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현장조건과 사고사례를 이용한 작업자의 위험도 예측 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2021008175
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 현장조건과 사고사례를 이용한 작업자의 위험도 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 작업자의 위험도 예측 시스템을 이용한 위험도 예측 방법에 있어서, 각각의 사고 사례에 대한 작업 환경 데이터, 개인조건 데이터 및 사고 유형 데이터를 수집하여 정량화하는 단계, 위험도를 예측하고자 하는 작업자로부터 현장의 작업 환경 데이터와 개인조건 데이터를 입력받는 단계, 상기 작업 환경의 데이터와 상기 저장된 작업 환경 데이터를 이용하여 각각의 사고 사례와의 유사도를 각각 연산하는 단계, 가장 높은 유사도를 가지는 사고 사례를 선택하고, 선택된 사고 사례에 해당되는 사고유형에 대한 가중치를 이용하여 현장조건 위험도를 연산하는 단계, 상기 개인조건 데이터를 이용하여 개인조건 위험도를 연산하는 단계, 그리고 상기 현장조건 위험도와 상기 개인조건 위험도를 연산하여 최종 위험도를 도출하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 표준화된 최종 위험도를 통해 근로자가 얼마나 위험한 상황에 있는지 직관적으로 확인할 수 있고 발생할 수 있는 재해에 대해 미리 대처할 수 있다.
Int. CL G06Q 10/06 (2012.01.01) G06Q 10/02 (2012.01.01)
CPC G06Q 10/0635(2013.01) G06Q 10/06375(2013.01) G06Q 10/063114(2013.01) G06Q 10/02(2013.01)
출원번호/일자 1020190164661 (2019.12.11)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0073895 (2021.06.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.11)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한승우 인천광역시 연수구
2 장지영 서울특별시 마포구
3 박상원 서울특별시 양천구
4 정창훈 부산광역시 연제구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-1280373-97
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.12.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2021.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0014251-58
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.02.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0034285-68
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0165034-86
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.04.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0483751-27
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0483752-73
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번호 청구항
1 1
작업자의 위험도 예측 시스템을 이용한 위험도 예측 방법에 있어서,각각의 사고 사례에 대한 작업 환경 데이터, 개인조건 데이터 및 사고 유형 데이터를 수집하여 저장하는 단계,위험도를 예측하고자 하는 작업자로부터 현장의 작업 환경 데이터와 개인조건 데이터를 입력받는 단계,상기 작업 환경의 데이터와 상기 저장된 작업 환경 데이터를 이용하여 각각의 사고 사례와의 유사도를 각각 연산하는 단계,가장 높은 유사도를 가지는 사고 사례를 선택하고, 선택된 사고 사례에 해당되는 사고유형에 대한 가중치를 이용하여 현장조건 위험도를 연산하는 단계,상기 개인조건 데이터를 이용하여 개인조건 위험도를 연산하는 단계, 그리고상기 현장조건 위험도와 상기 개인조건 위험도를 이용하여 최종 위험도를 도출하는 단계를 포함하는 위험도 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 작업 환경 데이터는,정수형 변수(Ai)인 온도(A1), 습도(A2) 및 공정률(A3)과 일치/불일치형 변수(Bi)인 계절(B1), 공종(B2), 프로젝트 유형(B3), 안전교육(B4) 및 안전 시설물(B5)을 포함하는 위험도 예측 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 유사도를 연산하는 단계는,상기 정수형 변수와 상기 일치/불일치형 변수를 아래의 수학식에 적용하여 각각의 사고 사례와의 상기 유사도(SI)를 연산하는 위험도 예측 방법;여기서, Ai는 기 저장된 사고 사례에 대한 정수형 변수, 는 현장에 대응하는 정수형 변수, Bi는 기 저장된 사고 사례에 대한 일치/불일치형 변수의 값(일치시 1, 불일치시 0임), 는 정수형 변수의 가중치, 는 일치/불일치형 변수의 가중치이며, n은 정수형 변수의 개수, m은 일치/불일치형 변수의 개수를 나타낸다
4 4
제3항에 있어서,상기 현장조건 위험도를 연산하는 단계는,가장 높은 유사도를 가지는 사고 사례의 유사도와 사고유형에 대한 가중치를 아래의 수학식에 적용하여 상기 현장조건 위험도를 연산하는 위험도 예측 방법;는 사고유형에 대한 가중치이다
5 5
제4항에 있어서,상기 개인조건 위험도를 연산하는 단계는,상기 위험도를 예측하고자 하는 작업자의 성별에 따른 위험도, 연령에 따른 위험도, 경력에 따른 위험도를 합산하여 상기 개인조건 위험도를 연산하는 위험도 예측 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 최종 위험도를 도출하는 단계는,다음의 수학식에 적용하여 상기 최종 위험도를 도출하는 위험도 예측 방법;여기서, 현장조건 가중치는 0
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위험도 예측을 위한 작업 근로자의 위험도 예측 시스템에 있어서,데이터베이스로부터 각각의 사고 사례에 대한 작업 환경 데이터, 개인조건 데이터 및 사고 유형 데이터를 수집하여 저장하는 데이터베이스부,위험도를 예측하고자 하는 작업자로부터 작업 환경 데이터와 개인조건 데이터를 입력받는 입력부,상기 작업 환경의 데이터와 상기 저장된 작업 환경 데이터를 이용하여 유사도(SI)를 각각 연산하고, 상기 유사도(SI) 중에서 가장 높은 값을 가지는 유사도에 해당되는 사고 사례를 선택하고, 선택된 사고사례에 해당되는 사고유형에 대한 가중치를 이용하여 현장조건 위험도를 연산하고, 상기 개인조건 데이터를 이용하여 개인조건 위험도를 연산하는 연산부, 그리고상기 현장조건 위험도와 상기 개인조건 위험도를 이용하여 최종 위험도를 도출하는 제어부를 포함하는 위험도 예측 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 작업 환경 데이터는,정수형 변수(Ai)인 온도(A1), 습도(A2) 및 공정률(A3)과 일치/불일치형 변수(Bi)인 계절(B1), 공종(B2), 프로젝트 유형(B3), 안전교육(B4) 이수여부 및 안전 시설물(B5)배치여부를 포함하는 위험도 예측 시스템
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제8항에 있어서,상기 연산부는,상기 정수형 변수와 상기 일치/불일치형 변수를 아래의 수학식에 적용하여 각각의 사고 사례와의 상기 유사도(SI)를 연산하는 위험도 예측 시스템;여기서, Ai는 기 저장된 사고 사례에 대한 정수형 변수, 는 현장에 대응하는 정수형 변수, Bi는 기 저장된 사고 사례에 대한 일치/불일치형 변수의 값(일치시 1, 불일치시 0임), 는 정수형 변수의 가중치, 는 일치/불일치형 변수의 가중치이며, n은 정수형 변수의 개수, m은 일치/불일치형 변수의 개수를 나타낸다
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제9항에 있어서,상기 연산부는,가장 높은 유사도를 가지는 사고 사례의 유사도와 사고유형에 대한 가중치를 아래의 수학식에 적용하여 상기 현장조건 위험도를 연산하는 위험도 예측 시스템;는 사고유형에 대한 가중치이다
11 11
제10항에 있어서,상기 연산부는,상기 위험도를 예측하고자 하는 작업자의 성별에 따른 위험도, 연령에 따른 위험도, 경력에 따른 위험도를 합산하여 상기 개인조건 위험도를 연산하는 위험도 예측 시스템
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제11항에 있어서,상기 제어부는,다음의 수학식에 적용하여 상기 최종 위험도를 도출하는 위험도 예측 시스템;여기서, 현장조건 가중치는 0
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