KR20180092123A - workers healthcare monitoring method using biological signals based safety menagement woking clothes - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 생체신호를 측정하는 안전관리작업복을 착용한 근로자의 생체신호 기반의 건강 상태를 파악하여 산업현장에서의 업무상사고를 예방하되, 상기 안전관리작업복의 생체신호용 센서를 통해 감지한 심전도, 가속도, 체온 등의 생체신호를 활용하여 빅데이터 기반의 서버에서 스트레스 상태, 운동 강도, 움직임 및 행동 패턴 등의 근로자의 상태를 분석하여 안전사고를 예방하며, 근로자를 대상으로 지속적인 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 제공함으로써 재해 예방, 생산성 향상, 건강증진을 도모하는 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a health monitoring system for a worker wearing a safety management workwear for measuring a bio-signal, It is possible to prevent work accidents by utilizing biological signals such as electrocardiogram, acceleration, and body temperature sensed by the bio-signal sensor of the safety work clothes, Health monitoring system based on bio-signal-based safety management work clothes to prevent disasters, improve productivity and promote health by providing continuous personalized health care services for employees to prevent safety accidents will be.
4차 산업 혁명으로 명명되는 Industry 4.0은 제조업과 ICT 등의 융합을 통해 미래형 생산체계로 변화되며, 생산과 서비스 요소 간 네트워크로 연결되고 정보를 교환함으로써 최적화된 생산 및 근로자의 건강과 안전관리 중요성을 강조한다.Industry 4.0, named as the fourth industrial revolution, is transformed into a futuristic production system through the fusion of manufacturing and ICT. The network is linked to production and service elements, and information is exchanged for optimized production and health and safety management of workers. Emphasize.
산업현장에서의 업무상 사고는 지속적으로 증가하고 있으며, 전체 사고재해자수 중 가장 많은 사고재해자수의 발생형태는 2015년도를 기준으로 넘어짐 19%, 떨어짐 17.2%, 끼임 16.4%가 발생하였으며, 발생형태 중에서 넘어짐과 끼임은 제조업에서 가장 많이 발생하고 있다.Occupational accidents are increasing continuously in the industrial field. The number of accidents caused by accidents is 19%, 17.2%, and 16.4%, respectively. Tipping and pitting are the most common occurrences in manufacturing.
종래기술로서 등록실용신안공보 등록번호 제20-0356373호의 안전 작업복에는, 이면에는 투습방수층이 형성되고 표면은 형광물질로 착색된 직물로 이루어지며, 앞판과 등판 및 소매 부위에 재귀반사효과를 갖는 반사띠가 각각 하나 이상 부착된 점퍼 또는 재킷형태인 것을 특징으로 하는 안전 작업복을 기재하고 있다.As a conventional technique, a safety work cloth of Registration No. 20-0356373 has a moisture-permeable waterproof layer formed on the back surface and a fabric colored on the surface of a fluorescent material. The front panel, the back panel, And a jacket or jacket having at least one band attached thereto.
상기 종래기술과 같이 산업안전을 위해서는 주로 작업장의 환경 요소만 고려한 기술들만이 개발되어 왔으며, 산업 근로자에 대한 피로도, 집중도, 스트레스, 심장이상, 폐활량, 이산화탄소 중독 등의 건강상태를 파악하는 기술에 대한 개발이 제대로 이루어지지 않고 있다.For the industrial safety, only technologies considering only the environmental factors of the workplace have been developed as in the prior art, and the technology for understanding the health condition such as fatigue, concentration, stress, heart abnormality, lung capacity and carbon dioxide poisoning for the industrial workers Development is not being done properly.
다른 종래기술로서 공개특허공보 공개번호 제10-2016-0081430호의 작업자의 고도 검출을 통한 건설 현장 관리 시스템에는, 작업자들이 위치한 작업 건물의 층 수 위치를 감지하여 상기 작업자들의 현재 위치와 작업 정보를 파악하는 작업자의 고도 검출을 통한 건설 현장 관리 시스템에 있어서, 작업자의 고유 ID 코드와 위치 정보를 포함하는 태그 정보를 전송하도록 상기 작업자의 안전모에 부착되어 있는 태그 단말; 대기압 센서를 내장하여 작업 현장에 다수 개 설치되고, 상기 태그 단말로부터 태그 정보를 수신한 후, 상기 태그 정보와 상기 대기압 센서에 의하여 감지된 대기압 정보 및 단말 코드를 포함하는 수신 코드 정보를 생성하는 수신 단말; 및 상기 작업 건물의 층 수별 대기압 정보가 미리 저장되어 있고, 상기 수신 단말로부터 상기 수신 코드 정보를 수신한 후, 상기 수신 코드 정보의 대기압 정보와 상기 층 수별 대기압 정보를 매칭하여 상기 작업자가 위치한 작업 건물의 층 수 정보를 산출하고, 상기 산출된 작업 건물의 층 수 정보와 작업자의 위치 정보를 이용하여 작업 현장별 관제 데이터를 생성하는 관리 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 작업자의 고도 검출을 통한 건설 현장 관리 시스템이라고 기재되어 있다.As another conventional art, the construction site management system through the altitude detection of the worker disclosed in Japanese Laid-Open Patent Application No. 10-2016-0081430 detects the location of the floor of the work building where the workers are located and grasps the current position and the work information of the workers A tag terminal attached to the helmet of the operator to transmit tag information including a unique ID code and position information of an operator; A plurality of RFID tags installed in a worksite with an atmospheric pressure sensor incorporated therein and receiving tag information from the tag terminal and generating reception code information including the tag information and atmospheric pressure information detected by the atmospheric pressure sensor and a terminal code, Terminal; And atmospheric pressure information for the number of layers of the work building is stored in advance, and after receiving the reception code information from the reception terminal, matching the atmospheric pressure information of the reception code information with the atmospheric pressure information by the layer number, And a management server for generating control data for each work site by using the calculated number of layers of the work building and the position information of the worker. Management system "
그러나 상기와 같은 종래의 기술들은 직업관련 질병과 산업재해의 문제가 꾸준히 제기되고 있으며, 산업 근로자는 신체능력,숙련도,근로환경 등의 개별적 특성이 다르기에, 일관된 안전 수칙 및 통제로는 효율성에 한계가 있다.However, the above-mentioned conventional techniques are constantly raising the problems of occupational diseases and industrial accidents, and industrial workers have different individual characteristics such as physical ability, proficiency level, and working environment. Therefore, .
본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법을 통하여, 생체신호를 측정하는 안전관리작업복을 착용한 근로자의 생체신호 기반의 건강 상태를 파악하여 산업현장에서의 업무상사고를 예방하되, 상기 안전관리작업복의 생체신호용 센서를 통해 감지한 심전도, 가속도, 체온 등의 생체신호를 활용하여 빅데이터 기반의 서버에서 스트레스 상태, 운동 강도, 움직임 및 행동 패턴 등의 근로자의 상태를 분석하여 안전사고를 예방하며, 근로자를 대상으로 지속적인 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 제공함으로써 재해 예방, 생산성 향상, 건강증진을 도모하는 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법을 제공하고자 하는 것이다.According to the present invention, a health monitoring system based on a bio-signal-based safety management worker is used to monitor the health status of a worker wearing a safety management work clothing to measure bio-signals, thereby preventing occupational accidents at the industrial site , A bio-signal sensor of the safety management workwear, and a bio-signal such as an electrocardiogram, an acceleration, and a body temperature to analyze a state of a worker such as a stress state, an exercise intensity, This is to provide workers health management monitoring method using safety signaling worker's clothing based on bio-signals to prevent accidents and to provide personalized personalized health care services for workers, thereby preventing disasters, improving productivity and promoting health.
본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법은 생체신호 기반의 안전관리 작업복(100)에 구비된 생체신호용 센서(130)를 통해 감지된 신호를 서버(200)의 웹 서비스(210)에 전송하는 단계; 상기 웹 서비스(210)가 알고리즘 삽입 또는 삭제를 서버(200)의 데이터베이스(220)에 요청하거나, 또는 알고리즘 저장을 서버의 하둡 분산 파일 시스템(230)(HDFS, Hadoop Distributed File System)에 요청하는 단계; 상기 하둡 분산 파일 시스템(230)이 알고리즘 저장 요청시 알고리즘을 저장하는 단계; 상기 하둡 분산 파일 시스템(230)이 저장된 알고리즘을 실행하기 위해 알고리즘을 웹 서비스(210)로 전송하는 단계; 상기 알고리즘을 수신한 웹 서비스(210)가 알고리즘 검색 및 적용한 후, 적용된 데이터를 검색하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 출력장치에 보내는 단계; 상기 출력장치를 통해 화면을 출력하는 단계; 로 이루어지는 것을 특징으로 한다.A method for monitoring a worker's health care using a safety management workwear based on bio-signal based on the present invention is a method for monitoring a worker's health by using a bio-signal based sensor (130) 210); The
본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법은 생체신호를 측정하는 안전관리작업복을 착용한 근로자의 생체신호 기반의 건강 상태를 파악하여 산업현장에서의 업무상사고를 예방하되, 상기 안전관리작업복의 생체신호용 센서를 통해 감지한 심전도, 가속도, 체온 등의 생체신호를 활용하여 빅데이터 기반의 서버에서 스트레스 상태, 운동 강도, 움직임 및 행동 패턴 등의 근로자의 상태를 분석하여 안전사고를 예방하며, 근로자를 대상으로 지속적인 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 제공함으로써 재해 예방, 생산성 향상, 건강증진을 도모하는 현저한 효과가 있다.According to the present invention, there is provided a health monitoring method for a worker using a safety management work wear based on bio-signals, comprising: detecting a health condition based on a bio-signal of a worker wearing a safety management work wear for measuring a bio signal, Safety Management By analyzing the status of workers such as stress state, exercise intensity, movement and behavior pattern in a server based on big data by using biosignals such as electrocardiogram, acceleration, and body temperature sensed by the bio-signal sensor of work clothes, Prevention and prevention of disasters, productivity improvement and health promotion by providing continuous personalized health care service to workers.
도 1은 본 발명의 개념도
도 2는 본 발명의 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 착용한 개념도
도 3은 본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복 내부에 부착되는 밴드의 구성도
도 4는 신체신호용 센서의 구성도
도 5는 본 발명의 신체신호용 센서의 개념도
도 6은 본 발명의 방법 개념도
도 7은 본 발명의 출력장치에서 맥백과 나이에 따른 운동강도를 나타내는 개념도
도 8 내지 9는 본 발명의 출력장치에 출력되는 화면의 구성도1 is a conceptual diagram of the present invention
2 is a conceptual diagram of a bio-signal-based safety management work wear of the present invention
FIG. 3 is a view showing the configuration of a band attached to the inside of the safety management work wear based on the bio-
Fig. 4 is a block diagram of a sensor for a human body signal
5 is a conceptual diagram of a sensor for a body signal according to the present invention
FIG. 6 is a conceptual diagram of the method of the present invention
FIG. 7 is a conceptual diagram showing the intensity of exercise according to the age and the age in the output device of the present invention
Figs. 8 to 9 are diagrams showing the configuration of screens output to the output device of the present invention
본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법은 생체신호 기반의 안전관리 작업복(100)에 구비된 생체신호용 센서(130)를 통해 감지된 신호를 서버(200)의 웹 서비스(210)에 전송하는 단계; 상기 웹 서비스(210)가 알고리즘 삽입 또는 삭제를 서버(200)의 데이터베이스(220)에 요청하거나, 또는 알고리즘 저장을 서버의 하둡 분산 파일 시스템(230)(HDFS, Hadoop Distributed File System)에 요청하는 단계; 상기 하둡 분산 파일 시스템(230)이 알고리즘 저장 요청시 알고리즘을 저장하는 단계; 상기 하둡 분산 파일 시스템(230)이 저장된 알고리즘을 실행하기 위해 알고리즘을 웹 서비스(210)로 전송하는 단계; 상기 알고리즘을 수신한 웹 서비스(210)가 알고리즘 검색 및 적용한 후, 적용된 데이터를 검색하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 출력장치에 보내는 단계; 상기 출력장치를 통해 화면을 출력하는 단계; 로 이루어지는 것을 특징으로 한다.A method for monitoring a worker's health care using a safety management workwear based on bio-signal based on the present invention is a method for monitoring a worker's health by using a bio-signal based sensor (130) 210); The
또한, 상기 생체신호 기반의 안전관리 작업복은 구비된 생체신호용 센서를 통해 감지된 신호에 매트랩(Matlab)을 통해 생체신호 알고리즘을 적용한 후, SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 웹 서비스로 전송하는 것을 특징으로 한다.In addition, the bio-signal-based safety management work garment may be configured such that a bio-signal algorithm is applied to a signal sensed through a bio-signal sensor provided through Matlab, and then a SOAP (Simple Object Access Protocol) message is transmitted to a web service .
또한, 상기 매트랩(Matlab)의 명령어를 통해 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 한다.Further, it is characterized in that the algorithm is applied through a command of the Matlab.
본 발명의 첨부 도면에 따라 설명하면 다음과 같다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG.
도 1은 본 발명의 개념도, 도 2는 본 발명의 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 착용한 개념도, 도 3은 본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복 내부에 부착되는 밴드의 구성도, 도 4는 신체신호용 센서의 구성도, 도 5는 본 발명의 신체신호용 센서의 개념도, 도 6은 본 발명의 방법 개념도, 도 7은 본 발명의 출력장치에서 맥백과 나이에 따른 운동강도를 나타내는 개념도, 도 8 내지 9는 본 발명의 출력장치에 출력되는 화면의 구성도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram of the present invention, FIG. 2 is a conceptual view of wearing a safety management work wear based on a bio-signal of the present invention, FIG. 3 is a structural view of a band attached inside a safety management work wear based on the bio- Fig. 5 is a conceptual diagram of a sensor for a body signal according to the present invention, Fig. 6 is a conceptual view of the method of the present invention, Fig. 7 is a conceptual diagram showing exercise intensity according to age and age in the output device of the present invention, 9 to 9 are block diagrams of screens output to the output device of the present invention.
본 발명에 대해 더욱 구체적으로 기술하면, 본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복(100)은 작업복(110)과; 상기 작업복의 내부면에 부착되되 신체신호용 센서 및 모듈의 인체 접지 최소화를 위해 신축성 있는 폴리에스터 원단으로 제조된 밴드(120)와; 상기 밴드에 부착되는 신체신호용 센서(130)와; 상기 생체신호용 센서로부터 신호를 전달받아 처리하는 모듈(140)과; 배터리(150)와; 상기 생체신호용 센서와 모듈 또는 모듈과 배터리 간에 신호를 전달할 수 있는 디지털실(160); 로 이루어진다.More specifically, the present invention provides a bio-signal-based safety management work wear (100) comprising: a work wear (110); A
상기 작업복은 통상적으로 사용자가 입을 수 있는 작업복을 말하는 것으로, 다양하게 제조될 수 있다.The work wear is usually a work wear worn by a user, and can be variously manufactured.
상기 밴드는 'X'형 또는 'ㅛ'형으로 제조되는 것이며, 상기 밴드에는 디지털실이 각각의 심전도 센서와 모듈을 연결하며, 또한 모듈과 배터리를 연결하기 위해 결합되어 있다.The band is manufactured in the form of an 'X' type or a 'type', and a digital chamber connects the electrocardiogram sensor and the module to the band, and is also coupled to connect the module and the battery.
상기 모듈에는 무선유도계(RIF, Radio Influence Field) 필터, 고주파 필터(HPF, High Pass filter), 교류(AC, Alternating Current) 앰플리파이어(AMP, Amplifier), 저역 필터(LPF, Low pass filter), 디지털신호처리장치(DSP, digital signal processor), 메모리, 블루투스모듈이 내장된다.The module may include a radio frequency filter (RIF), a high pass filter (HPF), an alternating current (AC) amplifier (AMP), a low pass filter (LPF) A digital signal processor (DSP), a memory, and a Bluetooth module.
특히, 상기 무선유도계(RIF, Radio Influence Field) 필터, 고주파 필터(HPF, High Pass filter), 교류(AC, Alternating Current) 앰플리파이어(AMP, Amplifier), 저역 필터(LPF, Low pass filter), 디지털신호처리장치(DSP, digital signal processor)는 노이즈 제거 및 신호를 증폭하면서 데이터를 실시간으로 고속 처리할 수 있는 데이터 처리부인 것이다.Particularly, it is possible to use a radio frequency (RF) filter, a high pass filter (HPF), an alternating current (AC) amplifier, an amplifier, a low pass filter (LPF) A digital signal processor (DSP) is a data processing unit capable of processing data in real time at high speed while removing noise and amplifying signals.
그리고 상기 블루투스 모듈은 데이터 처리부에서 처리된 데이터를 연속적이며 최소 전력 송신이 가능한 4.0 기반 블루투스 모듈을 사용한다.The Bluetooth module uses a 4.0-based Bluetooth module capable of continuous and minimum power transmission of the data processed by the data processing unit.
상기 4.0 기반 블루투스 모듈은 BLE라고도 하며, 전송할 수 있는 최적의 패킷 사이즈가 20Byte이며, 상기 패킷 사이즈 20byte는 Pkt No 1byte, offset 1byte, Moving 17byte, ChkSum 1byte로 나누어진다.The 4.0-based Bluetooth module is also referred to as BLE, and the optimal packet size to be transmitted is 20 bytes, and the packet size of 20 bytes is divided into Pkt No 1 byte, Offset 1 byte, Moving 17 bytes, and ChkSum 1 byte.
이때, 심전도 200Hz와 가속도 25Hz를 1초에 전송하기 위해 데이터를 압축하는 수식은 다음과 같다.At this time, the equation for compressing the data to transmit the
Sample(0) = Offset*128+Moving[0];Sample (0) = Offset * 128 + Moving [0];
Sample(n) = Sample(n-1) + Diff;Sample (n) = Sample (n-1) + Diff;
이때, n의 범위는 1~16이며, Diff의 값은 n의 값이 변함에 따라 아래와 같이 변하게 된다.In this case, the range of n is 1 to 16, and the Diff value changes as follows according to the change of the value of n.
if(Moving[n]) <128) Diff=Moving[n]; else Diff=-1*(128-Moving[n]);if (Moving [n]) <128) Diff = Moving [n]; else Diff = -1 * (128-Moving [n]);
그리고 n의 값이 변경될 때, Moving[n]의 값도 변경되며, Moving[n]의 범위는 -127 ~ +127이다.When the value of n is changed, the value of Moving [n] is also changed, and the range of Moving [n] is -127 to +127.
그러므로 상기 모듈은 심전도 센서의 심전도 신호를 모듈에서 수신하여 무선유도계(RIF, Radio Influence Field) 필터, 고주파 필터(HPF, High Pass filter), 교류(AC, Alternating Current) 앰플리파이어(AMP, Amplifier), 저역 필터(LPF, Low pass filter), 디지털신호처리장치(DSP, digital signal processor)를 거친 심전도 신호를 메모리에 저장하며, 블루투스모듈로 전송하는 것이다.Therefore, the module receives the electrocardiogram signal of the electrocardiogram sensor from the module and outputs the electrocardiogram signal to a module such as a radiofrequency field (RIF) filter, a high pass filter (HPF), an alternating current (AC) A low pass filter (LPF), a digital signal processor (DSP), and stores the electrocardiogram signal in a memory, and transmits the electrocardiogram signal to a Bluetooth module.
상기 신체신호용 센서는 심전도(ECG, electrocardiogram) 센서와, 심박센서와, 3축 가속도 센서로 이루어지며, 상기 심전도 센서의 +극 단자, -극 단자, 그라운드(GND, Ground) 단자는 각각 움직임이 최소화되는 위치에 부착된 것이다.The body signal sensor includes an ECG sensor, a heart rate sensor, and a three-axis acceleration sensor. The positive, negative, and ground terminals of the ECG sensor minimize movement And the like.
예를들면, 오른쪽 가슴 위에는 +극 단자가 부착되며, 오른쪽 가슴 밑에는 그라운드(GND, Ground) 단자가 부착되며, 왼쪽 가슴 밑에는 -극 단자가 부착된다.For example, a positive terminal is attached on the right chest, a ground (GND, Ground) terminal is attached to the bottom of the right chest, and a negative terminal is attached under the left chest.
상기 배터리는 왼쪽 가슴 위에 장착되며, 모듈은 양쪽의 가슴 중앙에 위치하도록 함으로써 움직일 때의 불편함을 최소화하는 것이다.The battery is mounted on the left chest and the module is positioned at the center of both chests to minimize discomfort when moving.
한편, 본 발명의 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 시스템은 생체신호용 센서 및 모듈이 내장된 생체신호 기반의 안전관리 작업복과; 상기 생체신호 기반의 안전관리 작업복으로부터 사용자의 생체신호를 전달받아 분석, 판단하여 사용자의 패턴을 판단할 수 있는 데이터로 변환하는 서버와; 상기 서버에서 제공받은 데이터를 통해 건강상태를 모니터링 할 수 있도록 화면에 출력하는 출력장치; 로 이루어진다.Meanwhile, the worker health management system using the bio-signal-based safety management workwear of the present invention includes a bio-signal-based safety management work wear with built-in sensors and modules for bio-signals; A server for receiving the bio-signal of the user from the bio-signal-based safety management workwear and analyzing and converting the bio-signal into data capable of determining the user's pattern; An output device for outputting health status data to a screen through data received from the server; .
상기 생체신호 기반의 안전관리 작업복에는 생체신호 측정용 모듈 및 센서가 부착되어 있으며, 상기 생체신호 측정용 센서에서 측정된 생체신호를 통신부를 통해 서버로 전달하며, 상기 서버는 생체신호를 분석 및 저장하는 것으로, 상기 서버는 수치 해석 및 프로그래밍 환경을 제공하는 공학용 소프트웨어인 매트랩(Matlab, matrix laboratory)을 기반으로 생체신호를 분석하는 것이다. The bio-signal-based safety management workwear is equipped with a bio-signal measurement module and a sensor. The bio-signal measured by the bio-signal measurement sensor is transmitted to a server through a communication unit. The server analyzes and stores the bio- The server analyzes biomedical signals based on Matlab (matrix laboratory), an engineering software that provides a numerical analysis and programming environment.
이때, 상기 매트랩에서는 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 데이터 마이닝을 제공한다.At this time, the MATLAB provides data mining that systematically and automatically finds statistical rules or patterns in a large amount of stored data.
상기 서버는 하둡 분산 파일 시스템(HDFS, Hadoop Distributed File System)을 통해 저장하며, 상기 하둡 분산 파일 시스템에 적용하기 위한 공개 비관계형 분산 데이터 베이스인 HBase를 사용하는 것으로, 상기 하둡(Hadoop)은 여러 개의 저렴한 컴퓨터를 마치 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술이다.The server uses HBase, which is a public relational distributed database for storing the data through a Hadoop Distributed File System (HDFS), and is applied to the Hadoop distributed file system. The Hadoop includes several It is a technology that processes large amounts of data by combining an inexpensive computer as if it were one.
상기 HBase에서 검색한 생체신호 데이터에 생체신호 분석 알고리즘을 적용하여 HiveQL(Hive Query Language)을 이용하여 가공한 생체신호 데이터를 Hive에 저장한다.The biosignal analysis algorithm is applied to the bio-signal data retrieved from the HBase, and the bio-signal data processed using the HiveQL (Hive Query Language) is stored in the hive.
상기 하둡 분산 파일 시스템은 읽기/쓰기 작업의 무결성, HDFS 스토리지, 맵리듀스(MapReduce), 자바 클라이언트, API를 제공하는 것으로, 서비스지향아키텍처(Service oriented Architecture, SOA) 기반의 데이터 저장 및 검색에 최적화되는 것이다.The Hadoop distributed file system provides read / write integrity, HDFS storage, MapReduce, Java client, and API, and is optimized for service-oriented architecture (SOA) -based data storage and retrieval. will be.
그리고 상기 서버는 생체신호 중에서 심전도 데이터를 활용한 알고리즘을 통해 근로자의 행동패턴, 스트레스, 및 심박 이상상태를 판단한 후, 근로자의 개인별 건강 지표를 분석하여 평가하는 알고리즘을 통해 건강관리 및 응급상황을 분석하는 것이다.Then, the server determines the behavior patterns, stresses, and heartbeat abnormalities of the workers through the algorithm using the electrocardiogram data among the bio-signals, analyzes the health indicators of the workers and analyzes the health status and the emergency situation through the algorithm .
상기 행동패턴은 무장착, 휴식, 건기, 뛰기, 점프 등으로 구분되며, 행동패턴을 판단하기 위해서는 가속도신호를 기반으로 kNN(k-Nearest Neighborhood) 알고리즘을 적용하는 것으로, 상기 행동패턴을 분석하기 위한 데이터를 Train Data로 정의한다.In order to determine a behavior pattern, a kNN (k-Nearest Neighborhood) algorithm is applied based on an acceleration signal, and the behavior pattern is classified into a motion pattern, Define the data as Train Data.
상기 Train Data를 분석하기 위한 수식은 다음과 같다.The formula for analyzing the train data is as follows.
상기 행동패턴에 따른 수식의 결과 값에 따라 1은 무장착, 2는 휴식, 3은 걷기, 4는 뛰기, 5는 점프인 것으로 판단한다.According to the result of the formula according to the behavior pattern, it is judged that 1 is no mount, 2 is rest, 3 is walk, 4 is run, and 5 is jump.
상기 신체신호용 센서는 전도성 천(conductive fabric), 전도성 접착제(conductive adhesive), 보호 안감(Release Liner)으로 이루어지는 것으로, 적절하게는 52mm*38mm*3.6mm의 사이즈를 가지며, 0.4Ω의 저항을 가지는 것이다.The sensor for the body signal comprises a conductive fabric, a conductive adhesive, and a release liner, and suitably has a size of 52 mm * 38 mm * 3.6 mm and has a resistance of 0.4? .
그리고 상기 신체신호용 센서는 자석을 이용하여 탈부착할 수 있는 것이다.The body signal sensor can be detachably attached using a magnet.
특히, 상기 생체신호용 센서가 신체에 밀착되어도 불편함이 없도록 금속 플라즈마가 코팅된 전도성 천(conductive fabric)을 사용하되, 상기 전도성 천은 피부적합성을 고려하여 천에 순수 금을 사용한 플라즈마 코팅을 한 것이다.In particular, a conductive cloth coated with a metal plasma is used so that the bio-signal sensor may be adhered to the body without any inconvenience, and the conductive cloth is formed by plasma coating using pure gold in consideration of skin compatibility.
상기 생체신호를 측정하기 위해서는 R 피크를 추출하고 있으나, 노이즈가 발생하는 구간에서는 R 피크를 추출하는 정확도가 떨어진다.Although the R peak is extracted for measuring the bio-signal, the accuracy of extracting the R peak is low in the section where the noise occurs.
상기 출력장치는 컴퓨터 또는 모바일장치를 사용하는 것으로, 출력장치에는 어플리케이션이 설치되어, 상기 어플리케이션이 실행되면 서버로부터 실시간으로 심전도센서를 통해 감지된 심전도 데이터와, 심박센서를 통해 감지된 맥박 데이터와, 3축 가속도를 통해 감지된 가속도 데이터를 전달받아 화면에 보여주는 것이다.The output device uses a computer or a mobile device. An application is installed in an output device. When the application is executed, electrocardiogram data sensed through an electrocardiogram sensor in real time from a server, pulse data sensed through a heart rate sensor, The acceleration data detected through the 3-axis acceleration is received and displayed on the screen.
상기 출력장치의 화면에는 서버에서 분석한 건강상태를 측정한 날짜별로 확인할 수 있으며, 심장박동의 실시간 변화를 통해 비정상 리듬을 감지하며, 스트레스 상태를 보여주며, 평균박동수와 운동량을 보여주는 것이다.The screen of the output device can be checked by the date of the health state analyzed by the server, the abnormal rhythm is detected through the change of the heartbeat in real time, the stress state is shown, and the average heart rate and the exercise amount are displayed.
상기 출력장치의 화면에는 맥박 데이터의 상태에 따라 운동강도에 따른 정보를 출력하되, 상기 맥박 데이터에 따른 심장박동수, 설정된 사용자의 나이에 따른 운동강도를 판단하여 출력하는 것이다.The output device displays information on the intensity of exercise according to the state of the pulse data, and determines the number of heart beats according to the pulse data and the exercise intensity according to the set user's age.
예를들면, 상기 나이가 20대인 경우 심장박동수가 200bpm일 경우를 운동강도가 100%가 되며, 나이대가 증가할 때마다 운동강도 100%의 기준을 0.25%씩 감소하는 것으로, 상기 운동강도 100%의 기준bpm은 나이가 30대인 경우 200bpm*0.975를 하여 195bpm이 되며, 40대인 경우 200bpm*0.950을 하여 190bpm이 되며, 50대인 경우 200bpm*0.925를 하여 185bpm이 되며, 60대인 경우 200bpm*0.900을 하여 180bpm이 되며, 70대인 경우 200bpm*0.875를 하여 175bpm이 되는 것이다.For example, when the age is 20, when the heart rate is 200 bpm, the exercise intensity is 100%, and when the age is increased, the standard of
이때, 상기 출력장치의 화면에는 운동강도가 60%이상 70%미만의 경우 출력장치의 화면에 "현재 상태가 가장 적절합니다."라고 메시지가 출력되며, 70%이상 90%미만인 경우 유산소 운동상태인 것으로 "현재 유산소 운동중입니다."라고 출력되며, 90%이상은 위험구간으로 "맥박이 너무 강합니다. 주의해주세요."라고 출력되는 것이다.At this time, if the exercise intensity is less than 70% and the exercise intensity is less than 70%, the message "The present condition is most appropriate" is displayed on the screen of the output device. If the exercise intensity is less than 70% It is output as "I am currently in aerobic workout", and more than 90% is a dangerous section.
한편, 상기 운동강도는 앞서 기재한 나이별 기준을 연계할 수 있는 것으로, 나이별로 기준운동강도를 20대 200bpm, 30대 195bpm, 40대 190bpm, 50대 185bpm, 60대 180bpm, 70대 175bpm으로 설정하여 차별화 할 수 있다.Meanwhile, the above exercise intensity can be correlated with the above-mentioned age-specific criteria. The reference exercise intensity is set to 20 to 200 bpm, 30 to 195 bpm, 40 to 190 bpm, 50 to 185 bpm, 60 to 180 bpm and 70 to 175 bpm So that differentiation can be made.
상기 출력장치의 화면에는 가속도 데이터에 따라 실시간 걸음수와 운동거리를 보여주는 것이다.The display of the output device shows the number of real-time steps and the exercise distance according to the acceleration data.
다른 실시예로서, 본 발명의 생체신호 기반의 안전관리 작업복에는 센서들이 부착되어 있는 것으로, 상기 센서들은 아황산가스 등을 감지할 수 있는 유해가스센서와, 소음을 감지하는 사운드센서와, 자외선을 감지하는 자외선센서와, 분진을 감지하는 더스트센서와, 오존을 감지하는 오존센서로 이루어진다. 이때, 상기 센서들은 관용의 것을 사용하는 것으로 센서 자체에 대한 자세한 설명은 생략한다.In another embodiment of the present invention, sensors are attached to the bio-signal-based safety management work wear. The sensors include a noxious gas sensor capable of sensing a sulfur dioxide gas, a sound sensor for detecting noise, A dust sensor for detecting dust, and an ozone sensor for detecting ozone. At this time, the sensors use a common one, and detailed description of the sensor itself is omitted.
그리고 상기 센서들은 모듈에 디지털실을 통해 연결되어 모듈에 감지신호를 전달하며, 상기 모듈은 센서들로부터 감지신호를 전달받아 데이터 처리부를 통해 데이터를 처리한 후, 블루투스모듈을 통해 서버로 전송하는 것이다.The sensors are connected to the module through a digital room to transmit a sensing signal to the module. The module receives the sensing signal from the sensors, processes the data through the data processor, and transmits the sensed signal to the server through the Bluetooth module .
상기 감지신호는 유해가스감지데이터, 소음감지데이터, 자외선데이터, 분진데이터, 및 오존데이터를 포함한다.The sensing signal includes noxious gas sensing data, noise sensing data, ultraviolet data, dust data, and ozone data.
그리고 상기 서버는 각각의 센서들의 감지신호를 받아서 출력장치에 전달하게 된다.The server receives the sensing signals of the respective sensors and transmits them to the output device.
상기 출력장치는 감지신호를 전달받아 디스플레이에 감지신호의 각 데이터를 출력한다.The output device receives the sensing signal and outputs each data of the sensing signal to the display.
상기 출력장치의 디스플레이에 최근 24시간 동안의 유해가스감지데이터의 수치를 텍스트로 출력하되, 유해가스감지데이터의 수치가 최근 24시간 동안 0.05ppm이하인 경우 안전하다는 의미로 텍스트를 초록색으로 나타내며, 최근 24시간 동안 0.05ppm초과 0.15ppm 이하인 경우 경고의 의미로 텍스트를 주황색으로 나타내며, 최근 24시간 동안 0.15ppm를 초과한 경우 위험의 의미로 텍스트를 빨간색으로 나타내게 된다.The numerical value of the noxious gas detection data for the last 24 hours is displayed as a text on the display of the output device and the text is displayed in green in the sense that it is safe when the numerical value of the noxious gas detection data is less than 0.05 ppm for the last 24 hours, The text is displayed in orange as a warning in the case of over 0.05ppm over 0.15ppm for a period of time, and the text is shown in red as a danger if it exceeds 0.15ppm over the last 24 hours.
그리고 소음감지데이터의 수치를 시간에 따른 그래프(y축이 수치이며 x축이 시간인 그래프)로 출력하되, 각 시간에 해당하는 막대는 55dBA 이하인 경우 초록색으로 나타나며, 55dBA를 초과하며 85dBA 이하인 경우 주황색으로 나타나며, 85dBA를 초과하는 경우 빨간색으로 나타나는 것이다. 특히, 85dBA를 초과하는 경우, 출력장치의 화면에는 "귀마개를 사용해주세요"라는 경고창이 출력되는 것이다.Then, the noise detection data is displayed in a time-dependent graph (y-axis is a numerical value and x-axis is a time graph), but the bars corresponding to each time are green when less than 55 dBA, , And when it exceeds 85dBA, it appears in red. In particular, when the output exceeds 85 dBA, an alert window "Please use earplugs" is displayed on the screen of the output device.
그리고 최근 24시간 동안의 자외선데이터의 수치에 따른 단계를 3단계로 구분하여 출력하되, 24시간 중에서 50㎍/㎡이하인 경우 1단계가 되어 보통임을 나타내기 위해 텍스트 1을 초록색으로 출력하며, 50㎍/㎡초과인 상태가 24시간 중 6시간 미만인 경우 2단계가 되어 약간나쁨을 나타내기 위해 텍스트 2를 주황색으로 출력하며, 50㎍/㎡초과인 상태가 24시간 중 6시간 이상인 경우 3단계가 되어 나쁨을 나타내기 위해 텍스트 3을 빨간색으로 출력하는 것이다.In addition, if the amount of ultraviolet data is less than 50 μg /
상기 분진데이터의 수치에 따른 단계를 4단계로 구분하여 출력하되, 30㎍/㎥이하이면 1단계가 되어 좋음을 나타내기 위해 파란색으로 텍스트를 출력하며, 30㎍/㎥초과 80㎍/㎥이하이면 2단계가 되어 보통임을 나타내기 위해 초록색으로 텍스트를 출력하며, 80㎍/㎥초과 150㎍/㎥이하이면 3단계가 되어 나쁨을 나타내기 위해 주황색으로 텍스트를 출력하며, 150㎍/㎥을 초과하면 4단계가 되어 매우나쁨을 나타내기 위해 빨간색으로 텍스트를 출력하는 것이다.If the concentration of the particulate matter data is less than 30 μg / m 3, the step outputs the text in blue to indicate that the first step is performed. If the concentration is more than 30 μg / m 3 and less than 80 μg / m 3 In order to indicate that it is normal, the text is output in green. When the concentration is more than 80 μg /
상기 오존데이터의 수치에 따른 단계를 4단계로 구분하여 출력하되, 0.030㎍/㎥이하이면 1단계가 되어 좋음을 나타내기 위해 파란색으로 텍스트를 출력하며, 0.030㎍/㎥초과 0.090㎍/㎥이하이면 2단계가 되어 보통임을 나타내기 위해 초록색으로 텍스트를 출력하며, 0.090㎍/㎥초과 0.150㎍/㎥이하이면 3단계가 되어 나쁨을 나타내기 위해 주황색으로 텍스트를 출력하며, 0.150㎍/㎥을 초과하면 4단계가 되어 매우나쁨을 나타내기 위해 빨간색으로 텍스트를 출력하는 것이다.The ozone data is output in four steps. If the ozone data is less than 0.030 μg / m 3, the text is output in blue to indicate that the ozone data is in a first stage. If the ozone data is more than 0.030 μg / m 3 and less than 0.090 μg / In order to indicate that it is normal, the text is output in green. If the concentration is more than 0.090 μg / m 3 and less than 0.150 μg / m 3, the text is displayed in orange to indicate that it is in three stages. If it exceeds 0.150 μg / It is a four-step process that prints out the text in red to indicate very bad.
특히, 상기 출력장치는 제어부에 의해 분진데이터와 오존데이터가 각각 3단계 이상(3단계 또는 4단계)으로 판단되면, 디스플레이에 "실외에서 활동하기에는 위험합니다."라는 경고창을 출력하는 것이다.Particularly, the output device outputs an alert message "It is dangerous to act in the outdoor environment" when the control unit judges that the dust data and the ozone data are three or more stages (three or four stages) respectively.
한편, 상기 화면에는 시작 및 정지하는 버튼이 표시되어, 상기 버튼을 통해 정지할 경우 현재까지 측정된 심전도 데이터와 가속도 데이터를 저장한 후, 저장된 데이터와 함께 측정일자,시간,사용자아이디를 서버로 전송함으로써, 상기 서버에 저장시킬 수 있는 것이다.On the other hand, buttons for starting and stopping are displayed on the screen, and when the user stops the ECG data, the ECG data and the acceleration data measured until now are stored, and then the measurement date, time and user ID are transmitted to the server together with the stored data So that it can be stored in the server.
상기 본 발명은 사물인터넷(IoT, internet of things)을 활용하여 서버와 통신함에 따라 산업현장에서 응급 상황을 실시간으로 파악할 수 있으며, 가정, 회사, 병원 등의 다양한 장소에서 이용하는 IoT 기반의 헬스케어 시스템으로 확장할 수 있다.According to the present invention, an emergency situation can be grasped in real time in an industrial field by communicating with a server using an internet (IoT), and an IoT-based health care system used in various places such as a home, a company, . ≪ / RTI >
한편, 본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법은 생체신호 기반의 안전관리 작업복에 구비된 생체신호용 센서를 통해 감지된 신호를 서버의 웹 서비스에 전송한다.In the meantime, the monitoring method of workers health care using the safety management workwear based on the bio-signal based on the present invention transmits a signal sensed by the bio-signal sensor provided in the bio-signal-based safety management work wear to the web service of the server.
그러면, 상기 웹 서비스는 알고리즘 삽입 또는 삭제를 서버의 데이터베이스에 요청하거나, 또는 알고리즘 저장을 서버의 하둡 분산 파일 시스템(HDFS, Hadoop Distributed File System)에 요청하는 것이다.Then, the Web service requests the database of the server to insert or delete the algorithm, or requests the Hadoop Distributed File System (HDFS) of the server to store the algorithm.
이때, 상기 데이터베이스는 알고리즘 삽입 또는 삭제 요청에 따라 알고리즘을 삽입 또는 삭제하고, 상기 하둡 분산 파일 시스템은 알고리즘 저장 요청시 알고리즘을 저장한 후, 저장된 알고리즘을 실행하기 위해 알고리즘을 웹 서비스로 전송한다.At this time, the database inserts or deletes an algorithm according to an algorithm insertion or deletion request. The Hadoop distributed file system stores an algorithm when requesting an algorithm storage, and then transmits an algorithm to a web service to execute a stored algorithm.
그리고 상기 알고리즘을 수신한 웹 서비스는 알고리즘 검색 및 적용한 후, 적용된 데이터를 검색하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 서비스에 보내며, 상기 서비스를 출력장치를 통해 출력하는 것이다.The web service receiving the algorithm searches and applies the algorithm, searches for applied data, and sends a Simple Object Access Protocol (SOAP) message to the service, and outputs the service through the output device.
한편, 상기 SOAP(Simple Object Access Protocol)은 객체 간의 인터넷을 통하여 통신할 수 있도록 하는 기술이다.Meanwhile, the Simple Object Access Protocol (SOAP) is a technology for communicating objects among the Internet.
또한, 상기 생체신호 기반의 안전관리 작업복은 구비된 생체신호용 센서를 통해 감지된 신호에 매트랩(Matlab)을 통해 생체신호 알고리즘을 적용한 후, SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 웹 서비스로 전송하는 것이다.In addition, the bio-signal-based safety management work wear applies a bio-signal algorithm to a signal sensed through a bio-signal sensor provided through Matlab, and then transmits a Simple Object Access Protocol (SOAP) message to the web service .
상기 매트랩(Matlab)의 알고리즘을 적용하기 위한 명령어는 다음과 같다.A command for applying the algorithm of the Matlab is as follows.
function [maxIdx, maxVal, endIdx] = Detection(data, FS)function [maxIdx, maxVal, endIdx] = Detection (data, FS)
if nargin < 2if nargin <2
FS=100;FS = 100;
endend
fs=FS; fl=60; fh=5;fs = FS; fl = 60; fh = 5;
maxIdx=[]; maxVal=[]; maxIdx=[];maxIdx = []; maxVal = []; maxIdx = [];
rawData=data;rawData = data;
dcRemData = rawData-mean(rawData);dcRemData = rawData-mean (rawData);
lpData = lpassfilter(dcRemData, fl, fs);lpData = lpassfilter (dcRemData, fl, fs);
hpData = hpassfilter(lpData, fh, fs);hpData = hpassfilter (lpData, fh, fs);
diffData = diff(hpData);diffData = diff (hpData);
sqrData = diffData*diffData;sqrData = diffData * diffData;
window=ones(1,30);window = ones (1,30);
integral=medfilt1(filter(window,1,sqrData),10);integral = medfilt1 (filter (window, 1, sqrData), 10);
delay=ceil(length(window)/2);delay = ceil (length (window) / 2);
integralData=integral(delay:length(integral));integralData = integral (delay: length (integral));
max_h=max(integralData);max_h = max (integralData);
thresh=0.3;thresh = 0.3;
peak_reg=integralData>(thresh*max_h);peak_reg = integralData > (thresh * max_h);
sIndex=find(diff([0 peak_reg'])==1);sIndex = find (diff ([0 peak_reg ']) == 1);
eIndex=find(diff(peak_reg' 0])==-1);eIndex = find (diff (peak_reg '0)) == - 1);
그러므로 상기와 같은 매트랩(Matlab)의 명령어를 통해 알고리즘을 적용하는 것이다.Therefore, the algorithm is applied through the above-mentioned Matlab command.
따라서 본 발명 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 모니터링 방법은 생체신호를 측정하는 안전관리작업복을 착용한 근로자의 생체신호 기반의 건강 상태를 파악하여 산업현장에서의 업무상사고를 예방하되, 상기 안전관리작업복의 생체신호용 센서를 통해 감지한 심전도, 가속도, 체온 등의 생체신호를 활용하여 빅데이터 기반의 서버에서 스트레스 상태, 운동 강도, 움직임 및 행동 패턴 등의 근로자의 상태를 분석하여 안전사고를 예방하며, 근로자를 대상으로 지속적인 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 제공함으로써 재해 예방, 생산성 향상, 건강증진을 도모하는 현저한 효과가 있다.Therefore, according to the present invention, a monitoring method of workers health management using safety management work clothes based on bio-signals is performed by detecting the health condition based on bio-signals of workers wearing safety work clothes for measuring bio-signals, Using the bio-signals such as electrocardiogram, acceleration, and body temperature sensed by the bio-signal sensor of the safety work clothing, the state of the workers such as stress state, exercise intensity, movement and behavior pattern is analyzed in the server of the big data, And providing continuous personalized health care services to workers, it has a remarkable effect of preventing disasters, improving productivity, and promoting health.
100 : 생체신호 기반의 안전관리 작업복
110 : 작업복
120 : 밴드
130 : 신체신호용 센서
140 : 모듈
150 : 배터리
160 : 디지털실
200 : 서버
210 : 웹 서비스
220 : 데이터베이스
230 : 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)100: Bio-signal-based safety management work clothes
110: Work clothes
120: Band
130: Sensor for physical signals
140: Module
150: Battery
160: Digital room
200: Server
210: Web Services
220: Database
230: Hadoop Distributed File System (HDFS)
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