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승강기 위험 상황 자동예측판단 기법 개발
 대성IDS_스마트 기술을 활용한 승강기 위험 상황 자동예측판단 기법 개발 황 재 명(Jae-myeong Hwang) R&D Dept. of Daesung I.D.S Co., Ltd. 인구 밀집화 및 도시화 등으로 국민 생활 속 인프라인 승강기의 고장 및 고장에 따른 갇힘사고 등이 증가하고 있는 추세이며, 이로 인한 119구조대 출동건수 또한 승강기 설치대수, 고장건수와 비례해 급격히 증가하고 있다. 이에 대성IDS는 안전사고 예방 및 재난 안전관리의 국가책임체제 구축을 위해 ‘스마트 기술을 활용한 승강기 위험 상황 자동예측판단’ 기법을 개발, 국민 생활 속 안전사회 환경을 조성하고자 한다. 1.서론 본 개발의 핵심기술 요소는 ▲국민의 생활과 밀접한 관련이 있는 승강기 기술 ▲승강기 내에 설치된 CCTV의 영상·음성 기술 ▲승강기의 현재 상태를 측정할 수 있는 진동·소음 센서기술 등이다. 아울러 이 기술로부터 측정된 데이터를 수집, 분석해 승강기의 현재 상태를 판단하는 DB 서버와 인공지능 시스템으로 구성돼 있다. 2. 본론 본 연구는 승객 안전사고 예방이 궁극적인 목적이다. 이에 대응하고자 승객 갇힘, 전도, 폭행이나 범죄 상황 시 영상·음성 및 진동·소음 센서로부터 실시간으로 전송받은 데이터에서 패턴을 추출하고, 카 내 상황이 서버로 전송되면 승강기 상태에 따른 구출운전 여부를 인공지능이 판단해 즉시 구출운전을 실시하는 시스템이다. 만일 구출운전이 불가할 경우 상황전파를 통해 빠르게 승객을 구조할 수 있도록 정보를 전달한다. 전도 및 폭행·범죄 상황에서는 최기층 정지 및 대응운전을 실시해 승객 피해를 최소화 할 수 있다. 스마트 기술을 기반으로 승강기 위험상황을 자동으로 판단, 예측하는 시스템을 구축해 안전한 승강기를 만드는 것이 목표다. 그러나 영상·음성 센서는 단순히 영상, 음성 크기 변화가 아닌 행동 패턴 및 크기, 음성 단어 및 크기 인식, 대상물의 명암과 색상 변화 등을 인식할 수 있는 다채널 감시 시스템 개발이 필요하다. 진동·소음 센서의 경우 급감속 또는 급정지, 소음 크기 변화, 충격 신호 등을 감지할 수 있는 승강기 고장 또는 사고 패턴 인식 기능이 요구된다. 이와 함께 인공지능 시스템은 데이터마이닝을 통한 승강기 환경 빅데이터 개발과 데이터 정보를 조합해 위험상황을 예측하고 판단하는 기술 개발이 필요하다. 승강기는 제어반 내 신호와 자가진단 데이터로 현재 상태를 판단할 수 있는 자가진단 기능과 자동구출운전 기능, 원격 감시 및 제어 기능을 갖춰야 한다. 3. 개발 목표 및 내용 기술 개발에 앞서 승강기 주요 부품 수명 및 내구연한을 승강기 점검리스트와 비교분석했다. 또 승강기 고장 유형을 수집해 주요 고장 유형을 분석했다. 조사결과 승강기 고장은 155개 현장에서 827건 수집됐고, 이 중 승객 갇힘 사고는 53건으로 6.41%를 차지하는 것으로 나타났다. 승객 갇힘 사고 예방을 위한 자가진단 알고리즘 기준 설정을 위해 고장 원인 분석한 결과 총 53건 중 30건이 Door와 관련된 고장이었다. 간접적인 유형까지 고려할 경우 총 40건에 달해 승객갇힘 사고 중 75.47%가 Door 관련 사고임을 확인할 수 있었다.(그림2 참조) 지금까지 파악한 승강기 중대고장 항목은 총 8가지(▲권상기 전원 공급 불가 ▲운행 중 브레이크 전원 공급 접촉기 작동 불가 ▲운행 중 Car Door, Hall Door 열림 ▲인버터 에러 ▲리미트 스위치 에러 ▲조속기 동작 에러 ▲UCMP 동작 에러)이며 현재 중대고장에 대한 대응방안은 수동구출운전이 유일한 상황이다. 이번 연구를 통해 승강기 중대 고장에 따른 대응 절차를 정의해 승객 갇힘 사고 발생 시 인공지능 판단의 기준자료로 활용할 계획이다. 4. 결론 및 향후 과제 근래 승강기의 효율적인 운용과 관리를 위해 승강기 원격감시 및 제어시스템은 이미 업계에서 필수 아이템으로 자리 잡은 상태다. 이번 연구개발 과제를 통해 인공지능 서버와 원활한 통신이 가능한 시스템이 구축되도록 원격감시 및 제어시스템에 인공지능 연동 인터페이스를 추가하고, 다수의 승강기를 인공지능 시스템과 쉽게 연동할 수 있는 기술을 함께 개발할 예정이다. 아울러 승강기 관리에 최적화된 리포팅 방식 또한 주요한 과제로써 승강기 유지 보전에 정확성과 용이함을 가져다 줄 것으로 기대된다. 이번 연구를 통해 승강기 위험 상황 자동예측판단 기술이 개발되고 각종 상황에 따른 적절하고 신속한 대응책이 제시된다면 승강기는 365일 실시간 관리되는 생활안전망 구축이 가능해질 전망이다. 승강기 부품 또한 내구연한 관리 및 감시가 실시간으로 이뤄져 승강기 사고 위험도 미연에 방지될 것이며, 자가진단 기능을 통해 Door 관련 부품의 상태를 파악하고 예측보전을 실시함으로써 승객갇힘 사고 상당 부분을 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 기대가 실증될 경우 119구급대원, 승강기 유지관리업체 직원 등 24시간 출동 대기로 인한 구조인력 투입을 최소화할 수 있게 된다. 사회적 비용 또한 절감될 것이며, 승강기는 안전하다는 인식과 함께 예기치 못한 범죄로부터의 피난처 역할도 가능하리라는 생각이다. 연구 완료 후 개발된 시스템에 대해서는 적절한 기간의 현장 테스트 단계를 거쳐 시스템의 적절성 및 안정성에 대한 검증이 필요할 것이며, 그 후 실제 양산에 적용할 수 있도록 양산화 과정 및 생산 기술에 대한 연구개발이 후속돼야 한다. 양산화 단계까지 모두 진행될 경우 지속적으로 축적되는 승강기 데이터의 DB화 및 인공지능 학습으로 기능에 대한 정확도와 적합도 또한 지속적으로 상승하게 될 것으로 보인다. <사사> 본 연구는 행정안전부 재난안전 취약 핵심역량 도약기술 개발사업의 일환으로 수행되고 있는 연구과제(2019-MOIS33-004)임을 알림 <저작권자 ⓒ 월간 엘리베이터&주차설비(www.liftasia.com) 무단전재 및 재배포금지> |
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