[논문]임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해 조기경보 사물인터넷 구축에 관한 연구

박인규; 함운철

doi:10.22156/cs4smb.2021.11.05.001

임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해 조기경보 사물인터넷 구축에 관한 연구
A Study on Real-Time Detection of Physical Abnormalities of Forestry Worker and Establishment of Disaster Early Warning IOT 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.11 no.5, 2021년, pp.1 - 8

초록
AI-Helper

본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose the construction of an IOT that monitors foresters' physical abnormalities in real time, performs emergency measures, and provides alarms for natural disasters or heatstroke such as a nearby forest fire or landslide. Nodes provided to foresters include 6-axis sensors, temperature sensors, GPS, and LoRa, and transmit the measured data to the network server through the gateway using LoRa communication. The network server uses 6-axis sensor data to determine whether or not a forester has any signs of abnormal body, and performs emergency measures by tracking GPS location. After analyzing the temperature data, it provides an alarm when there is a possibility of heat stroke or when a forest fire or landslide occurs in the vicinity. In this paper, it was confirmed that the real-time detection of physical abnormalities of foresters and the establishment of disaster early warning IOT is possible by analyzing the data obtained by constructing a node and a gateway and constructing a network server.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Occurrence of Industrial Accidents
그림 Fig. 2. Status of causalities due to Forest Fires
표 Table 1. National Forestry Workers Status
표 Table 2. Comparison between communication Protocol
그림 Fig. 3. LoRa Based IoT System Block diagram
그림 Fig. 4. Block diagram of Node
그림 Fig. 5. Start-type Topology
그림 Fig. 6. Flowchart of Gateway
그림 Fig. 7. Flowchart of Node
표 Table 3. Node Hardware Spec.
그림 Fig. 8. LoRa's Data Packet Structure
그림 Fig. 9. Node and Gateway Data Packet Structure
그림 Fig. 10. GPS Receiving Data
그림 Fig. 11. LoRa Receiving Data
그림 Fig. 12. Network Server Program
그림 Fig. 13. Field Test Environment
그림 Fig. 14. Accelerometer Data Graph (Moving)
그림 Fig. 15. Accelerometer Data Graph (Stop)
그림 Fig. 16. Gyroscope Data Graph (Moving)
그림 Fig. 17. Gyroscope Data Graph (Stop)
그림 Fig. 18. Temperature Data Graph
그림 Fig. 19. GPS Latitude Data Graph (Moving vs. Stop)
그림 Fig. 20. GPS Longitude Data Graph (Moving vs. Stop)
표 Table 4. Test analysis data and set threshold

참고문헌 (11)

KOSTAT. (2019). 2019 Agriculture, Forestry and Fisheries Survey Results : Statistics Korea, (Online). http:kostat.go.kr
Korea Forest Service. (2019). 2019 Forestry Management Survey. : Korea Forest Service. (Online). https://www.forest.go.kr
Ministry of Employment and Labor. (2020). 2020 Industrial Accident Status Statistical Information Report. : Ministry of Employment and Labor. (Online). http://www.moel.go.kr
Korea Forest Service. (2020). 2020 Forest Fire Statistical Yearbook. : Korea Forest Service. (Online). https://www.forest.go.kr
T. J Sheng et al. (2020). An Internet of Things Based Smart Waste Management System Using LoRa and Tensorflow Deep Learning Model. IEEE Access, 8, 148793-148811. DOI : 10.1109/ACCESS.2020.3016255

상세보기
J. H. Seo, N. H. Kim & S. Y. Hong. (2019). Implementation of the Industrial Hazard Detection System using LoRa Network. Journal of Information Technology Services, 18(1), 141-151. DOI : 10.9716/KITS.2019.18.1.141

원문보기 상세보기
S. H. Park & M. S. Park. (2020). Measuring Inner or Outer Position of Ship Passenger and Detection of Dangerous Situations based LoRa WAN Communication. Journal of Korea Multimedia Society, 23(2), 282-292. DOI : 10.9717/kmms.2020.23.2.282

원문보기 상세보기
S. J. Lee, J. H. Choi, C. S. Seo, B. K. Park & B. Y. Choi. (2020). Implementation of Smart Shoes for Dementia Patients using Embedded Board and Low Power Wide Area Technology. Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 24(1), 100-106. DOI : 10.6109/jkiice.2020.24.1.100

원문보기 상세보기
H. V. Kim et al. (2018). A Wearable Wrist Band-Type System for Multimodal Biometrics Integrated with Multispectral Skin Photomatrix and Electrocardiogram Sensors. Sensors, 18(8), 2738. DOI : 10.3390/s18082738

상세보기
J. S. Park. (2020). Development of LoRaWAN IoT Automatic Meter Reading Systems. Journal of the KIECS, 15(5), 913-922. DOI : 10.13067/JKIECS.2020.15.5.913

원문보기 상세보기
J. O. Park, S. H. Park, K. S. Kim, W. J. Park & J. H. Kim. (2020). Bridge Monitoring System based on LoRa Sensor Network. Computational Structural Engineering Institute of Korea, 33(2), 113-119. DOI : 10.7734/COSEIK.2020.33.2.113

원문보기 상세보기

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증