[논문]IoT 기반 임업용 안전모 개발에 관한 연구

남기훈; 박정규

doi:10.21289/ksic.2020.23.3.419

IoT 기반 임업용 안전모 개발에 관한 연구
A Study on the Forestry Safety Helmet Development Based on IoT 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.23 no.3, 2020년, pp.419 - 425

남기훈 (창신대학교 소방방재공학과) , 박정규 (창신대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

There are many accident risks in logging operation of forestry such as struck by felled trees and caught in, under, or between felled trees. These accidents are primarily occurred by not keeping a safe distance between workers. According to the forestry safety instruction, workers are not supposed to go into the safety zone which is a circle with a radius of more 2 times the height of felling tree. However, this rule does not keep because of poor safety consciousness, poor sight and extreme noise of logging operation machines. This problem causes many major accidents every year. To solve this problem, we made forestry safety helmets based on IoT technology. These helmets have functions to make a visual and an acoustic alarm signal when reach the distance between workers within 20 meters. We developed the algorithm to operate the helmet's functions and conducted tests to check the functions. As a result of tests, we assured the normal system operating conditions.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1 Felled tree on the accident site
그림 Fig. 2 Logging work safety area
그림 Fig. 3 Beetle BLE board
그림 Fig. 4 Safety Helmet using IoT
표 Table 1. Features by Bluetooth Version
그림 Fig. 5 System architecture of safety helmet using IoT
그림 Fig. 6 Test Environment

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 임업 작업 시 안전거리 미확보로 인해 발생할 수 있는 사고를 예방하기 위한 방안으로 임업용 안전모를 개발하였다. 개발된 임업용 안전모는 종합적인 안전관리 시스템을 구축하기 위한 기초연구로 IoT 기술을 기반으로 벌목작업이 이루어지는 구역 내에서 작업자들이 상호이격거리 내로 접근 시 소리 및 시각신호를 발생시켜 작업자들이 쉽게 위험을 인지할 수 있도록 개발되었다. 개발된 임업용 안전모는 필드테스트를 통해 성능을 확인하였으며 차후 임업현장에서 활용할 수 있는 성능 구현을 위한 기초 연구 자료를 확보하였다.
본 논문에서는 작업자의 안전거리 sr을 20m로 정하고 다른 작업자의 거리가 안전거리 내에 들어왔을 때 (d < 2sr) 안전거리내의 작업자들에게 경고를 표시한다.
본 연구에서는 벌목 작업 시 발생하고 있는 벌도목에 의한 깔림/뒤집힘, 물체에 맞음 등의 사고로부터 작업자의 안전을 확보하기 위해 IoT 기반의 안전모를 설계하고 제작하였다. 본 연구에서 개발된 임업용 안전모는 실제 작업현장에서 활용할 수 있는 장치의 성능 구현과 안전거리 설정에 따른 오차보정 및 위험신호 발생 알고리즘 구현과 작동을 주요 목표로 하였다. 실험결과 임베디드 보드는 Beetle BLE 에 설치된 GPS, LED, 부저가구현한 알고리즘에 따라 설정된 안전거리 내로 접근 시 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 기존에 연구가 진행되지 않았던 임업 환경에서 사용될 수 있는 안전모에 중점을 두고 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 벌목 작업 시 발생하고 있는 벌도목에 의한 깔림/뒤집힘, 물체에 맞음 등의 사고로부터 작업자의 안전을 확보하기 위해 IoT 기반의 안전모를 설계하고 제작하였다. 본 연구에서 개발된 임업용 안전모는 실제 작업현장에서 활용할 수 있는 장치의 성능 구현과 안전거리 설정에 따른 오차보정 및 위험신호 발생 알고리즘 구현과 작동을 주요 목표로 하였다.
본 연구에서는 임업 작업 시 안전거리 미확보로 인해 발생할 수 있는 사고를 예방하기 위한 방안으로 임업용 안전모를 개발하였다. 개발된 임업용 안전모는 종합적인 안전관리 시스템을 구축하기 위한 기초연구로 IoT 기술을 기반으로 벌목작업이 이루어지는 구역 내에서 작업자들이 상호이격거리 내로 접근 시 소리 및 시각신호를 발생시켜 작업자들이 쉽게 위험을 인지할 수 있도록 개발되었다.
이후 연구에서는 안전모에 IoT 기술이 결합하여 특정한 환경에 사용할 수 있는 안전모가 개발 되었다[6,7]. 특히 지하 광산은 가스폭발, 화재, 산사태 등과 같이 많은 위험에 존재하고 있다.

제안 방법

Fig. 4(a)와 같이 Beelte BLE 보드에 센서, 부저의 입출력 및 베터리를 연결하기 위해서 연결보드를 제작하였다. 제작된 보드에는 위치정보를 이용하기 위한 GPS, 시각적인 위험신호를 발생시키기 위한 LED와 청각적 위험신호를 발생시킬 수있는 부저를 연결하였다.
본 논문에서는 작업자의 안전거리 sr을 20m로 정하고 다른 작업자의 거리가 안전거리 내에 들어왔을 때 (d < 2sr) 안전거리내의 작업자들에게 경고를 표시한다. 경고는 안전모를 착용한 벌목 작업자에게 LED 점등하며 부저를 1초 간격으로 울리도록 하였다(경보 #1).
두 번째 방법은 블루투스 신호 세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)를 이용하는 것이다. RSSI 값은 단독으로 사용하지 않고 GPS 위치 정보 값과 같이 사용된다.
두 작업자의 거리를 계산하여 안전거리 이내에 들어오는 것을 확인하기 위해서 2가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 GPS 위치 정보를 이용 하는 것이다.
6에서 표시하는 넓은 운동장에서 실험을 진행하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 안전모는 임업 현장에서 활용하기 위한 안전모 개발을 위한 초기 모델로써 위험을 감지하고 신호를 발생시킬 수 있는 장치구현 및 알고리즘 개발에 중점을 두었다. 이러한 부분을 감안하여 실험은 인근이 산림으로 막혀있고 장애물이 없는 100m × 70m 크기의 운동장에서 진행하였다.
본 연구에서는 일반적으로 임업작업장에서 사용하고 있는 안전모에 위험을 감지하고 위험 신호를 발생시킬 수 있는 기능을 추가하기 위해 저전력기 반의 임베디드 보드를 활용하였다. 사용된 임베디드 보드는 Beetle BLE (BLE, Bluetooth Low Energy) 아두이노 기반으로 제작되었으며 블루투스 4.
안전모를 착용하고 벌목을 수행하는 근로자들 간의 거리를 확인하기 위해 Beetle BLE 보드에 GPS 센서를 연결하였다. 이와 함께, 일반적으로 인간이 가장 쉽게 신호를 인지할 수 있는 청각 및시각 신호를 발생시키기 위해 LED 및 부저를 연결하였다.
Chang의 연구에서는 안전모에 이미지 센서(카메라) 2개와 임베디드 프로세싱(ECP) 모듈 등을 장착하였다. 안전모에 장착된 카메라는드럭/버스의 번호판을 촬영하고 딥 러닝 기술을 활용하여 분석하였다. 분석결과 약 75% 정도의 정 확도로 5m 이내의 트럭/버스 번호판을 실시간으로 인식하였다[9].
Shabina 연구에서는 광산에서 사용할 수 안전모를 설계하고 구현하였다[6]. 연구에서는 RF (Radio Frequency)통신 기술을 사용하는 지그비 모듈을 사용하여 WSN(Wireless Sensor Network) 환경을 구축하였다. 개발된 안전모에서는 광산에서 작업 하는 작업자의 위치를 찾기 위해서 기술을 사용하였으며 광산 내부의 온도, 압력, 가스, 습도 등을 측정하고 모니터링 하기 위해서 WSN 기술을 활용하였다[6].
두 작업자의 거리를 계산하여 안전거리 이내에 들어오는 것을 확인하기 위해서 2가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 GPS 위치 정보를 이용 하는 것이다. 각 안전모에서는 GPS 모듈을 이용하여 1초 단위로 위치 정보를 파악하고 그 정보를 블루투스를 이용하여 다른 작업자의 안전모로 전송한다.

대상 데이터

본 연구에서는 일반적으로 임업작업장에서 사용하고 있는 안전모에 위험을 감지하고 위험 신호를 발생시킬 수 있는 기능을 추가하기 위해 저전력기 반의 임베디드 보드를 활용하였다. 사용된 임베디드 보드는 Beetle BLE (BLE, Bluetooth Low Energy) 아두이노 기반으로 제작되었으며 블루투스 4.0 을 포함하고 있다(Fig. 3). 블루투스 4.
이러한 부분을 감안하여 실험은 인근이 산림으로 막혀있고 장애물이 없는 100m × 70m 크기의 운동장에서 진행하였다.

이론/모형

연구에서는 RF (Radio Frequency)통신 기술을 사용하는 지그비 모듈을 사용하여 WSN(Wireless Sensor Network) 환경을 구축하였다. 개발된 안전모에서는 광산에서 작업 하는 작업자의 위치를 찾기 위해서 기술을 사용하였으며 광산 내부의 온도, 압력, 가스, 습도 등을 측정하고 모니터링 하기 위해서 WSN 기술을 활용하였다[6]. Hazarika의 연구에서도 광산 작업자가 사용할 수 있는 안전모를 개발하였다.
Long의 연구에서는 안전모와외부 센서를 이용하여 안전모 착용을 검사하였다. 발전소 내부에 작업자가 안전모를 착용했는지를 확인하기 위해서 카메라 센서와 딥 러닝 기술을 활용하였다[8]. Chang의 연구에서는 안전모에 이미지 센서(카메라) 2개와 임베디드 프로세싱(ECP) 모듈 등을 장착하였다.

성능/효과

본 연구에서 개발된 임업용 안전모는 실제 작업현장에서 활용할 수 있는 장치의 성능 구현과 안전거리 설정에 따른 오차보정 및 위험신호 발생 알고리즘 구현과 작동을 주요 목표로 하였다. 실험결과 임베디드 보드는 Beetle BLE 에 설치된 GPS, LED, 부저가구현한 알고리즘에 따라 설정된 안전거리 내로 접근 시 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 실제 벌목작업이 이루어지는 환경에서 활용이 가능한 안전모를 개발하기 위한 장치구현 방안 및 위험신호의 발생에 필요한 알고리즘 개발의 기초자료로 활용할 수 있다.
A2, B2 위치에 근접하면서 안전모에서는 경보 #1에서 경보 #2로 전환되면서 정상적으로 경보를 표시하였다. 실험결과에서 개발된 임업용 안전모의 장치의 성능을 확인할 수 있었으며 구현된 알고리즘을 통해 발생할 수 있는 오차의 보정과 청각 및 시각 신호의 정상적인 발생을 확인 할 수 있었다.

후속연구

이러한 실험 결과는 실제 벌목작업이 이루어지는 환경에서 활용이 가능한 안전모를 개발하기 위한 장치구현 방안 및 위험신호의 발생에 필요한 알고리즘 개발의 기초자료로 활용할 수 있다. 또한, 임업 작업현장의 환경적 특성상 GPS 신호의 감지 및 오차, 블루투스 4.0의 거리 제한을 극복하고 더 넓고 정확한 영역에서 동작할 수 있도록 지그비 센서를 활용하여 실제 벌목작업이 이루어지는 환경에서 실험을 실시하여 성능을 테스트하고 문제점을 도출하여 보완할 예정이다.
실험결과 임베디드 보드는 Beetle BLE 에 설치된 GPS, LED, 부저가구현한 알고리즘에 따라 설정된 안전거리 내로 접근 시 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 실제 벌목작업이 이루어지는 환경에서 활용이 가능한 안전모를 개발하기 위한 장치구현 방안 및 위험신호의 발생에 필요한 알고리즘 개발의 기초자료로 활용할 수 있다. 또한, 임업 작업현장의 환경적 특성상 GPS 신호의 감지 및 오차, 블루투스 4.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	두 작업자가 안전거리 이내에 들어오는 것을 확인하기 위해서 2가지 방법은 무엇이며 구체적인 내용은?	두 작업자의 거리를 계산하여 안전거리 이내에 들어오는 것을 확인하기 위해서 2가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 GPS 위치 정보를 이용 하는 것이다. 각 안전모에서는 GPS 모듈을 이용하여 1초 단위로 위치 정보를 파악하고 그 정보를 블루투스를 이용하여 다른 작업자의 안전모로 전송한다. 전송된 위치 정보를 이용하여 작업자간의 거리 d를 계산할 때 GPS의 오차를 줄이기 위해서 현재 시간 기준으로 5초 전의 위치 데이터의 평균을 pos avg 유지한다. Eq. 1에서는 pos avg값을 구하는 수식을 표시하고 있다. Eq. 2에서 표시하는 것과 같이 pos avg 와 현재 시간의 위치pos t 거리가 α 보다 클 경우에는 pos t 는 pos avg 계산에 사용하지 않는다. 이 때 α를 작업자가 5초 동안 이동할 수 있는 최대 거리인 2.75 m 로 설정하였다. (1) (2) 두 번째 방법은 블루투스 신호 세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)를 이용하는 것이다. RSSI 값은 단독으로 사용하지 않고 GPS 위치 정보 값과 같이 사용된다. d 값이 2sr 보다작고 RSSI 값이 –80 dBm (실험결과 두 안전모의 거리가 10∼15 m 일 때 RSSI 값) 보다 클 경우에는 부저 경고를 계속 울리게 설정하였다 (경보 #2).
	임업작업의 다양한 직업형태에 무엇이 있는가?	임업작업은 풀베기, 가지치기, 어린나무 가꾸기, 병충해 방제, 벌목작업 등 여러 종류의 다양한 작업형태를 가지고 있다. 이중 벌목작업은 기계톱 등을 이용하여 산림 현장에서 나무를 베어내는 작업으로 가장 많은 사고가 발생하고 있다.
	본 논문에서 개발된 임업용 안전모의 목표는 무엇인가?	본 연구에서는 벌목 작업 시 발생하고 있는 벌도목에 의한 깔림/뒤집힘, 물체에 맞음 등의 사고로부터 작업자의 안전을 확보하기 위해 IoT 기반의 안전모를 설계하고 제작하였다. 본 연구에서 개발된 임업용 안전모는 실제 작업현장에서 활용할 수 있는 장치의 성능 구현과 안전거리 설정에 따른 오차보정 및 위험신호 발생 알고리즘 구현과 작동을 주요 목표로 하였다. 실험결과 임베디드 보드는 Beetle BLE 에 설치된 GPS, LED, 부저가구현한 알고리즘에 따라 설정된 안전거리 내로 접근 시 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다.

참고문헌 (11)

Korea occupational Safety & Health Agency. "Analysis of the industry hazards" Sejong : Korea occupational Safety & Health Agency (2018).
K. H. Nam, K. H. Cho, & K. I. Kim, "Study on risk reduction method in forestry using in-depth analysis", Journal of Korean Society of Industry Convergency, Vol.22, No.2, pp.95-103, Mar. 2019.
H. Y. Kim, S. H. Park, S. H. Lee & C. M. Park, "Analysis on safety accident characteristics of forestry workers in Korea", Journal of Korean Society of Forest Science, vol.102, No.4, pp.550-559, Dec. 2013.

원문보기 상세보기
Korea Occupational Safety and Health Agency, Guide for Forestry Occupational safety and Health, p.178, Korea Occupational Safety and Health Agency, 2015, pp.30-31
L. C. Y u, L. Min, "Motorcycle helmet safety design research", Proceedings of 2010 IEEE 11th International Conference on Computer-Aided Industrial Design & Conceptual Design, IEEE, Yiwu, China, pp.642-646, November 2010.
S. Shabina, "Smart Helmet Using RF and WSN Technology for Underground Mines Safety", Proceedings of 2014 International Conference on Intelligent Computing Applications, IEEE, Coimbatore, India, pp.305-309, March 2014.
P. Hazarika, "Implementation of smart safety helmet for coal mine workers", Proceedings of 2016 IEEE 1st International Conference on Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES), IEEE, Delhi, India, pp.1-3, July 2016.
X. Long, W. Cui, Z. Zheng, "Safety Helmet Wearing etection Based On Deep Learning", Proceedings of 2019 IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC), IEEE, Chengdu, Chian, pp.2495-2499, March 2019.
W. Chang, L. Chen, "Design and Implementation of an Intelligent Motorcycle Helmet for Large Vehicle Approach Intimation", IEEE Sensors Journal, Vol.19, No.10, pp.3882-3892, May. 2019.

상세보기
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Korea Forest Service. Climbing starter guide [Internet]. Korea Forest Service, c2019 [cited 2019 October 14], Available From: http://www.forest.go.kr/newkfsweb/html/HtmlPage.do?pg/foreston/fon_ourmt/UI_KFS_1003_040302_d3.html&orgIdfon&mnKFS_01_04_04_02 (accessed Oct. 14, 2019)

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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