작업안전측정 결과의 정확성을 확보하기 위하여 작업환경측정 신뢰성 평가제도가 도입됨에 따라 작업환경측정 신뢰성 평가의 방법, 대상 및 절차에 관한 세부사항을 정하고, 유해 화학물질 등을 취급하는 근로자에 대하여 실시하는 특수건강진단의 검사항목을 조정하는 한편, 그 밖의 현행 제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선 보완하여 1월 1일부터 시행한 산업안전보건법 시행규칙 주요 개정 내용을 소개하고자 한다.
안전사고의 위험성이 상존하는 작업 현장에서 안전사고 발생 시 신속한 조치를 위해서는 생체 데이터를 실시간으로 파악하는 것이 중요하다. 그 중 혈중산소포화도는 인간이 생명을 유지하는 데 있어서 가장 중요한 요소이므로 작업자의 안전관리를 위한 선제 대응으로 상황에 따라서 실시간 산소포화도 측정과 모니터링이 필요하다. 건강 및 생명 위험 보호복을 착용한 작업자로부터 실시간 생체 신호를 수신하고, 외부 시스템에서 작업자의 위험 상태를 공유 및 분석함으로써 작업자의 현재 상태를 진단하고 작업자에게 발생할 수 있는 응급 상황에 효율적으로 대응할 수 있다. 본 논문에서는 사고 현장에서 응급 상황에 대처하기 위해 보호복 착용자의 유해 가스와 산소포화도 위험도를 실시간 모니터링할 수 있고, 착용자의 활동성과 안전성을 보장할 수 있는 웨어러블 산소포화도 측정 플랫폼 기술을 제안하였다. 추후 제안한 시스템의 결과를 통해 확인한 한계점을 극복하고, 움직임 보정 등 개선된 생체 데이터를 플랫폼에 적용한다면 유해 가스 환경뿐만 아니라 응급 환자를 대상으로 하는 병원이나 가정에서도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
전체 공사 기간의 약 25%를 차지하고 있는 거푸집 공사는 최근 5년간 사망자 수가 크게 줄어들지 않고 계속 발생하고 있으며 그중 붕괴사고가 가장 많은 비율을 차지하고 있다. 따라서 본 연구에서는 거푸집 붕괴사고에 관하여 위험도 및 안전관리 수준에 대한 설문조사를 통해 관리자와 작업자 간에 인식 차이를 비교 분석하고자 한다. 안전관리자, 현장작업자, 현장관리자 3개의 집단으로 구분하여 설문조사를 시행하였으며, 설문결과는 SPSS 프로그램을 활용한 독립표본 T-검정(Independent-Sample T-Test)을 시행하였다. 그 결과 관리자 간에는 인식의 차이가 거의 없는 반면, 관리자와 작업자 간에는 유의미한 인식 차이가 발생하였다. 더불어 관리도 측면에서 관리자와 작업자의 많은 인식 차이가 발생했으며 이 부분은 위험한 재해요인을 관리 및 감독하는 관리자와 직접 현장에서 작업을 진행하는 작업자 간의 입장차이를 극명하게 보여준다. 이러한 인식 차이가 재해를 줄이지 못하고 있는 요인이 될 수 있다고 사료된다. 따라서 이 연구를 바탕으로 좀 더 발전된 연구를 통하여 관리자와 근로자 간 인식의 차이를 줄여 재해에 관한 연구 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지난 몇 년동안 생산공장이나 건설현장에서 안전에 관한 문제가 상당히 강조되었다. 산업재해를 줄이기 위해서는 장비나 작업자의 신뢰성을 높여야 한다. 본 논문에서는 작업자의 근무년수에 따른 재해율을 평가하고 예측하는 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 이 목적을 위하여 노동부에서 발표된 최근 3년 (94-96) 동안의 재해 통계를 사용하였다. 이 연구에서 개발된 방법은 프로젝트의 초기단계에서 노동정책을 개발하는데 유용한 자료가 될 것이다.
THERP (Technique for Human .Error Rate Prediction) 방법론은 원전의 확률론적 위험성 평가(PSA)시 운전원과 작업자의 인간오류평가에 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. HRA Handbook이라고도 불리는 이 모델은 운전원 행위를 시스템 부품의 한 요소로 가정하고 인간오류를 평가한다. 본 논문은 이 방법론을 이용하여 원전 등과 같이 위험시설물 중의 하나인 개스밸브기지에서의 작업자 보수시 인적오류를 평가하고 기계적 오류와 합께 인적오류의 기여도를 계산하였다 본 방법론은 원전, 개스밸브기지 뿐만아니라 석유화학 플랜트와 같은 위험시설물의 인적오류 평가에도 유연하게 사용될 수 있음을 보여주었다.(중략)
작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
2012년 9월부터 건설현장 위험성평가는 안전관리 업무로 의무화되었으나, 해당 근로자가 사전위험성을 추정하고 대책을 수립하여 재해예방 활동으로 연계되기에는 위험성평가 작성부터 어려움이 있다. 위험성평가 운영시스템 구축을 통해 건설현장 근로자가 해당작업의 위험요인 및 안전대책을 쉽게 파악할 수 있도록, 작업 공종 선택만으로 해당작업의 다양한 위험요인과 안전대책을 제시하고, 해당 공종에서 발생한 재해사례를 보여줌으로써 동종 재해 재발방지 대책수립이 가능하도록 시스템을 구축하였다. 이러한 위험성평가 활동의 효과분석을 위해 H건설사의 운영평가에서, 위험성평가 운영시스템 구축 이후 건설현장 근로자가 위험성평가 활용에 쉽게 접근할 수 있고 해당공정의 위험요인 추정 및 위험예방 대책 수립이 가능하게 되었으며, 평가기간 동안 재해율 감소에도 영향이 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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