KR20230106025A - On-site safety management method and system using the Internet of Things - Google Patents

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KR20230106025A KR1020220001774A KR20220001774A KR20230106025A KR 20230106025 A KR20230106025 A KR 20230106025A KR 1020220001774 A KR1020220001774 A KR 1020220001774A KR 20220001774 A KR20220001774 A KR 20220001774A KR 20230106025 A KR20230106025 A KR 20230106025A
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Abstract

본 발명의 실시예는 현장 구조물의 물리적 변화량을 IoT 센서를 통해 계측 후 위험도를 분석하여 현장의 안전 상태를 평가한 후 현장에 이를 표시하여 안전사고를 예방할 수 있는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템을 개시한다.
개시된 현장 안전관리 시스템은 작업 현장의 구조물에 설치된 복수의 IoT 센서모듈과, 작업 현장에 설치되어 작업자에게 현장의 위험도를 표시해주는 복수의 IoT 표시모듈과, 복수의 IoT 센서모듈로부터 측정 데이터를 수신하여 현장의 위험도를 판단하여 상기 IoT 표시모듈로 위험도 표시명령을 전달하며 현장 데이터를 응용 서버측으로 전송하는 데이터로거와, 싱기 데이터로거로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 현장관리 응용 서버를 포함한다.An embodiment of the present invention measures the amount of physical change of a site structure through an IoT sensor, analyzes the risk level, evaluates the safety state of the site, and displays it on the site to prevent safety accidents using the Internet of Things safety management method and start the system
The disclosed site safety management system receives measurement data from a plurality of IoT sensor modules installed in structures at the work site, a plurality of IoT display modules installed at the work site to display the degree of risk of the site to workers, and a plurality of IoT sensor modules. The data logger that determines the risk level of the site, transmits the risk level display command to the IoT display module, and transmits the field data to the application server side, and analyzes the risk level of each site by comprehensively analyzing the data of each site transmitted from the Singgi data logger It includes the field management application server.

Description

사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템{On-site safety management method and system using the Internet of Things}On-site safety management method and system using the Internet of Things

본 발명은 토목공사나 구조물 건축 현장 등의 안전 관리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 현장 구조물의 물리적 변화량을 IoT 센서를 통해 계측 후 위험도를 분석하여 현장의 안전 상태를 평가한 후 현장에 이를 표시하여 안전사고를 예방할 수 있는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a safety management method and system for civil engineering works or structure construction sites. It relates to a field safety management method and system using the Internet of Things that can prevent safety accidents by displaying them.

일반적으로, 건설현장은 일정 공간에서 주요 작업이 이루어지는 다른 작업 현장과는 달리 광활한 외부 공간과, 고소에서의 작업, 맨홀과 같은 폐쇄 공간 등 다양한 공간과 환경 조건으로 인하여 안전 관리가 어렵고, 다수의 근로자와 건설기계가 다양한 종류의 작업을 복합적으로 진행하므로 소음이나 분진 등으로 안전 관리가 어려운 문제점이 있다.In general, construction sites are difficult to manage safety due to various spaces and environmental conditions, such as vast external spaces, work at heights, and closed spaces such as manholes, unlike other work sites where major work is performed in a certain space. Since various types of work are performed in a complex manner, safety management is difficult due to noise or dust.

더욱이, 건설업 종사자들의 상당수가 고령화되었고 다수의 일용직과 외국인 근로자가 종사하고 있으며, 건설 계약의 구조상 복잡한 하청 인프라로 인하여 소수의 관리인력이 다수의 작업자의 업무 및 위험 상황을 모두 관리할 수 없고, 메뉴얼 기반으로 안전 작업 및 품질 작업 여부를 확인하기도 어려운 실정이다.Moreover, a significant number of workers in the construction industry are aging and a large number of day laborers and foreign workers are engaged, and due to the complex subcontracting infrastructure in the structure of construction contracts, a small number of management personnel cannot manage all of the work and risk situations of many workers, and manual Based on this, it is difficult to check whether safety work and quality work are performed.

한편, 제4차 산업혁명 사회에서는 사물인터넷(IoT)을 포함한 첨단 과학기술이 재난이나 안전 분야의 현안을 해결하기 위한 대안으로 떠오르면서 건설 현장에서도 전통적인 건설/토목 기술에 Building Information Modeling(BIM), IoT, 빅데이터, 드론, 로봇 등 스마트 기술을 융합하여 산업재해에 의한 인명사고를 예방하고 생산성을 향상시키기 위한 노력이 활발히 진행되고 있다.On the other hand, in the 4th Industrial Revolution society, as cutting-edge science and technology, including the Internet of Things (IoT), emerges as an alternative to solving pending issues in the field of disaster or safety, Building Information Modeling (BIM), Building Information Modeling (BIM), Efforts are being actively made to prevent human accidents and improve productivity by converging smart technologies such as IoT, big data, drones, and robots.

예컨대, 대한민국특허청 등록특허공보에 등록번호 제10-2042616호로 공고된 "IoT 기반 도심지 건설현장 상시 안전 관리 시스템"은 도심지 건설현장 내 구조물 및 주변 인접구조물 상에 설치되고 구조물의 붕괴 이상 정보를 계측하는 IoT센서부와, 도심지 건설현장 내 구조물 및 주변 인접구조물에 대응하여 설치하고, IoT센서부의 계측데이터 결과값에 따라 잠재적 위험을 표시하되 근로자 및 주민이 구조물 붕괴의 위험상황을 인지할 수 있게 위험도를 단계별로 표시하는 OSV감시부와, IoT센서부의 계측데이터 및 구조물 안정성 평가에 대한 결과값을 제공하되 상기 IoT센서부의 계측데이터 및 구조물 안정성 평가에 대한 결과값을 분석하여 붕괴상황을 전파할 수 있게 시나리오 데이터를 구축하는 안전관리서버부를 포함하여 도심지 건설현장 및 현장주변에서 안전 상태를 공유하여 생명과 재산을 효율적으로 보호하는 것이다.For example, the "IoT-based urban construction site constant safety management system" announced as Registration No. 10-2042616 in the Registered Patent Publication of the Korean Intellectual Property Office is installed on a structure in an urban construction site and adjacent structures around it and measures information on collapse abnormalities of the structure. It is installed in response to the IoT sensor unit, structures in the downtown construction site and neighboring structures, and displays potential risks according to the measurement data result of the IoT sensor unit, but the risk level is set so that workers and residents can recognize the risk of collapse of the structure. The OSV monitoring unit, which is displayed in stages, and the IoT sensor unit measurement data and structure stability evaluation result values are provided, but the IoT sensor unit measurement data and structure stability evaluation result value are analyzed to propagate the collapse situation. It is to efficiently protect life and property by sharing the safety status at and around the construction site in the downtown area, including the safety management server that builds data.

또한 등록번호 제10-1916411호로 공고된 "산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템 및 방법"은 공사 현장의 환경 변화를 통해 사고 원인 정보를 감지하는 복수의 사물인터넷 센서를 포함하는 센싱장치와, 센싱장치로부터 사고 원인 정보를 수집하고, 사고 원인 정보를 사고 예측장치로 전송하는 게이트웨이, 및 사고 원인 정보 및 사고 유형 정보를 이용한 연관 분석 알고리즘에 기초하여 사고 예측 모델을 구축하는 사고 예측장치를 포함하는 것이다.In addition, "Accident Prediction System and Method for Construction Site Safety Based on Industrial Internet of Things" announced as Registration No. 10-1916411 is a sensing system that includes a plurality of IoT sensors that detect accident cause information through environmental changes at the construction site. A device, a gateway that collects accident cause information from a sensing device and transmits the accident cause information to an accident prediction device, and an accident prediction device that builds an accident prediction model based on a correlation analysis algorithm using accident cause information and accident type information. is to include

종래의 사물인터넷을 이용한 건설현장 안전 관리 기술들은 도심지 건설현장에 적합토록 그 적용범위가 한정되거나 복잡한 예측 알고리즘에 의해 실제 구현에 비용이 증가하는 문제점이 있고, 변위센서에 직접 위험도를 표시하는 방식은 표시위치가 제한되고 휘도가 낮아 위험도를 작업자가 인지하기 어려운 문제점이 있다. Conventional construction site safety management technologies using the Internet of Things have problems in that the scope of application is limited to be suitable for urban construction sites or that costs increase in actual implementation due to complex prediction algorithms. There is a problem in that the display position is limited and the luminance is low, making it difficult for workers to recognize the level of danger.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 구조물의 물리량을 측정하는 센서와 위험도를 표시하는 표시모듈을 분리하여 작업자가 인식하기 쉬운 위치에 표시모듈을 설치하여 안전사고를 효과적으로 예방할 수 있는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.The present invention has been proposed to solve the above problems, and an object of the present invention is to separate a sensor for measuring the physical quantity of a structure and a display module for displaying the degree of danger, and to install the display module at a location that is easy for workers to recognize to ensure safety. It is to provide a field safety management method and system using the Internet of Things that can effectively prevent accidents.

본 발명의 다른 목적은 비면허대역의 LoRa 네트워크를 채택하여 저비용으로 다양한 작업 현장에 적용할 수 있고, 현장에서 위험도를 1차 평가하여 바로 표시함과 아울러 응용 서버에서 누적된 데이터의 변화량으로 위험도를 정밀하게 2차 평가하여 위험도 평가의 정확도를 높일 수 있는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to adopt a LoRa network of unlicensed band and apply it to various work sites at low cost, firstly evaluate the risk level at the site and display it immediately, and precisely measure the risk level with the amount of change in data accumulated in the application server. It is to provide a field safety management method and system using the Internet of Things that can increase the accuracy of risk assessment through secondary evaluation.

본 발명의 또다른 목적은 터널 공사나 흙막이 공사와 같은 다양한 공사 현장에서 각종 측정계의 측정 데이터를 수집 및 분석하여 현장에서 측정 계측기별로 위험도를 표시할 수 있는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a site safety management method and system using the Internet of Things that can collect and analyze measurement data of various measuring systems at various construction sites such as tunnel construction or earth retaining work and display the risk level for each measuring instrument at the site. is to provide

본 발명의 실시예는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템을 개시한다.An embodiment of the present invention discloses a field safety management system using the Internet of Things.

개시된 현장 안전관리 시스템은 작업 현장의 구조물에 설치된 복수의 IoT 센서모듈과, 작업 현장에 설치되어 작업자에게 현장의 위험도를 표시해주는 복수의 IoT 표시모듈과, 복수의 IoT 센서모듈로부터 측정 데이터를 수신하여 현장의 위험도를 판단하여 상기 IoT 표시모듈로 위험도 표시명령을 전달하며 현장 데이터를 응용 서버측으로 전송하는 데이터로거와, 싱기 데이터로거로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 현장관리 응용 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.The disclosed site safety management system receives measurement data from a plurality of IoT sensor modules installed in structures at the work site, a plurality of IoT display modules installed at the work site to display the degree of risk of the site to workers, and a plurality of IoT sensor modules. The data logger that determines the risk level of the site, transmits the risk level display command to the IoT display module, and transmits the field data to the application server side, and analyzes the risk level of each site by comprehensively analyzing the data of each site transmitted from the Singgi data logger It is characterized by including a field management application server.

상기 현장 관리 시스템은 복수의 현장으로부터 전송된 데이터를 분석하여 복수 현장의 위험도를 각각 표시해주는 종합 상황판을 더 포함하고, 상기 현장관리 응용 서버는 각 현장의 데이터로거로부터 수집된 각 현장 데이터를 각각 분석하여 현장별 위험도를 상기 종합 상황판에 제공함과 아울러 등록된 관리자나 작업자의 이동단말기로 전송해주는 것을 특징으로 한다.The field management system further includes a comprehensive dashboard displaying risk levels of the multiple sites by analyzing data transmitted from multiple sites, and the site management application server analyzes each field data collected from data loggers at each site. It is characterized in that the site-specific risk level is provided to the comprehensive situation board and transmitted to the mobile terminal of the registered manager or operator.

상기 IoT 센서모듈은 구조물의 계측점에 장착되어 구조물의 물리량을 전기적인 신호로 감지하기 위한 변위센서와, 상기 변위센서의 아날로그 측정값을 입력받아 디지털로 변환하거나 디지털 측정 데이터를 입력받아 전처리 후 소정의 측정 데이터 패킷으로 조립하여 출력하는 마이컴과, 상기 마이컴으로부터 입력된 측정 데이터 패킷을 LoRa 프로토콜에 따라 LoRa 네트워크를 통해 상기 데이터로거로 전송하는 LoRa 모듈을 포함하는 것이다.The IoT sensor module is a displacement sensor mounted at a measurement point of a structure to detect the physical quantity of the structure as an electrical signal, and converts the analog measurement value of the displacement sensor into digital or receives digital measurement data and preprocesses it to obtain a predetermined value. It includes a microcomputer that assembles and outputs measurement data packets, and a LoRa module that transmits the measurement data packets input from the microcomputer to the data logger through the LoRa network according to the LoRa protocol.

상기 데이터로거는 상기 IoT 센서모듈이나 상기 IoT 표시모듈과 LoRa 네트워크를 통해 LoRa 프로토콜에 따라 통신하여 측정 데이터 패킷을 수신하거나 위험도 표시명령 데이터 패킷을 송신하는 LoRa 모듈과, 상기 LoRa 모듈을 통해 수신된 측정 데이터 패킷을 분석하여 해당 센서의 측정값을 저장하고 소정의 위험도 분석 알고리즘에 따라 해당 센서가 장착된 구조물의 위험도를 판단하여 위험도 표시명령 데이터 패킷을 형성하며 LoRa 프로토콜의 데이터를 IP 프로토콜의 데이터로 프로토콜 변환하는 마이컴과, 상기 마이컴으로부터 프로토콜 변환된의 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 이더넷 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 이더넷 모듈이나 상기 마이컴으로부터 프로토콜 변환된 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 WiFi 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 WiFi 모듈로 구성된다.The data logger communicates with the IoT sensor module or the IoT display module according to the LoRa protocol through a LoRa network to receive a measurement data packet or transmit a risk level display command data packet, and a LoRa module that transmits a risk level display command data packet, and the measurement received through the LoRa module It analyzes the data packet and stores the measurement value of the corresponding sensor, determines the risk level of the structure equipped with the corresponding sensor according to a predetermined risk analysis algorithm, forms a risk level display command data packet, and converts LoRa protocol data into IP protocol data A microcomputer that converts, and an Ethernet module that receives data packets of protocol-converted IP format from the microcomputer and transmits them to the application server according to the Ethernet protocol, or receives data packets of protocol-converted IP format from the microcomputer and receives data packets of protocol-converted IP format according to the WiFi protocol It consists of a WiFi module that transmits to the application server side.

상기 IoT 표시모듈은 LoRa 네트워크를 통해 위험도 표시명령 데이터 패킷을 수신하는 LoRa 모듈과, 점등되면 적색으로 '경보'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 적색 LED와, 점등되면 황색으로 '주의'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 황색 LED와, 점등되면 녹색으로 '정상' 상태를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 녹색 LED와, 위험도 표시명령 데이터 패킷을 해석하여 '경보' 표시명령이면 상기 적색 LED를 점등시키고 '주의' 표시명령이면 상기 황색 LED를 점등시키며, '정상' 표시명령이면 상기 녹색 LED를 점등시키는 마이컴으로 구성된다.The IoT display module includes a LoRa module for receiving a risk level display command data packet through the LoRa network, at least one red LED for displaying 'alarm' in red when lit, and a yellow LED for displaying 'caution' when lit. At least one yellow LED, and at least one green LED for displaying a 'normal' status in green when turned on, and interpreting the risk level display command data packet to turn on the red LED and display 'Caution' if it is an 'alarm' display command It consists of a microcomputer that turns on the yellow LED if it is a command and turns on the green LED if it is a 'normal' display command.

본 발명의 다른 실시예는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템을 개시한다.Another embodiment of the present invention discloses a field safety management system using the Internet of Things.

다른 실시예의 시스템은 공사 현장에 설치된 지중변위 측정계와, 공사 현장에 설치된 숏크리트 응력 측정계와, 공사 현장에 설치된 락볼트 축력 측정계와, 공사 현장의 입구에 설치되어 상기 지중변위 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 지중변위 표시기와, 공사 현장의 입구에 설치되어 상기 숏크리트 응력 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 숏크리트 응력 표시기와, 공사 현장의 입구에 설치되어 상기 락볼트 축력 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 락볼트 축력 표시기와, 상기 지중변위 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 지중변위에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 지중변위 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 상기 숏크리트 응력 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 숏크리트 응력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 숏크리트 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키며, 상기 락볼트 축력 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 락볼트 축력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 락볼트 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 현장의 측정 데이터를 게이트웨이로 전송하는 데이터로거와, 상기 데이터로거로부터 수신된 측정 데이터를 응용 서버측으로 전송하기 위한 게이트웨이와, 싱기 게이트웨이로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 현장관리 응용 서버를 포함한다.The system of another embodiment includes an underground displacement measuring system installed at the construction site, a shotcrete stress measuring system installed at the construction site, a rock bolt axial force measuring system installed at the construction site, and a risk level according to the measured values of the underground displacement measuring system installed at the entrance of the construction site A ground displacement indicator for displaying by green, yellow, and red LED lighting or flashing, and a risk level according to the measured value of the shotcrete stress measuring system installed at the entrance of the construction site by green, yellow, and red LED lighting or flashing. A shotcrete stress indicator, a rock bolt axial force indicator installed at the entrance of a construction site and displaying the degree of risk according to the measured value of the rock bolt axial force measuring system by lighting or flashing green, yellow, and red LEDs, and measurement data from the underground displacement measuring system After receiving and comparing the measured value and the reference value to determine the risk level of the site due to the ground displacement, driving the LED of the corresponding color of the ground displacement indicator, receiving the measurement data from the shotcrete stress measuring system and comparing the measured value and the reference value After determining the risk level of the site due to the shotcrete stress, driving the LED of the corresponding color of the shotcrete indicator, receiving the measurement data from the rock bolt axial force measuring system and comparing the measured value and the reference value to determine the risk level of the site due to the rock bolt axial force Afterwards, a data logger driving the LED of the corresponding color of the rock bolt indicator and transmitting the measurement data from the field to the gateway, a gateway for transmitting the measurement data received from the data logger to the application server side, and a data logger transmitted from the singi gateway It includes a site management application server that comprehensively analyzes the data of each site and analyzes the risk level of each site.

상기 지중변위 표시기의 LED들과, 상기 숏크리트 표시기의 LED들 및 상기 락볼트 표시기의 LED들은 소정의 문자 형상으로 배치되는 것이다.The LEDs of the ground displacement indicator, the LEDs of the shotcrete indicator, and the LEDs of the rock bolt indicator are arranged in a predetermined character shape.

본 발명의 또 다른 실시예는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법을 개시한다.Another embodiment of the present invention discloses a field safety management method using the Internet of Things.

상기 개시된 현장 안전 관리 방법은, IoT 센서모듈과 데이터로거 사이에는 클래스 A로 운영되는 LoRa 네트워크를 구성하고, IoT 표시모듈과 데이터로거 사이에는 클래스 C로 운영되는 LoRa 네트워크를 구성하는 단계와, 상기 IoT 센서모듈이 구조물의 물리량을 측정하여 측정 데이터를 LoRa 네트워크를 통해 상기 데이터로거로 전송하는 단계와, 상기 데이터로거가 상기 IoT 센서모듈로부터 수신된 측정 데이터를 분석하여 해당 구조물의 위험도를 1차 분석한 후 '정상', '주의', '경보'로 위험도를 평가하는 단계와, 상기 데이터로거가 1차 위험도 평가결과에 따라 '경보' 표시명령, '주의' 표시명령, 혹은 '정상' 표시명령을 생성하여 해당 IoT 표시모듈로 전송하는 단계와, 상기 IoT 표시모듈이 수신된 위험도 표시명령에 따라 해당 색상의 LED를 점등시키는 단계와, 응용 서버가 일정 주기별로 각 현장 및 센서 별 데이터의 변화를 분석하여 해당 현장의 위험도를 2차로 평가하고, 위험도 평가 결과를 해당 데이터로거로 전송하여 IoT 표시모듈의 위험도 표시상태를 갱신하는 단계를 포함한다.The disclosed field safety management method comprises the steps of constructing a LoRa network operated as Class A between an IoT sensor module and a data logger and configuring a LoRa network operated as Class C between an IoT display module and a data logger; The sensor module measures the physical quantity of the structure and transmits the measured data to the data logger through the LoRa network, and the data logger analyzes the measured data received from the IoT sensor module to first analyze the risk of the structure After that, the step of evaluating the risk level as 'normal', 'caution', or 'alarm', and the data logger sends a 'alarm' display command, a 'caution' display command, or a 'normal' display command according to the first risk assessment result. The step of generating and transmitting to the corresponding IoT display module, the step of turning on the LED of the corresponding color according to the received risk level display command by the IoT display module, and the application server analyzing the change in data for each site and sensor at regular intervals and secondly evaluating the risk level of the site, and transmitting the risk evaluation result to the corresponding data logger to update the risk display status of the IoT display module.

상기 현장 안전 관리 방법은 상기 응용 서버가 위험도 평가 결과를 등록된 이동단말기로 전송하여 현장의 작업자나 관리자가 신속히 조치를 취할 수 있도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다.The field safety management method may further include the step of allowing the application server to transmit the risk assessment result to the registered mobile terminal so that a worker or manager in the field can quickly take action.

본 발명의 실시예에 따르면, 비면허대역의 LoRa 통신을 이용하면서 센서모듈은 저전력 운영이 가능한 클래스 A로 운영하고, 고 휘도의 LED 점등으로 위험을 표시하기 위해 전력이 많이 소모되면서 신속한 응답이 필요한 위험표시모듈은 클래스 C로 운영하여 저렴한 비용으로 첨단기술을 이용한 안전관리 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다.According to an embodiment of the present invention, while using LoRa communication of an unlicensed band, the sensor module is operated in class A capable of low power operation, and a lot of power is consumed to indicate the danger by turning on a high-brightness LED, which requires a quick response. The display module is operated as Class C, which has the advantage of constructing a safety management system using advanced technology at low cost.

또한 본 발명의 실시예에 따르면 현장의 데이터로거가 간단한 위험평가 알고리즘에 의해 1차로 위험도를 신속히 판단하여 현장에 즉시 표시함으로써 긴급한 위험상황에 신속하게 대처할 수 있도록 함과 아울러 안전관리 응용 서버에서 누적된 데이터의 변화 추이로부터 위험도를 정밀하게 2차 분석하여 보다 정확한 위험 분석을 통해 안전관리를 효율적으로 달성할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the data logger in the field quickly determines the risk level first by a simple risk evaluation algorithm and immediately displays it on the site so that it can quickly respond to an urgent risk situation, and the accumulated data from the safety management application server Safety management can be efficiently achieved through a more accurate risk analysis by performing a precise secondary analysis of the risk level from the trend of data change.

그리고 본 발명의 실시예에 따르면, 복잡한 현장에서 고휘도의 LED나 램프 점등으로 위험도를 표시하여 멀리서도 작업자가 인지하기 쉬워 안전성을 높일 수 있고, 등록된 작업자나 관리자의 이동단말기로도 현장의 위험도를 통지할 수 있는 장점이 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the risk level can be displayed by lighting a high-brightness LED or lamp in a complex site, so that it is easy for workers to recognize from a distance, and safety can be increased. There are benefits to notifying.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷(IoT)을 이용한 현장 안전 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템의 전체 동작 절차를 도시한 순서도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서모듈의 예를 도시한 구성 블럭도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 데이터로거의 예를 도시한 구성 블럭도,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 IoT 표시모듈의 예를 도시한 구성 블럭도,
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 측정 데이터를 전송하는 LoRa 통신 절차를 도시한 순서도,
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 위험도 표시명령을 전송하는 LoRa 통신 절차를 도시한 순서도,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 LoRa 데이터 프레임의 예를 도시한 개략도,
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 안전관리 응용 서버의 기능 블럭도,
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 알고리즘의 예를 도시한 순서도,
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도,
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터로거의 구성을 도시한 블럭도,
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 표시모듈의 예를 도시한 개략이다.1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a field safety management system using the Internet of Things (IoT) according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is a flow chart showing the entire operation procedure of the site safety management system according to an embodiment of the present invention;
3 is a block diagram showing an example of an IoT sensor module according to an embodiment of the present invention;
4 is a block diagram showing an example of a data logger according to an embodiment of the present invention;
5 is a block diagram showing an example of an IoT display module according to an embodiment of the present invention;
6 is a flowchart illustrating a LoRa communication procedure for transmitting measurement data according to an embodiment of the present invention;
7 is a flowchart illustrating a LoRa communication procedure for transmitting a risk level display command according to an embodiment of the present invention;
8 is a schematic diagram showing an example of a LoRa data frame according to an embodiment of the present invention;
9 is a functional block diagram of a safety management application server according to an embodiment of the present invention;
10 is a flowchart illustrating an example of a risk assessment algorithm according to an embodiment of the present invention;
11 is a schematic diagram showing the overall configuration of a field safety management system according to another embodiment of the present invention;
12 is a block diagram showing the configuration of a data logger according to another embodiment of the present invention;
13 is a schematic diagram showing an example of a display module according to another embodiment of the present invention.

본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다. The technical problems achieved by the present invention and its practice will become clearer with the preferred embodiments of the present invention described below. The following examples are merely illustrative of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도이다.1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a field safety management system using the Internet of Things according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 현장 안전관리 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이 LoRa 네트워크(102)로 연결되는 복수의 IoT 센서모듈(110-1~110-k), IoT 표시모듈(130-1~130-k), 데이터로거(120)와, 인터넷(104)을 통해 데이터로거(120)와 연결되는 안전관리 응용 서버(140), 종합 상황판(140a), 안전관리 응용 서버(140)와 인터넷(104)과 이동통신망(106)을 통해 연결되는 복수의 이동단말기(150)로 구성된다.As shown in FIG. 1, the site safety management system according to an embodiment of the present invention includes a plurality of IoT sensor modules 110-1 to 110-k connected to a LoRa network 102, and an IoT display module 130-1 to 110-k. 130-k), the data logger 120, the safety management application server 140 connected to the data logger 120 through the Internet 104, the comprehensive dashboard 140a, the safety management application server 140 and the Internet ( 104) and a plurality of mobile terminals 150 connected through a mobile communication network 106.

도 1을 참조하면, 복수의 IoT 센서모듈(110-1~110-k)은 작업 현장의 구조물에 설치되어 구조물의 물리량을 감지하여 LoRa 네트워크(102)를 통해 데이터로거(120)로 전송하기 위한 것이고, IoT 표시모듈(130-1~130-k)은 작업 현장의 적소에 설치되어 적색이나 황색 혹은 녹색으로 현장의 위험도를 작업자나 관리자에게 표시해주는 것이며, 이동단말기(150)는 현장의 작업자나 관리자가 소지하고 다니는 통상의 스마트폰이나 테블릿 PC 등이다. 본 발명의 실시예에서 IoT 센서모듈(110-1~110-k)과 데이터로거(120) 사이의 LoRa 네트워크는 센서모듈을 저전력으로 구동하여 배터리 수명을 늘릴 수 있는 클래스 A(Class A)로 운영하고, IoT 표시모듈(130-1~130-k)과 데이터로거(120) 사이의 LoRa 네트워크는 IoT 표시모듈의 LED 구동을 위해 고용량의 배터리나 AC-DC 어답터를 사용하므로 항시 데이터로거(120)의 신호를 수신할 수 있는 클래스 C(Class C)로 운영하는 것이 바람직하다.Referring to FIG. 1, a plurality of IoT sensor modules 110-1 to 110-k are installed in a structure at a work site to sense the physical quantity of the structure and transmit it to the data logger 120 through the LoRa network 102. And, the IoT display module (130-1 ~ 130-k) is installed in the right place at the work site to display the risk level of the site to the worker or manager in red, yellow or green, and the mobile terminal 150 is a worker or It is a normal smartphone or tablet PC carried by the manager. In an embodiment of the present invention, the LoRa network between the IoT sensor modules 110-1 to 110-k and the data logger 120 is operated in Class A, which can extend battery life by driving the sensor module with low power. And, since the LoRa network between the IoT display modules (130-1 to 130-k) and the data logger 120 uses a high-capacity battery or AC-DC adapter to drive the LED of the IoT display module, the data logger 120 is always It is desirable to operate in class C (Class C) that can receive the signal of .

데이터로거(120)는 복수의 IoT 센서모듈(110-1~110-k)로부터 감지 데이터를 수신한 후 분석하여 현장의 위험도를 판단하고 IoT 표시모듈(130-1~130-k)에 위험도 표시명령을 전달하며 현장 데이터를 안전관리 응용 서버(140)측으로 전송하기 위한 것이고, 안전관리 응용 서버(140)는 인터넷(104)을 통해 접속된 데이터로거(120)로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 안전상태를 분석하기 위한 것이다. 이러한 현장 안전관리 시스템은 복수의 현장으로부터 전송된 데이터를 분석하여 복수 현장의 위험도를 각각 표시해주는 종합 상황판(140a)을 더 포함할 수도 있다.The data logger 120 receives and analyzes detected data from a plurality of IoT sensor modules 110-1 to 110-k, determines the risk level of the site, and displays the risk level on the IoT display module 130-1 to 130-k. It is for transmitting commands and transmitting field data to the safety management application server 140, and the safety management application server 140 integrates the data of each field transmitted from the data logger 120 connected through the Internet 104. It is to analyze the safety status of each site by analyzing it. Such a field safety management system may further include a comprehensive situation board 140a that analyzes data transmitted from a plurality of sites and displays risk levels of the plurality of sites, respectively.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템의 전체 동작 절차를 도시한 개략도이다.Figure 2 is a schematic diagram showing the entire operating procedure of the site safety management system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템의 동작 순서는 도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 IoT 센서모듈(110-1~110-k)과 IoT 표시모듈(130-1~130-k)을 각 현장 구조물이나 현장의 주요위치에 설치하고, 현장 사무실 등에는 데이터로거(120)를 설치한다.As shown in FIG. 2, the operation sequence of the field safety management system according to an embodiment of the present invention is first by IoT sensor modules 110-1 to 110-k and IoT display modules 130-1 to 130-k. It is installed in each site structure or a major location of the site, and the data logger 120 is installed in the site office.

설치가 완료된 후 LoRa 네트워크(102)를 설정하고, 인터넷(104)을 통해 안전관리 응용 서버(140)와 연결하여 현장 디바이스들을 등록하여 초기 설정을 완료한다(S101~S103). 이때 IoT 센서모듈(110-1~110-k)과 데이터로거(120) 사이의 LoRa 네트워크는 클래스 A(Class A)로 설정하고, IoT 표시모듈(130-1~130-k)과 데이터로거(120) 사이의 LoRa 네트워크는 클래스 C(Class C)로 설정한다.After the installation is completed, the LoRa network 102 is set, connected to the safety management application server 140 through the Internet 104, field devices are registered, and initial settings are completed (S101 to S103). At this time, the LoRa network between the IoT sensor modules (110-1 to 110-k) and the data logger 120 is set to Class A, and the IoT display modules (130-1 to 130-k) and the data logger ( 120) is set to Class C.

이후 IoT 센서모듈(110-1~110-k)은 구조물의 물리량을 측정하여 측정 데이터를 LoRa 네트워크(102)를 통해 데이터로거(120)로 전송하고, 데이터로거(120)는 IoT 센서모듈(110-1~110-k)로부터 수신된 측정 데이터를 분석하여 해당 구조물의 위험도를 1차 분석한 후 '정상', '주의', '경보'로 위험도를 평가한다(S104~S107). 1차 위험도 평가에서는 측정된 물리량을 '정상'과 '주의'를 구분하기 위한 제1 임계치 및 '주의'와 '경보'를 구분하기 위한 제2 임계치와 비교하여 신속하게 평가한다.Thereafter, the IoT sensor modules 110-1 to 110-k measure the physical quantity of the structure and transmit the measured data to the data logger 120 through the LoRa network 102, and the data logger 120 transmits the measured data to the IoT sensor module 110. -1 ~ 110-k), analyzes the measurement data received from the first analysis of the risk of the structure, and then evaluates the risk as 'normal', 'caution', and 'alert' (S104 ~ S107). In the first risk assessment, the measured physical quantities are quickly evaluated by comparing them with the first threshold for distinguishing between 'normal' and 'caution' and the second threshold for distinguishing between 'caution' and 'alarm'.

이어 데이터로거(120)는 1차 위험도 평가결과에 따라 '경보' 표시명령, '주의' 표시명령, '정상' 표시명령을 생성하여 해당 IoT 표시모듈(130-1~130-k)로 전송하고, IoT 표시모듈(130-1~130-k)은 수신된 표시명령에 따라 해당 색상의 LED를 점등시킨다(S108,S109).Subsequently, the data logger 120 generates an 'alarm' display command, a 'caution' display command, and a 'normal' display command according to the first risk evaluation result and transmits them to the corresponding IoT display module (130-1 to 130-k), , IoT display module (130-1 ~ 130-k) turns on the LED of the corresponding color according to the received display command (S108, S109).

한편, 데이터로거(120)는 수집된 현장 데이터와 1차 위험도 분석 데이터를 인터넷(104)을 통해 응용 서버(140)로 전송하고, 응용 서버(140)는 각 현장에서 수집된 데이터들을 현장별, 센서별로 분리하여 저장 및 관리한다.On the other hand, the data logger 120 transmits the collected field data and the primary risk analysis data to the application server 140 through the Internet 104, the application server 140 transmits the data collected in each field by field, It is separated by sensor and stored and managed.

그리고 응용 서버(140)는 일정 주기별로 각 현장 및 센서 별 데이터의 변화를 분석하여 해당 현장의 위험도를 2차로 평가하고, 위험도 평가 결과를 해당 데이터로거(120)로 전송하여 IoT 표시모듈(130-1~130-k)의 위험도 표시상태를 갱신하고, 이동 단말기(150)로도 평가 결과를 전송하여 현장의 작업자나 관리자가 신속히 조치를 취할 수 있게 한다(S110~S114). 이와 함께 종합 상황판(140a)으로도 평가결과를 전송하여 상황실 근무자도 현장의 위험도 상태를 인지할 수 있게 한다.In addition, the application server 140 secondarily evaluates the risk level of the site by analyzing changes in data for each site and sensor at regular intervals, and transmits the risk evaluation result to the data logger 120 to transmit the IoT display module (130- 1 to 130-k), the risk level display state is updated, and the evaluation result is also transmitted to the mobile terminal 150 so that a worker or manager in the field can quickly take action (S110 to S114). In addition, the evaluation result is also transmitted to the comprehensive situation board 140a so that the worker in the control room can also recognize the risk status of the site.

도 3은 도 1에 도시된 IoT 센서모듈의 예를 도시한 구성 블럭도이고, 도 4는 도 1에 도시된 데이터로거의 예를 도시한 구성 블럭도이며, 도 5는 도 1에 도시된 IoT 표시모듈의 예를 도시한 구성 블럭도이다.3 is a configuration block diagram showing an example of the IoT sensor module shown in FIG. 1, FIG. 4 is a configuration block diagram showing an example of the data logger shown in FIG. 1, and FIG. 5 is an IoT shown in FIG. It is a configuration block diagram showing an example of a display module.

IoT 센서모듈(110)은 도 3에 도시된 바와 같이, 구조물의 계측점에 장착되어 구조물의 물리적 변화량(혹은 물리량)을 전기적인 신호로 감지하기 위한 변위센서(112)와, 변위센서(112)의 아날로그 측정값을 입력받아 디지털로 변환하거나 디지털 측정 데이터를 입력받아 전처리 후 소정의 측정 데이터 패킷으로 조립하여 출력하는 마이컴(MCU; 114)과, 마이컴(114)으로부터 입력된 측정 데이터 패킷을 LoRa 프로토콜에 따라 LoRa 네트워크(102)를 통해 데이터로거(120)로 전송하는 LoRa 모듈(116)과 배터리의 전원을 각 부에 안정적으로 공급하기 위한 배터리 전원부(118)로 구성된다.As shown in FIG. 3, the IoT sensor module 110 includes a displacement sensor 112 mounted at a measurement point of a structure to detect the amount of physical change (or physical amount) of the structure as an electrical signal, and the displacement sensor 112. A microcontroller (MCU) 114 that receives analog measurement values and converts them to digital or receives digital measurement data and assembles them into predetermined measurement data packets after preprocessing and outputs them, and the measurement data packets input from the microcomputer 114 to the LoRa protocol It consists of a LoRa module 116 for transmitting to the data logger 120 through the LoRa network 102 and a battery power supply unit 118 for stably supplying battery power to each unit.

변위센서(112)는 구조물의 계측점에 인가되는 외력(압력)을 측정하기 위한 로드 셀이나 기울기를 측정하기 위한 경사센서 등이고, 설치 현장의 온/습도를 감지하기 위한 환경센서를 추가로 구비할 수도 있다.The displacement sensor 112 is a load cell for measuring the external force (pressure) applied to the measuring point of the structure or an inclination sensor for measuring the inclination, and may additionally include an environmental sensor for detecting the temperature/humidity of the installation site. there is.

데이터로거(120)는 도 4에 도시된 바와 같이, IoT 센서모듈(110)이나 IoT 표시모듈(130)과 LoRa 네트워크(102)를 통해 LoRa 프로토콜에 따라 통신하여 변위센서(112)의 측정 데이터 패킷을 수신하거나 위험도 표시명령 데이터 패킷을 송신하는 LoRa 모듈(121)과, LoRa 모듈(121)을 통해 수신된 변위센서(112)의 측정 데이터 패킷을 분석하여 해당 센서의 측정값을 저장하고 소정의 위험도 분석 알고리즘에 따라 해당 센서가 장착된 구조물의 위험도를 판단하여 위험도 표시명령 데이터 패킷을 형성하며 LoRa 프로토콜의 데이터를 IP 프로토콜의 데이터로 프로토콜 변환하는 마이컴(123)과, 마이컴(123)으로부터 프로토콜 변환된의 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 이더넷 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 이더넷 모듈(127)이나 마이컴(123)으로부터 프로토콜 변환된 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 WiFi 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 WiFi 모듈(125), 및 전원부(129)로 구성된다. 데이터로거(120)는 필요에 따라 이더넷 모듈(127)이나 WiFi 모듈(125) 중 어느 하나 혹은 둘 다 구비할 수도 있다.As shown in FIG. 4, the data logger 120 communicates with the IoT sensor module 110 or the IoT display module 130 through the LoRa network 102 according to the LoRa protocol to measure data packets of the displacement sensor 112. The LoRa module 121, which receives or transmits a risk level display command data packet, analyzes the measurement data packet of the displacement sensor 112 received through the LoRa module 121, stores the measured value of the corresponding sensor, and stores a predetermined risk level. According to the analysis algorithm, the risk level of the structure equipped with the corresponding sensor is determined to form a risk level display command data packet, and the microcomputer 123 protocol converts LoRa protocol data into IP protocol data, and the protocol converted from the microcomputer 123 WiFi that receives data packets in the IP format and transmits data packets in the protocol converted IP format from the Ethernet module 127 or the microcomputer 123 that receives data packets in the IP format and transmits them to the application server side according to the Ethernet protocol and transmits them to the application server side according to the WiFi protocol It consists of a module 125 and a power supply unit 129. The data logger 120 may include either one or both of the Ethernet module 127 or the WiFi module 125 as needed.

IoT 표시모듈(130)은 도 5에 도시된 바와 같이, LoRa 네트워크(102)를 통해 LoRa 프로토콜의 클래스 C에 따라 통신하여 위험도 표시명령 데이터 패킷을 수신하는 LoRa 모듈(132)과, 점등되면 적색으로 '경보'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 적색 LED(136R)와, 점등되면 황색으로 '주의'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 황색 LED(136Y)와, 점등되면 녹색으로 '정상' 상태를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 녹색 LED(136Y)와, 위험도 표시명령 데이터 패킷을 분해하여 '경보' 표시명령이면 적색 LED(136R)를 점등시키고 '주의' 표시명령이면 황색 LED(136Y)를 점등시키며, '정상' 표시명령이면 녹색 LED(136G)를 점등시키는 마이컴(134;MCU), 및 전원부(138)로 구성된다.As shown in FIG. 5, the IoT display module 130 communicates according to the class C of the LoRa protocol through the LoRa network 102 and the LoRa module 132 receives a risk display command data packet, and turns red when turned on. At least one red LED 136R for displaying 'alarm', at least one yellow LED 136Y for displaying 'caution' in yellow when lit, and a 'normal' status in green when lit At least one green LED (136Y) and the risk display command data packet are decomposed to turn on the red LED (136R) if the 'alarm' display command and turn on the yellow LED (136Y) if the 'caution' display command, 'normal' It is composed of a microcomputer (134; MCU) that turns on a green LED (136G) if it is a display command, and a power supply unit (138).

도 6은 본 발명의 실시예에 따라 측정 데이터를 전송하는 LoRa 통신 절차를 도시한 순서도이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 위험도 표시명령을 전송하는 LoRa 통신 절차를 도시한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a LoRa communication procedure for transmitting measurement data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7 is a flowchart illustrating a LoRa communication procedure for transmitting a risk level display command according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따라 측정 데이터를 전송하는 LoRa 통신 절차는 도 6에 도시된 바와 같이, 현장에 IoT 센서모듈(110)과 데이터로거(20)를 설치한 후 LoRa 네트워크를 구성하는 제1 과정과, 네트워크가 구성된 후 IoT 센서모듈(110)이 Join 절차를 통해 통신채널을 생성하는 제2 과정과, 통신채널이 생성된 후 센서 데이터를 전송하는 제3 과정으로 크게 구분된다.As shown in FIG. 6, the LoRa communication procedure for transmitting measurement data according to an embodiment of the present invention is the first process of constructing a LoRa network after installing the IoT sensor module 110 and the data logger 20 in the field. It is largely divided into a second process in which the IoT sensor module 110 creates a communication channel through a Join procedure after the network is configured, and a third process in which sensor data is transmitted after the communication channel is created.

도 6을 참조하면, IoT 센서모듈(110)은 응용 계층(110a)과 MAC 계층(110b)을 포함하고 있고, 데이터로거(120)도 응용 계층(120a)과 MAC 계층(120b)을 포함하고 있다.Referring to FIG. 6, the IoT sensor module 110 includes an application layer 110a and a MAC layer 110b, and the data logger 120 also includes an application layer 120a and a MAC layer 120b. .

제1 과정은 구조물에 장착된 IoT 센서모듈의 고유 IP를 설정하고 데이터로거(120)와 통신하여 LoRa 네트워크(Class A)를 구성하는 단계이다(S201).The first step is to configure the LoRa network (Class A) by setting the unique IP of the IoT sensor module mounted on the structure and communicating with the data logger 120 (S201).

제2 과정은 LoRa 네트워크(102)가 구성된 후 IoT 센서모듈(110)의 응용 계층(110a)이 MAC 계층(110b)에 통신개시(Start)를 요청하면 MAC 계층(110b)이 데이터로거(120)에 앱 키(App Key)가 포함된 Join Request 메시지를 전송하여 통신 채널 생성을 요청하는 단계(S202,S203)와, 데이터로거(120)의 MAC계층(120b)은 Join Request 메시지가 수신되면 응용 계층(120a)에 이를 알리고 앱 세션 키(AppS Key)와 네트워크 세션 키(NetS Key)가 포함된 Join Accept 메시지를 생성한 후 앱 키(App Key)로 암호화하여 해당 IP 센서모듈로 전송하는 단계(S204~S207)와, IOT 센서모듈(110)의 MAC 계층(110b)이 Join Accept 메시지를 수신한 후 앱 키(App Key)로 복호화하여 앱 세션 키(AppS Key)와 네트워크 세션 키(NetS Key)를 추출하는 단계(S208,S209)로 구성된다.In the second process, after the LoRa network 102 is configured, when the application layer 110a of the IoT sensor module 110 requests the MAC layer 110b to start communication, the MAC layer 110b sends the data logger 120 Steps (S202, S203) of requesting creation of a communication channel by sending a Join Request message including an App Key to the data logger 120. When the Join Request message is received, the MAC layer 120b of the application layer Informing (120a) of this, generating a Join Accept message including an App Session Key (AppS Key) and a Network Session Key (NetS Key), encrypting the message with the App Key, and transmitting the message to the IP sensor module (S204). ~ S207) and the MAC layer (110b) of the IOT sensor module 110 receives the Join Accept message, decrypts it with the App Key, and generates the App Session Key (AppS Key) and the Network Session Key (NetS Key). It consists of extracting steps (S208, S209).

제3 과정은 센서모듈의 응용 계층(110a)이 변위센서(112)로부터 데이터를 입력받아 소정 포맷의 측정 데이터 패킷을 생성하여 MAC 계층으로 전송하는 단계(S210~S212)와, MAC 계층(110b)은 측정 데이터 패킷을 앱 세션 키로 암호화한 후 데이터로거(120)로 전송하는 단계(S213,S214)와, 데이터로거(120)는 암호화된 측정 데이터 패킷을 수신하면 앱 세션 키로 복호화하여 측정 데이터 패킷을 수신하는 단계(S215,S216)로 구성된다.The third process is the step in which the application layer 110a of the sensor module receives data from the displacement sensor 112, generates a measurement data packet in a predetermined format, and transmits it to the MAC layer (S210 to S212), and the MAC layer 110b Steps (S213, S214) of encrypting the measurement data packet with the app session key and then transmitting it to the data logger 120 (S213, S214), and when the data logger 120 receives the encrypted measurement data packet, decrypts it with the app session key to generate the measurement data packet It consists of receiving steps (S215, S216).

데이터로거(120)는 수신된 데이터 패킷을 1차 위험도 분석 알고리즘에 따라 위험도를 분석한 후 경보, 주의, 정상 상태로 해당 센서모듈이 장착된 구조물의 위험도를 평가한다(S217).The data logger 120 analyzes the risk level of the received data packet according to the primary risk analysis algorithm, and then evaluates the risk level of the structure to which the corresponding sensor module is mounted in an alert, caution, or normal state (S217).

이후 데이터로거(120)는 해당 구조물의 위험도 판단결과에 따라 위험도 표시명령 데이터 패킷을 생성하여 해당 IoT 표시모듈(130)로 전송한다.Afterwards, the data logger 120 generates a risk level display command data packet according to the risk level determination result of the structure and transmits it to the corresponding IoT display module 130.

본 발명의 실시예에 따라 위험도 표시명령을 전송하는 LoRa 통신 절차는 도 7에 도시된 바와 같이, 현장에 IoT 표시모듈(130)과 데이터로거(20)를 설치한 후 LoRa 네트워크를 구성하는 단계(S301)와, 네트워크가 구성된 후 IoT 센서모듈(110)이 Join 절차를 통해 통신채널을 생성하는 과정과, 통신채널이 생성된 후 센서 데이터를 전송하는 과정으로 이루어진다.As shown in FIG. 7, the LoRa communication procedure for transmitting the risk level display command according to an embodiment of the present invention is the step of configuring the LoRa network after installing the IoT display module 130 and the data logger 20 in the field ( S301), and after the network is configured, the IoT sensor module 110 creates a communication channel through a Join procedure, and transmits sensor data after the communication channel is created.

도 7을 참조하면, Join 절차를 통해 통신채널을 생성하는 과정은 앞서 IoT 센서모듈과 데이터로거 사이에 통신채널을 생성하는 과정과 동일하다. 즉, IoT 표시모듈(130)의 응용 계층(130a)이 MAC 계층(130b)에 통신개시(Start)를 요청하면 MAC 계층(130b)이 데이터로거(120)에 앱 키(App Key)가 포함된 Join Request 메시지를 전송하여 통신 채널 생성을 요청하고(S302,S303), 데이터로거(120)의 MAC계층(120b)은 Join Request 메시지가 수신되면 응용 계층(120a)에 이를 알리고 앱 세션 키(AppS Key)와 네트워크 세션 키(NetS Key)가 포함된 Join Accept 메시지를 생성한 후 앱 키(App Key)로 암호화하여 해당 IP 표시모듈로 전송한다(S304~S307). IOT 표시모듈(130)의 MAC 계층(130b)은 Join Accept 메시지를 수신한 후 앱 키(App Key)로 복호화하여 앱 세션 키(AppS Key)와 네트워크 세션 키(NetS Key)를 추출한다(S308,S309).Referring to FIG. 7 , the process of creating a communication channel through the Join procedure is the same as the process of creating a communication channel between the IoT sensor module and the data logger. That is, when the application layer 130a of the IoT display module 130 requests the MAC layer 130b to initiate communication, the MAC layer 130b sends the data logger 120 to the app key (App Key). The Join Request message is transmitted to request the creation of a communication channel (S302, S303), and the MAC layer (120b) of the data logger 120 notifies the application layer (120a) when the Join Request message is received, and the App Session Key (AppS Key). ) and the network session key (NetS Key) are generated, encrypted with the App Key, and transmitted to the corresponding IP display module (S304 to S307). After receiving the Join Accept message, the MAC layer 130b of the IOT display module 130 decrypts it with the App Key to extract the App Session Key (AppS Key) and the Network Session Key (NetS Key) (S308, S309).

이후, 위험도 분석결과 위험도 표시명령이 생성되거나 응용 서버(140)로부터 위험도 표시명령이 수신되면 응용 계층(120a)이 MAC 계층으로 위험도 표시명령 데이터 패킷을 전송하고, MAC 계층(120b)은 위험도 표시명령 데이터 패킷을 앱 세션 키로 암호화한 후 IoT 표시모듈(130)로 전송한다(S310~S313).Then, when a risk display command is generated as a result of risk analysis or a risk display command is received from the application server 140, the application layer 120a transmits a risk display command data packet to the MAC layer, and the MAC layer 120b sends a risk display command. After the data packet is encrypted with the app session key, it is transmitted to the IoT display module 130 (S310 to S313).

IoT 표시모듈(130)은 암호화된 위험도 표시명령 데이터 패킷을 수신하면 앱 세션 키로 복호화하고, 위험도 표시명령을 해석하여 '경보' 표시명령이면 적색 LED(136R)를 점등시키고, '주의' 표시명령이면 황색 LED(136Y)를 점등시키며, '정상' 표시명령이면 녹색 LED(136G)를 점등시킨다(S314~S316).When the IoT display module 130 receives the encrypted risk display command data packet, it decrypts it with the app session key, interprets the risk display command, turns on the red LED 136R if it is an 'alert' display command, and if it is a 'caution' display command The yellow LED 136Y is turned on, and the 'normal' display command turns the green LED 136G on (S314 to S316).

이에 따라 현장 작업자나 관리자는 IoT 표시모듈(130)의 점등 상태를 보고 현장의 위험 상태를 미리 파악하여 적절한 조치를 취함으로써 현장의 안전 사고를 예방할 수 있다.Accordingly, the field worker or manager can prevent safety accidents at the field by taking appropriate measures by looking at the lighting state of the IoT display module 130 and identifying the dangerous state of the field in advance.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 프레임의 예를 도시한 개략도로서, (a)는 물리계층의 프레임 구조이고, (b) MAC 계층의 프레임 구조이며, (c)는 MAC 계층의 유료부하인 응용 계층 데이터 패킷의 예이고, (d)는 프레임 헤더(FHDR)의 데이터 구조이다.8 is a schematic diagram showing an example of a data frame according to an embodiment of the present invention, in which (a) is a frame structure of a physical layer, (b) is a frame structure of a MAC layer, and (c) is a payload of the MAC layer. is an example of an application layer data packet, and (d) is a data structure of a frame header (FHDR).

도 8을 참조하면, LoRa 방식에 물리계층의 프레임 구조는 (a)에 도시된 바와 같이 n 심볼의 프리앰블(Preamble)과 물리계층 헤더(PHDR), 물리계층 헤더 CRC(PHDR_CRC), 물리계층의 유료부하(PHY Payload), CRC로 구성되고, 물리계층의 유료부하(PHY Payload)인 MAC 계층의 프레임 구조는 (b)에 도시된 바와 같이 1 바이트의 MAC 계층 헤더(MHDR), MAC 계층 유료부하, 4 바이트의 무결성코드(MIC)로 구성된다. MAC 계층 헤더(MHDR)는 3비트의 메시지 타입과 3비트의 유보영역(RFU), 2비트의 Major로 구성된다. 이와 같은 데이터 프레임의 구조는 통상의 LoRa 프로토콜에 따른 구조와 동일하다.Referring to FIG. 8, the frame structure of the physical layer in the LoRa scheme is, as shown in (a), a preamble of n symbols, a physical layer header (PHDR), a physical layer header CRC (PHDR_CRC), and a payload of the physical layer. The frame structure of the MAC layer, which is composed of the PHY Payload and CRC and is the PHY Payload of the physical layer, is as shown in (b). It consists of 4 bytes of integrity code (MIC). The MAC layer header (MHDR) consists of a 3-bit message type, a 3-bit reserved area (RFU), and a 2-bit Major. The structure of such a data frame is the same as that according to the general LoRa protocol.

그리고 MAC 계층의 유료부하에 해당하는 본 발명의 실시예에 따른 측정 데이터 패킷이나 위험도 표시명령 데이터 패킷은 도 8의 (c)에 도시된 바와 같이 프레임 헤더(FHDR)와 프레임 포트번호(FPort), 프레임 유료부하(FRMPayload)로 구성되고, 프레임 헤더(FHDR)는 (d)와 같이 4 바이트의 디바이스 주소(DevAddr), 업링크와 다운링크를 구별하기 위한 1 바이트의 프레임 콘트롤(Fctrl), 프레임 옵션의 길이를 지정하는 2 바이트의 프레임 카운터(Fcnt), MAC Command에 해당하는 0~15 바이트의 프레임 옵션(Fopts)으로 구성된다. MAC Command는 1 바이트의 명령식별자(CID)와 데이터로 구성된다.And, as shown in (c) of FIG. 8, the measurement data packet or the risk level display command data packet according to the embodiment of the present invention corresponding to the payload of the MAC layer includes a frame header (FHDR), a frame port number (FPort), It consists of a frame payload (FRMPayload), and the frame header (FHDR) is a 4-byte device address (DevAddr) as shown in (d), a 1-byte frame control (Fctrl) to distinguish between uplink and downlink, and frame options. It consists of a 2-byte frame counter (Fcnt) specifying the length of the frame and a frame option (Fopts) of 0 to 15 bytes corresponding to the MAC command. MAC Command consists of 1 byte Command Identifier (CID) and data.

본 발명의 실시예에 따른 IoT 센서모듈(110-1~110-k)이나 IoT 표시모듈(130-1~130-k)은 다음과 같이 1바이트의 Fport를 상위 4비트와 하위 4비트로 구분하여 각각 할당함으로써 하나의 네트워크에서 클래스 A로 동작하는 IoT 센서모듈(110-1~110-k)과 클래스 C로 동작하는 IoT 표시모듈(130-1~130-k)을 모두 수용하여 네트워크 구축 비용을 절감할 수 있다. 즉, 통상적으로 데이터로거가 2개의 LoRa 모듈을 구비하여 하나의 LoRa 모듈은 저전력의 클래스 A로 동작하는 IoT센서모듈과 LoRa 네트워크를 구축하고, 다른 하나의 LoRa 모듈은 전력이 많이 소모되나 연속 동작하는 클래스 C의 IoT 표시모듈과 LoRa 네트워크를 각각 구축해야 하나 본 발명의 실시예에서는 1바이트의 Fport를 상위 4비트와 하위 4비트로 구분하여 하나의 네트워크에서 클래스 A로 동작하는 IoT 센서모듈(110-1~110-k)과 클래스 C로 동작하는 IoT 표시모듈(130-1~130-k)을 모두 수용한 것이다. The IoT sensor module (110-1 to 110-k) or the IoT display module (130-1 to 130-k) according to an embodiment of the present invention divides the Fport of 1 byte into upper 4 bits and lower 4 bits as follows, By allocating them, network construction costs can be reduced by accommodating both IoT sensor modules (110-1 to 110-k) that operate in class A and IoT display modules (130-1 to 130-k) that operate in class C in one network. savings can be made That is, a data logger usually has two LoRa modules, one LoRa module builds a LoRa network with an IoT sensor module that operates with low power class A, and the other LoRa module consumes a lot of power but operates continuously. Class C IoT display module and LoRa network should be built respectively, but in the embodiment of the present invention, an IoT sensor module (110-1 ~ 110-k) and IoT display modules (130-1 ~ 130-k) operating in class C are accommodated.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 안전관리 응용 서버의 기능 블럭도이고, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 위험도 평가 알고리즘의 예를 도시한 순서도이다.9 is a functional block diagram of a safety management application server according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a risk evaluation algorithm according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 안전관리 응용 서버(140)는 도 9에 도시된 바와 같이, 데이터로거(120)로부터 현장 데이터를 수집하기 위한 현장 데이터 수집부(141)와, 수집된 데이터를 현장별/센서별로 구분하여 데이터베이스(142a)로 관리하는 데이터 식별 관리부(142)와, 일정 주기별로 데이터 식별 관리부(142)에 의해 관리되는 현장 및 센서 별 데이터의 변화를 소정의 위험도 분석 알고리즘에 따라 분석하여 해당 현장의 위험도를 판단하는 위험도 분석부(143)와, 위험도 분석결과 주의나 경보로 판단되면 해당 데이터로거(120)에 경보나 주의 표시명령을 전송하는 위험도 표시명령 생성부(144)와, 생성된 위험도 표시명령을 해당 데이터로거측으로 전송하는 현장 명령 전송부(145)와, 생성된 위험도 표시명령을 등록된 이동통신 단말기(150)로 전송하는 단말 명령 전송부(146)와, 생성된 위험도 표시명령과 현장의 상태정보를 종합 상황판(140a)으로 전송하는 상황판 전송부(147)로 구성된다.As shown in FIG. 9, the safety management application server 140 according to an embodiment of the present invention includes a field data collection unit 141 for collecting field data from the data logger 120 and the collected data by field. / Data identification management unit 142, which is classified by sensor and managed by the database 142a, and changes in data by site and sensor managed by the data identification management unit 142 at regular intervals are analyzed according to a predetermined risk analysis algorithm A risk analysis unit 143 that determines the risk level of the site, and a risk level display command generation unit 144 that transmits an alarm or warning display command to the corresponding data logger 120 when the risk analysis result determines that it is a warning or an alarm, and A field command transmitter 145 for transmitting the generated risk display command to the corresponding data logger, a terminal command transmitter 146 for transmitting the generated risk display command to the registered mobile communication terminal 150, and a generated risk display It consists of a situation board transmission unit 147 that transmits commands and on-site status information to the comprehensive situation board 140a.

본 발명의 실시예에 따른 2차 위험도 평가절차는 도 10에 도시된 바와 같이, 현장 데이터를 센서별로 분류하여 데이터베이스에 저장하고 있다가 평가주기가 되면, 센서별로 누적 데이터 변화율을 산출한다(S401~S403).As shown in FIG. 10, in the secondary risk assessment procedure according to an embodiment of the present invention, field data is classified by sensor and stored in the database, and when the evaluation period comes, the cumulative data change rate is calculated by sensor (S401 to S401). S403).

이어 변화율에 따른 해당 구조물의 위험도를 예측하고, 예측 위험도를 소정의 기준치와 비교하여 기준치 이상이 되면 위험도 표시명령을 생성한 후 해당 데이터로거와 등록된 이동단말기 및 종합 상황판으로 위험도 표시명령을 전송한다(S404~S407).Next, the risk level of the structure is predicted according to the rate of change, the predicted risk level is compared with a predetermined standard value, a risk level display command is generated when the level exceeds the standard value, and then the risk level display command is transmitted to the data logger, registered mobile terminal, and general dashboard. (S404~S407).

도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템의 전체 구성을 도시한 개략도이고, 도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터로거의 구성을 도시한 블럭도이며, 도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 표시모듈의 예를 도시한 개략이다.Figure 11 is a schematic diagram showing the overall configuration of a field safety management system according to another embodiment of the present invention, Figure 12 is a block diagram showing the configuration of a data logger according to another embodiment of the present invention, Figure 13 is the present invention This is a schematic diagram showing an example of a display module according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 다른 실시예에 따른 현장 안전 관리 시스템은 도 11에 도시된 바와 같이 주로 터널공사에 사용되는 서브 시스템과 지반공사에 사용되는 서브 시스템을 연동한 형태로 되어 있으나 어느 한 서브 시스템만으로 구성될 수도 있다.As shown in FIG. 11, the site safety management system according to another embodiment of the present invention is in the form of interlocking a subsystem mainly used for tunnel construction and a subsystem used for ground construction, but may be composed of only one subsystem. may be

예컨대, 터널공사 현장에는 지중변위 측정계(211), 숏크리트 응력 측정계(212), 락볼트 축력 측정계(213), 지붕 변위 표시기(231), 숏크리트 표시기(232), 락볼트 표시기(233), 터널공사용 데이터로거(220-1), 게이트웨이(240), 안전관리 응용서버(250)로 터널공사용 서브 시스템을 구성하고, 지반(연약지반, 흙막이, 사방 등)공사 현장에는 구조물 경사계(214), 스트레인 게이지(215), 로드셀(216), 구조물 경사 표시기(234), 변형률 표시기(235), 하중 표시기(236), 지반공사용 데이터로거(220-2), 게이트웨이(240), 안전관리 응용서버(250)로 지반공사용 서브 시스템을 구성할 수 있다. For example, at a tunnel construction site, an underground displacement measuring system 211, a shotcrete stress measuring system 212, a rock bolt axial force measuring system 213, a roof displacement indicator 231, a shotcrete indicator 232, a rock bolt indicator 233, and a tunnel construction A data logger (220-1), gateway (240), and safety management application server (250) constitute a subsystem for tunnel construction, and a structure inclinometer (214), strain gauge at the ground (soft ground, retaining wall, 4-way, etc.) construction site (215), load cell (216), structure inclination indicator (234), strain indicator (235), load indicator (236), groundwork data logger (220-2), gateway (240), safety management application server (250) As a subsystem for earthworks, it is possible to compose.

도 11을 참조하면, 지중변위 측정계(Extensometer; 231)는 터널이나 광산, 통신구 등 굴착공사에서 응력 집중(수렴)으로 인한 지반의 변위를 계측하는 기기로서, 진동현식 센서로 구성되어 변위속도, 비율, 크기 및 구간을 확인할 수 있게 한다. 숏크리트 응력 측정계(Shotcrete Stressmeter; 232)는 숏크리트 타설 전 설치하여 터널 공사시 숏크리트 내부에서 발생되는 응력을 측정하는 센서로서 터널 반경 방향과 접선 방향의 압축과 인장 능력을 측정한다. 락볼트 축력 측정계(Rock bolt stressmeter; 233)는 터널 내 암반에 그라우팅으로 고정하기 위한 락볼트 앙카 내부에 설치되어 암반의 거동이나 이완, 절리 등으로 하중이 발생하면 축력으로 인하여 앙카에 미세한 변형이 발생하는 것을 감지하여 측정한다.Referring to FIG. 11, the extensometer 231 is a device for measuring the displacement of the ground due to stress concentration (convergence) in excavation works such as tunnels, mines, and communication tunnels. Allows you to check proportions, sizes and intervals. Shotcrete Stressmeter (232) is a sensor that is installed before pouring shotcrete and measures the stress generated inside the shotcrete during tunnel construction, and measures the compression and tensile capabilities in the tunnel radial and tangential directions. The rock bolt stressmeter (233) is installed inside the rock bolt anchor for fixing to the rock mass in the tunnel by grouting. detect and measure

지중변위 표시기(231)는 공사 현장의 입구에 설치되어 지중변위 측정계(211)의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 것이다. 본 발명의 다른 실시예에서 지중변위 표시기(231)는 도 13에 도시된 바와 같이 위험도를 녹색이나 황색 또는 적색으로 표시하기 위한 LED들이 E자 형태로 배치되어 현장의 작업자가 지중변위 표시로 인식할 수 있게 되어 있다.The ground displacement indicator 231 is installed at the entrance of the construction site to indicate the degree of danger according to the measured value of the ground displacement measuring system 211 by lighting or flashing green, yellow, and red LEDs. In another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 13, in the ground displacement indicator 231, LEDs for displaying the degree of danger in green, yellow, or red are arranged in an E-shape, so that workers at the site can recognize it as a ground displacement display. it is possible

숏크리트 응력 표시기(232)는 공사 현장의 입구에 설치되어 숏크리트 응력 측정계(212)의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 것이다. 본 발명의 다른 실시예에서 숏크리트 표시기(232)는 도 13에 도시된 바와 같이 위험도를 녹색이나 황색 또는 적색으로 표시하기 위한 LED들이 S자 형태로 배치되어 현장의 작업자가 숏크리트 응력 표시로 인식할 수 있게 되어 있다.The shotcrete stress indicator 232 is installed at the entrance of the construction site to display the risk level according to the measured value of the shotcrete stress meter 212 by lighting or blinking green, yellow, and red LEDs. In another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 13, the shotcrete indicator 232 has LEDs arranged in an S-shape to indicate the danger level in green, yellow, or red, so that the operator at the site can recognize it as a shotcrete stress display. there is to be

락볼트 축력 표시기(233)는 공사 현장의 입구에 설치되어 락볼트 축력 측정계(213)의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 것이다. 본 발명의 다른 실시예에서 숏크리트 표시기(233)는 도 13에 도시된 바와 같이 위험도를 녹색이나 황색 또는 적색으로 표시하기 위한 LED들이 R자 형태로 배치되어 현장의 작업자가 락볼트 축력 표시로 인식할 수 있게 되어 있다.The rock bolt axial force indicator 233 is installed at the entrance of a construction site to indicate the degree of danger according to the measured value of the rock bolt axial force measuring system 213 by turning on or blinking green, yellow, and red LEDs. In another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 13, the shotcrete indicator 233 has LEDs arranged in an R-shape to indicate the degree of danger in green, yellow, or red, so that workers in the field can recognize it as a rock bolt axial force display. it is possible

터널 공사용 데이터로거(220)는 지중변위 측정계(211)로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 지중변위에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 지중변위 표시기(231)의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 숏크리트 응력 측정계(212)로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 숏크리트 응력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 숏크리트 표시기(232)의 해당 색상의 LED를 구동시키며, 락볼트 축력 측정계(213)로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 락볼트 축력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 락볼트 표시기(233)의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 현장의 측정 데이터를 게이트웨이로 전송하는 것이다.The data logger 220 for tunnel construction receives the measurement data from the underground displacement measuring system 211, compares the measured value with the reference value, determines the risk level of the site due to the underground displacement, and then drives the LED of the corresponding color of the underground displacement indicator 231. After receiving the measurement data from the shotcrete stress measuring system 212 and comparing the measured value and the reference value to determine the risk level of the site due to the shotcrete stress, the LED of the corresponding color of the shotcrete indicator 232 is driven, and the rock bolt axial force measuring system ( 213), compares the measured value with the reference value, determines the degree of danger at the site due to the axial force of the rock bolt, drives the LED of the corresponding color of the rock bolt indicator 233, and transmits the measured data at the site to the gateway. will be.

본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터로거(220)는 도 12에 도시된 바와 같이, 제1 측정계 인터페이스(221-1), 제1 아날로그-디지털 변환기(222-1), 제1 표시기 드라이버(224-1), 제2 측정계 인터페이스(221-2), 제2 아날로그-디지털 변환기(222-2), 제2 표시기 드라이버(224-2), 제3 측정계 인터페이스(221-3), 제3 아날로그-디지털 변환기(222-3), 제3 표시기 드라이버(224-3), 마이크로컨트롤러(MCU; 223), LoRa 모듈(225), 전원부(226)로 구성된다. As shown in FIG. 12, the data logger 220 according to another embodiment of the present invention includes a first measurement system interface 221-1, a first analog-to-digital converter 222-1, and a first indicator driver 224. -1), second measuring system interface 221-2, second analog-to-digital converter 222-2, second indicator driver 224-2, third measuring system interface 221-3, third analog- It is composed of a digital converter 222-3, a third indicator driver 224-3, a microcontroller (MCU) 223, a LoRa module 225, and a power supply unit 226.

다른 실시예의 데이터로거(220)를 터널 공사용(220-1)으로 사용할 경우에는 제1 측정계는 지중변위 측정계이고, 제1 표시기는 지중변위 표시기이며, 제2 측정계는 숏크리트 응력 측정계이고, 제2 표시기는 숏크리트 표시기이며, 제3 측정계는 락볼트 축력 측정계이고, 제3 표시기는 락볼트 표시기이다. 또한 다른 실시예의 데이터로거(220)를 지반 공사용(220-2)으로 사용할 경우에는 제1 측정계는 구조물 경사계이고, 제1 표시기는 구조물 경사 표시기이며, 제2 측정계는 스트레인 게이지이고, 제2 표시기는 변형률 표시기이며, 제3 측정계는 로드셀이고, 제3 표시기는 하중 표시기일 수 있다. 구조물 경사계(Tilt Sensor; 214)는 도심 굴토공사, 토목공사 진행시 공사의 영향으로 주변 구조물이나 지반에 미치는 변위를 측정하기 위한 것으로, 계측 대상 지점에 틸트-플레이트를 설치한 후 기울기를 측정하여 구조물의 거동을 파악하기 위한 것이다.When the data logger 220 of another embodiment is used for tunnel construction (220-1), the first measuring system is an underground displacement measuring system, the first indicator is an underground displacement indicator, the second measuring system is a shotcrete stress measuring system, and the second indicator is a shotcrete indicator, the third measuring system is a rock bolt axial force measuring system, and the third indicator is a rock bolt indicator. In addition, when the data logger 220 of another embodiment is used for ground construction 220-2, the first measurement system is a structure inclinometer, the first indicator is a structure inclination indicator, the second measurement system is a strain gauge, and the second indicator is The strain indicator, the third measurement system may be a load cell, and the third indicator may be a load indicator. The structure inclinometer (Tilt Sensor; 214) is to measure the displacement on the surrounding structures or ground due to the influence of construction during urban excavation and civil engineering work. to understand the behavior of

도 12를 참조하면, 제1 측정계 인터페이스(221-1)는 제1 측정계와 케이블을 통해 연결되어 제1 측정계의 아날로그 측정값을 입력받기 위한 것이고, 제1 아날로그-디지털 변환기(222-1)는 제1 측정계의 아날로그 측정값을 디지털로 변환하기 위한 것이다. 제2 측정계 인터페이스(221-2)는 제2 측정계와 케이블을 통해 연결되어 제2 측정계의 아날로그 측정값을 입력받기 위한 것이고, 제2 아날로그-디지털 변환기(222-2)는 제2 측정계의 아날로그 측정값을 디지털로 변환하기 위한 것이다. 제3 측정계 인터페이스(221-3)는 제3 측정계와 케이블을 통해 연결되어 제3 측정계의 아날로그 측정값을 입력받기 위한 것이고, 제3 아날로그-디지털 변환기(222-3)는 제3 측정계의 아날로그 측정값을 디지털로 변환하기 위한 것이다. 측정계가 디지털 측정 데이터를 출력할 경우에 아날로그-디지털 변환기는 생략될 수 있다.Referring to FIG. 12, the first measurement system interface 221-1 is connected to the first measurement system through a cable to receive an analog measurement value of the first measurement system, and the first analog-to-digital converter 222-1 It is for converting the analog measurement value of the first measurement system into a digital one. The second measurement system interface 221-2 is connected to the second measurement system through a cable to receive an analog measurement value of the second measurement system, and the second analog-to-digital converter 222-2 measures the analog measurement of the second measurement system. to convert the value to digital. The third measurement system interface 221-3 is connected to the third measurement system through a cable to receive an analog measurement value of the third measurement system, and the third analog-to-digital converter 222-3 measures the analog measurement of the third measurement system. to convert the value to digital. An analog-to-digital converter can be omitted if the measuring system outputs digital measurement data.

마이크로 컨트롤 유닛(223)은 측정계나 센서로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 해당 측정값의 위험도를 판단한 후 해당 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 현장의 측정 데이터를 LoRa 모듈(225)을 통해 게이트웨이(240)로 전송한다.The microcontrol unit 223 receives the measurement data from the measurement system or sensor, compares the measurement value and the reference value, determines the degree of risk of the measurement value, drives the LED of the corresponding color of the indicator, and transmits the measurement data in the field to the LoRa module ( 225 to the gateway 240.

제1 표시기 드라이버(224-1)는 마이크로 컨트롤 유닛(223)의 위험 표시 제어신호에 따라 제1 표시기의 해당 LED를 구동하여 해당 색상으로 위험도를 표시하고, 제2 표시기 드라이버(224-2)는 마이크로 컨트롤 유닛(223)의 위험 표시 제어신호에 따라 제2 표시기의 해당 LED를 구동하여 해당 색상으로 위험도를 표시하며, 제3 표시기 드라이버(224-3)는 마이크로 컨트롤 유닛(223)의 위험 표시 제어신호에 따라 제3 표시기의 해당 LED를 구동하여 해당 색상으로 위험도를 표시한다.The first indicator driver 224-1 drives the corresponding LED of the first indicator according to the danger display control signal of the microcontrol unit 223 to display the degree of danger in a corresponding color, and the second indicator driver 224-2 According to the danger display control signal of the micro control unit 223, the corresponding LED of the second indicator is driven to display the danger level in a corresponding color, and the third indicator driver 224-3 controls the danger display of the micro control unit 223. Depending on the signal, the corresponding LED of the third indicator is driven to display the degree of danger in a corresponding color.

LoRa 모듈(225)은 데이터로거(220)와 게이트웨이(240) 사이에 LoRa 프로토콜에 따라 네트워크를 구성하기 위한 것으로, 앞서 설명한 실시예의 LoRa 모듈과 동일하다. The LoRa module 225 is for constructing a network between the data logger 220 and the gateway 240 according to the LoRa protocol, and is the same as the LoRa module of the above-described embodiment.

다시 도 11을 참조하면, 게이트웨이(240)는 데이터로거(220)로부터 수신된 측정 데이터를 응용 서버측으로 전송하기 위한 것이고, 현장관리 응용 서버(250)는 게이트웨이(240)로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 것으로, 앞서 설명한 실시예의 응용 서버와 유사하다.Referring back to FIG. 11, the gateway 240 is for transmitting the measurement data received from the data logger 220 to the application server side, and the site management application server 250 is the data of each site transmitted from the gateway 240. By comprehensively analyzing the risk of each site, it is similar to the application server of the embodiment described above.

이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. In the above, the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, but those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom.

110,110-1~110-k: IoT 센서모듈 130,130-1~130-k: IoT 표시모듈
120: 데이터로거 140: 아전관리 응용서버
150: 이동단말기 102: LoRa 네트워크
104: 인터넷 106: 이동통신망110,110-1~110-k: IoT sensor module 130,130-1~130-k: IoT display module
120: data logger 140: time management application server
150: mobile terminal 102: LoRa network
104: Internet 106: mobile communication network

Claims (7)

작업 현장의 구조물에 설치된 복수의 IoT 센서모듈;
작업 현장에 설치되어 작업자에게 현장의 위험도를 표시해주는 복수의 IoT 표시모듈;
복수의 IoT 센서모듈로부터 측정 데이터를 수신하여 현장의 위험도를 판단하여 상기 IoT 표시모듈로 위험도 표시명령을 전달하며 현장 데이터를 응용 서버측으로 전송하는 데이터로거; 및
싱기 데이터로거로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 현장관리 응용 서버를 포함하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.A plurality of IoT sensor modules installed in the structure of the work site;
A plurality of IoT display modules installed at the work site to display the degree of danger of the site to the worker;
A data logger for receiving measurement data from a plurality of IoT sensor modules, determining the level of risk in the field, transmitting a risk level display command to the IoT display module, and transmitting field data to the application server; and
A site safety management system using the Internet of Things, including a site management application server that comprehensively analyzes the data of each site transmitted from the Singgi data logger and analyzes the risk level of each site. 제1항에 있어서, 상기 현장 관리 시스템은
복수의 현장으로부터 전송된 데이터를 분석하여 복수 현장의 위험도를 각각 표시해주는 종합 상황판을 더 포함하고,
상기 현장관리 응용 서버는 각 현장의 데이터로거로부터 수집된 각 현장 데이터를 각각 분석하여 현장별 위험도를 상기 종합 상황판에 제공함과 아울러 등록된 관리자나 작업자의 이동단말기로 전송해주는 것을 특징으로 하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.The method of claim 1, wherein the on-site management system
Further comprising a comprehensive situation board that analyzes data transmitted from multiple sites and displays the risk level of multiple sites, respectively,
The site management application server analyzes each field data collected from the data loggers at each site, provides the risk level for each site to the comprehensive dashboard, and transmits it to the mobile terminal of a registered manager or operator. On-site safety management system used. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 IoT 센서모듈은
구조물의 계측점에 장착되어 구조물의 물리량을 전기적인 신호로 감지하기 위한 변위센서와, 상기 변위센서의 아날로그 측정값을 입력받아 디지털로 변환하거나 디지털 측정 데이터를 입력받아 전처리 후 소정의 측정 데이터 패킷으로 조립하여 출력하는 마이컴과, 상기 마이컴으로부터 입력된 측정 데이터 패킷을 LoRa 프로토콜에 따라 LoRa 네트워크를 통해 상기 데이터로거로 전송하는 LoRa 모듈을 포함하고,
상기 IoT 표시모듈은
LoRa 네트워크를 통해 위험도 표시명령 데이터 패킷을 수신하는 LoRa 모듈과, 점등되면 적색으로 '경보'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 적색 LED와, 점등되면 황색으로 '주의'를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 황색 LED와, 점등되면 녹색으로 '정상' 상태를 표시하기 위한 적어도 하나 이상의 녹색 LED와, 위험도 표시명령 데이터 패킷을 해석하여 '경보' 표시명령이면 상기 적색 LED를 점등시키고 '주의' 표시명령이면 상기 황색 LED를 점등시키며, '정상' 표시명령이면 상기 녹색 LED를 점등시키는 마이컴으로 구성된 것을 특징으로 하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.The method of claim 1 or 2, wherein the IoT sensor module
A displacement sensor installed at a measurement point of a structure to detect the physical quantity of the structure as an electrical signal, and converting the analog measurement value of the displacement sensor into digital or receiving digital measurement data and assembling them into a predetermined measurement data packet after preprocessing and a LoRa module for transmitting measurement data packets input from the microcomputer to the data logger through a LoRa network according to a LoRa protocol,
The IoT display module
A LoRa module that receives a risk level display command data packet through the LoRa network, at least one red LED to display 'alarm' in red when turned on, and at least one or more yellow LEDs to indicate 'caution' in yellow when turned on And, when lit, at least one or more green LEDs for displaying a 'normal' state in green, and the risk level display command data packet is analyzed to turn on the red LED if it is an 'alarm' display command, and if it is a 'caution' display command, the yellow LED A field safety management system using the Internet of Things, characterized in that it consists of a microcomputer that lights up and turns on the green LED if it is a 'normal' display command. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 데이터로거는
상기 IoT 센서모듈이나 상기 IoT 표시모듈과 LoRa 네트워크를 통해 LoRa 프로토콜에 따라 통신하여 측정 데이터 패킷을 수신하거나 위험도 표시명령 데이터 패킷을 송신하는 LoRa 모듈과, 상기 LoRa 모듈을 통해 수신된 측정 데이터 패킷을 분석하여 해당 센서의 측정값을 저장하고 소정의 위험도 분석 알고리즘에 따라 해당 센서가 장착된 구조물의 위험도를 판단하여 위험도 표시명령 데이터 패킷을 형성하며 LoRa 프로토콜의 데이터를 IP 프로토콜의 데이터로 프로토콜 변환하는 마이컴과, 상기 마이컴으로부터 프로토콜 변환된의 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 이더넷 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 이더넷 모듈이나 상기 마이컴으로부터 프로토콜 변환된 IP 포맷의 데이터 패킷을 수신받아 WiFi 프로토콜에 따라 응용 서버측으로 전송하는 WiFi 모듈로 구성된 것을 특징으로 하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.The method of claim 1 or 2, wherein the data logger
A LoRa module that communicates with the IoT sensor module or the IoT display module according to the LoRa protocol through the LoRa network to receive measurement data packets or transmit risk level display command data packets, and to analyze the measurement data packets received through the LoRa module to store the measurement value of the sensor, determine the risk level of the structure to which the sensor is mounted according to a predetermined risk analysis algorithm, form a risk level display command data packet, and convert LoRa protocol data into IP protocol data. , An Ethernet module that receives data packets in the protocol-converted IP format from the microcomputer and transmits them to the application server side according to the Ethernet protocol, or receives data packets in the protocol-converted IP format from the microcomputer and transmits them to the application server side according to the WiFi protocol A field safety management system using the Internet of Things, characterized in that it consists of a WiFi module that does. 공사 현장에 설치된 지중변위 측정계;
공사 현장에 설치된 숏크리트 응력 측정계;
공사 현장에 설치된 락볼트 축력 측정계;
공사 현장의 입구에 설치되어 상기 지중변위 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 지중변위 표시기;
공사 현장의 입구에 설치되어 상기 숏크리트 응력 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 숏크리트 응력 표시기;
공사 현장의 입구에 설치되어 상기 락볼트 축력 측정계의 측정값에 따른 위험도를 녹색, 황색, 적색 LED 점등이나 점멸로 표시하기 위한 락볼트 축력 표시기;
상기 지중변위 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 지중변위에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 지중변위 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 상기 숏크리트 응력 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 숏크리트 응력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 숏크리트 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키며, 상기 락볼트 축력 측정계로부터 측정 데이터를 수신하여 측정값과 기준값을 비교하여 락볼트 축력에 의한 현장의 위험도를 판단한 후 상기 락볼트 표시기의 해당 색상의 LED를 구동시키고, 현장의 측정 데이터를 게이트웨이로 전송하는 데이터로거;
상기 데이터로거로부터 수신된 측정 데이터를 응용 서버측으로 전송하기 위한 게이트웨이; 및
싱기 게이트웨이로부터 전송된 각 현장의 데이터를 종합 분석하여 각 현장의 위험도를 분석하는 현장관리 응용 서버를 포함하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.Underground displacement measuring system installed at the construction site;
Shotcrete stress measuring system installed at the construction site;
Rockbolt axial force measuring system installed at the construction site;
An underground displacement indicator installed at the entrance of the construction site to indicate the degree of danger according to the measured value of the underground displacement measuring system by lighting or flashing green, yellow, and red LEDs;
A shotcrete stress indicator installed at the entrance of the construction site to display the risk level according to the measured value of the shotcrete stress meter by lighting or blinking green, yellow, and red LEDs;
A rock bolt axial force indicator installed at the entrance of the construction site to indicate the degree of danger according to the measured value of the rock bolt axial force measuring system by lighting or flashing green, yellow, and red LEDs;
After receiving the measurement data from the ground displacement measuring system and comparing the measured value with the reference value to determine the risk level of the site due to the ground displacement, driving the LED of the corresponding color of the ground displacement indicator, Receiving the measurement data from the shotcrete stress measuring system After comparing the measured value and the reference value to determine the risk level of the site due to the shotcrete stress, the LED of the corresponding color of the shotcrete indicator is driven, and the measured data is received from the rock bolt axial force measuring system to compare the measured value and the reference value to determine the rock bolt axial force a data logger for driving an LED of a corresponding color of the rock bolt indicator and transmitting field measurement data to a gateway after determining the degree of risk of the site by the;
a gateway for transmitting the measurement data received from the data logger to an application server; and
A site safety management system using the Internet of Things that includes a site management application server that analyzes the risk level of each site by comprehensively analyzing the data of each site transmitted from the Singgi gateway. 제5항에 있어서, 상기 지중변위 표시기의 LED들과, 상기 숏크리트 표시기의 LED들 및 상기 락볼트 표시기의 LED들은 소정의 문자 형상으로 배치되는 것을 특징으로 하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 시스템.The on-site safety management system using the Internet of Things according to claim 5, wherein the LEDs of the ground displacement indicator, the LEDs of the shotcrete indicator, and the LEDs of the rock bolt indicator are arranged in a predetermined character shape. IoT 센서모듈과 데이터로거 사이에는 클래스 A로 운영되는 LoRa 네트워크를 구성하고, IoT 표시모듈과 데이터로거 사이에는 클래스 C로 운영되는 LoRa 네트워크를 구성하는 단계;
상기 IoT 센서모듈이 구조물의 물리량을 측정하여 측정 데이터를 LoRa 네트워크를 통해 상기 데이터로거로 전송하는 단계;
상기 데이터로거가 상기 IoT 센서모듈로부터 수신된 측정 데이터를 분석하여 해당 구조물의 위험도를 1차 분석한 후 '정상', '주의', '경보'로 위험도를 평가하는 단계;
상기 데이터로거가 1차 위험도 평가결과에 따라 '경보' 표시명령, '주의' 표시명령, 혹은 '정상' 표시명령을 생성하여 해당 IoT 표시모듈로 전송하는 단계;
상기 IoT 표시모듈이 수신된 위험도 표시명령에 따라 해당 색상의 LED를 점등시키는 단계; 및
응용 서버가 일정 주기별로 각 현장 및 센서 별 데이터의 변화를 분석하여 해당 현장의 위험도를 2차로 평가하고, 위험도 평가 결과를 해당 데이터로거로 전송하여 IoT 표시모듈의 위험도 표시상태를 갱신하는 단계를 포함하는 사물인터넷을 이용한 현장 안전 관리 방법.Configuring a LoRa network operated as Class A between the IoT sensor module and the data logger and configuring a LoRa network operated as Class C between the IoT display module and the data logger;
The IoT sensor module measures the physical quantity of the structure and transmits the measured data to the data logger through the LoRa network;
The data logger analyzes the measurement data received from the IoT sensor module, firstly analyzes the risk of the structure, and then evaluates the risk as 'normal', 'caution', and 'alarm';
The data logger generates an 'alert' display command, a 'caution' display command, or a 'normal' display command according to the primary risk assessment result and transmits the generated IoT display module;
Turning on the LED of the corresponding color according to the risk level display command received by the IoT display module; and
The application server analyzes the change in data for each site and sensor at regular intervals, evaluates the risk level of the site secondarily, and transmits the risk evaluation result to the data logger to update the risk display status of the IoT display module. A field safety management method using the Internet of Things (IoT).
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CN116630898A (en) * 2023-07-21 2023-08-22 深圳市睿拓新科技有限公司 Intelligent safety management system and method for large-scale engineering construction
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