가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.
제조업 작업자들에 대한 위험행동 요인의 분석은 효과적인 휴먼에러 예방과 효율적인 안전관리제도의 시스템화를 가능하게 한다. 본 연구는 작업자들의 작업심리, 작업환경, 작업일탈 요인이 위험행동의도에 미치는 영향과 이러한 위험행동의도가 위험행동에 미치는 영향의 관계를, 중소 제조업 중 제조가공업 작업자 80명을 대상으로, 설문조사를 중심으로 분석하였다. 결과를 살펴보면, 작업심리와 작업일탈은 위험행동의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 직무만족과 작업부하에 해당하는 작업환경요인은 위험행동의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동료들과의 관계, 업무의 만족 내지는 불만족 정도, 작업자가 느끼는 직무의 중요성 정도와 많은 작업량을 소화하기 위한 시간의 촉박함 등이 의도적인 위험 작업 유발에는 영향을 미치지 않지만, 위험행동에는 영향을 미치는 것으로 나타나, 의도성이 결여된 상태에서 작업환경요인은 위험행동을 수반하는 것으로 나타났다.
건설현장의 불안전하거나 위험한 요소는 안전사고를 유발한다. 안전한 작업환경을 유지하기 위해 위험요소에 대한 경고나 주의 표지를 설치하고 있지만 사소한 부주의 등으로 때때로 사고가 발생한다. 현장에 적재된 자재나 작업을 위해 임시 설치된 가설시설물에 의해서 경고나 주의 표지가 가려지는 경우도 있으며, 작업자가 이동함에 따라 가려진 표지를 파악할 수 없는 위험도 존재한다. 안전사고를 방지하기 위해 GPS나 센서를 이용하여 작업자의 위치추적방법이 연구되고 있지만 본 연구에서는 작업자의 시야를 방해하는 요소를 제거하는 것에 초점을 두고 있다. 본 연구는 적재된 자재로 인해 작업자가 위험요소를 볼 수 없는 문제가 발생할 수 있음을 확인하고, CAD를 이용하여 이를 공사계획과정에서 작업자의 시선에서 관리하는 방법을 제시한다.
본 연구는 '지능형 스마트 안전모 개발'에 관한 것으로, IoT 기술을 기반으로 공사현장에서 발생하는 각종 사고를 방지하기 위한 스마트 안전모를 개발하고, 기존 안전모에 존재하는 한계를 극복하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 IoT 기술인 비콘, 블루투스를 활용하여 작업자 주변 환경을 실시간으로 판단하고 작업자를 주변 위험요소로부터 보호한다. 각종 생체센서를 활용하여 작업자의 안전모 착용여부와 건강상태에 대해서 실시간으로 송수신한다. 또한 LoRaWAN의 P2P LR Communication을 이용하여 공사현장의 특성인 통신음영지대를 제거하여 서비스를 안정적으로 제공할 수 있다.
작업자들이 현장에서 착용하는 안전모는 안전모 본연의 기능 때문에 통풍의 제한을 받게 된다. 이로 인해 작업자들은 작업 시 많은 땀을 흘리게 되며 작업자들이 흘리는 땀은 머리받침 끈과 머리고정대등에 흡수되어 각종세균을 번식하게 되고 이로 인해 냄새가 나게 된다. 최근 들어 원적외선 방사율이 뛰어난 천연소재들이 개발되고 있으며 원적외선은 항균과 탈취능력이 탁월한 것으로 알려지고 있다. 본 논문에서는 상기 나열된 문제점을 해소하기 위하여 상온에서 원적외선 방사율이 높은 소재와 수분의 흡,배출 능력이 뛰어난 소재를 사용하여 안전모내부의 냄새와 세균번식을 줄이는 방안을 제시 하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
산업현장에서 직업 특성상 무거운 자재를 옮기는 일이 많다. 이때 과도한 무게로 인한 넘어짐, 신체적 피해와 끼임 사고 등 각종 일어날 수 있는 사고에 대해 개인이 조치할 수 없는 일이 대부분이다. 본 논문에서는 안전화에 IoT 기술을 적용해 작업자의 발의 압력분포도를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링하고 그에 따른 무거운 자재를 들었을 때의 치우침과 균형을 판별할 수 있도록 설계하였다.
선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
'채석(quarrying)'산업은 노천광산에서 광물을 캐내는 작업을 모두 포함하는 광범위한 산업을 의미한다. 1900년대에 들어오면서 채석작업에 홈연소기(channel burner)을 이용한 불꽃절개법(flame cutting)이 이용하여 근로자의 먼지 노출이 많이 감소하였다. 채석작업으로 인한 주 된 건강문제는 먼지, 소음, 진동 노출이며, 노천작업장으로 작업환경이 개방되어 있어 환경측정 및 관리가 불가능하므로 개별근로자의 먼지와 소음 노출 측정 및 예방이 중요하다. 본 연구는 미국의 일개 채석회사의 근로자 건강관리사업을 평가하였다. 연구자료는 저자가 현장 방문을 통하여 구한 자료와 연구대상 회사의 안전관리자의 의견 및 미국 산업안전보건국 전산자료를 이용하였다. 채석사업장에서 이루어지는 작업은 크게 채석작업과 실내에서 이루어지는 가공작업 및 운반과 보관이며, 미국 산업안전보건국(OSHA)의 표준산업분류(SIC)에서 1411(채석업)과 3281(채석가공업)에 해당한다<표 1>. 연구 대상 사업장에서 이루어지는 산업보건프로그램은 먼지 노출 예방을 위해 석재 채취시 물분사법(water jet quarrying)과 국소환기법을 사용하고 소음 노출 예방을 위해 귀마개를 사용하며 사고 예방을 위하여 안전모와 철모, 보안경, 안전조끼, 보호장갑, 안전끈(harness)을 착용하였다. 평가 결과로 나온 연구 대상 사업장에서 적용하여야 할 산업보건 프로그램은 첫째, 먼지 노출로 인한 건강문제를 예방하기 위하여 근로자 개별 노출 측정을 하고, 둘째 실내가공작업장의 근로자를 대상으로 한 먼지와 소음 노출 측정 및 환경측정이 필요하며, 셋째 안전관리를 위해 채석장에 안전표지판을 설치하여야 하며, 실내가공 작업장의 자동이동시스템을 작업별로 채색하여 식별을 용이하게 하여야 하겠다. 또한 이 연구 결과를 영세사업장의 산업간호프로그램인 'Clean 3D'사업에서 적용하여 우리나라 채석사업장 근로자 건강관리를 발전시켜야 하겠다.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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