System for judging siuation of elevator based on Artificial intelligence

• Main Authors: PARK CHAN YONG, LEE CHANG HUN, ROH KYUNG MIN, SEO SANG YOON, JI YOUNG TAK, LEE MYOUNG SUB
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 09.06.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS; HAULING; HOISTING; LIFTING; PERFORMING OPERATIONS; PHYSICS; TRANSPORTING

The present invention relates to a system for automatically predicting and determining a dangerous situation of an elevator based on artificial intelligence, which comprises: a data measurement unit for measuring a situation in an elevator, and acquiring measurement data; and a management server for receiving the measurement data, elevator status data of a control panel, and a failure signal, and determining the situation in the elevator based thereon. The management server includes: a pattern identification module for identifying a pattern of the measurement data; a big data collection module for collecting the measurement data, the elevator status data of the control panel, and the failure signal; a learning-based classification processing situation determining module for determining whether a failure occurs based on the status data and the failure signal, matching the pattern of the measurement data and a normal status model to determine the same as a normal status in case of being within a similar range, matching the measurement data and an abnormal status model to determine the same as an abnormal status in case of being within a similar range, classifying the measurement data determined as the normal status, as normal status data, and classifying the measurement data determined as the abnormal status, as abnormal status data; a learning module for generating the normal status model on the basis of a normal status pattern extracted by learning the normal status data, and generating the abnormal status model on the basis of the abnormal status pattern by learning the abnormal status data; and a pattern DB for storing and updating the normal status model and the abnormal status model in real time. Accordingly, an automatic response for each situation can be performed. 본 발명은 인공지능 기반 승강기 위험상황 자동 예측판단시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 승강기 내 상황을 측정하여, 측정데이터를 획득하는 데이터 측정부; 및 상기 측정데이터와, 제어반의 승강기 상태데이터와 고장신호를 전송받아 상기 측정데이터, 상기 상태데이터와, 상기 고장신호를 기반으로 승강기 내 상황을 판단하는 관리서버;를 포함하고, 상기 관리서버는, 상기 측정데이터의 패턴을 식별하는 패턴식별모듈; 상기 측정데이터와, 제어반의 승강기 상태데이터와 고장신호를 수집하는 빅데이터수집모듈; 상기 상태데이터와 고장신호를 기반으로 고장여부를 판단하고, 상기 측정데이터 패턴과 정상상태모델을 매칭하여 유사범위 내인 경우 정상상태로 판단하고, 상기 측정데이터와 비정상상태모델을 매칭하여 유사범위 내인 경우 비정상상태로 판단하며, 상기 정상상태로 판단된 측정데이터를 정상상태데이터로 분류하고 상기 비정상상태로 판단된 측정데이터를 비정상상태데이터를 분류하는 학습기반 분류처리 상황판단모듈; 상기 정상상태데이터들을 학습하여 추출된 정상상태 패턴을 기반으로 정상상태모델을 생성하고, 상기 비정상상태데이터들을 학습하여 추출된 비정상상태 패턴을 기반으로 비정상상태모델을 생성하는 학습모듈; 및 상기 정상상태모델과 상기 비정상상태모델을 실시간 저장, 업데이트하는 패턴 DB;를 포함하는 것을 특징으로 하는 승강기 위험상황 자동 예측판단시스템에 관한 것이다.