KR20220155710A - System and method for management of hazardous gas - Google Patents

System and method for management of hazardous gas Download PDF

Info

Publication number
KR20220155710A
KR20220155710A KR1020210063258A KR20210063258A KR20220155710A KR 20220155710 A KR20220155710 A KR 20220155710A KR 1020210063258 A KR1020210063258 A KR 1020210063258A KR 20210063258 A KR20210063258 A KR 20210063258A KR 20220155710 A KR20220155710 A KR 20220155710A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
gas
worker
server
management system
signal
Prior art date
Application number
KR1020210063258A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102508937B1 (en
Inventor
성동준
Original Assignee
삼육대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼육대학교산학협력단 filed Critical 삼육대학교산학협력단
Priority to KR1020210063258A priority Critical patent/KR102508937B1/en
Publication of KR20220155710A publication Critical patent/KR20220155710A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102508937B1 publication Critical patent/KR102508937B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/12Alarms for ensuring the safety of persons responsive to undesired emission of substances, e.g. pollution alarms
    • G08B21/14Toxic gas alarms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0205Specific application combined with child monitoring using a transmitter-receiver system
    • G08B21/0211Combination with medical sensor, e.g. for measuring heart rate, temperature
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B7/00Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00
    • G08B7/06Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00 using electric transmission, e.g. involving audible and visible signalling through the use of sound and light sources

Abstract

According to the present invention, a harmful gas management system includes: at least one gas sensor for forming a gas detection signal when a harmful gas is generated; a server for receiving a gas detection signal and forming a danger warning signal; and one or more safety equipment equipped with an alarm unit which is worn by a worker and receives a danger alarm signal and informs generation of the harmful gas using sound and/or light.

Description

유해 가스 관리 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MANAGEMENT OF HAZARDOUS GAS}Hazardous gas management system and method {SYSTEM AND METHOD FOR MANAGEMENT OF HAZARDOUS GAS}

본 발명은 유해 가스 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 유해 가스가 발생 가능한 곳에 가스 센서를 설치하여 유해 가스 발생 시 바로 작업자의 안전 장비에 신호를 전달하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있는 유해 가스 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a harmful gas management system and method, by installing a gas sensor in a place where harmful gas can occur, immediately transmitting a signal to a worker's safety equipment when harmful gas is generated, and detecting harmful gas by using sound and/or light. It relates to a harmful gas management system and method that can notify.

다양한 작업 현장(건설 작업 현장, 화재 진압 작업 현장, 조선소 등)에 투입되는 작업자들(건설노동자, 소방관, 조선소 노동자 등)의 경우 다양한 위험 요인들에 노출되어 있는데, 특히 밀폐된 작업 현장에서 유해 가스 누출 사고가 발생하는 경우 작업자들의 안전에 치명적인 위험으로 작용한다.Workers (construction workers, firefighters, shipyard workers, etc.) who are put into various work sites (construction work sites, firefighting work sites, shipyards, etc.) are exposed to various risk factors, especially harmful gases at closed work sites. In the event of a leakage accident, it acts as a fatal risk to the safety of workers.

기존에도 작업 현장에서 유해 가스의 누출 여부를 단순 감지할 수 있는 가스 센서가 설치되어 있긴 했지만, 유해 가스 누출 시 이를 작업자들에게 효과적으로 알릴 수 있는 수단이 존재하지 않거나, 가스 센서 자체에서 발생하는 경보음의 소리가 작은 경우 가스 센서로부터 이격된 거리에 존재하는 작업자들이 이러한 경보음을 듣지 못하는 문제점이 있었다.Although a gas sensor that can simply detect the leakage of harmful gas has been installed at the work site in the past, there is no means to effectively notify workers in the event of a harmful gas leak, or an alarm sound generated by the gas sensor itself When the sound of is small, there is a problem in that workers present at a distance away from the gas sensor cannot hear the alarm sound.

한국 공개특허공보 제10-2006-0068574호(통신모듈이 탑재된 휴대용 전기화학식 가스센서, 2006.06.21. 공개)Korean Patent Publication No. 10-2006-0068574 (portable electrochemical gas sensor equipped with communication module, published on June 21, 2006)

본 발명은 유해 가스가 발생 가능한 곳에 가스 센서를 설치하여 유해 가스 발생 시 바로 작업자의 안전 장비에 신호를 전달하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있는 유해 가스 관리 시스템 및 방법을 제공한다.The present invention provides a harmful gas management system and method capable of notifying the occurrence of harmful gas using sound and/or light by immediately transmitting a signal to the operator's safety equipment when a harmful gas is generated by installing a gas sensor in a place where harmful gas can occur. to provide.

본 발명의 일 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템은, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서; 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및 작업자가 착용하며, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부가 구비된 하나 이상의 안전 장비를 포함한다.Harmful gas management system according to an embodiment of the present invention, one or more gas sensors for forming a gas detection signal when harmful gas is generated; a server configured to receive the gas detection signal and form a danger warning signal; and one or more safety equipment worn by a worker and equipped with an alarm unit for receiving the danger warning signal and notifying the occurrence of the noxious gas using at least one of sound and light.

또한, 상기 하나 이상의 안전 장비는, 안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대 및 화재 진압용 산소통 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.In addition, the one or more safety equipment may include any one or more of a helmet, safety shoes, a safety vest, a fire protection suit, a safety belt, and an oxygen cylinder for extinguishing a fire.

또한, 상기 하나 이상의 안전 장비는, 상기 작업자의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성하는 심박 감지부를 더 포함할 수 있다.In addition, the one or more safety devices may further include a heart rate sensor that forms heart rate information or breathing information of the operator.

또한, 상기 작업자와 이격된 위치에서 작업 현장에서 작업 중인 상기 작업자의 얼굴 이미지를 획득하는 촬영부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a photographing unit for acquiring a face image of the worker working at the work site at a location spaced apart from the worker.

또한, 상기 서버는, 미리 학습된 뉴럴 네트워크에 상기 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고, 상기 눈동자 객체를 이용하여 상기 작업자가 상기 작업 현장의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며, 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성할 수 있다.In addition, the server extracts a pupil object by applying the face image to a pre-learned neural network, and determines whether the worker is looking at a work object at the work site using the pupil object, and the worker A warning signal may be generated when it is determined that the user is not looking at the work object.

또한, 상기 서버는, 상기 눈동자 객체로부터 상기 작업자의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고, 상기 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며, 상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고, 상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단할 수 있다.In addition, the server extracts the coordinates of the most protruding pupil part based on the face of the operator from the pupil object, generates a perpendicular line from the extracted coordinates, and the generated perpendicular line is the object of the work object. If it does not intersect with the work object, it may be determined that the operator is not looking at the work object, and if the generated repair line intersects the work object, it may be determined that the worker is looking at the work object.

또한, 상기 서버는, 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 상기 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 특징점 객체들을 상기 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 레이블들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크를 학습시켜 상기 눈동자 객체를 추출할 수 있다.In addition, the server obtains training face images, extracts training feature point objects from the training face images, obtains labels that are body part information corresponding to the training feature point objects, and converts the training feature point objects into the neural network. Applying to a network, training outputs corresponding to the training feature point objects may be generated, and the pupil object may be extracted by learning the neural network based on the training outputs and the labels.

또한, 상기 가스 센서는 상기 유해 가스의 농도를 감지할 수 있고, 상기 서버는 상기 유해 가스 농도에 따라 상기 위험 경보 신호를 다르게 형성할 수 있다.Also, the gas sensor may detect the concentration of the noxious gas, and the server may differently form the danger warning signal according to the concentration of the noxious gas.

또한, 상기 하나 이상의 안전 장비에는 상기 작업자의 위치를 파악할 수 있는 위치 인식 수단이 설치되고, 상기 서버는 상기 가스 감지 신호를 형성한 상기 가스 센서가 설치된 위치와 상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치를 비교하여 소정 거리 내에 있는 상기 작업자를 선별하여 상기 위험 경보 신호를 송신할 수 있다.In addition, a location recognizing means capable of detecting the location of the operator is installed in the one or more safety devices, and the server determines the location where the gas sensor that forms the gas detection signal is installed and the operator identified through the location recognizing means. The danger alert signal may be transmitted by comparing the positions of the operator to select the operator within a predetermined distance.

본 발명의 다른 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법은, 하나 이상의 가스 센서에 의해서, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 단계; 서버에 의해서, 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 단계; 및 작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 구비된 알람부에 의해서, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 단계를 포함한다.A harmful gas management method according to another embodiment of the present invention includes forming a gas detection signal when harmful gas is generated by one or more gas sensors; generating, by a server, a danger warning signal by receiving the gas detection signal; and receiving the danger alarm signal by an alarm unit provided in one or more safety equipment worn by a worker and notifying the occurrence of the noxious gas using at least one of sound and light.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템은, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서; 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부를 포함하고, 상기 가스 센서 및 상기 알람부는 작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 설치된다.Harmful gas management system according to another embodiment of the present invention, one or more gas sensors for forming a gas detection signal when harmful gas is generated; a server configured to receive the gas detection signal and form a danger warning signal; and an alarm unit receiving the danger warning signal and notifying the occurrence of the noxious gas using at least one of sound and light, wherein the gas sensor and the alarm unit are installed in one or more safety equipment worn by a worker.

또한, 상기 가스 센서는, 상기 유해 가스 발생 시 자체적인 알람 신호를 더 발생할 수 있다.In addition, the gas sensor may further generate its own alarm signal when the noxious gas is generated.

본 발명의 실시예들에 따르면, 유해 가스로 인해서 작업 현장에서 발생할 수 있는 산업 재해를 예방할 수 있다. 따라서, 산업 재해로 인한 인명 손실 및 경제적 손해를 감소시킬 수 있다.According to embodiments of the present invention, it is possible to prevent industrial accidents that may occur at work sites due to harmful gases. Accordingly, loss of life and economic damage due to industrial accidents can be reduced.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템을 보이는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다.
1 is an exemplary view showing a harmful gas management system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view showing the configuration of a server according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining learning of a neural network according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart showing the procedure of the harmful gas management method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 발명에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적인 설명으로 한정되는 것은 아니다.Embodiments of the present invention are illustrated for the purpose of explaining the technical idea of the present invention. The scope of rights according to the present invention is not limited to the specific description of the embodiments or these embodiments presented below.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 따른 유해 가스 관리 시스템은 유해 가스와 비유해 가스를 구별하여 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서(112), 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버(114), 및 작업자(120)가 착용하며, 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알리는 알람부(124)가 구비된 하나 이상의 안전 장비(122)를 포함하여, 산업 재해로 인한 인명 손실 및 경제적 손해를 감소시킬 수 있는 유해 가스 관리 시스템을 제공하는 것을 요지로 한다. The harmful gas management system according to the present invention includes one or more gas sensors 112 for distinguishing harmful gas from non-harmful gas and forming a gas detection signal when harmful gas is generated, and a server for receiving the gas detection signal and forming a danger alarm signal ( 114), and one or more safety equipment 122 worn by the operator 120 and equipped with an alarm unit 124 for receiving a danger alarm signal and notifying the occurrence of harmful gas using sound and / or light, An object of the present invention is to provide a harmful gas management system capable of reducing human loss and economic damage due to industrial accidents.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 시스템을 보이는 예시도이다.1 is an exemplary view showing a harmful gas management system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 유해 가스 관리 시스템(100)은, 작업 현장(110), 가스 센서(112), 서버(114), 작업자(120), 안전 장비(122), 알람부(124) 및 촬영부(130)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the harmful gas management system 100 includes a work site 110, a gas sensor 112, a server 114, a worker 120, safety equipment 122, and an alarm unit 124. And it may include a photographing unit 130.

먼저, 작업 현장(110)은 건축/토목 등의 건설 작업 현장, 화재 진압 작업 현장, 조선소, 공장 내 생산 라인 현장 등 일정한 작업이 이루어지는 영역으로서 개방된 현장이나 폐쇄된 현장을 모두 포함하는 의미하며, 작업자(120)는 이러한 작업 현장(110)에서 일정한 작업을 수행하는 인력을 의미한다.First, the work site 110 is an area where certain work is performed, such as a construction work site such as architecture / civil engineering, a fire suppression work site, a shipyard, and a production line site in a factory, and includes both open and closed sites, The worker 120 means a person who performs a certain task at the work site 110 .

다음, 가스 센서(112)는, 유해 가스와 비유해 가스를 구별하여 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하는 것으로, 유해 가스를 감지할 수 있는 가스 센서라면 특별한 제한은 없다. 또한, 유해 가스는 인체에 악영향을 끼칠 수 있는 가스로서, 황산화물(SOx), 질소산화물(NOx), 산화물(oxidant), 탄화수소, 불소화합물, 일산화탄소, 이산화탄소, 암모니아 등을 들 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Next, the gas sensor 112 distinguishes between harmful gas and non-toxic gas and forms a gas detection signal when detecting the generation of harmful gas, and there is no particular limitation as long as it is a gas sensor capable of detecting harmful gas. In addition, harmful gases are gases that can adversely affect the human body, and include sulfur oxides (SOx), nitrogen oxides (NOx), oxides, hydrocarbons, fluorine compounds, carbon monoxide, carbon dioxide, ammonia, etc., but are limited thereto. It is not.

또한, 가스 센서(112)는 작업 현장(110) 하나 이상 설치될 수 있으며, 바람직하게는 작업 현장(110) 내 소정 간격을 두고 복수 개의 가스 센서(112)가 설치될 수 있으며, 유해 가스의 발생뿐만 아니라 유해 가스의 농도도 함께 감지하도록 구성하는 것이 바람직하다. 또한, 감지 대상의 유해 가스에 따라 공기보다 가벼운 유해 가스인 경우 작업 현장(110)의 상부측에 설치되는 것이 바람직하고, 공기보다 무거운 유해 가스인 경우 작업 현장(110)의 하부측에 설치되는 것이 바람직하다.In addition, the gas sensor 112 may be installed at one or more work sites 110, and preferably, a plurality of gas sensors 112 may be installed at predetermined intervals within the work site 110, and noxious gas may be generated. In addition, it is preferable to configure to detect the concentration of harmful gases together. In addition, depending on the harmful gas to be detected, it is preferable to install it on the upper side of the work site 110 in the case of a harmful gas lighter than air, and to install it on the lower side of the work site 110 in the case of a harmful gas heavier than air. desirable.

또한, 가스 센서(112)는 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하는 것에 더하여, 자체적인 알람 신호를 발생하도록 구성할 수 있으며, 자체적인 알람 신호로서는 소리 및/또는 빛을 이용할 수 있다.In addition, the gas sensor 112 may be configured to generate its own alarm signal in addition to forming a gas detection signal when it detects the generation of harmful gas, and may use sound and/or light as its own alarm signal. .

다음, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신한 경우 이를 작업자(120)에게 인지시키기 위한 위험 경보 신호를 형성할 수 있다.Next, the server 114 may receive a gas detection signal from the gas sensor 112 to form a danger warning signal. According to one embodiment, the server 114, when receiving a gas detection signal from the gas sensor 112 may form a danger warning signal for recognizing it to the worker 120.

다음, 알람부(124)는, 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 일 실시예에 따르면, 알람부(124)는 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신하여 소리 형태의 경보 신호를 발생시키거나, 및/또는 빛 형태의 사이렌을 발생시켜 유해 가스 발생 상황을 작업자(120)에게 알릴 수 있다. 예를 들어, 알람부(124)는, 작업자(120)가 착용한 안전 장비(122)에 설치될 수 있다.Next, the alarm unit 124 may receive a danger warning signal from the server 114 and notify the generation of noxious gas using sound and/or light. According to one embodiment, the alarm unit 124 receives a danger alarm signal from the server 114 and generates an alarm signal in the form of a sound, and/or generates a siren in the form of light to alert the operator ( 120) can be notified. For example, the alarm unit 124 may be installed in the safety equipment 122 worn by the worker 120 .

또한, 알람부(124)는, 서버(114)로부터, 가스 센서(112)에 감지된 유해 가스 농도에 따라 다르게 형성된 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛의 알람 방법을 달리 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가스 센서(112)는 유해 가스의 농도를 감지할 수 있고, 서버(114)는 유해 가스 농도에 따라 위험 경보 신호를 다르게 설정할 수 있으며, 예를 들면 유해 가스의 농도에 따라, 알람 소리 빈도를 달리 하거나, 빛의 색깔을 다르게 하도록 위험 경보 신호를 형성할 수 있다. 이로 인해, 즉각적으로 작업자(120)는 알람 소리의 빈도나 빛의 색깔 등 알람의 형태만으로도 즉각적으로 유해 가스의 농도를 알 수 있어, 유해 가스의 농도에 따른 작업자(120)의 유연한 대처가 가능해진다.In addition, the alarm unit 124 may receive, from the server 114, a danger warning signal formed differently according to the concentration of the harmful gas detected by the gas sensor 112, and change the sound and/or light alarm method. According to one embodiment, the gas sensor 112 may detect the concentration of the harmful gas, and the server 114 may set a different danger alarm signal according to the concentration of the harmful gas, for example, according to the concentration of the harmful gas. , the danger alert signal can be formed by changing the frequency of the alarm sound or changing the color of the light. Due to this, the worker 120 can immediately know the concentration of the harmful gas only with the form of the alarm, such as the frequency of the alarm sound or the color of the light, so that the worker 120 can flexibly cope with the concentration of the harmful gas. .

다음, 안전 장비(122)는 작업자(120)가 작업 현장(110)에서 착용 가능한 보호구로서, 안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대, 화재 진압용 산소통 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. Next, the safety equipment 122 is a protective equipment that can be worn by the worker 120 at the work site 110, and may include, but is not limited to, a helmet, safety shoes, a safety vest, a fire protection suit, a safety belt, an oxygen cylinder for fire suppression, and the like. .

또한, 안전 장비(122)는 전술한 알람부(124) 이외에도, 도시하지는 않았으나 위치 인식 수단, 통신부, 심박 감지부를 더 포함할 수 있다.In addition, the safety device 122 may further include a location recognition unit, a communication unit, and a heartbeat sensor, although not shown, in addition to the above-described alarm unit 124 .

이때, 위치 인식 수단은 안전 장비(122)에 부착되어 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치와 이동 경로 정보를 형성할 수 있는 것으로, GPS(Global Positioning System) 수신기, 갈릴레오(Galileo) 수신기, 글로나스(Glonass) 수신기 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.At this time, the location recognition means is attached to the safety equipment 122 to form the location and movement route information of the worker 120 wearing the safety equipment 122, a GPS (Global Positioning System) receiver, Galileo ) receiver, Glonass receiver, etc., but is not limited thereto.

또한, 통신부는, 서버(114)에서 형성된 위험 경보 신호를 수신할 수 있는 것으로, 블루투스 모듈, 이동통신 모듈, 적외선 통신 모듈 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않고, eMBB(enhanced Mobile Broadband), URLLC(Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC(Massive Machine Type Communications), LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GSM(Global System for Mobile communications), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 다양한 방식으로 무선 통신을 수행할 수 있다.In addition, the communication unit is capable of receiving the danger alert signal formed by the server 114, and may include a Bluetooth module, a mobile communication module, an infrared communication module, etc., but is not limited thereto, eMBB (enhanced mobile broadband), URLLC (Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC (Massive Machine Type Communications), LTE (long-term evolution), LTE-A (LTE Advance), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), GSM (Global System for Mobile communications) , code division multiple access (CDMA), wideband CDMA (WCDMA), wireless broadband (WiBro), wireless fidelity (WiFi), Bluetooth, near field communication (NFC), global positioning system (GPS) or global navigation (GNSS) satellite system).

또는, 통신부는, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수도 있다.Alternatively, the communication unit may perform wired communication according to a method such as universal serial bus (USB), high definition multimedia interface (HDMI), recommended standard 232 (RS-232), or plain old telephone service (POTS).

또한, 심박 감지부는, 안전 장비(122)에 부착되어 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성할 수 있다.In addition, the heart rate sensor may be attached to the safety equipment 122 to form heart rate information or breathing information of the worker 120 .

한편, 서버(114)는, 전술한 위치 인식 수단으로부터 작업자(120)의 이동 경로 정보를 수신하여 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치 및 움직이는 동선을 파악하도록 할 수 있는데, 이때 서버(114)는 전술한 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 움직이는 동선에 기초하여, 위험 경보 신호를 송신할 작업자(120)의 우선순위를 결정할 수 있다. 즉, 서버(114)는 가스 감지 신호를 형성한 가스 센서(112)가 설치된 위치와, 작업자(120)의 안전 장비(122)에 설치된 위치 인식 수단을 통해 파악된 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보를 비교하여 소정 거리(예를 들면, 1m, 2m 등) 내에 있는 작업자(120)를 선별하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다.On the other hand, the server 114 may receive movement path information of the worker 120 from the above-described location recognition means to determine the location and moving line of the worker 120 wearing the safety equipment 122, at this time The server 114 may determine the priority of the worker 120 to transmit the danger alert signal based on the location and moving movement of the worker 120 received from the above-described location recognition means. That is, the server 114 determines the location and movement of the worker 120 through the location recognition means installed in the safety equipment 122 of the worker 120 and the location where the gas sensor 112 that forms the gas detection signal is installed. By comparing route information, a danger alert signal may be transmitted by selecting a worker 120 within a predetermined distance (eg, 1m, 2m, etc.).

구체적으로, 서버(114)는 가스 감지 신호를 형성한 가스 센서(112)가 설치된 위치와 근접한 위치에 있는 작업자(120)에게 우선하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 다양한 위치에 복수개의 가스 센서(112)가 설치된 경우, 이들 가스 센서(112) 중 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보가 근거리에 위치할수록 해당 작업자(120)에게 우선하여 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 이로 인해 작업자(120)가 다수인 경우에도 위험 경보 신호의 우선순위를 부여함으로써 통신 트래픽을 해소할 수 있는 동시에, 위험에 직접적으로 노출된 작업자(120)의 안전을 우선적으로 확보할 수 있다.Specifically, the server 114 may preferentially transmit the danger alert signal to the worker 120 located in a location close to the location where the gas sensor 112 generating the gas detection signal is installed. According to one embodiment, when a plurality of gas sensors 112 are installed in various locations, a specific gas sensor 112 forming a gas detection signal among these gas sensors 112 is installed and an operator receives information from the location recognition unit. As the position and movement path information of 120 is located in a short distance, a danger alert signal may be transmitted to the worker 120 with priority. As a result, even when there are a plurality of workers 120, communication traffic can be solved by prioritizing the danger alert signal, and at the same time, the safety of the workers 120 directly exposed to danger can be secured with priority.

또한, 다른 실시예에 따르면, 다양한 위치에 복수개의 가스 센서(112)가 설치된 경우, 이들 가스 센서(112) 중 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보가 제1 거리 내에 위치하는 경우 제1 거리 내 위치하는 작업자(120)에게는 서버(114)가 제1 위험 경보 신호를 송신하고, 제2 거리 내 위치하는 작업자(120)에게는 서버(114)가 제2 위험 경보 신호를 송신할 수 있다. 이때 제1 거리는 제2 거리보다 짧은 경우로 제1 거리 내에 위치하는 작업자(120)가 특정 가스 센서(112)가 설치된 위치와 더 근접한 경우일 수 있다. 제1 위험 경보 신호와 제2 위험 경보 신호는 알람 소리 빈도나 빛의 색깔을 다르게 하도록 설정된 각각의 위험 경보 신호일 수 있다. 이로 인해 작업자(120)가 다수인 경우에도 가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서(112)와의 근접도에 따라 서로 다른 위험 경보 신호를 생성함으로써 위험에 노출된 정도에 따라 작업자(120)의 신속한 대피를 유도할 수 있다.In addition, according to another embodiment, when a plurality of gas sensors 112 are installed in various locations, a specific gas sensor 112 forming a gas detection signal among these gas sensors 112 is installed and received from the location recognizing means. When the location and movement path information of one worker 120 is located within the first distance, the server 114 transmits a first danger alert signal to the worker 120 located within the first distance, and The server 114 may transmit a second danger alert signal to the worker 120 . In this case, the first distance may be shorter than the second distance, and the operator 120 located within the first distance may be closer to the location where the specific gas sensor 112 is installed. The first danger alert signal and the second danger alert signal may be respective danger alert signals set to have alarm sound frequencies or light colors different. Due to this, even when there are a plurality of workers 120, different danger alarm signals are generated according to the proximity to the specific gas sensor 112 forming the gas detection signal, thereby promptly evacuating the worker 120 according to the degree of exposure to danger. can induce

또한, 서버(114)는 위치 인식 수단으로부터 수신한 작업자(120)의 위치 및 이동 경로 정보에 기초하여, 작업자(120)가 유해 가스 위험 지역(가스 감지 신호를 형성하는 특정 가스 센서가 설치된 위치)에서 벗어났다고 판단되었을 경우, 알람부(124)의 작동을 정지하도록 할 수 있다.In addition, the server 114, based on the location and movement path information of the worker 120 received from the location recognition means, the worker 120 is a harmful gas dangerous area (location where a specific gas sensor forming a gas detection signal is installed) When it is determined that it is out of range, the operation of the alarm unit 124 can be stopped.

또한, 서버(114)는, 안전 장비(122)의 심박 감지부에서 형성된 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 모니터링하여 밀폐된 작업 현장이나 화재 진압 작업 현장에 작업자(120)들이 투입된 경우 구조인력의 신속한 투입 등을 통해 인명사고를 사전에 예방할 수 있다.In addition, the server 114 monitors the heart rate information or breathing information of the worker 120 formed by the heart rate sensor of the safety equipment 122 to rescue the worker 120 when the worker 120 is put into a closed work site or a fire suppression work site. Accidents involving human life can be prevented in advance through prompt input of manpower.

다음, 촬영부(130)는, 작업자(120)와 이격된 위치에서 작업 현장(110)에서 작업 중인 작업자(120)의 얼굴 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영부(130)는, 획득한 얼굴 이미지를 서버(114)로 송신할 수 있다.Next, the photographing unit 130 may acquire a face image of the worker 120 working at the work site 110 at a location spaced apart from the worker 120 . According to an embodiment, the photographing unit 130 may transmit the acquired face image to the server 114 .

한편, 전술한 실시예의 경우 가스 센서(112)가 작업 현장(110)에 설치되는 경우를 상정하였으나, 가스 센서(112)가 작업자(120)의 안전 장비(122)에 직접 설치되는 다른 실시예도 가능하다.Meanwhile, in the case of the above-described embodiment, it is assumed that the gas sensor 112 is installed at the work site 110, but other embodiments in which the gas sensor 112 is directly installed in the safety equipment 122 of the operator 120 are possible. do.

구체적으로, 작업자(120)의 안전 장비(122)에 가스 센서(112)가 설치되어 작업자(120)가 작업 현장(110)에서 일정한 작업을 수행하는 과정에서 가스 센서(112)가 유해 가스 발생을 감지한 경우 가스 감지 신호를 형성하여 서버(114)로 송신할 수 있고, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신한 서버(114)는 위험 경보 신호를 형성하여 안전 장비(122)의 알람부(124)로 송신할 수 있다. 서버(114)로부터 위험 경보 신호를 수신한 알람부(124)는 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 이때, 서버(114)는 유해 가스 농도에 따라 위험 경보 신호를 다르게 설정할 수 있다. 이를 통해 작업자(120)는 작업을 수행하는 작업 현장(120) 내 가스 센서(112)가 별도로 설치되어 있지 않은 경우라도 유해 가스 발생 상황을 스스로 인지할 수 있으며, 해당 위험 경보 신호를 수신하지 못한 인근 타 작업자 역시 전술한 작업자(120)의 알람부에 의한 소리 및/또는 빛을 이용한 알람을 청각적 및/또는 시각적으로 인지할 수 있게 되어 위험에 직접적으로 노출된 작업자(120)의 안전은 물론, 해당 작업자(120)와 인근에 위치한 타 작업자 역시 안전을 확보할 수 있다.Specifically, the gas sensor 112 is installed in the safety equipment 122 of the worker 120, and the gas sensor 112 detects harmful gas generation while the worker 120 performs a certain task at the work site 110. When detected, a gas detection signal may be formed and transmitted to the server 114. Upon receiving the gas detection signal from the gas sensor 112, the server 114 may form a danger alert signal to the alarm unit of the safety equipment 122. It can be sent to (124). Upon receiving the danger warning signal from the server 114, the alarm unit 124 may notify the generation of noxious gas using sound and/or light. At this time, the server 114 may differently set the danger warning signal according to the concentration of the harmful gas. Through this, the worker 120 can recognize the harmful gas generation situation by himself even if the gas sensor 112 is not separately installed in the work site 120 performing the work, and the nearby neighbors who do not receive the corresponding danger alarm signal Other workers can also hear and / or visually recognize the alarm using sound and / or light by the alarm unit of the above-mentioned worker 120, so that the safety of the worker 120 directly exposed to danger, The worker 120 and other workers located nearby can also ensure safety.

또한, 전술한 실시예의 경우 가스 센서(112)가 작업자(120)의 안전 장비(112)에 직접 설치되어 유해 가스 발생을 감지한 경우 서버(114)와의 연계를 통해 안전 장비(122)의 알람부(124)로 위험 경보 신호를 형성 및 송신하는 것을 상정하였으나, 작업 현장(110)의 여건 상 서버(114)와의 연계가 어려운 경우(예를 들면, 밀폐 공간이나 터널과 같은 통신불가 지역)가 발생할 수 있으므로, 가스 센서(112)도 자체적인 알람 신호로서 소리 및/또는 빛을 발생하도록 구성하는 것이 바람직하다.In addition, in the case of the above-described embodiment, when the gas sensor 112 is directly installed in the safety equipment 112 of the operator 120 and detects the generation of harmful gas, the alarm unit of the safety equipment 122 is linked with the server 114. Although it is assumed that a danger warning signal is formed and transmitted in (124), it may occur when it is difficult to link with the server 114 due to the conditions of the work site 110 (for example, in a closed space or an area where communication is not possible such as a tunnel). Therefore, it is preferable to configure the gas sensor 112 to generate sound and/or light as its own alarm signal.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버(114)의 구성을 보이는 예시도이다.2 is an exemplary view showing the configuration of the server 114 according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시한 바와 같이, 서버(114)는 하나 이상의 프로세서(115), 하나 이상의 메모리(116) 및/또는 송수신기(117)를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 서버(114)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 서버(114)에 추가될 수 있다. 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 서버(114) 내, 외부의 구성요소들 중 적어도 일부의 구성요소들은 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고받을 수 있다.As shown in FIG. 2 , server 114 may include one or more processors 115 , one or more memories 116 and/or transceivers 117 . As an example, at least one of these components of server 114 may be omitted, or other components may be added to server 114 . Additionally or alternatively, some of the components may be integrated and implemented, or implemented as a singular or plural entity. At least some of the components inside and outside the server 114 are connected to each other through a bus, general purpose input/output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI). Data and/or signals can be sent and received.

하나 이상의 프로세서(115)는 소프트웨어(예: 명령, 프로그램 등)를 구동하여 프로세서(115)에 연결된 서버(114)의 적어도 하나의 구성요소를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(115)는 본 발명과 관련된 다양한 연산, 처리, 데이터 생성, 가공 등의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(115)는 데이터 등을 하나 이상의 메모리(116)로부터 로드하거나, 하나 이상의 메모리(116)에 저장할 수 있다.One or more processors 115 may control at least one component of the server 114 connected to the processor 115 by driving software (eg, instructions, programs, etc.). In addition, the processor 115 may perform operations such as various calculations, processing, data generation, and processing related to the present invention. In addition, the processor 115 may load data or the like from one or more memories 116 or store data in one or more memories 116 .

전술한 바와 같이, 하나 이상의 프로세서(115)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하고, 형성된 위험 경보 신호를 송수신기(117)를 통하여 알람부(124)로 송신할 수 있다.As described above, the one or more processors 115 receive the gas detection signal from the gas sensor 112 to form a danger warning signal, and transmit the formed danger warning signal to the alarm unit 124 through the transceiver 117. can do.

하나 이상의 프로세서(115)는, 송수신기(117)를 통하여 안전 장비(122)로부터 이동 경로 정보를 수신하여 안전 장비(122)를 착용한 작업자(120)의 위치 및 작업자(120)의 움직이는 동선을 파악하도록 할 수 있다.The one or more processors 115 receive movement path information from the safety equipment 122 through the transceiver 117 to determine the location of the worker 120 wearing the safety equipment 122 and the moving line of the worker 120. can make it

하나 이상의 프로세서(115)는, 송수신기(117)를 통하여 안전 장비(122)로부터 심박수 정보를 수신하여 관리자가 작업자(120)의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 모니터링 하도록 할 수 있다.The one or more processors 115 may receive heart rate information from the safety equipment 122 through the transceiver 117 so that the manager monitors the heart rate information or breathing information of the worker 120 .

하나 이상의 프로세서(115)는, 미리 학습된 뉴럴 네트워크에 촬영부(130)에서 수신된 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고, 추출된 눈동자 객체를 이용하여 작업자(120)가 작업 현장(110)의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며, 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 프로세서(115)는, 딥러닝과 같은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 수신된 얼굴 이미지들로부터 눈동자 객체를 추출할 수 있다. 눈동자 객체 추출 방법에 대해서는 후술하도록 한다. 이와 같은 구성으로 인하여, 유해 가스 관리 시스템(100)은, 작업 현장(110)에 투입된 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하지 않거나 졸고 있는 경우 등에 경고 신호를 생성하여 작업자(120)가 작업에 집중할 수 있는 환경을 추가로 제공할 수 있다.One or more processors 115 extract a pupil object by applying the face image received from the photographing unit 130 to the pre-learned neural network, and the operator 120 uses the extracted pupil object to perform the work site 110 It is determined whether the operator 120 is watching the work object, and when it is determined that the operator 120 is not watching the work object, a warning signal may be generated. According to one embodiment, one or more processors 115 may extract a pupil object from received facial images using a machine learning algorithm such as deep learning. A pupil object extraction method will be described later. Due to this configuration, the noxious gas management system 100 generates a warning signal when the worker 120 put into the work site 110 does not keep an eye on the work object or is dozing, so that the worker 120 can concentrate on the work. Additional environments may be provided.

하나 이상의 프로세서(115)는, 추출된 눈동자 객체로부터 작업자(120)의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고, 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며, 생성된 수선이 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고, 생성된 수선이 작업 대상체와 교차하는 경우 작업자(120)가 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단할 수 있다.One or more processors 115 extract the coordinates of the most protruding pupil part based on the face of the operator 120 from the extracted pupil object, generate a perpendicular line from the extracted coordinates, and When it does not intersect with the work object, it is determined that the operator 120 is not looking at the work object, and when the generated repair line intersects the work object, it is determined that the worker 120 is looking at the work object.

하나 이상의 프로세서(115)는, 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 트레이닝 특징점 객체들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 트레이닝 출력들 및 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시켜 눈동자 객체를 추출할 수 있다.The one or more processors 115 acquire training face images, extract training feature point objects from the training face images, obtain labels that are body part information corresponding to the training feature point objects, and transfer the training feature point objects to a neural network. By application, training outputs corresponding to training feature point objects may be generated, and a pupil object may be extracted by learning a neural network based on the training outputs and labels.

하나 이상의 메모리(116)는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(116)에 저장되는 데이터는, 서버(114)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예: 명령, 프로그램 등)를 포함할 수 있다. 메모리(116)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 본 발명에서, 명령 내지 프로그램은 메모리(116)에 저장되는 소프트웨어로서, 서버(114)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 서버(114)의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.One or more memories 116 may store various data. Data stored in the memory 116 is data obtained, processed, or used by at least one component of the server 114 and may include software (eg, commands, programs, etc.). Memory 116 may include volatile and/or non-volatile memory. In the present invention, a command or a program is software stored in the memory 116, and an operating system for controlling the resources of the server 114, an application and/or an application for various functions so that the application can utilize the resources of the server 114. It may include middleware provided to .

하나 이상의 메모리(116)는 상술한 다수의 안전 장비(122) 및 통신부로부터 네트워크를 통하여 이동 경로 정보, 심박수 정보 및 얼굴 이미지, 하나 이상의 프로세서(115)에서 형성된 위험 경보 신호 등을 저장할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(116)는, 하나 이상의 프로세서(115)에 의한 실행 시, 하나 이상의 프로세서(115)가 연산을 수행하도록 하는 명령들을 저장할 수 있다.The one or more memories 116 may store movement path information, heart rate information, face images, and danger warning signals formed by one or more processors 115 from the plurality of safety devices 122 and the communication unit through the network. In addition, one or more memories 116 may store instructions that, when executed by one or more processors 115, cause one or more processors 115 to perform operations.

일 실시예로서, 서버(114)는 송수신기(117)를 더 포함할 수 있다. 송수신기(117)는, 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130) 및/또는 기타 다른 장치 간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(117)는 eMBB(enhanced Mobile Broadband), URLLC(Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC(Massive Machine Type Communications), LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), GSM(Global System for Mobile communications), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless Broadband), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(117)는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수 있다.As an example, the server 114 may further include a transceiver 117 . The transceiver 117 may perform wireless or wired communication between the plurality of safety devices 122, the photographing unit 130, and/or other devices. For example, the transceiver 117 may transmit eMBB (enhanced mobile broadband), URLLC (Ultra Reliable Low-Latency Communications), MMTC (Massive Machine Type Communications), LTE (long-term evolution), LTE-A (LTE Advance), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), GSM (Global System for Mobile communications), CDMA (code division multiple access), WCDMA (wideband CDMA), WiBro (Wireless Broadband), WiFi (wireless fidelity), Bluetooth (Bluetooth), NFC ( Wireless communication may be performed according to a method such as near field communication (GPS), global positioning system (GPS), or global navigation satellite system (GNSS). For example, the transceiver 117 may perform wired communication according to a method such as universal serial bus (USB), high definition multimedia interface (HDMI), recommended standard 232 (RS-232), or plain old telephone service (POTS). have.

일 실시예로서, 하나 이상의 프로세서(115)는 송수신기(117)를 제어하여 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130)로부터 정보를 획득할 수 있다. 다수의 안전 장비(122), 촬영부(130)로부터 획득된 정보는 하나 이상의 메모리(116)에 저장될 수 있다.As an embodiment, one or more processors 115 may obtain information from a plurality of safety devices 122 and the photographing unit 130 by controlling the transceiver 117 . Information obtained from the plurality of safety devices 122 and the photographing unit 130 may be stored in one or more memories 116 .

일 실시예로서, 서버(114)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 예를 들어, 서버(114)는 휴대용 통신 장치, 컴퓨터 장치, 또는 상술한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합에 따른 장치일 수 있다. 본 발명의 서버(114)는 전술한 장치들에 한정되지 않는다.As an example, server 114 may be a device of various types. For example, server 114 may be a portable communication device, a computer device, or a device according to a combination of one or more of the foregoing. The server 114 of the present invention is not limited to the devices described above.

본 발명에 따른 서버(114)의 다양한 실시예들은 서로 조합될 수 있다. 각 실시예들은 경우의 수에 따라 조합될 수 있으며, 조합되어 만들어진 서버(114)의 실시예 역시 본 발명의 범위에 속한다. 또한 전술한 본 발명에 따른 서버(114)의 내/외부 구성 요소들은 실시예에 따라 추가, 변경, 대체 또는 삭제될 수 있다. 또한 전술한 서버(114)의 내/외부 구성 요소들은 하드웨어 컴포넌트로 구현될 수 있다.Various embodiments of the server 114 according to the present invention may be combined with each other. Each embodiment may be combined according to the number of cases, and the embodiment of the server 114 made in combination also belongs to the scope of the present invention. In addition, internal/external components of the server 114 according to the present invention described above may be added, changed, replaced, or deleted according to embodiments. In addition, the aforementioned internal/external components of the server 114 may be implemented as hardware components.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 학습을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining learning of a neural network according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이, 학습 장치(140)는 얼굴 이미지가 포함하는 눈동자 인식을 위하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 서버(114)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.As shown in FIG. 3 , the learning device 140 may train the neural network 142 to recognize pupils included in a face image. According to one embodiment, the learning device 140 may be a separate subject different from the server 114, but is not limited thereto.

뉴럴 네트워크(142)는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어(141)와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어(143)를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 레이블들은 특징점 객체에 대응하는 신체 부위 정보에 기초하여 정의될 수 있다. 뉴럴 네트워크(142)는 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.The neural network 142 includes an input layer 141 receiving training samples and an output layer 143 outputting training outputs, and may be learned based on differences between the training outputs and labels. Here, the labels may be defined based on body part information corresponding to the feature point object. The neural network 142 is connected to a group of a plurality of nodes, and is defined by weights between the connected nodes and an activation function that activates the nodes.

학습 장치(140)는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치(140)는 뉴럴 네트워크(142)의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수(Loss Function)를 이용할 수 있다.The learning device 140 may train the neural network 142 using a gradient descent (GD) technique or a stochastic gradient descent (SGD) technique. The learning device 140 may use a loss function designed by the outputs and labels of the neural network 142 .

학습 장치(140)는 미리 정의된 손실 함수를 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 뉴럴 네트워크(142) 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.The learning device 140 may calculate a training error using a predefined loss function. The loss function may be predefined with labels, outputs and parameters as input variables, where the parameters may be set by weights in neural network 142 . For example, the loss function may be designed in a mean square error (MSE) form, an entropy form, and the like, and various techniques or methods may be employed in an embodiment in which the loss function is designed.

학습 장치(140)는 역전파(Backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크(142) 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치(140)는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치(140)는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.The learning device 140 may find weights affecting the training error by using a backpropagation technique. Here, weights are relationships between nodes in neural network 142 . The learning device 140 may use the SGD technique using labels and outputs to optimize the weights found through the backpropagation technique. For example, the learning device 140 may update weights of a loss function defined based on labels, outputs, and weights using the SGD technique.

일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출할 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 특징점 객체들에 대해서 각각 미리 레이블링 된 정보(레이블들)를 획득할 수 있는데, 트레이닝 특징점 객체들에 미리 정의된 신체 부위 정보를 나타내는 레이블들을 획득할 수 있다.According to an embodiment, the learning device 140 may obtain training face images and extract training feature point objects from the training face images. The learning device 140 may obtain pre-labeled information (labels) for each of the training feature point objects, and may obtain labels indicating body part information predefined in the training feature point objects.

일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 특징점 객체들의 외관 특징들, 패턴 특징들 및 색상 특징들에 기초하여 트레이닝 특징 벡터들을 생성할 수 있다. 특징을 추출하는 데는 다양한 방식이 채용될 수 있다.According to an embodiment, the learning device 140 may generate training feature vectors based on appearance features, pattern features, and color features of training feature point objects. Various methods may be employed to extract features.

일 실시예에 따르면, 학습 장치(140)는 트레이닝 특징 벡터들을 뉴럴 네트워크(142)에 적용하여 트레이닝 출력들을 획득할 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 출력들과 레이블들에 기초하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치(140)는 트레이닝 출력들에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 뉴럴 네트워크(142) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 뉴럴 네트워크(142)를 학습시킬 수 있다. 서버(114)는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크(142)를 이용하여 얼굴 이미지로부터 눈동자 객체를 추출할 수 있다.According to an embodiment, the learning device 140 may obtain training outputs by applying the training feature vectors to the neural network 142 . The learning device 140 may train the neural network 142 based on the training outputs and labels. The learning device 140 may train the neural network 142 by calculating training errors corresponding to training outputs and optimizing a connection relationship between nodes in the neural network 142 to minimize the training errors. The server 114 may extract a pupil object from the face image using the neural network 142 on which learning has been completed.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 유해 가스 관리 방법의 절차를 보이는 흐름도이다. 도 4의 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.Figure 4 is a flow chart showing the procedure of the harmful gas management method according to an embodiment of the present invention. Although process steps, method steps, algorithms, etc. are described in a sequential order in the flowchart of FIG. 4, such processes, methods, and algorithms may be configured to operate in any suitable order. In other words, the steps of the processes, methods, and algorithms described in various embodiments of the present invention need not be performed in the order described herein. Additionally, although some steps are described as being performed asynchronously, in other embodiments some of these steps may be performed concurrently. Further, illustration of a process by depiction in the drawings does not mean that the illustrated process is exclusive of other changes and modifications thereto, and that any of the illustrated process or steps thereof may be one of various embodiments of the present invention. It does not imply that it is essential to one or more, and does not imply that the illustrated process is desirable.

도 4에 도시한 바와 같이, 단계(S410)에서, 가스 센서(112)에 의해서, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 작업 현장(110)에 설치된 가스 센서(112)는, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성할 수 있다.As shown in FIG. 4 , in step S410 , a gas detection signal is formed when noxious gas is generated by the gas sensor 112 . For example, referring to FIGS. 1 to 3 , the gas sensor 112 installed in the work site 110 may generate a gas detection signal when noxious gas is generated.

단계(S420)에서, 서버(114)에 의해서, 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 서버(114)는, 가스 센서(112)로부터 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성할 수 있다.In step S420, the gas detection signal is received by the server 114 and a danger warning signal is formed. For example, referring to FIGS. 1 to 3 , the server 114 may receive a gas detection signal from the gas sensor 112 to generate a danger warning signal.

단계(S430)에서, 알람부(124)에 의해서, 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 예를 들어, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 알람부(124)는, 서버(114)로부터 네트워크를 통하여 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및/또는 빛을 이용하여 유해 가스 발생을 알릴 수 있다. 일 실시예에 따르면, 알람부(124)는, 소리 형태의 경보 신호를 발생시키고, 빛 형태의 사이렌을 발생시켜 유해 가스 발생 상황을 작업자(120)에게 알릴 수 있다.In step S430, by the alarm unit 124, it is possible to notify the occurrence of noxious gas by using a sound and / or light by receiving a danger alarm signal. For example, referring to FIGS. 1 to 3 , the alarm unit 124 may receive a danger alert signal from the server 114 through a network and notify the generation of harmful gas using sound and/or light. According to an embodiment, the alarm unit 124 may generate an alarm signal in the form of sound and a siren in the form of light to inform the worker 120 of the noxious gas generation situation.

이상 다양한 실시예들에 의해 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명의 기술적 사상은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 범위에서 이루어질 수 있는 다양한 치환, 변형 및 변경을 포함한다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 포함될 수 있는 것으로 생각되어야 한다.Although the technical idea of the present invention has been described by various embodiments above, the technical idea of the present invention includes various substitutions, modifications, and changes that can be made within the range that can be understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. include Moreover, it is to be considered that such substitutions, modifications and alterations may be included within the scope of the appended claims.

100: 유해 가스 관리 시스템 110: 작업 현장
112: 가스 센서 114: 서버
115: 프로세서 116: 메모리
117: 송수신기 120: 작업자
122: 안전 장비 124: 알람부
130: 촬영부 140: 학습 장치
141: 입력 레이어 142: 뉴럴 네트워크
143: 출력 레이어
100: harmful gas management system 110: work site
112: gas sensor 114: server
115: processor 116: memory
117: transceiver 120: operator
122: safety equipment 124: alarm unit
130: photographing unit 140: learning device
141: input layer 142: neural network
143: output layer

Claims (12)

유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서;
상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및
작업자가 착용하며, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부가 구비된 하나 이상의 안전 장비를 포함하는,
유해 가스 관리 시스템.
one or more gas sensors that form a gas detection signal when noxious gas is generated;
a server configured to receive the gas detection signal and generate a danger warning signal; and
Including one or more safety equipment worn by a worker and equipped with an alarm unit for receiving the danger alarm signal and notifying the occurrence of the noxious gas using at least one of sound and light,
Hazardous Gas Management System.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 안전 장비는,
안전모, 안전화, 안전조끼, 방화복, 안전대 및 화재 진압용 산소통 중 어느 하나 이상을 포함하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 1,
The one or more safety devices,
Including any one or more of safety helmets, safety shoes, safety vests, fire protection clothing, safety belts, and oxygen cylinders for fire suppression,
Hazardous Gas Management System.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 안전 장비는,
상기 작업자의 심박수 정보 또는 호흡 정보를 형성하는 심박 감지부를 더 포함하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 1,
The one or more safety devices,
Further comprising a heart rate sensor for forming heart rate information or breathing information of the worker,
Hazardous Gas Management System.
제 1 항에 있어서,
상기 작업자와 이격된 위치에서 작업 현장에서 작업 중인 상기 작업자의 얼굴 이미지를 획득하는 촬영부를 더 포함하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 1,
Further comprising a photographing unit for acquiring a face image of the worker working at the work site at a location spaced apart from the worker,
Hazardous Gas Management System.
제 4 항에 있어서,
상기 서버는,
미리 학습된 뉴럴 네트워크에 상기 얼굴 이미지를 적용하여 눈동자 객체를 추출하고,
상기 눈동자 객체를 이용하여 상기 작업자가 상기 작업 현장의 작업 대상체를 주시하고 있는지 여부를 판단하며,
상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단한 경우 경고 신호를 생성하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 4,
The server,
Applying the face image to a pre-learned neural network to extract a pupil object,
It is determined whether the worker is looking at the work object at the work site using the pupil object,
Generating a warning signal when it is determined that the operator is not looking at the work object,
Hazardous Gas Management System.
제 5 항에 있어서,
상기 서버는,
상기 눈동자 객체로부터 상기 작업자의 얼굴면을 기준으로 가장 돌출된 눈동자 부위의 좌표를 추출하고,
상기 추출된 좌표로부터 수선(垂線)을 생성하며,
상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하지 않는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있지 않는 것으로 판단하고,
상기 생성된 수선이 상기 작업 대상체와 교차하는 경우 상기 작업자가 상기 작업 대상체를 주시하고 있는 것으로 판단하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 5,
The server,
Extracting the coordinates of the most protruding pupil part based on the face of the operator from the pupil object,
Generating a perpendicular line from the extracted coordinates,
When the generated perpendicular line does not intersect the work object, it is determined that the operator is not looking at the work object;
Determining that the operator is looking at the work object when the generated repair line intersects the work object,
Hazardous Gas Management System.
제 5 항에 있어서,
상기 서버는,
트레이닝 얼굴 이미지들을 획득하고, 상기 트레이닝 얼굴 이미지들로부터 트레이닝 특징점 객체들을 추출하며, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 신체 부위 정보인 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 특징점 객체들을 상기 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 특징점 객체들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 레이블들에 기초하여, 상기 뉴럴 네트워크를 학습시켜 상기 눈동자 객체를 추출하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 5,
The server,
Acquiring training face images, extracting training feature point objects from the training face images, obtaining labels corresponding to body part information corresponding to the training feature point objects, and applying the training feature point objects to the neural network, generating training outputs corresponding to training feature point objects, and extracting the pupil object by learning the neural network based on the training outputs and the labels;
Hazardous Gas Management System.
제 1 항에 있어서,
상기 가스 센서는 상기 유해 가스의 농도를 감지할 수 있고,
상기 서버는 상기 유해 가스 농도에 따라 상기 위험 경보 신호를 다르게 형성하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 1,
The gas sensor can detect the concentration of the harmful gas,
The server forms the danger warning signal differently according to the concentration of the noxious gas,
Hazardous Gas Management System.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 안전 장비에는 상기 작업자의 위치를 파악할 수 있는 위치 인식 수단이 설치되고,
상기 서버는 상기 가스 감지 신호를 형성한 상기 가스 센서가 설치된 위치와 상기 위치 인식 수단을 통해 파악된 상기 작업자의 위치를 비교하여 소정 거리 내에 있는 상기 작업자를 선별하여 상기 위험 경보 신호를 송신하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 1,
The one or more safety devices are installed with a location recognition means capable of determining the location of the worker,
The server compares the position where the gas sensor that formed the gas detection signal is installed and the position of the worker identified through the position recognition means, selects the worker within a predetermined distance, and transmits the danger alert signal,
Hazardous Gas Management System.
하나 이상의 가스 센서에 의해서, 유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 단계;
서버에 의해서, 상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 단계; 및
작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 구비된 알람부에 의해서, 상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 단계를 포함하는,
유해 가스 관리 방법.
Forming a gas detection signal when noxious gas is generated by one or more gas sensors;
generating, by a server, a danger warning signal by receiving the gas detection signal; and
Including the step of receiving the danger alarm signal by an alarm unit provided in one or more safety equipment worn by a worker and notifying the occurrence of the noxious gas using one or more of sound and light,
Hazardous Gas Control Methods.
유해 가스 발생 시 가스 감지 신호를 형성하는 하나 이상의 가스 센서;
상기 가스 감지 신호를 수신하여 위험 경보 신호를 형성하는 서버; 및
상기 위험 경보 신호를 수신하여 소리 및 빛 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 유해 가스 발생을 알리는 알람부를 포함하고,
상기 가스 센서 및 상기 알람부는 작업자가 착용하는 하나 이상의 안전 장비에 설치되는,
유해 가스 관리 시스템.
one or more gas sensors that form a gas detection signal when noxious gas is generated;
a server configured to receive the gas detection signal and form a danger warning signal; and
An alarm unit receiving the danger warning signal and notifying the generation of the noxious gas using at least one of sound and light;
The gas sensor and the alarm unit are installed in one or more safety equipment worn by a worker,
Hazardous Gas Management System.
제 11 항에 있어서,
상기 가스 센서는, 상기 유해 가스 발생 시 자체적인 알람 신호를 더 발생하는,
유해 가스 관리 시스템.
According to claim 11,
The gas sensor further generates its own alarm signal when the harmful gas is generated,
Hazardous Gas Management System.
KR1020210063258A 2021-05-17 2021-05-17 System for management of hazardous gas KR102508937B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210063258A KR102508937B1 (en) 2021-05-17 2021-05-17 System for management of hazardous gas

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210063258A KR102508937B1 (en) 2021-05-17 2021-05-17 System for management of hazardous gas

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220155710A true KR20220155710A (en) 2022-11-24
KR102508937B1 KR102508937B1 (en) 2023-03-10

Family

ID=84235715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210063258A KR102508937B1 (en) 2021-05-17 2021-05-17 System for management of hazardous gas

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102508937B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102626516B1 (en) * 2023-02-23 2024-01-18 (주)안성 Worksite gas detection and management method using portable gas detection device and control server

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060068574A (en) 2004-12-16 2006-06-21 (주)센코 Portable electrochemical gas sensor equipped with transmitting module
KR20130138422A (en) * 2012-06-11 2013-12-19 (주)티엘씨테크놀로지 Integrated system for safety management
JP2016166074A (en) * 2015-03-10 2016-09-15 東芝エレベータ株式会社 Elevator maintenance work support device
KR101906755B1 (en) * 2009-08-14 2018-10-10 액센츄어 글로벌 서비시즈 리미티드 System for relative positioning of access points in a real time locating system
KR102092931B1 (en) * 2017-09-13 2020-03-24 주식회사 비주얼캠프 Method for eye-tracking and user terminal for executing the same
KR20210042489A (en) * 2019-10-10 2021-04-20 주식회사 세이프티일렉트로닉 Wearable Safety Status Notification and Management Device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060068574A (en) 2004-12-16 2006-06-21 (주)센코 Portable electrochemical gas sensor equipped with transmitting module
KR101906755B1 (en) * 2009-08-14 2018-10-10 액센츄어 글로벌 서비시즈 리미티드 System for relative positioning of access points in a real time locating system
KR20130138422A (en) * 2012-06-11 2013-12-19 (주)티엘씨테크놀로지 Integrated system for safety management
JP2016166074A (en) * 2015-03-10 2016-09-15 東芝エレベータ株式会社 Elevator maintenance work support device
KR102092931B1 (en) * 2017-09-13 2020-03-24 주식회사 비주얼캠프 Method for eye-tracking and user terminal for executing the same
KR20210042489A (en) * 2019-10-10 2021-04-20 주식회사 세이프티일렉트로닉 Wearable Safety Status Notification and Management Device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102626516B1 (en) * 2023-02-23 2024-01-18 (주)안성 Worksite gas detection and management method using portable gas detection device and control server

Also Published As

Publication number Publication date
KR102508937B1 (en) 2023-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8212211B2 (en) System for protecting and/or guiding persons in dangerous situations
KR102488007B1 (en) Method for determining whether to wear personal protective equipment and server for performing the same
KR102295308B1 (en) Wearable safety terminal and control method for accident prevention using the same
KR101965158B1 (en) Realtime safety management system based worker information of physical status and position
KR101340008B1 (en) Removable Smart Module for Helmet
KR101776138B1 (en) Terminal and system for safety management based on embedded system
JP2012168683A (en) On-site operation support system, device, method and program
KR20150122415A (en) An integrated wireless command system on disaster site
KR102508937B1 (en) System for management of hazardous gas
CN104602140A (en) Mobile terminal and system for rescue
KR20190116781A (en) Apparatus and method for preventing fall accident using wearable device
KR101783003B1 (en) System and method for supervising safety by using safety band
KR102538621B1 (en) Method for safety management of business place for PSM
KR101999206B1 (en) Safety Management System and Method of Working Ground Using Smart Fence
JP2008015659A (en) Situation detection terminal and situation reporting system using the same
KR102582490B1 (en) Apparatus and method for safety management
KR102037246B1 (en) Apparatus set for managing safety and system thereof
KR20200080578A (en) Apparatus and method for providing evacuation routes
KR20160001212U (en) Safety management device for workforce on conflagration field
KR102484308B1 (en) Smart safety device of construction site and smart safety system
KR20210115906A (en) Management system for gas safety using adaptive distributed object
KR102629060B1 (en) Control system regulating data transmission cycle
KR102477661B1 (en) Traumatic Brain Injury Detecting Apparatus and Detecting Method Using Thereof
KR102272487B1 (en) Gas environment monitoring system and gas environment monitoring method
KR102462534B1 (en) Apparatus and system of detecting emergency and alarming using smart phone and method thereof

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant