The statistics of recent accidents in warehouses show that a heavy toll of lives were produced by various accidents, e.g. collision, overturn, fall, slip, exposure to harmful substances or environments, etc. Of significant concern amongst them is the collision, especially the collision between forklift and storage rack structure. Accordingly, this study focuses on behavioral characteristics of rack structure subjected to dynamic impact loading of a forklift. For this purpose, time-domain response analysis has been performed on a standard 2-bay six-story rack structure consisting of columns, beams and bracing members with perforated open section. In order to investigate the most critical scenario, the impact loads are applied in both down-aisle and cross-aisle directions, and the impact locations are also varied along the shelves of the palettes. In order to deal with storage distributions, three types of rack structures are further taken into account: original empty rack structure with no storage, half-loaded rack structure and fully-loaded rack structure. The numerical simulation results demonstrate that the dynamic characteristics of the rack structure are significantly dependent on the distribution of the storage goods and its natural period varies from 0.24sec to 1.06sec, approximately 4.4 times. Further, the parametric studies show that the forklift impact is most critical to the safety of the rack structure when it collides either at the base or at the top of the rack structure.
본 논문에서는 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 무인 자율주행 이송장치의 다중경로계획을 연구하였다. 기존의 다중경로계획을 위한 방법으로는 최적화 알고리즘들을 이용한 작업별회귀 방법과 매시간 각 개체마다 경로를 재계획하는 방법이 있다. 이러한 방법들은 한 대의 이송장치가 작업을 하기 위해서는 한 대 이상의 이송장치가 정지해야하므로 시간과 에너지 측면에서 비효율적이며, 연산량이 많아 오류가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수정된 유전자 알고리즘과 퍼지 추론 시스템을 이용한 다중경로계획을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 무인 자율주행이 가능한 2대의 이송장치를 설계 제작하였고 지게차와 동일한 주행 제어부를 탑재하여 다중경로계획을 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로 계획과 효율적인 충돌 회피가 가능함을 확인 할 수 있었다.
연구목적: 지게차 산업재해 감소를 위해 제도적, 기술적, 교육적인 요인들로 구분하여 각 요인이 재해 감소에 영향을 미치는가에 관한 연구가 필요하다. 연구방법: 리커트 5점 척도를 기반으로 한 오프라인 설문지를 바탕으로 SPSS 18 프로그램을 사용하여 기술통계 분석, 타당도 분석, 신뢰도 분석 및 다중 회귀분석을 실시하였다. 연구결과: 다중 회귀분석 결과 재해감소에 대한 독립 변수인 제도적, 기술적, 교육적 요인이 종속변수인 재해 예방 분산의 약 62.5%를 설명하는 것으로 나타났다. 회귀모형 검증은 F=118.775, 유의확률 p<0.01로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 결론: 첫째, 3톤 미만 전동식 지게차를 검사제도에 포함하여 재해를 예방할 필요가 있다. 둘째, 지게차 충돌 재해를 예방하기 위한 전·후방 카메라 설치와 지게차 라인 빔(Line Beam) 설치를 의무화할 필요가 있다. 셋째, 지게차 관련 특별교육을 매년 시행할 필요가 있고, 운전자 및 인근 근로자를 지게차 특별교육 대상에 포함할 필요가 있다.
자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.
This study proposes a system reliability analysis of rack storage facilities subjected to forklift colliding events. The proposed system reliability analysis consists of two steps: the first step is to identify dominant failure modes that most contribute to the failure of the whole rack facilities, and the second step is to evaluate the system failure probability. In the first step, dominant failure modes are identified by using a simulation-based selective searching technique where the contribution of a failure mode to the system failure is roughly estimated based on the distance from the origin in the space of the random variables. In the second step, the multi-scale system reliability method is used to compute the system reliability where the first-order reliability method (FORM) is initially used to evaluate the component failure probability (failure probability of one member), and then the probabilities of the identified failure modes and their statistical dependence are evaluated, which is called as the lower-scale reliability analysis. Since the system failure probability is comprised of the probabilities of the failure modes, a higher-scale reliability analysis is performed again based on the results of the lower-scale analyses, and the system failure probability is finally evaluated. The illustrative example demonstrates the results of the system reliability analysis of the rack storage facilities subjected to forklift impact loadings. The numerical efficiency and accuracy of the approach are compared with the Monte Carlo simulations. The results show that the proposed two-step approach is able to provide accurate reliability assessment as well as significant saving of computational time. The results of the identified failure modes additionally let us know the most-critical members and their failure sequence under the complicated configuration of the member connections.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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