KR20200031355A - 대규모 작업을 수행하는 작업자의 작업효율성 평가 및 알림 방법 - Google Patents

Abstract

작업자의 작업효율성을 판단하는 방법 및 그 알림 방법이 제공 된다. 작업효율성을 판단하는 방법은, 작업자가 착용한 웨어러블 디바이스에 의해 감지된 센서 값에 대한 정보를 상기 웨어러블 디바이스로부터 수신하는 단계와, 상기 수신된 센서 값에 대한 정보를 작업량 계산 프로세스에 입력하여 작업량을 계산하는 단계 및 상기 계산된 작업량에 따라 알람을 출력하는 단계를 포함한다.

Description

대규모 작업을 수행하는 작업자의 작업효율성 평가 및 알림 방법 {METHOD FOR ASSESSING AND ALERTING WORKERS ON THE EFFECTIVENESS OF THEIR WORK AT LARGE SCALE}

기술분야는 작업자의 상태를 모니터링 하여 작업효율성 평가 판단 및 그 알림 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 대규모의 농장이나 과수원 등에서 작업을 수행하는 작업자의 상태를 모니터링하고 이에 기반하여 작업효율성을 평가하는 방법 및 그 알림 방법에 관한 것이다.

현대에 들어 스마트폰과 웨어러블 디바이스들이 확장된 컴퓨팅 환경의 일부로 발전하고 있고, 다양한 상황과 환경에서 모바일 이용자들의 요구 사항에 대응해야 할 필요가 점점 늘어나고 있다. 그 결과, 사용자 경험 디자인에 대한 관심이 점점 높아지고 있으며, 필요한 사람에게 필요한 정보를 필요한 시간에 정확하게 제공하는 것이 중요시되고 있다.

언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 형태의 디바이스는 결국 '몸에 부착하거나 입거나 착용하는 형태'의 웨어러블 디바이스일 수밖에 없다. 웨어러블 디바이스(Wearable Device)란 웨어러블(Wearable)과 디바이스(Device)의 합성어로, 옷, 안경, 시계 등과 같이 사용자의 신체에 착용할 수 있는 전자 장치를 말한다. 이 장치를 통해 사용자 신체의 변화와 주변 환경에 대한 상세 정보를 계속 실시간으로 수집할 수 있다. 초기 웨어러블 디바이스는 액세서리/의류 일체/직물 형태의 시장을 형성하였으나, 현재는 생체 이식 형태로 까지 점차 발전해 나가고 있다.

초기 웨어러블 디바이스는 크기와 정확도, 지속시간 등의 한계점으로 인해 성장의 한계가 있었으나, 최근 저전력 및 소형화를 통해 정보수집의 핵심 디바이스로 자리잡고 있다. 특히, 스마트폰 시장의 성장에 힘입어 다양한 사물과 접목시켜 시장이 더욱 커지고 있다.

다만, 현재 스마트 농업분야에 각종 센서를 이용한 IoT 기술이 접목되어 서비스 되고 있는 것은 1%에 불과하다. 더욱이 스마트 파밍의 다양한 IoT 접목 분야도 "농산물, 축산, 환경 관리"에 집중되어 있으며, 농작업자에 대한 체계는 취약한 실정이다. 특히, 농작업 규모가 큰 경우 여러명의 작업자가 동일 작업을 일정시간내에 수행하게 되고, 이때, 개개인의 작업 능숙도와 관계없이 "총생산량"에 대한 결과로 비교함으로 작업자간 작업량의 차이가 발생한다.

이에 작업자 간의 작업빈도(작업량, 작업시간)을 이용하여 동일 작업자 간의 "평균이상, 평균이하" 정도. 즉, 작업효율성 평가를 판단하고 이를 작업관리자에게 알려주어 작업자간 차이 발생을 최소화하고, 작업능률을 높일 수 있는 방법이 제공된다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 작업자 간의 작업빈도(작업량, 작업시간)을 이용하여 작업자 간의 "평균이상, 평균이하" 정도. 즉, 작업효율성 평가를 판단하고 이를 작업관리자에게 알려주어 작업자간 차이 발생을 최소하고, 작업능률을 높일 수 있는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법은 작업자가 착용한 웨어러블 디바이스에 의해 감지된 센서 값에 대한 정보를 상기 웨어러블 디바이스로부터 수신하는 단계, 상기 수신된 센서 값에 대한 정보를 작업량 계산 프로세스에 입력하여 평균 작업량을 계산하는 단계 및 상기 계산된 평균 작업량에 따라 작업효율성에 관한 알림을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법에서 상기 센서 값에 대한 정보는, 온도 값, 가속도 값 및 생체 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법에서 상기 평균 작업량을 계산하는 단계는, 상기 작업자별 신체 정보에 상응하는 최대 작업 횟수를 매칭 테이블에서 검색하는 단계와, 상기 작업자의 누적 작업 시간, 휴게 시간 및 상기 온도 값에 따라 상기 검색된 최대 작업 횟수를 보정하는 단계와, 상기 가속도 값을 이용하여 상기 작업자의 작업 횟수를 결정하는 단계, 및 상기 보정된 최대 작업 횟수와 상기 작업 횟수의 비율에 따라 상기 평균 작업량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 작업 횟수를 결정하는 단계는, 상기 가속도 값의 변화 추세에서 반복되는 패턴을 추출하는 단계와, 상기 패턴이 반복된 횟수를 작업 횟수로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법에서 상기 최대 작업 횟수를 보정하는 단계는, 상기 누적 작업 시간이 증가함에 따라 상기 최대 작업 횟수가 감소되도록 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자 상태 모니터링 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1을 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 시스템에 포함될 수 있는 웨어러블 디바이스의 다양한 착용 위치들을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 도 1을 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 시스템에 포함될 수 있는 웨어러블 디바이스의에 포함될 수 있는 다양한 웨어러블 센서들을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1을 참조하여 설명한 작업자의 단말기에서 이용될 수 있는 화면의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 작업자 상태 모니터링 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 작업자 모니터링 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 작업자의 작업효율성 평가 방법의 순서도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들을 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 작업자 상태 모니터링 시스템의 구성도이다.

일 실시 예에 따른 작업자 상태 모니터링 시스템은 웨어러블 디바이스(10) 및 작업자 상태 모니터링 서버(100)를 포함할 수 있다. 경우에 따라서 작업자 상태 모니터링 시스템은 모바일 단말기(11)를 더 포함할 수도 있다.

웨어러블 디바이스(10)는 작업자(1)의 신체에 착용할 수 있으며, 하나 이상의 센서를 이용하여 센서 값을 감지할 수 있다. 몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)는 가속도계(accelerometer)나 자이로 센서와 같은 관성 센서를 이용하여 가속도 값을 감지할 수 있다. 또는, 웨어러블 디바이스(10)는 온도 센서를 이용하여 웨어러블 디바이스(10) 주변의 기온을 감지할 수 있다. 또는, 웨어러블 디바이스(10)는 심박 센서, 근전도(electromyogram; EMG) 센서, 심전도(electrocardiogram) 센서나 산소포화도(Sp02) 센서와 같은 생체 센서를 이용하여 심박수, 근전도 값, 심정도 값이나 산소포화도 값과 같은 생체 정보를 감지할 수 있다. 이에 대하여 도 3에서 자세히 설명한다.

몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)는 센서를 이용하여 감지된 센서 값을 외부로 출력할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(10)는 이동 통신 모듈을 구비하고, 이동 통신 모듈을 이용하여 이동통신망을 통해 센서 값을 작업자 상태 모니터링 서버(100)로 전송할 수 있다.

또한, 다른 몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)는 근거리 무선 통신(short-range wireless communication) 모듈을 구비하고, 근거리 무선 통신 모듈을 이용하여 모바일 단말기(11)로 센서 값을 전송할 수 있다. 이 경우, 이동 통신 모듈을 구비한 모바일 단말기(11)가 웨어러블 디바이스(10)를 포함하는 하나 이상의 장치로부터 수집된 센서 값을 작업자 상태 모니터링 서버(100)로 전송할 수 있다.

다만, 도 1에 도시된 작업자 상태 모니터링 시스템의 구조는 몇몇 실시예를 설명하기 위한 것이며, 실시 예에 따라서 작업자 상태 모니터링 시스템의 세부 구조는 변경될 수 있다. 예를 들면, 모바일 단말기(11)가 작업자 상태 모니터링 서버(100)의 기능을 수행할 수도 있다.

작업자 상태 모니터링 서버(100)는 작업자(1)가 착용한 웨어러블 디바이스(10)에 의해 감지된 센서 값에 대한 정보를 웨어러블 디바이스(10)로부터 직접 수신하거나 웨어러블 디바이스(10)로부터 센서 값을 전달받은 다른 장치를 통해서 수신할 수 있다.

작업자 상태 모니터링 서버(100)는 수신된 센서 값에 기초하여 작업자(1)의 작업 상태에 대한 평균 작업량을 계산할 수 있다. 여기서, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 작업자 상태 모니터링 프로그램(131)을 이용하여 평균 작업량을 계산할 수 있다. 작업자 상태 모니터링 프로그램(131)은 작업자 상태 모니터링 서버(100)가 센서 값을 입력하면 평균 작업량을 계산하여 작업효율성을 출력하는 작업량 계산 프로세스를 수행하도록 하는 프로그램일 수 있다.

몇몇 실시 예에 따르면, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 수신된 센서 값에 기초하여 작업자(1)의 단위 시간당 작업 횟수나 총 작업 횟수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 수신된 센서 값 중 가속도 값의 변화 추세를 생성하고, 변화 추세에서 반복되는 패턴이 존재하는 경우, 각 패턴당 한 번의 작업이 이루어진 것으로 결정할 수 있다. 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 작업자의 작업 횟수에 따라서 평균 작업량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 작업자(1)에 대해 설정된 최대 작업 횟수 대비 결정된 작업 횟수의 비율에 따라서 평균 작업량을 결정할 수 있다.

작업자 상태 모니터링 서버(100)는 계산된 평균 작업량에 따라서 관리자에게 알람을 출력할 수 있다. 예를 들어, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 평균 작업량 대비 상위 10%의 작업자와 하위 20%의 작업자를 추출하여 알람을 출력할 수 있다. 여기서, 예를 들면, 알람은 스피커를 통해 출력되는 경고음이거나 디스플레이 장치를 통해 출력되는 알람 메시지 영상일 수 있다. 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 알람을 작업자 상태 모니터링 서버(100)에 연결된 주변기기를 통해 출력하거나, 다른 장치에 알람을 출력하기 위한 명령을 전달할 수 있다.

작업자 상태 모니터링 서버(100)는 반드시 서버의 형태로 구현되어야 하는 것은 아니며, 작업자 상태 모니터링 프로그램(131)을 실행할 수 있는 다른 형태의 컴퓨팅 장치로 구현될 수도 있다.

웨어러블 디바이스(10)는 센서가 포함된 디바이스와 사용자, 그리고 스마트폰과 같이 서버 역할을 하는 단말기로 구성된다. 웨어러블 센서 디바이스가 사용자로부터 데이터를 수집하여 스마트 기기(단말기)로 전송하면, 스마트 기기는 데이터를 분석하고, 그 결과에 따라 사용자에게 피드백을 제공하게 된다. 이러한 스마트 기기는 사용자의 맥락(상황)에 따라 사용자를 통제하는 역할을 담당하기도 한다.

웨어러블 센서는 고성능, 저전력, 저비용, 저면적 제조가 가능한 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)로 제작된다. 웨어러블 디바이스는 주로 손목, 머리, 허리에 착용된다. 머리에 착용하는 디바이스는 운동량을 측정하는 헬멧이나 모자, 안경, 증강 현실 등의 형태이다. 다리나 허리에 착용하는 디바이스는 근육 상태, 심장 박동, 균형 상태 등을 측정한다. 이에 대하여는 이하, 도 2에서 자세히 설명한다.

도 2는 도 1을 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 시스템에 포함될 수 있는 웨어러블 디바이스의 다양한 착용 위치들과 그로 인해 측정되는 다양한 센서 값들을 설명하기 위한 도면이다.

예를 들어, 도 2를 참조하면, 이마에 착용한 센서는 수면(Sleep) 여부를 측정할 수 있다. 작업자(1)들의 휴식 여부를 측정하는데 사용될 수 있을 것이다.

또 다른 예로, 손목에 착용한 센서를 통해 총 활동도(Total Activity)와 심박수(Heart rate)를 측정할 수 있다. 작업자(1)들의 이러한 센서 값 들은 작업량을 측정하는데 중요한 요소로 작용한다. 이에 대하여는 아래에서 자세히 설명한다. 이 외에도 혈압(Blood pressure)과 스트레스(Stress), 피부 온도(skin Temp)등도 측정 가능할 것이다.

도 2에 도시된 웨어러블 센서들은 예시 적인 것이며 반드시 함께 사용될 필요는 없으며, 일부가 생략되거나 새로운 센서가 추가될 수 있음은 물론이다.

도 3은 도 1을 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 시스템에 포함될 수 있는 웨어러블 디바이스의에 포함될 수 있는 다양한 웨어러블 센서들을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 3을 참조하여, 몇몇 센서들을 예를 들어 설명한다.

먼저, 자이로 센서는 동작을 인식하는 센서로서 회전하는 물체의 회전각을 센서를 통해 감지하게 된다. 최근, 헬스케어 웨어러블에 도입되어 다양한 시장을 창출하고 있다. 본 발명은 작업자(1) 즉, 인체에 대한 움직임을 감지하는 역할이 중요할 것이므로 각종 웨어러블 기기에 자이로 센서는 필수적인 기술일 것이다.

온도 센서는 온도를 감지 및 측정하여 전기 신호로 바꿔주는 장치로써, 측정 대상과 접촉하여 그 온도변화에 반응하는 접촉식과, 측정 대상이 방출하는 에너지를 감지하는 비 접촉 온도센서로 구분할 수 있다. 현재 다양한 가전 제품과 사무기기, 자동차, 의료기기 등에서 사용되고 있으며, 농촌에서는 농산물 건조기, 온실재배 등에 사용되고 있다. 특히, 여름철 실. 내외 온도를 실시간으로 측정하여 폭염으로 인한 온열 질환이 발생할 수 있는 상황을 예측, 경고해줌으로써 사전에 질병을 예방하는 용도로 사용될 수 있다.

블루투스 모듈은 저속의 데이터를 기기간에 전달하는 것을 목적으로 만들어진 기술이다 지속적으로 기술의 개량이 이루어 지는데, 현재는 인증, 위치 추적, 저전력 소모 등의 기술이 추가된 상황이다. 또한, 블루투스 칩의 가격이 저렴하고 현재 기술로도 코인형 베터리로도 긴 수명을 확보할 수 있는 장점이 있다.

각 센서들은 함께 쓰일 수도 있으나 반드시 그런 것은 아니며, 도시된 센서들은 예시 적인 것이며 이에 한정되는 것이 아님은 물론이다.

도 4에는 도 1을 참조하여 설명한 작업자의 단말기에서 이용될 수 있는 화면의 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 4에는 기존 플랫폼을 활용한 작업자 모니터링의 예시가 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 관리자는 작업자 별로 모니터링 되는 센서 값을 실시간으로 확인할 수 있다. 또한 팀작업을 하는 작업자 개개인별로 수집된 기초 데이터를 이용하여 팀작업의 평균 작업량을 도출하여, 평균 작업량 대비 "상위 10% 작업자"와 "하위 20% 작업자"를 추출하여 이에 대한 알림을 받을 수 있을 것이다.

도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 작업자 상태 모니터링 서버의 하드웨어 구성도이다.

도 5를 참조하면, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(120), 버스(150), 프로세서(120)에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(140), 작업자 상태 모니터링 프로그램(131)을 저장하는 스토리지(130) 및 네트워크 인터페이스(160)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2는 몇몇 실시예와 관련 있는 구성요소들을 도시한 것이므로, 도 5에 도시된 구성요소 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함되거나, 작업자 상태 모니터링 서버(100)의 기능을 수행하기 위한 다른 구성요소로 대체될 수도 있다. 또는, 실시 예에 따라서 일부 구성요소는 생략될 수도 있다.

프로세서(120)는 작업자 상태 모니터링 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한 프로세서(120)는 몇몇 실시 예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.

메모리(140)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장할 수 있다. 메모리(140)는 몇몇 실시 예들에 따른 작업자 상태 모니터링 방법을 실행하기 위해 스토리지(130)로부터 하나 이상의 프로그램을 로드할 수 있다. 예를 들면, 메모리(140)는 RAM을 포함할 수 있다. 메모리(140) 상에 하나 이상의 프로그램이 로드되면 작업자 상태 모니터링 방법을 실행하기 위한 모듈이 로직(logic)의 형태로 구현될 수 있다.

버스(150)는 작업자 상태 모니터링 서버(100)의 구성요소 간 통신 기능을 제공할 수 있다. 버스(150)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.

네트워크 인터페이스(160)는 작업자 상태 모니터링 서버(100)의 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있다. 네트워크 인터페이스(160)는 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.

스토리지(130)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.

작업자 상태 모니터링 프로그램(131)은 작업자별 신체 정보를 설정하는 동작, 작업자가 착용한 웨어러블 디바이스에 의해 감지된 센서 값에 대한 정보를 웨어러블 디바이스로부터 수신하는 동작, 수신된 센서 값에 대한 정보를 작업량 계산 프로세스에 입력하여 작업량을 계산하는 동작 및 계산된 작업량에 따라 알람을 출력하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 작업자 상태 모니터링 프로그램(131)은 이외에도 몇몇 실시 예들에 따른 방법들을 수행하기 위한 인스트럭션들을 더 포함할 수 있다.

몇몇 실시 예에 따르면, 스토리지(130)는 매칭 테이블(132)을 더 저장할 수 있다. 매칭 테이블(132)은 작업자의 작업량을 저장하여 작업자 별 최대 작업 횟수를 매칭할 수 있도록 저장한 테이블일 수 있다. 또한, 실시 예에 따라서, 매칭 테이블(132)은 최대 작업 횟수를 보정하기 위해 보정 조건과 보정 비율을 매칭하여 저장한 테이블을 더 포함할 수도 있다.

이하, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 작업자 모니터링 방법에 대하여 도 6을 참조하여 설명하기로 한다. 본 실시예에 따른 작업자 모니터링 방법은 컴퓨팅 장치에 의하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 도 1 및 도 5를 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 서버일 수 있다. 이하, 본 실시예의 각 동작을 설명한다. 각 동작의 주체가 생략된 경우, 그 주체는 상기 컴퓨터 장치일 수 있다.

몇몇 실시 예에 따르면, 단계 S310에서 작업자별 신체 정보가 설정될 수 있다. 여기서, 작업자별 신체 정보는 웨어러블 디바이스(10)을 착용한 작업자(1)의 신체에 관련된 정보를 의미한다. 예를 들어, 작업자별 신체 정보에는 작업자의 성별, 나이 및 근력 수준에 대한 정보가 포함될 수 있다. 몇몇 실시 예에 따르면 작업자별 신체 정보를 설정하기 위해, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 입력 장치를 통해서 입력된 신체 정보를 웨어러블 디바이스(10)를 식별하기 위한 식별 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 여기서, 웨어러블 디바이스(10)를 식별하기 위한 식별 정보는 웨어러블 디바이스(10)로부터 센서 값을 수신하였을 때, 센서 값을 전송한 디바이스가 어떤 디바이스인지 식별하기 위해 센서 값과 함께 수신되는 정보일 수 있다.

이후, 단계 S320에서 웨어러블 디바이스(10)로부터 센서 값에 대한 정보가 수신될 수 있다. 몇몇 실시 예에 따르면, 센서 값에 대한 정보는 웨어러블 디바이스(10)에 의해 감지된 센서 값을 포함할 수 있다.

이후, 단계 S330에서 수신된 센서 값에 기초하여 평균 작업량이 계산될 수 있다. 즉, 단계 S330에서 수신된 센서 값에 대한 정보에 기초하여 작업자(1)의 움직임 량이 판단되고, 작업자(1)의 수신된 각 장치 별 센서 값을 기반으로 움직임 량과 패턴 등을 분석하여 평균 작업량이 계산될 수 있다. 몇몇 실시 예에 따르면, 수신된 센서 값에 대한 정보가 작업량 도출 프로세스에 입력되어 평균 작업량이 계산될 수 있다.

이후, 단계 S340에서 작업자(1)의 작업이 종료되었는지 판단된다. 예를 들어, 작업자(1)가 웨어러블 디바이스(10)를 신체에서 탈거하였거나, 작업 완료 시간이 경과한 경우, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 작업자(1)의 작업이 종료되었다고 판단될 수 있다. 또는 단위 시간이 경과하였으나 작업자(1)의 작업이 종료되지 않았거나, 휴게 시간 이후에 작업자(1)가 작업을 재개하는 경우, 작업자(1)에 대한 단계 S320가 계속 수행되어 작업자(1)의 상태가 계속해서 모니터링 될 수 있다.

이후, 단계 S350에서 계산된 평균 작업량에 따라서 계산된 평균 작업량 대비 상위 10%의 작업자와 하위 20%의 작업자를 추출하여 알람이 출력될 수 있다. 또는, 상기 추출된 작업자의 명단이 관리자 디바이스에 전송될 수도 있다.

도 7은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 작업자의 작업효율성 평가 방법의 순서도이다.

본 실시예에 따른 작업자 모니터링 방법은 컴퓨팅 장치에 의하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 도 1 및 도 5를 참조하여 설명한 작업자 상태 모니터링 서버일 수 있다. 이하, 본 실시예의 각 동작을 설명한다. 각 동작의 주체가 생략된 경우, 그 주체는 상기 컴퓨터 장치일 수 있다.

먼저, 단계 S410에서 매칭 테이블로부터 작업자별 최대 작업 횟수가 검색될 수 있다. 여기서, 웨어러블 디바이스(10)를 착용한 작업자(1)에 대해 작업량이 저장된 매칭 테이블(132)로부터 최대 작업 횟수가 검색될 수 있다.

이후, 단계 S420에서, 검색된 최대 작업 횟수는 보정될 수 있다.

몇몇 실시 예에 따르면, 작업자(1)가 작업을 시작한 시점으로부터 누적된 시간인 누적 작업 시간에 따라 최대 작업 횟수가 보정될 수 있다. 여기서, 누적 작업 시간이 증가할수록 최대 작업 횟수가 감소되도록 검색된 최대 작업 횟수가 보정될 수 있다. 예를 들어, 아래의 표를 참조하면, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 누적 작업 시간이 2시간 이상이고 3시간 미만인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 3% 감소시키고, 누적 작업 시간이 3시간 이상이고 4시간 미만인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 6% 감소시키고, 누적 작업 시간이 4시간 이상이고 5시간 미만인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 9% 감소시키고, 누적 작업 시간이 5시간 이상이고 6시간 이상인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 12% 감소시키고, 누적 작업 시간이 6시간 이상이고 7시간 미만인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 15% 감소시키고, 누적 작업 시간이 7시간 이상이고 8시간 미만인 경우 검색된 최대 작업 횟수를 18% 감소시킬 수 있다.

누적 작업 시간	조정 비율
~2시간	0%
2~3시간	-3%
3~4시간	-6%
4~5시간	-9%
5~6시간	-12%
6~7시간	-15%

<표 1>또한, 다른 몇몇 실시 예에 따르면, 작업자(1)에 대해 발생하는 휴게 시간에 따라서 최대 작업 횟수가 보정될 수 있다. 예를 들어, 오전 중에 작업자(1)에 대해 휴게 시간이 발생할 경우 최대 작업 횟수는 증가될 수 있다.

또한, 다른 몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)로부터 수신된 센서 값에 포함된 온도 값에 따라서 최대 작업 횟수가 보정될 수 있다. 예를 들어, 표 2를 참조하면, 작업자 상태 모니터링 서버(100)는 온도 값이 섭씨 0도를 초과하고 섭씨 5도 이하인 경우 최대 작업 횟수를 10% 감소시키고, 온도 값이 섭씨 5도를 초과하고 섭씨 10도 이하인 경우 최대 작업 횟수를 5% 감소시키고, 온도 값이 섭씨 25도를 초과하고 30도 이하인 경우 최대 작업 횟수를 5% 감소시키고, 온도 값이 섭씨 30도를 초과하고 35도 이하인 경우 최대 작업 횟수를 10% 감소시킬 수 있다.

온도 값	조정 비율
0-5도	-10%
6-10도	-5%
11-25도	0
26-30도	-5%
31-35도	-10%

<표 2>단계 S430에서, 작업자(1)의 실제 작업 횟수가 결정될 수 있다. 몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)로부터 수신된 가속도 값의 변화 추세에서 반복되는 패턴이 추출되고, 추출된 패턴이 반복된 횟수가 작업자(1)의 작업 횟수로 결정될 수 있다.

이후, 단계 S440에서, 보정된 최대 작업 횟수와 결정된 실제 작업 횟수의 비율에 따라 작업량이 결정될 수 있다. 예를 들어, 보정된 최대 작업 횟수가 100회이고, 30분 동안 작업자가 수행한 실제 작업 횟수가 80회인 경우, 작업량이 80%인 것으로 결정될 수 있다.

이렇게 결정된 작업량을 비교하여 평균 작업량이 결정될 수 있다.

또한, 몇몇 실시 예에 따르면, 심박수 값에 기초하여 작업량이 계산될 수도 있다.

몇몇 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(10)로부터 수신된 센서 값에 포함된 가속도 값이 작업자(1)가 휴식 상태임을 나타내는 동안의 심박수의 평균값을 휴식기 심박수 값으로 결정될 수도 있다. 또한, 작업자(1)가 작업 중인 기간 동안 웨어러블 디바이스(1)로부터 심박수 값을 수신하여 작업자(1)의 작업중 심박수 값이 모니터링될 수 있다. 이후, 휴식기 심박수 값 대비 작업중 심박수 값의 비율에 따라 작업량이 산출될 수 있다.

지금까지 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현된 컴퓨터프로그램의 실행에 의하여 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 제1 컴퓨팅 장치로부터 제2 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 제2 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 제2 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다. 상기 제1 컴퓨팅 장치 및 상기 제2 컴퓨팅 장치는, 서버 장치, 클라우드 서비스를 위한 서버 풀에 속한 물리 서버, 데스크탑 피씨와 같은 고정식 컴퓨팅 장치를 모두 포함한다.

상기 컴퓨터프로그램은 DVD-ROM, 플래시 메모리 장치 등의 기록매체에 저장된 것일 수도 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (5)

1. 서버가, 작업자가 착용한 웨어러블 디바이스에 의해 감지된 센서 값에 대한 정보를 상기 웨어러블 디바이스로부터 수신하는 단계;
   상기 서버가, 상기 수신된 센서 값에 대한 정보를 작업량 계산 프로세스에 입력하여 평균 작업량을 계산하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 계산된 평균 작업량에 따라 작업효율성에 관한 알림을 출력하는 단계를 포함하는,
   작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 센서 값에 대한 정보는,
   온도 값, 가속도 값 및 생체 정보를 포함하는,
   작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 평균 작업량을 계산하는 단계는,
   상기 작업자별 신체 정보에 상응하는 최대 작업 횟수를 매칭 테이블에서 검색하는 단계;
   상기 작업자의 누적 작업 시간, 휴게 시간 및 상기 온도 값에 따라 상기 검색된 최대 작업 횟수를 보정하는 단계;
   상기 가속도 값을 이용하여 상기 작업자의 작업 횟수를 결정하는 단계; 및
   상기 보정된 최대 작업 횟수와 상기 작업 횟수의 비율에 따라 상기 평균 작업량을 결정하는 단계를 포함하는,
   작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 작업 횟수를 결정하는 단계는,
   상기 가속도 값의 변화 추세에서 반복되는 패턴을 추출하는 단계; 및
   상기 패턴이 반복된 횟수를 작업 횟수로 결정하는 단계를 포함하는,
   작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 최대 작업 횟수를 보정하는 단계는,
   상기 누적 작업 시간이 증가함에 따라 상기 최대 작업 횟수가 감소되도록 보정하는 단계를 포함하는,
   작업효율성 판단 방법 및 그 알림 방법.

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