기계학습을 이용한 뿌리산업 작업 환경 위험도 피크레벨 결정방법

• 영문명: A Method for Determining the Peak Level of Risk in Root Industry Work Environment using Machine Learning
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 이상민(Sang-Min Lee) 김준영(Jun-Yeong Kim) 강석찬(Suk-Chan Kang) 김경준(Kyung-Jun Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제1호, 127~136쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.02.29

국문 초록

뿌리산업의 유해한 작업 환경과 높은 작업 강도는 작업자의 건강에 영향을 미칠 수 있기 때문에 기존에는 유해한 물질로부터 현장 작업자를 보호하기 위해 반년 단위로 작성한 환경을 측정하여 규제하고 있다. 그러나 작업환경 외에 작업자 건강 상태 등에 대해서는 정량화된 관련 기준이 부재하여 상시로 피해를 주는 임계치 이하 유해 물질의 지속적인 노출에 따른 직업병을 예방하는데 어려움이 상존하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기계학습을 이용한 뿌리산업 작업 환경의 위험도 피크레벨 결정방법을 제안하고 이를 토대로 작업장의 실시간 안전 평가를 가능하게 하였다.

영문 초록

Because the hazardous working environments and high labor intensity of the root industry can potentially impact the health of workers, current regulations have focused on measuring and controlling environmental factors, on a semi-annual basis. However, there is a lack of quantitative criteria addressing workers' health conditions other than the physical work environment. This gap makes it challenging to prevent occupational diseases resulting from continuous exposure to harmful substances below regulatory thresholds. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method for determining the peak level of risk in root industry work environments and enables real-time safety assessment in workplaces utilizing this approach.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련연구

Ⅲ. 뿌리산업 작업 환경의 위험도 피크레벨 결정 방법

Ⅳ. 분석 및 평가

Ⅴ. 결 론

References

키워드

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