KR20230126937A - IoT 기반 항만 안전 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

IoT 기반 항만 안전 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 신호수가 선박 위에서 안전하게 원거리에 있는 선박 홀드 작업 상태를 모니터링하고, 크레인 기사에게 점검 상태를 송수신할 수 있는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 관한 것이다.

Description

IoT 기반 항만 안전 관리 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PORT SAFETY MANAGEMENT BASED ON IOT}
본 발명은 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 신호수가 안전하게 원거리에 있는 컨테이너의 홀드 작업 상태를 모니터링하고, 크레인 기사에게 점검 상태를 송수신할 수 있는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 관한 것이다.
본 발명 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 관련된 종래기술을 예로 들면, 특허문헌 1 전방위 카메라용 제어 위치는 전방위 카메라를 조작할 수 있는 제어 위치를 제공하므로 카메라의 조작이 간편하며, 사용자가 자신을 포함하는 영상을 용이하게 취득할 수 있다.
또한, 특허문헌 2 항만 영상 관제 방법 및 시스템은 항만 영상 관제 시스템에서, 입출항되는 선박이나 선석의 위치를 토대로 감시 카메라들을 자동을 찾아서 PTZ를 동시에 제어하면서 관련 영상을 획득함으로써, 빠르고 효율적이고 편리한 항만 영상 관제가 이루어진다.
또한, 특허문헌 3 실시간 선박 영상 모니터링을 이용한 선박 원격관제시스템은 육상의 관제센터에서 상주하는 관제사가 선박주위의 영상데이터를 실시간으로 모니터링하면서 선박의 운항을 관제함에 따라 자율주행선박의 구현이 가능해지며, 그에 따라 선박의 항해사가 눈으로 직접 대형 선박의 주위를 확인하며 운항하는 경우 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있다.
그러나 선박에서 크레인 기사가 컨테이너 하적 작업을 진행할 때 신호수는 컨테이너 사이를 옮겨 다니며 크레인 기사에게 컨테이너 결박 유무를 알린다. 이때, 신호수가 발을 헛디뎌 선박 아래로 추락하는 안전 사고가 빈번하게 발생하여 종래기술은 신호수의 안전을 보장하지 못하고 있다.
등록특허공보 제10-1855790호 전방위 카메라용 제어 위치 등록특허공보 제10-2067481호 항만 영상 관제 방법 및 시스템 공개특허공보 제10-2020-0134677호 실시간 선박 영상 모니터링을 이용한 선박 원격관제시스템
본 발명은 신호수 안전을 보장하고자 크레인 결박부의 결박 유무 판단, 크레인 장비 이동에 따른 위험 구역 설정, 위험 구역에 접근하는 작업자의 위험 알림을 처리하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 컨테이너의 예상 추락 지점으로부터 상대 거리에 따른 위험 레벨을 작업자에 경고하고, 안전 구역에 작업자가 진입한 경우 컨테이너 이동 속도를 감속하여 안전성을 향상하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 결박확인 장치가 크레인 결박부를 촬영하여 결박 유무를 판단하고, 안전관리 장치가 필요에 따라 결박 유무를 수신해서 컨테이너 하적 작업을 수행하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템은, 크레인의 결박부와 컨테이너의 영상을 분석하여 상기 결박부가 상기 컨테이너의 체결홈에 올바로 결박되는지를 판단하고, 결박이 확인되면 결박확인 신호를 송출하는 결박확인 장치;와 결박확인 장치로부터 결박확인 신호가 수신되면, 상기 컨테이너가 이동하도록 구동 신호를 생성하는 안전관리 장치;를 포함할 수 있다.
이때, 상기 결박확인 장치는, 영상을 획득하는 카메라;와 상기 영상에서 상기 결박부가 포함된 적어도 하나의 관심영역 영상을 추출하는 영상 추출부;와 상기 적어도 하나의 관심영역 영상에서 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선을 추출하고, 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선이 이루는 각도에 기초하여 결박을 확인하는 결박 분석부;를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 영상 추출부는, 윤곽선 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상에서 복수개의 선을 추출하고, 복수 개의 선을 연장하여 복수의 선이 교차하는 교차점을 추출하고, 상기 결박부와 미리 설정된 거리 이내에 있는 교차점을 중심으로 상기 적어도 하나의 관심영역 영상을 생성할 수 있다.
또한, 상기 결박 분석부는, 상기 컨테이너의 외곽선과 상기 결박부의 외곽선이 이루는 각도에 미리 설정된 범위 이내이면 결박된 것으로 판단하고, 미리 설정된 범위를 벗어나면 결박되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템은, 작업자가 착용하여 위험경고가 수신되면 상기 작업자에게 소리, 진동, 및 화면 중 적어도 하나를 통해 상기 작업자에게 위험을 경고하는 위험경고 장치;를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 안전관리 장치는, 상기 컨테이너의 이동 방향과 속도를 고려하여 산출된 낙하지점에 기초하여 위험영역을 설정하는 위험영역 설정부;와 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 위험경고 장치에 위험신호를 송출하는 위험수준 판단부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전관리 장치는, 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 컨테이너의 이동속도가 감속되도록 구동 신호를 생성하는 구동신호 생성부;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 위험영역 설정부는 상기 낙하지점과의 거리를 기준으로 복수의 위험레벨로 상기 위험영역을 설정하고, 상기 위험수준 판단부는 상기 작업자의 위치에 따라 상기 위험레벨을 포함하여 위험신호를 생성하고, 상기 구동신호 생성부는 상기 위험레벨에 기초하여 상기 컨테이너의 이동속도 감속을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 방법은 결박확인 장치가 크레인의 결박부와 컨테이너의 영상을 분석하여 상기 결박부가 상기 컨테이너의 체결홈에 결박되었는지 확인하는 단계;와 상기 결박이 확인되면, 안전관리 장치가 상기 컨테이너가 이동하도록 구동 신호를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 결박확인 장치가 영상을 획득하는 단계;와 상기 영상에서 상기 결박부가 포함된 적어도 하나의 관심영역 영상을 추출하는 단계;와 상기 적어도 하나의 관심영역 영상에서 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선을 추출하고, 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선이 이루는 각도에 기초하여 결박을 확인하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관심영역 영상을 추출하는 단계는, 윤곽선 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상에서 복수개의 선을 추출하고, 복수 개의 선을 연장하여 복수의 선이 교차하는 교차점을 추출하고, 상기 결박부와 미리 설정된 거리 이내에 있는 교차점을 중심으로 상기 적어도 하나의 관심영역 영상을 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 결박을 확인하는 단계는, 상기 컨테이너의 외곽선과 상기 결박부의 외곽선이 이루는 각도에 미리 설정된 범위 이내이면 결박된 것으로 판단하고, 미리 설정된 범위를 벗어나면 결박되지 않은 것으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전관리 장치가 상기 컨테이너의 이동 방향과 속도를 고려하여 산출된 낙하지점에 기초하여 위험영역을 설정하는 단계;와 상기 안전관리 장치가 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출하고, 상기 작업자가 상기 위험영역에 진입하여 위험경고를 손출하는 단계;와 상기 작업자가 착용한 위험경고 장치가, 상기 위험경고를 수신하면 상기 작업자에게 소리, 진동, 및 화면 중 적어도 하나를 통해 상기 작업자에게 위험을 경고하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전관리 장치가, 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 컨테이너의 이동속도가 감속되도록 구동 신호를 생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 신호수 안전을 보장하고자 크레인 결박부의 결박 유무 판단, 크레인 장비 이동에 따른 위험 구역 설정, 위험 구역에 접근하는 작업자의 위험 알림을 처리함으로써 항만 원거리 결박 확인을 체계적으로 수행하는 효과를 가질 수 있다.
또한, 본 발명은 컨테이너의 예상 추락 지점으로부터 상대 거리에 따른 위험 레벨을 다양한 방법으로 경고함으로써 위험 구역에 진입한 작업자가 위험 구역에 있음을 인지하는 효과를 가질 수 있다.
또한, 본 발명은 컨테이너의 예상 추락 지점에 작업자가 있는 경우 컨테이너 이동 속도를 감속함으로써, 작업자를 보호할 수 있는 효과를 가질 수 있다.
또한, 본 발명은 결박확인 장치가 크레인 결박부를 촬영하여 결박 유무를 판단하고, 안전관리 장치가 필요에 따라 결박 유무를 수신해서 컨테이너 하적 작업을 수행함으로써 작업자의 미끄러짐, 추락 등의 사고를 방지할 수 있고, 신호수와 크레인 기사간의 커뮤니케이션을 원활하게 할 수 있는 효과를 가질 수 있다.
도 1은 본 발명이 이용되는 항만 환경에 대한 조감이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명 감성 공학 기반 위험 경고 표출의 실시예를 보인 예시도이다.
도 4a는 일 실시예에 따른 결박확인 장치의 일례를 도시한 도면이다.
도 4b는 일 실시예에 따른 결박확인 장치의 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 결박확인 장치의 결박확인방법의 설명하기 위한 도면이다.
도 6는 일 실시예에 따른 안전관리 장치의 블록도이다.
도 7은 위험영역 설정의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 방법을 도시한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부", "모듈", "유닛" 등의 용어는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 그렇지만 "부", "모듈", "유닛" 등의 용어가 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부", "모듈", "유닛" 등은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 ""부", "모듈", "유닛" 등의 용어는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
"제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 항목들 중의 어느 하나의 항목을 포함한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 이하에서 종래 주지된 사항에 대한 설명은 본 발명의 요지를 명확히 하기 위해 생략하거나 간단히 한다. 본 발명의 설명에 포함된 구성은 개별 또는 복합 결합 구성되어 동작한다.
도 1은 본 발명이 이용되는 항만(1) 환경에 대한 조감이다. 도 1을 참조하면, 항만(1)에는 신호수(12), 작업자(14), 위험 구역(D), 크레인(20), 컨테이너(16)를 포함한다.
여기서, 신호수(12)는 크레인(20)과 컨테이너(16)의 결박 상태를 확인하여 크레인(20) 운전자에게 신호를 제공하는 사람이고, 작업자(14)는 항만(1)에서 소정의 업무를 수행하는 사람을 의미한다.
크레인(20)은 컨테이너(16)를 파지하기 위한 복수 개의 결박부(24)를 포함한다. 크레인(20)은 배에 선적된 컨테이너(16)를 파지하여 컨테이너(16)를 하역하거나, 컨테이너(16)를 파지하여 배에 선적할 수 있다. 크레인(20)에 선적과 하적 작업은 크레인(20) 운전자에 의하여 수행될 수 있으나, 소정의 컴퓨팅 시스템의 의하여 자동으로 이루어질 수 있다.
크레인(20)은 구동신호에 따라 동작하여 컨테이너(16)를 이동시키는 구동 장치를 포함할 수 있다.
이하 도면을 참조하여 본 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템의 블록도이고, 도 3은 본 발명 감성 공학 기반 위험 경고 표출의 실시예를 보인 예시도이다.
도 2를 참조하면, IoT 기반 항만 안전 관리 시스템은 드론(100), 결박확인 장치(300), 위험경고 장치(400), 안전관리 장치(200), 크레인(20)을 포함할 수 있다.
드론(100)은 항만(1)을 공중 비행하며, 컨테이너(16), 크레인(20), 작업자(14)를 원거리에서 촬영하고, 촬영된 영상을 안전관리 장치(200)로 전송할 수 있다. 이때, 드론(100)은 안전관리 장치(200)에 제어에 따라 비행하거나, 미리 설정된 경로를 따라 비행할 수 있다.
드론(100)은 영상 촬영을 위한 카메라와 안전관리 장치(200)와 통신을 위한 통신 모듈 등을 포함할 수 있으며, 지정된 장소로 비행하기 위해 GPS 장치 등을 더 포함할 수 있다. 드론(100)은 실시간으로 안전관리 장치(200)와 통신하며 항만(1)의 촬영 영상을 안전관리 장치(200)로 전송할 수 있다.
결박확인 장치(300)는 신호수(12)에 의하여 조작된다. 신호수(12)는 결박확인 장치(300)를 소지할 수 있다. 결박확인 장치(300)는 크레인(20)의 결박부(24)와 컨테이너(16)의 영상을 분석하여 결박부(24)가 기 컨테이너(16)의 체결홈(17)에 올바로 결박되는지를 판단하고, 결박이 확인되면 결박확인 신호를 안전관리 장치(200)로 송출한다.
크레인(20)은 위험을 관리하는 안전관리 장치(200)를 포함할 수 있다. 안전관리 장치(200)는 결합확인 신호에 기초하여 크레인(20)의 구동 신호를 생성한다. 구체적으로, 결합확인 신호가 수신되기 이전에는 미리 설정된 범위와 미리 설정된 안전속도로 크레인(20)이 구동되도록 구동 신호를 생성한다.
또한, 안전관리 장치(200)는 위험 구역(D)에서 작업자(14)가 검출되면 위험경고를 위험경고 장치(400)로 송출할 수 있다. 또한, 안전관리 장치(200)는 위험 구역(D)에서 작업자(14)가 위치한 것으로 검출되면 컨테이너(16)의 이동속도가 감속되도록 크레인(20)의 구동 신호를 생성할 수 있다.
위험경고 장치(400)는 안전관리 장치(200)로부터 위험경고가 수신되면 작업자(14)에게 위험경고를 제공할 수 있다. 위험경고 장치(400)는 작업자(14)가 착용하는 것으로 작업자(14)의 위치를 검출하기 위한 GPS를 포함할 수 있다.
또한, 위험경고 장치(400)는 작업자(14)에게 위험을 경고하기 위한 디스플레이, 햅틱장치, 스피커 등을 포함할 수 있으며, 이를 통해 소리, 진동, 및 화면 중 적어도 하나를 통해 작업자(14)에게 위험을 경고할 수 있다. 예컨대, 위험경고 장치(400)는 디스플레이, 햅틱장치, 스피커를 이용하여 도 3에 도시된 바와 같이, 작업자(14)에게 위험 레벨에 따라 메시지 배열, 픽토그램, 컬러와 같은 시각적 요소, 진동과 같은 촉각적 요소, 소리와 같은 청각적 요소로 위험을 알릴 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 결박확인 장치(300)의 구성과 동작에 대하여 상세히 설명한다.
도 4a는 일 실시예에 따른 결박확인 장치(300)의 일례를 도시한 도면이고, 도 4b는 일 실시예에 따른 결박확인 장치(300)의 블록도이고, 도 5는 일 실시예에 따른 결박확인 장치(300)의 결박확인방법의 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 4을 참조하면, 결박확인 장치(300)는 신호수(12)가 소지하게 되며, 신호수(12)의 조작에 따라 주변 영상을 획득한다. 결박확인 장치(300)는 획득된 영상을 분석하여 크레인(20)의 결박부(24)가 컨테이너(16)의 체결홈(17)에 올바로 결합되는지를 인식한다.
결박확인 장치(300)는 파지하기 편한 두께의 봉에 일단에 체결되어 마련되거나, 도 4a와 같이 사용자가 착용하기 용이한 형태로 제작될 수 있다.
도 4b를 참조하면, 결박확인 장치(300)는 영상 획득부(310), 제1 통신부(320), 제1 저장부(320), 제1 프로세스(340)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(310)는 영상을 획득하며, 영상 획득을 위한 카메라를 포함할 수 있다. 영상 획득부(310)에 의하여 획득되는 영상은 상술한 신호수(12)의 조작에 따라 수행될 수 있다. 영상 획득부(310)는 지속적으로 영상을 획득할 수 있으나, 신호수(12)의 제어 명령이 있는 경우에만 영상을 획득할 수 있다.
제1 통신부(320)는 안전관리 장치(200)와 통신하여 결박확인 신호를 안전관리 장치(200)로 전송할 수 있으며, 필요에 따라 제1 프로세스(340)에서 추출된 관심영역 영상을 결박결과와 함께 전송할 수도 있다.
제1 저장부(320)는 결박확인 장치(300)의 동작에 필요한 적어도 하나의 데이터, 지시 또는 프로그램(알고리즘)이나, 제1 프로세서의 처리 과정에서 또는 처리 결과 획득된 데이터 등을 일시적 또는 비일시적으로 저장할 수 있다.
구체적으로, 제1 저장부(320)는 영상 획득부(310)에서 획득된 영상, 영상으로부터 추출된 관심영역 영상, 관심영역을 추출하기 위한 알고리즘 또는 결박여부를 확인하기 위한 알고리즘을 저장할 수 있다.
제1 저장부(320)는 주기억장치 및 보조기억장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주기억장치는 예를 들어, 롬 및/또는 램과 같은 반도체 저장 매체를 이용하여 구현된 것일 수 있고, 보조기억장치는, 플래시 메모리 장치(솔리드 스테이트 드라이브(SSD, Solid State Drive) 등), SD(Secure Digital) 카드, 하드 디스크 드라이브(HDD, Hard Disc Drive), 콤팩트 디스크, 디브이디 또는 레이저 디스크 등과 같이 데이터를 영구적 또는 반영구적으로 저장 가능한 장치를 기반으로 구현될 수 있다.
제1 프로세스(340)는 획득된 영상으로부터 크레인(20)의 결박부(24)와 컨테이너(16)의 체결홈(17)이 포함된 관심영역 영상을 추출하는 영상 추출부(341)와 추출된 관심영역 영상으로부터 크레인(20)의 결박부(24)와 컨테이너(16)의 체결홈(17)이 올바르게 결합되었는지 판단하고, 결박확인 신호를 생성하는 결박 분석부(343)를 포함한다.
이하 도 5를 참조하여 결박 확인 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
일 실시예에 따르면 영상 추출부(341)는 영상 획득부(310)에서 획득된 영상으로부터 적어도 하나의 관심영역 영상을 추출한다. 컨테이너(16)는 미리 정해진 직육면체의 크기를 가진다. 따라서, 영상 추출부(341)는 도 5a에 도시된 것과 같이 촬영된 이미지를 처리하여 복수개의 선을 추출하고, 복수 개의 선을 연장하여 복수의 선이 교차하는 교차점(A1 내지 A6)을 추출한다. 이때, 선 추출은 윤곽선 검출(Contour Detection) 알고리즘이 이용될 수 있다.
영상 추출부(341)는 추출된 교차점 중에서 결박부(24)와 미리 설정된 거리 이내의 있는 적어도 하나의 교차점(A1 내지 A3)을 관심점으로 추출하고, 도 5b에 도시된 것과 같이 관심점(A1 내지 A3)을 지점으로 미리 설정된 크기의 영역을 지정하여 적어도 하나의 관심영역 영상(R1 내지 R3)을 추출한다.
결박 분석부(343)는 도 4c에 도시된 것과 같이 물체 인식 알고리즘을 이용하여 관심영역 영상에서 결박부(24)와 컨테이너(16)를 추출하고 결박부(24)에서 추출한 주요선과 컨테이너(16)에서 추출한 주요선의 각도와 거리에 기초하여 결박여부를 확인할 수 있다.
구체적으로, 결박이 완벽하게 이루어진 경우에는 결박부(24)에서 추출된 주요선과 컨테이너(16)에서 추출된 주요선이 도 4c와 같이 수직 또는 수평의 관계를 이루게 되므로, 컨테이너(16)의 외곽선과 결박부(24)의 외곽선이 이루는 각도에 미리 설정된 범위 이내이면 결박된 것으로 판단하고, 미리 설정된 범위를 벗어나면 결박되지 않은 것으로 판단한다.
이때, 주요선은 물체의 선 추출 알고리즘에 따라 추출된 선에서 미리 설정된 크기 이상의 선을 추출하는 방식으로 추출될 수 있다.
결박 분석부(343)는 복수의 관심영역 영상에 대한 결박 여부 판단을 반복적으로 수행하여 복수의 결박부(24)가 컨테이너(16)에 결박되었는지 판단한다.
결박 분석부(343)는 결박이 확인된 결박부(24)의 개수가 미리 설정된 기준값 미만이면, 신호수(12)에게 추가 영상의 획득을 요청할 수 있으며, 미리 설정된 기준값 이상이면 안전관리 장치(200)에 결박확인 신호를 전송한다. 이때, 기준값은 사용자가 설정하는 것으로, 결박부(24)의 개수에서 과반이상이 되도록 설정하는 것이 바람직한다. 예컨대, 도 4와 같이 4개의 결박부(24)를 가진 크레인(20)인 경우 적어도 3개 이상이 되는 것이 바람직한다.
제1 프로세서는, 예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Unit), 그래픽 처리 장치(GPU: Graphic Processing Unit), 마이크로 컨트롤러 유닛(MCU: Micro Controller Unit), 애플리케이션 프로세서(AP: Application Processor), 전자 제어 유닛(ECU: Electronic Controlling Unit) 및/또는 이외 각종 연산 및 제어 처리를 수행할 수 있는 적어도 하나의 전자 장치 등을 포함할 수 있다. 이들 장치는, 예를 들어, 하나 또는 둘 이상의 반도체 칩, 회로 또는 관련 부품 등을 단독으로 이용하거나 조합하여 구현된 것일 수도 있다.
상술한 것과 같이 결합확인 장치를 이용하여 결박을 확인함으로써, 신호수(12)의 결박 확인 실수를 최소화하고 더 안전하게 결박 여부를 확인할 수 있으므로 신호수(12)의 작업 환경을 안전성을 높일 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 안전관리 장치(200)의 구성과 동작에 대하여 상세히 설명한다.
도 6는 일 실시예에 따른 안전관리 장치(200)의 블록도이고, 도 7은 위험영역 설정의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
다시 도 2 및 6를 참조하면 크레인(20)은 안전관리 장치(200)를 포함한다. 안전관리 장치(200)는 결박확인 장치(300)로부터 결박 확인 신호를 수신하고, 결박확인 신호의 수신 여부에 따라 크레인(20)의 구동을 제어한다. 즉, 안전관리 장치(200)는 결박확인 신호가 수신되기 이전에는 크레인(20)이 컨테이너(16)를 미리 설정된 안전속도 이상으로 이동하지 못하도록 제어한다. 따라서, 크레인(20) 운전사에 의하여 크레인(20)의 구동 명령이 입력되더라도 결박확인 신호가 수신되기 이전이라면 크레인(20) 운전사에 입력보다 낮은 안전 속도로 크레인(20)이 이동하도록 구동할 수 있다.
구체적으로, 안전관리 장치(200)는 제2 통신부(210), 제2 저장부(220), 제2 프로세스(230)를 포함한다.
제2 통신부(210)는 결박확인 장치(300)와 통신하여 결박확인 신호를 수신하고, 드론(100)과 통신하여 항만 영상을 획득할 수 있다. 제2 통신부(210)는 적어도 하나의 위험경고 장치(400)와 통신하여 위험경고 장치(400)에 위험신호를 송출할 수 있다.
제2 저장부(220)는 안전관리 장치(200)의 동작에 필요한 적어도 하나의 데이터, 지시 또는 프로그램(알고리즘)이나, 제2 프로세서의 처리 과정에서 또는 처리 결과 획득된 데이터 등을 일시적 또는 비일시적으로 저장할 수 있다.
구체적으로, 제2 저장부(220)는 결박확인 장치(300)로부터 수신된 결박확인 신호와 관심영역 영상을 저장하거나, 드론(100)으로부터 전송된 항만 영상을 저장할 수 있다.
제2 저장부(220)는 주기억장치 및 보조기억장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주기억장치는 예를 들어, 롬 및/또는 램과 같은 반도체 저장 매체를 이용하여 구현된 것일 수 있고, 보조기억장치는, 플래시 메모리 장치(솔리드 스테이트 드라이브(SSD, Solid State Drive) 등), SD(Secure Digital) 카드, 하드 디스크 드라이브(HDD, Hard Disc Drive), 콤팩트 디스크, 디브이디 또는 레이저 디스크 등과 같이 데이터를 영구적 또는 반영구적으로 저장 가능한 장치를 기반으로 구현될 수 있다.
제2 프로세스(230)는 결박확인 신호에 기초하여 크레인(20)의 구동 신호를 생성하는 구동신호 생성부(235)를 포함할 수 있다.
구동신호 생성부(235)는 결박확인 신호가 수신되면 크레인(20)의 구동 신호를 생성할 수 있다. 이때, 생성되는 구동 신호는 미리 설정된 프로토콜 또는 크레인(20) 작업자(14)의 제어명령에 따라 생성될 수 있으며, 결박확인 신호가 수신되기 이전에 컨테이너 안전이동 속도보다 높은 운행속도로 컨테이너가 이동되도록 생성될 수 있다.
구동신호 생성부(235)는 미리 결박확인 신호가 수신되기 이전이라면 미리 설정된 안전속도 이하로만 미리 설정됨 범위 내에서만 크레인(20)이 이동하도록 구동신호를 생성하고, 결박확인 신호가 수신되면 안전속도 높은 운행속도도 이동하도록 구동신호를 생성할 수 있다.
제2 프로세서는 위험영역 설정부(231)와 위험수준 판단부(233)를 더 포함하여 컨테이너(16)의 이동 속도를 제어할 수 있다.
위험영역 설정부(231)는 컨테이너(16)의 이동 속도와 방향을 고려하여 위험영역을 설정한다. 위험 구역(D)은 크레인(20) 장비가 이동할 때 크레인(20)의 결박부(24)에 체결된 컨테이너(16)가 이동함에 따라 발생하는 관성을 고려한 예상 추락 지점이 포함한다.
도 7에 도시된 것과 같이 컨테이너(16)가 이동하는 경우 컨테이너(16)의 관성에 의하여 컨테이너(16)가 추락하는 지점이 달라진다.
위험영역 설정부(231)는 컨테이너(16)의 이동속도와 방향에 기초하여 컨테이너(16)의 추락지점을 산출하고, 산출된 추락지점을 중심으로 위험 구역(D)을 설정한다. 이때, 위험 구역(D)은 추락지점을 중심으로 복수 개의 영역으로 나누어 설정될 수 있다. 예컨대, 위험 구역(D)은 추락지점과의 거리에 따라 제1 위험영역(위험레벨 1), 제2 위험영역(위험레벨 2), 제3 위험영역(위험레벨 3)으로 구분될 수 있다.
위험수준 판단부(233)는 작업자(14)의 위험영역 진입을 검출하고, 작업자(14)가 위험영역에 진입하면 작업자(14)에게 위험 경고를 전송한다. 구체적으로, 위험수준 판단부(233)는 위험영역에 진입한 작업자(14)가 착용한 위험경고 장치(400)로 위험경고를 전송한다.
위험경고를 수신한 위험경고 장치(400)는 디스플레이, 스피커, 또는 햅틱 장치 중 적어도 하나의 구동하여, 위험 경고를 작업자(14)에게 전달할 수 있다.
한편, 위험수준 판단부(233)는 작업자(14)의 위험영역 진입을 검출하고, 구동신호 생성부(235)에 위험신호를 전송한다. 위험신호를 수신한 구동신호 생성부(235)는 컨테이너(16)의 이동속도가 감소하도록 구동 신호를 생성할 수 있다.
상술한 것과 같이 복수 개의 레벨로 위험 구역(D)이 설정된 경우, 위험신호는 위험 레벨을 포함할 수 있다. 예컨대, 제3 위험 구역(D)에서 작업자(14)가 검출되면 위험수준 판단부(233)는 위험레벨 3의 위험신호를 구동신호 생성부(235)에 전송하고, 제2 위험 구역(D)에서 작업자(14)가 검출되면 위험수준 판단부(233)는 위험레벨 2의 위험신호를 구동신호 생성부(235)에 전송한다.
위험수준 판단부(233)로부터 위험신호를 수신한 구동신호 생성부(235)는 위험레벨에 비례하여 컨테이너(16)의 이동속도가 감속되도록 구동 신호를 생성할 수 있다. 예컨대, 위험레벨 1에서는 운행속도 보다 낮은 제1 안전속도가 되도록 구동 신호를 생성하고, 위험레벨 2에서는 제1 안전속도보다 낮은 제2 안전속도가 되도록 구동 신호를 생성하고, 위험레벨 3인 경우에는 컨테이너(16)의 구동이 완전히 멈추도록 구동 신호를 생성할 수 있다.
위험수준 판단부(233)는 작업자(14)의 이동방향과 속도에 기초하여 위험레벨을 보정할 수 있다. 예컨대, 도 7b에 도시된 것과 같이 위험레벨 2에 작업자(14)가 위치한 경우라도 작업자(14)의 이동방향이 낙하중심점과 방향인 경우에는 위험레벨을 더 높은 것으로 평가하여 위험레벨을 3으로 보정하고, 반대로, 작업자(14)의 이동방향이 낙하중심점과 반대 방향인 경우에는 위험레벨을 더 낮은 것으로 평가하여 위험레벨을 1로 보정할 수 있다.
작업자 검출의 일 실시예로 드론(100)에 의하여 촬영된 영상이 이용될 수 있다.
구체적으로, 위험수준 판단부(233)는 드론(100)을 통해 수집된 영상에 기초하여 작업자(14)의 위험 구역(D) 진입을 검출할 수 있다. 위험수준 판단부(233)는 드론(100)으로부터 획득된 항만 영상에 위험 구역(D)을 매핑할 수 있다.
이때, 위험 구역(D) 매칭은 고정된 크레인(20)의 하단을 기준으로 하여 실행될 수 있다. 구체적으로, 위험수준 판단부(233)는 항만 영상에서 크레인(20)의 하단을 추출하고, 추출된 하단의 위치와 크기에 기초하여 위험 구역(D)을 매칭할 수 있다. 위험 구역(D) 매칭에는 종래의 물체(크레인(20) 하단) 검출 알고리즘과 영상 매칭 알고리즘이 이용될 수 있다.
위험수준 판단부(233)는 항만 영상에서 작업자(14)를 검출하고, 검출된 작업자(14)의 위치가 위험 구역(D)에 있는지 판단할 수 있다.
작업자(14) 검출의 다른 실시예로 드론(100)에 의하여 위험경고 장치(400)의 위치정보가 이용될 수 있다.
구체적으로, 위험수준 판단부(233)는 적어도 하나의 위험경고 장치(400)로부터 위치 정보를 수신하고, 위험경고 장치(400)에서 수신된 위치 정보에 기초하여 작업자(14)의 위치를 산출하여 작업자(14)가의 위치가 위험영역에 있는지 판단할 수 있다.
작업자(14) 검출의 또 다른 실시예로 드론(100)에 의하여 촬영된 영상과 위험경고 장치(400)의 위치정보가 모두 이용될 수 있다. 이와 같이 일실시예와 다른 실시예를 모두 이용하는 경우에는 하나의 방법으로 위험 구역(D)에 진입하면 위험영역에 있는 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이 컨테이너(16)의 이동을 고려하여 위험영역을 설정함으로써 더 안전하게 위험영역을 관리할 수 있으며, 위험영역의 위험레벨에 따라 경고 또는 이동속도를 감속함으로써 더 안전한 항만(1) 환경을 구축할 수 있다.
또한, 드론(100)과 위험경고 장치(400)를 복합적으로 이용하여 작업자(14)의 위험영역 진입을 모니터링함으로써, 작업자(14)를 더 안전하게 보호할 수 있다.
이하 도면을 참조하여, 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반 항만 안전 관리 방법을 도시한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 결박확인 장치(300)는 결박을 확인한다(S110). 결박을 확인하는 방법은 도 5에서 상술한 것과 동일하므로 구체적인 설명은 설명을 생략한다.
안전관리 장치(200)는 결박확인 장치(300)로부터 결박확인 신호가 생성되면 구동신호를 생성한다(S120). 구동 신호의 생성 방법은 상술한 구동신호 생성부(235)의 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
안전관리 장치(200)는 위험영역을 설정한다(S130). 위험영역은 상술한 것과 같이 컨테이너(16)의 낙하지점을 중심으로 설정될 수 있으며, 낙하지점과의 거리에 따라 다양한 위험레벨로 구분될 수 있다.
안전관리 장치(200)는 작업자(14)의 위치를 검출한다(S140). 작업자(14)의 위치 검출은 상술한 것과 같이 드론(100)으로부터 획득한 영상 처리 및 위험경고 장치(400)의 위치정보 중 적어도 하나의 방법으로 이루어질 수 있다.
안전관리 장치(200)는 위험 구역(D) 내에 작업자(14)가 있는지 판단한다(S150). 이때, 작업자(14)의 위치에 따라 위험레벨이 함께 판단될 수 있으며, 위험레벌은 상술한 것과 같이 작업자(14)의 이동방향과 속도를 고려하여 보정될 수 있다.
안전관리 장치(200)는 위험 구역(D) 내에 작업자(14)가 있는 경우(S150의 예) 위험신호를 송출하고, 위험경고 장치(400)는 위험 신호에 따라 위험을 경고한다(S160).
안전관리 장치(200)는 위험 구역(D) 내에 작업자(14)가 있는 경우, 컨테이너(16)의 이동속도를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본원 발명의 실시예 들과 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아닌 설명적 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 발명의 상세한 설명이 아닌 특허청구 범위에 나타나며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 항만
12: 신호수
14: 작업자
16: 컨테이너
17: 체결홈
20: 크레인
100: 드론
200: 안전관리 장치
210: 제2 통신부
220: 제2 저장부
230: 제2 프로세스
231: 위험영역 설정부
233: 위험수준 판단부
235: 구동신호 생성부
300: 결박확인 장치
310: 영상 획득부
320: 제1 통신부
330: 제1 저장부
340: 제1 프로세스
341: 영상 추출부
343: 결박 분석부
400: 위험경고 장치

Claims (14)

  1. 크레인의 결박부와 컨테이너의 영상을 분석하여 상기 결박부가 상기 컨테이너의 체결홈에 올바로 결박되는지를 판단하고, 결박이 확인되면 결박확인 신호를 송출하는 결박확인 장치; 및
    결박확인 장치로부터 결박확인 신호가 수신되면, 상기 컨테이너가 이동하도록 구동 신호를 생성하는 안전관리 장치;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 결박확인 장치는,
    영상을 획득하는 카메라;
    상기 영상에서 상기 결박부가 포함된 적어도 하나의 관심영역 영상을 추출하는 영상 추출부; 및
    상기 적어도 하나의 관심영역 영상에서 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선을 추출하고, 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선이 이루는 각도에 기초하여 결박을 확인하는 결박 분석부;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 추출부는,
    윤곽선 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상에서 복수개의 선을 추출하고, 복수 개의 선을 연장하여 복수의 선이 교차하는 교차점을 추출하고, 상기 결박부와 미리 설정된 거리 이내에 있는 교차점을 중심으로 상기 적어도 하나의 관심영역 영상을 생성하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 결박 분석부는,
    상기 컨테이너의 외곽선과 상기 결박부의 외곽선이 이루는 각도에 미리 설정된 범위 이내이면 결박된 것으로 판단하고, 미리 설정된 범위를 벗어나면 결박되지 않은 것으로 판단하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    작업자가 착용하여 위험경고가 수신되면 상기 작업자에게 소리, 진동, 및 화면 중 적어도 하나를 통해 상기 작업자에게 위험을 경고하는 위험경고 장치;를 더 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 안전관리 장치는,
    상기 컨테이너의 이동 방향과 속도를 고려하여 산출된 낙하지점에 기초하여 위험영역을 설정하는 위험영역 설정부; 및
    상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 위험경고 장치에 위험신호를 송출하는 위험수준 판단부;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 안전관리 장치는,
    상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 컨테이너의 이동속도가 감속되도록 구동 신호를 생성하는 구동신호 생성부;를 더 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 위험영역 설정부는 상기 낙하지점과의 거리를 기준으로 복수의 위험레벨로 상기 위험영역을 설정하고,
    상기 위험수준 판단부는 상기 작업자의 위치에 따라 상기 위험레벨을 포함하여 위험신호를 생성하고,
    상기 구동신호 생성부는 상기 위험레벨에 기초하여 상기 컨테이너의 이동속도 감속을 결정하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
  9. 결박확인 장치가 크레인의 결박부와 컨테이너의 영상을 분석하여 상기 결박부가 상기 컨테이너의 체결홈에 결박되었는지 확인하는 단계; 및
    상기 결박이 확인되면, 안전관리 장치가 상기 컨테이너가 이동하도록 구동 신호를 생성하는 단계;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 결박확인 장치가 영상을 획득하는 단계;
    상기 영상에서 상기 결박부가 포함된 적어도 하나의 관심영역 영상을 추출하는 단계;
    상기 적어도 하나의 관심영역 영상에서 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선을 추출하고, 상기 컨테이너의 주요선과 상기 결박부의 주요선이 이루는 각도에 기초하여 결박을 확인하는 단계;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 관심영역 영상을 추출하는 단계는,
    윤곽선 검출 알고리즘을 이용하여 상기 영상에서 복수개의 선을 추출하고, 복수 개의 선을 연장하여 복수의 선이 교차하는 교차점을 추출하고, 상기 결박부와 미리 설정된 거리 이내에 있는 교차점을 중심으로 상기 적어도 하나의 관심영역 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 결박을 확인하는 단계는,
    상기 컨테이너의 외곽선과 상기 결박부의 외곽선이 이루는 각도에 미리 설정된 범위 이내이면 결박된 것으로 판단하고, 미리 설정된 범위를 벗어나면 결박되지 않은 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 안전관리 장치가 상기 컨테이너의 이동 방향과 속도를 고려하여 산출된 낙하지점에 기초하여 위험영역을 설정하는 단계;
    상기 안전관리 장치가 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출하고, 상기 작업자가 상기 위험영역에 진입하여 위험경고를 손출하는 단계; 및
    상기 작업자가 착용한 위험경고 장치가, 상기 위험경고를 수신하면 상기 작업자에게 소리, 진동, 및 화면 중 적어도 하나를 통해 상기 작업자에게 위험을 경고하는 단계;를 더 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 안전관리 장치가, 상기 위험영역에 작업자의 진입이 검출되면 상기 컨테이너의 이동속도가 감속되도록 구동 신호를 생성하는 단계;를 더 포함하는 IoT 기반 항만 안전 관리 시스템.
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