KR102496668B1 - 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 새로운 업체가 데이터베이스에 최초 등록되면 상기 업체 관련 안전 사고 관련 항목들을 입력받아 사고 데이터에 상기 안전 관리에 필요한 항목들을 반영함으로써 사고 발생을 예상하는 관리 시스템의 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다. 잠재적 화재 위험을 감지하고, 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감하고, 상기 화재 위험이 감지되거나 상기 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성이 감지되면 미리 설정된 작업 구역의 위험도를 재설정하고 관리자에게 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 보고한다. 본 발명에 따라, 산업 현장의 위험도를 평가하고 현장 단말이 수집한 데이터를 피드백 함으로써, 능동적이고 적극적으로 스마트한 안전 관리 및 예측이 가능하다. 이로써, 재해 발생 위험 예측 및 관리의 인력 부족에 따른 문제점이 해결됨으로써 사회 전반적인 산업 재해 발생이 감소되어 경제적인 손실을 방지할 수 있으며, 산업 재해 예방을 위해 요구되는 예산이 감소됨으로써 재해 예방을 위한 인프라가 널리 보급될 수 있어, 사회 전반적으로 건전한 산업 발전이 도모될 수 있다.

Description

스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 방법 및 시스템{omitted}
본 발명은 산업 현장에서 발생할 수 있는 안전 사고를 미리 예측하고 이를 기반으로 후속 조치를 취할 수 있게 하는 안전 관리 시스템에 관한 것이다.
산업 현장에서, 사물인터넷(Internet of Things : IoT)은 제조업, 물류, 건설 산업 등에서 다양하게 널리 사용되고 있다. 각 디바이스는 매 시간 엄청난 양의 데이터를 생성하고, 생성된 데이터는 실시간으로 서버 또는 클라우드에 저장 된다. 저장된 빅데이터를 분석하여 산업 현장의 안전과 관련된 통찰력 있는 결과를 도출하기 위한 시도들이 지속되고 있으며, 다양한 산업에 걸쳐 확산되고 있다.
특히, 많은 산업 현장에서 중장비, 독성 물질 등 같은 다양한 산업 재해 등으로 인해 사고율이 매년 증가하기 때문에 산업 현장 안전에 대한 빅데이터 분석은 중요한 과제 중 하나일 수 있다. 빅데이터 분석을 통해 산업현장에서 일어날 수 있는 사고의 발생을 예측하는 연구들이 시도되었으나, 종래의 연구는 오직 특정 사고의 발생에 초점을 맞추고 있기 때문에 특정 사고의 예측에 의한 예측 모델은 실제 산업 현장에서의 사고를 예방하는데 도움을 주지 못하는 문제점이 있다.
기존에는 실시간 사전 대응(real-time proactive) 경고 및 알림 시스템이 제안된 바 있다. 사용자 지정 신호 세기를 초과한 신호가 수신되면 주변에 있는 장치에 실시간으로 경고 신호를 전송한다. 따라서 작업자가 사전에 사고 위험을 인지함으로써 사고를 예방할 수 있다, 그러나, 상기 연구는 작업자와 장비간의 물리적 충돌 만을 고려하기 때문에 여러 위험에 대해서는 취약한 점이 있다. 또한, 작업자의 낙상 사고를 예측하는 모델도 연구된 바 있 으나, 이 또한 낙상 사고에 대해서만 초점을 맞추고 있기 때문에, 다양한 사고를 분석하는 것에는 한계가 있다.
선행문헌 1(대한민국 등록특허 제10-2306184호)은 작업일보를 이용한 안전정보를 생성하는 방법에 대하여 개시하고 있다. 하지만, 선행문헌 1의 경우, 안전 관련 전문가의 판단에 따라 안전 기준의 설정이 선행되어야 하며, 작업일보의 작성을 소홀히 함에 따라 발생할 수 있는 사고는 예방할 수 없다는 문제점이 있다.
선행문헌 2(대한민국 등록특허 제10-2247583호)는 사업장의 사고 유형별 직접 및 간접 요인을 유형별로 분류하여 안전지수를 평가하는 방법을 개시하고 있다. 선행문헌 2 또한, 안전지수를 평가하기 위해서는 안전 관련 전문가의 위험 요건에 대한 분석이 선행되어야 한다는 문제점이 있고, 미리 예측되지 못한 요인에 의해 발생하는 재해는 예방할 수 없다는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허 제10-2306184호(2021.09.22. 등록) 대한민국 등록특허 제10-2247583호(2021.04.27. 등록)
본 발명의 기술적 과제는 객관성과 정확성이 향상된 재해 예방 수단을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 유동적인 산업 현장에서의 신속하고 정확한 위험도 평가 수단을 제공하는 것이다.
상기한 과제를 해결하기 위해, 새로운 업체가 데이터베이스에 최초 등록되면 상기 업체 관련 안전 사고 관련 항목들을 입력받아 사고 데이터에 상기 안전 관리에 필요한 항목들을 반영함으로써 사고 발생을 예상하는 관리 시스템의 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 방법을 제공한다. 이 방법은 잠재적 화재 위험을 감지하는 단계, 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지 단계 및 상기 화재 위험이 감지되거나 상기 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성이 감지되면 미리 설정된 작업 구역의 위험도를 재설정하고 관리자에게 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 보고하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 산업 현장의 위험도를 평가하고 현장 단말이 수집한 데이터를 피드백 함으로써, 능동적이고 적극적으로 스마트한 안전 관리 및 예측이 가능하다. 이로써, 재해 발생 위험 예측 및 관리의 인력 부족에 따른 문제점이 해결됨으로써 사회 전반적인 산업 재해 발생이 감소되어 경제적인 손실을 방지할 수 있으며, 산업 재해 예방을 위해 요구되는 예산이 감소됨으로써 재해 예방을 위한 인프라가 널리 보급될 수 있어, 사회 전반적으로 건전한 산업 발전이 도모될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측하는 방법을 나타낸다.
도 2는 본 발명에 따른 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측하는 시스템을 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명의 일 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 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 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 발명을 상세히 설명하기에 앞서, 본 명세서에서 기재하는"재해"란, 산업 현장에서의 인위적 또는 자연적 원인에 의해 발생한 인명 또는 재산에 가해진 피해를 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측하는 방법을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 이 방법은 잠재적 화재 위험을 감지하는 단계; 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지 단계; 및 미리 설정된 작업 구역의 위험도를 재설정하고 관리자 및 작업자에게 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 알리는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
즉, 새로운 업체가 데이터베이스에 최초 등록되면 상기 업체 관련 안전 사고 관련 항목들을 입력하고 사고 데이터에 상기 안전 관리에 필요한 항목들을 반영함으로써 사고 발생 예상 항목 또는 안전 준수 관련 항목들을 도출해낸다. 관리 시스템은 해당 항목들을 기초로 담당자 또는 관리자의 단말에 전달하여 사고를 줄이도록 안전 관리하는 가이드라인을 전송한다.
먼저, 잠재적 화재 위험을 감지하는 단계는 데이터베이스에 미리 저장된 화재 사고 데이터를 기초로 설정된 화재 감지 기준값을 기초로 잠재적 화재 위험을 감지한다.
상기 화재 사고 데이터는 날짜, 시간, 온도, 습도, 작업 구역 번호, 작업 구역 관리자, 작업 구역 작업자에 대한 정보를 포함한다. 여기서, 날짜는 작업 구역의 계절을 반영하는 데이터이며, 시간은 작업자의 근무 시간 여부 또는 이동하는 사람이 많은지 여부를 반영하는 데이터이며, 작업 구역 번호는 해당 작업 구역에 대한 미리 설정한 위험도를 반영하는 데이터이다.
화재는 온도와 습도에 민감하므로, 온도가 높을수록 습도가 낮을수록 화재가 잘 발생한다. 따라서 화재 감지 기준값 대비 온도가 높을수록 습도가 낮을수록 화재가 발생할 가능성이 높은 것으로 판단하여 잠재적 화재 위험을 감지한다.
상기 작업 구역 관리자 및 작업 구역 작업자에 대한 정보는 각자의 직무에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어, 화재 가능성이 높은 물질을 다루는 직무인지 등에 대한 정보를 포함한다. 또는 화재 관련 교육을 이수하였는지에 대한 정보를 포함한다.
화재 감지 기준값과 무관하게, 작업자의 음성 데이터의 dB값이 높거나, 톤이 높거나, 미리 저장된 긴급 용어 중 적어도 하나를 관리자가 소정의 횟수만큼 반복적 말하는 경우 화재가 발생할 가능성이 높은 것으로 판단하여 잠재적 화재 위험을 감지한다. 이 경우, 해당 작업 구역의 위험도를 상향하고 화재 감지 기준값을 재설정한다.
즉, 데이터베이스에 작업자 또는 관리자의 음성의 dB값 및 톤에 대한 정보를 미리 저장하고, 평균값을 기준값으로 설정한다. 주기적으로 작업 구역을 모니터링 하여 새로운 톤을 가진 작업자 또는 관리자의 목소리가 지속적으로 저장될 경우 이를 관리자에게 전달하여 해당 구역의 작업자 또는 관리자인지 update할 수 있도록 가이드 한다.
작업자 또는 관리자의 음성 데이터가 기준값대비 소정의 dB만큼 크거나, 소정의 값만큼 톤이 높거나, 미리 저장된 긴급 용어 중 적어도 하나를 소정의 횟수만큼 반복적으로 수신하는 경우, 화재 감지 기준값과 상관없이 잠재적 화재 위험으로 감지한다. 실제가 화재가 발생하거나 발생할 가능성이 있은 경우, 관리자 또는 작업자는 해당 환경의 이상 여부를 직접 감지할 수 있으며, 이는 현존하는 센서로는 보완할 수 없는 작업자의 경험치에 의한 것이다. 이 경우 이상 상황에 근접하였음을 가장 잘 판단할 수 있는 것은 작업자들끼리 또는 관리자와 주고 받는 음성 데이터가 평소와 다른지 여부일 것이다.
관리 시스템은 잠재적 화재 위험을 감지하거나, 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지한 경우, 미리 설정된 작업 구역의 위험도를 재설정하고 관리자 및 작업자에게 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 알린다.
또한, 이러한 상황을 알림에도 불구하고 적절한 조치가 취해지지 않아 안전 감지 상황이 변화하지 않는 경우 해당 작업 구역 뿐만 아니라, 이를 소정의 반경 내의 모든 작업자에게 알리고, 이 알림을 적어도 하나의 작업자가 확인하고 피드백을 관리 시스템으로 전달하지 할 때까지 반복한다.
작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지 단계는 데이터베이스에 작업 기계에서 발생하는 소리 데이터를 수집하여 저장한다. 상기 소음 데이터에서 소정의 경계값 이상 크기 및 주파수가 다른 정보가 수집될 경우 작업 기계의 이상 동작이 발생할 가능성이 높다고 감지한다. 이 경우, 바로 화재 또는 안전 사고가 발생하는 것은 아니므로, 화재 감지 기준값에 이상 동작 발생 가능성 감지 값을 반영한다. 즉 화재 감지 기준값을 다소 낮춰서 좀 더 작업자 또는 관리자가 작업 기계 자체에 주의를 기울일 수 있도록 하는 것이며, 화재 가능성이 더 낮음에도 불구하고 작업 기계를 더 점검하도록 하여 해당 작업 구역의 위험도를 재설정한다.
산업 현장에서 발생할 수 있는 재해를 효과적으로 방지하고 인명 피해 및 재산 피해를 감소시킴으로써 경제적 손실을 방지할 뿐 아니라, 산업 재해 예방을 위해 요구되는 예산이 감소됨으로써 재해 예방을 위한 인프라가 널리 보급될 수 있어, 사회 전반적으로 건전한 산업 발전을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
도 2는 본 발명에 따른 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측하는 시스템을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 이 시스템은 관리를 수행하는 관리자 시스템, 작업자가 착용하거나 작업 구역별로 하나씩 설치되는 현장 단말, 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함한다.
먼저, 관리자 시스템은 잠재적 화재 위험을 감지한다.
또한, 관리자 시스템은 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지한다.
또한, 관리자 시스템은 미리 설정된 작업 구역의 위험도를 재설정한다. 즉, 수집한 데이터를 기초로 작업 구역의 위험도를 능동적으로 변경한다.
데이터 베이스는 새로운 업체가 최초 등록되면 상기 업체 관련 안전 사고 관련 항목들을 입력받는다.
관리자 시스템은 데이터베이스에 입력된 항목들을 기초로 사고 데이터에 상기 안전 관리에 필요한 항목들을 반영하고, 이를 기초로 사고 발생 예상 항목 또는 안전 준수 관련 항목들을 도출해낸다.
또한, 관리자 시스템은 해당 항목들을 기초로 담당자 또는 관리자의 현장 단말에 전달하여 사고를 줄이도록 안전 관리하는 가이드라인을 전송한다.
보다 자세하게는, 관리자 시스템이 잠재적 화재 위험을 감지하는 것은 데이터베이스에 미리 저장된 화재 사고 데이터를 기초로 설정된 화재 감지 기준값을 기초로 잠재적 화재 위험을 감지한다. 상기 화재 사고 데이터는 날짜, 시간, 온도, 습도, 작업 구역 번호, 작업 구역 관리자, 작업 구역 작업자에 대한 정보를 포함한다. 여기서, 날짜는 작업 구역의 계절을 반영하는 데이터이며, 시간은 작업자의 근무 시간 여부 또는 이동하는 사람이 많은지 여부를 반영하는 데이터이며, 작업 구역 번호는 해당 작업 구역에 대한 미리 설정한 위험도를 반영하는 데이터이다. 일 예로, 화재 감지 기준값 대비 온도가 높을수록 습도가 낮을수록 화재가 발생할 가능성이 높은 것으로 판단하여 잠재적 화재 위험을 감지한다. 한편, 상기 작업 구역 관리자 및 작업 구역 작업자에 대한 정보는 각자의 직무에 대한 정보를 포함한다. 예를 들어, 화재 가능성이 높은 물질을 다루는 직무인지 등에 대한 정보를 포함한다. 또는 화재 관련 교육을 이수하였는지에 대한 정보를 포함한다. 잠재적 화재 위험을 감지하는 단계는 상기 작업 구역 관리자 및 작업 구역 작업자가 화재 가능성이 높은 물질을 다루는 직무가 아니고, 화재 관련 교육을 이수하지 않은 경우에 상기 화재 감지 기준값을 낮추어 보다 화재 감지를 적극적으로 한다.
관리 시스템은 화재 감지 기준값과 무관하게, 작업자의 음성 데이터의 dB값이 높거나, 톤이 높거나, 미리 저장된 긴급 용어 중 적어도 하나를 관리자가 소정의 횟수만큼 반복적 말하는 경우 화재가 발생할 가능성이 높은 것으로 판단하여 잠재적 화재 위험을 감지한다. 이 경우, 해당 작업 구역의 위험도를 상향하고 화재 감지 기준값을 재설정한다.
관리 시스템은 데이터베이스에 작업자 또는 관리자의 음성의 dB값 및 톤에 대한 정보를 미리 저장하고, 평균값을 기준값으로 설정한다. 주기적으로 작업 구역을 모니터링 하여 새로운 톤을 가진 작업자 또는 관리자의 목소리가 지속적으로 저장될 경우 이를 관리자에게 전달하여 해당 구역의 작업자 또는 관리자인지 update할 수 있도록 가이드한다.
관리 시스템은 작업자 또는 관리자의 음성 데이터가 기준값대비 소정의 dB만큼 크거나, 소정의 값만큼 톤이 높거나, 미리 저장된 긴급 용어 중 적어도 하나를 소정의 횟수만큼 반복적으로 수신하는 경우, 화재 감지 기준값과 상관없이 잠재적 화재 위험으로 감지한다. 실제가 화재가 발생하거나 발생할 가능성이 있은 경우, 관리자 또는 작업자는 해당 환경의 이상 여부를 직접 감지할 수 있으며, 이는 현존하는 센서로는 보완할 수 없는 작업자의 경험치에 의한 것이다. 이 경우 이상 상황에 근접하였음을 가장 잘 판단할 수 있는 것은 작업자들끼리 또는 관리자와 주고 받는 음성 데이터가 평소와 다른지 여부일 것이다.
관리 시스템은 또한, 위에서 안전 감지를 수행하는 단계를 수행하였음에도 불구하고 안전 감지 상황이 변화하지 않는 경우 해당 작업 구역 뿐만 아니라, 이를 소정의 반경 내의 모든 작업자에게 알리고, 이 알림을 적어도 하나의 작업자가 확인하고 피드백을 관리 시스템으로 전달하지 할 때까지 반복한다.
관리 시스템은 데이터베이스에 작업 기계에서 발생하는 소리 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하고, 이를 기초로 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지한다. 상기 소음 데이터에서 소정의 경계값 이상 크기 및 주파수가 다른 정보가 수집될 경우 작업 기계의 이상 동작이 발생할 가능성이 높다고 감지한다. 이 경우, 바로 화재 또는 안전 사고가 발생하는 것은 아니므로, 화재 감지 기준값에 이상 동작 발생 가능성 감지 값을 반영한다. 즉 화재 감지 기준값을 다소 낮춰서 좀 더 작업자 또는 관리자가 작업 기계 자체에 주의를 기울일 수 있도록 하는 것이며, 화재 가능성이 더 낮음에도 불구하고 작업 기계를 더 점검하도록 하여 해당 작업 구역의 위험도를 재설정한다.
산업 현장에서 발생할 수 있는 재해를 효과적으로 방지하고 인명 피해 및 재산 피해를 감소시킴으로써 경제적 손실을 방지할 뿐 아니라, 산업 재해 예방을 위해 요구되는 예산이 감소됨으로써 재해 예방을 위한 인프라가 널리 보급될 수 있어, 사회 전반적으로 건전한 산업 발전을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
본 발명에 따른 일 예로, 미리 설정된 작업 구역의 위험도에 따라 각 산업 현장을 red zone(사고다발장소), yellow zone(사고발생가능장소), green zone(안전지역)으로 구분하여 표시함으로써 위험 현장을 쉽게 파악하도록 할 수 있으며, 각 작업 기계를 red work(사고다발작업), yellow work(사고발생가능작업), green work(안전작업)으로 구분하여 표시함으로써 위험 공정을 쉽게 파악하도록 할 수 있다.
본 발명에 따른 다른 예로, 작업 단말은 신규한 재해가 발생하는 경우 산업 현장의 환경 데이터를 수집하는 센서부를 더 포함할 수 있다. 여기서 센서부란 특정 센서로 한정되는 것이 아닌, 각 재해 원인에 대응되는 센서를 포함할 수 있다. 즉, 특정 위험 물질을 감지하는 센서, 지진을 감지하는 센서, 설비의 온도를 감지하는 센서와 같은 각 재해 원인에 대응되는 센서가 포함될 수 있다.
또한, 관리 시스템은 센서부에서 수집된 데이터에 기초하여 발생된 재해의 원인을 분석하여 새로운 재해 데이터를 생성하고, 데이터베이스에 생성된 재해 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라, 데이터베이스에 저장되는 재해 데이터의 숫자가 증가하고, 기계 학습을 통해 위험도 산출 기준 데이터를 갱신함으로써, 정확도가 더욱 향상될 수 있다. 나아가, 센서부를 통해 실시간으로 산업 현장을 분석함으로써 실시간 위험도 정보를 갱신할 수 있다. 상세하게, 관리 시스템은 센서부를 통해 수집된 데이터로부터 예상 재해 원인에 대한 정보를 갱신 받고, 상술한 위험도 산출 기준 데이터를 통해 실시간으로 위험도 정보를 갱신한다.
본 발명에 따라, 실제 발생되는 재해 데이터에 기반하여 산업 현장의 위험도가 자동으로 평가됨으로써, 전문 기관 또는 전문가에 의해 종래의 이론적 정보에 기반한 위험도 평가에서 누락되거나 예측되지 않는 재해 발생 위험도가 산출될 수 있다.
또한, 재해 발생 위험 예측 및 관리의 인력 부족에 따른 문제점이 해결됨으로써 사회 전반적인 산업 재해 발생이 감소되어 경제적인 손실을 방지할 수 있으며, 산업 재해 예방을 위해 요구되는 예산이 감소됨으로써 재해 예방을 위한 인프라가 널리 보급될 수 있어, 사회 전반적으로 건전한 산업 발전이 도모될 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적으로 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 상기의 특허청구 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서, 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로, 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims (5)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 새로운 업체가 데이터베이스에 최초 등록되면 상기 업체 관련 안전 사고 관련 항목들을 입력받아 사고 데이터에 상기 안전 사고 관련 항목들을 반영함으로써 사고 발생을 예상하는 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 시스템은,
    잠재적 화재 위험을 감지하고, 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지하고, 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 관리자의 현장 단말에 전달하여 보고하는 관리시스템;
    미리 저장된 날짜, 시간, 온도, 습도, 작업 구역 번호, 작업 구역 관리자, 작업 구역 작업자에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스;
    작업 구역의 작업 기계에서 발생하는 소리 데이터, 그리고 온도, 습도 데이터를 수집하는 현장 단말;을 더 포함하고,
    상기 관리시스템은 상기 데이터베이스에 저장된 화재 사고 데이터를 기초로 설정된 화재 감지 기준값에 기초하여 잠재적 화재 위험을 감지하는 것을 특징으로 하며,
    상기 관리시스템은 관리자에게 안전 이상 또는 안전 사고 위험 상황을 보고함에도 불구하고 상기 관리 시스템의 안전 감지 상황이 변화하지 않는 경우, 상기 작업 구역 외 소정의 반경 내의 모든 작업자 및 관리자에게 안전 이상 상황을 알림을 전송하고, 상기 알림을 적어도 하나의 작업자 또는 관리자가 확인하고 상기 관리 시스템으로 피드백을 전달하지 할 때까지 반복하는 것을 특징으로 하고,
    상기 작업 구역 관리자 및 작업 구역 작업자에 대한 정보는 화재 가능성이 높은 물질을 다루는 직무인지에 대한 정보 및 화재 관련 교육을 이수하였는지에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하며,
    상기 관리시스템은,
    상기 작업 구역 관리자 및 작업 구역 작업자가 화재 가능성이 높은 물질을 다루는 직무가 아니고, 화재 관련 교육을 이수하지 않은 경우에 상기 화재 감지 기준값을 낮추고,
    상기 데이터베이스는 상기 현장 단말에서 수집한 소리 데이터를 저장하고,
    상기 관리시스템은,
    상기 소리 데이터에 기초하여 작업자 또는 관리자의 음성의 dB값 및 톤의 평균값을 기준값으로 설정하여 상기 데이터베이스에 저장하며,
    상기 관리시스템은,
    상기 현장 단말에서 수집한 작업자 또는 관리자의 음성의 dB값 및 톤이 상기 기준값대비 소정의 값만큼 높거나, 미리 저장된 긴급 용어 중 적어도 하나를 소정의 횟수만큼 반복적으로 수신하는 경우, 잠재적 화재 위험으로 감지하며,
    상기 데이터베이스에 미리 수집되어 저장된 작업 기계에서 발생하는 소리 데이터 대비 소정의 경계값 이상 크기 및 주파수가 다른 소리 데이터가 수집될 경우, 상기 관리 시스템은 상기 작업 기계의 이상 동작 발생 가능성을 감지하고,
    상기 현장 단말은,
    신규한 재해가 발생하는 경우 산업 현장의 환경 데이터를 수집하는 센서부를 더 포함하고,
    상기 센서부는,
    특정 위험 물질을 감지하는 센서, 지진을 감지하는 센서, 설비의 온도를 감지하는 센서와 같은 각 재해 원인에 대응되는 센서를 포함하며,
    상기 관리시스템은,
    상기 센서부에서 수집된 데이터에 기초하여 발생된 재해의 원인을 분석하여 새로운 재해 데이터를 생성하고, 생성된 상기 재해 데이터를 상기 데이터베이스에 저장하고,
    상기 관리시스템은,
    상기 데이터베이스에 저장된 재해 데이터에 기초하여 기계 학습을 통해 위험도 산출 기준 데이터를 갱신하며,
    상기 관리시스템은,
    상기 센서부를 통해 수집된 데이터로부터 예상 재해 원인에 대한 정보를 갱신 받고, 상기 위험도 산출 기준 데이터를 통해 실시간으로 위험도 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 스마트 안전 관리 및 안전 사고 예측 시스템.
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