KR102291259B1 - 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템은 카메라 모듈로부터 현장영상이 입력되는 영상입력부; 상기 카메라 모듈에 대한 식별정보 또는 위치정보를 포함하는 특성정보를 저장하는 특성정보저장부; 인공지능처리 기반의 로데이터(raw data)를 이용하여 상기 현장영상 에 포함된 하나 이상의 대상객체를 인식하는 객체인식부; 상기 객체인식부에서 대상객체가 인식되는 제1이벤트가 발생하는 경우, 상기 제1이벤트에 대한 정보 및 상기 특성정보를 포함하는 리퀘스트정보를 상기 관제서버로 전송하는 메인처리부; 상기 제1이벤트가 예정된 작업이 아니거나 또는 상기 대상객체가 인식된 위치정보가 예정된 위치정보가 아닌 경우, 상기 관제서버로부터 상기 리퀘스트정보에 대한 회신으로 피드백정보를 수신하는 피드백정보수신부; 및 상기 피드백정보가 수신되면 경보수단을 구동하여 위험신호를 출력하는 알람처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 객체 인식/검출 기법이 적용된 시스템에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로 산업현장 등의 위험 요소에 따라 계층화된 최적 인식 알고리즘을 적용함으로써, 위험 요소에 대한 더욱 정확하고 조속한 인지 및 그에 따른 즉각적인 후속처리가 가능함은 물론, 리소스(resource) 자원의 효과적인 분산 적용을 통하여 시스템 전체의 데이터 처리 및 프로세싱의 효율성을 더욱 최적화할 수 있는 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템에 관한 것이다.
공장, 외부 건축 작업장, 발전소, 전력 설비, 플랜트 시설 등과 같은 산업 현장에서는 안전사고를 방지하기 위한 다양한 장치나 시스템이 적용되고 있으나 다양한 원인과 이유로 안전사고가 끊임없이 발생하고 있다.
특히, 용접 작업 등과 같은 화기 작업이 이루어지거나 고압가스, 인화성 물질이 처리되는 시설물, 사고 예방이 극도로 요구되는 발전소 시설 등에서는 작은 안전사고만으로도 전력 공급 중단, 시스템다운, 인명 피해 등과 같은 치명적인 문제가 파급될 수 있다.
안전사고 예방, 작업 모니터링 및 관제 등을 위하여 화기를 사용하거나 인화성 물질 등이 취급되는 다양한 작업들은 그 계획 단계는 물론, 작업 실행 및 작업 완료 과정이 복잡한 단계를 거치게 되어 있기는 하나 이러한 방법은 대부분 작업자, 감독자 등의 사람이 직접 수기로 작성하거나 또는 육안으로 확인하는 방법 등과 같이 본질적으로 인적(人的) 의존적 방법이므로 언제든지 사고가 발생할 수 있는 가능성이 내재되어 있다고 할 수 있다.
안전사고 예방을 시스템적으로 구현하기 위하여 작업 현장에 CCTV 등을 설치하고, CCTV에서 생성된 영상을 관제 서버에서 종합적으로 관리하는 방법이나 작업 현장에 화재, 연기 등을 감지하는 센서(sensor)를 설치하고 이들 센서의 신호 체계를 이용하는 방법도 적용되고 있다.
그러나 이러한 종래의 방법은 관제 서버의 관리자가 수많은 영상을 동시적으로 확인하고 모니터링하는 방법에 의존하는 것이므로 위험 상황 인지 및 그에 따른 후속 조치에 본질적인 한계가 있다고 할 수 있다.
나아가 센서 노드(sensor node)가 적용되는 시스템의 경우에도 센서는 온도, 연기 등을 감지하는 일차적인 반응만을 수행할 뿐이며 감지 영역 또한, 국소 영역으로 제한되고 나아가 감지 영역 주변의 환경 변화에 따라 정상 동작이 어려워지는 경우가 언제든지 발생할 수 있어 정상작업에 해당하는지 아니면 실제 안전사고 발생에 의한 현상인지 여부를 정확히 구분하기 어려우므로 그 신뢰성이 높지 않다는 문제점이 있다.
또한, 최근 영상 처리 알고리즘 등을 적용하여 위험 객체를 인식하고 그에 따른 후속 처리가 이루어지도록 하는 시스템도 개시되고 있으나, 영상 장치를 제어하고 관리하는 관제서버 등에 영상처리를 위한 HW/SW을 비롯한 리소스가 집중되도록 설계되어 있어 그 수가 많지 않는 경우에는 그러하지 않을 수 있으나, 1,000기 이상의 CCTV가 설치되는 발전소와 같이 CCTV과 같은 영상 단말이 상당히 많이 설치되는 산업 현장의 경우, 위험 요소의 즉시적 인지가 도리어 지연되거나 위험 요소가 간과되는 등의 부작용이 발생한다는 구조적인 문제점이 있다고 할 수 있다.
본 발명은 상기와 같은 배경에서 상술된 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 인공지능 기반의 솔루션을 이용하여 영상 내 객체 검출의 정밀성과 정확성을 더욱 향상시킴과 동시에 리소스 자원의 효과적인 분산 적용을 통하여 안전사고 인지 및 그에 따른 후속조치에 대한 시스템 아키텍처(architecture)의 효율성을 최적화시킬 수 있으며, 나아가 작업 상황에 따른 단계별 또는 계층적 인지/검출 프로세싱이 적용되도록 하여 안전사고 발생 여부를 더욱 정확하고 인지함은 물론, 안전사고 인지 및 그에 따른 후속 조치에 대한 시간 응답 특성을 더욱 최적화시킬 수 있는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 아래의 설명에 의하여 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의하여 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 구성과 그 구성의 조합에 의하여 실현될 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템은 관제서버와 통신 가능하게 연결된 인공지능시스템으로서 카메라 모듈로부터 현장영상이 입력되는 영상입력부; 상기 카메라 모듈에 대한 식별정보 또는 위치정보를 포함하는 특성정보를 저장하는 특성정보저장부; 인공지능처리 기반의 로데이터(raw data)를 이용하여 상기 현장영상 에 포함된 하나 이상의 대상객체를 인식하는 객체인식부; 상기 객체인식부에서 대상객체가 인식되는 제1이벤트가 발생하는 경우, 상기 제1이벤트에 대한 정보 및 상기 특성정보를 포함하는 리퀘스트정보를 상기 관제서버로 전송하는 메인처리부; 상기 제1이벤트가 예정된 작업이 아니거나 또는 상기 대상객체가 인식된 위치정보가 예정된 위치정보가 아닌 경우, 상기 관제서버로부터 상기 리퀘스트정보에 대한 회신으로 피드백정보를 수신하는 알람정보수신부; 및 상기 피드백정보가 수신되면 경보수단을 구동하여 위험신호를 출력하는 알람처리부를 포함하는 구성될 수 있다.
여기에서 상기 대상객체는 연기, 불꽃 또는 화염에 해당하는 화기객체일 수 있으며 이 경우 본 발명은 작업자의 현장 작업에 대한 단계별 자세정보인 표준자세정보를 저장하는 표준정보DB부; 인식된 대상객체가 휴먼객체에 해당하는 경우, 해당 휴먼객체의 자세를 시계열적으로 분석한 객체자세정보를 생성하는 휴먼객체처리부; 및 동일 현장영상에서 화기객체와 휴먼객체가 함께 인식되는 경우 상기 휴먼객체의 객체자세정보와 상기 표준자세정보를 대비하는 대비판단부를 더 포함하도록 구성될 수 있다. 이 경우 본 발명의 상기 메인처리부는 상기 휴먼객체의 객체자세정보가 상기 표준자세정보에 매칭되지 않는 경우에 한해 상기 리퀘스트정보를 상기 관제서버로 전송하도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템은 가스 또는 산소농도를 센싱하는 감지센서를 더 포함할 수 있으며 이 경우 본 발명의 상기 메인처리부는 상기 감지센서의 센싱값이 기준값을 초과하는 경우에 한해 상기 리퀘스트정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
바람직한 실시형태의 구현을 위하여, 본 발명의 특성정보저장부는 작업 공간이 요구되는 중장비의 식별정보 및 해당 중장비에서 요구되는 작업공간의 영역크기정보가 상호 연계된 작업환경정보가 더 저장될 수 있으며, 이 경우 본 발명의 상기 객체인식부는 상기 현장영상 내 포함된 대상각체가 상기 작업환경정보에 수록된 중장비객체인 경우, 상기 현장영상 내 중장비객체를 중심으로 상기 영역크기정보에 해당하는 영역의 버추얼 아웃라인을 상기 현장영상에 설정한 제1현장영상을 생성하도록 구성될 수 있고 본 발명의 상기 휴먼객체처리부는 상기 제1현장영상이 생성된 후, 휴먼객체가 인식되는 경우, 상기 휴먼객체와 상기 제1현장영상 내 버추얼 아웃라인 사이의 이격거리정보를 생성하도록 구성되며 나아가 상기 메인처리부는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우 위험신호를 출력하도록 상기 알람처리부를 제어하도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 상기 객체인식부는 상기 현장영상 내에서 상기 중장비객체가 이동하는 경우, 상기 중장비객체의 이동에 대응되도록 상기 버추얼 아웃라인을 쉬프트시켜 상기 제1현장영상을 생성하도록 구성되는 것이 바람직하다.
더욱 바람직하게, 본 발명의 상기 특성정보저장부는 상기 중장비 운전자의 휴대단말정보가 더 연계된 작업환경정보를 저장할 수 있으며 이 경우 본 발명의 상기 알람처리부는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우 상기 작업환경정보를 이용하여 해당 중장비 운전자의 휴대단말로 위험정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 제1이벤트에 대한 정보를 작업현장의 위치, 유형 또는 시간에 따라 인덱싱하여 분류한 이력데이터를 생성하고 저장하는 이력정보처리부를 더 포함할 수 있다.
나아가, 본 발명에 의한 상기 관제서버는 상기 리퀘스트정보가 수신되거나 또는 상기 위험신호의 출력에 대한 정보가 수신되면 해당 현장영상이 화면표시수단에 표출되도록 제어하고 외부 기관서버로 알람정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 의할 때, 인공지능 기반의 인식 기법을 적용함으로써 영상 내 객체 검출의 효율성을 높일 수 있으며, 객체 인식과 관련된 리소스 자원을 서버와 엣지(edge) 단말로 분산 적용하고 이원화시킴으로써 안전사고 인지 및 그에 따른 후속조치에 대한 시스템 아키텍처(architecture)의 효율성을 최적화시킬 수 있다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에 의할 때, 객체 인식 프로세싱의 오브젝트(object)를 사물객체와 휴먼객체로 구분하고 동일 현장영상에서 이들 객체들이 동시적으로 감지 내지 인지되는 이벤트를 데이터 프로세싱으로 처리함으로써 장상 작업에 대한 상황과 이상 징후 등의 안전사고 발생 여부를 더욱 정확하게 구분 인지할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하는 경우, 위험상황 인지를 단계별 내지 계층별로 다원화시켜 위험상황에 대한 정밀한 인지가 가능하도록 구성함으로써 후속 조치가 불필요하게 이루어지는 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있어 안전사고에 대한 모니터링 및 관리를 위한 시스템 적용을 더욱 최적화된 형태로 구현할 수 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 효과적으로 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 이러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 인공지능시스템 및 이에 관련된 전반적인 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 바람직할 일 실시예에 의한 인공지능시스템의 상세 구성을 도시한 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 인공시스템의 전반적인 프로세싱 과정을 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 인공지능시스템 및 이에 관련된 전반적인 구성을 도시한 도면,
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도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 인공시스템의 전반적인 프로세싱 과정을 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한, 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템(이하 '인공지능시스템'이라 지칭한다)(100) 및 이와 관련된 다른 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 인공지능시스템(100)은 관제서버(200)와 통신 가능하게 연결되는 구성으로서, 카메라 모듈과 함께 하나의 일원화된 장치로 구현될 수 있으며, 실시형태에 따라서 카메라 모듈과는 물리적으로 분리된 장치 내지 시스템으로도 구현될 수 있음은 물론이다.
본 발명의 인공지능시스템(100)은 산업 현장에 설치되는 장치 내지 시스템으로서 후술되는 바와 같이 자신의 촬영 영역에 해당하는 현장영상을 생성하고 데이터 가공 등의 내장된 알고리즘에 의한 프로세싱을 수행하는 구성에 해당한다.
실시형태에 따라서 객체 검출을 위한 인공지능로데이터(raw date)를 관제 서버에 요청하여 피드백 받아 저장할 수 있으며, 일차적인 객체 인지 내지 검출은 인공지능시스템(100) 자체에서 구현하고 더욱 정밀한 판단이 필요하다고 판단되는 경우에 한해, 객체 검출/인지를 위한 데이터를 관제서버(200)로 전송하여 2차적인 후속 인지가 이루어지도록 구성하여 리소스 자원의 효과적인 분산 내지 분배가 가능하도록 구성하는 것이 바람직하다.
이러한 점에서 본 발명의 인공지능시스템(100)은 관제서버(200)와 상응하는 관점에서 클라이언트 단말(client terminal) 내지 엣지 단말(edge terminal)로 지칭될 수 있다.
본 발명의 관제서버(200)는 도 1에 예시된 바와 같이 작업 현장의 환경 등에 따라 설치되는 복수 개 인공지능시스템(100)과 통신 가능하게 연결되는 구성으로서, 각각의 인공지능시스템(100)에서 전송되는 데이터를 취합하고 통합 관리하며 전체적인 모니터링을 수행하는 서버에 해당한다.
관제서버(200)는 복수 개 현장영상이 통합적으로 표출되는 화면표시수단(월스크린(wall screen))(220)과 연동하여 각 작업현장의 영상데이터가 전부, 일부, 선정 일부, 크기 확대 등과 같은 다양한 조합과 표출 방식에 의하여 출력되도록 구성될 수 있다.
또한, 관제서버(200)는 HMI(Human Machine Interface)단말(210)과도 통신 가능하게 연결되며, 사용자(관리자, 관제자 등)는 HMI단말(210)의 GUI 환경을 통하여 현장 영상을 시인성 있게 확인하거나 각 장치 내지 모듈 등의 통합 제어, 모니터링을 수행할 수 있다.
실시형태에 따라서, HMI단말(210)은 위험 상황 등과 같은 이벤트가 발생되는 경우 소정의 청각 매체의 구동과 함께 해당 현장 영상 등이 자동적으로 팝업되도록 구성되는 것이 바람직하다.
관제서버(200)는 안전사고 등이 발생하는 경우 즉각적인 후속 조치가 유도될 수 있도록 통신 네트워크를 통하여 소방서, 경찰서 등과 같은 기관서버(300)와도 통신 가능하게 연결될 수 있으며 자동 호 연결 시스템을 적용하여 해당 기관에 대한 즉각적인 전화 신고 내지 통보가 가능하도록 구성될 수 있다.
또한, 관제서버(200)는 작업 현장에서 이루어지는 복수 개 작업 정보, 해당 작업을 진행하는 작업자(운전자, 운행자 등)정보, 작업자의 휴대단말정보, 작업개시 예정시간, 작업종료 예정시간, 관리감독자에 대한 정보 등이 함께 연계된 작업관련정보DB를 미리 저장/갱신하도록 구성함으로써, 후술되는 바와 같이 본 발명의 인공지능시스템(100)으로부터 리퀘스트(request) 정보가 수신되는 경우 이에 따른 즉각적인 확인 및 후속 조치가 인공지능시스템(100)으로 피드백될 수 있도록 구성할 수 있다.
나아가 본 발명의 관제서버(200)는 상기 작업관련정보DB를 독출(access and read)하여 위험상황 발생 시, 해당 작업자 또는 관리감독자의 휴대단말(400)로도 위험 상황에 대한 알람정보 등이 신속히 전송되도록 구성할 수 있다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 인공지능시스템(100)의 상세 구성 및 구체적인 프로세싱 과정을 설명하도록 한다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 인공지능시스템(100)은 카메라모듈(105), 영상입력부(110), 객체인식부(120), 인공지능처리부(125), 메인처리부(130), 피드백정보수신부(140), 알람처리부(150), 경보수단(155), 감지센서(157), 표준정보DB부(160), 휴먼객체처리부(170), 대비판단부(180), 환경정보DB부(190) 및 이력정보처리부(195)를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 도 2에 도시된 본 발명의 인공지능시스템(100)의 각 구성요소는 물리적으로 구분되는 구성요소라기보다는 논리적으로 구분되는 구성요소로 이해되어야 한다.
즉, 각각의 구성은 본 발명의 기술사상을 실현하기 위한 논리적인 구성요소에 해당하므로 각각의 구성요소가 통합 또는 분리되어 구성되더라도 본 발명의 논리 구성이 수행하는 기능이 실현될 수 있다면 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 하며, 동일 또는 유사한 기능을 수행하는 구성요소라면 그 명칭 상의 일치성 여부와는 무관히 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 함은 물론이다.
본 발명의 카메라모듈(105)은 산업 현장에 설치되는 구성으로서, 자신의 뷰(view)영역을 촬영한 현장 영상을 생성한다. 실시형태에 따라서 상기 카메라모듈(105)은 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom) 기능이 구현되어 자체 제어 또는 관제서버(200) 등의 제어를 통하여 뷰 영역이 가변적으로 적용되도록 구성할 수 있음은 물론이다.
본 발명의 특성정보저장부(190)는 카메라모듈(105)에 대한 식별정보 또는 위치정보를 포함하는 특성정보가 저장된다(S300). 현장영상에서 확인되는 객체의 크기 또는 객체와 객체 사이의 거리 등이 더욱 정확하게 인지되도록 상기 특성정보에는 카메라모듈(105)의 초점 거리, 화각, 픽셀크기 정도 등과 같은 속성정보 또한, 함께 저장되도록 구성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 영상입력부(110)를 통하여 카메라모듈(105)에서 촬영된 현장영상이 입력되면(S310) 본 발명의 객체인식부(120)는 인공지능처리부(125)에 탑재된 인공지능처리 기반의 로데이터(raw data)를 이용한 프로세싱을 통하여 상기 현장영상에 포함된 하나 이상의 대상객체를 인식한다(S320).
인공지능기반의 로데이터(알고리즘)는 딥러닝, 머신러닝 등과 같은 학습 프로그램 기반으로 구현될 수 있으며 구체적으로 LSTM, 특징점 추출 네트워크, Faster R-CNN 모델 등이 적응적으로 적용될 수 있으며, 미탐지 또는 오탐지된 결과 데이터를 피드백 학습 프로그래밍에 적용하여 객체 인식 알고리즘이 해당 현장 상황에 더욱 최적화되도록 구성하는 것이 바람직하다.
상기 객체인식부(120)에서 주의를 요하는 대상객체가 인식되는 제1이벤트가 발생하는 경우 본 발명의 메인처리부(130)는 상기 제1이벤트에 대한 정보(대상객체에 대한 정보), 식별정보/위치정보 등이 포함된 특성정보 및 시간정보 등을 포함하는 리퀘스트 정보를 관제서버(200)로 전송한다(S330).
앞서 기술된 바와 같이 관제서버(200)에는 현장에서 이루어지는 작업에 대한 다양한 정보(복수 개 작업 정보, 해당 작업을 진행하는 작업자(운전자, 운행자 등)정보, 작업자의 휴대단말정보, 작업개시 예정시간, 작업종료 예정시간, 관리감독자에 대한 정보 등)가 미리 DB화되어 저장된다(S305).
이와 같이 인공지능시스템(100)으로부터 리퀘스트 정보가 수신되면 본 발명의 관제서버(200)는 현장영상의 대상객체가 예정 작업에 해당하는 객체인지 또는 대상객체가 인식된 위치정보가 예정된 작업의 위치인지 등을 판단하고(S340) 예정 작업에 해당하지 않는 경우 이에 대한 피드백정보를 생성하여(S350) 전송하고(S360), 예정 작업에 해당하는 경우 정상정보를 생성하여 전송한다(S355, S360).
이와 같이 제1이벤트가 예정된 작업이 아니거나 상기 대상객체가 인식된 위치정보가 예정된 위치정보가 아닌 경우 또는 해당 작업자(현장영상에 포함된 휴먼객체)가 예정된 작업자가 아닌 경우 본 발명의 피드백정보수신부(140)는 관제서버(200)로부터 이에 대한 정보가 수록된 피드백정보를 수신한다(S370).
관제서버(200)로부터 피드백정보가 본 발명의 피드백정보수신부(140)에 수신되면 본 발명의 알람처리부(150)는 자신에게 탑재되거나 또는 해당 현장과 가장 근접한 위치에 설치된 경보수단을 선별하여 구동시킴으로써 시각 또는 청각적 매체에 의한 위험신호가 출력되도록 제어한다(S380).
현장영상에서 확인되는 작업이 예정된 작업 등에 해당하지 않는다고 판단되면 본 발명의 관제서버(200)는 해당 현장영상이 월스크린(220) 또는/ 및 HMI단말(210)의 GUI 환경을 통하여 자동적으로 표출되도록 제어한다(S363).
영상표출 후 본 발명의 관제서버(200)는 자동적으로 또는 HMI단말(210)을 통한 관리자 등의 추가 확인 신호가 입력되는 경우, 해당 현장의 위치, 시간, 사고종류 등에 대한 정보가 수록된 알람정보를 생성하고(S365) 통신에 적합한 형태의 데이터 가공 등을 통하여 해당 알람정보가 기관서버(300)로 전송되도록 제어한다(S367).
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도이다. 이하에서는 도 4를 참조하여 객체 인식 및 이에 따른 후속 프로세싱에 대한 본 발명의 구체적인 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
상술된 바와 같이 본 발명의 객체인식부(120)는 인공지능 인식 알고리즘을 통하여 현장영상에 포함된 객체를 인지/인식하게 되며, 인지되는 객체는 작업에 필요한 장비나 시설물, 도구, 설비 등과 같은 사물일 수도 있으며 작업자와 같은 휴먼 객체일 수도 있다.
또한, 영상을 구성하는 각 픽셀(pixel)(화소)의 RGB 또는 YCbCr 값들의 분석을 통하여 색-계열, 명도 등의 급작스런 변화가 발생하거나 또는 픽셀 위치 변화 추이 또는 시간적 변화 추이에 대한 특성 분석을 통하여 현장영상 내 연기, 불꽃, 화염 등과 같은 화기 객체 또한 정확히 인식할 수 있다.
본 발명의 표준정보DB부(160)는 작업자의 현장 작업에 대한 단계별 자세정보인 표준자세정보가 저장된다(S400). 예를 들어, 용접작업의 경우, 작업자가 작업 현장에 직립한 상태로 진입한 이후, 통상적으로 앉은 자세를 소정의 시간 동안 유지하게 되므로 이러한 특성을 이용한 단계별 자세정보를 DB화할 수 있다.
앞서 기술된 바와 같이 카메라모듈(105)로부터 현장영상이 입력되면 본 발명의 객체인식부(120)는 현장영상 내 대상객체를 인식하는 프로세싱(S410)을 수행한다. 이 과정에서 인식된 대상객체가 휴면객체인 경우(S420) 본 발명의 휴먼객체처리부(170)는 해당 휴먼객체의 자세를 시계열적으로 분분석한 객체자세정보를 생성한다(S430).
한편, 동일한 현장영상에서 휴먼객체는 물론, 연기, 불꽃 또는 화염 등에 해당하는 화기객체가 함께 인식되는 경우(S430) 본 발명의 대비판단부(180)는 표준정보DB부(160)에 저장된 표준자세정보를 독출(access and read)하여 생성된 객체자세정보와 대비한다(S450).
상기 대비 프로세싱 결과 휴먼객체의 객체자세정보가 표준자세정보를 기준으로 기 설정된 정합율 이상이거나 또는 오차 범위를 벗어나지 않은 경우 해당 현장 영상은 정상적인 화기 작업에 대한 영상으로 간주된다. 그러나 이와는 달리 휴먼객체의 객체자세정보가 표준자세정보에 매칭되지 않는 경우 본 발명의 메인처리부(130)는 더욱 정확한 추가적인 판단이 이루어질 수 있도록 앞서 기술된 바와 같이 관제서버(200)로 리퀘스트 정보를 전송한다(S480).
현장 상황에 대한 판단이 더욱 정밀하게 구현되도록 실시형태에 따라서 가스 또는 산소농도를 센싱하는 감지센서(157)가 추가적으로 설치될 수 있다.
이 경우 본 발명의 메인처리부(130)는 휴먼객체의 객체자세정보가 표준자세정보에 매칭되지 않는 경우 바로 리퀘스트정보를 전송하지 않고, 한 단계 더 정밀한 판단이 이루어질 수 있도록 감지센서의 센싱값이 기준값을 초하는 경우(S470)에 한해 상기 리퀘스트 정보가 전송(S480)되도록 제어할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 단순히 불꽃 등과 같은 화기가 감지되기만 하면 그에 따른 후속 프로세싱이 이루어지는 종래 시스템과는 달리, 작업자의 자세 분석 → 화기감지 → 표준자세에 대비된 작업자의 자세 판단 → 감지센서 감지 범위 확인 등과 같은 단계별 프로세싱을 적용하도록 구성된다.
이와 같이 본 발명에 의한 인공지능시스템(100)은 단계별 순차적 프로세싱을 통하여 정상 작업과 위험 상황을 정확하게 구분 처리할 수 있고 이를 기반으로 오인식 및 이를 기초로 한, 후속 프로세싱(전원 차단, 사이렌 가동, 유관 기관 통보 등)이 무분별하게 이루어져 도리어 작업 진행의 효율성을 저하시키는 문제점을 효과적으로 극복할 수 있다.
상술된 본 발명의 프로세싱은 전원 차단, 프로세싱 중단 명령 등과 같은 기 설정된 종료조건이 이루어지지 않는다면(S490) 순환적으로 적용되도록 구성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 의한 객체 인식 프로세싱에 대한 과정을 도시한 흐름도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 객체 인식 및 이에 따른 후속 프로세싱에 대한 본 발명의 구체적인 실시예를 상세히 설명하도록 한다.
본 발명의 특성정보저장부(190)는 작업 공간이 요구되는 중장비의 식별정보 및 해당 중장비에서 요구되는 작업공간의 영역크기정보가 상호 연계된 작업환경정보가 더 저장(S500)되도록 구성될 수 있다. 상기 중장비는 크레인, 지게차, 리프트, 굴삭기, 기중기 등과 같이 작업 시 주변 적정 반경에 위험 요인이 발생될 수 있는 설비 내지 장비를 의미한다.
본 발명의 특성정보저장부(190)에 저장되는 작업환경정보에는 해당 중장비 운전자/운행자/현장관리자의 휴대단말정보가 더 연계되어 저장될 수 있다.
앞서 기술된 바와 같이 이 실시예에서도 카메라모듈(105)로부터 현장영상이 수신되고 수신된 현장영상 내 대상객체를 인식하는 프로세싱이 수행된다(S510).
본 발명의 객체인식부(120)는 상기 현장영상 내 포함된 대상객체가 상거 작업환경정보에 수록된 중장비객체인지 여부를 판단하고(S520) 대상객체가 중장비객체에 해당하는 경우 상기 현장영상 내 대상객체(중장비객체) 중심으로 상기 영역크기정보에 해당하는 영역의 버추얼 아웃라인을 상기 현장영상에 설정한 제1현장영상을 생성한다(S530).
본 발명의 객체인식부(120)는 현장 상황이 더욱 유기적으로 반영될 수 있도록 상기 현장영상 내에서 상기 중장비객체가 이동하는 경우 상기 중장비객체의 이동에 대응되도록 상기 버추얼 아웃라인 또한, 이동(shift)시켜 상기 제1현장영상을 갱신 생성하도록 구성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 객체인식부(120)는 앞서 기술된 바와 같이 카메라모듈(105)에서 생성되는 현장영상의 픽셀 크기 등과 실제 중장비에서 요구되는 작업공간에 대한 영역크기정보를 함수적으로 적용하여 상기 영역크기정보에 해당하는 직경 또는 너비를 가지는 버추얼 아웃라인을 정하고 정해진 버추얼 아웃라인을 해당 현장영상에 설정한다.
본 발명의 휴먼객체처리부(170)는 상기와 같이 제1현장영상이 생성된 후, 휴먼객체가 인식되는 경우 상기 휴먼객체와 상기 제1현장영상 내 버추얼 아우라인 사이의 이격거리정보를 연산하여 생성한다(S550).
이와 같이 이격거리정보가 생성되면 본 발명의 메인처리부(130)는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우(S560) 본 발명의 알람처리부(150)를 제어하여 소정의 위험신호가 출력되도록 한다(S570).
해당 중장비를 운전/운행하는 작업자가 작업 반경 내 사람이 존재한다는 사실을 즉각적으로 인지할 수 있도록 실시형태에 따라서 본 발명의 알람처리부(150)는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우 상기 작업환경정보에 수록된 정보를 이용하여 해당 중장비 운전자의 휴대단말로 위험정보를 전송(S570)하도록 구성되는 것이 더욱 바람직하다.
본 발명의 이력정보처리부(195)는 상기 제1이벤트에 대한 정보, 화기객체 인식, 휴먼 객체 인식, 중장비 객체 인식 등에 대한 정보를 작업현장의 위치, 작업 유형, 작업 시간/인식 시간에 따라 인덱싱하여 분류한 이력정보를 생성하고 저장하도록 구성하여 차후 객체 인식을 위한 학습에 피드백 활용되도록 함은 물론, 작업 진행과 관련된 정보가 종합적으로 관리되도록 구성하는 것이 바람직하다.
도 5를 참조하여 설명된 본 발명의 프로세싱 과정 또한, 기 설정된 종료조건이 충족되지 않는 경우(S580) 순환적으로 적용될 수 있음은 물론이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
상술된 본 발명의 설명에 있어 제1 등과 같은 수식어는 상호 간의 구성요소를 상대적으로 구분하기 위하여 사용되는 도구적 개념의 용어일 뿐이므로, 특정의 순서, 우선순위 등을 나타내기 위하여 사용되는 용어가 아니라고 해석되어야 한다.
본 발명의 설명과 그에 대한 실시예의 도시를 위하여 첨부된 도면 등은 본 발명에 의한 기술 내용을 강조 내지 부각하기 위하여 다소 과장된 형태로 도시될 수 있으나, 앞서 기술된 내용과 도면에 도시된 사항 등을 고려하여 본 기술분야의 통상의 기술자 수준에서 다양한 형태의 변형 적용 예가 가능할 수 있음은 자명하다고 해석되어야 한다.
100 : 인공지능시스템
105 : 카메라모듈 110 : 영상입력부
120 : 객체인식부 125 : 인공지능처리부
130 : 메인처리부 140 : 피드백정보수신부
150 : 알람처리부 155 : 경보수단
157 : 감지센서 160 : 표준정보DB부
170 : 휴먼객체처리부 180 : 대비판단부
190 : 특성정보저장부 195 : 이력정보처리부
200 : 관제서버 300 : 기관서버
400 : 사용자 휴대단말
105 : 카메라모듈 110 : 영상입력부
120 : 객체인식부 125 : 인공지능처리부
130 : 메인처리부 140 : 피드백정보수신부
150 : 알람처리부 155 : 경보수단
157 : 감지센서 160 : 표준정보DB부
170 : 휴먼객체처리부 180 : 대비판단부
190 : 특성정보저장부 195 : 이력정보처리부
200 : 관제서버 300 : 기관서버
400 : 사용자 휴대단말
Claims (8)
- 관제서버와 통신 가능하게 연결된 인공지능시스템으로서,
카메라 모듈로부터 현장영상이 입력되는 영상입력부;
상기 카메라 모듈에 대한 식별정보 또는 위치정보를 포함하는 특성정보를 저장하는 특성정보저장부;
인공지능처리 기반의 로데이터(raw data)를 이용하여 상기 현장영상에 포함된 하나 이상의 대상객체로서, 연기, 불꽃 또는 화염에 해당하는 화기객체를 포함하는 대상객체를 인식하는 객체인식부;
작업자의 현장 작업에 대한 단계별 자세정보인 표준자세정보를 저장하는 표준정보DB부;
인식된 대상객체가 휴먼객체에 해당하는 경우, 해당 휴먼객체의 자세를 시계열적으로 분석한 객체자세정보를 생성하는 휴먼객체처리부;
동일 현장영상에서 화기객체와 휴먼객체가 함께 인식되는 경우 상기 휴먼객체의 객체자세정보와 상기 표준자세정보를 대비하는 대비판단부;
상기 객체인식부에서 상기 대상객체가 인식되는 제1이벤트가 발생하는 경우, 상기 제1이벤트에 대한 정보 및 상기 특성정보를 포함하는 리퀘스트정보를 상기 관제서버로 전송하되, 상기 휴먼객체의 객체자세정보가 상기 표준자세정보에 매칭되지 않는 경우에 한해 상기 리퀘스트정보를 상기 관제서버로 전송하는 메인처리부;
상기 제1이벤트가 예정된 작업이 아니거나 또는 상기 대상객체가 인식된 위치정보가 예정된 위치정보가 아닌 경우, 상기 관제서버로부터 상기 리퀘스트정보에 대한 회신으로 피드백정보를 수신하는 피드백정보수신부; 및
상기 피드백정보가 수신되면 경보수단을 구동하여 위험신호를 출력하는 알람처리부를 포함하고,
상기 특성정보저장부는 작업 공간이 요구되는 중장비의 식별정보 및 해당 중장비에서 요구되는 작업공간의 영역크기정보가 상호 연계된 작업환경정보가 더 저장되며,
상기 객체인식부는 상기 현장영상 내 포함된 대상각체가 상기 작업환경정보에 수록된 중장비객체인 경우, 상기 현장영상 내 상기 중장비객체를 중심으로 상기 영역크기정보에 해당하는 영역의 버추얼 아웃라인을 상기 현장영상에 설정한 제1현장영상을 생성하고,
상기 휴먼객체처리부는 상기 제1현장영상이 생성된 후, 휴먼객체가 인식되는 경우, 상기 휴먼객체와 상기 제1현장영상 내 버추얼 아웃라인 사이의 이격거리정보를 생성하며,
상기 메인처리부는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우 위험신호를 출력하도록 상기 알람처리부를 제어하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템. - 삭제
- 제 1항에 있어서,
가스 또는 산소농도를 센싱하는 감지센서를 더 포함하고,
상기 메인처리부는 상기 감지센서의 센싱값이 기준값을 초과하는 경우에 한해 상기 리퀘스트정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템. - 삭제
- 제 1항에 있어서, 상기 객체인식부는,
상기 현장영상 내에서 상기 중장비객체가 이동하는 경우, 상기 중장비객체의 이동에 대응되도록 상기 버추얼 아웃라인을 쉬프트시켜 상기 제1현장영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 특성정보저장부는,
상기 중장비 운전자의 휴대단말정보가 더 연계된 작업환경정보를 저장하고,
상기 알람처리부는 상기 이격거리정보가 기준거리 이내가 되는 경우 상기 작업환경정보를 이용하여 해당 중장비 운전자의 휴대단말로 위험정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템. - 제 1항에 있어서,
상기 제1이벤트에 대한 정보를 작업현장의 위치, 유형 또는 시간에 따라 인덱싱하여 분류한 이력데이터를 생성하고 저장하는 이력정보처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템. - 제 1항에 있어서, 상기 관제서버는,
상기 리퀘스트정보가 수신되거나 또는 상기 위험신호의 출력에 대한 정보가 수신되면 해당 현장영상이 화면표시수단에 표출되도록 제어하고 외부 기관서버로 알람정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템.
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|---|---|---|---|
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| KR1020200024726A KR102291259B1 (ko) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템 |
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| KR1020200024726A KR102291259B1 (ko) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 산업현장 내 안전관리 강화를 위한 엣지컴퓨팅기반 인공지능시스템 |
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- 2020-02-28 KR KR1020200024726A patent/KR102291259B1/ko active IP Right Grant
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