KR101670412B1 - 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법 - Google Patents

작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것으로서, 작업현장의 작업자가 소지하는 것으로서, 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득하여 가속도 스트림 정보를 송출하는 사용자 단말 및 상기 사용자 단말로부터 수신된 가속도 스트림 정보 내에 미리 설정된 아차사고 패턴이 포함되어 있는 경우 상기 작업자에게 아차사고가 발생한 것으로 판단하는 관리서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템을 제공한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 과도한 신체손상과 같은 중대사고의 전조인 작업자의 슬립(미끌림) 동작 또는 트립동작등의 아차사고를 검출함으로써 중대사고 발생 이전에 아차사고의 발생원인이 되는 사항을 조치하여 아차사고가 중대사고로 이어지는 것을 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.

Description

작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법{Mornitoring system for near miss in workplace and Mornitoring method using thereof}
본 발명은 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 과도한 신체손상과 같은 중대사고의 전조인 작업자의 슬립(미끌림) 동작 또는 트립(걸림)동작등의 아차사고를 검출함으로써 중대사고 발생 이전에 아차사고의 발생원인이 되는 사항을 조치하여 아차사고가 중대사고로 이어지는 것을 미연에 방지할 수 있는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것이다.
일반적으로 건축 현장 및 공장을 포함한 각종 산업 현장에서는 작업에 필요한 각종 자재가 유입되고, 원할한 작업 진행을 위해서는 자재의 재고 현황등을 적시에 편리하고 정확하게 파악하고 있다.
그러나, 통상 작업현장에서는 자재 및 개인 수공구 관리등에 대한 종합적인 관리가 잘 이루어지지 않아 자재 및 수공구가 작업자의 이동로에 놓여있는 등 작업현장의 불안전 상태가 역동적으로 변할 뿐만 아니라 작업자들이 유발하는 슬립, 트립등과 같은 불안전한 행동, 즉 아차사고는 발생시점을 달리하여 불규칙적으로 발생하고 있으며, 이러한 아차사고가 안전사고로 이어지면서 작업자의 신체손상을 야기하는 문제점이 발생되고 있다.
이와 같이 작업현장에서는 각종 자재들의 비관리상태, 즉 불안전 상태 및 개별 노무자의 불안전한 행동으로 인한 안전사고가 빈번하게 발생되고 있다.
이에 최근에는 한국등록특허 1212657호와 같이 사고발생원인을 미연에 차단함으로써 안전사고 발생률을 낮추고자 하는 안전관제 시스템이 개발된 바 있다.
이러한, 한국등록특허 1212657호에 따른 안전관제 시스템은 작업자의 안전모에 RFID 또는 NFC등과 같은 무선통신모듈을 설치하고, 작업현장 내 작업자들의 위치를 식별하여 해당 작업자가 중장비의 작업 구역이나 위험한 구역에 무단으로 진입하는 경우 이를 체크하여 통제함으로써 사고 발생률을 줄일 수 있는 특징이 있다.
그러나, 한국등록특허 1212657호에 따른 안전관제 시스템은 작업자의 위치정보만을 센싱하여 작업자의 위치정보에 따라 위험도를 체크하는 것으로서, 작업자의 행동패턴을 파악할 수 없어 아차사고로 인한 안전사고를 미연에 방지하고자 하는데는 한계가 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 과도한 신체손상과 같은 중대사고의 전조인 작업자의 슬립(미끌림) 동작 또는 트립(걸림)동작등의 아차사고를 검출함으로써 중대사고 발생 이전에 아차사고의 발생원인이 되는 사항을 조치하여 아차사고가 중대사고로 이어지는 것을 미연에 방지할 수 있는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템 및 이를 이용한 모니터링 방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따르면, 작업현장 내에서 작업자의 슬립 동작 및 트립 동작을 포함하는 아차사고를 검출하고, 이를 모니터링 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템에 있어서, 작업현장의 작업자가 소지하는 것으로서, 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득하여 가속도 스트림 정보를 송출하는 사용자 단말 및 상기 사용자 단말로부터 수신된 가속도 스트림 정보 내에 미리 설정된 아차사고 패턴이 포함되어 있는 경우 상기 작업자에게 아차사고가 발생한 것으로 판단하는 관리서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템을 제공한다.
그리고, 상기 관리서버는 상기 사용자 단말로부터 상기 가속도 스트림 정보를 수신하는 통신부 및 상기 가속도 스트림 정보로부터 획득된 X축, Y축, Z축의 가속도값을 하나의 특성값으로 변환한 후, 산출된 특성값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단하는 프로세서를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 특성값은 상기 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015033088631-pat00001
여기서, ax는 X축 가속도 값이고, ay 는 Y축 가속도 값이며, az는 Z축 가속도 값이다.
아울러, 상기 프로세서는 상기 사용자 단말의 식별정보에 기초하여 상기 작업자가 위치하는 작업장 정보를 획득하고, 각 작업장별로 발생하는 아차사고 발생 빈도를 분석하여 각 작업장의 중대사고 발생 가능성을 예측하는 사고예측부 및 상기 사고예측부에서 중대 사고 발생 가능성이 있다고 판단되는 경우, 경보신호를 생성하는 경고신호 발생부를 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 프로세서는 상기 가속도 스트림 정보를 미리 설정된 시간단위의 윈도우로 분할하여 복수개의 구역 스트림 정보를 획득하는 정보분할부 및 상기 구역 스트림 정보를 분석하여 상기 구역 스트림 정보에 따른 3축 가속도값을 추출하는 가속도값 추출부를 포함하되, 상기 정보분할부는 상기 복수개의 구역 스트림 정보가 미리 설정된 범위만큼 중첩되게 상기 가속도 스트림 정보를 분할하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 아차사고 패턴은 슬립 패턴과 트립 패턴을 포함하고, 상기 빈도수는 일정 시간 이내의 슬립 패턴과 트립 패턴의 발생 횟수의 합일 수 있다.
한편, 작업현장 내에서 작업자의 슬립 동작 및 트립 동작을 포함하는 아차사고를 검출하고, 이를 모니터링하기 위한 작업현장의 아차사고 모니터링 방법에 있어서, 작업현장의 작업자가 소지하고 있는 사용자 단말로부터 상기 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득하여 가속도 스트림 정보를 수집하는 정보 수집 단계 및 상기 가속도 스트림 정보 내에 미리 설정된 아차사고 패턴이 포함되는 경우 상기 작업자에게 아차사고가 발생하는 것으로 판단하여 아차사고의 발생유무를 판단하는 분석단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 분석단계는 상기 가속도 스트림 정보로부터 획득된 x축, y축, z축의 가속도값을 하나의 특성값으로 변환한 후 산출된 특성값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단할 수 있다.
아울러, 상기 특성값은 상기 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112015033088631-pat00002
여기서, ax는 X축 가속도 값이고, ay 는 Y축 가속도 값이며, az는 Z축 가속도 값이다.
그리고, 상기 분석단계는 상기 사용자 단말의 식별정보에 기초하여 상기 작업자가 위치하는 작업장 정보를 획득하고, 각 작업장별로 발생하는 아차사고 발생 빈도를 분석하여 각 작업장의 중대사고 발생 가능성을 예측하는 사고예측 분석단계와, 상기 사고예측 분석단계에서 중대 사고 발생가능성이 있다고 판단되는 경우, 경보신호를 생성하는 경보신호 생성단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 분석단계는 상기 가속도 스트림 정보를 미리 설정된 시간단위의 윈도우로 분할하여 복수개의 구역 스트림 정보를 획득하는 구역 스트림 정보 획득단계와, 상기 복수개의 구역 스트림 정보를 분석하여 상기 복수개의 구역 스트림 정보로부터 각각 x축, y축, z축의 가속도값을 획득하는 가속도값 획득단계와, 상기 획득된 x축, y축, z축의 가속도값을 하나의 특성값으로 변환하는 특성값 변환단계 및 상기 특성값 산출단계로부터 산출된 특성값과 기 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단하는 판단단계를 포함할 수 있다.
아울러, 상기 아차사고 패턴은 슬립 패턴과 트립 패턴을 포함하고, 상기 아차사고 빈도수는 일정 시간 이내의 슬립 패턴과 트립 패턴의 발생횟수의 합인 것이 바람직하다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 과도한 신체손상과 같은 중대사고의 전조인 작업자의 슬립(미끌림) 동작 또는 트립동작등의 아차사고를 검출함으로써 중대사고 발생 이전에 아차사고의 발생원인이 되는 사항을 조치하여 아차사고가 중대사고로 이어지는 것을 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.
그리고, 본 발명은 각 작업장 별 아차사고 발생빈도를 검출하고, 중대사고 발생 가능성을 예측한 후 중대사고 발생 가능성이 높은 경우 이를 해당 작업장의 작업자에게 경고함으로써 중대사고 발생을 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면,
도2는 본 발명의 일실시예에 따른 관리서버의 블럭도,
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 프로세스의 블럭도,
도4는 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 방법을 도시한 순서도,
도5는 본 발명의 일실시예에 따른 기준값을 설정하는 방법을 나타낸 순서도.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예를 상세하게 설명하도록 한다.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면이고, 도2는 본 발명의 일실시예에 따른 관리서버의 블럭도이다.
도1 및 도2에서 보는 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템(1)은 사용자 단말(10) 및 관리서버(20)를 포함하여 구성된다.
사용자 단말(10)은 작업현장의 작업자에게 착용되고, 가속도 센서가 내장되어 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득하여 가속도 스트림 정보를 송출하는 역할을 하는데, 이러한 사용자 단말(10)은 작업자가 소지하고 있는 스마트 폰을 이용할 수 있다.
관리서버(20)는 프로세스(21)와, 통신부(22) 및 데이터 베이스(23)를 포함하여 구성되며, 상기 사용자 단말(10)로부터 가속도 스트림 정보를 수신받고, 수신된 가속도 스트림 정보에 근거하여 아차 사고의 발생유무를 판단한 후 작업장 별 중대사고 발생가능성을 예측함과 아울러 각 작업장의 위험도가 기준치보다 큰 경우 이를 경고하는 역할을 한다.
여기서, 프로세스(21)는 사용자 단말(10)로부터 작업자의 모션에 대응되는 가속도 스트림 정보를 제공받고, 제공된 가속도 스트림 정보에 근거하여 아차 사고의 발생을 판단하는 역할을 하는데, 이러한 프로세스(21)는 도3을 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
통신부(22)는 사용자 단말(10)로부터 가속도 스트림 정보를 수신받고, 수신된 가속도 스트림 정보를 후술하는 데이터 베이스(23)에 저장하는 역할을 한다.
데이터 베이스(23)는 통신부(22)에서 수신된 가속도 스트림 정보를 저장하는 역할을 한다.
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 프로세스의 블럭도이다.
도3에서 보는 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 프로세스(21)는 정보분할부(211)와, 가속도값 추출부(212)와, 분석부(213)와, 사고예측부(214) 및 경고신호 발생부(215)를 포함하여 구성되며, 앞서 설명한 바와 같이 수신된 가속도 스트림 정보에 근거하여 아차사고 발생유무를 판단함과 아울러 각 작업장별 아차사고 발생빈도에 따라 중대사고 발생을 예측하는 역할을 한다.
정보분할부(211)는 사용자 단말로부터 수신된 가속도 스트림 정보를 미리 설정된 시간단위의 윈도우를 통해 복수개의 구역 스트림 정보로 분할하는 역할을 한다.
여기서, 정보분할부(211)는 검출하고자 하는 작업자의 슬립, 트립등의 아차사고 동작이 평균 1~2초가 소요되나, 아차사고 발생후 정상보행에 영향을 미치기 때문에 윈도우 크기를 3초 설정하는 것이 바람직하며, 이를 검출하기 위해 각 윈도우를 50%씩 중첩함으로써 이웃하는 구역 스트림 정보와 구역 스트림 정보가 미리 설정된 범위만큼 중첩되게 가속도 스트림 정보를 분할하는 것이 바람직하다.
가속도값 추출부(212)는 분할된 복수개의 구역 스트림 정보의 3축 가속도값을 각각 추출하는 역할을 한다.
분석부(213)는 특성값 산출부(2131)와, 판단부(2132)를 포함하여 구성되며, 각 구역스트림 정보에 근거하여 아차사고 발생유무를 판단하는 역할을 한다.
특성값 산출부(2131)는 가속도값 추출부(212)로부터 추출된 3축 가속도값, 즉 x축, y축 및 z축의 가속도값을 하기의 수학식1을 이용하여 하나의 특성값으로 산출하는 역할을 한다.
Figure 112015033088631-pat00003
이와 같이 본 실시예에서는 추출된 3축 가속도값을 각각 기준값과 비교하여 아차사고 발생유무를 판단하는 것이 아니라, 이를 하나의 통합값으로 산출함에 따라 특성값과 기준값의 단순 수치 비교만으로 아차사고의 발생유무를 판단하도록 함으로써 연산과정이 간소화되도록 하여 연산속도를 크게 향상시킬 수 있는 특징이 있다.
판단부(2132)는 특성값 산출부(2131)로부터 산출된 특성값과 기 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단하는 역할을 하는데, 여기서 기준값은 정상보행 범위 데이터, 슬립 범위 데이터, 트립 범위 데이터를 포함한다.
사고예측부(214)는 사용자 단말의 식별정보에 기초하여 작업자가 위치하는 작업장 정보를 획득하고, 각 작업장별로 발생하는 아차사고의 발생횟수를 카운팅하여 각 작업장별 아차사고 발생빈도를 분석한 후 분석한 아차사고 발생빈도가 미리 설정된 기준값에 따라 각 작업장의 중대사고 발생 가능성을 예측하는 역할을 한다.
여기서, 아차사고의 패턴은 슬립 패턴과 트립 패턴을 포함하는데, 작업장의 특정 불안전환경에서 작업자의 행동에 따라 슬립 패턴과 트립 패턴이 동시에 나타날 수 있는 바 상기한 아차사고 발생빈도는 일정 시간 이내의 슬립 패턴과 트립 패턴의 발생횟수의 합으로 산출하는 것이 바람직하다.
경고신호 발생부(215)는 경고음 또는 경고메시지를 각 작업장으로 송출할 수 있는 경고부를 포함하고, 사고예측부(214)에서 중대 사고 발생 가능성이 있다고 판단되는 경우 경고신호를 생성함으로써 해당 작업장에 경고음 또는 경고메시지를 송출하여 해당 작업장의 작업자가 특정 불안전환경 요소를 제거하도록 하거나 주변 정리정돈을 할 수 있도록 한다.
도4는 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 방법을 도시한 순서도이다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템(1)을 이용한 작업현장의 아차사고 모니터링 방법을 첨부된 도5 내지 도8을 참조하여 살펴보면 다음과 같다.
본 발명의 일실시예에 따른 작업현장의 아차사고 모니터링 방법은 정보수집단계(S10)와, 분석단계(S20) 및 정보 생성단계(S30)를 포함하여 이루어진다.
정보수집단계(S10)
통신부(22)에서 각 작업장의 작업자들이 소지하고 있는 사용자 단말(10)이 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득한 후 이에 따른 가속도 스트림 정보를 송출하면, 통신부에서 가속도 스트림 정보를 수신받고, 수신된 가속도 스트림 정보를 데이터 베이스(23)에 저장한다.
분석단계(S20)
다음, 정보분할부(211)에서 미리 설정된 시간단위의 윈도우로 데이터 베이스(23)에 저장된 가속도 스트림 정보를 각각 복수개의 구역 스트림 정보로 분할하되, 각 윈도우를 50%씩 중첩함으로써 이웃하는 구역 스트림 정보와 구역 스트림 정보가 각각 50%씩 중첩되게 가속도 스트림 정보를 분할한다.(S21)
본 실시예는 아차사고 발생시간이 평균 1.5초인 것을 감안하여 3초로 설정된 윈도우를 50%씩 중첩되게 설정함으로써 작업자의 슬립동작 또는 트립동작의 발생시점부터 완료시점까지 정확하게 검출할 수 있다.
이후, 가속도값 추출부(212)에서 복수개의 구역 스트림 정보로부터 각각 3축 가속도 값을 추출하고(S22), 특성값 산출부(2131)에서 추출된 3축 가속도값, 즉 x축, y축 및 z축의 가속도값을 위에서 설명한 수학식1을 이용하여 하나의 특성값으로 산출한다.(S23)
다음, 판단부(2132)에서는 특성값 산출부(2131)로부터 산출된 특성값과 기 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단한다.(S24)
이때, 본 실시예에서는 아차사고의 발생유무를 검출하기 위해 분류기계 학습 알고리즘 신경망(Artificial neural network:ANN)을 이용하는데, 이러한 분류기계 학습 알고리즘 신경망(Artificial neural network:ANN)은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자에게는 상용적으로 공급되는 것을 구입하여 사용할 수 있을 정도로 공지된 것임이 자명한 것으로, 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
그리고, 상기한 기준값은 정상보행 범위 데이터, 슬립 범위 데이터, 트립 범위 데이터를 포함하는데, 이러한 기준값을 설정방법은 후술하는 도8을 참조하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
사고예측단계
사고예측부(214)는 각 사용자 단말의 식별정보에 기초하여 작업자가 위치하는 작업장의 정보를 획득(S31)하고, 각 작업장별로 발생하는 아차사고 발생 빈도를 분석하여 각 작업장의 중대사고 발생 가능성을 예측한다.
이를 보다 상술하면, 사고예측부(214)는 판단부(2132)에서 아차사고가 발생된 것으로 판단되는 경우 일정 시간 내에서 각 작업장 별로 아차사고 발생횟수를 카운팅하여 아차사고 발생빈도를 분석(S32)한 후 분석된 아차사고 발생빈도가 미리 설정된 기준값을 초과하는 경우 중대사고 발생 가능성이 높은 것으로 예측한다.(S33)
경고신호생성단계
이와 같이 사고예측부(214)에서 중대사고 발생 가능성이 높은 것으로 예측되는 경우 경고신호 발생부(215)에서 경고신호를 생성하고(S40), 이를 해당 작업장의 경고부에 인가하여 경고음 또는 경고메시지가 표시되도록 함으로써 해당 작업장의 작업자가 특정 불안전요소를 제거하도록 하거나 주변 정리정돈을 하도록 한다.
한편, 이러한 경고신호 및 작업장 별 아차사고 발생빈도 정보는 관리자 단말로 전송하여 관리자가 각 작업장의 사고발생 현황을 모니터링 하도록 함과 아울러 이를 통해 각 작업장을 관리할 수 있도록 할 수 있다.
도5는 본 발명의 일실시예에 따른 기준값을 설정하는 방법을 나타낸 순서도이다.
본 발명의 일실시예에서는 특성값을 통해 작업자의 동작유형을 검출하기 위한 기준값은 관리자가 실험데이터를 통해 얻어진 통계값으로 사용될 수 있는데, 이러한 기준값의 취득방법을 도5를 참조하여 살펴보도록 한다.
먼저, 복수의 실험자들로부터 미리 설정된 환경 내에서 보행동작, 슬립동작, 트립동작의 3축 가속도 정보를 포함하는 가속도 스트림 정보를 획득한다.
가속도 스트림 정보를 획득한 후 이를 변수 As,r(i.e,A1,1)에 매트릭스 형태로 저장한다. 여기서, s는 피험자ID를, r은 반복시행 횟수이다. A1,1는 첫 번째 작업자가 첫 회의 동작사이클 (task cycle)을 수행했을 때 발생한 가속도 이력데이터이다.
이후, 보행, 슬립, 트립과 같은 특정 동작들을 자동으로 식별할 수 있도록 각 동작에 해당하는 스트림 구간을 동작별(k)로 구분하여 하나의 변수에 저장한다.
식 1에 제시된 Wk는 그림 2 최하단에 제시된 것처럼, As,r에 저장된 3가지 동작사이클을 11개의 가속도 윈도우들(k=1~3, 5~7, 9~11 : walk; k=4 : slip; k=8 : trip)로 분할한 3축 가속도데이터이다.
[식 1]
Figure 112015033088631-pat00004
여기서, ax(N) 은 x축 가속도, ay(N) 은 y축 가속도, 그리고 az(N) 은 z축 가속도이다. 그리고 N은 각 축의 총 데이터 수이다
이후, 가속도 윈도우(Wk)는 다시 단위 동작별로 취합한다. 식 2,3,4에 제시된 것처럼, TC1, TC2 그리고 TC3 는 각각 보행, 슬립, 트립동작에 대한 가속도 데이터 집합이다. 피험자가 task cycle을 1회 수행하면 걷기 윈도우 세그먼트 9개, 슬립 1개, 트립 1개로 총 11개의 동작 세그먼트 세트가 획득된다.
[식 2]
Figure 112015033088631-pat00005
[식 3]
Figure 112015033088631-pat00006
[식 4]
Figure 112015033088631-pat00007
이후, 단편화된 데이터 Wk 에 저장된 X,Y,Z축의 가속도 값을 식5를 이용하여 하나의 특성값(SVM)으로 통합한다.
[식 5]
Figure 112015033088631-pat00008
한편, 식 (5)는 윈도우 세그먼트로 구분한 가속도 스트림 데이터를 가진 변수(Wk)를 사용하여 식 6으로 변환된다. 식 6은 특정 시점에 측정된 3축 가속도 값들을 하나의 특성값(Sk(i))으로 변환한다.
[식 6]
Figure 112015033088631-pat00009
여기서, Sk(i) 는 k번째 실험에서 i번째 단일 벡터 크기이고, Wk(i,p) 는 k번째 실험에서 i번째 데이터(즉, 타임스탬프) 및 p번째 열에서 가속도의 값이다.(즉, if p==1 than Wk(i,1)== ax ;if p==2 than Wk(i,2)== ay ;if p==3 than Wk(i,3)== az)
하나의 윈도우 세그먼트에 저장된 3축 가속도 값들은 식 6을 사용하여 하나의 특성값(SVM)으로 변환되고, 특성값(SVM)은 통계적 특성을 규명하기 용이하도록 식 7에 제시된 SVMk 변수에 통합되어 저장된다.
[식 7]
Figure 112015033088631-pat00010
한편, 통합된 특성값(SVM)은 일련의 동작에 따른 수차를 인식하기 위해 통계기능으로 변환할 필요가 있는 바 도8 내지 도10에서 보는 바와 같이 통합된 특성값을 평균(SVMk), 표준편차(STDK) 및 피크(Pk) 값으로 분할한다.
[식 8]
Figure 112015033088631-pat00011
[식 9]
Figure 112015033088631-pat00012
[식 10]
Figure 112015033088631-pat00013
이와 같이 각각 분할된 데이터의 분류값은 식 11에서 나타낸바와 같이 입력행렬에 저장된다.
그리고, 보행, 슬립, 트립과 같은 특정 동작에 대한 분류값은 아차사고 유형을 정의하기 위해 출력 매트릭스에 저장된다.
이때, 보행, 슬립, 트립에 대한 분류값은 식 12에서 보는 바와 같이 각각 [1, 0, 0], [0, 1, 0], and [0, 0, 1]로 할당한다
[식 11]
Figure 112015033088631-pat00014
[식 12]
Figure 112015033088631-pat00015
그리고, 특정동작에 대한 분류값은 매트릭스 13에 도시된 바와 같이 각각의 통계적인 특징에 대응하는 첨자 (k)를 사용하여 결정 모체 및 출력 매트릭스 (즉, TargetMat)에 저장된다.
[식 13]
Figure 112015033088631-pat00016
이와 같은 방식으로 실험자들의 가속도 데이터는 특정 동작 클래스들로 분류될 수 있으며, 이전 절차로부터 얻어지는 입력행렬(InputMat) 및 대응하는 출력 매트릭스(TargetMat)는 기준값 데이터로서 사용된다.
비록 본 발명이 상기 언급된 바람직한 실시예와 관련하여 설명되어졌지만, 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이나 변형을 하는 것이 가능하다. 따라서 첨부된 특허청구의 범위는 본 발명의 요지에서 속하는 이러한 수정이나 변형을 포함할 것이다.
10 : 사용자 단말 20 : 관리서버
21 : 프로세스 211 : 정보분할부
212 : 가속도값 추출부 213 : 분석부
2131 : 특성값 산출부 2132 : 판단부
214 : 사고예측부 215 : 경고신호 발생부
22 : 통신부 23 : 데이터 베이스
R : 관리자 단말

Claims (12)

  1. 작업현장 내에서 작업자의 슬립 동작 및 트립 동작을 포함하는 아차사고를 검출하고, 이를 모니터링 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템에 있어서,
    작업현장의 작업자가 소지하는 것으로서, 작업자의 모션에 대응되는 가속도 정보를 연속적으로 획득하여 가속도 스트림 정보를 송출하는 사용자 단말; 및
    상기 사용자 단말로부터 수신된 가속도 스트림 정보 내에 미리 설정된 아차사고 패턴이 포함되어 있는 경우 상기 작업자에게 아차사고가 발생한 것으로 판단하는 관리서버를 포함하되,
    상기 관리서버는
    상기 사용자 단말의 식별정보에 기초하여 상기 작업자가 위치하는 작업장 정보를 획득하고, 각 작업장별로 발생하는 아차사고 발생 빈도를 분석하여 각 작업장의 중대사고 발생 가능성을 예측하는 사고예측부와;
    상기 사고예측부에서 중대 사고 발생 가능성이 있다고 판단되는 경우, 경보신호를 생성하는 경고신호 발생부와;
    상기 가속도 스트림 정보를 미리 설정된 시간단위의 윈도우로 분할하여 복수개의 구역 스트림 정보를 획득하는 정보분할부; 및
    상기 구역 스트림 정보를 분석하여 상기 구역 스트림 정보에 따른 3축 가속도값을 추출하는 가속도값 추출부를 포함하며,
    상기 정보분할부는 상기 복수개의 구역 스트림 정보가 미리 설정된 범위만큼 중첩되게 상기 가속도 스트림 정보를 분할하는 것을 특징으로 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버는
    상기 사용자 단말로부터 상기 가속도 스트림 정보를 수신하는 통신부; 및
    상기 가속도 스트림 정보로부터 획득된 X축, Y축, Z축의 가속도값을 하나의 특성값으로 변환한 후, 산출된 특성값과 미리 설정된 기준값을 비교하여 아차사고 발생유무를 판단하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특성값은 수학식 1에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 작업현장의 아차사고 모니터링 시스템
    [수학식 1]
    Figure 112016098250612-pat00017

    여기서, ax는 X축 가속도 값이고, ay 는 Y축 가속도 값이며, az는 Z축 가속도 값이다.
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양혜경 외 1인, "스마트폰의 가속도 센서를 이용한 물리적 동작 인식 기법", 한국정보과학회 학술발표논문집, Vol. 39, No. 2D, 7-9 (3 pages), 2012.11*

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