• 환경기술인
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• 제22권통권229호
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• pp.78-81
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• 2005

지난 6월 1일부터 사업주가 안전모 · 안전대 · 안전화를 지급하고 착용토록 했으나 이를 착용하지 않은 근로자에게는 1차 경고 없이 현장에서 즉시 5만원의 과태료가 부과된다. 만약 사업주가 보호구를 지급하지 않아 근로자가 이를 착용하지 못했다면 근로자에게 과태료를 부과할 수 없으며, 사업주에게 5년 이하의 징역 또는 5천만원 이하의 벌금이 부과된다. 노동부가 이처럼 근로자에게 즉시 과태료를 부과키로 한 것은 지난해 사망사고 분석 결과 564명(전체의 52.8%)이 추락이나 낙하 · 비래로 인해 사망했고, 이런 사망사고를 예방하기 위해서는 안전모 · 안전대 착용이 필수적이기 때문이다. 이번 FOCUS에서는 근로자의 안전에 가장 직접적인 영향을 주는 보호구에 대해서 알아본다.

• 월간산업보건
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• 통권364호
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• pp.52-57
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• 2018

제51회 산업안전보건강조주간 행사가 지난 7월 2일(월)~6일(금)까지 서울 코엑스에서 개최됐다. 총 40,000여 명의 근로자, 사업주뿐만 아니라 모든 국민이 안전보건의 미래를 만들어 가기 위해 한자리에 모인 강조주간 행사에서는 국내 최대 안전보건 축제의 장이 열렸다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.61-68
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• 2019

과거 건설공사의 목표는 원가절감과 공사기간의 단축을 통한 효율성 증진이었다. 하지만 최근 안전관리의 중요성이 부각되고 있으며, 고용 노동부는 산업 재해로 인한 사망자를 절반으로 감소하겠다는 목표를 설정하였으며, 이에 따라 제도적 및 법적 개선이 추구되고 있으며 안전에 대한 필요성이 강조되고 있다. 하지만 일부 대형 건설 회사를 제외한 대부분의 건설업체는 안전관리에 많은 부족함을 보이고 있다. 이러한 건설현장의 안전문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스마트 안전모와 비콘을 이용하여 건설현장 안전관리 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.154-162
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• 2022

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 기계저널
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• 제44권9호
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• pp.34-39
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• 2004

안전이라는 단어는 '안전보증위원회'로부터 '원자력의 안전'에 이르기까지, 실제로 광범위한 분야에서 이용되고 있다. 물론, 여기에서는 공학의 분야에서의 안전에 한정하고 있지만, 이에도 제품안전에서부터 안전교육에 이르기까지 또한, 오래전부터 안전성냥, 안전유리 및 안전모 등 여러 곳에 사용되고 있는 것이다.(중략)

• 한국가스학회지
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• 제20권2호
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• pp.43-48
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• 2016

본 논문에서는 돌출구조물을 장착한 안전모의 지지하중과 응력분포에 대한 유한요소 해석결과를 제시하고 있다. 9.4mm의 동일한 변위하중을 안전모에 가한 5가지의 서로 다른 해석모델에 대하여 지지하중과 von Mises 최대응력을 해석하였다. 이들 모델에서, 모델 4와 모델 5는 주어진 9.4mm의 변위하중에 대하여 최고의 지지하중과 낮은 최대응력을 보여준다는 측면에서 우수한 것으로 나타났다.

• 제품안전
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• 통권249호
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• pp.19-19
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• 2014

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.399-407
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• 2019

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.858-859
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• 2023

작업자의 안전을 최우선적으로 고려하여 라즈베리 파이와 아두이노를 활용하여 작업자의 건강상태와 위치를 실시간으로 모니터링하며 작업자의 건강상태를 케어하고 카메라와 마이크를 설치하여 작업자의 현 상황을 실시간으로 모니터링하고, GPS를 이용하여 작업자 위치도 추적이 가능한 스마트 안전모를 개발하고자 한다.

• 제품안전
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• 통권85호
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• pp.74-81
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• 2001