• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.341-342
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• 2022

본 논문에서는 실내 재난 상황에서 재실자의 위치를 판단하기 위한 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이더 시스템의 정확도 향상을 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 신호 보간법을 제안한다. 제안된 실내 위치 추정 시스템은 딥러닝 학습 생성 모델을 활용하게 되는데, 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하지 않아 부족하게 되는 학습데이터를 GAN 기법을 통해 확보하고자한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.175-178
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• 2016

실내에서의 화재 등의 재난 상황에서는 비장애인과 장애인 모두 시야 확보가 어려워져 안전하게 대피하기 어려운 위험에 직면하게 된다. 본 논문에서는 시각정보 부재 시에 보행자의 다양한 장애물에 대한 회피 및 충돌상황 방지를 위한 안전 기술에 대한 연구를 수행하였다. 특히 주변의 다양한 위험 정보를 인지하기 어려운 시각 및 청각장애인들이 안전에 위협을 느낄 수 있는 복잡한 실내외 구조물과, 시시각각 변하는 주변의 장애물 환경에 대처하기 위하여 MCU를 활용한 보드에 진동 모터, 초음파, LED 센서를 장착하여 탈부착이 가능한 웨어러블(Wearable) 모듈을 제작하였다. 장애물 감지를 위한 센서부는 사용자의 상체부 전반에 장착되어 주변의 장애물들을 보다 넓은 범위로 인식하고 대처할 수 있으며, 이후 다양한 관제시스템에 활용 가능하도록 모듈과 사용자간의 인터넷 통신을 이용하여 실시간으로 시각 및 청각장애인들의 위험감지를 보호자에게 신속하게 알려줄 수 있는 시스템을 개발하여 그 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.32-32
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• 2018

이 지침은 조선소의 선박 선박 및 해양플랜트 건조공정 중에 선내 의장 및 도장공사가 이루어지는 안벽공사 등과 같이 실내 위험 작업환경에서 근무하는 작업자의 안전을 확보하기 위해 실시간 작업자의 추적 및 확인 가능한 위치인식 기술에 대한 가이드라인(guideline)을 제시한다. 이 지침은 조선소의 안벽공사 등과 같이 실내 위험 작업환경에서 근무하는 작업자들이 안전하게 작업하기에 매우 열악한 환경을 가지고 있고 작업자들이 선박 내에 어디에 위치하는지, 위험상황에 노출되었는지 등에 대해서 전혀 정보를 알지 못해 작업자들이 작업 중 사고(화재, 공간차단 등)에 직면하였을 경우에도 바로 조치할 수 없는 상황을 해소하기 위해 개발되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.05a
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• pp.101-106
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• 1998

현대사회가 급속한 발전을 이룩하면서 화재의 발생은 증가추세에 있다. 화재의 예방과 진압장비의 개발을 위해서는 실내화재현상에 대한 연구와 이해가 필요하다. 대부분의 실내화재 관련 현상에 대하여서는 많은 연구가 이루어졌고, 이러한 연구를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 화재 현상의 예측기법을 발전 시켜왔으며, 거의 실제에 가깝게 발전하고 있으나, 아직까지도 규명이 확연히 되지 않고 있는 부분은 창유리의 파괴현상이다. 본 연구는 구획화재시 창유리의 파괴현상을 실제에 근접한 시나리오를 설정한 후 실험을 통해 고찰하고자한다. 또한 파괴시간 예측 프로그램인 BREAKl의 분석 결과와 실험치의 비교도 아울러 실시하여 그 적용성을 판단해보자 한다. (중략)

• Research in Community and Public Health Nursing
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• v.13 no.3
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• pp.574-583
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• 2002

'채석(quarrying)'산업은 노천광산에서 광물을 캐내는 작업을 모두 포함하는 광범위한 산업을 의미한다. 1900년대에 들어오면서 채석작업에 홈연소기(channel burner)을 이용한 불꽃절개법(flame cutting)이 이용하여 근로자의 먼지 노출이 많이 감소하였다. 채석작업으로 인한 주 된 건강문제는 먼지, 소음, 진동 노출이며, 노천작업장으로 작업환경이 개방되어 있어 환경측정 및 관리가 불가능하므로 개별근로자의 먼지와 소음 노출 측정 및 예방이 중요하다. 본 연구는 미국의 일개 채석회사의 근로자 건강관리사업을 평가하였다. 연구자료는 저자가 현장 방문을 통하여 구한 자료와 연구대상 회사의 안전관리자의 의견 및 미국 산업안전보건국 전산자료를 이용하였다. 채석사업장에서 이루어지는 작업은 크게 채석작업과 실내에서 이루어지는 가공작업 및 운반과 보관이며, 미국 산업안전보건국(OSHA)의 표준산업분류(SIC)에서 1411(채석업)과 3281(채석가공업)에 해당한다<표 1>. 연구 대상 사업장에서 이루어지는 산업보건프로그램은 먼지 노출 예방을 위해 석재 채취시 물분사법(water jet quarrying)과 국소환기법을 사용하고 소음 노출 예방을 위해 귀마개를 사용하며 사고 예방을 위하여 안전모와 철모, 보안경, 안전조끼, 보호장갑, 안전끈(harness)을 착용하였다. 평가 결과로 나온 연구 대상 사업장에서 적용하여야 할 산업보건 프로그램은 첫째, 먼지 노출로 인한 건강문제를 예방하기 위하여 근로자 개별 노출 측정을 하고, 둘째 실내가공작업장의 근로자를 대상으로 한 먼지와 소음 노출 측정 및 환경측정이 필요하며, 셋째 안전관리를 위해 채석장에 안전표지판을 설치하여야 하며, 실내가공 작업장의 자동이동시스템을 작업별로 채색하여 식별을 용이하게 하여야 하겠다. 또한 이 연구 결과를 영세사업장의 산업간호프로그램인 'Clean 3D'사업에서 적용하여 우리나라 채석사업장 근로자 건강관리를 발전시켜야 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.846-849
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• 2012

대부분의 시간을 실내에서 보내는 사람들이 점점 많아짐에 따라서 안전한 실내 생활환경에 대한 관심이 높아지고 있고, 특히 실내 오염원을 감지하여 사전 조치를 취할 수 있는 측정 시스템에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 다양한 환경 센서를 활용하여 가정이나 특정 실내공간의 환경정보를 측정하고 실내공기를 관리할 수 있는 '실내 환경정보 모니터링시스템'을 설계하고 구현하였다.

• Journal of Korea Fishing Vessel Association
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• v.40
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• pp.23-29
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• 1989

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2005.10a
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• pp.89-94
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• 2005

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.11a
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• pp.331-335
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• 2010

본 논문에서는 위치기반서비스의 핵심기능을 담당하는 측위기술 중 주변의 다양한 잡음환경에서도 다른 측위기술에 비해 비교적 측위오차를 줄일 수 있는 Fingerprint 기법을 적용하여 객체의 위치를 결정하는 방법을 제시하였다. 특히, Fingerprint 기법을 활용함에 있어서 결정적 측위방법이 아닌 확률적 측위방법을 사용하였고, 기존의 연구들에서 제시된 확률적 측위방법에서 인접 RP(Reference Point)들과의 영향성까지 고려한 측위방법을 제시한 것이 본 연구의 특징이다. 비주얼베이직 6.0으로 측위 프로그램을 구현하였고, 실내 외 연속측위의 선행연구로서 실내 측위 테스트를 통해 기존의 결정적 방법, 확률적 방법, 그리고 본 연구에서 제안하는 방법의 측위 정확성을 평가하였다. 테스트 결과, 결정적 측위 방법 및 기존의 확률적 측위방법과 비교하여 각각 평균 15%와 7% 측위 오차가 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.504-506
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• 2022

최근 인공지능 기술의 발달에 따라 여러 분야에 인공지능 기술이 활발히 응용되고 있다. 그중 안전 관리 분야에서 사람 인식을 통한 안전 관리 시스템의 지속적인 개발이 요구되고 있다. 그러나 실내 한정된 공간에서 사람들의 밀집도가 높은 경우 오브젝트의 중복도가 높아져 인식 성능이 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 사람의 밀집도가 높은 실내 환경에서 기존 객체 인식 기법의 성능을 분석하였다. 그리고 이러한 제한적인 환경에서 최적의 좋은 성능을 보일 수 있는 SSDLite와 MobileNetV2 모델을 기반으로 soft-NMS 기법을 적용하여 성능을 분석하였다.