최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 = Construction engineering and management, v.19 no.4, 2018년, pp.58 - 63
서준오 (Hong Kong Polytechnic University, Department of Building and Real Estate)
초록이 없습니다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
건설산업 분야에서 스마트 웨어러블 기술의 목적은 무엇인가? | 기존 연구동향들을 살펴보면 건설산업 분야에서의 스마트 웨어러블 기술들은 작업자에 대한 실시간 데이터 수집 및 분석이 주요 목적이다. 신체 각 부위에 착용이 가능한 웨어러블 센서들은 건설 작업중에 작업자의 행동, 생리 및 인지반응과 관련된 데이터를 실시간으로 수집하고 분석함으로써 건설 작업에서의 문제점을 규명하고, 필요시에는 관리자나 작업자에게 실시간 피드백을 줄 수 있게 해준다. | |
인간의 인지프로세스에 대한 이해를 바탕으로 웨어러블 기술들을 이용한 위험인지 방안은 무엇이 있는가? | 이러한 문제점들을 극복하고자 인간의 인지프로세스에 대한 이해를 바탕으로 웨어러블 기술들을 이용한 위험인지 방안들이 최근 들어 많이 소개되고 있다. 대표적으로 활용되는 기술로서 시선추적 (Eye Tracking) 기술와 뇌파 (Electroencephalogram, EEG) 센서가 있다 (그림 2 참조). 시선추적 기술은 스마트 글래스 등에 부착된 카메라를 이용하여 안구의 움직임을 실시간으로 추적, 분석함으로써 사람의 어디를 바라보는지는 측정하는 것이 목적이다. | |
웨어러블 기기란 무엇인가? | MIT 미디어랩 (MIT Media Lab)에 따르면, 웨어러블 기기를 “신체에 부착하여 컴퓨팅 행위를 할 수 있는 모든 전자기기를 지칭하며, 일부 컴퓨팅 기능을 수행할 수 있는 어플리케이션까지 포함”하는 것으로 정의하고 있으며, 일반적으로 사용자가 이동 및 활동 중에도 사용가능하도록 신체나 의복에 착용가능하도록 개발된 차세대 전자기기를 일컫는다 (연구성과실용화진흥원 2015). 웨어러블 기술 및 관련 기기들은 주로 헬스케어/의료 및 피트니스 분야에서 많이 사용되어 왔으며, 최근 들어 산업계에서도 적극적으로 활용이 되고 있다. |
연구성과실용회진흥원 (2015) "웨어러블 디바이스 기술 및 시장 동향" S&T Market Report
한국산업안전공단 (2004) 불안전한 행동 재해의 예방
Antwi-Afari, M. F., Li, H., Seo, J., Lee, S., Edwards, D. J., & Wong, A. Y. L. Wearable Insole Pressure Sensors for Automated Detection and Classification of Slip-Trip-Loss of Balance Events in Construction Workers. In Construction Research Congress 2018 (pp. 73-83).
Bhoir, S. A., Hasanzadeh, S., Esmaeili, B., Dodd, M. D., & Fardhosseini, M. S. (2015). Measuring construction workers' attention using eye-tracking technology. In Proc., ICSC15: The Canadian Society for Civil Engineering 5th Int./11th Construction Specialty Conf. Univ. of British Columbia, Vancouver, Canada.
Chen, J., Ren, B., Song, X., & Luo, X. (2015, January). Revealing the "Invisible Gorilla" in Construction: Assessing Mental Workload through Timefrequency Analysis. In ISARC. Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction (Vol. 32, p. 1). Vilnius Gediminas Technical University, Department of Construction Economics & Property.
Gatti, U. C., Schneider, S., & Migliaccio, G. C. (2014). Physiological condition monitoring of construction workers. Automation in Construction, 44, 227-233.
Guo, H., Yu, Y., Xiang, T., Li, H., & Zhang, D. (2017). The availability of wearable-device-based physical data for the measurement of construction workers' psychological status on site: From the perspective of safety management. Automation in Construction, 82, 207-217.
Hasanzadeh, S., Esmaeili, B., & Dodd, M. D. (2016). Measuring construction workers' real-time situation awareness using mobile eyetracking. In Construction Research Congress 2016 (pp. 2894-2904).
Hasanzadeh, S., Esmaeili, B., & Dodd, M. D. (2017). Measuring the impacts of safety knowledge on construction workers' attentional allocation and hazard detection using remote eye-tracking technology. Journal of Management in Engineering, 33(5), 04017024.
Hwang, S., & Lee, S. (2017). Wristband-type wearable health devices to measure construction workers' physical demands. Automation in Construction, 83, 330-340.
Hwang, S., Jebelli, H., Choi, B., Choi, M., & Lee, S. (2018). Measuring Workers' Emotional State during Construction Tasks Using Wearable EEG. Journal of Construction Engineering and Management, 144(7), 04018050.
Jebelli, H., Ahn, C. R., and Stentz, T. L. (2016) Comprehensive Fall-Risk Assessment of Construction Workers Using Inertial Measurement Units: Validation of the Gait-Stability Metric to Assess the Fall Risk of Iron Workers, Journal of Computing in Civil Engineering, Vol. 30, No. 3, pp. 04015034. DOI: http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000511.
Jebelli, H., Hwang, S., & Lee, S. (2018). EEG-based workers' stress recognition at construction sites. Automation in Construction, 93, 315-324.
Joshua, L., & Varghese, K. (2010). Accelerometer-based activity recognition in construction. Journal of computing in civil engineering, 25(5), 370-379.
Joshua, L., & Varghese, K. (2014). Automated recognition of construction labour activity using accelerometers in field situations. International Journal of Productivity and Performance Management, 63(7), 841-862.
Ryu, J., Seo, J., Liu, M., Lee, S., & Haas, C. T. (2015) Action Recognition Using a Wristband-Type Activity Tracker: Case Study of Masonry Work. In Construction Research Congress 2016 (pp. 790-799).
Seo, J., Alwasel, A., Lee, S., Abdel-Rahman, E. M., & Haas, C. (2017). A comparative study of in-field motion capture approaches for body kinematics measurement in construction. Robotica, 1-19.
Taneja, S., Akinci, B., Garrett, J. H., Soibelman, L., Ergen, E., Pradhan, A., ... & Shahandashti, S. M. (2010). Sensing and field data capture for construction and facility operations. Journal of construction engineering and management, 137(10), 870-881.
Teizer, J., Allread, B. S., Fullerton, C. E., & Hinze, J. (2010). Autonomous pro-active real-time construction worker and equipment operator proximity safety alert system. Automation in construction, 19(5), 630-640.
Teizer, J., Cheng, T., & Fang, Y. (2013). Location tracking and data visualization technology to advance construction ironworkers' education and training in safety and productivity. Automation in Construction, 35, 53-68.
Wang, D., Chen, J., Zhao, D., Dai, F., Zheng, C., & Wu, X. (2017). Monitoring workers' attention and vigilance in construction activities through a wireless and wearable electroencephalography system. Automation in Construction, 82, 122-137.
Wu, W., Yang, H., Chew, D. A., Yang, S. H., Gibb, A. G., & Li, Q. (2010). Towards an autonomous real-time tracking system of near-miss accidents on construction sites. Automation in Construction, 19(2), 134-141.
Yan, X., Li, H., Li, A. R., & Zhang, H. (2017). Wearable IMU-based realtime motion warning system for construction workers' musculoskeletal disorders prevention. Automation in Construction, 74, 2-11.
Yang, K., Ahn, C. R., Vuran, M. C., and Kim, H. (2017) Collective Sensing of Workers' Gait Patterns to Identify Fall Hazards in Construction, Automation in Construction, Vol. 82, pp. 166-178. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2017.04.010.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.