• 원자력산업
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• 제36권11호
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• pp.12-18
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• 2016

• Safety and Health at Work
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• 제11권4호
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• pp.537-542
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• 2020

Background: Personal protective equipment (PPE) has been designed in such a way to reduce accident rates. Unfortunately, existing PPE is rather ineffective as it is not able to provide warning signals when hazard is around. The integration of intelligent systems is envisaged to increase the efficiency of existing PPE. Methods: This project designed a safety vest incorporated with metal detectors which can provide immediate warning to the field workers when there is metal hazard around. This product has greater freedom of design via smart manufacturing as it involves the assembly of few commercially available parts into a single entity. Briefly, the metal detector is a do it yourself (DIY) kit, and the safety vest is purchasable from any local market. The DIY kit was connected to a copper coil and being sewed into the safety vest. Results: The metal detector induces beeping sound when there is metal hazard around. A total of 121 engineering students were introduced to the prototype before being requested to answer a survey associated with the design. Respondents have rated >3.00/5.00 for the design simplicity, ease of usage, and light weight. Meanwhile, respondents suggested that the design should be further improved by increasing the metal detection range. Conclusion: It is envisaged that the introduction of this smart safety vest will allow the workers to carry out their duties securely by reducing the accident rates. Particularly, such design is expected to reduce workplace accident especially during night time at construction sites where the visibility is low.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.381-388
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• 2016

본 연구에서는 현재 화재진압 업무에 종사하고 있는 화재진압대원들의 개인보호장구 보급실태와 성능 품질에 관한 인식을 설문조사를 통해 조사하였다. 그 결과 대부분의 응답자들이 보유기준에 적합하게 지급받았다고 응답하였으나 12%의 응답자는 부족한 장비가 있다고 응답하였다. 또한 장비의 성능 만족도 조사에서도 대부분 만족하고 있으나, 안전장갑의 경우 불만족 의견이 50%가 넘게 나타났다. 전체 설문조사 결과를 종합하면 내용연수에 의해 결정되는 현재의 지급기준을 사용시간 또는 빈도에 따른 교체주기로 개선이 시급히 필요하며, 이에 대한 후속 연구를 통해 새로운 기준을 마련해야 할 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.253-259
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• 2022

This study aims to investigate the antecedent of consumer personal preventive equipment purchase behaviour by extending the HBM model after the pandemic. Pandemic related studies have focused on the effect of perceived susceptibility and perceived severity on consumer preventive behaviour, little studies have investigated the antecedents of consumer perceived risk. This study filled the gaps in the previous studies. This study tested all proposed hypotheses among users who have purchase the self-preventive behaviour. In final 253 valid data were collected through online survey for statistics analysis. This study found that consumer's health consciousness significantly impacted consumer's perceived severity of COVID-19 and perceived risk. Perceived risk positively impacted consumer self-preventive equipment purchase intention. In contrast, perceived susceptibility did not significantly consumer perceived risk. Based on these results, the theoretical implication will be offered on the study of health-related studies and will be given insight for disease control center to effectively manage consumer self-preventive behaviour.