• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1846-1848
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• 2015

가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.25 no.2
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• pp.52-63
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• 2021

Analysis of risky behavior factors for workers in the manufacturing industry enables effective human error prevention and systemization of an efficient safety management system. This study examines the relationship between the effects of workers' work psychology, work environment, and work deviation factors on risky behavior intentions and the effects of such risky behavior intentions on risky behaviors. Among the small and medium-sized manufacturing industries, the analysis was focused on a survey of 80 workers in the manufacturing and processing industry. Looking at the results, it was found that work psychology and work deviation had an effect on the intention of risky behavior, but the work environment factors corresponding to job satisfaction and workload did not affect the intention of risky behavior. The relationship with colleagues, the degree of satisfaction or dissatisfaction with the job, the degree of importance of the job that the worker feels, and the tightness of time to digest a large amount of work do not affect intentionally inducing dangerous work, but they do affect risky behavior. In the absence of intention, the work environment factor was found to accompany dangerous behavior.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.13 no.6
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• pp.557-564
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• 2013

Unsafe and dangerous factors or environments on building construction sites often cause safety accidents. Sometimes, accidents happen despite the existence of warning and caution signs. Such warning signs are likely to be hidden by stacked materials or temporary facilities on site. If workers cannot see the signs when moving or working, they could be injured, sometimes fatally. Many studies have focused on each worker's position, and various systems have been developed using GPS signals and sensors. This paper suggests a method for identifying the problem of worker inability to see the unsafe factors, to manage the problem in the construction planning phase by considering things from the worker's perspective. The method uses CAD software to investigate the relation between the height of stacked materials and the visible ratio of the unsafe factor. The results of a sample project show that the changes in the height and location of stacked materials make the site safer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.899-901
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• 2022

본 연구는 '지능형 스마트 안전모 개발'에 관한 것으로, IoT 기술을 기반으로 공사현장에서 발생하는 각종 사고를 방지하기 위한 스마트 안전모를 개발하고, 기존 안전모에 존재하는 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 IoT 기술인 비콘, 블루투스를 활용하여 작업자 주변 환경을 실시간으로 판단하고 작업자를 주변 위험요소로부터 보호한다. 각종 생체센서를 활용하여 작업자의 안전모 착용여부와 건강상태에 대해서 실시간으로 송수신한다. 또한 LoRaWAN의 P2P LR Communication을 이용하여 공사현장의 특성인 통신음영지대를 제거하여 서비스를 안정적으로 제공할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.2104-2105
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• 2008

작업자들이 현장에서 착용하는 안전모는 안전모 본연의 기능 때문에 통풍의 제한을 받게 된다. 이로 인해 작업자들은 작업 시 많은 땀을 흘리게 되며 작업자들이 흘리는 땀은 머리받침 끈과 머리고정대등에 흡수되어 각종세균을 번식하게 되고 이로 인해 냄새가 나게 된다. 최근 들어 원적외선 방사율이 뛰어난 천연소재들이 개발되고 있으며 원적외선은 항균과 탈취능력이 탁월한 것으로 알려지고 있다. 본 논문에서는 상기 나열된 문제점을 해소하기 위하여 상온에서 원적외선 방사율이 높은 소재와 수분의 흡,배출 능력이 뛰어난 소재를 사용하여 안전모내부의 냄새와 세균번식을 줄이는 방안을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.63-64
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.443-444
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• 2018

산업현장에서 직업 특성상 무거운 자재를 옮기는 일이 많다. 이때 과도한 무게로 인한 넘어짐, 신체적 피해와 끼임 사고 등 각종 일어날 수 있는 사고에 대해 개인이 조치할 수 없는 일이 대부분이다. 본 논문에서는 안전화에 IoT 기술을 적용해 작업자의 발의 압력분포도를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링하고 그에 따른 무거운 자재를 들었을 때의 치우침과 균형을 판별할 수 있도록 설계하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.2
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• pp.82-89
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• 2023

Due to the characteristics of ship structure, the compartment structure is complicated and narrow, so safety accidents frequently occur during the work process. The main causes of accidents include structural collisions, falling objects, toxic substance leaks, fires, explosions, asphyxiation, and more. Understanding the on-site conditions of workers during accidents is crucial for mitigating damages. In order to ensure safety, the on-site situation is monitored using CCTV in the ship, but it is difficult to prevent accidents with the existing method. To address this issue, a smart safety helmet equipped with location identification and voice/video communication capabilities is being developed as a safety technology. Additionally, the smart safety helmet incorporates environmental sensors for temperature, humidity, vibration, noise, tilt (gyro sensor), and gas detection within the work area. These sensors can notify workers wearing the smart safety helmet of hazardous situations. By utilizing the smart safety helmet and environmental sensors, the safety of workers aboard ships can be enhanced.

• Research in Community and Public Health Nursing
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• v.13 no.3
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• pp.574-583
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• 2002

'채석(quarrying)'산업은 노천광산에서 광물을 캐내는 작업을 모두 포함하는 광범위한 산업을 의미한다. 1900년대에 들어오면서 채석작업에 홈연소기(channel burner)을 이용한 불꽃절개법(flame cutting)이 이용하여 근로자의 먼지 노출이 많이 감소하였다. 채석작업으로 인한 주 된 건강문제는 먼지, 소음, 진동 노출이며, 노천작업장으로 작업환경이 개방되어 있어 환경측정 및 관리가 불가능하므로 개별근로자의 먼지와 소음 노출 측정 및 예방이 중요하다. 본 연구는 미국의 일개 채석회사의 근로자 건강관리사업을 평가하였다. 연구자료는 저자가 현장 방문을 통하여 구한 자료와 연구대상 회사의 안전관리자의 의견 및 미국 산업안전보건국 전산자료를 이용하였다. 채석사업장에서 이루어지는 작업은 크게 채석작업과 실내에서 이루어지는 가공작업 및 운반과 보관이며, 미국 산업안전보건국(OSHA)의 표준산업분류(SIC)에서 1411(채석업)과 3281(채석가공업)에 해당한다<표 1>. 연구 대상 사업장에서 이루어지는 산업보건프로그램은 먼지 노출 예방을 위해 석재 채취시 물분사법(water jet quarrying)과 국소환기법을 사용하고 소음 노출 예방을 위해 귀마개를 사용하며 사고 예방을 위하여 안전모와 철모, 보안경, 안전조끼, 보호장갑, 안전끈(harness)을 착용하였다. 평가 결과로 나온 연구 대상 사업장에서 적용하여야 할 산업보건 프로그램은 첫째, 먼지 노출로 인한 건강문제를 예방하기 위하여 근로자 개별 노출 측정을 하고, 둘째 실내가공작업장의 근로자를 대상으로 한 먼지와 소음 노출 측정 및 환경측정이 필요하며, 셋째 안전관리를 위해 채석장에 안전표지판을 설치하여야 하며, 실내가공 작업장의 자동이동시스템을 작업별로 채색하여 식별을 용이하게 하여야 하겠다. 또한 이 연구 결과를 영세사업장의 산업간호프로그램인 'Clean 3D'사업에서 적용하여 우리나라 채석사업장 근로자 건강관리를 발전시켜야 하겠다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.9 no.10
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• pp.797-808
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• 2019

In a closed workplace, the management of the workplace is important because the environmental data at the workplace has a great influence on the safety of workers. Today's industrial sites are transformed into data-based factories that collect and analyze data through sensors in those sites, requiring a management system to ensure safety. In general, a safety management system stores and manages data on a central server associated with a database. Since such management system introduces high possibility of forgery and loss of data, workers often suspect the reliability of the information on the management system. In this paper, we present a worker safety management system based on the EOS blockchain which is considered as third-generation blockchain technology. The developed system consists of a set of smart contracts on the EOS blockchain and 3 decentralized applications associated with the blockchain. According to the roles of users, the worker and manager applications respectively perform the process of initiating or terminating tasks as blockchain transactions. The entire transaction history is distributed and stored in all nodes participating in the blockchain network, so forgery and loss of data is practically impossible. The system administrator application assigns the account rights of workers and managers appropriate for performing the functions, and specifies the safety standards of IoT data for ensuring workplace safety. The IoT data received from sensor platforms in workplaces and the information on initiation, termination or approval of tasks assigned to workers, are explicitly stored and managed in the EOS smart contracts.