KR102591473B1 - 이동식 접근 경보장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 카메라와 인공지능을 접목시켜 작업자에 대한 인식율을 높여 미리 위험을 경고하여 산업현장의 개구부에 접근하는 작업자를 추락 사고로부터 안전하게 보호할 수 있는 이동식 접근 경보장치를 제공한다.
본 발명의 이동식 접근 경보장치는, 추락 사고 위험이 있는 관심영역과 일정 거리에 이격된 곳에 위치하여, 상기 관심영역에 접근하는 작업자를 인식하고 촬영하는 카메라; 상기 카메라의 하부에 위치하며, 상기 카메라에서 촬영된 영상을 분석하여 작업자를 검출하여 낙하의 위험을 감지하는 본체; 상기 카메라의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 경고 음성을 통해 작업자에게 위험 상황을 알리는 스피커; 상기 스피커의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 상기 스피커와 동시에 경고 조명으로 작업자에게 위험 상황을 알리는 경광등; 및 상기 본체의 하부에 연결되며, 상기 카메라, 본체, 스피커 및 경광등을 지지하고 바닥면에 고정시키는 삼각대;를 포함한다.

Description

이동식 접근 경보장치{Portable Approach Alarm Apparatus}
본 발명은 이동식 접근 경보장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 개구부 주위에 미리 설정된 관심영역의 근처에 설치된 카메라에 의해 촬영된 물체 중에서 인공지능에 의해 작업자를 검출하여 작업자가 관심영역에 진입할 때 작업자의 추락 사고의 위험을 스피커 및 경광등으로 알리는 이동식 접근 경보장치에 관한 것이다.
도 1(a)는 2022년도 주요 재해유형별 사망사고 발생 현황을 나타내고, 도 1(b)는 2022년도 상위 5대 재해유형별 건설업 사망사고 발생 현황을 나타내고, 도 1(c)는 2022년도 상위 5대 재해유형별 제조업 사망사고 발생 현황을 나타낸다. 도 1(a) 내지 도 1(c)에 도시된 바와 같이, 다양한 유형의 사망사고가 산업현장에서 발생하고 있다. 그 중 떨어짐 관련 사고(이하 추락 사고)는 총 262건이며 전 재해사고 중 발생 빈도가 가장 높은 사고이다. 특히, 추락 사고는 건설업 발생 재해 중에서 60% 이상을 차지하고 있다.
추락 사고란 사람이 작업도중 건축물, 가설물, 사다리, 수목, 구조물 등의 고저 차에 따라 발생하고 다른 물체에 구애받지 않고 낙하하여 사람이 상해나 사망에 이르는 것을 말한다. 사람이 5m 정도 높이에서 떨어질 경우 자기 체중의 약 10배의 충격을 받을 정도로 치명적인 사고이기 때문에 각별한 주의가 필요하다.
산업현장에서 추락 사고를 예방하기 위한 안전 수칙은 다음과 같다. 1) 추락 위험장소에 작업발판, 안전난간 설치, 2) 개구부에 덮개 설치 및 안전표지판 설치, 3) 안전대, 안전모 등 개인 보호 장비 착용 및 부착 설비 설치 등이 있다.
특히, 산업현장에서의 추락 사고의 유형 중 개구부에 의한 추락 사고를 방지하기 위해서 작업자를 감지하는 센서를 사용하고 있는데, 작업자에 대한 센서의 인식율이 떨어져 개선이 필요한 상황이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2023-0024622호 대한민국 공개특허공보 제10-2023-0024771호 대한민국 공개특허공보 제10-2023-0024770호 대한민국 등록특허공보 제10-2506188호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 카메라와 인공지능을 접목시켜 작업자에 대한 인식율을 높여 미리 위험을 경고하여 산업현장의 개구부에 접근하는 작업자를 추락 사고로부터 안전하게 보호할 수 있는 이동식 접근 경보장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치는, 추락 사고 위험이 있는 관심영역과 일정 거리에 이격된 곳에 위치하여, 상기 관심영역에 접근하는 작업자를 인식하고 촬영하는 카메라; 상기 카메라의 하부에 위치하며, 상기 카메라에서 촬영된 영상을 분석하여 작업자를 검출하여 낙하의 위험을 감지하는 본체; 상기 카메라의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 경고 음성을 통해 작업자에게 위험 상황을 알리는 스피커; 상기 스피커의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 상기 스피커와 동시에 경고 조명으로 작업자에게 위험 상황을 알리는 경광등; 및 상기 본체의 하부에 연결되며, 상기 카메라, 본체, 스피커 및 경광등을 지지하고 바닥면에 고정시키는 삼각대;를 포함한다.
상기 본체는, 상기 카메라로부터 전송된 영상을 수신하는 본체 수신부, 상기 본체 수신부에서 수신된 영상을 분석하여 작업자를 검출하여 추락 위험을 감지하는 인공지능부, 작업자가 상기 관심영역에 진입하게 되면 상기 스피커 및 경광등에 제어 신호를 전송하는 본체 송신부, 상기 관심영역을 설정할 수 있는 관심영역 설정부 및 상기 인공지능부에서 검출되는 작업자의 영상을 표시하는 디스플레이부를 포함한다.
상기 인공지능부는, 인공지능이 작업자를 인식할 수 있도록 데이터를 학습시키는 데이터 학습부, 상기 데이터 학습부에서 학습된 내용을 기반으로 상기 본체 수신부에서 수신된 영상에서 인공지능이 작업자를 검출하는 객체 검출부 및 상기 객체 검출부에서 검출한 작업자가 상기 관심영역에 진입하는 것을 감지하면 상기 스피커 및 경광등을 제어하는 제어 신호를 생성하는 추락 위험 감지부를 포함한다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법은, 상기 관심영역 설정부에 의해 상기 관심영역이 설정되는 제1 단계; 상기 관심영역의 근처에 물체가 접근하고 상기 카메라에 의해 상기 물체가 감지되고 상기 물체의 영상이 촬영되는 제2 단계; 상기 인공지능부에 의해 상기 물체의 영상이 분석되어 작업자가 검출되는 제3 단계; 상기 작업자가 상기 관심영역에 진입하는 제4 단계; 상기 추락 위험 감지부에서 제어 신호를 생성하며, 상기 스피커는 경고 음성을 내보내고 상기 경광등은 경고 조명을 내보내는 제5 단계;를 포함한다.
상기 카메라 모듈의 촬영구간 내에 상기 관심 영역이 배치되고, 상기 관심영역 외부에 작업자 사각영역이 있는 경우를 안전 상태, 상기 관심영역의 경계에 상기 작업자 사각영역이 있는 경우를 준위험 상태, 관심영역 내부에 작업자 사각영역이 있는 경우를 위험 상태로 정의하면, 안전 상태에서는 경고음을 내거나 전등을 회전하지 않으나, 준위험 상태에서 경고음의 크기보다 위험 상태의 경고음의 크기가 더 크며, 준위험 상태에서 전등의 회전 속도보다 위험 상태의 전등의 회전속도가 더 큰 것을 사용한다. 따라서, 준위험 상태보다 위험상태에서 더욱 위험한 것을 작업자에게 알릴 수 있게 된다.
상술한 바와 같이 본 발명은 카메라와 인공지능을 접목시켜 작업자에 대한 인식율을 높여 산업현장에서의 추락 사고를 예방할 수 있는 장점이 있다.
도 1(a)는 2022년도 주요 재해유형별 사망사고 발생 현황을 나타내고, 도 1(b)는 2022년도 상위 5대 재해유형별 건설업 사망사고 발생 현황을 나타내고, 도 1(c)는 2022년도 상위 5대 재해유형별 제조업 사망사고 발생 현황을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 카메라 모듈의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 본체의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능부의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 인공지능의 객체 인식 기술을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역에서 작업자를 검출하지 못한 것을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역에 작업자가 진입하는 것을 검출하는 것을 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역 내에 작업자가 있음을 검출하는 것을 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 토목공사현장에 설치된 것을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 임시 작업현장에 설치된 것을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 건설현장에 설치된 것을 나타낸다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법의 순서도이다.
도 14(a)는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법에서 제1 단계를 나타내며, 도 14(b)는 제3 단계를 나타내며, 도 14(c)는 제5 단계를 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예의 의한 이동식 접근 경보장치에 대해 도면을 참조하여 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예의 의한 이동식 접근 경보장치를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예의 의한 이동식 접근 경보장치는 카메라 모듈(100), 본체(200), 스피커(300), 경광등(400) 및 삼각대(500)을 포함하여 구성될 수 있다.
우선, 카메라 모듈(100)는 추락 사고 위험이 있는 관심영역과 일정 거리에 이격된 곳에 위치하여, 상기 관심영역에 접근하는 작업자를 인식하고 촬영한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 카메라 모듈(100)의 구성도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 카메라 모듈(100)은 센서부(110) 및 카메라부(120)를 포함하여 구성될 수 있다.
센서부(110)는 관심영역에 접근하는 작업자를 센서로 인식한다. 본 발명의 일 실시예에 의한 센서부(110)는 센서로 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 센서를 사용할 수 있다. 라이다 센서는 레이저를 목표물에 비춤으로써 사물까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성 등을 감지할 수 있는 기술로, 라이다 센서는 일반적으로 높은 에너지 밀도와 짧은 주기를 가지는 펄스 신호를 생성할 수 있는 레이저의 장점을 활용하여 보다 정밀한 대기 중의 물성 관측 및 거리 측정 등에 활용이 된다. 센서부(110)에서는 레이저를 관심영역에 비추어서 관심영역에 접근하는 물체 또는 작업자에 반사되어 나오는 시간을 측정하여 물체 또는 작업자의 형체를 인식할 수 있다. 센서부(110)가 형체를 인식한 후 생성된 센서 데이터는 본체(200)로 유선 통신을 통해 전송된다.
카메라부(120)는 관심영역에 접근하는 작업자의 영상을 촬영한다. 본 발명의 카메라부(120)는 넓은 지역을 촬영하기 위해 140°광시야각을 가진 카메라를 사용할 수 있다. 카메라부(120)에서 촬영된 영상 데이터는 본체로(200)로 유선 통신을 통해 전송된다.
다음으로, 본체(200)는 카메라 모듈(100)의 하부에 위치하며, 카메라 모듈(100)에서 전송된 센서 데이터 및 영상 데이터를 분석하여 작업자를 검출하여 추락의 위험을 감지한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 본체의 구성도이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 본체(200)는 본체 수신부(210), 인공지능부(220), 본체 송신부(230), 관심영역 설정부(240) 및 디스플레이부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
본체 수신부(210)는 카메라 모듈(100)로부터 전송된 센서 데이터 및 영상 데이터를 수신한다. 본체 수신부(210)와 카메라 모듈(100)는 유선 통신으로 연결된다.
인공지능부(220)는 본체 수신부(210)에서 수신된 센서 데이터 및 영상을 분석하여 작업자를 검출한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능부(220)의 구성도이다. 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능부(220)는 데이터 학습부(221), 객체 검출부(222) 및 추락 위험 감지부(223)를 포함하여 구성될 수 있다. 도 6은 본 발명의 인공지능의 객체 인식 기술을 나타낸다. 본 발명에서는 카메라 모듈(100)에서 촬영된 영상 데이터에서 작업자를 검출하기 위해 인공지능을 사용하는데, 본 발명에서는 도 6에 도시된 바와 같이, 딥러닝 또는 머신러닝 중에서 하나를 선택하여 사용할 수 있다.
딥러닝을 사용한 객체 인식에는 컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN)과 같은 딥러닝 모델은 객체를 식별하기 위해 해당 객체 고유의 특징을 자동으로 학습하는 데 사용된다. 예를 들어, CNN에서는 수천 장의 훈련용 이미지를 분석하고 작업자와 기타 물체를 구분하는 특징을 학습하여 작업자와 기타 물체의 차이점을 식별하는 방법을 학습할 수 있으며, 딥러닝을 사용하여 객체 인식을 실시하는 두 가지 접근 방식이 있다.
먼저, 기초부터 딥 네트워크를 훈련시키기 위해서는 레이블이 지정된, 매우 방대한 데이터 세트를 모으고, 네트워크 아키텍처를 설계하여 특징을 학습하고 모델을 완성시킨다. 이를 통해 뛰어난 결과물을 얻을 수 있지만, 이러한 접근 방식을 위해서는 방대한 분량의 훈련 데이터가 필요하고 CNN에 레이어와 가중치를 설정해야 한다.
그리고 사전 훈련된 딥러닝 모델 사용하는 방법으로 대다수 딥러닝 응용 프로그램은 사전 훈련된 모델을 세밀하게 조정하는 방법이 포함된 프로세스인 전이학습 방식을 사용한다. 이 방식에서는 AlexNet 또는 GoogLeNet과 같은 기존 네트워크를 사용하여 이전에 알려지지 않은 클래스를 포함하는 새로운 데이터를 주입한다. 이 방법을 사용하면 수천 또는 수백만 장의 이미지로 모델을 미리 훈련한 덕분에 시간 소모가 줄게 되고 결과물을 빠르게 산출할 수 있다.
머신러닝 기술은 객체 인식에 널리 사용되고 있으며, 딥러닝과는 다른 접근 방식으로 머신러닝 기술이 사용되는 경우는 SVM(Support vector machine) 머신러닝 모델을 사용한 HOG 특징 추출과 SURF 및 MSER과 같은 특징을 사용한 BoW(Bag of Words) 모델과 경쟁 객체 탐지 속도를 실시간으로 제공하는 최초의 객체 탐지 프레임 워크로 얼굴과 상반신을 포함하여 다양한 객체를 인식하는 데 사용할 수 있는 Viola-Jones 알고리즘 등이 있다.
또한, 표준 머신러닝 방식을 사용하여 객체 인식을 수행하려면 이미지를 모아 각 이미지에서 주요 특징을 선택한다. 예를 들어, 특징 추출 알고리즘을 사용하면 데이터에서 클래스 간의 구분에 사용할 수 있는 가장자리 또는 코너 특징이 추출된다. 그런 다음, 이러한 특징을 머신러닝 모델에 추가하여 각 특징을 고유 카테고리로 나눈 후 새로운 객체를 분석 및 분류할 때 이 정보를 사용하며, 정확한 객체 인식 모델을 만들기 위해 다양한 머신러닝 알고리즘과 특징 추출 방법을 조합하여 사용할 수 있다. 객체 인식에 머신 러닝을 사용하면 다양한 특징과 분류기를 최적으로 조합하여 학습에 사용할 수 있으며, 최소의 데이터로도 정확한 결과를 얻을 수 있다. 본 발명에서는 객체의 클래스를 구분하기 위해 이미지의 어떤 특징을 사용하는 것이 가장 좋은지 알고 있을 있기 때문에 머신러닝을 사용하는 것이 보다 바람직하다.
데이터 학습부(221)는 작업자를 인공지능이 인식할 수 있도록 데이터를 학습시키는데, 본 발명에서는 라벨링된 충분한 데이터가 이미 학습된 데이터 학습부(221)를 구비한다.
객체 검출부(222)는 본체 수신부(210)에서 수신된 센서 데이터와 데이터 학습부(221)에서 학습된 내용을 기반으로 인공지능이 분석한 카메라부(120)의 영상 데이터를 비교하여 작업자를 검출한다. 카메라 모듈(100)의 센서 데이터와 영상 데이터 중에는 이동체, 작업자, 운반 중인 물체 등 여러 물체가 포함될 수 있고, 객체 검출부(222)는 센서 데이터와 데이터 학습부(221)에서 학습된 내용을 기반으로 카메라부(110)에서 촬영된 영상을 비교하여 작업자를 검출한다. 객체 검출부(222)는 센서 데이터 또는 인공지능이 분석한 카메라부(120)의 영상 데이터 중 적어도 하나가 작업자로 인식하는 경우에만 작업자로 판정하여 검출할 수 있다. 객체 검출부(222)는 카메라부(120)에서 촬영한 영상 데이터를 인공지능으로 분석하여 작업자를 검출해내는데, 영상 인식의 오류가 있을 수 있기 때문에 더 정확한 검출 감도를 올릴 수 있도록 센서부(110)의 센서 데이터를 병행하여 작업자를 검출할 수 있다. 객체 검출부(222)는 센서부(110)에서 인식한 센서 데이터 또는 인공지능이 분석한 영상 데이터 중에서 적어도 하나가 작업자로 인식을 한 경우 이를 작업자로 판정할 수 있다. 즉, 센서부(110)에서 인식한 센서 데이터가 관심영역에 접근한 물체를 작업자로 인식하는 경우, 객체 검출부(222)는 작업자로 판정하여 검출한다. 또한, 카메라부(120)에서 관심영역에 접근한 물체를 촬영한 영상 데이터가 인공지능에 의해 작업자로 판정되는 경우, 객체 검출부(222)는 작업자로 판정하여 검출한다. 상기와 같이 2가지 방법을 병행하여 작업자를 검출하면 검출 감도를 올릴 수 있어 영상 인식 오류에 의한 문제를 극복할 수 있는 장점이 있다.
추락 위험 감지부(223)는 객체 검출부(222)에서 검출한 작업자가 관심영역에 진입하는 것을 감지하고 제어 신호를 생성한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역에서 작업자를 검출하지 못한 것을 나타내고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역에 작업자가 진입하는 것을 검출하는 것을 나타내며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 관심영역 내에 작업자가 있음을 검출하는 것을 나타낸다. 도 7 내지 도 9를 참조하면, 인공지능은 작업자를 검출하면 이를 작업자 사각영역으로 인식한다. 상기 카메라 모듈(100)의 화각에 의해 촬영이 가능한 지역을 촬영구간이라고 하고, 추락 위험이 있어 작업자의 진입이 금지된 지역을 관심영역(region of interest, ROI)이라고 정의할 수 있고, 작업자의 추락 위험이 있는 개구부는 관심영역 내부에 위치한다. 상기 추락 위험 감지부(223)는 작업자 사각영역이 관심영역의 외부에 있을 때는 추락 위험을 감지하지 않는다. 그러나, 상기 추락 위험 감지부(223)는 작업자 사각영역이 관심영역에 접촉하게 되거나 작업자 사각영역이 관심영역의 내부에 위치하면 추락 위험을 감지한다. 추락 위험 감지부(223)는 추락 위험을 감지하는 경우 스피커(300) 및 경광등(400)의 작동의 개시시키는 제어 신호를 생성한다. 또한, 추락 위험 감지부(223)는 작업자가 위험 지역을 벗어나는 경우 스피커(300) 및 경광등(400)의 작동의 종료시키는 제어 신호를 생성한다.
한편, 객체 검출부(222)는 작업 인원 확인부를 구비할 수 있고, 상기 작업 인원 확인부는 인공지능에 의하여 학습된 데이터에 의하여 이동체가 작업자인 경우, 상기 작업자가 해당 위치에서 근무하는 작업자에 해당되는지 여부를 판별하여, 상기 판별된 신호를 추락 위험 감지부(223)에 송신한다.
여기서, 추락 위험 감지부(223)는 관심영역 범위 제어부를 구비할 수 있고, 상기 관심영역 범위 제어부는 관심영역을 제1 관심영역, 상기 제1 관심영역을 포함하며 또한 상기 제1 관심영역 보다 넓은 범위로 형성된 제2 관심영역으로 구분할 수 있고, 예를 들어 제1 관심영역 및 제2 관심영역은 1:1.1 내지 1.5의 면적비율을 가질 수 있다. 상기 작업 인원 확인부에서 송신된 이동체의 작업자 정보가 해당 관심영역에 근무하는 작업자인 경우 관심영역을 제1 관심영역으로 설정하고, 상기 작업자의 정보가 해당 관심영역에 근무하는 작업자가 아닌 경우 관심영역을 제2 관심영역으로 설정할 수 있다. 따라서, 해당 지역에 근무하지 않는 작업자의 경우에는 관심영역에 대한 낯선 환경에 익숙하지 않으므로 해당 지역에 근무하는 작업자보다 관심영역을 보다 넓게 설정하여 작업 안전에 대한 경각심을 보다 높일 수 있게 된다.
한편, 관심영역 설정부(240)는 수동 관심영역 범위 설정부를 구비할 수 있고, 관리자는 수동으로 상기 관심영역 범위 제어부에서 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 모두 제2 관심영역으로 설정하여 평상시에 설정된 제1 관심영역보다 더 넓은 영역으로 관심영역을 설정할 수 있다.
본체 송신부(230)는 작업자가 관심영역에 진입하게 되면 스피커(300) 및 경광등(400)에 제어 신호를 전송한다. 본체 송신부(230)와 스피커(300) 및 경광등(400)은 유선 통신으로 연결된다. 본체 송신부(230)는 추락 위험 감지부(223)에서 추락 위험을 감지하면 스피커(300) 및 경광등(400)의 제어 신호를 전송하여 스피커(300) 및 경광등(400)이 작동하게 한다. 또한, 본체 송신부(230)는 작업자가 관심영역을 벗어나면 추락 위험 감지부(223)에서 생성한 스피커(300) 및 경광등(400)의 작동을 종료시키는 제어 신호를 스피커(300) 및 경광등(400)에 전송하한다.
관심영역 설정부(240)는 촬영구간 내부에 관심영역을 설정할 수 있다. 관심영역 설정부(240)는 추락 위험이 있는 개구부의 주위로 작업자와 이동체의 추락 위험이 높은 지역을 지정하여 관심영역으로 설정할 수 있다. 관리자는 설정된 관심영역을 상기 디스플레이부(250)를 통해 확인할 수 있고, 상기 관심영역은 상기 디스플레이부(250)에 붉은 실선의 형태로 표시될 수 있다. 관심영역은 관심영역 설정부(240)에 의해 자동으로 초기 세팅값으로 설정될 수 있으며, 예를 들어 초기 세팅값으로 개구부가 포함될 수 있는 최소 면적을 갖는 사각형을 제1 사각형으로 정의하면, 상기 제1 사각형을 중심으로 상기 제1 사각형으로부터 5m 떨어진 제2 사각형을 관심영역으로 설정될 수 있다. 또한, 관심영역 설정부(240)에 구비된 관심영역 수동 설정부에 의하여 관리자는 디스플레이부(250)에 표시되는 관심영역을 확인하고 디스플레이부(250)의 하부에 구비된 조작 버튼을 통해 관심영역을 상기 초기 세팅값을 선택하지 않고, 수동으로 관심영역을 설정할 수 있으며, 예를 들어, 초기 세팅값인 상기 제2 사각형을 관심영역으로 선택하지 않고, 상기 제1 사각형을 중심으로 상기 제1 사각형으로부터 3m 떨어진 제3 사각형 또는 상기 제1 사각형을 중심으로 상기 제1 사각형으로부터 7m 떨어진 제4 사각형을 관심영역으로 설정 할 수 있다. 따라서,관심영역을 자동으로 세팅하거나 아니면 주위 환경에 맞추어 관리자가 수동으로 세팅할 수 있다.
디스플레이부(250)는 인공지능부(220)에서 검출되는 작업자의 영상을 표시한다. 관리자는 디스플레이부(250)를 통해 인공지능부(220)가 카메라 모듈(100)에서 촬영한 영상 중에서 작업자를 제대로 검출하는지 확인할 수 있다. 또한, 관리자는 디스플레이부(250)와 디스플레이부(250)의 하부에 구비된 조작 버튼을 통해 본체(200)의 설정을 변경할 수 있다.
본 발명의 본체(200)는 작업자 정보 기억부 및 모바일 기기송신부를 더욱 포함할 수 있다. 상기 작업자 정보 기억부는 작업자의 전화 번호 정보가 기입력되고, 상기 작업자의 촬영 정보에 의하여 상기 작업자의 외관 모습에 대한 정보가 기입력된다. 상기 작업자가 상기 관심영역에 접하거나, 상기 관심영역 내에 들어간 것으로 판단될 때, 상기 모바일 기기송신부에서 작업자의 휴대폰으로 위험 신호를 전송하게 되면, 작업자의 휴대폰에 진동 또는 벨소리에 의하여 작업자는 위험 신호를 인식하게 할 수 있다.
다음으로, 스피커(300)는 카메라 모듈(100)의 일측면에 위치하며, 작업자가 관심영역에 진입한 경우 본체(200)로부터 제어 신호를 수신하여 경고 음성을 통해 작업자에게 위험 상황을 알린다. 스피커(300)는 작업자가 관심영역에 진입하면 추락 위험이 있음을 소리를 통해 알린다. 예를 들어, 스피커(300)는 작업자가 관심영역에 진입하거나 관심영역 내부에 위치하면 "위험합니다. 비켜나세요. 추락할 수 있습니다"와 같은 경고 음성을 반복적으로 내보낼 수 있다. 상기 경고 음성은 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고, 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료될 수 있다. 스피커(300)에 의한 경고 음성은 실외에서도 관심영역에 진입한 작업자가 들을 수 있도록 충분한 음량이어야 하고, 본 발명의 스피커(300)의 경고 음성은 120 내지 150 dB의 세기일 수 있다.
다음으로, 경광등(400)은 스피커(300)의 일측면에 설치되며, 작업자가 관심영역에 진입한 경우 본체(200)로부터 제어 신호를 수신하여 스피커(300)와 동시에 경고 조명으로 작업자에게 위험 상황을 알린다. 경광등(400)는 작업자가 관심영역에 진입한 경우 본체 송신부(230)로부터 제어 신호을 전송받아 작동한다. 본 발명은 경광등(400)은 붉은 색의 원형 케이스 내부에 위치한 전등이 내부에 구비된 모터에 의해 회전하면서 붉은 색의 경고 조명을 생성할 수 있다. 전등은 회전수 10~150 rpm으로 회전할 수 있다. 본 발명에서는 스피커(300)와 경광등(400)을 동시에 사용하여 충분한 경고 신호를 관심영역에 진입한 작업자에게 줄 수 있다. 경고 조명은 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료될 수 있다.
작업자가 관심영역에 접근하면 추락 위험이 임박할 수 있기 때문에 스피커(300)에 의한 경고 음성과 경광등(400)에 의한 경고 조명은 작업자가 충분히 인지할 수 있어야 한다. 따라서, 본 발명에서는 작업자가 인지할 수 있는 충분한 세기의 음성과 광량으로 작업자에 경고를 할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 작업자가 관심영역에 진입하여 개구부로 추락을 한 경우, 추락위험 감지부(223)에서 상기 작업자의 추락을 감지하고 상기 응급조치부는 응급조치 신호를 생성할 수 있다. 상기 본체(200)는 상기 추락위험 감지부(223)에서 상기 작업자의 추락을 감지한 경우, 응급조치 신호를 생성하여 상기 스피커(300)로 응급구조의 음성은 내보내는 응급조치부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 상기 응급조치부에서 생성된 신호를 상기 스피커(300)로 전송하여 응급구조의 음성을 내보내 다른 작업자들의 구조를 요청할 수 있다. 상기 응급조치부는 기저장된 소방소의 관제센터에 응급신호를 전송하여 응급구조를 요청하는 응급연락부를 구비한다. 예를 들어, 응급조치부는 작업자가 개구부로 추락한 경우 스피커(300)를 통해 "사람이 개구부로 추락하였습니다. 응급구조가 필요합니다"와 같은 응급구조의 음성을 반복적으로 내보내 주위의 작업자에서 추락 사고가 났음을 알릴 수 있다. 응급연락부에는 전화 응급구조 요청시 소방대로 내보내는 음성이 저장되어 있어, 추락 사고 발생시 소방대로 전화연결하여 소방대에 응급구조를 요청할 수 있다. 응급조치부는 스피커(300)의 응급구조의 음성과 동시에 경광등(400)을 같이 작동시켜 응급의 상황을 알릴 수 있다. 또한, 상기 작업자가 관심영역에 진입하는 경우에 해당 관심영역에 구비된 스피커와 경광등은 동작하게 되나, 응급조치부에 의하여 응급조치 신호가 생성되면, 작업장에 위치한 모든 스피커와 경광등을 동작하게 하여 위험을 다른 작업장에도 알리게 할 수 있다.
다음으로, 삼각대(500)는 본체(200)의 하부에 연결되며, 카메라 모듈(100), 본체(200), 스피커(300) 및 경광등(400)을 지지하고 바닥면에 고정시킨다. 삼각대(500)의 상부는 상기 카메라 모듈(100), 본체(200), 스피커(300) 및 경광등(400)이 연결되는 삼각대 헤드가 위치하고, 삼각대(300)의 하부는 상기 삼각대 헤드를 지지하고 바닥면에 고정시킬 수 있는 3개의 다리를 구비하는 삼각대 지지대가 위치한다. 삼각대 헤드에는 금속 또는 플라스틱으로 제작된 프레임이 있어 카메라 모듈(100), 본체(200), 스피커(300) 및 경광등(400)이 나사와 같은 결착수단으로 고정될 수 있다. 상기 삼각대 지지대는 높이 조절이 가능하여 삼각대 지지대의 높이를 조절하여 카메라 모듈(100)의 화각을 개선시킬 수 있다.
또한, 상기 본체(200)는 상기 삼각대(500)의 전복을 감지하는 삼각대 전복 감지부를 더 포함한다. 움직이는 물체 또는 이동체와의 충돌로 삼각대(500)가 전복된 경우, 삼각대 전복 감지부는 이를 감지하여 스피커(300)를 통해 경고 음성을 내보낼 수 있다. 예를 들어, 삼각대(500)가 한쪽으로 쏠리거나 전복된 경우, 삼각대 전복 감지부는 내부에 구비된 수평 센서에 의해 이를 감지하고 스피커(300)를 통해 "삼각대가 쓰러졌습니다."와 같은 경고 음성을 반복적으로 내보낼 수 있다. 이 경고 음성은 삼각대(500)가 제 위치로 복귀하면 종료될 수 있다. 또한, 삼각대 전복 감지부는 삼각대(500)가 전복된 경우, 이미 등록된 관리자의 모바일 디바이스로 전화연결하여 삼각대(500)가 전복되었음을 알리고 관리자가 빠른 조치를 취할 수 있게 할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 토목공사현장에 설치된 것을 나타내며, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 임시 작업현장에 설치된 것을 나타내며, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치가 건설현장에 설치된 것을 나타낸다. 본 발명의 이동식 접근 경보장치는 도 10 내지 도 12에 도시된 바와 같이, 개구부 감시가 필요한 토목공사현장, 임시로 생긴 개구부 감시가 필요한 임시 작업현장, 개구부가 감시가 필요한 건설현장 등에 설치되어 사용될 수 있다. 본 발명의 이동식 접근 경보장치는 추락 위험에 노출된 작업자를 보호할 수 있는 장소에는 제한을 받지 않고 설치되어 사용될 수 있다.
또한, 본 발명의 이동식 접근 경보장치는 상기 관심영역 내부에 일정 간격으로 이격되어 작업장 바닥에 설치된 복수의 경고용 LED를 더욱 포함하며, 상기 인공지능부에 구비된 선택적 경고용 LED 제어부는 객체 검출부를 통하여 작업자가 상기 관심지역으로 들어간 경우 상기 작업자의 위치한 곳에 설치된 경고 LED가 일정 주기로 온오프되고, 상기 작업자가 위치하지 않은 곳의 경고 LED는 온오프 되지 않게 하여 작업자에게 위험을 알리게 할 수 있다. 여기서, 복수의 경고용 LED는 패드 형태로 작업장 바닥에서 이동 가능하게 설치되게 할 수 있다. 상기 작업자의 위치한 곳은 작업자를 중심으로 직경 1m 내의 복수의 경고용 LED를 동작하게 할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법에 대해 도면을 참조하여 설명한다. 도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법의 순서도이다. 도 14(a)는 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법에서 제1 단계를 나타내며, 도 14(b)는 제3 단계를 나타내며, 도 14(c)는 제5 단계를 나타낸다. 도 13 내지 도 14를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치의 사용한 경보 방법은 하기의 5 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
제1 단계(S10)는 관심영역 설정부(240)에 의해 관심영역이 설정되는 단계이다. 관심영역 설정부(240)는 개구부의 주위에 물체와 작업자의 추락 가능성이 있는 지역을 관심영역으로 설정할 수 있다. 관심영역 설정부(240)에서 설정한 관심영역은 디스플레이부(250)에 붉은 실선으로 표시되고, 사용자는 디스플레이부(250)를 통해 관심영역 설정부(240)를 수동 또는 자동으로 설정할 수 있다.
제2 단계(S20)는 관심영역의 근처에 물체가 접근하고 카메라 모듈(100)에 의해 물체가 감지되고 물체의 영상이 촬영되는 단계이다. 센서부(110)에는 레이저를관심영역에 접근하는 물체에 비추어 물체를 인식할 수 있고, 카메라부(120)는 관심영역에 접근하는 물체를 촬영한다. 센서부(110)에서 인식한 센서 데이터와 카메라부(120)에서 촬영한 영상 데이터는 카메라 통신부(130)를 통해 본체(200)로 전송된다.
제3 단계(S30)는 인공지능부(220)에서 물체의 영상을 분석하여 작업자가 검출되는 단계이다. 센서 데이터 및 영상 데이터를 수신한 본체 수신부(210)는 데이터를 인공 지능부(220)로 전달하고 객체 검출부(222)는 데이터 학습부(221)에서 학습한 내용을 기반으로 물체를 분석하여 그 물체가 작업자인지 검출한다. 객체 검출부(222)는 센서 데이터 또는 인공지능이 분석한 카메라부(120)의 영상 데이터 중 적어도 하나가 작업자로 인식하는 경우에만 작업자로 판정하여 검출한다.
제4 단계(S40)는 작업자가 관심영역에 진입하는 단계이다. 작업자가 관심영역의 경계에 접촉하거나 관심영역에 진입하면 추락 위험 감지부(223)는 이를 감지한다. 즉, 추락 위험 감지부(223)는 작업자 사각영역이 관심영역과 접촉했거나 진입했는지 확인할 수 있다.
제5 단계(S50)는 추락 위험 감지부(223)에서 제어 신호를 생성하며, 스피커(300)는 경고 음성을 내보내고 경광등(400)은 경고 조명을 내보내는 단계이다. 충돌 위험 감지부(223)에서 생성된 제어 신호는 본체 송신부(230)에 의해 스피커(300) 및 경광등(400)에 전송된다. 본 발명의 제5 단계(S50)에서 스피커(300)는 "위험합니다. 비켜나세요. 추락할 수 있습니다"와 같은 경고 음성을 반복적으로 내보내고, 동시에 경광등(400)은 경고 조명을 내보내 작업자에게 위험을 경고하여 작업자가 관심영역에 벗어나게 한다. 상기 경고 음성과 경고 조명은 작업자가 관심영역에서 벗어날 때까지 지속되고, 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료한다.
상기 제5 단계에서 상기 스피커는 "위험합니다. 비켜나세요. 추락할 수 있습니다"의 120 내지 150 dB의 세기를 갖는 경고 음성을 반복적으로 내보내고, 또한 상기 경고 음성은 상기 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고, 상기 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료되며, 상기 경광등은 붉은 색의 원형 케이스 내부에 위치한 전등이 내부에 구비된 모터에 의해 회전하면서 붉은 색의 경고 조명을 생성하며, 상기 전등은 회전수 10~150 rpm으로 회전하며, 또한 상기 경고 조명은 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법은 작업자가 개구부로 추락한 경우, 스피커(300)를 통해 응급구조의 음성을 내보내고 소방대로 응급구조를 요청하는 제6 단계(S60)를 더 포함할 수 있다. 응급조치부는 스피커(300)를 통해 응급구조의 음성을 내보내 다른 작업자들의 구조를 요청하고 소방대에 자동으로 연결하여 응급구조를 요청할 수 있다. 또한, 응급조치부는 스피커(300)의 응급구조의 음성과 동시에 경광등(400)을 같이 작동시켜 응급의 상황을 알릴 수 있다. 응급조치부는 작업자가 개구부로 추락한 경우 스피커(300)를 통해 "사람이 개구부로 추락하였습니다. 응급구조가 필요합니다"와 같은 응급구조의 음성을 반복적으로 내보내 주위의 작업자에서 추락 사고가 났음을 알릴 수 있으며, 또한 응급조치부에는 추락 사고 발생시 소방대로 전화연결하여 소방대에 응급구조를 요청할 수 있다.
본 발명은 상기 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10 : 이동식 접근 경보장치
100 : 카메라 모듈
110 : 센서부
120 : 카메라부
200 : 본체
210 : 본체 수신부
220 : 인공지능부
221 : 데이터 학습부
222 : 객체 검출부
223 : 추락 위험 감지부
230 : 본체 송신부
240 : 관심영역 설정부
250 : 디스플레이부
300 : 스피커
400 : 경광등
500 : 삼각대

Claims (8)

  1. 추락 사고 위험이 있는 관심영역과 일정 거리에 이격된 곳에 위치하여, 상기 관심영역에 접근하는 작업자의 영상을 촬영하는 카메라 모듈; 상기 카메라 모듈의 하부에 위치하며, 상기 카메라 모듈의 센서 데이터 및 영상 데이터을 분석하여 작업자를 검출하여 낙하의 위험을 감지하는 본체; 상기 카메라 모듈의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 경고 음성을 통해 작업자에게 위험 상황을 알리는 스피커; 상기 스피커의 일측면에 위치하며, 작업자가 상기 관심영역에 진입한 경우 상기 본체로부터 제어 신호를 수신하여 상기 스피커와 동시에 경고 조명으로 작업자에게 위험 상황을 알리는 경광등; 및 상기 본체의 하부에 연결되며, 상기 카메라 모듈, 본체, 스피커 및 경광등을 지지하고 바닥면에 고정시키는 삼각대;를 포함하며,
    상기 카메라 모듈은, 상기 관심영역에 접근하는 작업자를 센서로 인식하는 센서부 및 상기 관심영역에 접근하는 작업자의 영상을 촬영하는 카메라부를 포함하며,
    상기 본체는, 상기 카메라 모듈로부터 전송된 센서 데이터 및 영상 데이터를 수신하는 본체 수신부, 상기 본체 수신부에서 수신된 센서 데이터 및 영상 데이터를 분석하여 작업자를 검출하여 추락 위험을 감지하는 인공지능부, 작업자가 상기 관심영역에 진입하게 되면 상기 스피커 및 경광등에 제어 신호를 전송하는 본체 송신부, 상기 관심영역을 설정할 수 있는 관심영역 설정부 및 상기 인공지능부에서 검출되는 작업자의 영상을 표시하는 디스플레이부를 포함하며,
    상기 본체는 상기 삼각대의 전복을 감지하는 삼각대 전복 감지부를 더 포함하며, 움직이는 물체 또는 이동체와의 충돌로 상기 삼각대가 전복된 경우, 상기 삼각대 전복 감지부는 이를 감지하여 상기 스피커를 통해 경고 음성을 송신하며,
    상기 인공지능부는, 인공지능이 작업자를 인식할 수 있도록 데이터를 학습시키는 데이터 학습부, 상기 데이터 학습부에서 학습된 내용을 기반으로 상기 본체 수신부에서 수신된 센서 데이터 및 영상 데이터에서 인공지능이 작업자를 검출하는 객체 검출부 및 상기 객체 검출부에서 검출한 작업자가 상기 관심영역에 진입하는 것을 감지하면 상기 스피커 및 경광등을 제어하는 제어 신호를 생성하는 추락 위험 감지부를 포함하며,
    상기 객체 검출부는 상기 센서 데이터 또는 상기 인공지능이 분석한 카메라부의 영상 데이터 중 적어도 하나가 작업자로 인식하는 경우에만 작업자로 판정하여 검출하며,
    상기 객체 검출부는 작업 인원 확인부를 구비하며, 상기 작업 인원 확인부는 인공지능에 의하여 학습된 데이터에 의하여 이동체가 작업자인 경우, 상기 작업자가 해당 위치에서 근무하는 작업자에 해당되는지 여부를 판별하여, 상기 판별된 신호를 추락 위험 감지부에 송신하며,
    상기 추락 위험 감지부는 관심영역 범위 제어부를 구비할 수 있고, 상기 관심영역 범위 제어부는 관심영역을 제1 관심영역, 상기 제1 관심영역을 포함하며 또한 상기 제1 관심영역 보다 넓은 범위로 형성된 제2 관심영역으로 구분하며, 상기 작업 인원 확인부에서 송신된 이동체의 작업자 정보가 해당 관심영역에 근무하는 작업자인 경우 관심영역을 제1 관심영역으로 설정하고, 상기 작업자의 정보가 해당 관심영역에 근무하는 작업자가 아닌 경우 관심영역을 제2 관심영역으로 설정하며,
    상기 본체는 작업자 정보 기억부 및 모바일 기기송신부를 더욱 포함하며, 상기 작업자 정보 기억부는 상기 작업자의 전화 번호 정보가 기입력되고, 상기 작업자의 촬영 정보에 의하여 상기 작업자의 외관 모습에 대한 정보가 기입력되며, 상기 작업자가 상기 관심영역에 접하거나, 상기 관심영역 내에 들어간 것으로 판단될 때, 상기 모바일 기기송신부에서 상기 작업자의 휴대폰으로 위험 신호를 전송하는 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법에 있어서,
    상기 관심영역 설정부에 의해 상기 관심영역이 설정되는 제1 단계; 상기 관심영역의 근처에 물체가 접근하고 상기 카메라 모듈에 의해 상기 물체가 감지되고 상기 물체의 영상이 촬영되는 제2 단계; 상기 인공지능부에 의해 상기 물체의 센서 데이터 및 영상 데이터가 분석되어 작업자가 검출되는 제3 단계; 상기 작업자가 상기 관심영역에 진입하는 제4 단계; 및 상기 추락 위험 감지부에서 제어 신호를 생성하며, 상기 스피커는 경고 음성을 내보내고 상기 경광등은 경고 조명을 내보내는 제5 단계;를 포함하는 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법.
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  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제5 단계에서 상기 스피커는 "위험합니다. 비켜나세요. 추락할 수 있습니다"의 120 내지 150 dB의 세기를 갖는 경고 음성을 반복적으로 내보내고, 또한 상기 경고 음성은 상기 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고, 상기 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료되며,
    상기 경광등은 붉은 색의 원형 케이스 내부에 위치한 전등이 내부에 구비된 모터에 의해 회전하면서 붉은 색의 경고 조명을 생성하며, 상기 전등은 회전수 10~150 rpm으로 회전하며, 또한 상기 경고 조명은 작업자가 관심영역에 위치하면 지속되고 작업자가 관심영역에서 벗어나면 종료되는 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 카메라 모듈의 촬영구간 내에 상기 관심 영역이 배치되고, 상기 관심영역 외부에 작업자 사각영역이 있는 경우를 안전 상태, 상기 관심영역의 경계에 상기 작업자 사각영역이 있는 경우를 준위험 상태, 관심영역 내부에 작업자 사각영역이 있는 경우를 위험 상태로 정의하면, 준위험 상태에서 경고음의 크기보다 위험 상태의 경고음의 크기가 더 크며, 준위험 상태에서 전등의 회전 속도보다 위험 상태의 전등의 회전속도가 더 큰 것을 특징으로 하는 이동식 접근 경보장치를 사용한 경보 방법.
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