목적 : 본 연구의 목적은 음성-텍스트 변환 어플리케이션을 이용한 원격 모니터링이 건강한 성인의 작업균형에 미치는 효과를 알아보기 위함이다. 연구방법 : 총 7명의 건강한 성인을 대상으로 연구를 진행하였다. 대상자는 실험에 참여 전, 원하는 작업 활동을 선택하였고 이를 스마트폰에 설치한 음성-텍스트 변환 어플리케이션에 등록하였다. 음성-텍스트 변환 어플리케이션은 미리 등록된 작업 활동을 시간에 맞춰 수행 여부를 확인할 수 있도록 알람을 제공하였고 대상자는 음성으로 수행 여부를 등록하였다. 원격 모니터링은 일주일 동안 진행하였고 일주일 뒤, 작업 활동의 변화를 살펴보았다. 결과 : 대상자 모두 일주일 동안 어플리케이션 사용에 높은 순응도와 만족도를 보였다. 또한 일주일 뒤, 건강과 관련된 작업 활동의 균형이 유의하게 향상되었다(p<.05). 결론 : 본 연구 결과는 스마트폰을 이용한 원격 모니터링이 코로나19로 인한 봉쇄 기간 동안 작업 균형을 회복하는 방법으로 사용 가능함을 시사한다.
공장 자동화 시스템이 증가됨에 따라 인건비 감소와 생산량 증가, 효율적인 작업 운영, 그리고 고도의 정밀 작업과 인재의 감소 등 여러 가지 이점이 있지만, 자동화 시스템의 문제로 생산 작업이 중단될 경우에 공장의 생산에 미치는 영향 또한 막대하다. 본 논문에서는 공장 자동화 시스템을 효율적으로 관리할 수 있도록 사전에 시스템 장애를 모니터링 할 수 있는 장애 검출 방안에 대하여 제시하고, 이에 따른 효과를 제시하였다. 또한 제시된 방법은 시스템 내 각종 서버의 문제를 검출할 수 있고, 관리자는 모니터링 한 내용을 바탕으로 장애를 조치하는데 있어서 상당한 효과를 볼 수 있었으며, 이것이 생산량 증가로 이어지는 성과를 거둘 수 있다.
본 연구는 실시간 가스 안전 모니터링 앱의 개발 작업을 3년 동안 실시한 후 도출된 결과물들을 담고 있다. 가스 작업장의 사고 위험을 축소하기 위해서는 위험물질, 위험 설비 등의 위치와 안전 절차, 작업장의 온습도 등을 작업자들이 인지할 수 있도록 정보를 제공하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구는 메인 시스템이 이러한 정보들을 지속적으로 업데이트 하는 현장에서 작업자들이 이를 효율적으로 수신할 수 있는 모니터링 앱의 개발을 목적으로 진행되었다. 그동안의 연구에서 이루어진 사항들과 메인 시스템의 웹 화면을 기본으로 하여 도출된 앱 시나리오에 대한 정량적, 정성적 조사 및 분석결과, 사용용이성, 가독성, 직관성 면에서의 수정과 개선이 이루어졌다. 특히 사용용이성의 하위 영역인 낮은 depth에서 많은 개선을 하였다. 최종적으로 도출된 앱 시나리오에 대해 사용자 요구 부합도 조사를 한 결과 기능성, 편리성 가독성 면에서 평균 98.5점의 평가를 받았다.
근래 조선소의 해양 프로젝트 비중이 증가함에 따라 작업 안전 환경과 공정 모니터링에 대한 요구 사항이 강화되고 있다. 이에 주요 조선소에서는 IT 기술을 접목하여 공정을 실시간으로 모니터링하고 작업자의 안전을 위해 작업 환경을 감지하기 위한 연구가 진행되고 있다. 조선소의 안벽 공정은 진수 후 안벽에 다수의 선박을 계류하고 선박 내부에서 의장 시스템 등의 마무리 공사 위주로 진행되며, 동시에 1,000여명 이상이 투입되어 진행되므로 인원의 관리와 안전 환경의 관리에 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 안벽에서의 안전 작업을 위한 작업 환경을 모니터링하고 공정 진행 상황을 감지하기 위한 시스템의 개념 설계를 수행하였다. 현장 적용성을 높이기 위해 초기 투자비와 유지 운영비를 고려하여 6가지 구성 요소로 전체 시스템을 구성하였으며, 조선소 현장의 통신 환경을 고려하여 Wi-Fi와 LoRa 통신을 혼용하였고 현장에서의 데이터 송수신 기초 실험을 통해 그 적용성을 확인하였다. 설계된 시스템의 적용을 통해 안벽에 계류된 선박의 작업에 투입된 인원 현황, 작업 구역별 안전 현황을 실시간으로 감지하고 이를 기반으로 위험 상황 발생 시 단계별 알람을 발생하여 신속한 대피 및 대처가 가능하도록 함으로써 인명 손실 및 피해를 최소화 할 수 있다.
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.
본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.
복숭아는 대표적인 여름 과일이자 알레르기를 유발하는 식품으로 밀폐되고 집약적인 생산환경으로 인해 시설 내 유기분진, 농약, 복숭아털이 발생하기 때문에, 열악한 작업환경으로 인한 작업자들이 어려움을 많이 겪고 있다. 본 연구에서는 복숭아 선별작업장에서 발생하는 미세먼지를 위치별, 작업별, 입경별로 모니터링함으로써 저감 및 대책 마련을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 미세먼지 모니터링 결과 지역별로는 선별과정에서 미세먼지의 발생이 높은 것으로 나타났으며, 주로 기계적인 과정을 통하여 발생하는 10㎛ 이상의 미세먼지로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 향후 작업환경의 개선을 위해서 공정 중 미세먼지가 주로 발생하는 지역 및 미세먼지의 물리적 특성을 고려하여 저감시설 및 개인보호구의 착용이 요구된다.
플랜트 내 위험지역의 안전을 위해 작업자 중심의 안전관리가 필요하다. 최근 5년간 가스 사고의 원인은 시설 노후 및 장비고장 뿐만 아니라, 사용자의 취급부주의나 고의사고, 공급자 취급부주의 등 작업자의 행동에 밀접한 관련이 있다. 이와 같은 사고를 미연에 방지하기 위해서, 플랜트 내 위험지역에 대한 실시간 모니터링이 필요로 하다. 하지만 실시간 모니터링을 위해서 작업(근로)공간에 카메라 설치 시, 인권침해와 같은 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해서 작업자의 신원 노출이 적은 저해상도의 Infrared 카메라를 이용한다. 또한 실시간 모니터링 시, 사람이 아닌 CNN알고리즘을 이용하여 이미지 분석을 통하여 인권침해 문제를 예방한다.
본 논문에서는 기능별로 태스크를 설계하고 프로세스간 통신을 위하여 공유 메모리를 사용하여 wet station 모니터링 시스템을 구현한다. 롯트라는 반도체 웨이퍼 단위를 처리하기 위하여 레시피 명령을 설계하고 이 레시피에 의한 롯트의 배치 처리 과정을 모니터링하는 방법에 대하여 논한다. 설계된 태스크 및 레시피, 공유 메모리를 구현하여 실제 장비에 적용한 결과 각 태스크들이 레시피 명령에 따라 공유 메모리를 매개로 하여 배치 작업을 진행하였고 그 과정을 그래픽 화면을 통해 시각적으로 모니터링 할 수 있었다.
고성능 컴퓨팅 자원으로 널리 사용되고 있는 클러스터(cluster)는 독립된 시스템을 네트웍으로 연결해 놓은 것으로 단일 시스템 이미지를 제공하는 것이 중요한데, 그 중에서도 클러스터에서 수행되는 작업을 지속적으로 모니터링하는 것은 관리자와 사용자에게 모두 필요하다. 본 연구에서는 기존의 클러스터 모니터링 등을 목적으로 개발된 툴과 비교하여 기능 및 성능이 우수한 프로세스 모니터링 시스템을 설계하고 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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