KR20190014100A

KR20190014100A - 안전 이벤트 검출을 위한 분석 스트림 처리를 가진 개인 보호 장비(ppe)

Info

Publication number: KR20190014100A
Application number: KR1020197002061A
Authority: KR
Inventors: 스티븐 티 아위저스; 에릭 씨 로브너; 마이클 지 웜; 키란 에스 카누쿠르시; 지아 후; 매튜 제이 블랙포드; 키스 지 매트슨; 로널드 디 제스미; 나단 제이 앤더슨
Original assignee: 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 캄파니
Priority date: 2016-06-23
Filing date: 2017-06-23
Publication date: 2019-02-11
Also published as: IL263756A; AU2017281699B2; JP6807405B2; JP2019528503A; BR112018076962A2; RU2719555C1; EP3475894A1; JP2021002356A; CA3028977A1; CN109416775A; CL2018003804A1; CN109416775B; KR102013114B1; WO2017223476A1; AU2017281699A1

Abstract

일부 예들에서, 시스템은 사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 갖는 개인 보호 장비(PPE) 물품; 및 분석 스트림 처리 컴포넌트를 포함하며, 분석 스트림 처리 컴포넌트는 사용 데이터의 스트림을 수신하는 통신 컴포넌트; 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하도록 구성된 메모리 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하고, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다.

Description

안전 이벤트 검출을 위한 분석 스트림 처리를 가진 개인 보호 장비(PPE)

본 출원은 2016년 6월 23일자로 출원된 미국 출원 제15/190,564호 및 2016년 10월 14일자로 출원된 미국 가출원 제62/408,634호의 이익을 주장하며, 이들 각각의 전체 내용은 이에 의해 명백히 본 명세서에 참고로 포함된다.

기술분야

본 개시는 개인 보호 장비(personal protective equipment)의 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 데이터를 생성하는 개인 보호 장비에 관한 것이다.

개인 보호 장비(PPE)는 사용자(예컨대, 작업자)를 다양한 원인으로부터의 위해 또는 부상으로부터 보호하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 추락 보호 장비는 잠재적으로 유해하거나 심지어 치명적인 높이에서 작업하는 작업자에게 중요한 안전 장비이다. 추락시 안전 보장을 돕기 위해, 작업자는 종종 랜야드(lanyard), 에너지 흡수기, 자기 수축 생명선(self-retracting lifeline, SRL), 디센더(descender) 등과 같은 추락 보호 장비로 지지 구조물에 연결된 안전 하니스(safety harness)를 착용한다. SRL은 전형적으로 하우징에 회전 가능하게 연결된 편의 드럼(biased drum) 주위에 권취된 생명선을 포함한다. 생명선이 하우징 밖으로 연장되고 그 안으로 수축됨에 따라, 생명선의 움직임은 드럼이 회전하게 한다. 먼지, 연기, 가스, 또는 건강에 잠재적으로 위험하거나 해로운 다른 오염물이 존재하는 것으로 알려지거나 존재할 가능성이 있는 영역에서 작업할 때, 작업자는 호흡기(respirator) 또는 청정 공기 공급원을 사용하는 것이 일반적이다. 매우 다양한 호흡 디바이스가 이용 가능하지만, 일반적으로 사용되는 일부 디바이스들은 전동식 공기 정화 호흡기(powered air purifying respirator, PAPR) 및 자체 완비된 호흡 장치(self-contained breathing apparatus, SCBA)를 포함한다. 다른 PPE는, 비제한적인 예로서, 청력 보호구, 헤드 보호구(예컨대, 바이저(visor), 안전모 등), 보호복 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 다양한 개인 보호 장비는 다양한 유형의 데이터를 생성할 수 있다.

본 개시의 기술들은 추락 보호 장비, 호흡기, 헤드 보호구, 청력 보호구 등과 같은 개인 보호 장비(PPE)로부터의 사용 데이터의 스트림들을 처리하는 것에 관련된다. 예를 들어, 다양한 PPE에는 PPE의 상태 또는 동작에 관한 사용 데이터의 스트림들을 생성하는 전자 센서들이 장착될 수 있다. 본 개시의 태양들에 따르면, 분석 스트림 처리 컴포넌트는 동일 유형의 다른 PPE로부터의 사용 데이터에 기초하여 훈련되는 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명(safety event signature)을 검출하도록 구성될 수 있다. 분석 스트림 처리 컴포넌트는 PPE, 단거리 무선 통신 프로토콜을 통해 PPE와 통신하는 허브, 및/또는 사용 데이터 스트림들을 수신하도록 구성된 하나 이상의 서버에 통합될 수 있다. 본 개시의 태양들에 따르면, 사용 데이터 스트림들의 처리를 담당하는 특정 컴포넌트는 다양한 인자에 기초하여 결정될 수 있다.

일부 예들에서, 안전 이벤트 서명들에 대응하는 안전 이벤트들을 모니터링하고 예측하기 위한 기술들이 사용될 수 있다. 일반적으로, 안전 이벤트는, 몇 가지만 예를 들자면, PPE의 사용자의 활동, PPE의 조건, 또는 위험한 환경 조건을 지칭할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트는 부상 또는 작업자 조건, 작업장 위해, 또는 규정 위반일 수 있다. 또 다른 예들에서, 안전 이벤트는 작업자 행동의 비정상 조건, PPE 물품의 비정상 조건, 작업 환경 내의 비정상 조건, 또는 안전 규정의 위반 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추락 방지 장비와 관련하여, 안전 이벤트는 추락 방지 장비의 오용, 추락 장비의 사용자가 추락을 경험하는 것, 또는 추락 방지 장비의 고장일 수 있다. 호흡기와 관련하여, 안전 이벤트는 호흡기의 오용, 호흡기의 사용자가 적절한 질(quality) 및/또는 양의 공기를 받지 못하는 것, 또는 호흡기의 고장일 수 있다. 안전 이벤트는 또한 PPE가 위치하는 환경 내의 위험과 관련될 수 있다. 일부 예들에서, PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생은 PPE가 사용되는 환경에서의 안전 이벤트 또는 PPE 물품을 사용하는 작업자와 관련된 안전 이벤트를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트는 PPE, 작업자 및/또는 작업자 환경이 정상 동작인 방식으로 동작하고 있거나, 사용중이거나, 활동하고 있다는 지시일 수 있으며, 여기서 정상 동작은 허용 가능한 또는 안전한 동작, 사용 또는 활동의 미리 결정된 또는 미리 정의된 조건이다.

작업자, PPE 및/또는 환경에 관한 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트에 대한 안전 이벤트 서명을 식별하는 모델을 구현함으로써, 시스템은, 몇 가지만 예를 들자면, 작업자의 안전, PPE 물품의 동작, 및/또는 작업 환경의 조건에 영향을 줄 수 있는 안전 이벤트를 더 신속하고 정확하게 식별할 수 있다. 안전 이벤트가 발생한지(그리고 작업자에 대한 잠재적 위해가 발생한지) 오랜 후에 안전 이벤트의 원인을 평가하기보다는, 정의된 지속 시간에 걸친 사용 데이터와 안전 이벤트에 대응하는 안전 이벤트 서명의 가능성 간의 관계를 정의할 수 있는 모델은 안전 이벤트가 발생하기 전에 또는 발생한 때 즉시 사전 대비적으로 그리고 선제적으로 통지를 생성하고/하거나 PPE의 동작을 변경할 수 있다. 더욱이, 본 개시의 시스템은 모델이 그것으로 아직 훈련되지 않은 사용 데이터의 특정 세트로부터 안전 이벤트의 가능성을 유연하게 예측할 수 있으며, 이에 의해 그렇지 않으면 크기가 너무 광대하여 사용 데이터의 각각의 새로운 세트에 대해 실제로 구현 및 처리하지 못할 수 있는 명시적인 작업 규칙들을 구현해야 할 필요성을 제거할 수 있다.

일부 예들에서, 시스템은 사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 갖는 개인 보호 장비(PPE) 물품; 및 분석 스트림 처리 컴포넌트를 포함하며, 분석 스트림 처리 컴포넌트는 PPE 물품의 적어도 하나의 센서로부터 사용 데이터의 스트림을 수신하는 통신 컴포넌트; 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하도록 구성된 메모리 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하고, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다.

일부 예들에서, 시스템은 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서들의 세트; 및 분석 스트림 처리 컴포넌트를 포함하며, 분석 스트림 처리 컴포넌트는 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서들의 세트로부터 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하는 통신 컴포넌트; 사용 데이터의 하나 이상의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하도록 구성된 메모리 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경에 의해, 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 모델로 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 하나 이상의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하고, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성된다.

일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 메모리; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품의 적어도 하나의 센서로부터 사용 데이터의 스트림을 수신하고 - PPE 물품은 사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 가짐 -; 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하고 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하고; 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성한다.

본 개시의 하나 이상의 예에 대한 상세 사항이 첨부 도면 및 이하의 설명에 기술된다. 본 개시의 다른 특징, 목적 및 이점이 설명 및 도면으로부터, 그리고 청구범위로부터 명백할 것이다.

도 1은 본 개시의 다양한 기술에 따른, 내장 센서 및 통신 능력을 갖는 개인 보호 장비(PPE)가 다수의 작업 환경 내에서 이용되고 개인 보호 장비 관리 시스템에 의해 관리되는 예시적인 시스템을 예시하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 개인 보호 장비 관리 시스템의 동작 관점을 예시하는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 태양들에 따른, 자기 수축 생명선(SRL)의 일례를 예시하는 개념도이다.
도 4는 본 개시의 태양들에 따른, 호흡기의 일례를 예시하는 개념도이다.
도 5는 본 개시의 태양들에 따른, 헤드 보호구의 일례를 예시하는 개념도이다.
도 6은 본 개시의 다양한 태양에 따른, 착용식 데이터 허브와 통신하는 PPE의 예를 예시하는 개념도이다.
도 7은 본 개시의 태양들에 따른, 측정된 선 속도, 가속도 및 선 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 적용되는 예시적인 모델을 예시하는 그래프이며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전 이벤트가 예측되는 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다.
도 8은 본 개시의 태양들에 따른, 측정된 안전 선 상의 힘/장력 및 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 적용되는 제2 모델의 예를 예시하는 다른 그래프이며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전 이벤트가 예측되는 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다.
도 9a 및 도 9b는 본 개시의 태양들에 따른, 경보 또는 다른 응답을 트리거하는 저 위험 행동 및 고 위험 행동을 나타내기 위해 개인 보호 장비 관리 시스템에 의해 결정되는 작업자로부터의 예시적인 사용 데이터의 프로파일을 예시하는 그래프들이다.
도 10 내지 도 13은 본 개시의 태양들에 따른, 하나 이상의 호흡기로부터의 사용 데이터를 나타내기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 예시한다.
도 14는 본 개시의 태양들에 따른, 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 흐름도이다.

도 1은 개인 보호 장비를 관리하기 위한 개인 보호 장비 관리 시스템(PPEMS)(6)을 포함하는 예시적인 컴퓨팅 시스템(2)을 예시하는 블록도이다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, PPEMS는 허가된 사용자들이 예방적 직업 건강 및 안전 액션들을 수행하고 안전 보호 장비의 검사 및 유지 보수를 관리할 수 있게 한다. PPEMS(6)와 상호 작용함으로써, 안전 전문가들은 예를 들어 영역 검사, 작업자 검사, 작업자 건강 및 안전 준수 훈련을 관리할 수 있다.

일반적으로, PPEMS(6)는 데이터 획득, 모니터링, 활동 로깅(logging), 보고, 예측 분석 및 경보 생성을 제공한다. 예를 들어, PPEMS(6)는 본 명세서에서 설명되는 다양한 예에 따른 기본 분석 및 안전 이벤트 예측 엔진 및 경보 시스템을 포함한다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, PPEMS(6)는 개인 안전 보호 장비 관리 도구들의 통합된 모음을 제공하고 본 개시의 다양한 기술을 구현한다. 즉, PPEMS(6)는 건설 현장, 채광 또는 제조 현장 또는 임의의 물리적 환경일 수 있는 하나 이상의 물리적 환경(8) 내에서 작업자들(10)에 의해 사용되는 개인 보호 장비, 예를 들어 안전 장비를 관리하기 위한 통합형 말단간 시스템을 제공한다. 본 개시의 기술들은 컴퓨팅 환경(2)의 다양한 부분 내에서 실현될 수 있다. 본 개시의 소정 예들은 예시 목적으로 소정 유형의 PPE와 관련하여 제공되지만, 본 개시의 시스템, 기술 및 디바이스는 임의의 유형의 PPE에 적용 가능하다.

도 1의 예에 도시된 바와 같이, 시스템(2)은 복수의 물리적 환경(8A, 8B)(집합적으로, 환경(8)) 내의 컴퓨팅 디바이스가 하나 이상의 컴퓨터 네트워크(4)를 통해 PPEMS(6)와 전자적으로 통신하는 컴퓨팅 환경을 나타낸다. 물리적 환경(8) 각각은 작업자(10)와 같은 하나 이상의 개인이 각자의 환경 내에서 태스크(task) 또는 활동에 참여하는 동안 개인 보호 장비를 이용하는 작업 환경과 같은 물리적 환경을 나타낸다.

이 예에서, 환경(8A)은 일반적으로 작업자들(10)을 갖는 것으로 도시되는 반면, 환경(8B)은 더 상세한 예를 제공하기 위해 확대된 형태로 도시된다. 도 1의 예에서, 복수의 작업자(10A-10N)는 안전 지지 구조물(12) 및 호흡기들(13A-13N)에 부착된 추락 보호 장비(이 예에서는 자기 수축 생명선들(SRL)(11A-11N)로서 도시됨)와 같은 PPE를 이용하는 것으로 도시된다. 본 명세서에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 다른 예들에서, 작업자들(10)은 청력 보호구, 헤드 보호구, 안전복 등과 같은, 본 명세서에서 설명되는 기술들과 호환성이 있는 다양한 다른 PPE를 이용할 수 있다.

본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이, SRL들(11) 각각은 사용자(예컨대, 작업자)가 추락 보호 장비를 착용하는 동안 활동에 참여할 때 실시간으로 데이터를 캡처하도록 구성된 내장 센서들 또는 모니터링 디바이스들 및 처리 전자 장치를 포함한다. 일부 예들에서, 후크(hook)가 고정된 앵커링 포인트에 고정되는지 또는 고정되지 않는지를 결정하는 스마트 후크가 또한 본 개시에서의 추락 보호 PPE의 사상 및 범위 내에 있을 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 예와 관련하여 더 상세히 설명되는 바와 같이, SRL은 연장 센서, 장력 센서, 가속도계, 위치 센서, 고도계, 하나 이상의 환경 센서, 및/또는 SRL(11)의 동작을 측정하기 위한 다른 센서들 중 하나 이상과 같은 다양한 전자 센서를 포함할 수 있다. 또한, SRL들(11) 각각은 SRL들(11)의 동작을 나타내는 데이터를 출력하고/하거나 각자의 작업자(10)에게 통신을 생성 및 출력하기 위한 하나 이상의 출력 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, SRL들(11)은 가청 피드백(예컨대, 하나 이상의 스피커), 시각 피드백(예를 들어, 하나 이상의 디스플레이, 발광 다이오드(LED) 등) 또는 촉각 피드백(예를 들어, 진동하거나 다른 햅틱 피드백을 제공하는 디바이스)을 생성하기 위한 하나 이상의 디바이스를 포함할 수 있다.

호흡기들(13)은 또한 사용자(예컨대, 작업자)가 호흡기를 착용하는 동안 활동에 참여할 때 실시간으로 데이터를 캡처하도록 구성된 내장 센서들 또는 모니터링 디바이스들 및 처리 전자 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 호흡기들(13)은 다수의 컴포넌트(예를 들어, 헤드 탑, 송풍기, 필터 등)를 포함할 수 있고, 호흡기들(13)은 그러한 컴포넌트들의 동작을 감지하거나 제어하기 위한 다수의 센서를 포함할 수 있다. 헤드 탑은 예로서 헤드 탑 바이저 위치 센서, 헤드 탑 온도 센서, 헤드 탑 모션 센서, 헤드 탑 충격 검출 센서, 헤드 탑 위치 센서, 헤드 탑 배터리 레벨 센서, 헤드 탑 헤드 검출 센서, 주변 소음 센서 등을 포함할 수 있다. 송풍기는 예로서 송풍기 상태 센서, 송풍기 압력 센서, 송풍기 동작 시간 센서, 송풍기 온도 센서, 송풍기 배터리 센서, 송풍기 모션 센서, 송풍기 충격 검출 센서, 송풍기 위치 센서 등을 포함할 수 있다. 필터는 예로서 필터 존재 센서, 필터 유형 센서 등을 포함할 수 있다. 전술한 센서들 각각은 사용 데이터를 생성할 수 있다. 도 1은 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 SRL(11) 및 호흡기(13)와 관련하여 작성되지만, 본 개시의 기술들은 또한 다양한 다른 PPE에 적용될 수 있다.

일반적으로, 환경들(8) 각각은 SRL(11) 및 호흡기(13)가 PPEMS(6)와 통신할 수 있게 하는 컴퓨팅 설비(예를 들어, 근거리 네트워크)를 포함한다. 예를 들어, 환경들(8)은 602.11 무선 네트워크, 602.15 지그비 네트워크 등과 같은 무선 기술로 구성될 수 있다. 도 1의 예에서, 환경(8B)은 네트워크(4)를 통해 PPEMS(6)와 통신하기 위한 패킷 기반 전송 매체를 제공하는 로컬 네트워크(7)를 포함한다. 또한, 환경(8B)은 환경 전역에 지리적으로 분산되어 작업 환경 전반에 걸쳐 무선 통신에 대한 지원을 제공할 수 있는 복수의 무선 액세스 포인트(19A, 19B)를 포함한다.

SRL들(11) 및 호흡기들(13) 각각은 무선 통신을 통해, 예를 들어 602.11 WiFi 프로토콜, 블루투스 프로토콜 등을 통해, 감지된 모션, 이벤트 및 조건과 같은 데이터를 통신하도록 구성된다. SRL들(11) 및 호흡기들(13)은 예를 들어 무선 액세스 포인트(19)와 직접 통신할 수 있다. 다른 예로서, 각각의 작업자(10)는 SRL(11), 호흡기(13) 및 PPEMS(6) 사이의 통신을 가능하게 하고 용이하게 하는 착용식 통신 허브들(14A-14N) 중 각자의 하나의 착용식 통신 허브를 구비할 수 있다. 예를 들어, 각자의 작업자(10)에 대한 PPE는 블루투스 또는 다른 단거리 프로토콜을 통해 각자의 통신 허브(14)와 통신할 수 있고, 통신 허브들은 무선 액세스 포인트(19)에 의해 처리되는 무선 통신을 통해 PPEMs(6)와 통신할 수 있다. 착용식 디바이스로서 도시되지만, 허브(14)는 환경(8B) 내에 배치된 독립형 디바이스로서 구현될 수 있다. 일부 예들에서, 허브(14)는 PPE 물품일 수 있다.

일반적으로, 허브들(14) 각각은 PPE로 그리고 그로부터 통신을 중계하는 SRL(11), 호흡기(13), 및/또는 다른 PPE를 위한 무선 디바이스로서 동작하며, PPEMS(6)와의 통신이 두절되는 경우에 사용 데이터를 버퍼링하는 것이 가능할 수 있다. 더욱이, 허브들(14) 각각은 로컬 경보 규칙들이 클라우드에 대한 접속을 요구함이 없이 설치 및 실행될 수 있도록 PPEMS(6)를 통해 프로그래밍될 수 있다. 그렇기 때문에, 허브들(14) 각각은 각자의 환경 내에서 SRL(11), 호흡기(13), 및/또는 다른 PPE로부터의 사용 데이터의 스트림들의 중계를 제공하고, PPEMS(6)와의 통신이 두절되는 경우에 이벤트의 스트림들에 기초하여 국지화된 경보를 위한 로컬 컴퓨팅 환경을 제공한다.

도 1의 예에 도시된 바와 같이, 환경(8B)과 같은 환경은 또한 작업 환경 내의 정확한 위치 정보를 제공하는, 비컨들(17A-17C)과 같은, 하나 이상의 무선 인에이블드 비컨을 포함할 수 있다. 예를 들어, 비컨들(17A-17C)은 각자의 비컨 내의 제어기가 각자의 비컨의 위치를 정확하게 결정하는 것이 가능할 수 있도록 GPS 인에이블될 수 있다. 하나 이상의 비컨(17)과의 무선 통신에 기초하여, 작업자(10)에 의해 착용되는 주어진 PPE 물품 또는 통신 허브(14)는 작업 환경(8B) 내의 작업자의 위치를 결정하도록 구성된다. 이러한 방식으로, PPEMS(6)에 보고되는 이벤트 또는 사용 데이터는 PPEMS에 의해 수행되는 해석, 보고 및 분석을 돕기 위해 위치 정보로 스탬핑될 수 있다.

또한, 환경(8B)과 같은 환경은 또한 감지국(sensing station)들(21A, 21B)과 같은 하나 이상의 무선 인에이블드 감지국을 포함할 수 있다. 각각의 감지국(21)은 감지된 환경 조건들을 나타내는 데이터를 출력하도록 구성된 제어기 및 하나 이상의 센서를 포함한다. 더욱이, 감지국들(21)은 환경 데이터를 PPEMS(6)에 보고할 때 각자의 위치를 결정하고 그러한 위치 정보를 포함하도록 환경(8B)의 각자의 지리적 영역 내에 위치되거나 달리 비컨들(17)과 상호 작용할 수 있다. 그렇기 때문에, PPEMS(6)는 감지된 환경 조건들을 특정 영역들과 상관시키도록 구성될 수 있고, 이에 따라 SRL들(11), 호흡기들(13), 또는 다른 PPE로부터 수신된 이벤트 데이터("사용 데이터"로 또한 지칭됨)를 처리할 때 캡처된 환경 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 PPE에 대한 경보 또는 다른 명령의 생성을 돕기 위해, 그리고 소정의 환경 조건들(예컨대, 열, 습도, 가시성)과 비정상적인 작업자 행동 또는 증가된 안전 이벤트들 사이의 임의의 상관들을 결정하는 것과 같은 예측 분석을 수행하기 위해 환경 데이터를 이용할 수 있다. 그렇기 때문에, PPEMS(6)는 현재의 환경 조건들을 이용하여 임박한 안전 이벤트의 예측 및 회피를 도울 수 있다. 감지 디바이스들(21)에 의해 감지될 수 있는 예시적인 환경 조건은 온도, 습도, 가스의 존재, 압력, 가시성, 바람, 강수(precipitation) 등을 포함하지만 이로 제한되지 않는다.

예시적인 구현들에서, 환경(8B)과 같은 환경은 PPEMS(6)에 액세스하기 위한 관찰국(viewing station)들을 제공하기 위해 환경 전역에 분산된 하나 이상의 안전국(safety station)(15)을 또한 포함할 수 있다. 안전국(15)은 작업자들(10) 중 한 명이 SRL(11), 호흡기(13) 및/또는 다른 안전 장비를 체크하고/하거나, 안전 장비가 환경들(8) 중 특정한 하나의 환경에 적절한지를 검증하고/하거나, 데이터를 교환할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 안전국(15)은 SRL(11), 호흡기(13) 또는 다른 장비에 경보 규칙, 소프트웨어 업데이트 또는 펌웨어 업데이트를 송신할 수 있다. 안전국(15)은 또한 SRL(11), 호흡기(13), 허브(14) 및/또는 다른 안전 장비 상에 캐싱된 데이터를 수신할 수 있다. 즉, SRL(11), 및 호흡기(13) 및/또는 데이터 허브(14)는 전형적으로 네트워크(4)로 사용 데이터를 송신할 수 있지만, 일부 예들에서, SRL(11), 호흡기(13), 및/또는 데이터 허브(14)는 네트워크(4)에 대한 접속성을 갖지 않을 수 있다. 그러한 예들에서, SRL(11), 호흡기(13), 및/또는 데이터 허브(14)는 사용 데이터를 국지적으로 저장하고, 안전국(15)에 근접할 때 사용 데이터를 안전국(15)에 송신할 수 있다. 이어서 안전국(15)은 장비로부터의 데이터를 업로드하고 네트워크(4)에 접속할 수 있다.

또한, 환경들(8) 각각은 네트워크(4)를 통해 PPEMS(6)와 상호 작용하기 위한 최종 사용자 컴퓨팅 디바이스(16)를 위한 동작 환경을 제공하는 컴퓨팅 설비를 포함한다. 예를 들어, 환경들(8) 각각은 전형적으로 환경 내에서의 안전 준수의 감시를 담당하는 하나 이상의 안전 관리자를 포함한다. 일반적으로, 각각의 사용자(20)는 컴퓨팅 디바이스(16)와 상호 작용하여 PPEMS(6)에 액세스한다. 환경들(8) 각각은 본 개시에 설명된 시스템을 포함할 수 있다. 유사하게, 원격 사용자는 컴퓨팅 디바이스(18)를 사용하여 네트워크(4)를 통해 PPEMS와 상호 작용할 수 있다. 예의 목적으로, 최종 사용자 컴퓨팅 디바이스(16)는 랩탑, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿 또는 소위 스마트폰과 같은 모바일 디바이스 등일 수 있다.

사용자들(20, 24)은 PPEMS(6)와 상호 작용하여, 사용 레코드, 분석 및 보고의 액세스 및 관찰과 같은, 작업자(10)에 의해 이용되는 안전 장비의 많은 태양을 제어하고 능동적으로 관리한다. 예를 들어, 사용자들(20, 24)은 PPEMS(6)에 의해 획득되고 저장된 사용 정보를 검토할 수 있으며, 여기서 사용 정보는 일정 지속 시간(예를 들어, 1일, 1주일 등)에 걸친 시작 및 종료 시간을 지정하는 데이터, 검출된 추락과 같은 특정 이벤트 동안 수집된 데이터, 사용자로부터 획득된 감지된 데이터, 환경 데이터 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자들(20, 24)은 PPEMS(6)와 상호 작용하여 자산 추적을 수행하고 개개의 안전 장비 피스(piece)들, 예를 들어 SRL들(11) 및 호흡기들(13)에 대한 유지 보수 이벤트를 스케줄링하여 임의의 절차 또는 규정의 준수를 보장할 수 있다. PPEMS(6)는 사용자들(20, 24)이 유지 보수 절차와 관련하여 디지털 체크리스트를 생성 및 완성하고 컴퓨팅 디바이스(16, 18)로부터 PPEMS(6)로 절차의 임의의 결과를 동기화할 수 있게 할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, PPEMS(6)는 SRL(11) 및 호흡기(13)와 같은 디지털 인에이블드 PPE로부터의 수천 또는 심지어 수백만개의 동시 이벤트 스트림을 처리하도록 구성된 이벤트 처리 플랫폼을 통합한다. PPEMS(6)의 기본 분석 엔진은 인바운드 스트림들을 이력 데이터 및 모델에 적용하여, 작업자(10)의 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 안전 이벤트의 이상(anomaly) 또는 예측된 발생을 포함할 수 있는 식별된 안전 이벤트 서명과 같은 표명들을 계산한다. 또한, PPEMS(6)는 작업자(10) 및/또는 사용자(20, 24)에게 임의의 예측된 이벤트, 이상, 경향 등을 통지하는 실시간 경보 및 보고를 제공한다.

PPEMS(6)의 분석 엔진은, 일부 예들에서, 모델에 관한 사용 데이터의 스트림들을 처리하여 감지된 작업자 데이터, 환경 조건, 지리적 영역 및 다른 인자 간의 관계 또는 상관관계를 식별하고 안전 이벤트에 대한 영향을 분석할 수 있다. PPEMS(6)는, 작업자들(10)의 모집단들에 걸쳐 획득된 데이터에 기초하여, 가능하게는 소정의 지리적 영역 내의 어느 특정 활동들이 안전 이벤트들의 유난히 높은 발생을 유발하거나 유발할 것으로 예측되는지를 결정할 수 있다.

이러한 방식으로, PPEMS(6)는 데이터 획득, 모니터링, 활동 로깅, 보고, 행동 분석 및 경보 생성을 제공하기 위해 기본 분석 엔진 및 통신 시스템을 갖는 개인 보호 장비를 관리하기 위한 포괄적인 도구들을 긴밀하게 통합한다. 또한, PPEMS(6)는 시스템(2)의 다양한 요소들에 의한 그리고 그들 사이에서의 동작 및 이용을 위한 통신 시스템을 제공한다. 사용자(20, 24)는 PPEMS에 액세스하여 작업자(10)로부터 획득된 데이터에 대해 PPEMS(6)에 의해 수행된 임의의 분석에 대한 결과를 볼 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 웹 서버(예를 들어, HTTP 서버)를 통해 웹 기반 인터페이스를 제시할 수 있거나, 클라이언트측 애플리케이션이 사용자(20, 24)에 의해 사용되는 컴퓨팅 디바이스(16, 18)의 디바이스, 예컨대 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 스마트폰 및 태블릿과 같은 모바일 디바이스 등에 대해 배치될 수 있다.

일부 예들에서, PPEMS(6)는 PPEMS(6)에 직접 질의하여 획득된 안전 정보, 준수 정보 및 분석 엔진의 임의의 결과를, 예를 들어 대시보드, 경보 통지, 보고 등에 의해 보기 위한 데이터베이스 질의 엔진을 제공할 수 있다. 즉, 사용자(24, 26) 또는 컴퓨팅 디바이스(16, 18) 상에서 실행되는 소프트웨어는 PPEMS(6)에 질의를 제출하고, 하나 이상의 보고 또는 대시보드의 형태로 제시하기 위해 질의에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 그러한 대시보드는 작업자 모집단들에 걸친 기준선("정상") 동작, 잠재적으로 작업자를 위험에 노출시킬 수 있는 비정상적인 활동에 참여하는 임의의 이례적인 작업자의 식별, 유난히 이례적인(예컨대, 높은) 안전 이벤트들이 발생하였거나 발생할 것으로 예측되는 환경(2) 내의 임의의 지리적 영역의 식별, 다른 환경에 비해 안전 이벤트들의 이례적인 발생을 나타내는 환경들(2) 중 임의의 것의 식별 등과 같은 시스템(2)에 관한 다양한 통찰을 제공할 수 있다.

아래에 상세히 예시되는 바와 같이, PPEMS(6)는 모니터링을 맡은 개인에 대한 작업 흐름을 간소화하고 엔티티(entity) 또는 환경에 대한 안전 준수를 보장할 수 있다. 즉, 본 개시의 기술들은 능동적인 안전 관리를 가능하게 하고, 조직이 환경(8) 내의 소정 영역, 특정 PPE 물품 또는 개개의 작업자(10)에 대해 예방 또는 수정 액션을 취하고 정의할 수 있게 할 수 있으며, 또한 엔티티가 기본 분석 엔진에 의해 데이터 구동되는 작업 흐름 절차를 구현할 수 있게 할 수 있다.

하나의 예로서, PPEMS(6)의 기본 분석 엔진은 주어진 환경(8) 내에서 또는 조직 전체에 대한 다수의 환경에 걸쳐 작업자 모집단에 대한 고객 정의 메트릭(customer-defined metric)을 계산하고 제시하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 작업자 모집단에 걸쳐(예를 들어, 환경들(8 A, 8B) 중 하나 또는 둘 모두의 작업자들(10)에 걸쳐) 데이터를 획득하고 집계된 성능 메트릭 및 예측된 행동 분석을 제공하도록 구성될 수 있다. 또한, 사용자(20, 24)는 임의의 안전 사건의 발생에 대한 벤치 마크를 설정할 수 있고, PPEMS(6)는 개인들 또는 정의된 작업자 모집단들에 대한 벤치 마크에 관하여 실제 성능 메트릭을 추적할 수 있다.

다른 예로서, PPEMS(6)는 또한, 예를 들어 SRL(11), 호흡기(13) 등 중 하나와 같은 안전 장비의 검사 또는 서비스를 가속화하기 위해, 조건들의 소정 조합들이 존재하는 경우 경보를 트리거할 수 있다. 이러한 방식으로, PPEMS(6)는 메트릭이 벤치 마크를 충족시키지 못하는 개별 PPE 피스 또는 작업자(10)를 식별하고, 벤치 마크에 관한 메트릭을 개선하기 위한 절차들을 중재 및/또는 수행하여서, 준수를 보장하고 작업자(10)에 대한 안전을 능동적으로 관리하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, 도 1의 소정 기술들이 PPEMS(6)와 관련하여 설명되지만, 다른 예들에서, 하나 이상의 기능이 허브(14), SRL(11), 호흡기(13) 또는 다른 PPE에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14), SRL(11), 호흡기(13) 또는 다른 PPE는 어느 컴포넌트가 사용 데이터의 스트림의 처리를 담당하는지에 관하여 규칙들을 적용하는 선택 컴포넌트를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 선택 규칙들은, 예로서, 안전 이벤트 서명의 검출과 관련된 전력 소비, 이상의 검출과 관련된 레이턴시, PPE 물품, 작업자 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 적어도 하나의 서버의 연결성 상태, PPE 데이터의 데이터 유형, PPE 데이터의 데이터 볼륨, 및 PPE 데이터의 내용에 기초하여 정적 또는 동적으로 결정될 수 있다.

도 2는 세이프티 릴리스 라인(safety release line, SRL)(11), 호흡기(13), 안전 헬멧(21), 또는 다른 안전 장비와 같은 다양한 통신 인에이블드 개인 보호 장비(PPE)를 갖는 작업자들(10)의 전체 모집단을 갖는 다수의 별개의 작업 환경(8)을 지원할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼으로서 호스팅될 때의 PPEMS(6)의 동작 관점을 제공하는 블록도이다. 도 2의 예에서, PPEMS(6)의 컴포넌트들은 본 개시의 기술을 구현하는 다수의 논리 계층에 따라 배열된다. 각각의 계층은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구성된 하나 이상의 모듈에 의해 구현될 수 있다.

도 2에서, SRL(11), 호흡기(13) 및/또는 다른 장비와 같은 개인 보호 장비(PPE)(62)는, 직접적으로 또는 허브(14)뿐만 아니라 컴퓨팅 디바이스(60)에 의해, 인터페이스 계층(64)을 통해 PPEMS(6)와 통신하는 클라이언트(63)로서 동작한다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 전형적으로 데스크탑 애플리케이션, 모바일 애플리케이션 및 웹 애플리케이션과 같은 클라이언트 소프트웨어 애플리케이션을 실행한다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 도 1의 컴퓨팅 디바이스들(16, 18) 중 임의의 것을 나타낼 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(60)의 예는, 몇 가지만 예를 들자면, 휴대용 또는 모바일 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 스마트폰, 착용식 컴퓨팅 디바이스, 태블릿), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 스마트 텔레비전 플랫폼 및 서버를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다.

본 개시에서 더 설명되는 바와 같이, PPE(62)는 (직접적으로 또는 허브(14)를 통해) PPEMS(6)와 통신하여 내장 센서 및 다른 모니터링 회로로부터 획득된 데이터의 스트림을 제공하고 PPEMS(6)로부터 경보, 구성 및 다른 통신을 수신한다. 컴퓨팅 디바이스(60) 상에서 실행되는 클라이언트 애플리케이션은 PPEMS(6)와 통신하여 서비스(68)에 의해 검색, 저장, 생성 및/또는 달리 처리되는 정보를 전송 및 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 애플리케이션은 PPEMS(6)에 저장되고/되거나 그에 의해 관리되는 분석 데이터를 포함하는 안전 이벤트 정보를 요청 및 편집할 수 있다. 일부 예들에서, 클라이언트 애플리케이션은 PPE(62)로부터 획득되고/되거나 PPEMS(6)에 의해 생성된 안전 이벤트 및 대응하는 데이터의 다수의 개별 인스턴스를 요약하거나 달리 집계하는 집계 안전 이벤트 정보를 요청 및 표시할 수 있다. 클라이언트 애플리케이션은 PPEMS(6)와 상호 작용하여, 몇 가지만 예를 들자면, 과거 및 예측된 안전 이벤트, 작업자(10)의 행동 경향에 관한 분석 정보를 질의할 수 있다. 일부 예들에서, 클라이언트 애플리케이션은 PPEMS(6)로부터 수신된 정보를 표시를 위해 출력하여 클라이언트(63)의 사용자에 대해 그러한 정보를 시각화할 수 있다. 아래에서 더 예시되고 설명되는 바와 같이, PPEMS(6)는 클라이언트 애플리케이션에 정보를 제공할 수 있으며, 이 클라이언트 애플리케이션은 사용자 인터페이스에서의 표시를 위해 출력한다.

컴퓨팅 디바이스(60) 상에서 실행되는 클라이언트 애플리케이션은 상이한 플랫폼을 위해 구현될 수 있지만, 유사하거나 동일한 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 애플리케이션은, 몇 가지만 예를 들자면, 마이크로소프트 윈도우, 애플 OS X 또는 리눅스와 같은 데스크탑 운영 체제에서 실행되도록 컴파일된 데스크탑 애플리케이션일 수 있다. 다른 예로서, 클라이언트 애플리케이션은, 몇 가지만 예를 들자면, 구글 안드로이드, 애플 iOS, 마이크로소프트 윈도우 모바일, 또는 블랙베리 OS와 같은 모바일 운영 체제에서 실행되도록 컴파일된 모바일 애플리케이션일 수 있다. 다른 예로서, 클라이언트 애플리케이션은 PPEMS(6)로부터 수신된 웹 페이지를 표시하는 웹 브라우저와 같은 웹 애플리케이션일 수 있다. 웹 애플리케이션의 예에서, PPEMS(6)는 웹 애플리케이션(예를 들어, 웹 브라우저)으로부터 요청을 수신하고, 요청을 처리하고, 하나 이상의 응답을 다시 웹 애플리케이션으로 전송할 수 있다. 이러한 방식으로, 웹 페이지, 클라이언트측 처리 웹 애플리케이션, 및 PPEMS(6)에 의해 수행되는 서버측 처리의 모음은 집합적으로 본 개시의 기술을 수행하는 기능을 제공한다. 이러한 방식으로, 클라이언트 애플리케이션은 본 개시의 기술에 따라 PPEMS(6)의 다양한 서비스를 사용하고, 애플리케이션은 다양한 상이한 컴퓨팅 환경(예를 들어, 몇 가지만 예를 들자면, PPE의 내장 회로 또는 프로세서, 데스크탑 운영 체제, 모바일 운영 체제 또는 웹 브라우저) 내에서 동작할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, PPEMS(6)는 PPEMS(6)에 의해 제시되고 지원되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 또는 프로토콜 인터페이스의 세트를 나타내는 인터페이스 계층(64)을 포함한다. 인터페이스 계층(64)은 초기에 PPEMS(6)에서의 추가의 처리를 위해 클라이언트들(63) 중 임의의 것으로부터 메시지를 수신한다. 이에 따라 인터페이스 계층(64)은 클라이언트(63)에서 실행되는 클라이언트 애플리케이션에 대해 이용 가능한 하나 이상의 인터페이스를 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 인터페이스는 네트워크를 통해 액세스 가능한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)일 수 있다. 인터페이스 계층(64)은 하나 이상의 웹 서버로 구현될 수 있다. 하나 이상의 웹 서버는 착신 요청을 수신하고, 요청으로부터의 정보를 처리하고/하거나 서비스(68)로 전달하고, 서비스(68)로부터 수신된 정보에 기초하여, 하나 이상의 응답을 초기에 요청을 전송한 클라이언트 애플리케이션에 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 인터페이스 계층(64)을 구현하는 하나 이상의 웹 서버는 하나 이상의 인터페이스를 제공하는 프로그램 로직을 배치하기 위한 런타임 환경을 포함할 수 있다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 각각의 서비스는 인터페이스 계층(64)을 통해 액세스 가능한 하나 이상의 인터페이스의 그룹을 제공할 수 있다.

일부 예들에서, 인터페이스 계층(64)은 서비스와 상호 작용하고 PPEMS(6)의 자원을 조작하기 위해 HTTP 방법을 사용하는 표현 상태 전달(RESTful) 인터페이스를 제공할 수 있다. 그러한 예에서, 서비스(68)는 인터페이스 계층(64)이 초기 요청을 제출한 클라이언트 애플리케이션(61)으로 다시 전송하는 자바스크립트 객체 표기법(JSON) 메시지를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 인터페이스 계층(64)은 클라이언트 애플리케이션으로부터의 요청을 처리하기 위해 단순 객체 액세스 프로토콜(SOAP)을 사용하는 웹 서비스를 제공한다. 또 다른 예들에서, 인터페이스 계층(64)은 클라이언트(63)로부터의 요청을 처리하기 위해 원격 절차 호출(RPC)을 사용할 수 있다. 하나 이상의 서비스(68)를 사용하기 위한 클라이언트 애플리케이션으로부터의 요청을 수신하면, 인터페이스 계층(64)은 서비스(68)를 포함하는 애플리케이션 계층(66)으로 정보를 전송한다.

도 2에 도시된 바와 같이, PPEMS(6)는 또한 PPEMS(6)의 기본 동작들 중 다수를 구현하기 위한 서비스들의 모음을 나타내는 애플리케이션 계층(66)을 포함한다. 애플리케이션 계층(66)은 클라이언트 애플리케이션으로부터 수신된 요청에 포함된 정보를 수신하고, 또한 요청에 의해 호출된 서비스들(68) 중 하나 이상에 따라 정보를 처리한다. 애플리케이션 계층(66)은 하나 이상의 애플리케이션 서버, 예컨대 물리 또는 가상 기계 상에서 실행되는 하나 이상의 개별 소프트웨어 서비스로서 구현될 수 있다. 즉, 애플리케이션 서버는 서비스(68)의 실행을 위한 런타임 환경을 제공한다. 일부 예들에서, 전술한 바와 같은 기능 인터페이스 계층(64) 및 애플리케이션 계층(66)의 기능은 동일한 서버에서 구현될 수 있다.

애플리케이션 계층(66)은 예를 들어 일례로서 논리적 서비스 버스(70)를 통해 통신하는 하나 이상의 개별적인 소프트웨어 서비스(68), 예를 들어 프로세스를 포함할 수 있다. 서비스 버스(70)는 일반적으로 상이한 서비스가 예컨대 발행/구독 통신 모델에 의해 다른 서비스에 메시지를 전송할 수 있게 하는 논리적 상호 접속 또는 인터페이스들의 세트를 나타낸다. 예를 들어, 서비스들(68) 각각은 각자의 서비스에 대한 기준 세트에 기초하여 특정 유형의 메시지를 구독할 수 있다. 서비스가 서비스 버스(70) 상에 특정 유형의 메시지를 발행할 때, 그 유형의 메시지를 구독하는 다른 서비스는 메시지를 수신할 것이다. 이러한 방식으로, 서비스들(68) 각각은 정보를 서로 통신할 수 있다. 다른 예로서, 서비스들(68)은 소켓 또는 다른 통신 메커니즘을 사용하여 점대점 방식으로 통신할 수 있다. 또 다른 예들에서, 파이프라인 시스템 아키텍처는 소프트웨어 시스템 서비스들에 의해 처리될 때 데이터 또는 메시지들의 작업 흐름 및 논리적 처리를 실시하는 데 사용될 수 있다. 서비스들(68) 각각의 기능을 설명하기 전에, 계층이 여기서 간략하게 설명된다.

PPEMS(6)의 데이터 계층(72)은 하나 이상의 데이터 저장소(74)를 사용하여 PPEMS(6) 내의 정보에 대한 지속성을 제공하는 데이터 저장소를 나타낸다. 데이터 저장소는 일반적으로 데이터를 저장 및/또는 관리하는 임의의 데이터 구조 또는 소프트웨어일 수 있다. 데이터 저장소의 예는, 몇 가지만 예를 들자면, 관계형 데이터베이스, 다차원 데이터베이스, 맵 및 해시 테이블을 포함하지만 이로 제한되지 않는다. 데이터 계층(72)은 데이터 저장소(74) 내의 정보를 관리하기 위해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. RDBMS 소프트웨어는 구조화 질의 언어(SQL)를 사용하여 액세스될 수 있는 하나 이상의 데이터 저장소(74)를 관리할 수 있다. 하나 이상의 데이터베이스 내의 정보는 RDBMS 소프트웨어를 사용하여 저장, 검색 및 수정될 수 있다. 일부 예들에서, 데이터 계층(72)은 객체 데이터베이스 관리 시스템(ODBMS), 온라인 분석 처리(OLAP) 데이터베이스 또는 다른 적합한 데이터 관리 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 서비스들(68A-68J)("서비스(68)") 각각은 PPEMS(6) 내에서 모듈 형태로 구현된다. 각각의 서비스에 대한 개별적인 모듈들로서 도시되지만, 일부 예들에서는 둘 이상의 서비스의 기능이 단일 모듈 또는 컴포넌트로 조합될 수 있다. 서비스들(68) 각각은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 서비스(68)는 독립형 디바이스, 별개의 가상 기계 또는 컨테이너, 프로세스, 스레드, 또는 일반적으로 하나 이상의 물리적 프로세서에서의 실행을 위한 소프트웨어 명령어로서 구현될 수 있다.

일부 예들에서, 서비스들(68) 중 하나 이상은 각각 인터페이스 계층(64)을 통해 노출되는 하나 이상의 인터페이스를 제공할 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스(60)의 클라이언트 애플리케이션은 서비스들(68) 중 하나 이상의 하나 이상의 인터페이스를 호출하여 본 개시의 기술을 수행할 수 있다.

본 개시의 기술에 따르면, 서비스(68)는 이벤트 종점 프론트엔드(68A), 이벤트 선택기(68B), 이벤트 프로세서(68C) 및 고 우선순위(HP) 이벤트 프로세서(68D)를 포함한 이벤트 처리 플랫폼을 포함할 수 있다. 이벤트 종점 프론트엔드(68A)는 통신을 PPE(62) 및 허브(14)로 전송하고 수신하기 위한 프론트엔드 인터페이스로서 동작한다. 즉, 이벤트 종점 프론트엔드(68 A)는 환경(8) 내에 배치되고 작업자(10)에 의해 이용되는 안전 장비에 대한 프론트 라인 인터페이스로서 동작한다. 일부 예들에서, 이벤트 종점 프론트엔드(68A)는 작업자, PPE, 및/또는 작업 환경을 위한 센서에 의해 감지 및 캡처된 데이터를 운반하는 PPE(62)로부터의 이벤트 스트림(69)의 개별 인바운드 통신들을 수신하기 위해 생성된 복수의 태스크 또는 잡(job)으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 이벤트 스트림(69)을 수신할 때, 이벤트 종점 프론트엔드(68A)는 태스크를 생성하여, 이벤트로 지칭되는 인바운드 통신을 신속하게 큐잉하고, 통신 세션을 닫고, 이에 의해 고속 처리 및 확장성을 제공할 수 있다. 각각의 착신 통신은 예를 들어 일반적으로 이벤트로 지칭되는 감지된 조건, 모션, 온도, 액션 또는 다른 데이터를 나타내는 최근 캡처된 데이터를 운반할 수 있다. 이벤트 종점 프론트엔드(68A)와 PPE 사이에서 교환되는 통신은 통신 지연 및 연속성에 따라 실시간 또는 의사 실시간 통신일 수 있다.

이벤트 선택기(68B)는 프론트엔드(68A)를 통해 PPE(62) 및/또는 허브(14)로부터 수신된 이벤트들(69)의 스트림에 대해 동작하고, 규칙 또는 분류에 기초하여, 착신 이벤트와 관련된 우선순위를 결정한다. 우선순위에 기초하여, 이벤트 선택기(68B)는 이벤트 프로세서(68C) 또는 고 우선순위(HP) 이벤트 프로세서(68D)에 의한 후속 처리를 위해 이벤트들을 큐잉한다. 추가의 계산 리소스 및 객체가 HP 이벤트 프로세서(68D)에 전용화되어, PPE의 부정확한 사용, 지리적 위치 및 조건에 기초한 부정확한 필터 및/또는 호흡기의 사용, SRL(11)을 적절히 고정하지 못함 등과 같은 중대한 이벤트에 대한 응답을 보장할 수 있다. 고 우선순위 이벤트를 처리하는 것에 응답하여, HP 이벤트 프로세서(68D)는 통지 서비스(68E)를 즉시 호출하여 SRL(11), 허브(14) 및/또는 원격 사용자(20, 24)로 출력될 경보, 명령, 경고 또는 다른 유사한 메시지를 생성할 수 있다. 고 우선순위로 분류되지 않은 이벤트는 이벤트 프로세서(68C)에 의해 소비되고 처리된다.

일반적으로, 이벤트 프로세서(68C) 또는 고 우선순위(HP) 이벤트 프로세서(68D)는 착신 이벤트 스트림에 대해 동작하여 데이터 저장소(74) 내의 이벤트 데이터(74A)를 업데이트한다. 일반적으로, 이벤트 데이터(74A)는 PPE(62)로부터 획득된 사용 데이터의 전부 또는 서브세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 이벤트 데이터(74A)는 PPE(62)의 전자 센서로부터 획득된 데이터의 샘플들의 전체 스트림을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 이벤트 데이터(74A)는 예를 들어 특정 기간 또는 PPE(62)의 활동과 관련된 그러한 데이터의 서브세트를 포함할 수 있다. 이벤트 프로세서(68C, 68D)는 이벤트 데이터(74A)에 저장된 이벤트 정보를 생성, 판독, 업데이트 및 삭제할 수 있다. 이벤트 정보는 행/열 포맷으로 지정된 데이터 테이블과 같은 정보의 이름/값 쌍을 포함하는 구조로서 각자의 데이터베이스 레코드에 저장될 수 있다. 예를 들어, 이름(예컨대, 열)은 "작업자 ID"일 수 있고 값은 직원 식별 번호일 수 있다. 이벤트 레코드는 작업자 식별, PPE 식별, 획득 타임 스탬프(들) 및 하나 이상의 감지된 파라미터를 나타내는 데이터와 같은, 그러나 이로 제한되지 않는 정보를 포함할 수 있다.

또한, 이벤트 선택기(68B)는 착신 이벤트 스트림(예컨대, 사용 데이터 또는 이벤트 데이터)을 스트림 분석 서비스(68F)로 지향시키며, 이 스트림 분석 서비스는 실시간 분석을 수행하기 위해 착신 이벤트 스트림의 처리를 심도 있게 수행하도록 구성된 분석 엔진의 예를 나타낸다. 스트림 분석 서비스(68F)는 예를 들어 이벤트 데이터(74A)가 수신될 때 실시간으로 이벤트 데이터(74A)의 다수의 스트림을 처리하고 이를 이력 데이터 및 모델(74B)과 비교하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 스트림 분석 서비스(68D)는 안전 이벤트 서명(예컨대, 이상, 패턴 등)을 검출하고, 착신 이벤트 데이터 값을 변환하고, 조건 또는 작업자 행동에 기초하여 안전 우려를 검출할 때 경보를 트리거하도록 구성될 수 있다. 이력 데이터 및 모델(74B)은 예를 들어 지정된 안전 규칙, 비즈니스 규칙 등을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 이력 데이터 및 모델들(74B)은, 예를 들어 안전 규칙, 비즈니스 규칙 등을 준수하는 것으로서, SRL(11)의 사용자의 활동을 특성화할 수 있다. 또한, 스트림 분석 서비스(68D)는 통지 서비스(68F) 또는 컴퓨팅 디바이스(60)에 의해 레코드 관리 및 보고 서비스(68D)를 통해 PPPE(62)에 통신하기 위한 출력을 생성할 수 있다.

분석 서비스(68F)는 작업자의 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 식별된 안전 이벤트 서명, 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 이력 데이터 및 모델(74B)을 적용하기 위해서 환경(8) 내의 작업자(10)에 의해 이용되는 인에이블드 안전 PPE(62)로부터의 인바운드 이벤트 스트림, 잠재적으로 수백 또는 수천개의 이벤트 스트림을 처리할 수 있다. 분석 서비스(68D)는 임의의 클라이언트(63)로의 출력을 위해 통지 서비스(68F)에 대한 표명 및/또는 서비스 버스(70)에 의한 레코드 관리를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 적어도 하나의 센서는 적어도 PPE 물품 또는 작업 환경과 관련된 작업자를 특성화하는 사용 데이터를 생성하며; 사용 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 분석 서비스(68F)는 PPE 물품 또는 작업 환경과 관련된 작업자를 특성화하는 사용 데이터를 처리한다.

이러한 방식으로, 분석 서비스(68F)는 임박한 안전 우려를 예측하고 실시간 경보 및 보고를 제공하는 능동적 안전 관리 시스템으로서 구성될 수 있다. 또한, 분석 서비스(68F)는 이벤트 데이터의 인바운드 스트림을 처리하여 기업, 안전 관리자 및 다른 원격 사용자에 대한 집계 또는 개별 작업자 및/또는 PPE 근거로 통계, 결론 및/또는 권고의 형태로 표명을 생성하는 기술을 제공하는 의사 결정 지원 시스템일 수 있다. 예를 들어, 분석 서비스(68F)는, 특정 작업자에 대해, 검출된 행동 또는 활동 패턴, 환경 조건 및 지리적 위치에 기초하여 작업자에 대해 안전 이벤트가 임박할 가능성을 결정하기 위해 이력 데이터 및 모델(74B)을 적용할 수 있다. 일부 예들에서, 분석 서비스(68F)는 예를 들어 탈진, 질병 또는 알코올/약물 사용으로 인해 작업자가 현재 제 기능을 못하는지를 결정할 수 있고, 안전 이벤트를 방지하기 위해 개입을 요구할 수 있다. 또 다른 예로서, 분석 서비스(68F)는 특정 환경(8) 내의 안전 장비의 유형 또는 작업자의 비교 등급을 제공할 수 있다.

따라서, 분석 서비스(68F)는 안전 이벤트를 예측하기 위한 위험 메트릭을 제공하는 하나 이상의 모델을 유지하거나 달리 사용할 수 있다. 분석 서비스(68F)는 또한 주문 세트, 권고 및 품질 척도를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 분석 서비스(68F)는 PPEMS(6)에 의해 저장된 정보의 처리에 기초하여 사용자 인터페이스를 생성하여 클라이언트들(63) 중 임의의 것에 액션 가능한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 분석 서비스(68F)는 클라이언트들(63) 중 임의의 것에서의 출력을 위해 대시보드, 경보 통지, 보고 등을 생성할 수 있다. 그러한 정보는 작업자 모집단들에 걸친 기준선("정상") 동작, 잠재적으로 작업자를 위험에 노출시킬 수 있는 비정상적인 활동에 참여하는 임의의 이례적인 작업자의 식별, 유난히 이례적인(예컨대, 높은) 안전 이벤트들이 발생하였거나 발생할 것으로 예측되는 환경 내의 임의의 지리적 영역의 식별, 다른 환경에 비해 안전 이벤트들의 이례적인 발생을 나타내는 환경들 중 임의의 것의 식별에 관한 다양한 통찰을 제공할 수 있다.

다른 기술이 사용될 수 있지만, 하나의 예시적인 구현에서, 분석 서비스(68F)는 실시간 분석을 수행하기 위해 안전 이벤트의 스트림에 대해 동작할 때 기계 학습을 이용한다. 즉, 분석 서비스(68F)는 패턴을 검출하기 위해 이벤트 스트림 및 알려진 안전 이벤트의 훈련 데이터에 기계 학습을 적용함으로써 생성된 실행 가능 코드를 포함한다. 실행 가능 코드는 소프트웨어 명령어 또는 규칙 세트의 형태를 취할 수 있으며, 일반적으로는 유사한 패턴을 검출하고 다가오는 이벤트를 예측하기 위해 이벤트 스트림(69)이 그에 적용될 수 있는 모델로 지칭된다.

분석 서비스(68F)는, 일부 예들에서, 특정 작업자, 특정 작업자 모집단, 하나 이상의 PPE 물품 또는 PPE 유형, 특정 환경 또는 이들의 조합에 대한 개별적인 모델들을 생성할 수 있다. 분석 서비스(68F)는 PPE(62)로부터 수신된 사용 데이터에 기초하여 모델을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 분석 서비스(68F)는 PPE(62)로부터 수신된 데이터에 기초하여 특정 작업자, 특정 작업자 모집단, 하나 이상의 PPE 물품 또는 PPE 유형, 특정 환경 또는 이들의 조합에 대한 모델을 업데이트할 수 있다.

일부 예들에서, 분석 서비스(68F)는 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장한다. 일부 예들에서, 사용 데이터의 스트림은 복수의 PPE 물품, 작업자, 및/또는 작업 환경에 대한 메트릭들을 포함한다. 본 개시에서 설명되는 바와 같이, 적어도 하나의 모델은 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련된다.

일부 예들에서, "동일한 유형"은 동일하지만 별개의 PPE의 인스턴스를 지칭할 수 있다. 다른 예들에서, "동일한 유형"은 동일한 PPE의 인스턴스를 지칭하지 않을 수 있다. 예를 들어, 동일하지 않지만, 동일한 유형은, 몇 가지만 예를 들자면, PPE의 동일한 클래스 또는 카테고리, PPE의 동일한 모델, 또는 하나 이상의 공유된 기능적 또는 물리적 특성들의 동일한 세트 내의 PPE를 지칭할 수 있다. 유사하게, 동일한 유형의 작업 환경 또는 작업자는 동일하지만 별개의 작업 환경 유형 또는 작업자 유형의 인스턴스를 지칭할 수 있다. 다른 예에서, 동일하지 않지만, 동일한 유형은, 몇 가지만 예를 들자면, 작업자 또는 작업 환경의 동일한 클래스 또는 카테고리, 또는 하나 이상의 공유된 행동적, 생리학적, 환경적 특성들의 동일한 세트 내의 작업자 또는 작업 환경을 지칭할 수 있다.

일부 예들에서, 안전 이벤트 서명은 사용 데이터의 세트 내의 이상, 사용 데이터의 세트 내의 패턴, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 발생들의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 유형들의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 크기들의 특정 세트, 또는 임계치를 충족시키는(예컨대, 그보다 크거나, 그와 같거나, 그보다 작은) 값 중 적어도 하나를 포함한다. 일부 예들에서, 임계치는 하드 코딩되고/되거나, 기계에 의해 생성되고/되거나, 사용자에 의해 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트 서명은 이벤트들의 세트의 고유한 또는 특별히 정의된 프로파일일 수 있다. 일부 예들에서, 각각의 각자의 이벤트는 동일한 정의된 간격으로 생성되며, 여기서 각각의 각자의 이벤트는 정의된 메트릭들의 동일한 세트에 대응하는 값들의 각자의 세트를 포함하고/하거나, 상이한 각자의 이벤트들 내의 값들의 각자의 세트는 상이하다. (하드 코딩되고/되거나, 사용자에 의해 구성 가능하고/하거나, 기계에 의해 생성될 수 있는) 정의된 간격의 예들은 500 밀리초, 1분, 5분, 10분, 0 내지 30초의 범위 내의 간격, 0 내지 5분의 범위 내의 간격, 0 내지 10분의 범위 내의 간격, 0 내지 30분의 범위 내의 간격, 0 내지 60분의 범위 내의 간격, 0 내지 12시간의 범위 내의 간격을 포함한다. 일부 예들에서, 정의된 메트릭들의 세트는 타임 스탬프, PPE 물품의 특성, PPE 물품과 관련된 작업자의 특성, 또는 작업 환경의 특성 중 하나 이상을 포함한다.

일부 예들에서, 분석 서비스(68F)는 모델을 이용하여 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출한다. 모델을 이용하여 사용 데이터의 스트림을 처리하기 위해, 분석 서비스(68F)는 사용 데이터를 모델에 적용할 수 있다. 사용 데이터를 모델에 적용하기 위해, 분석 서비스(68F)는 사용 데이터가 저장되는, 피처 벡터(feature vector)와 같은, 구조를 생성할 수 있다. 피처 벡터는 (예를 들어, 몇 가지만 예를 들자면, PPE, 작업자, 작업 환경을 특성화하는) 메트릭에 대응하는 값들의 세트를 포함할 수 있으며, 이러한 값들의 세트는 사용 데이터에 포함된다. 모델은 입력으로서 피처 벡터를 수신할 수 있고, 훈련된 모델에 의해 정의된 하나 이상의 관계(예를 들어, 당업자의 지식 내의 확률론적, 결정론적 또는 다른 함수들)에 기초하여, 모델은 피처 벡터에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 나타내는 하나 이상의 확률 또는 점수를 출력할 수 있다. 안전 이벤트 서명에 기초하여, 분석 서비스(68F)는 그에 응답하여 출력을 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 적어도 하나의 안전 규칙이 적어도 하나의 안전 이벤트에 매핑되고/되거나, 적어도 하나의 안전 이벤트는 안전 이벤트 서명에 매핑되고/되거나, 안전 이벤트 서명은 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부에 대응한다. 그렇기 때문에, 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부가 안전 이벤트 서명에 대응하면, 분석 서비스(68F)는 안전 이벤트 서명에 매핑된 안전 이벤트에 대응하는 하나 이상의 안전 규칙을 테스트 및/또는 실행할 수 있다. 일부 예들에서, 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 안전 이벤트 서명을 검출한 후에 삭제된다. 예를 들어, 사용 데이터의 스트림의 일부는 임계 양의 시간 후에, 또는 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 처리된 후에 삭제될 수 있다.

일부 예들에서, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하기 위해, 분석 서비스(68F)는 PPEMS(6)의 하나 이상의 컴포넌트로 하여금 PPE 물품, 사용자와 관련되고 PPE 물품 및 적어도 하나의 원격 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브, 또는 사용자가 아닌 사람과 관련된 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나로 통지를 전송하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하기 위해, 분석 서비스(68F)는 PPEMS(6)의 하나 이상의 컴포넌트로 하여금 PPE 물품의 동작을 변경하는 통지를 전송하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하기 위해, 분석 서비스(68F)는 PPEMS(6)의 하나 이상의 컴포넌트로 하여금 사용자, 작업 환경 또는 PPE 물품 중 적어도 하나와 관련한 안전 이벤트를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하기 위해, 하나 이상의 프로세서는 안전 이벤트 서명에 대응하는 안전 이벤트에 적어도 부분적으로 기초하는 사용자 인터페이스를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 사용자 인터페이스는 임계 기간 내에 응답 사용자 입력을 요구하는 적어도 하나의 입력 제어를 포함하고, 응답 사용자 입력 없이 임계 기간이 만료되는 것에 응답하여, PPEMS(6)는 응답 사용자 입력 없이 임계 기간이 만료되는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다. 일부 예들에서, PPE 물품은 공기 호흡기 시스템, 추락 보호 디바이스, 청력 보호기, 헤드 보호기, 의복(garment), 안면 보호기, 눈 보호기, 용접 마스크, 또는 엑소슈트(exosuit) 중 적어도 하나를 포함한다.

일부 예들에서, 안전 이벤트 서명의 검출 전에, 분석 서비스(68F)는, 사용 데이터의 데이터 스트림에 적어도 부분적으로 기초하여, PPE 물품이 정상 상태로 동작하고 있다고 판정할 수 있다. 정상 상태는 사용자 입력에 기초하여 미리 정의되는 상태일 수 있고/있거나, 결정된 안정 상태 또는 허용 가능한 조건 또는 사용에 기초하여 기계에 의해 생성될 수 있다. 안전 이벤트 서명의 검출에 응답하여, 분석 서비스(68F)는 PPE 물품이 정상 상태로 동작하고 있지 않다고 판정할 수 있다. 예를 들어, 안전 이벤트 서명을 검출하기 전에, PPE 물품(또는 작업자 및/또는 작업자 환경)은 안정 상태 또는 허용 가능한 조건에서 동작하고 있었을 수 있으며, 후속하여 이에 이어서 안전 이벤트 서명이 비정상 상태 또는 정상 상태 이외의 상태를 나타냈다. 일부 예들에서, 사용 데이터의 스트림의 일부는 사용 데이터의 스트림의 제1 부분이고, 안전 이벤트 서명은 제1 안전 이벤트 서명이고, 정상 상태는 제2 안전 이벤트 서명에 대응하고, 데이터 스트림의 제1 부분은 제1 안전 이벤트 서명에 대응하고, 데이터 스트림의 제2 부분은 제2 안전 이벤트 서명에 대응한다.

일부 예들에서, PPE 물품들의 세트는 사용자와 관련된다. PPE 물품들의 세트 내의 각각의 PPE 물품은 가속도계, 자이로스코프, 또는 모션을 검출할 수 있는 다른 디바이스와 같은 모션 센서를 포함한다. 분석 서비스(68F)는 PPE 물품들의 세트 중의 각각의 각자의 PPE 물품의 각각의 각자의 모션 센서로부터 각자의 사용 데이터 스트림을 수신할 수 있다. 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 분석 서비스(68F)는 각각의 각자의 모션 센서로부터의 각자의 사용 데이터 스트림에 적어도 부분적으로 기초하는 상대적 모션에 대응하는 안전 이벤트 서명을 검출할 수 있다. 즉, 동일한 사용자 상의 상이한 위치들에 위치된 상이한 모션 센서들로부터의 다수의 상이한 사용 데이터 스트림에 기초하여, 분석 서비스(68F)는 작업자의 상대적 모션을 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트 서명은 인체 공학적 스트레스를 나타내는 안전 이벤트에 대응하고, 일부 예들에서, 분석 서비스(68F)는 인체 공학적 스트레스가 임계치를 충족시킨다고(예를 들어, 임계치 이상이라고) 결정할 수 있다.

대안적으로, 또는 추가로, 분석 서비스(68F)는 PPE에 거의 실시간으로 로컬 경보를 제공하기 위해서 그 상에서의 실행을 위해 생성된 코드 및/또는 기계 학습 모델의 전부 또는 일부를 허브(14)(또는 PPE(62))로 통신할 수 있다. 모델(74B)을 생성하기 위해 이용될 수 있는 예시적인 기계 학습 기술은 감독 학습(supervised learning), 비감독 학습, 및 반감독 학습(semi-supervised learning)과 같은 다양한 학습 스타일을 포함할 수 있다. 알고리즘의 예시적인 유형은 베이지안 알고리즘, 클러스터링 알고리즘, 의사 결정 트리 알고리즘, 정규화 알고리즘, 회귀 알고리즘, 인스턴스 기반 알고리즘, 인공 신경망 알고리즘, 심층 학습 알고리즘, 차원 감소 알고리즘 등을 포함한다. 특정 알고리즘의 다양한 예는 베이지안 선형 회귀, 강화된 의사 결정 트리 회귀, 및 신경망 회귀, 역전파 신경망, 연역 알고리즘, K-평균 클러스터링, k-최근접 이웃(kNN), 학습 벡터 양자화(LVQ), 자기 조직 맵(SOM), 국지적 가중 학습(LWL), 리지 회귀, 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO), 탄성 네트, 및 최소 각도 회귀(LARS), 주요 컴포넌트 분석(PCA) 및 주요 컴포넌트 회귀(PCR)를 포함한다.

레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 인터페이스 계층(64)을 통해 컴퓨팅 디바이스(60)로부터 수신된 메시지 및 질의를 처리하고 그에 응답한다. 예를 들어, 레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스로부터 개별 작업자, 작업자의 모집단 또는 샘플 세트, 환경(8)의 지리적 영역 또는 환경(8) 전체, 개별 또는 그룹/유형의 PPE(62)에 관련된 이벤트 데이터에 대한 요청을 수신할 수 있다. 이에 응답하여, 레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 요청에 기초하여 이벤트 정보에 액세스한다. 이벤트 데이터를 검색하면, 레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 초기에 정보를 요청한 클라이언트 애플리케이션에 대한 출력 응답을 구성한다. 일부 예들에서, 데이터는 HTML 문서와 같은 문서에 포함될 수 있거나, 데이터는 JSON 포맷으로 인코딩되거나 요청 클라이언트 컴퓨팅 디바이스에서 실행되는 대시보드 애플리케이션에 의해 제시될 수 있다. 예를 들어, 본 개시에서 더 설명되는 바와 같이, 이벤트 정보를 포함하는 예시적인 사용자 인터페이스가 도면에 도시된다.

추가적인 예로서, 레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 PPE 이벤트 정보를 찾고, 분석하고, 상관시키기 위한 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 레코드 관리 및 보고 서비스(68G)는 사용자가 일정 기간에 걸쳐 PPE 이벤트 정보를 볼 수 있고/있거나 컴퓨팅 디바이스가 일정 기간에 걸쳐 PPE 이벤트 정보를 분석할 수 있는 것과 같이, 이력 시간 프레임에 걸쳐 이벤트 데이터(74A)에 대한 클라이언트 애플리케이션으로부터의 질의 요청을 수신할 수 있다.

예시적인 구현에서, 서비스(68)는 또한 사용자 및 요청을 PPEMS(6)에 대해 인증 및 허가하는 보안 서비스(68H)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 보안 서비스(68H)는 클라이언트 애플리케이션 및/또는 다른 서비스(68)로부터 데이터 계층(72)에서 데이터에 액세스하고/하거나 애플리케이션 계층(66)에서 처리를 수행하기 위한 인증 요청을 수신할 수 있다. 인증 요청은 사용자 이름 및 패스워드와 같은 증명서를 포함할 수 있다. 보안 서비스(68H)는 데이터 계층(72) 내의 보안 데이터에 질의하여 사용자 이름과 패스워드 조합이 유효한지를 결정할 수 있다. 구성 데이터(74D)는 허가 증명서, 정책, 및 PPEMS(6)에 대한 액세스를 제어하기 위한 임의의 다른 정보의 형태로 보안 데이터를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 데이터 계층(72) 내의 보안 데이터는 PPEMS(6)의 허가된 사용자에 대한 유효한 사용자 이름과 패스워드의 조합과 같은 허가 증명서를 포함할 수 있다. 다른 증명서는 PPEMS(6)에 액세스하도록 허용되는 디바이스 식별자 또는 디바이스 프로파일을 포함할 수 있다.

보안 서비스(68H)는 PPEMS(6)에서 수행되는 동작을 위한 감사 및 로깅 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 보안 서비스(68H)는 서비스(68)에 의해 수행되는 동작 및/또는 데이터 계층(72)에서 서비스(68)에 의해 액세스되는 데이터를 로깅할 수 있다. 보안 서비스(68H)는 로깅된 동작, 액세스된 데이터, 및 규칙 처리 결과와 같은 감사 정보를 감사 데이터(74C)에 저장할 수 있다. 일부 예들에서, 보안 서비스(68H)는 하나 이상의 규칙이 충족되는 것에 응답하여 이벤트를 생성할 수 있다. 보안 서비스(68H)는 이벤트를 나타내는 데이터를 감사 데이터(74C)에 저장할 수 있다.

도 2의 예에서, 안전 관리자는 초기에 하나 이상의 안전 규칙을 구성할 수 있다. 그렇기 때문에, 원격 사용자(24)는 작업 환경(8A 및 8B)에 대한 안전 규칙 세트를 구성하는 하나 이상의 사용자 입력을 컴퓨팅 디바이스(18)에서 제공할 수 있다. 예를 들어, 안전 관리자의 컴퓨팅 디바이스(60)는 안전 규칙을 정의하거나 지정하는 메시지를 전송할 수 있다. 그러한 메시지는 안전 규칙의 조건 및 액션을 선택하거나 생성하기 위한 데이터를 포함할 수 있다. PPEMS(6)는 메시지를 규칙 구성 컴포넌트(68I)에 전달하는 인터페이스 계층(64)에서 메시지를 수신할 수 있다. 규칙 구성 컴포넌트(68I)는 규칙의 조건 및 액션을 지정하고, 안전 규칙 데이터 저장소(74E)에 포함된 규칙을 수신, 조직화, 저장 및 업데이트하기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 것을 포함하지만 이로 제한되지 않는 규칙 구성을 제공하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 조합일 수 있다.

안전 규칙 데이터 저장소(74E)는 하나 이상의 안전 규칙을 나타내는 데이터를 포함하는 데이터 저장소일 수 있다. 안전 규칙 데이터 저장소(74E)는 관계형 데이터베이스 시스템, 온라인 분석 처리 데이터베이스, 객체 지향 데이터베이스, 또는 임의의 다른 유형의 데이터 저장소와 같은 임의의 적합한 데이터 저장소일 수 있다. 규칙 구성 컴포넌트(68I)가 안전 관리자의 컴퓨팅 디바이스(60)로부터 안전 규칙을 정의하는 데이터를 수신할 때, 규칙 구성 컴포넌트(68I)는 안전 규칙을 안전 규칙 데이터 저장소(74E)에 저장할 수 있다.

도 2의 예에서, PPEMS(6)는 또한 자기 체크 컴포넌트(68J), 자기 체크 기준들(74G) 및 작업 관계 데이터(74F)를 포함한다. 자기 체크 기준들(74G)은 본 개시에서 설명되는 바와 같은 하나 이상의 자기 체크 기준을 포함할 수 있다. 작업 관계 데이터(74F)는 PPE, 작업자 및 작업 환경에 대응하는 데이터 간의 매핑을 포함할 수 있다. 작업 관계 데이터(74F)는 데이터를 저장, 검색, 업데이트 및 삭제하기 위한 임의의 적합한 데이터 저장소일 수 있다. RMRS(68G)는 작업자(10A)의 고유 식별자와 데이터 허브(14A)의 고유 디바이스 식별자 사이의 매핑을 저장할 수 있다. 작업 관계 데이터 저장소(74F)는 또한 작업자를 환경에 매핑할 수 있다. 도 2의 예에서, 자기 체크 컴포넌트(68J)는 데이터 허브(14A), 작업자(10A) 및/또는 작업자(10A)와 관련되거나 그에게 할당된 PPE에 대한 데이터를 작업 관계 데이터(74F)로부터 수신하거나 달리 결정할 수 있다. 이 데이터에 기초하여, 자기 체크 컴포넌트(68J)는 자기 체크 기준들(74G)로부터 하나 이상의 자기 체크 기준을 선택할 수 있다. 자기 체크 컴포넌트(68J)는 자기 체크 기준들을 데이터 허브(14A)로 전송할 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, 작업자 활동을 특성화하고 이상을 검출하기 위한 기술들은 허브(14), SRL(11), 호흡기(13) 또는 다른 PPE에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 2와 관련하여, PPEMS(6)는 사용 데이터를 처리하기 위한 컴포넌트를 결정하기 위한 규칙을 포함하는 선택 규칙(74H)을 포함한다. 즉, PPEMS(6)의 규칙 구성 컴포넌트(68I) 또는 다른 컴포넌트는 선택 규칙(74H)에 기초하여 사용 데이터를 처리할지(또는 허브(14) 또는 PPE(62)가 그러한 처리를 담당하는지)를 결정할 수 있다.

선택 규칙(74H)은 예를 들어 이상의 검출과 관련된 전력 소비에 기초하여 정적 또는 동적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용 데이터의 처리에 필요한 처리 컴포넌트가 비교적 높고 비교적 많은 양의 전력을 소모하는 경우, 선택 규칙은 PPEMS(6)가 사용 데이터의 처리를 담당한다고 나타낼 수 있는데, 이는 PPE(62) 및 허브(14)가 전형적으로 배터리로 급전되기 때문이다.

레이턴시가 인자인 경우, 선택 규칙은 이상을 검출하기 위한 사용 데이터의 처리가 허브(14) 또는 PPE(62)에 의해 국지적으로 수행되어야 함을 나타낼 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)로 데이터를 송신하는 것은 (예를 들어, 네트워크(4)를 통해 데이터를 송신하는 것과 관련하여) 시간이 걸릴 수 있다. 일부 안전 이벤트들은 이상의 존재 즉시 또는 그로부터 짧은 시간 이내에 발생할 수 있다. 그러한 경우에, 선택 규칙은 이상을 검출하기 위한 사용 데이터의 처리가 허브(14) 또는 PPE(62)에 의해 국지적으로 수행되어야 함을 나타낼 수 있다.

다른 예에서, 선택 규칙은 PPE 물품, (허브(14)와 같은) 작업자 디바이스, (안전국들(15) 중 하나와 같은) 컴퓨팅 디바이스, 또는 PPEMS(6)의 연결성 상태에 기초할 수 있다. 예를 들어, 허브(14)가 네트워크(4)를 통해 PPEMS(6)에 연결하지 못하는 경우, 허브(14)는 사용 데이터를 처리하고 이상을 검출하는 것을 담당할 수 있다. PPE(62)가 허브(14)(또는 PPEMS(6))에 연결하지 못하는 경우, PPE(62)는 사용 데이터를 처리하고 이상을 검출하는 것을 담당할 수 있다. 일부 예들에서, PPE(62) 및/또는 허브(14)가 PPEMS(6)에 연결하지 못하는 경우, PPE(62) 및/또는 허브(14)는 PPEMS(6) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스로 전송할 사용 데이터를 캐싱 또는 배칭(batching)할 수 있다. 일부 예들에서, PPE(62) 및/또는 허브(14)는 캐싱된 또는 배칭된 사용 데이터를 전송할 때, 임계 수의 가장 최근의 이벤트만을 사용 데이터로서 전송할 수 있고/있거나, 임계 수의 가장 관련 있는 이벤트만을 사용 데이터로서 전송할 수 있다.

다른 예에서, 선택 규칙은 PPE 데이터의 데이터 유형에 기초할 수 있다. 예를 들어, 소정의 PPE(62)는 복수의 컴포넌트 또는 센서와 관련된 복수의 데이터 스트림을 생성할 수 있다. 이 예에서, 선택 규칙은 (예컨대, 특정 컴포넌트로부터의) 소정 데이터 유형이 특정 엔티티(예컨대, PPE(62), 허브(14) 및 PPEMS(6) 중 하나)에 의해 처리되어야 하는 반면, (예컨대, 상이한 컴포넌트로부터의) 다른 데이터 유형이 상이한 엔티티(예컨대, PPE(62), 허브(14) 및 PPEMS(6) 중 하나)에 의해 처리되어야 한다고 지정할 수 있다.

다른 예에서, 선택 규칙은 PPE 데이터의 데이터 볼륨에 기초할 수 있다. 예를 들어, 선택 규칙은 많은 양의 데이터가 예를 들어 잠재적으로 더 큰 처리 능력으로 인해 PPEMS(6)에 의해 처리되어야 한다고 지정할 수 있다. 다른 예들에서, 선택 규칙은 많은 양의 데이터가 예를 들어 그러한 데이터의 송신과 관련된 에너지 소비로 인해 PPE(62) 또는 허브(14)에 의해 처리되어야 한다고 지정할 수 있다.

다른 예에서, 선택 규칙은 PPE 데이터의 내용에 기초할 수 있다. 예를 들어, PPE(62) 또는 허브(14)는 상이한 환경, 상이한 PPE 세트 등과 같은 예상치 못한 컨텍스트를 식별할 때까지 데이터를 국지적으로 처리하도록 구성될 수 있다. 사용 데이터의 컨텍스트에 기초하여, PPE(62) 또는 허브(14)는 원격 처리를 위해 PPEMS(6)로 사용 데이터를 전송할 수 있다.

일반적으로, 선택 규칙들(74H)은 사실상 계층적일 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 전형적으로 소정의 처리의 수행을 담당할 수 있다. 일부 예들에서, 선택 규칙들(74H)은 이상을 검출하기 위한 처리의 적어도 일부가 (다수의 전술한 예에서와 같이) 허브(14)에 의해 수행되는 것을 지정할 수 있다. 또한, 선택 규칙들(74H)은 이상을 검출하기 위한 처리의 적어도 일부가 각자의 PPE(62)에 의해 수행되는 것을 지정할 수 있다.

도 3은 SRL들(11) 중 하나의 예를 더 상세히 예시한다. 이 예에서, SRL(11)은 앵커에 부착하기 위한 제1 커넥터(90), 생명선(92), 및 사용자(도시되지 않음)에 부착하기 위한 제2 커넥터(94)를 포함한다. SRL(11)은 또한 에너지 흡수 및/또는 브레이킹 시스템 및 컴퓨팅 디바이스(98)를 수용하는 하우징(96)을 포함한다. 예시된 예에서, 컴퓨팅 디바이스(98)는 프로세서들(100), 저장 디바이스(102), 통신 유닛(104), 연장 센서(106), 장력 센서(108), 속도계(109), 가속도계(110), 위치 센서(112), 고도계(114), 하나 이상의 환경 센서(116) 및 출력 유닛(118)을 포함한다.

도 3에 예시된 컴퓨팅 디바이스(98)(및, 더 광범위하게는, SRL(11))의 아키텍처 및 배열은 단지 예시적인 목적으로 도시된다는 것을 이해해야 한다. 다른 예들에서, SRL(11) 및 컴퓨팅 디바이스(98)는 도 3에 도시된 것들에 추가적인, 그보다 더 적은, 또는 그에 대안적인 컴포넌트들을 갖는 다양한 다른 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(98)는 통신 유닛(104) 및 연장 센서(106)와 같은 컴포넌트들의 서브세트만을 포함하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 도 3의 예는 컴퓨팅 디바이스(98)를 하우징(96)과 통합된 것으로 예시하지만, 기술들은 그러한 배열로 제한되지 않는다.

제1 커넥터(90)는 비계(scaffolding) 또는 다른 지지 구조물과 같은 고정된 구조물에 앵커링될 수 있다. 생명선(92)은 하우징(96)에 회전 가능하게 연결된 편의 드럼 주위에 권취될 수 있다. 제2 커넥터(94)는 (예를 들어, 작업자들(10)(도 1) 중 한 명과 같은) 사용자에 연결될 수 있다. 따라서, 일부 예들에서, 제1 커넥터(90)는 지지 구조물에 연결되는 앵커 포인트로서 구성될 수 있고, 제2 커넥터(94)는 작업자에 연결되는 후크를 포함하도록 구성된다. 다른 예들에서, 제2 커넥터(94)는 앵커 포인트에 연결될 수 있는 반면, 제1 커넥터(90)는 작업자에 연결될 수 있다. 사용자가 활동을 수행할 때, 생명선(92)이 하우징(96) 밖으로 연장되고 그 안으로 수축됨에 따라 생명선(92)의 움직임은 드럼이 회전하게 한다.

일반적으로, 컴퓨팅 디바이스(98)는 SRL(11)의 동작 및/또는 SRL(11)이 사용되는 환경에 관한 실시간 데이터를 캡처할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 그러한 데이터는 본 명세서에서 사용 데이터로 지칭될 수 있다. 센서들은 하우징(96) 내에 위치될 수 있고/있거나, SRL(11) 내의 다른 위치들에, 예컨대 제1 커넥터(90) 또는 제2 커넥터(94)에 근접하게 위치될 수 있다. 프로세서(100)는, 일례에서, 기능을 구현하고/하거나 컴퓨팅 디바이스(98) 내에서의 실행을 위해 명령어들을 처리하도록 구성된다. 예를 들어, 프로세서(100)는 저장 디바이스(102)에 의해 저장된 명령어들을 처리하는 것이 가능할 수 있다. 프로세서(100)는 예를 들어 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 등가의 개별 또는 집적 논리 회로를 포함할 수 있다.

저장 디바이스(102)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(102)는 단기 메모리 또는 장기 메모리 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 저장 디바이스(102)는 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 자기 하드 디스크, 광학 디스크, 플래시 메모리, 또는 전기적으로 프로그래밍 가능한 메모리(EPROM) 또는 전기적으로 소거 및 프로그래밍 가능한 메모리(EEPROM)의 형태를 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 저장 디바이스(102)는 컴퓨팅 디바이스(98)의 컴포넌트들의 동작을 제어하는 운영 체제(도시되지 않음) 또는 다른 애플리케이션을 저장할 수 있다. 예를 들어, 운영 체제는 전자 센서들(예컨대, 연장 센서(106), 장력 센서(108), 가속도계(110), 위치 센서(112), 고도계(114) 및/또는 환경 센서들(116))로부터 통신 유닛(104)으로의 데이터의 통신을 용이하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(102)는 프로세서(100)에 의한 실행을 위해 프로그램 명령어들을 저장하는 데 사용된다. 저장 디바이스(102)는 또한 동작 동안 컴퓨팅 디바이스(98) 내의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(98)는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 외부 디바이스와 통신하기 위해 통신 유닛(104)을 사용할 수 있다. 통신 유닛(104)은 다양한 믹서, 필터, 증폭기 및 신호 변조를 위해 설계된 다른 컴포넌트뿐만 아니라, 하나 이상의 안테나 및/또는 데이터를 송신 및 수신하도록 설계된 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 통신 유닛(104)은 임의의 하나 이상의 적합한 데이터 통신 기술을 사용하여 다른 컴퓨팅 디바이스로 데이터를 전송 및 수신할 수 있다. 그러한 통신 기술의 예는, 몇 가지만 예를 들자면, TCP/IP, 이더넷, Wi-Fi, 블루투스, 4G, LTE를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 통신 유닛(104)은 블루투스 저 에너지(BLU) 프로토콜에 따라 동작할 수 있다.

연장 센서(106)는 생명선(92)의 연장 및 생명선(92)의 수축 중 적어도 하나를 나타내는 데이터를 생성 및 출력하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 연장 센서(106)는 생명선(92)의 연장 길이 또는 생명선(92)의 수축 길이를 나타내는 데이터를 생성할 수 있다. 다른 예들에서, 연장 센서(106)는 연장 또는 수축 사이클을 나타내는 데이터를 생성할 수 있다. 연장 센서(106)는 로터리 인코더, 광학 센서, 홀 효과 센서(Hall effect sensor), 또는 위치 및/또는 회전을 결정하기 위한 다른 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 연장 센서(106)는 또한, 일부 예들에서, 생명선(92)의 최대 연장 또는 최대 수축을 나타내는 출력을 생성하는 하나 이상의 스위치를 포함할 수 있다.

장력 센서(108)는, 예를 들어 제2 커넥터(90)에 대한, 생명선(92)의 장력을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 장력 센서(108)는 SRL(11)에 인가되는 장력을 직접적으로 또는 간접적으로 측정하기 위해 생명선(92)과 일렬로 배치된 힘 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 장력 센서(108)는 SRL(11) 상의 정적인 힘 또는 정적인 장력을 측정하기 위한 스트레인 게이지를 포함할 수 있다. 장력 센서(108)는 추가로 또는 대안적으로 SRL(11)에 인가되는 미리 결정된 장력에 기초하여 전기적 접촉을 형성하거나 해제하는 데 사용되는 스프링 편의식 메커니즘을 갖는 기계적 스위치를 포함할 수 있다. 또 다른 예들에서, 장력 센서(108)는 SRL(11)의 마찰 브레이크의 회전을 결정하기 위한 하나 이상의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴포넌트는 브레이킹 시스템의 활성화 동안 브레이크의 2개의 컴포넌트 사이의 상대적 모션을 결정하도록 구성된 센서(예컨대, 광학 센서, 홀 효과 센서 등)를 포함할 수 있다.

속도계(109)는 생명선(92)의 속도를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 속도계(109)는 생명선의 연장 및/또는 수축을 측정하고(또는 연장 센서(106)로부터 그러한 측정치를 수신하고), 연장 및/또는 수축을 시간 스케일에 적용할 수 있다(예컨대, 시간으로 나눔). 가속도계(110)는 중력에 관한 SRL(11)의 가속도를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 가속도계(110)는 가속도의 크기 및 방향을 예를 들어 벡터량으로서 결정하는 단축 또는 다축 가속도계로서 구성될 수 있고, 배향, 좌표 가속도, 진동, 충격 및/또는 추락을 결정하는 데 사용될 수 있다.

위치 센서(112)는 환경들(8) 중 하나 내의 SRL(11)의 위치를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 위치 센서(112)는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 수신기, (예를 들어, 비컨 및/또는 다른 고정 통신 포인트를 사용하여) 삼각 측량을 수행하는 컴포넌트, 또는 SRL(11)의 상대적 위치를 결정하는 다른 센서를 포함할 수 있다.

고도계(114)는 고정 레벨 위의 SRL(11)의 고도를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 고도계(114)는 대기압의 측정에 기초하여 SRL(11)의 고도를 결정하도록 구성될 수 있다(예를 들어, 고도가 높을수록, 압력이 낮다).

환경 센서(116)는 환경(8)과 같은 환경의 특성을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 환경 센서(116)는 SRL(11)이 사용될 수 있는 환경의 온도, 습도, 미립자 함량, 소음 레벨, 공기 질, 또는 임의의 다양한 다른 특성을 측정하도록 구성된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.

출력 유닛(118)은 예를 들어 SRL(11)의 하나 이상의 센서(예를 들어, 이를테면 연장 센서(106), 장력 센서(108), 가속도계(110), 위치 센서(112), 고도계(114) 및/또는 환경 센서(116))에 의해 측정된 바와 같은 SRL(11)의 동작을 나타내는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 출력 유닛(118)은 SRL(11)의 동작과 관련된 데이터를 생성하기 위해 컴퓨팅 디바이스(98)의 프로세서(100)에 의해 실행 가능한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 유닛(118)은 SRL(11)의 하나 이상의 센서로부터의 데이터를 직접 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)은 통신 유닛(104)을 통해 다른 디바이스로의 송신을 위해 SRL(11)의 하나 이상의 센서로부터의 실시간 또는 거의 실시간 데이터를 포함하는 하나 이상의 메시지를 생성할 수 있다.

다른 예들에서, 출력 유닛(118)(및/또는 프로세서들(100))은 하나 이상의 센서로부터의 데이터를 처리하고, 하나 이상의 센서로부터의 데이터를 특성화하는 메시지들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)은 SRL(11)이 사용 중인 시간의 길이, (예를 들어, 연장 센서(106)로부터의 데이터에 기초하는) 생명선(92)의 연장 및 수축 사이클의 수, (예를 들어, 연장 센서(106) 또는 위치 센서(112)로부터의 데이터에 기초하는) 사용 동안의 사용자의 평균 속도 레이트, (예를 들어, 가속도계(110)로부터의 데이터에 기초하는) SRL(11)의 사용자의 순간 속도 또는 가속도, 생명선(92)의 브레이크의 록업(lock-up)의 수, 및/또는 (예를 들어, 장력 센서(108)로부터의 데이터에 기초하는) 충격의 심각성을 결정할 수 있다.

일부 예들에서, 출력 유닛(118)은 통신 유닛(104)을 통해 다른 디바이스(예를 들어, PPE(62))로 실시간 또는 거의 실시간으로 사용 데이터를 송신하도록 구성될 수 있다. 그러나, 일부 예들에서, 통신 유닛(104)은, 예를 들어 SRL(11)이 위치하는 환경 및/또는 네트워크 정지로 인해, 그러한 디바이스와 통신하는 것이 가능하지 않을 수 있다. 그러한 경우, 출력 유닛(118)은 사용 데이터를 저장 디바이스(102)에 캐싱할 수 있다. 즉, 출력 유닛(118)(또는 센서 자체)은 사용 데이터를 저장 디바이스(102)에 저장할 수 있으며, 이는 네트워크 접속이 이용 가능하게 될 때 사용 데이터가 다른 디바이스로 업로드되도록 허용할 수 있다.

출력 유닛(118)은 또한 SRL(11)의 사용자에 의해 인식될 수 있는 가청, 시각, 촉각 또는 다른 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)은, 예로서, 다양한 발광체, 디스플레이, 햅틱 피드백 생성기, 스피커 등을 포함한 하나 이상의 사용자 인터페이스 디바이스를 포함할 수 있다. 일례에서, 출력 유닛(118)은 SRL(11) 상에 위치하고/하거나 SRL(11)의 사용자의 시야 내에 있는 원격 디바이스(예컨대, 인디케이터 글래시즈, 바이저 등) 내에 포함되는 하나 이상의 발광 다이오드(LED)를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 출력 유닛(118)은 SRL(11) 상에 위치하고/하거나 원격 디바이스(예를 들어, 이어피스(earpiece), 헤드셋 등) 내에 포함되는 하나 이상의 스피커를 포함할 수 있다. 또 다른 예에서, 출력 유닛(118)은 진동 또는 다른 촉각 피드백을 생성하고 SRL(11) 또는 원격 디바이스(예를 들어, 팔찌, 헬멧, 이어피스 등) 상에 포함되는 햅틱 피드백 생성기를 포함할 수 있다.

출력 유닛(118)은 SRL(11)의 동작에 기초하여 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)은 SRL(11)의 상태(예를 들어, SRL(11)이 올바르게 동작하고 있거나, 검사, 수리 또는 교체될 필요가 있다는 것)를 나타내는 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 다른 예로서, 출력 유닛(118)은 SRL(11)이 위치하는 환경에 SRL(11)이 적절하다는 것을 나타내는 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 출력 유닛(118)은 SRL(11)이 위치하는 환경이 안전하지 않음(예를 들어, 온도, 미립자 레벨, 위치 등이 SRL(11)을 사용하는 작업자에게 잠재적으로 위험함)을 나타내는 출력 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.

SRL(11)은, 일부 예들에서, 안전 이벤트의 가능성을 특성화할 수 있는 (예를 들어, 도 2에 도시된 안전 규칙들(74E)과 같은) 규칙들을 저장하도록 구성될 수 있으며, 출력 유닛(118)은 (센서들에 의해 측정된 바와 같은) SRL(11)의 동작과 규칙들의 비교에 기초하여 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, SRL(11)은 PPEMS(6)로부터의 전술한 모델들 및/또는 이력 데이터에 기초하여 저장 디바이스(102)에 규칙들을 저장하도록 구성될 수 있다. 규칙들을 국지적으로 저장하고 실시하는 것은 SRL(11)이 안전 이벤트의 가능성을 결정할 수 있게 할 수 있는데, 이때 그러한 결정이 PPEMS(6)에 의해 이루어진 경우 및/또는 네트워크 접속이 이용 가능하지 않은(따라서 PPEMS(6)와의 통신이 가능하지 않음) 경우보다 레이턴시가 잠재적으로 더 작다. 이 예에서, 출력 유닛(118)은 SRL(11)을 사용하는 작업자에게 잠재적으로 안전하지 않은 활동, 이례적인 행동 등을 경고하는 가청, 시각, 촉각 또는 다른 출력을 생성하도록 구성될 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, SRL(11)은, 통신 유닛(104)을 통해, 경보 데이터를 수신할 수 있고, 출력 유닛(118)은 경보 데이터에 기초하여 출력을 생성할 수 있다. 예를 들어, SRL(11)은 허브들(14), PPEMS(6)(직접적으로 또는 허브들(14) 중 하나를 통해), 최종 사용자 컴퓨팅 디바이스들(16), 컴퓨팅 디바이스들(18)을 사용하는 원격 사용자들, 안전국들(15) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스들 중 하나로부터 경보 데이터를 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 경보 데이터는 SRL(11)의 동작에 기초할 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)은 SRL의 상태, SRL(11)이 위치하는 환경에 SRL이 적절하다는 것, SRL(11)이 위치하는 환경이 안전하지 않다는 것 등을 나타내는 경보 데이터를 수신할 수 있다.

일부 예들에서, 추가로 또는 대안적으로, SRL(11)은 안전 이벤트의 가능성과 관련된 경보 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, PPEMS(6)는, 일부 예들에서, SRL(11)을 사용하는 작업자의 환경 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 안전 이벤트 서명, 이상 또는 예측된 발생을 검출하는 것과 같은 표명들을 계산하기 위해 SRL(11)로부터의 사용 데이터를 이력 데이터 및 모델에 적용할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 SRL(11)로부터의 감지된 데이터, SRL(11)이 위치하는 환경의 환경 조건, SRL(11)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 사이의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 사용 데이터의 스트림을 처리할 수 있다. PPEMS(6)는, 작업자들(10)의 모집단들에 걸쳐 획득된 데이터에 기초하여, 가능하게는 소정의 환경 또는 지리적 영역 내의 어느 특정 활동들이 안전 이벤트들의 유난히 높은 발생을 유발하거나 유발할 것으로 예측되는지를 결정할 수 있다. SRL(11)은 안전 이벤트의 비교적 높은 가능성을 나타내는 경보 데이터를 PPEMS(6)로부터 수신할 수 있다.

출력 유닛(118)은 수신된 경보 데이터를 해석하고 출력(예컨대, 가청, 시각 또는 촉각 출력)을 생성하여 SRL(11)을 사용하는 작업자에게 경보 조건(예컨대, 안전 이벤트의 가능성이 비교적 높다는 것, 환경이 위험하다는 것, SRL(11)이 오작동하고 있다는 것, SRL(11)의 하나 이상의 컴포넌트가 수리 또는 교체될 필요가 있다는 것 등)을 통지할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 유닛(118)(또는 프로세서들(100))은 추가로 또는 대안적으로 경보 데이터를 해석하여 동작을 변경하거나 SRL(11)의 규칙을 실시하여서 SRL(11)의 동작을 원하는/덜 위험한 행동에 따르도록 할 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(118)(또는 프로세서들(100))은 생명선(92)이 하우징(96)으로부터 연장되는 것을 방지하기 위해 생명선(92) 상의 브레이크를 작동시킬 수 있다.

따라서, 본 개시의 태양들에 따르면, SRL(11)의 센서들로부터의 사용 데이터(예를 들어, 연장 센서(106), 장력 센서(108), 가속도계(110), 위치 센서(112), 고도계(114), 환경 센서(116) 또는 다른 센서로부터의 데이터)는 다양한 방식으로 사용될 수 있다. 일부 태양들에 따르면, 사용 데이터는 사용 통계를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는, 센서들로부터의 사용 데이터에 기초하여, SRL(11)이 사용 중인 시간의 양, 생명선(92)의 연장 또는 수축 사이클의 수, 생명선(92)이 사용 동안 연장되거나 수축되는 평균 속도 레이트, 생명선(92)이 사용 동안 연장되거나 수축되는 순간 속도 또는 가속도, 생명선(92)의 록업의 수, 생명선(92)에 대한 충격의 심각성 등을 결정할 수 있다. 다른 예들에서, 전술한 사용 통계는 (예를 들어, SRL(11) 또는 허브들(14) 중 하나에 의해) 국지적으로 결정 및 저장될 수 있다.

본 개시의 태양에 따르면, PPEMS(6)는 작업자(10)의 활동을 특성화하기 위해 사용 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 (예를 들어, SRL(11)의 동작 및/또는 작업자(10)의 움직임에 기초하여) 생산 및 비생산 시간의 패턴을 확립하고/하거나, 작업자 움직임을 분류하고/하거나, 주요 모션을 식별하고/하거나, 주요 이벤트의 발생을 추론할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 사용 데이터를 획득하고, (예를 들어, 사용 데이터를 알려진 활동/이벤트로부터의 데이터와 비교함으로써) 서비스(68)를 사용하여 사용 데이터를 분석하고, 분석에 기초하여 출력을 생성할 수 있다.

일부 예들에서, 사용 통계는 SRL(11)이 유지 보수 또는 교체를 필요로 하는 때를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 결함 또는 이상을 식별하기 위해 사용 데이터를 정상적으로 동작하는 SRL(11)을 나타내는 데이터와 비교할 수 있다. 다른 예에서, PPEMS(6)는 또한 사용 데이터를 SRL(11)의 알려진 서비스 수명 통계를 나타내는 데이터와 비교할 수 있다. 사용 통계는 또한 SRL(11)이 작업자(10)에 의해 어떻게 사용되는지에 대한 이해를 제품 개발자에게 제공하여 제품 설계 및 성능을 개선하는 데 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 사용 통계는 인간의 성능 메타데이터를 수집하여 제품 사양을 개발하는 데 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 사용 통계는 경쟁 벤치마킹 도구로서 사용될 수 있다. 예를 들어, SRL(11)을 갖춘 작업자들의 전체 모집단들 사이에서 메트릭(예컨대, 생산성, 준수 등)을 평가하기 위해 SRL(11)의 고객들 사이에서 사용 데이터가 비교될 수 있다.

추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, SRL(11)의 센서로부터의 사용 데이터는 상태 지시를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 작업자(10)가 SRL(11)에 연결되거나 그로부터 연결 해제된다고 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 소정의 데이텀에 관하여 작업자(10)의 고도 및/또는 위치를 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 작업자(10)가 생명선(92)의 미리 결정된 추출 길이에 근접하고 있다고 판정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 환경들(8)(도 1) 중 하나 내의 위험한 영역에 대한 작업자(10)의 근접을 결정할 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 (사용 데이터에 의해 지시되는 바와 같은) SRL(11)의 사용 및/또는 SRL(11)이 위치하는 환경의 환경 조건에 기초하여 SRL(11)에 대한 유지 보수 간격을 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한, 사용 데이터에 기초하여, SRL(11)이 앵커/고정된 구조물에 연결되어 있는지 및/또는 앵커/고정된 구조물이 적절한지를 결정할 수 있다.

추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, SRL(11)의 센서로부터의 사용 데이터는 SRL(11)을 착용한 작업자(10)의 성능을 평가하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는, SRL(11)로부터의 사용 데이터에 기초하여, 작업자(10)에 의한 임박한 추락을 나타낼 수 있는 모션을 인식할 수 있다. PPEMS(6)는 또한, SRL(11)로부터의 사용 데이터에 기초하여, 피로를 나타낼 수 있는 모션을 인식할 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는, SRL(11)로부터의 사용 데이터에 기초하여, 추락이 발생했다고 또는 작업자(10)가 무력화되었다고 추론할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 추락이 발생한 후에 추락 데이터 분석을 수행하고/하거나, 안전 이벤트의 가능성과 관련되기 때문에 온도, 습도 및 다른 환경 조건들을 결정할 수 있다.

추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, SRL(11)의 센서로부터의 사용 데이터는 경보를 결정하고/하거나 SRL(11)의 동작을 능동적으로 제어하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 추락과 같은 안전 이벤트가 임박해 있다고 판정하고 SRL(11)의 브레이크를 활성화시킬 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 정지 특성의 성능을 추락 역학에 맞춰 조정할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 (예컨대, 사용 데이터에 의해 지시되는 바와 같은) 안전 이벤트의 특정 특성에 기초하여 SRL(11)에 적용되는 제어를 경고할 수 있다. PPEMS(6)는, 일부 예들에서, (예를 들어, 위치 센서(112)로부터 수집된 위치 데이터에 기초하여) 작업자(10)가 환경들(8) 중 하나에서 위험에 가까이 있을 때 경고를 제공할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 SRL(11)이 충격을 경험하였거나 서비스를 필요로 한 후에 SRL(11)이 동작하지 않도록 SRL(11)을 록 아웃할 수 있다.

또 다시, PPEMS(6)는 SRL(11)의 사용자의 활동을 특성화하는 하나 이상의 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 전술한 성능 특성을 결정하고/하거나 경보 데이터를 생성할 수 있다. 안전 모델은 이력 데이터 또는 알려진 안전 이벤트에 기초하여 훈련될 수 있다. 그러나, 결정이 PPEMS(6)와 관련하여 설명되지만, 본 명세서에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 허브(14) 또는 SRL(11)과 같은 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스가 그러한 기능의 전부 또는 서브세트를 수행하도록 구성될 수 있다.

일부 예들에서, 감독 및/또는 강화 학습 기술을 사용하여 안전 모델이 훈련된다. 안전 학습 모델은, 몇 가지만 예를 들자면, 인공 신경망, 의사 결정 트리, 나이브 베이스 네트워크(naive Bayes network), 지원 벡터 기계, 또는 k-최근접 이웃 모델과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 감독 및/또는 강화 학습을 위한 임의의 수의 모델을 사용하여 구현될 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 초기에 메트릭의 훈련 세트에 기초하여 그리고 안전 이벤트에 대응하여 안전 학습 모델을 훈련한다. 훈련 세트는 피처 벡터들의 세트를 포함할 수 있으며, 피처 벡터 내의 각각의 피처는 특정 메트릭에 대한 값을 나타낸다. 추가의 예시적인 설명으로서, PPEMS(6)는 훈련 인스턴스들의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택할 수 있으며, 각각의 훈련 인스턴스는 정의된 지속 시간에 걸친 사용 데이터와 안전 이벤트 사이의 관련성을 포함한다. 사용 데이터는 사용자, 작업 환경, 또는 하나 이상의 PPE 물품 중 적어도 하나를 특성화하는 하나 이상의 메트릭을 포함할 수 있다. 훈련 세트 내의 각각의 훈련 인스턴스에 대해, PPEMS(6)는, 정의된 지속 시간에 걸친 특정 사용 데이터 및 훈련 인스턴스의 특정 안전 이벤트에 기초하여, 모델에 적용되는 정의된 지속 시간에 걸친 후속 사용 데이터에 응답하여 안전 이벤트와 관련된 특정 안전 이벤트 서명에 대해 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하기 위해 모델을 수정할 수 있다. 일부 예들에서, 훈련 인스턴스는 PPEMS(6)가 하나 이상의 PPE 물품, 작업자 및/또는 작업 환경에 대한 데이터를 관리하는 동안 생성된 실시간 또는 주기적 데이터에 기초할 수 있다. 그렇기 때문에, PPEMS(6)가 현재 사용중이거나, 활성이거나, 동작중인 PPE, 작업자 및/또는 작업 환경에 대한 안전 이벤트의 검출 또는 예측과 관련된 동작을 수행한 후에 훈련 인스턴스들의 세트의 하나 이상의 훈련 인스턴스가 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성될 수 있다. 일부 예들에서, 모델의 수정은 정의된 기간 동안만 일어날 수 있으며, 그 후에 모델은 하나 이상의 훈련 인스턴스에 기초하여 수정 이전의 그의 상태로 되돌아간다.

일부 예시적인 메트릭은, 몇 가지만 예를 들자면, PPE, 작업자 또는 작업 환경과 관련된, 본 개시에서 설명되는 임의의 특성 또는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 예시적인 메트릭들은 작업자 신원, 작업자 모션, 작업자 위치, 작업자 나이, 작업자 경험, 작업자 생리 파라미터(예컨대, 심박수, 온도, 혈중 산소 레벨, 혈액 내 화학적 조성, 또는 임의의 다른 측정 가능한 생리 파라미터), 이벤트에 대한 작업자 반응 시간(예를 들어, 작업자 응답을 요구하는 이벤트, 작업자 응답을 요구하지 않는 이벤트, 또는 이벤트에 대한 임의의 다른 반응 시간), 또는 작업자 또는 작업자 행동을 설명하는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 예시적인 메트릭은 PPE 유형, PPE 사용, PPE 나이, PPE 동작, 또는 PPE 또는 PPE 사용을 설명하는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 예시적인 메트릭은 작업 환경 유형, 작업 환경 위치, 작업 환경 온도, 작업 환경 위험, 작업 환경 크기, 또는 작업 환경을 설명하는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다.

각각의 피처 벡터는 또한 적어도 하나의 대응하는 안전 이벤트를 가질 수 있다. 본 개시에서 설명되는 바와 같이, 안전 이벤트는, 몇 가지만 예를 들자면, 개인 보호 장비(PPE)의 사용자의 활동, PPE의 조건 또는 위험한 환경 조건을 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 훈련 세트에 기초하여 안전 학습 모델을 훈련함으로써, 안전 학습 모델은, 특정한 피처 벡터를 안전 학습 모델에 적용할 때, 특정한 피처 세트와 더 유사한 훈련 피처 벡터에 대응하는 안전 이벤트에 대해 더 높은 확률 또는 점수를 생성하도록 PPEMS(6)에 의해 구성될 수 있다. 동일한 방식으로, 안전 학습 모델은, 특정한 피처 벡터를 안전 학습 모델에 적용할 때, 특정한 피처 세트와 덜 유사한 훈련 피처 벡터에 대응하는 안전 이벤트에 대해 더 낮은 확률 또는 점수를 생성하도록 PPEMS(6)에 의해 구성될 수 있다. 따라서, 안전 학습 모델은, 메트릭의 피처 벡터의 수신 시, 안전 학습 모델이 피처 벡터에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 나타내는 하나 이상의 확률 또는 점수를 출력할 수 있도록 훈련될 수 있다. 그렇기 때문에, PPEMS(6)는 발생 가능성을, 안전 이벤트의 가능성 세트 내의 안전 이벤트의 발생의 최고 가능성으로서 선택할 수 있다. 이러한 방식으로, 전술한 바와 같이, 모델은 상이한 안전 이벤트들을 예측할 수 있는 많은 상이한 컨텍스트들 및/또는 인자들을 고려하거나 달리 참착할 수 있다.

일부 예들에서, PPEMS(6)는 PPE의 조합에 대해 본 개시의 분석 기술을 적용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 SRL(11) 및/또는 SRL(11)과 함께 사용되는 다른 PPE의 사용자들 사이의 상관관계를 식별할 수 있다. 즉, 일부 예들에서, PPEMS(6)는 SRL(11)로부터의 사용 데이터뿐만 아니라 SRL(11)과 함께 사용되는 다른 PPE로부터의 사용 데이터에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 결정할 수 있다. 그러한 경우, PPEMS(6)는 SRL(11)과 함께 사용되고 있는, SRL(11) 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터로부터 구성되는 하나 이상의 안전 모델을 포함할 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, 도 1의 소정 기술들이 PPEMS(6)와 관련하여 설명되지만, 다른 예들에서, 하나 이상의 기능이 SRL(11)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 2의 예에 도시된 바와 같이, SRL은 사용 데이터(120), 모델/규칙(122) 및 경보 엔진(124)을 포함한다. 사용 데이터(120)는 작업자(10)의 활동을 나타낼 수 있는, SRL(11)의 동작에 관한 데이터를 포함할 수 있다.

모델/규칙(122)은 이력 데이터 및 모델(74B)(도 2)과 같은 이력 데이터 및 모델을 포함할 수 있다. 모델/규칙(122)은 또한 컴퓨팅 디바이스(98)가 사용 데이터(120)의 처리를 담당하는지(또는 그러한 처리가 허브(14) 및/또는 PPEMS(6)와 같은 다른 컴포넌트에 의해 수행되는지)를 결정하기 위한 선택 규칙을 포함할 수 있다. 선택 규칙은, 예로서, 선택 규칙(74H)(도 2)과 관련하여 설명된 선택 규칙들 중 임의의 것을 포함할 수 있다.

경보 엔진(124)은 SRL(11)을 사용하는 작업자의 환경 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 모델/규칙(122)에 사용 데이터(120)를 적용하도록 구성된 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 경보 엔진(124)은 사용 데이터의 처리가 국지적으로 수행되는지를 결정하기 위해 선택 규칙을 적용할 수 있다. 처리가 국지적으로 수행되는 경우에, 경보 엔진(124)은 SRL(11)로부터의 감지된 데이터, SRL(11)이 위치하는 환경의 환경 조건, SRL(11)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 사이의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 분석을 적용할 수 있다. 경보 엔진(124)은, 작업자들(10)의 모집단들에 걸쳐 획득된 데이터에 기초하여, 가능하게는 소정의 환경 또는 지리적 영역 내의 어느 특정 활동들이 안전 이벤트들의 유난히 높은 발생을 유발하거나 유발할 것으로 예측되는지를 결정할 수 있다. 경보 엔진(124)은 출력 유닛(118)에 의한 출력 또는 다른 컴퓨팅 디바이스로의 송신에 대한 결정에 기초하여 경보 데이터를 생성할 수 있다.

도 4는 노출 지시형 공기 공급식 호흡기 시스템(200)의 계통도이다. 시스템(200)은 도 2에 도시된 호흡기(13)의 일례를 나타낸다. 시스템(200)은 헤드 탑(210), 청정 공기 공급원(220), 허브(14), 환경 비컨(240) 및 PPEMS(250)(본 개시의 PPEMS(6)의 예일 수 있음)를 포함한다. 헤드 탑(210)은 호스(219)에 의해 청정 공기 공급원(220)에 연결된다. 청정 공기 공급원(220)은 전동식 공기 정화 호흡기(PAPR)를 위한 송풍기 조립체, 자체 완비된 호흡 장치(SCBA)를 위한 공기 탱크, 또는 헤드 탑(210)에 공기를 제공하는 임의의 다른 디바이스와 같은 임의의 유형의 공기 공급원일 수 있다. 도 3에서, 청정 공기 공급원(220)은 PAPR을 위한 송풍기 조립체이다. PAPR은 잠재적으로 건강에 유해하거나 위험한 먼지, 연기 또는 가스가 존재하는 것으로 알려지거나 존재할 가능성이 있는 영역에서 작업하는 개인에 의해 통상적으로 사용된다. PAPR은 전형적으로 호흡기 사용자에게 공기의 강제 유동을 전달하기 위해 전기 모터에 의해 구동되는 팬을 포함한 송풍기 조립체를 포함한다. 공기는 PAPR 송풍기 조립체로부터 호스(219)를 통해 헤드 탑(210)의 내부로 전달된다.

헤드 탑(210)은 적어도 사용자의 코 및 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저(212)를 포함한다. 바이저(212)는 프레임 조립체(214)에 의해 헬멧(218)에 고정된 렌즈(216)를 포함한다. 헤드 탑은 또한 헬멧(218)에 대한 바이저(212)의 위치를 감지하여 바이저가 개방 위치에 있는지 또는 폐쇄 위치에 있는지를 결정하는 위치 센서(211)를 포함한다. 일부 예들에서, 위치 센서(211)는 바이저(212)가 부분적으로 개방되어 있는지 그리고, 그렇다면, 그것이 어느 정도(예를 들어, 백분율 또는 도(degree))로 개방되어 있는지를 검출할 수 있다. 예로서, 위치 센서(210)는 헬멧(218)에 대한 바이저(212)의 각도 요, 피치 및/또는 롤(도 또는 라디안 단위)을 계산하는 자이로스코프일 수 있다. 다른 예에서, 위치 센서(210)는 자석일 수 있다. 위치 센서(210)에 의해 인식되는 자기장 강도 또는 자속을 결정함으로써 바이저(212)가 헬멧(218)에 대하여 얼마나 개방되어 있는지에 관한 백분율이 추정될 수 있다. "부분적으로 개방된" 바이저 정보는 사용자가 적정한 양의 호흡 보호를 여전히 받으면서 위험에 대한 눈 및 안면 보호를 받고 있을 수 있다는 것을 나타내는 데 사용될 수 있다. 이러한 "부분적으로 개방된" 바이저 상태는, 짧은 지속 시간으로 유지되는 경우, 사용자가 다른 작업자와 대면 통신하는 것을 도울 수 있다. 위치 센서(211)는 다양한 유형의 센서, 예를 들어 가속도계, 자이로, 자석, 스위치, 전위차계, 디지털 포지셔닝 센서 또는 기압 센서일 수 있다. 위치 센서(211)는 또한 위에 열거된 센서들 중 임의의 것의 조합, 또는 헬멧(218)에 대한 바이저(212)의 위치를 검출하는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 유형의 센서일 수 있다. 헤드 탑(210)은 서스펜션(도시되지 않음)에 의해 사용자의 헤드 상에 지지될 수 있다.

헤드 탑(210)은 다른 유형의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 헤드 탑(210)은 헤드 탑(210)의 내부의 주위 온도를 검출하는 온도 센서(213)를 포함할 수 있다. 헤드 탑(210)은 헤드 탑(210) 내의 헤드의 존재를 검출하기 위해, 또는 달리 말하면 헤드 탑(210)이 임의의 주어진 시점에 착용되고 있는지를 검출하기 위해 헤드 탑(210)의 서스펜션 부근에 위치하는 적외선 헤드 검출 센서와 같은 다른 센서를 포함할 수 있다. 헤드 탑(210)은 또한 다른 전자 컴포넌트, 예컨대 통신 모듈, 전원, 예컨대 배터리, 및 처리 컴포넌트를 포함할 수 있다. 통신 모듈은 본 개시를 읽을 때 당업자에게 명백할 바와 같이 무선 주파수 식별(RFID), 블루투스 저 에너지(BLE)와 같은 임의의 세대의 블루투스를 포함한 블루투스, 임의의 유형의 무선 통신, 예컨대 WiFi, 지그비, 무선 주파수 또는 다른 유형의 통신 방법과 같은 다양한 통신 능력을 포함할 수 있다.

헤드 탑(210) 내의 통신 모듈은 위치 센서(211) 또는 온도 센서(213)와 같은 센서와 전자적으로 인터페이스할 수 있어서, 그것은 위치 센서(211) 또는 온도 센서(213)로부터의 정보를 허브(14)를 포함한 다른 전자 디바이스로 송신할 수 있다.

허브(14)는 도 2에 도시된 허브(14)의 일례를 예시한다. 허브(14)는 프로세서, 통신 모듈 및 전력 공급기를 포함한다. 허브(14)의 통신 모듈은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스, 및 WiFi 통신 능력과 같은 임의의 원하는 통신 능력을 포함할 수 있다. 허브(14)는 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다.

허브(14)는 프로세서 및 통신 모듈 둘 모두에 전력을 제공하기 위해 배터리와 같은 전원을 갖는 전자 모듈(232)을 포함한다. 리튬 이온 배터리와 같은 재충전 가능한 배터리가 콤팩트하고 긴 수명의 전원을 제공할 수 있다. 허브(14)는 허브(14)를 재충전할 수 있게 하기 위해 허브의 외부로부터 액세스 가능하거나 노출된 전기 접점을 갖도록 개조될 수 있다.

허브(14)는 정보를 수신, 저장 및 처리할 수 있는 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 허브(14) 내의 통신 모듈은 바이저(212)의 위치, 바이저(212)가 개방되어 있는지 폐쇄되어 있는지, 그리고 언제 바이저(212) 위치가 변경되었는지를 나타내는 정보를 헤드 탑(210) 내의 통신 모듈로부터 또는 위치 센서(211)로부터 직접 수신할 수 있다. 센서에 의해 수집되고 허브(14)로 또는 그로부터 송신된 임의의 정보는 감지되거나 검출된 이벤트의 시간에 기초하여, 정보의 송신 시간에 기초하여, 또는 둘 모두에 기초하여 타임 스탬핑될 수 있다. 허브(14) 내의 프로세서는 이 정보를 저장하고, 이를 수신된 다른 정보와 비교할 수 있다. 수신된 다른 정보는 예를 들어 환경 비컨(240)으로부터의 정보 및 PPEMS(250)로부터의 정보를 포함할 수 있다. 허브(14)는 또한 경보가 생성되기 전에 바이저(212)가 개방 위치에 있도록 허용되는 시간의 길이, 및 경보를 트리거할 오염물의 레벨 또는 유형 둘 모두에 대한 임계 정보와 같은 규칙을 저장할 수 있다. 예를 들어, 허브(14)가 환경 비컨(240)으로부터 환경에 위험이 존재하지 않는다는 정보를 수신할 때, 바이저(212)가 개방 위치에 있는 것에 대한 임계치는 무한대일 수 있다. 환경에 위험이 존재하면, 임계치는 사용자에 대한 위협의 우려에 기초하여 결정될 것이다. 방사선, 위험한 가스 또는 유독한 연기는 모두 임계치를 대략 1/2 이하로 지정하도록 요구할 것이다. 헤드 탑 온도에 대한 임계치는 열 관련 질병을 예측하는 데 사용될 수 있으며, 더 빈번한 수화 및/또는 휴식 기간이 사용자에게 권고될 수 있다. 임계치는 배터리 동작 시간을 예측하는 데 사용될 수 있다. 배터리가 선택 가능한 잔여 동작 시간에 가까워짐에 따라, 사용자는 그의 현재 태스크를 완료하고 새로운 배터리를 찾도록 통지/경고받을 수 있다. 특정 환경 위험에 대해 임계치가 초과되는 경우, 직접적인 영역을 소개시키기 위해 사용자에게 긴급 경보가 제공될 수 있다. 임계치는 바이저에 대한 다양한 개방 레벨에 맞춰질 수 있다. 다시 말해서, 바이저가 개방 위치에 비해 부분 개방 위치에 있으면, 경고를 트리거함이 없이 바이저가 개방될 수 있는 시간의 양에 대한 임계치는 더 길 수 있다.

사용자의 개인 건강 상태가 임계치를 조정하기 위한 인자일 수 있다. 착용하거나 벗는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있는 상황에 사용자가 있는 경우, 배터리 통지 임계치는 PPE를 착용하고 벗는 시간을 허용하도록 조정될 수 있다. 상이한 임계치들에 도달하는 것은 상이한 유형의 경보들 또는 경고들을 트리거하는 결과를 가져올 수 있다. 예를 들어, 경고는 정보 제공(사용자 응답을 필요로 하지 않음), 긴급(반복되고, 사용자로부터의 응답 또는 확인을 필요로 함), 또는 비상(사용자로부터의 즉각적인 액션을 필요로 함)일 수 있다. 경보 또는 경고의 유형은 환경에 맞춰질 수 있다. 상이한 유형의 경보들 및 경고들이 함께 결합되어 사용자 주의를 끌 수 있다. 일부 예들에서, 사용자는 경보 또는 경고를 "일시 중지"하는 것이 가능할 수 있다.

허브(14)는 디스플레이, 발광체, 버튼, 키(예컨대, 화살표 또는 다른 지시기 키)와 같은 사용자 인터페이스를 포함할 수 있으며, 다양한 방식으로, 예컨대 경고를 울리거나 진동함으로써 사용자에게 경보를 제공하는 것이 가능할 수 있다. 사용자 인터페이스는 다양한 기능을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 경보를 확인하거나 일시 중지하는 것이 가능할 수 있다. 사용자 인터페이스는 또한 사용자의 손이 바로 닿지 않는 헤드 탑 및/또는 터보 주변기기에 대한 설정을 제어하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 터보는 아래쪽 등에 착용될 수 있으며, 여기서 착용자는 상당한 어려움 없이는 제어장치에 액세스할 수 없다.

허브(14)는 휴대용일 수 있어서, 그것이 사용자에 의해 휴대되거나 착용될 수 있다. 허브(14)는 또한 개인용일 수 있어서, 그것은 개인에 의해 사용되고 그 개인에 할당된 개인 보호 장비(PPE)와 통신한다. 도 4에서, 허브(14)는 스트랩(234)을 사용하여 사용자에게 고정된다. 그러나, 본 개시를 읽을 때 당업자에게 명백할 바와 같이 통신 허브는 사용자에 의해 착용되는 PPE에 또는 사용자에 착용되는 다른 의복에 고정되거나, 벨트, 밴드, 버클, 클립 또는 다른 부착 메커니즘에 부착되는 것과 같은 다른 방식으로 사용자에 의해 휴대되거나 사용자에게 고정될 수 있다.

환경 비컨(240)은 위험의 존재를 검출하는 환경 센서(242) 및 통신 모듈(244)을 적어도 포함한다. 환경 센서(242)는 환경 비컨(240) 주위의 영역에 관한 다양한 유형의 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 환경 센서(242)는 온도를 검출하는 온도계, 압력을 검출하는 기압계, 움직임 또는 위치 변화를 검출하는 가속도계, 일산화탄소와 같은 잠재적인 유해 가스를 검출하거나 연기, 그을음, 먼지, 곰팡이, 살충제, 용매(예컨대, 아이소시아네이트, 암모니아, 표백제 등) 및 휘발성 유기 화합물(예컨대, 아세톤, 글리콜 에테르, 벤젠, 메틸렌 클로라이드 등)과 같은 공기중 오염물 또는 미립자를 검출하기 위한 공기 오염물 센서일 수 있다. 환경 센서(242)는 예를 들어 CO, O2, HS 및 낮은 노출 한계(Low Exposure Limit)를 포함한 4 가스 센서에 의해 검출되는 임의의 일반적인 가스를 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 환경 센서(242)는 오염물 레벨이 지정된 위험 임계치를 초과할 때 위험의 존재를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 지정된 위험 임계치는 시스템의 사용자 또는 운영자에 의해 구성 가능하다. 일부 예들에서, 지정된 위험 임계치는 환경 센서 및 개인 통신 허브 중 적어도 하나에 저장된다. 일부 예들에서, 지정된 위험 임계치는 PPEMS(250)에 저장되며, 허브(14) 또는 환경 비컨(240)에 전송되고 허브(14) 또는 환경 비컨(240)에 국소적으로 저장될 수 있다.

환경 비컨 통신 모듈(244)은 환경 센서(242)에 전자적으로 접속되어 환경 센서(242)로부터 정보를 수신한다. 통신 모듈(244)은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스 및 WiFi 통신 능력과 같은 다양한 통신 능력을 포함할 수 있다. 허브(14)는 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 환경 비컨(240)은 환경 비컨(240)의 위치에 기초하여 위험 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 환경 비컨(240)이 비행 물체의 가능성과 같은 물리적 위험을 갖는 것으로 알려진 환경에 있다면, 환경 비컨(240)은 환경 비컨(240)의 위치에 기초하여 그러한 정보를 저장하고 위험의 존재를 통신할 수 있다. 다른 예들에서, 위험의 존재를 나타내는 신호가 환경 센서(242)에 의한 위험의 검출에 기초하여 환경 비컨(240)에 의해 생성될 수 있다.

시스템은 또한 노출 임계치를 가질 수 있다. 노출 임계치는 PPEMS(250), 허브(14), 환경 비컨(240) 및 헤드 탑(210)의 임의의 조합에 저장될 수 있다. 지정된 노출 임계치는 경보가 생성되기 전에 바이저(212)가 개방 위치에 있을 수 있는 시간 임계치이다. 즉, 바이저가 지정된 노출 임계치를 초과하는 기간 동안 개방 위치에 있으면, 경보가 생성될 수 있다. 지정된 노출 임계치는 시스템의 사용자 또는 운영자에 의해 구성 가능할 수 있다. 지정된 노출 임계치는 개인의 건강, 나이 또는 다른 인구 통계학적 정보와 관련된 개인적인 인자에, 사용자가 위치하는 환경의 유형에, 그리고 위험에의 노출의 위험성에 의존할 수 있다.

경보는 다양한 시나리오에서 그리고 다양한 방식으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 경보는 헤드 탑(210) 및 환경 센서(140)로부터 수신된 정보에 기초하여 허브(14)에 의해 생성될 수 있다. 경보는 PPEMS(250) 또는 시스템(200)의 임의의 다른 컴포넌트에 송신되는 전자 신호의 형태일 수 있다. 경보는 다음 유형의 신호 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 촉각, 진동, 가청, 시각, 헤드-업 디스플레이 또는 무선 주파수 신호.

본 개시의 태양들에 따르면, 컴퓨팅 디바이스(258)는 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 사용 데이터를 처리하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(258)는 사용 데이터(260), 모델/규칙(262) 및 경보 엔진(264)을 포함한다. 사용 데이터(260)는 작업자(10)의 활동을 나타낼 수 있는, 시스템(200)의 동작에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 모델/규칙(262)은 이력 데이터 및 모델(74B)(도 2)과 같은 이력 데이터 및 모델을 포함할 수 있다. 모델/규칙(262)은 또한 컴퓨팅 디바이스(98)가 사용 데이터(120)의 처리를 담당하는지(또는 그러한 처리가 허브(14) 및/또는 PPEMS(6)와 같은 다른 컴포넌트에 의해 수행되는지)를 결정하기 위한 선택 규칙을 포함할 수 있다. 선택 규칙은, 예로서, 선택 규칙(74H)(도 2)과 관련하여 설명된 선택 규칙들 중 임의의 것을 포함할 수 있다.

경보 엔진(264)은 시스템(200)을 사용하는 작업자의 환경 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 안전 이벤트 서명, 이상 또는 예측된 발생을 식별하는 것과 같은 표명을 계산하기 위해 모델/규칙(262)에 사용 데이터(260)를 적용하도록 구성된 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 경보 엔진(264)은 사용 데이터의 처리가 국지적으로 수행되는지를 결정하기 위해 선택 규칙을 적용할 수 있다. 처리가 국지적으로 수행되는 경우에, 경보 엔진(264)은 시스템(200)으로부터의 감지된 데이터, 시스템(200)이 위치하는 환경의 환경 조건, 시스템(200)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 사이의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 사용 데이터(260)를 처리할 수 있다. 경보 엔진(264)은, 작업자들(10)의 모집단들에 걸쳐 획득된 데이터에 기초하여, 가능하게는 소정의 환경 또는 지리적 영역 내의 어느 특정 활동들이 안전 이벤트들의 유난히 높은 발생을 유발하거나 유발할 것으로 예측되는지를 결정할 수 있다. 경보 엔진(264)은 다른 컴퓨팅 디바이스로의 출력 또는 송신에 대한 결정에 기초하여 경보 데이터를 생성할 수 있다.

도 5는 헤드 보호구(27) 중 하나의 예를 더 상세하게 예시한다. 헤드 보호구(27) 컴퓨팅 디바이스(298)는 프로세서(300), 저장 디바이스(302), 통신 유닛(304), 가속도계(310), 위치 센서(312), 고도계(314), 하나 이상의 환경 센서(316), 출력 유닛(318), 사용 데이터(320), 모델/규칙(322) 및 경보 엔진(324)을 포함한다.

도 5에 예시된 컴퓨팅 디바이스(298)의 아키텍처 및 배열은 단지 예시적인 목적으로 도시된다는 것을 이해해야 한다. 다른 예들에서, 헤드 보호구(27) 및 컴퓨팅 디바이스(298)는 도 3에 도시된 것들에 추가적인, 그보다 더 적은, 또는 그에 대안적인 컴포넌트들을 갖는 다양한 다른 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(298)는 통신 유닛(104) 및 가속도계(310)와 같은 컴포넌트들의 서브세트만을 포함하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 도 3 내지 도 5는 예시를 위해 다양한 특정 유형의 PPE를 예시하지만, 본 개시의 기술들은 임의의 유형의 PPE에 적용될 수 있다.

일반적으로, 컴퓨팅 디바이스(298)는 헤드 보호구(27)의 동작 및/또는 헤드 보호구(27)가 사용되는 환경에 관한 실시간 데이터를 캡처할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 그러한 데이터는 본 명세서에서 사용 데이터로 지칭될 수 있다. 프로세서(300)는, 일례에서, 기능을 구현하고/하거나 컴퓨팅 디바이스(298) 내에서의 실행을 위해 명령어들을 처리하도록 구성된다. 예를 들어, 프로세서(300)는 저장 디바이스(102)에 의해 저장된 명령어들을 처리하는 것이 가능할 수 있다. 프로세서(300)는 예를 들어 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 등가의 개별 또는 집적 논리 회로를 포함할 수 있다.

저장 디바이스(302)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(302)는 단기 메모리 또는 장기 메모리 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 저장 디바이스(302)는 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 자기 하드 디스크, 광학 디스크, 플래시 메모리, 또는 전기적으로 프로그래밍 가능한 메모리(EPROM) 또는 전기적으로 소거 및 프로그래밍 가능한 메모리(EEPROM)의 형태를 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 저장 디바이스(302)는 컴퓨팅 디바이스(298)의 컴포넌트들의 동작을 제어하는 운영 체제(도시되지 않음) 또는 다른 애플리케이션을 저장할 수 있다. 예를 들어, 운영 체제는 전자 센서들로부터 통신 유닛(304)으로의 데이터의 통신을 용이하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(302)는 프로세서(300)에 의한 실행을 위해 프로그램 명령어들을 저장하는 데 사용된다. 저장 디바이스(302)는 또한 동작 동안 컴퓨팅 디바이스(298) 내의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(298)는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 외부 디바이스와 통신하기 위해 통신 유닛(304)을 사용할 수 있다. 통신 유닛(304)은 다양한 믹서, 필터, 증폭기 및 신호 변조를 위해 설계된 다른 컴포넌트뿐만 아니라, 하나 이상의 안테나 및/또는 데이터를 송신 및 수신하도록 설계된 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 통신 유닛(304)은 임의의 하나 이상의 적합한 데이터 통신 기술을 사용하여 다른 컴퓨팅 디바이스로 데이터를 전송 및 수신할 수 있다. 그러한 통신 기술의 예는, 몇 가지만 예를 들자면, TCP/IP, 이더넷, Wi-Fi, 블루투스, 4G, LTE를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 통신 유닛(104)은 블루투스 저 에너지(BLU) 프로토콜에 따라 동작할 수 있다.

가속도계(310)는 중력에 관한 헤드 보호구(27)의 가속도를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 가속도계(310)는 가속도의 크기 및 방향을 예를 들어 벡터량으로서 결정하는 단축 또는 다축 가속도계로서 구성될 수 있고, 배향, 좌표 가속도, 진동, 충격 및/또는 추락을 결정하는 데 사용될 수 있다. 위치 센서(312)는 환경들(8) 중 하나 내의 헤드 보호구(27)의 위치를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 위치 센서(312)는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 수신기, (예를 들어, 비컨 및/또는 다른 고정 통신 포인트를 사용하여) 삼각 측량을 수행하는 컴포넌트, 또는 헤드 보호구(27)의 상대적 위치를 결정하는 다른 센서를 포함할 수 있다. 고도계(314)는 고정 레벨 위의 헤드 보호구(27)의 고도를 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 고도계(314)는 대기압의 측정에 기초하여 헤드 보호구(27)의 고도를 결정하도록 구성될 수 있다(예를 들어, 고도가 높을수록, 압력이 낮다).

환경 센서(316)는 환경(8)과 같은 환경의 특성을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 환경 센서(316)는 헤드 보호구(27)가 사용될 수 있는 환경의 온도, 습도, 미립자 함량, 소음 레벨, 공기 질, 또는 임의의 다양한 다른 특성을 측정하도록 구성된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.

출력 유닛(318)은 예를 들어 (예컨대, 가속도계(310), 위치 센서(312), 고도계(314) 및/또는 환경 센서(316)와 같은) 헤드 보호구(27)의 하나 이상의 센서에 의해 측정된 바와 같은 헤드 보호구(27)의 동작을 나타내는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 출력 유닛(318)은 헤드 보호구(27)의 동작과 관련된 데이터를 생성하기 위해 컴퓨팅 디바이스(298)의 프로세서(300)에 의해 실행 가능한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 유닛(318)은 헤드 보호구(27)의 하나 이상의 센서로부터의 데이터를 직접 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(318)은 통신 유닛(304)을 통해 다른 디바이스로의 송신을 위해 헤드 보호구(27)의 하나 이상의 센서로부터의 실시간 또는 거의 실시간 데이터를 포함하는 하나 이상의 메시지를 생성할 수 있다.

일부 예들에서, 출력 유닛(318)은 통신 유닛(304)을 통해 다른 디바이스(예를 들어, PPE(62))로 실시간 또는 거의 실시간으로 사용 데이터를 송신하도록 구성될 수 있다. 그러나, 일부 예들에서, 통신 유닛(304)은, 예를 들어 헤드 보호구(27)가 위치하는 환경 및/또는 네트워크 정지로 인해, 그러한 디바이스와 통신하는 것이 가능하지 않을 수 있다. 그러한 예들에서, 출력 유닛(318)은 사용 데이터를 저장 디바이스(302)에 캐싱할 수 있다. 즉, 출력 유닛(318)(또는 센서 자체)은 사용 데이터를 저장 디바이스(302)에, 예컨대 사용 데이터(320)로서 저장할 수 있으며, 이는 네트워크 접속이 이용 가능하게 될 때 사용 데이터가 다른 디바이스로 업로드되도록 허용할 수 있다.

출력 유닛(318)은 또한 헤드 보호구(27)의 사용자에 의해 인식될 수 있는 가청, 시각, 촉각 또는 다른 출력을 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 출력 유닛(318)은, 예로서, 다양한 발광체, 디스플레이, 햅틱 피드백 생성기, 스피커 등을 포함한 하나 이상의 사용자 인터페이스 디바이스를 포함할 수 있다.

출력 유닛(318)은 수신된 경보 데이터를 해석하고 출력(예컨대, 가청, 시각 또는 촉각 출력)을 생성하여 헤드 보호구(27)를 사용하는 작업자에게 경보 조건(예컨대, 안전 이벤트의 가능성이 비교적 높다는 것, 환경이 위험하다는 것, 헤드 보호구(27)가 오작동하고 있다는 것, 헤드 보호구(27)의 하나 이상의 컴포넌트가 수리 또는 교체될 필요가 있다는 것 등)을 통지할 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, 헤드 보호구(27)의 센서들로부터의 사용 데이터(예를 들어, 가속도계(310), 위치 센서(312), 고도계(314), 환경 센서(116) 또는 다른 센서로부터의 데이터)는 다양한 방식으로 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 헤드 보호구(27)의 사용자의 활동을 특성화하는 하나 이상의 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 성능 특성을 결정하고/하거나 경보 데이터를 생성할 수 있다. 안전 모델은 이력 데이터 또는 알려진 안전 이벤트에 기초하여 훈련될 수 있다. 그러나, 결정이 PPEMS(6)와 관련하여 설명되지만, 본 명세서에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 허브(14) 또는 헤드 보호구(27)와 같은 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스가 그러한 기능의 전부 또는 서브세트를 수행하도록 구성될 수 있다.

예를 들어, 도 5의 예에 도시된 바와 같이, 헤드 보호구(27)는 사용 데이터(320), 모델/규칙(322) 및 경보 엔진(324)을 포함한다. 사용 데이터(320)는 작업자(10)의 활동을 나타낼 수 있는, 헤드 보호구(27)의 동작에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 모델/규칙(322)은 이력 데이터 및 모델(74B)(도 2)과 같은 이력 데이터 및 모델을 포함할 수 있다. 모델/규칙(322)은 또한 컴퓨팅 디바이스(258)가 사용 데이터(320)의 처리를 담당하는지(또는 그러한 처리가 허브(14) 및/또는 PPEMS(6)와 같은 다른 컴포넌트에 의해 수행되는지)를 결정하기 위한 선택 규칙을 포함할 수 있다. 선택 규칙은, 예로서, 선택 규칙(74H)(도 2)과 관련하여 설명된 선택 규칙들 중 임의의 것을 포함할 수 있다.

경보 엔진(324)은 헤드 보호구(27)를 사용하는 작업자의 환경 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 안전 이벤트 서명, 이상 또는 예측된 발생을 식별하는 것과 같은 표명을 계산하기 위해 모델/규칙(322)에 사용 데이터(320)를 적용하도록 구성된 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 경보 엔진(324)은 사용 데이터의 처리가 국지적으로 수행되는지를 결정하기 위해 선택 규칙을 적용할 수 있다. 처리가 국지적으로 수행되는 경우에, 경보 엔진(324)은 헤드 보호구(27)로부터의 감지된 데이터, 헤드 보호구(27)가 위치하는 환경의 환경 조건, 헤드 보호구(27)가 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 사이의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 사용 데이터의 스트림을 처리할 수 있다. 경보 엔진(324)은, 작업자들(10)의 모집단들에 걸쳐 획득된 데이터에 기초하여, 가능하게는 소정의 환경 또는 지리적 영역 내의 어느 특정 활동들이 안전 이벤트들의 유난히 높은 발생을 유발하거나 유발할 것으로 예측되는지를 결정할 수 있다. 경보 엔진(324)은 다른 컴퓨팅 디바이스로의 출력 또는 송신에 대한 결정에 기초하여 경보 데이터를 생성할 수 있다.

도 6은 프로세서(600), 통신 유닛(602), 저장 디바이스(604), 사용자 인터페이스(UI) 디바이스(606), 센서(608), 사용 데이터(610), 모델/규칙(612) 및 경보 엔진(614)을 포함한 허브(14)의 컴포넌트들을 예시한다. 전술한 바와 같이, 허브(14)는 도 2에 도시된 허브(14)의 일례를 나타낸다. 도 6은 도 6에 도시된 바와 같이 허브(14)의 하나의 특정 예만을 예시한다. 허브(14)의 많은 다른 예들이 다른 경우에 사용될 수 있고, 예시적인 허브(14)에 포함된 컴포넌트들의 서브세트를 포함할 수 있거나, 도 6의 예시적인 허브(14)에 도시되지 않은 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 허브(14)는 본질적으로 안전한 컴퓨팅 디바이스, 스마트폰, 손목 또는 머리 착용 컴퓨팅 디바이스, 또는 허브(14)에 도시된 바와 같은 기능 또는 컴포넌트들의 세트, 서브세트, 또는 수퍼세트를 포함할 수 있는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 통신 채널들은 컴포넌트 간 통신을 위해 허브(14) 내의 컴포넌트들 각각을 상호 접속시킬 수 있다(물리적으로, 통신 가능하게, 및/또는 동작 가능하게). 일부 예들에서, 통신 채널은 하드웨어 버스, 네트워크 접속, 하나 이상의 프로세스 간 통신 데이터 구조, 또는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 간의 데이터 통신을 위한 임의의 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다.

허브(14)는 또한 허브(14)에 도시된 컴포넌트들에 전력을 제공하기 위해, 배터리와 같은, 전원을 포함할 수 있다. 리튬 이온 배터리와 같은 재충전 가능한 배터리가 콤팩트하고 긴 수명의 전원을 제공할 수 있다. 허브(14)는 허브(14)를 재충전할 수 있게 하기 위해 허브의 외부로부터 액세스 가능하거나 노출된 전기 접점을 갖도록 개조될 수 있다. 전술한 바와 같이, 허브(14)는 휴대용일 수 있어서, 그것이 사용자에 의해 휴대되거나 착용될 수 있다. 허브(14)는 또한 개인용일 수 있어서, 그것은 개인에 의해 사용되고 그 개인에 할당된 개인 보호 장비(PPE)와 통신한다. 그러나, 본 개시를 읽을 때 당업자에게 명백할 바와 같이 통신 허브는 사용자에 의해 착용되는 PPE에 또는 사용자에 착용되는 다른 의복에 고정되거나, 벨트, 밴드, 버클, 클립 또는 다른 부착 메커니즘에 부착되는 것과 같은 다른 방식으로 사용자에 의해 휴대되거나 사용자에게 고정될 수 있다.

하나 이상의 프로세서(600)는 허브(14) 내에서 기능을 구현하고/하거나 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(600)는 저장 디바이스(604)에 의해 저장된 명령어들을 수신 및 실행할 수 있다. 프로세서(600)에 의해 실행되는 이들 명령어는 허브(14)로 하여금 프로그램 실행 동안 저장 디바이스들(604) 내에 정보를 저장 및/또는 수정하게 할 수 있다. 프로세서(600)는 경보 엔진(614)과 같은 컴포넌트의 명령어들을 실행하여 본 개시의 기술에 따른 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다. 즉, 경보 엔진(614)은 본 명세서에서 설명된 다양한 기능을 수행하기 위해 프로세서(600)에 의해 동작 가능할 수 있다.

허브(14)의 하나 이상의 통신 유닛(602)은 데이터를 송신 및/또는 수신함으로써 외부 디바이스들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 허브(14)는 통신 유닛(602)을 사용하여 셀룰러 무선 네트워크와 같은 무선 네트워크 상에서 무선 신호들을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 통신 유닛(602)은 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 네트워크와 같은 위성 네트워크 상에서 위성 신호들을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 통신 유닛(602)의 예는 네트워크 인터페이스 카드(예컨대, 이를테면 이더넷 카드), 광학 트랜시버, 무선 주파수 트랜시버, GPS 수신기, 또는 정보를 전송 및/또는 수신할 수 있는 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함한다. 통신 유닛(602)의 다른 예는 모바일 디바이스에서 발견되는 블루투스(등록상표), GPS, 3G, 4G, 및 Wi-Fi(등록상표) 무선뿐만 아니라 범용 직렬 버스(USB) 제어기 등을 포함할 수 있다.

허브(14) 내의 하나 이상의 저장 디바이스(604)는 허브(14)의 동작 동안 처리하기 위한 정보를 저장할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(604)는 일시적 메모리이며, 이는 저장 디바이스(604)의 주요 목적이 장기 저장이 아니라는 것을 의미한다. 저장 디바이스(604)는 휘발성 메모리로서 정보의 단기 저장을 위해 구성되고 이에 따라 비활성화되면 저장된 콘텐츠를 보유하지 않을 수 있다. 휘발성 메모리의 예는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 및 당업계에 공지된 다른 형태의 휘발성 메모리를 포함한다.

저장 디바이스(604)는, 일부 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 또한 포함할 수 있다. 저장 디바이스(604)는 휘발성 메모리보다 더 많은 양의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 저장 디바이스(604)는 또한 비휘발성 메모리 공간으로서 정보의 장기 저장을 위해 구성되고 활성화/오프 사이클 후에 정보를 보유할 수 있다. 비휘발성 메모리의 예는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플로피 디스크, 플래시 메모리, 또는 전기적으로 프로그램 가능한 메모리(EPROM) 또는 전기적으로 소거 및 프로그램 가능한 메모리(EEPROM)의 형태를 포함한다. 저장 디바이스(604)는 경보 엔진(614)과 같은 컴포넌트와 관련된 프로그램 명령어 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.

UI 디바이스(606)는 사용자 입력을 수신하고/하거나 정보를 사용자에게 출력하도록 구성될 수 있다. UI 디바이스(606)의 하나 이상의 입력 컴포넌트는 입력을 수신할 수 있다. 입력의 예는, 단지 몇 개의 예를 들자면, 촉각, 오디오, 운동, 및 광학 입력이다. 허브(14)의 UI 디바이스(606)는, 하나의 예에서, 마우스, 키보드, 음성 응답 시스템, 비디오 카메라, 버튼, 제어 패드, 마이크로폰 또는 사람 또는 기계로부터의 입력을 검출하기 위한 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, UI 디바이스(606)는 존재 감지 스크린, 터치 감지 스크린 등을 포함할 수 있는 존재 감지 입력 컴포넌트일 수 있다.

UI 디바이스(606)의 하나 이상의 출력 컴포넌트는 출력을 생성할 수 있다. 출력의 예는 데이터, 촉각, 오디오, 및 비디오 출력이다. UI 디바이스(606)의 출력 컴포넌트는, 일부 예들에서, 존재 감지 스크린, 사운드 카드, 비디오 그래픽 어댑터 카드, 스피커, 음극선관(CRT) 모니터, 액정 디스플레이(LCD), 또는 인간 또는 기계에 대한 출력을 생성하기 위한 임의의 다른 유형의 디바이스를 포함한다. 출력 컴포넌트는 음극선관(CRT) 모니터, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED), 또는 촉각, 오디오 및/또는 시각 출력을 생성하기 위한 임의의 다른 유형의 디바이스와 같은 디스플레이 컴포넌트를 포함할 수 있다. 출력 컴포넌트는 일부 예들에서 허브(14)와 통합될 수 있다.

UI 디바이스(606)는 디스플레이, 발광체, 버튼, 키(예컨대, 화살표 또는 다른 지시기 키)를 포함할 수 있으며, 다양한 방식으로, 예컨대 경고를 울리거나 진동함으로써 사용자에게 경보를 제공하는 것이 가능할 수 있다. 사용자 인터페이스는 다양한 기능을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 경보를 확인하거나 일시 중지하는 것이 가능할 수 있다. 사용자 인터페이스는 또한 사용자의 손이 바로 닿지 않는 헤드 탑 및/또는 터보 주변기기에 대한 설정을 제어하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 터보는 아래쪽 등에 착용될 수 있으며, 여기서 착용자는 상당한 어려움 없이는 제어장치에 액세스할 수 없다.

센서(608)는 허브(14)와 관련된 작업자(10)의 활동을 나타내는 데이터 및/또는 허브(14)가 위치하는 환경을 나타내는 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 센서(608)는, 예로서, 하나 이상의 가속도계, 특정 환경에 존재하는 조건을 검출하는 하나 이상의 센서(예를 들어, 호흡기(13)가 사용될 수 있는 환경의 온도, 습도, 미립자 함유량, 소음 레벨, 공기 질, 또는 임의의 다양한 다른 특성을 측정하기 위한 센서), 또는 다양한 다른 센서를 포함할 수 있다.

허브(14)는 SRL(11), 호흡기(13), 헤드 보호구(27) 등과 같은 PPE로부터의 사용 데이터(610)를 저장할 수 있다. 사용 데이터(610)는 작업자(10)의 활동을 나타낼 수 있는, PPE의 동작에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 모델/규칙(612)은 이력 데이터 및 모델(74B)(도 2)과 같은 이력 데이터 및 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 허브(14)는 허브(14)가 센서 데이터의 스트림을 국지적으로 처리할 수 있게 하는 처리 능력을 가질 수 있다.

그러한 예들에서, 허브(14)는 PPE의 사용 데이터(610)를 모델/규칙(612)에 적용할 수 있다. 모델/규칙(612)은 이력 데이터 및 모델(74B)(도 2)과 같은 이력 데이터 및 모델을 포함할 수 있다. 모델/규칙(612)은 또한 허브(14)가 사용 데이터(610)의 처리를 담당하는지(또는 그러한 처리가 PPE(62) 및/또는 PPEMS(6)와 같은 다른 컴포넌트에 의해 수행되는지)를 결정하기 위한 선택 규칙을 포함할 수 있다. 선택 규칙은, 예로서, 선택 규칙(74H)(도 2)과 관련하여 설명된 선택 규칙들 중 임의의 것을 포함할 수 있다.

경보 엔진(614)은 허브(14)를 사용하는 작업자의 환경 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 안전 이벤트 서명, 이상 또는 예측된 발생을 식별하는 것과 같은 표명을 계산하기 위해 모델/규칙(612)에 사용 데이터(610)를 적용하도록 구성된 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 경보 엔진(614)은 사용 데이터의 처리가 국지적으로 수행되는지를 결정하기 위해 선택 규칙을 적용할 수 있다.

도 7은 측정된 선 속도, 가속도 및 선 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 적용되는 예시적인 모델을 예시하는 그래프이며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다. 즉, 도 7은 추출되는 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선의 가속도(160), 추출되는 생명선(92)의 속도(162), 및 추출된 생명선의 길이(164)의 측정치들에 기초하여 안전 이벤트 서명을 식별하고/하거나 안전 이벤트 서명과 관련된 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위해 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 사용 데이터가 적용되는 모델의 그래프 표현이다. 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)의 측정치들은 SRL(11)의 센서들로부터 수집된 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 그래프에 의해 표현된 데이터는 훈련/테스트 환경에서 추정되거나 수집될 수 있고, 그래프는 작업자의 안전한 활동을 안전하지 않은 활동과 구별하기 위한 "맵"으로서 사용될 수 있다.

SRL들(11) 중 하나와 관련하여 설명되지만, 유사한 모델들이 다양한 다른 PPE(예컨대, 호흡기(13), 헤드 보호구(27), 청력 보호구 등)를 위해 개발될 수 있음을 이해해야 한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 그러한 모델들은 PPEMS(6), 허브(14) 및/또는 PPE(62)에 저장되고 PPE의 조건을 식별하는 데 사용될 수 있다.

도 7의 예에서, 안전한 영역(166)은 (예를 들어, 테스트 환경에서 작업자의 활동을 모니터링함으로써 결정된 바와 같은) 안전한 활동과 관련된 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)의 측정치들을 나타낼 수 있다. 비결속 영역(untied region)(168)은 안전하지 않은 것으로 간주될 수 있는, 지지 구조물에 단단히 앵커링되지 않은 생명선과 관련된 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)의 측정치들을 나타낼 수 있다. 과도하게 신장된 영역(170)은 안전하지 않은 것으로 또한 간주될 수 있는, 정상 동작 파라미터를 넘어 연장된 생명선과 관련된 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)의 측정치들을 나타낼 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 SRL(11)로부터 수신된 사용 데이터를 도 7에 의해 표현된 모델 또는 규칙 세트에 적용함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들과 같은 사용 데이터의 스트림이 안전한 영역(166) 밖에 있는 경우 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 얼마나 멀리 안전한 영역(166) 밖에 있는지에 기초하여 상이한 경보들이 발행될 수 있다. 일부 예들에서, 결정은 미리 정의된 기간으로부터의 사용 데이터 스트림의 일부를, 안전 이벤트에 대응할 수 있는 하나 이상의 안전 이벤트 서명의 가능성을 생성할 수 있는 모델과 비교할 수 있다. 예를 들어, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 안전한 영역(166)에 비교적 가까운 경우, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 활동이 염려되고 안전 이벤트를 유발할 수 있다는 경고를 발행할 수 있다. 다른 예에서, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 안전한 영역(166)으로부터 비교적 먼 경우, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 활동이 안전하지 않고 즉각적 안전 이벤트의 높은 가능성을 갖는다는 경고를 발행할 수 있다.

일부 예들에서, 도 7에 도시된 그래프의 데이터는 도 2에 도시된 이력 데이터 및 모델(74B)을 나타낼 수 있다. 이 예에서, PPEMS(6)는 착신 데이터 스트림을 도 7에 도시된 모델과 비교하여 안전 이벤트의 가능성을 결정할 수 있다. 다른 예들에서, 유사한 모델이 추가로 또는 대안적으로 SRL(11), 호흡기(13), 헤드 보호구(27) 및/또는 허브(14)에 저장될 수 있고, 국지적으로 저장된 데이터에 기초하여 경보가 발행될 수 있다.

도 7의 예는 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)를 예시하지만, 도시된 것보다 더 많은 또는 더 적은 변수를 갖는 다른 모델들이 개발될 수 있다. 일례에서, 생명선의 길이에만 기초하여 모델이 생성될 수 있다. 이 예에서, 생명선이 모델에 의해 지정된 선 길이를 넘어 연장될 때 작업자에게 경보가 발행될 수 있다.

도 8은 본 개시의 태양들에 따른, 측정된 안전 선 상의 힘/장력 및 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 사용 데이터의 스트림이 적용되는 제2 모델의 예를 예시하는 다른 그래프이며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전 이벤트가 예측되는 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다. 이 예에서, 도 8은 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선 상의 힘 또는 장력(180) 및 추출된 생명선의 길이(182)의 측정치들에 기초하여 안전 이벤트에 대응하는 안전 이벤트 서명의 가능성을 예측하기 위해 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 사용 데이터의 스트림이 적용되는 모델 또는 규칙 세트를 나타내는 그래프이다. 힘 또는 장력(180) 및 길이(182)의 측정치들은 SRL(11)의 센서들로부터 수집된 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 그래프에 의해 표현된 데이터는 훈련/테스트 환경에서 추정되거나 수집될 수 있고, 그래프는 작업자의 안전한 활동을 안전하지 않은 활동과 구별하기 위한 "맵" 또는 모델로서 사용될 수 있다.

또 다시, SRL들(11) 중 하나와 관련하여 설명되지만, 유사한 모델들이 다양한 다른 PPE(예컨대, 호흡기(13), 헤드 보호구(27), 청력 보호구 등)를 위해 개발될 수 있음을 이해해야 한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 그러한 모델들은 PPEMS(6), 허브(14) 및/또는 PPE(62)에 저장되고 PPE의 조건을 식별하는 데 사용될 수 있다.

예를 들어, 안전한 영역(184)은 (예를 들어, 테스트 환경에서 작업자의 활동을 모니터링함으로써 결정되는 바와 같은) 안전한 활동과 관련된 힘 또는 장력(180) 및 길이(182)의 측정치들을 나타낼 수 있다. 비결속 영역(186)은 안전하지 않은 것으로 간주될 수 있는, 지지 구조물에 단단히 앵커링되지 않은 생명선과 관련된 힘 또는 장력(180) 및 길이(182)의 측정치들을 나타낼 수 있다. 과도하게 신장된 영역(188)은 안전하지 않은 것으로 또한 간주될 수 있는, 정상 동작 파라미터를 넘어 연장된 생명선과 관련된 힘 또는 장력(180) 및 길이(182)의 측정치들을 나타낼 수 있다.

본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은, 도 8에 관하여 전술된 것과 유사한 방식으로, SRL(11)로부터의 사용 데이터를 도 8에 의해 표현된 모델 또는 규칙 세트에 적용함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 도 8에 도시된 그래프의 데이터는 도 2에 도시된 이력 데이터 및 모델(74B)을 나타낼 수 있다. 다른 예들에서, 유사한 맵이 추가로 또는 대안적으로 SRL(11) 및/또는 허브(14)에 저장될 수 있고, 국지적으로 저장된 데이터에 기초하여 경보가 발행될 수 있다.

도 9a 및 도 9b는 본 개시의 태양들에 따른, 이벤트 데이터(예컨대, 사용 데이터)의 예시적인 입력 스트림의 프로파일을 예시하는 그래프들이며, 이때 그 이벤트 데이터는 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 수신 및 처리되고, 하나 이상의 모델 또는 규칙 세트에 대한 이벤트 데이터의 적용에 기초하여, 경보 또는 다른 응답의 트리거를 유발하는 저 위험 행동(도 9a) 및 고 위험 행동(도 9b)을 표현하도록 결정된다. 예들에서, 도 9a 및 도 9b는 일정 기간에 걸쳐 안전한 활동 및 안전하지 않은 활동을 각각 나타내도록 결정된 예시적인 이벤트 데이터의 프로파일을 예시한다. 예를 들어, 도 9a의 예는 운동학적 임계치(192)에 대해 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선이 추출되는 속도(190)를 예시하는 반면, 도 9b의 예는 임계치(192)에 대해 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선이 추출되는 속도(194)를 예시한다.

또 다시, SRL들(11) 중 하나와 관련하여 설명되지만, 유사한 모델들이 다양한 다른 PPE(예컨대, 호흡기(13), 헤드 보호구(27), 청력 보호구 등)를 위해 개발될 수 있음을 이해해야 한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 그러한 모델들은 PPEMS(6), 허브(14) 및/또는 PPE(62)에 저장되고 PPE의 조건을 식별하는 데 사용될 수 있다. 즉, 일부 예들에서, 도 8a 및 도 8b에 도시된 프로파일들은 도 2에 도시된 PPEMS(6)의 이력 데이터 및 모델(74B)로서 개발 및 저장될 수 있다. 본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 SRL(11)로부터의 사용 데이터의 스트림을 임계치(192)와 비교함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 도 8b의 예에서 속도(194)가 임계치(192)를 초과할 때 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 예를 들어 위험한 활동을, 안전하지 않고 즉각적 안전 이벤트의 높은 가능성을 갖는 활동과 구별하기 위해, 속도가 얼마나 많이 임계치(192)를 초과하는지에 기초하여 상이한 경보들이 발행될 수 있다.

도 10 내지 도 13은 본 개시의 기술들에 따른 PPEMS(6)에 의해 생성될 수 있는 다양한 사용자 인터페이스를 예시한다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 안전 이벤트 서명을 식별하고/하거나 안전 이벤트를 검출하는 것에 응답하여 사용자 인터페이스를 자동으로 재구성할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 이벤트와 관련된 PPE, 작업자 및/또는 작업자 환경에 관한 안전 이벤트의 하나 이상의 특성을 결정하고, 특정 안전 이벤트에 맞춤화된 입력 제어를 포함하는 하나 이상의 사용자 인터페이스를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, PPE 유형, 작업 환경 위치 및/또는 작업자 메트릭과 같은 안전 이벤트의 특성과 관련된 구체적인 상세가 안전 이벤트에 응답하여 사용자 인터페이스에 제시되어, 한 명 이상의 사람이 관련 정보로 안전 이벤트에 효율적으로 대응하는 것을 가능하게 할 수 있다.

도 10 내지 도 13은 본 개시의 태양들에 따른, 하나 이상의 PPE 물품으로부터의 사용 데이터를 나타내기 위한 예시적인 사용자 인터페이스(UI)를 예시한다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 호흡기(13)는 획득된 사용 데이터를 PPEMS(6)로 송신하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(60)와 같은 컴퓨팅 디바이스는 예를 들어 대시보드, 경보 통지, 보고 등에 의해 분석 엔진의 획득된 안전 정보, 준수 정보 및 임의의 결과를 보기 위해 데이터베이스 질의를 수행하도록 PPEMS(6)에 요청할 수 있다. 즉, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용자(24, 26) 또는 컴퓨팅 디바이스(16, 18)(도 1) 상에서 실행되는 소프트웨어는 PPEMS(6)에 질의를 제출하고, 하나 이상의 보고 또는 대시보드의 형태로 제시하기 위한 질의에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 도 10 내지 도 13에 도시된 UI는 그러한 보고 또는 대시보드의 예를 나타내며, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스들(60)(도 2) 중 임의의 것에서 출력될 수 있다.

도 10 내지 도 13에 도시된 UI는 작업자 모집단들에 걸친 기준선("정상") 동작 또는 상태, 잠재적으로 작업자를 위험에 노출시킬 수 있는 비정상적인 활동에 참여하는 임의의 이례적인 작업자의 식별, 유난히 이례적인(예컨대, 높은) 안전 이벤트들이 발생하였거나 발생할 것으로 예측되는 환경(2) 내의 임의의 지리적 영역의 식별, 다른 환경에 비해 안전 이벤트들의 이례적인 발생을 나타내는 환경들(8) 중 임의의 것의 식별 등과 같은 시스템(2)에 관한 다양한 통찰을 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 10은 "1개의 긴급 조건", "2개의 주의 조건" 및 "26개의 양호한 조건"을 나타내는 사용자 인터페이스 제어들을 예시하며, 각각의 사용자 인터페이스 제어는 더 상세한 정보를 생성하도록 선택 가능하다. 도 11은 사용 데이터의 스트림에 기초하여 식별된 안전 이벤트 서명들에 대응할 수 있는 상이한 유형의 안전 이벤트들을 나타낸다. 예를 들어, 작업자 "존 스미스(John Smith)"에 대한 "고온 검출" 안전 이벤트가 "고온 검출" 안전 이벤트에 대한 안전 이벤트 서명에 대응하는 2016년 4월 24일자의 사용 데이터의 스트림으로부터 검출될 수 있음을 나타내는 사용자 인터페이스 제어가 표시를 위해 출력된다. 일부 예들에서, 사용자 인터페이스 제어는 더 상세한 정보를 생성하도록 선택 가능할 수 있다. 도 12는 작업자 "조 라슨(Joe Larson)"이 사용 데이터의 스트림에 대한 정의된 지속 시간 내의 이벤트들의 수로서 검출될 수 있는, 임계치보다 많은 바이저 플립(visor flip)("5 바이저 플립 초과")을 갖는 안전 이벤트를 나타낸다. 도 12의 UI는 조 라슨에 대한 사용 데이터의 스트림에 기초하여 안전 이벤트 서명을 식별하는 것에 응답하여 자동으로 생성될 수 있으며, 따라서 UI는 작업자 및/또는 안전 이벤트가 발생한 작업자 환경에 특별히 맞춰진 정보를 가진 "현재 상태" 사용자 인터페이스 제어를 포함한다. 유사하게, UI는 또한 작업자 및/또는 안전 이벤트가 발생한 작업자 환경에 특별히 맞춰진 장비(또는 PPE) 정보, 경보 이력, 및/또는 작업자 정보를 포함할 수 있다. 도 13은 작업자에게 할당된 PPE 세트 내의 특정 PPE 물품에 대한 사용 데이터의 시계열을 예시한다. 도 13의 예에서, 안전 이벤트는 "!" 아이콘으로 표시되며, 안전 이벤트에 대응하는 PPE 물품을 특성화하는 추가 정보(예컨대, 고압, 송풍기 온, 체크 아웃 시간, 배터리 수명, 및 필터 잔량)가 UI에 포함된다.

도 14는 본 개시의 태양들에 따른, 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위한 예시적인 프로세스이다. 도 14에 도시된 기술은 PPEMS(6)에 관하여 설명되지만, 이 기술은 SRL(11), 호흡기(13), 헤드 보호구(27), 및/또는 허브(14)와 같은 다양한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

예시된 예에서, PPEMS(6)는 PPE(62) 중 적어도 하나와 같은 적어도 하나의 PPE 물품으로부터 사용 데이터를 획득한다(2000). 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용 데이터는 PPE(62)의 동작을 나타내는 데이터를 포함한다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 사용 데이터에 대해 PPE(62) 또는 허브(14)를 폴링(polling)함으로써 사용 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예에서, PPE(62) 또는 허브(14)는 사용 데이터를 PPEMS(6)에 전송할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 생성되면 실시간으로 PPE(62) 또는 허브(14)로부터 사용 데이터를 수신할 수 있다. 다른 예에서, PPEMS(6)는 저장된 사용 데이터를 수신할 수 있다.

PPEMS(6)는 적어도 하나의 PPE(62)의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용할 수 있다(2002). 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 안전 모델은 알려진 안전 이벤트로부터의 데이터 및/또는 PPE(62)로부터의 이력 데이터에 기초하여 훈련될 수 있다. 이러한 방식으로, 안전 모델은 안전 영역 및 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열될 수 있다.

PPEMS(6)는 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 PPE(62)와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측할 수 있으며, 여기서 안전 이벤트는 가능성을 나타내는 값과 관련된 안전 이벤트 서명에 대응하거나 그에 매핑된다(2004). 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 (예를 들어, 모델에 의해 정의된 바와 같은) 안전한 활동 또는 잠재적으로 안전하지 않은 활동과 일치하는지를 결정하기 위해 획득된 사용 데이터를 안전 모델에 적용할 수 있다.

PPEMS(6)는 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성할 수 있다(2006). 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 (안전 모델에 의해 정의된 바와 같은) 안전한 활동과 일치하지 않을 때 경보 데이터를 생성할 수 있다. PPEMS(6)는 안전 이벤트의 발생 가능성을 나타내는 경보 데이터를 PPE(62), 안전 관리자, 또는 다른 제삼자에게 전송할 수 있다.

예 1: 방법으로서, 적어도 하나의 개인 보호 장비(PPE) 물품으로부터 사용 데이터를 획득하는 단계 - 사용 데이터는 적어도 하나의 PPE 물품의 동작을 나타내는 데이터를 포함함 -; 분석 엔진에 의해, 적어도 하나의 PPE 물품의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계; 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 PPE 물품과 관련된 안전 조건의 발생 가능성을 예측하는 단계; 및 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.

예 2: 안전 모델은 적어도 하나의 PPE 물품과 유사한 특성을 갖는 복수의 공기 호흡기 시스템으로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터로 구성되는, 예 1의 방법.

예 3: 적어도 하나의 PPE 물품으로부터의 사용 데이터에 기초하여 안전 모델을 업데이트하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 또는 예 2의 방법.

예 4: 적어도 하나의 PPE 물품의 구성, 적어도 하나의 PPE 물품의 사용자, 적어도 하나의 PPE 물품이 위치하는 환경, 또는 적어도 하나의 PPE 물품과 함께 사용되고 있는 하나 이상의 다른 디바이스 중 적어도 하나에 기초하여 안전 모델을 선택하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 내지 예 3 중 어느 한 예의 방법.

예 5: 사용 데이터는 적어도 PPE 물품이 위치하는 환경과 관련된 환경 데이터를 포함하여서, 안전 이벤트의 발생 가능성은 적어도 하나의 PPE 물품이 위치하는 환경에 기초하는, 예 1 내지 예 4 중 어느 한 예의 방법.

예 6: 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 복수의 PPE와 관련된 알려진 안전 이벤트의 훈련 데이터로 구성된 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 5 중 어느 한 예의 방법.

예 7: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 안전 모델에 의해 특성화된 알려진 안전한 행동과 비교하여 적어도 하나의 PPE의 사용자의 이례적인 행동을 식별하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 6 중 어느 한 예의 방법.

예 8: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된, 적어도 하나의 PPE가 배치된 작업 환경 내의 영역들을 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 내지 예 7 중 어느 한 예의 방법.

예 9: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 PPE의 사용자의 모션을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 일정 기간에 걸친 사용자의 모션이 적어도 하나의 PPE의 사용자에 대해 이례적이라고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 8 중 어느 한 예의 방법.

예 10: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 사용자의 온도를 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 온도가 일정 기간에 걸쳐 안전한 활동과 관련된 온도를 초과한다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 9 중 어느 한 예의 방법.

예 11: 출력을 생성하는 단계는 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 경보 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 10 중 어느 한 예의 방법.

예 12: 방법은 PPE 물품, 작업자 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 적어도 하나의 서버 중 하나 이상에 의해 수행되는, 예 1 내지 예 11 중 어느 한 예의 방법.

예 13: 메모리; 및 예 1 내지 예 12의 방법 중 임의의 것을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스.

예 14: 예 1 내지 예 13의 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.

예 15: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제12항의 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

예 16: 방법으로서, 통신 컴포넌트를 이용하여, PPE 물품의 적어도 하나의 센서로부터 사용 데이터의 스트림을 수신하는 단계 - PPE 물품은 사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 가짐 -; 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하는 단계 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 분석 스트림 처리 컴포넌트를 이용하여, 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하는 단계; 및 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.

예 17: 훈련 인스턴스들의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택하는 단계 - 각각의 훈련 인스턴스는 정의된 지속 시간에 걸친 사용 데이터와 안전 이벤트 사이의 관련성을 포함하고, 사용 데이터는 사용자, 작업 환경, 또는 하나 이상의 PPE 물품 중 적어도 하나를 특성화하는 하나 이상의 메트릭을 포함함 -; 및 훈련 세트 내의 각각의 훈련 인스턴스에 대해, 훈련 인스턴스의 정의된 지속 시간에 걸친 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 모델에 적용되는 정의된 지속 시간에 걸친 후속 사용 데이터에 응답하여 안전 이벤트와 관련된 특정 안전 이벤트 서명에 대해 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 모델을 수정하는 단계를 추가로 포함하는, 예 16의 방법.

예 18: 훈련 인스턴스들의 세트 중의 하나 이상의 훈련 인스턴스는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 안전 이벤트 서명을 검출한 후에 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성되는, 예 16 또는 예 17의 방법.

예 19: 안전 이벤트 서명은 사용 데이터의 세트 내의 이상, 사용 데이터의 세트 내의 패턴, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 발생들의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 유형들의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트들의 크기들의 특정 세트, 임계치를 충족시키는 값 중 적어도 하나를 포함하는, 예 16 내지 예 18 중 어느 한 예의 방법.

예 20: 안전 이벤트 서명은 안전 이벤트에 매핑되고, 안전 이벤트는 작업자, PPE 물품, 상기 PPE 물품 이외의 PPE 물품, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 관련되는, 예 16 내지 예 19 중 어느 한 예의 방법.

예 21: 안전 이벤트는 작업자 행동의 비정상 조건, PPE 물품의 비정상 조건, 작업 환경 내의 비정상 조건, 또는 안전 규정의 위반 중 적어도 하나를 포함하는, 예 16 내지 예 20 중 어느 한 예의 방법.

예 22: 안전 이벤트 서명을 검출하기 전에, 사용 데이터의 데이터 스트림에 적어도 부분적으로 기초하여, PPE 물품이 정상 상태로 동작하고 있다고 판정하는 단계; 및 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여, PPE 물품이 정상 상태로 동작하고 있지 않다고 판정하는 단계를 추가로 포함하는, 예 16 내지 예 21 중 어느 한 예의 방법.

예 23: 사용 데이터의 스트림의 일부는 사용 데이터의 스트림의 제1 부분이고, 안전 이벤트 서명은 제1 안전 이벤트 서명이고, 정상 상태는 제2 안전 이벤트 서명에 대응하고, 데이터 스트림의 제1 부분은 제1 안전 이벤트 서명에 대응하고, 데이터 스트림의 제2 부분은 제2 안전 이벤트 서명에 대응하는, 예 16 내지 예 22 중 어느 한 예의 방법.

예 24: 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 PPE 물품에 포함되는, 예 16 내지 예 23 중 어느 한 예의 방법.

예 25: 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 특정 작업자에게 할당된 작업자 디바이스에 포함되고, PPE 물품은 특정 작업자에게 할당되는, 예 16 내지 예 24 중 어느 한 예의 방법.

예 26: 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 작업자가 작업하는 작업 환경 내의 위치에 위치된 컴퓨팅 디바이스에 포함되고, PPE 물품은 작업자에게 할당되는, 예 16 내지 예 25 중 어느 한 예의 방법.

예 27: 통신 컴포넌트는 PPE 물품, 특정 작업자에게 할당된 작업자 디바이스, 또는 작업 환경 내의 위치에 위치된 컴퓨팅 디바이스에 포함되고, 적어도 하나의 서버가 사용 데이터의 스트림을 수신하고, 적어도 하나의 모델을 저장하고, 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하도록 구성되는, 예 16 내지 예 26 중 어느 한 예의 방법.

예 28: 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 PPE 물품, 작업자 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 적어도 하나의 서버 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 추가로 포함하는, 예 16 내지 예 27 중 어느 한 예의 방법.

예 29: 선택은 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 PPE 물품, 작업자 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 적어도 하나의 서버 중 적어도 하나에서 발생하는, 예 16 내지 예 28 중 어느 한 예의 방법.

예 30: 안전 이벤트 서명의 검출과 관련된 전력 소비, 안전 이벤트 서명의 검출과 관련된 레이턴시, PPE 물품, 작업자 디바이스, 컴퓨팅 디바이스 또는 적어도 하나의 서버의 연결 상태, 사용 데이터의 데이터 유형, 사용 데이터의 데이터 볼륨, 및 사용 데이터의 내용에 기초하여 선택하는 단계를 추가로 포함하는, 예 16 내지 예 29 중 어느 한 예의 방법.

예 31: 적어도 하나의 센서가 적어도 PPE 물품과 관련된 작업자 또는 작업 환경을 특성화하는 사용 데이터를 생성하고, 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하는 단계는 PPE 물품과 관련된 작업자 또는 작업 환경을 특성화하는 사용 데이터를 처리하는 단계를 포함하는, 예 16 내지 예 30 중 어느 한 예의 방법.

예 32: 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계는 PPE 물품, 사용자와 관련되고, PPE 물품 및 적어도 하나의 원격 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브, 또는 사용자가 아닌 사람과 관련된 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나로 통지를 전송하는 단계를 포함하는, 예 16 내지 예 31 중 어느 한 예의 방법.

예 33: 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계는 PPE 물품의 동작을 변경하는 통지를 전송하는 단계를 포함하는, 예 16 내지 예 32 중 어느 한 예의 방법.

예 34: 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계는 사용자, 작업 환경 또는 PPE 물품 중 적어도 하나와 관련한 안전 이벤트를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하는 단계를 포함하는, 예 16 내지 예 33 중 어느 한 예의 방법.

예 35: PPE 물품은 공기 호흡기 시스템, 추락 보호 디바이스, 청력 보호기, 헤드 보호기, 의복, 안면 보호기, 눈 보호기, 용접 마스크 또는 엑소슈트 중 적어도 하나를 포함하는, 예 16 내지 예 34 중 어느 한 예의 방법.

예 36: PPE 물품은 사용자와 관련된 PPE 물품들의 세트에 포함되고, PPE 물품들의 세트 내의 각각의 PPE 물품은 모션 센서를 포함하고, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품들의 세트 중의 각각의 각자의 PPE 물품의 각각의 각자의 모션 센서로부터 각자의 사용 데이터의 스트림을 수신하고; 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 각각의 각자의 모션 센서로부터의 각자의 사용 데이터의 스트림에 적어도 부분적으로 기초하는 상대적 모션에 대응하는 안전 이벤트 서명을 검출하는, 예 16 내지 예 35 중 어느 한 예의 방법.

예 37: 사용 데이터의 스트림은 이벤트를 포함하고, 각각의 각자의 이벤트는 동일한 정의된 간격으로 생성되고, 각각의 각자의 이벤트는 정의된 메트릭들의 동일한 세트에 대응하는 값들의 각자의 세트를 포함하고, 상이한 각자의 이벤트들에서의 값들의 각자의 세트들은 상이한, 예 16 내지 예 36 중 어느 한 예의 방법.

예 38: 정의된 메트릭들의 세트는 타임 스탬프, PPE 물품의 특성, PPE 물품과 관련된 작업자의 특성, 또는 작업 환경의 특성 중 하나 이상을 포함하는, 예 16 내지 예 37 중 어느 한 예의 방법.

예 39: 적어도 하나의 안전 규칙이 적어도 하나의 안전 이벤트에 매핑되고, 적어도 하나의 안전 이벤트는 안전 이벤트 서명에 매핑되고, 안전 이벤트 서명은 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부에 대응하는, 예 16 내지 예 38 중 어느 한 예의 방법.

예 40: 모델로 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하는 단계는 하나 이상의 안전 이벤트 서명과 관련된 하나 이상의 가능성의 세트를 결정하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트 서명은 하나 이상의 안전 이벤트 서명과 관련된 하나 이상의 가능성의 세트 내의 가능성과 관련되는, 예 16 내지 예 39 중 어느 한 예의 방법.

예 41: 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계는 안전 이벤트 서명에 대응하는 안전 이벤트에 적어도 부분적으로 기초하는 사용자 인터페이스를 생성하는 단계를 포함하는, 예 16 내지 예 40 중 어느 한 예의 방법.

예 42: 사용자 인터페이스는 임계 기간 내에 응답 사용자 입력을 요구하는 적어도 하나의 입력 제어를 포함하고, 방법은, 응답 사용자 입력 없이 임계 기간이 만료되는 것에 응답하여, 응답 사용자 입력 없이 임계 기간이 만료되는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하는 단계를 추가로 포함하는, 예 16 내지 예 41 중 어느 한 예의 방법.

예 43: 안전 이벤트 서명은 임계치를 충족시키는 인체 공학적 스트레스를 나타내는 안전 이벤트에 대응하는, 예 16 내지 예 42 중 어느 한 예의 방법.

예 44: 메모리; 및 예 16 내지 예 43의 방법 중 임의의 것을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스.

예 45: 예 16 내지 예 43의 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.

예 46: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제16항 내지 제43항의 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

예 47: 방법으로서, PPE 물품, 작업자 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서들의 세트로부터 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하는 단계; 사용 데이터의 하나 이상의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하는 단계 - 적어도 하나의 모델은 PPE 물품, 작업자 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품, 작업자 또는 작업 환경에 의해, 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -; 모델로 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 사용 데이터의 하나 이상의 스트림에서 안전 이벤트 서명을 검출하는 단계, 및 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.

예 48: 제16항 내지 제43항 중 어느 한 항의 방법을 추가로 포함하는, 예 47의 방법.

예 49: 메모리; 및 예 48의 방법 중 임의의 것을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스.

예 50: 예 48의 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.

예 51: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 예 48의 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

예에 따라서는, 본 명세서에 설명된 기술들 중 임의의 것의 소정 행위들 또는 이벤트들이 상이한 순서로 수행될 수 있거나, 추가, 병합, 또는 완전히 생략될 수 있다(예컨대, 설명된 모든 행위들 또는 이벤트들이 기술의 실시에 필요한 것은 아니다)는 것을 인식해야 한다. 게다가, 소정 예들에서, 행위들 또는 이벤트들은 순차적으로보다는, 예컨대 멀티스레드 처리, 인터럽트 처리, 또는 다수의 프로세서를 통해 동시에 수행될 수 있다.

하나 이상의 예에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 기능들은 하나 이상의 명령어 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장되거나 이를 통해 송신되고 하드웨어 기반 처리 유닛에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체들은 데이터 저장 매체와 같은 유형 매체에 대응하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 또는 예컨대 통신 프로토콜에 따라 한 장소로부터 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 판독 가능 매체는 일반적으로 (1) 비일시적, 유형의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 (2) 신호 또는 반송파와 같은 통신 매체에 대응할 수 있다. 데이터 저장 매체는 본 개시에서 설명된 기법들의 구현을 위해 명령어들, 코드 및/또는 데이터 구조들을 검색하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 또는 하나 이상의 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다.

제한이 아니라 예로서, 그러한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장, 자기 디스크 저장, 또는 다른 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리, 또는 명령어들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 적절히 컴퓨터 판독 가능 매체로 지칭된다. 예를 들어, 명령어들이 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선(twisted pair), 디지털 가입자 회선(DSL), 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술을 이용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 전송되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술은 매체의 정의에 포함된다.

그러나, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 및 데이터 저장 매체는 접속, 반송파, 신호, 또는 다른 일시적 매체를 포함하는 것이 아니라, 대신에 비일시적, 유형의 저장 매체를 대상으로 한다는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 콤팩트 디스크(compact disc, CD), 레이저 디스크(laser disc), 광 디스크(optical disc), 디지털 다기능 디스크(digital versatile disc, DVD), 플로피 디스크(floppy disk) 및 블루레이 디스크(Blu-ray disc)를 포함하며, 여기서 디스크(disk)는 통상적으로 자기적으로 데이터를 재생하는 반면, 디스크(disc)는 레이저로 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 것들의 조합들이 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.

명령어들은 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSP), 범용 마이크로프로세서, 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 동등한 집적 또는 개별 로직 회로뿐만 아니라, 그러한 컴포넌트들의 임의의 조합과 같은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어 "프로세서"는 본 명세서에 설명된 기술의 구현에 적합한 전술한 구조들 또는 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수 있다. 또한, 일부 태양에서, 본 명세서에서 설명된 기능은 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈들 내에 제공될 수 있다. 또한, 기법들은 하나 이상의 회로 또는 로직 요소로 완전히 구현될 수 있다.

본 개시의 기법들은 무선 통신 디바이스 또는 무선 핸드세트, 마이크로프로세서, 집적 회로(IC) 또는 IC들의 세트(예컨대, 칩 세트)를 포함한 매우 다양한 디바이스 또는 장치에서 구현될 수 있다. 다양한 컴포넌트, 모듈, 또는 유닛이 개시된 기법들을 수행하도록 구성된 디바이스들의 기능적 태양들을 강조하기 위해 본 개시에서 설명되지만, 반드시 상이한 하드웨어 유닛들에 의한 실현을 요구하는 것은 아니다. 오히려, 위에 설명된 바와 같이, 다양한 유닛들이 하드웨어 유닛에서 조합되거나, 적합한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 관련하여, 위에 설명된 바와 같은 하나 이상의 프로세서를 포함한 상호작용적 하드웨어 유닛들의 집합에 의해 제공될 수 있다.

다양한 예가 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 하기 청구범위의 범위 내에 있다.

Claims

시스템으로서,
사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 갖는 개인 보호 장비(personal protective equipment, PPE) 물품과,
분석 스트림 처리 컴포넌트를 포함하되,
상기 분석 스트림 처리 컴포넌트는
상기 PPE 물품의 적어도 하나의 센서로부터 상기 사용 데이터의 스트림을 수신하는 통신 컴포넌트와,
상기 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명(safety event signature)을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하도록 구성된 메모리 - 상기 적어도 하나의 모델은 상기 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 상기 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 - 와,
하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
상기 모델로 상기 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하고,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
훈련 인스턴스의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택하고 - 각각의 훈련 인스턴스는 정의된 지속 시간에 걸친 사용 데이터와 안전 이벤트 사이의 관련성을 포함하고, 상기 사용 데이터는 사용자, 작업 환경, 또는 하나 이상의 PPE 물품 중 적어도 하나를 특성화하는 하나 이상의 메트릭(metric)을 포함함 -,
상기 훈련 세트 내의 각각의 훈련 인스턴스에 대해, 상기 훈련 인스턴스의 상기 정의된 지속 시간에 걸친 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 상기 모델에 적용되는 상기 정의된 지속 시간에 걸친 후속 사용 데이터에 응답하여 상기 안전 이벤트와 관련된 특정 안전 이벤트 서명에 대해 상기 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 상기 모델을 수정하는
시스템.
제2항에 있어서,
상기 훈련 인스턴스의 세트 중의 하나 이상의 훈련 인스턴스는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 상기 안전 이벤트 서명을 검출한 후에 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명은 사용 데이터의 세트 내의 이상(anomaly), 사용 데이터의 세트 내의 패턴, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트의 발생의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트의 유형의 특정 세트, 정의된 기간에 걸친 특정 이벤트의 크기의 특정 세트, 임계치를 충족시키는 값 중 적어도 하나를 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명은 안전 이벤트에 매핑되고, 상기 안전 이벤트는 작업자, 상기 PPE 물품, 상기 PPE 물품 이외의 PPE 물품, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 관련되는
시스템.
제5항에 있어서,
상기 안전 이벤트는 작업자 행동의 비정상 조건, 상기 PPE 물품의 비정상 조건, 상기 작업 환경 내의 비정상 조건, 또는 안전 규정의 위반 중 적어도 하나를 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
상기 안전 이벤트 서명의 검출 전에, 상기 사용 데이터의 데이터 스트림에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 PPE 물품이 정상 상태로 동작하고 있다고 판정하고,
상기 안전 이벤트 서명의 검출에 응답하여, 상기 PPE 물품이 상기 정상 상태로 동작하고 있지 않다고 판정하는
시스템.
제7항에 있어서,
상기 사용 데이터의 스트림의 상기 일부는 상기 사용 데이터의 스트림의 제1 부분이고,
상기 안전 이벤트 서명은 제1 안전 이벤트 서명이고,
상기 정상 상태는 제2 안전 이벤트 서명에 대응하고,
상기 데이터 스트림의 상기 제1 부분은 상기 제1 안전 이벤트 서명에 대응하고,
상기 데이터 스트림의 제2 부분은 상기 제2 안전 이벤트 서명에 대응하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 상기 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 상기 PPE 물품에 포함되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 상기 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 특정 작업자에게 할당된 작업자 디바이스에 포함되고, 상기 PPE 물품은 상기 특정 작업자에게 할당되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 분석 스트림 처리 컴포넌트 또는 상기 통신 컴포넌트 중 적어도 하나는 작업자가 작업하는 작업 환경 내의 위치에 위치된 컴퓨팅 디바이스에 포함되고, 상기 PPE 물품은 상기 작업자에게 할당되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 통신 컴포넌트는 상기 PPE 물품, 특정 작업자에게 할당된 작업자 디바이스, 또는 작업 환경 내의 위치에 위치된 컴퓨팅 디바이스에 포함되고, 상기 시스템은, 상기 사용 데이터의 스트림을 수신하고, 상기 적어도 하나의 모델을 저장하고, 상기 모델로 상기 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하도록 구성된 적어도 하나의 서버를 더 포함하는
시스템.
제12항에 있어서,
상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 상기 PPE 물품, 상기 작업자 디바이스, 상기 컴퓨팅 디바이스, 또는 상기 적어도 하나의 서버 중 적어도 하나를 선택하도록 구성된 선택 컴포넌트를 더 포함하는
시스템.
제13항에 있어서,
상기 선택 컴포넌트는 상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해 상기 PPE 물품, 상기 작업자 디바이스, 상기 컴퓨팅 디바이스, 또는 상기 적어도 하나의 서버 중 적어도 하나에 통합되는
시스템.
제13항에 있어서,
상기 선택 컴포넌트는 상기 안전 이벤트 서명의 검출과 관련된 전력 소비, 상기 안전 이벤트 서명의 검출과 관련된 레이턴시, 상기 PPE 물품, 상기 작업자 디바이스, 상기 컴퓨팅 디바이스 또는 상기 적어도 하나의 서버의 연결 상태, 상기 사용 데이터의 데이터 유형, 상기 사용 데이터의 데이터 볼륨, 및 상기 사용 데이터의 내용에 기초하여 선택하도록 구성되는
시스템.
제1항에 있어서,
적어도 상기 PPE 물품과 관련된 작업자 또는 작업 환경을 특성화하는 사용 데이터를 생성하는 적어도 하나의 센서를 더 포함하되,
상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품과 관련된 상기 작업자 또는 상기 작업 환경을 특성화하는 상기 사용 데이터를 처리하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 상기 출력을 생성하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품, 사용자와 관련되고 상기 PPE 물품 및 적어도 하나의 원격 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브, 또는 상기 사용자가 아닌 사람과 관련된 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나로 통지를 전송하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 상기 출력을 생성하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품의 동작을 변경하는 통지를 전송하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 상기 출력을 생성하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 사용자, 작업 환경, 또는 상기 PPE 물품 중 적어도 하나와 관련한 상기 안전 이벤트를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 PPE 물품은 공기 호흡기 시스템, 추락 보호 디바이스, 청력 보호기, 헤드 보호기, 의복(garment), 안면 보호기, 눈 보호기, 용접 마스크, 또는 엑소슈트(exosuit) 중 적어도 하나를 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 PPE 물품은 사용자와 관련된 PPE 물품의 세트에 포함되고,
상기 PPE 물품의 세트 내의 각각의 PPE 물품은 모션 센서를 포함하고,
상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
상기 PPE 물품의 세트 중의 각각의 각자의 PPE 물품의 각각의 각자의 모션 센서로부터 각자의 사용 데이터의 스트림을 수신하고,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 각각의 각자의 모션 센서로부터의 상기 각자의 사용 데이터의 스트림에 적어도 부분적으로 기초하는 상대적 모션에 대응하는 상기 안전 이벤트 서명을 검출하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 사용 데이터의 스트림은 이벤트를 포함하고, 각각의 각자의 이벤트는 동일한 정의된 간격으로 생성되고, 각각의 각자의 이벤트는 정의된 메트릭의 동일한 세트에 대응하는 값의 각자의 세트를 포함하고, 상이한 각자의 이벤트에서의 값의 각자의 세트는 상이한
시스템.
제22항에 있어서,
상기 정의된 메트릭의 세트는 타임 스탬프, 상기 PPE 물품의 특성, 상기 PPE 물품과 관련된 작업자의 특성, 또는 작업 환경의 특성 중 하나 이상을 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
적어도 하나의 안전 규칙이 적어도 하나의 안전 이벤트에 매핑되고, 상기 적어도 하나의 안전 이벤트는 상기 안전 이벤트 서명에 매핑되고, 상기 안전 이벤트 서명은 상기 사용 데이터의 스트림의 적어도 상기 일부에 대응하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 모델로 상기 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 하나 이상의 안전 이벤트 서명과 관련된 하나 이상의 가능성의 세트를 결정하고, 상기 안전 이벤트 서명은 하나 이상의 안전 이벤트 서명과 관련된 상기 하나 이상의 가능성의 세트 내의 가능성과 관련되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 안전 이벤트 서명에 대응하는 안전 이벤트에 적어도 부분적으로 기초하는 사용자 인터페이스를 생성할 수 있는
시스템.
제26항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 임계 기간 내에 응답 사용자 입력을 요구하는 적어도 하나의 입력 제어를 포함하고,
상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 응답 사용자 입력 없이 상기 임계 기간이 만료되는 것에 응답하여, 상기 응답 사용자 입력 없이 상기 임계 기간이 만료되는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 안전 이벤트 서명은 임계치를 충족시키는 인체 공학적 스트레스를 나타내는 안전 이벤트에 대응하는
시스템.
시스템으로서,
PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서의 세트와,
분석 스트림 처리 컴포넌트를 포함하되,
상기 분석 스트림 처리 컴포넌트는
PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 상기 센서의 세트로부터 상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하는 통신 컴포넌트와,
상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하도록 구성된 메모리 - 상기 적어도 하나의 모델은 상기 PPE 물품, 상기 작업자, 또는 상기 작업 환경 중 상기 적어도 하나와 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경에 의해, 상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 - 와,
하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
상기 모델로 상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 상기 사용 데이터의 하나 이상의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하고,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는
시스템.
컴퓨팅 디바이스로서,
메모리와,
하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하되,
상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
PPE 물품의 적어도 하나의 센서로부터 사용 데이터의 스트림을 수신하고 - 상기 PPE 물품은 상기 사용 데이터의 스트림을 생성하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 가짐 -,
상기 사용 데이터의 스트림의 적어도 일부 및 안전 이벤트 서명을 검출하기 위한 적어도 하나의 모델을 저장하고 - 상기 적어도 하나의 모델은 상기 PPE 물품과 동일한 유형의 하나 이상의 다른 PPE 물품에 의해, 상기 사용 데이터의 스트림을 수신하기 전에, 생성된 사용 데이터의 세트에 적어도 부분적으로 기초하여 훈련됨 -,
상기 모델로 상기 사용 데이터의 스트림을 처리하는 것에 기초하여 상기 사용 데이터의 스트림에서 상기 안전 이벤트 서명을 검출하고,
상기 안전 이벤트 서명을 검출하는 것에 응답하여 출력을 생성하는
컴퓨팅 디바이스.