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저자정보
구범모 (연세대학교) 김종만 (연세대학교) 남예진 (연세대학교) 성동진 (연세대학교) 심재우 (연세대학교) 양수민 (연세대학교) 김영호 (연세대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제3호(통권 제438호)
발행연도
2022.3
수록면
259 - 265 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.3.259

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

산업현장 추락에 대한 기계학습 알고리즘 기반의 다집단 분류
구범모 ,  김종만 ,  남예진 외 4명 대한기계학회 논문집 A권 2022.03 학술저널

2021

산업현장 추락에 대한 기계학습 알고리즘 기반의 다-집단 분류
구범모 ,  김종만 ,  남예진 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2021.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 웨어러블 관성센서를 사용하여 산업현장 추락에 대한 기계학습 기반의 다집단 분류를 시도하였다. 20명의 건강한 성인 남성을 모집하였으며, 15가지 non-FFH 동작과 5가지 low-hazard-FFH 동작 그리고 한 가지 high-hazard-FFH 동작을 3회씩 반복 측정하였다. 5개의 기계학습 기법(SVM, k-NN, LDA, QDA, MLP)에 대하여 two-class 분류성능과 three-class 분류성능을 비교하였다. 분석 결과 SVM이 two-class 분류와 three-class 분류에서 각각 99.5%와 98.2%의 가장 높은 정확도를 보였다. 또한, 세 가지 전처리 기법들(SMOTE, min-max 정규화, univariant feature selection) 역시 알고리즘 성능 향상에 기여함을 볼 수 있었다.
#Fall-from-Height(추락) #Machine Learning(기계학습) #Multi-class Classification(다집단 분류)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 토의
참고문헌(References)

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Warrier, R., 2019, “Top Causes of Global Construction Fatalities, and How to Avoid Site Risks,” Construction Week, ITP Media Group. google schola BLS, 2016, Occupational Injuries and Illnesses and Fatal Injuries Profiles, U.S. Bureau of Labor Statistics. google schola Carbonari, A., Giretti, A. and Naticchia, B., 2011, “A Proactive System for Real-time Safety Management in Construction Sites,” Autom. Constr., Vol. 20, No. 6, pp. 686~698. google schola Min, S. N., Kim, J. Y. and Parnianpour, M., 2012, “The Effects of Safety Handrails and the Heights of Scaffolds on the Subjective and Objective Evaluation of Postural Stability and Cardiovascular Stress in Novice and Expert Construction Workers,” Appl. Ergon., Vol. 43, No. 3, pp. 574~581. google schola Kaskutas, V., Dale, A. M., Lipscomb, H. and Evanoff, B., 2013, “Fall Prevention and Safety Communication Training for Foremen: Report of a Pilot Project Designed to Improve Residential Construction Safety,” J. Saf. Res., Vol. 44, pp. 111~118. google schola

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