KR-20260061502-A - RISK ASSESSMENT SYSTEM AND METHOD

Abstract

위험성 평가 시스템 및 방법이 제공된다. 상기 위험성 평가 시스템은 장치 위험도 평가 모델 및 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 공정 장치의 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성하는 장치 위험도 산출 모듈 및 작업자 위험도 평가 모델 및 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 상기 공정 장치에 대한 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성하는 작업자 위험도 산출 모듈을 포함한다.

Inventors

• 김연수
• 고재욱
• 금재민

Assignees

• 광운대학교 산학협력단

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20241027

Claims (17)

1. 장치 위험도 평가 모델 및 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 공정 장치의 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성하는 장치 위험도 산출 모듈; 및 작업자 위험도 평가 모델 및 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 상기 공정 장치에 대한 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성하는 작업자 위험도 산출 모듈을 포함하는 위험성 평가 시스템.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가 모델은 상기 장치 위험도의 산출 전에 전처리된 위험성 평가 데이터를 이용하여 학습되고, 상기 전처리된 위험성 평가 데이터는 정량적 위험성 평가 프로그램을 이용하여 도출되는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 및 유량을 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 상기 장치 위험도 평가 데이터 및 작업자 위치 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 위험성 평가 시스템은 작업자의 휴대 장치와 통신하고, 상기 작업자의 위치를 감지하여 상기 작업자 위치 데이터를 실시간으로 획득하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
7. 제 1 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 공정 장치의 사고 영향 피해 범위를 포함하고, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 공정 장치로부터 받는 작업자의 사고 영향 피해를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 공정 장치는 제1 공정 장치 및 제2 공정 장치를 포함하고, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 상기 제1 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제1 장치 위험도 평가 데이터) 및 상기 제2 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제2 장치 위험도 평가 데이터)를 포함하며, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 제1 장치 위험도 평가 데이터와 상기 제2 장치 위험도 평가 데이터를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 시스템.
9. 제 1 항에 있어서, 장치 위험도 평가 모델 파일, 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터 파일, 장치 위험도 평가 데이터, 작업자 위험도 평가 모델 파일, 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터 파일, 및 작업자 위험도 평가 데이터를 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 위험성 평가 시스템.
10. 장치 위험도 평가 모델 및 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 공정 장치의 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성하는 단계; 및 작업자 위험도 평가 모델 및 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 상기 공정 장치에 대한 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 위험성 평가 방법.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가 모델은 상기 장치 위험도의 산출 전에 전처리된 위험성 평가 데이터를 이용하여 학습되고, 상기 전처리된 위험성 평가 데이터는 정량적 위험성 평가 프로그램을 이용하여 도출되는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
12. 제 10 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 및 유량을 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
14. 제 10 항에 있어서, 상기 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 상기 장치 위험도 평가 데이터 및 작업자 위치 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
15. 제 14 항에 있어서, 상기 작업자 위치 데이터는 실시간으로 획득되는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
16. 제 10 항에 있어서, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 공정 장치의 사고 영향 피해 범위를 포함하고, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 공정 장치로부터 받는 작업자의 사고 영향 피해를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.
17. 제 10 항에 있어서, 상기 공정 장치는 제1 공정 장치 및 제2 공정 장치를 포함하고, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 상기 제1 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제1 장치 위험도 평가 데이터) 및 상기 제2 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제2 장치 위험도 평가 데이터)를 포함하며, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 제1 장치 위험도 평가 데이터와 상기 제2 장치 위험도 평가 데이터를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 위험성 평가 방법.

Description

위험성 평가 시스템 및 방법{RISK ASSESSMENT SYSTEM AND METHOD} 본 발명은 위험성 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다. 산업 현장에는 화학물질 누출, 폭발 등 다양한 사고가 발생한다. 이러한 사고의 발생과 피해를 줄이기 위해서는 작업자가 공정의 특성을 이해하고 공정에서 발생할 수 있는 사고의 위험을 사전에 인지하는 것이 필요하다. 그러나, 작업자가 작업의 특성과 공정 특성을 이해하지 못하고 작업에 투입되는 경우가 많다. 특히, 작업에 대한 비숙련자는 공정 특성을 이해하는 것이 어려울 뿐만 아니라 이해하는데 많은 시간이 소요되므로 작업 현장에서의 사고 위험을 인지하기가 어려워 사고 방지와 대응이 미흡하다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험성 평가 시스템을 나타낸다. 도 2는 모델 학습 후 산출된 결과를 나타낸다. 도 3은 데이터 전처리 및 모델 학습 과정을 개략적으로 나타낸다. 도 4는 장치 위험도 산출 결과를 나타낸다. 도 5는 작업자 위험도 산출 모델링을 나타낸다. 이하, 실시예들을 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 발명의 목적, 특징, 장점은 이하의 실시예들을 통해 쉽게 이해될 것이다. 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 이하의 실시예들에 의하여 본 발명이 제한되어서는 안 된다. 본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 요소들(elements)을 기술하기 위해서 사용되었지만, 상기 요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이러한 용어들은 단지 상기 요소들을 서로 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 본 발명의 실시예들에 따른 위험성 평가 시스템은, 장치 위험도 평가 모델 및 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 공정 장치의 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성하는 장치 위험도 산출 모듈 및 작업자 위험도 평가 모델 및 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 상기 공정 장치에 대한 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성하는 작업자 위험도 산출 모듈을 포함한다. 상기 장치 위험도 평가 모델은 상기 장치 위험도의 산출 전에 전처리된 위험성 평가 데이터를 이용하여 학습될 수 있고, 상기 전처리된 위험성 평가 데이터는 정량적 위험성 평가 프로그램을 이용하여 도출될 수 있다. 상기 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률 데이터를 포함할 수 있다. 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 및 유량을 포함할 수 있다. 상기 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 상기 장치 위험도 평가 데이터 및 작업자 위치 데이터를 포함할 수 있다. 상기 위험성 평가 시스템은 작업자의 휴대 장치와 통신하고, 상기 작업자의 위치를 감지하여 상기 작업자 위치 데이터를 실시간으로 획득할 수 있다. 상기 장치 위험도 평가 데이터는 공정 장치의 사고 영향 피해 범위를 포함할 수 있고, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 공정 장치로부터 받는 작업자의 사고 영향 피해를 포함할 수 있다. 상기 공정 장치는 제1 공정 장치 및 제2 공정 장치를 포함할 수 있고, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 상기 제1 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제1 장치 위험도 평가 데이터) 및 상기 제2 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제2 장치 위험도 평가 데이터)를 포함할 수 있으며, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 제1 장치 위험도 평가 데이터와 상기 제2 장치 위험도 평가 데이터를 이용하여 산출될 수 있다. 상기 위험성 평가 시스템은, 장치 위험도 평가 모델 파일, 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터 파일, 장치 위험도 평가 데이터, 작업자 위험도 평가 모델 파일, 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터 파일, 및 작업자 위험도 평가 데이터를 저장하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따른 위험성 평가 방법은, 장치 위험도 평가 모델 및 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 공정 장치의 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성하는 단계 및 작업자 위험도 평가 모델 및 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터를 이용하여 상기 공정 장치에 대한 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 장치 위험도 평가 모델은 상기 장치 위험도의 산출 전에 전처리된 위험성 평가 데이터를 이용하여 학습될 수 있고, 상기 전처리된 위험성 평가 데이터는 정량적 위험성 평가 프로그램을 이용하여 도출될 수 있다. 상기 장치 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률 데이터를 포함할 수 있다. 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 및 유량을 포함할 수 있다. 상기 작업자 위험도 평가를 위한 입력 데이터는 상기 장치 위험도 평가 데이터 및 작업자 위치 데이터를 포함할 수 있다. 상기 작업자 위치 데이터는 실시간으로 획득될 수 있다. 상기 장치 위험도 평가 데이터는 공정 장치의 사고 영향 피해 범위를 포함할 수 있고, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 공정 장치로부터 받는 작업자의 사고 영향 피해를 포함할 수 있다. 상기 공정 장치는 제1 공정 장치 및 제2 공정 장치를 포함할 수 있고, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 상기 제1 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제1 장치 위험도 평가 데이터) 및 상기 제2 공정 장치의 장치 위험도 평가 데이터(제2 장치 위험도 평가 데이터)를 포함할 수 있으며, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 상기 제1 장치 위험도 평가 데이터와 상기 제2 장치 위험도 평가 데이터를 이용하여 산출될 수 있다. [위험성 평가 시스템] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험성 평가 시스템을 나타낸다. 도 1을 참조하면, 위험성 평가 시스템(1)은 데이터베이스(10), 장치 위험도 산출 모듈(20), 및 작업자 위험도 산출 모듈(30)을 포함할 수 있다. 데이터베이스(10)는 장치 위험도 산출 모듈(20)이 장치 위험도를 산출하기 위한 장치 위험도 평가 모델 파일 및 입력 데이터 파일을 저장할 수 있다. 상기 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률(Event Tree Analysis) 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 유량을 포함할 수 있다. 데이터베이스(10)는 장치 위험도 산출 모듈(20)에서 산출된 장치 위험도 평가 데이터를 저장할 수 있다. 상기 장치 위험도 평가 데이터는 외부(관리자, 작업자 등 시스템 사용자)에 제공되어 화면에 출력될 수 있다. 데이터베이스(10)는 작업자 위험도 산출 모듈(20)이 작업자 위험도를 산출하기 위한 작업자 위험도 평가 모델 파일 및 입력 데이터 파일을 저장할 수 있다. 상기 입력 데이터는 장치 위험도 산출 모듈(20)에서 산출된 장치 위험도 평가 데이터, JSA(Job Safety Analysis) 데이터, 작업자 위치 데이터, 작업안전지침 데이터, 및 작업복 등급 데이터를 포함할 수 있다. 데이터베이스(10)는 작업자 위험도 산출 모듈(20)에서 산출된 작업자 위험도 평가 데이터를 저장할 수 있다. 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 외부(관리자, 작업자 등 시스템 사용자)에 제공되어 화면에 출력될 수 있다. 장치 위험도 산출 모듈(20)은 데이터베이스(10)로부터 제공받은 장치 위험도 평가 모델 파일 및 입력 데이터 파일을 이용하여 장치 위험도를 산출하여 장치 위험도 평가 데이터를 생성할 수 있다. 상기 장치 위험도 평가 데이터는 공정 장치의 사고 영향 피해 범위를 포함한다. 예를 들어, 상기 장치 위험도 평가 데이터는 사고 발생 시 장치로부터의 이격 거리에 따른 작업자의 사망 확률 및 작업자 위험도 등급을 포함할 수 있다. 상기 입력 데이터는 장치속성 데이터, 공정 데이터, 및 확률 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 공정 데이터는 온도, 압력, 유량을 포함할 수 있다. 장치 위험도 산출 모듈(20)은 정량적 위험성 평가 모델을 실행시키기 위한 프로그램(정량적 위험성 평가 프로그램)과 장치 위험도 평가 모델을 실행시키기 위한 프로그램(장치 위험도 평가 프로그램)을 저장할 수 있다. 장치 위험도 산출 모듈(20)은 정량적 위험성 평가 모델을 이용하여 데이터 전처리를 하고 전처리된 데이터로 장치 위험도 평가 모델을 학습시키고 학습된 평가 모델에 실제 공정 데이터를 적용하여 장치 위험도를 산출할 수 있다. 작업자 위험도 산출 모듈(30)은 데이터베이스(10)로부터 제공받은 작업자 위험도 평가 모델 파일 및 입력 데이터 파일을 이용하여 작업자 위험도를 산출하여 작업자 위험도 평가 데이터를 생성할 수 있다. 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 각 공정 장치로부터 받는 작업자의 사고 영향 피해를 포함한다. 예를 들어, 상기 작업자 위험도 평가 데이터는 사고 발생 시 작업자의 작업 위치에서의 작업자의 사망 확률 및 작업자 위험도 등급을 포함할 수 있다. 작업자가 두 장치의 사이에 위치하는 경우 작업자 위험도 평가 데이터는 두 장치의 장치 위험도 평가 데이터로부터 산출될 수 있다. 상기 입력 데이터는 장치 위험도 산출 모듈(20)에서 산출된 장치 위험도 평가 데이터, JSA(Job Safety Analysis) 데이터, 작업자 위치 데이터, 작업안전지침 데이터, 및 작업복 등급 데이터를 포함할 수 있다. 작업자 위험도 산출 모듈(30)은 작업자 위험도 평가 모델을 실행시키기 위한 프로그램(작업자 위험도 평가 프로그램)을 저장할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 위험성 평가 시스템(1)은 작업자의 휴대 장치(스마트폰, PDA, 태블릿PC 등)와 통신할 수 있고, 작업자의 위치를 감지하여 작업자 위치 데이터를 실시간으로 데이터베이스(10)에 저장할 수 있다. 위험성 평가 시스템(1)은 상기 작업자 위치 데이터를 이용하여 실시간으로 작업자 위험도를 평가하여 산출할 수 있고, 산출된 작업자