Hwang, Kun;Jeon, Yun Moon;Ko, Yeong Seung;Kim, Yeon Soo
Archives of Plastic Surgery
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제42권4호
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pp.407-410
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2015
The aim of this study is to review the protective effect of a bicycle helmet on each facial location systematically. PubMed was searched for articles published before December 12, 2014. The data were summarized, and the odds ratio (OR) between the locations of facial injury was calculated. A statistical analysis was performed with Review Manager (The Nordic Cochrane Centre). Bicycle helmets protect the upper and middle face from serious facial injury but do not protect the lower face. Non-wearers had significantly increased risks of upper facial injury (OR, 2.07; P<0.001) and of middle facial injury (OR, 1.97; P<0.001) as compared to helmet users. In the case of lower facial injury, however, only a slightly increased risk (OR, 1.42; 95% confidence interval (CI), 0.67-3.00, P=0.36) was observed. The abovementioned results can be attributed to the fact that a helmet covers the head and forehead but cannot cover the lower face. However, helmets having a chin cap might decrease the risk of lower facial injury.
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.
오토바이는 자동차에 비해 차량주행정보가 부족하고 사고 위험성이 높아 충돌감지센서, 후방카메라, 블루투스 통신모듈, 마이크로콘트롤러, HUD로 구성되는 스마트헬멧을 제작하여 오토바이 주행정보와 e-call 기능을 제공하는 시스템을 개발한다면 사용자에게 매우 유용하고 교통사고 시에 인명피해 감소 및 신속한 교통사고 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 "스마트헬멧을 이용한 오토바이 운전자 주행정보 및 e-call 기능 제공 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법, 하드웨어 블록다이어 그램 구조, 플로우차트 및 UI 설계를 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.
Consumer orientation requires that companies understand consumer needs and produce products that meet their expectations. This study proposes a new additive method that creates a polymer/metal bonding layer and thus can lighten the weight of helmets to develop a consumer-oriented 3D printing helmet. The composite solution is experimentally prepared with copper formate and a photopolymer resin. Stereolithography apparatus and photothermal reactions are introduced to fabricate an adhesive hybrid layer of copper metal and polymer. A UV pulse laser with a 355 nm wavelength was installed to simplify this process. Resistance, adhesion, and accuracy were investigated to evaluate the properties of the layer produced.
Recently, due to the effect of global warming, the high temperature phenomenon continues, and the time for workers exposed to high temperature, cold and infrared is increasing and then safety is threatened. Due to the nature of on-site work, the work is being carried out in an unreasonable manner due to the process, which is exposed to disasters due to high temperature and cold. Even though the injured skin may be damaged, the worker may not be aware of it and may be injured. By understanding the working environment of the worker and calculating the risk index and expressing it on the helmet, the surrounding colleagues inform the worker of the risk and take appropriate measures so that the accident can be prevented in advance. This study was conducted to investigate the effect of exposure duration on the workers' by measuring the exposure time, the risk index is displayed in the form of a traffic light to the helm, informing neighboring workers and managers, and transmitting to the workers by voice.
대부분의 건설 재해는 공사장 안전수칙을 지키지 않거나 복장 및 보호장비 미착용, 안전 불감증 및 근로자의 건강 등의 인재로 분석된다. 이러한 건설 재해 예방을 위해서는 현장관리직이 근로자의 건강을 점검할 필요성이 있으나 매 시간 근로자의 상태를 확인하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 단순한 보호구 기능에서 벗어나 근로자의 산소포화도와 맥박 수를 체크하여 자동으로 건강 상태를 파악할 수 있는 디지털 안전모의 설계를 제안하였다.
In this paper, we propose an optimized size for paramedic helmets as personal safety equipment for emergency medical technician. This identified priorities for advanced loT technologies that need to be attached to paramedic Helmets. Paramedic helmets with advanced technology have been developed others, but they have not been developed for Korea. The products of kinds do not exist in Korea. Based on the average size of Korean men's heads, this derived an optimized size for paramedic helmets. The optical width of this product would be 205 mm. The length would be 265 mm. The height would be 155 mm. The verified that this size meets the requirements of the authorizing certification institution. What paramedic most need in helmets is various kinds of functionality. The communication and information transmission features. In this study, many personal safety equipment for paramedics, including the extraction of an optimal size of strong emergency head-protection helmets to protect the head of the human body on helmets based on an design. We anticipate this result to be a basis for developing an even more sophisticated and functional paramedic helmet than those that currently exist.
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.
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.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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