객체 탐지를 활용한 근로자 충돌 안전관리 시스템

이태준; 김성재; 황철현; 정회경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이태준 (배재대학교) 김성재 (배재대학교) 황철현 (배재대학교) 정회경 (배재대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제9호

발행연도: 2022.9

수록면: 1,259 - 1,265 (7page)

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최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

#객체 탐지 #데이터 모델링 #산업안전 #충돌위험 #Data modeling #Collision risk #Industrial safety #Object detection #YOLO

참고문헌 (8)

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S. E. Yang, S. O. Lee, and H. K. Jung, “IoT Platform System for Electric Fire Prediction and Prevention,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 26, no. 2, pp. 223-229, Feb. 2022.

C. H. Hwang, H. S. Kim, and H. K. Jung, “Detection and Correction Method of Erroneous Data Using Quantile Pattern and LSTM,” Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 16, no. 4, pp. 242-247, Dec. 2018.

Korea Ministry of Employment and Labor, Policy archives - occupational accident status in 2021 [Internet]. Available: https://www.moel.go.kr/policy/policydata/view.do?bbs_seq=20220300882. Severe Accident Penalty Act. Pub. L. No. 17907. § 2. 2022. [Online]. Available: https://www.law.go.kr/%EB%B2%95%EB%A0%B9/%EC%A4%91%EB%8C%80%EC%9E%AC%ED%95%B4%EC%B2%98%EB%B2%8C%EB%93%B1%EC%97%90%EA%B4%80%ED%95%9C%EB%B2%95%EB%A5%A0. Korea National Information Society. AI dataset building guide and quality guide [Internet]. Available: https://aihub.or.kr/intro/guide.

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