본 연구는 우리나라 간벌림 벌채작업에서 작업강도를 구명하여 산림작업을 성력화하며, 아울러 작업방법의 개선과 생산성 향상을 도모하는데 그 목적이 있다. 이를 구명하기 위하여 침엽수 간벌림에서 벌채작업을 요소작업으로 구분하여 순수작업시간과 맥박수를 측정 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 맥박수 측정 분석에서 전체 순수작업시간에서의 1분당 평균맥박수는 작업원 A의 경우 108로 나타났으며, 작업원 B의 경우 130, 작업원 C는 119, 그리고 작업원 D는 125로 나타났다. 2. 요소작업 구분별로 맥박수를 분석한 결과에서는 1분당 맥박수가 가장 높을 때는 작업원 A의 경우 주위정리에서 115였고, 작업원 B는 이동에서 131, 작업원 C는 지타작업에서 122, 작업원 D는 현목처리에서 128로 나타났다. 3. 작업원별로 기준맥박을 100%로 보았을 때 작업강도는 작업원 A(기본맥박 61=100%)가 전체 작업강도 160%, 요소작업 구분중에서는 주위정리가 188%로 가장 높게 나타났다. 작업원 B(기본맥박 57=100%)의 전체 작업강도는 220%, 요소작업중에서는 이동이 229%로 가장 높았으며, 작업원 C(기본맥박 73=100%)의 경우에는 전체 강도는 159%, 요소작업중에서는 지타작업이 168%로 가장 높았고, 작업원 D(기본맥박 70=100%)는 전체 작업강도 156%, 요소작업중에서는 현목처리가 182%로 가장 높게 나타났다. 4. 전체 작업강도를 나다내는 작업원에 따른 노동이행능력 한계점에서의 1분당 초과맥박수는 작업원 A의 경우 30, 작업원 B의 경우 207, 작업원 C는 14이며, 작업원 D는 67로 작업원 B가 가장 작업강도가 높아 신체적인 부담을 크게 받는 것으로 나타났다.
원자력 발전의 안정성이 사회적 문제로 제기된 이후 작업종사자에 대한 작업 중 방사선 피폭량에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재의 방법에 의하면 방사선 작업 계획의 수립 시 작업 공간 내 선량률이 일정하다는 가정 하에 피폭선량을 예측하므로 작업 경로에 따른 피폭선량의 변화에 대한 고려가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 작업자와 선원과의 거리가 고려되 수정된 방사선 피폭량 계산식을 이용하여 방사성 폐기물 저장시설에서의 작업 중 작업경로 변화에 따른 방사선 피폭량을 계산하였다. 이 계산식을 이용하여 주어진 작업 공간과 선원 조건하에서 작업 중 방사선 피폭량을 최소로 하는 최적 작업경로를 탐색할 수 있는 수치해석 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 2차원 작업공간에서 무한개의 작업경로를 유한개의 경로로 근사화하고 근사화된 모든 작업경로 중 피폭선량이 최소가 되는 작업경로를 탐색하였다. 또한, 3차원 그래픽 기술과 Java 프로그래밍을 이용한 가상작업 시뮬레이션 프로그램을 개발하고 작업 공간의 선량률 가시화 및 가상 작업 시뮬레이션을 수행하여 방사선 작업 계획의 수립을 위한 도구로서의 가능성을 검토하였다. 수치해석 계산과 시뮬레이션 과정을 통하여 최적 작업경로는 작업자와 선원과의 거리를 증가시키고 작업 시간을 단축시킬 수 있는 경로로 제시되었고, 이를 바탕으로 방사선 피폭량은 작업시간뿐만 아니라 작업자와 선원간의 거리에 영향을 받음과 최적화된 방사선 방호를 위해 작업경로가 고려되어야 함을 확인하였다.
본 논문에서는 인터넷 상에서 대규모의 유휴 PC들을 연산에 활용하는 PC Cluster시스템에 대해 연구하였다. 인터넷상의 노드는 i)이질적이고, ii)각 노드의 신뢰성이 확보되지 않는 특징을 갖는다. 또한 각각의 노드는 iii)지역 작업을 가질 수 있다. 작업 할당시 연산에 참여하는 노드의 이력 정보와 유휴상태를 함께 고려하여 작업을 할당함으로서 i), ii)를 고려한 PC클러스터링 방법을 제안하였다. 작업 할당시 노드의 이전 작업들의 처리에 대한신뢰성과, 작업 반환 시간을 고려하여 작업을 노드에 할당함으로써 신뢰성이 떨어지는 노드와 평균 반환 시간이 상대적으로 다른 노드들에 비해 큰 노드에 대해서 작업 할당을 가능한 줄임으로써 전체 작업의 신뢰성을 높일 수 있고 평균 작업 반환 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 방법에서는 iii)의 지역 작업을 가질 수 있는 인터넷상의 서로 다른 성능의 이질적인PC로 Cluster를 구축할 경우 보다 적합한 Self-Scheduling을 사용함으로서 효율적으로 작업할당이 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 지역 작업을 갖고 있는 인터넷상의 대규모 PC들로 구성된 신뢰성 있는 PC클러스터 구축을 가능하도록 한다.
본 연구의 목적은 작업생리학적 접근방법(physiological approach)을 이용하여 생리학적 작업 능력(PWC; physiological work capacity)을 추정할 경우 작업형태와 작업방법에 따른 차이점을 비교분석해 보고자 함이다. 작업유형으로는 자전거 에르고미터(cycle ergometer)와 트레드밀 (treadmill)을 사용하였고, 작업방법으로는 각각의 작업유형에 대하여 램프 테스트(ramp test 와 인크리멘탈 테스트(increemntal test)의 차이점을 비교하였다. 또한 외국인들의 생리학적 작업능력(PWC)과 한국인들의 생리학적 작업능력(PWC)을 비교,검토하여 NIOSH(National Institute of Safety and Healty)기준치를 사용하는데 문제점이 없는가를 검토해 보고자 하였다. 작업방법 에 따른 차이점은 자전거 에르고미터의 경우 램프 테스트(ramp test )253.63 ml/min로서 인크리 멘탈 테스트(increemental test) 2859.74ml/min 의 87.70 % 정도로 나타났으며, 트레드 밑의 경우 ramp test 2859.22ml/min로서 incremental test 289.46ml/min의 98.77%정도로 나타났다. 작업유형 에 따른 결과는 자전거 에르고미터의 ramp test 트레드밀의 ramp test 는 ramp test는 트레드밀의 ramp test의 88.72% 정도로 나타났으며, 자전거 에르고미터의 incremental tests는 트레이드밀 작 업의 98.% 정도로 나타났다.
제품(또는 서비스)을 생산하기 위하여 여러 순차적인 작업이 수행되어야 하는 환경에서 생산자원(기계 또는 작업자)에게 얼마만큼의 요소작업을 배정하는가를 결정하는 작업배정(Work Assignment) 문제는 중요한 의사결정 문제이다. 일반적으로 이용하는 작업배정 방식은 각 생산자원에게 가급적 균등한 작업량을 배정하는 라인밸런싱(LB: Line Balancing) 전략이다. 그러나 LB 방식은 작업자의 작업속도 차이나 시스템의 여러 가지 변동 상황(기계고장, 품질문제 등)의 고려 없이 작업을 배정하기 때문에 실제로는 계획된 밸런싱효율을 달성하기 어렵다. Bucket Brigade (BB)는 이러한 문제에 대응하기 위한 새로운 작업배정 방법으로 제시되고 있다. BB는 개미의 협력작업 개념을 바탕으로 하는 분산 자율적인 작업배정 방법이다. 본 발표에서는 생산 및 물류시스템에서 BB의 적용 가능성과 문제점을 논의하고, 시뮬레이션을 통하여 여러 작업 환경에서 BB의 수행도를 분석한다.
본 연구에서는 운전 중에 빈번히 나타나는 부작업을 모의 운전 실험하에서 선정하여 그때의 운전 수행 도와 운전자의 심리적 작업부하에미치는 영향에 대해 연구하였다. 운전의 수행도는 브레이크 작동시의 시간의 적절성을 사용하였으며, 이를 측정하기 위해도로교통안전협회에 설치되어있는 운전기능검사기기를 사용하였다. 또한 운전자의 심리적 작업부하를 측정하기 위해 심리적 작업부하 측정 방법의 하나인 NASA- TLX를 사용하였다. 다양한 운전 상황을 설정하기 위해도로의 형태를 골목길과 일반도로로 나누었으며, 부작업의 종류는 전화 걸기, 라디오 조작, 대화로 선정하였다. 실험에는 17명의 피실험자가 참가하였고 결과에 대한 통계분석(SAS)이 이루어졌다. 본 연구 결과, 운전시 전화 걸기와 라디오 조작의 경우가 다른 부작업에 비해 운전 수행도를 통계적으로 유의한 정도 저하시키는 것이 조사되었다. 부작업에따라서 3 . approx. 22%의 수행도의 저하가 나타났으며, 42 .approx. 59%의 심리적 작업부하의 증가가 나타났다. 본 연구에서는 부작업이 정도의 차이는 있으나 수행도의 감소와 심리적 작업부하의 증가를 유발시키는 것이 정량적으로 입증되었다. 차후 보다 실제상황에 가가운 모의 실험과 다양한 수행도 측정지수를 사용한 연구 를 통해 운전시 부작업이 사고에 미치는 영향이 검증될 것으로 기대된다.
신체 부위를 이용한 Manual Materials handling(MMH) 작업시 무리한 작업하중의 취급으로 인하 여 많은 사고 또는 요통이 발생하기 때문에 작업자의 능력에 맞는 적정 하중에 대한 연구가 필요 하다. MMH작업의 적정하중에관한 연구는 미국 등의 나라에서는 많이 이루어져 왔으나 우리나라에서 는 연구되어 있지 않다. 미국의 경우 NIOSH Guideline을 만들어 MMH시 작업지침으로 활용하고 있으 나 이 지침을 그대로 우리나라에 적용하기에는 신체조건이 달라 우리나라 고유의 연구가 필요하겠다. 적정하중의 연구에는 많은 시간과 경비가 필요하기 때문에 외국의 경우 심리 육체적방법(Psychophysical Method)을 사용하여 시간과 경비를 줄이고도 실제 8시간 작업시의 결과와 비슷한 결과를 얻었다. 본 연구에서는 MMH작업의 적정 하중결정에 있어서 심리육체적 방법을 사용하여 한국인 작업자에 대한 하중과 HIOSH Guideline의 RWL값과의 비교를 하였다. 학생군과 실제 작업자군의 피실험자에 대하여 심리육체적 방법을 적용하여 들기작업을 실험하였다. 6가지 들기 작업을 20분 동안 실시하여 피실험자들이 자신에게 적합하다고 생각하는 적정하중을 측정하였다. 그 결과, 학생군은 RWL값보다 평균 2.5배를, 작업자군은 3.4 배를 적정하중으로 정하였다. 따라서 HIOSH Guideline을 적용한 RWL값은 우리나라 작업자에게는 많은 여유가 있는 하중임을 보여 주었다.
국내 원자력발전소의 발전정지사례에 대해 원전 종사원이 분석한 자료를 수록하여 발간하는 원자력발전소 발전정지사례집을 이용하여 인적오류가 개입된 것으로 판단된 총77건의 불시정지 사례를 추출하여, 인적오류 저감의 우선순위가 높은 원자력발전소 작업분야를 도출하기 위한 분 석을 수행하였다. 이를 이하여, 먼저 인적오류가 개입된 발전소 계통, 인적오유 발생시의 작업상 황 및 작업유형, 그리고인적오류의 유형에 대한 분류체계를 작성하였다. 발전소 근무 경험을 바 탕으로 사례별로 발전정지에 가장 직접적인 영향을 미친 작업행위를 구분하고, 이 행위에 대해 작성된 분류체계의 해당항목을 판정하였다. 이 사례별 분석결과를 이용하여 발전소 계통, 작업상 황, 작업유형, 오류유형 등, 4가지 항목에 대하여 오류발생의 추이를 분석하였으며, 또한 발전소 계통과 작업상황, 계통과 작업유형, 작업상황과 작업유형, 작업유형과 오류유형 등, 항목간 오류 발생 연관성을 조사하였다. 이 결과로 인적오류의 발생률이 높은 발전소 계통, 작업상황, 작업유형 및 오류유형이 구분되었다.
최근 들어 산업현장에서는 생산성의 향상, 노무비의 증가 및 노동력의 부족, 안전성 등을 이유로 자동생산시스템과 운반용 동력기계와 같은 기구를 도입하여 작업자 스스로가 자신의 근력을 이용한 인력운반(Manual Materials Handling : MMH) 작업이 줄어들고 있는 추세라고 하지만, 실제로 비탈진 경사면에 위치한 농장이나 과수원, 항만부두의 하역작업, 경사진 벌목장 작업, 광산의 막장에서의 작업등과 같이 주변환경이 복잡한 현장에서의 작업은 기계로 완전히 대체하기가 어려운 실정이다. 그러므로, 이러한 작업현장에서는 인간이 직접 손 운반작업(들기 작업)을 할 수밖에 없으며, 이와 같은 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)은 작업자에게 많은 재해의 위험성을 만들어 주며, 추락으로 인한 산업재해는 물론이고 미끄러짐 방지 같은 신체균형잡기 노력은 근골격 계통에 과도한 무리를 주게 되어 LBP의 원인이 되기도 한다. 하지만, 이러한 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)에 대한 연구에 대해서는 거의 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 force platform을 이용하여 경사면에서의 손 운반작업(들기 작업)을 통한 COP변화를 측정 ·분석하여 작업자들의 산업재해를 예방하고자 하며, 향후 이러한 기초 자료를 통하여 손 운반작업(들기 작업)뿐만 아니라 그 밖의 응용분야에 기여하고자 한다.
모바일, IoT, 데스크탑의 컴퓨팅 자원을 통합한 환경에서 다중 작업을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 통합된 컴퓨팅 자원(Integrated Computing Resources)에서 다중 작업(Multi-Job)을 처리할 경우에는 실시간으로 발생하는 작업 부하 및 대규모의 컴퓨팅 능력이 요구된다. 또한 사용자에게는 단일 작업 처리 시간과 유사한 작업 처리 속도를 제공해야한다. 기존 클라우드 컴퓨팅의 작업 처리 연구에서는 고성능의 컴퓨팅 자원을 이용하여 단일 작업 처리 속도를 향상시키는 연구는 진행되었으나 다중 작업 처리에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 통합된 컴퓨팅 자원에서 두 개 이상의 작업을 수행하여 작업 처리량을 향상 시키는 다중 작업 스케줄링(MJS-MM)을 제안한다. MJS-MM은 서브미션된 작업을 분할(Decomposition)하고 가용 컴퓨팅의 성능기반 작업을 수행하여 총소요시간(Makespan)을 최소화 할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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