KR20190068595A

KR20190068595A - 추락 보호 장비 이벤트 생성 및 모니터링

Info

Publication number: KR20190068595A
Application number: KR1020197013704A
Authority: KR
Inventors: 지아 후; 매튜 제이 블랙포드; 키스 지 매트슨; 로널드 디 제스미; 나단 제이 앤더슨
Original assignee: 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 캄파니
Priority date: 2016-10-14
Filing date: 2017-10-12
Publication date: 2019-06-18
Also published as: CN109843389B; TW201830268A; US20200096952A1; CO2019003664A2; JP2019535352A; US10496045B2; AU2017342372A1; TWI759339B; WO2018071695A1; EP3525891B1; AU2017342372B2; JP7076887B2; US20180107169A1; MX2019003950A; EP3525891A1; BR112019007629A2; CN109843389A; CA3040180A1

Abstract

일부 예에서, 시스템은 하나 이상의 전자 센서를 포함하는 자기 수축 생명선(SRL) - 하나 이상의 전자 센서는 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성됨 -; 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 명령어를 포함하는 메모리를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하되, 명령어는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 수신하고; SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 안전 모델에 데이터를 적용하고; 안전 이벤트의 발생 가능성에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 동작을 수행하게 한다.

Description

추락 보호 장비 이벤트 생성 및 모니터링

본 개시는 안전 장비 및 특히 추락 보호 장비(fall protection equipment)에 관한 것이다.

추락 보호 장비는 잠재적으로 유해하거나 심지어 치명적인 높이에서 작업하는 작업자에게 중요한 안전 장비이다. 예를 들어, 추락시 안전 보장을 돕기 위해, 작업자는 종종 랜야드(lanyard), 에너지 흡수기, 자기 수축 생명선(self-retracting lifeline, SRL), 디센더(descender) 등과 같은 추락 보호 장비로 지지 구조물에 연결된 안전 하니스(safety harness)를 착용한다. SRL은 전형적으로 하우징에 회전 가능하게 연결된 편의 드럼(biased drum) 주위에 권취된 생명선을 포함한다. 생명선이 하우징 밖으로 연장되고 그 안으로 수축됨에 따라, 생명선의 움직임은 드럼이 회전하게 한다. 자기 수축 생명선의 예는 쓰리엠 폴 프로텍션 비지니스(3M Fall Protection Business)에 의해 제조되는 ULTRA-LOK 자기 수축 생명선, NANO-LOK 자기 수축 생명선, 및 REBEL 자기 수축 생명선을 포함한다.

일반적으로, 본 개시는 SRL과 같은 추락 보호 장비에 대한 안전 이벤트를 모니터링 및 예측하기 위한 기술을 설명한다. 일부 예에서, 안전 이벤트는 개인 보호 장비(PPE)의 사용자의 활동, PPE의 조건, 또는 위험한 환경 조건을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 추락 보호 장비와 관련하여, 안전 이벤트는 추락 보호 장비의 오용, 추락 장비의 사용자가 추락을 경험하는 것, 또는 추락 보호 장비의 고장일 수 있다. 호흡기(respirator)와 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.

본 개시의 태양들에 따르면, SRL은 SRL의 동작, SRL의 위치, 또는 SRL 주위의 환경 조건을 나타내는 데이터를 캡처하기 위한 하나 이상의 전자 센서를 포함하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 전자 센서들은, 일반적으로 본 명세서에서 사용 데이터 또는 획득된 센서 데이터로 지칭되는, 길이, 속도, 가속도, 힘, 또는 SRL의 생명선과 관련된 다양한 다른 특성들, SRL의 위치, 및/또는 SRL이 위치하는 환경과 관련된 환경 인자들을 측정하도록 구성될 수 있다. SRL은 사용자(예컨대, 작업자)가 SRL을 착용한 채로 활동에 참여할 때 실시간 또는 거의 실시간으로 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해 안전 모델에 사용 데이터(또는 적어도 사용 데이터의 서브세트)를 적용하는 분석 엔진을 실행시키도록 구성된 관리 시스템에 사용 데이터를 송신하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 본 기법은 SRL의 동작을 정확히 측정 및/또는 모니터링하고, 동작에 기초하여 예측 결과를 결정하고, 실시간 또는 의사 실시간으로, 임박한 안전 이벤트의 가능성을 경고하거나 심지어 그를 회피하는 데 이용될 수 있는 경보, 모델 또는 규칙 세트를 생성하기 위한 도구를 제공할 수 있다.

일부 예에서, 자기 수축 생명선은 앵커에 결합되도록 구성된 제1 커넥터; 생명선의 사용자에 결합되도록 구성된 제2 커넥터; 및 하나 이상의 전자 센서를 포함하며, 하나 이상의 전자 센서는 SRL의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성된다.

일부 예에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서; 및 명령어를 포함하는 메모리를 포함하되, 명령어는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 적어도 하나의 자기 수축 생명선(SRL)으로부터 사용 데이터를 획득하고 - 사용 데이터는 적어도 하나의 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 포함함 -; 적어도 하나의 SRL의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하고; 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하고; 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성하게 한다.

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

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

본 개시의 태양들에 따르면, SRL은 SRL 주위의 환경 조건들, 위치 또는 동작을 나타내는 데이터를 캡처하기 위한 하나 이상의 전자 센서들을 포함하도록 구성될 수 있다. 그러한 데이터는 일반적으로 본 명세서에서 사용 데이터 또는 대안적으로 센서 데이터로 지칭될 수 있다. 사용 데이터는 일정 기간에 걸친 샘플들의 스트림의 형태를 취할 수 있다. 일부 예들에서, 전자 센서들은 길이, 속도, 가속도, 힘, 또는 SRL의 생명선과 관련된 다양한 다른 특성들, SRL의 위치를 나타내는 위치 정보, 및/또는 SRL이 위치하는 환경과 관련된 환경 인자들을 측정하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, SRL은 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, SRL은 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 SRL 또는 다른 개인 보호 장비로부터의 착신 사용 데이터의 스트림들을 처리하도록 구성된 분석 엔진을 갖는 클라우드 기반 시스템일 수 있다. PPEMS의 분석 엔진은 하나 이상의 모델을 착신 사용 데이터의 스트림들(또는 적어도 사용 데이터의 서브세트)에 적용하여, 임의의 개개의 SRL과 관련된 작업자에 대한 안전 이벤트의 발생 가능성을 모니터링하고 예측할 수 있다. 예를 들어, 분석 엔진은 (예컨대, 전자 센서들에 의해 측정된 바와 같은) 측정된 파라미터들을 SRL의 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.

이어서 분석 엔진은 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성할 수 있다. 예를 들어, 분석 엔진은 SRL의 사용자로부터 수집된 데이터에 기초하여 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 출력을 생성할 수 있다. 출력은 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 SRL의 사용자에게 경고하여서, 사용자가 그의 행동을 수정하거나 조정할 수 있게 하는 데 사용될 수 있다. 다른 예들에서, 작업자들에게 더 국지적인 중간 데이터 허브들 내의 프로세서들 또는 SRL 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 SRL의 동작을 정확하게 측정 및/또는 모니터링하고 동작에 기초하여 예측 결과들을 결정하기 위한 도구들을 제공한다.

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

일반적으로, PPEMS(6)는 데이터 획득, 모니터링, 활동 로깅(logging), 보고, 예측 분석 및 경보 생성을 제공한다. 예를 들어, PPEMS(6)는 본 명세서에서 설명되는 다양한 예에 따른 기본 분석 및 안전 이벤트 예측 엔진 및 경보 시스템을 포함한다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, PPEMS(6)는 개인 안전 보호 장비 관리 도구들의 통합된 모음을 제공하고 본 개시의 다양한 기술을 구현한다. 즉, PPEMS(6)는 건설 현장, 채광 또는 제조 현장 또는 임의의 물리적 환경일 수 있는 하나 이상의 물리적 환경(10) 내에서 작업자들(8)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 안전 지지 구조물(12)에 부착된, 이 예에서는 자기 수축 생명선(SRL)(11A-11N)으로서 도시된, 각자의 추락 보호 장비를 이용하는 것으로 도시된다.

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

일반적으로, 환경들(8) 각각은 SRL들(11)이 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.

SRL들(11) 각각은 무선 통신을 통해, 예를 들어 802.11 WiFi 프로토콜, 블루투스 프로토콜 등을 통해, 감지된 모션, 이벤트 및 조건과 같은 데이터를 통신하도록 구성된다. SRL들(11)은 예를 들어 무선 액세스 포인트(19)와 직접 통신할 수 있다. 다른 예로서, 각각의 작업자(10)는 SRL들(11)과 PPEMS(6) 사이의 통신을 가능하게 하고 용이하게 하는 착용식 통신 허브들(14A-14M) 중 각자의 하나의 착용식 통신 허브를 구비할 수 있다. 일부 예들에서, 허브는 본질 안전 컴퓨팅 디바이스, 스마트폰, 손목-, 헤드-, 또는 몸-착용형 컴퓨팅 디바이스, 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 각자의 작업자(11)에 대한 SRL들(11)뿐만 아니라 다른 PPE들은 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, 허브는 PPE 물품일 수 있다.

일반적으로, 허브들(14) 각각은 SRL들(11)로 그리고 그들로부터 통신을 중계하는 SRL들(11)을 위한 무선 디바이스로서 동작하며, PPEMS(6)와의 통신이 두절되는 경우에 사용 데이터를 버퍼링하는 것이 가능할 수 있다. 더욱이, 허브들(14) 각각은 로컬 경보 규칙들이 클라우드에 대한 접속을 요구함이 없이 설치 및 실행될 수 있도록 PPEMS(6)를 통해 프로그래밍될 수 있다. 그렇기 때문에, 허브들(14) 각각은 각자의 환경 내에서 SRL(11) 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 SRL(11) 또는 통신 허브(14)는 작업 환경(8B) 내의 작업자의 위치를 결정하도록 구성된다. 이러한 방식으로, PPEMS(6)에 보고되는 이벤트 데이터는 PPEMS에 의해 수행되는 해석, 보고 및 분석을 돕기 위해 위치 정보로 스탬핑될 수 있다.

또한, 환경(8B)과 같은 환경은 또한 감지국(sensing station)들(21A, 21B)과 같은 하나 이상의 무선 인에이블드 감지국을 포함할 수 있다. 각각의 감지국(21)은 감지된 환경 조건들을 나타내는 데이터를 출력하도록 구성된 제어기 및 하나 이상의 센서를 포함한다. 더욱이, 감지국들(21)은 환경 데이터를 PPEMS(6)에 보고할 때 각자의 위치를 결정하고 그러한 위치 정보를 포함하도록 환경(8B)의 각자의 지리적 영역 내에 위치되거나 달리 비컨들(17)과 상호 작용할 수 있다. 그렇기 때문에, PPEMS(6)는 감지된 환경 조건들을 특정 영역들과 상관시키도록 구성될 수 있고, 이에 따라 SRL들(11)로부터 수신된 이벤트 데이터를 처리할 때 캡처된 환경 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 SRL(11)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. 감지 디바이스들(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 PPEMS(6)에 액세스하기 위한 관찰국(viewing station)들을 제공하기 위해 환경 전역에 분산된 하나 이상의 안전국(safety station)(15)을 또한 포함할 수 있다. 안전국(15)은 작업자들(10) 중 한 명이 SRL(11) 및/또는 다른 안전 장비를 체크하고/하거나, 안전 장비가 환경들(8) 중 특정한 하나의 환경에 적절한지를 검증하고/하거나, 데이터를 교환할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 안전국(15)은 SRL(11) 또는 다른 장비에 경보 규칙, 소프트웨어 업데이트 또는 펌웨어 업데이트를 송신할 수 있다. 안전국(15)은 또한 SRL(11), 허브(14) 및/또는 다른 안전 장비 상에 캐싱된 데이터를 수신할 수 있다. 즉, SRL(11)(및/또는 데이터 허브(14))은 전형적으로 SRL(11)의 센서로부터 네트워크(4)로 사용 데이터를 송신할 수 있지만, 일부 예들에서, SRL(11)(및/또는 데이터 허브(14))은 네트워크(4)에 대한 접속성을 갖지 않을 수 있다. 그러한 예들에서, SRL(11)(및/또는 데이터 허브(14))은 사용 데이터를 국지적으로 저장하고, 안전국(15)에 근접할 때 사용 데이터를 안전국(15)에 송신할 수 있다. 이어서 안전국(15)은 SRL(11)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, 검출된 추락과 같은 특정 이벤트 동안 수집된 데이터, 사용자로부터 획득된 감지된 데이터, 환경 데이터 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자들(20, 24)은 PPEMS(6)와 상호 작용하여 자산 추적을 수행하고 개개의 안전 장비 피스(piece)들, 예를 들어 SRL들(11)에 대한 유지 보수 이벤트를 스케줄링하여 임의의 절차 또는 규정의 준수를 보장할 수 있다. PPEMS(6)는 사용자들(20, 24)이 유지 보수 절차와 관련하여 디지털 체크리스트를 생성 및 완성하고 컴퓨팅 디바이스(16, 18)로부터 PPEMS(6)로 절차의 임의의 결과를 동기화할 수 있게 할 수 있다.

또한, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, PPEMS(6)는 SRL(11)과 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(11)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 PPEMS에 액세스하여 작업자(10)로부터 획득된 데이터에 대해 PPEMS(6)에 의해 수행된 임의의 분석에 대한 결과를 볼 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 웹 서버(예를 들어, HTTP 서버)를 통해 웹 기반 인터페이스를 제시할 수 있거나, 클라이언트측 애플리케이션이 사용자(20, 24)에 의해 사용되는 컴퓨팅 디바이스(16, 18)의 디바이스, 예컨대 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 스마트폰 및 태블릿과 같은 모바일 디바이스 등에 대해 배치될 수 있다.

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

아래에 상세히 예시되는 바와 같이, PPEMS(6)는 모니터링을 맡은 개인에 대한 작업 흐름을 간소화하고 엔티티(entity) 또는 환경에 대한 안전 준수를 보장할 수 있다. 즉, 본 개시의 기술들은 능동적인 안전 관리를 가능하게 하고, 조직이 환경(8) 내의 소정 영역, 특정 안전 장비(11) 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 메트릭(customer-defined metric)을 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 SRL들(11) 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 SRL(11) 피스 또는 작업자(10)를 식별하고, 벤치 마크에 관한 메트릭을 개선하기 위한 절차들을 중재 및/또는 수행하여서, 준수를 보장하고 작업자(10)에 대한 안전을 능동적으로 관리하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 동작은 SRL(11)을 포함하지만 이로 제한되지 않는 PPE의 하나 이상의 물품의 동작을 변경하는 것을 포함할 수 있다.

도 2는 세이프티 릴리스 라인(safety release line, SRL)(11), 호흡기(13), 안전 헬멧, 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. 또 다른 예들에서, 파이프라인 시스템 아키텍처는 소프트웨어 시스템 서비스들에 의해 처리될 때 데이터 또는 메시지들의 작업 흐름 및 논리적 처리를 실시하는 데 사용될 수 있다. 서비스들(68) 각각의 기능을 설명하기 전에, 계층이 여기서 간략하게 설명된다.

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

도 2에 도시된 바와 같이, 서비스들(68A-68H)("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 큐잉(enqueue)하고, 통신 세션을 닫고, 이에 의해 고속 처리 및 확장성을 제공할 수 있다. 각각의 착신 통신은 예를 들어 일반적으로 이벤트로 지칭되는 감지된 조건, 모션, 온도, 액션 또는 다른 데이터를 나타내는 최근 캡처된 데이터를 운반할 수 있다. 이벤트 종점 프론트엔드(68A)와 PPE 사이에서 교환되는 통신은 통신 지연 및 연속성에 따라 실시간 또는 의사 실시간 통신일 수 있다.

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

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

또한, 이벤트 선택기(68B)는 착신 이벤트 스트림을 스트림 분석 서비스(68F)로 지향시키며, 이 스트림 분석 서비스는 실시간 분석을 수행하기 위해 착신 이벤트 스트림의 처리를 심도 있게 수행하도록 구성된 분석 엔진의 예를 나타낸다. 스트림 분석 서비스(68F)는 예를 들어 이벤트 데이터(74A)가 수신될 때 실시간으로 이벤트 데이터(74A)의 다수의 스트림을 처리하고 이를 이력 데이터 및 모델(74B)과 비교하도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 스트림 분석 서비스(68D)는 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. 이러한 방식으로, 이력 데이터 및 모델들(74B)은, 예를 들어 안전 규칙, 비즈니스 규칙 등을 준수하는 것으로서, SRL(11)의 사용자의 활동을 특성화할 수 있다. 또한, 스트림 분석 서비스(68D)는 통지 서비스(68F) 또는 컴퓨팅 디바이스(60)에 의해 레코드 관리 및 보고 서비스(68D)를 통해 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.

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.

PPEMS(6)는 자기 체크 컴포넌트(68I), 자기 체크 기준들(74E) 및 작업 관계 데이터(74F)를 포함할 수 있다. 자기 체크 기준들(74E)은 하나 이상의 자기 체크 기준을 포함할 수 있다. 작업 관계 데이터(74F)는 PPE, 작업자 및 작업 환경에 대응하는 데이터 간의 매핑을 포함할 수 있다. 작업 관계 데이터(74F)는 데이터를 저장, 검색, 업데이트 및 삭제하기 위한 임의의 적합한 데이터 저장소일 수 있다. RMRS(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 2의 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. 이 데이터에 기초하여, 자기 체크 컴포넌트(68I)는 자기 체크 기준들(74E)로부터 하나 이상의 자기 체크 기준을 선택할 수 있다. 자기 체크 컴포넌트(68I)는 자기 체크 기준들을 데이터 허브(14A)로 전송할 수 있다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

일부 예들에서, 추가로 또는 대안적으로, SRL(11)은 안전 이벤트의 가능성과 관련된 경보 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, PPEMS(6)는, 일부 예들에서, 환경 조건 또는 SRL(11)을 사용하는 작업자의 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 SRL(11)로부터의 사용 데이터에 이력 데이터 및 모델을 적용할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 SRL(11)로부터의 감지된 데이터, SRL(11)이 위치하는 환경의 환경 조건, SRL(11)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 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. SRL(11)은 안전 이벤트의 비교적 높은 가능성을 나타내는 경보 데이터를 PPEMS(6)로부터 수신할 수 있다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

도 4a는 하우징(96) 내에 수용된 바와 같은, SRL(11)의 내부 컴포넌트들의 예를 예시한다. 예시된 예에서, SRL(11)은 SRL(11)의 드럼 상에 통합된 인코더(130)를 포함한다. 일부 예들에서, 인코더(130)는 도 3에 도시된 연장 센서(106)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 인코더(130)는 생명선(92)이 하우징(96)으로부터 연장될 때 생명선(92)의 선 길이를 측정하도록 구성될 수 있다. 인코더(130)는 생명선(92)이 그 상에 권취된 드럼의 턴(turn)의 수, 드럼의 각 속도, 및/또는 드럼의 각 가속도 등을 나타내는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 그러한 데이터는 생명선(92)의 선 길이(예컨대, 하우징(96)으로부터 연장된 생명선(92)의 양), 생명선(92)이 연장되는 선형 속도, 및/또는 생명선(92)이 연장되는 선형 가속도를 결정하는 데 사용될 수 있다.

예를 들어, 일부 예들에서, 인코더(130)는 생명선(92)이 그 상에 권취된 드럼의 샤프트 또는 액슬(axle)의 각도 위치 또는 모션을 아날로그 또는 디지털 코드로 변환하는 회전식 인코더(샤프트 인코더로 또한 지칭됨)로서 구성될 수 있다. 인코더(130)는 샤프트의 현재 위치를 나타내는 데이터를 출력하는 절대 인코더 또는 샤프트의 모션을 나타내는 데이터를 제공하는 증분형 인코더로서 구성될 수 있으며, SRL(11)은 위치, 거리, 속도, 가속도 등을 결정하기 위해 추가로 처리할 수 있다.

도 4b는 하우징(96)(도 3) 내에 수용된 바와 같은, SRL(11)의 내부 컴포넌트들의 다른 예를 예시한다. 예시된 예에서, SRL(11)은 편심 디플렉터들(eccentric deflector)(136A―136C)(집합적으로, 편심 디플렉터들(136))을 포함한다. 편심 디플렉터들(136) 각각은 각 가속도 및/또는 각 속도가 미리 결정된 임계치에 도달할 때 외향으로 움직여, 외향 움직임에 저항하는 편의력, 예컨대 스프링 장력을 극복하는 가중 단부(weighted end)(138)를 포함한다. 그렇기 때문에, 편심 디플렉터들(136)은 생명선(92)이 하우징(96)으로부터 연장될 때, 생명선(92)이 그 상에 권취된 드럼의 속도 및/또는 가속도를 나타내는 데이터를 생성할 수 있다. 속도 및/또는 가속도 데이터로부터, SRL(11)은 추락이 발생했는지를 결정할 수 있다.

도 5는 허브들(14) 중 하나의 예를 더 상세히 예시한다. 예를 들어, 허브(14)는 하나 이상의 프로세서(130), 사용 데이터(134), 경보 데이터(136) 및/또는 규칙(136)을 저장할 수 있는 메모리(132), 통신 유닛(140), 센서(142), 사용자 인터페이스(144), 및 원격 인터페이스(146)를 포함한다. 도 5에 예시된 허브(14)의 아키텍처 및 배열은 단지 예시적인 목적으로 도시된다는 것을 이해해야 한다. 다른 예들에서, 허브(14)는 도 5에 도시된 것들에 추가적인, 그보다 더 적은, 또는 그에 대안적인 컴포넌트들을 갖는 다양한 다른 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 허브(14)는 도 5에 도시되지 않은 하나 이상의 배터리, 충전 컴포넌트 등을 또한 포함할 수 있다. 또한, 도 5의 예에서 착용식 디바이스로서 도시되지만, 다른 예에서, 허브(14)는 특정 환경 내에 배치되는 독립형 디바이스로서 구현될 수 있다.

일반적으로, 허브(14)는 SRL들(11)과 PPEMS(6) 사이의 통신을 가능하게 하고 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 각자의 작업자에 대한 SRL들(11)뿐만 아니라 다른 PPE들은 블루투스 또는 다른 단거리 프로토콜을 통해 허브(14)와 통신할 수 있고, 허브(14)는 무선 통신을 통해, 예컨대 802.11 WiFi 프로토콜 등을 통해 PPEMs(6)와 통신할 수 있다. 몇몇 예들에서, 본 명세서에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 허브(14)는 또한 (예컨대, PPEMs로부터) 안전 이벤트의 가능성을 특성화하거나, 경보를 생성 및/또는 출력하거나, 다양한 다른 기능을 수행하는 규칙들을 구현할 수 있다.

프로세서(130)는, 일례에서, 기능을 구현하고/하거나 허브(14) 내에서의 실행을 위해 명령어들을 처리하도록 구성된다. 예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(132)에 의해 저장된 명령어들을 처리하는 것이 가능할 수 있다. 프로세서(130)는 예를 들어 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 등가의 개별 또는 집적 논리 회로를 포함할 수 있다.

메모리(132)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 메모리(132)는 단기 메모리 또는 장기 메모리 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 메모리(132)는 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 자기 하드 디스크, 광학 디스크, 플래시 메모리, 또는 전기적으로 프로그래밍 가능한 메모리(EPROM) 또는 전기적으로 소거 및 프로그래밍 가능한 메모리(EEPROM)의 형태를 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 메모리(132)는 허브(14)의 컴포넌트들의 동작을 제어하는 운영 체제(도시되지 않음) 또는 다른 애플리케이션을 저장할 수 있다. 예를 들어, 운영 체제는 메모리(132)로부터 통신 유닛(140)으로의 데이터의 통신을 용이하게 할 수 있다. 일부 예들에서, 메모리(132)는 프로세서(100)에 의한 실행을 위해 프로그램 명령어들을 저장하는 데 사용된다. 메모리(132)는 또한 동작 동안 허브(14) 내의 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 도 5에 도시된 예에서, 메모리(132)는, 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 사용 데이터(134), 경보 데이터(136), 및/또는 규칙(138)을 저장할 수 있다.

허브(14)는 하나 이상의 유선 또는 무선 연결을 통해 외부 디바이스와 통신하기 위해 통신 유닛(140)을 사용할 수 있다. 통신 유닛(140)은 다양한 믹서, 필터, 증폭기 및 신호 변조를 위해 설계된 다른 컴포넌트뿐만 아니라, 하나 이상의 안테나 및/또는 데이터를 송신 및 수신하도록 설계된 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 통신 유닛(140)은 임의의 하나 이상의 적합한 데이터 통신 기술을 사용하여 다른 컴퓨팅 디바이스로 데이터를 전송 및 수신할 수 있다. 그러한 통신 기술의 예는, 몇 가지만 예를 들자면, TCP/IP, 이더넷, Wi-Fi, 블루투스, 4G, LTE를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 유닛(140)은 블루투스 또는 다른 단거리 프로토콜을 통해 SRL(11) 또는 다른 PPE와 통신할 수 있고, 통신 유닛(140)은 무선 통신을 통해, 예컨대 802.11 WiFi 프로토콜 등을 통해 PPEMs(6)와 통신할 수 있다.

센서(142)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(142)는, 예로서, 하나 이상의 가속도계, 특정 환경에 존재하는 조건을 검출하는 하나 이상의 센서(예를 들어, SRL(11)이 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.

사용자 인터페이스(144)는, 예로서, 다양한 발광체, 디스플레이, 햅틱 피드백 생성기, 스피커 등을 포함한 하나 이상의 사용자 인터페이스 디바이스를 포함할 수 있다. 일반적으로, 사용자 인터페이스(144)는 SRL(11) 및/또는 허브(14)의 상태뿐만 아니라, 작업자(10)에 대한 임의의 경보를 출력할 수 있다. 하나의 예에서, 사용자 인터페이스(144)는 작업자(10)에게 정보를 제공하기 위해 조명하는 복수의 다색 LED를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 사용자 인터페이스(144)는 작업자(10)에게 햅틱 피드백을 제공하기 위해 허브(14)를 진동시키도록 구성된 모터를 포함할 수 있다.

원격 인터페이스(146)는 클라이언트(62)(도 2)에서의 출력을 위한 데이터를 생성하도록 구성된다. 예를 들어, 원격 인터페이스(146)는 SRL(11) 및/또는 허브(14)의 상태를 나타내는 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 원격 인터페이스(146)는 SRL(11)이 허브(14)에 접속되는지 여부를 나타내는 데이터 및/또는 SRL(11)의 컴포넌트에 관한 정보를 생성할 수 있다. 즉, 원격 인터페이스(146)는, 예로서, SRL(11)의 잔여 서비스 수명, SRL(11)의 배터리의 상태, 하우징(96)(도 3)으로부터 연장된 생명선(92)의 양, 생명선(92)의 최대 연장 거리, 생명선(92)의 연장/수축 사이클의 수, SRL(11)의 유지 보수 또는 교체가 필요한지 여부, 생명선(92)의 위치/속도/가속도 등을 나타내는 데이터를 생성할 수 있다. 원격 인터페이스(146)는 추가로 또는 대안적으로 허브(14)에 의해 발행된 임의의 경보를 나타내는 데이터를 생성할 수 있다.

본 개시의 태양에 따르면, 허브(14)는 SRL(11)의 센서로부터의 사용 데이터(134)를 저장할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, SRL(11)의 센서는 작업자(10)의 활동을 나타내는 SRL(11)의 동작에 관한 데이터를 생성하고 이 데이터를 허브(14)에 실시간 또는 거의 실시간으로 송신할 수 있다. 일부 예들에서, 허브(134)는 통신 유닛(140)을 통해 사용 데이터(134)를 PPEMS(6)와 같은 다른 컴퓨팅 디바이스로 즉시 중계할 수 있다. 다른 예에서, 메모리(132)는 데이터를 다른 디바이스에 업로드하기 전에 소정 시간 동안 사용 데이터(134)를 저장할 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, 통신 유닛(140)은 SRL(11)과 통신하는 것이 가능할 수 있지만, 예를 들어 SRL(11)이 위치하는 환경 및/또는 네트워크 정지로 인해 네트워크 접속성을 갖지 않을 수 있다. 그러한 경우에, 허브(14)는 사용 데이터(134)를 메모리(132)에 저장할 수 있으며, 이는 네트워크 접속이 이용 가능하게 될 때 사용 데이터가 다른 디바이스에 업로드되도록 허용할 수 있다.

본 개시의 태양에 따르면, 허브(14)는 사용자 인터페이스(144) 및/또는 원격 인터페이스(146)에 의한 출력을 위한 경보를 생성하기 위한 경보 데이터(136)를 저장할 수 있다. 허브(14)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 데이터는 SRL(11)의 동작에 기초할 수 있다. 예를 들어, 허브(14)는 SRL(11)의 상태, SRL(11)이 SRL(11)이 위치하는 환경에 적절하다는 것, SRL(11)이 위치하는 환경이 안전하지 않다는 것 등을 나타내는 경보 데이터(136)를 수신할 수 있다.

일부 예들에서, 추가로 또는 대안적으로, 허브(14)는 안전 이벤트의 가능성과 관련된 경보 데이터(136)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, PPEMS(6)는, 일부 예들에서, 환경 조건 또는 SRL(11)을 사용하는 작업자의 행동 패턴에 기초하여 임박한 안전 이벤트의 이상 또는 예측된 발생과 같은 표명을 계산하기 위해 SRL(11)로부터의 사용 데이터에 이력 데이터 및 모델을 적용할 수 있다. 즉, PPEMS(6)는 SRL(11)로부터의 감지된 데이터, SRL(11)이 위치하는 환경의 환경 조건, SRL(11)이 위치하는 지리적 영역, 및/또는 다른 인자 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(14)는 안전 이벤트의 비교적 높은 가능성을 나타내는 경보 데이터(136)를 PPEMS(6)로부터 수신할 수 있다.

허브(14)는 수신된 경보 데이터(136)를 해석하고 사용자 인터페이스(144) 또는 원격 인터페이스(146)에서 출력(예컨대, 가청, 시각 또는 촉각 출력)을 생성하여 작업자(10) 또는 원격 관계자에게 경보 조건(예컨대, 안전 이벤트의 가능성이 비교적 높다는 것, 환경이 위험하다는 것, SRL(11)이 오작동하고 있다는 것, SRL(11)의 하나 이상의 컴포넌트가 수리 또는 교체될 필요가 있다는 것 등)을 통지할 수 있다. 일부 예들에서, 허브(14)는 또한 경보 데이터(136)를 해석하고 SRL(11)에 하나 이상의 커맨드를 발행하여 동작을 수정하거나 SRL(11)의 규칙을 실시하여 SRL(11)의 동작을 원하는/덜 위험한 행동에 따르도록 할 수 있다.

본 개시의 태양에 따르면, 일부 예들에서, 허브(14)는 경보 데이터(136)를 생성하고 경보를 발행하기 위한 규칙(138)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 허브(14)는 안전 이벤트의 가능성을 특성화하는 규칙(138)을 저장하도록 구성될 수 있고, 사용자 인터페이스(144) 및/또는 원격 인터페이스는 SRL(11)의 동작과 규칙(138)의 비교에 기초하여 출력을 생성할 수 있다. 규칙(138)은 전술한 모델들 및/또는 PPEMS(6)로부터의 이력 데이터에 기초하여 정의될 수 있다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 하나 이상의 안전 모델에 기초하여 PPEMS(6)에 의해 생성된 규칙들의 서브세트를 포함할 수 있는 규칙(138)을 허브(14)에 제공할 수 있다. 그러한 예들에서, 허브(14)는 PPEMS(6)에 대한 네트워크 접속성 없이 규칙(138)을 구현할 수 있다.

일반적으로, 소정 기술 또는 기능이 본 명세서에서 소정 컴포넌트, 예를 들어 PPEMS(6), SRL(11) 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, SRL(11)은 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, SRL(11)은 추가 센서, 추가 처리 능력 및/또는 추가 메모리를 가져서, SRL(11)이 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 6은 측정된 선 속도, 가속도 및 선 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 적용되는 예시적인 모델을 예시하며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다. 즉, 도 6은 추출되는 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선의 가속도(160), 추출되는 생명선(92)의 속도(162), 및 추출된 생명선의 길이(164)의 측정치들에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위해 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 적용되는 모델의 그래프 표현이다. 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)의 측정치들은 SRL(11)의 센서들로부터 수집된 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 그래프에 의해 표현된 데이터는 훈련/테스트 환경에서 추정되거나 수집될 수 있고, 그래프는 작업자의 안전한 활동을 안전하지 않은 활동과 구별하기 위한 "맵"으로서 사용될 수 있다.

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

본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 도 6에 의해 표현된 모델 또는 규칙 세트를 SRL(11)로부터 수신된 사용 데이터에 적용함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 안전한 영역(166) 밖에 있는 경우 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 얼마나 멀리 안전한 영역(166) 밖에 있는지에 기초하여 상이한 경보들이 발행될 수 있다. 예를 들어, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 안전한 영역(166)에 비교적 가까운 경우, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 활동이 염려되고 안전 이벤트를 유발할 수 있다는 경고를 발행할 수 있다. 다른 예에서, 가속도(160), 속도(162) 또는 길이(164)의 측정치들이 안전한 영역(166)으로부터 비교적 먼 경우, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 활동이 안전하지 않고 즉각적 안전 이벤트의 높은 가능성을 갖는다는 경고를 발행할 수 있다.

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

도 6의 예는 가속도(160), 속도(162) 및 길이(164)를 예시하지만, 도시된 것보다 더 많은 또는 더 적은 변수를 갖는 다른 맵들이 개발될 수 있다. 일례에서, 생명선의 길이에만 기초하여 맵이 생성될 수 있다. 이 예에서, 생명선이 맵에 의해 지정된 선 길이를 넘어 연장될 때 작업자에게 경보가 발행될 수 있다.

도 7은 본 개시의 태양들에 따른, 측정된 안전 선 상의 힘/장력 및 길이의 면에서 작업자 활동에 관하여 본 명세서에서의 개인 보호 장비 관리 시스템 또는 다른 디바이스들에 의해 적용되는 제2 모델의 예를 예시하며, 여기서 모델은 안전한 영역 및 안전 이벤트가 예측되는 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열된다. 이 예에서, 도 7은 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선 상의 힘 또는 장력(180) 및 추출된 생명선의 길이(182)의 측정치들에 기초하여 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위해 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 적용되는 모델 또는 규칙 세트를 나타내는 그래프이다. 힘 또는 장력(180) 및 길이(182)의 측정치들은 SRL(11)의 센서들로부터 수집된 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 그래프에 의해 표현된 데이터는 훈련/테스트 환경에서 추정되거나 수집될 수 있고, 그래프는 작업자의 안전한 활동을 안전하지 않은 활동과 구별하기 위한 "맵"으로서 사용될 수 있다.

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

본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은, 도 6에 관하여 전술된 것과 유사한 방식으로, 도 6에 의해 표현된 모델 또는 규칙 세트를 SRL(11)로부터의 사용 데이터에 적용함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 도 7에 도시된 그래프의 데이터는 도 2에 도시된 이력 데이터 및 모델(74B)을 나타낼 수 있다. 다른 예들에서, 유사한 맵이 추가로 또는 대안적으로 SRL(11) 및/또는 허브(14)에 저장될 수 있고, 국지적으로 저장된 데이터에 기초하여 경보가 발행될 수 있다.

도 8a 및 도 8b는 본 개시의 태양들에 따른, 이벤트 데이터의 예시적인 입력 스트림의 프로파일을 예시하며, 이때 그 이벤트 데이터는 PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)에 의해 수신 및 처리되고, 하나 이상의 모델 또는 규칙 세트의 적용에 기초하여, 경보 또는 다른 응답의 트리거를 유발하는 저 위험 행동(도 8a) 및 고 위험 행동(도 8b)을 표현하도록 결정된다. 예들에서, 도 8a 및 도 8b는 일정 기간에 걸쳐 안전한 활동 및 안전하지 않은 활동을 각각 나타내도록 결정된 예시적인 이벤트 데이터의 프로파일을 예시한다. 예를 들어, 도 8a의 예는 운동학적 임계치(192)에 대해 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선이 추출되는 속도(190)를 예시하는 반면, 도 8b의 예는 임계치(192)에 대해 (도 3에 도시된 생명선(92)과 같은) 생명선이 추출되는 속도(194)를 예시한다.

일부 예들에서, 도 8a 및 도 8b에 도시된 프로파일들은 도 2에 도시된 PPEMS(6)의 이력 데이터 및 모델(74B)로서 개발 및 저장될 수 있다. 본 개시의 태양들에 따르면, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 SRL(11)로부터의 사용 데이터를 임계치(192)와 비교함으로써 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6), 허브(14) 또는 SRL(11)은 도 8b의 예에서 속도(194)가 임계치(192)를 초과할 때 하나 이상의 경보를 발행할 수 있다. 일부 예들에서, 예를 들어 위험한 활동을, 안전하지 않고 즉각적 안전 이벤트의 높은 가능성을 갖는 활동과 구별하기 위해, 속도가 얼마나 많이 임계치(192)를 초과하는지에 기초하여 상이한 경보들이 발행될 수 있다.

도 9는 본 개시의 태양들에 따른, 안전 이벤트의 가능성을 예측하기 위한 예시적인 프로세스이다. 도 9에 도시된 기술은 PPEMS(6)에 관하여 설명되지만, 이 기술은 다양한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

예시된 예에서, PPEMS(6)는 SRL(11) 중 적어도 하나와 같은 적어도 하나의 자기 수축 생명선(SRL)으로부터 사용 데이터를 획득한다(200). 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용 데이터는 SRL(11)의 동작을 나타내는 데이터를 포함한다. 일부 예들에서, PPEMS(6)는 사용 데이터에 대해 SRL(11) 또는 허브(14)를 폴링(polling)함으로써 사용 데이터를 획득할 수 있다. 다른 예에서, SRL(11) 또는 허브(14)는 사용 데이터를 PPEMS(6)에 전송할 수 있다. 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 생성되면 실시간으로 SRL(11) 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 SRL(11)의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용할 수 있다(202). 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 안전 모델은 알려진 안전 이벤트로부터의 데이터 및/또는 SRL(11)로부터의 이력 데이터에 기초하여 훈련될 수 있다. 이러한 방식으로, 안전 모델은 안전 영역 및 안전하지 않은 영역을 정의하도록 배열될 수 있다.

PPEMS(6)는 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 SRL(11)과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측할 수 있다(204). 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 (예를 들어, 모델에 의해 정의된 바와 같은) 안전한 활동 또는 잠재적으로 안전하지 않은 활동과 일치하는지를 결정하기 위해 획득된 사용 데이터를 안전 모델에 적용할 수 있다.

PPEMS(6)는 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성할 수 있다(206). 예를 들어, PPEMS(6)는 사용 데이터가 (안전 모델에 의해 정의된 바와 같은) 안전한 활동과 일치하지 않을 때 경보 데이터를 생성할 수 있다. PPEMS(6)는 안전 이벤트의 발생 가능성을 나타내는 경보 데이터를 SRL(11), 안전 관리자, 또는 다른 제삼자에게 전송할 수 있다.

예 1: 방법으로서, 적어도 하나의 자기 수축 생명선(SRL)으로부터 사용 데이터를 획득하는 단계 - 사용 데이터는 적어도 하나의 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 포함함 -; 컴퓨팅 디바이스에 구현된 분석 엔진에 의해, 적어도 하나의 SRL의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계; 안전 모델에 대한 사용 데이터의 적용에 기초하여 적어도 하나의 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계; 및 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.

예 2: 안전 모델은 적어도 하나의 SRL과 유사한 특성을 갖는 복수의 SRL로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터로부터 구성되는, 예 1의 방법.

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

예 4: 안전 모델은 적어도 하나의 SRL과 함께 사용되고 있는, SRL 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터로부터 구성되는, 예 1 내지 예 3 중 어느 한 예의 방법.

예 5: 적어도 하나의 SRL의 구성, 적어도 하나의 SRL의 사용자, 적어도 하나의 SRL이 위치하는 환경, 또는 적어도 하나의 SRL과 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 SRL의 사용자의 활동을 나타내고, 사용 데이터는 SRL의 생명선의 연장 및 수축, 적어도 하나의 SRL의 생명선에 가해진 힘, 적어도 하나의 SRL의 가속도, 적어도 하나의 SRL의 위치, 또는 적어도 하나의 SRL의 고도 중 적어도 하나를 나타내는 데이터를 포함하는, 예 1 내지 예 5 중 어느 한 예의 방법.

예 7: 사용 데이터는 적어도 하나의 SRL이 위치하는 환경과 관련된 환경 데이터를 포함하여서, 안전 이벤트의 발생 가능성은 SRL이 위치하는 환경에 기초하는, 예 1 내지 예 6 중 어느 한 예의 방법.

예 8: 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 복수의 SRL과 관련된 알려진 안전 이벤트의 훈련 데이터로부터 구성된 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 7 중 어느 한 예의 방법.

예 9: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 안전 모델에 의해 특성화된 알려진 안전한 행동과 비교하여 적어도 하나의 SRL의 사용자의 이례적인 행동을 식별하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 8 중 어느 한 예의 방법.

예 10: 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된, 적어도 하나의 SRL이 배치된 작업 환경 내의 영역들을 식별하는 단계를 추가로 포함하는, 예 1 내지 예 9 중 어느 한 예의 방법.

예 11: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 SRL의 사용자의 속도를 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 일정 기간에 걸친 사용자의 속도가 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 속도를 초과한다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 10 중 어느 한 예의 방법.

예 12: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 SRL의 사용자에 의해 적어도 하나의 SRL의 생명선에 가해진 힘을 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 일정 기간에 걸쳐 가해진 힘이 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 힘을 초과한다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 11 중 어느 한 예의 방법.

예 13: 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계는 적어도 하나의 SRL의 생명선의 연장 길이를 특성화하는 안전 모델에 사용 데이터를 적용하는 단계를 포함하고, 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 단계는 연장 길이가 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 연장 길이를 초과하거나 그보다 작다고 결정하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 12 중 어느 한 예의 방법.

예 14: 출력을 생성하는 단계는 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 경보 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 예 1 내지 예 13 중 어느 한 예의 방법.

예 15: 사용 데이터에 기초하여 사용자 인터페이스를 생성하는 단계를 추가로 포함하며, 사용자 인터페이스는 적어도 하나의 SRL의 동작, 적어도 하나의 SRL과 관련된 안전 이벤트, 또는 적어도 하나의 SRL이 배치되고 적어도 하나의 안전 이벤트가 발생하였거나 발생할 가능성이 있는 지리적 영역 중 적어도 하나를 나타내는, 예 1 내지 예 14 중 어느 한 예의 방법.

예 16: 실행될 때, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서로 하여금 예 1 내지 예 15의 방법 중 어느 한 방법을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩되는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.

예 17: 예 1 내지 예 15의 방법 중 어느 한 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 장치.

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

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

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

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

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

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

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

Claims

시스템으로서,
하나 이상의 전자 센서를 포함하는 자기 수축 생명선(self-retracting lifeline, SRL) - 상기 하나 이상의 전자 센서는 상기 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성됨 - 과,
하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 명령어를 포함하는 메모리를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함하되,
상기 명령어는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금
상기 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 수신하고,
상기 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 안전 모델에 상기 데이터를 적용하고,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 동작을 수행하게 하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 동작을 수행하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 경보를 생성하고,
상기 경보를 상기 SRL에 송신하게 하는 명령어를 포함하며, 상기 SRL은 상기 경보를 수신하고 상기 경보를 수신하는 것에 응답하여 출력을 생성하도록 구성되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 SRL 및 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와 통신하도록 구성된 허브를 더 포함하며, 상기 SRL은 사용 데이터를 상기 허브에 송신하도록 구성되고, 상기 허브는 상기 사용 데이터를 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 송신하도록 구성되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 상기 경보를 상기 허브를 통해 상기 SRL에 송신하도록 구성되는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스는 상기 안전 모델에 기초하여 규칙의 세트를 생성하고, 상기 규칙을 상기 SRL과 통신하도록 구성된 허브에 송신하도록 더 구성되고, 상기 허브는 상기 규칙의 세트에 기초하여 제2 경보를 생성하도록 구성되는
시스템.
자기 수축 생명선으로서,
앵커에 결합되도록 구성된 제1 커넥터와,
상기 생명선의 사용자에 결합되도록 구성된 제2 커넥터와,
하나 이상의 전자 센서를 포함하며, 상기 하나 이상의 전자 센서는 상기 SRL의 동작을 나타내는 사용 데이터를 생성하도록 구성되는
자기 수축 생명선.
제6항에 있어서,
상기 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 제2 디바이스에 무선으로 송신하도록 구성된 통신 유닛을 더 포함하는
자기 수축 생명선.
제7항에 있어서,
상기 통신 유닛은 상기 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위한 하나 이상의 안전 모델에 대한 상기 사용 데이터의 적용에 기초한 경보 데이터를 수신하도록 더 구성되고, 상기 SRL은 상기 경보 데이터에 기초하여 출력을 생성하도록 구성된 출력 유닛을 더 포함하는
자기 수축 생명선.
제7항에 있어서,
상기 통신 유닛은 상기 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위한 안전 모델에 기초한 규칙의 세트를 수신하도록 더 구성되고, 상기 디바이스는 상기 규칙을 저장하도록 구성된 메모리 및 상기 사용 데이터와 상기 규칙의 비교에 기초하여 출력을 생성하도록 구성된 출력 유닛을 더 포함하는
자기 수축 생명선.
제6항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서는 연장 센서, 장력 센서, 가속도계, 위치 센서, 또는 고도계 중 적어도 하나를 포함하는
자기 수축 생명선.
제6항에 있어서,
상기 SRL이 위치하는 환경을 나타내는 데이터를 생성하도록 구성된 하나 이상의 환경 센서를 더 포함하는
자기 수축 생명선.
제11항에 있어서,
상기 하나 이상의 환경 센서는 온도, 기압, 습도, 미립자 함량, 또는 주변 소음 중 적어도 하나를 나타내는 데이터를 출력하도록 구성되는
자기 수축 생명선.
컴퓨팅 디바이스로서,
하나 이상의 컴퓨터 프로세서와,
명령어를 포함하는 메모리를 포함하되,
상기 명령어는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금
적어도 하나의 자기 수축 생명선(SRL)으로부터 사용 데이터를 획득하고 - 상기 사용 데이터는 상기 적어도 하나의 SRL의 동작을 나타내는 데이터를 포함함 -,
상기 적어도 하나의 SRL의 사용자의 활동을 특성화하는 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하고,
상기 안전 모델에 대한 상기 사용 데이터의 적용에 기초하여 상기 적어도 하나의 SRL과 관련된 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하고,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하는 것에 응답하여 출력을 생성하게 하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 모델은 상기 적어도 하나의 SRL과 유사한 특성을 갖는 복수의 SRL로부터의 알려진 안전 이벤트의 이력 데이터로부터 구성되는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 적어도 하나의 SRL로부터의 상기 사용 데이터에 기초하여 상기 안전 모델을 업데이트하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 적어도 하나의 SRL과 함께 사용되고 있는 SRL 이외의 하나 이상의 디바이스로부터의 알려진 안전 이벤트의 데이터로부터 상기 안전 모델을 구성하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 적어도 하나의 SRL의 구성, 상기 적어도 하나의 SRL의 사용자, 상기 적어도 하나의 SRL이 위치하는 환경, 또는 상기 적어도 하나의 SRL과 함께 사용되고 있는 하나 이상의 다른 디바이스 중 적어도 하나에 기초하여 상기 안전 모델을 선택하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 사용 데이터는 일정 기간 동안의 상기 적어도 하나의 SRL의 사용자의 활동을 나타내고, 상기 사용 데이터는 상기 SRL의 생명선의 연장 및 수축, 상기 적어도 하나의 SRL의 생명선에 가해진 힘, 상기 적어도 하나의 SRL의 가속도, 상기 적어도 하나의 SRL의 위치, 또는 상기 적어도 하나의 SRL의 고도 중 적어도 하나를 나타내는 데이터를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 사용 데이터는 상기 적어도 하나의 SRL이 위치하는 환경과 관련된 환경 데이터를 포함하여서, 상기 안전 이벤트의 발생 가능성은 상기 SRL이 위치하는 환경에 기초하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 사용자의 활동을 특성화하는 상기 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 복수의 SRL과 관련된 알려진 안전 이벤트의 훈련 데이터로부터 구성된 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 안전 모델에 의해 특성화된 알려진 안전 행동과 비교하여 상기 적어도 하나의 SRL의 사용자의 이례적인 행동(anomalous behavior)을 식별하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 이례적인 수의 안전 이벤트와 관련된 상기 적어도 하나의 SRL이 배치된 작업 환경 내의 영역을 식별하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 적어도 하나의 SRL의 사용자의 속도를 특성화하는 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하게 하는 명령어를 포함하고,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 일정 기간에 걸친 상기 사용자의 속도가 상기 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 속도를 초과한다고 결정하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 적어도 하나의 SRL의 사용자에 의해 상기 적어도 하나의 SRL의 생명선에 가해진 힘을 특성화하는 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하게 하는 명령어를 포함하고,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 일정 기간에 걸쳐 가해진 상기 힘이 상기 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 힘을 초과한다고 결정하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 적어도 하나의 SRL의 생명선의 연장 길이를 특성화하는 안전 모델에 상기 사용 데이터를 적용하게 하는 명령어를 포함하고,
상기 안전 이벤트의 발생 가능성을 예측하기 위해, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 연장 길이가 일정 기간에 걸친 안전 활동과 관련된 연장 길이를 초과하거나 그보다 작다고 결정하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 안전 이벤트가 발생할 가능성이 있음을 나타내는 경보 데이터를 생성하는 것을 포함하는 상기 출력을 생성하게 하는 명령어를 포함하는
컴퓨팅 디바이스.
제13항에 있어서,
상기 메모리는 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로세서로 하여금 상기 사용 데이터에 기초하여 사용자 인터페이스를 생성하게 하는 명령어를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는 상기 적어도 하나의 SRL의 동작, 상기 적어도 하나의 SRL과 관련된 안전 이벤트, 또는 상기 적어도 하나의 SRL이 배치되고 적어도 하나의 안전 이벤트가 발생하였거나 발생할 가능성이 있는 지리적 영역 중 적어도 하나를 나타내는
컴퓨팅 디바이스.