KR20200022117A - forecast and warning information providing system and method for Harmful work environment using big data analysis - Google Patents

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KR20200022117A KR1020180097843A KR20180097843A KR20200022117A KR 20200022117 A KR20200022117 A KR 20200022117A KR 1020180097843 A KR1020180097843 A KR 1020180097843A KR 20180097843 A KR20180097843 A KR 20180097843A KR 20200022117 A KR20200022117 A KR 20200022117A
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이성준
강우석
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(주)이지정보기술
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Abstract

The present invention relates to a forecast/warning service providing system for a harmful factor of a work environment using big data analysis and a method thereof which collect surrounding environment information such as sex, age, work time pattern, air quality, temperature, humidity and the like of farm or livestock farm workers to analyze whether the surrounding environment information corresponds to a proper environment or a harmful environment for a current worker to perform work and provide a user with forecast/warning information. Specifically, the forecast/warning service providing system comprises: an environment information collection unit to collect internal environment information of a workplace to be managed with divided inside and outside in real time and transmit the collected internal environment information; a user terminal which is adjacent to the environment information collection unit to data-communicate with the environment information collection unit, receives the internal environment information collected by the internal environment information, and transmits the received internal environment information and unique identification information at every set first time; and a service providing server to store user information including previously inputted age, sex, and workplace address of a user and environment information transmitted by the user terminal to build a database and predict harmful factors for the workplace to be managed based on the information stored in the database to provide the user terminal with whether work is possible.

Description

빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템 및 방법{forecast and warning information providing system and method for Harmful work environment using big data analysis}Example and warning information providing system and method for Harmful work environment using big data analysis}

본 발명은 농가 또는 축가 작업자의 성별, 연령, 작업시간 패턴과 공기질, 온도, 습도 등의 주변 환경정보를 수집하여 현재 작업자가 작업을 실시함에 있어 적합한 환경인지 또는 유해한 환경인지를 분석하고, 이를 사용자에게 예·경보 정보로 제공하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention collects the environmental information such as gender, age, working time pattern and air quality, temperature, humidity of a farm or livestock worker, and analyzes whether it is suitable environment or harmful environment for the current worker's work, and user The present invention relates to a system and method for providing examples and warning services that are harmful to the working environment through big data analysis.

우리나라의 농, 축업인들은 급속도로 노령화되어 작업의 특성상 자동화 기계류와 농약 등의 사용량의 꾸준히 증가하고 있다.The agricultural and livestock farmers of our country are rapidly aging and the use of automated machinery and pesticides is steadily increasing due to the nature of the work.

특히 비닐하우스 농업의 증가로 인하여 농한기와 농번기의 구분 없이 연중 총 작업 시간의 증가하고 있으며, 이러한 요인으로 농작업자의 농작업성 질환이나 사고의 위험성에 쉽게 노출되고 그 빈도가 점차 늘어나고 있다.In particular, the increase of vinyl house agriculture is increasing the total working hours year-round, regardless of the agricultural season and the agricultural season, and these factors are easily exposed to the risk of agricultural workers' diseases or accidents, and the frequency is gradually increasing.

예를 들면 비닐하우스 작업의 경우 고온, 다습한 환경으로 인한 열사병 피해 등이 발생할 수 있으며, 축가의 경우 가축의 분료로 인한 암모니아, 일산화탄소 농도가 증가하여 유해 가스에 의한 중독 피해 등이 늘고있다. For example, in the case of vinyl house work, heat stroke damage may occur due to high temperature and high humidity. In case of livestock house, the concentration of ammonia and carbon monoxide caused by livestock food is increasing, and the poisoning damage caused by harmful gases is increasing.

특히 일정한 근무 시간이 정해지지 않은 농, 축업인들에게는 장시간 유해 환경에 노출되어 있기 때문에 이러한 농, 축업인들의 피해는 기술이 발전한 현대 사회에서도 쉽게 저감되지 않고 있는 실정이다. In particular, farmers and livestock farmers who do not have a fixed working time are exposed to harmful environments for a long time, so the damage of these farmers and livestock farmers is not easily reduced even in modern society with advanced technology.

이에 따라 농, 축가의 작업시 주변환경 요인과 시설 내 유해요인 및 위험성 등을 분석하여 실시간으로 농, 축작업자에게 정보를 제공함으로써 농, 축작업자의 재해 발생을 최소화하기 위한 서비스가 요구되고 있다.Accordingly, a service for minimizing the occurrence of disasters of farmers and livestock workers is required by analyzing the environmental factors, hazards and dangers in the facility and providing information to farmers and livestock workers in real time.

대한미국 공개특허공보 제10-2013-0102823호(2013.09.23.)Korean Unexamined Patent Publication No. 10-2013-0102823 (September 23, 2013)

따라서 본 발명의 목적은 온도, 습도, 이산화탄소, 미세먼지 등의 주변 환경정보를 수집하여 현재 농작업자가 작업을 실시함에 있어 적합한 환경인지 또는 유해한 환경인지를 분석하고, 이를 사용자에게 예·경보 정보로 제공하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.Therefore, the object of the present invention is to collect information on the surrounding environment, such as temperature, humidity, carbon dioxide, and fine dust, and to analyze whether the environment is suitable or harmful environment for the current agricultural worker to perform the work, and to the user as an example and warning information. It is to provide examples and warning service providing systems and methods for harmful working environment through big data analysis.

상술한 문제점들을 해결하기 위한 수단으로 본 발명에 따른 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템은, 내, 외부가 구분된 관리대상 작업장의 내부 환경정보를 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신하는 환경정보수집부; 상기 환경정보수집부와 인접하여 상호 데이터 통신할 수 있으며 환경정보수집부에서 수집한 내부 환경정보를 수신하고, 수신한 상기 내부 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 송신하는 사용자단말; 및 사전 입력된 사용자의 연령, 성별, 작업장 주소를 포함한 사용자 정보 및 상기 사용자단말에서 송신하는 환경정보를 저장하여 데이터베이스화하고, 상기 데이터베이스화한 정보들을 기반으로 관리대상 작업장에 대한 유해요인을 예측하여 작업 가능 여부를 상기 사용자단말로 안내하는 서비스제공서버;를 포함하는 것이 특징이다.As a means for solving the problems described above, the system for providing an example and warning service for harmful factors in the working environment through big data analysis according to the present invention includes an internal and external collection of internal environmental information of a workplace to be managed in real time. An environmental information collecting unit for transmitting environmental information; A user terminal capable of communicating data with each other adjacent to the environment information collecting unit and receiving internal environment information collected by the environment information collecting unit, and transmitting the received internal environment information and unique identification information every set first time; And database the user information including the age, gender, and workplace address of the pre-entered user and the environment information transmitted from the user terminal, and predict the harmful factors for the workplace to be managed based on the databaseed information. And a service providing server for guiding whether or not work is possible to the user terminal.

하나의 예로써, 상기 서비스제공서버는, 상기 사용자단말로부터 전달되는 식별정보를 통해 사용자를 식별하고 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출하는 데이터베이스처리부; 상기 데이터베이스처리부에서 추출된 사용자의 작업장 주소와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털로부터 수집하는 공공데이터수집부; 상기 데이터베이스처리부에서 추출된 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 공공데이터수집부에서 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력하는 데이터처리부; 및 상기 데이터처리부에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말로 제공하는 정보제공부;를 포함하는 것이 특징이다.As one example, the service providing server, the database processing unit for identifying the user through the identification information transmitted from the user terminal and extracts the internal environment information and workplace address of the management target workplace matching the user from the database; A public data collection unit collecting local weather information and weather forecast information matching the workplace address of the user extracted by the database processor from a public data portal; The internal environment information of the management target workplace extracted from the database processing unit and the external weather information collected by the public data collection unit are analyzed using the selected learning model, and the internal environment change according to the external environment is analyzed, and the second time set based on this is set. A data processor for predicting internal environment information thereafter and determining and outputting work availability according to the prediction result; And an information providing unit providing the user terminal with information processed and output by the data processing unit.

하나의 예로써, 상기 내부 환경정보는, 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 선택된 하나 또는 둘 이상을 포함하는 것이 특징이다.As an example, the internal environmental information may include one or more selected from among temperature, humidity, carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, and ammonia concentration.

하나의 예로써, 상기 데이터처리부는, 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 선택된 하나 또는 둘 이상이 기설정된 임계치를 초과하는 경우 이를 경보 정보를 생성하여 관련 경보 정보를 출력하는 것이 특징이다.As one example, the data processor, when one or more selected from the temperature, humidity, carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, ammonia concentration exceeds a predetermined threshold, it generates alarm information and outputs the relevant alarm information. to be.

하나의 예로써, 상기 데이터처리부는, 사용자의 연령과 성별에 따른 임계근로시간을 설정하고, 상기 사용자단말의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석하여 해당 사용자의 근로시간을 산출하고, 수신된 식별정보를 통해 해당 사용자의 연령과 성별을 파악하여 해당 사용자의 산출된 근로시간이 설정된 임계근로시간을 초과하는 경우 휴식 알람 신호를 출력하는 것이 특징이다.As one example, the data processing unit sets the threshold working time according to the age and gender of the user, calculates the working time of the corresponding user by analyzing the first receiving time and the subsequent receiving time of the user terminal, and receives the received identification. It is characterized by outputting a break alarm signal when the calculated working time of the user exceeds the set threshold working time by identifying the age and gender of the user through the information.

한편 빅데이터 분석을 통한 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법은, a) 내, 외부가 구분된 관리대상 작업장의 내부 환경정보를 환경정보수집부에서 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신하는 단계; b) 상기 환경정보수집부에 사용자단말이 인접하면 환경정보수집부에서 수집한 내부 환경정보를 상기 사용자단말이 수신하고 수신한 상기 내부 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 송신하는 단계; 및 c) 서비스제공서버에서 사전 입력된 사용자의 연령, 성별, 작업장 주소를 포함한 사용자 정보 및 상기 사용자단말에서 송신하는 환경정보를 저장하여 데이터베이스화하고, 상기 데이터베이스화한 정보들을 기반으로 관리대상 작업장에 대한 유해요인을 예측하여 작업 가능 여부를 상기 사용자단말로 안내하는 단계;를 포함하는 것이 특징이다.On the other hand, the harmful factors example and warning service providing method through big data analysis, a) collecting the internal environmental information collected in real time from the environmental information collection unit of the internal and external management target workplace divided; b) when the user terminal is adjacent to the environment information collection unit, transmitting internal environment information collected by the environment information collection unit and transmitting the received internal environment information and the unique identification information every set first time; ; And c) storing the user information including the age, gender, and workplace address of the user pre-entered by the service providing server and the environment information transmitted from the user terminal to a database, and storing the user information in the workplace to be managed based on the databaseed information. And predicting the harmful factors to guide the user terminal whether or not work is possible.

하나의 예로써, 상기 c)단계는, c-1) 상기 사용자단말로부터 전달되는 식별정보를 통해 사용자를 식별하고 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; c-2) 상기 데이터베이스로부터 추출된 사용자의 작업장 주소와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털로부터 수집하는 단계; c-3) 상기 데이터베이스로부터 추출된 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 공공데이터 포털로부터 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력하는 단계; 및 c-4) 상기 c-3) 단계에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말로 제공하는 단계;를 포함하는 것이 특징이다.As one example, the step c), c-1) identifying the user through the identification information transmitted from the user terminal and extracting the internal environment information and workplace address of the management workplace to match the user from the database ; c-2) collecting local weather information and weather forecast information from the public data portal matching the workplace address of the user extracted from the database; c-3) The internal environment information of the workplace to be managed extracted from the database and the external weather information collected from the public data portal are analyzed using the selected learning model, and the change of the internal environment according to the external environment is analyzed. Predicting the internal environment information after 2 hours and determining and outputting work availability according to the prediction result; And c-4) providing the user terminal with the information processed and output in step c-3).

하나의 예로써, 상기 c)단계는, 상기 서비스제공서버에서 사용자의 연령과 성별에 따른 임계근로시간을 설정하는 단계; 상기 서비스제공서버에서 상기 사용자단말의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석하여 해당 사용자의 근로시간을 산출하는 단계; 상기 서비스제공서버에서 수신한 식별정보를 통해 해당 사용자의 연령과 성별을 파악하여 해당 사용자의 산출된 근로시간이 설정된 임계근로시간을 초과하는 경우 휴식 알람 신호를 출력하는 단계; 및 상기 휴식 알람 신호를 상기 사용자단말로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것이 특징이다.As an example, step c) may include setting a threshold working time according to the age and gender of the user in the service providing server; Calculating a working time of a corresponding user by analyzing an initial receiving time and a subsequent receiving time of the user terminal in the service providing server; Determining the age and gender of the user through the identification information received from the service providing server and outputting a break alarm signal when the calculated working time of the user exceeds a set threshold working time; And providing the resting alarm signal to the user terminal.

이와 같이 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템 및 방법은 작업자의 주변 환경이 적합한지 또는 유해한지를 분석함에 있어 단순히 주변 환경 정보를 기반으로 정보를 제공하는 방식보다 주변 환경정보 외에도 작업장 외부의 기상 정보, 작업자의 연령, 성별, 작업시간 정보 등 작업자가 작업함에 있어 유해할 수 있는 환경정보를 다양하게 분석하여 보다 신뢰도 있는 유해환경 정보를 제공함으로써 작업자의 재해 발생을 최소화하고 건강 보호를 도모할 수 있는 장점이 있다.As described above, the system and method for providing a service environment harmful factors and warning services through big data analysis according to the present invention is based on the surrounding environment information rather than simply providing information based on surrounding environment information in analyzing whether the worker's surrounding environment is suitable or harmful. In addition to the environmental information, various accidental environmental information such as weather information outside the workplace, worker's age, gender, and working time information can be analyzed in various ways to provide more reliable hazardous environment information, thereby minimizing worker's occurrence of disasters. And it has the advantage of promoting health protection.

도 1은 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환경정보수집부의 구성을 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스제공서버의 구성을 나타내는 블록도.
도 4는 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법을 나타내는 순서도.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스제공서버의 데이터 처리과정을 나타내는 순서도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The figure which shows the structure of the example / alarm service provision system which is a hazard of working environment through big data analysis of this invention.
Figure 2 is a block diagram showing the configuration of an environmental information collecting unit according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram showing the configuration of a service providing server according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart showing a harmful example / alarm service providing method through big data analysis of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a data processing process of a service providing server according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 구성 및 작용을 첨부된 도면에 의거하여 좀 더 구체적으로 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, the configuration and operation of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, the term or word used in the present specification and claims is based on the principle that the inventor can appropriately define the concept of the term in order to best describe his or her invention. It should be interpreted as meanings and concepts corresponding to the technical idea of

도 1은 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환경정보수집부의 구성을 나타내는 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스제공서버의 구성을 나타내는 블록도이다.1 is a view showing the configuration of the example environment / warning service providing system harmful factors of work environment through big data analysis of the present invention, Figure 2 is a block diagram showing the configuration of the environmental information collecting unit according to an embodiment of the present invention, 3 is a block diagram illustrating a configuration of a service providing server according to an exemplary embodiment.

도 1을 참조하면 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템(이하 '본 발명의 시스템'이라 칭함)은 환경정보수집부(100)와 사용자단말(200) 및 서비스제공서버(300)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, an example / alarm service providing system (hereinafter, referred to as a 'system of the present invention') of harmful factors for working environment through big data analysis of the present invention may include an environment information collecting unit 100, a user terminal 200, and a service. It may be configured to include a server 300.

상기 환경정보수집부(100)는 내, 외부가 구분된 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보를 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신할 수 있다.The environmental information collecting unit 100 may collect internal environmental information of the management target workplace 10 in which internal and external are divided in real time, and transmit the collected internal environmental information.

상기 관리대상 작업장(10)은 농가의 하우스이거나 축사 또는 돈사 중 어느 하나일 수 있다.The management target workplace 10 may be a farm house or a barn or a pig house.

상기 환경정보수집부(100)는 상기 사용자단말(200)과의 인접함을 감지하여 통신 권한을 허용할 수 있으며, 상기 사용자단말(200)의 감지시 수집한 환경정보를 송신할 수 있다.The environmental information collecting unit 100 may allow a communication authority by detecting the proximity to the user terminal 200 and may transmit the collected environmental information when the user terminal 200 is detected.

일 예로 상기 환경정보수집부(100)는 도 2에 도시된 바와 같이 온도를 감지하기 위한 온도센서(110)와 습도를 감지하기 위한 습도센서(120) 및 공기질을 감지하기 위한 공기질센서(130)를 포함할 수 있다.As an example, the environmental information collecting unit 100 includes a temperature sensor 110 for sensing a temperature, a humidity sensor 120 for detecting humidity, and an air quality sensor 130 for detecting air quality. It may include.

여기서 상기 공기질은 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 하나 이상일 수 있으며, 앞서 언급한 바와 같이 농가일 경우 이산환탄소 농도를 감지할 수 있고, 축사나 돈사의 경우 일산화탄소 농도 및 암모니아 농도를 감지하는 등 설치 환경에 적합하게 감지대상 공기질을 하나 또는 둘 이상을 선택적으로 적용할 수 있다.Wherein the air quality may be one or more of carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, ammonia concentration, as mentioned above, if the farm can detect the carbon dioxide concentration, the barn or pig house to detect the carbon monoxide concentration and ammonia concentration, etc. One or more air quality to be detected may be selectively applied according to the installation environment.

그리고 상기 환경정보수집부(100)는 각 센서의 감지신호를 상기 사용자단말(200)로 송신하기 위한 BLE통신모듈(140)와 배터리모듈(150)을 더 포함할 수 있다.The environmental information collecting unit 100 may further include a BLE communication module 140 and a battery module 150 for transmitting the detection signal of each sensor to the user terminal 200.

상기 BLE통신모듈(140)은 블루투스 기반의 비콘신호로 수집된 데이터를 송신할 수 있다.The BLE communication module 140 may transmit data collected by a Bluetooth-based beacon signal.

상기 비콘은 블루투스 저에너지(BLE)기술을 기반으로 한 근거리 무선통신 장치로 소량의 패킷 전송으로 동작이 가능하고 통상적으로 무선 통신에 있어 상호 기기 간을 연결시키기 위한 페어링(pairing)이 불필요하며, 저전력으로 통신하기 때문에 다른 근거리 무선통신 기술에 비해 저비용으로 위치를 인식할 수 있고, 특히 GPS가 불가한 실내에서도 위치 파악이 가능한 특징이 있다.The beacon is a short-range wireless communication device based on Bluetooth low energy (BLE) technology, which can operate with a small amount of packet transmission, and typically requires no pairing for connecting devices to each other in wireless communication. Because of the communication, it is possible to recognize the location at a lower cost than other short-range wireless communication technologies.

상기 배터리모듈(160)은 환경정보수집부(100)의 각 구동 요소에서 요구되는 전력을 공급한다.The battery module 160 supplies power required by each driving element of the environmental information collecting unit 100.

상기 배터리모듈(160)은 도면에 도시된 바 없으나, 태양광 에너지로부터 전력을 생산하는 태양전지와 연결되어 상기 태양전지에서 출력된 전력을 충전하고, 충전된 전력을 각각의 구동 요소 즉 상기 온도센서(110), 습도센서(120), 공기질센서(130), BLE통신모듈(140) 등에 대응되는 전압으로 변환하여 제공할 수 있다.Although not shown in the drawing, the battery module 160 is connected to a solar cell that generates power from solar energy to charge the power output from the solar cell, and the charged power to each driving element, that is, the temperature sensor. 110, the humidity sensor 120, the air quality sensor 130, and the BLE communication module 140 may be converted into a voltage corresponding to the same and provided.

또상 상기 배터리모듈(160)은 앞서 언급한 실시 예와는 달리 내장된 배터리를 구비하고 상기 배터리로만 가동되게 구축되거나, 태양전지 외에도 풍력 등 자체 발전 수단에서 생산되는 전력이나 상용전원에 의한 전력을 충전하여 공급하는 등 공지기술에 따른 다양한 실시 예들이 적용될 수 있음은 당연하다.In addition, the battery module 160 has a built-in battery, unlike the above-described embodiment and is built to operate only the battery, or in addition to solar cells to charge the power by power or commercial power produced in its own power generation means, such as wind power Naturally, various embodiments according to the known art may be applied.

이러한 환경정보수집부(100)는 관리대상 작업장(10)의 규모나 면적 등 지리적 특성을 고려하여 이격된 위치에 적어도 둘 이상 설치될 수 있다.The environmental information collecting unit 100 may be installed in at least two spaced apart locations in consideration of geographical characteristics such as the size or area of the management target workplace 10.

상기 사용자단말(200)은 상기 환경정보수집부(100)와 인접하여 상호 데이터 통신할 수 있으며, 상기 환경정보수집부(100)에서 수집한 환경정보를 수신하고 상기 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 송신할 수 있다.The user terminal 200 may communicate with each other in close proximity to the environment information collection unit 100, and receive environment information collected by the environment information collection unit 100, and receive the environment information and unique identification information. Transmission may be performed every set first time.

상기 사용자단말(200)의 설정된 제 1시간은 시간 단위인 것이 바람직하다.Preferably, the set first time of the user terminal 200 is a time unit.

그리고 상기 사용자단말(200)의 식별번호는 사전에 서비스제공서버(300)로부터 할당된 식별번호로 예를 들면 회원번호나 아이디(ID)번호일 수 있다.The identification number of the user terminal 200 may be, for example, a member number or ID (ID) number as an identification number previously assigned from the service providing server 300.

이러한 사용자단말(200)은 데스트탑 등과 같이 고정성을 가지는 단말이거나 스마트폰, 태블릿 등을 포함하는 이동성을 가지는 모바일 단말 중 어느 하나일 수 있으며, 사전에 서비스를 제공받기 위한 앱(App)을 다운로드하여 설치한 단말로서 상기 환경정보수집부(100)와의 무선 통신을 위한 블루투스 통신모듈이 탑재된 단말일 수 있다.The user terminal 200 may be any one of a mobile terminal having a fixed terminal, such as a desktop, or a mobile terminal including a smartphone, a tablet, etc., and download an app (App) to receive a service in advance As a terminal installed, it may be a terminal equipped with a Bluetooth communication module for wireless communication with the environmental information collecting unit 100.

상기 서비스제공서버(300)는 사전 입력된 사용자의 연령, 성별, 작업장 주소 및 식별번호 등을 포함하는 사용자 정보와 상기 사용자단말(200)에서 송신하는 환경정보를 저장하여 데이터베이스화할 수 있다.The service providing server 300 may store and database the user information including the user's age, gender, workplace address, identification number, and the like, and the environment information transmitted from the user terminal 200.

상기 사용자 정보는 상기 사용자단말(200)에서 입력된 정보를 전달받거나 서비스제공서버(300) 자체를 통해 입력될 수 있다.The user information may be received through the information input from the user terminal 200 or may be input through the service providing server 300 itself.

또한 상기 서비스제공서버(300)는 공공 데이터 포털(20)로부터 수집되는 지역별 기상정보를 저장하여 데이터베이스화함으로써 향후 학습 모델의 학습에 기본데이터로 활용되도록 한다.In addition, the service providing server 300 stores the database by storing the weather information for each region collected from the public data portal 20 to be used as basic data for learning the future learning model.

이러한 서비스제공서버(300)는 상기 데이터베이스화한 정보를 기반으로 관리대상 작업장(10)에 대하여 향후 일정 시간 이후에 적합한 환경인지 또는 유해요인인지를 예측 분석하고 작업 가능 여부를 상기 사용자단말(100)로 송신하여 사용자에게 안내되도록 서비스함으로써 사용자의 안전을 도모할 수 있도록 한다.The service providing server 300 predicts and analyzes whether it is a suitable environment or a harmful factor after a predetermined time in the future for the management target workplace 10 based on the database information, and whether the user terminal 100 can work. Service to be guided to the user by sending it to the user so that the user's safety can be promoted.

도 3을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 서비스제공서버(300)는 센서정보처리부(310)와 데이터베이스처리부(320)와 공공데이터수집부(330)와 데이터처리부(340)와 모델학습부(350)와 모델적용부(360) 및 정보제공부(370)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3, the service providing server 300 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a sensor information processor 310, a database processor 320, a public data collector 330, a data processor 340, and a model learner. It may be configured to include a 350 and the model applying unit 360 and the information providing unit 370.

상기 센서정보처리부(310)는 상기 사용자단말(200)을 통해 전달되는 환경정보수집부(100)의 센싱데이터 즉, 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보를 수신하여 각 환경 상태를 분석한다.The sensor information processing unit 310 receives sensing data of the environmental information collecting unit 100 transmitted through the user terminal 200, that is, internal environmental information of the management target workplace 10 and analyzes each environmental state.

그리고 상기 센서정보처리부(310)는 사용자단말(200)을 통해 함께 수신한 식별정보를 상기 데이터베이스처리부(320)로 전달한다.The sensor information processor 310 transmits the identification information received through the user terminal 200 to the database processor 320.

상기 데이터베이스처리부(320)는 상기 센서정보처리부(310)로부터 전달된 식별정보를 통해 사용자를 식별하고, 식별된 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출한다.The database processor 320 identifies a user through the identification information transmitted from the sensor information processor 310, and extracts internal environment information and workplace address of the management target workplace 10 matching the identified user from the database. do.

상기 공공데이터수집부(330)는 상기 데이터베이스처리부(320)에서 추출된 사용자의 작업장 주소와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털(20)로부터 수집한다. The public data collection unit 330 collects local weather information and weather forecast information matching the workplace address of the user extracted by the database processor 320 from the public data portal 20.

이때 상기 공공데이터수집부(330)에서 수집된 지역별 기상정보와 기상예보정보는 상기 데이터베이스에 저장 및 누적되어 업데이트될 수 있다.In this case, the regional weather information and weather forecast information collected by the public data collection unit 330 may be stored and accumulated in the database and updated.

대부분 내부 작업이 주를 이루는 하우스 또는 축사/돈사에서는 야외 날씨에 의해 내부 환경의 변화에 큰 영향을 줄 수 있으므로, 관리대상 작업장(10)의 해당 지역에 대한 기상 정보는 사용자에게 필수적으로 확인해야할 요소 정보일 수 있다. In most houses or houses / pighouses where the internal work is mainly, outdoor weather can have a big influence on the change of the internal environment, so the weather information about the corresponding area of the workplace 10 to be managed is essential to the user. Information.

상기 기상정보는 현재 공공데이터 포털(20) 및 기상청으로부터 다양한 형태로 제공받을 수 있다.The weather information may be provided in various forms from the current public data portal 20 and the Korea Meteorological Agency.

이에 상기 공공데이터수집부(330)는 앞서 언급한 공공데이터 포털(20) 또는 기상청 서버에 접속하여 각 지역별 기상 정보를 요청할 수 있으며, 공공데이터 포털(20) 또는 기상청 서버의 응답정보를 수신할 수 있다.Accordingly, the public data collection unit 330 may request weather information for each region by accessing the aforementioned public data portal 20 or the meteorological office server, and may receive response information of the public data portal 20 or the meteorological office server. have.

일 예로, 상기 공공데이터수집부(330)는 상기 공공데이터 포털(20) 또는 기상청 서버로부터 응답정보로 제공되는 OPEN API(Application Programming Interface)를 수집 및 저장할 수 있다.For example, the public data collection unit 330 may collect and store an OPEN API (Application Programming Interface) provided as response information from the public data portal 20 or the meteorological office server.

여기서 상기 기상정보는 선택된 지역의 기본적인 날씨정보 및 대기 오염정보를 포함할 수 있으며, 대기 오염정보는 아황산가스 농도, 일산화탄소 농도, 오존 농도, 이산화질소 농도, 미세먼지 농도, 통합대기환경수치, 통합대기환경지수, 아황산가스 지수, 일산화탄소 지수, 오존 지수, 이산화질소 지수, 및 미세먼지 지수 등을 포함할 수 있다.Here, the weather information may include basic weather information and air pollution information of the selected region, and the air pollution information may include sulfur dioxide concentration, carbon monoxide concentration, ozone concentration, nitrogen dioxide concentration, fine dust concentration, integrated atmospheric environment value, integrated atmospheric environment. Index, sulfur dioxide index, carbon monoxide index, ozone index, nitrogen dioxide index, and fine dust index and the like.

또한 제공되는 지역이 광범위한 지역일 경우 상기 기상 정보는 시, 군, 구 단위로 구분하여 세부 기상 정보 형태로 제공될 수도 있다.In addition, when the provided area is a wide area, the weather information may be provided in the form of detailed weather information divided into city, county, and district.

상기 데이터처리부(340)는 상기 데이터베이스처리부(320)에서 추출된 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보와 공공데이터수집부(330)에서 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력할 수 있다.The data processor 340 uses the selected learning model to select internal environment information of the management target workplace 10 extracted from the database processor 320 and external workplace information collected by the public data collector 330 using a selected learning model. According to the change of the internal environment, the internal environment information after the second time set based on this can be predicted and whether or not work is possible according to the prediction result can be output.

즉 상기 데이터처리부(340)는 작업장의 외부 기상정보에 따라 변화하는 작업장의 내부 환경정보를 학습을 통해 예측 분석하는 것이며, 예측된 정보를 기설정된 기준 임계값과의 비교 분석하고 최종적으로 유해요인을 판단하여 사용자에게 제 2시간 이후의 작업 가능 여부를 안내하는 것이다.That is, the data processor 340 predicts and analyzes the internal environment information of the workplace that changes according to the external weather information of the workplace through learning, and compares the predicted information with a predetermined reference threshold and finally identifies harmful factors. The determination is to inform the user whether work after the second time is possible.

일 예로, 상기 데이터처리부(340)에서는 내부 환경정보에 있어 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 선택된 하나 또는 둘 이상이 기설정된 임계치를 초과하는 경우 이를 경보 정보를 생성하여 관련 경보 정보를 출력할 수 있다.For example, the data processor 340 generates alarm information when one or two selected from the temperature, humidity, carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, and ammonia concentration in the internal environment information exceeds a preset threshold, and generates relevant alarm information. You can output

여기서 상기 제 2시간은 3시간 단위 또는 6시간 단위로 선택될 수 있으며 사용자에 의해 임의 변경될 수 있음은 당연하다. In this case, the second time may be selected in units of 3 hours or 6 hours, and may be arbitrarily changed by a user.

상기 모델학습부(350)는 상기 데이터처리부(340)에서 적용되는 처리결과를 학습하여 학습 모델을 업데이트한다.The model learner 350 learns the processing result applied by the data processor 340 to update the learning model.

상기 모델적용부(360)는 상기 모델학습부(350)에서 최신으로 업데이트된 학습모델을 선택하고 이를 상기 데이터처리부(340)의 예측 분석에 적용되도록 한다.여기서 상기 학습모델은 공지의 다양한 학습모델 중 적합한 하나를 선택하여 적용할 수 있는 바 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.The model applying unit 360 selects the latest updated learning model from the model learning unit 350 and applies it to the predictive analysis of the data processing unit 340. Here, the learning model is a variety of known learning models. Since a suitable one can be selected and applied, a detailed description thereof will be omitted.

상기 정보제공부(370)는 상기 데이터처리부(340)에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말(200)로 제공한다.The information providing unit 370 provides the user terminal 200 with information processed and output by the data processing unit 340.

한편 상기 데이터처리부(340)는 사용자의 연령과 성별에 따른 임계근로시간을 설정할 수 있다.The data processor 340 may set the threshold working time according to the age and gender of the user.

그리고 상기 데이터처리부(340)는 상기 사용자단말(200)를 통해 정보를 전달되는 시간을 파악하여, 상기 사용자단말(200)의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석할 수 있으며, 이를 통해 해당 사용자의 근로시간을 산출할 수 있다.In addition, the data processor 340 may grasp the time at which information is transmitted through the user terminal 200, and may analyze an initial reception time and a subsequent reception time of the user terminal 200. Work time can be calculated.

상기 데이터처리부(340)는 수신된 식별정보를 통해 해당 사용자의 연령과 성별을 파악하여 해당 사용자의 산출된 근로시간이 설정된 임계근로시간을 초과하는 경우 유해환경과 상관없이 휴식 알람 신호로 출력할 수 있다.The data processor 340 detects the age and gender of the user through the received identification information and outputs a break alarm signal regardless of the harmful environment when the calculated working time of the user exceeds the set threshold working time. have.

이렇게 데이터처리부(340)에서 출력되는 휴식 알람 신호는 상기 정보제공부(370)를 통해 사용자단말(200)로 전달될 수 있으며, 상기 사용자단말(200)에서는 상기 휴식 알림 신호와 같은 정보를 수신하는 경우 이를 경보 신호로 긴급하게 알릴 수 있도록 음향 또는 진동 등으로 표출되도록 할 수 있다.The break alarm signal output from the data processor 340 may be transmitted to the user terminal 200 through the information providing unit 370, and the user terminal 200 receives the same information as the break notification signal. In this case, it can be expressed by sound or vibration so that it can be notified urgently by an alarm signal.

한편 본 발명의 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법(이하 '본 발명의 방법'이라 칭함)을 도 4를 참조하여 설명한다.On the other hand, examples and warning service providing method (hereinafter referred to as the 'method of the present invention) of harmful factors of the working environment through big data analysis of the present invention will be described with reference to FIG.

먼저, 본 발명의 방법은 내, 외부가 구분된 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보를 환경정보수집부(100)에서 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신한다.(S100)First, the method of the present invention transmits the internal environmental information collected in real time by the environmental information collecting unit 100 and the internal environmental information of the management target workplace 10 is divided into internal and external (S100).

그리고 상기 환경정보수집부(100)에 사용자단말(20))이 인접하면 환경정보수집부(100)에서 수집한 내부 환경정보를 상기 사용자단말(200)이 수신하게 되고, 수신한 상기 내부 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 상기 서비스제공서버(300)로 송신한다.(S200)When the user terminal 20 is adjacent to the environmental information collecting unit 100, the user terminal 200 receives internal environmental information collected by the environmental information collecting unit 100, and receives the internal environmental information. And unique identification information is transmitted to the service providing server 300 every set first time (S200).

이후 상기 서비스제공서버(300)에서는 상기 환경정보수집부(100)에서 수집된 내부 환경정보들을 저장하여 데이터베이스화하며, 적합한 하나의 학습모델을 적용(S300)하여 데이터베이스화한 정보들을 분석(S400)하도록 한다.Thereafter, the service providing server 300 stores and internalizes the internal environmental information collected by the environmental information collecting unit 100, and analyzes the databaseized information by applying a suitable learning model (S300) (S400). Do it.

이 과정에 앞서 상기 서비스제공서버(300)는 분석과정에서 활용될 수 있는 정보들 예를 들면 연령, 성별, 작업장 주소를 포함한 사용자 정보 등을 저장하여 데이터베이스화한 후 사용자의 식별정보 입력에 응답하여 추출하거나(S310), 사용자의 식별정보 입력에 응답하여 공공데이터포털(20)로부터 기상정보 및 기상예보 정보 등을 새롭게 수집될 수 있다.(S320)Prior to this process, the service providing server 300 stores information that can be utilized in the analysis process, for example, user information including age, gender, and workplace address, and makes a database to respond to input of user identification information. Extraction (S310), or newly collected weather information and weather forecast information, etc. from the public data portal 20 in response to input of the identification information of the user (S320).

이후 상기 서비스제공서버(300)는 데이터 분석를 통한 결과 데이터를 비교 분석하여(S500) 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경정보가 임계값을 초과하는 경우라면, 관리대상 작업장(10)가 유해환경인 것으로 예측(S600)하여 작업 가능이 불가함을 사용자 단말(200)로 안내되도록 제공한다.(S700)Thereafter, the service providing server 300 compares and analyzes the result data through the data analysis (S500), when the internal environment information after the set second time exceeds a threshold value, that the workplace 10 to be managed is a hazardous environment. It provides a prediction (S600) to be guided to the user terminal 200 that the operation is not possible. (S700).

이때 본 발명의 일 실시 예에 따른 유해요인 예측 과정을 더욱 구체적으로 살펴보면,At this time, looking at the hazard prediction process according to an embodiment of the present invention in more detail,

먼저 상기 사용자단말(200)로부터 전달되는 식별정보를 통해 사용자를 식별하고 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출한다.First, the user is identified through the identification information transmitted from the user terminal 200, and the internal environment information and the workplace address of the management target workplace 10 matching the user are extracted from the database.

그리고 상기 데이터베이스로부터 추출된 사용자의 작업장 주소(10)와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털(20)로부터 수집한다.In addition, local weather information and weather forecast information matching the user's workplace address 10 extracted from the database are collected from the public data portal 20.

이후 상기 데이터베이스로부터 추출된 관리대상 작업장(10)의 내부 환경정보와 공공데이터 포털(20)로부터 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력한다.Thereafter, the internal environment information of the management target workplace 10 extracted from the database and the external weather information collected from the public data portal 20 are analyzed using the selected learning model, and the internal environment change according to the external environment is analyzed and based on this. The internal environment information after the second time set to be predicted, and whether or not work is possible according to the prediction result is output.

마지막으로, 이전 과정에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말(200)로 제공한다.Finally, the information processed and output in the previous process is provided to the user terminal 200.

한편 본 발명의 방법에서는 사용자의 작업 시간이 설정된 시간을 초과한 경우라면 상술한 유해요인 예측 과정과 상관없이 사용자에게 휴식을 권고함으로써 사용자가 휴식을 취할 수 있도록 유도할 수 있다.On the other hand, in the method of the present invention, if the user's working time exceeds the set time, the user may be encouraged to take a break by recommending a break to the user regardless of the above-described hazard prediction process.

도 5를 참조하면, 상기 서비스제공서버(300)에서 사용자의 임계근로시간을 설정하는 과정을 수행한다.Referring to FIG. 5, the service providing server 300 performs a process of setting a critical working time of a user.

이때 임계근로시간은 사용자의 연령과 성별에 따른 표준근로시간으로 설정될 수 있으며 이러한 표준근로시간은 계절이나 주, 야간 작업에 따라 선택적으로 변동될 수 있다.(S800)In this case, the critical working time may be set as the standard working time according to the age and gender of the user, and the standard working time may be selectively changed according to the season, week, or night work.

그리고 상기 서비스제공서버(300)에서 상기 사용자단말(200)의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석하여 해당 사용자의 근로시간을 산출한다.(S810)In addition, the service providing server 300 calculates the working time of the corresponding user by analyzing the initial receiving time and the subsequent receiving time of the user terminal 200. (S810)

이후 상기 서비스제공서버(300)에서 수신한 식별정보를 통해 해당 사용자의 사용자 정보와 상기 사용자 정보에 포함된 연령과 성별을 파악하여, 해당 사용자의 산출된 근로시간이 기설정된 임계근로시간을 초과했는지를 비교 분석하고(S820), 임계근로시간을 초과한 경우라면 휴식 알람 신호를 출력한다.(S830)Thereafter, the user information of the user and the age and gender included in the user information are grasped through the identification information received from the service providing server 300 to determine whether the calculated working time of the user exceeds a predetermined threshold working time. Compare and analyze (S820), and outputs a break alarm signal if the threshold working time is exceeded (S830).

마지막으로 상기 서비스제공서버(300)에서 출력되는 상기 휴식 알람 신호를 통신망을 통해 전송하여 상기 사용자단말(200)로 제공되도록 한다.Finally, the break alarm signal output from the service providing server 300 is transmitted through a communication network to be provided to the user terminal 200.

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정해져야만 할 것이다.Those skilled in the art will appreciate that various changes and modifications can be made without departing from the technical spirit of the present invention. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification but should be defined by the claims.

100 : 환경정보수집부 110 : 온도센서
120 : 습도센서 130 : 이산화탄소센서
140 : BLE통신모듈 150 : 배터리모듈
200 : 사용자단말 300 : 서비스제공서버
310 : 센서정보처리부 320 : 데이터베이스처리부
330 : 공공데이터수집부 340 : 데이터처리부
350 : 모델학습부 360 : 모델적용부
370 : 정보제공부100: environmental information collecting unit 110: temperature sensor
120: humidity sensor 130: carbon dioxide sensor
140: BLE communication module 150: battery module
200: user terminal 300: service providing server
310: sensor information processing unit 320: database processing unit
330: public data collection unit 340: data processing unit
350: model learning unit 360: model application unit
370: information provider

Claims (8)

내, 외부가 구분된 관리대상 작업장의 내부 환경정보를 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신하는 환경정보수집부;
상기 환경정보수집부와 인접하여 상호 데이터 통신할 수 있으며 환경정보수집부에서 수집한 내부 환경정보를 수신하고, 수신한 상기 내부 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 송신하는 사용자단말; 및
사전 입력된 사용자의 연령, 성별, 작업장 주소를 포함한 사용자 정보 및 상기 사용자단말에서 송신하는 환경정보를 저장하여 데이터베이스화하고, 상기 데이터베이스화한 정보들을 기반으로 관리대상 작업장에 대한 유해요인을 예측하여 작업 가능 여부를 상기 사용자단말로 안내하는 서비스제공서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템.
An environment information collection unit for collecting internal environment information of a workplace to be managed in which internal and external areas are collected in real time and transmitting the collected internal environment information;
A user terminal capable of communicating data with each other adjacent to the environment information collecting unit and receiving internal environment information collected by the environment information collecting unit, and transmitting the received internal environment information and unique identification information every set first time; And
User information including age, gender, and workplace address of a user, which is input in advance, and the environment information transmitted from the user terminal are stored and databased, and based on the databaseed information, the hazards for the workplace to be managed are predicted. A service providing server for guiding the user terminal whether or not it is possible; Examples of work environment harmful factors and alarm service providing system through big data analysis.
제 1항에 있어서,
상기 서비스제공서버는,
상기 사용자단말로부터 전달되는 식별정보를 통해 사용자를 식별하고 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출하는 데이터베이스처리부;
상기 데이터베이스처리부에서 추출된 사용자의 작업장 주소와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털로부터 수집하는 공공데이터수집부;
상기 데이터베이스처리부에서 추출된 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 공공데이터수집부에서 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력하는 데이터처리부; 및
상기 데이터처리부에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말로 제공하는 정보제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The service providing server,
A database processor for identifying a user through identification information transmitted from the user terminal and extracting internal environment information and workplace address of a management target workplace matching the user from a database;
A public data collection unit collecting local weather information and weather forecast information matching the workplace address of the user extracted by the database processor from a public data portal;
The internal environment information of the management target workplace extracted from the database processing unit and the external weather information collected by the public data collection unit are analyzed using the selected learning model, and the internal environment change according to the external environment is analyzed, and the second time set based on this A data processor for predicting internal environment information thereafter and determining and outputting work availability according to the prediction result; And
Information service unit for providing the information processed and outputted by the data processing unit to the user terminal; Yes, warning service providing system of the harmful environment of the work environment, characterized in that it comprises a.
제 2항에 있어서,
상기 내부 환경정보는,
온도, 습도, 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 선택된 하나 또는 둘 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템.
The method of claim 2,
The internal environmental information,
A system for providing a warning and warning service for harmful factors of work environment through big data analysis, comprising one or two selected from temperature, humidity, carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, and ammonia concentration.
제 3항에 있어서,
상기 데이터처리부는,
온도, 습도, 이산화탄소 농도, 일산화탄소 농도, 암모니아 농도 중 선택된 하나 또는 둘 이상이 기설정된 임계치를 초과하는 경우 이를 경보 정보를 생성하여 관련 경보 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템.
The method of claim 3, wherein
The data processing unit,
If one or more selected among temperature, humidity, carbon dioxide concentration, carbon monoxide concentration, and ammonia concentration exceeds a predetermined threshold, alarm information is generated and relevant alarm information is output. Factor example, alarm service provision system.
제 2항에 있어서,
상기 데이터처리부는,
사용자의 연령과 성별에 따른 임계근로시간을 설정하고, 상기 사용자단말의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석하여 해당 사용자의 근로시간을 산출하고, 수신된 식별정보를 통해 해당 사용자의 연령과 성별을 파악하여 해당 사용자의 산출된 근로시간이 설정된 임계근로시간을 초과하는 경우 휴식 알람 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 시스템.
The method of claim 2,
The data processing unit,
Set the threshold working time according to the age and gender of the user, calculate the working time of the corresponding user by analyzing the initial receiving time and the subsequent receiving time of the user terminal, and the age and gender of the user through the received identification information If the calculated working time of the user exceeds the set threshold working time by grasping the output of a break alarm signal characterized in that the work environment harmful factors and alarm service providing system through big data analysis.
a) 내, 외부가 구분된 관리대상 작업장의 내부 환경정보를 환경정보수집부에서 실시간 수집하고 수집한 내부 환경정보를 송신하는 단계;
b) 상기 환경정보수집부에 사용자단말이 인접하면 환경정보수집부에서 수집한 내부 환경정보를 상기 사용자단말이 수신하고 수신한 상기 내부 환경정보와 고유의 식별정보를 설정된 제 1시간마다 송신하는 단계; 및
c) 서비스제공서버에서 사전 입력된 사용자의 연령, 성별, 작업장 주소를 포함한 사용자 정보 및 상기 사용자단말에서 송신하는 환경정보를 저장하여 데이터베이스화하고, 상기 데이터베이스화한 정보들을 기반으로 관리대상 작업장에 대한 유해요인을 예측하여 작업 가능 여부를 상기 사용자단말로 안내하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법.
a) collecting internal environmental information collected in real time by the environmental information collecting unit of the internal and external managed workplaces separated from each other and transmitting the collected internal environmental information;
b) when the user terminal is adjacent to the environment information collection unit, transmitting internal environment information collected by the environment information collection unit and transmitting the received internal environment information and unique identification information every set first time; ; And
c) storing the user information including the age, gender and workplace address of the user previously inputted from the service providing server and the environment information transmitted from the user terminal and making a database, and based on the databaseed information, Predicting harmful factors and guiding whether or not work is possible to the user terminal.
제 6항에 있어서,
상기 c)단계는,
c-1) 상기 사용자단말로부터 전달되는 식별정보를 통해 사용자를 식별하고 상기 사용자에 매칭되는 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 작업장 주소를 데이터베이스로부터 추출하는 단계;
c-2) 상기 데이터베이스로부터 추출된 사용자의 작업장 주소와 매칭되는 지역 기상정보와 기상예보정보를 공공 데이터 포털로부터 수집하는 단계;
c-3) 상기 데이터베이스로부터 추출된 관리대상 작업장의 내부 환경정보와 공공데이터 포털로부터 수집한 작업장 외부 기상정보를 선택된 학습 모델을 이용하여 외부환경에 따른 내부 환경 변화를 분석하며, 이를 기반으로 설정된 제 2시간 이후의 내부 환경 정보를 예측하고 예측 결과에 따라 작업 가능 여부를 판단하여 출력하는 단계; 및
c-4) 상기 c-3) 단계에서 처리되어 출력되는 정보를 상기 사용자단말로 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법.
The method of claim 6,
Step c) is
c-1) identifying a user through identification information transmitted from the user terminal and extracting internal environment information and workplace address of a management target workplace matching the user from a database;
c-2) collecting local weather information and weather forecast information from the public data portal matching the workplace address of the user extracted from the database;
c-3) The internal environment information of the workplace to be managed extracted from the database and the external weather information collected from the public data portal are analyzed using the selected learning model, and the change of the internal environment according to the external environment is analyzed. Predicting the internal environment information after 2 hours and determining and outputting work availability according to the prediction result; And
c-4) providing the information processed and output in step c-3 to the user terminal, wherein the work environment harmful example / alarm service providing method through big data analysis comprising a.
제 6항에 있어서,
상기 c)단계는,
상기 서비스제공서버에서 사용자의 연령과 성별에 따른 임계근로시간을 설정하는 단계;
상기 서비스제공서버에서 상기 사용자단말의 최초 수신 시간과 이후 수신 시간을 분석하여 해당 사용자의 근로시간을 산출하는 단계;
상기 서비스제공서버에서 수신한 식별정보를 통해 해당 사용자의 연령과 성별을 파악하여 해당 사용자의 산출된 근로시간이 설정된 임계근로시간을 초과하는 경우 휴식 알람 신호를 출력하는 단계; 및
상기 휴식 알람 신호를 상기 사용자단말로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 분석을 통한 작업환경 유해요인 예·경보 서비스 제공 방법.The method of claim 6,
Step c) is
Setting a threshold working time according to the age and gender of the user in the service providing server;
Calculating a working time of the corresponding user by analyzing an initial receiving time and a subsequent receiving time of the user terminal in the service providing server;
Determining the age and gender of the user through the identification information received from the service providing server and outputting a break alarm signal when the calculated working time of the user exceeds a set threshold working time; And
Providing the resting alarm signal to the user terminal; Examples of work environment harmful factors and alarm service providing method through the big data analysis, characterized in that it further comprises.
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