• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.699-704
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(DARS) based on an Artificial Immune System(AIS) and a Classifier System(CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIS decides one among these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.21 no.3
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• pp.65-75
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• 2020

In this study, the purpose of the study was to verify the relationship between the company's construction safety management system and workers' safety consciousness and safety observance behavior. A survey of 357 workers was conducted and a statistical analysis was performed using the SPSS 25.0 program. As a result, the following main results were obtained: First, it was found that supervisor's capability, inner construction safety management, construction safety education, and construction disaster evaluation have significant effects on the worker's safety consciousness. Second, it was revealed that the worker's safety consciousness had a significant positive effect on the safety observance behavior. Third, it was shown that supervisor's capability, inner construction safety management, construction safety education, and construction disaster evaluation have significant effects on safety observance behavior. In addition, this study confirmed that the management supervisor's ability to handle safety at the work site is the most important factor in safety management in order to enhance the worker's safety consciousness and safety observance behavior.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.7-8
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• 2017

각종 산업현장에서 작업자들의 안전 불감증으로 인해 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 스마트 작업자 안전벨트 및 행동인식 기반 위험경보 시스템은 이러한 상황을 방지하고자 작업자가 안전벨트의 훅을 제대로 걸지 않고 일을 진행하는 경우, 작업장 내에서 뛰어다니는 경우, 잘못된 자세로 일하는 경우를 시스템에서 인지하고 작업자, 관리자에게 알림을 줌으로서 작업자의 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.151-152
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• 2023

본 연구는 근로자의 행동을 현장 모니터링 즉 관찰을 통해 불안전한 행동 유발 요인들을 JSA 위험성평가를 실시하는 작업분석으로 올바른 안전작업절차서를 작성함으로써 이를 통한 불안전한 행동 요인을 제거하고 사고 및 재해를 예방할 수 있다.

• 월간산업보건
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• s.246
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• pp.38-40
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.155-157
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• 2022

기존의 안전교육 교수방법은 강의 방식으로 전달하고 있어 근로자의 참여를 이끌어내는데 한계점이 있으며, 불안전한 행동에 의한 안전사고를 예방하기 위해서는 스마트 체험식 안전교육으로 패러다임을 전환할 필요성이 있다. [연구배경/목적]:스마트 체험식 안전교육은 건설현장에서 근로자들이 보다 더 빠르게 위험을 인지하고 여기에 맞는 안전작업 이행과 위험발생 시 응급대처 능력 등을 향상시키므로 사전사후 학습전이의 효과성을 검정할 수 있다. 이러한 관점에서 안전사고를 예방하기 위한 본 연구는 안전교육의 체험학습방법과 참여방법, 교육콘텐츠 접근방법을 통하여 근로자의 안전행동 유도와 불안전행동 감소에 미치는 영향검증이 목적이다. [연구방향/범위]:실제 건설현장과 동일하게 작업환경을 구성해 놓은 스마트 체험식 안전교육시설에서 추락체험, 낙하물체험, 장비협착체험, 화재, 감전재해 등의 실제 사고를 체험해 볼 수 있도록 만들어진 체험학습 방법과 가상(VR, AR, 메타버스)공간에서 간접경험 할 수 있는 참여방법을 다룰 것이다. 그리고 안전체험교육 사전사후의 분석을 통하여 안전 학습전이 성과를 분석한다. [연구 분석방법]:연구의 주요 변인으로는 Human-Error, 안전행동요인, 불안전행동요인, 위험감수성, 조직특성, 조직의 안전문화, 조직의 역량, 안전교육특성, 교육콘텐츠 변화가 사전사후 분석을 통하여 현장 작업 시 안전 학습전이의 효과성을 검정하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.6
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• pp.55-64
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• 2018

In spite of many previous studies conducted to prevent safety accidents at construction sites, the frequency of safety accidents has not decreased. And recently, a lot of research has been done to analyze the causes of the accidents resulting from the personal characteristics and behaviors of managers or workers, and eliminate them. However, despite these efforts, safety accidents occur consistently as managers and workers shift their responsibilities for the safety accidents onto someone other than themselves. Therefore, in order to prevent safety accidents, this study investigated the consciousness of shifting responsibility among managers and workers and analyzed the correlation between factors influencing the consciousness of shifting responsibility. In addition, it proposed the quantitative levels of the consciousness of shifting responsibility based on the survey of managers and workers. The results of this study demonstrated that managers tend to the shift responsibility onto workers, whereas workers the shift responsibility onto managers. It was additionally demonstrated that there is a correlation between the consciousness of shifting responsibility and the factors influencing it. The findings of this study are expected to improve the safety awareness among managers and workers and make contributions in the theoretical and practical aspects of construction safety management.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.6 no.1
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• pp.1-5
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• 2020

사물인터넷, 인공지능, 로봇공학, 증강현실, 가상현실과 같은 고급 기술의 융합과 사용자 행동의 변화가 미래 사업의 모습을 다시 만들고 있다. 기업이 어떻게 잠재적 변화, 작업 공간의 설계, 업무의 정의, 업무 절차를 인식하느냐가 기업이 경쟁 우위를 갖게 하는 데 도움이 되는 중요한 요인이다. Frost & Sullivan은 사회적 진화, 미래에도 견고한 사업 모델, 기술 혁신 등 미래 사업의 모습을 만들어갈 3개의 중요한 동인을 찾아냈다. 실제 작업 공간에서 작업자와 기계의 융합, 사람과 공간의 융합과 같은 트랜드가 사이버 작업 공간에 일어날 것으로, 이를 통해 점진적으로 사업과 업무의 미래 모습을 만들 것이다. 하지만 디지털 전환을 받아들이는 와중에 기업은 숙련된 인력의 부족, 기술의 정렬, 직원 반발, 사이버 보안, 조직 구조와 사고 방식 등과 같은 문제를 해결해야만 한다. 이런 문제들을 해결하기 위해 SHARED 방법론이 기술 수용과 업무 절차 개선에 관심이 있는 기업을 위한 가이드라인 역할을 할 수 있다. 시장에서 성공하기 위해 기술 솔루션 제공자(Technology Solution Provider)는 서비스 제공자로서 역할을 계속하는 동시에, 고객에게 인력 관리 솔루션의 필요성을 교육해야 한다. 기술 솔루션 제공자는 디지털 전환 과정에서 기업과 동반할 믿음직한 조언자이자 장기적 파트너에 기초한 사업 관계를 구축해야만 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.150-153
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• 2022

This paper reports a technique that automatically extracts object shapes through Dense-Net, and subsequently, detects the objects using Mask R-CNN in a manufacturing site, in which workers and objects are mixed. It is based on the customized factory dataset by targeting workers, machines, tools, control boxes, and products as the objects. Mask R-CNN supports multi-object recognition as a well-known object recognition method, while Dense-Net effectively extracts a feature from multiple and overlapping objects. After immediate implementation using the two technologies, the object is naturally extracted from a still image of the manufacturing site to describe image. Afterwards, the result is planned to be used to detect workers' abnormal behavior by adding a label on the objects.