KR20220133082A - 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 작업자로부터 측정된 생체 정보에 근거하여 작업 적합성을 판정하는 시스템에 있어서, 상기 작업자에 관한 생체 정보 및 스트레스 지수를 측정하여, 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 유선 또는 무선으로 전송하는 사물 인터넷과, 작업자의 안면을 인식하여 상기 작업자의 신원을 분석하는 안면 인식부와, 신원이 등록된 각 작업자별로 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력이 저장되는 데이터 저장부와, 상기 신원이 분석된 작업자에 대해, 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력과 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 비교하여, 변화 추이가 악영향을 미치는 방향이면 작업자에게 악화 경고 메시지를 표시하고, 상기 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터가 기설정된 범위를 초과하면 작업 참여 불가 메시지를 표시하는 시스템 제어부를 포함하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공함으로써, 작업 현장에서의 안전 사고를 사전에 예방할 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 작업자의 생체 정보를 측정 및 보정한 정확한 생체 정보에 근거하여 작업자의 신체적, 정신적 건강 상태가 작업을 하기에 적합한지를 판정하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 관한 것이다.
산업 현장에서는 안전 수칙과 통제 및 근로 환경의 개선 등에도 불구하고, 끊임 없이 안전 사고가 발생하고 있다. 이는 신체 능력이나 숙련도보다는 근로자의 피로도, 스트레스 등으로 인한 집중도 저하와 질병, 육체적 피로도, 음주 등으로 인한 신체적 저하가 주요 원인으로 지목되고 있다.
한편, 스마트 기기와 센서 기술의 발달, 그리고 사물 인터넷(IoT : Internet of Things) 장치에서 실시간으로 수집된 생체 정보를 수집하고, 집된 데이터를 빅데이터로 통합하고 인공지능 기술로 분석하는 정보 통신 기술(ICT : Information and Communications Technologies)의 발전 덕분에, 생체 정보의 측정이 쉬워져 이를 활용하는 다양한 방법 등이 제안되고 있다.
예를 들어, 본원에서 선행문헌1로 인용하는 공개특허 제10-2018-0092123호(공개일자 : 2018년08월17일)는, 선행문헌1에 따른 생체신호 기반의 안전관리의 개념도가 도시된 도 1을 참조하면, 생체신호 기반의 안전관리 작업복(100)에 구비된 생체신호용 센서(130)를 통해 감지된 신호를 서버(200)의 웹 서비스(210)에 전송하는 단계; 상기 웹 서비스(210)가 알고리즘 삽입 또는 삭제를 서버(200)의 데이터베이스(220)에 요청하거나, 또는 알상기 하둡 분산 파일 시스템(230)이 알고리즘 저장 요청시 알고리즘을 저장하는 단계; 상기 하부 분산 파일 시스템(230)이 저장된 알고리즘을 실행하기 위해 알고리즘을 웹 서비스(210)로 전송하는 단계; 상기 알고리즘을 수신한 웹 서비스(210)가 알고리즘 검색 및 적용한 후, 적용된 데이터를 검색하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 출력장치에 보내는 단계; 상기 출력장치를 통해 화면을 출력하는 단계로 이루어지는 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법이 개시되어 있다.
그러나, 선행 문헌1은 생체 신호용 센서를 작업복에 마련하기 때문에, 작업복으로 인해 정확한 생체 정보를 얻기 어려울 뿐만 아니라, 작업 동작 중에 측정이 이루어지므로 그 값이 정확하지 않은 문제점 있다. 더욱이, 작업 환경이 직사 광선 아래 또는 실내로 다양하며, 외부에서 작업하는 경우에는 날씨에 따라 온도, 습도 등의 오차 요인이 많아서, 여러 오차 요인들이 조합되면 정확한 생체 정보를 얻기에 더더욱 어려운 문제점이 있었다.
이와 같이 측정된 체온은 다수의 요인에 의해서 실제 값과 차이가 발생하기 때문에, 정확한 작업자의 생체 정보를 얻기 위해서는, 오차를 줄일 수 있는 보정 방법이 필요하다.
이러한, 측정된 생체 정보의 보정과 관련하여 본원에서 선행문헌2로서 인용하는 공개특허 제10-2017-0092024호(공개일자 : 2017년08월10일)에는, 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계가 도시된 도 2에 도시된 바와 같이, 온도 측정 센서(110)로부터 대상 온도값을 수신하고, 거리 측정 센서(120)로부터 거리값을 수신하여, 대상 온도값에 대한 거리 보상 연산을 실시하여 최종 온도값을 연산하는 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계(100) 및 방법에 대해 개시되어 있다. 참고로, 도 2에서 사용되는 참조부호는 선행문헌2에 관한 것으로서, 후술하는 본원발명과 관련된 도면에서의 참조부호와는 무관하다는 점에 유의하여야 한다.
그러나, 이러한 선행문헌 2의 방식도 '거리'라는 단일 오차 요인에 대해서만 보정이 적용되기 때문에, 거리 외에도, 작업장의 환경, 먼지, 실내 온도, 습도, 조도, 연령, 성별, 피부색(인종) 등 여러가지 다른 오차 요인에 의해 실제 작업자의 체온과의 사이에서 발행하는 오차에 대해서는 반영되지 않는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 작업자의 생체 정보를 측정하여 작업자의 신체적 건강 상태가 작업에 부적합한 경우, 사전에 작업에서 배제시켜 작업 현장에서의 안전 사고 발생을 방지할 수 있는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서, 작업자의 스트레스 지수를 측정하여 작업자의 정신적 건강 상태가 작업에 부적합한 경우, 즉, 피로도나 스트레스가 높아 집중력이 저하되어 있으면, 사전에 작업에서 배제시켜 작업 현장에서의 안전 사고 발생을 방지할 수 있는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서, 작업자별로 생체 지수, 신체 지수, 스트레스 지수의 변화 추이를 저장하여, 작업자의 건강이나 신체, 스트레스 등이 일정 기간 이상 악화 추세에 있으면, 작업자에게 경고하여, 작업자의 정신적, 신체적 건강함을 유지시켜 작업 효율을 높이고, 쾌적한 근무 상황을 만들 수 있는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해서, 거리, 온도, 습도, 조도, 연령, 성별, 피부색(인종)를 포함하는 복합적인 주요 오차 발생 요인에 대해 인공 지능이 사전 학습을 하여, 생체 정보 측정 장치에서 측정된 생체 정보를 복합적으로 보정하여, 보다 정확한 생체 정보에 기반하여 작업자의 신체적, 정신적 건강을 관리할 수 있는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
다만, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 상술한 목적을 도모하는 데 필요한 부수적인 기술적 과제 또한 도모하는 목적에 포함될 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 작업자로부터 측정된 생체 정보에 근거하여 작업 적합성을 판정하는 시스템에 있어서, 상기 작업자에 관한 생체 정보 및 스트레스 지수를 측정하여, 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 유선 또는 무선으로 전송하는 사물 인터넷과, 작업자의 안면을 인식하여 상기 작업자의 신원을 분석하는 안면 인식부와, 신원이 등록된 각 작업자별로 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력이 저장되는 데이터 저장부와, 상기 신원이 분석된 작업자에 대해, 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력과 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 비교하여, 변화 추이가 악영향을 미치는 방향이면 작업자에게 악화 경고 메시지를 표시하고, 상기 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터가 기설정된 범위를 초과하면 작업 참여 불가 메시지를 표시하는 시스템 제어부를 포함하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 사물 인터넷은, 상기 작업자의 생체 정보를 측정하는 생체 정보 측정부와, 상기 작업자의 신체 정보를 측정하는 신체 정보 측정부와, 상기 작업자의 스트레스 지수를 측정하는 스트레스 지수 측정부와, 상기 작업자의 측정 환경 정보를 측정하는 환경 정보 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 생체 정보 측정부는, 상기 작업자의 체온, 심전도, 심방 세동, 심박수, 혈중 산소 포화도, 수면 중 평균 호흡수, 혈압, 체성분 중 적어도 하나를 감지하는 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 신체 정보 측정부는, 상기 작업자의 키를 측정하는 키 측정부와, 상기 작업자의 몸무게를 측정하는 몸무게 측정부와, 상기 작업자의 운동 수행 능력을 평가하기 위한 지면 반력계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 스트레스 지수 측정부는, 심전도(ECG : electrocardiogram), 지첨 용적맥파(plethysmogram), 피부 전기 활동(EDA : electrodermal activity), 피부 온도(skin temperature), 근전도(EMG : electromyogram), 뇌파(EEG : electroencephalogram), 유발전위(evoked potential), 사상 관련 전위(ERP : event-related potential) 중 적어도 하나를 측정하여 스트레스 지수를 측정하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 환경 정보 측정부는, 상기 작업자의 체온을 측정하는 거리를 측정하는 거리 측정부와, 상기 작업자의 체온을 측정하는 공간의 실내 온도를 측정하는 온도 측정부와, 상기 작업자의 체온을 측정하는 공간의 실내 습도를 측정하는 습도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상기 생체 정보 측정부에서 측정된 생체 정보는, 생체 정보 보정부에 의해 상기 환경 정보 측정부에서 측정된 측정 거리, 실내 온도, 실내 습도의 환경 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 생체 정보 측정부에서 측정된 생체 정보는, 생체 정보 보정부에 의해 상기 안면 인식 카메라에 의해서 분석된 상기 작업자의 신원에 따른 성별, 나이, 피부색(또는 인종)에 따라 더 보정되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 작업자의 혈중 알코올 농도를 측정하는 혈중 알코올 농도 측정부가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명의 바람직한 다른 실시예에서는, 상술한 목적을 달성하기 위한 일환으로서, 상술한 실시예에 있어서, 상기 악화 경고 메시지 및 상기 작업 참여 불가 메시지는, 작업자의 단말기와 작업 관리자의 단말기에 동시에 통지되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템을 제공한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 의하면, 작업자의 생체 정보를 측정하여 작업자의 신체적 건강 상태가 작업에 부적합한 경우, 사전에 작업에서 배제시켜 작업 현장에서의 안전 사고 발생을 방지할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 의하면, 작업자의 스트레스 지수를 측정하여 작업자의 정신적 건강 상태가 작업에 부적합한 경우, 즉, 피로도나 스트레스가 높아 집중력이 저하되어 있으면, 사전에 작업에서 배제시켜 작업 현장에서의 안전 사고 발생을 방지할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 의하면, 작업자별로 생체 지수, 신체 지수, 스트레스 지수의 변화 추이를 저장하여, 작업자의 건강이나 신체, 스트레스 등이 일정 기간 이상 악화 추세에 있으면, 작업자에게 경고하여, 작업자의 정신적, 신체적 건강함을 유지시켜 작업 효율을 높이고, 쾌적한 근무 상황을 만들 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 의하면, 거리, 온도, 습도, 조도, 연령, 성별, 피부색(인종)를 포함하는 복합적인 주요 오차 발생 요인에 대해 인공 지능이 사전 학습을 하여, 생체 정보 측정 장치에서 측정된 생체 정보를 복합적으로 보정하여, 보다 정확한 생체 정보에 기반하여 작업자의 신체적, 정신적 건강을 관리할 수 있는 효과가 있다.
이상 본 발명에 따라 얻어지는 주요 효과에 대해서 기술하였지만, 본 발명의 바람직한 실시예의 조합, 변형 실시예 따라 얻어지는 다양한 효과가 파생될 수 있다는 점을 배제하는 것은 아니다.
도면을 사용하여 본 실시예를 더 상세하게 설명하기 전에, 도면 및 상세한 설명에서 동일한 요소, 그리고 동일한 기능 및/또는 동일한 기술적 또는 물리적 효과를 갖는 요소는, 동일한 참조 번호를 부여하거나 동일한 명칭으로 식별하며, 다른 실시예에서 도시 또는 설명된 요소 및 그 기능의 설명은 서로 교환 가능하거나 다른 실시예에서 서로 적용될 수 있다. 또한, 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 도면에서 생략하였다.
도 1은 선행문헌1에 따른 생체신호 기반의 안전관리의 개념도이다.
도 2는 선행문헌 2에 따른 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 동작 과정을 예시적으로 설명하는 상세 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 웨어러블 측정부의 일예를 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 구성을 도시한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 거리에 대한 실험 데이터의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 인공 학습 과정을 도시한 개념도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 안면 인식 방식을 도시한 개념도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 안면 인식부를 통해 심박수를 측정하는 화면을 도시한 예시도이다.
도 1은 선행문헌1에 따른 생체신호 기반의 안전관리의 개념도이다.
도 2는 선행문헌 2에 따른 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 동작 과정을 예시적으로 설명하는 상세 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 웨어러블 측정부의 일예를 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 구성을 도시한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 거리에 대한 실험 데이터의 예시도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 생체 정보 보정부(200)의 인공 지능 학습 시스템의 인공 학습 과정을 도시한 개념도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 안면 인식 방식을 도시한 개념도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 안면 인식부를 통해 심박수를 측정하는 화면을 도시한 예시도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명하지만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예만으로 한정되는 것은 아니다. 또한, 명세서 전체에서, "실시예"라는 용어는 예시, 사례 또는 도해의 역할을 하는 것을 의미한다.
또한, 후술하는 설명에서는, "작업자", "피측정자", "측정 대상" 등의 용어를 상황에 따라 혼용하여 사용지만, 모두 생체 정보를 측정하는 대상을 지칭하고 있다.
또한, 후술하는 설명에서는 질병 발생 진행이나 신체 능력 향상 등과 같은 신체적인 건강 관리와, 스트레스와 같은 정신적 건강 관리를 별도로 구분하여 표시할 수 있지만, 필요에 따라 신체적 건강 관리와 정신적 건강 관리를 "건강 관리"로 통합하여 사용하기도 한다.
또한, 후술하는 설명에서는, 편의상 생체 정보, 신체 정보, 스트레스 지수를 통합하여 생체 정보로 통칭할 수도 있다.
어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다.
본 명세서에 사용하는 "모듈(module)", "부(部)", "수단"이라는 용어와 서로 혼용되어 사용되는 개념으로, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, "모듈(module)", "부(部)", "수단"이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "모듈(module)", "부(部)", "수단"이라는 용어는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하, 첨부된 도 3을 중심으로 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 블록 구성도이다.
먼저, 도 4를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템은, 생체 정보 측정부(110), 환경 정보 측정부(120), 안면 인식부(130), 신체 정보 측정부(140), 스트레스 지수 측정부(150), 혈중 알코올 농도 측정부(160), 생체 정보 보정부(200), 시스템 제어부(300), 표시부(400), 데이터 저장부(500), 통신부(600), 네트워크(700), 작업자 단말기(800), 작업 관리자 단말기(900)를 포함하여 이루어진다.
생체 정보 측정부(110)는 작업자(작업자)의 체온을 포함하여 심박수 측정, 뇌자도 측정, 맥파 측정, 혈압 측정, 체성분 측정, 체지혈 측정, 혈당 측정 등 본 발명에 따른 생체 정보 복합 보정 시스템이 적용되는 생체 정보 측정 수단의 사용 용도에 따라 다양한 생체 측정 수단의 추가, 배제, 변경, 조합이 가능하다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 스마트 워치, 또는 심박 측정기 등과 같이 몸에 착용할 수 있는 웨어러블 기기를 이용하여, 작업자와 직접 접촉한 상태에서 작업자의 생체 정보를 측정할 수 있는 웨어러블 측정부를 포함할 수 있다.
후술하는 설명에서는, 생체 정보 측정부(110), 환경 정보 측정부(120), 안면 인식부(130), 신체 정보 측정부(140), 스트레스 지수 측정부(150), 혈중 알코올 농도 측정부(160)와 같이 작업자의 생체 정보나 신체 정보 또는 스트레스 지수나 혈중 알코올 농도를 측정하거나, 그러한 측정을 행하는 환경 정보를 측정하거나, 작업자의 안면을 인식하여, 해당 정보를 인터넷으로 송신하는 각 부재를 사물 인터넷이라 칭한다.
환경 정보 측정부(120)는 작업자의 생체 정보를 측정하는 공간의 거리, 온도, 습도 등의 즉, 작업자에 대해 측정한 생체 정보에 오차를 유발하는 인자를 측정한 후, 측정된 환경 측정 정보를 생체 정보 보정부(200)에 제공한다.
예를 들어, 작업자와 체온 측정 센서의 거리에 따라, 작업자가 체온 측정 센서로부터 멀수록 실제 체온보다 낮게 측정되는 오류가 발생할 수 있기 때문에, 이러한 환경 요인에 대해 인공 지능 학습에 의한 보정을 위해 환경 정보가 측정된다.
한편, 체온 외에, 몸무게 와 키는 작업자의 체형에 따른 체온 측정 오차를 유발하는 인자를 작용될 수 있다. 예컨대, 몸무게가 많이 나가거나 키가 큰 사람이 몸무게가 적게 나가거나 키타 작은 사람에 비해 상시 체온이 더 높을 수 있다. 따라서, 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 몸무게 정보 및 키 정보 등 측정된 생체 정보도 체온과 같이 다른 측정된 생체 정보를 보정하는 보정 인자로서 적용할 수 있다.
안면 인식부(130)는 예컨대 도 9에 도시된 바와 같이 작업자의 안면을 블록별로 분할하여 인식해서, 작업자의 신원 정보를 포함하여, 작업자의 성별, 나이, 피부색 등과 같은 작업자의 정보를 분석하여, 분석된 작업자 정보를 생체 정보 보정부(200)에 제공한다. 이와 같이 분석된 작업자의 성별, 나이, 피부색 등은 생체 정보 보정부(200)에서의 보정 인자로 이용될 수 있다.
또한, 안면 인식부(130)로부터 인식된 안면 인식 데이터는 작업자의 신원을 확인하는 데 사용될 수 있다. 예컨대, 시스템 제어부(300)는 안면 인식 데이터에 근거하여, 개인별 생체 이력 정보 데이터베이스(350)에 저장하는 각 개인을 구별하고 신원을 확인할 수 있다. 이때, 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 안면 인식부(130)가 안면 인식에 가장 적합한 최적의 이미지를 찍을 수 있도록 화각, 포커싱, 촬상 각도 등을 자동 변경하는 소프트웨어를 탑재되는 것이 바람직하다.
또한, 안면 인식부(130)는, 도 10에 도시된 바와 같이 촬영한 작업자의 안면으로부터 심박수를 측정하는 등, 작업자의 생체 정보를 측정하는 생체 정보 측정부(110)로서의 기능을 겸할 수도 있다.
신체 정보 측정부(140)는 작업자의 생체 정보 측정에 영향을 미칠 수 있는 키나 몸무게를 측정하며, 특히 본원발명에서는 예를 들어, 점프 높이 정보 외에 점프 속도, 피크파워와 같은 운동 수행 능력 평가를 위해 지면 반력계(force platform) 등과 같은 운동 수행 능력 평가 수단을 더 포함할 수 있다. 이러한 지면 반력계를 이용할 경우, 예를 들어 제자리에서 무릎을 구부리고 수직으로 뛰어 오르는카운터 무브먼트 점프(counter movement jump; 이하 CMJ)를 이용하여 도약력을 측정함으로써, 근육통, 신경근 상태(neuromuscular status) 등에 의해 신체 피로도를 특정할 수 있다.
스트레스 지수 측정부(150)는, 심장의 수축과 확장을 수반한 전기적 활동을 기록한 심전도(ECG : electrocardiogram), 불안과 긴장의 심리적 변화에 대응하는 지표 중 하나인 심박수의 변화로부터 스트레스 지수를 측정할 수 있다.
또한, 심박동에 의해 생긴 파동이 맥박을 전하여 말초까지 도달한 상태를 용적의 변화로서 기록한 지첨 용적맥파(plethysmogram)나, 피부의 전기 저항의 변화와 저위의 변화 등의 피부 전기 활동(EDA : electrodermal activity)으로부터도 스트레스 지수를 측정할 수 있다.
또한, 교감 신경계의 부활에 의해 혈관이 수축되면 피부 온도(skin temperature)는 저하된다. 억울함과 불안 등의 정동 반응은 손끝 온도를 저하시키는 데, 이러한 말초 피부 온도의 변화를 스트레스의 지표로 활용할 수도 있다.
또한, 근육 수축시의 활동 전위를 근전도(EMG : electromyogram)라 하는 바, 피부의 표면에 장착한 전극을 사용해 근육 전체의 활동 전위를 측정하는 표면 근전도에 의해, 근수축성 두통, 근육계의 심신증을 평가하고, 신체 증상을 호소하는 작업자의 근긴장이나 스트레스 지수를 츠겅할 수 있다.
이 밖에, 뇌파(EEG : electroencephalogram)와 감각 수용기 등에 대한 자극에 의해 일어나는 전위의 변동인 유발전위(evoked potential), 심리적인 과제 부하에 의해 일어나는 사상 관련 전위(ERP : event-related potential) 등을 특정하여, 스트레스 지수를 분석할 수도 있다.
혈중 알코올 농도 측정부(160)는, 호흡에 의해서 혈중 알코올 농도를 측정하거나, 호흡에 의해 측정시 알코올 농도가 높게 나온 경우, 다시 혈액에 의해 혈중 알코올 농도를 측정하여, 측정된 혈중 알코올 농도 데이터를 생체 정보 보정부(200)에 송신할 수 있다.
혈중 알코올은, 전날 음주에 의한 알코올이 완전히 해독되지 않았거나, 점심 시간 반주 등으로 술을 마신 경우, 작업 현장에서 안전 사고를 유발할 가능성이 매우 높기 때문에, 혈중 알코올 수치가 나올 경우, 작업에서 배제하여 안전 사고를 예방할 수 있다.
생체 정보 보정부(200)는, 생체 정보 측정부(110)에서 측정된 생체 정보와 환경 정보 측정부(120)에서 측정된 환경 정보, 그리고 안면 인식 카메라에서 인식된 신상 정보에 근거하여 생체 정보 측정부(110)에서 측정된 생체 정보를 보정할 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같은 인공 지능 학습 시스템의 구성을 통해, 저반사 배경을 뒤로 하고 작업자를 배치한 후, 작업자의 성별, 나이, 피부색(또는 인종), 몸무게, 키와 같은 작업자 분석 정보와, 작업자와 체온 측정 센서와의 거리, 측정 장소의 실내 온도, 실내 습도와 같은 측정 환경의 각 오차 발생 인자를 한종류씩 단계별로 변경하면서 비대면 촬영한 데이터와, 실제 접촉식으로 촬영한 데이터를 비교하는 과정을 반복하여 실험한다.
그 결과, 예를 들어 도 7에서와 같이 생체 정보 보정부(200)는 거리에 대한 실험 데이터를 얻을 수 있다. 즉, 실험힐 온도가 일정할 때 측정거리를 0.1미터 단위로 변경하여 얻어진 데이터이다. 도 8은 이해를 돕기 위한 간단한 예로서, 실험실 온도, 즉 실내 온도를 고정한 상태에서 측정 거리만 가변하는 데이터를 예로 들었지만, 변경하는 오차 발생 인자를 제외한 나머지 오차 발생 인자는 고정한 상태에서, 복수의 오차 발생 인자에 대해서 인공 지능 학습을 행할 수 있다.
그와 같이 얻어진 실험 결과에 근거하여, 도 8에서와 같은 학습 과정 즉, 각각의 오차 발생 인자가 변경되는 다양하 조합에 대해 정확한 생체 정보 보정값이 학습된다.
이러한 생체 정보 보정부(200)에 의한 보정에 의해, 거리, 온도, 습도, 조도, 연령, 성별, 피부색(인종)를 포함하는 복합적인 주요 오차 발생 요인에 대해 인공 지능이 사전 학습을 하고, 생체 정보 측정 장치에서 측정된 생체 정보를 복합적으로 보정하여, 보다 정확한 생체 정보에 기반하여 작업자의 신체적, 정신적 건강을 관리할 수 있는 효과가 있다.
시스템 제어부(200)는 생체 정보 보정부(200)에서 보정된 생체 정보, 신체 정보, 스트레스 지수에 근거하여, 작업자의 작업 적합성 여부를 판정한다. 예컨대, 작업자의 생체 정보, 신체 정보, 스트레스 지수가 기설정된 범위를 초과하면, 작업이 불가한 것으로 판정하여 작업 불가 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 발송하도록 통신부(600)를 제어할 수 있다.
그 결과, 작업자의 신체적, 정신적 건강 상태가 작업에 부적합한 경우, 사전에 작업에서 배제시켜 작업 현장에서의 안전 사고 발생을 방지할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 시스템 제어부(300)는 데이터 저장부(500)에 저장된 작업자의 생체 정보, 신체 정보, 스트레스 지수의 변화 추이가 악화되는 것으로 판정되면, 악화 경고 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 발송하도록 통신부(600)를 제어할 수 있다.
그 결과, 작업자의 정신적, 신체적 건강함을 유지시켜 작업 효율을 높이고, 쾌적한 근무 상황을 만들 수 있는 효과가 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에서는, 시스템 제어부(300)는, 작업자의 스트레스가 기설정된 범위를 초과할 경우, 초과된 스트레스에 대응하여 기학습된 대처 방안, 예를 들어, 수면 권고 및 권고 시간, 운동 권고 및 권고 시간, 스트레스 종류 및 작업자 성향에 따른 힐링 테라피 권고, 또는 정신과 상담 등의 추천 대처 방안을 작업자에게 제공할 수 있다.
또한, 시스템 제어부(300)는, 예측 질병별로, 거리, 규모, 이전 방문 이력 등의 작업자(작업자) 선호도에 따른 의료 기관, 치료 센터, 재활원, 운동 센터 등의 위치 및 연락처를 포함하여 작업자에게 안내할 수도 있다.
표시부(400)는 LCD, LED, OLED 디스플레이 등에 터치 패널과 거울을 혼합하여 이루어질 수 있으며, 시스템 제어부(300)의 제어에 따라, 작업자의 현재 생체 측정 정보, 작업자의 신체 측정 정보, 작업자의 현재 스트레스 지수 정보, 제안하는 훈련 프로그램, 제안하는 식단 또는 건강 식품, 제안하는 대처 방안, 제안하는 추천 업체, 개인별 건강 관리 이력 등의 다양한 정보를 시각적으로 표시할 수 있다.
데이터 저장부(500)는, 각 작업자별 신원과 함께, 이전에 측정된 생체 정보 이력, 신체 정보 이력, 스트레스 지수 이력이 저장되어 있으며, LD(Laser Disc), CD(Compact disc), USB(Universal Serial Bus) 메모리, 하드 디스크, 블루레이, SSD(Solid State Drive) 등의 하드웨어로 구성되어, 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템 내에 탑재되어 있을 수도 있고, 네트워크(700)를 통해 원격의 작업 적합성 판정 서버(미도시)에 탑재되어 있을 수도 있으며, 도 6∼도 8을 이용하여 상술한 생체 정보 보정의 인공 지능 학습 시스템에 의해, 각기 측정후 보정된 생체 데이터, 신체 데이터, 환경 데이터, 안면 인식 데이터에 대응하는 보정 데이터를 저장할 수도 있다.
통신부(600)는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 각 구성 부재별 유선 또는 무선 통신과, 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)와의 네트워크(700)를 통한 통신을 행한다.
네트워크(700)는, 본 발명에 따른 작업 적합성 판정 시스템의 통신부(600)와, 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)와의 데이터 통신이 가능하도록, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 일 예로는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5th Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
작업자 단말기(800)는 작업자가 보유하고 작업 적합성 판정 시스템의 통신부(600)와 음성 또는 데이터 통신을 수행하여, 작업 불가 판정 메시지, 건강 또는 스트레스 악화 경고 메시지 등을 받을 수 있다.
작업 관리자 단말기(900)는 작업자의 작업을 관리하는 관리자가 보유하고 작업 적합성 판정 시스템의 통신부(600)와 음성 또는 데이터 통신을 수행하여, 작업자 단말기(800)에 전달되는 작업 불가 판정 메시지, 건강 또는 스트레스 악화 경고 메시지 등을 작업자돠 동시에 받을 수 있다. 이와 같이 작업 관리자 단말기(900)에도 작업자 단말기(800)에 전달되는 작업 불가 판정 메시지, 건강 또는 스트레스 악화 경고 메시지 등을 전송하여, 작업 관리자가 작업자의 건강 상태, 스트레스 상태 등을 알 수 있도록 하여, 작업자의 작업 일정 등을 조율할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 동작 과정에 대해 일 예를 들어 설명한다. 후술하는 설명에서는, 상술한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템에 대한 설명과 중복되는 부분에 대해서는 중복을 피하기 위하여 그 구체적인 설명은 생략한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 동작 과정을 예시적으로 설명하는 상세 흐름도이다.
먼저, 도 4를 참조하면, 작업에 들어가기 전에, 작업자에 대해, 생체 정보 측정부(110)에서는 작업자의 체온을 포함하여 심박수 측정, 뇌자도 측정, 맥파 측정, 혈압 측정, 체성분 측정, 체지혈 측정, 혈당 측정 등 작업자의 생체 정보를 측정하여 생체 정보 보정부(200)로 송신한다.
또한, 환경 정보 측정부(120)는 작업자의 생체 정보를 측정하는 공간의 거리, 온도, 습도 등의 즉, 작업자에 대해 측정한 생체 정보에 오차를 유발하는 인자를 측정한 후, 측정된 환경 측정 정보를 생체 정보 보정부(200)에 제공한다.
안면 인식부(130)는 작업자의 안면을 블록별로 분할하여 인식해서, 작업자의 신원 정보를 포함하여, 작업자의 성별, 나이, 피부색 등과 같은 작업자의 생체 정보 보정부(200)에 송신한다.
신체 정보 측정부(140)는 작업자의 생체 정보 측정에 영향을 미칠 수 있는 키나 몸무게, 그리고, 운동 수행 능력 등을 측정하여, 생체 정보 보정부(200)에 송신한다.
스트레스 지수 측정부(150)는, 스트레스 지수를 측정하여, 생체 정보 보정부(200)에 송신한다(이상 S110).
이후, 생체 정보 보정부(200)는 S110 단계에서 생체 정보 측정부(110)로부터 수신한 생체 정보 및 스트레스 지수 측정부(150)로부터 수신한 스트레스 지수를, 다른 생체 정보와 함께, 환경 정보 측정부(120)로부터 수신한 환경 정보, 안면 인식부(130)로부터 수신한 신원 정보, 신체 정보 측정부(140)로부터 수신한 신체 정보에 근거하여, 보다 정확하게 보정한다(S120).
시스템 제어부(300)는 생체 정보 보정부(200)로부터 수신한 생체 정보가 기설정된 범위를 초과하는지 판정한다(S130),
S130 단계의 판정 결과, 생체 정보 보정부(200)로부터 수신한 생체 정보가 기설정된 범위를 초과하면, 해당 작업자의 작업 불가 판정 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 송신하도록 통신부(600)를 제어한다(S140).
본 발명의 다른 실시예에서는 작업 관리자가 참관한 상태에서 작업자의 작업 적합성 판정을 하는 경우에는, 메시지를 송신하는 대신 표시부(400)를 통해 표시하도록 구성될 수도 있다.
한편, 생체 정보 보정부(200)로부터 수신한 생체 정보가 기설정된 범위를 초과하지 않는 경우, 시스템 제어부(300)는 데이터 저장부(500)로부터, 안면 인식부(130)로부터 수신한 작업자의 신원 정보에 근거하여, 작업자의 이전 생체 정보 측정 이력을 조회하고, 현재 측정된 생체 정보를 포함하여, 기설정된 기간 이상 악화 추세에 있는지를 판정하고(S150), S150의 판정 결과 악화 추세에 있으면, 해당 작업자의 건강 악화 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 송신하도록 통신부(600)를 제어한다(S160).
한편, 시스템 제어부(300)는 스트레스 지수 측정부(150)로부터 수신한 스트레스 지수가 기설정된 범위를 초과하는지를 판정한다(S170).
S170 단계의 판정 결과, 스트레스 지수 측정부(150)로부터 수신한 스트레스 지수가 기설정된 범위를 초과하면, 해당 작업자의 작업 불가 판정 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 송신하도록 통신부(600)를 제어한다(S140).
다른 한편, S180 단계의 판단 결과, 스트레스 지수 측정부(150)로부터 수신한 스트레스 지수가 기설정된 범위를 초과하지 않는 경우, 시스템 제어부(300)는 데이터 저장부(500)로부터, 안면 인식부(130)로부터 수신한 작업자의 신원 정보에 근거하여, 작업자의 이전 스트레스 지수 측정 이력을 조회하고, 현재 측정된 스트레스 지수를 포함하여, 기설정된 기간 이상 악화 추세에 있는지를 판정하고(S180), S180의 판단 결과 악화 추세에 있으면, 해당 작업자의 건강 악화 메시지를 작업자 단말기(800) 및 작업 관리자 단말기(900)에 송신하도록 통신부(600)를 제어한다(S160).
상술한 과정은 본 발명에 따른 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템의 동작 과정을 설명하기 위한 일 예를 예시적으로 설명한 것으로서, 그 순서가 변환되거나, 특정 단계가 배제되거나, 다른 단계들이 추가로 더 포함되어, 다양하게 변형 실시될 수 있다는 점에 유의하여야 한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110 : 생체 정보 측정부
120 : 환경 정보 측정부
130 : 안면 인식부
140 : 신체 정보 측정부
150 : 스트레스 지수 측정부
160 : 혈중 알코올 농도 측정부
200 : 생체 정보 보정부
300 : 시스템 제어부
400 : 표시부
500 : 데이터 저장부
600 : 통신부
700 : 네트워크
800 : 작업자 단말기
900 : 작업 관리자 단말기
120 : 환경 정보 측정부
130 : 안면 인식부
140 : 신체 정보 측정부
150 : 스트레스 지수 측정부
160 : 혈중 알코올 농도 측정부
200 : 생체 정보 보정부
300 : 시스템 제어부
400 : 표시부
500 : 데이터 저장부
600 : 통신부
700 : 네트워크
800 : 작업자 단말기
900 : 작업 관리자 단말기
Claims (10)
- 작업자로부터 측정된 생체 정보에 근거하여 작업 적합성을 판정하는 시스템에 있어서,
상기 작업자에 관한 생체 정보 및 스트레스 지수를 측정하여, 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 유선 또는 무선으로 전송하는 사물 인터넷과,
작업자의 안면을 인식하여 상기 작업자의 신원을 분석하는 안면 인식부와,
신원이 등록된 각 작업자별로 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력이 저장되는 데이터 저장부와,
상기 신원이 분석된 작업자에 대해, 이전에 측정된 생체 정보 및 스트레스 지수의 이력과 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터를 비교하여, 변화 추이가 악영향을 미치는 방향이면 작업자에게 악화 경고 메시지를 표시하고, 상기 현재 측정된 작업자 생체 정보 데이터 및 스트레스 지수 데이터가 기설정된 범위를 초과하면 작업 참여 불가 메시지를 표시하는 시스템 제어부
를 포함하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 사물 인터넷은,
상기 작업자의 생체 정보를 측정하는 생체 정보 측정부와,
상기 작업자의 신체 정보를 측정하는 신체 정보 측정부와,
상기 작업자의 스트레스 지수를 측정하는 스트레스 지수 측정부와,
상기 작업자의 측정 환경 정보를 측정하는 환경 정보 측정부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 생체 정보 측정부는,
상기 작업자의 체온, 심전도, 심방 세동, 심박수, 혈중 산소 포화도, 수면 중 평균 호흡수, 혈압, 체성분 중 적어도 하나를 감지하는 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 신체 정보 측정부는,
상기 작업자의 키를 측정하는 키 측정부와,
상기 작업자의 몸무게를 측정하는 몸무게 측정부와,
상기 작업자의 운동 수행 능력을 평가하기 위한 지면 반력계
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 스트레스 지수 측정부는,
심전도(ECG : electrocardiogram), 지첨 용적맥파(plethysmogram), 피부 전기 활동(EDA : electrodermal activity), 피부 온도(skin temperature), 근전도(EMG : electromyogram), 뇌파(EEG : electroencephalogram), 유발전위(evoked potential), 사상 관련 전위(ERP : event-related potential) 중 적어도 하나를 측정하여 스트레스 지수를 측정하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 환경 정보 측정부는,
상기 작업자의 체온을 측정하는 거리를 측정하는 거리 측정부와,
상기 작업자의 체온을 측정하는 공간의 실내 온도를 측정하는 온도 측정부와,
상기 작업자의 체온을 측정하는 공간의 실내 습도를 측정하는 습도 측정부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 생체 정보 측정부에서 측정된 생체 정보는, 생체 정보 보정부에 의해 상기 환경 정보 측정부에서 측정된 측정 거리, 실내 온도, 실내 습도의 환경 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 생체 정보 측정부에서 측정된 생체 정보는, 생체 정보 보정부에 의해 상기 안면 인식 카메라에 의해서 분석된 상기 작업자의 신원에 따른 성별, 나이, 피부색(또는 인종)에 따라 더 보정되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
작업자의 혈중 알코올 농도를 측정하는 혈중 알코올 농도 측정부가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 악화 경고 메시지 및 상기 작업 참여 불가 메시지는,
작업자의 단말기와 작업 관리자의 단말기에 동시에 통지되는 것을 특징으로 하는 생체 정보를 이용한 작업 적합성 판정 시스템.
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| KR1020210038384 | 2021-03-24 | ||
| KR20210038384 | 2021-03-24 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230128431A (ko) * | 2023-08-03 | 2023-09-05 | 주식회사 세이프티흥우 | 스마트 산업안전 통합관리시스템 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030074885A (ko) | 2002-03-14 | 2003-09-22 | (주)휴비딕 | 이마형 적외선 체온계 및 그의 제어방법 |
| KR20170092024A (ko) | 2016-02-02 | 2017-08-10 | 주식회사 코아리버 | 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계 및 방법 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102208150B1 (ko) | 2020-07-02 | 2021-01-27 | (주)큐브이미징시스템즈 | 인체 감지용 열화상 카메라의 온도 정확도 개선장치 |
-
2021
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- 2021-11-26 KR KR1020210166201A patent/KR20220133082A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030074885A (ko) | 2002-03-14 | 2003-09-22 | (주)휴비딕 | 이마형 적외선 체온계 및 그의 제어방법 |
| KR20170092024A (ko) | 2016-02-02 | 2017-08-10 | 주식회사 코아리버 | 거리 측정 센서를 이용한 온도 보정 체온계 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230128431A (ko) * | 2023-08-03 | 2023-09-05 | 주식회사 세이프티흥우 | 스마트 산업안전 통합관리시스템 |
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|---|---|
| KR20220133078A (ko) | 2022-10-04 |
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