As the importance of artificial intelligence grows rapidly and emerges as a leader in technology, it is becoming an important variable in the next-generation industrial system along with the robot industry. In this study, a safety system was developed using deep learning technology to provide worker safety in a robot workplace environment. The implemented safety system has multiple cameras installed with various viewing directions to avoid blind spots caused by interference. Workers in various scenario situations were detected, and appropriate robot response scenarios were implemented according to the worker's risk level through IO communication. For human detection, the YOLO algorithm, which is widely used in object detection, was used, and a separate robot class was added and learned to compensate for the problem of misrecognizing the robot as a human. The performance of the implemented system was evaluated by operator detection performance by applying various operator scenarios, and it was confirmed that the safety system operated stably.

Electric of using in daily life is always exposed to risk of electrical fire and electric shock. Only degree of risk is different, there is no risk free electrical product. Generally, the higher voltage, the risk of electric shock is high. The much electric current, the risk of electrical fire is high. But, we can’t help using electric because of risk and we effort to reduce the risk of electrical fire and electric shock. This study deal with the fire prevention generated on heating equipment using SSR for current.

위생적인 수확후처리를 통하여 안전한 농산물 생산을 유도하기 위하여 영양부추를 대상으로 수확후 처리시설 모델을 개발하였으며 개발된 수확후 처리시설 설치와 위생교육이 미생물 안전에 미치는 효과를 검증하고자 본 연구를 수행하였다. 이를 위하여 양주지역 영양부추 생산 농가의 수확 후 처리시설 환경과 영양부추에서 위생지표세균(일반세균수, 대장균군, E. coli)과 병원성미생물(Escherichia coli O157:H7, Salmonella spp., Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes, Bacillus cereus)을 조사하였다. 그 결과, 빗, 칼, 도마 등 수확후 처리시설에서 사용하는 작업도구의 일반세균수 오염수준은 수확후 처리시설 설치농가(A, B)에서 수확후 처리시설 비설치농가(C) 보다 1.44~2.33 log CFU / 100cm² 정도 낮았다. 특히 도마의 경우 A농가에서 1.00 log CFU / 100cm²이하, B 농가에서 2.23 logCFU / 100cm²인데 반해 C 농가에서는 6.03 log CFU / 100cm²로 농가간의 위생 상태에 따라 B. cereus의 오염수준이 차이가 크게 나타났다. 또한 지하수에 침지 한 영양부추에서 침지 전 보다 대장균군이 0.57~1.89 log CFU/g이 증가하였다. E. coli는 영양부추, 침지한 후 지하수, 토양에서 검출되었으며, E. coli O157:H7, Salmonella spp., L. monocytogenes는 검출되지 않았다. 따라서 본 연구의 결과를 통하여 소규모 수확 후 처리시설 설치와 위생교육을 통하여 농가 내 수확후처리 환경의 위생을 개선하는데 효과적이라 판단된다. 이와 더불어 유해미생물에 의한 식중독사고를 사전에 예방하기 위해서는 수확 후에 오염된 유해미생물을 저감화 할 수 있는 세척, 소독 기술의 개발과 도입이 필요할 것으로 사료된다.