Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira Neto, Marcílio Francisco de
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/217617
Resumo: A área de Segurança e Saúde Ocupacional evolui ao passo que as tecnologias aplicadas nas indústrias evoluem devido aos avanços da Indústria 4.0. Dessa forma, dentro do cenário industrial, com a Interação Humano-Máquina (IHM) presente, novos cenários de riscos são apresentados. Sendo assim, a demanda de análise e identificação desses riscos em ambientes compartilhados, os quais envolvem seres humanos e máquinas, aumentou e, com isso, identificar, classificar e monitorar novos riscos passou a demandar abordagens que utilizam sistemas computacionais com tecnologias avançadas de sistemas de informação, compartilhamento de dados, web semântica e ontologias, garantindo melhor cooperação e exploração das capacidades das máquinas em conjunto com os seres humanos, e portanto, um ambiente mais seguro. Porém, abordagens que utilizam ontologias para descrever o contexto de riscos não englobam a descrição do contexto de IHM, sendo que a recíproca também é válida. Além disso, a avaliação de riscos no contexto de IHM não utiliza, em sua maioria, tecnologias semânticas. Desse modo, com o intuito de propor uma ontologia capaz de descrever o contexto de análise de riscos em ambientes de IHM, o presente trabalho propõe a ontologia OAR-IHM, bem como uma aplicação semântica para validar a ontologia em cenários de IHM simulados, através do uso de simulador CoppeliaSim. A ontologia OAR-IHM reutiliza uma ontologia do contexto de riscos, a Hazardous Situation, e uma ontologia do contexto de máquinas e sensores, a Semantic Sensor Network, bem como demais requisitos que visam a segurança do colaborador em um cenário de IHM, para oferecer descrição suficiente desse contexto a fim de possibilitar a avaliação do risco presente em diferentes cenários simulados de IHM. Dessa forma, uma vez criada a ontologia, ela é utilizada para definir um modelo conceitual inicial do contexto presente no cenário simulador, o qual é criado no simulador CoppeliaSim. Sendo assim, com o modelo conceitual inicial criado e a simulação confeccionada, tais etapas servem como entrada para uma aplicação semântica, a qual é capaz de, em tempo de execução, instanciar todos os individuos presentes no cenário de IHM simulado, bem como todas as suas respectivas relações, possibilitando a consulta do potencial risco presente no cenário, baseado na distância entre colaborador e maquinários presentes no ambiente. Com isso, foram confeccionados quatro diferentes cenários simulados de IHM, e, através da ontologia OAR-IHM e da aplicação semântica, a proposta se mostrou suficiente na descrição dos contextos apresentados nesses cenários, bem como ofereceu formas de avaliar o risco presente nos cenários, levando em consideração a distância entre colaboradores e maquinários.
id UNSP_718d6bde014f5a47ad63707fa2611a9e
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/217617
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquinaApplication ontology for risk evaluation in human-machine interactionOntologiaAvaliação de riscosInteração humano-máquinaSegurança e saúde ocupacionalOntologyRisk evaluationHuman-machine interactionOccupational health and safetyA área de Segurança e Saúde Ocupacional evolui ao passo que as tecnologias aplicadas nas indústrias evoluem devido aos avanços da Indústria 4.0. Dessa forma, dentro do cenário industrial, com a Interação Humano-Máquina (IHM) presente, novos cenários de riscos são apresentados. Sendo assim, a demanda de análise e identificação desses riscos em ambientes compartilhados, os quais envolvem seres humanos e máquinas, aumentou e, com isso, identificar, classificar e monitorar novos riscos passou a demandar abordagens que utilizam sistemas computacionais com tecnologias avançadas de sistemas de informação, compartilhamento de dados, web semântica e ontologias, garantindo melhor cooperação e exploração das capacidades das máquinas em conjunto com os seres humanos, e portanto, um ambiente mais seguro. Porém, abordagens que utilizam ontologias para descrever o contexto de riscos não englobam a descrição do contexto de IHM, sendo que a recíproca também é válida. Além disso, a avaliação de riscos no contexto de IHM não utiliza, em sua maioria, tecnologias semânticas. Desse modo, com o intuito de propor uma ontologia capaz de descrever o contexto de análise de riscos em ambientes de IHM, o presente trabalho propõe a ontologia OAR-IHM, bem como uma aplicação semântica para validar a ontologia em cenários de IHM simulados, através do uso de simulador CoppeliaSim. A ontologia OAR-IHM reutiliza uma ontologia do contexto de riscos, a Hazardous Situation, e uma ontologia do contexto de máquinas e sensores, a Semantic Sensor Network, bem como demais requisitos que visam a segurança do colaborador em um cenário de IHM, para oferecer descrição suficiente desse contexto a fim de possibilitar a avaliação do risco presente em diferentes cenários simulados de IHM. Dessa forma, uma vez criada a ontologia, ela é utilizada para definir um modelo conceitual inicial do contexto presente no cenário simulador, o qual é criado no simulador CoppeliaSim. Sendo assim, com o modelo conceitual inicial criado e a simulação confeccionada, tais etapas servem como entrada para uma aplicação semântica, a qual é capaz de, em tempo de execução, instanciar todos os individuos presentes no cenário de IHM simulado, bem como todas as suas respectivas relações, possibilitando a consulta do potencial risco presente no cenário, baseado na distância entre colaborador e maquinários presentes no ambiente. Com isso, foram confeccionados quatro diferentes cenários simulados de IHM, e, através da ontologia OAR-IHM e da aplicação semântica, a proposta se mostrou suficiente na descrição dos contextos apresentados nesses cenários, bem como ofereceu formas de avaliar o risco presente nos cenários, levando em consideração a distância entre colaboradores e maquinários.The Occupational Safety and Health area evolves while the technologies applied in the industries evolve due to the advances of Industry 4.0. Thus, within the industrial scenario, with Human-Machine Interaction (HMI) present, new risk scenarios are presented. Thus, the demand for analysis and identification of these risks in collaborative environments, which involve humans and machines, has increased and, with that, identifying, classifying, and monitoring new risks has started to demand approaches that use computer systems with advanced technologies of systems of information, data sharing, semantic web, and ontologies, ensuring better cooperation and exploitation of the capabilities of machines together with humans, and therefore, a safer environment. However, approaches that use ontologies to describe the risk context do not encompass the description of the HMI context, and the converse is also valid. In addition, risk assessment in the context of HMI does not use, for the most part, semantic technologies. Thus, to propose an ontology capable of describing the context of risk analysis in HMI environments, the present work proposes the OAR-HMI ontology, as well as a semantic application to validate the ontology in simulated HMI scenarios, through using CoppeliaSim simulator. The OAR-IHM ontology reuses a risk context ontology, the Hazardous Situation, and a machine and sensor context ontology, the Semantic Sensor Network, as well as other requirements aimed at employee safety in an HMI scenario, to offer sufficient description of this context to make it possible to assess the risk present in different simulated HMI scenarios. Thus, once the ontology is created, it is used to define an initial conceptual model of the context present in the simulator scenario, which is created in the CoppeliaSim simulator. Thus, with the initial conceptual model created and the simulation made, these steps serve as input to a semantic application, which is capable, at runtime, of instantiating all the individuals present in the simulated HMI scenario, as well as all their respective relationships, making it possible to consult the potential risk present in the scenario, based on the distance between the employee and machinery present in the environment. With this, four different simulated HMI scenarios were created, and, through the OAR-IHM ontology and the semantic application, the proposal proved to be sufficient in the description of the contexts presented in these scenarios, as well as offering ways to assess the risk present in the scenarios, considering the distance between employees and machinery.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Guilherme, Ivan Rizzo [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Oliveira Neto, Marcílio Francisco de2022-04-04T17:48:22Z2022-04-04T17:48:22Z2022-03-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/21761733004153073P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-06-04T14:22:50Zoai:repositorio.unesp.br:11449/217617Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-06-04T14:22:50Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
Application ontology for risk evaluation in human-machine interaction
title Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
spellingShingle Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
Oliveira Neto, Marcílio Francisco de
Ontologia
Avaliação de riscos
Interação humano-máquina
Segurança e saúde ocupacional
Ontology
Risk evaluation
Human-machine interaction
Occupational health and safety
title_short Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
title_full Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
title_fullStr Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
title_full_unstemmed Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
title_sort Ontologia de aplicação para avaliação de riscos na interação humano-máquina
author Oliveira Neto, Marcílio Francisco de
author_facet Oliveira Neto, Marcílio Francisco de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Guilherme, Ivan Rizzo [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira Neto, Marcílio Francisco de
dc.subject.por.fl_str_mv Ontologia
Avaliação de riscos
Interação humano-máquina
Segurança e saúde ocupacional
Ontology
Risk evaluation
Human-machine interaction
Occupational health and safety
topic Ontologia
Avaliação de riscos
Interação humano-máquina
Segurança e saúde ocupacional
Ontology
Risk evaluation
Human-machine interaction
Occupational health and safety
description A área de Segurança e Saúde Ocupacional evolui ao passo que as tecnologias aplicadas nas indústrias evoluem devido aos avanços da Indústria 4.0. Dessa forma, dentro do cenário industrial, com a Interação Humano-Máquina (IHM) presente, novos cenários de riscos são apresentados. Sendo assim, a demanda de análise e identificação desses riscos em ambientes compartilhados, os quais envolvem seres humanos e máquinas, aumentou e, com isso, identificar, classificar e monitorar novos riscos passou a demandar abordagens que utilizam sistemas computacionais com tecnologias avançadas de sistemas de informação, compartilhamento de dados, web semântica e ontologias, garantindo melhor cooperação e exploração das capacidades das máquinas em conjunto com os seres humanos, e portanto, um ambiente mais seguro. Porém, abordagens que utilizam ontologias para descrever o contexto de riscos não englobam a descrição do contexto de IHM, sendo que a recíproca também é válida. Além disso, a avaliação de riscos no contexto de IHM não utiliza, em sua maioria, tecnologias semânticas. Desse modo, com o intuito de propor uma ontologia capaz de descrever o contexto de análise de riscos em ambientes de IHM, o presente trabalho propõe a ontologia OAR-IHM, bem como uma aplicação semântica para validar a ontologia em cenários de IHM simulados, através do uso de simulador CoppeliaSim. A ontologia OAR-IHM reutiliza uma ontologia do contexto de riscos, a Hazardous Situation, e uma ontologia do contexto de máquinas e sensores, a Semantic Sensor Network, bem como demais requisitos que visam a segurança do colaborador em um cenário de IHM, para oferecer descrição suficiente desse contexto a fim de possibilitar a avaliação do risco presente em diferentes cenários simulados de IHM. Dessa forma, uma vez criada a ontologia, ela é utilizada para definir um modelo conceitual inicial do contexto presente no cenário simulador, o qual é criado no simulador CoppeliaSim. Sendo assim, com o modelo conceitual inicial criado e a simulação confeccionada, tais etapas servem como entrada para uma aplicação semântica, a qual é capaz de, em tempo de execução, instanciar todos os individuos presentes no cenário de IHM simulado, bem como todas as suas respectivas relações, possibilitando a consulta do potencial risco presente no cenário, baseado na distância entre colaborador e maquinários presentes no ambiente. Com isso, foram confeccionados quatro diferentes cenários simulados de IHM, e, através da ontologia OAR-IHM e da aplicação semântica, a proposta se mostrou suficiente na descrição dos contextos apresentados nesses cenários, bem como ofereceu formas de avaliar o risco presente nos cenários, levando em consideração a distância entre colaboradores e maquinários.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-04-04T17:48:22Z
2022-04-04T17:48:22Z
2022-03-02
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/217617
33004153073P2
url http://hdl.handle.net/11449/217617
identifier_str_mv 33004153073P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803045247789301760