현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
최근 대규모 또는 소규모 건설 현장을 살펴보면 추락, 충돌 등의 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 사고는 인명 피해뿐만 아니라 경제적으로 크나큰 손실을 가져온다. 대규모 건설 현장의 경우 안전 관리 시스템을 사용하여 산업 재해를 줄이고 있지만, 소규모 건설 현장의 경우 호환성 및 설치 비용 등의 문제로 사용하지 못하고 있다. 소규모 건설 현장의 경우 보호 장비만 착용해도 산업 재해를 줄 일 수 있다. 이에 본 논문에서는 소규모 건설 현장뿐만 아니라 대규모 건설 현장에서도 사용 할 수 있는 안전 관리 시스템을 제안한다. 안전 관리 시스템은 스마트 모듈, 중계기 및 게이트웨이, 모니터링 시스템으로 구분된다. 스마트 모듈은 안전모에 탈 부착이 가능하며, 사용자의 현재 상태를 중계기 및 게이트웨이를 통해 모니터링 시스템으로 전송한다. 중계기는 스마트 모듈로부터 받은 데이터를 게이트웨이로 재전송하며, 게이트웨이는 중계기로부터 받은 데이터를 모니터링 시스템으로 전송한다. 모니터링 시스템은 스마트 모듈로부터 온도, 고도, 조도, 이미지 데이터를 전송받아 현시함으로써 관리자에게 사용자의 상태를 알려준다. 관리자는 모니터링 시스템을 통해 실시간으로 사용자의 상태 파악 및 위급 상황 발생 시 신속하게 조치 할 수 있다.
최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.
With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
본 연구는 구급대원 12명이 참여하여 나누어 근전도를 측정하였다. 헬멧을 착용하지 않는 경우, 920g 헬멧을 착용한 경우, 1310g 헬멧을 착용한 경우로 나누어 근전도를 측정하였다. 머리와 목의 좌우 움직임에서는 반대쪽(흉쇄 유돌근)는 근 활성도가 높았고, 굴곡과 과신전(흉쇄유돌근, 판상근)시 근 활성도는 유의성이 없었다. 특히 긴척추고정판에 무게를 싣고 들어올리거나 내릴때의 세모근과 척추 기립근은 헬멧 유무에 따라 근전도 활성에 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 구급대원들이 긴척추고정판을 이용하여 환자를 들어올리거나 내릴때는 머리와 목의 각도를 좌우로만 움직이지 않는다면 새로 개발한 스마트 헬멧은 대원들의 목 주위의 근육에 영향을 주지 않는다고 사료 된다. 척추기립근이나 세모긍의 경우는 각도가 커짐에 따라 허리와 등근육은 동작을 좌우하는 근육에서 근전도 활성이 높게 나타났다고 사료된다. 그렇지만 기존의 파워리프팅(들어올리는 동작)동작에서 허리를 가능한 꼿꼿히 세우는 규칙을 지킨다면 요추 주위의 근육 및 골격계 질병에 대한 대처를 할 수 있다고 생각된다.
This study analyzes the importance-performance analysis (IPA) of the 10 dimensions of the smart construction safety management system, and analyzes which dimensions are important and which dimensions are performing to determine key improvement tasks, incremental improvement tasks, Maintenance and reinforcement tasks and continuous maintenance tasks were derived. Among the 10 dimensions of the smart construction safety management system, the dimensions that are recognized as important by all field managers and field workers and have high performance are the automatic risk displacement measurement system, smart environmental sensor system, and heavy equipment seizure prevention system. However, areas that were perceived as having high importance but low performance were worker location tracking systems, smart safety helmet chin muscles, and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field managers, areas for key improvement with high importance and low performance included worker location tracking system and smart safety ring fastening. Among the smart construction safety management systems perceived by field workers, the area for key improvement with high importance and low performance was the automatic risk displacement measurement system.
현재 교통수단으로 이륜차를 타는 사람들이 점점 많아짐에 따라서 도로에서 많은 사고가 발생하여 사망률이 증가하고 있다. 이에 따라서 사망률을 줄이기 위한 해결방법으로 스마트 헬멧을 착용하여 현재 사고자의 위치를 문자 메시지를 통해 경찰이나 병원, 가족들에게 자동으로 문자를 발송하여 현재 위치정보를 파악하여 사망률을 줄이는 것을 목적으로 하고 있다.
This paper implements many-to-many communication between users and develops a multi-functional smart helmet for worker protection and environmental safety in the shipbuilding and shipping industry. First, the communication situation is recorded in the field to perform signal processing for noise that interferes with communication. Then, it deals with the contents of developing smart helmets, data acquisition, algorithms, and simulations. The simulation results analyzed by applying the adaptive algorithm are shown, and their usefulness is confirmed. In conclusion, looking at the optimization process for the convergence factor of the Least Mean Square and Filtered-x Least Mean Square Adaptation Algorithm was possible. It is thought that it has laid the foundation for implementing many-to-many communication, the function of smart helmets that reduces or removes various noises at the shipyard in the future.
본 논문에서는 산업 재해의 주요 원인인 추락 및 낙상 사고와 가스 누출에 중점을 둔 위험 상황 감지 안전모를 다루었다. 가속도 센서를 이용한 중력 가속도 측정을 통해 추락 상황 범위를 설정하였으며, 그 결과 80%의 추락 및 낙상 감지율을 확인할 수 있었다. 또한 가스 센서를 통해 위험 가스 농도를 측정하여 시리얼 모니터를 통해 188 이상의 디지털 값이 출력될 경우 가스 위험 상황으로 판단하였다, 앱 인벤터 프로그램을 기반으로 제작한 스마트폰 어플을 통해 추락 및 낙상 상황 경고 메시지와 가스 경고 메시지를 확인할 수 있도록 구현하였다.
현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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