• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.701-707
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• 2024

Industry 4.0 has brought about significant changes in the roles of workers through the introduction of innovative technologies. In smart factory environments, workers are required to interact seamlessly with robots and automated systems, often utilizing equipment enhanced by Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies. This study aims to systematically analyze recent research literature on monitoring the physical and mental states of workers in Industry 4.0 environments. Relevant literature was collected using the Web of Science database, employing a comprehensive keyword search strategy involving terms related to Industry 4.0 and health monitoring. The initial search yielded 1,708 documents, which were refined to 923 journal articles. The analysis was conducted using VOSviewer, a tool for visualizing bibliometric data. The study identified general trends in the publication years, countries of authors, and research fields. Keywords were clustered into four main areas: 'Industry 4.0', 'Internet of Things', 'Machine Learning', and 'Monitoring'. The findings highlight that research on health monitoring of workers in Industry 4.0 is still emerging, with most studies focusing on using wearable devices to monitor mental and physical stress and risks. This study provides a foundational overview of the current state of research on health monitoring in Industry 4.0, emphasizing the need for continued exploration in this critical area to enhance worker well-being and productivity.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.77-84
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.66-73
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• 2019

정부와 안전보건공단의 재해 절감을 위한 다양한 노력덕분에 산업과 건설업 전반에 걸쳐 재해 사고는 감소추세를 보이고 있다. 하지만 건설업에서의 추락재해는 감소하지 않고 오히려 증가하고 있다. 특히, 달비계에 의한 추락재해는 매년 발생빈도는 낮지만 발생 시 작업자의 사망과 직결한다는 측면에서 재해강도가 매우 크다고 할 수 있다. 국내 건설업에서의 달비계 작업환경은 매우 열악하다. 특히 소규모 건설현장에서의 달비계 작업자들은 안전에 대한 감독과 관리를 받을 수 있는 주체가 없다. 달비계 작업자들은 자신들이 직접 제작한 성능이 확인되지 않은 달비계를 가지고 불안전한 작업환경에 내몰리고 있다. 따라서 본 연구는 15년간 달비계에서 기인한 242건의 사고사례들을 분석하여 추락재해 발생 주요 원인 및 개선방안을 제시하였으며, 주요내용은 불안전한 행동에 의한 재해발생률이 높아서 작업대 안착 시, 안전난간을 넘어가는 과정, 몸의 불균형 등에서 사고가 많으며 설비개선 및 작업방법개선으로 해결이 요구된다. 또한, KOSHA Guide에서 제시하는 작업순서 상의 문제점으로 발생되는 재해는 없었으며, 다만 작업 순서를 따르지 않아 안전대를 안전대 걸이용 로프에 미설치 및 미부착에 의한 사망으로 이르는 재해가 다수 발생된 것으로 파악되어 작업방법의 개선에서 가장 중요한 사항은 수직구명줄 및 안전대의 설치 및 착용이 가장 중요한 사항으로 도출되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제36권1호
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• pp.174-182
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• 2004

Hygienic standards for pizza specialty restaurant located in Seoul during summer, 2000 were established based on HACCP concept by measuring temperature, time, pH, $A_{w}$ and microbiological assessments of pizza, and evaluation of hygienic conditions of kitchens and workers. Kitchen and worker conditions were average 1.2 and 1.0 (3 point Sly's scale), respectively, Microbial contaminations occurred at $5-60^{\circ}C$, pH above 5.0, and $A_{w}$ (0.93-0.98). Microbial assessments for pizza processing revealed $1.5{\times}10^{2}-3.9{\times}10^{8}\;CFU/g$ of TPC and $0.5{\times}10^{1}-1.6{\times}10^{7}\;CFU/g$ of coliforms, exceeding standards ($TPC\;10^{6}\;CFU/g\;and\;coliform\;10^{3}\;CFU/g$) established by Solberg et al., although significantly decreased after baking. S. aureus was not discovered, but Salmonella was found in onions. Tools and containers such as pizza cutting knife, topping container, serving bowl, pizza plate, working board, and dough kneading board contained $6.2{\times}10^{2}-1.1{\times}10^{9}\;CFU/g$ of TPC, $2.0{\times}10^{1}-6.2{\times}10^{3}\;CFU/g$ of coliforms. Workers' hands contained $3.1{\times}10^{4}\;CFU/g$ of TPC and S. aureus as compared to safety standards of Harrigan and McCance (500 and 10 CFU/g of TPC and coliforms per $100cm^{2}$). CCPs (critical control points) were determined as receiving, topping, and baking according to CCP decision tree analysis. Results suggest purchase of quality materials, careful monitoring of time and temperature, hygienic use of tools and utensils, and sanitary practicer by workers are recommended as control points for safe pizza production.