• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.419-425
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• 2020

There are many accident risks in logging operation of forestry such as struck by felled trees and caught in, under, or between felled trees. These accidents are primarily occurred by not keeping a safe distance between workers. According to the forestry safety instruction, workers are not supposed to go into the safety zone which is a circle with a radius of more 2 times the height of felling tree. However, this rule does not keep because of poor safety consciousness, poor sight and extreme noise of logging operation machines. This problem causes many major accidents every year. To solve this problem, we made forestry safety helmets based on IoT technology. These helmets have functions to make a visual and an acoustic alarm signal when reach the distance between workers within 20 meters. We developed the algorithm to operate the helmet's functions and conducted tests to check the functions. As a result of tests, we assured the normal system operating conditions.

• 한국건축시공학회지
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• 제8권2호
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• pp.131-136
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• 2008

Safety management is the most important factor in the construction industry. If the construction company don't control the risk, it causes the accident which give the company fatal loss. According to the Korea industrial safety analysis reports, the 25.72% of the disasters are from the construction industry, and the 13.6% construction disasters are caused by not properly using the safety gears. Therefore, this study is to investigate the Wearing Safety Gear by Occupational Classification and the Satisfaction in the Construction Field. The results are ; Carpenters are dissatisfied with the safety shoes and belt, re-bar workers are dissatisfied with the safety helmet and shoes, Concrete workers are dissatisfied with the safety helmet and goggles.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.33-41
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• 2022

Recently the use of personal mobility devices is rapidly increasing, and the businesses related to personal mobility devices are quickly growing as well. Although the use of personal mobility devices provides convenience for short distance movements, many problems occur due to the lack of safety devices and the absence of associated road traffic laws. The number of accidents caused by using personal mobility devices continues increasing every year, and the injuries or deaths are seriously happening with those accidents. When using personal mobility devices, there are basic safety precautions such as wearing a helmet, prohibiting boarding with more than two people, prohibiting boarding with more than 100kg, prohibiting using after drinking alcohol, and so on. However, it is exposed to traffic accidents because there is no way to check before using the system. Therefore, to ensure the user's safety in using the electric kickboard among personal mobility devices, this paper proposes a system that can check the user's safety state before using the electric kickboard. It is possible to safely use personal mobility devices and prevent accidents by proposing a system structure of the electric kickboard that can be used after checking for the use of more than two people, overweight, wearing a helmet, and drinking alcohol.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-15
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• 2021

The leading source of occupational fatalities is a portable ladder in Korea because it is widely used in industry as work platform. In order to reduce victims, it is necessary to establish preventive measures for the accidents caused by portable ladder. Therefore, this study statistically analyzed injury death by portable ladder for recent 10 years to investigate the accident characteristics. Next, to monitor wearing of safety helmet in real-time while working on a portable ladder, this study developed an object detection model based on the You Only Look Once(YOLO) architecture, which can accurately detect objects within a reasonable time. The model was trained on 6,023 images with/without ladders and safety helmets. The performance of the proposed detection model was 0.795 for F1 score and 0.843 for mean average precision. In addition, the proposed model processed at least 25 frames per second which make the model suitable for real-time application.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.399-407
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• 2019

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.23-24
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• 2009

In dangerous Industry fields (eg. construction, shipbuilding, the mining industry, and so on) many employees have lost their life due to risky environment, so that costs of social and Industry have been increased. To solve this problem, we Implement u-helmet using temperature, humidity, illumination sensors and monitoring GUI system.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.57-63
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• 2021

본 연구의 목적은 산불진화대원들을 안전하게 하고, 현장 정보를 실시간으로 제공하기 위한 스마트 헬멧을 개발하는 것이다. 산불진화대원용 스마트 헬멧은 카메라, 영상/음성통신 모듈, GPS, Bluetooth 및 LTE 모듈 등을 모두 갖추어 산불진화대원의 안전을 도모하고, 스마트 헬멧을 통해 현장 상황을 실시간으로 전송하고, 양방향 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 스마트 헬멧을 이용하여 테스트한 결과 관제센터에서 현장 정보를 수신할 수 있었고, 현장 산불진화대원과 소통을 할 수 있었다. 현장 평가와 사용자 평가를 통해 스마트 헬멧의 개선이 필요함을 확인하였다. 개발된 스마트 헬멧은 산림재해 및 산림산업에 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제17권6호
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• pp.52-57
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• 2013

본 연구에서는 안전모 쉘 구조물의 정상부에 돌출부를 설치한 경우와 설치하지 않은 경우에 대해, 안전모의 두께와 하중면적을 변수로 변형률 에너지 밀도, 응력, 변위거동을 유한요소법으로 해석하였다. 변형률 에너지 밀도는 안전모로 전달되는 충격에너지 전달을 흡수하는 성능을 나타내는 변수로 안전모의 안전성을 고찰하는 중요한 요소 중의 하나이다. 유한요소 해석 결과에 의하면, 4,540N의 충격력이 안전모의 정상부 표면에 가해질 때 충격하중을 받는 하중면적이 증가할수록 최대응력은 선형적으로 줄어든다. 그러나, 최대 변형률 에너지 밀도는 하중면적이 증가할수록 커지는 것으로 나타났다. 변형률 에너지 밀도가 줄어들면, 안전모 착용자의 머리와 목 부분으로 전달되는 충격력은 줄어드는 것으로 나타났으며, 이것은 안전모의 충격에너지 흡수 안전성을 약화시키는 요인이 될 수 있다. 따라서, 안전모의 안전한 설계를 위해서는 정상부에 돌출 구조물을 설치하는 것이 좋지만, 이러한 수정 안전모는 충격에너지 흡수성능 측면에서는 불리함을 알 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-83
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• 2019

산업 재해의 주요 원인에는 추락사고, 가스 누출 등이 있다. 기존의 안전모와 스마트 디바이스 결합 제품들은 편의성에 초점을 맞춰져 있어 위와 같은 사고를 예방하기 위한 기능이 미흡하다. 본 논문에서는 추락사고 인지와 가스 누출 감지 기능에 중점을 둔 스마트 안전모 개발을 다루었다. 또한 효율적으로 근로자를 관리할 수 있는 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 핵심 기능은 근로자의 위험 상태를 감지하여 관리자에게 전달하고 근로자의 상태를 확인하는 것이다. 실험을 통해 가연성 가스 측정 능력의 효용성을 검증하였다. 하지만 보드와 센서의 지속적인 동작으로 인해 상당한 전력 소모가 발견됨에 따라 대용량 배터리로 교체하는 등의 대응 방안이 요구된다는 점도 발견하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1226-1274
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• 2022

본 논문에서는 산업 재해의 주요 원인인 추락 및 낙상 사고와 가스 누출에 중점을 둔 위험 상황 감지 안전모를 다루었다. 가속도 센서를 이용한 중력 가속도 측정을 통해 추락 상황 범위를 설정하였으며, 그 결과 80%의 추락 및 낙상 감지율을 확인할 수 있었다. 또한 가스 센서를 통해 위험 가스 농도를 측정하여 시리얼 모니터를 통해 188 이상의 디지털 값이 출력될 경우 가스 위험 상황으로 판단하였다, 앱 인벤터 프로그램을 기반으로 제작한 스마트폰 어플을 통해 추락 및 낙상 상황 경고 메시지와 가스 경고 메시지를 확인할 수 있도록 구현하였다.