To analyze the impulsive response of a motorcycle helmet, a simulation is performed using the finite element method. Based upon the simulation result, an equivalent one degree of freedom vibrational system is adapted, and transient impulsive responses are analysed to investigate the influence of engineering parameters such as damping, natural frequency, and impact velocity on the impulsive response of the helmet. Maximum gravitational acceleration reduces as the damping factor value increases. When the damping factor value is around 0.6 or larger, the maximum acceleration does not change. With respect to the natural frequency and the impact velocity, it increases linearly. The relationship between head injury criterion(HIC) and maximum gravitational acceleration is also presented. The scheme of this study is expected to be utilized to economize the design process of high quality motorcycle helmets.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.302-309
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2022
Occupational safety accidents are caused by various factors, and it is difficult to predict when and why they occur, and it is directly related to the lives of workers, so the interest in safety accidents is increasing every year. Therefore, in order to reduce safety accidents at industrial fields, workers are required to wear personal protective equipment. In this paper, we proposes a method to automatically check whether workers are wearing safety helmets among the protective equipment in the industrial field. It detects whether or not the helmet is worn using YOLOv5, a computer vision-based deep learning object detection algorithm. We transfer learning the s model among Yolov5 models with different learning rates and epochs, evaluate the performance, and select the optimal model. The selected model showed a performance of 0.959 mAP.
The concentration of welding fume was measured by 221 welders themselves in chassis frame workplace of the manufactory from February, 1, 1996 to May, 31, 1997. Welding parameters were the welding current and the distance between helmet and arc. Those two optimum conditions were proposed by excess probability analysis using logistic regression, so the best position in the workplace was proposed considering two factors to control the welding fume. The results are as followings; 1) The excess proability of welding fume TLV was over 99% in above 260 Amperes of welding current and also in below 30cm of distanced between helmet and arc. 2) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the welding current as a independent variable and the excess of welding fume TLV as a dependent variable (p<0.05). Logit(welding fume TLV) = 0.1296 ${\times}$ wlding currnet - 28.8750 3) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the distance between helmet and arc as a independent variable and the excess of welding fume threshold limit value a, a dependent variable (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = -0.6809 ${\times}$ distance between helmet and arc +25.1665 4) Considering both cases or 2) and 3). the result equation is following. (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = 0.1346 ${\times}$ welding current -0.3859 ${\times}$ distance between helmet and arc -15.7382 5) The excess probability of welding fume threshold limit value was 100% in above 240 Ampere of welding current. Thus, below 220 Ampere can be suggested to reduce the 40% number of welders who have a excess welding fume threshold limit value. 6) The excess probability of welding fume TLV was 100% in below 34cm of distance between helmet and arc. Thus, over 38cm can be suggested to reduce the 33% number of welders who have a excess welding fume TLV. 7) Considering both 5) and 6) cases, first of all, the best welding current can be 200 Ampere to have a below 15% of welding fume excess probability for the welders who works in distance of 34-37cm. Secondly, to have a below 30% excess probability of welding fume TLV, the working distance must be over 38cm in 220 Ampere and 32cm in 200 Ampere. 8) To reduce the average exposure concentration of welding fume ($8.21{\pm}5.83mg/m^3$), the movable local exhaust system equipped with flexible hoods can be used.
본 연구는 구급대원 12명이 참여하여 나누어 근전도를 측정하였다. 헬멧을 착용하지 않는 경우, 920g 헬멧을 착용한 경우, 1310g 헬멧을 착용한 경우로 나누어 근전도를 측정하였다. 머리와 목의 좌우 움직임에서는 반대쪽(흉쇄 유돌근)는 근 활성도가 높았고, 굴곡과 과신전(흉쇄유돌근, 판상근)시 근 활성도는 유의성이 없었다. 특히 긴척추고정판에 무게를 싣고 들어올리거나 내릴때의 세모근과 척추 기립근은 헬멧 유무에 따라 근전도 활성에 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 구급대원들이 긴척추고정판을 이용하여 환자를 들어올리거나 내릴때는 머리와 목의 각도를 좌우로만 움직이지 않는다면 새로 개발한 스마트 헬멧은 대원들의 목 주위의 근육에 영향을 주지 않는다고 사료 된다. 척추기립근이나 세모긍의 경우는 각도가 커짐에 따라 허리와 등근육은 동작을 좌우하는 근육에서 근전도 활성이 높게 나타났다고 사료된다. 그렇지만 기존의 파워리프팅(들어올리는 동작)동작에서 허리를 가능한 꼿꼿히 세우는 규칙을 지킨다면 요추 주위의 근육 및 골격계 질병에 대한 대처를 할 수 있다고 생각된다.
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.
최근 건강에 대한 관심 증대로 인해 레저 및 교통수단으로 사이클링을 즐기는 인구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 자전거 이용자 급증으로 자전거 안전사고도 함께 증가하여 사회 문제로 대두되는 상황에 착안하여 사이클링 시에 사고를 미연에 방지하기 위한 자전거 헬멧을 제작한다. 이를 위한 기본 아이디어는 헬멧에 LED를 부착 후 LED 발광상태를 변경함으로써 주변에 자전거의 주행 방향 및 상태를 실시간으로 알려주는 것이다. LED의 상태는 아두이노 보드를 통하여 제어하며, 자전거의 움직임 정보는 스마트폰의 가속도 및 GPS 센서값을 추출하여 표현된다. 스마트폰에서 아두이노로 자전거 움직임 정보를 전송하기 위해 아두이노 보드에 별도의 블루투스 모듈을 부착하고 스마트폰과 연결을 유지한다.
이 연구의 목적은 스포츠 현장에서 헬멧 착용이 필수인 종목을 중심으로 IoT 서버 기술을 활용하여 웨어러블 스포츠 헬멧 디바이스를 개발, 설계하는 것이다. 이를 통해 스포츠 현장에서 훈련 또는 경기 중 개인의 생체정보를 지속적으로 축적하고, 데이터를 기반으로 선수들의 컨디션 확인은 물론 부상 예방과 위험한 상황을 알려줌으로써 선수들의 맞춤형 훈련이 가능하다. 또한 훈련장소가 폭염이나 극한으로 인하여 신체 건강을 해칠 우려가 있는 경우에도 웨어러블 디바이스 기기를 통해 경기력을 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 이러한 기술은 스포츠 현장뿐만 아니라 산업현장 및 소외계층 등 사회 전반에 적용가능하기 때문에 확장성도 기대할 수 있다.
FEM과 다구찌의 설계기법을 이용하여 헬멧의 주름댐퍼에 걸리는 수직방향 변위량, von Mises 응력, 변형률 에너지를 주름댐퍼의 돌출길이와 두께, 주름댐퍼의 상단코너반경과 하단코너반경의 함수로 각각 분석하였다. 주름댐퍼의 형상에 대한 최적의 설계요소는 헬멧에 전달되는 외부의 충격력에 의해 형성되는 충격에너지를 흡수할 수 있는 감쇠용량, 즉 변형률 에너지를 높여줄 수 있다는 측면에서 대단히 중요하다. 본 연구에서 다구찌 설계법에 기반한 최적설계는 주름댐퍼의 돌출길이 L = 20 mm, 두께 t = 2 mm, 상단코너반경 $R_1=4\;mm$, 하단코너반경 $R_2=3\;mm$로 계산되었다. 주름댐퍼의 설계에 가장 큰 영향을 미치는 핵심요소는 주름댐퍼의 두께와 돌출길이고, 이들 설계요소는 헬멧의 충격에너지 흡수용량을 나타내는 변형률 에너지 증가에 대한 기여도가 높다.
Purpose: Bicycle riding is a healthy and cheap form of transportation and a popular form of recreation. This study aims to evaluate the epidemiology and the factors affecting the severity of bicycle-related injuries and to find effective methods for preventing injuries. Methods: This is a retrospective study of the patients'characteristics, the injury severity, the injury location, the effect of safety equipment on the bicycle injury based on information collected through the NEDIS (National Emergency Department Information System) from 1,284,429 patients who visited 55 emergency rooms nationwide. Results: During the research period throughout 55 emergency rooms 5,671 patients were seen because of bicycle injuries. The male-to-female ratio was 3.1:1, the median age 28 years old, and 42.6% of the patients were younger than 20 years old. Injury sites were mostly in the extremities(46.7%), the head(32.4%), and the face(14%), and 70.3% of severely injured patients had accompanying head trauma. Males aged 65 and older was possibly associated with severe head trauma. Of the patients who provided helmet information 4.8%(71patients) used helmets, and 95.2%(1392 patients) did not. In this group of patients providing helmet information, none of those wearing helmets died, but 0.4% of those not wearing helmets died. Conclusion: In this study, most bicycle injuries occurred in young adult men. From now, there seems to be a need for more effort on publicity activities on bicycle injuries and on the education of children and teenagers, who show a high incidence rate, and of senior citizens (over 65 years old) who show a high severity rate, about using a safety helmet to reduce the severity of injury.
We have made a comprehensive statistical study on the coronal mass ejections(CMEs) associated with helmet streamers. A total number of 3810 CMEs observed by SOHO/LASCO coronagraph from 1996 to 2000 have been visually inspected. By comparing their LASCO images and running difference images, we picked out streamer-associated CMEs, which are classified into two sub-groups: Class-A events whose morphological shape seen in the LASCO running difference image is quite similar to that of the pre-existing streamer, and Class-B events whose ejections occurred in a part of the streamer. The former type of CME may be caused by the destabilization of the helmet streamer and the latter type of CME may be related to the eruption of a filament underlying the helmet streamer or narrow CMEs such as streamer puffs. We have examined the distributions of CME speed and acceleration for both classes as well as the correlation between their speed and acceleration. The major results from these investigations are as follows. First, about a quarter of all CMEs are streamer-associated CMEs. Second, their mean speed is 413 km $s^{-1}$ for Class-A events and 371 km $s^{-1}$ for Class-B events. And the fraction of the streamer-associated CMEs decreases with speed. Third, the speed-acceleration diagrams show that there are no correlations between two quantities for both classes and the accelerations are nearly symmetric with respect to zero acceleration line. Fourth, their mean angular width are about $60^{\circ}$, which is similar to that of normal CMEs. Fifth, the fraction of streamer-associated CMEs during the solar minimum is a little larger than that during the solar maximum. Our results show that the kinematic characteristics of streamer-associated CMEs, especially Class-A events, are quite similar to those of quiescent filament-associated CMEs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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