부여된 대조 인자의 지수값이다. k는 대조 인자 수를 나타낸다. 만약, 대조 인자가 4개 선정되었다면, k = 4이다. SMa은 대조 인자 전체 유사도 평균을 나타낸다. Here, i is the index of the control factor. fxd represents the index value of the control factor extracted from the accident case. Accordingly, fxdi is an index value of a control factor to which index i is assigned among control factors extracted from accident cases. fxc represents the index value of the control factor extracted from the input information. Accordingly, fxci is an index value of a control factor to which index i is assigned among control factors extracted from input information. k represents the number of control factors. If 4 control factors were selected, k = 4. SMa represents the mean of the overall similarity of the control factors.

전술한 바와 같이, 대조 인자 각각의 유사도와 대조 인자 전체의 유사도 평균을 산출한 후, 제어모듈(130)은 대조 인자 각각의 유사도가 소정 수치 이상이며, 대조 인자 전체의 유사도 평균이 소정 수치 이상인 사고 사례를 도출한다. As described above, after calculating the average of the similarity of each of the control factors and the overall similarity of the control factors, the control module 130 thinks that the similarity of each of the control factors is greater than or equal to a predetermined value, and the similarity average of the entire control factors is greater than a predetermined value Draw examples.

이와 같이, S420 단계에서 유사도에 따라 복수의 사고 사례를 도출한 후, 제어모듈(130)의 제어모듈(130)은 S430 단계에서 유사도가 높은 순서로 사고 사례를 정렬하여 분석 정보로 제공한다. As described above, after deriving a plurality of accident cases according to the similarity in step S420, the control module 130 of the control module 130 arranges the accident cases in the order of high similarity in step S430 and provides them as analysis information.

한편, 전술한 본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 와이어뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 와이어를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. On the other hand, the method according to the embodiment of the present invention described above may be implemented in a program readable form through various computer means and recorded on a computer-readable recording medium. Here, the recording medium may include a program command, a data file, a data structure, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in computer software. For example, the recording medium includes magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks. and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include high-level language wires that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language wires such as those produced by a compiler. Such a hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.

이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다. Although the present invention has been described above using some preferred embodiments, these embodiments are illustrative and not limiting. As described above, those skilled in the art to which the present invention pertains will understand that various changes and modifications can be made according to the theory of equality without departing from the spirit of the present invention and the scope of the rights set forth in the appended claims.

10: 평가시스템
100: 관제서버
110: 통신모듈
120: 저장모듈
130: 제어모듈
200: 설계장치
210: 통신부
220: 입력부
230: 표시부
240: 저장부
250: 제어부 10: Evaluation system
100: control server
110: communication module
120: storage module
130: control module
200: design device
210: communication unit
220: input
230: display unit
240: storage
250: control unit

Claims

In the device for evaluating the risk of the hydrogen station,
A storage module for storing information on a plurality of accident cases for an accident-fired hydrogen charging station;
A communication module that receives input information including information related to design, construction, structure, and operation of the hydrogen station, including a design diagram of a hydrogen station to be newly constructed from the design device; And
Through the input information, an accident case of an accident-producing hydrogen charging station having a similarity or higher than a predetermined number of hydrogen stations to be constructed among the plurality of accident cases is derived, and the derived accident case is provided to the design device through the communication module It characterized in that it comprises a; control module;
Device for assessing risk.

According to claim 1,
The control module
A control factor for calculating the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station having an accident is derived,
After extracting the control factor from the input information, and after extracting the control factor from the accident case,
The comparison factor extracted from the input information is compared with the comparison factor extracted from the accident case.
The similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station having an accident is derived,
Characterized in that to derive an accident case of at least one accident-occurring hydrogen charging station with a similarity of a predetermined value or more
Device for assessing risk.

According to claim 2,
The control module
Extracting multiple factors from multiple accident cases,
Among a plurality of extracted factors, a plurality of factors are selected according to a correlation with an accident,
Grouped into a plurality of causal factor groups, which are a set of causal factors having a correlation with a predetermined value or more among a plurality of causal factors selected,
Characterized in that a plurality of causal factors grouped is selected from a plurality of causal factors as the candidate factors having the highest correlation with the occurrence of an accident.
Device for assessing risk.

According to claim 3,
The control module
After normalizing the values of each of the selected candidate factors, converting them to exponential values,
Linear regression equation

The weight is derived through a linear regression analysis applying the converted exponential value to
A predetermined number of candidate factors are selected as a control factor in the order of the derived weights,
T is an accident,
N is the number of candidate factors,
The f1, f2, f3, ..., fn are candidate factors,
Wherein a1, a2, a3, ..., an is a candidate factor f1, f2, f3, ..., fn weighted for each accident occurrence T, characterized in that
Device for assessing risk.

According to claim 2,
The control module
The control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case are normalized to calculate an index value of the control factor, i being the index of the control factor, j being the index of the accident that occurred, and fx being the control factor. When the factor is an exponent, the equation

According to calculate the similarity of each of the plurality of control factors;
The average of the similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case is calculated,
i is the index of the control factor, fxc is the index value of the control factor extracted from the input information, fxci is the index value of the control factor indexed i among the control factors extracted from the input information, fxd is the accident When the index value of the control factor extracted from the case, fxdi is the index value of the control factor to which index i is assigned among the control factors extracted from the accident case, k is the number of control factors, and SMa is the mean of the overall similarity of the control factors. ,
Equation

Accordingly, an average of similarities of the plurality of control factors is calculated;
Characterized in that the similarity of each of the control factors is greater than or equal to a predetermined value and an average of the similarities of the entire control factors is greater than or equal to a predetermined value.
Device for assessing risk.

According to claim 1,
The storage module
Further storing relevant legal information about the provisions related to the hydrogen charging station,
The control module refers to the related method stored in the storage module,
The factors corresponding to the performance standards determined by the relevant laws are derived,
After comparing the derived factors with the relevant method, it is determined whether the related method meets the detailed criteria prescribed by the related method,
According to the discrimination result, it is characterized in that it generates an analysis result indicating that a part that does not match and a part that does not match the relevant part of the relevant part of the design of the gas station to be newly constructed.
Device for assessing risk.

In the method for evaluating the risk of the hydrogen station,
Receiving input information including information related to design, construction, structure, and operation of a hydrogen charging station, including a design diagram of a hydrogen charging station to be newly constructed from the design device; And
Deriving an accident case of an accident-occurring hydrogen charging station having a similarity or higher than a predetermined number of hydrogen stations to be constructed among a plurality of accident cases for an accident-producing hydrogen charging station through the input information; And
And providing the derived accident case to the design device.
Methods for assessing risk.

The method of claim 7,
Steps to derive the accident case
Deriving a control factor for calculating the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station having an accident;
Extracting a control factor from the input information, and extracting a control factor from the accident case;
Comparing the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case to derive the similarity between the hydrogen station to be newly constructed and the hydrogen station to generate an accident;
And deriving an accident case of at least one accident-occurring hydrogen charging station having the derived similarity of a predetermined value or more.
Methods for assessing risk.

The method of claim 8,
The step of deriving the control factor is
Extracting a plurality of factors from a plurality of accident cases;
Selecting a plurality of causal factors from among the extracted multiple factors according to a correlation with an accident occurrence;
Grouping into a plurality of causal factor groups, which are a set of causal factors having a correlation value of a predetermined value or more among a plurality of causal factors selected;
And selecting, as a plurality of candidate factors, a cause factor having the highest correlation with the occurrence of an accident in each of the grouped plurality of cause factor groups.
Methods for assessing risk.

The method of claim 9,
The step of deriving the control factor is
After the step of selecting as a candidate factor,
Normalizing the values of each of the selected candidate factors to convert them into exponential values;
T is an accident,
n is the number of candidate factors,
f1, f2, f3, ..., fn are candidate factors,
a1, a2, a3, ..., an are the weights for each occurrence T of each of the candidate factors f1, f2, f3, ..., fn,
Linear regression equation

Deriving the weight through a linear regression analysis applying the converted exponent value to the; And
And selecting a predetermined number of candidate factors as a control factor in the order of the derived weights.
Methods for assessing risk.

The method of claim 8,
Steps to derive the accident case
The control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case are normalized to calculate an index value of the control factor, i being the index of the control factor, j being the index of the accident that occurred, and fx being the control factor. When the factor is an exponent, the equation

Normalizing according to calculating an index value of the control factor;
The similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case is calculated, where i is the index of the control factor, fxc is the index value of the control factor extracted from the input information, and fxci is Among the control factors extracted from the input information, index i is an index value of a control factor assigned, fxd is an index value of a control factor extracted from the accident case, and fxdi is an index i of a control factor extracted from the accident case. The index value of the assigned control factor, SMi when the index i is the similarity of the assigned control factor, the equation

Calculating the similarity of each of the plurality of control factors according to;
The average of the similarity between the control factor extracted from the input information and the control factor extracted from the accident case is calculated, i is an index of the control factor, and fxc is an index value of the control factor extracted from the input information. fxci is an index value of a control factor indexed i from among the control factors extracted from the input information, fxd is an index value of the control factor extracted from the accident case, and fxdi is an index among control factors extracted from the accident case. When i is the index value of the assigned control factor, k is the number of control factors, and SMa is the average of the overall similarity of the control factors, Equation

Calculating an average of the similarities of the plurality of control factors according to; And
And deriving an accident case in which the similarity of each of the control factors is greater than or equal to a predetermined value, and the average of the similarities of the entire control factors is greater than or equal to a predetermined value.
Methods for assessing risk.

The method of claim 7,
After receiving the input information,
Before the step of deriving the above accident case,
Deriving a factor corresponding to a performance criterion determined by the relevant method by referring to the related method related to the hydrogen charging station;
Comparing the derived factor with the related method to determine whether the related method meets the detailed criteria set; And
According to the determination result, generating a result of the analysis to display the part that does not match the part that meets the relevant laws in the relevant part of the design of the gas station to be newly constructed to be distinguished; further comprising the
Methods for assessing risk.

A computer-readable recording medium having a program for performing a method for evaluating the danger of a hydrogen charging station, comprising:
Receiving input information including information related to design, construction, structure, and operation of a hydrogen charging station, including a design diagram of a hydrogen charging station to be newly constructed from the design device;
Deriving an accident case of an accident-occurring hydrogen charging station having a similarity or higher than a predetermined number of hydrogen stations to be constructed among a plurality of accident cases for an accident-producing hydrogen charging station through the input information; And
And providing the derived accident case to the design device. A computer-readable recording medium in which a program for performing a method for evaluating the risk of a hydrogen charging station is recorded.