WO2020153697A1 - 전도방지용 인공지능 사다리 - Google Patents

전도방지용 인공지능 사다리 Download PDF

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WO2020153697A1
WO2020153697A1 PCT/KR2020/000984 KR2020000984W WO2020153697A1 WO 2020153697 A1 WO2020153697 A1 WO 2020153697A1 KR 2020000984 W KR2020000984 W KR 2020000984W WO 2020153697 A1 WO2020153697 A1 WO 2020153697A1
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ladder
main frame
strain
worker
unit
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PCT/KR2020/000984
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이거송
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이거송
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    • E06C—LADDERS
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    • E06C7/003—Indicating devices, e.g. user warnings or inclinators
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
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    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0484—Arrangements monitoring consumption of a utility or use of an appliance which consumes a utility to detect unsafe condition, e.g. metering of water, gas or electricity, use of taps, toilet flush, gas stove or electric kettle
    • G—PHYSICS
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/182—Level alarms, e.g. alarms responsive to variables exceeding a threshold
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/187—Machine fault alarms

Definitions

  • the present invention relates to a ladder for preventing fall, and more particularly, to an artificial intelligence ladder for preventing fall, which analyzes the load applied to the ladder and informs the user of the fall risk, and also responds to the accident risk by using a ladder correction device.
  • A-type ladders which are deployed in a mountain shape, are mainly used in order to work at a high position where a human hand does not reach properly.
  • Most ladders are built around ease of transportation and portability, so they are relatively vulnerable to safety. That is, there is always a risk of safety accidents due to slipping or falling when using the A-type ladder.
  • a number of crash accidents are occurring through ladders. These safety accidents can cause a great loss of life, such as a fatal accident, so when working with a ladder, you must prepare for safety.
  • the ladder fall support is installed on the ladder to reduce the risk of ladder falling by extending the base of the ladder. As the safety awareness in the field increases, the ladder safety support tends to be attached to the ladder.
  • safety support alone has limitations in preventing various types of accidents occurring between ladder work.
  • the safety support only functions by forming the supporting force from the moment the ladder starts to fall (at the time when one of the ladder's floor support points falls off the ground), but it does not remove the condition itself. In this sense, safety support is not an active preventative measure.
  • the conditions under which the ladders fall are, above all, due to what attitude the worker performed on the ladder.
  • the fall of the ladder occurs when the posture is unstable such that the center of the body of the worker goes out of the base of the ladder, or when the worker works with force even if the center of the body is inside the base of the ladder. Many workers feel sensuous and try to be as stable as possible. However, in parallel with the work, it is possible to misjudge the situation in which sensory cognition is falling or falling, which leads directly to thinking. The fact that accidents occur frequently even for those who have worked in the field for a long time means that the operator's risk prediction can fail any number of times. Ladder conduction occurs when there is a discrepancy between the mechanical conditions of ladder conduction and the operator's sensory risk prediction.
  • the operator can clearly recognize that the ladder is in an easy-to-fall mechanical condition, the operator can prevent a fall caused by the ladder falling by changing the posture and movement of the work or stopping the work.
  • the change of working posture and movement according to the worker's clear perception of danger, or suspension of work is an aggressive and aggressive accident prevention measure in the sense that the ladder eliminates the condition that can fall.
  • the ladder itself responds in a direction that reduces the risk of an accident through the posture correction device inside the ladder in preparation for the case of not being able to reach the action to change or stop work. It needs to be prevented.
  • Patent Document 1 Republic of Korea Utility Model Publication No. 20-047669 (2016.02.17.)
  • the present invention has been devised to solve these problems, and an object of the present invention is to recognize and analyze a user's posture and movement through a ladder artificial intelligence system in order to prevent a fall accident when the user uses the ladder, and the inside of the ladder.
  • the present invention is to provide an artificial intelligence ladder for preventing fall, which constantly reduces the risk of falling by using a posture correcting device.
  • the artificial intelligence ladder for falling prevention is a main frame installed to be supported on the ground, a plurality of step frames coupled to the main frame and capable of stepping by the user, of the main frame
  • the ladder including a pin frame that can be fixed to each end coupled to each other, installed in the main frame, a deformation measuring unit for detecting deformation of the main frame, it is determined whether the risk of conduction from the signal measured by the deformation measuring unit It includes a control unit and a danger display unit for displaying a danger signal from the control unit to the operator.
  • It may include a posture correction device unit to increase the stability of the operator by moving the weight in the direction of attenuating the risk from the control unit.
  • the deformation measuring unit may include a unit frame formed on each side of the main frame and a strain gauge sensor installed inside the unit frame to measure the strain rate of the main frame.
  • a strain gauge sensor may be directly installed inside each side of the main frame.
  • a total of eight deformation measuring units may be installed on the upper and lower sides of each of the main frames.
  • a total of four may be installed on the upper and lower sides of each of the main frames.
  • the control unit may include a calculation unit for determining whether a ladder is in danger of falling through calculation based on the degree of deformation sensed by the deformation measurement unit, and a storage unit for storing a value measured by the deformation measurement unit.
  • the calculation unit is a function of the strain values ( ⁇ 1 , ⁇ 2 , ⁇ 3 , ⁇ 4 , ⁇ 5 , ⁇ 6 , ⁇ 7 , ⁇ 8 ) of the eight main frames measured through the strain gauge or of four main frames
  • the measured values derived in real time are the mass of the ladder (m), the width of the ladder (W), the height (S) from the ground of the step frame where the worker is standing, and the worker is standing.
  • the danger indicator may be a speaker or a indicator lamp.
  • the posture correction unit may move the weight in the direction in which the measured value is increased by using an actuator to change the center of gravity of the ladder itself, thereby reducing the risk of falling of the ladder and increasing the safety of use between ladder operations.
  • the ladder's own center of gravity constantly changes in a direction that reduces the risk of accidents, thereby increasing the safety of the ladder in various work situations.
  • FIG. 1 is a perspective view of an artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a view showing a deformation measuring unit of the artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing a deformation measuring unit of the artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view showing a control unit and a risk indicator of the AI ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a view showing the operating relationship of the artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram briefly showing a process of determining a risk of an artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a view showing an apparatus for correcting a posture of an artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a perspective view of an artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence ladder 100 for preventing fall according to an embodiment of the present invention is coupled to the mainframe 10, the mainframe 10, which is installed on the left and right sides to support the ground, and the user presses the foot.
  • the main frame 10 is installed on the main frame 10 )
  • Deformation measurement unit 40 for detecting the deformation
  • the control unit 50 for determining whether the danger of conduction from the signal measured by the deformation measurement unit
  • a danger display unit 60 for displaying a danger signal from the control unit to the user
  • the It includes a posture correction device 70 that moves the weight in the direction of attenuating the risk from the control unit to increase the operator's stability.
  • the artificial intelligence ladder 100 for preventing fall is basically a foldable type A or straight ladder, and the basic skeleton structure includes a main frame 10, a step frame 20, and a pin frame 30. ).
  • the basic skeleton structure includes a main frame 10, a step frame 20, and a pin frame 30.
  • an A-type ladder is used as an example, but if the opening angle of the pin frame is adjusted, it can also be used unfolded in a straight line.
  • This type A ladder is a type of ladder commonly used in industrial sites.
  • the main frame 10 is composed of a total of four, each one end is formed to be supported on the ground.
  • the step frame 20 is connected in a horizontal direction over a pair of main frames 10 arranged in a vertical direction so that an operator can climb and act.
  • the number of step frames 202 is determined according to the length of the main frame 10. The larger the length of the main frame 10, the larger the number of step frames 20.
  • the step frame 20 may be installed only in one pair of main frames 10 of the two pairs of main frames 10.
  • the pin frame 30 has a hinge structure to fold and unfold a ladder and is connected to one end of the pair of main frames 10.
  • the deformation measuring unit 40 is installed on one side of the main frame 10 to measure whether the main frame 10 is deformed.
  • 2 and 3 is a view showing a deformation measuring unit of the artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention. 2 and 3, specifically, the unit frame 41 and the strain gauge sensor 42 are included.
  • Deformation measurement unit 40 may be installed on one side of the main frame 10, each of the main frame 10, a total of eight can be installed. When two are installed for each main frame, it is possible to calculate the force applied to the ladder. Alternatively, in the case of the ladder 100 in which the step frame 20 is installed only in the pair of main frames 10, a total of four can be installed, two for each main frame 10 in which the step frame 20 is installed.
  • the unit frame 41 is attached to the strain gauge sensor 42 and may be installed on one side of the main frame.
  • the shape of the unit frame 41 should be able to maintain a certain level of strength while increasing the measurement accuracy of the strain gauge sensor 42.
  • the unit frame 41 can receive a force according to the Poisson effect due to the difference in the degree of bending between the main frame 10 and the unit frame 41, it is preferable to disperse the stress through grooves of a specific shape.
  • the groove 45 is in the form of a dumbbell, but any structure that can disperse stress can be suitably changed and employed.
  • the unit frame is coupled to one side of the main frame 10, and the strain gauge 42 is attached to one surface of the main frame 10 while being installed in the unit frame 41.
  • the deformation of the unit frame 41 When the deformation of the main frame 10 occurs, the deformation of the unit frame 41 also occurs, which is detected through the strain gauge sensor 42.
  • the reason why the direct strain gauge sensor 42 is attached to the unit frame 41 without being attached to the main frame 10 is to improve the strain measurement through the structural design of the unit frame 41 while improving the whole of the ladder. To increase the structural strength of the.
  • mass production can be facilitated by manufacturing separately.
  • the unit frame and the main frame can be combined by various methods.
  • a screw connection is also possible, and an adhesive method, an interference fit method, and the like are also possible.
  • the unit frame 41 of the deformation measuring unit 40 may be integral with the main frame 10. Therefore, the strain gauge sensor 42 may be installed inside one side of the main frame 10.
  • the control unit 50 may include an indicator 51, a storage unit 52, and a calculation unit 53.
  • the controller 50 basically calculates the degree of deformation of the main frame 10 detected through the deformation measuring unit 40 to determine whether the danger is falling and transmits a falling danger signal.
  • the indicator 51 is electrically connected to the strain gauge sensor 42 and is used to calibrate the measured strain value.
  • the storage unit 52 serves to store strain information of the main frame 10 calibrated through the indicator 51.
  • the storage unit 52 may store not only information received through the indicator 51 but also calculation results of the operation unit 53 connected thereto and basic information of a program driven by the operation unit 53.
  • the calculation unit 53 analyzes the strain information of the main frame 10 to determine whether the ladder is in danger of falling through the stored program. A detailed judgment method will be described later.
  • the danger display unit 60 serves to receive the danger signal of the fall of the ladder from the control unit 50 and display it to the operator.
  • a method of displaying a danger signal may perform a visual method and an auditory method.
  • the display lamp 61 may be installed on the upper surface of the step frame 20 so that the operator can easily see it.
  • the degree of danger can be displayed according to the color of the lamp.
  • the speaker 62 can be installed in an audible manner. It is possible to indicate the danger of falling of a ladder through a warning sound or a danger guide sound through a speaker.
  • this display method is given as an example, it is not limited to the above means as long as the method can be recognized by an operator.
  • the posture correction device unit 70 receives the control signal from the control unit 50, operates the actuator 71, and moves the weight 75 in a direction to reduce the risk of accidents, thereby adjusting the center of gravity of the ladder itself to ladder the worker. It plays a role to increase the use stability.
  • 7 is a view showing an apparatus for correcting a posture of an artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • a rotating shaft of the actuator 71 may be connected to one side of the rolled ball screw 72, and a shaft holder 74 may be connected to the other side of the rolled ball screw 72.
  • Spline 73 is installed in parallel with the rolled ball screw 72, both ends can be fixed by a shaft holder (74).
  • the weight 75, the rolled ball screw 72 and the spline 73 may pass through the interior.
  • the weight 75 can linearly move along the rolled ball screw 72 and the spline 73.
  • the position of the weight 75 may be constantly changed according to the operator's work situation.
  • control unit 50 the danger display unit 60, and the posture correction unit unit 70 are preferably mounted inside the step frame 20. If a separate device is attached, it may interfere with work, and there is a risk of damage.
  • a battery 54 capable of supplying power required for the control unit 50, the danger display unit 60, and the posture correction device unit 70 may be installed.
  • 5 is a view showing the operating relationship of the artificial intelligence ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • 6 is a diagram briefly showing a process of determining a risk of an AI ladder for preventing fall according to an embodiment of the present invention.
  • the measured value of strain is strain.
  • the theoretical idea of the present invention is to find out the dynamic behavior of the frames constituting the ladder by measuring and analyzing the strain distribution when the main frame is deformed by an external force.
  • a force is applied to the main frame through the step frame by the force generated by the work and the weight of the worker.
  • the applied force bends the main frame as a bending moment.
  • the amount of warpage can be expressed as a dimensionless strain as a ⁇ m scale.
  • the proportionality coefficient is a function (constant value) of the inertia of the mainframe section, the modulus of the metal, and the thickness of the section. Where the bending moment is the largest, the strain is also the largest. On the other hand, the strain and bending moment are linear, so it is easy to calibrate for electrical measurement of strain.
  • the size of the bending moment has a mountain-shaped function with respect to the length direction of the main frame.
  • the bending moment is zero.
  • the bending end of the main frame can be seen as 0, since the end of the ground side is a free end and the pin coupling side of the main frame is a pin connection.
  • the bending moment function of the left and right based on the peak point (mountain peak) is linear. The height of the peak point increases as the external force increases.
  • the peak point of the bending moment of the main frame appears only at a certain position. For example, if there are 5 step frames, we can number from the lowest step frame to S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , and S 5 . There are five positions that the operator can stand on the ladder. Therefore, the point of action of the concentrated load applied to the main frame is determined only by the position of the step frame where the worker is standing, so the bending moment appearing in the longitudinal direction of the main frame also depends on the position where the worker is standing on the ladder, M b (S 1 ), M b (S 2 ), M b (S 3 ), M b (S 4 ), and M b (S 5 ). That is, the peak position of the bending moment is discontinuously determined.
  • the bending moment function can be specified at all positions on the main frame by physical calculation. Therefore, a bending moment function can be specified for each of the four main frames, and the dynamic behavior of the main frame can be known.
  • P 1 , P 2 , P 3 , and P 4 be the vertical forces acting in the direction perpendicular to the ground from the four feet (4 support points) of the ladder that touch the ground.
  • the measured values for the 8 stains ⁇ measured Becomes If the step frame is installed only in the pair of main frames, the path that the operator can go up and down is limited to only one side of the ladder, so that the force is balanced. And therefore Since it can also be represented by, a total of 4 strain gauge sensors can be used to determine ladder risk. At this time, the ladder conduction condition Or to be.
  • the phosphorus condition is a very special condition, and in a situation in which strain is measured and calculated in real time, stable prediction of ladder conduction is impossible. Therefore, it is necessary to introduce a specially designed function.
  • the ladder artificial intelligence system makes predictions about the situation in which evangelism will occur by comparing it with ⁇ , which identifies all variables for aerial work on the ladder.
  • ⁇ value is K If it is less than the value, it means that the possibility of conduction is very high, and thus, the ladder triggers a danger warning to the operator. Workers can avoid the risk of falling by listening to the alarm and changing the action they were working on or stopping the work.
  • the ⁇ value is K
  • the weight of the ladder 75 is moved to the actuator 71 of the posture correction device 70 to reduce the risk of accident, thereby moving the center of gravity of the ladder itself. Physical conditions can be changed to a stable state.
  • the position X of the weight As a, it becomes a control variable of the actuator 71.
  • the K value can be continuously updated by incorporating deep learning technology into industrial accident data reported annually and various ladder usage records (usage record DB) of workers using the present invention. In this way, the AI system can be improved.

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리는 지면 지지되도록 설치되는 메인프레임, 상기 메인 프레임에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임, 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임을 포함하는 사다리에 있어서, 상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부, 상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부 및 상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부를 포함한다.

Description

전도방지용 인공지능 사다리
본 발명은 전도방지용 사다리에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사다리에 부가되는 하중을 분석하고 전도 위험성을 사용자에게 알려주고, 또한 사다리교정장치를 이용하여 사고위험에 대응하는 전도방지용 인공지능 사다리에 관한 것이다.
일반적으로, 각종 산업현장 및 가정에서는 사람의 손이 제대로 미치지 않는 높은 위치의 작업을 하기 위하여 산(山) 형상으로 전개되는 A형 사다리를 주로 사용하고 있다. 대부분의 사다리는 운반과 휴대의 용이성을 위주로 제작되어 있으므로 안전성에 대해서는 상대적으로 취약한 구조로 되어 있다. 즉 A형 사다리를 사용할 때 지면에서 미끄러지거나, 전도로 인한 안전 사고의 위험이 항시 존재한다. 실제 산업 현장에서 산업 안전사고 중 다수의 추락 사고가 사다리를 통해 발생하고 있다. 이러한 안전 사고는 사망 사고 등 커다란 인명손실을 초래할 수 있어서 사다리를 사용한 작업을 할 때에는 반드시 안정성을 고려한 대비책이 마련되어야 한다.
매년 사다리 전도에 의한 추락사고로 노동자들이 심각한 부상을 입거나 사망한다. 현장의 많은 노동자들이 사다리를 이용한 고소 작업의 사고 위험 때문에 사다리를 사용하는 것을 불안해한다. 현장에서는 사다리에 사다리 안전지지대(전도방지대)를 설치하여 사다리의 기저면을 넓히는 방식으로 사다리 전도 위험을 줄이고 있다. 현장의 안전의식이 높아지면서 사다리 안전지지대는 사다리에 필수적으로 부착되는 추세다.
그러나 안전지지대만으로는 사다리 작업 간에 발생하는 다양한 유형의 사고들을 예방하는데 한계가 있다. 안전지지대는 사다리가 전도를 시작하는 순간(사다리의 바닥지지점 중 하나가 지면으로부터 떨어지는 시점)부터 지지력을 형성하여 기능할 뿐이지, 사다리가 전도되는 조건 자체를 제거한 것은 아니다. 이런 의미에서 안전지지대는 적극적인 예방책이라고 볼 수 없다. 사다리가 전도되는 조건은 무엇보다도 사다리 위에서 작업자가 어떤 자세로 어떤 작업을 수행했는지에 기인한다.
사다리의 전도는 작업자의 몸의 중심이 사다리 기저면 밖으로 나가도록 자세가 불안정한 경우, 또는 몸의 중심이 사다리 기저면 안에 있더라도 작업자가 힘을 주어 작업하는 경우 등등에서 일어난다. 많은 작업자들은 감각적으로 위험을 느끼고 되도록 안정적인 자세를 취하려고 한다. 하지만 작업과 병행하다 보면 감각적 인지가 떨어지거나 전도되는 상황을 오판할 수 있고, 이는 곧바로 사고로 직결된다. 현장에서 오랜 일한 경력자들에게도 사고가 빈번히 일어난다는 사실은 작업자의 위험 예측이 얼마든지 실패할 수 있다는 것을 의미한다. 사다리 전도는 사다리 전도에 관한 역학적 조건과 작업자의 감각적인 위험예측이 불일치할 때 일어난다.
만약 사다리가 전도되기 쉬운 역학적 조건에 놓여있다는 것을 작업자가 명확히 인지만 할 수 있다면, 작업자는 작업의 자세와 동작을 바꾸거나 작업을 중지함으로써 사다리 전도에 의한 추락사고를 예방할 수 있다. 작업자의 명확한 위험 인지에 따른 작업 자세와 동작의 변경, 또는 작업의 중지는 사다리가 전도될 수 있는 조건을 제거한다는 의미에서 공격적이고 적극적인 사고 예방책이다. 더 나아가서는 작업자의 사고 위험 인지에도 불구하고 작업 변경 및 중지까지의 행위에 이르지 못할 경우를 대비하여, 사다리 내부의 자세교정장치부를 통하여 사고위험을 감쇄하는 방향으로 사다리가 자체 대응함으로써 사고를 원천적으로 예방할 필요가 있다.
따라서, 사다리의 전도 사고를 적극적으로 방지하기 위해서는 작업자의 다양한 작업 상황에 대해서 실시간으로 사고위험을 예측할 수 있어야 하고, 위험도를 감쇄하기 위한 사다리 자세교정의 기민한 제어가 요구된다.
상기한 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
(특허문헌 1) 대한민국 등록실용신안공보 제20-047669(2016.02.17.)
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 사용자가 사다리 사용시에 전도사고를 사전에 예방하기 위해, 사다리 인공지능 시스템을 통하여 사용자의 자세, 동작을 인지 분석하고 사다리 내부의 자세교정장치를 이용하여 항시적으로 전도위험을 감쇄하는 사다리 내부의 자세교정장치를 이용하여 항시적으로 전도위험을 감쇄하는 전도방지용 인공지능 사다리를 제공하는 데 있다.
위 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리는 지면 지지되도록 설치되는 메인프레임, 상기 메인 프레임에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임, 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임을 포함하는 사다리에 있어서, 상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부, 상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부 및 상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부를 포함한다.
상기 제어부로부터 위험도를 감쇄하는 방향으로 무게추를 이동시켜 작업자의 사용안정성을 높여주는 자세교정장치부를 포함할 수 있다.
상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 각각의 일측에 형성되는 유니트 프레임 및 상기 유니트 프레임 내부에 설치되어 상기 메인 프레임의 변형률을 측정하는 스트레인 게이지 센서를 포함할 수 있다. 또는 상비 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 각각의 일측 내부에 스트레인 게이지 센서가 바로 설치될 수 있다.
상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임 각각의 상측 및 하측에 총 8개가 설치될 수 있다. 또는 사다리의 등판통로가 상기 메인 프레임 2개와 복수의 스텝프레임으로 이루어진 사다리의 한쪽에만 한정되어 있을 경우에는 상기 메인 프레임 각각의 상측 및 하측에 총 4개가 설치될 수 있다.
상기 제어부는 상기 변형 측정부에 감지된 변형정도에 따라 연산을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하는 연산부 및 상기 변형 측정부에서 측정된 값을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
상기 연산부는 상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4, ε 5, ε 6, ε 7, ε 8)의 함수 또는 4개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4)의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값과 사다리의 전도상태를 정하는 임계값을 설정하고 상기 메인 프레임의 변형률 값의 함수로 실시간으로 도출되는 값이 상기 임계값보다 작은 경우 사다리의 전도 위험을 판단할 수 있다.
상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4, ε 5, ε 6, ε 7, ε 8)의 함수 또는 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4)의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값은 사다리의 질량(m), 사다리의 폭(W), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이(S), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심(C), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리(B), 작업자가 동작으로써 작자가 받는 힘( Z)의 함수로서 도출되는 연산값과의 차이를 변수로 하여 피드백으로 반영하여 사다리의 전도 위험 판단 시 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 위험 표시부는 스피커 또는 표시램프일 수 있다.
상기 자세교정장치부는 엑츄에이터를 이용하여 상기 실측값이 커지는 방향으로 무게추를 이동시켜 사다리 자체의 무게중심을 변화시킴으로써, 사다리의 전도 위험을 감쇄하고 사다리 작업 간에 사용 안전성을 높일 수 있다.
본 발명에 의한 전도방지용 인공지능 사다리에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 사다리 자체의 변형을 감지하여 사다리의 전도시의 조건과 비교하여 작업자에게 전도 위험 상황을 알려줌으로써 사고를 방지할 수 있다.
둘째, 별도의 장치를 구비하지 않고 프레임의 일부로 설치함으로써 보다 간단한 구성으로 사다리를 제조하는 것이 가능하다.
셋째, 별도의 안전지지대와는 달리 작업자가 미리 위험여부를 고려하여 작업할 수 있으므로 안전지지대가 있는 경우보다 전도사고를 더욱 효과적으로 방지할 수 있다.
넷째, 산업현장에서 작업자가 사용시에 사용기록들을 딥러닝 기술과 접목하며 자체적으로 시스템 개선이 가능하다.
다섯째, 사다리 자체의 무게중심이 사고위험을 감쇄하는 방향으로 항시 변화함으로써, 작업자의 다양한 작업 상황에서도 사다리 사용 안전성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 제어부 및 위험표시부를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 작동관계를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 위험 판단 과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 자세교정 장치부를 나타낸 도면이다.
여기서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리에 대하여 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 사시도이다. 도 1를 참조하면, 본 발명에 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리(100)는 지면을 지지하도록 좌우에 설치되는 메인프레임(10), 상기 메인프레임(10)에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임(20), 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임(30)을 포함하는 사다리에 있어서, 상기 메인 프레임(10)에 설치되어 메인 프레임(10)의 변형을 감지하는 변형 측정부(40), 상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부(50) 및 상기 제어부로부터 위험 신호를 사용자에 표시하는 위험표시부(60), 상기 제어부로부터 위험도를 감쇄하는 방향으로 무게추를 이동시켜 작업자의 사용안정성을 높여주는 자세교정장치부(70)를 포함한다.
기본적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리(100)는 기본적으로 접철식의 A형 또는 일자형의 사다리로서 기본적인 골격구조는 메인프레임(10), 스텝프레임(20), 핀프레임(30)을 포함한다. 본 실시예에서는 A형의 사다리를 예로 들고 있으나, 핀 프레임의 벌어지는 각도를 조절하게 되면 일자형으로 펼쳐서 사용하는 것도 가능하다.
이러한 A형 사다리는 산업현장에서 통상적으로 사용되는 사다리의 형태이다. 메인프레임(10)은 총 4개로 구성되어 있으며 각각의 일단은 지면에 지지되도록 형성된다. 스텝 프레임(20)은 작업자가 올라가서 작용할 수 있도록 세로 방향으로 정렬된 한 쌍의 메인 프레임(10)을 걸쳐서 가로 방향으로 연결된다. 스텝 프레임(202)은 메인 프레임(10)의 길이에 따라 그 수가 결정된다. 메인 프레임(10)의 길이가 커질수록 스텝 프레임(20)의 수가 많이 진다.두 쌍의 메인프레임(10) 중 한 쌍의 메인프레임(10)에만 스텝 프래임(20)이 설치될 수도 있다. 핀 프레임(30)은 사다리를 접고 펼칠 수 있도록 힌지 구조로 되어 있으며 한 쌍의 메인 프레임(10)의 일단에 연결된다.
변형 측정부(40)는 메인 프레임(10)의 일측에 설치되어 메인 프레임(10)의 변형여부를 측정한다. 도 2및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 변형측정부를 나타낸 도면이다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 구체적으로는 유니트 프레임(41) 및 스트레인 게이지 센서(42)를 포함한다. 변형 측정부(40)는 메인 프레임(10)의 일 측에 설치될 수 있으며 각 메인 프레임(10) 당 2개씩 총 8개가 설치될 수 있다. 각 메인 프레임 당 2개씩 설치되는 경우에 사다리에 부가되는 힘을 계산하는 것이 가능하다. 또는 한 쌍의 메인프레임(10)에만 스텝 프레임(20)이 설치되어 있는 사다리(100)의 경우에는, 스텝 프레임(20)이 설치된 메인프레임(10) 당 2개씩 총 4개가 설치될 수 있다.
유니트 프레임(41)은 스트레인 게이지 센서(42)가 부착되는 것으로 메인 프레임의 일측에 설치될 수 있다. 유니트 프레임의 형상(41)은 스트레인 게이지 센서(42)의 측정 정밀도를 높이면서도 일정한 수준의 강도를 유지할 수 있어야 한다. 한편, 메인 프레임(10)과 유니트 프레임(41) 간의 휘어짐 정도의 차이에 의해서 유니트 프레임(41)이 포아송 효과에 따른 힘을 받을 수 있으므로 특이한 형상의 홈을 통하여 응력을 분산되게 하는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는 아령형태의 홈(45)으로 되어있으나 응력을 분산할 수 있는 구조이면 적절하게 변경하여 채용할 수 있다. 도시한 바와 같이, 메인 프레임(10)의 일 측면에 유니트 프레임이 결합하고, 스트레인 게이지(42)는 유니트 프레임(41)에 설치된 상태로 메임 프레임(10)의 일면에 부착된다. 메인 프레임(10)의 변형이 일어나면, 유니트 프레임(41)의 변형도 발생하게 되고 이를 스트레인 게이지 센서(42)를 통하여 검출하게 된다. 직접 스트레인 게이지 센서(42)를 메인 프레임(10)에 부착하지 않고 유니트 프레임(41)에 부착하여 설치하는 이유는 유니트 프레임(41)의 구조적 설계를 통해서 변형률(straion) 측정을 향상시키면서 사다리의 전체의 구조적 강도를 높이기 위함이다. 또한, 유니트 프레임(41)을 도입하게 되면 별도로 제작함으로써 양산을 용이하게 할 수 있다.
유니트 프레임과 메임 프레임은 다양한 방법에 의해 결합될 수 있다. 예를 들면 나사 결합도 가능하며, 접착방식, 억지끼움방식 등도 가능하다.
변형측정부(40)의 유니트프레임(41)은 메인프레임(10)과 일체를 이룰 수 있다. 따라서 스트레인 게이지 센서(42)가 메인프레임(10) 일측의 내부에 설치될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 제어부 및 위험표시부를 나타낸 도면이다. 도 4를 참조하면, 제어부(50)는 인디케이터(51), 저장부(52), 연산부(53)를 포함할 수 있다. 제어부(50)는 기본적으로 변형 측정부(40)를 통하여 검출된 메인 프레임(10)의 변형정도를 연산하여 전도 위험 여부를 판단하고 전도 위험 신호를 송출하는 기능을 수행한다. 인디케이터(51)는 상기 스트레인 게이지 센서(42)와 전기적으로 연결되어 측정된 변형률(strain) 값을 교정(calibration)하는 데 사용된다. 저장부(52)는 인디케이터(51)를 통하여 교정된 메인 프레임(10)의 변형률 정보를 저장하는 역할을 수행한다. 저장부(52)는 인디케이터(51)를 통하여 수신된 정보 뿐 만 아니라 이와 연결된 연산부(53)의 연산 결과 및 연산부(53)에서 구동되는 프로그램의 기본 정보 등이 저장될 수 있다. 연산부(53)는 메인 프레임(10)의 변형률 정보를 분석하여 저장된 프로그램을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하게 된다. 구체적인 판단방법에 대해서는 후술한다.
위험표시부(60)는 제어부(50)로부터 사다리의 전도 위험 신호를 받아 작업자에게 표시하는 역할을 수행한다. 구체적으로 위험 신호를 표시하는 방법은 시각적인 방법과 청각적인 방법을 수행할 수 있다. 시각적인 방법으로는 작업자가 쉽게 볼 수 있도록 스텝 프레임(20)의 상면에 표시램프(61)를 설치할 수 있다. 표시램프(61)의 경우에는 램프의 색상에 따라 위험의 정도를 표시할 수 있다. 한편, 청각적인 방법으로 스피커(62)를 설치할 수 있다. 스피커를 통하여 경고음이나 위험안내음성을 등을 통하여 사다리의 전도 위험을 표시하는 것이 가능하다. 이러한 표시방법을 예로 들고 있으나 작업자가 인식할 수 있는 방법이면 상기 수단에 한정되는 것은 아니다.
자세교정장치부(70)는 제어부(50)로부터 제어신호를 받아 엑츄에이터(71)를 작동하고 사고 위험도를 줄이는 방향으로 무게추(75)를 이동시킴으로써, 사다리 자체의 무게중심을 조정하여 작업자의 사다리 사용안정성을 높이는 역할을 수행한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 자세교정 장치부를 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 전조볼나사(72)의 일측에는 엑츄에이터(71)의 회전축이 연결될 수 있고, 전조볼나사(72)의 타측에는 샤프트홀더(74)가 연결될 수 있다. 스플라인(73)은 전조볼나사(72)와 평행하게 설치되고, 양끝단은 샤프트홀더(74)로 고정될 수 있다. 무게추(75)는 전조볼나사(72)와 스플라인(73)이 내부를 통과할 수 있다. 제어부(50)의 제어신호에 따라 엑츄에이터(71)에 의해서 전조볼나사(72)가 회전하면, 무게추(75)는 전조볼나사(72)와 스플라인(73)을 따라 직선운동을 할 수 있다. 무게추(75)의 위치는 작업자의 작업 상황에 따라 상시 변할 수 있다.
또한 제어부(50), 위험표시부(60), 자세교정장치부(70)는 스텝 프레임(20)의 내부에 장착하는 것이 바람직하다. 별도의 장치를 부착하는 경우 작업에 방해될 수도 있으며, 파손의 우려가 있다.
또한, 제어부(50), 위험표시부(60), 자세교정장치부(70)에 필요한 전력을 공급할 수 있는 배터리(54)가 설치될 수 있다.
이하, 연산부를 통하여 사다리의 전도 위험을 측정하는 작동관계에 대해서 설명한다. 도5는 본 발명의 일 실시예에 의한 전도방지용 인공지능 사다리의 작동관계를 나타낸 도면이다. 도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 전도방지용 인공지능 사다리의 위험 판단 과정을 간략하게 나타낸 도면이다.
어떤 물체이든지 힘이 가해지면 물체는 반드시 변형된다. 이때 변형정도를 측정한 값이 변형률(strain)이다. 본 발명의 이론적인 아이디어는 외력에 의해 메인 프레임이 변형이 일어난 경우, 변형률 분포를 계측, 분석함으로써 사다리를 구성하는 프레임들의 역학적 거동을 알아내는 것이다. 사다리의 작업자가 스텝프레임에 올라서서 어떤 작업을 하면, 작업에 의해 발생된 힘과 작업자의 몸무게에 의해서 스텝프레임을 통하여 메인 프레임에 힘이 가해진다. 이때 가해진 힘은 굽힘 모멘트(bending moment)로서 메인 프레임을 휘게 한다. 휘어진 량은 ㎛ 스케일로서 무차원인 변형률(strain)로 표현할 수 있다.
메인 프레임의 길이방향 최대 변형률(strain)은 메인 프레임의 길이방향 굽힘 모멘트(bending moment)와 비례관계를 가진다. 근사적으로 공학적으로 타당하게 비례관계로 볼 수 있다. (최대 전단 응력)/(최대 굽힙 응력) = (두께)/(2*길이) 인데, 두께와 길이 비율이 1:10 이상이므로, 단면 전단방향의 변형률은 무시할 수 있다. 비례계수는 메인프레임 단면의 관성(inertia)와 금속의 모듈러스(modulus), 단면의 두께의 함수(상수값)로 나타난다. 굽힘 모멘트(bending moment)가 가장 큰 곳이 변형률(strain)도 가장 크다. 한편, 변형률과 굽힘 모멘트는 일차선형 관계이므로 변형률(strain)의 전기적 계측을 위한 교정(calibration)에 용이하다.
하나의 메인 프레임에 집중하중이 가해질 때, 굽힘 모멘트(bending moment)의 크기는 메인 프레임의 길이방향에 대해서 산모양의 함수를 가진다. 메인 프레임의 각 끝단에서는 굽힘 모멘트(bending moment)는 0이다. 메인 프레임의 지면측 끝단은 자유단, 메인 프레임의 핀결합측은 핀 결합이므로 굽힙 모멘트는 0으로 볼 수 있다. 또한 피크점(산봉우리)을 기준으로 좌우의 굽힘 모멘트(bending moment) 함수는 일차선형적이다. 피크점의 높이는 외력이 커질수록 커진다.
메인 프레임의 굽힘 모멘트(bending moment)의 피크점은 특정 위치에서만 나타난다. 예를 들어 스텝 프레임이 5개인 경우, 우리는 가장 아래의 스텝 프레임부터 S 1, S 2, S 3, S 4, S 5로 넘버링 할 수 있다. 작업자가 사다리 위에 설 수 있는 위치는 5개이다. 따라서 메인 프레임에 가해지는 집중하중의 작용점은 작업자가 서 있는 스텝프레임의 위치로만 결정되므로 메인 프레임의 길이방향으로 나타나는 굽힘 모멘트(bending moment)도 작업자가 사다리 위에 서 있는 위치에 따라서 M b(S 1), M b(S 2), M b(S 3), M b(S 4), M b(S 5)와 같이 5개의 함수로만 표현될 수 있다. 즉, 굽힘 모멘트(bending moment)의 피크 위치가 불연속적으로 결정된다. 만약, 작업자가 S 1에 서 있다면, 굽힘 모멘트는 S 1의 높이에서 피크점을 가지는 M b(S 1)의 함수를 따를 것이다. 마찬가지로 작업자가 S 4에 서 있다면 굽힌 모멘트는 S 4의 높이에서 피크점을 가지는 M b(S 4)의 함수를 따를 것이다.
위의 조건들에 의해서, 메인 프레임 상의 특정한 2점에서만 변형률(strain)을 측정하면 물리적 연산에 의해서 메인 프레임 상의 모든 위치에서 굽힘 모멘트(bending moment) 함수를 특정할 수 있다. 따라서 총 4개의 메인 프레임 각각에 대하여 굽힘 모멘트(bending moment) 함수가 특정할 수 있고, 메인 프레임의 동적 거동을 알 수 있다.
지면에 맞닿은 사다리의 네 발(4개의 지지점)에서 지면에 수직한 방향으로 작용하는 수직항력을 P 1, P 2, P 3, P 4로 하자. 사다리가 전도될 때의 회전 축에 대하여
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000001
로 변환할 수 있다. 그리고 사다리 자체질량 m, 작업자의 질량 M, 사다리의 폭 W, 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이 S=S(n) (n=1, 2, 3, 4, 5 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심 C=(V CM, H CM), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리 B=(B x, B y), 작업자의 동작으로써 작업자가 작업에 의해 받는 힘 Z=(Z x, Z y)으로 두면, 사다리 위에서 작업자가 임의의 자세로 임의의 작업을 수행하는 모든 상황을 수학적으로 표현할 수 있다.
따라서 연산값
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000002
이다. 또한 계측된 8개의 stain ε에 대해서도 실측값
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000003
로 된다. 만약, 한 쌍의 메인 프레임에만 스텝 프레임이 설치된 경우에는, 작업자가 오르내릴 수 있는 통로가 사다리의 한쪽으로만 한정되므로 힘 평형에 의해서
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000004
이고, 따라서
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000005
로도 나타낼 수 있으므로 총 4개의 스트레인게이지 센서로도 사다리 전도 위험을 판단할 수 있다. 이때, 사다리 전도 조건은
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000006
이거나
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000007
이다.
그러나
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000008
이거나
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000009
인 조건은 매우 특수한 조건으로서, 실시간적으로 변형률(strain)을 계측, 연산하는 상황에서는 사다리 전도에 대한 안정적인 예측이 불가하다. 따라서 특수하게 설계된 함수를 도입할 필요가 있다.
수학적인 기법에 의해서 연산자
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000010
로 바꿀 수 있다. 스트레인 게이지 센서(Strain gauge sensor)를 통한 계측과 굽힘 모멘트(bending moment)의 물리적 연산에 의해서
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000011
과
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000012
를 알 수 있고, 따라서 β 1과 β 2를 알 수 있으므로 β 1과 β 2의 함수로
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000013
를 도입하여 실험값 Κ를 결정하면 사다리 전도 조건에 대한 연산 평가가 안정적으로 가능해진다.
연산자
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000014
로서 시간에 대한 실시간 값이다. 작업자가 사다리 위 고소작업을 위하여 사다리의 첫 번째 스텝프레임 S 1에 올라서면 연산자 β j(0)에 의해서 작업자의 질량이 측정된다. 즉,
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000015
로 표현될 수 있다. 또한 물리적인 제약조건을 가지는 B, C는 합리적인 가정에 의해서 안전계수를 고려하여 최대값으로 산정할 수 있다. S는 다음과 같이 굽힘 모멘트(bending moment)함수 모드에 의해 결정된다.
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000016
그리고 Z는
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000017
로서 연산자
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000018
의 변화량 함수를 통해 알 수 있다. 결과적으로 사다리를 사용한 고소작업 상황에 대한 물리적 변수값을 모두 알 수 있다. 따라서
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000019
과
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000020
의 실측값과 연산값의 차이인 △P 를 계산할 수 있으며, 피드백 시스템에 따라 다시
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000021
로 연산함으로써 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다.
이론적으로, 수학적으로 사다리 인공지능 시스템은 사다리 위 고소작업에 대한 모든 변수에 대해서 파악한 Κ와 비교함으로써 전도가 일어날 상황에 대한 예측을 하게 된다. α값이 K 값 보다 작아지면 전도가 일어날 가능성이 아주 크다는 의미이고, 이에 따라 사다리는 작업자에 위험 경보를 시작한다. 작업자는 경보를 듣고 작업 중이던 동작을 바꾸거나 작업을 중지함으로써 전도 위험을 회피할 수 있다.
또한 또한 α값이 K 값 보다 작아지는 상황, 즉 전도 위험이 높아지는 경우에는 사고 위험을 줄이기 위하여 자세교정장치부(70)의 엑츄에이터(71)로 무게추(75)를 이동시켜 사다리 자체의 무게중심을 이동시킴으로서 전도에 관한 물리적 조건을 안정한 상태로 변화시킬 수 있다. 이때 무게추의 위치 X는
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000022
로서 엑츄에이터(71)의 제어변수가 된다.
K 값은 매년 보고되는 산업재해 자료와 본 발명을 사용하는 작업자의 다양한 사다리 사용기록들(사용기록 DB)에 딥러닝 기술을 접목하여 K값을 지속적으로 갱신할 수 있다. 이러한 방법으로 인공지능 시스템을 개선할 수 있다.
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000023
과
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000024
를 측정할 때에 스트레인 게이지 센서(strain gauge sensor)가 아닌 압력센서를 사용할 경우 굽힘 모멘트 함수를 알 수 없으므로 작업자의 작업 높이에 대한 판단이 불가능 해진다. 또한 사다리 네 발 지지점의 지면과의 접점 상황에 따라
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000025
과
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000026
값의 측정이 불가능할 수 있다. 반면, 스트레인 게이지 센서(strain gauge sensor)를 사용할 경우, 앞에서 기재한 바와 같이 부가되는 힘의 인식이 가능할 뿐 만 아니라 메인 프레임의 휘어진 정도를 계측하는 것이기 때문에
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000027
과
Figure PCTKR2020000984-appb-img-000028
을 측정할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변경된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

  1. 지면에 지지되도록 설치되는 메인프레임, 상기 메인 프레임에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임, 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임을 포함하는 사다리에 있어서,
    상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부;
    상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부; 및
    상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부;를 포함하며,
    상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 변형률을 측정하는 스트레인 게이지 센서를 포함하고,
    상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임 각각의 상측 및 하측에 총 8개가 설치되며,
    상기 제어부는 상기 변형 측정부에 감지된 변형정도에 따라 연산을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하는 연산부 및 상기 변형 측정부에서 측정된 값을 저장하는 저장부를 포함하며,
    상기 연산부는 상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4, ε 5, ε 6, ε 7, ε 8) 함수로 실시간으로 도출되는 실측값과 사다리의 전도상태를 정하는 임계값을 설정하고 상기 메인 프레임의 변형률 값의 함수로 실시간으로 도출되는 값이 상기 임계값보다 작은 경우 사다리의 전도 위험을 판단하는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 8개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2,ε 3,ε 4,ε 5,ε 6,ε 7,ε 8)의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값은 사다리의 질량(m), 사다리의 폭(W), 작업자가 서 는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이( S), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심( C), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리( B), 작업자가 동작으로써 작업자가 받는 힘( Z)의 함수로서 도출되는 연산값과의 차이를 변수로 하여 피드백으로 반영하여 사다리의 전도 위험 판단 시 정확도를 향상시키는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부로 부터 제어신호를 받아 액츄에이터를 작동시키고 위험도를 감쇄하는 방향으로 무게추를 이동시키는 자세교정장치부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 각각의 일측에 형성되고 하중 분산이 가능하며 내부에 스테레인 게이지 센서를 설치하는 유니트 프레임을 포함하는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 위험 표시부는 스피커 또는 표시램프인 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
  6. 지면에 지지되도록 설치되는 메인프레임, 상기 메인 프레임에 결합되고 사용자가 발을 디딜 수 있는 복수의 스텝프레임, 상기 메인 프레임의 일측 단부에 각각 결합되어 고정할 수 있는 핀프레임을 포함하는 사다리에 있어서,
    상기 메인 프레임에 설치되어 메인 프레임의 변형을 감지하는 변형 측정부;
    상기 변형 측정부에서 측정된 신호로부터 전도 위험 여부를 판단하는 제어부; 및
    상기 제어부로부터 위험 신호를 작업자에게 표시하는 위험표시부;를 포함하며,
    상기 변형 측정부는 상기 메인 프레임의 변형률을 측정하는 스트레인 게이지 센서를 포함하고,
    상기 변형 측정부는 2개 이상의 메인 프레임 각각의 상측 및 하측에 설치되며,
    상기 제어부는 상기 변형 측정부에 감지된 변형정도에 따라 연산을 통하여 사다리의 전도 위험 여부를 판단하는 연산부 및 상기 변형 측정부에서 측정된 값을 저장하는 저장부를 포함하며,
    상기 연산부는 상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 최소한 4개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4 ) 함수로 실시간으로 도출되는 실측값과 사다리의 전도상태를 정하는 임계값을 설정하고 상기 메인 프레임의 변형률 값의 함수로 실시간으로 도출되는 값이 상기 임계값보다 작은 경우 사다리의 전도 위험을 판단하는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지는 사다리.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 스트레인 게이지를 통하여 측정된 최소한 4개의 메인 프레임의 변형률 값(ε 1, ε 2, ε 3, ε 4 )의 함수로 실시간으로 도출되는 실측값은 사다리의 질량(m), 사다리의 폭(W), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 지면으로부터의 높이(S), 작업자가 서 있는 스텝 프레임의 중간점을 원점으로 하는 작업자의 질량 중심(C), 작업자의 자세로서 작업자의 질량 중심에서 작업자가 손을 뻗어 작업하는 위치까지의 거리(B), 작업자가 동작으로써 작업자가 받는 힘(Z)의 함수로서 도출되는 연산값과의 차이를 변수로 하여 피드백으로 반영하여 딥러닝 기술을 사용하여 사다리의 전도 위험 판단 시 정확도를 향상시키는 것을 특징으로 하는 전도방지용 인공지능 사다리.
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