<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=141325"><dc:title>Spremljanje uporabe osebne varovalne opreme s pomočjo mobilne aplikacije</dc:title><dc:creator>Košir,	Klara	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Tomšič,	Matija	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>osebna varovalna oprema</dc:subject><dc:subject>mobilna aplikacija</dc:subject><dc:subject>varnost in zdravje pri delu</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu smo predstavili sistem za spremljanje in opozarjanje na uporabo osebne varovalne opreme (OVO), ki deluje mobilno na osnovi aplikacije na mobilnem telefonu. V sklopu eksperimentalnega dela smo namreč razvili mobilno aplikacijo, ki ob vstopu v območje znane nevarnosti ali v območje, na katerem se zahteva specifična osebna varovalna oprema, uporabnika nemudoma obvesti o zahtevani OVO. Mobilna aplikacija ob tem tudi izpiše seznam zahtevane opreme na tem območju in pričakuje uporabnikovo potrditev njene uporabo. Za zaznavanje in potrditev dejanske uporabe neke opreme smo uporabili čip NFC, ki smo ga namestili na vsak posamezen kos OVO. Razvoj mobilne aplikacije je potekal v integriranem razvojnem okolju Android Studio z uporabo programskega jezika Kotlin. Spremljanje lokacije uporabnika v realnem času je bilo ključnega pomena za pravilno delovanje mobilne aplikacije. Poleg mobilnega telefona smo za to potrebovali še vsaj tri oddajnike bluetooth, s pomočjo katerih smo glede na zaznano jakost njihovega signala na mobilni napravi določili oddaljenost uporabnika od posameznega bluetooth oddajnika in posledično njegovo lokacijo v prostoru. V zvezi s tem smo izvedli tudi konkretne meritve upada moči signala z oddaljenostjo od posameznega oddajnika. Pri tem smo določili tudi ustrezno funkcijo, s pomočjo katere lahko glede na zaznano jakost signala izračunamo ogovarjajočo razdaljo. Ker smo pri meritvah jakosti signala ugotovili večja merska odstopanja smo pri analizi podatkov uporabili tudi t.i. Kalmanov filter. Lokacijo uporabnika v prostoru smo določili glede na oddaljenost od pozicij oddajnikov bluetooth s pomočjo metode trilateracije.</dc:description><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-09-28 11:10:00</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>141325</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
