KR102219916B1 - 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템 - Google Patents

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KR102219916B1 KR1020190120518A KR20190120518A KR102219916B1 KR 102219916 B1 KR102219916 B1 KR 102219916B1 KR 1020190120518 A KR1020190120518 A KR 1020190120518A KR 20190120518 A KR20190120518 A KR 20190120518A KR 102219916 B1 KR102219916 B1 KR 102219916B1
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Abstract

정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 상기 근무자로부터 건강 데이터를 획득하는 데이터 측정 장치; 상기 건강 데이터를 전달받아 처리하여 상기 근무자의 건강 상태를 판단하는 데이터 처리 장치; 및 상기 근무자의 정보 및 상기 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하는 데이터 저장 장치;를 포함한다.

Description

정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템{Workability determination System by using advanced information}
본 발명은 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템에 관한 것으로, 특히, 복수개의 측정 결과를 함수를 이용하여 고급화하여 근무자가 현재 근무 가능한 건강 상태에 포함된 상태인지 추론 또는 추측하여 판단할 수 있는 시스템에 관한 것이다.
산업재해란 근무자가 업무에 관계되는 건설물, 설비, 원재료, 가스, 증기, 분진 등에 의하거나 작업 또는 그 밖의 업무로 인하여 사망 또는 부상하거나 질병에 걸리는 것을 말한다.
산업 재해 발생 가능성을 낮추기 위해서는 근무자가 근무에 투입될 때 또는 근무 중인 상태에서 건강 상태를 지속적으로 확인하고, 확인한 건강 상태가 근무에 적합하지 않은 경우 근무자의 근무를 중단시키는 등의 조치가 요구된다.
최근 근로 현장에서 근무자의 안전을 보장하기 위한 다양한 스마트 웨어러블 기기가 개발되고 있다. 각각의 웨어러블 기기들은 각자의 기기가 장착한 센서와 제어장치를 이용하여 근로자의 안전을 보장하기 위한 기능을 수행한다.
각각의 기기가 장착한 센서를 통해 획득되는 데이터는, 제어 장치에서 분석되어 현재 상태를 판단하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 획득되어 분석되는 데이터의 수가 적을수록 현재 상태를 정확히 판단하지 못한다는 문제점이 존재한다.
또, 각각의 기기에서 독립적으로 현재 상태를 판단하게 되면, 각각 서로 다른 상태를 나타내는 것으로 판단될 수도 있으며, 보다 세밀한 상태 판단이 불가능하다는 문제점 등이 존재한다.
한국 등록특허 제10-1866677호
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 다양한 데이터를 측정하고 획득한 후 데이터를 가공하여 고수준의 상황 정보를 추론 또는 추측하여 현재 근무자의 건강 상태를 확인함으로써 근무자가 현재 근무가 가능한 건강 상태인지 판단할 수 있는 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템이 제공된다. 상기 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 상기 근무자로부터 건강 데이터를 획득하는 데이터 측정 장치; 상기 건강 데이터를 전달받아 처리하여 상기 근무자의 건강 상태를 판단하는 데이터 처리 장치; 및 상기 근무자의 정보 및 상기 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하는 데이터 저장 장치;를 포함한다.
상기 데이터 측정 장치는, 상기 근무자가 근무장으로 입장하는 통로를 지날 때 상기 근무자의 건강 측정 결과를 획득하는 통로 건강 측정부; 상기 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스를 이용하여 상기 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하는 근무자 걸음 측정부; 및 상기 근무자가 근무하는 상기 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하는 근무장 환경 측정부;를 포함하고, 상기 건강 데이터는, 상기 건강 측정 결과, 상기 걸음 측정 결과 및 상기 환경 상태 측정 결과를 포함할 수 있다.
상기 데이터 측정 장치는, 상기 통로 건강 측정부, 상기 근무자 걸음 측정부 및 상기 근무장 환경 측정부의 상기 근무자를 특정하기 위한 근무자 판단부;를 더 포함할 수 있다.
상기 근무자 판단부는, 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 상기 근무자를 판단하고 특정할 수 있다.
상기 통로 건강 측정부는, 상기 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 이용하여 상기 근무자의 상기 건강 측정 결과를 획득할 수 있다.
상기 근무자 걸음 측정부는, 상기 3축 가속도 센서로 측정한 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 상기 걸음 측정 결과를 획득할 수 있다.
수학식 1
G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt=
Figure 112019099662668-pat00001
(G : t1과 t2 사이 걸음 인식 정보, 3AAt : 시간 t에서 3축 가속도 센서 측정값, x : x축 가속도, y : y축 가속도, z : z축 가속도)
상기 근무장 환경 측정부는, 상기 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 중 적어도 하나를 기 설정된 수치로 획득할 수 있다.
상기 데이터 처리 장치는, 상기 건강 데이터를 전달받아 상기 각각의 측정 결과에 가중치를 적용하여 기본 확률 할당 함수를 생성하는 데이터 변환부; 상기 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득하는 데이터 추론부; 및 상기 건강 상태 가능성을 이용하여 상기 근무자의 현재 건강 상태를 판단하는 건강 상태 판단부;를 포함할 수 있다.
상기 데이터 변환부는, 하기 수학식 2를 이용하여 상기 기본 할당 함수를 생성할 수 있다.
수학식 2
AEP 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00002
GA2 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00003
AE 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00004
(AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)
상기 데이터 추론부는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거이론)을 이용하여 상기 건강 상태 가능성을 획득할 수 있다.
상기 건강 상태 판단부는, 상기 건강 상태 가능성이 기 설정된 상기 기준 범위의 어떤 부분에 포함되는지 확인하고 상기 건강 상태 가능성이 포함된 범위의 상기 건강 상태를 상기 근무자의 현재 건강 상태로 판단할 수 있다.
상기 데이터 저장 장치는, 상기 근무자를 구분하여 인식하기 위한 상기 근무자 각각의 정보를 저장하는 근무자 정보 저장부;및 상기 건강 상태 판단부에 상기 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장하는 건강 상태 범위 저장부;를 포함할 수 있다.
상기 근무자 정보 저장부는, 상기 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 상기 인증 정보를 등록하고 상기 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성 및 저장한 후 상기 인증 정보와 상기 걸음 등록 정보를 매칭시킴으로써 상기 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단시스템은 서로 다른 이기종 센서들을 활용하여 획득한 데이터들을 융합하여 근무자의 건강 상태를 추론하기 때문에 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 효과가 있다.
또, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 단일 센서의 오류나 오작동에 대한 보완책으로 사요될 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 근무자의 건강 상태가 근무를 수행할 수 없는 상태인 경우, 현장에서 이탈시키고 보호할 수 있으며, 건강 상태가 좋지 않다고 의심되는 경우 근무 현장에서 면밀하게 감지하고 관찰할 수 있기 때문에 산업 재해 발생을 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 간단히 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 간단히 나타낸 도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 3을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 상세히 설명하도록 한다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은, 다양한 센서를 통해 정보를 획득하도록 형성된다.
본 발명의 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 일 예로 도 1에 도시된 바와 같이 통로 설치 센서를 통해 근무장으로 이동하는 통로에서 근무자로부터 정보를 획득할 수 있다.
또, 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은, 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 웨어러블 장치에 포함된 인체 감지 센서를 이용하여 근무자의 신체로부터 정보를 획득할 수도 있고, 근무장에 설치된 환경 감지 센서를 이용하여 근무장 환경과 관련된 정보를 획득할 수도 있다.
이후 획득된 정보들은 기 설정된 논리를 이용하여 각각 가공되고, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 가공된 정보들을 융합하여 현재 근무자의 건강 상태를 추론 또는 추측함으로써 근무자의 근무 가능 여부를 판단할 수 있다.
이를 위해 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 도 2에 도시된 바와 같이 데이터 측정 장치(210), 데이터 처리 장치(220) 및 데이터 저장 장치(230)로 형성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템 및 시스템의 동작 과정을 간단하게 나타낸 도이다.
데이터 측정 장치(210)는, 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과 및 환경 상태 측정 결과를 건강 데이터로 획득하고, 근무자를 특정한다. 여기서, 근무자를 특정한다는 것은 특정한 근무자로부터 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과를 획득하고해당 근무자가 근무하는 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득함으로써, 근무자 각각에 대한 정보를 독립적으로 획득할 수 있다는 것을 의미한다.
이후, 데이터 측정 장치(210)에서 측정된 각각의 근무자에 대한 건강 데이터는 데이터 처리 장치(220)로 전달된다. 데이터 처리 장치(220)는 전달받은 건강 데이터를 변환하여 BPA(Basic Probability Assignment) 값을 획득한다. BPA는 기본 확률 배정 함수(Basic Probability Assignment Function)을 통해 획득될 수 있다.
이때, 본 발명에서 사용되는 기본 확률 배정 함수는 후술되는 수학식 2로 표현될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 전문가의 의견, 기계학습 및 연관성 가중치에 따라서 다른 가중치를 가지는 함수를 사용할 수도 있다.
데이터 처리 장치(220)는 각각의 데이터로부터 BPA를 획득한 후, 획득한 BPA를 조합하여 해당 근무자의 건강 상태를 판단할 수 있다. 이를 위해 데이터 처리 장치(220)는 후술되는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거 이론)을 사용할 수 있다.
한편, 데이터 저장 장치(230)는, 데이터 측정 장치(210) 및 데이터 처리 장치(220)에서 해당 정보를 획득하여 사용할 수 있도록 근무자 정보 및 건강 상태 판단 기준을 저장하도록 구비될 수 있다.
도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)의 블록도가 도시되고 있으며 도 3a는 데이터 측정 장치의 세부 블록도이고, 도 3b는 데이터 처리 장치의 세부 블록도이며, 도 3c는 데이터 저장 장치의 세부 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)의 데이터 측정 장치(210)는, 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 근무자로부터 건강 데이터를 획득한다.
이를 위해 데이터 측정 장치(210)는 통로 건강 측정부(311), 근무자 걸음 측정부(312) 및 근무장 환경 측정부(313)를 포함하여 형성된다.
여기서 건강 데이터는, 통로 건강 측정부(311)에서 생성되는 건강 측정 결과, 근무자 걸음 측정부(312)에서 생성되는 걸음 측정 결과 및 근무장 환경 측정부(313)에서 생성되는 환경 상태 측정 결과를 포함할 수 있다.
통로 건강 측정부(311)는 근무자가 통로를 통과할 때 근무자의 건강 상태를 측정하기 위해 구비된다. 통로 건강 측정부(311)는 근무자의 상태를 측정하여 건강 측정 결과를 획득한다.
이를 위해 통로 건강 측정부(311)는 근무자의 걸음 영상 정보를 획득하도록 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 포함할 수 있다. 또, 통로 건강 측정부(311)는 바람직하게는 근무장 입장 통로 및 근무 지역 변경 통로에 설치되어 구비될 수도 있다.
통로 건강 측정부(311)는 복수개의 영상 센서를 이용하여 근무자가 해당 통로를 통과하는 걸음을 촬영하고, 이 촬영 정보를 건강 측정 결과로 획득할 수 있다.
또, 통로 건강 측정부(311)는 복수개의 영상 센서를 이용하여 촬영한 촬영 정보를 프레임별로 분석하여 3축 가속도 정보를 생성하고, 생성한 3축 가속도 정보를 건강 측정 결과로 획득할 수도 있다.
즉, 통로 건강 측정부(311)에서 생성되는 건강 측정 결과는, 사용자의 설정에 따라 그 형태가 영상 정보 또는 숫자 정보로 형성될 수 있다.
근무자 걸음 측정부(312)는 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 착용하는 웨어러블 장치를 이용하여 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하기 위해 구비된다.
근무자 걸음 측정부(312)는 휴대 디바이스 또는 웨어러블 장치에 내장된 3축 가속도 센서의 측정 결과를 전달받아 분석하고, 분석 결과물로 걸음 측정 결과를 생성한다.
이때, 근무자 걸음 측정부(312)는 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 걸음 측정 결과를 생성할 수 있다.
수학식 1
G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt=
Figure 112019099662668-pat00005
여기서 G는 시간 t1과 t2 사이의 걸음 인식 정보이고, 3AAt는 시간 t에서 3축 가속도 센서의 측정값이며, x, y 및 z는 각각 x축 가속도, y축 가속도, 및 z축 가속도이다.
본 설명에서는 근무자 걸음 측정부(312)가 걸음 측정 결과를 생성하기 위해 상기 수학식 1을 사용하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며 통로 건강 측정부(311)가 3축 가속도 정보를 건강 측정 결과로 획득하기 위해서도 사용될 수도 있다.
근무장 환경 측정부(313)는 근무자가 근무하는 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하기 위해 구비된다. 근무자가 근무하는 근무장은 작업 종류에 따라 다양한 환경을 가지게 된다.
일 예로, 냉동 창고인 경우, 근무장의 온도는 아주 낮게 설정될 수 있으며, 균일한 실험 결과를 획득하기 위해 환경 통제가 필수적인 실험실의 경우 실험을 위한 일정한 온도 및 습도를 유지하여야 할 수도 있다.
또, 용접 등의 작업이 수행되는 근무장의 경우 사고 발생 위험도가 사무실에 비해 높으며, 고층 건물 건설 현장의 경우, 낙반, 추락 등의 위험이 존재할 수 있다.
따라서, 이러한 다양한 환경은 근무자의 건강에 영향을 끼칠 수 있는 하나의 변인으로 인식되어야 하기 때문에 근무장 환경 측정부(313)는 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 등 근무자의 건강에 영향을 끼칠 수 있는 다양한 변인들을 기 설정된 수치로 획득하여 환경 상태 측정 결과로 생성할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정 장치(210)는 근무자 판단부(314)를 더 포함할 수 있다. 근무자 판단부는(314)는 근무자를 특정하기 위해 형성된다. 근무자 판단부(314)는 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과 및 환경 상태 측정 결과를 제공한 근무자를 각각 특정하기 위해 구비된다.
즉, 근무자 판단부(314)는 통로 건강 측정부(311)에 건강 측정 결과를 제공한 근무자를 특정하여 건강 측정 결과를 근무자별로 독립적으로 생성하도록 할 수 있고, 근무자 걸음 측정부(312)에 걸음 측정 결과를 제공한 근무자를 특정하여 걸음 측정 결과를 근무자별로 독립적으로 생성하도록 할 수 있으며, 근무자별로 독립적으로 어떤 근무장에 위치하고 있는지를 확인하여 근무장 환경 측정부(313)에서 근무자별로 독립적으로 근무장 환경 상태 측정 결과를 생성하도록 할 수 있다.
이를 위해 근무자 판단부(314)는 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 근무자를 판단할 수 있다. 즉, 영상 센서가 각 측정부(311 내지 313)에 구비된 경우, 근무자 판단부(314)는 영상 센서로부터 영상 정보를 전달 받고 후술되는 데이터 저장 장치(230)에 저장된 근무자 정보를 이용하여 해당 근무자를 특정하여 판단할 수 있으며, 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 착용하고 있는 웨어러블 장치에 기 저장된 근무자별로 제공되는 서로 다른 ID 정보를 인식하여 해당 근무자를 특정하여 판단할 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 데이터 처리 장치(220)는 건강 데이터를 전달받아 처리하여 근무자의 건강 상태를 판단하기 위해 데이터 변환부(321), 데이터 추론부(322) 및 건강 상태 판단부(323)를 포함하도록 형성된다.
데이터 변환부(321)는 데이터 측정 장치(210)로부터 건강 데이터를 전달받아 각각의 측정 결과에 확률 할당을 수행하여 기본 확률 할당 함수를 생성하기 위해 구비된다.
기본 확률 할당 함수는, 건강 데이터를 후술되는 데이터 추론부(322)에서 사용될 수 있는 형태로 변환한 데이터이다. 후술되는 데이터 추론부(322)는 기존의 수학으로 표현할 수 없었던 실제 세계의 애매모호함을 수학적으로 나타내기 위해 구비되며, 이를 위해서는 건강 데이터가 데이터 추론부(322)에서 처리 가능한 형태로 변환되어야 한다.
따라서, 이를 위해 데이터 변환부(321)는 획득한 건강 데이터에 하기 수학식 2로 표현되는 가중치를 적용하여 건강 데이터를 기본 확률 할당 함수로 변환할 수 있다.
수학식 2
AEP 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00006
GA2 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00007
AE 가중치 =
Figure 112019099662668-pat00008
(AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)
즉, 각각의 건강 데이터는 상기 수학식 2를 통해 생성되는 각각의 건강 데이터의 가중치가 적용되어 기본 확률 할당 함수로 변환되게 된다.
한편, 본 발명에서, 각각의 건강 데이터에 적용되는 가중치는 상기 수학식 2로 표현된다고 한정하고 있지만, 이는 본 발명의 하나의 예시에 불과하며, 상황 또는 사용자의 요구에 따라 기계학습을 이용하여 가중치를 조정할 수도 있고, 개인의 상태를 보다 중요 데이터로 사용하기 위해서 환경 상태 측정 결과보다 개인이 착용하고 있는 센서의 가중치를 높게 설정할 수도 있다.
다음으로, 데이터 추론부(322)는 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득한다. 이때, 데이터 추론부(322)는 일 예로 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거 이론)을 이용하여 건강 상태 가능성을 획득할 수 있다.
D-S 증거 이론은 상한과 하한을 가지고 있는 확률 이론 중 하나이며 전통적인 베이지안(Bayesian) 결정이론에 비해 많은 이점을 제공한다. 특히 이러한 D-S 증거 이론은 얼굴인식, 통계적분류, 목표식별, 이미지합성, 이미지분석 등에 적용되어 기존 방법 대비 개선된 성능을 제공할 수 있다.
D-S 증거 이론은 특정 증거들로부터 얻은 정보 혹은 확률을 바탕으로 그것들을 조합하여 모호한 상태에 대한 불확실성을 수치화 할 수 있는 강력한 장점을 가진다. 이러한 정보들의 조합을 이용하여 D-S 증거 이론은 같은 결론에 도달할 수도 있으며, 상반된 정보에 대해서는 그것을 수치화하여 제거할 수 있는 이점 또한 가지고 있다.
D-S 증거 이론은 간단하게 설명하면 복수의 증거들로부터 구한 확률을 바탕으로 새로운 확률을 생성하며, 이를 위해 직교합(orthogonal sum)을 수행한다. 이를 통해 D-S 증거 이론은 모호한 상태의 확률을 제거하여 정규화할 수 있다.
이러한 D-S 증거 이론은 보다 상세하게는 다양한 논문을 통해 소개되고 있기 때문에 본 발명에서는 간단하게 D-S 증거이론의 특징과 장점에 대해서만 서술하였다.
데이터 획득부(322)에서는 D-S 증거 이론을 사용하기 위해 먼저 가중치가 적용된 기본 확률 할당 함수를 이용하여 하기 수학식 3으로 표현되는 관심 원소 집합을 생성할 수 있다.
수학식 3
F={
Figure 112019099662668-pat00009
, Baep, BGA2, Bae, Baep·BGA2, Baep·Bae, BGA2·Bae, Baep·BGA2·Bae} = {F 1 , F 2 , F 3 , F 4 , F 5 , F 6 , F 7 , F 8 }
(F: 관심 원소 집합, Baep: 건강 측정 결과 기본 확률 할당 함수, BGA2: 걸음 측정 결과 기본 확률 할당 함수, Bae: 환경 상태 측정 결과 기본 확률 할당 함수)
이후, 데이터 획득부(322)는 하기 수학식 4로 표현되는 결합 규칙을 이용하여 건강 상태 가능성(m(B))을 획득할 수 있다.
수학식 4
Figure 112019099662668-pat00010
상기 수학식 4를 이용하여 데이터 획득부(322)에서 획득한 건강 상태 가능성은, 후술되는 건강 상태 판단부(323)로 전달된다.
건강 상태 판단부(323)는, 건강 상태 가능성을 이용하여 근무자의 현재 건강 상태를 판단하기 위해 구비된다. 건강 상태 판단부(323)는, 건강 상태 가능성이 기 설정된 건강 상태 범위의 어떤 범위에 포함되는지 확인하고, 건강 상태 가능성이 포함된 범위에 해당하는 건강 상태를 근무자의 현재 건강 상태로 판단한다.
이를 위해 건강 상태 판단부(323)는 상술한 바와 같이 데이터 획득부(322)로부터 건강 상태 가능성을 전달받고, 후술되는 데이터 저장 장치(230)로부터 기 설정된 건강 상태 범위를 전달받는다.
본 발명의 일 실시예에서, 기 설정된 건강 상태 범위는 제 1영역(0 이상 0.5 이하), 제 2영역(0.5 초과 0.7 이하) 및 제 3영역(0.7 이상 1.0 이하)로 형성될 수 있다. 이 경우, 건강 상태 가능성이 제 1영역에 포함되는 경우 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자가 현재 근무가 불가능한 건강 상태인 것으로 판단할 수 있다.
또, 제 2영역에 건강 상태 가능성이 포함되는 경우, 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자의 건강 상태가 관찰을 요하는 주의 상태인 것으로 판단할 수도 있고, 제 3영역에 건강 상태 가능성이 포함되는 경우, 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자의 건강 상태가 충분히 근무 가능한 건강 상태인 것으로 판단할 수도 있다.
하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 사용자의 설정에 따라 기준 범위는 변경 가능하다.
마지막으로 데이터 저장 장치(230)는 근무자의 정보 및 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하기 위해 구비된다. 이를 위해 데이터 저장 장치(230)는, 근무자 정보 저장부(331) 및 건강 상태 범위 저장부(332)를 포함하도록 형성될 수 있다.
근무자 정보 저장부(331)는 근무자를 구분하여 인식하기 위해 근무자 각각의 정보를 저장하기 위해 형성된다.
이를 위해 근무자 정보 저장부(331)는 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 인증 정보를 등록하여 저장하고, 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성하여 저장한다.
또, 근무자 정보 저장부(331)는 이러한 인증 정보와 걸음 등록 정보를 동일한 근무자끼리 매칭시켜 저장함으로써 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 구분하여 저장할 수 있다.
건강 상태 범위 저장부(332)는 건강 상태 판단부에 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장할 수 있다. 이때 저장되는 기 설정된 건강 상태 범위는 상술된 데이터 판단부(323)에 제공되어 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)이 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명에서는 설명의 편의를 위해 3종류의 건강 데이터만을 획득하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 사용자의 요구 또는 설정에 따라 보다 민감하고 정확한 근무 가능 여부 판단을 위해 더 많은 종류의 건강 데이터를 획득하여 사용할 수 있다.
또, 이 경우, 센서 종류가 일정 수준 이상으로 증가하는 경우 계산의 복잡성과 처리 시간이 증가하는 문제점이 발생할 수 있기 때문에 연관성이 있는 센서들을 그룹화하여 각 그룹에서 1차적으로 상술한 데이터 처리 과정을 거친 후 그룹별 결과를 이용하여 다시 상술한 데이터 처리 및 판단 과정을 더 거치도록 할 수도 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.
100: 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템
210: 데이터 측정 장치 220: 데이터 처리 장치
230: 데이터 저장 장치 311: 통로 건강 측정부
312: 근무자 걸음 측정부 323: 근무자 환경 측정부
314: 근무자 판단부 321: 데이터 변환부
322: 데이터 추론부 323: 건강 상태 판단부
331: 근무자 정보 저장부 332: 건강 상태 범위 저장부

Claims (13)

  1. 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 상기 근무자로부터 건강 데이터를 획득하는 데이터 측정 장치;
    상기 건강 데이터를 전달받아 처리하여 상기 근무자의 건강 상태를 판단하는 데이터 처리 장치; 및
    상기 근무자의 정보 및 상기 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하는 데이터 저장 장치;를 포함하고,
    상기 데이터 측정 장치는,
    상기 근무자가 근무장으로 입장하는 통로를 지날 때 상기 근무자의 건강 측정 결과를 획득하는 통로 건강 측정부;
    상기 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스를 이용하여 상기 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하는 근무자 걸음 측정부; 및
    상기 근무자가 근무하는 상기 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하는 근무장 환경 측정부;를 포함하고,
    상기 건강 데이터는, 상기 건강 측정 결과, 상기 걸음 측정 결과 및 상기 환경 상태 측정 결과를 포함하고,
    상기 데이터 측정 장치는, 상기 통로 건강 측정부, 상기 근무자 걸음 측정부 및 상기 근무장 환경 측정부의 상기 근무자를 특정하기 위한 근무자 판단부;를 더 포함하고,
    상기 근무자 판단부는, 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 상기 근무자를 판단하고 특정하고,
    상기 통로 건강 측정부는, 상기 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 이용하여 상기 근무자의 상기 건강 측정 결과를 획득하고,
    상기 근무자 걸음 측정부는, 상기 3축 가속도 센서로 측정한 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 상기 걸음 측정 결과를 획득하고,
    수학식 1
    G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt=
    Figure 112020132747796-pat00011

    (G: t1과 t2 사이 걸음 인식 정보, 3AAt: 시간 t에서 3축 가속도 센서 측정값, x: x축 가속도, y: y축 가속도, z: z축 가속도)
    상기 근무장 환경 측정부는, 상기 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 중 적어도 하나를 기 설정된 수치로 획득하고,
    상기 데이터 처리 장치는,
    상기 건강 데이터를 전달받아 상기 각각의 측정 결과에 가중치를 적용하여 기본 확률 할당 함수를 생성하는 데이터 변환부;
    상기 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득하는 데이터 추론부; 및
    상기 건강 상태 가능성을 이용하여 상기 근무자의 현재 건강 상태를 판단하는 건강 상태 판단부;를 포함하고,
    상기 데이터 변환부는, 하기 수학식 2를 이용하여 기본 할당 함수를 생성하고,
    수학식 2
    AEP 가중치 =
    Figure 112020132747796-pat00012

    GA2 가중치 =
    Figure 112020132747796-pat00013

    AE 가중치 =
    Figure 112020132747796-pat00014

    (AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)
    상기 데이터 추론부는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거이론)을 이용하여 상기 건강 상태 가능성을 획득하고,
    상기 건강 상태 판단부는, 상기 건강 상태 가능성이 기 설정된 상기 기준 범위의 어떤 부분에 포함되는지 확인하고 상기 건강 상태 가능성이 포함된 범위의 상기 건강 상태를 상기 근무자의 현재 건강 상태로 판단하고,
    상기 데이터 저장 장치는,
    상기 근무자를 구분하여 인식하기 위한 상기 근무자 각각의 정보를 저장하는 근무자 정보 저장부;및
    상기 건강 상태 판단부에 상기 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장하는 건강 상태 범위 저장부;를 포함하고,
    상기근무자 정보 저장부는, 상기 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 상기 인증 정보를 등록하고 상기 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성 및 저장한 후 상기 인증 정보와 상기 걸음 등록 정보를 매칭시킴으로써 상기 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 저장하는 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템.
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