본 본문에서는 헬멧의 정상부에 별도로 보강뼈대를 설치하지 않은 경우에 헬멧의 두께를 변수로 헬멧 구조물에 걸리는 응력과 변형거동 특성을 유한요소법으로 해석하였다. 헬멧은 현장 작업자의 안전성과 충격에너지 흡수력을 높일 수 있도록 제작해야 하고, 헬멧을 오랫동안 착용해도 불편함이 없어야 하며, 또한 머리와 목을 보호할 수 있어야 한다. FEM 해석결과에 의하면, 외부의 충격력이 헬멧의 꼭대기에 가해졌을 때 헬멧에 작용하는 최대응력과 최대변형은 하중이 작용하는 지점에서 발생하고, 최대응력은 헬멧모체 구조물의 초기파손을 일으키는 원인으로 작용하는 것으로 나타났다. 헬멧의 두께를 4mm에서 2mm로 줄이면, 충격에너지 흡수율은 급격하게 증가하지만 헬멧에 작용하는 최대응력은 열가소성 소재의 인장강도 54.3MPa을 많이 초과하므로 파손되었다할 수 있다. 따라서 헬멧의 강도안전을 확보하기 위해서는 헬멧의 정상부에 보강뼈대를 설치하는 것이 바람직하고, 헬멧모체 구조물의 두께를 보다 두껍게 설계할 필요가 있다.
본 본문에서는 유한요소법을 사용하여 여러 가지 헬멧 모델의 강도안전에 관한 응력과 변형률을 해석하였다. 차세대 헬멧은 작업자의 안전성과 작업성을 높일 수 있도록 제작되어야 하고, 오랫동안 착용해도 불편함이 없으면서 머리를 보호할 수 있어야 한다. 결국 헬멧은 안전하고, 착용성이 좋아야 하며, 헬멧의 모체 구조물을 가볍게 제작해야 한다. 따라서 헬멧은 화재나 가스폭발과 같은 가혹한 작업조건에 잘 견딜 수 있어야 한다. FEM 해석결과에 의하면, 외부의 충격력이 헬멧모체 구조물의 정상부 지역에 가해졌을 경우 최대응력과 변형률은 하중이 작용되는 지점부위에서 발생하였다. 따라서 헬멧의 모체 구조물에는 보강뼈대를 설치하고 두께를 늘려서 강도안전성을 확보하는 것이 중요하다. 반면에 헬멧의 일반적인 균일한 두게는 줄여서 헬멧의 경량화를 추구하는 것도 중요하다.
본 논문은 외부의 충격력을 차단하고, 충격에너지를 흡수하는 헬멧의 강도안전과 변형거동에 대한 수치적 연구를 수행한 것이다. 기존헬멧과, 보강뼈대와 주름댐퍼를 추가적으로 설치한 4개의 헬멧모델에 대한 응력 및 변형거동을 유한요소법으로 해석하였다. 헬멧의 정상부에 보강뼈대를 설치하면 헬멧의 강도 안전 향상에 유용하고, 헬멧의 하단부에 주름댐퍼를 설치하면 충격에너지 흡수효과가 우수하다는 것을 FEM 해석결과를 통해 확인할 수 있었다. 따라서 첨단헬멧을 안전하게 설계하기 위해서는 보강뼈대와 주름댐퍼를 새로운 설계요소로 고려할 것을 권장한다.
본 논문은 여러 가지 주름댐퍼를 갖는 안전헬멧의 변형거동 및 변형율 에너지 특성을 유한요소법으로 해석하였다. 안전헬멧은 외부의 충격력을 차단하고, 충격에너지를 흡수하는 것으로 감쇠효과 기능을 갖고 있다. 주름댐퍼를 갖는 3가지의 헬멧모델은 헬멧의 정상부에 최대의 충격력을 가하였을 때 변위량과 변형율 에너지 특성치를 상호간에 비교하였다. 계산한 FEM 해석결과에 의하면, 외부로 돌출한 주름댐퍼는 헬멧의 감쇠효과를 증가시키는 기여도가 높다는 것이다. 본 연구에서 둥근형상의 주름댐퍼는 전달되는 충격에너지를 효과적으로 흡수할 것이라는 사실이다. 따라서 안전헬멧의 하단부에 둥글고 기다랗게 주름댐퍼를 설치한 헬멧을 새로운 설계인자로 고려할 것을 추천한다.
본 본문에서는 유한요소법과 다구찌의 최적설계법을 사용하여 헬멧의 모체 구조물에 대한 응력과 변형률 특성을 소재의 특성치, 헬멧의 두께, 보강뼈대의 수량과 두께의 함수로 각각 해석하였다. 소방관과 가스 작업자의 안전성 확보를 위해 필요한 헬멧에 대한 최적화 설계연구는 외부에서 작용하는 충격력에 대한 강도안전성을 높이고, 충격에너지 흡수력을 강화시킬 수 있는 데이터를 제공하기 때문에 대단히 중요하다. 따라서 헬멧 모체 구조물의 균일한 두께는 헬멧 모체의 중량을 감축하고 변형률 에너지를 높여 준다는 측면에서 줄여야 하지만, 헬멧의 보강뼈대의 수량과 두께는 헬멧의 충격강도를 높여준다는 측면에서 늘려주는 최적화 설계가 추진되어야 헬멧의 안전성은 확보된다는 해석결과를 제시하였다.
본 연구의 목적은 산불진화대원들을 안전하게 하고, 현장 정보를 실시간으로 제공하기 위한 스마트 헬멧을 개발하는 것이다. 산불진화대원용 스마트 헬멧은 카메라, 영상/음성통신 모듈, GPS, Bluetooth 및 LTE 모듈 등을 모두 갖추어 산불진화대원의 안전을 도모하고, 스마트 헬멧을 통해 현장 상황을 실시간으로 전송하고, 양방향 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 스마트 헬멧을 이용하여 테스트한 결과 관제센터에서 현장 정보를 수신할 수 있었고, 현장 산불진화대원과 소통을 할 수 있었다. 현장 평가와 사용자 평가를 통해 스마트 헬멧의 개선이 필요함을 확인하였다. 개발된 스마트 헬멧은 산림재해 및 산림산업에 다양하게 사용될 수 있을 것이다.
산불진화대원의 안전 확보와 작업능률 향상을 위해 안전헬멧에 대한 성능평가 기준을 개발하였다. 산불진화대원용 안전헬멧에 대한 기준이 현재 국내에 없기 때문에 한국소방산업기술원(KFI)에서 운용중인 소방대원용 헬멧에 대한 기준을 기초로 하여 연구를 시작하였다. 관계자 의견 수렴 및 외국 기준의 검토를 통하여 26개 시험항목 중 15개 시험항목을 제외하고 11개 시험항목을 선정하였다. 2 종류의 일반 안전헬멧과 하나의 소방대원용 헬멧을 시료로 하여 KFI 기준을 적용하여 시험하고 그 결과를 비교하였다. 시험 결과 일반 안전헬멧은 착장체와 턱끈의 기능이 기준에 미달하였고 특히 PE나 ABS 재질은 열에 취약함을 확인하였다. KFI 기준과 ISO 16073, NFPA 1977, NFPA 1971 및 BS EN 443의 판정기준을 비교하여 우리나라 산불진화대원들의 작업 환경에 적합한 11개의 시험항목과 판정기준을 최종 선정하였다.
코로나 시대에서 감염의 위험을 줄이기 위하여 반드시 마스크를 착용하여야 하며, 건축 공사장과 같은 위험한 작업 환경에서 일하는 직원의 안전을 위하여 헬맷을 쓰는 것은 필수불가결하다. 본 논문에서는 헬멧과 마스크의 착용 여부를 분류하는 효과적인 딥러닝 모델 HelmetMask-Net를 제안한다. HelmetMask-Net은 CNN 기반으로 설계되며, 전처리, 컨벌류션 계층, 맥스풀링 계층과 4 가지 출력이 있는 완전결합 계층으로 구성되며, 헬멧, 마스크, 헬멧과 마스크, 헬멧과 마스크을 착용하지 않은 4 가지 경우를 구분한다. 정확도, 최적화, 초월 변수의 수를 고려한 실험으로 2 컨볼루션 계층과 AdaGrad 최적화를 가진 구조가 선정되었다. 모의 실험 결과 99%의 정확도를 보여 주었고, 기존의 모델에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 분류기는 코비드 19 시대에 직원의 안전을 향상시킬 수 있을 것이다.
최근 많은 사람들이 자전거 및 전동 스쿠터 등을 이용한 여가활동이 확산되고 있는 실정이다. 그러나 이러한 상황에 대비해 발생되는 관련 사고가 한해 평균 1.5만건 이상으로 지속적으로 증가하고 있다. 특히 사고와 관련해 전방 부주의로 일어나는 사고 보다는 측면 및 후방에서의 장애물을 인지하지 못해 발생하는 사고가 60%나 된다고 한다. 본 프로젝트는 이러한 현상의 감소에 일조하기 위해 안전에 필수인 헬멧에 스마트 센서를 장착해 전, 측, 후방을 사전에 감지하고 이를 사용자에게 알릴 수 있는 스마트 안전 헬멧에 관한 내용을 다루고 있다.
본 연구는 초음파 센서를 이용해 사물을 측정하고 이의 오차를 줄이기 위해 칼만필터 알고리즘을 이용하였다.[1][2] 이는 안전 헬멧의 이용자들이 전방의 장애물을 사전인지 하는데 있어 활용하고자 하였다. 최근 안전사고가 증가하면서 전방 또는 후방의 장애물로 인한 사고가 급증하고 있는 추세이다. 헬멧에 원거리 측정 센서를 장착해 전, 측, 후방을 사전에 감지하고 이를 사용자에게 알려 사고를 예방하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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