Construction industry has a relatively higher industrial accident rate than other domestic industries. Thus, to reduce the accident rate, researches on the methodology of worker's safety education combined with new technologies like IT technology have increased. In the light of workers' safety information provision, this study develops a VR(Virtual Reality)-based construction site using the BIM(Building Information Modeling) data. The target structures and geographical features are included in the VR-based construction site where the construction machinery model and worker model are also created using a game engine. For highly effective provision of safety information, video clips with suitable captions corresponding to working processes were made with proper screen directing. They should be appropriately connected to correct worker's operations to improve the work commitment level, sense of reality and inducement of interest. From this scenario, the 3D VR-based construction site, which can be experienced through a VR equipment, was created and in the same platform, the safety information was provided by the video clip combined with the suitable captions. Although the real construction site involves various requirements depending on field situation and the expertness and experience of workers are not consistent, the developed safety information provision based on the VR construction site is expected to effectively reduce the incomplete factors leading to construction accidents by improving the worker's perception of workplace safety.
Recently, work-related musculoskeletal disorders(WMSDs) is one of the major issues in the shipbuilding industry. The number of injured workers has rapidly increased and demands for workers compensation, improvement of work condition and environment to prevent WMSDs become larger. To protect and reduce WMSDs in the shipbuilding industry, simulation technique which showed it's ability of increasing the manufacturing productivity will be applied, because simulation technique has the evaluation ability for a worker's danger level of production process by human activity analysis. In our research, we modeled worker's attitude and simulated worker's action. We evaluated the caution level, compared and analyzed the difference point of digital human which made on computer and actual worker's attitude to check feasibility of human modeling and simulation in the shipbuilding industry.
This study was carried out to assess worker exposure to vinyl chloride monomer (VCM) and to present control measures in the factories processing and producing polyvinyl chloride (PVC) resin. The conclusion remarks are as follows. Only two personal samples in the factory ("E") processing polyvinyl chloride resin were analysed to be 27.6 ppm and 12.6 ppm, respectively. But, these concentration exceed 1 ppm, Permissible Exposure Limits (PEL) of OSHA. So, worker's exposure to VCM at "E" factory should be reevaluated. In "A", "B" and "C" factory producing polyvinyl chloride resin, the average worker's exposures to VCM were 0.12 ppm, 0.86 ppm and 1.23 ppm, respectivery. Worker exposure to VCM at distillation and dry process was higer than other processes at "A" factory. The average exposure concentration of worker at polymerization process of "B" and "C" factory was 1.23 ppm, and 1.46 ppm respcetively. These concentration exceed 1 ppm, Permissible Exposure Limits of OSHA. Control room of "B" and "C" factory had 0.91 ppm and 0.65 ppm of worker's exposure concentration respectively. "A" factory was evaluated to be "acceptable", but "B" and "C" factories were evaluated to be "not acceptable", by the workplace exposure assessment program of AIHA. Process other than bagging and control room of "A" factory was evaluated to "not acceptable". Immediate correction measures for preventing workers from exposure to VCM should be performed in the factories or process that were evaluated to be "not acceptable". After these control measures are taken, worker exposure to VCM must be reevaluated through personal air monitoring. Control measures presented by this study are complete sealing of connecting pipe lines, flanging, packing, bolting and nutting. Periodic leak test for leak parts is also required. And positive pressure facility should be constructed at control room of "B" and "C" factory. Fresh air through cleaner such as HEPA filter should be supplied to control room. In addition to these control measures, periodic personal monitoring for evaluating worker exposure to VCM should be performed.
In manufacturing industry, machining technology for metal cutting processes has been considered traditional and economic dimensions such as production cost, production time and quality of a final product. However, owing to governmental regulations and the change of owner's cognizance, the safety of the workers becomes important in those fields. In this paper, the operation planning system developed as a key component of CAPP(Computer Aided Process Planning) system is introduced for milling operations. The main issue in the system is to determine the cutting conditions in achieving a balanced consideration of productivity and worker's safety. For this reason, the system performs the modification process of standard cutting conditions to satisfy those requirements. Related to machining safety in metal cutting, representative and habitual mistakes that operators perform without considering carefully the characteristic of machine or work piece are described and then the detailed algorithm and functions of the developed system is introduced and discussed.
Currently, in Korea, an accident that takes place during a worker's commuting is generally not considered as work-related accident. However, there are several exceptions such as an accident that occurs in commuting while using transportation provided by an employer, an accident that happens during commuting time that can be regarded as part of a business activity (e.g. tending to work instructed by an employer on the way to or from work), and an accident that is caused by insufficient facility management by an employer. It is even more so as the workers' commuting distance increases with expanding scale of a city, and traffic accident occurs more frequent. Social risk of commuting-time accident is on the rise. Under this circumstance, it is an important social issue to explore how to protect workers from commuting-time accident.
본 연구에서는 건설업 작업종사자들을 대상으로 회사의 건설안전관리시스템, 작업자들의 안전의식과 안전준수행동 간의 영향 관계를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 작업종사자 357명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 통계적 분석을 수행하였다. 그 결과 다음과 같은 주요 결과를 도출하였다. 첫째, 건설안전관리시스템이 작업자 안전의식에 미치는 영향을 검증한 결과, 건설안전관리시스템 요인인 관리감독자 역량, 사내 건설안전관리, 건설안전교육, 건설재해 평가 모두 작업자의 안전의식에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 작업자의 안전의식이 안전준수행동에 미치는 영향을 검증한 결과, 작업자의 안전의식은 안전준수행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 건설안전관리시스템이 안전준수행동에 미치는 영향을 검증한 결과, 건설안전관리시스템 요인인 관리감독자 역량, 사내 건설안전관리, 건설안전교육, 건설재해 평가 요인 모두 안전준수행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구를 통해 작업자의 안전의식과 안전준수행동을 높이기 위해서는 작업현장의 안전을 담당하는 관리감독자 역량이 가장 중요한 안전관리 요인임을 확인하였다.
As a domestic aviation industry has been growing continuously, the air traffic volume of en-route has increased rapidly to 2,300 a day. According to developing air navigation system including Performance Based Navigation(PBN), the manner of flights has diversified. Consequentially task of air traffic service has been increasing more and more and the organization of Air Traffic Service(ATC) established one Air traffic management Office(ATMO), extends to 3 Regional organization(Seoul, Busan, Jeju) and a number of air traffic controller exceeds 600. The purpose of this research is going to investigate the relationship between organization's safety climate and air traffic controller's safety behavior, In pursuing above, previous studies related to co-worker and supervisor's safety climate were examined for literature review. Based on this previous studies, research model was constructed. Hypothesis was verified by effect. Data from 209 samples was employed for final survey. The main results show that co-worker and supervisor's safety climate were meaningful factors to effect perceived Safety Behavior and safety knowledge, safety motivation were significantly and positive related to safety compliance.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.353-360
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2022
Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.
Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.
Background: This study aimed to identify the validity of breast cancer symptom questionnaire of worker's special health examination and its relationship with breast ultrasonography findings in young female night workers. Methods: The breast cancer symptom questionnaire data of worker's special health examination and breast ultrasonography results in young female shift workers who worked in one electronic manufacture company were collected from 2014 to 2018. Results: Of the 857 workers, 18 had a Breast Imaging Reporting and Database System category 4 or higher. Among other variables, shift work tenure alone was associated with the risk of having a Breast Imaging Reporting and Database System category higher than 4. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of the symptom questionnaire were 16.7%, 87.7%, 2.8%, and 98.0%, respectively. Conclusion: The current breast cancer symptom questionnaire of the worker's special health examination is inappropriate due to its low sensitivity and positive predictive value. In the future, female night workers will need alternative measures for more accurate screening for breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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