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.
A roll projection welding machine is introduced to fabricate metallic sandwich plate consisting of a structured inner sheet with projection-like shape and a pair of skin sheets. To fabricate the metallic sandwich plate of consistent and good quality, two process monitoring methods are introduced; dynamic resistance monitoring and skin sheet temperature monitoring. Dynamic resistance monitoring has no time delay but gives only averaged value over plate width. Skin sheet temperature monitoring has certain amount of time delay but is good for predicting weld quality of specified position. By the two complementary monitoring methods, the characteristics of the new welding process is successfully understood.
이 연구는 산지를 이용한 산지경관 파편화 모니터링을 제안하고 실효성을 검토하여 다음의 결과를 도출하였다. 첫째, 산지경관이 최근 9년간 빠르게 파편화되고 있어서 국가적 모니터링과 관리가 시급하다. 둘째, 산지경관(GIS) 기반의 평면적 파편화 조사만으로는 중요한 생태적 변화를 확인할 수 없으므로 다양한 조사체계와의 연계가 필요하다. 셋째, 산지경관 파편화 모니터링을 환경영향평가 재해영향평가 등과 연계하여 사전예방원칙을 제도화해야 한다.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
Structural health monitoring is a technology or research field that extends the service life of structures and contributes to the prevention of disaster accidents by continuously evaluating the safety, stability, and serviceability of structures as well as allowing timely and proper maintenance. However, the contact-type sensors used for it require considerable time, cost, and labor for installation and maintenance. As an alternative, computer vision has attracted attention recently. Computer vision has the potential to make quality, deformation, and damage monitoring for structures contactless and automated. In this study, research cases in which computer vision was utilized for structural health monitoring are introduced, and its effects and limitations are summarized. Therefore, the applicability and future research directions of computer vision-based structural health monitoring are discussed.
The service conditions of railway cars have become more difficult in recent years due to increased speed. Faulty components in the railcars may result in service interruption, or in extreme cases, derailment. Thus, it is important to diagnose and monitor the main components of railcars. Temperature monitoring is one of the basic methods used to diagnose abnormal conditions in the main components of railway cars, such as in bearings, reduction gears, and traction motors. In this study, we developed a monitoring system for the main components, using an infrared thermography technique. This technique has the advantage of infrared thermal camera imaging of temperature contours in the components. Various hardware and software components of the monitoring system are used to acquire the sensor data, to identify potential problems in railcar operation.
There is an overall guideline of the installation of air quality monitoring stations in Korea, but specified steps for the selection of monitoring sites for hazardous air pollutants(HAPs) are not provided. In this study, we proposed a systematic method for the selection of monitoring sites for HAPs using geographic information system (GIS). As a case study, the Seoul metropolitan area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province) was chosen, and 15 factors including population, vehicle registration, and emission data were compiled for each grid cell ($7km{\times}7km$). The number of factors above the top 30% of individual data for each grid cell was used to select priority monitoring sites for HAPs. In addition, several background sites were added for data comparison and source identification. Three scenarios were suggested: Scenario 1 with 7 sites, Scenario 2 with 17 sites, and Scenario 3 with 30 sites. This proposal is not the final result for an intensive monitoring program, but it is an example of method development for selecting appropriate sampling sites. These results can be applied not only to HAPs monitoring in megacities but also to the national HAPs monitoring network.
Flow duration curve (FDC) can be developed by linking the daily flow data of stream flow monitoring network to 8-day interval flow data of the unit watersheds for the management of Total Maximum Daily Loads. This study investigated the applicable method for the development of long term FDC with the selection of the stream flow reference sites, and suggested the development of the FDC in 4 river basins. Out of 142 unit watersheds in 4 river basins, 107 unit watersheds were shown to estimate daily flow data for the unit watersheds from 2006 to 2010. Short term FDC could be developed in 64 unit watersheds (45%) and long term FDC in 43 unit watersheds (30%), while other 35 unit watersheds (25%) were revealed to have difficulties in the development of FDC itself. Limits in the development of the long term FDC includes no stream monitoring sites in certain unit watersheds, short duration of stream flow data set and missing data by abnormal water level measurements on the stream flow monitoring sites. To improve these limits, it is necessary to install new monitoring sites in the required areas, to keep up continuous monitoring and make normal water level observations on the stream flow monitoring sites, and to build up a special management system to enhance data reliability. The development of long term FDC for the unit watersheds can be established appropriately with the normal and durable measurement on the selected reference sites in the stream flow monitoring network.
Environmental Impact Assessment is composed of screening, scoping, inventory survey, prediction, assessment, alternative assessment, mitigation measure, and post management. Environmental monitoring data is applied to EIA process such as prediction and post management. It must he collected and managed systematically for effective applying in EIA process. This article explains factors such as air quality, water quality, soil, ocean, odor, noise & vibration, ecosystem, etc. and organizations of environmental monitoring managed by Ministry of Environment.
The introduction of geodetic methods of absolute displacement monitoring in tunnels has improved the value of the measurements significantly. By using this method, structurally controlled behavior and influences of an anisotropic rock mass can be determined and the excavation and support adjusted accordingly. In this study cases of tunnel monitoring in anisotropic/heterogeneous rock masses are analyzed, and various anisotrpic behavior of tunnel can be estimated. Because rock anisotropy and heterogeneity can have great influence on tunnel behavior, tunnel design considering rock anisotropy and heterogeneity is needed. Also under construction, feedback must be performed by using face mapping and monitoring to prevent over-deformation and tunnel collapse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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