본 연구에서는 설비자동화를 통한 생산성 향상 및 제품품질, 공장 환경 개선, 설비 유지 관리 상태 및 제품 불량 유무 확인 등 제품품질관리를 위해 공장현장내에서 실시간 모니터링을 실시하고, 현장 작업시 발생하는 각종 분진을 제거하고, 작업자 개인 환경을 보호하기 위한 목적으로 스마트 공장을 구축하는 사례를 연구하여 제시하였다. 해당기업은 지방에 소재하고 있는 자동차부품기업이며 주요 연구내용은 스마트공장에 필요한 오일필터 클립핑 자동화 및 모니터링 시스템 개발이다. 스마트 공장 오일 필터 클립핑 자동화는 전기에어부품, 솔레노이드밸브 및 기타와 장비부품 가공 제작 과정으로 구분하여 구현하였으며, 스마트 공장 품질검사 모니터링 시스템은 서버PC 및 S/W, 클라이언트 S/W 및 현황 디스플레이 모니터, 운영자 PC, 운영프로그램, 입력단말기 어플리케이션 등으로 구분하여 실제적으로 구현하였다. 본 연구자료는 스마트공장을 추진하는 자동차부품 벤처기업에게 매우 유용한 자료가 될 것으로 보여진다.
최근 스마트폰의 확산과 ICT 기술의 발달은 언제 어디서나 유연하게 근무할 수 있는 스마트워킹 여건을 성숙시키고 있다. 본 연구는 중소기업의 업무혁신을 위한 스마트워킹의 의미를 분석하고 이에 대한 구성원들의 의견을 반영, 사회, 경제적 파급효과를 실증적으로 분석하였다. 분석결과 중소기업 종사자의 56.9%가 스마트워킹이 필요하다는 응답을 보였으며, 이용의향에 있어서 60.1%가 긍정적인 평가를 나타냈다. 이에 따른 중소기업 스마트워킹 연관 시장규모를 추정해 보면 연평균 성장율(CAGR)은 17.5% 수준으로, 2010년 0.81조원에서 2014년까지 1.54조원으로 규모가 확대될 것으로 전망되었고, 2014년까지 누적 일자리 38만 개를 창출할 것으로 분석되었다. 본 연구는 중소기업의 Renovation을 통한 경쟁력 강화를 위해 스마트워킹을 도입하고 국가 산업적 측면에서 대-중소기업 동반성장을 위한 중요 실행과제로서 일하는 방식의 혁신이 필요한 근거를 제시한다.
본 연구에서는 기존의 물리적인 잠금장치, NFC 태그, RFID 등을 대체할 수 있는 공공시설물 출입을 위한 소형 스마트 도어락 시스템을 설계하였다. 공공시설물에 접근하는 작업자는 적합한 인증 절차를 통해 스마트폰으로 인증키를 수령하고 이 인증키를 기반으로 암호화 모듈이 장착된 자동출입 도어락 시스템에 접근하여 작업의 효율성을 높일 수 있다.
Recently, a re-painting robot was developed to semi-automatically conduct blasting work in bridge spaces to improve work productivity and worker safety. In this study, a vision sensor-based monitoring module was developed to automatically move the re-painting robot along the path. The monitoring module provides direction information to the robot by analyzing the boundary between the painting surface and the metal surface. To stably measure images in unstable environments, various techniques for improving image visibility were applied in this study. Then, the driving performance was verified in a similar environment.
Khan, Muhammad;Mccrary, Evan;Nnaji, Chukwuma;Awolusi, Ibukun
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.579-586
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2022
Modular building is a fast-growing construction method, mainly due to its ability to drastically reduce the amount of time it takes to construct a building and produce higher-quality buildings at a more consistent rate. However, while modular construction is relatively safer than traditional construction methods, workers are still exposed to hazards that lead to injuries and fatalities, and these hazards could be controlled using emerging smart technologies. Currently, limited information is available at the intersection of modular construction, safety risk, and smart safety technologies. This paper aims to investigate what aspects of modular construction are most dangerous for its workers, highlight specific risks in its processes, and propose ways to utilize smart technologies to mitigate these safety risks. Findings from the archival analysis of accident reports in Occupational Safety and Health Administration (OSHA) Fatality and Catastrophe Investigation Summaries indicate that 114 significant injuries were reported between 2002 and 2021, of which 67 were fatalities. About 72% of fatalities occurred during the installation phase, while 57% were caused by crushing and 85% of crash-related incidents were caused by jack failure/slippage. IoT-enabled wearable sensing devices, computer vision, smart safety harness, and Augment and Virtual Reality were identified as potential solutions for mitigating identified safety risks. The present study contributes to knowledge by identifying important safety trends, critical safety risk factors and proposing practical emerging methods for controlling these risks.
선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 팩토리 작업장에 설치된 여러 종류의 멀티터치 기술 기반 센서로부터 수집된 이벤트와 데이터를 제공함으로써 작업장의 상태 감시와 이벤트 관리를 용이하게 할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 영상인식 기술을 활용하여 팩토리 작업장 내 사람들의 얼굴을 인식하여 작업자별 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 얼굴인식을 통한 개별 작업자 인증으로 콘텐츠 보안을 강화하도록 하였다. 제스처 인식을 통한 콘텐츠 제어 기능을 구축하여 작업자가 간단하게 문서를 검색할 수 있도록 하였고, 모바일 장치에서도 얼굴인식 기능을 구현하여 작업자를 위한 콘텐츠 제공이 가능하게 하였다. 본 연구의 결과를 작업장 안전, 콘텐츠 보안, 작업자 편의 등을 향상시키는데 이용할 수 있으며 향후 스마트 팩토리 구축을 위한 기반기술로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 산업 시설에서 작업자의 안전을 실시간으로 감시하는 딥러닝 기반 영상 분석 시스템을 구현하는 데 목적을 둔다. 작업자의 복장을 안전모, 안전조끼, 안전벨트 착용 여부에 따라 총 여섯 가지의 클래스로 나누고, 총 5,307개의 영상을 학습데이터로 이용하였다. 실험은 속도와 정확도가 준수한 YOLO v4를 이용하였으며, 총 645장의 영상에 대해 학습 반복 수에 따른 가중치를 적용했을 때의 mAP를 비교함으로써 수행되었다. 학습 반복 수 6,000에서의 mAP가 60.13%로 제일 높았으며, 테스트셋이 가장 많은 클래스의 AP가 가장 높음을 확인하였다. 추후 데이터셋과 객체 검출 모델을 최적화함으로써, 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
본 연구에서는 기압 센서의 특성과 기존의 차분 기법을 결합하여 임의의 건설현장에서 작업자의 절대고도를 확보하는 방법을 제안하고, 다양한 특성을 가진 다양한 건설 현장에서 이 방법을 적용한 결과를 분석하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과물은 실제 건설 현장에서 작업자의 3D좌표 추출에 적용하기 위한 실용 기술로 개발된 것으로써 스마트폰에 내장된 각종 MEMS 센서들의 사양과 특징을 분석하고 데이터를 획득하여 단말기의 위치를 실내외에서 어떻게 결정할 수 있는지를 각종 시험을 통해 검증하였다. 이를 위해 다양한 실제 스마트폰으로부터 센서정보를 추출하는 프로그램을 개발하고 PC인터페이스 방법을 제시하였으며 개발과정에서 발생한 여러 문제점들을 극복하는 방안 등을 소개한다.
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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