• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.151-152
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• 2023

본 연구는 근로자의 행동을 현장 모니터링 즉 관찰을 통해 불안전한 행동 유발 요인들을 JSA 위험성평가를 실시하는 작업분석으로 올바른 안전작업절차서를 작성함으로써 이를 통한 불안전한 행동 요인을 제거하고 사고 및 재해를 예방할 수 있다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.9 no.4
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• pp.11-16
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• 2007

최근 들어 산업현장 뿐만 아니라 농어촌에도 자동화가 가속화되면서 작업자의 안정성과 편리성을 높이기 위한 다양한 방안이 제시되고 있지만 여전히 농업현장에서 대부분의 작업들이 부적절한 자세로 수행할 수밖에 없는 경우가 자주 발생한다. 본 연구는 쪼그려 앉는 작업자세가 요구되는 각종 농작업에 있어서 적합한 높이의 작업용 좌대를 제공함으로써 부적절한 작업자세를 개선하여 노동 강도를 경감시킴과 동시에 작업능률 향상과 요통 등 근골격계질환을 감소시켜 작업자의 건강과 안전을 증진시키는데 목적을 두었다. 이를 위하여 농작업에서 행해지는 쪼그려 앉는 여러 자세에 있어서 재배작물의 높이에 따라 적절한 작업용 좌대의 높이를 실험을 통하여 규명하였다. 연구결과 쪼그려 앉아 작업을 수행해야 하는 유사한 작업이라도 작업위치에 따라 쪼그려 앉는 작업용 좌대의 적합한 높이는 달라져야 한다는 것을 발견하였다. 즉 작업위치가 5cm 이하이면 작업용 좌대 높이는 10cm가 적절하며 작업위치가 20cm이면 15cm, 작업위치가 40cm이면 20cm가 적절함을 알 수 있었다. 이와 같은 결과를 농작업에 적용한다면 작업조건이 향상되어 편안하고 안전한 자세로 작업을 할 수 있기 때문에 허리, 어깨, 다리 등의 근골격계 질환을 감소시킬 수 있으며 인력작업에 따른 무리한 힘의 소모를 감소시켜 노동력 절감은 물론 생산성 향상을 가져올 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.1044-1047
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• 2011

본 연구는 소방대원의 현장 작업자세 평가와 분석을 통하여 소방대원의 근골격계 부담작업 유해요인을 분석하고자 한다. B시에 소재하고 있는 소방서의 남자 소방대원을 대상으로 소방 현장에서 많이하는 자세 중 요구조자 이송작업자세, 방수작업자세, 유압구조장비 작업자세, 만능도끼작업 자세를 인간공학적 평가 기법인 Rapid Entire Body Assessment(REBA), Rapid Upper Limb Assessment(RULA)와 NIOSH Lifting Equation(NLE)를 이용하여 평가하고 분석하였다. 자세 분석결과, RULA 분석에서 모든 작업이 최고 점수인 7점으로 평가되었고 REBA는 5점에서 10점까지로 RULA분석에 비하여 낮은 점수를 나타내었다. 따라서, 소방대원들의 작업환경과 자세에 문제가 많다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.1
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• pp.77-83
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• 2016

Pipe working is consist of design, making and installation. Pipe line is consist of spool pipes which are made in fabrication shop. And these spool pipes installation in shipyard. Spool pipes are designed based 2D Drawings(ISO Drawing), so spool pipes are not considered working area, that wake decreasing working efficiency and delay working time. In this paper, suggest make spool pipe design method using analysis working area about 3D CAD model and genetic algorithm.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.127-130
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• 2008

현대의 기업에서는 다양한 인적 자원과 비즈니스 솔루션을 이용하여 효율적인 기업 활동을 수행하기 위해 노력을 기울이고 있다. 하지만 현장에서 벌어지는 인적 자원의 능률에 대해 효율적으로 관리하고 상황에 맞게 업무를 배정하는 일은 매우 어렵다. 본 연구에서는 RFID(Radio-Frequency Identification)를 이용하여 현장 인력에 대한 정보를 실시간으로 수집하고 이 정보를 바탕으로 업무가 원활하게 이루어 질 수 있도록 하는 시스템을 제시한다. 전체적인 시스템의 구조와 데이터 모델을 구성하고 실시간 업무 분배규칙을 제시하였다. 본 연구를 통해 현장 작업의 효율성과 작업 배분의 공정성이 향상될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2004.05a
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• pp.185-190
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• 2004

현장 용접 실무자의 경우 익숙한 업무라 하더라도 때로는 시행착오를 겪을 수 있고, 또는 익숙한 용접 작업을 벗어나 새로운 조건으로 용접을 수행해야 하는 경우도 있다. 이 경우 복잡한 용접 기준과 방법을 전산 정보화 하여 마른 시간에 가장 적합한 용접 방법과 용접 조건을 제공해 줄 수 있다면 현장작업의 합리화에 기여 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시도로서 연강용접에 국한하여 용접 조건 설정에 관한 전문가의 지식을 전산 정보화 하여 현장 용접 실무자가 쉽게 새로운 용접 조건을 찾는데 도움을 주는 지적 결정 시스템을 구축하고자 하였다.

• The Safety technology
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• no.19
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• pp.17-25
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• 1999

설비의 자동화, 소단위작업에 의해 감시업무나 그에 따른 보전 등 업무에 단독(주위에 다른 작업자가 없는 상태)으로 작업하는 경우가 늘고 있다. 그런 상황을 포함한 작업현장에 있어서 단독작업의 현 샅애와 단독작업의 안전을 확보하기 위한 안전교육, 설비대책에 대해 일본 중재방에서 보고된 사례를 소개한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.6
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• pp.120-130
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• 2021

Recently, the government is reinforcing safety management at construction sites to prevent safety accidents in construction works, and the safety management plan of workers is an important situation. Meanwhile, modular construction is expected to be gradually expanded to middle and high-rise buildings, but active measures to ensure worker safety are insufficient. This study is a preliminary study of the development of a checklist for preventive worker safety management. The purpose of this study is to derive a checklist classification system for the safety management of workers in the field of modular construction by preceding studies, case analysis, and expert advisory opinions. The classification system consists of large categories of factory manufacturing, transportation, and on-site construction, and the sub-system consists of six sub-classes: foundation work, frame work, modular frame installation work, finishing work, and facility work. Among them, the sub-classification of modular frame installation work consists of 12 unit works, centering on module lifting and assembly module work, which are the main construction processes. And the classification system reflects the three main management factors and contents for defined safety management. It is expected that the research results of this study can contribute to efficient safety management at the modular construction site.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.41 no.4
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• pp.441-447
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• 2021

Construction sites are complex and dangerous because heavy equipment and workers perform various operations simultaneously within limited working areas. Solitary works of heavy equipment in complex job sites can cause fatal accidents, and thus they should interact with spotters and obtain information about surrounding environments during operations. Recently, many computer vision technologies have been developed to automatically monitor construction equipment and detect their interactions with other resources. However, previous methods did not take into account the interactions between equipment and spotters, which is crucial for identifying solitary works of heavy equipment. To address the drawback, this research develops a computer vision-based solitary work detection model that considers interactive operations between heavy equipment and spotters. To validate the proposed model, the research team performed experiments using image data collected from actual construction sites. The results showed that the model was able to detect workers and equipment with 83.4 % accuracy, classify workers and spotters with 84.2 % accuracy, and analyze the equipment-to-spotter interactions with 95.1 % accuracy. The findings of this study can be used to automate manual operation monitoring of heavy equipment and reduce the time and costs required for on-site safety management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.51-52
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• 2018

산업 현장에서 작업자의 잘못된 작업행동으로 인한 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 현재는 관리자가 육안으로 작업자의 위험행동 여부를 관리하고 있지만, 모든 작업자를 관리자 한명이 관리하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 고소 작업자의 안전벨트에 IoT 장치를 부착하여 행동 데이터를 클라우드에 업로드하고, 딥러닝을 통해 작업자 위험행동 여부를 분석한다. 분석한 결과를 관리자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하여, 안전사고를 예방하도록 하는 시스템을 설계하였다.