In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

Determining the number of operators who set up the machines in a human-machine system is crucial for maximizing the benefits of automated production machines. A man-machine chart is an effective tool for identifying bottlenecks, improving process efficiency, and determining the optimal number of machines per operator. However, traditional man-machine charts are lacking in accounting for idle times, such as interruptions caused by other material handling equipment. We present an adjusted man-machine chart that determines the number of machines per operator, incorporating idleness as a penalty term. The adjusted man-machine chart efficiently deploys and schedules operators for the hole machining process to enhance productivity, where operators have various idle times, such as break times and waiting times by forklifts or trailers. Further, we conduct a simulation validation of traditional and proposed charts under various operational environments of operators’ fixed and flexible break times. The simulation results indicate that the adjusted man-machine chart is better suited for real-world work environments and significantly improves productivity.

With the wide use of greenhouses, the working hours have been increasing inside the greenhouse for workers. In the closed ventilated greenhouse, the internal environment has less affected to external weather during making a suitable temperature for crop growth. Greenhouse workers are exposed to organic dust including soil dust, pollen, pesticide residues, microorganisms during tillage process, soil grading, fertilizing, and harvesting operations. Therefore, the health status and working environment exposed to workers should be considered inside the greenhouse. It is necessary to secure basic data on particulate matter (PM) concentrations in order to set up dust reduction and health safety plans. To understand the PM concentration of working environment in greenhouse, the PM concnentrations were monitored in the cut-rose and Hallabong greenhouses in terms of PM size, working type, and working period. Compare to no-work (move) period, a significant increase in PM concentration was found during tillage operation in Hallabong greenhouse by 4.94 times on TSP (total suspended particle), 2.71 times on PM-10 (particle size of 10 μm or larger), and 1.53 times on PM-2.5, respectively. During pruning operation in cut-rose greenhouse, TSP concentration was 7.4 times higher and PM-10 concentration was 3.2 times higher than during no-work period. As a result of analysis of PM contribution ratio by particle sizes, it was shown that PM-10 constitute the largest percentage. There was a significant difference in the PM concentration between work and no-work periods, and the concentration of PM during work was significant higher (p < 0.001). It was found that workers were generally exposed to a high level of dust concentration from 2.5 μm to 35.15 μm during tillage operation.

Since cranes are a kind of complex human-machine systems, it is almost impossible to completely secure safety with current technologies. Therefore, managerial interventions to prevent human errors are needed for safely operating a crane. The Occupational Safety and Health law states that cabin-type crane operators should have crane drivers’ licence and crane-related operators (e.g., pendent-type crane operators, slinging workers) should take a special safety training. However, statistics on industrial accidents showed that fatalities due to crane accidents (185 accidents occurred during 2013~2017) were the highest among hazardous machinery and equipment. To effectively control the crane-related accidents, voices of crane workers need to be analyzed to investigate the current status. This study surveyed perceived causes of crane accidents and status of special safety training for crane workers of 387. The survey revealed that 24.3% of the respondents experienced crane accidents and 31.4% eye-witnessed crane accidents. 79% of the respondents pointed human errors such as improper crane operation and improper slinging as the first cause. Lastly, only 16.7% of the respondents took a professional special safety training; but the rest took lecture-based or incomplete education. The findings of the present study can be applied to improve crane-related policies and special safety training systems.

본 연구는 양계사내에서 작업자의 위치를 예측하기 위해 BLE 비콘을 이용한 위치 서비스 시스템을 제안한다. 애플리케이션을 개발하여 스마트 단말기로 비콘의 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 기반으로 핑거프린트 알고리즘을 이용한 스코어맵을 생성하였다. 작업자의 위치 예측은 스코어맵과 양계사내에서 실시간으로 수집한 데이터를 유사도 알고리즘을 이용하여 예측하였다. 실험대상 양계사에서 작업자 위치를 예측한 결과 일반 데이터는 위치 예측 시 많은 오차와 낮은 정확도를 보이고, 일반데이터에 필터링을 적용한 알고리즘을 적용 시 위치 예측 정확도가 개선됨을 알 수 있다. 따라서 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였고, 스코어맵 기반 위치 예측 시스템만 적용했을 때 위치예측 결과보다 필터를 적용한 결과가 더 나은 결과를 보였다. 본 연구는 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치 예측이 강점을 가질 수 있는 것으로 보인다.

선박은 크고, 복잡한 구조로 되어 있기 때문에 다른 작업자의 위치를 알아내기 어려우며, 특히 작업자가 쓰러진 경우에는 발견하기가 쉽지 않아 신속한 대처가 어렵다. 그리하여, 신체에 디바이스를 부착하는 방법이나 카메라를 이용하여 쓰러짐을 검출하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 영상기반 쓰러짐 검출은 사람의 신체부위를 검출하여 쓰러짐을 판단하였으나, 조선소에서는 다양한 복장과 자세로 작업으로 인해 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 쓰러짐 영역 전체를 추출하여 딥러닝 학습으로 선박 작업자의 쓰러짐을 이미지 기반으로 검출하였다. 학습에 필요한 데이터는 조선소의 건조중인 선박에서 쓰러진 모습을 연출하여 획득하였으며, 이미지를 좌우대칭, 크기조절, 회전하여 학습 데이터의 수를 증가하였다. 성능평가는 정밀도, 재현율, 정확도 그리고 오차율로 평가하였으며, 데이터의 수가 많을수록 정밀도가 향상되었다. 다양한 데이터를 보강하면 카메라를 이용한 쓰러짐 검출 모델의 실효성이 향상됨으 로서 안전 분야에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

Korea’s elevator industry is one of the world’s eighth-largest industrial sectors and the third largest in the world by new installations. This year, the number of elevators has exceeded 700,000, and the number of new installations is 30,000-40,000 every year. However, the news of elevator-related accidents is reported continuously through the media and the accident rate is not decreasing. In particular, among the recent accidents related to elevators, accidents related to elevator workers are increasing, causing social problems. This year, the National Assembly’s Environmental Labor Relations Commission’s National Auditors lost five lives a year and 12 elevator workers were killed in fall and stenosis accidents during the installation, maintenance and replacement of the elevators for about two years since 2018. It took place to adopt the representatives of four domestic elevator companies as witnesses. An elevator worker is a collective term for workers involved in the design, manufacturing, installation, replacement, maintenance, inspection, management, and supervision related to the elevator industry, and the related accidents are called elevator worker accidents. Analysis of elevator-related accidents in the past has shown that the fault of the user accounted for 70% of the total, and the fault of the worker accounted for about 2.5%, and the accident occurred to the user or the user due to carelessness of the worker during the lift-related work. Currently, elevator-related accidents are reported by the Korea Elevator Safety Agency under Article 48 of the Elevator Safety Management Act under the Ministry of Interior and Safety. If deemed necessary for the prevention and prevention of recurrence of an elevator accident, the cause and condition of the elevator accident may be investigated. However, the current draft law is limited only to elevators after installation inspection, and is separated from the Ministry of Employment and Labor’s data on accidents occurring in the manufacturing and installation stages related to the elevator industry. This study analyzes the recent safety accidents of elevator workers and prepares safety measures to prevent them through the risk analysis, and also draws out the problems and improvements of the current elevator worker accident investigation to find the elevator worker accident rate that is on the increase trend.

원전 해체 공정 중 다량의 콘크리트 방사성 폐기물의 절단 과정에서 불가피하게 방사성 에어로졸이 생성된다. 방사성 에어 로졸은 인체 호흡기 흡착에 의한 내부피폭을 유발하기 때문에 작업자의 방사선 방호를 위한 내부피폭평가가 필수적으로 시행되어야 한다. 그러나 실제 작업환경의 에어로졸 특성값을 사용하기에는 선행 연구가 미비하며 콘크리트에 포함된 방사성 핵종의 수가 많기 때문에 정확한 작업자 내부피폭평가를 위해서는 상당한 시간과 인력이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 사전 연구된 콘크리트 에어로졸 특성값을 활용하여 원전 해체 전 절단 작업자의 내부 피폭량을 빠르게 예측할 수 있는 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구팀은 콘크리트 절단 시 발생하는 사전 연구에서 발표된 에어로졸의 수농도 크기 분포데이터를 뉴턴-랩슨법을 이용하여 피폭평가 계산에 필요한 방사능중앙 공기중역학직경(Activity Median Aerodynamic Diameter)값으로 변환하였다. 또한 원전 정지 10년 후 비방사능 값을 ORIGEN code로 계산하였으며, 최종적으로 핵종별 예 탁유효선량을 IMBA 프로그램을 이용하여 계산하였다. 핵종별 예탁유효선량값을 비교한 결과 152Eu에 의한 최대 예탁유효선량은 전체 선량값의 83.09%를 차지하고, 152Eu를 포함한 상위 5개 원소(152Eu, 154Eu, 60Co, 239Pu, 55Fe)의 경우 최대 99.63%를 차지함을 확인하였다. 따라서 원전 해체 전 콘크리트의 구성 원소 중 상위 5개 주요 원소 측정을 먼저 시행한다면 더 빠르고 원활한 방사능 피폭관리 및 해체 작업 안전성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

다수호기 부지에 위치한 원전의 해체는 인근에 위치한 운영중인 원전으로 인해 작업자에게 추가적인 방사선 피폭 위험을 야기할 수 있다. 따라서 인근의 운영중인 다수호기 원전에 의한 해체 작업자에 대한 피폭 선량 평가가 필요하다. ENDOS프로그램은 한국원자력연구원(KAERI)에서 개발된 선량평가 전산코드로, 하위 프로그램으로 대기 확산 평가 프로그램인 ENDOSATM과 기체 방사성 배출물에 의한 피폭 선량 계산을 수행하는 ENDOS-G가 있다. 이 프로그램들을 이용하여 고리 1호기 해 체작업자에 대한 다수호기 원전 운영에 의한 피폭 선량을 계산한 결과, 2.31×10-3 mSv·y-1로 일반인에 대한 피폭선량 기준치인 1 mSv·y-1에 비교해 보았을때 큰 영향이 없을 것이라는 판단에 도달할 수 있었다. 앞으로 예상되는 국내 해체 원전의 경우 모두 다수호기 부지에 위치하여 이 연구 방법과 결과가 활용될 수 있을 것이라고 기대한다.

대한민국 첫 상업원전인 고리1호기는 40년간의 성공적인 운전을 끝내고 2017년 6월 18일 영구정지 되었다. 고리1호기는 본격적인 해체에 앞서 터빈건물에 폐기물처리시설 건설을 계획하고 있다. 각종 방사성폐기물은 폐기물처리시설에서 제염, 해체, 절단, 용융되어 자체처분 되거나 방사성폐기물 처분장으로 보내 진다. 해체폐기물 중 대형금속방사성폐기물은 주로 1차 계통측 기기들로 높은 방사능을 띄고 있어 해체활동 중 작업자의 피폭관리가 필요하다. 본 논문에서는 대형금속방사성폐기물 중 크기가 가장 크고 형상이 복잡한 증기발생기를 선정하여 RESRAD-RECYCLE 코드를 이용하여 작업자 피폭선량을 평가하고 저감화 방안을 수립 하고자 한다.

The purpose of this study is to illustrate the design of safety suits based on energy-harvesting technology, particularly targeting street cleaners who must work at night with high mobility. The design focuses on applying lightweight energyharvesting tools and illuminant into the wear. The design development reflects feedback from testers collected via survey constituting a key methodology. The development process has two main stages. Each stage uses a process of design prototyping, internal examination, test sampling, test wearing, and wearers’ feedback via survey that consists of questions on visibility, wearing convenience, and washability. The first stage results show the design of safety suits with energy-harvested LED illuminant inserted and the survey results collected from street cleaners dressed in 4 sample and 80 actual suits in total. Improved based on the first-stage survey results, the second stage designs the suits with detachable energy-harvested EL tape. From these 5 sample and 30 actual second-stage suits, the additional survey indicates that this second-stage design facilitates more visibility and convenience in washing and wearing than the first-stage design. Accordingly, one can expect that this new design can apply not only to safety suits for night workers but also to handicapped or outdoor sportswear applications in the future.