• 제목/요약/키워드: Industrial safety chatbot technology

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현장 작업자 위험대응을 위한 음성챗봇을 이용한 안전관리 서비스 (Safety management service using voice chatbot for risks response of field workers)

  • 강윤희;박창수;이용학;김동호;김의구;강명주
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권6호
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    • pp.79-88
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    • 2023
  • 최근 산업 재해는 산업화로 인해 지속적으로 증가하고 있으며, 작업현장에서 위험요소로 인한 손실을 줄이기위해 작업자의 안전관리는 필수사항으로 인식되고 있다. 작업자의 안전관리를 위해서는 산업현장의 특성을 고려한 맞춤형 안전관리 인공지능 기술의 적용이 요구된다. 현장의 안전관리는 작업 및 공정별 안전사고 유형 및 위험성 분석을 기반으로 상황에 따른 작업자의 실시간 위험 감지 및 대응을 위한 서비스 설계를 고려한다. 제안된 안전관리 서비스는 IoT 기반의 센서 자료를 획득하기 위한 작업자 디바이스, 획득한 센서 자료를 수집하기 위한 엣지장치와 작업자의 재해 대응을 지원하는 음성챗봇으로 구성된다. 음성챗봇은 재해 현장의 작업자의 위험대응을 위한 상호작용을 수행하는 주요한 역할을 수행한다. 이 논문은 작업자의 상황에 따른 작업안전을 위한 IoT 기반의 시스템과 서버 상의 음성챗봇을 활용한 실시간 위험대응 서비스 시스템을 기술한다. 안전관리 서비스 제공을 위한 엣지 수준에서의 대응처리를 위해 스토리기반 음성챗봇을 활용하도록 한다.

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컨테이너 터미널의 위험성평가 및 산업안전 AI 챗봇기술 적용방안 연구 (A Study on Risk Assessment of Container Terminals and Application of Industrial Safety AI Chatbot Technology)

  • 강휘진;한상준
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.57-69
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    • 2022
  • 2011년부터 2021년까지 10년 동안 항만 작업 중 숨지거나 다친 사람이 무려 2,800명에 달한다. 그중에서도 항만하역사업장에서 발생하는 빈도수가 높다. 컨테이너 터미널 사업자는 법령에 따라 위험성평가를 실시하고 합리적인 안전대책을 수립하여야 한다. 연구방법으로는 문헌분석을 통하여 산업안전보건법, 중대재해처벌법, 항만안전특별법에서 제시하는 위험성평가에 대한 내용을 제시한다. 본 연구에서는 기존 선행연구를 분석하여 컨테이너터미널의 위험성평가방법 및 유해위험요인을 살펴본다. 이러한 안전사고 위험을 개선할 수 있는 '산업안전 AI 챗봇기술'을 제시하는데 목적이 있다.

IoT 건축시공 건전성 모니터링 기반 AI 안전관리 챗봇서비스 구축방안 (How to build an AI Safety Management Chatbot Service based on IoT Construction Health Monitoring)

  • 강휘진;최성조;한상준;김재현;이승호
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제20권1호
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    • pp.106-116
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    • 2024
  • 연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.