Choi Ho Dal;Kim Hyun Ho;Jeong Byung Yong;Yang Hong Seok
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.7
no.3
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pp.63-72
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2005
The purpose of this study is to examine the prevalence of musculoskeletal disorders and ergonomic risk factors for workers of printing business. A self-reporting survey and task analysis using video camera were performed to identify ergonomic risk factors associated with musculoskeletal disorders. We used the OWAS, RULA, and REBA methods to quantify the risk factors, and the results show that the printing business have high risk of work-related musculoskeletal disorders.
The tensile tests for [0/90]s, [90/0]s, and $[0/{\pm}45/90]s$ laminate composite were accomplished with acoustic sensor and failure processes were recorded by a video camera in real time. Also SEM examinations for fracture and side surface were carried out. The purpose of study is estimation of the failure mechanism and the mechanical properties effected by lay-up orientation for CFRP laminate composite with the hole notch. From the results, mechanical properties were obtained and they are similar between two kinds of cross-ply orientation in CFRP laminate composites, but not on $[0/{\pm}45/90]s$. And accordings to increasing the load, accumulate AE count was increased, regardless of lay-up orientation. Futhermore, failure mechanism was described by a video monitoring and SEM.
Experimental studies were performed to investigate the injury potential of BB pellets through gelatine based simulants. In order to record BB pellet movements penetrating into the target simulant, a high-speed video camera was used. In this study the first investigation involved the effects on concentrations, homogeneity and gelation times of the gelatine simulant. The second investigation involved the penetration depth of the pellets to the simulant by different distances between the BB gun and the simulant. The final one is associated with impact velocity, threshold velocity and penetration depth of the pellets by different kinetic energies of the BB gun. Results provided the basis in assessing the injury potential of BB pellets.
In this paper, safety certification products and safety condition of small transformer is analyzed in industries field and educational facilities. In transformer of 50places, absolute majority is step down transformer to measure of instrument. Most transformers were below 5kVA and 1~3kVA capacity was the mainstream. In industries field, 5 transformers were found without safety certification according to the Electrical Appliances Safety Control Act as cheap product prefer and lack of safety consciousness. Mark & number, voltage, date of manufacture of safety certification must show item of certification. However date of manufacture showed in product of 18%, 9places. As result of thermal imaging camera, running temperature of transformer was showed in below of target temperature. However as a narrow space of transformer and wall, power cable was touched on a ventilating flue in transformer. It was simple carelessness case that surface fouling and temperature ageing of transformer accelerate. Power poor connection, neglect of transformer in production equipment, fall damage by setup incongruity and ground omission were found in case of illogicality item of transformer.
In this paper, the statistical judgement using IR camera was discussed and investigated. Acceleration experiments were carried out for the possibility of weibull distribution and then, the acquired data were replaced with quantitative value for safety diagnosis of distribution lines.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.6
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pp.601-605
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2020
In large ships with complex structures, it is difficult to locate workers. In particular, it is not easy to detect when a worker falls down, making it difficult to respond quickly. Thus, research is being conducted to detect fallen workers using a camera or by attaching a device to the body. Existing image-based fall detection systems have been designed to detect a person's body parts; hence, it is difficult to detect them in various ships and postures. In this study, the entire fall area was extracted and deep learning was used to detect the fallen shipworker based on the image. The data necessary for learning were obtained by recording falling states at the shipyard. The amount of learning data was augmented by flipping, resizing, and rotating the image. Performance evaluation was conducted with precision, reproducibility, accuracy, and a low error rate. The larger the amount of data, the better the precision. In the future, reinforcing various data is expected to improve the effectiveness of camera-based fall detection models, and thus improve safety.
Keunchang, Jang;Jea-Chul, Kim;Junghwa, Chun;Seokil, Jang;Chi Hyeon, Ahn;Bong Cheol, Kim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.318-329
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2022
Plant phenology including flowering, leaf unfolding, and leaf coloring in a forest is important to understand the forest ecosystem. Temperature rise due to recent climate change, however, can lead to plant phenology change as well as snowfall in winter season. Therefore, accurate monitoring of forest environment changes such as plant phenology and snow cover is essential to understand the climate change effect on forest management. These changes can monitor using a digital camera system. This paper introduces the detection methods for plant phenology and snow cover at the mountain region using an unmanned camera system that is a way to monitor the change of forest environment. In this study, the Automatic Mountain Meteorology Stations (AMOS) operated by Korea Forest Service (KFS) were selected as the testbed sites in order to systematize the plant phenology and snow cover detection in complex mountain areas. Multi-directional Internet Protocol (IP) camera system that is a kind of unmanned camera was installed at AMOS located in Seoul, Pyeongchang, Geochang, and Uljin. To detect the forest plant phenology and snow cover, the Red-Green-Blue (RGB) analysis based on the IP camera imagery was developed. The results produced by using image analysis captured from IP camera showed good performance in comparison with in-situ data. This result indicates that the utilization technique of IP camera system can capture the forest environment effectively and can be applied to various forest fields such as secure safety, forest ecosystem and disaster management, forestry, etc.
Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators'performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.
Recently, due to the aging of workers and the weakening of the labor base in the automobile industry, research on quality inspection methods through ICT(Information and Communication Technology) convergence is being actively conducted. A lot of research has already been done on the development of an automated system for quality inspection in the manufacturing process using image processing. However, there is a limit to detecting defects occurring in the automotive sunroof sealer application process, which is the subject of this study, only by image processing using a general camera. To solve this problem, this paper proposes a system construction method that collects image information using a infrared thermal imaging camera for the sunroof sealer application process and detects possible product defects based on the SVM(Support Vector Machine) algorithm. The proposed system construction method was actually tested and applied to auto parts makers equipped with the sunroof sealer application process, and as a result, the superiority, reliability, and field applicability of the proposed method were proven.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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