KR20200093923A - 위험물 예측 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 위험물 예측 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 위험물의 스펙 정보, 이력 정보 및 검사 절차 중 적어도 하나를 저장한 위험물 정보 DB와, 화학 물질 별로 환경 변수에 대응된 안전사고 사례를 저장한 안전사고사례 DB와, 환경 감시 인자를 센싱하는 IoT 센서들로부터 계측 데이터들을 각각 수집하는 데이터 수집부, 위험물을 스캔한 스캔 정보를 기초로 화학 물질 정보를 검색하는 검색부, 상기 검색된 화학 물질과 대응된 안전사고 사례 및 위험물 정보를 DB로부터 긱긱 추천하여 제공하는 추천부, 및 상기 계측 데이터들을 기 설정된 예측 알고리즘을 통해 분석하고 안전사고 예측 알람을 제공하는 예측부를 포함하는 위험물 예측 시스템을 제공한다.
본 발명에 의하면, 위험물에 대응되는 안전사고 사례를 DB로부터 검색하여 추천 제공할 수 있음은 물론, 센서의 계측 데이터를 분석하여 위험물 안전사고 예측 알림을 제공함으로써 위험물을 체계적으로 관리할 수 있고 안전 사고를 크게 줄일 수 있는 이점이 있다.
본 발명에 의하면, 위험물에 대응되는 안전사고 사례를 DB로부터 검색하여 추천 제공할 수 있음은 물론, 센서의 계측 데이터를 분석하여 위험물 안전사고 예측 알림을 제공함으로써 위험물을 체계적으로 관리할 수 있고 안전 사고를 크게 줄일 수 있는 이점이 있다.
Description
본 발명은 위험물 예측 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 위험물을 체계적으로 관리하고 위험물 관련 안전사고를 사전에 예측하여 알릴 수 있는 위험물 예측 시스템에 관한 것이다.
위험물 관리 및 예측 시스템은 각종 산업 현장에서 위험물 관리, 안전사고 예방, 자산 보호, 인적 및 물적 피해 최소화 등을 위해 매우 중요하다.
특히 화학 물질의 경우 환경 오염은 물론 대형 사고를 유발할 가능성이 높기 때문에 안전 관리 및 감시가 필수적이다. 이에 따라 화학 물질을 다루는 산업 현장이나 관련 기업에서는 위험물 관련 안전사고를 예방하거나 사고 위험을 사전에 예측하여 알릴 수 있는 시스템이 요구된다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 한국등록특허 제1600594호(2016.03.08 공고)에 개시되어 있다.
본 발명은 위험물을 체계적으로 관리할 수 있고 위험물 관련 안전사고를 예측하여 알릴 수 있는 위험물 예측 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은, 위험물의 스펙 정보, 이력 정보 및 검사 절차 중 적어도 하나를 저장한 위험물 정보 DB와, 화학 물질 별로 환경 변수에 대응된 안전사고 사례를 저장한 안전사고사례 DB와, 환경 감시 인자를 센싱하는 IoT 센서들로부터 계측 데이터들을 각각 수집하는 데이터 수집부, 위험물을 스캔한 스캔 정보를 기초로 화학 물질 정보를 검색하는 검색부, 상기 검색된 화학 물질에 대응하는 안전사고 사례를 추천 제공하고 위험물 정보를 제공하는 추천부, 및 상기 계측 데이터들을 기 설정된 예측 알고리즘을 통해 분석하고 안전사고 예측 알람을 제공하는 예측부를 포함하는 위험물 예측 시스템을 제공한다.
또한, 상기 계측 데이터들은, 온도, 압력, 습도 및 농도 중 복수의 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 안전사고 사례 DB는, 상기 화학 물질 별로 상기 환경 변수의 사고 발생 상한 및 하한 데이터 또는 실시간 저장되는 평균치를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 위험물 예측 시스템에 따르면, 위험물에 대응되는 안전사고 사례를 DB로부터 검색하여 추천 제공할 수 있음은 물론, 센서의 계측 데이터를 분석하여 위험물 안전사고 예측 알림을 제공함으로써 위험물을 체계적으로 관리할 수 있고 안전 사고를 크게 줄일 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 위험물 안전 관리 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 시스템을 더욱 구체적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 프로세스를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템의 적용 예시를 설명한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 위험물 안전 관리 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 시스템을 더욱 구체적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 프로세스를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템의 적용 예시를 설명한 도면이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 위험물 안전 관리 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1에 나타낸 것과 같이, 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템은 복수의 IoT 센서(100) 및 위험물 안전 관리 서버(200)를 포함한다.
위험물 안전 관리 서버(200)는 각각의 IoT 센서(100)들과 네트워크 연결되어 상호 통신하며, 현장 등에 설치된 IoT 센서(100)들로부터 수집되는 계측 데이터를 기초로 위험물 안전사고 예측 및 알림을 수행한다.
IoT 센서(100)는 환경 감지 인자를 센싱하여 실시간 계측 데이터를 전송한다. IoT 센서는 사물 인터넷(IoT)을 가능하게 하며, 온도, 압력, 습도 및 농도 등의 데이터 계측이 가능한 기 공지된 다양한 종류의 센서류를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 위험물 안전 관리 서버(200)는 위험물 정보 DB(210), 안전사고사례 DB(220), 데이터 수집부(230), 검색부(240), 추천부(250), 예측부(260)를 포함한다.
위험물 정보 DB(210)는 위험물의 스펙 정보, 이력 정보 및 검사 절차 중 적어도 하나를 저장한다. 위험물 정보 DB(210)는 위험물 관련 법령, 스펙 등을 자동 업데이트할 수 있다.
안전사고사례 DB(220)는 화학 물질 별로 환경 변수에 대응된 안전사고 사례를 저장한다. 이때, 화학 물질 별로 환경 변수의 사고 발생 상한 데이터 및 하한 데이터 또는 실시간 저장되는 평균치를 제공할 수 있다. 화학 물질 별로 위험 또는 사고 요인이 되는 환경 변수의 종류, 조건 등이 상이하므로 안전사고 사례는 환경 Factor를 포함한다.
데이터 수집부(230)는 IoT 센서(100)들로부터 계측 데이터들을 수집한다.
검색부(240)는 위험물을 스캔한 스캔 정보를 기초로 화학 물질 정보를 검색한다. 즉, 검색부(240)는 스캔한 정보에 대응된 화학 물질을 검색한다.
추천부(250)는 검색된 화학 물질과 대응된 안전사고 사례 및 위험물 정보를 각 DB(210,220)로부터 추천하여 제공한다.
예측부(260)는 센서로부터 수집된 계측 데이터들을 기 설정된 안전사고 예측 알고리즘을 통해 분석하고 안전사고 예측 알림을 제공한다. 이때, 센서의 계측 정보를 회귀 분석을 이용하여 분석할 수 있으며, 위험물 안전사고 예측 알람을 사용자 단말이나 경보 장치 등으로 출력할 수 있다.
도 3은 도 1의 시스템을 더욱 구체적으로 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 위험물 안전 관리 서버는 위험물 정보 DB와 안전사고사례 DB와 연동하여 위험물 정보 및 안전사고 사례를 추천하여 제공하며, 각 센서로부터 수집되는 계측 데이터를 안전사고 예측 알고리즘을 통해 분석하여 사고 예측 알람을 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 프로세스를 설명하는 도면이다. 도 4에 도시된 것과 같이, 위험물 예측 시스템은 IoT 센서들로부터 온도, 압력, 습도, 농도 등의 IoT 센서 정보를 수집하며, 위험물 정보 DB 및 안전사고 사례 DB를 활용한다.
검사원이 위험물에 대한 바코드를 스캔하면, 스캔된 화학물질 정보를 검색한다. 또한 화학 물질과 대응된 안전사고 유형을 키워드 유사도를 기반으로 검색하여 유사 안전사고 사례를 추천하고 위험물 관련 정보를 제공한다. 이때 산업 특화 안전사고 교육을 추천할 수 있다. 그리고, 현재 IoT 센서들의 계측 정보를 회귀 분석을 이용하여 분석하여 위험물 안전사고 예측 알람을 제공한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 위험물 예측 시스템의 적용 예시를 설명한 도면이다. 도 5에 나타낸 것과 같이, 본 발명의 시스템은 국내 석유/화학 기업, 제조업 기업 등을 대상으로 위험물 정보, 안전사고 사례 등을 수집하고 안전사고 유사도 분석에 기반하여 정보를 추천하여 제공할 수 있다. 또한, 기업 별로 안전사고 사례를 추천하여 기업 특화 안전사례 교육을 제공할 수 있으며 위험 사항 예측 및 알람을 제공할 수 있다.
이상과 같은 본 발명에 따른 위험물 에측 시스템에 따르면, 위험물에 대응되는 안전사고 사례를 DB로부터 검색하여 추천 제공할 수 있음은 물론, 센서의 계측 데이터를 분석하여 위험물 안전사고 예측 알림을 제공함으로써 위험물을 체계적으로 관리할 수 있고 안전 사고를 크게 줄일 수 있는 이점이 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 센서
200: 위험물 안전 관리 서버
210: 위험물정보 DB 220: 안전사고사례 DB
230: 데이터 수집부 240: 검색부
250: 추천부 260: 예측부
210: 위험물정보 DB 220: 안전사고사례 DB
230: 데이터 수집부 240: 검색부
250: 추천부 260: 예측부
Claims (3)
- 위험물의 스펙 정보, 이력 정보 및 검사 절차 중 적어도 하나를 저장한 위험물 정보 DB;
화학 물질 별로 환경 변수에 대응된 안전사고 사례를 저장한 안전사고사례 DB;
환경 감시 인자를 센싱하는 IoT 센서들로부터 계측 데이터들을 각각 수집하는 데이터 수집부;
위험물을 스캔한 스캔 정보를 기초로 화학 물질 정보를 검색하는 검색부;
상기 검색된 화학 물질에 대응하는 안전사고 사례를 추천 제공하고 위험물 정보를 제공하는 추천부; 및
상기 계측 데이터들을 기 설정된 예측 알고리즘을 통해 분석하고 안전사고 예측 알람을 제공하는 예측부를 포함하는 위험물 예측 시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 계측 데이터들은,
온도, 압력, 습도 및 농도 중 복수의 데이터를 포함하는 위험물 예측 시스템. - 청구항 1에 있어서,
상기 안전사고 사례 DB는,
상기 화학 물질 별로 상기 환경 변수의 사고 발생 상한 및 하한 데이터 또는 실시간 저장되는 평균치를 제공하는 위험물 예측 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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KR1020190011249A KR20200093923A (ko) | 2019-01-29 | 2019-01-29 | 위험물 예측 시스템 |
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KR1020190011249A KR20200093923A (ko) | 2019-01-29 | 2019-01-29 | 위험물 예측 시스템 |
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KR20200093923A true KR20200093923A (ko) | 2020-08-06 |
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KR1020190011249A KR20200093923A (ko) | 2019-01-29 | 2019-01-29 | 위험물 예측 시스템 |
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KR (1) | KR20200093923A (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220023530A (ko) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 주식회사 헤르스 | 화학물질의 지능형 어시스턴트 시스템 |
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2019
- 2019-01-29 KR KR1020190011249A patent/KR20200093923A/ko unknown
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KR20220023530A (ko) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 주식회사 헤르스 | 화학물질의 지능형 어시스턴트 시스템 |
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