현재 질식 가스 및 폭발위험이 있는 물질에 대하여 실시간으로 경고를 제공하는 서비스 및 시스템에 관한 연구가 진행되고 있지만, 현재 스마트 형 밴드 형태의 서비스는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 작업장 내의 정전기로 인한 폭발위험요소의 실시간 확인 및 사고 발생 요인의 즉각적인 제거를 지원하고 작업자 상태 및 작업장의 위험요소(산소, 유해 화학 물질 농도)등의 실시간 모니터링 및 위험 발생시 즉시 경고 및 데이터 분석을 통한 사전 사고 예방시스템 구축방법을 제안한다. 이로써, 산업현장에서 발생할 수 있는 각종 재해를 IoT 기반의 지능형 센서노드, 무선 네트워크기술 그리고 데이터 가공 미들웨어 및 통합 관제시스템을 이용해 모니터링하고 실시간 산업현장에서의 위험정보를 전달함과 동시에 사고를 예방해 작업자의 안전한 작업환경 지원으로 사후 수습 비용 대비 획기적 비용절감을 할 수 있다.
IoT 디바이스로부터 수집된 위치정보를 활용한 실시간 위치센싱 기술은 항만 등 다양한 산업현장에서 활용되고 있다. 그러나 GPS 센서의 특성상 오차는 항상 존재하며, 이를 활용하는 사고위험 검지 알고리즘은 오차의 고려가 필수적이다. 본 연구는 GPS 오차를 고려한 항만 내 낙하물 사고위험 구역 접근검지 알고리즘의 보정 방법론을 제안한다. IoT 디바이스로부터 수집된 GPS 오차 데이터를 확률변수로 하는 확률밀도함수를 추정하였으며 알고리즘의 검증을 위해 미시적 시뮬레이션을 활용하였다. 검증 결과 알고리즘은 디바이스의 위치오차 1m, 5m에 따라 검지 정확도가 각각 93%, 77%로 나타났다. 본 연구는 향후 디바이스의 성능을 고려한 유효 위험범위 설정 및 안전관리에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
Gomathi, K.;Senthilkumar, A.;Shankar, S.;Thangavel, S.;Priya, R. Mohana
Smart Structures and Systems
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제13권6호
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pp.959-974
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2014
Hand-Arm Vibration Syndrome (HAVS) is a group of diseases caused by exposure of the hands to vibration while operating the hand held power tools such as road breaker, drilling machine, demolition hammer in construction works. In this paper, area-changed capacitive micro-accelerometer is designed to measure the vibration exposure on worker's hand when operating a drilling machine on various blocks such as clay block, paver block and solid cement block. The design process includes mathematical modelling of micro-accelerometer and simulations are done using INTELLISUITE 8.6. Experimental results are taken for various blocks surfaces using conventional and micro-accelerometer. Comparisons show that usage of area-changed micro-accelerometer for Hand-arm vibration monitoring provides better sensitivity, which in turn reduces the risk of HAVS in workers.
Working in a hazardous environment can decrease work efficiency and cause a variety of occupational diseases. To prevent occupational accidents and build a refreshing and pleasant work environment, therefore, it is necessary to develop an application system through which a worker's safety can be monitored on a realtime basis and provide related services. Recently, smartphones have become very popular across the nation, with over 10 million users. As a result, a variety of application services have been developed and provided in diverse sectors. This study proposes a system structure to develop application services which monitor work environment using smartphones and examines its applicability through the implementation of server and client interfaces.
While commercialization of IoT technologies in the safety management sector is being promoted in terms of industrial safety of large indoor businesses, implementing a system for risk management of small outdoor work sites with frequent site movements is not actively implemented. In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which combined low-power, wide-bandwidth (LPWA) communication and low-power Bluetooth (BLE) communication technologies to support customized risk management alarm systems for each individual (driver/operator/manager). This study was designed to enable long-term low-power collection and transmission of traffic information in outdoor environment, as well as to implement an integrated real-time safety management system that notifies a whole field worker who does not carry a separate smart device in advance. Performance assessments of the system, including risk alerts to drivers and workers via Bluetooth communication, the speed at which critical text messages are received, and the operation of warning/lighting lamps are all well suited to field application.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.64-71
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2022
Various types of attendance management systems are being introduced in a remote working environment and research on using face recognition is in progress. To ensure accurate worker's attendance, a face recognition-based attendance management system must analyze every frame of video, but face recognition is a heavy task, the number of the task should be minimized without affecting accuracy. In this paper, we proposed a search model using time interval variation to minimize the number of face recognition task of recorded videos for attendance management system. The proposed model performs face recognition by changing the interval of the frame identification time when there is no change in the attendance status for a certain period. When a change in the face recognition status occurs, it moves in the reverse direction and performs frame checks to more accurate attendance time checking. The implementation of proposed model performed at least 4.5 times faster than all frame identification and showed at least 97% accuracy.
건설공사 토공사는 건설의 핵심공정으로 거의 모든 공정에서 사용되며 구조물의 안전과 직결된다. 이에 평판재하시험 및 들밀도 시험을 통하여 다짐의 정도를 분석하고 확인은 필수이다. 하지만 현재 다짐측정은 아날로그 방식으로 시행되기 때문에 현장에서 실시간 확인과 정확한 위치정보, 시간정보 및 작업자의 이력관리가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 아날로그 방식의 다짐정보 구축의 문제를 해결하기 위하여 스마트건설 환경에 적합한 IoT (Internet of Things) 기반의 DCPT (Dynamic Cone Penetration Test) 기술을 개발하였다. 개발한 DCPT 기술은 국내외 개발현황을 바탕으로 개선사항을 도출하였으며, 디지털 환경에 적합한 IoT 기반의 DCPT를 개발하였다. 스마트폰 환경에서 운영되는 Smart DCPT 체계는 다양한 어플리케이션을 적용할 수 있는 유연성과 저비용, 고효율의 장점을 가지고 있다. IoT 기반의 DCPT는 디지털 다짐정보, 측정 횟수당 다짐정보, 위치정보, 시간정보, 작업자 인적관리 등을 종합적으로 기록하여 현장에서 분석하고 가사회한다. 또한 구축된 다양한 정보는 스마트폰을 통해 관리센터로 실시간 전송되기 때문에 건설공정 관리에 많은 기여가 예상된다.
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
Objectives: To develop the smart sensor to protect worker's health from chemical exposure by adopting ICT (Information and Communications Technology) technologies. Methods: To develope real-time chemical exposure monitoring system, IoT (Internet of Things) sensor technology and regulations were reviewed. We developed and produced smart sensor. A smart sensor is a system consisting of a sensor unit, a communication unit, and a platform. To verify the performance of smart sensors, each sensor has been certified by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). Results: Chemicals (TVOC; Total Volatile Organic Compounds, Cl2: Chlorine, HF: Hydrogen fluoride and HCN: Hydrogen cyanide) were selected according to a priority logic (KOSHA Alert, acute poisoning statistics, literature review). Notifications were set according to OEL (occupational exposure limit). Sensors were selected based on OEL and the capabilities of the sensors. Communication is designed to use LTE (Long Term Evolution) and Wi-Fi at the same time for convenience. Electronic platform were applied to build this monitoring system. Conclusions: Real-time monitoring system for OEL of hazardous chemicals in workplace was developed. Smart sensor can detect chemicals to complement monitoring of traditional workplace environmental monitoring such as short term and peak exposure. Further research is needed to expand the scope of application, improve reliability, and systematically application.
대한민국의 제조 산업을 둘러보면 현재 노후화된 제조 공장이 많다. 실제로 제조 공장에서 제품의 재고관리나 제품의 단가 관리 등을 전부 엑셀을 만들어 수기로 작성하거나 그것을 이용하여 공장을 운영 하고 있다. 또한 작업자가 작업 시 해당 제품을 만들기 위해 설비에 대해 고장을 예측 할 수가 없다. 이에 관한 문제점으로 관리자 및 작업자 사이의 지시 및 작업 과정에서 해당 문서가 손실 될 수 있으며 관리자와 작업자의 의사소통이 제대로 되지 않아 재고관리나 해당 지시한 작업에 대해 제대로 작업량을 채우지 못하고 또한 작업자가 해당 설비에 대해 고장을 인지하지 못하고 그 설비를 계속 사용하여 작업을 진행하는 상황이 발생한다. 이에 따라 효율적인 재고관리와 단가관리, 생산량 파악 및 작업자의 해당 설비의 고장예지를 미리 예측하여 제품의 생산성 및 생산량을 높이기 위해 본 연구인 노후화 된 제조공장의 고도화 방법에 관한 연구를 진행 해보자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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