KR20220155710A - System and method for management of hazardous gas - Google Patents
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Abstract
Description
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
또한, 안전 장비(122)는 전술한 알람부(124) 이외에도, 도시하지는 않았으나 위치 인식 수단, 통신부, 심박 감지부를 더 포함할 수 있다.In addition, the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서버(114)의 구성을 보이는 예시도이다.2 is an exemplary view showing the configuration of the
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 ,
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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,
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 레이어100: 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)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 |
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- 2021-05-17 KR KR1020210063258A patent/KR102508937B1/en active IP Right Grant
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