KR102005188B1 - 실시간 위치 추적 및 ｇｉｓ를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템, 그리고 산업현장 안전관리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 산업현장 내에 분산되어 있는 환경, 보건 및 안전 분야의 정보를 전산정보시스템으로 통합관리하기 위한 종합적 업무관리 및 자동화를 통해 자율적 환경 및 안전보건 경영을 정착시키고, 이를 통한 진보한 환경안전 경영체계를 구축하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법에 관한 것이다.
이에 의해, 안전관리 DB의 통합관리로 사고관리 체계를 정립하여 안전정보 및 사고사례의 공유가 표준화되고 일괄적인 안전교육이 가능하도록 하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명, 안전관리 및 안전교육 이력관리를 활용하여 협력업체와 외부 출입자의 작업에 대한 안전관리도가 향상되고 인허가 설비, 안전보호구 재고관리, 개인별 지급 이력관리 등의 이력관리를 통해 설비 안전점검에 대한 계획 수립 및 설비 정보를 공유하여 체계적 관리 가능한 효과를 제공한다.
이에 의해, 안전관리 DB의 통합관리로 사고관리 체계를 정립하여 안전정보 및 사고사례의 공유가 표준화되고 일괄적인 안전교육이 가능하도록 하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명, 안전관리 및 안전교육 이력관리를 활용하여 협력업체와 외부 출입자의 작업에 대한 안전관리도가 향상되고 인허가 설비, 안전보호구 재고관리, 개인별 지급 이력관리 등의 이력관리를 통해 설비 안전점검에 대한 계획 수립 및 설비 정보를 공유하여 체계적 관리 가능한 효과를 제공한다.
Description
본 발명은 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 산업현장 내에 분산되어 있는 환경, 보건 및 안전 분야의 정보를 전산정보시스템으로 통합관리하기 위한 종합적 업무관리 및 자동화를 통해 자율적 환경 및 안전보건 경영을 정착시키고, 이를 통한 진보한 환경안전 경영체계를 구축하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법에 관한 것이다.
우리나라의 산업 재해 발생률은 OECD 국가들과 비교했을 때 매우 높은 수치를 보이고 있으며, 특히 산업재해 사망률은 1위에 이름을 올려 ‘근로자의 무덤’이라는 불명예가 있다. 사망재해 1건 발생시 발생하는 직·간접 손실비용은 약 20억 원에 이를 정도로 손실이 크다.
그러나 현재 산업 현장에서 사용하는 안전 관리 방법은 현장 안전 관리 조직 및 근로자가 직접 관리하는 방식으로 이루어지고 있다.
이에 따라 해당 기술분야에 있어서는 산업현장 위치가 프로젝트 단위로 이동하고 동적인 관리가 요구되는 사업장에서 실시간 위치정보에 기반한 안전관리 정보화 시스템을 필요로 하고 있으며, 인공지능과 GIS 기술을 이용한 산업현장 안전관리 플랫폼에 관한 기술개발이 요구되고 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 산업현장 내에 분산되어 있는 환경, 보건 및 안전 분야의 정보를 전산정보시스템으로 통합관리하기 위한 종합적 업무관리 및 자동화를 통해 자율적 환경 및 안전보건 경영을 정착시키고, 이를 통한 진보한 환경안전 경영체계를 구축하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 다양하고 복합적인 산업 현장에서 스마트폰을 이용하여 작업자의 실시간 위치 정보와 온습도, 조도, 일산화탄소, 화염 등 센서 데이터를 함께 수집 융합하여, 분석하고 이를 GIS와 연동하여 산업현장의 복합적인 안전관리 솔루션을 제공하도록 하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 작업자의 스마트폰을 통해 수집한 정보를 실시간 위치 추적 기술과 연동하여 관리자 및 작업자를 지원함으로써 재해의 직접적인 원인을 파악하고 불안전한 상태 및 행동, 위협요소 등 다양한 간접적인 원인을 제거함으로써 재해의 발생을 예방하도록 하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 다양한 산업 현장별로 빅데이터 분석을 통해 위험 상황 및 그에 따른 대책을 인공지능을 통해 예지하고 지원함으로써, 현장 안전 관리자 및 작업자가 현장 상태에 따라 효과적인 안전관리를 하고 재해 상황 발생 시 신속 대처할 수 있도록 지원하기 위한 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 방법은, 관리자 서버(300)가 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)로 각 스마트 디바이스(100)의 GIS 유닛 정보를 스마트 디바이스(100)의 식별 ID 별로 하나의 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보를 기준으로 미리 설정된 면적에 해당하는 뷰어 영역으로 구분된 GIS 맵 상에 맵핑하여 형성한 'GIS 그래픽 정보'를 전송한 뒤, 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)에 의한 맞춤형 인공지능 가이드 전송 요청을 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신하는 제 1 단계; 관리자 서버(300)가 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드 서비스를 제공하기 위해 데이터베이스(350)에 저장된 'GIS 유닛 정보'에 포함된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 추출하며, 데이터베이스(350)에 'GIS 유닛 정보'와 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 빅데이터 서버(500)에 저장된 과거의 작업자의 안전사고 이력, 작업현장 패턴 분석 등 작업 현장에서 발생하는 적어도 하나 이상의 현장 정보들을 클라우드 네트워크(200)를 통해 요청하여 수신하는 제 2 단계; 관리자 서버(300)가 적어도 하나 이상의 현장 정보에 포함된 안전사고 이력이 있는 경우, 안전사고 이력을 추출한 뒤, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보가 각 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 미리 설정된 임계 범위 이내 인지를 분석하여 임계 범위 이내인 경우, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고시 스마트 디바이스(100)에서 전송된 작업 현장의 다양한 센싱 정보와 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는지 분석하는 제 3 단계; 및 관리자 서버(300)가 분석결과 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는지 여부를 판단하여 센싱 정보가 없는 경우 상기 제 1 단계로 회귀하며, 반대로 판단 결과 센싱 정보가 있는 경우, 관리자 서버(300)는 동일한 카테고리에 속하는 양 센싱 정보가 각 센싱 정보를 전송한 센서명 별로 사후에 설정된 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 관리자 서버(300)가 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공하여, 작업자 또는 관리자에 의한 작업시 발생할 수 있는 복수의 안전사고를 미연에 방지하는 제 4 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 제 1 단계 이전에, 관리자 서버(300)가 스마트 디바이스(100)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 수신하고, 작업 현장의 다양한 센싱 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 GIS 서버(400)에 의해 제공된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보로 이루어진 GIS 맵 정보를 수신하여, 수신된 GIS 맵 상에 센싱 정보를 매칭시킨 뒤, 각 스마트 디바이스(100)의 식별 ID와 함께 하나의 'GIS 유닛 정보'로 데이터베이스(350)에 저장하는 단계; 가 더 수행되는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법은, 안전관리 DB의 통합관리로 사고관리 체계를 정립하여 안전정보 및 사고사례의 공유가 표준화되고 일괄적인 안전교육이 가능하도록 하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법은, 안전관리 및 안전교육 이력관리를 활용하여 협력업체와 외부 출입자의 작업에 대한 안전관리도가 향상되고 인허가 설비, 안전보호구 재고관리, 개인별 지급 이력관리 등의 이력관리를 통해 설비 안전점검에 대한 계획 수립 및 설비 정보를 공유하여 체계적 관리 가능한 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법은, 보건 및 안전 경영시스템으로 조직이 자율적으로 산업재해를 예방하기 위해 위험요인을 파악하고 지속적으로 관리하기 위한 최소한의 요구사항을 정한 규격인 'OHSAS 18001 규격'에서 요구하는 기준에 적합하게 함으로써 안전부분의 무역장벽을 제거하여 해외시장 진출이 용이한 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법은, 근로자의 안전보건 위험성의 개선을 통한 생산성 향상시키고, 실시간 이미지/영상 공유 기능을 통해 위험상황에 대한 신속한 대처가 가능한 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 및 산업현장 안전관리 방법은, 사고, 조사 기록에 대한 빅데이터 분석을 통해 트렌드를 파악할 수 있고, 원인 분석이 가능한 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 중 각 스마트 디바이스(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 중 관리자 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 관리자 서버(300) 중 작업 현장 전산 지원 모듈(340)에서 제공되는 산업안전표지 정보의 종류의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템의 작동 원리를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 중 각 스마트 디바이스(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템 중 관리자 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 관리자 서버(300) 중 작업 현장 전산 지원 모듈(340)에서 제공되는 산업안전표지 정보의 종류의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템의 작동 원리를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1)은 작업자의 상태, 환경 정보를 수집할 수 있는 복수의 스마트 디바이스(100)(관련 센서), 클라우드 네트워크(200)를 통해 클라우드 기반으로 상호 연결된 관리자 서버(300), GIS 서버(400), 빅데이터 서버(500), 인공지능 서버(600), 119 서버(800) 외에 관리자 단말(700), 복수의 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함함으로써, 클라우드에 구축된 GIS 체계, 수집된 정보를 분석하는 빅데이터 분석 과정, 빅데이터 분석 자료를 통해 학습하고 안전 진단과 가이드 및 예측을 하는 인공지능 과정을 수행할 수 있다.
도 2는 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1) 중 각 스마트 디바이스(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 1의 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1) 중 관리자 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 관리자 서버(300) 중 작업 현장 전산 지원 모듈(340)에서 제공되는 산업안전표지 정보의 종류의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1)의 작동 원리를 나타내는 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 스마트 디바이스(100)는 송수신부(110), 제어부(120), 위치 측량부(130), 센서 모듈(140), 저장부(150), 카메라(160), 입출력 인터페이스(I/O IF)(170), 바디캠(180)을 포함할 수 있다. 여기서 위치 측량부(130)는 GPS 수신단(131), WiFi 송수신단(132), 비콘 송수신단(133) 중 적어도 하나 이상 포함할 수 있다. 그리고, 센서 모듈(140)은 화재감지 센서(141), 가스 센서(142), 조도 센서(143), 온/습도 센서(144), 소음 센서(145), 바이탈 센서(146), 그 밖의 센서를 구비하여 형성될 수 있다.
그리고, 도 3을 참조하면, 관리자 서버(300)는 GIS 기반 모니터링 모듈(310), 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320), 레포트 기능 제공 모듈(330), 작업 현장 전산 지원 모듈(340) 및 데이터베이스(350)를 구비할 수 있다.
이하에서는 도 3의 관리자 서버(300)의 구성요소를 중심으로, 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다. 먼저, 관리자 서버(300)는 소프트웨어 구성으로 WEB 환경을 구동케 하는 WAS와 데이터베이스(350), WEB 페이지, 스마트 디바이스(100)로 제공가능한 스마트폰 어플리케이션 외에, 데이터 보안 프로그램, WEB 상에서 구축된 인터넷 GIS, 수집된 정보를 분석하는 빅데이터 엔진과 작업자와 관리자에게 예측 정보를 제공하는 인공지능 엔진을 구비함으로써, 작업자가 사용하는 스마트 디바이스를 통해 수집된 센서 데이터(유해가스 농도, CO2, 조도, 온/습도 등)를 무선 통신(도 1에서 AP(Access Point)를 통한 WiFi 방식, 또는 클라우드 네트워크(200)를 통한 3G/LTE 등)을 통해 클라우드 서버에 해당하는 자신에서 수집할 수 있다. 이렇게 수집된 데이터는 알고리즘을 통해 빅데이터 분석이 되고, 분석된 결과를 토대로 인공지능은 데이터에 기반한 예측 결과를 도출할 수 있다.
이하에서는 각 구성요소에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다.
GIS 기반 모니터링 모듈(310)은 스마트 디바이스(100)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 수신하고, 작업 현장의 다양한 센싱 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 GIS 서버(400)에 의해 제공된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보 등의 GIS 맵 정보를 수신하여, 수신된 GIS 맵 상에 센싱 정보를 매칭시킨 뒤, 각 스마트 디바이스(100)의 식별 ID와 함께 하나의 'GIS 유닛 정보'로 데이터베이스(350)에 저장할 수 있다.
또한, GIS 기반 모니터링 모듈(310)은 각 스마트 디바이스(100) 간에 GIS 유닛 정보를 위한 동기화된 동일 주기에 수신되는 복수의 스마트 디바이스(100)의 GIS 유닛 정보를 각 스마트 디바이스(100)의 식별 ID 별로 하나의 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보를 기준으로 미리 설정된 면적에 해당하는 뷰어 영역으로 구분된 GIS 맵 상에 맵핑하여 'GIS 그래픽 정보'를 형성한 뒤, 형성된 GIS 그래픽 정보에 대해서 하나의 스마트 디바이스(100)의 식별 ID에 해당하는 단말번호(예, IMEI)를 데이터베이스(350)로부터 추출한 뒤, 추출된 단말번호로 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송할 수 있다.
즉, GIS 기반 모니터링 모듈(310)은 실시간으로 GIS 맵 상에 복수의 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 표시하여 GIS 그래픽 정보를 요청한 각 스마트 디바이스(100)에 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송하여 각 스마트 디바이스(100)에 의한 산업현장 안전관리를 위한 모니터링 및 분석이 수행될 수 있도록 할 수 있다.
보다 구체적으로, GIS 기반 모니터링 모듈(310)은 각 스마트 디바이스(100)를 운영하는 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센서 정보에 해당하는 현장 정보를 GIS 맵 상에 모니터링 하는 기능을 작업자가 가지고 있는 스마트 디바이스(100)를 활용해 수행하도록 한다. 이를 위해, 각 스마트 디바이스(100)는 도 2에 도시된 바와 같이 GPS 수신단(131)에 의해 수신된 GPS 정보나, WiFi 송수신단(132), 또는 블루투스 방식 등을 활용한 비컨 신호를 전송가능한 비컨 송수신단(133)을 활용한 삼각측량법, 송수신단(110)을 활용한 통신기지국을 이용한 위치 추적 방식 등으로 작업자의 실시간 위치를 추적함과 동시에 스마트 디바이스(100)에 내장 또는 외장된 센서 모듈(140)을 구성하는 화재감지 센서(141)에 의한 화재 센싱 정보, 가스 센서(142)에 의한 일산화탄소 등의 유해가스 센싱 정보, 조도 센서(143)에 의한 조도 센싱 정보, 온/습도 센서(144)에 의한 온도 및 습도 센싱 정보, 소음 센서(145)에 의한 소음 데시벨 센싱 정보, 그 밖의 추가적인 센서에 의한 환경 센싱 정보를 수신한 뒤, 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)에 의한 앱 기반의 액세스 또는 관리자 단말(700)에 의한 웹 기반의 액세스를 허여하여, 실시간 위치 추적 정보 및 환경 센싱 정보를 제공하고, 각 위치에서 발생하는 작업자 및 관리자와 작업 환경에 대한 정보를 GIS 맵상에서 실시간으로 확인할 수 있도록 하는 것이다.
이로 인해 스마트 디바이스(100)를 운영하는 작업자 또는 관리자 단말(700)을 운영하는 관리자의 실시간 작업 현황 파악은 물론 작업 현장 내 위험구역 접근 제한, 질식사고 예방, 화재 경보 등 현장 내 안전과 직결된 다양한 정보들에 대해서 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의한 실시간 분석 결과를 작업자 또는 관리자가 실시간 수신받아 현장을 파악하고 응급상황 발생 시 경보를 발생할 수 있으며 화재나 매몰 등, 재해 현장에서도 신속한 재해인원 파악 및 구출이 가능할 수 있다.
작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의한 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)로 GIS 그래픽 정보가 전송된 뒤, 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)에 의한 맞춤형 인공지능 가이드 전송 요청을 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신할 수 있다.
이후, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드를 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)에게 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송할 수 있다.
보다 구체적인 실시예로, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드 서비스를 제공하기 위해 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 데이터베이스(350)에 저장된 'GIS 유닛 정보'에 포함된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 추출하며, 데이터베이스(350)에 'GIS 유닛 정보'와 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 빅데이터 서버(500)에 저장된 과거의 작업자의 안전사고 이력, 작업현장 패턴 분석 등 작업 현장에서 발생하는 적어도 하나 이상의 현장 정보들을 클라우드 네트워크(200)를 통해 요청하여 수신할 수 있다.
이후, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 적어도 하나 이상의 현장 정보에 포함된 안전사고 이력이 있는 경우, 안전사고 이력을 추출한 뒤, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보가 각 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 미리 설정된 임계 범위(예, 1m) 이내 인지를 분석하여 임계 범위 이내인 경우, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고시 스마트 디바이스(100)에서 전송된 작업 현장의 다양한 센싱 정보와 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는 경우, 동일한 카테고리에 속하며, 동일한 카테고리에 속하는 양 센싱 정보가 각 센싱 정보를 전송한 센서명 별로 사후에 설정된 안전사고 유사치에 해당하는지를 분석한다. 여기서 유사치는 관리자 단말(700)에서 수동적으로 설정될 수 있다.
작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 관리자 및/또는 작업자에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공함으로써, 작업자 또는 관리자에 의한 작업시 발생할 수 있는 복수의 안전사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 안전사고 유사치에 따른 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공한 뒤, 가이드가 제공된 스마트 디바이스(100)에 대한 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보가 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 클라우드 네트워크(200)를 통해 데이터베이스(350)에 저장되는 상황을 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보와의 미리 설정된 임계 범위를 벗어나기 전까지를 각 스마트 디바이스(100) 간에 동기화된 동일 주기에 대해서 미리 설정된 배율로 단축하는 주기로 하여 'GIS 유닛 정보'를 제공하도록 스마트 디바이스(100)로 요청하여 별도로 관리하며, 단축된 주기로 수신된 GIS 유닛 정보에서 상술한 안전사고 이력에 포함된 사고를 유발한 센서명에 의한 센싱 정보를 추출하고, 추출된 센싱 정보에 대한 사고시 센싱 정보와 동일하거나 이를 초과한 경우 사고 발생으로 분석하여 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명과 GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보, 실시간 추적 위치 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 119 서버(800)로 전송함으로써, 기존의 119 신고에 비해 정확한 정보를 제공하여 소방관에게 신속한 작업자 및/또는 관리자에 대한 구출이 수행될 수 있도록 할 수 있다.
또한, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 사고 발생으로 분석시, GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보를 활용하여 실시간 위치 추적 정보로부터 안전지대 정보 및 대피경로 안내 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100), 관리자 단말(700), 그리고 119 서버(800)로 전송함으로써, 작업자, 관리자, 소방관이 각각 사고 발생에 능동적으로 대처할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 사고 발생시 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)의 바이탈 센서(146)에 대한 활성화를 요청한 뒤, 활성화된 바이탈 센서(146)로부터 작업자의 바이탈 신호를 수신하여, 복수의 스마트 디바이스(100)가 사고 발생의 경우, 바이탈 신호를 기준으로 구조자를 선정한 뒤, 선정된 구조자의 실시간 위치 추적 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 관리자 단말(700) 및 119 서버로 전송할 수 있다. 여기서 바이탈 센서(146)는 심박수 센서, 자이로 센서 등을 구비할 수 있으며, 심박수 센서에 의한 작업자에 대한 현재의 심박 상태를 확인할 수 있으며, 자이로 센서에 의한 작업자에 대한 현재의 낙상 상태를 확인할 수 있도록 하기 위해 구비된다. 이에 따라, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 심박 상태를 통해 위급하게 구조가 요청되는 작업자를 구조 우선순위로 설정하고, 이미 심박이 정지한 상태의 작업자에 대해선 구조 비우선순위로 설정할 수 있다. 또 다른 실시예로, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 낙상 상태의 작업자를 구조 우선순위로 설정하고, 낙상 상태가 아닌 작업자를 구조 비우선순위로 설정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예로, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 상술한 바와 같이 실시간 추적 위치 정보를 기준으로 센서명 별로 사후에 설정된 안전사고 유사치에 해당하는지를 분석한 뒤, 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 관리자 및/또는 작업자에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공한 뒤, 제공된 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드에 포함된 산업현장 안전관리 장치명에 대한 안전 수칙 이행 여부를 각 산업현장 안전관리 장치(900)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 제어 신호를 수신한 뒤 분석할 수 있다.
이에 따라, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 안전 수칙 이행 여부의 준수 또는 부준수에 따라 사고 발생시 과실 책임 또는 과실 비율을 사측 또는 작업자 측으로 할당하여 데이터베이스(330)에 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장할 수 있으며, 할당된 과실 책임 또는 과실 비율 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(500)로 전송함으로써, 안전수칙 이행 여부 등을 파악하고 작업현장의 안전도를 향상시키는데 효과를 제공한다.
레포트 기능 제공 모듈(330)은 각 스마트 디바이스(100)에 의한 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 각 산업현장 안전관리 장치(900)에 해당하는 작업 현황 정보를 각 산업현장 안전관리 장치(900)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신한 뒤, 데이터베이스(330)에 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장하고, 저장된작업 현황 정보에 관한 레포트를 생성하여 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)로 제공하는 기능을 수행한다.
작업 현장 전산 지원 모듈(340)은 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 각 스마트 디바이스(100)에 의한 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 GIS 맵 정보가 클라우드 네트워크(200)를 통해 GIS 서버(400)로부터 수신되면, 실시간 위치 추적 정보와, GIS 맵 정보에 포함된 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 인공지능 서버(600)로 전송하여 인공지능 서버(600)에 의해 실시간 위치 추적 정보를 기준으로 지형정보, 시설정보를 반영한 산업안전표지 정보가 인공지능 기반으로 생성되어 반환되면, 반환된 산업안전표지 정보를 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)로 전송할 수 있다.
여기서 인공지능 서버(600)는 수집된 실시간 위치 추적 정보와, GIS 맵 정보에 포함된 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하여, 각 파라미터 정보(실시간 위치 추적 정보와, GIS 맵 정보에 포함된 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보)와 근사치로 수렴하는 도 4와 같이 예시로 든 산업안전표지 정보 중 가장 매칭되는 것을 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능 서버(600)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
인공지능 서버(600)는 각 작업장별로 분류되어 분산 저장된 수집 데이터에 해당하는 실시간 위치 추적 정보와, GIS 맵 정보에 포함된 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보를 분석하여, 실시간 위치 추적 정보가 위치한 지형정보 및 시설정보 중 주의를 요하는 특징 정보(출입금지, 보행금지, 통행금지, 사용금지, 탑승금지, ... 등)를 적어도 하나 이상 추출하고 추출된 특징 정보 각각에 대해서 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 복수의 산업안전표지 정보 중 하나와의 매칭 여부를 판단할 수 있다.
즉, 인공지능 서버(600)는 복수의 산업안정표지 정보 중 매칭되는 것이 하나 이상인 경우, 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도출하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
또한, 인공지능 서버(600)는 머신러닝 알고리즘 수행 이후에도 복수의 산업안정표지 정보가 매칭되는 경우에는 머신러닝 알고리즘에 의해 정제된 데이터를 활용해 딥러닝을 수행할 수 있다.
여기서 딥러닝 방식은 머신러닝 알고리즘에 의해 분석된 매칭된 복수의 산업안전표지 정보를 분석하여 각 산업안전표지 정보의 동일하거나 이질적인 패턴 데이터(도 4의 원형 패널, 삼각 패널 등)를 제거한 뒤, 다른 특징 데이터(도 4의 화살표 아이콘, 사람 아이콘 등)가 있는 경우, 각 특징 데이터를 공통적으로 하는 다른 산업안전표지 정보에 해당하는 것을 최종적으로 추출하며, 각 특징 데이터를 공통적으로 하는 다른 산업안전표지 정보에 해당하는 것이 없는 경우, 다른 특징 데이터(도 4의 화살표 아이콘, 사람 아이콘 등)를 합성하여 산업안전표지 정보를 생성하여 빅데이터 서버(500)에 제공할 수도 있다.
또한, 작업 현장 전산 지원 모듈(340)은 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보와 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보에 대한 작업 현황 정보를 수신하여 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 데이터베이스(350)에 각 작업자별 작업 현황 정보로 네트워크(200)를 통해 모든 스마트 디바이스(100) 및 관리자 단말(900)에게 제공함으로써, 산업현장에서 필요한 전산 지원 기능을 제공할 수 있다.
즉, 레포트 기능 제공 모듈(330)에 의한 작업자별 레포트 제공 기능과, 작업 현장 전산 지원 모듈(340)에 의한 산업현장 유틸리티 기능에 해당하는 산업안전표지 정보 및 작업자별 작업 현황 정보 제공 기능이 제공되며, 작업자별 제공된 레포트 제공 기능 및 작업 현황 정보 제공 기능은 데이터베이스(350)로 액세스 가능한 관리자 단말(700)에 의한 작업 지시 기반으로 이루어질 수 있으며, 그에 따른 작업 현황 결과 레포트가 모든 스마트 디바이스(100)를 이용해 공유를 통한 정보 교류를 통해 작업의 효율을 높일 수 있는 장점이 있다.
또한, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 작업 현황 결과 레포트를 토대로 특정 작업과 관련된 위험을 추적하는 작업 분석 기능을 제공할 수 있다.
즉, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 스마트 디바이스(100)를 운영하는 작업자의 각 작업 현황 결과 레포트에 포함된 각 작업을 하나 또는 복수로 구분된 일련의 단계로 분리하여 각 단계별 상술한 사고 발생 분석결과와 동일한 방식으로 각 단계별 잠재적 위험을 관리하고 모든 위험을 평가, 통제하여 안전사고를 최소화할 수 있다.
보다 구체적으로, 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320)은 작업장에서 발생하는 작업 또는 단계별 사고 발생 보고 및 조사 기록을 토대로 추세 분석 자료를 제공하고 아차사고(Near Miss), 차량사고, 이사사고 등을 추적하여 원인분석 및 보고서와 연계하여 관리될 수 있도록 하여 공정 위험성 평가, 안전 운전 계획 등의 초안을 제공할 수도 있다.
또한, 작업 현장 전산 지원 모듈(340)은 스마트 디바이스(100)에 내장된 카메라(160)를 이용한 실제의 작업장에 구비된 산업안전표지의 내용을 분석하여 안내하며, 내장된 카메라(160) 외에 작업자의 몸에 부착된 바디캠(180)에 의해 촬영된 현장의 상황 이미지/영상을 입출력 인터페이스(170)를 통해 수신하여 데이터베이스(350)에 저장함으로써, 다른 스마트 디바이스(100)를 운영하는 작업자 또는 관리자 단말(700)을 운영하는 관리자에 의한 현장의 실시간 상황이 공유될 수 있도록 한다.
또한, 작업 현장 전산 지원 모듈(340)은 각 스마트 디바이스(100)에 대한 네트워크(200)를 통해 실시간 위치 추적 정보를 이용한 셀프안전점검 체크리스트 기능, 온라인 안전교육 이수, 근태관리, TBM(Tool Box Meeting), 무전기, 위험요소 공유 및 공지 등 안전관리에 필요한 기능들을 지원할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 관리자 서버(300)는 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)로 GIS 그래픽 정보가 전송된 뒤, 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)에 의한 맞춤형 인공지능 가이드 전송 요청을 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신한다(S11).
단계(S11) 이후, 관리자 서버(300)는 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드 서비스를 제공하기 위해 데이터베이스(350)에 저장된 'GIS 유닛 정보'에 포함된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 추출하며, 데이터베이스(350)에 'GIS 유닛 정보'와 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 빅데이터 서버(500)에 저장된 과거의 작업자의 안전사고 이력, 작업현장 패턴 분석 등 작업 현장에서 발생하는 적어도 하나 이상의 현장 정보들을 클라우드 네트워크(200)를 통해 요청하여 수신한다(S12).
단계(S12) 이후, 관리자 서버(300)는 적어도 하나 이상의 현장 정보에 포함된 안전사고 이력이 있는 경우, 안전사고 이력을 추출한 뒤, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보가 각 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 미리 설정된 임계 범위(예, 1m) 이내 인지를 분석하여 임계 범위 이내인 경우, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고시 스마트 디바이스(100)에서 전송된 작업 현장의 다양한 센싱 정보와 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는지 분석한다(S13).
단계(S13) 이후, 관리자 서버(300)는 단계(S13)의 분석결과 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는지 여부를 판단한다(S14). 여기서 동일한 카테고리는 각 스마트 디바이스(100)의 구성요소를 나타내는 도 2에서 센서 모듈(140)을 구성하는 각 센서가 동일한 경우를 의미할 수 있다.
단계(S14)의 판단 결과 센싱 정보가 없는 경우 단계(S11)로 회귀하며, 반대로 판단 결과 센싱 정보가 있는 경우, 관리자 서버(300)는 동일한 카테고리에 속하는 양 센싱 정보가 각 센싱 정보를 전송한 센서명 별로 사후에 설정된 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 관리자 서버(300)가 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공하여, 작업자 또는 관리자에 의한 작업시 발생할 수 있는 복수의 안전사고를 미연에 방지할 수 있다(S15).
단계(S15) 이후, 관리자 서버(300)는 안전사고 유사치에 따른 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공한 뒤, 가이드가 제공된 스마트 디바이스(100)에 대한 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보가 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 클라우드 네트워크(200)를 통해 데이터베이스(350)에 저장되는 상황을 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보와의 미리 설정된 임계 범위를 벗어나기 전까지를 각 스마트 디바이스(100) 간에 동기화된 동일 주기에 대해서 미리 설정된 배율로 단축하는 주기로 하여 'GIS 유닛 정보'를 제공하도록 스마트 디바이스(100)로 요청하여 별도로 관리할 수 있다(S16).
단계(S16) 이후, 관리자 서버(300)는 단축된 주기로 수신된 GIS 유닛 정보에서 안전사고 이력에 포함된 사고를 유발한 센서명에 의한 센싱 정보를 추출하고, 추출된 센싱 정보에 대한 사고시 센싱 정보와 동일하거나 이를 초과한 경우 사고 발생으로 분석하여 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명과 GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보, 실시간 추적 위치 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 119 서버(800)로 전송한다(S17).
단계(S17) 이후, 관리자 서버(300)는 단계(S17)에서 사고 발생으로 분석시, GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보를 활용하여 실시간 위치 추적 정보로부터 안전지대 정보 및 대피경로 안내 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100), 관리자 단말(700), 그리고 119 서버(800)로 전송할 수 있다(S18).
한편, 본 발명에서 관리자 서버(300)는 스마트 디바이스(100) 및/또는 관리자 단말(700)에 대해서 클라우드 네트워크(200) 상에 구축된 GIS 그래픽 정보 상에서 작업자 및 관리자의 실시간 위치를 파악할 수 있으며, 접근 제한구역이나 위험 구역에 작업자 및/또는 관리자의 진입시 알람을 전송할 수 있다. 또한 작업자 알람은 관리자에 의한 수동 알람과 인공지능에 의한 자동 알람으로 구분되며, 관리자가 미처 확인하지 못한 상황이나 인공지능이 위험이나 사고를 예측한 경우에 작업자에게 자동으로 알람이 전송된다.
또한, 관리자 서버(300)는 데이터 분석시 작업자의 스마트 디바이스(100)를 통해 수집된 데이터, 관리자가 입력한 사고보고 및 조사 기록을 토대로 빅데이터 엔진을 활용하여 데이터를 분석하여 작업자 또는 관리자가 원하는 대시 보드를 자유롭게 생성하여 제공하는 기능을 제공할 수 있도록 하며, 특정 작업 분석, 사고 분석, 검사 분석 등의 분석 결과를 토대로 관리자가 안전 보고서를 작성할 수 있도록 지표를 제공할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100 : 스마트 디바이스
110 : 송수신부
120 : 제어부
130 : 위치 측량부
131 : GPS 수신단
132 : WiFi 송수신단
133 : 비콘 송수신단
140 : 센서 모듈
141 : 화재감지 센서
142 : 가스 센서
143 : 조도 센서
144 : 온/습도 센서
145 : 소음 센서
146 : 바이탈 센서
150 : 저장부
200 : 클라우드 네트워크
300 : 관리자 서버
310 : GIS 기반 모니터링 모듈
320 : 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈
330 : 레포트 기능 제공 모듈
340 : 작업 현장 전산 지원 모듈
350 : 데이터베이스
400 : GIS 서버
500 : 빅데이터 서버
600 : 인공지능 서버
700 : 관리자 단말
800 : 119 서버
900 : 산업현장 안전관리 장치
110 : 송수신부
120 : 제어부
130 : 위치 측량부
131 : GPS 수신단
132 : WiFi 송수신단
133 : 비콘 송수신단
140 : 센서 모듈
141 : 화재감지 센서
142 : 가스 센서
143 : 조도 센서
144 : 온/습도 센서
145 : 소음 센서
146 : 바이탈 센서
150 : 저장부
200 : 클라우드 네트워크
300 : 관리자 서버
310 : GIS 기반 모니터링 모듈
320 : 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈
330 : 레포트 기능 제공 모듈
340 : 작업 현장 전산 지원 모듈
350 : 데이터베이스
400 : GIS 서버
500 : 빅데이터 서버
600 : 인공지능 서버
700 : 관리자 단말
800 : 119 서버
900 : 산업현장 안전관리 장치
Claims (2)
- 작업자의 상태, 환경 정보를 수집하는 복수의 스마트 디바이스(100), 클라우드 네트워크(200)를 통해 클라우드 기반으로 상호 연결된 관리자 서버(300), GIS 서버(400), 빅데이터 서버(500), 인공지능 서버(600), 119 서버(800) 외에 관리자 단말(700), 복수의 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함함으로써, 클라우드에 구축된 GIS 체계, 수집된 정보를 분석하는 빅데이터 분석 과정, 빅데이터 분석 자료를 통해 학습하고 안전 진단과 가이드 및 예측을 하는 인공지능 과정을 수행하는 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템(1)에 있어서,
스마트 디바이스(100)는,
GPS 수신단(131), WiFi 송수신단(132), 비콘 송수신단(133) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 위치 측량부(130); 및
화재감지 센서(141), 가스 센서(142), 조도 센서(143), 온/습도 센서(144), 소음 센서(145), 바이탈 센서(146)로 이루어진 센서 모듈(140); 을 포함하며,
관리자 서버(300)는,
스마트 디바이스(100)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 수신하고, 작업 현장의 센싱 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 GIS 서버(400)에 의해 제공된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보의 GIS 맵 정보를 수신하여, 수신된 GIS 맵 상에 센싱 정보를 매칭시킨 뒤, 각 스마트 디바이스(100)의 식별 ID와 함께 하나의 'GIS 유닛 정보'로 데이터베이스(350)에 저장하며, 각 스마트 디바이스(100) 간에 GIS 유닛 정보를 위한 동기화된 동일 주기에 수신되는 복수의 스마트 디바이스(100)의 GIS 유닛 정보를 각 스마트 디바이스(100)의 식별 ID 별로 하나의 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보를 기준으로 미리 설정된 면적에 해당하는 뷰어 영역으로 구분된 GIS 맵 상에 맵핑하여 'GIS 그래픽 정보'를 형성한 뒤, 형성된 GIS 그래픽 정보에 대해서 하나의 스마트 디바이스(100)의 식별 ID에 해당하는 단말번호를 데이터베이스(350)로부터 추출한 뒤, 추출된 단말번호로 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송하여, 실시간으로 GIS 맵 상에 복수의 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 표시하여 GIS 그래픽 정보를 요청한 각 스마트 디바이스(100)에 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송하여 각 스마트 디바이스(100)에 의한 산업현장 안전관리를 위한 모니터링 및 분석이 수행될 수 있도록 하며, 스마트 디바이스(100)와의 연동 작업을 수행하기 위해 각 스마트 디바이스(100)를 운영하는 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센서 정보에 해당하는 현장 정보를 GIS 맵 상에 모니터링 하는 기능을 작업자가 가지고 있는 스마트 디바이스(100)를 활용해 수행시, 각 스마트 디바이스(100)가 GPS 수신단(131)에 의해 수신된 GPS 정보나, WiFi 송수신단(132), 또는 블루투스 방식을 활용한 비컨 신호를 전송가능한 비컨 송수신단(133)을 활용한 삼각측량법, 송수신단(110)을 활용한 통신기지국을 이용한 위치 추적 방식 중 하나를 이용해 작업자의 실시간 위치를 추적함과 동시에 스마트 디바이스(100)에 내장 또는 외장된 센서 모듈(140)을 구성하는 화재감지 센서(141)에 의한 화재 센싱 정보, 가스 센서(142)에 의한 일산화탄소를 포함하는 유해가스 센싱 정보, 조도 센서(143)에 의한 조도 센싱 정보, 온/습도 센서(144)에 의한 온도 및 습도 센싱 정보, 소음 센서(145)에 의한 소음 데시벨 센싱 정보, 그 밖의 추가적인 센서에 의한 환경 센싱 정보를 수신하여 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)에 의한 앱 기반의 액세스 요청시 액세스 요청을 허여하여, 실시간 위치 추적 정보 및 환경 센싱 정보를 제공받고, 각 위치에서 발생하는 작업자 및 관리자와 작업 환경에 대한 정보를 GIS 맵상에서 실시간으로 확인할 수 있도록 하는 GIS 기반 모니터링 모듈(310);
GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의한 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)로 GIS 그래픽 정보가 전송된 뒤, 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)에 의한 맞춤형 인공지능 가이드 전송 요청을 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신하며, 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드를 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)에게 클라우드 네트워크(200)를 통해 전송하며, 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드 서비스를 제공하기 위해 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 데이터베이스(350)에 저장된 'GIS 유닛 정보'에 포함된 작업자의 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보를 추출하며, 데이터베이스(350)에 'GIS 유닛 정보'와 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 빅데이터 서버(500)에 저장된 과거의 작업자의 안전사고 이력, 작업현장 패턴 분석을 포함하는 작업 현장에서 발생하는 적어도 하나 이상의 현장 정보들을 클라우드 네트워크(200)를 통해 요청하여 수신한 뒤, 적어도 하나 이상의 현장 정보에 포함된 안전사고 이력이 있는 경우, 안전사고 이력을 추출한 뒤, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보가 각 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 미리 설정된 임계 범위 이내 인지를 분석하여 임계 범위 이내인 경우, 추출된 안전사고 이력에 포함된 사고시 스마트 디바이스(100)에서 전송된 작업 현장의 다양한 센싱 정보와 동일한 카테고리에 속하며 현재의 실시간 추적 위치 정보에서 수신되는 센싱 정보가 있는 경우, 동일한 카테고리에 속하며, 동일한 카테고리에 속하는 양 센싱 정보가 각 센싱 정보를 전송한 센서명 별로 사후에 관리자 단말(700)에서 수동적으로 설정된 안전사고 유사치에 해당하는지를 분석하며, 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 관리자 또는 작업자에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공함으로써, 작업자 또는 관리자에 의한 작업시 발생할 수 있는 복수의 안전사고를 미연에 방지하도록 하며,
안전사고 유사치에 따른 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공한 뒤, 가이드가 제공된 스마트 디바이스(100)에 대한 실시간 위치 추적 정보와 센싱 정보가 GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 클라우드 네트워크(200)를 통해 데이터베이스(350)에 저장되는 상황을 스마트 디바이스(100)의 실시간 위치 추적 정보로부터 안전사고 이력에 포함된 사고 위치 정보와의 미리 설정된 임계 범위를 벗어나기 전까지를 각 스마트 디바이스(100) 간에 동기화된 동일 주기에 대해서 미리 설정된 배율로 단축하는 주기로 하여 'GIS 유닛 정보'를 제공하도록 스마트 디바이스(100)로 요청하여 별도로 관리하며, 단축된 주기로 수신된 GIS 유닛 정보에서 상술한 안전사고 이력에 포함된 사고를 유발한 센서명에 의한 센싱 정보를 추출하고, 추출된 센싱 정보에 대한 사고시 센싱 정보와 동일하거나 이를 초과한 경우 사고 발생으로 분석하여 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명과 GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보, 실시간 추적 위치 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 119 서버(800)로 전송하여, 작업자 또는 관리자에 대한 구출이 수행될 수 있도록 하며,
사고 발생으로 분석시, GIS 유닛 정보에 포함된 GIS 맵 정보를 활용하여 실시간 위치 추적 정보로부터 안전지대 정보 및 대피경로 안내 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100), 관리자 단말(700), 그리고 119 서버(800)로 전송하여 작업자, 관리자, 소방관이 각각 사고 발생에 대처할 수 있도록 하며,
사고 발생시 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100)의 바이탈 센서(146)에 대한 활성화를 요청한 뒤, 활성화된 바이탈 센서(146)로부터 작업자의 바이탈 신호를 수신하여, 복수의 스마트 디바이스(100)가 사고 발생의 경우, 바이탈 신호를 기준으로 구조자를 선정한 뒤, 선정된 구조자의 실시간 위치 추적 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 관리자 단말(700) 및 119 서버로 전송하며, 바이탈 센서(146)에는 심박수 센서, 자이로 센서가 구비되어 심박수 센서에 의한 작업자에 대한 현재의 심박 상태를 확인하며, 자이로 센서에 의한 작업자에 대한 현재의 낙상 상태를 확인하며, 심박 상태를 통해 위급하게 구조가 요청되는 작업자를 구조 우선순위로 설정하고, 이미 심박이 정지한 상태의 작업자에 대해선 구조 비우선순위로 설정하거나, 낙상 상태의 작업자를 구조 우선순위로 설정하고, 낙상 상태가 아닌 작업자를 구조 비우선순위로 설정하고,
실시간 추적 위치 정보를 기준으로 센서명 별로 사후에 설정된 안전사고 유사치에 해당하는지를 분석한 뒤, 안전사고 유사치에 해당하는 경우, 센싱 정보를 전송한 센서명과 함께, 센서명에 해당하는 센서 정보를 제어할 수 있는 산업현장 안전관리 장치명을 데이터베이스(350)에서 추출하여 관리자 또는 작업자에게 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드로 제공한 뒤, 제공된 개인별 작업현장 맞춤 인공 지능 가이드에 포함된 산업현장 안전관리 장치명에 대한 안전 수칙 이행 여부를 각 산업현장 안전관리 장치(900)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 제어 신호를 수신한 뒤 분석하고, 안전 수칙 이행 여부의 준수 또는 부준수에 따라 사고 발생시 과실 책임 또는 과실 비율을 사측 또는 작업자 측으로 할당하여 데이터베이스(330)에 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장하며, 할당된 과실 책임 또는 과실 비율 정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(500)로 전송하여 안전수칙 이행 여부를 파악하고 작업현장의 안전도를 향상시키도록 하는 작업자 맞춤형 인공지능 가이드 모듈(320);
각 스마트 디바이스(100)에 의한 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 각 산업현장 안전관리 장치(900)에 해당하는 작업 현황 정보를 각 산업현장 안전관리 장치(900)로부터 클라우드 네트워크(200)를 통해 수신한 뒤, 데이터베이스(330)에 스마트 디바이스(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장하고, 저장된 작업 현황 정보에 관한 레포트를 생성하여 클라우드 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)로 제공하는 기능을 수행하는 레포트 기능 제공 모듈(330); 및
GIS 기반 모니터링 모듈(310)에 의해 각 스마트 디바이스(100)에 의한 실시간 위치 추적 정보와 매칭되는 GIS 맵 정보가 클라우드 네트워크(200)를 통해 GIS 서버(400)로부터 수신되면, 실시간 위치 추적 정보와, GIS 맵 정보에 포함된 지형정보, 산업현장 안전관리 장치(900)를 포함하는 시설정보를 클라우드 네트워크(200)를 통해 인공지능 서버(600)로 전송하여 인공지능 서버(600)에 의해 실시간 위치 추적 정보를 기준으로 지형정보, 시설정보를 반영한 산업안전표지 정보가 인공지능 기반으로 생성되어 반환되면, 반환된 산업안전표지 정보를 네트워크(200)를 통해 스마트 디바이스(100) 또는 관리자 단말(700)로 전송하는 작업 현장 전산 지원 모듈(340); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 위치 추적 및 GIS를 이용한 인공지능 기반 산업현장 안전관리 시스템.
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