The study examined the relationship between workers' safety awareness, safety performance and the components of the intelligent image analysis system in accordance with preventing the workers from safety hazard in dangerous working area. Based on the safety performance model, we include safety knowledge, safety motivation, safety compliance and safety participation, and we also define three additional factors of the intelligent image analysis system such as functional feature, penalty and incentive by using factor analysis. SEM(Structural Equation Modeling) analyses on the data from the total of 73 workers showed that functional feature of intelligent analysis system and incentive were positively related to safety knowledge and safety motivation. And mediation effects of the relationship were verified to safety compliance and safety participation through safety knowledge as well.
To prevent safety hazards in dangerous working area, we have proposed an intelligent image analysis system. Six common patterns of safety violations of workers' are defined and its motion detection algorithms are developed for alarm to CCTV monitoring system. Developed algorithms are implemented at 195 dangerous areas such as chemical and gas treated room. The results of violated motion detection ratio by developed system shows 94.95% of true positive cases, and 0.21% of false positive cases from all 587,645 event cases in one month implementation period. In the period, it is observed that the number of safety rule violations and the following accidents are decreased.
본 논문에서는 자동차에서 자동차의 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 정보를 운전자에게 제공하는 차세대용 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 구현하였다. 구현한 지능형 스마트 HUD 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치 배경 조명 발광 다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합 HUD 시스템에 적용 가능함을 나타내었다.
In the era of AI, intelligent construction safety technologies are being introduced to the construction safety environment, but the application of AI has limitations due to the lack of accident images to learn in complex construction sites. In order to overcome this, we will introduce an intelligent risk detection system that dramatically improves risk detection accuracy by combining AI with digital twin technology, and introduce various cases.
The construction industry is a hazardous environment in which many field workers work. Therefore, there is a limit to the safety manager's grasp of all situations. In order to solve these problems, the application of automatic control technology in connection with AI and CCTV is being introduced, and the development of intelligent CCTV to reduce the safety accident rate is actively progressing. This study seeks to present future directions by identifying the current status of intelligent CCTV developed to reduce the safety accident rate at construction sites and analyzing its limitations. Through this, the range of accident prevention types of the safety control system at the construction site will be confirmed and the need for future intelligent CCTV function development will be suggested.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
Hannan, M.A.;Hussain, A.;Samad, S.A.;Mohamed, A.;Wahab, D.A.;Ariffin, A.K.
International Journal of Automotive Technology
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제7권7호
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pp.827-832
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2006
Occupant classification and position detection have been significant research areas in intelligent safety systems in the automotive field. The detection and classification of seat occupancy open up new ways to control the safety system. This paper deals with a novel algorithm development, hardware implementation and testing of a prototype intelligent safety system for occupant classification and position detection for in-vehicle environment. Borland C++ program is used to develop the novel algorithm interface between the sensor and data acquisition system. MEMS strain gauge hermatic pressure sensor containing micromachined integrated circuits is installed inside the passenger seat. The analog output of the sensor is connected with a connector to a PCI-9111 DG data acquisition card for occupancy detection, classification and position detection. The algorithm greatly improves the detection of whether an occupant is present or absent, and the classification of either adult, child or non-human object is determined from weights using the sensor. A simple computation algorithm provides the determination of the occupant's appropriate position using centroidal calculation. A real time operation is achieved with the system. The experimental results demonstrate that the performance of the implemented prototype is robust for occupant classification and position detection. This research may be applied in intelligent airbag design for efficient deployment.
As many systems depend on electronics, concern for fault tolerance is growing rapidly in the safety critical system such as intelligent vehicle. In order to make system fault tolerant, there has been a body of research mainly from aerospace field including predictive hybrid redundancy by Lee. Although the predictive hybrid redundancy has the fault tolerant mechanism to satisfy the fault tolerant requirement of safety crucial system such as x-by-wire system, it suffers form the variability of prediction performance according to the input feature of system. As an alternative to the prediction method of predictive hybrid redundancy for robust fault tolerant, Kalman prediction has attracted some attention because of its well-known and often-used with its structure called Kalman hybrid redundancy. In addition, several numerical simulation results are given where the Kalman hybrid redundancy outperforms with predictive smoothing voter.
대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
This paper describes a coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance. In order to assist driver actively and increase driver's safety, the proposed coordinated control algorithm is designed to combine lateral control using a steering torque overlay by Motor Driven Power Steering (MDPS) and differential braking by Vehicle Stability Control (VSC). The main objective of a combined control strategy is twofold. The one is to prevent the collision between the subject vehicle and approaching vehicle in the adjacent lanes. The other is to limit actuator's control inputs and vehicle dynamics to safe values for the assurance of the driver's comfort. In order to achieve these goals, the Lyapunov theory and LMI optimization methods has been employed. The proposed coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance has been evaluated via simulation using CarSim and MATLAB/Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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