작업환경의 개선이 불가능한 임업에 있어서 올바른 작업자세는 불필요한 체력의 낭비 및 누적된 특정부위에서 피로로 유발되는 상해발생 예방, 체력 저하로 인한 주의력 감소로 야기되는 휴먼에러 예방 등의 직접적인 효과를 가져 올 수 있을 것으로 판단된다. 이에 본 연구는 OWAS분석기법을 이용하여 체인톱을 이용한 간벌작업, 체인톱을 이용한 피해목벌채작업, 손톱을 이용한 임내정리작업, 낫을 이용한 덩굴제거작업, 고지절단톱을 이용한 가지치기작업, 낫을 이용한 어린나무가꾸기작업에 대하여 작업자세분석을 실시하였다. 주요 작업 중, 체인톱과 낫을 이용한 작업에서 근골격계에 약간의 해를 끼침으로 가까운 시일 내에 작업자세의 교정이 필요한 수준(수준 III)의 코드비율과 근골격계에 매우 심각한 해를 끼침으로 즉각적인 작업자세의 교정을 필요로 하는 수준(수준 IV)의 코드비율이 높게 조사되었다. 체인톱을 이용한 벌목작업에서 미숙련자와 숙련자의 작업자세를 비교해 본 결과, 수준 IV의 경우 중간 수준의 숙련자가 5.1%로 14.1%의 미숙련자 보다 낮은 것으로 조사되었다.
In forest work, working conditions are very hard to improve. The good posture is believed to bring about direct improvements such as accident prevention. Therefore, this research carried on analysis of working posture in forest work (construct in stepping-stone) using OWAS analysis system. According to the analytical results provided by OWAS, the ratio of category III (Work posture has a distinctly harmful effect on the musculoskeletal system) has shawn that worker 2 was 32.2%, worker 1 was 25.2% and worker 3 was 15.5%. Furthermore, the ratio of category IV (Work posture with an extremely harmful effect on the musculoskeletal system) has shown that worker 2 was 9.8%, worker 3 was 1.4% and worker 1 was 1.2%. According to the OWAS method, percentage of OWAS action categories III and IV in the worker 2 was higher than another workers.
본 연구는 "임상도 현행화 제작(DB구축 작업매뉴얼)" (이하 작업매뉴얼)의 제작과정과 방법을 검토하고, 1:5k 수치임상도(이하 임상도)에 평가항목을 적용하여 제작과정과 방법에 대한 문제점 도출 및 개선방안 제시를 목적으로 하였다. 임상도에 적용되는 평가항목은 구획과 속성에 관한 사항으로 구분하였으며, 행정구역별 임분구조 특성과 파편화 분석을 통하여 작업매뉴얼의 제작과정과 방법의 문제점을 도출하였다. 작업매뉴얼의 구획에 관한 사항은 '인위적변화지와 자연적변화지'의 항목에서 제작과정이 제안되어있고 전국을 5분할하여 자연적변화지는 5년 주기로 인위적 변화지는 매년 갱신하고 있기 때문에 지역 간 구축된 임상도 DB의 일관성을 알아보고자 파편화를 분석하였다. 전국의 산림 패치수(Number of Patches)는 증가하고, 평균패치크기(Mean of Patch Size)가 감소하여 파편화 정도와 형태의 복잡성이 증가하였으며, 17개 광역시 도 중 4개의 지역은 파편화 정도와 형태의 복잡성이 감소하여 지역 간의 편차가 발생하였다. 또한, '산림의 구분' 항목에서 최소구획면적은 0.1ha로 구분하고 있기 때문에 임상도에서 구획된 객체(폴리곤 단위) 면적을 산출하여 최소구회면적 기준을 검토한 결과 전체 객체 중 최소구획면적 기준 미만이 되는 객체의 비율은 약 26%나 차지하였다. 이에 따라 '인위적변화지와 자연적변화지'의 갱신 주기와 정의 확립이 필요하며, 최소구획면적 기준에 대한 구획 기준의 개선이 필요하다. 한편, 작업매뉴얼의 속성에 관한 사항은 '수종변화' 항목에서 지형지물체계를 52종으로 분류하고 있으며, 이 중 입목지는 43종으로 분류하고 있어, 임상도에서 구축된 수종정보를 추출하여 분포비율을 검토하였다. 입목지 수종 중 분포비율이 0.1% 미만인 수종은 23종으로 약 53%를 차지하고 있으며, 상위 3종은 소나무와 기타수종으로 구획되어 있다. 또한, 무립목지의 관목덤불은 지형지물체계에서 분류하고 있지만, '산림의 구분' 항목에서는 정의 및 판독기준이 마련되어 있지 않기 때문에 '수종변화'의 지형지물체계의 재정립과 관목덤불에 대한 정의 정립이 필요하다.
In forest work, working conditions are very hard to improve. The proper distribution of work time and good posture is believed to bring about direct improvements such as accident prevention. On this, this study has analyzed forest workers' posture and their working hours in order to improve their working conditions in stone channel work. Authors has chosen several core elements of stone channel work to focus on, which include stone masonry, excavation of bed, moving stone, directing work, choosing stone, and breaking stone. The ratio of real working time over total working time was shown as 84.6%. As for the time ratio of each elemental work over the real working time, the stone masonry was 60.4%, the directing work was 15.1%, moving stone was 12.1%, choosing stone was 7.1%, breaking stone was 3.3%, and excavation of bed was 2.0%. According to the analytical results provided by OWAS, the ratio of category III (Work posture has a distinctly harmful effect on the musculoskeletal system) has shown that moving stone turned out 65.2%, choosing stone was 61.5%, stone masonry was 46.1%, breaking stone was 14.3%, excavation of bed was 12.5% and directing work was 6.8%. Furthermore, the ratio of category IV (Work posture with an extremely harmful effect on the musculoskeletal system) has shown that excavation of bed turned out 37.5%, breaking stone was 28.6%, stone masonry was 27.3%, choosing stone was 7.7%, moving stone was 6.1% and directing working was 4.5%. These results are expected to be utilized for the improvement with respect to both working methods in the stone channel work and the workers' working posture.
This study was conducted to analyze the physical strain with heart rate monitor in timber harvesting operations in order to reduce occupational accidents. The timber harvesting activities are manual cutting(felling, limbing and bucking) with a chainsaw and extraction by cable yarder. The study took place on Japanese larch stand. The average height was 26m and average diameter at breast height(DBH) was 3 7cm. The havest unit was gentle slope to steep slope. Results showed that the heart rate increases for chocking, felling, limbing and bucking were 94.0%, 87.9%, 84.8% and 56.4% respectively. The rate of Work Load Index was higher in the limbing(61.4%) activity than other activities chocking(55.2%), felling(54.1%) and bucking(32.1%). During 50% working heart rate test it was found that limbing(1.09), chocking(1.05) and felling(1.04) was exposed to high work intensity compared to bucking(0.83). The results showed that maximum acceptable work times(felling, chocking and limbing) were 2.30 hour, 1.85 hour and 1.60 hour respectively. To avoid occupational accidents, timber harvest workers may use a suitable working hour schedule to felling, chocking, limbing.
Directional felling is a felling method practised by the Forestry Department in Peninsular Malaysia as prescribed in Field Work Manual (1997) for Selective Management Systems (SMS) in forest harvesting. Determining the direction of tree felling in Peninsular Malaysia is conducted during the pre-felling inventory 1 to 2 years before the felling operation. This study aimed to predict and analyze the direction of tree felling using the vector-based path distance back link method in Geographic Information Systems (GIS) and compare it with the felling direction observed on the ground. The study area is at Balah Forest Reserve, Kelantan, Peninsular Malaysia. A Path Distance Back Link (spatial analyst) function in ArcGIS Pro 3.0 was used in predicting tree felling direction. Meanwhile, a binary classification was used to compare the felling direction estimated using GIS and the tree felling direction observed on the ground. Results revealed that 61.3% of 31 trees predicted using the vector-based projection method were similar to the felling direction observed on the ground. It is important to note that dynamic changes of natural constraints might occur in the middle of tree felling operation, such as weather problems, wind speed, and unpredicted tree falling direction.
The chestnut is a well-known and important forest product in Korea. The annual production of chestnut is about 100, 000tons and its cultivating area is 80, 000ha. However, the peeling process of outer and inner skins of chestnut is very difficult due to hardness and adhesiveness of chestnut skin. The peeling process of chestnut was operated by manual work and the performance of chestnut peeling machine is very low. The purpose of this study is to develope the prototype of new chestnut peeling system. The hardness of chestnuts was tested with six different drying conditions and its range was from 949$g/mm^2$ to 2, 149$g/mm^2$. The hardness of chestnuts was decresed gradually during the drying process. The chestnut peeling Process includes sorting, storage, drying, outer skin cutting, flame peeling, continuous frictional skin peeling, and inner skin cutting operation. The developed chestnut peeling system consists of outer skin cutter, flame peeler, continuous frictional skin peeler and inner skin cutter. The system can peel domestic chestnuts at 150$kg/hr$ with peeling rate of 78%.
국토이용계획도, 도시계획도, 농업진흥지역도, 산지이용구분도 등 용도지역·지구 자료는 법적·공간적 특성으로 자료간 연관성을 가지고 있다. 그러나 부처별·부서별 제도운용에 따른 자료공유의 어려움, 수작업체계에 의한 용도지역·지구 경계선의 저확성 한P 등으로 자료간의 관계가 일관성이 결여되어 토지 이용에 많은 문제가 발생하고 있다. 이 연구에서는 GIS의 중첩기법을 이용하여 용도지역·지구 자료간 불부합 실태와 원인을 분석하고, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로서 자료간 연관성을 고려한 데이터모델링 방안을 제시하였다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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