산업 현장에서 작업자의 잘못된 작업행동으로 인한 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 현재는 관리자가 육안으로 작업자의 위험행동 여부를 관리하고 있지만, 모든 작업자를 관리자 한명이 관리하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 고소 작업자의 안전벨트에 IoT 장치를 부착하여 행동 데이터를 클라우드에 업로드하고, 딥러닝을 통해 작업자 위험행동 여부를 분석한다. 분석한 결과를 관리자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하여, 안전사고를 예방하도록 하는 시스템을 설계하였다.
본 연구는 건설기계에 의한 협착 및 충돌재해의 예방을 위해 사용하고 있는 스마트 안전관리 시스템 중 건설기계 근접 방지시스템의 재해예방 효과를 분석하여 그 안전성을 실증하고자 하였다. 건설기계 중 재해다발 및 위험성이 높은 굴삭기를 대상으로 스마트 안전관리 시스템의 유무에 따라 근로자(1,000명 기준)의 행동 변화를 라이다 센스 장비를 활용하여 분석하였다. 근로자-건설기계와 최단 이격거리, 위험구역 내 근로자의 체류시간, 위험구역 주변 근로자의 이동 경로 및 체류시간에 따른 근로자의 분포도 등 근로자의 행동 패턴을 분석한 결과스마트 안전관리 시스템을 설치한 건설기계가 미설치한 건설기계보다 근로자와의 이격거리 확보와 위험구역내 체류시간을 단축한 결과를 도출하였다. 이는 스마트 안전관리 시스템이 건설기계와 관련한 협착 및 충돌 등에 의한 재해로부터 근로자의 안전성을 확보한 결과라 분석되었다.
제조업 작업자들에 대한 위험행동 요인의 분석은 효과적인 휴먼에러 예방과 효율적인 안전관리제도의 시스템화를 가능하게 한다. 본 연구는 작업자들의 작업심리, 작업환경, 작업일탈 요인이 위험행동의도에 미치는 영향과 이러한 위험행동의도가 위험행동에 미치는 영향의 관계를, 중소 제조업 중 제조가공업 작업자 80명을 대상으로, 설문조사를 중심으로 분석하였다. 결과를 살펴보면, 작업심리와 작업일탈은 위험행동의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 직무만족과 작업부하에 해당하는 작업환경요인은 위험행동의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동료들과의 관계, 업무의 만족 내지는 불만족 정도, 작업자가 느끼는 직무의 중요성 정도와 많은 작업량을 소화하기 위한 시간의 촉박함 등이 의도적인 위험 작업 유발에는 영향을 미치지 않지만, 위험행동에는 영향을 미치는 것으로 나타나, 의도성이 결여된 상태에서 작업환경요인은 위험행동을 수반하는 것으로 나타났다.
산업현장에 앗차 위험이 지속되고 있다. 그러나 근로자들은 너무나 앗차 위험 행동에 익숙하여 무감각하게 지나쳐 버리고 있다. 이러한 의식 구조 속에서는 안전이 활성화 될 수 없으며 사고 위험으로부터 헤어나지 못하는 기업이 될 것이다. 산업현장에서 중대재해가 발생되고 나면 신경을 별로 쓰지 않은 곳에서 발생했다고 말한다. 대수롭지 않게 묵인한 것이 대형재해로 싹트기까지는 오랜시간의 앗차경험을 겪어왔던 결과치다. 근로자들의 전사적인 안전의식을 강하게 느끼고 인식하여 안전행동을 추진하는 기업은 이와 같은 유사재해도 사전에 제거할 대응 자세가 갖춰지게 될 것이다. (중략)
학교안전분야는 초등학교, 중학교, 고등학교로 크게 대별되며 각 분야의 학교별로 학생들의 행동양상이 다르고, 각 학교유지체제 또한 상이할 수 있다. 실질적으로 학교 안전을 확보하고 미지의 사고발생을 예견하기 위해서는 여러 위험을 찾아내는 것이 중요하다. 학교의 안전관리를 위해서는 각종 사고를 유발할 수 있는 위험확인이 첫 번째 취해야할 단계이고, 학교의 환경이나 시설 및 학생 위해를 야기할 수 있는 위험물질과 위험요인들에 관한 체크리스트를 이용하여 위험정보를 분석함으로서 학교안전관리의 수준을 높일 수 있다.(중략)
본 연구에서는 본 연구에서는 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 사업용 화물자동차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였으며 근무특성 및 위험운전행동에 관한 자료는 운전자가 제출한 디지털운행기록을 활용하고 교통사고 자료는 실제 교통사고를 반영하기 위해 보험사고 자료를 활용하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 모형 적합도 지수를 활용하여 모형을 검증하였다. 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 그룹으로 분석되었다. 소형 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 여대생의 신체상과 외모관리 행동 및 심리사회적 건강과의 관련성을 확인하기 위한 연구이며, 2014년 9월부터 10월까지 일부 도시의 여대생 총 198명의 자료를 분석하였다. 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 신체상은 5점 만점에 $3.12{\pm}1.06$점으로 조사되었다. 외모관리 행동은 5점 만점에 $2.82{\pm}1.00$점이며, 대상자들은 메이크업과 의복관리 행동을 많이 하지만 운동, 섭식 행동은 평균보다 낮은 것으로 조사되었다. 또한, 심리사회적 건강 점수는 평균 $22.90{\pm}5.96$점으로 대상자의 73.2%가 잠재적 위험군이며, 고위험군은 25.8%로 전체 대상자가 위험군으로 나타났다. 둘째, 연령, 학년, 전공, 비만도, 건강관심도 및 체중조절 의도는 주요 변수들과 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 대상자의 신체상은 외모관리 행동과 심리사회적 건강과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 외모관리 행동 하위 영역에서도 운동은 섭식과, 섭식은 헤어관리행동과, 헤어는 메이크업, 의복관리행동, 메이크업은 의복관리행동과 유의한 정적상관관계를 보였다. 한편, 심리사회적 건강은 신체상 및 헤어관리행동과 정적 상관관계를 보였다. 넷째, 신체상, 건강 관심도, 학년 순으로 대상자의 심리사회적 건강을 14.4% 설명하였다. 즉, 신체에 대한 불만족이 높을수록, 건강 관심도가 낮을수록, 학년이 낮을수록, 심리사회적 건강이 좋지 않았다. 따라서, 본 연구는 대학생들이 자신의 건강에 대해 관심을 갖도록 하며 자신의 외모와 신체에 대해 긍정적인 이미지를 형성하고, 심리사회적 건강을 위한 프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이라 기대한다.
본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.
본 연구는 토사운반작업이 실행되는 현장에 충돌위험구역을 설정하고 작업자의 불안전한 행동을 아차사고수준에서 식별하는 영상분석 방법론을 제시한다. 컴퓨터 비전기술을 건설안전관리에 활용하는 데 있어 큰 걸림돌이 되어 온 위험발생 이벤트를 연구자가 원하는 시나리오대로 재현하기 용이하도록 게임엔진을 활용하는 방법을 제시한다. 본 연구는 기존 연구들이 불안전한 조건을 결정론적으로 가정하는 접근방식과 달리, 현장여건에 따라 위험구역이 변화되는 상황을 현실적으로 반영하는 방법을 제시한다. 본 방법론은 선행연구들이 간과한 불안전한 조건과 행동을 구분하는 방법을 제시하고 사고가 발생되는 인과관계를 반영하였다. 사례연구는 덤프트럭에 의해 제공된 불안전한 조건하에서 작업자의 불안전한 행동을 아차사고 수준에서 관측하는 방법과 중점관리 대상이 되는 위험구역을 결정하는 방법을 규명하였다.
건설재해의 직접적인 원인은 작업자의 불안전한 행동과 작업장의 불안전한 상태로 분류할 수 있다. 그러나 작업자의 불안전한 행동의 원인은 불안전한 상태에 비해 상대적으로 발견이 어렵다. 왜냐하면 불안전한 행동은 개인의 인지과정을 거쳐 순식간에 발생하기 때문이다. 따라서 작업자 인지과정모델을 통해 불안전한 행동의 원인을 밝히고 그 관리방안을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 작업자의 인지과정모델을 개발하기 위해 피드백 관계를 규명하기에 알맞은 시스템 다이내믹스 방법론을 사용하였다. 개발된 인지과정모델은 작업자가 위험을 인식하지 못하는 그 상황 자체의 위험성에 대하여 강조하였으며 작업자가 위험을 인식 하였더라도 불안전한 행동을 할 수 있음을 나타냈다. 또한 불안전한 행동이 바로 사고로 이어지지 않는다는 습관은 작업자의 안전에 대한 부정적 태도인 태도로 이어진다는 점에 대해서도 규명하였다. 이러한 분석은 건설현장의 안전관리자가 작업자의 인지상태를 관리하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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