KR102508937B1 - 유해 가스 관리 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 따른 유해 가스 관리 시스템은 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서와, 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버와, 그리고 작업자가 착용하며 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알리는 알람부가 구비된 하나 이상의 안전 장비를 포함한다.

Description

유해 가스 관리 시스템{SYSTEM FOR MANAGEMENT OF HAZARDOUS GAS}
본 발명은 유해 가스 관리 시스템에 관한 것으로, 유해 가스가 발생 가능한 곳에 가스 센서를 설치하여 유해 가스 발생 시 바로 작업자의 안전 장비에 신호를 전달하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있는 유해 가스 관리 시스템에 관한 것이다.
다양한 작업 현장(건설 작업 현장, 화재 진압 작업 현장, 조선소 등)에 투입되는 작업자들(건설노동자, 소방관, 조선소 노동자 등)의 경우 다양한 위험 요인들에 노출되어 있는데, 특히 밀폐된 작업 현장에서 유해 가스 누출 사고가 발생하는 경우 작업자들의 안전에 치명적인 위험으로 작용한다.
기존에도 작업 현장에서 유해 가스의 누출 여부를 단순 감지할 수 있는 가스 센서가 설치되어 있긴 했지만, 유해 가스 누출 시 이를 작업자들에게 효과적으로 알릴 수 있는 수단이 존재하지 않거나, 가스 센서 자체에서 발생하는 경보음의 소리가 작은 경우 가스 센서로부터 이격된 거리에 존재하는 작업자들이 이러한 경보음을 듣지 못하는 문제점이 있었다.
한국 공개특허공보 제10-2006-0068574호(통신모듈이 탑재된 휴대용 전기화학식 가스센서, 2006.06.21. 공개)
본 발명은 유해 가스가 발생 가능한 곳에 가스 센서를 설치하여 유해 가스 발생 시 바로 작업자의 안전 장비에 신호를 전달하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있는 유해 가스 관리 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템은, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서; 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및 작업자가 착용하며, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부가 구비된 하나 이상의 안전 장비를 포함한다.
또한, 상기 하나 이상의 안전 장비는, 안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대 및 화재 진압용 산소통 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 하나 이상의 안전 장비는, 상기 작업자의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성하는 심박 감지부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 작업자와 이격된 위치에서 작업 현장에서 작업 중인 상기 작업자의 얼굴 이미지를 획득하는 촬영부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 미리 학습된 뉴럴 네트워크에 상기 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고, 상기 눈동자 객체를 이용하여 상기 작업자가 상기 작업 현장의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며, 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 눈동자 객체로부터 상기 작업자의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고, 상기 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며, 상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고, 상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 상기 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 특징점 객체들을 상기 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 레이블들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크를 학습시켜 상기 눈동자 객체를 추출할 수 있다.
또한, 상기 가스 센서는 상기 유해 가스의 농도를 감지할 수 있고, 상기 서버는 상기 유해 가스 농도에 따라 상기 위험 경보 신호를 다르게 형성할 수 있다.
또한, 상기 하나 이상의 안전 장비에는 상기 작업자의 위치를 파악할 수 있는 위치 인식 수단이 설치되고, 상기 서버는 상기 가스 감지 신호를 형성한 상기 가스 센서가 설치된 위치와 상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치를 비교하여 소정 거리 내에 있는 상기 작업자를 선별하여 상기 위험 경보 신호를 송신할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법은, 하나 이상의 가스 센서에 의해서, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 단계; 서버에 의해서, 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 단계; 및 작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 구비된 알람부에 의해서, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템은, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서; 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부를 포함하고, 상기 가스 센서 및 상기 알람부는 작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 설치된다.
또한, 상기 가스 센서는, 상기 유해 가스 발생 시 자체적인 알람 신호를 더 발생할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 유해 가스로 인해서 작업 현장에서 발생할 수 있는 산업 재해를 예방할 수 있다. 따라서, 산업 재해로 인한 인명 손실 및 경제적 손해를 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템을 보이는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다.
본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 발명에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적인 설명으로 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 설명한다.
본 발명의 따른 유해 가스 관리 시스템은 유해 가스와 비유해 가스를 구별하여 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서(112), 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버(114), 및 작업자(120)가 착용하며, 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알리는 알람부(124)가 구비된 하나 이상의 안전 장비(122)를 포함하여, 산업 재해로 인한 인명 손실 및 경제적 손해를 감소시킬 수 있는 유해 가스 관리 시스템을 제공하는 것을 요지로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템을 보이는 예시도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 유해 가스 관리 시스템(100)은, 작업 현장(110), 가스 센서(112), 서버(114), 작업자(120), 안전 장비(122), 알람부(124) 및 촬영부(130)를 포함할 수 있다.
먼저, 작업 현장(110)은 건축/토목 등의 건설 작업 현장, 화재 진압 작업 현장, 조선소, 공장 내 생산 라인 현장 등 일정한 작업이 이루어지는 영역으로서 개방된 현장이나 폐쇄된 현장을 모두 포함하는 의미하며, 작업자(120)는 이러한 작업 현장(110)에서 일정한 작업을 수행하는 인력을 의미한다.
다음, 가스 센서(112)는, 유해 가스와 비유해 가스를 구별하여 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하는 것으로, 유해 가스를 감지할 수 있는 가스 센서라면 특별한 제한은 없다. 또한, 유해 가스는 인체에 악영향을 끼칠 수 있는 가스로서, 황산화물(SOx), 질소산화물(NOx), 산화물(oxidant), 탄화수소, 불소화합물, 일산화탄소, 이산화탄소, 암모니아 등을 들 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 가스 센서(112)는 작업 현장(110) 하나 이상 설치될 수 있으며, 바람직하게는 작업 현장(110) 내 소정 간격을 두고 복수 개의 가스 센서(112)가 설치될 수 있으며, 유해 가스의 발생뿐만 아니라 유해 가스의 농도도 함께 감지하도록 구성하는 것이 바람직하다. 또한, 감지 대상의 유해 가스에 따라 공기보다 가벼운 유해 가스인 경우 작업 현장(110)의 상부측에 설치되는 것이 바람직하고, 공기보다 무거운 유해 가스인 경우 작업 현장(110)의 하부측에 설치되는 것이 바람직하다.
또한, 가스 센서(112)는 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하는 것에 더하여, 자체적인 알람 신호를 발생하도록 구성할 수 있으며, 자체적인 알람 신호로서는 소리 및/또는 빛을 이용할 수 있다.
다음, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신한 경우 이를 작업자(120)에게 인지시키기 위한 위험 경보 신호를 형성할 수 있다.
다음, 알람부(124)는, 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 일 실시예에 따르면, 알람부(124)는 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신하여 소리 형태의 경보 신호를 발생시키거나, 및/또는 빛 형태의 사이렌을 발생시켜 유해 가스 발생 상황을 작업자(120)에게 알릴 수 있다. 예를 들어, 알람부(124)는, 작업자(120)가 착용한 안전 장비(122)에 설치될 수 있다.
또한, 알람부(124)는, 서버(114)로부터, 가스 센서(112)에 감지된 유해 가스 농도에 따라 다르게 형성된 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛의 알람 방법을 달리 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가스 센서(112)는 유해 가스의 농도를 감지할 수 있고, 서버(114)는 유해 가스 농도에 따라 위험 경보 신호를 다르게 설정할 수 있으며, 예를 들면 유해 가스의 농도에 따라, 알람 소리 빈도를 달리 하거나, 빛의 색깔을 다르게 하도록 위험 경보 신호를 형성할 수 있다. 이로 인해, 즉각적으로 작업자(120)는 알람 소리의 빈도나 빛의 색깔 등 알람의 형태만으로도 즉각적으로 유해 가스의 농도를 알 수 있어, 유해 가스의 농도에 따른 작업자(120)의 유연한 대처가 가능해진다.
다음, 안전 장비(122)는 작업자(120)가 작업 현장(110)에서 착용 가능한 보호구로서, 안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대, 화재 진압용 산소통 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 안전 장비(122)는 전술한 알람부(124) 이외에도, 도시하지는 않았으나 위치 인식 수단, 통신부, 심박 감지부를 더 포함할 수 있다.
이때, 위치 인식 수단은 안전 장비(122)에 부착되어 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치와 이동 경로 정보를 형성할 수 있는 것으로, GPS(Global Positioning System) 수신기, 갈릴레오(Galileo) 수신기, 글로나스(Glonass) 수신기 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
또한, 통신부는, 서버(114)에서 형성된 위험 경보 신호를 수신할 수 있는 것으로, 블루투스 모듈, 이동통신 모듈, 적외선 통신 모듈 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않고, eMBB(enhanced Mobile Broadband), URLLC(Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC(Massive Machine Type Communications), LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GSM(Global System for Mobile communications), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 다양한 방식으로 무선 통신을 수행할 수 있다.
또는, 통신부는, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수도 있다.
또한, 심박 감지부는, 안전 장비(122)에 부착되어 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성할 수 있다.
한편, 서버(114)는, 전술한 위치 인식 수단으로부터 작업자(120)의 이동 경로 정보를 수신하여 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치 및 움직이는 동선을 파악하도록 할 수 있는데, 이때 서버(114)는 전술한 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 움직이는 동선에 기초하여, 위험 경보 신호를 송신할 작업자(120)의 우선순위를 결정할 수 있다. 즉, 서버(114)는 가스 감지 신호를 형성한 가스 센서(112)가 설치된 위치와, 작업자(120)의 안전 장비(122)에 설치된 위치 인식 수단을 통해 파악된 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보를 비교하여 소정 거리(예를 들면, 1m, 2m 등) 내에 있는 작업자(120)를 선별하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다.
구체적으로, 서버(114)는 가스 감지 신호를 형성한 가스 센서(112)가 설치된 위치와 근접한 위치에 있는 작업자(120)에게 우선하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 다양한 위치에 복수개의 가스 센서(112)가 설치된 경우, 이들 가스 센서(112) 중 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보가 근거리에 위치할수록 해당 작업자(120)에게 우선하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 이로 인해 작업자(120)가 다수인 경우에도 위험 경보 신호의 우선순위를 부여함으로써 통신 트래픽을 해소할 수 있는 동시에, 위험에 직접적으로 노출된 작업자(120)의 안전을 우선적으로 확보할 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 다양한 위치에 복수개의 가스 센서(112)가 설치된 경우, 이들 가스 센서(112) 중 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보가 제1 거리 내에 위치하는 경우 제1 거리 내 위치하는 작업자(120)에게는 서버(114)가 제1 위험 경보 신호를 송신하고, 제2 거리 내 위치하는 작업자(120)에게는 서버(114)가 제2 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 이때 제1 거리는 제2 거리보다 짧은 경우로 제1 거리 내에 위치하는 작업자(120)가 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 더 근접한 경우일 수 있다. 제1 위험 경보 신호와 제2 위험 경보 신호는 알람 소리 빈도나 빛의 색깔을 다르게 하도록 설정된 각각의 위험 경보 신호일 수 있다. 이로 인해 작업자(120)가 다수인 경우에도 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)와의 근접도에 따라 서로 다른 위험 경보 신호를 생성함으로써 위험에 노출된 정도에 따라 작업자(120)의 신속한 대피를 유도할 수 있다.
또한, 서버(114)는 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보에 기초하여, 작업자(120)가 유해 가스 위험 지역(가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서가 설치된 위치)에서 벗어났다고 판단되었을 경우, 알람부(124)의 작동을 정지하도록 할 수 있다.
또한, 서버(114)는, 안전 장비(122)의 심박 감지부에서 형성된 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 모니터링하여 밀폐된 작업 현장이나 화재 진압 작업 현장에 작업자(120)들이 투입된 경우 구조인력의 신속한 투입 등을 통해 인명사고를 사전에 예방할 수 있다.
다음, 촬영부(130)는, 작업자(120)와 이격된 위치에서 작업 현장(110)에서 작업 중인 작업자(120)의 얼굴 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영부(130)는, 획득한 얼굴 이미지를 서버(114)로 송신할 수 있다.
한편, 전술한 실시예의 경우 가스 센서(112)가 작업 현장(110)에 설치되는 경우를 상정하였으나, 가스 센서(112)가 작업자(120)의 안전 장비(122)에 직접 설치되는 다른 실시예도 가능하다.
구체적으로, 작업자(120)의 안전 장비(122)에 가스 센서(112)가 설치되어 작업자(120)가 작업 현장(110)에서 일정한 작업을 수행하는 과정에서 가스 센서(112)가 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하여 서버(114)로 송신할 수 있고, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신한 서버(114)는 위험 경보 신호를 형성하여 안전 장비(122)의 알람부(124)로 송신할 수 있다. 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신한 알람부(124)는 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 이때, 서버(114)는 유해 가스 농도에 따라 위험 경보 신호를 다르게 설정할 수 있다. 이를 통해 작업자(120)는 작업을 수행하는 작업 현장(120) 내 가스 센서(112)가 별도로 설치되어 있지 않은 경우라도 유해 가스 발생 상황을 스스로 인지할 수 있으며, 해당 위험 경보 신호를 수신하지 못한 인근 타 작업자 역시 전술한 작업자(120)의 알람부에 의한 소리 및/또는 빛을 이용한 알람을 청각적 및/또는 시각적으로 인지할 수 있게 되어 위험에 직접적으로 노출된 작업자(120)의 안전은 물론, 해당 작업자(120)와 인근에 위치한 타 작업자 역시 안전을 확보할 수 있다.
또한, 전술한 실시예의 경우 가스 센서(112)가 작업자(120)의 안전 장비(112)에 직접 설치되어 유해 가스 발생을 감지한 경우 서버(114)와의 연계를 통해 안전 장비(122)의 알람부(124)로 위험 경보 신호를 형성 및 송신하는 것을 상정하였으나, 작업 현장(110)의 여건 상 서버(114)와의 연계가 어려운 경우(예를 들면, 밀폐 공간이나 터널과 같은 통신불가 지역)가 발생할 수 있으므로, 가스 센서(112)도 자체적인 알람 신호로서 소리 및/또는 빛을 발생하도록 구성하는 것이 바람직하다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버(114)의 구성을 보이는 예시도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 서버(114)는 하나 이상의 프로세서(115), 하나 이상의 메모리(116) 및/또는 송수신기(117)를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 서버(114)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 서버(114)에 추가될 수 있다. 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 서버(114) 내, 외부의 구성요소들 중 적어도 일부의 구성요소들은 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고받을 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는 소프트웨어(예: 명령, 프로그램 등)를 구동하여 프로세서(115)에 연결된 서버(114)의 적어도 하나의 구성요소를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(115)는 본 발명과 관련된 다양한 연산, 처리, 데이터 생성, 가공 등의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(115)는 데이터 등을 하나 이상의 메모리(116)로부터 로드하거나, 하나 이상의 메모리(116)에 저장할 수 있다.
전술한 바와 같이, 하나 이상의 프로세서(115)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하고, 형성된 위험 경보 신호를 송수신기(117)를 통하여 알람부(124)로 송신할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는, 송수신기(117)를 통하여 안전 장비(122)로부터 이동 경로 정보를 수신하여 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치 및 작업자(120)의 움직이는 동선을 파악하도록 할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는, 송수신기(117)를 통하여 안전 장비(122)로부터 심박수 정보를 수신하여 관리자가 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 모니터링 하도록 할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는, 미리 학습된 뉴럴 네트워크에 촬영부(130)에서 수신된 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고, 추출된 눈동자 객체를 이용하여 작업자(120)가 작업 현장(110)의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며, 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 프로세서(115)는, 딥러닝과 같은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 수신된 얼굴 이미지들로부터 눈동자 객체를 추출할 수 있다. 눈동자 객체 추출 방법에 대해서는 후술하도록 한다. 이와 같은 구성으로 인하여, 유해 가스 관리 시스템(100)은, 작업 현장(110)에 투입된 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하지 않거나 졸고 있는 경우 등에 경고 신호를 생성하여 작업자(120)가 작업에 집중할 수 있는 환경을 추가로 제공할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는, 추출된 눈동자 객체로부터 작업자(120)의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고, 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며, 생성된 수선이 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고, 생성된 수선이 작업 대상체와 교차하는 경우 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(115)는, 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 트레이닝 특징점 객체들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 트레이닝 출력들 및 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시켜 눈동자 객체를 추출할 수 있다.
하나 이상의 메모리(116)는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(116)에 저장되는 데이터는, 서버(114)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예: 명령, 프로그램 등)를 포함할 수 있다. 메모리(116)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 본 발명에서, 명령 내지 프로그램은 메모리(116)에 저장되는 소프트웨어로서, 서버(114)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 서버(114)의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.
하나 이상의 메모리(116)는 상술한 다수의 안전 장비(122) 및 통신부로부터 네트워크를 통하여 이동 경로 정보, 심박수 정보 및 얼굴 이미지, 하나 이상의 프로세서(115)에서 형성된 위험 경보 신호 등을 저장할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(116)는, 하나 이상의 프로세서(115)에 의한 실행 시, 하나 이상의 프로세서(115)가 연산을 수행하도록 하는 명령들을 저장할 수 있다.
일 실시예로서, 서버(114)는 송수신기(117)를 더 포함할 수 있다. 송수신기(117)는, 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130) 및/또는 기타 다른 장치 간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(117)는 eMBB(enhanced Mobile Broadband), URLLC(Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC(Massive Machine Type Communications), LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GSM(Global System for Mobile communications), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(117)는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수 있다.
일 실시예로서, 하나 이상의 프로세서(115)는 송수신기(117)를 제어하여 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130)로부터 정보를 획득할 수 있다. 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130)로부터 획득된 정보는 하나 이상의 메모리(116)에 저장될 수 있다.
일 실시예로서, 서버(114)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 예를 들어, 서버(114)는 휴대용 통신 장치, 컴퓨터 장치, 또는 상술한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합에 따른 장치일 수 있다. 본 발명의 서버(114)는 전술한 장치들에 한정되지 않는다.
본 발명에 따른 서버(114)의 다양한 실시예들은 서로 조합될 수 있다. 각 실시예들은 경우의 수에 따라 조합될 수 있으며, 조합되어 만들어진 서버(114)의 실시예 역시 본 발명의 범위에 속한다. 또한 전술한 본 발명에 따른 서버(114)의 내/외부 구성 요소들은 실시예에 따라 추가, 변경, 대체 또는 삭제될 수 있다. 또한 전술한 서버(114)의 내/외부 구성 요소들은 하드웨어 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 학습 장치(140)는 얼굴 이미지가 포함하는 눈동자 인식을 위하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 서버(114)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
뉴럴 네트워크(142)는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어(141)와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어(143)를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 레이블들은 특징점 객체에 대응하는 신체 부위 정보에 기초하여 정의될 수 있다. 뉴럴 네트워크(142)는 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.
학습 장치(140)는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치(140)는 뉴럴 네트워크(142)의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수(Loss Function)를 이용할 수 있다.
학습 장치(140)는 미리 정의된 손실 함수를 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 뉴럴 네트워크(142) 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.
학습 장치(140)는 역전파(Backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크(142) 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치(140)는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치(140)는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출할 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 특징점 객체들에 대해서 각각 미리 레이블링 된 정보(레이블들)를 획득할 수 있는데, 트레이닝 특징점 객체들에 미리 정의된 신체 부위 정보를 나타내는 레이블들을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 특징점 객체들의 외관 특징들, 패턴 특징들 및 색상 특징들에 기초하여 트레이닝 특징 벡터들을 생성할 수 있다. 특징을 추출하는 데는 다양한 방식이 채용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 특징 벡터들을 뉴럴 네트워크(142)에 적용하여 트레이닝 출력들을 획득할 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 출력들과 레이블들에 기초하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 출력들에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 뉴럴 네트워크(142) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 서버(114)는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크(142)를 이용하여 얼굴 이미지로부터 눈동자 객체를 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다. 도　4의 흐름도에서 프로세스 단계들,　방법 단계들,　알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만,　그러한 프로세스들,　방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면,　본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들,　방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한,　일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도,　다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며,　예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며,　예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.
도 4에 도시한 바와 같이, 단계(S410)에서, 가스 센서(112)에 의해서, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 작업 현장(110)에 설치된 가스 센서(112)는, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성할 수 있다.
단계(S420)에서, 서버(114)에 의해서, 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성할 수 있다.
단계(S430)에서, 알람부(124)에 의해서, 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 알람부(124)는, 서버(114)로부터 네트워크를 통하여 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 일 실시예에 따르면, 알람부(124)는, 소리 형태의 경보 신호를 발생시키고, 빛 형태의 사이렌을 발생시켜 유해 가스 발생 상황을 작업자(120)에게 알릴 수 있다.
이상 다양한 실시예들에 의해 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명의 기술적 사상은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 범위에서 이루어질 수 있는 다양한 치환, 변형 및 변경을 포함한다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 포함될 수 있는 것으로 생각되어야 한다.
100: 유해 가스 관리 시스템 110: 작업 현장
112: 가스 센서 114: 서버
115: 프로세서 116: 메모리
117: 송수신기 120: 작업자
122: 안전 장비 124: 알람부
130: 촬영부 140: 학습 장치
141: 입력 레이어 142: 뉴럴 네트워크
143: 출력 레이어

Claims (12)

  1. 작업 현장 내 소정 간격을 두고 설치되어 유해 가스 발생 및 상기 유해 가스의 농도를 감지하여 제1 가스 감지 신호 및 제1 자체 알람 신호를 형성하는 복수 개의 제1 가스 센서;
    상기 제1 가스 센서로부터의 상기 제1 가스 감지 신호를 수신하여 제1 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및
    작업자가 착용하며, 상기 제1 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부가 구비된 하나 이상의 안전 장비를 포함하고,
    상기 제1 가스 센서는 상기 유해 가스 농도에 따라 소리 및 빛을 이용하여 상기 제1 자체 알람 신호를 다르게 형성하며,
    상기 서버는 상기 유해 가스 농도에 따라 상기 제1 위험 경보 신호를 다르게 형성하고,
    상기 안전 장비에는 상기 작업자의 위치를 파악할 수 있는 위치 인식 수단이 더 설치되고,
    상기 서버는,
    상기 제1 가스 감지 신호를 형성한 상기 제1 가스 센서가 설치된 위치와 상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치를 비교하여 기 설정된 거리 내에 있는 상기 작업자를 선별하여 상기 제1 위험 경보 신호를 송신하되,
    상기 제1 가스 감지 신호를 형성한 상기 제1 가스 센서가 설치된 위치와 상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치가 제1 거리 내에 위치하는 경우 제1-1 위험 경보 신호를 송신하고, 상기 제1 거리보다 짧은 제2 거리 내에 위치하는 경우 제1-2 위험 경보 신호를 송신하며, 상기 제1-1 위험 경보 신호와 상기 제1-2 위험 경보 신호는 소리의 빈도와 빛의 색깔을 다르게 하도록 설정되고,
    상기 서버는,
    상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치가 상기 제1 가스 감지 신호를 형성한 상기 제1 가스 센서가 설치된 위치로부터 상기 기 설정된 거리를 벗어나는 경우 상기 알람부의 작동을 정지하도록 제어하며,
    상기 안전 장비에는 상기 유해 가스 발생 및 상기 유해 가스의 농도를 감지하여 제2 가스 감지 신호 및 제2 자체 알람 신호를 형성하는 하나 이상의 제2 가스 센서를 더 포함하고,
    상기 서버는, 상기 제2 가스 센서로부터의 상기 제2 가스 감지 신호를 수신하여 제2 위험 경보 신호를 형성하며,
    상기 알람부는, 상기 제2 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리고,
    상기 제2 가스 센서는, 상기 유해 가스 농도에 따라 소리 및 빛을 이용하여 상기 제2 자체 알람 신호를 다르게 형성하며,
    상기 서버는, 상기 유해 가스 농도에 따라 상기 제2 위험 경보 신호를 다르게 형성하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 안전 장비는,
    안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대 및 화재 진압용 산소통 중 어느 하나 이상을 포함하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 안전 장비는,
    상기 작업자의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성하는 심박 감지부를 더 포함하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 작업자와 이격된 위치에서 작업 현장에서 작업 중인 상기 작업자의 얼굴 이미지를 획득하는 촬영부를 더 포함하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 서버는,
    미리 학습된 뉴럴 네트워크에 상기 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고,
    상기 눈동자 객체를 이용하여 상기 작업자가 상기 작업 현장의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며,
    상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 눈동자 객체로부터 상기 작업자의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고,
    상기 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며,
    상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고,
    상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단하는,
    유해 가스 관리 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 서버는,
    트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 상기 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 특징점 객체들을 상기 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 레이블들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크를 학습시켜 상기 눈동자 객체를 추출하는,
    유해 가스 관리 시스템.
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