KR20190014101A - 모니터링, 경보 및 예측 안전 이벤트 회피를 통합한 분석 엔진을 갖는 개인 보호 장비 시스템 - Google Patents

모니터링, 경보 및 예측 안전 이벤트 회피를 통합한 분석 엔진을 갖는 개인 보호 장비 시스템 Download PDF

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KR20190014101A
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스티븐 티 아위저스
키란 에스 카누쿠르시
에릭 씨 로브너
로버트 제이 퀸테로
미카일라 에이 존슨
매들린 이 필룩스
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쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 캄파니
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Abstract

일부 예들에서, 시스템은 하나 이상의 센서를 포함하는 개인 보호 장비(PPE) 물품 - 하나 이상의 센서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -; 및 메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 수신하고; PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행한다.

Description

모니터링, 경보 및 예측 안전 이벤트 회피를 통합한 분석 엔진을 갖는 개인 보호 장비 시스템
본 출원은 2016년 6월 23일자로 출원된 미국 출원 제15/190,564호 및 2016년 10월 14일자로 출원된 미국 가출원 제62/408 564호의 이익을 주장하며, 이들 각각의 전체 내용은 이에 의해 본 명세서에 참고로 명백히 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.
먼지, 연기, 가스, 공기중 오염물, 추락 위험, 청력 위험 또는 건강에 잠재적으로 위험하거나 해로운 임의의 다른 위험이 존재하는 것으로 알려지거나 존재할 가능성이 있는 영역에서 작업할 때, 작업자는 호흡기(respirator) 또는 청정 공기 공급원과 같은 개인 보호 장비를 사용하는 것이 일반적이다. 매우 다양한 개인 보호 장비가 이용 가능하지만, 통상적으로 사용되는 일부 디바이스들은 전동식 공기 정화 호흡기(powered air purifying respirator, PAPR), 자체 완비된 호흡 장치(self-contained breathing apparatus), 추락 보호 하니스(fall protection harness), 이어 머프(ear muff), 안면 가리개(face shield) 및 용접 마스크(welding mask)를 포함한다. 예를 들어, PAPR은 전형적으로 관을 통해 사용자에 의해 착용된 헤드 탑(head top)으로 공기의 강제 유동을 전달하기 위해 전기 모터에 의해 동력을 공급받는 팬(fan)을 포함하는 송풍기 시스템을 포함한다. PAPR은 전형적으로 필터를 통해 주위 공기를 빨아들이고, 공기를 호흡 관을 통해 헬멧 또는 헤드 탑 안으로 강제하여, 여과된 공기를 사용자의 코 또는 입 주위의 그의 호흡 구역에 제공하는 디바이스를 포함한다. SCBA는 압축 공기 탱크로부터 관 또는 호스를 통해 사용자에 의해 착용된 헤드 탑의 내부로 청정 공기를 제공한다. 일부 예들에서, 다양한 개인 보호 장비는 다양한 유형의 데이터를 생성할 수 있다.
본 개시는 PPE로부터, 그러한 PPE의 동작을 나타내는 사용 데이터를 캡처하기 위한 시스템을 제공한다. 사용 데이터를 사용하여, 시스템은 PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델(safety learning model)에 그러한 데이터를 적용할 수 있다. 예를 들어, 작업자는 사용 데이터를 생성하는 하나 이상의 PPE 물품을 착용하거나 달리 구비할 수 있다. 그러한 사용 데이터의 예들은, 몇 가지만 예를 들자면, PPE에 의해 검출된 위험, PPE의 동작 메트릭(operating metric)(예컨대, 필터 사용, 송풍기 레이트(blower rate), 추락 보호 자기 수축 라인(fall-protection self-retracting line) 연장 및 수축, 사운드 위험 등), 작업자 메트릭(예컨대, 작업자 모션, 작업자 온도, 작업자 청력 레이트 등), 및 작업 환경 메트릭을 포함할 수 있다.
본 개시의 시스템은 사용 데이터를 수집하고 그러한 데이터를 안전 학습 모델에 적용할 수 있다. 안전 학습 모델은 사용 데이터의 세트에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 학습 모델은 훈련 인스턴스들의 훈련 세트로 훈련되며, 각각의 훈련 인스턴스에서 사용 데이터의 세트들은 소정 안전 이벤트들과 관련된다. 안전 학습 모델은 안전 학습 모델에 적용되는 후속 사용 데이터에 응답하여 특정 안전 이벤트에 대한 가능성을 더 정확하게 예측하기 위해 훈련 인스턴스들에 기초하여 수정될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템이 작업자 환경에서 작업자에 의해 사용되고 있는 PPE 물품으로부터 사용 데이터를 수신하면, 시스템은, 몇 가지만 예를 들자면, 작업자의 안전, PPE 물품의 동작, 및/또는 작업 환경의 조건에 영향을 미칠 수 있는 안전 이벤트들을 더 빠르고 정확하게 식별할 수 있다. 안전 이벤트가 발생한 후에(그리고 작업자에 대한 잠재적 위해가 발생한 후에) 안전 이벤트의 원인을 평가하기보다는, 사용 데이터와 안전 이벤트의 가능성 사이의 관계를 정의할 수 있는 안전 학습 모델은 통지를 사전 대비적으로 그리고 선제적으로 생성하고/하거나 안전 이벤트가 발생하기 전에 PPE의 동작을 변경할 수 있다. 더욱이, 본 개시의 시스템은 훈련 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 하나 이상의 센서와 관련된 개인 보호 장비(PPE) 물품 - 하나 이상의 센서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -; 및 메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 수신하고; PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행한다.
일부 예들에서, 개인 보호 장비(PPE) 물품은 하나 이상의 센서 - 하나 이상의 센서는 개인 보호 장비(PPE) 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -; 및 하나 이상의 센서에 통신 가능하게 결합된 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 하나 이상의 프로세서는 PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 안전 학습 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하고, 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초한다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 메모리; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 개인 보호 장비(PPE) 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 수신하고 - PPE 물품은 하나 이상의 센서를 포함하고, 하나 이상의 센서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -; PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행한다.
일부 예들에서, 시스템은 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서의 세트; 및 메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터를 수신하고; PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행한다.
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, 여과 공기 호흡기 시스템과 같은, 개인 보호 장비(personal protection equipment, PPE)가 다수의 작업 환경 내에서 이용되고 개인 보호 장비 관리 시스템(personal protection equipment management system, PPEMS)에 의해 관리되는 예시적인 시스템을 예시하는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 다양한 기술에 따른, 도 1에 도시된 개인 보호 장비 관리 시스템의 동작 관점을 예시하는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 다양한 기술에 따른 노출 지시형 여과 공기 호흡기 시스템의 계통도이다.
도 4는 본 개시의 다양한 기술에 따른 노출 지시형 여과 공기 호흡기 시스템 내의 전자 컴포넌트들의 블록도이다.
도 5는 본 개시의 다양한 기술에 따른 노출의 결정과 관련된 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 다양한 기술에 따른 노출 지시형 헤드 탑이다.
도 7은 본 개시의 다양한 기술에 따른 노출 지시형 헤드 탑 및 통신 허브 시스템이다.
도 8은 본 개시의 다양한 태양에 따른, 착용식 데이터 허브와 통신하는 자기 수축 라인(SRL)의 예를 예시하는 개념도이다.
도 9 내지 도 16은 본 개시의 태양들에 따른, 하나 이상의 호흡기로부터의 사용 데이터를 나타내기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 예시한다.
도 17은 본 개시의 태양들에 따른, 안전 이벤트의 가능성을 결정하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 흐름도이다.
도 18은 하나 이상의 호흡기로부터의 사용 데이터에 기초하여 콘텐츠를 포함하는 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 생성하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 19a 및 도 19b는 본 개시에 따른, 헤드 탑 및 청력 보호기를 포함하는 시스템을 예시한다.
도 20a 및 도 20b는 본 개시에 따른 헤드 탑 및 바이저(visor)를 포함하는 시스템을 예시한다.
도 21a 및 도 21b는 본 개시에 따른 헤드 탑 및 바이저를 포함하는 시스템을 예시한다.
본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 실시예가 이용될 수 있고 구조적 변경이 이루어질 수 있음이 이해되어야 한다. 도면들이 반드시 일정한 축척으로 작성된 것은 아니다. 도면에 사용되는 동일한 도면 부호는 동일한 컴포넌트를 지시한다. 그러나, 주어진 도면에서 소정 컴포넌트를 지시하기 위한 도면 부호의 사용은 동일한 도면 부호로 표지된 다른 도면 내의 그 컴포넌트를 제한하도록 의도되지 않음이 이해될 것이다.
본 개시의 태양들에 따르면, PPE 물품은 PPE 물품 주위의 동작, 위치 또는 환경 조건들을 나타내는 데이터를 캡처하기 위한 센서들을 포함할 수 있다. 센서들은 데이터 또는 컨텍스트 정보(context information)를 생성하는 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 그러한 데이터는 일반적으로 본 명세서에서 사용 데이터 또는 대안적으로 동작 데이터 또는 센서 데이터로 지칭될 수 있다. 일부 예들에서, 사용 데이터는 일정 기간에 걸친 샘플들의 스트림의 형태를 취할 수 있다. 일부 예들에서, 센서들은 PPE 물품의 컴포넌트들의 동작 특성들, PPE 물품을 사용하거나 착용하는 작업자의 특성들, 및/또는 PPE 물품이 위치하는 환경과 관련된 환경 인자들을 측정하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, PPE 물품은 스피커, 진동 디바이스, LED, 버저, 또는 경보, 오디오 메시지, 사운드, 지시자 등을 출력하기 위한 다른 디바이스와 같은, 각자의 작업자에게 통신을 출력하기 위한 하나 이상의 전자 컴포넌트를 포함하도록 구성될 수 있다.
본 개시의 태양들에 따르면, PPE 물품은 획득된 사용 데이터를 개인 보호 장비 관리 시스템(PPEMS)으로 송신하도록 구성될 수 있으며, 이 개인 보호 장비 관리 시스템은 다양한 작업 환경에서 작업자들의 모집단에 의해 배치되고 사용되는 개인 보호 장비로부터의 착신 사용 데이터의 스트림들을 처리하도록 구성된 분석 엔진을 갖는 클라우드 기반 시스템일 수 있다. PPEMS의 분석 엔진은 착신 사용 데이터의 스트림들(또는 적어도 사용 데이터의 서브세트)을 하나 이상의 모델에 적용하여, 임의의 개개의 PPE 물품과 관련된 작업자에 대한 안전 이벤트의 발생 가능성을 모니터링하고 예측할 수 있다. 예를 들어, 분석 엔진은 (예컨대, 전자 센서들에 의해 측정된 바와 같은) 측정된 파라미터들을 PPE 물품의 사용자의 활동을 특성화하는, 예를 들어 안전한 활동, 불안전한 활동 또는 (전형적으로 불안전한 활동 전에 발생할 수 있는) 우려되는 활동을 나타내는 알려진 모델들과 비교하여 이벤트 발생의 확률을 결정할 수 있다.
분석 엔진은 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성할 수 있다. 예를 들어, 분석 엔진은 PPE 물품의 사용자로부터 수집된 데이터에 기초하여 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 출력을 생성할 수 있다. 출력은 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 PPE 물품의 사용자에게 경고하여서, 사용자가 그의 행동을 변경할 수 있게 하는 데 사용될 수 있다. 다른 예들에서, 작업자들에게 더 국지적인 중간 데이터 허브들 내의 프로세서들 또는 호흡기들 내에 내장된 회로는 예측된 안전 이벤트를 회피하거나 완화시키도록 설계된 경보들 또는 다른 예방 조치를 국지적으로 생성 및 출력하기 위해 PPEMS에 의해 결정된 모델들 또는 규칙 세트들을 적용하도록 PPEMS 또는 다른 메커니즘을 통해 프로그래밍될 수 있다. 이러한 방식으로, 기술들은 호흡기의 동작을 정확하게 측정 및/또는 모니터링하고 동작에 기초하여 예측 결과들을 결정하기 위한 도구들을 제공한다. 본 개시의 소정 예들은 예시 목적으로 소정 유형의 PPE와 관련하여 제공되지만, 본 개시의 시스템, 기술 및 디바이스는 임의의 유형의 PPE에 적용 가능하다.
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, PPE 제어 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. 일반적으로, 안전 이벤트는 개인 보호 장비(PPE)의 사용자의 활동, PPE의 조건, 또는 (예컨대, 위험할 수 있는) 환경 조건을 지칭할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 이벤트는 부상 또는 작업자 조건, 작업장 위해, 또는 규정 위반일 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.
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.
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 각자의 호흡기(13A-13N)를 이용하는 것으로 도시된다.
본 명세서에서 더 설명되는 바와 같이, 호흡기들(13) 각각은 사용자(예컨대, 작업자)가 호흡기를 착용하는 동안 활동에 참여할 때 실시간으로 데이터를 캡처하도록 구성된 내장 센서들 또는 모니터링 디바이스들 및 처리 전자 장치를 포함한다. 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 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 사용 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 호흡기들(13) 각각은 호흡기들(13)의 동작을 나타내는 데이터를 출력하고/하거나 각자의 작업자(10)에게 통신을 생성 및 출력하기 위한 하나 이상의 출력 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 호흡기들(13)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.
일반적으로, 환경들(8) 각각은 호흡기(13)가 PPEMS(6)와 통신할 수 있게 하는 컴퓨팅 설비(예를 들어, 근거리 네트워크)를 포함한다. 예를 들어, 환경들(8)은 802.11 무선 네트워크, 802.15 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.
호흡기들(13) 각각은 무선 통신을 통해, 예를 들어 802.11 WiFi 프로토콜, 블루투스 프로토콜 등을 통해, 감지된 모션, 이벤트 및 조건과 같은 데이터를 통신하도록 구성된다. 호흡기들(13)은 예를 들어 무선 액세스 포인트(19)와 직접 통신할 수 있다. 다른 예로서, 각각의 작업자(10)는 호흡기(13)와 PPEMS(6) 사이의 통신을 가능하게 하고 용이하게 하는 착용식 통신 허브들(14A-14M) 중 각자의 하나의 착용식 통신 허브를 구비할 수 있다. 예를 들어, 각자의 작업자(10)에 대한 호흡기들(13)뿐만 아니라 다른 PPE들(예컨대, 추락 방지 장비, 청력 보호구, 안전모 또는 다른 장비)은 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 호흡기(13)로 그리고 그로부터 통신을 중계하는 호흡기(13)를 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 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 호흡기(13) 또는 통신 허브(14)는 작업 환경(8B) 내의 작업자의 위치를 결정하도록 구성된다. 이러한 방식으로, PPEMS(6)에 보고되는 이벤트 데이터(예를 들어, 사용 데이터)는 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 호흡기들(13)로부터 수신된 이벤트 데이터를 처리할 때 캡처된 환경 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13)에 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. 감지국들(21)에 의해 감지될 수 있는 예시적인 환경 조건은 온도, 습도, 가스의 존재, 압력, 가시성, 바람 등을 포함하지만 이로 제한되지 않는다.
예시적인 구현들에서, 환경(8B)과 같은 환경은 호흡기들(13)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 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 호흡기(13) 또는 다른 장비에 경보 규칙, 소프트웨어 업데이트 또는 펌웨어 업데이트를 송신할 수 있다. 안전국(15)은 또한 호흡기(13), 허브(14) 및/또는 다른 안전 장비 상에 캐싱된 데이터를 수신할 수 있다. 즉, 호흡기(13)(및/또는 데이터 허브(14))는 전형적으로 실시간으로 또는 거의 실시간으로 호흡기(13)의 센서로부터 네트워크(4)로 사용 데이터를 송신할 수 있지만, 일부 예들에서, 호흡기(13)(및/또는 데이터 허브(14))는 네트워크(4)에 대한 접속성을 갖지 않을 수 있다. 그러한 예들에서, 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 호흡기(13)로부터의 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 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, 호흡기(13)의 바이저의 들어올림, 작업자(10)의 헤드로부터의 호흡기(13)의 제거, 호흡기(13)의 동작 파라미터에 대한 변화, 호흡기(13)의 컴포넌트에 대한 상태 변화(예컨대, 배터리 저하 이벤트), 작업자(10)의 모션, 호흡기(13) 또는 허브(14)에 대한 검출된 충격과 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 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 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 스트림들에 이력 데이터 및 모델들을 적용하여, 작업자(10)의 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 안전 이벤트의 식별된 이상(anomaly) 또는 예측된 발생과 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, 분석을 적용하여 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 PPEMS(6)에 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, 사용자들(24, 26) 또는 컴퓨팅 디바이스들(16, 18) 상에서 실행되는 소프트웨어는 PPEMS(6)에 질의를 제출하고, (예컨대, 도 9 내지 도 16의 예에 도시된 바와 같은) 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 안전 장비 피스 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 메트릭을 계산하고 제시하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 작업자 모집단에 걸쳐(예를 들어, 환경들(8A, 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 호흡기들(13) 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 호흡기(13) 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.
도 2는 세이프티 릴리스 라인(safety release line, SRL)(11), 호흡기(13), 안전 헬멧, 청력 보호구 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 애플리케이션(61)은 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 애플리케이션(61)으로부터의 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 애플리케이션(61)으로부터 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. 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-68I)("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(68A)는 환경(8) 내에 배치되고 작업자(10)에 의해 이용되는 안전 장비에 대한 프론트 라인 인터페이스로서 동작한다. 일부 예들에서, 이벤트 종점 프론트엔드(68A)는 안전 장비에 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), 호흡기(13), 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.
일부 예들에서, 본 명세서에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 호흡기(13)는 예를 들어 헤드 탑, 공기를 헤드 탑에 송풍하기 위한 송풍기, 및 공기를 여과하기 위한 필터와 같은 다수의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 아래에 나타내어진 표 1은 헤드 탑에 관하여 호흡기(13)로부터 얻어질 수 있는 사용 데이터의 비제한적 세트를 포함한다:
[표 1]
Figure pct00001
아래에 나타내어진 표 2는 송풍기에 관하여 호흡기(13)로부터 얻어질 수 있는 사용 데이터의 비제한적 세트를 포함한다:
[표 2]
Figure pct00002
아래에 나타내어진 표 3은 필터에 관하여 호흡기(13)로부터 얻어질 수 있는 사용 데이터의 비제한적 세트를 포함한다:
[표 3]
Figure pct00003
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 스트림을 스트림 분석 서비스(68F)로 지향시키며, 이 스트림 분석 서비스는 실시간 분석을 수행하기 위해 착신 이벤트 스트림의 처리를 심도 있게 수행하도록 구성된다. 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 이상을 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. 또한, 스트림 분석 서비스(68D)는 통지 서비스(68F) 또는 컴퓨팅 디바이스(60)에 의해 레코드 관리 및 보고 서비스(68D)를 통해 PPPEs(62)에 통신하기 위한 출력을 생성할 수 있다.
이러한 방식으로, 분석 서비스(68F)는 작업자의 조건 또는 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 식별된 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 처리한다. 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.
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)에 후속하여 적용될 수 있는 모델로 지칭된다.
분석 서비스(68F)는, 일부 예들에서, 특정 작업자, 특정 작업자 모집단, 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, 특정 환경 또는 이들의 조합에 대한 모델을 업데이트할 수 있다. 일부 예들에서, 사용 데이터는 사건 보고, 공기 모니터링 시스템, 제조 생산 시스템, 또는 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 정보를 포함할 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(16)(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 보안 데이터(74A)에 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, 보안 데이터(74A)는 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(75E)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(75E)에 저장할 수 있다.
일부 예들에서, 안전 규칙을 저장하는 것은 안전 규칙을 컨텍스트 데이터와 관련시키는 것을 포함할 수 있으며, 따라서 규칙 구성 컴포넌트(68I)는 정합 컨텍스트 데이터와 관련된 안전 규칙을 선택하기 위해 탐색을 수행할 수 있다. 컨텍스트 데이터는 작업자, 작업자 환경, PPE 물품 또는 임의의 다른 엔티티의 속성이나 동작을 설명하거나 특성화하는 임의의 데이터를 포함할 수 있다. 작업자의 컨텍스트 데이터는 작업자의 고유 식별자, 작업자의 유형, 작업자의 역할, 작업자의 생리 또는 생체 속성, 작업자의 경험, 작업자의 훈련, 특정 시간 간격에 걸쳐 작업자가 작업한 시간, 작업자의 위치, 또는 작업자를 설명하거나 특성화하는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. PPE 물품의 컨텍스트 데이터는 PPE 물품의 고유 식별자; PPE 물품의 PPE의 유형; 특정 시간 간격에 걸친 PPE 물품의 사용 시간; PPE의 수명; PPE 물품 내에 포함된 컴포넌트; PPE 물품의 다수의 사용자에 걸친 사용 이력; PPE에 의해 검출된 오염물, 위험 또는 다른 물리적 조건, PPE 물품의 만료일; PPE 물품의 동작 메트릭을 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 작업 환경에 대한 컨텍스트 데이터는 작업 환경의 위치, 작업 환경의 경계 또는 둘레, 작업 환경의 면적, 작업 환경 내의 위험, 작업 환경의 물리적 조건, 작업 환경에 대한 허가, 작업 환경 내의 장비, 작업 환경의 소유자, 작업 환경에 대한 담당 감독자 및/또는 안전 관리자를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다.
아래에 나타내어진 표 4는 안전 규칙 데이터 저장소(74E)에 저장될 수 있는 비제한적인 규칙 세트를 포함한다:
[표 4]
Figure pct00004
표 4의 예는 단지 예시의 목적으로 제공되며, 다른 규칙이 개발될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
본 개시의 태양들에 따르면, 규칙은 보고의 목적을 위해, 경보를 생성하기 위해 등등에 사용될 수 있다. 예시의 목적을 위한 예에서, 작업자(10A)는 호흡기(13A) 및 데이터 허브(14A)를 구비할 수 있다. 호흡기(13A)는 미립자를 제거하지만 유기 증기는 제거하지 않는 필터를 포함할 수 있다. 데이터 허브(14A)는 초기에 작업자(10A)의 고유 식별자로 구성되고 이를 저장할 수 있다. 호흡기(13A) 및 데이터 허브를 작업자(10A)에게 초기 할당할 때, 작업자(10A) 및/또는 안전 관리자에 의해 동작되는 컴퓨팅 디바이스는 RMRS(68G)가 작업 관계 데이터(74F)에 매핑을 저장하게 할 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(69G)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 4의 예에서, 자기 체크 컴포넌트(68I)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.
작업자(10A)는 환경(8A)에 진입하기 전에 초기에 호흡기(13A) 및 데이터 허브(14A)를 착용할 수 있다. 작업자(10A)가 환경(8A)에 접근하고/하거나 환경(8A)에 진입함에 따라, 데이터 허브(14A)는 작업자(10A)가 환경(8A) 진입으로부터 임계 거리 이내에 있거나 환경(8A)에 진입하였다고 결정할 수 있다. 데이터 허브(14A)는 그가 환경(8A) 진입으로부터 임계 거리 이내에 있거나 환경(8A)에 진입하였다고 결정할 수 있고, 데이터 허브(14A)가 환경(8A) 진입으로부터 임계 거리 이내에 있음을 나타내는 컨텍스트 데이터를 포함하는 메시지를 PPEMS(6)에 전송할 수 있다.
본 개시의 태양들에 따르면, 전술한 바와 같이, PPEMS(6)는 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위해 추가로 또는 대안적으로 분석을 적용할 수 있다. 전술한 바와 같이, 안전 이벤트는 PPE(62)를 사용하는 작업자(10)의 활동, PPE(62)의 조건, 또는 위험한 환경 조건(예를 들어, 안전 이벤트의 가능성이 비교적 높은 것, 환경이 위험한 것, SRL(11)이 오동작하고 있는 것, SRL(11)의 하나 이상의 컴포넌트가 수리 또는 교체될 필요가 있는 것 등)을 지칭할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 PPE(62)로부터 이력 데이터 및 모델(74B)로의 사용 데이터의 적용에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 결정할 수 있다. 즉, PEMS(6)는 환경 조건 또는 호흡기(13)를 사용하는 작업자의 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 호흡기(13)로부터의 사용 데이터에 이력 데이터 및 모델(74B)을 적용할 수 있다.
PPEMS(6)는 호흡기(13)로부터의 감지된 데이터, 호흡기(13)가 위치하는 환경의 환경 조건, 호흡기(13)가 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 간의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 분석을 적용할 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. PPEMS(6)는 사용 데이터의 분석에 기초하여 경보 데이터를 생성하고, 경보 데이터를 PPE(62) 및/또는 허브(14)에 전송할 수 있다. 따라서, 본 개시의 태양에 따르면, PPEMS(6)는 호흡기(13)의 사용 데이터를 결정하고/하거나, 상태 지시를 생성하고/하거나, 성능 분석을 결정하고/하거나, 안전 이벤트의 가능성에 기초하여 예상/선제 액션을 수행할 수 있다.
예를 들어, 본 개시의 태양에 따르면, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터가 사용 통계를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터에 기초하여, 호흡기(13)의 하나 이상의 컴포넌트(예를 들면, 헤드 탑, 송풍기 및/또는 필터)가 사용된 시간의 길이, 작업자(10)의 순간 속도 또는 가속도(예를 들어, 호흡기(13) 또는 허브(14)에 포함된 가속도계에 기초함), 호흡기(13) 및/또는 작업자(10)의 하나 이상의 컴포넌트의 온도, 작업자(10)의 위치, 작업자(10)가 호흡기(13) 또는 다른 PPE의 자기 체크를 수행한 횟수 또는 빈도, 호흡기(13)의 바이저가 개방 또는 폐쇄된 횟수 또는 빈도, 필터/카트리지 소비 레이트, 팬/송풍기 사용(예를 들어, 사용 시간, 속도 등), 배터리 사용(예를 들어, 충전 사이클) 등을 결정할 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, 호흡기(13)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 호흡기(13)가 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 호흡기(13)를 나타내는 데이터와 비교할 수 있다. 다른 예에서, PPEMS(6)는 또한 사용 데이터를 호흡기(13)의 알려진 서비스 수명 통계를 나타내는 데이터와 비교할 수 있다. 사용 통계는 또한 호흡기(13)가 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, 호흡기(13)를 갖춘 작업자들의 전체 모집단들 사이에서 메트릭(예컨대, 생산성, 준수 등)을 평가하기 위해 호흡기(13)의 고객들 사이에서 사용 데이터가 비교될 수 있다.
추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터는 상태 지시를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13)의 바이저가 위험한 작업 영역에서 올라가 있다고 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 작업자(10)가 부적절한 장비(예를 들어, 지정된 영역에 부적절한 필터)를 갖추고 있다고, 또는 작업자(10)가 제한/폐쇄 영역에 존재한다고 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 예를 들어 열 스트레스를 방지하기 위해 작업자 온도가 임계치를 초과하는지를 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 작업자(10)가 추락과 같은 충격을 경험한 때를 결정할 수 있다.
추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터는 호흡기(13)를 착용한 작업자(10)의 성능을 평가하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터에 기초하여, (예를 들어, 호흡기(13) 및/또는 허브(14)에 포함된 하나 이상의 가속도계를 통해) 작업자(10)에 의한 임박한 추락을 나타낼 수 있는 모션을 인식할 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는, 호흡기(13)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.
다른 예로서, PPEMS(6)는, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터에 기초하여, 작업자(10)의 피로 또는 장애를 나타낼 수 있는 모션을 인식할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13)로부터의 사용 데이터를, 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 모션을 특성화하는 안전 학습 모델에 적용할 수 있다. 이 예에서, PPEMS(6)는 일정 기간에 걸친 작업자(10)의 모션이 호흡기(13)를 사용하는 작업자(10) 또는 작업자들(10)의 모집단에 대해 이례적이라고 결정할 수 있다.
추가로 또는 대안적으로, 본 개시의 태양에 따르면, 호흡기(13)로부터의 사용 데이터는 경보를 결정하고/하거나 호흡기(13)의 동작을 능동적으로 제어하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 장비 고장, 추락 등과 같은 안전 이벤트가 임박했다고 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 데이터를 호흡기(13)로 전송하여 호흡기(13)의 동작 조건을 변경할 수 있다. 예시의 목적을 위한 예에서, PPEMS(6)는 호흡기들(13) 중 하나의 필터의 소모량(expenditure)을 특성화하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용할 수 있다. 이 예에서, PPEMS(6)는, 예를 들어 환경에서 감지된 조건, 환경 내의 다른 작업자(10)로부터 수집된 사용 데이터 등에 기초하여, 소모량이 환경에 대한 예상 소모량보다 높다고 결정할 수 있다. PPEMS(6)는 작업자(10)가 호흡기(13)의 환경 및/또는 능동 제어로부터 벗어나야 함을 나타내는 경보를 생성하고 이를 작업자(10)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 작업자(10)에게 환경을 빠져나가기 위한 상당한 시간을 제공하기 위해 호흡기로 하여금 호흡기(13)의 송풍기의 송풍기 속도를 줄이게 할 수 있다.
PPEMS(6)는, 일부 예들에서, (예를 들어, 호흡기(13)의 위치 센서(GPS 등)로부터 수집된 위치 데이터에 기초하여) 작업자(10)가 환경들(8) 중 하나에서 위험에 가까이 있을 때 경고를 생성할 수 있다. PPEMS(6)는 또한 작업자(10)의 온도를 특성화하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용할 수 있다. 이 예에서, PPEMS(6)는 온도가 일정 기간에 걸쳐 안전한 활동과 관련된 온도를 초과한다고 결정하고, 작업자(10)에게 온도로 인한 안전 이벤트에 대한 가능성을 경고할 수 있다.
다른 예에서, PPEMS(6)는 예방적 유지 보수를 스케줄링하거나 사용 데이터에 기초하여 호흡기(13)를 위한 컴포넌트를 자동으로 구매할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13)의 송풍기가 동작한 시간의 수를 결정하고, 그러한 데이터에 기초하여 송풍기의 예방적 유지 보수를 스케줄링할 수 있다. PPEMS(6)는 필터로부터의 이력 및/또는 현재 사용 데이터에 기초하여 호흡기(13)를 위한 필터를 자동으로 주문할 수 있다.
또 다시, PPEMS(6)는 호흡기들(13) 중 하나의 사용자의 활동을 특성화하는 하나 이상의 안전 학습 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 전술한 성능 특성을 결정하고/하거나 경보 데이터를 생성할 수 있다. 안전 학습 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 호흡기(13)와 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 학습 모델이 훈련된다. 안전 학습 모델은, 몇 가지만 예를 들자면, 인공 신경망, 의사 결정 트리, 나이브 베이스 네트워크(
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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 벡터(feature vector)들의 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 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. PPEMS(6)는, 훈련 세트 내의 각각의 훈련 인스턴스에 대해, 훈련 인스턴스의 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 안전 학습 모델에 적용되는 후속 사용 데이터에 응답하여 특정 안전 이벤트에 대해 안전 학습 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 안전 학습 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 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 메트릭은 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), 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 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.
일부 예들에서, PPEMS(6)는 PPE의 조합에 대해 분석을 적용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13) 및/또는 호흡기(13)와 함께 사용되는 (추락 방지 장비, 헤드 보호 장비, 청력 보호 장비 등과 같은) 다른 PPE의 사용자들 사이의 상관관계를 이끌어 낼 수 있다. 즉, 일부 예들에서, PPEMS(6)는 호흡기(13)로부터의 사용 데이터뿐만 아니라 호흡기(13)와 함께 사용되는 다른 PPE로부터의 사용 데이터에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 결정할 수 있다. 그러한 경우, PPEMS(6)는 호흡기(13)와 함께 사용되고 있는, 호흡기(13) 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터로부터 구성되는 하나 이상의 안전 학습 모델을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 안전 학습 모델은 (예를 들어, 동일한 유형의) 유사한 특성을 갖는 작업자, PPE 물품 및/또는 작업 환경 중 하나 이상으로부터의 안전 이벤트에 기초한다. 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, 사용 데이터를 모델에 적용하기 위해, PPEMS(6)는 사용 데이터가 저장되는, 피처 벡터와 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.
일반적으로, 소정 기술 또는 기능이 본 명세서에서 소정 컴포넌트, 예를 들어 PPEMS(6), 호흡기(13) 또는 허브(14)에 의해 수행되는 것으로 설명되지만, 본 개시의 기술은 이러한 방식으로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 즉, 본 명세서에서 설명되는 소정 기술은 설명된 시스템들의 컴포넌트들 중 하나 이상에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 호흡기(13)는 비교적 제한된 센서 세트 및/또는 처리 능력을 가질 수 있다. 그러한 경우, 허브(14) 및/또는 PPEMS(6) 중 하나는 사용 데이터의 처리, 안전 이벤트의 가능성의 결정 등의 대부분 또는 전부를 담당할 수 있다. 다른 예에서, 호흡기(13) 및/또는 허브(14)는 추가 센서, 추가 처리 능력 및/또는 추가 메모리를 가져서, 호흡기(13) 및/또는 허브(14)가 추가 기술을 수행할 수 있게 할 수 있다. 어느 컴포넌트가 기술 수행을 담당하는지에 관한 결정은 예를 들어 처리 비용, 금융 비용, 전력 소비 등에 기초할 수 있다.
도 3은 일반적으로 공급 공기 시스템으로도 지칭될 수 있는 노출 지시형 여과 공기 호흡기 시스템(100)의 계통도이다. 시스템(100)은 도 2에 도시된 호흡기(13)의 일례를 나타낸다. 시스템(100)은 헤드 탑(110), 청정 공기 공급원(120), 통신 허브(130), 환경 비컨(140) 및 PPEMS(150)를 포함한다. 헤드 탑(110)은 호스(119)에 의해 청정 공기 공급원(120)에 연결된다. 청정 공기 공급원(120)은 전동식 공기 정화 호흡기(PAPR)를 위한 송풍기 조립체, 자체 완비된 호흡 장치(SCBA)를 위한 공기 탱크, 또는 헤드 탑(110)에 공기를 제공하는 임의의 다른 디바이스와 같은 임의의 유형의 공기 공급원일 수 있다. 도 3에서, 청정 공기 공급원(120)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(119)를 통해 헤드 탑(110)의 내부로 전달된다.
헤드 탑(110)은 적어도 사용자의 코 및 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저(112)를 포함한다. 바이저(112)는 프레임 조립체(114)에 의해 헬멧(118)에 고정된 렌즈(116)를 포함한다. 헤드 탑은 또한 헬멧(118)에 대한 바이저(112)의 위치를 감지하여 바이저가 개방 위치에 있는지 또는 폐쇄 위치에 있는지를 결정하는 위치 센서(111)를 포함한다. 일부 예들에서, 위치 센서(111)는 바이저(112)가 부분적으로 개방되어 있는지 그리고, 그렇다면, 그것이 어느 정도(예를 들어, 백분율 또는 도(degree))로 개방되어 있는지를 검출할 수 있다. 예로서, 위치 센서(110)는 헬멧(118)에 대한 바이저(112)의 각도 요(yaw), 피치(pitch) 및/또는 롤(roll)(도 또는 라디안 단위)을 계산하는 자이로스코프일 수 있다. 다른 예에서, 위치 센서(110)는 자석일 수 있다. 위치 센서(110)에 의해 인식되는 자기장 강도 또는 자속을 결정함으로써 바이저(112)가 헬멧(118)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(111)는 다양한 유형의 센서, 예를 들어 가속도계, 자이로, 자석, 스위치, 전위차계, 디지털 포지셔닝 센서 또는 기압 센서일 수 있다. 위치 센서(111)는 또한 위에 열거된 센서들 중 임의의 것의 조합, 또는 헬멧(118)에 대한 바이저(112)의 위치를 검출하는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 유형의 센서일 수 있다. 헤드 탑(110)은 서스펜션(도시되지 않음)에 의해 사용자의 헤드 상에 지지될 수 있다.
헤드 탑(110)은 다른 유형의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 헤드 탑(110)은 헤드 탑(110)의 내부의 주위 온도를 검출하는 온도 센서(113)를 포함할 수 있다. 헤드 탑(110)은 헤드 탑(110) 내의 헤드의 존재를 검출하기 위해, 또는 달리 말하면 헤드 탑(110)이 임의의 주어진 시점에 착용되고 있는지를 검출하기 위해 헤드 탑(110)의 서스펜션 부근에 위치하는 적외선 헤드 검출 센서와 같은 다른 센서를 포함할 수 있다. 헤드 탑(110)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(110) 내의 통신 모듈은 위치 센서(111) 또는 온도 센서(113)와 같은 센서와 전자적으로 인터페이스할 수 있어서, 그것은 위치 센서(111) 또는 온도 센서(113)로부터의 정보를 통신 허브(130)를 포함한 다른 전자 디바이스로 송신할 수 있다. 통신 허브(130)는 도 2에 도시된 허브(14)의 일례를 예시한다. 통신 허브(130)는 프로세서, 통신 모듈 및 전력 공급기를 포함한다. 통신 허브(130)의 통신 모듈은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스, 및 WiFi 통신 능력과 같은 임의의 원하는 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 허브(130)는 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다.
통신 허브(130)는 프로세서 및 통신 모듈 둘 모두에 전력을 제공하기 위해 배터리와 같은 전원을 갖는 전자 모듈(132)을 포함한다. 리튬 이온 배터리와 같은 재충전 가능한 배터리가 콤팩트하고 긴 수명의 전원을 제공할 수 있다. 통신 허브(130)는 통신 허브(130)를 재충전할 수 있게 하기 위해 허브의 외부로부터 액세스 가능하거나 노출된 전기 접점을 갖도록 개조될 수 있다.
통신 허브(130)는 정보를 수신, 저장 및 처리할 수 있는 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 허브(130) 내의 통신 모듈은 바이저(112)의 위치, 바이저(112)가 개방되어 있는지 폐쇄되어 있는지, 그리고 언제 바이저(112) 위치가 변경되었는지를 나타내는 정보를 헤드 탑(110) 내의 통신 모듈로부터 또는 위치 센서(111)로부터 직접 수신할 수 있다. 센서에 의해 수집되고 통신 허브(130)로 또는 그로부터 송신된 임의의 정보는 감지되거나 검출된 이벤트의 시간에 기초하여, 정보의 송신 시간에 기초하여, 또는 둘 모두에 기초하여 타임 스탬핑될 수 있다.
통신 허브(130) 내의 하나 이상의 프로세서는 이 정보를 저장하고, 이를 수신된 다른 정보와 비교할 수 있다. 수신된 다른 정보는 예를 들어 환경 비컨(140)으로부터의 정보 및 PPEMS(150)로부터의 정보를 포함할 수 있다. 통신 허브(130)는 또한 경보가 생성되기 전에 바이저(112)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, 통신 허브(130)가 환경 비컨(140)으로부터 환경에 위험이 존재하지 않는다는 정보를 수신할 때, 바이저(112)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.
통신 허브(130)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.
통신 허브(130)는 휴대용일 수 있어서, 그것이 사용자에 의해 휴대되거나 착용될 수 있다. 통신 허브(130)는 또한 개인용일 수 있어서, 그것은 개인에 의해 사용되고 그 개인에 할당된 개인 보호 장비(PPE)와 통신한다. 도 3에서, 통신 허브(130)는 스트랩(134)을 사용하여 사용자에게 고정된다. 그러나, 본 개시를 읽을 때 당업자에게 명백할 바와 같이 통신 허브는 사용자에 의해 착용되는 PPE에 또는 사용자에 착용되는 다른 의복(garment)에 고정되거나, 벨트, 밴드, 버클, 클립 또는 다른 부착 메커니즘에 부착되는 것과 같은 다른 방식으로 사용자에 의해 휴대되거나 사용자에게 고정될 수 있다.
환경 비컨(140)은 위험의 존재를 검출하는 환경 센서(142) 및 통신 모듈(144)을 적어도 포함한다. 환경 센서(142)는 환경 비컨(140) 주위의 영역에 관한 다양한 유형의 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 환경 센서(142)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(142)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(142)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(150)에 저장되며, 통신 허브(130) 또는 환경 비컨(140)에 전송되고 통신 허브(130) 또는 환경 비컨(140)에 국지적으로 저장될 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(150)는 본 개시의 PPEMS(6)의 예일 수 있다.
환경 비컨 통신 모듈(144)은 환경 센서(142)에 전자적으로 접속되어 환경 센서(142)로부터 정보를 수신한다. 통신 모듈(144)은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스 및 WiFi 통신 능력과 같은 다양한 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 허브(130)는 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 환경 비컨(140)은 환경 비컨(140)의 위치에 기초하여 위험 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 환경 비컨(140)이 비행 물체의 가능성과 같은 물리적 위험을 갖는 것으로 알려진 환경에 있다면, 환경 비컨(140)은 환경 비컨(140)의 위치에 기초하여 그러한 정보를 저장하고 위험의 존재를 통신할 수 있다. 다른 예들에서, 위험의 존재를 나타내는 신호가 환경 센서(142)에 의한 위험의 검출에 기초하여 환경 비컨(140)에 의해 생성될 수 있다.
시스템은 또한 노출 임계치를 가질 수 있다. 노출 임계치는 PPEMS(150), 통신 허브(130), 환경 비컨(140) 및 헤드 탑(110)의 임의의 조합에 저장될 수 있다. 지정된 노출 임계치는 경보가 생성되기 전에 바이저(112)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(110) 및 환경 센서(140)로부터 수신된 정보에 기초하여 통신 허브(130)에 의해 생성될 수 있다. 경보는 PPEMS(150) 또는 시스템(100)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.
도 4는 노출 지시형 여과 공기 호흡기 시스템(200) 내의 전자 컴포넌트들의 블록도이다. 여과 공기 호흡기 시스템(200)은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스, 및 WiFi 통신 능력, 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 모드를 사용하여 환경 비컨(240) 및 PPEMS(250)와 전자적으로 통신한다. 일부 예들에서, PPEMS(250)는 본 개시의 PPEMS(6)의 예일 수 있다. 환경 비컨(240)과 PPEMS(250)는 무선으로 또는 유선 접속을 통해 통신할 수 있다.
여과 공기 호흡기 시스템(200)은 헤드 탑(210), 통신 허브(230) 및 청정 공기 공급원(220)을 포함한다. 헤드 탑(210)는 위치 센서(211), 헤드 검출 센서(212), 온도 센서(213) 및 통신 모듈(214)과 같은 수개의 전자 컴포넌트를 포함한다. 이들은 헤드 탑(210) 내의 예시적인 전자 컴포넌트들이지만, 헤드 탑(210)은, 다른 디바이스로부터 통신 모듈(214)에 의해 수신되는 정보와 함께, 위치 센서(211), 헤드 검출 센서(212) 및 온도 센서(213) 각각으로부터의 정보를 수신, 저장 및 처리하기 위한 프로세서와 같은 추가의 전자 컴포넌트를 포함할 수 있다. 프로세서는 또한 헤드 탑(210) 내의 통신 모듈 및 센서의 일부 또는 전부를 제어할 수 있다. 배터리 또는 다른 전원 및 다른 유형의 센서와 같은 다른 유형의 컴포넌트들이 또한 헤드 탑(210)에 포함될 수 있다.
통신 허브(230)는 헤드 탑(210) 및 청정 공기 공급원(220) 각각과 전자적으로 통신한다. 통신 허브(230)는 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스, 및 WiFi 통신 능력과 같은 임의의 원하는 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 허브(230)는 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 허브(230)는 또한 환경 비컨(240) 및 PPEMS(250)와 전자적으로 통신할 수 있다.
청정 공기 공급원(220)은 헤드 탑(210)에 가압 공기 공급원을 제공하는 모터 및 팬 조립체를 포함한다. 또한, 청정 공기 공급원은 프로세서(224) 및 통신 모듈(222)을 포함한다. 프로세서(224)는 청정 공기 공급원(220) 내의 다른 컴포넌트와 인터페이스할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(224)는 청정 공기 공급원(220)을 위한 배터리 또는 전원과 인터페이스하여 임의의 주어진 시점에 특정 배터리에 대해 얼마나 많은 배터리 수명이 남아 있는지를 결정할 수 있다. 프로세서(224)는 또한 팬 속도를 제어하는 모터와 통신하여, 얼마나 많은 공기가 청정 공기 공급원(220) 내의 필터를 통해 강제되고 있는지를 결정하고, 이에 따라 잔여 필터 수명을 추정할 수 있다. 위치 센서(211)로부터의 데이터는 또한 바이저가 개방 또는 폐쇄되는 정도 및/또는 바이저가 상태를 변경하는 빈도를 결정하기 위해 프로세서(224)에 의해 수집될 수 있다. 헤드 검출 센서(212) 및 온도 센서(213) 데이터는 또한 추가 분석을 위해 프로세서(224)로 송신될 수 있다. 일례에서, 헤드 검출 센서(212)가 헤드를 검출하지도 않고 온도 센서(213)가 온도 상승을 나타내지도 않고 위치 센서(211)가 개방되어 있다면, 경보가 생성, 송신 또는 저장되지 않을 것이다. 청정 공기 공급원(220) 내의 프로세서(224)는 유량, 필터에 걸친 압력 강하, 필터 존재/필터 상의 식별, 배터리 동작 시간, 송풍기 동작 시간, 필터 동작 시간, 및 헤드 탑이 느슨한 피팅의 헤드 탑인지 또는 꼭 맞는 피팅의 헤드 탑인지와 같은 정보를 추적할 수 있다. 통신 모듈(222)은 프로세서(224)와 전기적으로 통신한다. 통신 모듈(222)은 RFID, 임의의 세대의 블루투스 기술을 포함한 블루투스, 및 WiFi 통신 능력과 같은 임의의 원하는 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 모듈(222)은 또한 무선 주파수 또는 지그비 통신과 같은 임의의 유형의 무선 통신 능력을 포함할 수 있다. 통신 모듈은 통신 허브(230)와 무선 통신할 수 있다. 일부 예들에서, 통신 모듈은 환경 비컨(240) 및 PPEMS(250)와 같은 다른 디바이스와 통신할 수 있다.
도 5는 노출을 결정하고 사용자에게 노출을 지시하는 것과 관련된 흐름도(300)이다. 도 5에 도시된 단계들은 본 개시와 관련된 예시적인 동작들이지만, 단계들의 순서에 대한 변경 및 추가적인 단계가 본 개시를 읽을 때 당업자에게 명백할 것이다.
처음에, 헤드 탑이 사용자에게 제공될 수 있다(310). 헤드 탑은 적어도 사용자의 코와 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저, 위치 센서 및 헤드 탑 통신 모듈을 포함할 수 있다. 헤드 탑의 다양한 실시예가 본 명세서에서 설명된다. 일부 예들에서, 청정 공기 공급원, 개인 통신 허브 또는 임의의 다른 원하는 컴포넌트와 같은 추가의 PPE 피스 또는 다른 디바이스가 제공될 수 있다.
(예를 들어, 데이터 허브, PPE 또는 원격 컴퓨팅 디바이스 내의) 컴퓨팅 디바이스가 바이저가 개방 위치에 있는지를 검출할 수 있다(320). 바이저 위치는 헤드 탑 내의 위치 센서에 의해 검출된다. 바이저가 폐쇄 위치에 있는 경우(또는 개방 위치에 있지 않은 경우), 320의 동작이 반복된다. 바이저가 개방 위치에 있으면, 컴퓨팅 디바이스는 위험이 존재하는지를 질의한다(330). 위험은 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 다양한 방식으로 검출될 수 있다.
위험이 검출되지 않으면, 컴퓨팅 디바이스는 바이저가 개방되어 있는지를 질의하는 동작으로 복귀한다. 단계 330에서 위험이 검출되면, 경보가 생성된다(340). 다양한 유형의 경보가 생성될 수 있다. 예를 들어, 경보는 다음 유형의 신호 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 촉각, 진동, 가청, 시각, 헤드-업 디스플레이 또는 무선 주파수 신호. 일부 예들에서, 노출 임계치 및/또는 위험 임계치가 먼저 충족되지 않는 한 경보는 생성되지 않는다. 도시된 단계들의 다른 변경이 본 개시의 범위 내에 있다. 예를 들어, 일부 예들에서 위험의 존재는 환경 센서에 의해 검출된다. 일부 예들에서, 환경 센서는 오염물 레벨이 지정된 위험 임계치를 초과할 때 위험의 존재를 결정한다.
일부 예들에서, 경보는 지정된 노출 임계치를 초과하는 기간 동안 바이저가 개방 위치에 있은 후에 생성된다. 일부 예들에서, 헤드 탑은 헤드 검출 센서를 추가로 포함하며, 여기서 헤드 검출 센서가 헤드 탑이 사용자에 의해 착용되고 있음을 검출하는 경우에만 경보가 생성된다. 일부 예들에서, 시스템은 또한 바이저가 부분 개방 위치에 있는지를 검출한다. 일부 예들에서, 헤드 탑은 온도 센서를 추가로 포함하며, 여기서 온도 센서는 헤드 탑의 내부의 온도를 검출한다.
도 6은 적어도 사용자의 코 및 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저(412)를 갖는 헤드 탑(410)을 포함하는 노출 지시형 헤드 탑 시스템(400)이다. 시스템(400)은 도 2에 도시된 호흡기(13)의 일례를 나타낸다. 바이저(412)는 프레임 조립체(414)에 의해 헬멧(418)에 고정된 렌즈(416)를 포함한다. 헤드 탑은 또한 헬멧(418)에 대한 바이저(412)의 위치를 감지하여 바이저가 개방 위치에 있는지 또는 폐쇄 위치에 있는지를 결정하는 위치 센서(411)를 포함한다. 일부 예들에서, 위치 센서(411)는 바이저(412)가 부분적으로 개방되어 있는지 그리고, 그렇다면, 그것이 어느 정도(예를 들어, 백분율 또는 도)로 개방되어 있는지를 검출할 수 있다. 예로서, 위치 센서(110)는 헬멧(118)에 대한 바이저(112)의 각도 요, 피치 및/또는 롤(도 또는 라디안 단위)을 계산하는 자이로스코프일 수 있다. 다른 예에서, 위치 센서(110)는 자석일 수 있다. 위치 센서(110)에 의해 인식되는 자기장 강도 또는 자속을 결정함으로써 바이저(112)가 헬멧(118)에 대하여 얼마나 개방되어 있는지에 관한 백분율이 추정될 수 있다. 위치 센서(411)는 다양한 유형의 센서, 예를 들어 가속도계, 자이로, 자석, 스위치 또는 기압 센서일 수 있다. 위치 센서(411)는 또한 위에 열거된 센서들 중 임의의 것의 조합, 또는 헬멧(418)에 대한 바이저(412)의 위치를 검출하는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 유형의 센서일 수 있다. 헤드 탑(410)은 서스펜션(도시되지 않음)에 의해 사용자의 헤드 상에 지지될 수 있다.
헤드 탑(410)은 다른 유형의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 헤드 탑(410)은 헤드 탑(410)의 내부의 주위 온도를 검출하는 온도 센서(413)를 포함할 수 있다. 헤드 탑(410)은 헤드 탑(410) 내의 헤드의 존재를 검출하기 위해, 또는 달리 말하면 헤드 탑(410)이 임의의 주어진 시점에 착용되고 있는지를 검출하기 위해 헤드 탑(410)의 서스펜션 부근에 위치하는 적외선 헤드 검출 센서와 같은 다른 센서를 포함할 수 있다. 헤드 탑(410)은 또한 다른 전자 컴포넌트, 예컨대 통신 모듈(417), 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.
통신 모듈은 위치 센서(411) 또는 온도 센서(413)와 같은 센서와 전자적으로 인터페이스할 수 있어서, 그것은 위치 센서(411) 또는 온도 센서(413)로부터의 정보를 통신 허브(430)를 포함한 다른 전자 디바이스로 송신할 수 있다. 통신 허브(430)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. 사용자는 허브에 대한 WiFi 파라미터를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스는 예를 들어 버튼, LED 및 진동 능력을 포함한다.
통신 허브(430)는 휴대용일 수 있어서, 그것이 사용자에 의해 휴대되거나 착용될 수 있다. 통신 허브(430)는 또한 개인용일 수 있어서, 그것은 개인에 의해 사용되고 그 개인에 할당된 개인 보호 장비(PPE)와 통신한다. 도 6에서, 통신 허브(430)는 스트랩(434)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.
도 7은 통합형 노출 지시형 헤드 탑 및 통신 허브 시스템(500)이다. 시스템(500)은 도 2에 도시된 호흡기(13)의 일례를 나타낸다. 시스템(500)은 헤드 탑(510)을 포함한다. 헤드 탑(510)은 적어도 사용자의 코 및 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저(512)를 적어도 포함한다. 헤드 탑(510)은 바이저가 폐쇄 위치에 있는지 또는 개방 위치에 있는지를 검출하는 위치 센서(511)를 추가로 포함한다. 헤드 탑(510)은 또한 통신 모듈(517)을 포함한다. 통신 모듈(517)이 위험의 존재를 나타내는 신호를 수신하고, 바이저(512)가 개방 위치에 있으면, 경보가 생성된다.
통신 모듈(517)은 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. 통신 모듈(517)은 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 환경 비컨, 데이터베이스, 또는 통신 허브와 같은 다른 통신 디바이스와 같은 다양한 다른 디바이스로부터 위험의 존재를 나타내는 신호를 수신할 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른, 노출 지시형 여과 공기 호흡기 시스템을 예시한다. 미국 미네소타주 세인트 폴 소재의 쓰리엠 컴퍼니(3M Company)로부터 입수한 쓰리엠(3M)™ 베르사플로(Versaflo)™ 헤비 인더스트리(Heavy Industry) PAPR 키트(Kit) TR-300-HIK의 헤드 탑(110)을, 바이저(112)와 헬멧(118) 사이에 위치 센서(111)를 포함하도록 개조하였다. 위치 센서(110)는 에스티 마이크로일렉트로닉스(ST Microelectronics)로부터 입수된 LIS3MDL 자력계였다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 통신 허브(130)를, 위치 센서(111)를 모니터링하는 헤드 탑 내의 프로세서에 블루투스를 통해 무선으로 접속시켰다. 콘탁트.아이오(Kontakt.io)로부터 입수한 비컨(140)(콘탁트.아이오 스마트 비치 투(Kontakt.io Smart Beach Two))을, 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 좌표 및 방사선 위험 환경 조건을 사용하여 지리적 위치를 갖도록 프로그래밍하였다. 헤드 탑(110)의 바이저(112)를 초기에 폐쇄하였다. 통신 허브(130)는 비컨(140)과 무선으로 접촉되었으며, GPS 위치 및 방사선 위험 상태에 기초하여 헤드 탑이 위험한 환경에 위치한다고 결정했다. 그 다음, 바이저(112)가 개방되고, 경보가 생성되고, 통신 허브(130) 상의 섬광 발광 다이오드(LED)로 지시되었다.
도 8은 프로세서(800), 통신 유닛(802), 저장 디바이스(804), 사용자 인터페이스(UI) 디바이스(806), 센서(808), 사용 데이터(810), 안전 규칙(812), 규칙 엔진(814), 경보 데이터(816), 및 경보 엔진(818)을 포함한 통신 허브(130)의 컴포넌트들을 예시한다. 전술한 바와 같이, 통신 허브(130)는 도 2에 도시된 허브(14)의 일례를 나타낸다. 도 8은 도 8에 도시된 바와 같이 통신 허브(130)의 하나의 특정 예만을 예시한다. 통신 허브(130)의 많은 다른 예들이 다른 경우에 사용될 수 있고, 예시적인 통신 허브(130)에 포함된 컴포넌트들의 서브세트를 포함할 수 있거나, 도 8의 예시적인 통신 허브(130)에 도시되지 않은 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 통신 허브(130)는 본질적으로 안전한 컴퓨팅 디바이스, 스마트폰, 손목 또는 헤드 착용식 컴퓨팅 디바이스, 또는 통신 허브(130)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 통신 허브(130) 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.
통신 허브(130)는 또한 통신 허브(130)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. 통신 허브(130)는 통신 허브(130)를 재충전할 수 있게 하기 위해 허브의 외부로부터 액세스 가능하거나 노출된 전기 접점을 갖도록 개조될 수 있다. 전술한 바와 같이, 통신 허브(130)는 휴대용일 수 있어서, 그것이 사용자에 의해 휴대되거나 착용될 수 있다. 통신 허브(130)는 또한 개인용일 수 있어서, 그것은 개인에 의해 사용되고 그 개인에 할당된 개인 보호 장비(PPE)와 통신한다. 도 8에서, 통신 허브(130)는 스트랩(134)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.
하나 이상의 프로세서(800)는 통신 허브(130) 내에서 기능을 구현하고/하거나 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(800)는 저장 디바이스(804)에 의해 저장된 명령어들을 수신 및 실행할 수 있다. 프로세서(800)에 의해 실행되는 이들 명령어는 통신 허브(130)로 하여금 프로그램 실행 동안 저장 디바이스들(804) 내에 정보를 저장 및/또는 수정하게 할 수 있다. 프로세서(800)는 규칙 엔진(814) 및 경보 엔진(818)과 같은 컴포넌트의 명령어들을 실행하여 본 개시의 기술에 따른 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다. 즉, 규칙 엔진(814) 및 경보 엔진(818)은 본 명세서에서 설명된 다양한 기능을 수행하기 위해 프로세서(800)에 의해 동작 가능할 수 있다.
통신 허브(130)의 하나 이상의 통신 유닛(802)은 데이터를 송신 및/또는 수신함으로써 외부 디바이스들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 통신 허브(130)는 통신 유닛(802)을 사용하여 셀룰러 무선 네트워크와 같은 무선 네트워크 상에서 무선 신호들을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 통신 유닛(802)은 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 네트워크와 같은 위성 네트워크 상에서 위성 신호들을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 통신 유닛(802)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(802)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.
통신 허브(130) 내의 하나 이상의 저장 디바이스(804)는 통신 허브(130)의 동작 동안 처리하기 위한 정보를 저장할 수 있다. 일부 예들에서, 저장 디바이스(804)는 일시적 메모리이며, 이는 저장 디바이스(804)의 주요 목적이 장기 저장이 아니라는 것을 의미한다. 저장 디바이스(804)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(804)는, 일부 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 또한 포함할 수 있다. 저장 디바이스(804)는 휘발성 메모리보다 더 많은 양의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 저장 디바이스(804)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(804)는 규칙 엔진(814) 및 경보 엔진(818)과 같은 컴포넌트와 관련된 프로그램 명령어 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.
UI 디바이스(806)는 사용자 입력을 수신하고/하거나 정보를 사용자에게 출력하도록 구성될 수 있다. UI 디바이스(806)의 하나 이상의 입력 컴포넌트는 입력을 수신할 수 있다. 입력의 예는, 단지 몇 개의 예를 들자면, 촉각, 오디오, 운동, 및 광학 입력이다. 통신 허브(130)의 UI 디바이스(806)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(806)는 존재 감지 스크린, 터치 감지 스크린 등을 포함할 수 있는 존재 감지 입력 컴포넌트일 수 있다.
UI 디바이스(806)의 하나 이상의 출력 컴포넌트는 출력을 생성할 수 있다. 출력의 예는 데이터, 촉각, 오디오, 및 비디오 출력이다. UI 디바이스(806)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 통신 허브(130)와 통합될 수 있다.
UI 디바이스(806)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(808)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(808)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.
통신 허브(130)는 공기 호흡기 시스템(100)의 컴포넌트로부터의 사용 데이터(810)를 저장할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 공기 호흡기 시스템(100)(또는 호흡기(13)의 임의의 다른 예)의 컴포넌트는 작업자(10)의 활동을 나타내는 시스템(100)의 동작에 관한 데이터를 생성하고 이 데이터를 허브(130)에 실시간 또는 거의 실시간으로 송신할 수 있다. 사용 데이터는 예를 들어 표 1 내지 표 3에 나타내어진 데이터를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 허브(130)는 통신 유닛(802)을 통해 사용 데이터(810)를 PPEMS(6)와 같은 다른 컴퓨팅 디바이스로 즉시 중계할 수 있다. 다른 예에서, 저장 디바이스(804)는 데이터를 다른 디바이스에 업로드하기 전에 소정 시간 동안 사용 데이터(810)를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 통신 유닛(802)은 시스템(100)과 통신하는 것이 가능할 수 있지만, 예를 들어 시스템(100)이 위치하는 환경 및/또는 네트워크 정지로 인해 네트워크 접속성을 갖지 않을 수 있다. 그러한 경우에, 허브(130)는 사용 데이터(810)를 저장 디바이스(804)에 저장할 수 있으며, 이는 네트워크 접속이 이용 가능하게 될 때 사용 데이터가 다른 디바이스에 업로드되도록 허용할 수 있다.
통신 허브(130)는 본 개시에서 설명되는 바와 같이 안전 규칙(812)을 저장할 수 있다. 안전 규칙(812)은 본 개시에서 설명되는 바와 같이 임의의 적합한 데이터 저장소에 저장될 수 있다. 안전 규칙(812)은, 일부 예들에서, 상기 표 4의 예에 기술된 규칙을 포함할 수 있다.
예시의 목적을 위한 예로서, 안전 규칙(812)은 경보가 생성되기 전에 바이저(112)가 개방 위치에 있도록 허용되는 시간의 길이, 및 경보를 트리거할 오염물의 레벨 또는 유형 둘 모두에 대한 임계 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 허브(130)가 환경 비컨으로부터 환경에 위험이 존재하지 않는다는 정보를 수신할 때, 바이저(112)가 개방 위치에 있는 것에 대한 임계치는 무한대일 수 있다. 환경에 위험이 존재하면, 임계치는 사용자에 대한 위협의 우려에 기초하여 결정될 수 있다. 방사선, 위험한 가스 또는 유독한 연기는 모두 임계치를 대략 1/2 이하로 지정하도록 요구할 것이다.
헤드 탑 온도에 대한 임계치는 예를 들어 PPEMS(6)에 의해 열 관련 질병을 예측하는 데 사용할 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.
안전 규칙(812)에 기술된 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.
규칙 엔진(814)은 안전 규칙(812)과 같은 하나 이상의 안전 규칙을 실행하는 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 예를 들어, 규칙 엔진(814)은 컨텍스트 데이터, 안전 규칙 세트에 포함된 정보, PPEMS(6) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스로부터 수신된 다른 정보, 작업자로부터의 사용자 입력, 또는 어느 안전 규칙을 실행할지를 나타내는 임의의 다른 데이터 소스에 기초하여 어느 안전 규칙을 실행할지를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 안전 규칙(812)은 작업자가 작업 환경에 진입하기 전에 설치될 수 있는 반면, 다른 예들에서, 안전 규칙(812)은 제1 특정 시점에 생성된 컨텍스트 데이터에 기초하여 통신 허브(130)에 의해 동적으로 검색될 수 있다.
규칙 엔진(814)은 안전 규칙을 주기적으로, 연속적으로 또는 비동기적으로 실행할 수 있다. 예를 들어, 규칙 엔진(814)은 특정 시간 간격이 경과되거나 만료될 때마다(예를 들어, 매초, 매분 등) 그러한 규칙의 조건을 평가함으로써 안전 규칙을 주기적으로 실행할 수 있다. 일부 예들에서, 규칙 엔진(814)은 그러한 규칙의 조건을 연속적으로 평가하는 하나 이상의 스케줄링 기술을 사용하여 그러한 조건을 체크함으로써 안전 규칙을 연속적으로 실행할 수 있다. 일부 예들에서, 규칙 엔진(814)은 예를 들어 이벤트의 검출에 응답하여 안전 규칙을 비동기적으로 실행할 수 있다. 이벤트는 새로운 위치로 이동하는 것, 작업자를 검출하는 것, 다른 물체의 임계 거리 이내에 들어가는 것, 또는 임의의 다른 검출 가능한 발생과 같은 임의의 검출 가능한 발생일 수 있다.
규칙 엔진(814)은, 안전 규칙의 조건이 충족되었거나 충족되지 않았다고 결정할 때, 액션을 정의하는 하나 이상의 동작을 실행함으로써 안전 규칙과 관련된 하나 이상의 액션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 규칙 엔진(814)은 작업자가 작업 환경에 접근하고 있거나 진입한 경우 (a) PAPR이 작업자에 의해 착용되고 있는지 및 (b) PAPR 내의 필터가 특정 유형의 필터, 예를 들어 특정 유형의 오염물을 제거하는 필터인지를 결정하는 조건을 실행할 수 있다. 이러한 안전 규칙은 조건이 충족되지 않는 경우 액션을 지정할 수 있는데, 이 액션은 규칙 엔진(814)으로 하여금 UI 디바이스(806)를 사용하여 통신 허브(130)에서 경보를 생성하고 통신 유닛(802)을 사용하여 PPEMS(6)에 메시지를 전송하게 하며, 이는 PPEMS(6)로 하여금 원격 사용자(예컨대, 안전 관리자)에게 통지를 전송하게 할 수 있다.
경보 데이터(816)는 UI 디바이스(806)에 의한 출력을 위해 경보를 생성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 허브(130)는 PPEMS(6), 최종 사용자 컴퓨팅 디바이스(16), 컴퓨팅 디바이스(18)를 사용하는 원격 사용자, 안전국(15) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스로부터 경보 데이터를 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 경보 데이터(816)는 시스템(100)의 동작에 기초할 수 있다. 예를 들어, 허브(130)는 시스템(100)의 상태, 시스템(100)이 시스템(100)이 위치하는 환경에 적절하다는 것, 시스템(100)이 위치하는 환경이 안전하지 않다는 것 등을 나타내는 경보 데이터(816)를 수신할 수 있다.
일부 예들에서, 추가로 또는 대안적으로, 허브(130)는 안전 이벤트의 가능성과 관련된 경보 데이터(816)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, PPEMS(6)는, 일부 예들에서, 환경 조건 또는 시스템(100)을 사용하는 작업자의 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 시스템(100)으로부터의 사용 데이터에 이력 데이터 및 모델을 적용할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 시스템(100)으로부터의 감지된 데이터, 시스템(100)이 위치하는 환경의 환경 조건, 시스템(100)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 간의 관계 또는 상관관계를 식별하기 위해 분석을 적용할 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. 허브(130)는 안전 이벤트의 비교적 높은 가능성을 나타내는 경보 데이터(816)를 PPEMS(6)로부터 수신할 수 있다.
경보 엔진(818)은 경보 데이터(816)를 해석하고 작업자(10)에게 경보 조건(예를 들어, 안전 이벤트의 가능성이 비교적 높다는 것, 환경이 위험하다는 것, 시스템(100)이 오작동한다는 것, 시스템(100)의 하나 이상의 컴포넌트가 수리되거나 교체되어야 한다는 것 등)을 통지하기 위해 UI 디바이스(806)에서 출력(예컨대, 가청, 시각 또는 촉각 출력)을 생성하는 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 일부 예들에서, 경보 엔진(818)은 또한 경보 데이터(816)를 해석하고 시스템(100)에 하나 이상의 커맨드를 발행하여 동작을 수정하거나 시스템(100)의 규칙을 실시하여 시스템(100)의 동작을 원하는/덜 위험한 행동에 따르도록 할 수 있다. 예를 들어, 경보 엔진(818)은 (예를 들어, 송풍기의 속도를 증가시키도록, 등등) 헤드 탑(110) 또는 청정 공기 공급원(120)의 동작을 제어하는 커맨드를 발행할 수 있다.
도 9 내지 도 16은 본 개시의 태양에 따른, 하나 이상의 호흡기로부터의 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 제시하기 위해 데이터베이스 질의를 수행하거나 달리 보고 또는 사용자 인터페이스를 생성 및 출력하도록 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 질의 또는 다른 통신을 제출하고, 하나 이상의 보고 또는 대시보드의 형태로 제시하기 위한 질의에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 도 9 내지 도 16에 도시된 UI는 그러한 보고 또는 대시보드의 예를 나타내며, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스들(60)(도 2) 중 임의의 것에서 출력될 수 있다.
도 9 내지 도 16에 도시된 UI는 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(8) 중 임의의 것의 식별 등과 같은 시스템(2)에 관한 다양한 통찰을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 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 9는 호흡기들(13) 중 적어도 하나와 같은, 적어도 하나의 호흡기로부터의 사용 데이터를 필터링하기 위한 복수의 사용자 선택 가능 필터(900)를 갖는 UI를 예시한다. 컴퓨팅 디바이스(60)는 필터 선택에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력할 수 있으며, UI 콘텐츠는 도 10과 관련하여 더 상세하게 도시된 바와 같이 필터 선택에 대응하는 사용 데이터를 나타낸다.
도 10은 호흡기들(13) 중 적어도 하나와 같은, 적어도 하나의 호흡기로부터의 사용 데이터를 필터링하기 위한 복수의 사용자 선택 가능 필터(1000)를 갖는 UI의 다른 예를 예시한다. 또 다시, 컴퓨팅 디바이스(60)는 필터 선택에 대응하는 사용 데이터를 나타내는 필터 선택(1006)에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력할 수 있다. 도 10의 예에서, 필터 선택은 호흡기(13)의 사용자의 모션, 호흡기(13)의 배터리 상태, 호흡기(13) 내의 사용자의 헤드의 헤드 존재, 및 주위 공기 온도를 포함한다.
도 10의 UI 콘텐츠는 또한 시간 도메인(1010)에 걸친 복수의 사용 데이터 스트림을 포함하며, 여기서 사용 데이터 스트림은 필터 선택에 대응한다. 모션과 관련하여, 예를 들어, 대응하는 데이터 스트림은 사용자가 움직이거나 움직이지 않았을 때를 나타낸다. 또한, UI는 시간 도메인에 걸친 헤드 검출, 주위 공기 온도 및 배터리 상태에 관한 콘텐츠를 포함한다.
도 11은 PPEMS(6)에 의해 발행될 수 있는 경보(1100)의 일례를 예시한다. 예를 들어, PPEMS(6)는 호흡기(13)의 사용자가 적절한 장비를 갖고 있지 않다는 것(예를 들어, 특정 환경에 맞지 않는 필터)을 나타내는 경보 데이터를 생성할 수 있다. PPEMS(6)는 경보 데이터를 컴퓨팅 디바이스들(60) 중 하나에 송신할 수 있으며, 이 컴퓨팅 디바이스는 경보 데이터에 기초하여 도 11에 도시된 UI를 생성할 수 있다.
도 12는 시간 도메인(1200)에 걸친 복수의 사용 데이터 스트림을 포함하는 UI의 다른 예를 예시한다. 일부 예들에서, 사용 데이터 스트림은 필터 선택에 대응한다. 도 12의 예는 UI가 생성 및 표시되는 컴퓨팅 디바이스의 폼 팩터에 기초하여 생성된 UI를 예시한다. 특히, UI는 모바일 컴퓨팅 디바이스와 관련된 폼 팩터에 대해 생성되었다.
도 13은 복수의 권고 보고(1300)를 포함하는 UI를 예시한다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 예를 들어 특정 사용자(예를 들어, 안전 관리자)에 대해 이전에 실행된 보고, 동일한 또는 유사한 PPE를 배치하는 다른 사용자(예컨대, 다른 안전 관리자)에 대해 실행된 보고, 특정 환경에 배치된 PPE의 유형 등에 기초하여 권고 보고를 채울 수 있다.
도 14는 호흡기들(13) 중 적어도 하나와 같은, 적어도 하나의 호흡기로부터의 사용 데이터를 필터링하기 위한 복수의 사용자 선택 가능 필터(1400)를 갖는 UI의 다른 예를 예시한다. 또 다시, 컴퓨팅 디바이스(60)는 필터 선택에 대응하는 사용 데이터를 나타내는 필터 선택에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력할 수 있다. 도 10의 예에서, 필터 선택은 주위 공기 온도, 호흡기(13)의 사용자의 모션, 호흡기(13)의 배터리 상태, 호흡기(13) 내의 사용자의 헤드의 헤드 존재, 호흡기(13)의 필터의 필터 상태, 및 호흡기(13)의 카트리지의 카트리지 상태를 포함한다.
도 14의 예에 도시된 바와 같이, 비제한적인 필터 세트는, 예로서, 적어도 하나의 호흡기 중의 호흡기의 사용자의 식별, 적어도 하나의 호흡기의 컴포넌트, 지리적 위치, 시간, 온도, 사용자의 모션, 주변 소음, 적어도 하나의 호흡기에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 자세, 적어도 하나의 호흡기의 배터리의 배터리 상태, 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 바이저 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 압력, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 송풍기 속도, 적어도 하나의 호흡기의 필터의 필터 상태, 또는 적어도 하나의 호흡기의 카트리지의 상태를 포함할 수 있다.
도 14의 예는 또한 적어도 하나의 호흡기로부터의 경보 유형을 필터링하기 위한 경보 필터(1404)를 포함한다. 사용자는 경보 필터(1404)로부터 특정 경보를 선택할 수 있고, 컴퓨팅 디바이스는 경보 필터 선택에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력할 수 있다. 도 14의 예에서, 누락된 장비 경보가 선택되었으며, 이는 도 11에 도시된 UI 콘텐츠의 생성을 야기할 수 있다.
도 15는 시간별 사건의 수, 시간 및 요일별 사건의 수, 영역별 사건의 수, 및 특정 작업자별 사건의 수를 포함하는 보고의 형태로 예시적인 UI 콘텐츠를 예시한다. 도 15에 예시된 사건은 호흡기로부터의 사용 데이터 및/또는 사용 데이터에 기초하여 생성된 경보에 대응할 수 있다. 예를 들어, 도 15의 UI는 누락된 장비 경보와 관련된 사건을 예시한다.
도 16은 시간 도메인(1600)에 걸친 복수의 사용 데이터 스트림을 포함하는 UI 콘텐츠의 다른 예를 예시하며, 여기서 사용 데이터 스트림은 필터 선택에 대응할 수 있다. 도 16의 예에서, 사용자 인터페이스에서의 표시를 위해 출력된 수직선 및 날짜 설명을 사용하여 주위 공기 온도에 대해 오전 10시 46분에 이상이 식별된다.
도 17은 본 개시의 태양들에 따른, 안전 이벤트의 가능성을 결정하기 위한 예시적인 프로세스를 예시하는 흐름도이다. 도 17에 도시된 기술은 PPEMS(6)에 관하여 설명되지만, 이 기술은 다양한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
예시된 예에서, PPEMS(6)는 호흡기들(13) 중 적어도 하나와 같은 적어도 하나의 호흡기로부터 사용 데이터를 획득한다(1700). 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용 데이터는 호흡기(13)의 동작을 나타내는 데이터를 포함한다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 사용 데이터에 대해 호흡기(13) 또는 허브(14)를 폴링(polling)함으로써 사용 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예에서, 호흡기(13) 또는 허브(14)는 사용 데이터를 PPEMS(6)에 전송할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 생성되면 실시간으로 호흡기(13) 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 호흡기(13)의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용할 수 있다(1702). 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 안전 학습 모델은 알려진 안전 이벤트로부터의 데이터 및/또는 호흡기(13)로부터의 이력 데이터에 기초하여 훈련될 수 있다. 이러한 방식으로, 안전 학습 모델은 안전 영역 및 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열될 수 있다.
PPEMS(6)는 안전 학습 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 호흡기(13)와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측할 수 있다(1704). 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 학습 모델에 적용할 수 있다.
PPEMS(6)는 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성할 수 있다(1706). 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 (안전 학습 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 호흡기(13), 안전 관리자, 또는 다른 제삼자에게 전송할 수 있다.
도 18은 하나 이상의 호흡기로부터의 사용 데이터에 기초하여 콘텐츠를 포함하는 사용자 인터페이스(UI)를 생성하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 도 18에 도시된 기술은 도 9 내지 도 16에 도시된 예시적인 UI를 생성하는 데 사용될 수 있다. 도 18에 도시된 기술은 컴퓨팅 디바이스(60)에 관하여 설명되지만, 이 기술은 다양한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있음을 이해해야 한다.
컴퓨팅 디바이스(60)는, 컴퓨팅 디바이스(60)에 의한 표시를 위해, 적어도 하나의 호흡기(예컨대, 호흡기들(13) 중 적어도 하나)로부터의 사용 데이터를 필터링하기 위한 복수의 사용자 선택 가능 필터를 갖는 UI를 출력한다(1800). 필터는, 비제한적인 예로서, 적어도 하나의 호흡기 중의 호흡기의 사용자의 식별, 적어도 하나의 호흡기의 컴포넌트, 지리적 위치, 시간, 온도, 사용자의 모션, 주변 소음, 적어도 하나의 호흡기에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 자세, 적어도 하나의 호흡기의 배터리의 배터리 상태, 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 바이저 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 압력, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 송풍기 속도, 적어도 하나의 호흡기의 필터의 필터 상태, 또는 적어도 하나의 호흡기의 카트리지의 상태를 포함할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(60)는, 컴퓨팅 디바이스에 의해, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(60)의 사용자에 의해, 사용자 선택 가능 필터에 대한 필터 선택의 지시를 수신할 수 있다(1802). 컴퓨팅 디바이스(60)는 필터 선택에 기초하여 (PPEMS(6)와 같은) 하나 이상의 서버로부터 사용 데이터를 요청할 수 있다(1804). 이어서 컴퓨팅 디바이스(60)는, 컴퓨팅 디바이스(60)에 의한 표시를 위해, 필터 선택에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력할 수 있으며, UI 콘텐츠는 필터 선택에 대응하는 사용 데이터를 나타낸다(1806). 예를 들어, 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(60)는 도 9 내지 도 16의 다양한 예에 도시된 바와 같이, 시간 도메인에 걸친 사용 데이터의 하나 이상의 데이터 스트림을 생성할 수 있다.
도 19a 및 도 19b는 본 개시에 따른 헤드 탑(1910) 및 청력 보호기(1920)를 포함하는 시스템(1900)을 예시한다. 도 19a에 도시된 바와 같이, 헤드 탑(1910)은 도 8 및 본 개시의 다른 실시예에서 설명된 바와 같은 헤드 탑(110)과 유사하거나 동일한 구조 및 기능을 포함할 수 있다. 헤드 탑(1910)(또는 헤드 밴드와 같은 다른 헤드 착용 디바이스)은 이어 머프 부착 조립체(1912)를 포함하는 청력 보호기(1920)를 포함할 수 있다. 이어 머프 부착 조립체(1912)는 하우징(1914), 아암 세트(1916) 및 이어 머프(1921)를 포함할 수 있다. 청력 보호기(1920)는 2개의 분리된 이어 머프 컵(1921)을 포함할 수 있으며, 이들 중 하나는 도 19a 및 도 19b에서 보이고, 다른 것은 사용자의 헤드의 반대측에 있고 도 19a에서 보이는 이어 머프 컵과 유사하게 구성된다. 아암 세트(1916)는 하나 이상의 상이한 위치 사이에서 회전 가능하며, 따라서 청력 보호기(1920)는 도 19a 및 도 19b에 각각 도시된 바와 같이 예를 들어 "작동" 위치와 "대기" 위치(또는 하나 이상의 추가의 중간 위치) 사이에서 조정 및/또는 토글링될 수 있다. 작동 위치에서, 청력 보호기(1920)는 사용자의 귀를 적어도 부분적으로 덮도록 구성된다. 대기 모드에서, 청력 보호기(1920)는 사용자의 헤드로부터 멀어진, 그리고/또는 사용자의 헤드와의 접촉으로부터 벗어난, 상승된 위치에 있다. 사용자는 예를 들어 청력 보호를 필요로 하는 영역에 진입하거나 그로부터 떠날 때, 또는 사용자에 의해 요구될 수 있는 바와 같이, 작동 위치와 대기 위치 사이에서 전환할 수 있다. 대기 위치로의 조정은 사용자가 이어 머프를 휴대하거나 보관할 필요 없이 청력 보호가 제공되는 작동 위치로 청력 보호기(1920)를 이동시키기 위해 청력 보호기(1920)가 손쉽게 이용가능할 수 있게 한다.
이어 머프 부착 조립체(1912)는 헬멧, 안전모, 스트랩, 헤드 밴드, 또는 헤드 탑(1910)과 같은 다른 헤드 지지체에 직접적으로 또는 간접적으로 부착될 수 있다. 헤드 탑(1910)은 이어 머프 부착 조립체(1912)와 동시에 착용되고 그를 위한 지지를 제공할 수 있다. 이어 머프 부착 조립체(1912)는 헤드 탑(1910)의 외측 표면에 부착되고, 아암 세트(1916)는 헤드 탑(1910)의 에지 주위에서 대체로 하향으로 연장되며, 따라서 청력 보호기(1920)의 이어 머프는 바람직하게 사용자의 귀를 덮도록 위치될 수 있다.
다양한 예들에서, 헤드 탑(1910)과 이어 머프 부착 조립체(1912)는 당업계에 공지된 바와 같은 스냅-끼워맞춤 컴포넌트, 리벳, 기계적 패스너, 접착제 또는 다른 적합한 부착 컴포넌트와 같은 다양한 적합한 부착 컴포넌트를 사용하여 연결될 수 있다. 청력 보호기(1920)의 이어 머프는 사용자의 귀 및/또는 헤드의 적어도 일부를 덮도록 구성된다. 도 19a에서, 이어 머프는 컵 형상을 나타내고 쿠션 및 소음기(도시되지 않음)를 포함한다. 쿠션은 이어 머프가 작동 위치에 있을 때 사용자의 헤드 및/또는 귀와 접촉하여, 음파가 들어가는 것을 방지하기 위한 적절한 시일(seal)을 형성하도록 구성된다. 아암 세트(1916)는 헤드 탑(1910)로부터 외향으로 연장되고, 청력 보호기(1920)의 이어 머프를 지탱하도록 구성된다.
도 19a 및 도 19b의 예에서, 이어 머프 부착 조립체(1912)는 이어 머프가 대기 위치에 있는지 또는 작동 위치에 있는지를 검출하는 위치 또는 모션 센서를 가질 수 있다. 위치 또는 모션 센서는 하나 이상의 위치의 세트로부터 특정 위치를 나타내는 하나 이상의 신호를 생성할 수 있다. 신호는 하나 이상의 위치 값(예컨대, 별개의 "작동"/"대기" 값들, 숫자 위치 표현, 또는 임의의 다른 적합한 인코딩 또는 측정 값)을 나타낼 수 있다. 예를 들어 대기 조건(도 19b에 예시됨)이 하나 이상의 위치 또는 모션 센서에 의해 검출되고, 환경 사운드 검출기(시스템(1900)에 또는 시스템(1900) 외부의 디바이스에 포함됨)가 안전하지 않은 사운드 레벨을 검출하면, 컴퓨팅 디바이스(시스템(1900)에 포함되거나 시스템(1900) 외부에 있음)는 통지, 로그 엔트리 또는 다른 유형의 출력과 같은 출력의 지시를 생성할 수 있다. 도 19b에서, 대기 위치(1922)는 도 19a의 작동 위치(1918)와 대조적으로 예시된다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 가청, 시각, 햅틱, 또는 임의의 다른 물리적 감각 출력일 수 있다.
높은 소음 환경에서, 작업자는 이어 플러그 또는 이어 머프의 형태의 청력 보호구를 사용하도록 요구될 수 있다. 이어 머프는 전형적으로 사용자의 귀에 대해 밀봉하는 소음 라이너를 갖는 컵 형상의 쉘을 포함한다. 많은 작업자는 또한 이어 머프를 착용하면서 헤드 및/또는 안면 보호를 사용한다. 따라서, 많은 이어 머프 모델은 도 19a 및 도 19b에 도시된 바와 같은 헬멧, 안전모 또는 다른 헤드 기어에 부착되도록 설계된다. 이어 머프는 아암을 통해 헤드 기어에 부착될 수 있는데, 이 아암은 헤드 기어에 부착되고 작업자의 귀 위의 위치 또는 그로부터 멀어진 위치의 다양한 위치들 사이에서 조정 가능하다.
전술한 바와 같이, 헤드 기어 장착식 이어 머프는 2개의 위치, 즉 이어 머프가 작업자의 귀를 덮어 청력 보호를 제공하는 작동 위치와, 이어 머프가 귀로부터 멀어지는 쪽으로 위로 회전되는 대기 위치 사이에서 회전한다. 대기 위치에 있는 동안, 이어 머프는 작업자에게 청력 보호를 제공하지 않는다. 일부 유형의 헤드 기어 부착식 이어 머프에서, 머프는 대기 위치에서 사용자의 귀로부터 멀어지는 쪽으로 외향으로 피벗될 수 있다. 이 경우, 이어 머프는 사용자의 헤드로부터 약간의 거리만큼 떨어져 휴지한다. 작동 위치에서, 머프는 헤드를 향해 피벗되며, 여기서 그것은 사용자의 귀 주위에 밀봉되어 청력 보호를 제공한다.
본 개시의 기술 및 장치는 작업 환경 내의 소음 레벨이 노출 임계치를 초과할 때 그리고 이어 머프가 작동 위치에 있지 않을 때 작업자(또는 작업자 인근에 있거나 그를 감독하는 사람)에게 통지할 수 있으며, 따라서 작업자는 그의 헤드 기어 장착식 이어 머프가 작동 위치에 있는 것을 보장할 수 있다. 본 개시의 기술 및 장치는 소음 레벨이 소정 영역에서 미리 결정된 레벨을 초과할 때 그리고 작업자에 의해 착용된 이어 머프가 대기 위치에 있을 때 그 영역 내의 작업자에 대한 통지와 같은 출력의 지시를 생성할 수 있다.
본 개시의 기술 및 장치는 청력 위험이 존재하는 위치에서 이어 머프가 대기 위치에 있는지를 결정하는 맞물림 또는 회전 센서를 헤드 기어 장착식 이어 머프에 통합할 수 있다. 일부 예들에서, 소음 레벨이 노출 임계치를 초과하는 소정 영역 내에 작업자가 있는 동안 이어 머프 또는 청력 보호기가 대기 모드에 있다는 지시는 컴퓨팅 디바이스에 의해 송신되어 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스에 대한 지시를 생성할 수 있다.
일부 예들에서, 마이크로폰이 머프의 컵 내부에 끼워지거나 달리 위치되어 머프 내부의 소음 레벨(예를 들어, 데시벨 레벨)을 나타내는 마이크로폰으로부터의 지시 또는 신호를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 이러한 머프 내부 소음 레벨은 컴퓨팅 디바이스에 의해 머프 외부에 있는, 예를 들어 작업자의 환경 내에 있는 마이크로폰에 의해 검출된 사운드 레벨과 비교된다. 컴퓨팅 디바이스가 작업 환경 내의 머프 외부 소음 레벨이 노출 임계치를 초과한다고 결정하면, 그리고 컴퓨팅 디바이스가 머프 내의 마이크로폰에 의해 측정된 머프 내부 사운드 레벨과 환경 사운드 센서의 머프 외부 소음 레벨 사이의 차이가 요구되는 최소값(적절한 작업자 청력 보호를 나타냄)보다 작다고 결정하면, 컴퓨팅 디바이스는 다른 작업자, 감독자 또는 사람에게 통지하기 위해 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스로 전송되는 출력의 지시(예를 들어, 메시지, 경보 등)를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 센서로부터 수집된 정보(예를 들어, 위치, 소음 레벨 등)는 작업 환경에서 준수를 추적하고 작업자 안전 계획을 개발하는 데 사용될 수 있다.
도 19a 및 도 19b의 예에서, 하우징(1914)은 머프의 위치를 컴퓨팅 디바이스로 통신하는 주변 센서로서 작용하도록 회전축 부근에 위치된 위치 센서 또는 자이로스코프를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 하우징(1914)은 이어 머프(1921)의 위치를 결정하기 위한 임의의 적합한 디바이스를 포함할 수 있다. 하우징(1914)은 센서 또는 자이로스코프에 통신 가능하게 결합된 유선 및/또는 무선 통신 디바이스를 포함할 수 있다. 그렇기 때문에, 위치 센서 또는 자이로스코프는, 통신 디바이스를 통해 그리고 컴퓨팅 디바이스로, 이어 머프(1921)의 현재 위치 및/또는 이어 머프(1921)의 위치 변화를 통신할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 하우징(1914) 내에 포함될 수 있거나, 청력 보호기(1920) 외부의 별개의 디바이스로 작업자 상에 위치되거나 그에 부착될 수 있거나, 완전히 작업자로부터 분리된 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 제거 서버)로 있을 수 있다.
도 19a에 도시된 바와 같이, 그리고 본 개시에 따르면, 시스템(1900)은 청력 보호기(1920), 본 개시에서 설명되는 위치 센서로서 동작하는 적어도 하나의 위치 센서(하우징(1914)에 포함됨), 적어도 하나 사운드 모니터링 센서(1915)를 포함할 수 있다. 사운드 모니터링 센서(1915)는, 청력 보호기(1920) 외부의 별개의 디바이스로 작업자 상에 위치되거나 그에 부착될 수 있거나, 완전히 작업자로부터 분리된 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 제거 서버)로 있을 수 있는 컴퓨팅 디바이스(1917)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1917)는 도 2 및 도 8에 예시되고 설명된 기능 및 컴포넌트의 동일물, 서브세트 또는 수퍼세트를 포함할 수 있다. 사운드 모니터링 센서(1915)는 시점들에서의 사운드 레벨, 일정 기간에 걸친 사운드 노출의 양, 또는 청력 보호기(1920) 부근의 사운드를 나타내는 임의의 다른 데이터를 포함하는 데이터를 측정 및 생성할 수 있다.
도 19a 및 도 19b의 예에서, 컴퓨팅 디바이스(1917)는 하우징(1914) 내의 적어도 하나의 위치 센서 및 적어도 하나의 사운드 모니터링 센서(1915)에 통신 가능하게 결합될 수 있으며, 컴퓨팅 디바이스(1917)는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 명령어들을 갖는 메모리를 포함하며, 이 명령어들은, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금, 적어도 하나의 사운드 모니터링 센서로부터 그리고 일정 지속 시간에 걸쳐, 작업자가 그에 노출되는 사운드 레벨의 지시를 수신하게 한다. 일부 예들에서, 지속 시간은 사용자에 의해 정의되거나, 하드 코딩되거나, 기계에 의해 생성될 수 있다. 지속 시간의 예는 1초, 5초, 30초, 1분, 5분, 10분 또는 임의의 지속 시간일 수 있다. 일부 예들에서, 지속 시간은 미리 정의되거나 미리 결정될 수 있다.
대기 위치(1922)에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스(1917)는, 적어도 하나의 위치 센서로부터 그리고 지속 시간 동안, 청력 보호기(1920)가 사운드 레벨을 감쇠시키기 위해 작업자의 하나 이상의 귀에 위치되지 않는다고(예컨대, 대기 위치) 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1917)는, 다른 예들에서, 청력 보호기(1920)가 도 19a의 작동 위치(1918)에 도시된 바와 같이 사운드 레벨을 감쇠시키기 위해 작업자의 하나 이상의 귀에 위치된다고 결정할 수 있다. 적어도 하나의 위치 센서는 이어 머프(1920)의 현재 위치 또는 위치 변화를 나타내는 데이터를 생성하고/하거나 컴퓨팅 디바이스(1917)에 전송할 수 있다. 일부 예들에서, 청력 보호기(1920)는, 작동 모드에서 작업자의 귀 내에 포함되거나, 대기 모드에서 작업자의 귀 내에 포함되지 않는 이어 플러그의 세트일 수 있다. 위치 센서를 사용하기보다는, 시각 기반 검출(예컨대, 카메라를 사용), 무선 주파수 검출(예컨대, 무선 주파수 식별을 사용), 또는 임의의 다른 기술과 같은 다른 기술이 이어 플러그가 작동 모드에 있는지 또는 대기 모드에 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있고, 도 19a 및 도 19b의 기술이 유사하게 사용될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(1917)는, 사운드 레벨들 중 적어도 하나가 지속 시간 동안 노출 임계치를 충족시키고 청력 보호기가 사운드 레벨을 감쇠시키기 위해 작업자의 하나 이상의 귀에 위치되지 않는다는 결정에 응답하여, 출력을 위한 지시를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 노출 임계치는 사용자에 의해 정의되거나, 하드 코딩되거나, 기계에 의해 생성될 수 있다. 일부 예들에서, 노출 임계치는 작업자가 안전하게 노출될 수 있는 사운드 도우징(sound dosing) 또는 사운드 레벨의 최대량을 나타내는 건강 규정 또는 건강 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 일부 예들에서, 사운드 레벨이 특정 지속 시간 동안 또는 특정 지속 시간 동안의 한 시점에 노출 임계치보다 크거나 그와 동일한 경우, 사운드 레벨은 노출 임계치를 충족시킬 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(1917)는 임의의 유형의 출력의 지시를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 다양한 통지 데이터를 포함하는 메시지일 수 있다. 통지 데이터는 경보, 경고 또는 정보 메시지; 개인 보호 장비의 유형; 작업자 식별자; 메시지가 생성된 때의 타임 스탬프; 개인 보호 장비의 위치; 하나 이상의 사운드 레벨 또는 사운드 도우징, 또는 임의의 다른 설명 정보를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 일부 예들에서, 메시지는 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스로 전송되고, 각자의 컴퓨팅 디바이스에 통신 가능하게 결합된 출력 디바이스의 하나 이상의 사용자 인터페이스에서 표시를 위해 출력될 수 있다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 햅틱 또는 가청이고, 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 출력될 수 있다.
다른 예들에서, 2개의 마이크로폰이 주변 센서로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 마이크로폰이 이어 머프 컵 내에 위치될 수 있고, 다른 마이크로폰이 이어 머프 컵 외부에 위치될 수 있다. 이 실시예는 이어 머프가 작동 위치와 대기 위치 사이에서 움직일 때 회전하지 않는 대신에 측방향으로 헤드로부터 멀어지는 쪽으로 피벗하는 청력 보호기 모델에 사용될 수 있다. 이 실시예는 또한 도 19a 및 도 19b에 도시된 이어 머프와 함께 동작한다. 이 실시예에서, 작은 마이크로폰(예를 들어, 쓰리엠™ 이-에이-알 핏(E-A-R fit)™ 확인 시스템에 사용되는 마이크로폰)이 머프의 컵 내부에 배치된다. 제2 마이크로폰이 제1 마이크로폰 부근의 컵의 외부에, 일부 예들에서 헤드 기어의 측부에 배치된다. 2개의 마이크로폰은 컴퓨팅 디바이스에 통신하며, 여기서 2개의 마이크로폰 사이의 사운드 레벨들을 나타내는 측정된 신호들의 차이가 컴퓨팅 디바이스에 의해 결정된다. 작업 환경 내의 사운드 레벨이 또한 사운드 미터로부터 컴퓨팅 디바이스에 의해 수신될 수 있다.
작업 환경 내의 소음 레벨이 작업 환경 소음 임계치보다 낮으면(예를 들어, 85 dB 미만), 컴퓨팅 디바이스는 작업자에게 제공되는, 그/그녀가 이어 머프를 대기 위치에 배치할 수 있다는 지시를 출력을 위해 생성할 수 있다. 작업 환경 내의 소음 레벨이 작업 환경 소음 임계치보다 높으면, 컴퓨팅 디바이스는 내부 마이크로폰과 외부 마이크로폰 사이의 사운드 레벨들에 있어서의 차이가 이어 머프가 대기 위치에 있음을 나타내는 차이 임계치보다 낮은지를 결정할 수 있다. 사운드 레벨에 있어서의 차이가 차이 임계치보다 낮으면, 컴퓨팅 디바이스는 이어 머프를 작동 위치에 배치하기 위한 작업자에 대한 지시를 출력을 위해 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 도 19a 및 도 19b의 예들 중 임의의 것에서의 출력을 위한 지시는 임의의 수의 컴퓨팅 디바이스에 전송, 로깅 또는 저장될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스가 사운드 레벨이 작업 환경 소음 임계치보다 높고(예를 들어, 안전하지 않은 레벨) 주변 마이크로폰들에 의해 측정된 사운드 레벨들의 차이가 차이 임계치보다 높다고(이어 머프가 작동 모드에 있음을 나타냄) 결정하면, 어떠한 출력을 위한 지시도 생성되지 않을 수 있다. 다른 예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 대한 "준수" 상태를 포함하는 지시를 출력을 위해 생성할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스는 작업자의 위치를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는, 사운드 레벨들 중 적어도 하나가 지속 시간 동안 노출 임계치를 충족시키고 청력 보호기가 사운드 레벨을 감쇠시키기 위해 작업자의 하나 이상의 귀에 위치되지 않는다고 결정하는 것의 일부로서, 작업자의 위치가 노출 임계치를 충족시키는 사운드 레벨들 중 적어도 하나에 대응하는 위치로부터 거리 임계치 범위 내에 있는 것으로 또한 결정할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 디바이스는 노출 임계치를 초과한 사운드 레벨의 위치에 대한 작업자의 위치를 계산하고, 그 사운드 레벨에 대한 작업자의 근접에 기초하여 청력 보호기가 작동 위치에 있어야 한다고 결정할 수 있다.
일부 예들에서, 본 개시의 기술은 청력 보호기의 유형을 결정할 수 있다. 예를 들어, 청력 보호기에는 높은 보호 계수가 할당될 수 있어서, 청력 보호기가 작업자 상에 정확히 올바르게 위치되지 않더라도, 그것은 낮은 보호 계수를 갖는 청력 보호기와는 대조적으로 적절한 보호를 제공할 수 있다. 청력 보호기는 그것을 더 높은 또는 더 낮은 청력 보호 계수를 나타내게 만들 수 있는 액세서리 또는 속성을 또한 가질 수 있다(즉, 젤 이어 시일(gel ear seal) 대 폼(foam)).
도 20a 및 도 20b는 본 개시에 따른 시스템(2000)을 예시한다. 시스템(2000)은 헤드 탑(2010) 및 바이저(2016)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 바이저(2016)는 바이저 부착 조립체(2014)에 의해 헤드 탑(2010)에 물리적으로 결합된다. 바이저 부착 조립체(2014)는 헬멧, 안전모, 스트랩, 헤드 밴드, 또는 헤드 탑(2010)과 같은 다른 헤드 지지체에 직접적으로 또는 간접적으로 부착될 수 있다. 헤드 탑(2010)은 바이저 부착 조립체(2014)와 동시에 착용되고 그를 위한 지지를 제공할 수 있다. 바이저 부착 조립체(2014)는 헤드 탑(2010)과 통합되거나 그의 외측 표면에 부착될 수 있다. 바이저(2016)는 바이저(2016)의 인접 표면에 직교하는 바이저 부착 조립체(2014)에 의해 제공되는 축 상에서 피벗함으로써, 도 20b에 추가로 도시된 바와 같이, 하나 이상의 개방 위치와 폐쇄 위치(예를 들어, 도 20a의 작동 위치와 도 20b의 대기 위치) 사이에서 회전할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2017)는 시스템(2000)에 포함될 수 있거나, 시스템(2000) 외부의 별개의 디바이스로 작업자 상에 위치되거나 그에 부착될 수 있거나, 완전히 작업자로부터 분리된 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 제거 서버)로 있을 수 있다. 다양한 예들에서, 헤드 탑(2010)과 바이저 부착 조립체(2014)는 당업계에 공지된 바와 같은 스냅-끼워맞춤 컴포넌트, 리벳, 기계적 패스너, 접착제 또는 다른 적합한 부착 컴포넌트와 같은 다양한 적합한 부착 컴포넌트를 사용하여 연결될 수 있다. 바이저(2016)는 사용자의 안면의 적어도 일부를 덮도록 구성된다.
도 20에 도시된 바와 같이, 바이저(2016)는 사용자의 안면이 그렇지 않으면 그에 노출될 광을 필터링할 수 있는 광 필터링 실드(light-filtering shield)(2012)를 포함한다. 광 필터링 실드(2012)는 임의의 투명한 또는 반투명한 물리적 장벽일 수 있다. 일부 예들에서, 광 필터링 실드(2012)는 고 강도 광을 차단할 수 있다. 이와 관련하여, "광"은 사용자의 눈을 손상시키거나 사용자에게 지각되는 불편을 야기하는 것이 가능할 수 있는 파장의 전자기 방사선을 의미한다. 이와 관련하여, 그러한 광은 적어도 가시광을 포함하며, 적외 및/또는 자외 방사선을 또한 포함할 수 있다 - 그러한 방사선이 사용자에게 지각될 수 있든지 또는 그렇지 않든지 간에 -. 이와 관련하여, "고 강도" 광은 사용자의 눈을 손상시키거나 사용자에게 지각되는 불편을 야기하는 것이 가능할 수 있는 강도로 존재하는 광을 의미한다(예컨대, 이를테면 아크 용접기와 같은 디바이스에 의해 방출되는 것). 일부 예들에서, 광 필터링 실드(2012)는, 고 강도 광을 차단하거나 달리 필터링하고, 당업자의 지식 내에 있는 잘 알려진 일렉트로크로매틱 재료(electrochromatic material) 또는 착색 재료로 구성될 수 있다.
일부 예들에서, 고 강도 광을 생성하고 있는 활동을 제어하거나 그것에 직접 관여하지 못할 수 있는, 고 강도 광에 근접해 있는 한 명 이상의 다른 작업자에게 알리는 것이 유익할 수 있다. 예를 들어, 다수의 작업자가 작업 환경 내에서 작업하고 있을 수 있으며, 여기서 작업자들 중 한 명은 고 강도 광을 생성하는 용접 활동에 관여한다. 고 강도 광에 대한 경로가 차단되지 않은 다른 작업자는 그러한 광에 노출될 수 있으며, 이는 그러한 광이 필터링되지 않으면 그 작업자에게 해를 끼칠 수 있다. 본 개시의 기술 및 시스템은 도 20a 및 도 20b의 예에서 추가로 설명되는 바와 같이 고 강도 광에 대한 그러한 부주의한 노출을 방지할 수 있다.
도 20a는 헤드 장착식 디바이스(2010), 헤드 장착식 디바이스(2010)에 결합된 적어도 하나의 위치 센서를 포함하는 바이저 부착 조립체(2014), 적어도 하나의 위치 센서에 결합된 광 필터링 실드를 포함하는 적어도 하나의 바이저(2016); 적어도 하나의 광 검출기(2019); 및 적어도 하나의 위치 센서 및 적어도 하나의 광 검출기(2019)에 통신 가능하게 결합된 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스(2017)를 포함하는 시스템(2000)을 예시한다. 광 검출기(2019)는, 적어도, 고 광 강도(high light intensity)의 존재를 나타내는 "고" 입력, 고 광 강도의 부존재를 나타내는 "저" 입력, 고 입력으로부터 저 입력으로의 변화, 및 저 입력으로부터 고 입력으로의 변화를 검출할 수 있다. 광 검출기(2019)는 또한 그러한 고 입력 및 저 입력과 그들 사이의 변화의 검출을 시스템(2000)의 다른 컴포넌트로 통신할 수 있다. 그렇기 때문에, 고 입력 검출, 저 입력 검출, 고 입력으로부터 저 입력으로의 변화 검출 등과 같은 표현이 본 개시에서 사용될 때, 그러한 검출은 광 검출기(2019)에 의해 이루어진다는 것이 이해될 것이다.
일부 예들에서, 광 검출기(2019)는 상이한 유형들의 광을 검출할 수 있으며, 여기서 상이한 유형들은 상이한 파장들을 지칭한다. 광의 유형의 예는 레이저 광일 수 있다. 일부 예들에서, 광 검출기(2019)는 광의 강도보다는 광의 유형을 결정할 수 있다. 다른 예들에서, 광 검출기(2019)는 광의 유형 및 강도를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 광 검출기(2019)는 시스템(2000)의 다른 컴포넌트들(하드웨어 등) 중 일부 또는 전부에 물리적으로 가까이 위치될 수 있거나, 다른 컴포넌트들 중 일부 또는 전부로부터 물리적으로 떨어져 위치될 수 있다. 이것과는 관계없이, 광 검출기(2019)는 시스템(2000)의 기능을 위해 필요에 따라 하나 이상의 유선 또는 무선 통신 채널을 통해 시스템(2000)의 다른 컴포넌트와 통신할 수 있다. 일 실시예에서, 광 검출기(2019)는 고 강도의 입사광을 직접 검출할 수 있다(예를 들어, 광 검출기(2019)는 포토다이오드, 포토트랜지스터 등을 포함하지만 이로 제한되지 않는 감광 장치를 포함한다). 이 경우에, "고 입력"은 광 검출기(2019)가 고 강도의 입사광을 직접 감지하고 있음을 의미한다. (그러한 실시예에서, 광 검출기(2019)를 시스템(2000)에 매우 근접하게 위치시켜, 광 검출기(2019)에 입사하는 광이 시스템(2000)에 입사하는 광을 근사하게 나타내게 하는 것이 바람직할 수 있다.)
대안적인 실시예에서, 광 검출기(2019)는 고 광 강도를 간접적으로 검출할 수 있다. 그러한 경우, 고 입력은 고 광 강도의 존재를 나타내는 입력을 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 광 검출기(2019)는 (잠재적으로) 발광 디바이스와 통신하고, 발광 디바이스가 고 광 강도를 방출할 가능성이 있는 조건(예컨대, 전력 공급 및 동작중)에 있음을 나타내는 고 입력을 발광 디바이스로부터 수신할 수 있다. 이와 관련하여, 고 입력은 광 검출기(2019)에 의해 수신될 수 있고 발광 디바이스가 고 광 강도를 방출할 가능성이 있는 조건에 있음을 나타내는, 접속(전용선, 광섬유, 무선 접속, IR 신호, 무선 주파수 방송 등인지에 관계없음)을 통해 전송되는 임의의 신호를 포함할 수 있다. 그러한 배열에서, 발광 디바이스는 접속을 통해 광 검출기(2019)와의 그러한 통신을 수행할 수 있는 통신 유닛을 포함할 수 있다. 원한다면, 그러한 배열은 양방향 통신을 위한 준비를 포함할 수 있으며, 따라서 발광 디바이스는 발광 디바이스가 광을 방출하기 전에 시스템(2000) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스로부터 확인을 수신할 수 있다.
도 20a는 또한 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령어들을 포함하는 메모리를 포함하는 컴퓨팅 디바이스(2017)를 예시한다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 도 2 및 도 8에 예시되고 설명된 기능 및 컴포넌트의 동일물, 서브세트 또는 수퍼세트를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 개인 보호 장비 물품(예를 들어, 시스템 2000))에 포함되거나 그에 부착될 수 있거나, 헤드 탑(2010) 및 바이저(2016) 외부의 별개의 디바이스로 작업자 상에 위치되거나 그에 부착될 수 있거나, 완전히 작업자로부터 분리된 원격 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 제거 서버)로 있을 수 있다.
본 개시에 따르면, 컴퓨팅 디바이스(2017)는, 광 검출기(2019)로부터, 광 검출기에 의해 검출된 광의 강도가 노출 임계치를 초과한다는, 그리고/또는 광 검출기에 의해 검출된 광의 유형이 특정 광 유형과 일치한다는 지시를 수신할 수 있다. 일부 예들에서, 노출 임계치는 사용자에 의해 정의되거나, 하드 코딩되거나, 기계에 의해 생성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는, 바이저 부착 조립체(2014)에 포함된 위치 센서로부터, 광 필터링 실드가 노출 임계치를 초과하는 강도 및/또는 특정 유형과 일치하는 광의 유형을 갖는 광을 필터링하기 위해 작업자의 안면에 위치되거나 위치되지 않는다고 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2017)는 광 필터링 실드가 사용자가 소정 위치에 있었던 임계 시간 - 그 동안 광 노출이 존재하였음 - 이내에 노출 임계치를 초과하는 강도를 갖는 광을 필터링하기 위해 작업자의 안면에 위치되거나 위치되지 않는다고 결정할 수 있다. 도 20a에 도시된 바와 같이, 바이저(2016)는 노출 임계치를 초과하는 강도를 갖는 광을 필터링하기 위해 작업자의 안면에 위치된다(예를 들어, 작동 위치). 도 20b에 도시된 바와 같이, 바이저(2016)는 노출 임계치를 초과하는 강도를 갖는 광을 필터링하기 위해 작업자의 안면에 위치되지 않는다(예를 들어, 대기 위치).
컴퓨팅 디바이스(2017)는, 광 필터링 실드가 임계치를 초과하는 강도 및/또는 특정 유형과 일치하는 광의 유형을 갖는 광을 필터링하기 위해 작업자의 안면에 위치되지 않는다는 결정에 응답하여, 출력을 위한 지시를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 햅틱 또는 가청이고, 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 출력될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1917)는 임의의 유형의 출력의 지시를 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 다양한 통지 데이터를 포함하는 메시지일 수 있다. 통지 데이터는 경보, 경고 또는 정보 메시지; 개인 보호 장비의 유형; 작업자 식별자; 메시지가 생성된 때의 타임 스탬프; 개인 보호 장비의 위치; 하나 이상의 광 강도, 또는 임의의 다른 설명 정보를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 일부 예들에서, 메시지는 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스로 전송되고, 각자의 컴퓨팅 디바이스에 통신 가능하게 결합된 출력 디바이스의 하나 이상의 사용자 인터페이스에서 표시를 위해 출력될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2017)는 용접 활동이 발생했는지(예컨대, 용접 아크가 존재했는지)에 대한 지시를 수신하고, 용접 활동이 발생했는지에 더 기초하여 출력의 지시를 생성할 수 있다.
일부 예들에서, 동일한 작업 환경에서 작업하고 있는 제1 및 제2 작업자가 있을 수 있다. 광 검출기(2019)에 의해 검출된 광의 강도의 지시는 제1 방향을 향하고 있으면서 용접 활동을 수행하는 제2 작업자에 기초할 수 있다. 용접 활동은 물리적 재료의 하나 이상의 에지를 따른 용접부의 생성 또는 형성을 유발하는 임의의 활동을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 작업자가 향하고 있는 방향의 지시를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제1 및/또는 제2 작업자는 각각 작업자의 방위 또는 배향을 지시하는 나침반 또는 다른 배향 검출 디바이스를 포함하는 디바이스를 착용하고 있을 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 작업자가 향하고 있는 방향이 적어도 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광을 갖거나 그 광에 제1 작업자의 안면을 노출시킬 것이라고 결정할 수 있다. 그렇기 때문에, 컴퓨팅 디바이스(2017)는, 제1 작업자가 향하고 있는 방향이 적어도 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광을 갖거나 그 광에 제1 작업자의 안면을 노출시킬 것이라는 결정에 기초하여, 출력을 위한 지시를 제1 작업자에게 전송할 수 있다.
일부 예들에서, 제1 작업자가 향하고 있는 방향이 적어도 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광을 갖거나 그 광에 제1 작업자의 안면을 노출시킬 것임을 결정하기 위해, 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 작업자가 향하고 있는 방향의 제1 방위를 결정하고 제2 작업자가 향하고 있는 방향의 제2 방위를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 방위와 제2 방위 사이의 각도를 결정할 수 있다. 이 각도에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 방위와 제2 방위 사이의 각도가 임계치를 충족시키는지를 결정할 수 있다. 임계치가 충족되면(예를 들어, 작은 아크에 대해 작거나 같음, 또는 큰 아크에 대해 크거나 같음), 컴퓨팅 디바이스(2017)는 메시지와 같은 출력을 위한 지시를 제1 작업자에게 전송할 수 있다.
일부 예들에서, 작업자에게 알리기 전에 작업자가 고 강도 광에 노출되기를 기다리기보다는, 본 개시의 기술 및 시스템은 사전 대비적으로 또는 선제적으로 작업자에게 알릴 수 있다. 모션 검출기가 제1 작업자에 부착되고 컴퓨팅 디바이스(2017)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는, 제1 작업자가 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광에 제1 작업자의 안면을 노출시키는 방향으로 향하기 전에, 제1 작업자의 안면이 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광의 방향을 향해 움직이고 있다는 것을 지시하는 모션의 하나 이상의 지시의 세트를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2017)는 제1 작업자의 안면이 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광에 노출되기 전에 출력을 위한 지시를 제1 작업자에게 전송할 수 있다. 그렇기 때문에, 제1 작업자는 바이저(2016)를 작동 위치에 위치시킬 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2017)가 바이저(2016)가 이미 작동 위치에 있다고 결정하면, 어떠한 출력을 위한 지시도 제1 작업자에게 전송되지 않을 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2017)는, 제1 작업자가 제2 작업자의 용접 활동으로부터의 광에 제1 작업자의 안면을 노출시키는 방향으로 향하기 전에, 제2 작업자에게 출력을 위한 지시를 전송할 수 있다. 일부 예들에서, 통지(예를 들어, 사운드, 시각적 모습, 햅틱 피드백)의 강도는 제1 작업자에 대한 고 강도 광에의 노출 또는 노출 가능성이 증가함에 따라 증가할 수 있다. 따라서, 제2 작업자는 제1 작업자가 바이저(2016)를 작동 위치에 배치하였음을 검증할 때까지 용접 활동을 중단하거나 용접 활동 시작을 자제할 수 있다.
도 21a 및 도 21b는 본 개시에 따른 시스템(2100)을 예시한다. 시스템(2100)은 헤드 탑(2110) 및 바이저(2112)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 바이저(2112)는 바이저 부착 조립체(2114)에 의해 헤드 탑(2110)에 물리적으로 결합된다. 바이저 부착 조립체(2114)는 헬멧, 안전모, 스트랩, 헤드 밴드, 또는 헤드 탑(2110)과 같은 다른 헤드 지지체에 직접적으로 또는 간접적으로 부착될 수 있다. 헤드 탑(2110)은 바이저 부착 조립체(2114)와 동시에 착용되고 그를 위한 지지를 제공할 수 있다. 바이저 부착 조립체(2114)는 헤드 탑(2110)과 통합되거나 그의 외측 표면에 부착될 수 있다. 바이저(2112)는 바이저(2112)의 인접 표면에 직교하는 바이저 부착 조립체(2114)에 의해 제공되는 축 상에서 피벗함으로써, 도 21b에 추가로 도시된 바와 같이, 하나 이상의 개방 위치와 폐쇄 위치(예를 들어, 도 21a의 작동 위치(2116)와 도 21b의 대기 위치(2118)) 사이에서 회전할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 시스템(2100)에 포함될 수 있거나, 시스템(2100) 외부의 별개의 디바이스로 작업자 상에 위치되거나 그에 부착될 수 있거나, 완전히 작업자로부터 분리된 원격 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 제거 서버)로 있을 수 있다. 다양한 예들에서, 헤드 탑(2110)과 바이저 부착 조립체(2114)는 당업계에 공지된 바와 같은 스냅-끼워맞춤 컴포넌트, 리벳, 기계적 패스너, 접착제 또는 다른 적합한 부착 컴포넌트와 같은 다양한 적합한 부착 컴포넌트를 사용하여 연결될 수 있다. 바이저(2112)는 사용자의 안면의 적어도 일부를 덮도록 구성된다.
시스템(2100)은 광학 센서(2120)를 사용하여 반사성 물체(2122)의 위치 변화를 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 광학 센서(2120)는 광의 하나 이상의 파장 스펙트럼을 검출하고/하거나, 광의 하나 이상의 파장 스펙트럼에서 검출된 물체의 이미지를 생성할 수 있는 카메라이다. 다른 예들에서, 광학 센서(2120)는 광 방출기 및 포토다이오드를 포함한다. 그러한 예에서, 포토다이오드는 포토다이오드에 의해 검출된 광의 상이한 강도들에 기초하여 상이한 출력 신호들을 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 신호는 포토다이오드에 의해 검출된 광의 강도에 비례할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 스펙트럼 범위는 약 350 nm 내지 약 700 nm(즉, 가시광 스펙트럼)일 수 있고, 제2 스펙트럼 범위는 약 700 nm 내지 약 1100 nm(즉, 근적외선 스펙트럼 또는 비-가시광 스펙트럼)일 수 있다. 본 개시에서 더 설명되는 바와 같이, 광학 센서(2120)는 헤드 탑(2110) 상에 장착, 부착 또는 달리 위치될 수 있다. 당업계에 공지된 바와 같은 스냅-끼워맞춤 컴포넌트, 리벳, 기계적 패스너, 접착제 또는 다른 적합한 부착 컴포넌트와 같은 다양한 적합한 부착 컴포넌트가 광학 센서(2120)를 헤드 탑(2110)에 부착하는 데 사용될 수 있다.
반사성 물체(2122)는, 가시광 스펙트럼에서는 시각적으로 투명하지만 비-가시광 스펙트럼에서는 비-가시광을 반사하는 반사성 재료일 수 있다. 일부 예들에서, 반사성 재료가 감지될 물체(예를 들어, 바이저(2112) 내의 실드의 평탄한 또는 반평탄한 오목 표면)에 적용되거나 그 상에 구현될 수 있거나, 물체 자체(예를 들어, 바이저(2112)의 실드)가 재귀반사성 재료로 제조된다. 광이 비-가시광 광원으로부터(예를 들어, 광학 센서(2120) 또는 광학 센서(2120)로부터 분리된 광원에 의해) 방출될 수 있어서, 반사성 물체(2122)가 비-가시광을 반사하며, 이는 광학 센서(2120)에 의해 캡처된다. 반사성 물체(2122)는 물체가 움직일 때 광학 센서(2120)에 의해 캡처되는 비-가시광의 양이 변하도록 형상화될 수 있다. 이러한 방식으로 그리고 도 21a 및 도 21b에서 더 설명되는 바와 같이, 시스템(2100)은 헤드 탑(2110)(또는 임의의 적합한 헬멧 헤드 서스펜션, 여기서 광학 센서(2120)는 사람의 이마 주위에 둘러지는 서스펜션의 일부분 상에 위치될 수 있음) 상에 장착된 광학 센서(2120)에 의해 캡처되는, 시각적 반사성 물체(2122)로부터 반사되는 광에 기초하여 바이저(2112)의 개폐 여부 및/또는 개폐 정도를 검출할 수 있다.
도 21a 및 도 21b는 적외선 미러 필름으로 구성된 반사성 물체(2122)를 사용하는 바이저(2112)의 위치의 검출을 예시한다. 바이저(2112)는 사용자에 의한 유용성을 위해 투명하거나 반투명할 수 있다. 일부 예들에서, 바이저(2112)는 실질적으로 투명할 수 있다. 일부 예들에서, 실질적으로 투명은 0% 불투명과 20% 불투명 사이의 임의의 불투명일 수 있다. 일부 예들에서, 실질적으로 투명은 20% 미만의 불투명일 수 있다. 일부 예들에서, 실질적으로 투명은 5%, 10%, 15% 또는 20% 불투명일 수 있다. 일부 예들에서, 다층 IR 반사성 재료(IR 미러 필름)의 패턴 또는 형상은, 바이저(2112)의 평탄한 표면 상에 오버레이되거나 달리 구현된 반사성 물체(2122)에 의해 나타내어진 바와 같이, 바이저(2112)의 내부에 오버레이된다. IR 근접 센서일 수 있는 광학 센서(2120)는 헤드 탑(2110)에 부착되며, 전술한 바와 같이 포토다이오드 및 IR 방출기 둘 모두를 포함할 수 있다. 광학 센서(2120)는 바이저(2112)가 완전히 폐쇄될 때(즉, 작동 위치(2116)에 있을 때) 최고 가능한 양(또는 적어도 임계치 양)의 방출 광이 반사성 물체(2122)(예를 들어, IR 미러)로부터 광학 센서(2120) 내로 반사되도록 위치될 수 있다. 헤드 탑(2110)에 대한 바이저(2112)의 위치가 작동 위치(2116)로부터 대기 위치(2118)로 변함에 따라, 더 적은 반사 광이 광학 센서(2120)의 포토다이오드에 의해 캡처된다. 따라서, 일부 예들에서, 광학 센서(2120)는 광학 센서(2120)의 포토다이오드에 의해 캡처되는 감소된 광에 비례하는 신호를 생성할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 바이저(2112)의 위치와 광학 센서(2120)에 의해 캡처되는 광의 정도 또는 강도 간의 연관성 또는 관계를 나타내는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 바이저(2112)의 각도 또는 위치와 광학 센서(2120)에 의해 캡처되는 광의 정도 또는 강도를 나타내는 매핑들의 세트를 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 바이저(2112)의 각도 또는 위치와 광학 센서(2120)에 의해 캡처되는 광의 정도 또는 강도 사이의 관련성을 정의하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 조합을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 필름으로부터의 반사가 경면 반사이기 때문에 성능은 센서 위치 및 각도에 의해 영향을 받을 수 있다. 일부 예들에서, 바이저/필름 미러는 광학 센서(2120)에 대해 오목할 수 있으며, 이에 따라 방출 광에 대한 집중 효과를 가질 수 있다.
광학 센서(2120)에 통신 가능하게 결합될 수 있는 컴퓨팅 디바이스(2124)는 캡처되는 광의 정도 또는 강도를 나타내는, 광학 센서(2120)에 의해 생성된 신호 또는 다른 지시에 기초하여 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다. 예시적인 동작은 시각, 가청 또는 햅틱일 수 있는 하나 이상의 출력의 지시를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 예로서, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 작업자에 의한 장비의 조작 및/또는 작업 환경과 같은 작업자의 위치가 바이저(2112)가 작동 위치(2116)에 위치될 것을 요구하는지를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(2124)가 작업자에 의한 장비의 조작 및/또는 작업자의 위치가 바이저(2112)가 작동 위치(2116)에 위치될 것을 요구한다고 결정하고, 컴퓨팅 디바이스(2124)가 바이저(2112)가 대기 위치(2118) 또는 작동 위치(2116)와 대기 위치(2118) 사이의 중간 위치에 있다고 결정하는 경우, 컴퓨팅 디바이스(2124)는 출력의 지시를 생성할 수 있다.
일부 예들에서, 출력의 지시는 다양한 통지 데이터를 포함하는 메시지일 수 있다. 통지 데이터는 경보, 경고 또는 정보 메시지; 개인 보호 장비의 유형; 작업자 식별자; 메시지가 생성된 때의 타임 스탬프; 개인 보호 장비의 위치; 또는 임의의 다른 설명 정보를 포함할 수 있지만 이로 제한되지 않는다. 일부 예들에서, 메시지는 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스로 전송되고, 각자의 컴퓨팅 디바이스에 통신 가능하게 결합된 출력 디바이스의 하나 이상의 사용자 인터페이스에서 표시를 위해 출력될 수 있다. 일부 예들에서, 출력의 지시는 햅틱 또는 가청이고, 본 개시에서 설명되는 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 출력될 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨팅 디바이스(2124)에 의해 수행되는 하나 이상의 동작은 작업자에 의해 사용되는 장비를 디스에이블하거나, 그렇지 않으면 사용자에 의해 액세스될 수 있는 위치에 대한 액세스를 거부하거나, 바이저(2112)의 위치에 기초하여 또는 캡처되는 광의 정도 또는 강도를 나타내는, 광학 센서(2120)에 의해 생성된 신호 또는 다른 지시에 기초하여 이벤트와 관련된 정보를 로깅하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 반사성 물체(2122)는 패턴화된 반사성 재료로 구성된다. 일부 예들에서, 반사성 물체(2122)는 흡광 재료/물체에 의해 부분적으로 또는 완전히 차단될 수 있다. 일부 예들에서, 반사성 물체(2122)는 다층 광학 필름이다. 일부 예들에서, 반사성 물체(2122)는 재귀반사성 재료이다. 일부 예들에서, 광학 센서(2120)는 단지 비-가시광(예를 들어, IR 광)만을 방출 및/또는 캡처한다. 일부 예들에서, 반사성 물체(2122)는 비-가시광(예를 들어, IR 광)만을 반사한다. 일부 예들에서, 광학 센서(2120)는 집적 회로로 결합된 광 검출기 및 광 방출기를 포함한다.
많은 다양한 다른 배열이 청구된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 당업자에 의해 손쉽게 고안될 수 있다는 것이 인식될 것이다. 예를 들어, 전체에 걸쳐 설명된 다양한 디바이스 내의 통신 모듈들 각각은 더 지능적인 기반구조를 허용하기 위해 더 큰 네트워크의 일부로서 또는 다른 디바이스와 통신하도록 인에이블될 수 있다. 다양한 센서에 의해 수집된 정보는 작업 공간 또는 장비 유지 보수 공간의 비디오 피드를 통해 캡처된 정보와 같은, 다른 소스로부터의 정보와 결합될 수 있다. 일부 예들에서, 본 명세서에서 설명된 시스템들 중 임의의 것이 사용자 또는 작업자가 주어진 임계치(높든지 또는 낮든지 간에)를 초과한 것을 검출하면, 작업자는 특정 작업 공간 또는 다른 영역에 물리적으로 액세스하는 것이 방지되도록, 포털 구성이 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 시스템에 의해 수집된 정보는 다양한 규칙 또는 규정의 준수를 결정하기 위해 그리고 안전 프로세스를 개선하기 위해 추가의 데이터 분석에 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)과 같은 지리 위치 디바이스가 사용자 위치를 제공하기 위해 본 명세서에서 설명되는 시스템들 중 임의의 것에 통합될 수 있다. 일부 예들에서, 본 명세서에서 설명되는 시스템 및 센서에 의해 수집된 정보는 임의의 PPE의 잔여 서비스 수명을 결정하는 데 사용될 수 있다.
위의 설명에 기초하여, 본 개시의 태양들은 PPE 물품과 같은 물품의 사용 시간(착용 시간)을, 그것이 적어도 하나의 기준을 충족시키는지를 결정함으로써, 결정하기 위한 방법 및 시스템을 포함한다는 것이 인식될 것이다.
추가의 특징 및 컴포넌트가 전술한 시스템들 각각에 추가될 수 있다.
일부 예들에서, 청정 공기 공급원은 전동식 공기 정화 호흡기(PAPR) 및 자체 완비된 호흡 장치(SCBA) 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 위치 센서는 가속도계, 자이로, 자석, 스위치 또는 기압 센서 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 시스템은 환경 비컨을 추가로 포함하며, 여기서 환경 비컨은 환경 센서 및 통신 모듈을 포함한다.
일부 예들에서, 환경 비컨 통신 모듈은 RFID, 블루투스 및 WiFi 통신 능력 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 경고는 촉각, 진동, 가청, 시각, 헤드-업 디스플레이 또는 무선 주파수 신호 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 헤드 탑 통신 모듈은 무선 주파수 식별(RFID), 블루투스 및 WiFi 통신 능력 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 개인 통신 허브는 RFID, 블루투스 및 WiFi 통신 능력 중 적어도 하나를 포함한다.
일부 예들에서, 위험의 존재를 나타내는 신호는 위치 신호이다.
일부 예들에서, 위험의 존재를 나타내는 신호는 환경 센서에 의한 위험의 검출에 기초하여 생성된다.
일부 예들에서, 환경 센서는 오염물 레벨이 지정된 위험 임계치를 초과할 때 위험의 존재를 결정한다.
일부 예들에서, 지정된 위험 임계치는 사용자에 의해 구성 가능하다.
일부 예들에서, 지정된 위험 임계치는 환경 센서 및 개인 통신 허브 중 적어도 하나에 저장된다.
일부 예들에서, 경보는 지정된 노출 임계치를 초과하는 기간 동안 바이저가 개방 위치에 있은 후에 생성된다.
일부 예들에서, 노출 임계치는 사용자에 의해 구성 가능하다.
일부 예들에서, 노출 임계치는 헤드 탑 및 개인 통신 허브 중 적어도 하나에 저장된다.
일부 예들에서, 개인 통신 허브는 착용되거나 휴대될 수 있다.
일부 예들에서, 헤드 탑은 헤드 검출 센서를 추가로 포함한다.
일부 예들에서, 경보는 헤드 검출 센서가 헤드 탑이 사용자에 의해 착용되고 있는 것을 검출한 경우에만 생성된다.
일부 예들에서, 위치 센서는 바이저가 부분 개방 위치에 있는지를 검출한다.
일부 예들에서, 시스템은 헤드 탑의 내부에 온도 센서를 추가로 포함한다.
본 개시는 위험한 노출이 검출될 때 사람 또는 작업자에게 경보를 발하는 방법을 추가로 포함한다. 방법은 적어도 사용자의 코와 입 위에 맞춰지도록 크기설정된 바이저, 위치 센서, 및 헤드 탑 통신 모듈을 포함하는 헤드 탑을 제공하는 단계를 포함한다. 방법은 바이저가 개방 위치에 있는지 또는 폐쇄 위치에 있는지를 위치 센서로 검출하는 단계를 추가로 포함한다. 방법은 위험의 존재를 검출하는 단계, 및 바이저가 개방 위치에 있는 경우에 그리고 위험이 존재하는 경우에 경보를 생성하는 단계를 추가로 포함한다.
일부 예들에서, 위험의 존재는 환경 센서에 의해 검출된다.
일부 예들에서, 환경 센서는 오염물 레벨이 지정된 위험 임계치를 초과할 때 위험의 존재를 결정한다.
일부 예들에서, 경보는 지정된 노출 임계치를 초과하는 기간 동안 바이저가 개방 위치에 있은 후에 생성된다.
일부 예들에서, 헤드 탑은 헤드 검출 센서를 추가로 포함하며, 여기서 헤드 검출 센서가 헤드 탑이 사용자에 의해 착용되고 있음을 검출하는 경우에만 경보가 생성된다.
일부 예들에서, 방법은 바이저가 부분 개방 위치에 있는지를 검출하는 단계를 추가로 포함한다.
일부 예들에서, 헤드 탑은 온도 센서를 추가로 포함하며, 여기서 온도 센서는 헤드 탑의 내부의 온도를 검출한다.
예 1: 방법으로서, 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템으로부터 사용 데이터를 획득하는 단계 - 사용 데이터는 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템의 동작을 나타내는 데이터를 포함함 -; 분석 엔진에 의해, 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계; 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템과 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 공기 호흡기 시스템과 유사한 특성을 갖는 복수의 공기 호흡기 시스템으로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터로 구성되는, 예 1의 방법.
예 3: 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템으로부터의 사용 데이터에 기초하여 안전 모델을 업데이트하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 또는 예 2의 방법.
예 4: 안전 모델은 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템과 함께 사용되고 있는, 공기 호흡기 시스템 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터로 구성되는, 예 1 내지 예 3 중 어느 한 예의 방법.
예 5: 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템의 구성, 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템의 사용자, 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템이 위치하는 환경, 또는 적어도 하나의 공기 호흡기 시스템과 함께 사용되고 있는 하나 이상의 다른 디바이스 중 적어도 하나에 기초하여 안전 모델을 선택하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 내지 예 4 중 어느 한 예의 방법.
예 6: 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 온도, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 모션, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 위치, 또는 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재를 나타내는 데이터를 포함하는, 예 1 내지 예 5 중 어느 한 예의 방법.
예 7: 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 호흡기의 송풍기의 상태, 송풍기의 압력, 송풍기의 동작 시간, 송풍기의 온도, 송풍기의 모션, 송풍기에 대한 충격, 또는 송풍기의 위치를 나타내는 데이터를 포함하는, 예 1 내지 예 6 중 어느 한 예의 방법.
예 8: 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 SRL의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 적어도 하나의 호흡기의 공기 정화 필터의 존재 및 적어도 하나의 호흡기의 공기 정화 필터의 필터 유형을 나타내는 데이터를 포함하는, 예 1 내지 예 7 중 어느 한 예의 방법.
예 9: 사용 데이터는 적어도 하나의 SRL이 위치하는 환경과 관련된 환경 데이터를 포함하여서, 안전 이벤트의 발생 가능성은 SRL이 위치하는 환경에 기초하는, 예 1 내지 예 8 중 어느 한 예의 방법.
예 10: 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 복수의 호흡기와 관련된 알려진 안전 이벤트의 훈련 데이터로 구성된 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 9 중 어느 한 예의 방법.
예 11: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 안전 모델에 의해 특성화된 알려진 안전한 행동과 비교하여 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 이례적인 행동을 식별하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 10 중 어느 한 예의 방법.
예 12: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된, 적어도 하나의 호흡기가 배치된 작업 환경 내의 영역들을 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 내지 예 11 중 어느 한 예의 방법.
예 13: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 모션을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 일정 기간에 걸친 사용자의 모션이 적어도 하나의 호흡기의 사용자에 대해 이례적이라고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 12 중 어느 한 예의 방법.
예 14: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 호흡기의 사용자에 의한 적어도 하나의 호흡기의 필터의 소모량을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 소모량이 환경에 대한 예상 소모량보다 높다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 13 중 어느 한 예의 방법.
예 15: 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 14 중 어느 한 예의 방법.
예 16: 출력을 생성하는 단계는 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 경보 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 15 중 어느 한 예의 방법.
예 17: 시스템으로서, 하나 이상의 전자 센서를 포함하는 호흡기 - 하나 이상의 전자 센서는 호흡기의 동작을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성됨 -; 및 호흡기의 동작을 나타내는 데이터를 수신하고; 호흡기와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해 안전 모델에 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 경보를 생성하고; 경보를 호흡기에 송신하도록 구성된 하나 이상의 서버를 포함하고, 호흡기는 경보를 수신하고 경보의 수신에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는, 시스템.
예 18: 호흡기 및 하나 이상의 서버와 통신하도록 구성된 허브를 추가로 포함하며, 호흡기는 사용 데이터를 허브에 송신하도록 구성되고, 허브는 사용 데이터를 하나 이상의 서버에 송신하도록 구성되는, 예 17의 시스템.
예 19: 하나 이상의 서버는 허브를 통해 경보를 호흡기에 송신하도록 구성되는, 예 17 또는 예 18의 시스템.
예 20: 하나 이상의 서버는 안전 모델에 기초하여 규칙들의 세트를 생성하고, 호흡기와 통신하도록 구성된 허브에 규칙들을 송신하도록 추가로 구성되고, 허브는 규칙들의 세트에 기초하여 제2 경보를 생성하도록 구성되는, 예 17 내지 예 19 중 어느 한 예의 시스템.
예 21: 방법으로서, 컴퓨팅 디바이스에 의한 표시를 위해, 적어도 하나의 호흡기로부터의 사용 데이터를 필터링하기 위한 복수의 사용자 선택 가능 필터를 갖는 사용자 인터페이스(UI)를 출력하는 단계; 컴퓨팅 디바이스에 의해, 사용자 선택 가능 필터에 대한 필터 선택의 적어도 하나의 지시를 수신하는 단계; 및 컴퓨팅 디바이스에 의한 표시를 위해, 필터 선택에 기초하여 UI 콘텐츠를 출력하는 단계 - UI 콘텐츠는 필터 선택에 대응하는 사용 데이터를 나타냄 - 를 포함하는, 방법.
예 22: 복수의 사용자 선택 가능 필터는 적어도 하나의 호흡기 중의 호흡기의 사용자의 사용자 식별, 적어도 하나의 호흡기의 컴포넌트, 지리적 위치, 시간, 온도, 사용자의 모션, 주변 소음, 적어도 하나의 호흡기에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 자세, 적어도 하나의 호흡기의 배터리의 배터리 상태, 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 바이저 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 압력, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 송풍기 속도, 적어도 하나의 호흡기의 필터의 필터 상태, 또는 적어도 하나의 호흡기의 카트리지의 상태 중 적어도 2개를 포함하는, 예 21의 방법.
예 23: 컴퓨팅 디바이스에 의한 표시를 위해, 적어도 하나의 호흡기로부터의 경보 유형을 필터링하기 위한 제2 복수의 사용자 선택 가능 필터를 출력하는 단계; 컴퓨팅 디바이스에 의해, 제2 복수의 사용자 선택 가능 필터에 대한 제2 필터 선택을 수신하는 단계; 및 컴퓨팅 디바이스에 의한 표시를 위해, 제2 필터 선택에 기초하여 제2 UI 콘텐츠를 출력하는 단계 - 제2 UI 콘텐츠는 제2 필터 선택에 대응하는 경보 유형을 나타냄 - 를 추가로 포함하는, 예 21 또는 예 22의 방법.
예 24: 필터 선택에 기초하여 제2 UI 콘텐츠를 출력하는 단계는 시간 도메인에 걸친 사용 데이터를 나타내는 UI 콘텐츠를 출력하는 단계를 포함하는, 예 21 내지 예 23 중 어느 한 예의 방법.
예 25: 시간 도메인에 걸친 사용 데이터를 나타내는 UI 콘텐츠를 출력하는 단계는 적어도 2개의 유형의 사용 데이터에 대한 UI 콘텐츠를 동시에 출력하는 단계를 포함하는, 예 21 내지 예 24 중 어느 한 예의 방법.
예 26: 적어도 2개의 유형의 사용 데이터는 지리적 위치, 시간, 온도, 사용자의 모션, 주변 소음, 적어도 하나의 호흡기에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 자세, 적어도 하나의 호흡기의 배터리의 배터리 상태, 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 바이저 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 압력, 적어도 하나의 호흡기의 송풍기의 송풍기 속도, 적어도 하나의 호흡기의 필터의 필터 상태, 또는 적어도 하나의 호흡기의 카트리지의 상태 중 적어도 2개를 포함하는, 예 21 내지 예 25 중 어느 한 예의 방법.
예 27: 적어도 하나의 호흡기는 각자의 사용자에 대응하는 복수의 호흡기를 포함하는, 예 21 내지 예 26 중 어느 한 예의 방법. 본 개시의 방법 및 시스템이 특정한 예시적인 실시예와 관련하여 설명되었지만, 당업자는 본 개시의 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 그에 대해 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 쉽게 인식할 것이다.
예 28: 방법으로서, 개인 보호 장비(PPE) 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 수신하는 단계 - PPE 물품은 하나 이상의 센서를 포함하고, 하나 이상의 센서는 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -; PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계; 및 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
예 29: 훈련 인스턴스들의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택하는 단계 - 각각의 훈련 인스턴스는 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 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 안전 학습 모델에 적용되는 후속 사용 데이터에 응답하여 특정 안전 이벤트에 대해 안전 학습 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 안전 학습 모델을 수정하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28의 방법.
예 30: 훈련 인스턴스들의 세트 중의 하나 이상의 훈련 인스턴스는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 적어도 하나의 동작을 수행한 후에 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성되는, 예 28 또는 예 29의 방법.
예 31: 사용 데이터의 하나 이상의 메트릭은 피처 벡터로 구조화되고, 안전 학습 모델은 감독 학습 모델이고, 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성들의 세트에 포함되는, 예 28 내지 예 30 중 어느 한 예의 방법.
예 32: 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성들의 세트에 포함되고, 방법은 발생 가능성을 안전 이벤트의 가능성들의 세트 내의 최고 발생 가능성으로서 선택하는 단계를 포함하는, 예 28 내지 예 31 중 어느 한 예의 방법.
예 33: 사용자와 관련되고 PPE 물품 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브를 추가로 포함하며, PPE 물품은 사용 데이터를 허브에 송신하도록 구성되고, 허브는 사용 데이터를 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 송신하도록 구성되는, 예 28 내지 예 32 중 어느 한 예의 방법.
예 34: 방법은 안전 학습 모델에 기초하여 규칙들의 세트를 생성하는 단계, 및 PPE 물품과 통신하도록 구성된 허브에 규칙들을 송신하는 단계를 추가로 포함하며, 허브는 규칙들의 세트 및 사용 데이터에 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하도록 구성되는, 예 28 내지 예 33 중 어느 한 예의 방법.
예 35: 방법은 PPE 물품, 사용자와 관련되고 PPE 물품 및 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브, 또는 사용자가 아닌 사람과 관련된 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나에 통지를 전송하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 34 중 어느 한 예의 방법.
예 36: PPE 물품은 공기 호흡기 시스템, 추락 보호 디바이스, 청력 보호기, 헤드 보호기, 의복, 안면 보호기, 눈 보호기, 용접 마스크 또는 엑소슈트(exosuit) 중 적어도 하나를 포함하는, 예 28 내지 예 35 중 어느 한 예의 방법.
예 37: PPE 물품의 동작을 변경하는 통지를 전송하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 36 중 어느 한 예의 방법.
예 38: 사용자, 작업 환경, 또는 PPE 물품 중 적어도 하나와 관련한 안전 이벤트를 나타내는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 37 중 어느 한 예의 방법.
예 39: 하나 이상의 PPE 물품의 세트를 구성하는 하나 이상의 입력 제어를 포함하는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 38 중 어느 한 예의 방법.
예 40: 안전 학습 모델은 PPE 물품과 유사한 특성을 갖는 복수의 PPE 물품으로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는, 예 28 내지 예 39 중 어느 한 예의 방법.
예 41: PPE 물품으로부터의 사용 데이터에 기초하여 안전 학습 모델을 업데이트하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 40 중 어느 한 예의 방법.
예 42: 안전 학습 모델은 PPE 물품과 함께 사용되고 있는, PPE 물품 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는, 예 28 내지 예 41 중 어느 한 예의 방법.
예 43: 안전 학습 모델은 PPE 물품의 구성, PPE 물품의 사용자, PPE 물품이 사용되는 환경, 또는 PPE 물품과 함께 사용되고 있는 하나 이상의 다른 디바이스 중 적어도 하나에 기초하는, 예 28 내지 예 42 중 어느 한 예의 방법.
예 44: PPE 물품은 호흡기이고, 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 적어도 하나의 호흡기의 바이저의 위치, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 온도, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 모션, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑에 대한 충격, 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 위치, 또는 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재를 나타내는 데이터를 포함하는, 예 28 내지 예 43 중 어느 한 예의 방법.
예 45: PPE 물품은 호흡기이고, 사용 데이터는 일정 기간 동안의 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 호흡기의 송풍기의 상태, 송풍기의 압력, 송풍기의 동작 시간, 송풍기의 온도, 송풍기의 모션, 송풍기에 대한 충격, 또는 송풍기의 위치를 나타내는 데이터를 포함하는, 예 28 내지 예 44 중 어느 한 예의 방법.
예 46: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 안전 학습 모델에 의해 특성화된 알려진 안전한 행동과 비교하여 PPE 물품의 사용자의 이례적인 행동을 식별하는 단계를 포함하는, 예 28 내지 예 45 중 어느 한 예의 방법.
예 47: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된, 적어도 하나의 PPE 물품이 배치된 작업 환경 내의 영역들을 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 예 28 내지 예 46 중 어느 한 예의 방법.
예 48: 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 PPE 물품의 사용자의 모션을 특성화하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 일정 기간에 걸친 사용자의 모션이 PPE 물품의 사용자에 대해 이례적이라고 결정하는 단계를 포함하는, 예 28 내지 예 47 중 어느 한 예의 방법.
예 49: 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 PPE 물품의 사용자에 의한 PPE 물품의 컴포넌트의 소모량을 특성화하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 소모량이 환경에 대한 예상 소모량보다 높다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 28 내지 예 48 중 어느 한 예의 방법.
예 50: 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 사용자의 온도를 특성화하는 안전 학습 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 28 내지 예 49 중 어느 한 예의 방법.
예 51: 메모리; 및 예 28 내지 예 50의 방법 중 임의의 것을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스.
예 52: 예 28 내지 예 50의 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
예 53: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제28항 내지 제50항의 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
예 54: 방법으로서, PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터를 수신하는 단계; PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계; 및 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
예 55: 제28항 내지 제50항 중 어느 한 항의 방법을 추가로 포함하는, 예 54의 방법.
예 56: 메모리; 및 예 55의 방법 중 임의의 것을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스.
예 57: 예 55의 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.
예 58: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 예 55의 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
바람직한 실시예에 대한 본 상세한 설명에서, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시하는 첨부 도면을 참조한다. 예시된 실시예는 본 발명에 따른 모든 실시예를 총망라하고자 하는 것은 아니다. 다른 실시예가 이용될 수 있고, 구조적 또는 논리적 변화가 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 하기의 상세한 설명은 제한적인 의미로 받아들여지지 않아야 하며, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위에 의해 한정된다.
달리 지시되지 않는 한, 본 명세서 및 청구범위에 사용되는 특징부 크기, 양, 및 물리적 특성을 표현하는 모든 수치는 모든 경우에 용어 "약"에 의해 수식되는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, 반대로 지시되지 않는 한, 앞서 말한 명세서 및 첨부된 청구범위에 기재된 수치 파라미터는 본 명세서에 개시된 교시 내용을 이용하는 당업자가 얻고자 하는 원하는 특성에 따라 달라질 수 있는 근사치이다.
본 명세서 및 첨부된 청구범위에 사용되는 바와 같이, 단수 형태("a", "an" 및 "the")는, 그 내용이 명백하게 달리 지시하지 않는 한, 복수의 지시 대상을 갖는 실시예를 포함한다. 본 명세서 및 첨부된 청구범위에 사용되는 바와 같이, 용어 "또는"은 일반적으로, 그 내용이 명백히 달리 지시하지 않는 한, 그것의 의미에 있어서 "및/또는"을 포함하는 것으로 사용된다.
본 명세서에 사용되는 경우, "근접", "말단", "하부", "상부", "밑", "아래", "위", 및 "상부에"를 포함하지만 이로 제한되지 않는, 공간적으로 관련된 용어는 설명의 용이함을 위해 소정 요소(들)의 다른 요소에 대한 공간적 관계를 기술하는 데 이용된다. 그러한 공간적으로 관련된 용어는 도면에 도시되고 본 명세서에 기술된 특정 배향에 더하여, 사용 또는 동작 시의 디바이스의 상이한 배향들을 포함한다. 예를 들어, 도면에 도시된 물체가 반전되거나 뒤집히면, 다른 요소들 아래에 또는 밑에 있는 것으로 이전에 기술된 부분이 그때는 그 다른 요소들 위에 또는 상부에 있을 것이다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 예를 들어 요소, 컴포넌트 또는 층이 다른 요소, 컴포넌트 또는 층과 "일치하는 계면"을 형성하는 것으로, 또는 "그 상에" 있거나, "그에 연결"되거나, "그와 결합"되거나, "그 상에 적층"되거나, "그와 접촉"하는 것으로 기술될 때, 그것은, 예를 들어 그 특정 요소, 컴포넌트 또는 층 상에 직접 있을 수 있거나, 그에 직접 연결될 수 있거나, 그와 직접 결합될 수 있거나, 그 상에 직접 적층될 수 있거나, 그와 직접 접촉할 수 있거나, 개재되는 요소, 컴포넌트 또는 층이 그 특정 요소, 컴포넌트 또는 층 상에 있을 수 있거나, 그에 연결될 수 있거나, 그와 결합될 수 있거나, 그와 접촉할 수 있다. 예를 들어, 요소, 컴포넌트 또는 층이 "직접 다른 요소 상에" 있거나, "그에 직접 연결"되거나, "그와 직접 결합"되거나, "그와 직접 접촉"하는 것으로 지칭될 때, 예를 들어 개재되는 요소, 컴포넌트 또는 층이 존재하지 않는다. 본 개시의 기술은 서버, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 핸드-헬드 컴퓨터, 스마트폰 등과 같은 매우 다양한 컴퓨터 디바이스에서 구현될 수 있다. 임의의 컴포넌트, 모듈 또는 유닛은 기능적 태양을 강조하기 위해 기술되었고, 반드시 상이한 하드웨어 유닛에 의한 실현을 필요로 하지는 않는다. 본 명세서에서 설명된 기술은 또한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 모듈, 유닛 또는 컴포넌트로서 기술된 임의의 특징부는 통합 로직 디바이스로 함께 구현될 수 있거나, 또는 별개이지만 상호운용 가능한 로직 디바이스로서 개별적으로 구현될 수 있다. 일부 경우에, 다양한 특징부가 집적 회로 칩 또는 칩셋과 같은 집적 회로 디바이스로서 구현될 수 있다. 추가로, 대부분이 고유의 기능을 수행하는 다수의 별개의 모듈이 본 설명 전반에 걸쳐 기술되었지만, 모든 모듈의 모든 기능은 단일 모듈로 조합될 수 있거나 또는 심지어 추가의 부가적인 모듈로 분할될 수 있다. 본 명세서에서 기술된 모듈은 단지 예시적이며, 더 나은 이해의 용이함을 위해 그와 같이 기술되었다.
소프트웨어로 구현되는 경우, 본 기술은, 프로세서에서 실행될 때, 전술된 방법들 중 하나 이상을 수행하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 적어도 부분적으로 실현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 유형의(tangible) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있으며, 패키징 재료를 포함할 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품의 일부를 형성할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(SDRAM)와 같은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM), 전기적 소거가능 프로그램 가능 판독 전용 메모리(EEPROM), 플래시(FLASH) 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장 매체 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 또한 하드 디스크, 자기 테이프, 콤팩트 디스크(CD), 디지털 다용도 디스크(DVD), 블루-레이 디스크, 홀로그래픽 데이터 저장 매체, 또는 다른 비휘발성 저장 디바이스와 같은 비휘발성 저장 디바이스를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같은 용어 "프로세서"는 본 명세서에 설명된 기술의 구현에 적합한 전술한 구조 또는 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수 있다. 또한, 몇몇 태양에서, 본 명세서에서 설명된 기능은 본 개시의 기술을 수행하기 위해 구성된 전용 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈 내에 제공될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우에도, 본 기술은 소프트웨어를 실행하기 위한 프로세서, 및 소프트웨어를 저장하기 위한 메모리와 같은 하드웨어를 사용할 수 있다. 임의의 그러한 경우에, 본 명세서에 설명된 컴퓨터는 본 명세서에 설명된 특정 기능을 실행할 수 있는 특정 기계를 정의할 수 있다. 또한, 본 기술은 프로세서로 또한 간주될 수 있는 하나 이상의 회로 또는 로직 요소로 완전히 구현될 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. 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 로직 어레이(FPGA), 또는 다른 동등한 집적 또는 개별 로직 회로와 같은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 사용되는 바와 같은 용어 "프로세서"는 설명된 기법들의 구현에 적합한 전술한 구조 또는 임의의 다른 구조 중 임의의 것을 지칭할 수 있다. 또한, 일부 태양에서, 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 핸드세트, 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.
예에 따라서는, 본 명세서에 설명된 방법들 중 임의의 것의 소정 행위들 또는 이벤트들이 상이한 순서로 수행될 수 있거나, 추가, 병합, 또는 모두 함께 생략될 수 있다(예컨대, 설명된 모든 행위들 또는 이벤트들이 방법의 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.
일부 예들에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 비일시적 매체를 포함한다. 용어 "비일시적"은, 일부 예들에서, 저장 매체가 반송파 또는 전파된 신호로 구현되지 않는 것을 나타낸다. 소정 예들에서, 비일시적 저장 매체는 시간 경과에 따라 변할 수 있는 데이터를 (예컨대, RAM 또는 캐시에) 저장한다.
다양한 예가 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 하기 청구범위의 범위 내에 있다.

Claims (30)

  1. 시스템으로서,
    하나 이상의 센서와 관련된 개인 보호 장비(personal protective equipment, PPE) 물품 - 상기 하나 이상의 센서는 상기 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 - 과,
    메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하되,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    상기 PPE 물품의 동작을 나타내는 상기 사용 데이터를 수신하고,
    상기 PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 상기 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델(safety learning model)에 상기 사용 데이터를 적용하고,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행하는
    시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    훈련 인스턴스의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택하고 - 각각의 훈련 인스턴스는 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 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 상기 안전 학습 모델에 적용되는 후속 사용 데이터에 응답하여 상기 특정 안전 이벤트에 대해 상기 안전 학습 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 상기 안전 학습 모델을 수정하는
    시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 훈련 인스턴스의 세트 중의 하나 이상의 훈련 인스턴스는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 상기 적어도 하나의 동작을 수행한 후에 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성되는
    시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용 데이터의 하나 이상의 메트릭은 피처 벡터(feature vector)로 구조화되고, 상기 안전 학습 모델은 감독 학습 모델(supervised learning model)이고, 상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성의 세트에 포함되는
    시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성의 세트에 포함되고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    상기 발생 가능성을 상기 안전 이벤트의 가능성의 세트 내의 최고 발생 가능성으로서 선택하는
    시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    사용자와 관련되고, 상기 PPE 물품 및 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브를 더 포함하며, 상기 PPE 물품은 상기 사용 데이터를 상기 허브에 송신하도록 구성되고, 상기 허브는 상기 사용 데이터를 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 송신하도록 구성되는
    시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 상기 안전 학습 모델에 기초하여 규칙의 세트를 생성하고, 상기 PPE 물품과 통신하도록 구성된 허브에 상기 규칙을 송신하도록 구성되고, 상기 허브는 상기 규칙의 세트 및 상기 사용 데이터에 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하도록 더 구성되는
    시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 동작을 수행하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품, 사용자와 관련되고 상기 PPE 물품 및 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브, 또는 상기 사용자가 아닌 사람과 관련된 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나에 통지를 전송하는
    시스템.
  9. 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.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 동작을 수행하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품의 동작을 변경하는 통지를 전송하는
    시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 동작을 수행하기 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.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    하나 이상의 PPE 물품의 세트를 구성하는 하나 이상의 입력 제어를 포함하는 사용자 인터페이스를 표시를 위해 출력하는
    시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델은 상기 PPE 물품과 유사한 특성을 갖는 복수의 PPE 물품으로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는
    시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품으로부터의 상기 사용 데이터에 기초하여 상기 안전 학습 모델을 업데이트하는
    시스템.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델은 상기 PPE 물품과 함께 사용되고 있는, 상기 PPE 물품 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는
    시스템.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델은 상기 PPE 물품의 구성, 상기 PPE 물품의 사용자, 상기 PPE 물품이 사용되는 환경, 또는 상기 PPE 물품과 함께 사용되고 있는 하나 이상의 다른 디바이스 중 적어도 하나에 기초하는
    시스템.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 PPE 물품은 호흡기이고, 상기 사용 데이터는 일정 기간 동안의 상기 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 상기 사용 데이터는 상기 적어도 하나의 호흡기의 바이저(visor)의 위치, 상기 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑(head top)의 온도, 상기 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 모션, 상기 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑에 대한 충격, 상기 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑의 위치, 또는 상기 적어도 하나의 호흡기의 헤드 탑 내의 헤드의 존재를 나타내는 데이터를 포함하는
    시스템.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 PPE 물품은 호흡기이고, 상기 사용 데이터는 일정 기간 동안의 상기 적어도 하나의 호흡기의 사용자의 활동을 나타내고, 상기 사용 데이터는 상기 호흡기의 송풍기의 상태, 상기 송풍기의 압력, 상기 송풍기의 동작 시간, 상기 송풍기의 온도, 상기 송풍기의 모션, 상기 송풍기에 대한 충격, 또는 상기 송풍기의 위치를 나타내는 데이터를 포함하는
    시스템.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 안전 학습 모델에 의해 특성화된 알려진 안전한 행동과 비교하여 상기 PPE 물품의 사용자의 이례적인 행동(anomalous behavior)을 식별하는
    시스템.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된 상기 적어도 하나의 PPE 물품이 배치된 작업 환경 내의 영역을 식별하는
    시스템.
  21. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 PPE 물품의 사용자의 모션을 특성화하는 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 일정 기간에 걸친 상기 사용자의 모션이 상기 PPE 물품의 사용자에 대해 이례적이라고 결정하는
    시스템.
  22. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 PPE 물품의 사용자에 의한 상기 PPE 물품의 컴포넌트의 소모량(expenditure)을 특성화하는 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 소모량이 환경에 대한 예상 소모량보다 높다고 결정하는
    시스템.
  23. 제1항에 있어서,
    상기 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는 상기 사용자의 온도를 특성화하는 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고, 상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것은 상기 온도가 일정 기간에 걸쳐 안전한 활동과 관련된 온도를 초과한다고 결정하는 것을 포함하는
    시스템.
  24. 개인 보호 장비(PPE) 물품으로서,
    하나 이상의 센서 - 상기 하나 이상의 센서는 상기 개인 보호 장비(PPE) 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 - 와,
    상기 하나 이상의 센서에 통신 가능하게 결합된 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하고,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    상기 PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 안전 학습 모델에 대한 상기 사용 데이터의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 동작을 수행하고, 상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 상기 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는
    PPE 물품.
  25. 컴퓨팅 디바이스로서,
    메모리와,
    하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하되,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    개인 보호 장비(PPE) 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 수신하고 - 상기 PPE 물품은 하나 이상의 센서를 포함하고, 상기 하나 이상의 센서는 상기 PPE 물품의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성됨 -,
    상기 PPE 물품과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, 상기 안전 이벤트에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행하는
    컴퓨팅 디바이스.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    훈련 인스턴스의 세트를 포함하는 훈련 세트를 선택하고 - 각각의 훈련 인스턴스는 사용 데이터와 안전 이벤트 사이의 관련성을 포함하고, 상기 사용 데이터는 사용자, 작업 환경, 또는 하나 이상의 PPE 물품 중 적어도 하나를 특성화하는 하나 이상의 메트릭을 포함함 -,
    상기 훈련 세트 내의 각각의 훈련 인스턴스에 대해, 상기 훈련 인스턴스의 특정 사용 데이터 및 특정 안전 이벤트에 기초하여, 상기 안전 학습 모델에 적용되는 후속 사용 데이터에 응답하여 상기 특정 안전 이벤트에 대해 상기 안전 학습 모델에 의해 예측되는 가능성을 변경하도록 상기 안전 학습 모델을 수정하는
    컴퓨팅 디바이스.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 훈련 인스턴스의 세트 중의 하나 이상의 훈련 인스턴스는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서가 상기 적어도 하나의 동작을 수행한 후에 하나 이상의 PPE 물품의 사용으로부터 생성되는
    컴퓨팅 디바이스.
  28. 제25항에 있어서,
    상기 사용 데이터의 하나 이상의 메트릭은 피처 벡터로 구조화되고, 상기 안전 학습 모델은 감독 학습 모델이고, 상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성의 세트에 포함되는
    컴퓨팅 디바이스.
  29. 제25항에 있어서,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 안전 이벤트의 가능성의 세트에 포함되고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    상기 발생 가능성을 상기 안전 이벤트의 가능성의 세트 내의 최고 발생 가능성으로서 선택하는
    컴퓨팅 디바이스.
  30. 시스템으로서,
    PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 사용 데이터의 하나 이상의 스트림을 생성하는 센서의 세트와,
    메모리 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하되,
    상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서는
    PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나에 대응하는 상기 사용 데이터를 수신하고,
    PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 적어도 하나와 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을, PPE 물품, 작업자, 또는 작업 환경 중 상기 적어도 하나에 대응하는 이전에 생성된 사용 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 예측하는 안전 학습 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고,
    상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여, 적어도 하나의 동작을 수행하는
    시스템.
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