A Study on the Effect of Safety Leadership of Safety & Health Manager‘s on Workers’s Safety Consciousness and Safety Behavior

본 연구는 20인 이상 50인 미만의 제조업 중소규모 사업장들이 근로자들의 안전보건관리를 위하여 안전보건관리담당자를 선임하여야 하는 “안전보건관리담당자 선임 제도”의 활성화를 위하여 안전보건관리담당자의 안전 리더십과 근로자들의 안전행동 간에 안전의식의 매개 효과를 제공하는지를 살펴봄으로써 안전 리더십, 안전의식과 안전행동에 대한 이해를 도모하고 중요성을 파악하여 중소기업 근로자의 안전의식 향상과 안전행동 개선을 도모하는데 시사점을 제시하고, 이에 대하여 실증분석을 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 연구모형을 제안하고, 연구가설을 설정하였으며, 선행연구에 근거한 가설검증을 실시하였다. 제안된 연구모형을 살펴보면, 안전보건관리담당자의 안전리더십이 근로자의 안전의식과 안전행동에 직접적 영향을 미치며, 안전리더십이 근로자의 안전행동에 영향을 미치며, 이 과정에서 안전의식이 매개변수로 사용되었다. 본 연구를 위해 부산·경남지역에 소재한 20인 이상 50인 미만의 제조업 사업장에 근무하고 있는 안전보건관리담당자 및 근로자를 대상으로 2021년 8월 한 달 동안 350명의 설문조사를 실시하여 그 중에 불성실한 응답을 제외한 334부의 설문지를 실증적으로 검증하였다. 수집된 자료는 SPSS 24.0을 활용하여 기초통계분석, 타당성 및 신뢰도 검증, 상관관계 분석을 하였다. 그 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 안전보건관리담당자의 안전리더십이 근로자의 안전의식에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 안전보건관리담당자의 안전리더십이 근로자의 안전행동에 정(+)의 영향을 주었다. 셋째, 중·소규모 사업장 근로자의 안전의식이 안전행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 넷째, 안전보건관리담당자의 안전리더십이 근로자의 안전행동에 직접적으로 영향을 미침과 동시에 안전보건관리담당자의 안전리더십이 근로자의 안전의식에 영향을 미치고, 근로자의 안전의식이 다시 근로자의 안전행동에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로, 이러한 연구결과는 근로자의 안전의식과 안전행동에 영향을 미치는데 있어서 안전보건관리담당자의 안전리더십이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 안전보건관리담당자의 안전리더십은 근로자의 안전행동과 안전의식에 직접적으로 영향을 미치고, 근로자의 안전의식은 안전행동에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다.Maste

DeepLabV3+ 모델을 이용한 PlanetScope 영상의 해상 유출유 탐지

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성 원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하 는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하 고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. Since oil spills can be a significant threat to the marine ecosystem, it is necessary to obtain information on the current contamination status quickly to minimize the damage. Satellite-based detection of marine oil spills has the advantage of spatiotemporal coverage because it can monitor a wide area compared to aircraft. Due to the recent development of computer vision and deep learning, marine oil spill detection can also be facilitated by deep learning. Unlike the existing studies based on Synthetic Aperture Radar (SAR) images, we conducted a deep learning modeling using PlanetScope optical satellite images. The blind test of the DeepLabV3+ model for oil spill detection showed the performance statistics with an accuracy of 0.885, a precision of 0.888, a recall of 0.886, an F1-score of 0.883, and a Mean Intersection over Union (mIOU) of 0.793.33Nscopuskc