건설 사업장에서 발생하는 안전사고 예방을 목표로 건설 현장의 불안전한 행동이라는 고질적 어려움과 고충을 해소하기 위해서 스마트 안전보건활동이라는 변수를 통하여 의도된 안전한 행동을 만들고, 이러한 행동 변화로 산업재해 감소에 도움이 되고자 한다. 연구목적: 스마트 안전보건활동이 불안전한 행동으로 발생하는 사고와 근본 원인인 근로자 행동 변화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이 활동은 근로자의 안전 경험치가 향상되고, 불안전한 행동을 의도된 안전한 행동으로 변화되며, 작업중에 나타나는 불안전 행동이 줄어들므로 안전사고 예방과 근로자 생명 보호에 도움이 된다는 가설을 검증한다. 연구방법: 스마트 안전보건활동을 독립변수(X)로 선정하였고, 근로자 행동 의도인 의도된 안전과 불안전을 종속변수(Y), 태도와 주관적 규범, 계획된 행동 통제를 매개변수(M)로 정하였다. 척도의 신뢰성과 타당도 분석은 안전보건활동에 관한 탐색적 요인분석과 판별타당도분석, 집중타당도를 분석했으며, 행동 변화의 가설검증을 위해서 주요 변수의 경로분석과 근로자 행동 변화의 실증분석으로는 베이지안모델 분석과 MC시뮬레이션의 확률밀도 분포를 통해 연구를 검증했다. 연구결과:건설 현장의 스마트 안전보건활동을 경험한 근로자는 불안전한 행동이 줄고, 의도된 안전 행동을 한다는 분석이 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 이는 근로자 행동변화에 영향을 미칠것이라는 연구가설이 입증되었고, 연구분석의 구조방정식과 경로분석에서 변수간의 상관관계 확인, 실증분석을 통해 스마트 안전보건활동이 근로자 불안전한 행동을 통제하고, 감소시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 결론:건설 현장에서 사고를 예방하고 근로자의 행동을 변화시키기 위해서는 스마트 안전 보건활동이 매우 중요한 항목이란 것을 알 수 있었다.
Safety management agent manages the risk behavior of the worker with the naked eye, but there is a real difficulty for one the agent to manage all the workers. In this paper, IoT device is attached to a harness safety belt that a worker wears to solve this problem, and behavior data is upload to the cloud in real time. We analyze the upload data through the deep learning and analyze the risk behavior of the worker. When the analysis result is judged to be dangerous behavior, we designed and implemented a system that informs the manager through monitoring application. In order to confirm that the risk behavior analysis through the deep learning is normally performed, the data values of 4 behaviors (walking, running, standing and sitting) were collected from IMU sensor for 60 minutes and learned through Tensorflow, Inception model. In order to verify the accuracy of the proposed system, we conducted inference experiments five times for each of the four behaviors, and confirmed the accuracy of the inference result to be 96.0%.
International journal of advanced smart convergence
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제6권4호
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pp.50-55
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2017
Workers' demands for new applications, especially mobile applications, are increasing. Many industry analysts, researchers and corporate executives say the demand for mobile applications is becoming increasingly difficult to follow in the IT department. Gartner predicts that by 2021, the demand for mobile application development within the enterprise will increase about five times faster than IT can deliver applications. The purpose of this paper is to provide an environment where non-developers who are in charge of business development can develop apps and webs for their work. The basic concept of a new innovative App development tool, Smart Maker Authoring Tool is to develop Apps on the level using easy-to-learn Word or Excel in a computer. The main feature is that the app is developed by a non-developer worker. The coding technology is perfectly optimized to the structure and operation mechanism of the IT Infra such as hardware devices and operating system, which are the targets for implementing a desired function. Rather, it shows excellent software productivity. The most important feature of future business development is that it is developed by a non-developer worker. In this paper, we propose a no-code and low-code platform for non - developers to develop their business. In the future, we will link the IoT based Arduino system and artificial intelligent interpretation system.
본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.
Voice interface can not only make daily life more convenient through artificial intelligence speakers but also improve the working environment of the factory. This paper presents a voice-assisted work management system that supports both speech and speaker recognition. This system is able to provide machine control and authorized worker authentication by voice at the same time. We applied two speech recognition methods, Google's Speech application programming interface (API) service, and DeepSpeech speech-to-text engine. For worker identification, the SincNet architecture for speaker recognition was adopted. We implemented a prototype of the work management system that provides voice control with 26 commands and identifies 100 workers by voice. Worker identification using our model was almost perfect, and the command recognition accuracy was 97.0% in Google API after post- processing and 92.0% in our DeepSpeech model.
4차 산업혁명이 본격적으로 대두되기 시작하면서, 네트워크를 통하여 기기 간에 공유되는 데이터의 질과 양이 기하급수적으로 증가하기 시작하였다. 또한 이러한 데이터를 사람들이 접하는 기기의 범주도 데스크 탑에서 모바일 기기인 스마트폰, 스마트 패드, 스마트 워치 등 다양화되고, 소형화되기 시작하였다. 그 결과 데이터를 접하는 매개체가 변화하기 시작했고, 현대 사회인들이 가장 많은 양의 데이터를 접하는 곳은 스마트 기기라고 할 수 있다. 하지만 스마트 기기는 여전히 많은 양의 데이터를 한번에 처리하기에는 네트워크 속도나 하드웨어 스펙 면에서 많은 아쉬움을 남긴다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기에서 보다 효율적으로 대량의 웹 콘텐츠들을 불러올 수 있는 캐시 기법인 Service Worker 활용, IndexedDB, LocalStroage에 대한 분석을 진행하고, 개선 방안을 제시하고자 한다.
The existing smart farm technology has been systematized for the mass production rather than the consumer. There are many problems such as economical aspect to apply to actual rural environment due to aging. The purpose of this study is to apply smart farm technology based on the applicability of population aged in rural areas. Due to the heat wave, the crops in general greenhouse cultivation facilities suffered from damage such as sunlight damage. To minimize such damage, adjust the temperature and humidity environment or install a light-shielding film. However, the workers in the rural areas are aging and the elderly who are farming alone have a lot of difficulties in doing so. In the case of people with weak physical strength, there is a danger that they may lead to safety accidents when carrying heavy loads. In this paper, we propose 'Smart Palm capable of automatic transportation function', applying small smart vehicles that follow workers to existing smart farms to improve and prevent these problems. It is a smart farm that performs the control functions of the existing smart greenhouse environment, installs the rail for each trough, and has a vehicle that follows the worker. The smart app can directly control the greenhouse and the vehicle remotely manually.
In recent times, many accidents have occurred due to challenges in accurately identifying the location of workers, posing a significant societal concern demanding resolution. Therefore, it is essential to develop smart luminescent safety attire to enhance worker visibility in dim environments, thereby curbing accidents. In this study, we propose the utilization of textile-based OLED devices in creating smart luminescent safety clothing, aiming to augment the discernibility of workers over extended distances in low-luminance environments. In view of this, we engineered an attachable textile-based OLED module that balances high luminous efficiency with wearer comfort. Subsequently, a prototype smart luminescent safety clothing was demonstrated, and a performance evaluation was conducted to determine whether any discomfort occurred on wearing it. The fabricated OLED luminous module exhibited high luminance, thus validating the feasibility of creating smart luminescent attire with adequate brightness. Furthermore, there was no significant wearing stress observed, even after wearing it for more than 8 hours, and there was no impediment to various work-related movements. Through this research, we successfully demonstrated OLED based on smart luminescent safety clothing, which has the potential for wide-ranging applications across various industries and occupations, and is expected to play a crucial role in averting safety incidents.
본 연구에서는 자동차 밸브 바디 (valve body) 나사의 조립 상태를 검지하고 조립 작업을 보조하기 위한 증강현실 (AR) 앱을 개발하고 테스트를 통해 유효성을 보인다. 조립할 나사의 조립 위치와 순서 및 조립 상황들을 표시하는 컨텐츠들을 생성한 후 스마트 폰 화면의 밸브 바디 영상 위에 정합하여, 조립 도중에 작업자에게 보여준다. 이를 위해, 밸브 바디의 2차원 이미지로부터 특징 데이터를 추출하고 밸브 바디의 포즈를 알아낸다. 밸브 바디 위의 각 나사들이 조립될 영역의 영상을 추출하고 주기적으로 해당 영역의 휘도를 판별하며, 밸브 바디 위의 정해진 위치에 순서에 따라 각 나사들이 조립되고 있는 지를 확인한다. 미조립 또는 조립 순서 오류 등 조립 에러가 검지되면 경고 음이 발생되어, 작업자가 스마트 폰 화면에서 즉시 조립 상태를 확인하고 에러를 처리할 수 있다. 테스트를 통해 5개 나사의 조립 상태를 검지하는데 약 65ms가 걸리고 1시간 동안 오류 없이 조립 상태가 검지되는 것을 확인했다.
안전사고의 위험성이 상존하는 작업 현장에서 안전사고 발생 시 신속한 조치를 위해서는 생체 데이터를 실시간으로 파악하는 것이 중요하다. 그 중 혈중산소포화도는 인간이 생명을 유지하는 데 있어서 가장 중요한 요소이므로 작업자의 안전관리를 위한 선제 대응으로 상황에 따라서 실시간 산소포화도 측정과 모니터링이 필요하다. 건강 및 생명 위험 보호복을 착용한 작업자로부터 실시간 생체 신호를 수신하고, 외부 시스템에서 작업자의 위험 상태를 공유 및 분석함으로써 작업자의 현재 상태를 진단하고 작업자에게 발생할 수 있는 응급 상황에 효율적으로 대응할 수 있다. 본 논문에서는 사고 현장에서 응급 상황에 대처하기 위해 보호복 착용자의 유해 가스와 산소포화도 위험도를 실시간 모니터링할 수 있고, 착용자의 활동성과 안전성을 보장할 수 있는 웨어러블 산소포화도 측정 플랫폼 기술을 제안하였다. 추후 제안한 시스템의 결과를 통해 확인한 한계점을 극복하고, 움직임 보정 등 개선된 생체 데이터를 플랫폼에 적용한다면 유해 가스 환경뿐만 아니라 응급 환자를 대상으로 하는 병원이나 가정에서도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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