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KR20230105695A - 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법 - Google Patents

화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법 Download PDF

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KR20230105695A
KR20230105695A KR1020220000087A KR20220000087A KR20230105695A KR 20230105695 A KR20230105695 A KR 20230105695A KR 1020220000087 A KR1020220000087 A KR 1020220000087A KR 20220000087 A KR20220000087 A KR 20220000087A KR 20230105695 A KR20230105695 A KR 20230105695A
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KR
South Korea
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cargo
abnormal
abnormal symptom
symptom
sensing data
Prior art date
Application number
KR1020220000087A
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English (en)
Inventor
김길태
Original Assignee
(주)시엠아이바텍
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Abstract

본 발명은 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템은, 고박장치에 탈부착되어 고박장치의 장력을 측정하고 측정한 센싱데이터를 무선 통신기술을 이용하여 무선으로 전송하는 복수개의 고박감지장치, 상기 고박감지장치로부터 상기 센싱데이터를 수신하여 데이터관리부로 전송하는 게이트웨이장치, 상기 게이트웨이장치를 통해 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터를 수신하여 데이터베이스 서버에 저장하는 데이터관리부, 상기 수신한 센싱데이터에 기초하여 머신러닝을 통해 고박감지장치의 이상징후를 감지하고 이상징후 유형을 판단하는 이상징후진단부, 상기 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고 판단한 심각도에 따른 경보 서비스를 제공하는 이상징후경보부, 및 고박감지장치의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공하는 결과제공부를 포함한다.

Description

화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법 {Monitoring system for detection of abnormal signs of cargo anchorage devices and method thereof}
본 발명은 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 화물차, 선박, 항공기 등의 화물운송수단에서 화물 운송 시에 화물을 고박시키는 고박장치의 이상징후를 실시간으로 감지하고, 이상징후 감지 시 현장의 초기 대응자에게 이상 정보 제공 및 초동 대응 방안을 제공하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 화물차, 선박 및 항공기 등의 화물운송수단의 경우 다양한 형태의 화물을 선적하고, 고박장치로 화물을 고정하여 운송하고 있다.
이런, 고박장치는 화물이 선적된 상태에서 화물의 이탈을 방지하기 위해서 고정 시에 설치 및 해체가 용이하고, 장력의 조절에 의해 고정력의 조절이 가능하며, 화물이 이탈되지 않는 범위 내에서 함께 유동하면서 고정력을 유지하고 있음에 따라 화물의 파손을 최소화함에 따라 밴드형태의 고박 스트랩(Lashing Strap) 또는 와이어 형태의 래싱 와이어(Lashing Wire)가 사용된다.
이런, 고박장치는 화물이 설치되는 선적 위치에 화물에 걸림된 상태에서 고정위치에 고정된 상태에서 장력을 조절하는 장력조절장치를 설치하여 장력 조절에 의해 고정력이 발생되고, 발생된 고정력을 장력조절장치에 의해 유지하여 화물을 고박시키도록 설치된다.
그러나, 고박장치는 화물이 이동되는 운송수단에 설치되어 이동 시에 흔들림과 외부에서 발생되는 충격이 고정력을 유지하고 있는 장력조절장치에 집중됨에 따라 고박밴드가 느슨해거나 풀려서 화물이 고박된 위치를 이탈하거나 외부로 추락되는 문제점이 있었다.
이에, 화물을 담당하는 작업자는 주기적으로 고박장치의 장력을 점검하여야 하나, 작업자가 육안으로 고박장치의 장력이 느슨하거나 풀린 상태를 확인하기 어려워 직접 타격하거나, 접촉에 의해 장력의 유지상태를 확인하여야 함에 따라 고박상태를 전체적으로 확인하기 어려운 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제10-1902222호 (2018.09.19.)
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 화물차, 선박 및 항공기 등의 화물운송수단의 화물칸에 선적된 화물을 고정하는 화물 고박장치의 이상징후를 감지할 수 있는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 화물 고박장치의 이상징후를 실시간으로 감지하고, 이상징후가 감지된 고박장치를 추적 및 이상징후에 따른 경보 서비스를 제공할 수 있는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 화물 고박장치의 이상징후 발생 시, 화물 고박장치의 이상징후 및 화물의 상태 정보 등을 제공하고, 이상징후에 따른 초동 대응 방안을 제공할 수 있는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템은, 화물차, 선박 및 항공기 등의 화물운송수단에 선적된 화물을 고정하는 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템에 있어서, 고박장치에 탈부착되어 고박장치의 장력을 측정하고, 측정한 센싱데이터를 무선 통신기술을 이용하여 무선으로 전송하는 복수개의 고박감지장치, 상기 고박감지장치로부터 상기 센싱데이터를 수신하여 데이터관리부로 전송하는 게이트웨이장치, 상기 게이트웨이장치를 통해 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터를 수신하여 데이터베이스 서버에 저장하는 데이터관리부, 상기 수신한 센싱데이터에 기초하여 머신러닝을 통해 고박감지장치의 이상징후를 감지하고, 이상징후 유형을 판단하는 이상징후진단부, 상기 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고 판단한 심각도에 따른 경보 서비스를 제공하는 이상징후경보부, 및 고박감지장치의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공하는 결과제공부를 포함한다.
또한, 상기 고박감지장치는 로라 통신을 이용하여 측정한 센싱데이터를 무선으로 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 고박감지장치는 주변의 진동, 압력, 온도를 더 측정 가능하도록 구성되고, 상기 이상징후진단부는 고박장치의 장력 및 주변의 진동, 압력, 온도를 포함하는 센싱데이터에 기초하여 고박감지장치의 이상징후를 감지하고, 이상징후 유형을 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터베이스 서버는 화물운송수단에 선적되는 화물 선적 계획 정보가 저장되는 선적화물 데이터베이스를 포함하고, 상기 복수개의 고박감지장치는 화물 선적 위치에 대한 각각의 위치정보를 가지고 있어, 상기 결과제공부는 고박감지장치의 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 대한 이상징후 정보와 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 상황전파부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터베이스 서버는 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터가 저장되는 센서 데이터베이스와, 상기 센싱데이터에 기초하여 예측되는 이상징후 유형이 저장되는 이상징후 유형 데이터베이스와, 상기 이상징후진단부를 통해 진단한 이상징후 이력이 저장되는 이상징후 이력 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 이상징후진단부는 상기 데이터베이스 서버에 저장된 센싱데이터와 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 저장된 센싱데이터와 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습시키는 머신러닝학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 다른 관점에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법은, 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템을 이용하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법에 있어서, 복수개의 고박감지장치로부터 고박감지장치가 고박장치의 장력을 포함하는 상태 정보를 측정한 센싱데이터를 수집하는 센싱데이터 수집단계, 상기 센싱데이터에 기초하여 이상징후를 감지하고 감지된 이상징후와 기저장된 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단하는 이상징후 진단단계, 상기 판단된 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고 판단한 심각도에 따른 안전관리자 또는 관리담당자가 즉각 대응할 수 있도록 경보를 알리는 경보 서비스 제공단계, 및 고박감지장치의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 안전관리자 또는 관리담당자 측으로 제공하는 결과 제공단계를 포함한다.
또한, 상기 상태 정보는 고박장치의 진동 상태 및 주변의 압력 상태, 온도 상태 등을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 결과 제공단계는 데이터베이스 서버에 저장된 화물운송수단에 선적되는 화물의 상태 및 위치를 포함하는 화물 선적 계획 정보에 기초하여, 상기 결과 정보와 상기 화물의 상태 및 위치 정보를 함께 제공하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 결과 제공단계 이후에 상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 상황 전파단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 결과 제공단계 이후에 수집한 센싱데이터와 저장된 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습하는 머신러닝 학습단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법은 고박장치의 이상징후를 실시간으로 감지하고, 이상징후 감지 시 현장의 초기 대응자에게 이상 정보 제공 및 초동 대응 방안 정보를 제공함으로써, 고박장치의 노후화 또는 고장 등으로 발생할 수 있는 사고를 빠르게 대응할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법은 고박장치의 이상징후 감지 시, 즉시 해당 고박장치 및 화물과 연계된 각 대응 조직에 사고 내용 및 피해 확산 범위를 전파하도록 구성됨으로써, 고박장치의 이상으로부터 발생할 수 있는 사고에서 대형 사고로 번지는 것을 해결할 수 있는 효과가 있다.
이러한, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템 및 그 방법을 통해 기업의 고박장치의 노후화 등으로 발생하는 사고에 대하여 대응 매뉴얼이나 시나리오 부재 및 매뉴얼에 대한 훈련 체계화가 되어 있지 않으며, 화물 고박장치의 이상징후에 대한 관리 방안 및 사전 예측 방법이 체계화되어 있지 않는 등 기업 여건상 인력 및 시설 개선의 투자 여력 부족한 문제점을 해결할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 구성하는 데이터관리부를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 데이터관리부를 구성하는 데이터베이스 서버를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 구성하는 결과제공부의 결과 정보를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법의 전체적인 흐름을 나타낸 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
아래 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 상세히 설명한다. 도면에 관계없이 동일한 부재번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템은, 화물차, 선박 및 항공기 등의 화물운송수단에 선적된 화물을 고정하는 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템에 있어서, 크게, 고박감지장치(100), 게이트웨이장치(200), 데이터관리부(300), 이상징후진단부(400), 이상징후경보부(500) 및 결과제공부(600)를 포함한다.
먼저, 고박감지장치(100)는 고박장치에 탈부착되어 고박장치의 장력 상태를 포함하는 상태 정보를 측정하고, 측정한 센싱데이터를 무선 통신기술을 이용하여 무선으로 전송하는 기능을 수행하는 것으로, 복수 개 마련된다.
상기 고박감지장치(100)에 좀 더 구체적으로 설명하자면, 상기 고박감지장치(100)는 일단이 바닥에 고정결합되는 고박장치(고박 스트랩 또는 래싱 와이어)에 탈부착되고, 타단이 화물에 고정결합되는 고박장치와 탈부착되도록 구성된다.
또한, 상기 고박감지장치(100)는 양측에 결합되는 고박장치의 장력 상태를 측정하기 위한 장력 센서뿐만 아니라, 주변의 진동, 압력, 온도 상태를 측정하기 위한 진동 센서, 압력 센서, 온도 센서 등을 포함하여 구성될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 유량, 가스 센서 등을 더 포함하여 화재 또는 침수 등을 감지할 수 있다.
또한, 상기 고박감지장치(100)는 로라 통신을 이용하여 측정한 센싱데이터를 무선으로 전송하도록 로라 통신 모듈을 포함하여 구성된다.
여기서, 로라 통신을 사용하는 이유는, 로라 통신은 비면허대역인 900MHz 대역에서 10kbps이내 속도로 통신이 가능하기 때문이다. 또한, 상기 비면허대역인 900MHz 대역에서 통신을 하는 이유는 900Mhz 대역은 주파수가 뻗어 나가는 성질(직진성)과 장애물을 피해 나가는 성질(회절성)이 우수하여 비교적 선적화물(컨테이너 또는 차량 등의 다양한 형태의 화물)이 많은 화물 데크 특성상 적합하기 때문이다.
또한, 통신 속도를 10kbps로 하여금, 저용량 데이터를 전송하는 각 센서의 데이터 전송에 적합하며, 데이터 전송량을 줄임으로서 고박감지장치(100)의 전력 소모를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 복수개의 고박감지장치(100)는 화물 선적 위치에 대한 각각의 위치정보(예: 화물 데크의 위치)를 가지고 있다.
다음, 게이트웨이장치(200)는 상기 고박감지장치(100)로부터 상기 센싱데이터를 수신하여 데이터관리부(300)로 전달할 수 있도록 고박감지장치(100)와 데이터관리부(300) 사이에서 중계역할을 한다.
즉, 상기 게이트웨이장치(200)는 상기 고박감지장치(100)와는 로라 통신을 이용하여 통신하며, 상기 데이터관리부(300)와는 이더넷 통신을 통해 통신함을 의미한다.
이와 같이, 상기 고박감지장치(100)가 로라 통신을 이용하여 무선으로 센싱데이터를 전송하기 위해서는 노드와 호스트 사이에서 중계역할을 할 수 있는 상기 게이트웨이장치(200)가 필수적으로 구비되어야 한다.
다음, 데이터관리부(300)는 상기 게이트웨이장치(200)를 통해 상기 고박감지장치(100)가 측정한 센싱데이터를 수신하여 데이터베이스 서버에 저장하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 구성하는 데이터관리부를 나타낸 블록도이다.
도 2를 더 참조하여, 상기 데이터관리부(300)에 대하여 좀 더 구체적으로 설명하자면, 상기 데이터관리부(300)는 데이터 처리서버(310)와 데이터베이스 서버(320)를 포함한다.
상기 데이터처리 서버(310)는 복수개의 고박감지장치(100)로부터 센싱데이터를 수집하는 역할을 한다.
예컨대, 상기 데이터처리 서버(310)는 복수개의 고박감지장치(100)로부터 다수개의 채널을 운영하면서 동시에 센싱데이터를 수신하며 수집하도록 하거나, 복수개의 고박감지장치(100)로부터 아날로그 센싱데이터를 수신하여 디지털 센싱데이터로 변환하는 등을 포함하는 다양한 데이터처리를 하는 역할을 수행하도록 구성되며, 이는 일례일뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
다음, 데이터베이스 서버(320)는 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터를 수신하여 저장하며, 이뿐만 아니라, 본 발명에 따른 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템에서 이용되는 다양한 데이터들을 저장하고 관리하는 역할을 한다.
도 3은 본 발명에 따른 데이터관리부를 구성하는 데이터베이스 서버를 나타낸 블록도이다.
보다 상세하게는, 도 3을 참조하면 상기 데이터베이스 서버(320)는 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터를 저장하는 센서 데이터베이스(321)와, 추후 후술할 상기 센싱데이터에 기초하여 예측되는 이상징후 유형이 저장되는 이상징후 유형 데이터베이스(322)와, 이상징후진단부(400)를 통해 진단한 이상징후 이력이 저장되는 이상징후 이력 데이터베이스(324)를 포함한다.
또한, 상기 데이터베이스 서버(320)는 화물운송수단에 선적되는 화물의 상태 및 위치를 포함하는 화물 선적 계획 정보가 저정되는 선적화물 데이터베이스(324)를 더 포함하여 이루어지며, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음, 이상징후진단부(400)는 상기 수신한(저장된) 센싱데이터에 기초하여 머신러닝을 통해 고박감지장치(100)의 이상징후를 감지하고, 이상징후 유형을 판단한다.
보다 상세하게는, 상기 이상징후진단부(400)는 상기 센싱데이터에 기초하여 이상징후를 감지하고, 감지된 이상징후와 기저장된 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단한다.
예컨대, 특정 고박감지장치(100)의 측정한 장력이 1000daN일 경우가 정상이나, 측정한 장력이 900daN일 경우 고박장치가 이상징후로 감지하고, 감지된 이상징후와 기저장된 이상징후 유형인 즉, 진동, 압력, 온도 등의 상태가 정상이나 장력이 낮음일 경우 느슨해진 유형이라고 판단한다.
상기 기저장된 이상징후 유형에 대하여 예를 들면, 장력이 매우 낮음, 진동이 매우 높음, 압력 정상, 온도 정상인 경우에는 화물이 흔들리는 유형 등 다양하게 설정되어 저장될 수 있으며, 측정된 수치값의 범위에 따라 매우 높은, 높음, 정상, 낮음, 매우 낮음 등으로 표현되어 상황별 이상징후 유형에 대하여 설정될 수 있다. 이는 설명을 위한 일례일뿐, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음, 이상징후경보부(500)는 상기 이상징후진단부(400)에서 판단된 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따른 경보 서비스를 제공하는 역할을 한다.
예컨대, 상기 판단된 이상징후가 고박장치가 조금 느슨해짐, 많이 느슨해짐, 풀림 등의 이상징후 유형에 따라 정상, 관심, 주의, 경계, 심각 등으로 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따라 경보 서비스를 제공한다.
상기 경보 서비스는 화물 데크 또는 선박 안전관리자 또는 화물 관리 담당자가 근무하는 곳에 경고 램프 등이 구비되어, 소리 및 색상 등으로 다양하게 경고를 알릴 수 있는 형태로 제공될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음, 결과제공부(600)는 특정 고박감지장치(100)의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공한다. 이는, 안전관리자 또는 화물 관리 담당자의 단말기 측으로 상기 결과 정보를 제공할 수 있다.
여기서, 단말기는 상기 결과 정보를 시각적으로 확인할 수 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다.
예를 들어, 상기 단말기는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 상기 결과제공부(600)는 상기 선적화물 데이터베이스(324)에 저장된 화물운송수단에 선적되는 화물의 상태 및 위치를 포함하는 화물 선적 계획 정보에 기초하여, 상기 결과 정보와 상기 화물의 상태 및 위치 정보를 함께 제공하도록 구성된다.
도 4는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템을 구성하는 결과제공부의 결과 정보를 나타낸 예시도이다.
따라서, 상기 결과제공부(600)는 도 4에 도시된 바와 같이, 고박감지장치(100)의 이상징후에 따른 심각도와 화물의 위치 및 상태 정보, 주변의 상태 정보를 포함하는 결과 정보를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템은, 도시되어 있지는 않지만 상황전파부를 더 포함하여 구성될 수 있다.
상기 상황전파부는 상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 역할을 한다. 따라서, 주변 대응 조직에 사고 내용을 전파함으로써 사고 발생에 있어서 초동 대응 및 피해가 커질 수 있는 문제를 막을 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템은, 도시되어 있지는 않지만 머신러닝학습부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 머신러닝학습부는 상기 저장된 센싱데이터와 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습시키는 역할을 한다. 따라서, 머신러닝의 이상징후 판단에 있어서 정확도가 향상되고 신뢰성을 확보할 수 있는 효과가 있다.
하기에서는, 본 발명의 다른 관점에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법의 전체적인 흐름을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법은, 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템을 이용하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법에 있어서, 먼저, 복수개의 고박감지장치(100)로부터 고박감지장치(100)가 고박장치의 장력을 포함하는 상태 정보를 측정한 센싱데이터를 수집하는 센싱데이터 수집단계(S10)를 수행한다.
여기서, 상태 정보는 고박장치의 장력 상태를 의미할 수 있으며, 이뿐만 아니라, 주변의 압력, 온도, 유량, 가스(예: CO)을 포함하는 상태 정보를 의미할 수 있다.
다음, 상기 센싱데이터에 기초하여 이상징후를 감지하고, 감지된 이상징후와 기저장된 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단하는 이상징후 진단단계(S20)를 수행한다.
상기 이상징후 진단단계(S20)는 다양한 상태 정보를 포함하는 센싱데이터가 기설정된 정상범위를 벗어날 때, 예컨대, 장력 측정값, 압력 측정값, 온도 측정값, 유량 측정값, 일산화탄소 측정값 등을 포함하는 센싱데이터 중 적어도 하나의 측정값이 기설정도니 정상범위를 벗어날 때의 이상징후를 감지한다.
또한, 상기 이상징후 진단단계(S20)는 이상징후가 감지되면, 머신러닝을 통해 상기 센싱데이터에 기초하여 기저장된 이상징후 유형과 비교분석하여 이상징후 유형을 판단한다.
다음, 상기 판단된 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따른 안전관리자 또는 관리담당자가 즉각 대응할 수 있도록 경보를 알리는 경보 서비스 제공단계(S30)를 수행한다.
상기 경보 서비스 제공단계(S30)는 이상징후 유형에 따라 정상, 관심, 주의, 경계, 심각 등으로 심각도를 판단하고, 화물 데크 등 화물이 선적되는 장소 또는 선박 안전관리자 또는 화물 관리 담당자가 근무하는 곳에 구비되는 경고 램프 등을 이용하여, 소리 및 색상 등으로 다양한 방법을 통해 경고를 알리도록 수행한다.
다음, 고박감지장치(100)의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 안전관리자 또는 관리담당자 측으로 제공하는 결과 제공단계(S40)를 수행한다. 이는, 안전관리자 또는 화물 관리 담당자의 단말기 측으로 상기 결과 정보를 제공하는 것을 의미할 수 있다.
또한, 상기 결과 제공단계(S40)는 데이터베이스 서버(320)에 저장된 화물운송수단에 선적되는 화물의 상태 및 위치를 포함하는 화물 선적 계획 정보에 기초하여, 상기 결과 정보와 상기 화물의 상태 및 위치 정보를 함께 제공하도록 수행된다.
다음, 상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 상황 전파단계(S50)를 수행한다.
한편, 본 발명에 따른 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법은, 상기 결과 제공단계(S40)이후에, 수집한 센싱데이터와 저장된 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습하는 머신러닝 학습단계를 수행할 수 있다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해되어야 한다.
100: 고박감지장치
200: 게이트웨이장치
300: 데이터관리부
310: 데이터처리 서버
320: 데이터베이스 서버
321: 센서 데이터베이스
322: 이상징후 유형 데이터베이스
323: 이상징후 이력 데이터베이스
324: 선적화물 데이터베이스
400: 이상징후진단부
500: 이상징후경보부
600: 결과제공부

Claims (13)

  1. 화물차, 선박 및 항공기 등의 화물운송수단에 선적된 화물을 고정하는 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템에 있어서,
    고박장치에 탈부착되어 고박장치의 장력을 측정하고, 측정한 센싱데이터를 무선 통신기술을 이용하여 무선으로 전송하는 복수개의 고박감지장치;
    상기 고박감지장치로부터 상기 센싱데이터를 수신하여 데이터관리부로 전송하는 게이트웨이장치;
    상기 게이트웨이장치를 통해 상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터를 수신하여 데이터베이스 서버에 저장하는 데이터관리부;
    상기 수신한 센싱데이터에 기초하여 머신러닝을 통해 고박감지장치의 이상징후를 감지하고, 이상징후 유형을 판단하는 이상징후진단부;
    상기 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따른 경보 서비스를 제공하는 이상징후경보부; 및
    고박감지장치의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공하는 결과제공부;를 포함하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 고박감지장치는,
    로라 통신을 이용하여 측정한 센싱데이터를 무선으로 전송하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 고박감지장치는,
    주변의 진동, 압력, 온도를 더 측정 가능하도록 구성되고,
    상기 이상징후진단부는,
    고박장치의 장력 및 주변의 진동, 압력, 온도를 포함하는 센싱데이터에 기초하여 고박감지장치의 이상징후를 감지하고, 이상징후 유형을 판단하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스 서버는 화물운송수단에 선적되는 화물 선적 계획 정보가 저장되는 선적화물 데이터베이스를 포함하고, 상기 복수개의 고박감지장치는 화물 선적 위치에 대한 각각의 위치정보를 가지고 있어,
    상기 결과제공부는,
    고박감지장치의 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 대한 이상징후 정보와 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 상황전파부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스 서버는,
    상기 고박감지장치가 측정한 센싱데이터가 저장되는 센서 데이터베이스와,
    상기 센싱데이터에 기초하여 예측되는 이상징후 유형이 저장되는 이상징후 유형 데이터베이스와,
    상기 이상징후진단부를 통해 진단한 이상징후 이력이 저장되는 이상징후 이력 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 이상징후진단부는,
    상기 데이터베이스 서버에 저장된 센싱데이터와 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 저장된 센싱데이터와 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습시키는 머신러닝학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 시스템.
  9. 화물 고박장치의 이상징후를 감지하는 모니터링 시스템을 이용하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법에 있어서,
    복수개의 고박감지장치로부터 고박감지장치가 고박장치의 장력을 포함하는 상태 정보를 측정한 센싱데이터를 수집하는 센싱데이터 수집단계:
    상기 센싱데이터에 기초하여 이상징후를 감지하고, 감지된 이상징후와 기저장된 이상징후 유형에 기초하여 머신러닝을 통해 이상징후 유형을 판단하는 이상징후 진단단계;
    상기 판단된 이상징후 유형에 따라 심각도를 판단하고, 판단한 심각도에 따른 안전관리자 또는 관리담당자가 즉각 대응할 수 있도록 경보를 알리는 경보 서비스 제공단계; 및
    고박감지장치의 이상징후 정보와 상기 이상징후에 대한 초동대응방안 정보를 포함하는 결과 정보를 안전관리자 또는 관리담당자 측으로 제공하는 결과 제공단계;를 포함하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 상태 정보는,
    고박장치의 진동 상태 및 주변의 압력 상태, 온도 상태 등을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 결과 제공단계는,
    데이터베이스 서버에 저장된 화물운송수단에 선적되는 화물의 상태 및 위치를 포함하는 화물 선적 계획 정보에 기초하여, 상기 결과 정보와 상기 화물의 상태 및 위치 정보를 함께 제공하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 결과 제공단계 이후에,
    상기 이상징후가 감지된 화물 선적 위치와 선적된 화물에 연계된 대응 조직에 상기 결과 정보 및 예측되는 피해 확산 범위 정보를 전달하는 상황 전파단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 결과 제공단계 이후에,
    수집한 센싱데이터와 저장된 이상징후 이력에 기초하여 주요 변수를 추출하고, 이를 평가하여 새로운 이상징후 유형을 추출하고, 상기 새로운 이상징후 유형에 대하여 머신러닝을 학습하는 머신러닝 학습단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화물 고박장치 이상징후 감지 모니터링 방법.
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