• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.153-159
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• 1996

신경감각적 작업의 대표적인 작업중의 하나인 트랙킹작업을 대상으로 작업전후에 취 하는 휴식방법이 작업시간과 작업자의 각성 레벨에 미치는 영향을 명백히 하기 위하여 피실험자로서 8명의 남자대학생을 선발하여 휴식시간에 bio-feedback법을 5분간 이용, 10분간 이용, 이용하지 않았을 경우의 3종류의 휴식방법을 취하게 한후 작업자의 심신 반응과 작업수행도를 측정하였다. 결과로서 뇌파, 심박수 및 CFF값의 변동에서는 휴식 방법에 따라 작업수행시에 유의한 차를 나타내었고 작업수행도에서도 심신반응 패턴과 상관관계를 보여 주었다. 이러한 결과로부터 본 연구의 대상으로 선정한 Tracking작업 과 같은 신경감각적 작업을 수행할 때의 휴식을 취하는 방법 그중에서도 특히 Bio- feedback법을 이용한 심신의 리럭스제이션에 의한 효과가 작업수행시의 각성 레벨의 저하 방지에 유효하게 작용하며 작업후의 회복효과를 한 층 더 높이는 작용을 한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.6
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• pp.79-88
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• 2023

Recently, industrial accidents have continued to increase due to the industrialization, and worker safety management is recognized as essential to reduce losses due to hazardous factors at work places. To manage the safety of workers, it is required to apply customized safety management artificial intelligence technology that takes into account the characteristics of industrial sites, and a service for real-time risk detection and response to workers depending on the situation based on safety accident types and risk analysis for each task and process. The proposed safety management service consists of worker devices to acquire sensor data, edge devices to collect from IoT-based sensors, and a voice chatbot to support workers' disaster response. The voice chatbot plays a major role in interacting with workers at disaster sites to respond to risks. This paper focuses on real-time risk response using an IoT-based system and voice chatbot on a server for work safety according to the worker's situation. A Scenario-based voice chatbot is used to process responses at the edge level to provide safety management services.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.485-489
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• 2005

본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업현장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV 로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1074-1075
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• 2023

용접작업은 다양한 산업에서 이루어지는 중요한 작업인데 반해, 여러 가지 위험요소들로 인해 작업자의 건강에 위협을 가할 수 있다. 또한, 용접 작업자들을 효율적으로 관리할 수 있는 안전점검인력이 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 항만 용접 작업자의 안전을 위한 스마트헬멧 제작과 연동 APP을 개발하여, 체계적으로 작업자의 건강을 관리하고 안전사고를 미연에 방지하는 데에 그 목적이 있다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1998.04a
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• pp.46-51
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• 1998

본 연구는 MEQ(Morning-Evening Questionnire)와 수면습관 설문지를 이용하여 일본 시모노세끼 시내의 20개 사업장 1143명(남 682명, 여 461명), 한국은 마산,창원 인근의 62개 사업장 1148명(남 1038명, 여 110명)의 작업자를 대상으로 일본어판 한국판 아침-저녁형 및 생활습관 조사를 실시했다. 그러나 한국 작업자 집단의 남녀간 자료수의 차이가 너무 커 본 연구에서는 여성의 자료는 제외하고 한국과 일본의 남성에 대해서만 분석했다. 한.일 근무자 모두 ME 득점은 연령이 높아짐에 따라 이침형 쪽으로 이동되어 분포했고, 양국의 평균 ME 득점은 한국의 경우가 일본보다 어느 연령층이나 유의하게 낮았다. 연령을 5개그룹(24세 이하, 25-34, 35-44, 45-54, 55세 이상)으로 크로조타입을 3개 집단(아침형, 중간형 저녁형)으로 분류한 뒤 수면습관을 검토한 결과 한국과 일본의 작업자 집단 모두 연령이 높아질수록 기상 및 취침시각이 빠르고 각 연령층에서도 아참형이 저녁형보다 빠른 것을 알 수 있다. 그리고 일본의 경우 평일의 수면시간은 연령에 따라 길어지고, 각 연령층에서도 아침형보다 저녁형이 짧지만 한국은 그런 경향 을 보이지 않았다. 또한 일본의 작업자가 한국의 작업자보다 취침시간은 빠르고, 기상시간은 늦은 경향을 보이고 있었다. 이러한 현상은 문화나 생활습관의 차이 때문으로 보인다. 이러한 결과에서 연령이 높아 짐에 따라 아침형 쪽으로 변화하며 생체리듬의 위상이 전진한다는 것을 추측할 수 있다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.2
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• pp.302-314
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• 2024

Purpose: This study proposes a fall detection model based on a top-down deep learning pose estimation model to automatically determine falls of multiple workers in an underground utility tunnel, and evaluates the performance of the proposed model. Method: A model is presented that combines fall discrimination rules with the results inferred from YOLOv8-pose, one of the top-down pose estimation models, and metrics of the model are evaluated for images of standing and falling two or fewer workers in the tunnel. The same process is also conducted for a bottom-up type of pose estimation model (OpenPose). In addition, due to dependency of the falling interference of the models on worker detection by YOLOv8-pose and OpenPose, metrics of the models for fall was not only investigated, but also for person. Result: For worker detection, both YOLOv8-pose and OpenPose models have F1-score of 0.88 and 0.71, respectively. However, for fall detection, the metrics were deteriorated to 0.71 and 0.23. The results of the OpenPose based model were due to partially detected worker body, and detected workers but fail to part them correctly. Conclusion: Use of top-down type of pose estimation models would be more effective way to detect fall of workers in the underground utility tunnel, with respect to joint recognition and partition between workers.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.307-308
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• 2023

본 논문에서는 공사현장 작업자의 실질적 영향을 미치는 요소들을 고려하여 인공지능기반의 실시간 위험성 추정 기법을 개발하였다. 기존 재난안전학 또는 안전공학에서는 위험성평가를 실시하여 강도·빈도에 의하여 위험성을 추정하고 도출된 값을 통해 위험한 정도를 분류하는 경우가 많다. 그러나 대부분의 공사현장에서는 정적인 위험성평가를 통해 해당 유해위험요인을 근거로 형식적인 위험성평가가 이루어지고 있기 때문에 대부분의 사고 후 증빙 자료로만 활용되고 있는 것이 현실이다. 이 위험성평가를 진행하면서 변화하는 환경의 유해위험을 실시간으로 반영할 수 없게 되고, 이는 실질적인 작업자의 안전을 보장해 주지 못하는 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 위험성평가와 더불어 실질적인 안전한 작업장을 만들기 위해서 작업자의 건강정보 및 실시간 공사현장의 영상정보에 기반한 위험성 추정 기법은 실질적 안전사고를 예방하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 작업자의 건강정보는 개개인 맞춤형 건강 데이터에 근거한 해석이 가능하고 실시간 공사현장 영상은 작업 중 발생할 수 있는 돌발상황에 대비하기위해 사용된다. 이러한 위험성 추정 방법은 다양한 공사현장의 위험성 추정 기법으로 사용될 수 있다. 이로 인해 높은 정확도의 위험성 추정 수치를 얻을 수 있으며, 이는 실질적안 안전 예방활동에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 위험성 추정 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 위험성 추정 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 기존 위험성평가에 더해 작업자의 건강정보 및 공사현장 실시간 영상정보를 이용하여 실질적인 작업자 안전을 위한 예방 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1994.04a
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• pp.105-105
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• 1994

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.237-238
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• 2016

대부분의 작업환경에서는 여러 가지 위험요소로 인한 안전사고가 자주 발생한다. 추락이나 작업환경의 붕괴 등 안전사고 발생시, 작업자가 관리자에게 응급상황을 전해야하지만, 사고로 인해 작업자가 원활하게 몸을 사용하지 못하는 경우에는 응급상황을 전달하는데 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 블루투스로 스마트폰에 응급상황을 전할 수 있는 웨어러블 단말기와 스마트폰의 WI-FI나 LTE망을 사용하여 작업자의 상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 안전 시스템을 설계한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.41-49
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• 2024

This paper discusses the modeling and implementation of a worker location system at a shipbuilding site. The importance of worker location in an industrial environment is highlighted as a critical element in the prevention of industrial accidents. The paper presents a worker tracking system that integrates power line and beacon communication to accurately track worker position. Through experiments, the paper demonstrates how to monitor the changes in worker location based on different scenarios and how to access the status of worker location using the manager's web service. The paper can be used for the design of a system that will provide real-time location information to safety managers for the improvement of worker safety management.