현재 화학, 제조, 조선, 철강 등 대부분의 공업 지역에서는 가스와 관련된 작업을 진행하게 되는데 이러한 작업을 수행하는 담당자의 경우 가스 누출 등의 사고를 인지하지 못하고 질식하는 등의 위험을 안고 작업을 진행하게 된다. 그 예로 2015년 파주에서 질소 가스가 누출돼 2명이 사망하고 4명이 부상을 당하였고 2018년에는 포항에서 4명의 근로자가 질소가스에 질식하여 사망하는 사고가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 현장 작업자가 필수로 착용하여야 하는 안전모에 가스 센서와 통신모듈 등으로 구성된 IoT 장치를 장착하여 작업자가 가스의 누출을 즉각적으로 인지함과 동시에 안전담당자에게 상황을 전달할 수 있는 시스템을 구현하여 이를 통해 산업 현장에서 가스 누출에 대한 인명사고를 줄일 수 있기를 기대한다.
Enclosed pig house are creating an environment with high concentrations of gas and dust. Poor conditions in pig farms reduce pig weight and increase disease and accidents for livestock workers. In the pig house, the high concentration of harmful gas may cause asphyxiation accidents to workers and chronic respiratory disease by long-term exposure. As pig farm workers have been aging and feminized, the damage to the health of the harsh environment is getting serious, and real-time monitoring is needed to prevent the damage. However, most of the measuring devices related to humidity, harmful gas, and fine dust except temperature sensors are exposed to high concentrations of gas and dust inside pig house and are difficult to withstand for a long time. The purpose of this study is to develop an wearable based device to monitor the hazardous environment exposed to workers working in pig farms. Based on the field monitoring and previous researches, the measurement range and basic specifications of the equipment were selected, and wearable based device was designed in terms of utilization, economic efficiency, size and communication performance. Selected H2S and NH3 sensors showed the average error of 5.3% comparing to standard gas concentrations. The measured data can be used to manage the working environment according to the worker's location and to obtain basic data for work safety warning.
가스 작업의 안전 관리 문제는 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하는 방향으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내.외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색할 예정이다. 이를 위해 문헌조사와 현장 조사, 전문가 자문 등의 연구 방법을 통하여 작업자 특성, 작업 특성, 작업장 특성 등을 연구하여 사용자 요구사항을 도출하였다. 이를 요약하면 1) 명확한 콘텐츠의 배열, 2) 가독성 높은 디자인, 3) 낮은 Death의 설계, 4) 사용자 용이성의 확보, 5) 모바일 기기 작동이 불가한 작업 구간에서의 효율적인 정보 송신 방안. 6) 작업 오류가 높은 구간에서의 알림 기능 활성화, 7) 작업시 필요한 안전 점검 사항의 빠른 양방향 송수신, 8) 사고 발생 시 작업자에게 상황을 바로 안내할 수 있는 이미지와 콘텐츠 선별, 9) 작업자 위치 지역의 위험도 알림 기능 등이라 할 수 있다. 이에 기초하여 사용자 용이성을 확보할 수 있는 가스작업 안전 앱의 기초 설계 방향을 제안하였다.
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.
본 연구는 가스 안전 작업 관리 모바일 앱의 개발을 위하여 다음과 같은 사항을 연구하였다. 기 연구된 초기 연구에 의해 모바일 앱의 시나리오 설계 및 1, 2차 이미지 도출이 완료된 후 후속 연구로 이루어 진 본 연구에서는 1) 가스 작업의 유형별 분류를 형태별 분류와 위험도 별 분류로 나누어 제안 2) 투핸드 작업의 많은 산업현장에서 모바일 앱과 작업자의 효과적인 연동을 위한 인터랙션 방안의 연구 및 제안이 이루어졌다. 특히 가스 작업뿐 아니라 각 산업현장 영역에서 이를 관리하는 메인 시스템과 상호작용하는 모바일 앱의 개발은 국내 최초의 시도라 할 수 있으며, 다양한 인터랙션 방안을 통해 작업자가 자유롭고 안전하게 작업할 수 있도록 도왔다.
현재 운용중인 가스배관은 다양한 건설진동에 의하여 영향을 받고 있다. 특히 지하철 공사 및 도로공사 시에는 건설장비의 사용, 대형차량의 통행 및 발파 등으로 인해 발생되는 건설진동이 가스관에 큰 영향을 미친다. 매설가스관의 경우는 매설된 위치와 근접한 곳에서 시행되는 발파로 인한 진동영향이 큰 상태이며 노출가스관의 경우는 차량진동에 대하여 가장 크게 영향을 받고 있다. 본 논문에서는 가스배관 주변에서 발생하는 건설진동을 측정, 분석함으로써 건설진동에 의한 가스배관의 진동을 손쉽게 예측할 수 있는 가스관 진동예측 프로그램을 소개하였다. 이 프로그램은 가스관의 진동을 예측하는 소프트웨어로 기존의 신뢰성 분석된 경험식과 유한요소해석을 통한 구조해석 결과를 이용하여 매설 및 노출 가스관에서의 진동치를 현장조건에 따라 예측할 수 있고, 측정된 진동데이터를 데이터베이스화 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 또한 현장에서 발파진동을 측정하여 발파진동추정식을 산정하고, 지발당 허용장약량을 나타내는 그래프를 자동으로 형성할 수 있는 기능을 가지고 있다. 따라서 현장 근무자가 손쉽게 가스관 주변에서 진동을 예측하여 가스관의 안전성을 평가할 수 있다.
Objectives: This study was conducted to investigate the patterns of exposure of welders to strong magnetic fields for extended periods of time on the basis of their daily activities as recorded in a logbook. Methods: Male workers whose main job is welding, specifically seven welders occupied with gas tungsten arc welding(GTAW), two performing shielded metal arc welding(SMAW), and ten engaged in gas metal arc welding(GMAW), were measured in terms of the degree to which they were exposed to extremely low frequency(ELF) magnetic fields over 24 hours by using an electromagnetic field meter(EMF meter), as well as based on a daily activity log. Results: The welders were exposed to $1.25{\pm}4.95{\mu}T$ of magnetic field per day on average. For those who spent more than half a day-735.26 minutes, or 51.1% of the day-at work, the figure averages $3.88{\pm}8.85{\mu}T$ with a maximum value of $221.28{\mu}T$. The subject welders spent $338.14{\pm}154.95$ minutes per day at home. During their stays at home, they were exposed to an average of $0.17{\pm}0.06{\mu}T$ with a maximum value of $3.50{\mu}T$. The maximum exposure of $221.28{\mu}T$ occurred when welders performed GMAW. The average exposure reached its highest at $17.71{\pm}6.96{\mu}T$ when conducting SMAW. Magnetic field exposure also depends upon posture: welders who sat while welding were exposed five times more than those who stood during work, and this difference is statistically significant. As for the relationship between distance from the welding power supply and maximum magnetic field exposure, maximum magnetic field exposure decreases as the distance increases. The average magnetic field exposure, in the meantime, showed no significant difference depending on distance. Conclusions: The following were observed through this study: 1) welders, while conducting jobs, are exposed to magnetic fields not only from the welding machine, but also from the surrounding base material due to the current flowing between the welding machine and base material, meaning that they are continuously exposed to a magnetic field; and 2) welders are more exposed to magnetic fields while they sit at a job compared to when they stand up.
Most breakthrough tests are conducted at higher concentration levels compared to those in the field of air-purifying respirator applications. For example, typical challenge concentrations for breakthrough tests agains tcarbon tetrachloride are ranged between 250-1000 ppm although applicable concentrations range for air-purifying cartridge is 5-50 ppm for carbon tetrachloride. However, no guarantee has been made that isotherms derived from the experiment at high challenge concentrations could estimate adsorption capacity at the lower concentration range where workers wear usually air-purifying respirators. Three models of adsorption isotherms (Freundlich, Langmuir and Dubinin/Radushkevich(D/R) isotherms) that have been commonly applied for respirator cartridge testing were evaluated. Adsorption capacity at each challenge concentration was calculated from the Reaction Kinetic equation fitted for the breakthrough data. These data were used for derivation of three isotherms. In general, the D/R isotherm has given the best agreement between estimated adsorption capacities and experimentally measured. If the challenge concentration of 100 ppm is included for derivation of models, Freundlich and D/R models could succes sfully produced good estimations for adsorption capacities at 50 ppm level. Estimated adsorption capacities by both models ranged in 94 - 109 % of the experimentally measured. However, Langmuir model gives underes timation in all cases.
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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