[논문]A Design and Implementation of Worker Motion 3D Visualization Module Based on Human Sensor

Sejong Lee

doi:10.9708/jksci.2024.29.09.109

[국내논문] A Design and Implementation of Worker Motion 3D Visualization Module Based on Human Sensor

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.29 no.9, 2024년, pp.109 - 114

Sejong Lee (Dept. of Computer Science & Engineering, Hanyang University)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 휴먼 센서 위치 설정 및 설치와 휴먼 센서를 통한 작업자 동작 데이터 수집 기능을 제공한다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환･저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 제공한다. Visualization은 작업자 3D 모델 시각화와 동작 평가 및 부하 계산 기능, 대용량 처리 및 관리 기능을 제공한다. 작업자 3D 모델 시각화에서는 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 3D 시각화 모듈은 향후 스마트 팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we design and implement a worker motion 3D visualization module based on human sensors. The three key modules that make up this system are Human Sensor Implementation, Data Set Creation, and Visualization. Human Sensor Implementation provides the functions of setting and installing the human sensor locations and collecting worker motion data through the human sensors. Data Set Creation offers functions for converting and storing motion data, creating near real-time worker motion data sets, and processing and managing sensor and motion data sets. Visualization provides functions for visualizing the worker's 3D model, evaluating motions, calculating loads, and managing large-scale data. In worker 3D model visualization, motion data sets (Skeleton & Position) are synchronized and mapped to the worker's 3D model, and the worker's 3D model motion animation is visualized by combining the worker's 3D model with analysis results. The human sensor-based worker motion 3D visualization module designed and implemented in this paper can be widely utilized as a foundational technology in the smart factory field in the future.

Keyword

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Industrial accident occurrence trend
그림 Fig. 2. Wireless IoT sensor market size
그림 Fig. 3. ViveLab's Ergonomic-Risk Assessment Software
그림 Fig. 4. Component of chick incubation system
그림 Fig. 5. Positioning and installation of human sensors
그림 Fig. 6. Worker skeleton information
그림 Fig. 7. Data set creation example
그림 Fig. 10. Example of utilizing worker location information
그림 Fig. 8.Visualization code
그림 Fig. 9. 3D Model Visualization example

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서, 본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈을 설계하고 구현한다. 이 모듈은 무선형 휴먼센서를 착용한 작업자의 동작 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 활용해 작업자의 동작를 평가할 수 있는 데이터 세트로 변환･저장한다.
본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈을 설계한다. 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈 그림 3과 같이 3가지 핵심 모듈인 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization으로 구성한다.
본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈을 설계하고 구현하였다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다.

가설 설정

이러한 디지털 트랜스포메이션은 산업체 재해를 줄이는 하나의 방법이다. 기계와 로봇에 인공지능과 빅데이터 등의 첨단기술이 접목되면 인간의 신체적 노동력은 물론이고 인간의 인지능력(지식, 이해력, 사고력, 문제 해결력, 창의력 등)까지 넘어설 것이다. 인간의 신체적 능력과 인지적 능력을 넘어설 정도로 디지털 기술의 진보속도가 빨라지면 산업현장에서 요구하는 직무능력과 근로자가 보유한 능력 간의 격차가 커질 것이다.

제안 방법

이 모듈은 무선형 휴먼센서를 착용한 작업자의 동작 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 활용해 작업자의 동작를 평가할 수 있는 데이터 세트로 변환･저장한다. 그리고 실시간으로 작업자의 동작 부하 및 유해 동작을 분석하고, 동시에 원격지에서 3D 모델을 이용하여 실시간으로 작업자의 동작을 확인할 수 있도록 작업자 동작 시각화 모듈을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈을 설계한다. 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈 그림 3과 같이 3가지 핵심 모듈인 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization으로 구성한다.
동작 평가 및 부하 계산 기능은 동작 데이터 세트를 분석하여 동작의 평가 및 부하를 계산하고, 동작 분석 레포팅 기능을 제공한다. 대용량 처리 및 관리 기능은평가 및 계산 알고리즘 처리 서버 큐 프로그램, 로컬 및 서버 데이터 저장 및 연계 관리 프로그램, 로컬 및 서버 데이터 실시간 통신 프로그램을 설계한다.
본 논문에서는 현재 가장 많이 사용하는 센서의 단점을 보완한 센서를 사용한다. 고가의 휴면 센서도 산업현장에서 작업자가 착용하면 자세와 동작에 불편함이 많이 발생하고 있다.
그림 7과 같이 휴먼 센서를 통해 센싱한 작업자의 위치, 스켈레톤 데이터를 수집하여 작업자의 동작과 자세를 분석한다. 그리고 분석 결과를 기반으로 작업자의 동작 Data Set을 생성하고, 안전한 작업 품질 모델을 생성한다. 특히, 작업자의 실내 측위를 위해서는 WiFI 통신 기반의 안드로이드폰을 이용하여 구현한다.
Visualization은 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화하도록 구현하였다
이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 작업자의 신체 부위에 휴먼 센서를 장착할 위치를 설정하고, 작업자의 동작 데이터를 측정하도록 구현하였다. 이때 휴먼 센서에서 센싱한 작업자의 동작 데이터는 포인트, 스켈레톤, x,y,z 좌표 데이터 등이다.
이때 휴먼 센서에서 센싱한 작업자의 동작 데이터는 포인트, 스켈레톤, x,y,z 좌표 데이터 등이다. Data Set Creation은 동작 데이터 변환･저장 및 근접 실시간 작업자 동작 데이터 세트 생성과 측정 센서 데이터 및 동작 데이터 세트 처리 및 관리 기능을 구현하였다. Visualization은 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화하도록 구현하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈을 설계하고 구현하였다. 이 모듈을 구성하는 3가지 핵심 모듈은 Human Sensor Implementation, Data Set Creation, Visualization이다. Human Sensor Implementation은 작업자의 신체 부위에 휴먼 센서를 장착할 위치를 설정하고, 작업자의 동작 데이터를 측정하도록 구현하였다.
그림 4와 같이 작업자의 신체 부위에 휴먼 센서를 장착할 위치를 설정하고, 작업자의 동작 데이터를 측정한다. 휴먼 센서에서 센싱한 작업자의 동작 데이터는 포인트, 스켈레톤, x,y,z 좌표 데이터 등이다. 작업자의 스켈레톤 정보는 그림 6과 같다.

성능/효과

고가의 휴면 센서도 산업현장에서 작업자가 착용하면 자세와 동작에 불편함이 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서 사용한 센서는 블루투스 통신이 가능한 무선형 소형센서로 착용시 자유로운 작업이 가능하며, 스마트폰을 통해 작업자의 동작 및 위치 데이터를 수집할 수 있도록 구현한다.

후속연구

Visualization은 동작 데이터 세트(Skeleton & Position)를 작업자 3D 모델에 동기화 맵핑하고, 작업자 3D 모델 동작 애니메이션, 작업자 3D 모델과 분석 결과를 조합하여 시각화하도록 구현하였다. 본 논문에서 설계하고 구현한 휴먼 센서 기반의 작업자 동작 시각화 모듈은 향후 스마트팩토리 분야의 기반 기술로 다양하게 활용될 수 있다.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
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