국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.
안전벨트 미착용 혹은 통학 차량 미하차로 인한 사고를 방지하기 위해 좌석에 압력 센서와 안전벨트에 센서를 부착하여 착석하지 않은 상태, 안전 벨트 미착용, 안전 벨트 착용으로 3단계로 나누어 탑승자의 상태 정보를 운전석에 위치한 디스플레이에 정보를 표시하여 안전 사고가 발생할 가능성을 줄이고자 한다.
본 연구는 기계학습 기법 중 토픽 모델링을 활용하여 건설현장에서 발생하는 추락재해에 대한 토픽을 분류하고 각 토픽에 따른 재해요인을 분석하였다. 잠재 디리클레 할당 기반의 토픽 모델링을 적용하기 위해 텍스트 데이터의 전처리를 하였고 Perplexity 점수로 평가하여 모형의 신뢰성을 높였다. 각 토픽에서 공통으로 도출된 추락재해의 대부분은 소규모 사업장에 속한 일용직 작업자들에게 발생하였다. 추락재해의 대부분의 원인은 안전장비 미착용, 현장 정리 정돈 미흡, 안전장비의 성능 및 착용 상태로 인해 제대로 작동하지 않은 것으로 판단되었다. 추락재해를 예방하고 절감하기 위해서는 소규모 사업장에 맞는 안전교육과 작업장의 정리 정돈과 개인 안전장비의 적절한 착용 상태 및 성능을 확인하는 것이 중요한 것으로 도출되었다.
최근 문제가 제조 현장에서 안전 조치 의무 미준수로 인한 산업재해가 이슈가 되고 있다. 산업 재해는 대부분의 경우 관리 부실이 가장 큰 요인이다. 따라서 관리적 부분에서 머신 비전과 행동인식, 유사도 검색 알고리즘을 도입하여 제조현장에서 발생하는 불상사를 예방하고자 한다. 가이드라인 접근, 위험한 행동, 안전 장비 착용 수칙을 미 준수할 경우 사전에 입력된 가이드라인에 따라 관리자와 노동자에게 알림 및 경고하는 시스템을 제안하는 것을 요지로 한다.
중대재해 처벌 등에 관한 법률의 등장으로 사업주와 경영책임자 및 법인 등은 산업현장에서 안전사고를 예방하기 위해 안전관리자를 대폭 늘리고, ISO 취득 등 많은 투자와 노력을 하고 있다. 또한 SSMS(Smart Safety Management System)을 도입하여, 인원의 관리 및 안전보호구의 관리 또한 진행되고 있다. 작업자의 생명을 보호하는 안전보호구에서 안전모, 안전고리, 안전복에는 IoT 기반의 관리 시스템이 적용되고 있지만 안전화의 경우 현장 관리자와 개인에게 맡겨지고 있고 여전히 안전사고에 취약한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 현장 출입 시 작업자의 안전화 또한 착용 여부를 사전에 파악할 수 있도록 Raspberry PI 기반의 Sensor 인식 장비를 구현해 착용 여부를 확인하고 안전화 미착용으로 발생될 수 있는 사고를 예방하는 것을 목표로 한다.
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.
건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.
유류와 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances, 이하 HNS)을 포함하는 위험물질의 해상운송 중에 발생하는 사고가 증가하고 있어, 이러한 위험물질 해양사고를 방지할 수 있는 예방대책을 마련해야 할 것이다. 이를 위해 국내에서 발생하는 위험물질 해양사고 자료(2002~2014)를 수집하여 인명 및 환경 위험도를 분석하였으며, 사고원인 규명 및 적절한 예방대책이 필요한 우선 안전관리분야를 파악하고자 하였다. 인명위험도는 선박 수리 및 탱커세정(tank cleaning) 작업과정에서 발생하는 폭발 및 인명사고 중 질식 등이 높은 것으로 분석되었다. 환경위험도는 충돌, 좌초 등에 의한 유출사고로 인해 발생하였다. 또한 비포장 상태의 위험화물을 선박에 적재 중 취급부주의로 인하여 유출사고가 일어났다. 다수의 사고는 적합한 안전장비 미착용, 취급 부주의 등 인적오류로 인한 사고로서 관리 감독을 강화하고, 주기적인 교육 훈련을 통하여 사고 저감이 가능하다. 위험물질 해양사고를 예방하기 위해서는 물질 자체 고유의 특성상 유해성과 위험성을 지닌 위험물질(유류와 HNS)에 대한 안전관리를 더욱 강화해야 한다.
본 연구에서는 건설현장 중 아파트 건설현장에서 발생한 산업재해에 대해 분석하고 업무상 재해 유형에 따른 재해요인을 다중 상응 분석을 통해 연관성을 분석하였다. 국내에서 세 번째로 재해빈도가 높은 아파트 건설현장에 대한 재해 관련 연구가 부족하고 설문 조사 기법을 활용한 연구들이 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 산업재해원인조사 데이터에서 탐색적 데이터 분석을 진행하고 다중 상응 분석을 통해 각 재해요인 간의 연관성을 도출하였다. 연구의 결과를 두가지로 요약하면 다음과 같다. 첫째, 최근 아파트 시공이 초고층화 및 설계의 복잡화로 인해 고소작업이 많아짐에 따라 추락재해가 높은 빈도와 근로자의 사망률을 나타냈다. 또한, 사망은 경력이 매우 적은 작업자와 10년 이상의 경력을 가진 작업자가 대부분을 차지하고 있으며, 이는 안전교육 미실시, 경험 부족 그리고 근로자의 안전불감증으로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 둘째, 다중 상응 분석 결과 대부분 발생하는 산업재해는 안전장비 착용, 올바른 작업절차 준수 및 관리·감독으로 충분히 예방할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 중점 재해요인은 아파트 건설현장의 안전교육과 감독·관리에서 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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